Embedded-AI 시스템의 기술 및 시장동향 분석을 통한 Embedded SW 산업활성화 이슈 진단
2021-11-09
org.kosen.entty.User@3b1dcfc9
박세환(world00117)
1. 서언
Embedded SW(시스템) 활용분야가 다양한 스마트기기 및 IoT기기 등에 빠르게 확산되면서 연결성과 복잡도가 증가하고 있다. 이는 보안위협요인에 효과적으로 대응할 수 있는 안전성 확보를 요구하고 있다. 이에 1차적으로 시스템SW(Embedded SW 및 OS(Operating System : 운영체제)에서 효과적으로 대응할 수 있는 복합기능을 갖춘 Embedded 시스템 구축이 확산되고 있다. 이를 통해 스마트폰 및 IoT기기와 오디오/비디오/내비게이션/후방카메라/계기판 등(자동차의 AVN시스템)을 연동하여 Cloud 및 Telematics(차량 내부시스템의 모니터링 및 제어) 서비스 등을 제공할 수 있는 Embedded Hypervisor 서비스가 상용화되고 있다[1]. 이를 효과적으로 정착시키기 위해서는 위험도나 복잡도가 각기 다른 응용프로그램이 동일한 HW에서 동시에 실행되고 있지 않은지를 파악할 수 있는 복합기능을 수행할 수 있어야 한다. 즉, Embedded Hypervisor 서비스는 특성이 다른 응용프로그램들을 동일한 HW에서 독립적으로 수행하게 함으로써 보안을 강화시키고 나아가 비용절감 및 시스템 안전성 효과를 기대할 수 있다[2].
이 연구에서는 글로벌 메이저 ICT기업들을 중심으로 빠르게 확산되고 있는 Embedded-AI 시스템 기술개발 이슈 및 산업 활성화 이슈에 대해 설명한다. 아울러 디지털 뉴딜 및 디지털 전환의 혁신기반으로 주목받고 있는 시스템반도체 및 디스플레이 분야의 핵심 기술개발 과제 및 국내 기술개발 사례에 대해 설명한다. 또한 국내 Embedded-AI 시스템 시장규모 및 글로벌 인수합병 사례를 제시한다.
2. Embedded-AI 시스템 기술개발 추이
2.1. 기술개발 이슈
글로벌 메이저 ICT기업들을 중심으로 Embedded SW(시스템)에 AI(인공지능)를 접목시킨 Embedded-AI 시스템 개발이 빠르게 확산되고 있다. 이에 정부는 '산업지능 내장형 임베디드SW 기술 맵' 구축을 추진하고 있다. 다양한 산업용 스마트기기에 내장형 Embedded SW를 설치하여 AI기술의 산업현장 적용방식을 대규모 데이터분석에서 실시간 데이터처리로의 개선효과를 기대하고 있다. 이에 글로벌 ICT 메이저기업들(삼성전자/엔비디아/인텔/구글 등)은 실시간 데이터처리를 이용한 AI기술이 산업현장에 적용하기 위해 Embedded-AI 엔진개발 주도권 경쟁을 벌이고 있다[3]. 아울러 관련 업계에서는 Embedded-AI 시스템 생태계구축에 소요되는 1천억 원 규모의 예비타당성 조사를 진행하고 있다[4][5]. 이 구축사업은 전 산업분야기술이 첨단산업분야(자율주행자동차/지능형 로봇/드론/에너지 등)에 빠르게 접목되면서 관련 핵심기술을 확보하기 위한 전략이다. 구축된 기술 맵을 기반으로 향후 7년 동안 1,000억 원 규모의 R&BD 프로젝트를 추진할 계획이다[3].
2.2. 산업 활성화 이슈
'산업지능 내장형 임베디드SW 기술 맵' 구축사업을 통해 핵심기술 인력양성과 아울러 신기술을 확보하여 인공지능형 Embedded SW(Embedded-AI SW) 산업 활성화를 추진하고 있다. 이를 통해 국제경쟁력을 향상시켜 글로벌 시장선점을 준비하고자 하는 것이다. 이를 위해 우선적으로 Embedded-AI 시스템 산업 활성화를 위한 정부차원의 시스템반도체 및 디스플레이 분야의 핵심 기술개발을 통해 기술수준을 향상시키는 것이다. 특히 Embedded-AI 시스템 산업은 국내 인프라가 취약한 디스플레이 산업의 가치사슬 안정화를 위해 디스플레이 소재부품 및 핵심장비 개발 지원과제도 계속해서 추진할 필요가 있다. 또한 Embedded-AI 시스템 산업 활성화를 통해 디지털 뉴딜 및 디지털 전환을 가속화하기 위해서는 우선적으로 SW융합지수와 업종별 SW융합수준을 면밀히 진단할 필요가 있다. 이 지수를 토대로 Embedded-AI 시스템의 SW기여도를 판단할 수 있기 때문이다. 이를 통해 SW융합지수를 투자, 기술수준, 성과 측면에서 SW가 얼마나 기여하고 있는지를 측정할 수 있을 것이다. 현재 국내 Embedded-AI 시스템 SW융합지수는 특히 자동차 및 조선업종의 SW융합분야의 지수가 낮은 것으로 나타나 이 분야의 SW융합수준을 향상시킬 수 있는 방안이 필요하다[2].
국내 제조산업의 SW융합수준을 종합적으로 평가한 결과, SW융합지수의 주요 구성요소인 SW기여도(투자/기술수준/매출)를 보면 투자부문지표(SW인력/SW R&D투자 등)가 상대적으로 낮게 나타났다. 특히 SW융합지수 1~3위권 밖에 있는 자동차 및 조선업종의 SW융합관련 투지지수가 낮게 나타났다. 각 기술분야별로 보면 통신기기분야가 61.6점으로 1위, 전기전자분야가 50.0점으로 2위, 의료기기분야가 41.8점으로 3위로 나타났다. 그 뒤를 이어 자동차(34.5점), 기계로봇(32.1점), 항공국방(31.0점), 조선(28.5점)으로 평가되었다[6].
3. Embedded-AI 시스템 핵심 기술개발 과제 및 국내 기술개발 사례
3.1. 핵심 기술개발 과제
정부는 Embedded SW 산업활성화를 통해 디지털 뉴딜 및 디지털 전환의 혁신기반으로 주목받고 있는 시스템반도체 및 디스플레이 분야의 핵심 기술개발을 추진하고 있다. 이 기술개발 과제는 포스트 코로나와 디지털 뉴딜 확산 등 시대적 변화에 따른 수요와 시장창출이 예상되는 차세대 핵심기술(AI 반도체, 롤러블 디스플레이, 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 디스플레이 등)이 주를 이루고 있다. 이 분야의 핵심 기술개발을 위해 Embedded-AI 시스템 기술 분야별로 10개 사업을 통해 2021년 R&BD 사업에 2,321억 원을 투입하고 있다[7]. 시스템반도체 분야의 핵심 기술개발 과제는 ⅰ)시스템반도체(센서/5G/AI/자율주행/AI 반도체 등)의 전주기적 R&D를 지원, ⅱ)첨단산업용 시스템반도체산업 육성을 위한 전주기적 시스템반도체 개발과제 발굴(데이터수집 센서, 대용량 데이터의 연산/처리/제어를 위한 AI반도체 등), ⅲ)스타트업 기업부터 글로벌 기업까지 성장단계별 맞춤형 R&BD 지원체계 구축 등으로 요약할 수 있다. 디스플레이 분야의 핵심 기술개발 과제는 ⅰ)차세대 디스플레이(폼 펙터(form factor), AR/VR 등) 개발을 지원, ⅱ)폼 펙터 혁신형 디스플레이(롤러블 디스플레이, 유연 디스플레이 소자(산화물 반도체) 등) 시장을 선도할 유망기술 개발 지원, ⅲ)AR/VR용 마이크로 디스플레이 세계시장 선점을 위한 소재 및 상용화에 필요한 핵심기술 개발과제를 집중 발굴(광학계/컨트롤러/표준화/인체영향평가 포함)등으로 요약할 수 있다[3]. 시스템반도체 기술개발을 통해 성장기반이 취약한 팹리스 기업의 경쟁력을 향상시키고자 한다. 디스플레이 기술개발은 경쟁형 R&bD 방식을 도입하여 다수 컨소시엄이 기술난이도가 높은 과제에 공동으로 참여하여 성과를 창출할 수 있도록 지원한다.
3.2. 국내 기술개발 사례
2012년 1월 말과 2012년 2월 말에 국내 기술력으로 리눅스 기반의 정보기기용 및 산업기기용 임베디드 SW 공통 플랫폼을 개발한바 있다. 개발당시 해당 제품/서비스동향은 스마트폰 OS분야는 iOS와 Android의 점유율이 높은 시기였으며, 정보가전 분야는 해외기업들(Montavista Linux, TimeSys LinuxLink 등)이 시장을 주도하는 시기였다. 따라서 Embedded-AI 시스템 핵심 기술개발이 절실한 상황이었다. 이에 국산 Embedded SW 비중이 2008년 13.8%에서 2013년에 20%로 획기적으로 향상되었다[8]. 이는 국산 Embedded SW의 밀착지원 서비스를 통해 Embedded-AI 시스템 핵심 기술의 빠른 적용이 가능했음을 보여주는 계기가 되었다.
4. 국내 Embedded-AI 시스템 시장성장추이 및 글로벌 인수합병 사례
국내 Embedded SW 전체 시장규모는 2016년 약 15조8,400억 원에서 2019년에는 약 14조5,600억 원으로 2007년 조사 이후 처음으로 1조2,800억 원의 마이너스 성장세를 기록한바 있다. 2024년 기준, 각 산업부문별 Embedded-AI 시스템을 포함한 Embedded SW 시장규모를 보면 자동차산업이 9조3,700억 원으로 1위, 전자산업이 5조9,000억 원으로 2위, 기계·로봇산업이 2조2,800억 원으로 3위, 조선·해양산업이 1조5,700억 원으로 뒤를 잇는 대규모 시장을 형성할 것으로 예상하고 있다. 국내 Embedded SW 기업수는 2017년 2,331개에서 연평균 240개가 증가하여 2020년에는 2,571개를 기록하였다. 이처럼 전반적인 시장지수는 성장하고 있으나, Embedded SW 산업 전문인력은 2017년 55,719명에서 2020년에는 46,117명으로 1만 명 이상 줄어든 것으로 나타났다[3][9]. (표 1 참조)
<표 1> 국내 Embedded-AI 시스템을 포함한 Embedded SW 시장성장추이_2024년 기준
* 자료 : 임베디드SW·시스템산업협회(2020), 디지털타임스(2021.04.08) / 재구성.
전 세계적인 IoT기술의 확산과 전 산업분야에서의 Embedded-AI 시스템 산업 활성화는 Embedded SW의 중요성을 증가시키고 있다. 이에 전통산업(자동차/통신/국방 등)과 HW기반 ICT기업들의 전문SW기업 인수합병이 활발히 추진되고 있다[1]. (그림 1 참조)
* 자료 : MDS테크놀로지(2020).
[그림 1] 글로벌 Embedded SW기업 인수합병 사례
5. 결언
국내 각 산업부문별 Embedded-AI 시스템을 포함한 Embedded SW 시장규모가 빠르게 성장하고 있고, 관련 기업수도 꾸준히 증가하고 있다. 이에 반해 부족한 핵심 전문인력 및 R&BD 예산 지원, 각종 시험테스트 장비 및 인력부족, 신기술 동향이나 시장예측정보 부족 등으로 인해 산업발전에 저해요인이 되고 있다[2]. 여기에는 Embedded SW산업 가치사슬(Value chain)의 지표인 기업의 평균매출이 감소하고, 활용기업들의 국산 임베디드OS 및 시스템SW 이용률도 2017년 37%에서 2020년 20%로 낮아진 것 등이 원인으로 지적되고 있다[3]. 아울러 수입품 증가 등으로 인해 개발인력 부족현상이 이어지고 있는 것으로 판단된다. Embedded-AI 시스템 산업은 다양한 산업부품 및 장비에 공통으로 활용할 수 있는 산업용 AI시스템과, 조기상용화가 가능한 지능형 전자부품 기술개발을 견인하고 있다. 특히 이러한 산업 활성화를 통해 포스트 코로나 시대를 대비한 경기회복에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다[2]. Embedded 시스템 및 기기의 보안기술은 장기간(15~20년) 사용으로 인한 위협요인과 보호영역 밖에 설치되어 있어 보안시스템으로 보호할 수 없는 경우가 있다. 이에 Embedded기기 자체 보안기능까지 고려하한 다음과 갗은 설계기중이 필요하다[8].
- 보안사고로 인한 기간시스템(교통/통신/항공 등)의 동작불능 상황에 대비한 Critical Functionality 기능 강화
- 한 Embedded 기기에서 나타난 보안취약점이 모든 기기에 침투하지 못하도록 하는 Replication 기능 강화
- 개인용/산업용 스마트기기 및 IoT기기 등에 설치된 Embedded 응용프로그램 및 Firmware의 손쉬운 업데이트 기능 강화 등
아울러 공격의 위험도에 따른 공격대응 수단 구현비용 등 다음과 같은 개발초기 설계단계에서 반드시 고려할 필요가 있다[8]. 이는 모든 Embedded 시스템 및 기기에 적용가능한 단일 보안솔루션은 사실상 없기 때문이다.
- Firmware의 위변조를 방지할 수 있는 Secure Boot 기능
- Malicious code 설치를 예방할 수 있는 Secure Update 기능
- 정보 저장 및 통신 시 Data Security 기능
- 모든 기기와 통신을 위한 Authentication 기능
- Key 관리기능 등
국가기간산업 분야에서 Embedded-AI 시스템 적용이 빠르게 확산되면서 Embedded SW의 안전성이 주요이슈로 부각되고 있다. 특히 Embedded SW의 복잡도가 증가하면서 개발효율성과 편리성을 향상시킬 수 있는 개발도구 및 개발환경의 필요성이 증가하고 있다. 이에 전기/전자 시스템의 오작동에 의한 불합리한 위험요소는 없는지를 면밀히 파악할 필요성이 있다. 특히 Embedded-AI 시스템 설계 요구사항을 검증할 수 있는 테스트베드 구축이 필수적으로 요구된다. 이를 토대로 각 단계별 최적화 개발도구 및 개발환경이 구축될 때 안전한 functional safety 환경이 정착될 수 있을 것이다[2]. Embedded-AI 시스템이 전체시스템(플랫폼)의 융합 핵심요소(서비스품질/보안성/안전성 등)로 작용하여 차별화된 핵심가치를 제공할 수 있도록 개발계획 단계에서부터 시스템의 복잡도 증가에 따른 개발효율성을 향상시킬 수 있는 개발도구 및 개발환경을 구축하는 데 주력할 필요가 있다.
References
[1] 장명섭, “임베디드 SW 기술 및 시장 동향”, MDS테크놀로지, 2020.
[2] 박세환, “Embedded SW 산업동향 분석”, Embedded저널, 테크월드, 2021.8.
[3] 임베디드 AI 엔진기술 개발 속도 빨라진다(디지털타임스, 2021.04.08).
<http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2021040902101231650001>
[4] 임베디드SW 1천억 규모 예타 추진(ZDNet Korea, 2021.04.11).
[5] 임베디드SW·산업협회 정기총회 및 임베디드SW 예타기획 공청회 자료종합(2021.04.08).
[6] 지은희 외, “제조업의 소프트웨어 중심 혁신 활동에 관한 연구”, 연구보고서 2015-015, 소프트웨어정책연구소, 2016.01.
[7] AI반도체·디스플레이·임베디드SW 등 R&D에 2321억원 투입(ZDNet Korea, 2020.12.30).
<https://zdnet.co.kr/view/?no=20201230131940>
[8] 정보？산업 기기를 위한 리눅스 기반 임베디드 SW 공통 플랫폼_발표자료(한국전자통신연구원, 2012.02).
[9] 2020년 임베디드SW 실태조사 자료종합(임베디드SW·시스템산업협회, 2020).
Embedded SW(시스템) 활용분야가 다양한 스마트기기 및 IoT기기 등에 빠르게 확산되면서 연결성과 복잡도가 증가하고 있다. 이는 보안위협요인에 효과적으로 대응할 수 있는 안전성 확보를 요구하고 있다. 이에 1차적으로 시스템SW(Embedded SW 및 OS(Operating System : 운영체제)에서 효과적으로 대응할 수 있는 복합기능을 갖춘 Embedded 시스템 구축이 확산되고 있다. 이를 통해 스마트폰 및 IoT기기와 오디오/비디오/내비게이션/후방카메라/계기판 등(자동차의 AVN시스템)을 연동하여 Cloud 및 Telematics(차량 내부시스템의 모니터링 및 제어) 서비스 등을 제공할 수 있는 Embedded Hypervisor 서비스가 상용화되고 있다[1]. 이를 효과적으로 정착시키기 위해서는 위험도나 복잡도가 각기 다른 응용프로그램이 동일한 HW에서 동시에 실행되고 있지 않은지를 파악할 수 있는 복합기능을 수행할 수 있어야 한다. 즉, Embedded Hypervisor 서비스는 특성이 다른 응용프로그램들을 동일한 HW에서 독립적으로 수행하게 함으로써 보안을 강화시키고 나아가 비용절감 및 시스템 안전성 효과를 기대할 수 있다[2].
이 연구에서는 글로벌 메이저 ICT기업들을 중심으로 빠르게 확산되고 있는 Embedded-AI 시스템 기술개발 이슈 및 산업 활성화 이슈에 대해 설명한다. 아울러 디지털 뉴딜 및 디지털 전환의 혁신기반으로 주목받고 있는 시스템반도체 및 디스플레이 분야의 핵심 기술개발 과제 및 국내 기술개발 사례에 대해 설명한다. 또한 국내 Embedded-AI 시스템 시장규모 및 글로벌 인수합병 사례를 제시한다.
2. Embedded-AI 시스템 기술개발 추이
2.1. 기술개발 이슈
글로벌 메이저 ICT기업들을 중심으로 Embedded SW(시스템)에 AI(인공지능)를 접목시킨 Embedded-AI 시스템 개발이 빠르게 확산되고 있다. 이에 정부는 '산업지능 내장형 임베디드SW 기술 맵' 구축을 추진하고 있다. 다양한 산업용 스마트기기에 내장형 Embedded SW를 설치하여 AI기술의 산업현장 적용방식을 대규모 데이터분석에서 실시간 데이터처리로의 개선효과를 기대하고 있다. 이에 글로벌 ICT 메이저기업들(삼성전자/엔비디아/인텔/구글 등)은 실시간 데이터처리를 이용한 AI기술이 산업현장에 적용하기 위해 Embedded-AI 엔진개발 주도권 경쟁을 벌이고 있다[3]. 아울러 관련 업계에서는 Embedded-AI 시스템 생태계구축에 소요되는 1천억 원 규모의 예비타당성 조사를 진행하고 있다[4][5]. 이 구축사업은 전 산업분야기술이 첨단산업분야(자율주행자동차/지능형 로봇/드론/에너지 등)에 빠르게 접목되면서 관련 핵심기술을 확보하기 위한 전략이다. 구축된 기술 맵을 기반으로 향후 7년 동안 1,000억 원 규모의 R&BD 프로젝트를 추진할 계획이다[3].
2.2. 산업 활성화 이슈
'산업지능 내장형 임베디드SW 기술 맵' 구축사업을 통해 핵심기술 인력양성과 아울러 신기술을 확보하여 인공지능형 Embedded SW(Embedded-AI SW) 산업 활성화를 추진하고 있다. 이를 통해 국제경쟁력을 향상시켜 글로벌 시장선점을 준비하고자 하는 것이다. 이를 위해 우선적으로 Embedded-AI 시스템 산업 활성화를 위한 정부차원의 시스템반도체 및 디스플레이 분야의 핵심 기술개발을 통해 기술수준을 향상시키는 것이다. 특히 Embedded-AI 시스템 산업은 국내 인프라가 취약한 디스플레이 산업의 가치사슬 안정화를 위해 디스플레이 소재부품 및 핵심장비 개발 지원과제도 계속해서 추진할 필요가 있다. 또한 Embedded-AI 시스템 산업 활성화를 통해 디지털 뉴딜 및 디지털 전환을 가속화하기 위해서는 우선적으로 SW융합지수와 업종별 SW융합수준을 면밀히 진단할 필요가 있다. 이 지수를 토대로 Embedded-AI 시스템의 SW기여도를 판단할 수 있기 때문이다. 이를 통해 SW융합지수를 투자, 기술수준, 성과 측면에서 SW가 얼마나 기여하고 있는지를 측정할 수 있을 것이다. 현재 국내 Embedded-AI 시스템 SW융합지수는 특히 자동차 및 조선업종의 SW융합분야의 지수가 낮은 것으로 나타나 이 분야의 SW융합수준을 향상시킬 수 있는 방안이 필요하다[2].
국내 제조산업의 SW융합수준을 종합적으로 평가한 결과, SW융합지수의 주요 구성요소인 SW기여도(투자/기술수준/매출)를 보면 투자부문지표(SW인력/SW R&D투자 등)가 상대적으로 낮게 나타났다. 특히 SW융합지수 1~3위권 밖에 있는 자동차 및 조선업종의 SW융합관련 투지지수가 낮게 나타났다. 각 기술분야별로 보면 통신기기분야가 61.6점으로 1위, 전기전자분야가 50.0점으로 2위, 의료기기분야가 41.8점으로 3위로 나타났다. 그 뒤를 이어 자동차(34.5점), 기계로봇(32.1점), 항공국방(31.0점), 조선(28.5점)으로 평가되었다[6].
3. Embedded-AI 시스템 핵심 기술개발 과제 및 국내 기술개발 사례
3.1. 핵심 기술개발 과제
정부는 Embedded SW 산업활성화를 통해 디지털 뉴딜 및 디지털 전환의 혁신기반으로 주목받고 있는 시스템반도체 및 디스플레이 분야의 핵심 기술개발을 추진하고 있다. 이 기술개발 과제는 포스트 코로나와 디지털 뉴딜 확산 등 시대적 변화에 따른 수요와 시장창출이 예상되는 차세대 핵심기술(AI 반도체, 롤러블 디스플레이, 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 디스플레이 등)이 주를 이루고 있다. 이 분야의 핵심 기술개발을 위해 Embedded-AI 시스템 기술 분야별로 10개 사업을 통해 2021년 R&BD 사업에 2,321억 원을 투입하고 있다[7]. 시스템반도체 분야의 핵심 기술개발 과제는 ⅰ)시스템반도체(센서/5G/AI/자율주행/AI 반도체 등)의 전주기적 R&D를 지원, ⅱ)첨단산업용 시스템반도체산업 육성을 위한 전주기적 시스템반도체 개발과제 발굴(데이터수집 센서, 대용량 데이터의 연산/처리/제어를 위한 AI반도체 등), ⅲ)스타트업 기업부터 글로벌 기업까지 성장단계별 맞춤형 R&BD 지원체계 구축 등으로 요약할 수 있다. 디스플레이 분야의 핵심 기술개발 과제는 ⅰ)차세대 디스플레이(폼 펙터(form factor), AR/VR 등) 개발을 지원, ⅱ)폼 펙터 혁신형 디스플레이(롤러블 디스플레이, 유연 디스플레이 소자(산화물 반도체) 등) 시장을 선도할 유망기술 개발 지원, ⅲ)AR/VR용 마이크로 디스플레이 세계시장 선점을 위한 소재 및 상용화에 필요한 핵심기술 개발과제를 집중 발굴(광학계/컨트롤러/표준화/인체영향평가 포함)등으로 요약할 수 있다[3]. 시스템반도체 기술개발을 통해 성장기반이 취약한 팹리스 기업의 경쟁력을 향상시키고자 한다. 디스플레이 기술개발은 경쟁형 R&bD 방식을 도입하여 다수 컨소시엄이 기술난이도가 높은 과제에 공동으로 참여하여 성과를 창출할 수 있도록 지원한다.
3.2. 국내 기술개발 사례
2012년 1월 말과 2012년 2월 말에 국내 기술력으로 리눅스 기반의 정보기기용 및 산업기기용 임베디드 SW 공통 플랫폼을 개발한바 있다. 개발당시 해당 제품/서비스동향은 스마트폰 OS분야는 iOS와 Android의 점유율이 높은 시기였으며, 정보가전 분야는 해외기업들(Montavista Linux, TimeSys LinuxLink 등)이 시장을 주도하는 시기였다. 따라서 Embedded-AI 시스템 핵심 기술개발이 절실한 상황이었다. 이에 국산 Embedded SW 비중이 2008년 13.8%에서 2013년에 20%로 획기적으로 향상되었다[8]. 이는 국산 Embedded SW의 밀착지원 서비스를 통해 Embedded-AI 시스템 핵심 기술의 빠른 적용이 가능했음을 보여주는 계기가 되었다.
4. 국내 Embedded-AI 시스템 시장성장추이 및 글로벌 인수합병 사례
국내 Embedded SW 전체 시장규모는 2016년 약 15조8,400억 원에서 2019년에는 약 14조5,600억 원으로 2007년 조사 이후 처음으로 1조2,800억 원의 마이너스 성장세를 기록한바 있다. 2024년 기준, 각 산업부문별 Embedded-AI 시스템을 포함한 Embedded SW 시장규모를 보면 자동차산업이 9조3,700억 원으로 1위, 전자산업이 5조9,000억 원으로 2위, 기계·로봇산업이 2조2,800억 원으로 3위, 조선·해양산업이 1조5,700억 원으로 뒤를 잇는 대규모 시장을 형성할 것으로 예상하고 있다. 국내 Embedded SW 기업수는 2017년 2,331개에서 연평균 240개가 증가하여 2020년에는 2,571개를 기록하였다. 이처럼 전반적인 시장지수는 성장하고 있으나, Embedded SW 산업 전문인력은 2017년 55,719명에서 2020년에는 46,117명으로 1만 명 이상 줄어든 것으로 나타났다[3][9]. (표 1 참조)
<표 1> 국내 Embedded-AI 시스템을 포함한 Embedded SW 시장성장추이_2024년 기준
| 국내 Embedded SW 시장규모_2024년 기준 | |
| 산업부문 | 시장규모[억 원] |
| 자동차산업 | 93,700 |
| 전자산업 | 59,000 |
| 기계·로봇산업 | 22,800 |
| 조선·해양산업 | 15,700 |
| 계 | 175,500 |
| 국내 Embedded SW 기업수 증가추이[기업 수] | |
| 2017년 | 2,331 |
| 2020년 | 2,571 |
 |
 |
| 국내 Embedded SW 시장규모_2024 | 국내 Embedded SW 기업 수 |
* 자료 : 임베디드SW·시스템산업협회(2020), 디지털타임스(2021.04.08) / 재구성.
전 세계적인 IoT기술의 확산과 전 산업분야에서의 Embedded-AI 시스템 산업 활성화는 Embedded SW의 중요성을 증가시키고 있다. 이에 전통산업(자동차/통신/국방 등)과 HW기반 ICT기업들의 전문SW기업 인수합병이 활발히 추진되고 있다[1]. (그림 1 참조)
* 자료 : MDS테크놀로지(2020).
[그림 1] 글로벌 Embedded SW기업 인수합병 사례
5. 결언
국내 각 산업부문별 Embedded-AI 시스템을 포함한 Embedded SW 시장규모가 빠르게 성장하고 있고, 관련 기업수도 꾸준히 증가하고 있다. 이에 반해 부족한 핵심 전문인력 및 R&BD 예산 지원, 각종 시험테스트 장비 및 인력부족, 신기술 동향이나 시장예측정보 부족 등으로 인해 산업발전에 저해요인이 되고 있다[2]. 여기에는 Embedded SW산업 가치사슬(Value chain)의 지표인 기업의 평균매출이 감소하고, 활용기업들의 국산 임베디드OS 및 시스템SW 이용률도 2017년 37%에서 2020년 20%로 낮아진 것 등이 원인으로 지적되고 있다[3]. 아울러 수입품 증가 등으로 인해 개발인력 부족현상이 이어지고 있는 것으로 판단된다. Embedded-AI 시스템 산업은 다양한 산업부품 및 장비에 공통으로 활용할 수 있는 산업용 AI시스템과, 조기상용화가 가능한 지능형 전자부품 기술개발을 견인하고 있다. 특히 이러한 산업 활성화를 통해 포스트 코로나 시대를 대비한 경기회복에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다[2]. Embedded 시스템 및 기기의 보안기술은 장기간(15~20년) 사용으로 인한 위협요인과 보호영역 밖에 설치되어 있어 보안시스템으로 보호할 수 없는 경우가 있다. 이에 Embedded기기 자체 보안기능까지 고려하한 다음과 갗은 설계기중이 필요하다[8].
- 보안사고로 인한 기간시스템(교통/통신/항공 등)의 동작불능 상황에 대비한 Critical Functionality 기능 강화
- 한 Embedded 기기에서 나타난 보안취약점이 모든 기기에 침투하지 못하도록 하는 Replication 기능 강화
- 개인용/산업용 스마트기기 및 IoT기기 등에 설치된 Embedded 응용프로그램 및 Firmware의 손쉬운 업데이트 기능 강화 등
아울러 공격의 위험도에 따른 공격대응 수단 구현비용 등 다음과 같은 개발초기 설계단계에서 반드시 고려할 필요가 있다[8]. 이는 모든 Embedded 시스템 및 기기에 적용가능한 단일 보안솔루션은 사실상 없기 때문이다.
- Firmware의 위변조를 방지할 수 있는 Secure Boot 기능
- Malicious code 설치를 예방할 수 있는 Secure Update 기능
- 정보 저장 및 통신 시 Data Security 기능
- 모든 기기와 통신을 위한 Authentication 기능
- Key 관리기능 등
국가기간산업 분야에서 Embedded-AI 시스템 적용이 빠르게 확산되면서 Embedded SW의 안전성이 주요이슈로 부각되고 있다. 특히 Embedded SW의 복잡도가 증가하면서 개발효율성과 편리성을 향상시킬 수 있는 개발도구 및 개발환경의 필요성이 증가하고 있다. 이에 전기/전자 시스템의 오작동에 의한 불합리한 위험요소는 없는지를 면밀히 파악할 필요성이 있다. 특히 Embedded-AI 시스템 설계 요구사항을 검증할 수 있는 테스트베드 구축이 필수적으로 요구된다. 이를 토대로 각 단계별 최적화 개발도구 및 개발환경이 구축될 때 안전한 functional safety 환경이 정착될 수 있을 것이다[2]. Embedded-AI 시스템이 전체시스템(플랫폼)의 융합 핵심요소(서비스품질/보안성/안전성 등)로 작용하여 차별화된 핵심가치를 제공할 수 있도록 개발계획 단계에서부터 시스템의 복잡도 증가에 따른 개발효율성을 향상시킬 수 있는 개발도구 및 개발환경을 구축하는 데 주력할 필요가 있다.
References
[1] 장명섭, “임베디드 SW 기술 및 시장 동향”, MDS테크놀로지, 2020.
[2] 박세환, “Embedded SW 산업동향 분석”, Embedded저널, 테크월드, 2021.8.
[3] 임베디드 AI 엔진기술 개발 속도 빨라진다(디지털타임스, 2021.04.08).
<http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2021040902101231650001>
[4] 임베디드SW 1천억 규모 예타 추진(ZDNet Korea, 2021.04.11).
[5] 임베디드SW·산업협회 정기총회 및 임베디드SW 예타기획 공청회 자료종합(2021.04.08).
[6] 지은희 외, “제조업의 소프트웨어 중심 혁신 활동에 관한 연구”, 연구보고서 2015-015, 소프트웨어정책연구소, 2016.01.
[7] AI반도체·디스플레이·임베디드SW 등 R&D에 2321억원 투입(ZDNet Korea, 2020.12.30).
<https://zdnet.co.kr/view/?no=20201230131940>
[8] 정보？산업 기기를 위한 리눅스 기반 임베디드 SW 공통 플랫폼_발표자료(한국전자통신연구원, 2012.02).
[9] 2020년 임베디드SW 실태조사 자료종합(임베디드SW·시스템산업협회, 2020).