산업지능화 임베디드 SW기술 동향

산업지능화 임베디드 SW기술 동향
김도현 스마트제조 PD KEIT
김윤수 선임 KEIT

요약

• 산업지능화 임베디드 SW 기술은 산업의 디지털 혁신(DX) 및 역동성 촉진·확산을 위해
센서·부품·장비에 인공지능 기능을 내재(Embedded)하기 위한 기술로, 디지털기반
산업의 혁신성장 전략에 맞추어 인공지능·빅데이터 산업 적용을 위한 핵심 역할을
수행한다.
• 하지만 산업 전반에 활용할 산업지능화 임베디드 SW 기술의 부족으로 우리 산업 전반에
인공지능 적용이 더디게 진행되고 있으며, 기술·인력·인프라 부족으로 중소·중견기업들의
산업지능화 임베디드 SW 경쟁력 확보가 어려운 실정이다.
• 본고에서는 산업지능화 임베디드 SW 산업 경쟁력 강화를 위한 기반기술개발과 우리
산업지능화 혁신성장을 위한 지능 부품·장비용 SW 기술 확보의 추진 방향성에 대해
논하고자 한다.

1 산업지능화 임베디드 SW 개요

 산업지능화 임베디드 SW 기술은 산업의 디지털 혁신(DX) 및 역동성 촉진·확산을 위해 센서·부품·
장비에 인공지능 기능을 내재(Embedded)하기 위한 기술로, 디지털기반 산업의 혁신성장 전략에
맞추어 인공지능·빅데이터 산업 적용을 위한 핵심 역할을 수행한다.

그림 1.산업지능화 임베디드 SW 기술의 적용

 산업 적용 및 부가가치 창출을 위해서는 고신뢰·최적화·지능화가 필수적으로 요구되며, 자동차, 항공,
로봇, 조선, 의료, 전자 등 주력 산업에 사용되는 디바이스(장치, 기기 등) 운용, 지능화, 네트워킹
등에 다양하게 활용된다.
(고신뢰) 원자력, 항공기, 자동차 등 주요 산업의 표준에 따라 오동작, 작동 중지 등 안전사고가
허용되지 않는 높은 수준의 신뢰성이 요구된다.

그림 2. 산업지능화 임베디드 SW 기술의 활용분야
출처: 소프트웨어정책연구소(2020.1)

(최적화) 탑재되는 HW에 따라 성능, 소비전력, 가격 등 제한된 조건에서 정해진 목적을 달성하기
위하여 경량화, 저전력, 기능효율화 등이 적용되어야 한다.
(지능화) D·N·A 기술이 산업용 센서·부품·장비에 접목되는 산업 인공지능 내재화 기술이 요구된다.
 산업지능화 임베디드 SW 기술은 세부적으로 임베디드 디바이스 HW 기술, 산업용 임베디드 운영체제
SW 기술, 임베디드 AI 개발도구 기술, 산업용 임베디드 AI SW 기술, 산업별 임베디드 AI 응용 SW
기술로 구성된다.
(임베디드 디바이스 HW 기술) 임베디드용 수동 부품, 프린트 기반 등과 같이 물리적으로 존재하는
요소(AI 반도체, 첨단센서 등)를 지칭한다.
(산업용 임베디드 운영체제 SW 기술) 자율사물(AI-IoT), 엣지 디바이스(Edge Device) 등 지능
디바이스에 특화된 임베디드 운영체제 SW 기술이다.
(임베디드 AI 개발도구 기술) 개발자가 임베디드 AI SW 개발을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 하는 기술이다.
(산업용 임베디드 AI SW 기술) AI SW의 보안성, 고신뢰성/안전성 및 산업별 표준에 따른 기능안전성을
확보할 수 있는 기술, 임베디드 시스템에 구현 가능한 실시간 경량 인식/추론 엔진 기술 등으로 구성된다.
(산업별 임베디드 AI 응용 SW 기술) 자율주행, 무인이동체, 로봇 등 산업별 임베디드 AI 상용화
기술을 지칭한다.

그림 3. 산업지능화 임베디드 SW 기술의 분류

2 산업지능화 임베디드 SW의 필요성
 “인더스트리 4.0”으로 촉발된 4차 산업혁명의 도래로 ‘데이터化·지능化를 활용한 산업혁신’은 국가
全 산업의 경쟁력 제고와 기업의 생존 측면에서 필수적으로 요구된다. 산업 부품·장비에 D·N·A
기술을 내장하여 데이터 실시간 처리 및 인공지능 제어기능·서비스 기술에 대한 요구사항이 확대되고
있으며, 시장조사기관 Gartner는 임베디드 인공지능에 대한 시장의 기대가 커짐에 따라 향후 2~5년
내에 상당한 기술 발전을 이룰 것으로 전망하고 있다. 지능형 사물기기 증가에 따라 임베디드
인공지능(Embedded AI)에 대한 시장의 관심과 기술개발 노력이 점차 확산됨에 따라 다양한
업종에서 요구하는 성능과 사업성에 따른 맞춤형 최적화 기술개발이 필요한 상황이다.

그림 4. Hype Cycle for Emerging Technologies

그림 5. Artificial Intelligence Emerging Technologies Radar

 국내외로 산업 AI 내재화 기술 및 산업 플랫폼 기술 경쟁이 대규모 데이터 분석에서 실시간 데이터
대응으로 진화됨으로써 산업지능화 임베디드 SW의 기술개발에 대한 중요성이 커지고 있다. 국내의
경우 기업들이 산업지능화에 필요한 인공지능 기술개발 및 인력 확보에 주력하고 있으나 국외 대비
핵심기술 및 상용화 기술이 부족한 실정이다. 국외의 경우, 글로벌 선도기업은 인공지능 전문기업과
산업 선도기업이 협력하여 산업현장에서의 지능서비스 적용을 확대·추진 중이다.
 독일의 Siemens의 Mindsphere, SAP SE의 SAP Leonardo 등은 인공지능을 내장한
생산설비로부터의 데이터 수집과 데이터 분석 결과를 바로 생산라인에 적용하고 있으며, 시각화를
지원하는 제조 특화 플랫폼을 이미 상용화하고 있다. Microsoft와 BMW 그룹은 스마트팩토리
솔루션을 공유하기 위한 개방형 제조 플랫폼을 출시하면서 산업지능화 임베디드 SW 기술개발을
지원하는 개방형 커뮤니티를 운영하고 있다. NVIDIA는 자사의 임베디드 인공지능 플랫폼에 구글의
메타플랫폼 기술 적용을 추진함으로써 임베디드 인공지능 모듈의 성능 향상에 따라 다양한 서비스를
동시에 지원할 뿐 아니라 산업 분야에 손쉽게 적용하고 제품의 유지·개선을 효율적으로 처리하고자
한다.

 글로벌 경제환경에서 고부가가치 융합기술 경쟁력이 중요해짐에 따라 미래 경쟁력 확보를 위한 우리
제조업의 산업지능화 임베디드 SW 기술개발이 시급해지고 있다. 우리나라 제조업은 국가경제에서
차지하는 비중이 높음에도 불구하고 주요국 대비 스마트제조로의 전환은 매우 더디게 진행 중이며,
영세한 중소·중견기업이 대다수인 국내 제조업 실정을 고려할 때 인공지능 적용이 늦을 경우 혁신성장
모멘텀 상실 위기에 봉착할 가능성이 높다. 우리 기업은 글로벌시장에서 더 이상 가격이 아닌 품질로
경쟁해야 하는 시점으며, 첨단 제조업의 경쟁력 확보를 위해 인공지능 적용을 위한 정부의 적극적인
지원이 필요하다. 산업현장의 수요가 많은 인공지능 기반 산업(제조) 솔루션의 유연한 구성 및
경제적인 솔루션 운영·관리를 지원하기 위하여 산업지능화 임베디드 SW 기술이 더더욱 중요해지고
있다.

3 산업지능화 임베디드 SW 산업 현황 및 전망

 산업지능화 임베디드 SW 시장은 장기적으로 안정적인 성장형 시장이며, 제조업 분야에서의
활용가치가 더욱 확대될 것으로 전망된다. 세계시장은 2032년까지 연평균 6.8%의 성장률을 기록할
것으로 예상되며, 특히 제조업 분야에서는 10% 이상 성장할 것으로 추정된다. 국내시장은 자율주행,
지능로봇, 생산장비 등 센서·부품에 적용할 수 있는 다양한 형태로 수요가 증가할 것으로 예상되나,
글로벌기업들의 시장지배로 인해 국내기업들의 수익모델은 한계에 부딪히고 있다.

그림 6. 산업지능화 임베디드 SW 시장의 연간 성장률과 시장 규모

출처: Embedded Systems Market, GMI(2023)

 산업지능화 임베디드 SW 기술은 인공지능 기반의 고급추론이 가능한 온보드(On-board) 자율형
임베디드 SW 기술로 고도화되고 있다. 공장, 자율주행차, 드론, 로봇, 의료기기 등 산업현장에 가까운
엣지에서 온보드 독립형 고급추론이 가능한 산업지능화 임베디드 HW 및 SW 플랫폼의 기술 경쟁이
심화되고 있다. 산업지능화 임베디드 시스템의 사양은 점차 고성능화되고 있으며, 저전력기반으로
다양한 산업장비에서 자원을 효율적으로 사용하기 위한 임베디드 자원 할당 기술 연구가 증가하고
있다. 빅데이터 처리와 인공지능 기술의 내재화를 위한 전용 임베디드 하드웨어 및 최적화 임베디드
소프트웨어 기술의 개발도 병행되어 추진 중이다. AI 반도체 기술의 발전과 함께 On-device
산업지능화 임베디드 SW에 대한 기술개발 연구가 활발히 진행 중이며, 특히 On-device 경량화
기술이 중요한 기술로 대두되고 있다.

그림 7. 임베디드 하드웨어의 진화

 산업지능화 임베디드 산업 생태계는 ‘활용기업 ⟶ 모듈기업 ⟶ SW기업 A ⟶ SW기업 B’ 형태로
이어지는 하청-재하청 구조를 가지고 있다. 임베디드 SW를 자체 개발하는 기업은 76.1%로 가장
많으며, 모듈 단위로 구매하는 기업은 14.0%, SW 형태로 구입하는 기업은 11.8% 순이다.
출처: 임베디드 SW산업 현황 및 실태 조사, 한국정보산업연합회(2021)

그림 8. 임베디드 SW산업 생태계

4 산업지능화 임베디드 SW산업의 핵심 현안 및 쟁점

 우리 제조업은 첨단 제조업 강화에 노력하고 있으나 산업지능화 임베디드 등 고부가가치 기술이
상대적으로 부족*하여 외국기업에 의존하고 있다. 일부 제조 솔루션 외에 대부분은 외산 솔루션을
적용하고 있으며, 공장자동화 이후 제조공정 지능화를 위한 기술종속이 심화되고 있다. 제품의
기능구현 비중이 하드웨어보다 소프트웨어가 많아지면서 높은 수준의 시스템 안전성(Safety) 보장이
난제로 부각되고 있다. 특히 인간의 생명을 잃을 수도 있는 산업지능화 임베디드 시스템(자동차, 항공,
철도, 조선 및 로봇)의 경우에는 고기능 및 고품질보다 고신뢰성이 우선적으로 고려되어야 한다.
* 산업지능화 임베디드 기술 수준(%): 美(100), 獨(85.2), 日(84.2), 韓(72.9), 中(71.5) 순이다(KEIT, 2017.10).
 기업에 대한 디지털전환 니즈가 증가함에 따라 데이터를 활용한 산업지능화 임베디드 기술 확보 요구가
증대되고 있으며, 국내 중소·중견기업은 기존 부품·장비에 인공지능 기능을 업그레이드하여 차세대
인공지능 제품에 대한 대응 능력 확보 의지를 높이고 있다.

그림 9. 기업이 생각하는 향후 임베디드 SW의 인공지능 적용 필요성

출처: 임베디드 SW산업 현황 및 실태 조사, 한국정보산업연합회(2021)

 국내 중소·중견기업들은 기술과 인력의 부족으로 산업 변화에 대응하는에 어려움이 많으며, 생태계
축소로 인한 전문기업 감소가 심화되고 있다. 소수의 수요기업을 두고 공급기업 간 경쟁이 과열되어
동종기업 간 출혈 경쟁이 심화되고 있으며, 인공지능, 엣지컴퓨팅 등 최신 기술에 대한 관심이 높은
반면에 이를 구현하기 위한 원천기술은 부족한 실정이다. 열악한 시장환경 속에서 다수의 산업지능화
임베디드 SW 전문기업들이 업종 변경 및 사업부 정리 등 구조조정으로 기반기술이 사라지거나
전문인력 이탈 현상*이 발생하고 있다. 산업현장에 산업지능화 임베디드 SW가 적용되는 부품·장비가
늘어남에 따라 산업지능화 임베디드 SW 신뢰성 검증 및 SW 운영관리 기술지원이 필요하지만,
‘관리비용 증가 → 국내 전문기업의 경영여건에 악영향 → 재투자 미흡’이라는 악순환이 발생하고
있다.
* HW와 SW 지식을 겸비한 중급이상의 핵심 전문인력의 이탈로 산업지능화 임베디드 SW 업계는 기업의
경쟁력에 큰 타격을 받고 있다.

그림 10. 국내 임베디드 SW 산업의 악순환

5 산업지능화 임베디드 SW 기술개발 추진 전략

 (산업지능화 촉진) 우리 산업 환경에 맞춰 센서·부품·장비의 디지털 정보를 확보하고 산업지능화로의
전환 촉진이 필요하다. 업종별 조건에 따른 맞춤식 지능 부품·장비 기술을 개발하고 적용 사례를
조기에 창출해야 한다. 인공지능 원천기술 연관 사업과의 협력 체계를 구축하여 지능기반 신산업
제품을 목표로 부가가치 효과가 높은 기술을 우선적으로 발굴·개발할 필요가 있다.
 (글로벌시장 선도기술개발) 내장형 인공지능 기술을 기반으로 임베디드 SW 전문기업의 경쟁력 강화를
위한 임베디드 SW의 핵심기술 확보가 중요하다. 우리 임베디드 SW산업 생태계의 고유기술로
글로벌시장을 선점할 수 있는 경량 인공지능 부분의 인식/추론 기술개발이 필요하다.
 (지능인지 디바이스 제조기반 마련) 임베디드 SW 공급기업의 기술 안전성, 즉 산업생태계의 안정적인
공급망을 위한 기술 발굴이 필요하며, 임베디드 사이버 위협을 탐지하고 해당 시스템 보안을 위한
보안기술의 신뢰성 확보도 중요하다.

그림 11. 산업지능화 임베디드 SW의 기술개발 추진 전략

6 산업지능화 임베디드 SW 기술개발 사업 개요

 (추진 배경) “인더스트리 4.0”으로 촉발된 4차 산업혁명의 도래로 ‘데이터화·지능화를 활용한 산업혁신’은
국가 全 산업의 경쟁력 제고와 기업의 생존 측면에서 필수적이다. 각 산업 분야에 산업지능화 임베디드
SW 기술의 적용 시 필요한 임베디드 기반기술의 개발이 시급하며, 다양한 산업 부품·장비 및 미래
신산업 분야에서 독립적인 인공지능에 대한 기능 요구도 확대되고 있다.
 (산업 현황) 국내 대기업은 인공지능 원천기술 확보에 주력하고 있으며, 국외에서는 인공지능 전문기업과
산업 선도기업의 협력으로 산업현장에 지능서비스 적용이 확대 추진되고 있다.
 (사업 목표) 본 사업은 산업용 임베디드 AI 지능 부품, 실시간 경량 AI 인식/추론, 보안/신뢰성 SW
기술개발을 통한 임베디드 SW 경쟁력 강화 및 향후 AI SoC 개발로의 전환을 위한 기반 마련이 주요
내용이다.

그림 12. 산업지능화 임베디드 SW 기술개발 사업 개요

 (산업용 임베디드 AI 지능 부품 SW) 기존 산업 부품·장비에 인공지능 기능을 손쉽게 추가할 수 있는
제품 업그레이드 상용화 기술이 여기에 해당된다.

표1. 산업용 임베디드 AI 지능 부품의 SW 기술개발 예시

 (산업용 실시간 경량 AI 인식/추론 SW) 임베디드 SW에서 필수 불가결한 요소기술로 글로벌시장
성공 가능성이 높은 기술이 여기에 해당된다.


표 2. 산업용 실시간 경량 AI 인식/추론 SW의 기술개발 예시

 (산업용 임베디드 보안/신뢰성 SW) 임베디드 SW 공급기업이 개발하는 제품의 보안성과 신뢰성을
확보할 수 있는 보안 및 고장 대응 기술 등이 있다.

표 3. 산업용 임베디드 보안/신뢰성 SW의 기술개발 예시

7 결론 및 시사점

 산업지능화 임베디드 SW 기술은 산업의 디지털 혁신(DX) 및 역동성 촉진·확산을 위해 센서·부품·
장비에 인공지능 기능을 내재(Embedded)하기 위한 기술로, 디지털기반 산업의 혁신성장 전략에
맞추어 인공지능·빅데이터 산업 적용을 위한 핵심 역할을 수행한다.
 하지만 산업 전반에 활용할 산업지능화 임베디드 SW 기술의 부족으로 우리 산업 전반에 인공지능
적용이 더디게 진행되고 있으며, 기술, 인력, 인프라 부족으로 중소·중견기업들의 산업지능화 임베디드
SW에 대한 경쟁력 확보가 어려운 실정이다.
 이에 본고에서 제시된 산업지능화 임베디드 SW의 기술개발 사업은 기술적·산업적·정책적 측면에서
다양한 기대 효과를 도출할 수 있다. 기술적 측면에서는 산업용 디바이스 및 시스템 분야 핵심기술
확보를 통해 중소·중견기업의 기술경쟁력을 강화할 수 있으며, 글로벌기업에 뒤처져 있는 원천기술의
한계 극복 및 주력산업 응용 분야에서 시장 경쟁력 확보가 가능하다. 산업적 측면에서는 IoT, 초고속
인터넷 등 경쟁력 높은 우리나라 IT 기술을 바탕으로 新융합산업 및 제조-서비스 융합 비즈니스 창출과
중소·중견기업과 수요기업 간 연계를 통해 상생 협력의 강화와 신시장 창출이 가능하다. 정책적
측면에서는 기존 주력산업의 고부가가치화 및 중소·중견기업의 경쟁력 강화를 통해 신산업 창출 및
주력산업 고도화 효과를 도출할 수 있을 것이다.

출처 및 참고자료
1. “경량 임베디드시스템을 위한 내장형 인공지능 기술동향”, 한국산업기술평가관리원, 2018.
2. “엣지 컴퓨팅 기술 동향”, 한국전자통신연구원, 2020.
3. “2020 임베디드SW 산업 실태조사”, 한국정보산업연합회, 임베디드소프트웨어·시스템산업협회, 2021.
4. “임베디드 소프트웨어 정의 및 분류 가이드라인(TTAI.KO-11.0088/R1)”, 한국정보통신기술협회, 2010.
5. “임베디드/인텔리전트 소프트웨어 통계 조사”, 소프트웨어정책연구소, 2020.01.
6. “임베디드 SW산업 현황 및 실태조사”, 한국정보산업연합회, 2021.
7. “Embedded System Market - By Component(Hardware, Software), By Function, By Application
(Automotive, Consumer Electronics, Manufacturing, Retail, Media & Entertainment, Military & Defense,
Telecom) & Global Forecast, 2023-2032”, Global Market Insights, 2023.01.

 

 

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