제목 일본 의 제조업 혁신 정책 추진 현황 과 시사점 : ‘ Connected Industries ’ 를 중심 으로 
 Date : 2018 / 10 / 31 17 : 05 
 대외 경제 정책 연구원 김규 판 
 1 . 일본 정부 의 4 차 산업 혁명 정책 기조 
 2016 년 1 월 내각부 가 ‘ 제 5 기 과학 기술 기본 계획 ’ 에서 ‘ Society 5 . 0 ’ 이 라는 개념 을 제시 했 다 . 내각부 는 독일 의 인더스 트리 4 . 0 ( Industrie 4 . 0 ) 에 대응 하 는 개념 으로서 소사이어티 5 . 0 ( Society 5 . 0 ) 을 제시 했 는데 , 이것 은 인류사 의 발전 을 ‘ 수렵 사회 · 농경 사회 · 공업 사회 · 정보 사회 · 소사이어티 5 . 0 ’ 등 5 단계 로 구분 한 데 따른 것 이 다 . 
 소사이어티 5 . 0 은 IoT ( Internet of Things ) , AI ( 인공지능 ) , 로봇 , 자율 주행 차 등 소위 4 차 산업 혁명 기술 을 활용 해 저출산 · 고령화 , 지방 과 소화 , 빈부 격차 문제 등 사회 적 과제 를 해결 하 는 데 초점 이 맞춰져 있 다 . 소사이어티 4 . 0 은 인간 이 인터넷 을 통해 가상 공간 에 존재 하 는 클라우드 서비스 ( DB ) 에 접속 해 데이터 를 분석 하 는 것 이 특징 이 었 다면 , 소사이어티 5 . 0 은 현실 공간 의 센서 가 방대 한 데이터 를 가상 공간 에 집적 하 고 AI 가 그 데이터 를 분석 · 해석 해 그 결과 를 현실 공간 의 인간 에게 피드백 한다는 것 이 특징 ( 그림 1 참고 ) 이 다 . 
 2017 년 3 월 아베 총리 가 CeBIT 에서 ‘ 커 넥 티 드 인 더스트 리즈 ’( Connected Industries ) 라는 개념 을 제시 했 고 , 2017 년 10 월 에 는 경제 산업 성 ( .. 産業 省 , 이하 경산 성 ) 이 커 넥 티 드 인 더스트 리즈 정책 의 5 대 중점 분야 를 선정 ( Connected Industries Tokyo Initiative 2017 ) 했 다 . 
 커 넥 티 드 인 더스트 리즈 정책 은 5 대 중점 분야 별 주요 시책 과 횡단 적 정책 과제 ( cross - cutting issues ) , 예산 · 보조금 지원 사업 등 3 가지 로 대별 된다 . 경산 성 이 선정 한 커 넥 티 드 인 더스트 리즈 의 5 대 중점 분야 는 자율 주행 · 모빌리티 , 제조업 · 로봇 , 바이오 · 소재 , 플랜트 · 인프라 보안 , 스마트 라이프 이 다 ( 표 1 참고 ) . 
 커 넥 티 드 인 더스트 리즈 정책 은 각 분야 별 정책 대응 못지않 게 ‘ 데이터 는 21 세기 석유 ’ 라는 인식 에 기반 해 말 그대로 각 산업 을 디지털 로 연결 해 디지털 경제 ( digital economy ) 에 부합 하 는 새로운 사업 모델 ( business model ) 을 발굴 하 는 것 이 1 차 적 목표 라 할 수 있 다 . 일본 의 제조업 혁신 정책 은 5 대 중점 분야 중 제조업 ( 예 : 스마트 공장 ) 에 한정 되 기 보다 는 횡단 적 정책 과제 에 제시 된 각종 제도 정비 에 방점 을 두 고 있 다 . 
 글 상자 1 
 일 본 제조 업체 의 IIoT 플랫 폼 구축 동향 
 IIoT 플랫 폼 의 대 두 
 현재 일본 을 대표 하 는 IIoT 플랫 폼 은 화 낙 ( FANUC ) 의 FIELD System ( 2017 년 10 월 시판 ) 과 미쓰 비시 전기 ( 三菱電機 ) 의 Edgecross ( 2018 년 4 월 시판 ) 로 수렴 했 다 . 일본 의 IIoT 플랫 폼 자체 는 공장 효율 화 ( optimization ) 목적 이 강 하나 플랫 폼 을 장악 하 는 기업 에 정보 , 즉 실시간 의 빅 데이터 가 집중 되 는 파급 효과 로 인해 IIoT 플랫 폼 구축 을 둘러싼 경쟁 이 격화 됐 다 . 독일 Siemens 나 미국 GE 와 달리 일본 기업 들 의 IIoT 플랫 폼 은 엣지 · 포그 컴퓨팅 ( edge / fog computing ) 을 활용 한 네트워크 기술 이 특징 ( 그림 3 참고 ) 이 다 . 
 화 낙의 FIELD System 
 ‘ FIELD system ’ 은 화 낙 등 제휴 기업 으로부터 CNC ( Computerized Numerical Control ) 나 산업 용 로봇 과 관련 된 실시간 데이터 를 집적 하 고 , 일정 한 분석 및 제어 를 실현 하 는 IIoT 플랫 폼 인데 , 많 은 정보 를 저장 하 고 대 규모 연산 이 가능 한 클라우드 ( cloud ) 영역 과 엣지 ( edge ) 의 중간 인 포그 ( fog ) 영역 에 설치 하 는 것 이 특징 이 다 . 화 낙의 IIoT 플랫폼 에 참여 하 고 있 는 기업 은 화 낙 외 에 도 미국 의 시스코 ( Cisco Systems ) 와 록웰 오토메이션 ( Rockwell Automation ) , 일본 의 AI 벤처 인 프레 퍼드 네트워크 ( Preferred Networks , 이하 PFN ) 등 이 다 . 
 2016 년 4 월 상기 4 개 사 가 IIoT 플랫 폼 구축 에 합의 했 다 . 화 낙 은 제조 현장 의 기기 및 센서 를 , 시스코 는 네트워크 기기 및 하드웨어 를 . 록웰 오토메이션 은 센서 기술 , 상위 · 하위 의 산업 용 네트워크 와 의 연계 , 시스템 통합 ( system integration ) 을 , PFN 은 AI 기술 을 활용 한 최적화 통제 ( optimal control ) , CNC 의 IoT 화 를 담당 했 다 . 화 낙과 시스코 는 2016 년 1 월 공장 내 가동 중 인 산업 용 로봇 을 서로 네트워크 에 접속 해 ‘ 비 가동 시간 ’( down time ) 을 없앤다는 목표 아래 , 산업 용 로봇 을 3000 ∼ 4000 대 도입 한 미국 자동차 공장 에 ZDT 솔루션 을 도입 하 는 파이 롯 프로젝트 를 1 년 간 에 걸쳐 성공리 에 시행 한 바 있 다 . 
 미쓰 비시 전기 의 엣지 크로스 
 엣지 크로스 는 미쓰 비시 전기 가 2005 년 나고야 모터 공장 에 도입 한 스마트 공장 인 e - F @ ctory 를 기반 으로 해 여기 에 엣지 컴퓨팅 ( Edge Computing ) 5 ) 영역 에서 의 IIoT 플랫 폼 구축 을 목표 로 다른 기업 과 의 제휴 를 통해 개발 한 IIoT 플랫 폼 이 다 . 미쓰 비시 전기 의 e - F @ ctory 는 IT 와 FA ( 공장 자동화 ) 를 결합 한 스마트 공장 으로 유명 한데 , 생산 현장 의 데이터 를 실시간 으로 수집 하 고 , 공장 자동화 ( FA ) 로 수집 한 데이터 를 1 차 처리 ( Edge Computing ) 하 고 , IT 시스템 에 의한 분석 · 해석 결과 를 생산 현장 에 피드백 하 는 3 층 구조 로 되 어 있 다 . 6 ) 
 2017 년 11 월 엣지 크로스 컨소시엄 ( Edgecross Consortium ) 이 출범 했 는데 , 여기 에 는 미쓰 비시 전기 주도 하 에 히타 찌 제작소 ( ( 日 立 製作 所 ) , NEC , 오 므론 ( Omron ) , IBM Japan , 오라클 저팬 ( Oracle Japan ) , 대만 의 어 드 밴 텍 ( Advantech ) 등 이 간사 기업 으로 참여 하 고 있 고 , 2018 년 4 월 IIoT 플랫 폼 인 엣지 크로스 를 시판 했 다 . 엣지 크로스 컨소시엄 은 엣지 크로스 보급 확대 , 사양 책정 , 대응 제품 의 인증 , 회원 사 의 판매 지원 , 대학 · 연구소 등 유관 단체 와 의 협력 활동 을 전개 했 다 . 7 ) 미쓰 비시 전기 는 IIoT 플랫 폼 구축 을 , NEC 는 NEC IIoT 구축 기술 을 , 오 므론은 다양 한 FA 기기 와 앱 에 기반 한 제어 기술 을 , IBM Japan 은 왓슨 IoT ( Watson IoT ) 의 각종 솔루션 을 , 오라클 저팬 은 오라클 클라우드 ( Oracle Cloud ) 제공 을 , 어 드 밴 텍 은 FA - IT 의 핵심 이 되 는 엣지 인텔리전트 서버 ( edge intelligent server ) 인 ‘ WISE - PaaS ’ 제공 을 담당 하 고 있 다 . 
 2 . 제조업 분야 ‘ Connected Industries ’ 의 주요 정책 추진 현황 1 ) 
 가 . IIoT 플랫 폼 2 ) 연계 
 일본 정부 는 개별 IIoT 플랫 폼 들 을 연계 해 국내 제조업 의 가치 사슬 ( Value Chain ) 을 디지털 화 하 겠 다는 정책 을 추진 하 고 있 다 . 일본 에서 도 제조업 기업 중심 으로 자사 의 공장 등 에서 생성 되 는 실시간 데이터 를 사업 모델 구축 에 활용 하 고자 IIoT 플랫 폼 을 경쟁 적 으로 구축 하 는 움직임 ( 글 상자 1 참고 ) 이 나타나 고 있 는데 , 이것 은 기업 이 특정 제품 의 판매 가 아닌 서비스 · 솔루션 전개 에 관심 이 많 지만 , 다른 한편 으로 는 산업 데이터 ( 혹은 기업 데이터 ) 공개 를 둘러싸 고 IIoT 플랫 폼 을 독점 하 고자 하 는 동기 를 내포 하 고 있 다 . 
 산업 데이터 는 제 3 자 의 접근 정도 에 따라 누구 라도 접근 할 수 있 는 오픈 데이터 ( 예 : 부품 사양 데이터 ) , 당사자 간 계약 으로 제한 적 으로 공개 되 는 데이터 ( 예 : 부품 검사 데이터 ) , 완전 비 공개 데이터 ( 예 : 기업 의 노하우 나 영업 비밀 , 제조 방법 에 관한 데이터 ) 3 가지 로 대별 가능 하 다 . 
 일본 정부 는 어떻게 하 면 기업 간 산업 데이터 공유 · 활용 폭 을 넓힐 수 있 을까 고심 한 결과 산업 데이터 를 기업 간 경쟁 영역 과 협조 영역 으로 구분 한 다음 이 들 양자 의 균형 을 유지 한 ‘ 느슨 한 형태 ’ 의 IIoT 플랫 폼 간 연계 방안 을 선택 했 다 . 구체 적 으로 는 [ 그림 2 ] 에서 데이터 의 기술 방법 을 규정 하 는 ‘ Data Profile ’ 과 , 전송 하 는 데이터 의 처리 조건 등 을 규정 하 는 ‘ Service Profile ’ 을 정해 ‘ 배달 증명 우체국 ’ 과 같 은 시스템 을 구축 하 기 로 했 다 . 
 IIoT 기반 연계 시범 사업 
 2018 년 7 월 경산 성 은 화 낙 ( FANUC ) , 미쓰 비시 전기 ( 三菱電機 ) , DMG 모리 ( DMG 森 精機 ) 3 사 의 IIoT 플랫 폼 3 ) 간 데이터 공유 · 연계 를 위해 2020 년 까지 3 년 에 걸쳐 ‘ 산업 데이터 공유 촉진 시범 사업 ’ 을 개시 했 다 . 4 ) 
 경산 성 은 위 에서 지적 한 대로 IIoT 플랫 폼 간 연계 에서 가장 중요 한 것 은 각자 의 설비 에서 취득 하 는 데이터 형식 ( format ) 이나 처리 조건 등 을 통일 하 는 데 있 다고 보 고 , 결국 은 최종 이용 기업 ( user ) 이 어떠 한 IIoT 플랫폼 에서 도 자사 의 생산 데이터 를 간단히 이용 할 수 있 도록 하 겠 다는 취지 에서 상기 시범 사업 을 개시 했 다 . 
 화 낙의 ‘ FIELD System ’ 은 공작 기계 와 로봇 , 미쓰 비시 전기 의 ‘ Edgecross ’ 는 공장 자동화 ( FA ) 시스템 , DMG 모리 의 ‘ Adamos ’ 는 공장 의 생산 설비 에 각각 특화 했 다 . 
 경산 성 은 2016 년 부터 스마트 공장 ( Smart Factory ) 시범 사업 을 위탁 사업 ( 2016 년 3 개 ) 과 보조 사업 ( 2016 년 7 개 ) 형태 로 추진 하 고 있 다 . 기업 의 IIoT 화 확산 이 궁극 적 목표 이 고 , 기업 이 공장 내 각종 기계 · 기기 에서 수집 한 데이터 를 다른 기업 들 도 공유 할 수 있 도록 데이터 플랫 폼 을 구축 하 는 데 주력 하 고 있 다 . [ 그림 4 ] 는 2016 년 경산 성 이 히타 찌 제작소 에 위탁 한 ‘ Data Profile ’ 표준 화 사업 의 예시 인데 , 스마트 공장 에서 현실 공간 ( physical space ) 과 사이버 공간 ( cyber space ) 간 피드백 을 통해 양 공간 에서 의 가치 극대 화 를 실현 하 고자 할 때 각종 데이터 를 수집 하 고 처리 하 는 절차 를 표준 화 하 여 기업 들 의 중복 투자 를 미연 에 막 고자 하 는 사업 이 다 . 
 경산 성 은 2018 년 3 월 부터 자국 내 스타트업 ( start - up ) 들 이 ‘ 양산 화 벽 ’ 문제 에 직면 하 고 있 다는 문제 의식 에서 스타트업 과 기존 제조 업체 · 벤처 캐피털 등 을 연결 해 주 는 ‘ 스타트업 팩토리 구축 지원 사업 ’ 을 개시 했 다 . 스타트업 팩토리 구축 지원 사업 은 일반 적 으로 스타트업 은 양산 ( 量 産 ) 에 필요 한 설계 및 시제품 제작 단계 에서 경험 부족 으로 실패 가능 성 이 높 기 때문 에 그 분야 에서 전문 경험 과 노하우 를 지닌 제조 업체 는 물론 국내 생산 공장 , 벤처 캐피털 ( VC ) 등 이 참여 하 는 광역 네트워크 를 구축 하 는 방식 으로 스타트업 을 지원 하 겠 다는 발상 이 다 . 
 2018 년 6 월 1 차 공모 결과 , Startup Factory Tohoku ( 4 개 기업 ) , Startup Factory Kanto ( 23 개 기업 ) , Startup Factory Kansai ( 8 개 기업 ) , Startup Factory Kyushu ( 4 개 기업 ) 등 4 개 광역 네트워크 를 선정 했 다 . 8 ) 경산 성 은 참여 제조 업체 들 의 설비 구입 이나 교육 프로그램 개발 비용 등 을 광역 네트워크 단위 로 6 억 엔 내 에서 1 / 2 정률 보조 했 다 . 
 테스트 베드 ( Test Bed ) 시범 사업 은 제조업 분야 4 차 산업 혁명 에 관한 일본 정부 의 중 장기 산 관학 프로젝트 의 대명사 로서 , 복수 의 기업 · 연구 기관 · 대학 간 공동 시범 사업 이 며 민간 기업 은 ‘ 협조 영역 ’ 조건 수용 을 전제 로 사업 에 참여 했 다 . 2018 년 8 월 기준 , 테마 공모 ( 2016 년 13 건 , 2017 년 5 건 ) 와 타당 성 조사 단계 · 분야 는 제조업 에 국한 되 지 않 고 , 스마트 홈 , 항공기 , IoT 기기 의 보안 , 물류 , 의료 · 건강 , 광물 자원 개발 등 으로 다양 했 다 . 
 3 . 횡단 적 정책 과제 : 데이터 공유 · 활용 관련 제도 정비 
 2017 년 10 월 경산 성 이 발표 한 ‘ Connected Industries Tokyo Initiative 2017 ’ 은 커 넥 티 드 인더스 트리 즈 관련 횡단 적 정책 과제 로서 ① 실시간 데이터 의 공유 · 활용 ② 데이터 활용 기반 정비 ③ 국제 협력 , 벤처 지원 , 지역 · 중소기업 지원 등 3 가지 를 강조 했 다 . 이하 에서 는 디지털 경제 관점 에서 데이터 를 개인 정보 와 산업 데이터 로 대별 한 후 , 그 중 에서 도 기업 의 산업 데이터 공유 · 활용 촉진 을 위해 일본 정부 가 어떠 한 정책 을 추진 하 고 있 는가 를 소개 했 다 . 즉 [ 표 2 ] 의 정책 이슈 중 ‘ 실시간 데이터 의 공유 · 활용 ’ 에 한정 했 다 . 
 일본 경산 성 과 총무 성 은 기업 들 이 보유 중 인 산업 데이터 의 유통 · 활용 을 촉진 할 목적 으로 데이터 뱅크 인증 제도 를 도입 했 고 , 경산 성 은 별도 로 산업 데이터 활용 촉진 사업 ( 산업 데이터 활용 사업자 인증 제도 ) 을 추진 중 이 다 . 데이터 뱅크 인증 제도 는 2018 년 6 월 개정 산업 경쟁력 강화법 시행 과 함께 도입 된 제도 로서 기업 이 사업 활동 에서 획득 하 는 ‘ 산업 데이터 ’ 를 적절히 활용 하 기 위한 제도 다 . 개인 정보 보호 및 활용 에 관한 법 · 제도 에 대해서 는 [ 글 상자 2 ] 참고 . 
 글 상자 2 
 일본 에서 의 개인 정보 보호 및 활용 에 관한 규제 개혁 · 법률 정비 사례 
 개인 정보 보호법 2015 년 9 월 개정 . 2017 년 5 월 전면 시행 
 개인 을 특정 할 수 없 도록 일부 정보 를 삭제 한 ‘ 익명 가공 ’ 정보 라면 개인 의 동의 없이 도 다른 기업 들 이 공유 할 수 있 도록 하 고 , 궁극 적 으로 는 개인 정보 를 공유 하 는 플랫 폼 혹은 정보 은행 창출 이 목적 이 다 . 9 ) 일본 의 개인 정보 보호 에 관한 법체계 의 기본 법제 는 개인 정보 보호법 이 고 , 민간 부문 에서 는 개인 정보 보호법 ( 개인 정보 취급 사업자 의 의무 등 ) 과 주무 장관 이 공표 하 는 사업 분야 별 가이드라인 , 그리고 공공 부문 에서 는 행정 기관 이 보유 하 는 행정 기관 개인 정보 보호법 과 독립행정법인 등 이 보유 하 는 개인 정보 보호 에 관한 법률 이 존재 한다 . 지자체 는 조례 로 결정 한다 . 2017 년 5 월 시행 된 개정 행정 기관 개인 정보 보호법 은 행정 기관 이 보유 하 고 있 는 개인 정보 를 익명 화 한 다음 기업 도 공유 할 수 있 도록 했 다 . 
 이 에 따라 NEC 가 행정 기관 과 기업 을 매칭 하 는 사업 구상 중 이 다 . 2016 년 12 월 에 는 관민 데이터 활용 추진 기본법 을 제정 해 정부 와 민간 이 보유 하 고 있 는 정보 를 공동 활용 할 수 있 는 법 적 기반 을 마련 했 다 . 2013 년 JR 東 日本 이 히타 찌 제작소 에 IC 승차 권 의 승하차 이력 을 익명 화 한 상태 에서 제공 했 고 , 당시 에 도 법률 위반 이 라고 판단 하 기 어려웠 는데 도 소비자 의 항의 ( ‘ 炎上 ’) 가 빗발치 자 결국 사의 를 표명 한 사례 에서 알 수 있 듯이 , 일본 에서 는 여전히 개인 정보 에 대한 보호 의식 이 높 은 편 이 고 , 기업 으로서 도 빅 데이터 를 어떻게 활용 해 새로운 사업 모델 을 개발 할 것 인지 아이디어 가 빈곤 하 다는 지적 이 많 다 . 10 ) 
 차세대 의료 기반 법 . 소위 의료 빅 데이터 법 11 ) . 2018 년 5 월 시행 진료 기록 카드 ( 카르테 ) 나 검사 데이터 등 의료 기관 등 이 보유 하 고 있 는 의료 정보 를 익명 가공 해 대학 이나 기업 에서 의 연구 개발 에 활용 할 수 있 도록 했 다 . 대학 이나 기업 은 수집 한 의료 정보 를 빅 데이터 로 분석 하 고 , 정책 입안 이나 신약 , 의료 기기 개발 등 에 활용 된다 . 한편 의료 기관 이 직접 익명 화 작업 을 할 수 없 기 때문 에 익명 화 관련 인증 사업자 에게 데이터 를 제공 할 수 있 는 법 적 토대 를 갖췄 다 . 이 방법 은 특히 과거 에 취득 한 정보 중 개인 의 동의 를 구하 기 어려운 경우 에 도 데이터 를 활용 할 수 있 는 이점 이 있 다 . 
 정보 은행 제도 
 2017 년 2 월 내각 관방 IT 실 ( 室 ) 이 정보 은행 에 관한 구상 을 발표 하 였 고 , 2018 년 5 월 에 는 총무성 과 경산 성 이 공동 으로 정보 은행 인증 에 관한 지침 을 공개 . 데이터 유통 추진 협의회 나 일본 IT 단체 연맹 과 같 은 민간 혹은 민관 기구 가 정보 은행 혹은 PDS ( Personal Data Store ) 업체 를 인증 하 도록 했 다 . 12 ) 예 를 들 어 , 소비자 는 전력 이용 데이터 를 인증 정보 은행 에 제공 하 고 , 그 대가 로 절전 대책 에 관한 어 드 바이스 를 받 는 구조 다 . 
 일본 정부 는 인증 정보 은행 이 보급 되 면 기업 이 공유 할 수 있 는 개인 정보 가 폭발 적 으로 늘어나 고 , 굳이 익명 화 작업 을 거치 지 않 고서 도 동의 를 구한 개인 정보 를 공유 할 수 있 는 체제 를 갖추 게 된다는 점 에서 높 게 평가 하 고 있 다 . 단 , 개인 의 병력 ( 病歷 ) 이나 신용카드 번호 와 같 은 정보 는 사업 대상 에서 제외 된다 
 정보 은행 시범 사업 
 총무 성 은 2018 년 7 월 위치 정보 나 구매 이력 등 개인 정보 를 민간 기업 이 건네 받 아 본인 의 동의 하 에 제 3 자 에게 제공 하 는 정보 은행 시범 사업 을 개시 했 다 . 그 중 히타 찌 제작소 가 직원 들 의 가정 전력 사용 데이터 와 건강 데이터 , 소득 데이터 를 화재 보험 상품 개발 , 택배 사업 , 웹 광고 등 에 활용 하 는 사업 과 미쓰이 스미토모 은행 ( 三井住友銀行 ) 이 특정 지역 의 의료 기관 ( 약국 포함 ) 으로부터 개인 의 의료 데이터 를 수집 하 여 다른 기업 들 이 이 들 데이터 를 활용 하 여 새로운 사업 모델 을 개발 하 고자 하 는 사업 에 대한 기대감 이 높 다 . 13 ) 
 데이터 뱅크 인증 제도 는 주무 장관 이 데이터 공유 사업 을 수행 하 는 민간 사업자 를 인증 · 지원 하 는 제도 로서 , 인증 을 받 은 민간 사업자 는 주무 장관 을 경유 해 공공 기관 ( 정부 부처 포함 ) 에 특정 데이터 제공 을 요청 할 수 있 고 , IPA ( 정보 처리 기구 ) 로부터 사이버 보안 관련 지원 서비스 도 받 을 수 있 고 , 서버 투자 등 에 대해서 는 세제 지원 조치 도 받 을 수 있 다 ( 그림 6 참고 ) . 현 시점 에서 일본 정부 가 상정 하 고 있 는 거래 대상 빅 데이터 는 3 D 지도 정보 ( Dynamic Map 기반 ) , 선박 ( Ship Data Center ) · 인공위성 정보 , 카메라 화상 데이터 등 이 다 . 14 ) 일본 정부 가 데이터 뱅크 인증 제도 를 도입 한 이유 는 궁극 적 으로 IoT 데이터 거래 시장 을 도입 하 고 , 이 과정 에서 데이터 유통 기준 을 확립 하 고 데이터 표준 화 작업 도 시도 하 겠 다는 데 있 다 . 15 ) 
 산업 데이터 활용 촉진 사업 
 생산 성 향상 특별 조치 법 ( 2018 . 6 . 6 시행 ) 에 근거 해 데이터 공유 · 활용 기반 인 시스템 구축 , 시범 운용 , 시스템 구축 에 필요 한 데이터 표준 · 호환 성 , API 연계 등 의 검증 · 조사 를 폭넓 게 보조 하 는 사업 이 다 . 16 ) 이 예산 사업 은 커 넥 티 드 인 더스트 리즈 정책 의 상기 중점 5 대 분야 에서 사업자 ( 기업 ) 가 보유 하 고 있 는 데이터 를 다른 사업자 와 공유 · 활용 하 는 것 을 촉진 하 기 위해 도입 한 것 이 다 . 산업 데이터 활용 촉진 사업자 에게 는 ① IoT 세제 ( 커 넥 티 드 인 더스트 리즈 세제 ) 17 ) 활용 ② 금융 지원 ③ 산업 데이터 활용 촉진 사업 ( 보조금 ) 지정 ④ 공 적 데이터 의 제공 요청 제도 활용 등 의 혜택 을 제공 한다 . 
 경산 성 은 2018 년 3 월 실시간 데이터 를 보유 하 고 있 는 대 기업 · 중견 기업 과 최 첨단 솔루션 기술 을 보유 하 고 있 는 AI 벤처 가 AI 시스템 을 공동 개발 하 도록 지원 사업 을 개시 했 다 . AI 시스템 공동 개발 이란 대 기업 · 중견 기업 이 AI 벤처 에 데이터 와 함께 시범 및 도입 필드 를 제공 하 는 대신 , AI 벤처 는 대 기업 · 중견 기업 에 아이디어 와 프로토타입 을 제공 하 는 방식 으로 AI 시스템 을 개발 하 는 것 을 말 하 는데 , 이때 정부 는 콘셉트 검증 및 시범 도입 등 본격 도입 단계 까지 를 지원 ( 그림 7 참고 ) 한다 . 
 경산 성 은 AI 시스템 공동 개발 프로젝트 중 에서 도 엣지 컴퓨팅 ( Edge Computing ) 이나 블록체인 ( Block Chain ) 등 분산 형 첨단 기술 을 도입 하 면서 동시 에 글로벌 시장 진출 을 겨냥 한 사업 을 우선 지원 하 겠 다는 방침 이 다 . 경산 성 이 상정 하 고 있 는 AI 시스템 공동 개발 지원 사업 은 ① 자율 주행 ×AI ( 물체인식 의 정밀 도 향상 ) ② 물류 창고 ×AI ( 소형 물체 픽업 , 창고 자동화 ) ③ 제조 라인 ×AI ( 제품 품질 검사 , 설비 보안 검사 의 효율 화 ) ④ 화학 플랜트 ×AI ( 프로세스 제어 기술 의 계승 ) ⑤ 음식점 ×AI ( 로봇 에 의한 조리 자동화 ) 등 이 다 . 2018 년 9 월 현재 , 2017 년 도 사업 공모 중 이 고 사업 주체 는 NEDO . 2017 년 도 사업 예산 은 24 억 엔 ( 약 10 ~ 20 건 ) . 2 / 3 정률 보조 이 며 , 프로젝트 당 최대 2 억 엔 이 다 . 
 AI · 데이터 계약 가이드라인 책정 
 경산 성 은 민간 사업자 등 이 아직 데이터 이용 계약 이나 , AI 기술 을 활용 한 소프트웨어 의 개발 · 이용 에 관한 계약 경험 이 부족 한 점 을 감안 해 민간 사업자 의 산업 데이터 이용 은 물론 AI 기술 개발 · 이용 을 촉진 할 목적 으로 AI · 데이터 계약 가이드라인 을 책정 했 다 . 
 경산 성 은 2017 년 5 월 ‘ 데이터 이용 권한 에 관한 계약 가이드라인 ver 1 . 0 ’( 이하 데이터 계약 가이드라인 ) 을 공표 한 데 이 어 , 2018 년 6 월 에 는 새롭 게 AI 개발 · 이용 에 관한 권리 · 책임 관계 등 을 추가 해 ‘ AI · 데이터 이용 에 관한 계약 가이드라인 ’( 이하 AI · 데이터 계약 가이드라인 ) 을 공표 했 다 . 18 ) AI · 데이터 계약 가이드라인 은 민간 사업자 등 이 데이터 이용 계약 을 체결 하 거나 AI 기술 을 활용 한 소프트웨어 의 개발 · 이용 계약 을 체결 할 때 직면 할 수 있 는 계약 상 의 과제 나 쟁점 , 계약 조항 예시 , 조항 작성 시 고려 사항 등 을 정리 한 것 이 다 . 
 데이터 분야 에서 AI · 데이터 계약 가이드라인 중 데이터 계약 과 관련 된 분야 는 계약 유형 을 ‘ 데이터 제공 형 ’,‘ 데이터 창출 형 ’,‘ 데이터 공용 형 ( 플랫 폼 형 ) ’ 3 가지 로 구분 하 고 , 각각 에 대해 계약 의 구조 , 법 적 쟁점 , 계약 체결 방법 등 을 제시 했 다 . 
 AI 분야 에서 AI · 데이터 계약 가이드라인 중 AI 와 관련 된 분야 는 먼저 AI 기술 에 대한 기본 개념 , AI 기술 을 활용 한 소프트웨어 개발 의 특징 을 설명 하 고 , AI 개발 프로세스 를 ① 평가 ( assessment ) 단계 ② 개념 검증 ( PoC : Proof of Concept ) 단계 ③ 개발 단계 ④ 추가 학습 단계 로 나누 어 각각 의 단계 별 계약 방식 과 계약 시 고려 사항 , 계약 조항 예시 등 을 제시 했 다 . 
 산업 데이터 의 부당 취득 · 유통 에 대한 규제 강화 
 경산 성 은 산업 데이터 의 부당 취득 이나 부당 취득 한 데이터 유통 을 차단 해 부당 취득 · 유통 에 따른 피해 를 최소 화 하 는 것 이 급선무 라고 보 고 , 부당 경쟁 방지법 ( 不正 競 . 防止 法 ) 체계 내 에서 이러 한 문제 를 해결 하 기 위해 법률 을 개정 ( 2018 . 5 . 23 ) 했 다 . 
 경산 성 은 현행 민법 만 으로 는 부당 취득 산업 데이터 의 유통 을 금지 할 수 있 는 청구 권 행사 가 곤란 하 고 , 판결 에서 도 데이터 가 저작물 로 인정 되 는 경우 가 드물 고 , 일단 부당 유통 이 이루어지 면 그 피해 가 심각 하 고 막 을 수단 이 없 어 , 기업 이 자신 의 산업 데이터 를 외부 로 유통 하 는 데 대해 매우 소극 적 일 수 밖에 없 다고 인식 하 고 있 다 . 19 ) 
 개정 부당 경쟁 방지법 은 민간사업 자간 ‘ 적정 ’ 경쟁 을 촉진 하 기 위해 부당 경쟁 행위 ( 데이터 의 부당 취득 ) 에 대한 구제 조치 로서 민사 조치 ( 예 : 유통 금지 청구 권 ) 와 형사 조치 를 도입 한 것 이 특징 이 다 . 20 ) 이 와 함께 개정 법률 에서 는 영상 · 음성 등 의 콘텐츠 에 설정 하 고 있 는 프로텍트 기술 ( 예 : 암호 ) 을 해제 하 는 장치 제공 과 같 은 데이터 처리 나 서비스 제공 도 ‘ 부당 경쟁 행위 ’ 로 인정 하 고 , 이 에 대한 규제 강화 조치 도 도입 했 다 . 
 산업 경쟁력 관점 에서 일본 은 가전 · OA 기기 , 반도체 분야 에서 경쟁력 을 보유 하 고 있 는 반면 , 클라우드 , 플랫 폼 서비스 , 네트워크 기기 분야 에서 는 경쟁력 이 취약 한 것 으로 나타났 다 . [ 그림 8 ] 은 일본 총무성 이 4 차 산업 혁명 관련 ‘ 시장 ’ 을 기존 ICT 시장 과 IoT 시장 으로 나눈 다음 미국 , 중국 , 일본 , 독일 , 한국 , 네덜란드 , 핀란드 , 스웨덴 , 프랑스 , 대만 등 10 개국 의 1 , 500 개 기업 을 대상 으로 각 기업 의 세계 시장 점유 율 ( 금액 기준 ) 을 조사 한 결과 를 도표 화 한 것 이 다 . 
 일본 은 화상 센서 , MCU ( Micro Controller Unit ) , 디스크 리트 반도체 등 반도체 분야 와 산업 용 로봇 , Machine Vision , PLC ( Programmable Logic Controller ) 등 스마트 공장 기반 기술 분야 에서 높 은 경쟁력 을 확보 하 고 있 는 반면 , laaS , PasS , CaaS , SaaS 등 클라우드 ( cloud ) 분야 와 고정용 네트워크 기기 및 모바일 계 네트워크 분야 에서 는 경쟁력 이 취약 한 것 으로 나타났 다 . 
 향후 제조업 기업 을 둘러싼 글로벌 경쟁 에서 글로벌 가치 사슬 의 디지털 혁신 을 통한 IIoT 플랫 폼 의 외연 확장 은 글로벌 기업 의 경쟁력 을 좌우 하 는 중요 요소 라는 점 에서 각국 의 IIoT 플랫 폼 구축 동향 은 주목 대상 이 다 . 현재 일본 을 대표 하 는 IIoT 플랫 폼 은 화 낙의 ‘ FIELD System ’ 과 미쓰 비시 전기 의 ‘ Edgecross ’ 라 할 수 있 으나 , 이외 에 도 DMG 모리 , 후지쯔 , 오 므론 , 르네 사스 일렉트로닉 ( Renesas Electronic ) 등 기계 · 전기 · 전자 업계 를 중심 으로 IIoT 플랫 폼 구축 을 둘러싼 경쟁 이 격화 되 고 있 다 . 
 [ 그림 8 ] 의 ICT 및 IoT 분야 에서 의 경쟁력 비교 결과 에서 유추 할 수 있 듯이 , 클라우드 , 플랫 폼 서비스 , 네트워크 기기 분야 에서 경쟁력 이 취약 한 일본 기업 들 은 IIoT 플랫 폼 을 구축 하 는 과정 에서 미국 혹은 독일 의 소프트웨어 기업 들 과 적극 제휴 하 는 움직임 을 보이 고 있 다 . 
 일본 기업 의 IIoT 플랫 폼 은 클라우드 기반 의 미국 · 독일 계 플랫 폼 과 달리 엣지 · 포그 를 활용 한 네트워크 기술 이 특징 이 지만 , 화 낙 , 미쓰 비시 전기 , DMG 모리 가 각각 미국 Cisco , IBM Japan 및 Oracle Japan , 독일 Software AG 와 제휴 하 면서 독자 적 IIoT 플랫 폼 을 구축 했 다 . 
 우리 제조업 기업 의 IIoT 플랫 폼 역시 이 와 유사 한 형태 의 오픈 이노베이션 을 수반 할 것 으로 예상 되 는데 , 정부 로서 는 이 들 플랫 폼 을 서로 연계 할 수 있 는 표준 화 정책 등 을 추진 할 필요 가 있 다 . 
 우리 정부 역시 4 차 산업 혁명 시대 를 맞이해 제조업 혁신 정책 으로서 분야 별 혹은 업종 별 혁신 성장 전략 을 발표 했 다 . 2017 년 10 월 ‘ 4 차 산업 혁명 추진 위원회 ’ 는 분야 별 주요 추진 과제 ( 안 ) 로서 제조업 의 디지털 혁신 을 제시 한 바 있 고 , 2018 년 1 월 에 는 산업 통상 자원 부가 주요 업종 별 혁신 성장 전략 을 발표 했 다 . 산업 통상 자원 부 의 혁신 성장 중점 분야 는 소재 ( 철강 , 화학 , 석유 ) , 부품 · 장비 ( 반도체 , 디스플레이 , 기계 ) , 완제품 ( 자동차 , 조선 , 가전 ) 등 가치 사슬 맥락 에서 업종 을 선택 했 다 . 
 2018 년 6 월 기획 재정부 는 혁신 성장 본부 를 설치 하 고 , 혁신 성 장 8 대 선도 사업 을 선정 ( 8 . 13 ) 하 는 등 4 차 산업 혁명 관련 정책 을 구체 화 하 기 시작 했 다 . 기획 재정부 의 8 대 선도 사업 은 미래 자동차 , 드론 , 스마트 공장 , 스마트 팜 , 스마트 시티 , 에너지 신 산업 , 초 연결 지능화 , 핀테크 . 단 바이오 헬스 도 선도 사업 에 추가 했 다 . 일본 경산 성 은 ‘ 커 넥 티 드 인 더스트 리즈 ’ 의 5 대 중점 분야 로서 자율 주행 · 모빌리티 , 제조업 · 로봇 , 바이오 · 소재 , 플랜트 · 인프라 보안 , 스마트 라이프 를 선정 하 고 있 는데 , 참고 할 필요 는 있 다 . 
 우리 정부 의 4 차 산업 혁명 관련 제조업 혁신 정책 은 분야 · 업종 별 추진 전략 을 발표 한 단계 여서 아직 평가 는 시기상조 이나 일본 의 ‘ Connected Industries ’ 관련 제조업 혁신 정책 은 ‘ 디지털 경제 ’ 관점 에서 시사 하 는 바 가 크 다 . 첫째 , 4 차 산업 혁명 은 이전 의 산업 혁명 과 달리 산업 의 제반 분야 에서 업종 을 뛰어넘 는 기술 혁신 · 융합 이 나타나 고 있 다는 점 에서 , 특히 ‘ 데이터 는 21 세기 석유 ’ 라는 인식 하 에 데이터 경제 ( data economy ) 혹은 디지털 경제 관점 에서 제조업 혁신 정책 을 추진 할 필요 가 있 다 . 
 일본 경산 성 이 추진 중 인 IIoT 플랫 폼 연계 사업 은 특정 기업 의 스마트 공장화 를 뛰어넘 어 제조업 의 가치 사슬 자체 를 디지털 화 하 겠 다는 구상 에서 비롯 되 고 있 다 . 일본 경산 성 의 스마트 공장 시범 사업 역시 한 기업 이 공장 내 각종 기계 · 기기 에서 수집 한 데이터 를 다른 기업 들 도 공유 할 수 있 도록 데이터 플랫 폼 을 구축 하 려는 시도 이 고 , 테스트 베드 사업 은 기업 뿐 만 아니 라 연구 기관 , 대학 등 을 가치 사슬 의 디지털 화 에 끌 어 들이 려는 시도 라는 점 에서 높이 평가 할 수 있 다 . 
 둘째 , 제조업 분야 의 중소기업 이 4 차 산업 혁명 관련 제조업 혁신 에 참여 하 기 에 는 자본 여력 등 많 은 부분 에서 제약 이 크 므로 정부 가 대 기업 · 중견 기업 과 중소기업 간 협력 을 유도 하 는 시범 사업 을 적극 추진 할 필요 가 있 다 . 일본 경산 성 이 현재 추진 중 인 중소기업 지원 책 가운데 스타트업 팩토리 구축 지원 사업 은 하드웨어 분야 가 취약 한 스타트업 의 제조업 진출 을 유도 하 기 위한 정책 이 라는 점 에서 주목 할 필요 가 있 다 . 
 일본 경산 성 의 중소기업 지원 책 으로 △ 스타트업 팩토리 구축 지원 사업 △ 클라우드 형 서비스 등 IT 툴 도입 지원 △ 사업 승계 · 재편 · 통합 을 통한 신진대사 촉진 △ 지역 핵심 · 중소기업 간 협력 지원 △ 영세 사업자 대책 △ 인력 확보 , 금융 지원 , 하청 대책 △ 중견 · 중소기업 의 해외 진출 및 인 바운드 관광 활성 화 등 이 있 다 . 
 4 차 산업 혁명 관련 규제 개혁 및 제도 정비 는 데이터 를 개인 데이터 ( 혹은 개인 정보 ) 와 산업 데이터 로 구분 하 여 각각 에 대해 살펴볼 필요 가 있 는데 , 일본 은 상대 적 으로 산업 데이터 측면 에서 진일보 한 셈 이 다 . 
 기업 들 이 보유 한 개인 정보 의 유통 · 활용 과 관련 해서 일본 정부 는 2016 년 말 ‘ 민관 데이터 활용 추진 기본법 ’ 을 제정 해 정부 와 민간 이 보유 하 고 있 는 개인 정보 를 공동 으로 활용 할 수 있 는 법 적 기반 을 마련 한 데 이 어 , 2017 년 5 월 에 는 익명 가공 정보 화 및 기업 간 익명 가공 데이터 매매 를 허용 한 개인 정보 보호법 ( 2015 년 9 월 개정 ) 을 전면 시행 했 다 . 
 2018 년 5 월 에 는 차세대 의료 기반 법 ( 소위 의료 빅 데이터 법 ) 이 시행 됨 에 따라 대학 이나 기업 이 진료 기록 카드 나 건강 검사 데이터 등 의료 기관 이 보유 하 고 있 는 의료 정보 를 익명 가공 해 연구 개발 에 활용 할 수 있 도록 법 적 토대 를 마련 했 다 . 이 에 따라 일본 에서 는 유통 분야 를 필두 로 금융 · 보험 분야 에서 개인 의 구매 이력 이나 자동차 운행 데이터 , 건강 검진 데이터 등 을 활용 한 새로운 사업 모델 이 출현 중 이 다 . 
 다만 , 일본 에서 는 개인 의 정보 보호 에 대한 인식 이 상대 적 으로 높 은 데 다 기업 들 도 보유 데이터 를 어떻게 활용 할 것 인지 아이디어 가 부족 하 여 미국 이나 중국 에 비해서 는 개인 정보 활용 도 가 낮 다는 평가 가 지배 적 이 다 . 
 일본 정부 는 현재 기업 들 의 산업 데이터 유통 · 활용 관련 정책 으로서 데이터 뱅크 인증 제도 , AI 시스템 공동 개발 지원 , AI · 데이터 계약 가이드라인 책정 , 산업 데이터 의 부당 취득 · 유통 에 대한 규제 강화 등 을 추진 중 이 다 . 
 그 중 에서 도 일본 정부 가 IoT 산업 데이터 거래 시장 보급 을 목표 로 도입 한 데이터 뱅크 인증 제도 에 대해서 는 주목 할 필요 가 있 는데 , 현 시점 에서 일본 정부 는 3 D 지도 정보 , 선박 운항 · 인공위성 정보 , 카메라 화상 데이터 등 이 이 제도 를 통해 거래 될 것 으로 기대 하 고 있 고 , 이것 이 실현 되 면 4 차 산업 혁명 기반 기술 뿐 만 아니 라 새로운 사업 모델 창출 관점 에서 새로운 전기 가 될 것 으로 보인다 . 
 이 밖 에 도 기업 들 이 안심 하 고 산업 데이터 를 유통 · 활용 할 수 있 도록 AI · 데이터 계약 가이드라인 을 책정 하 거나 , 산업 데이터 의 부당 취득 · 유통 에 대해 규제 를 강화 하 고 나선 점 등 은 우리 정부 로서 도 참고 할 필요 가 있 다 . 
 1 ) 2018 년 9 월 현재 일본 경산 성 이 제조업 혁신 과 관련 해서 가장 주력 하 고 있 는 정책 과제 는 기업 간 데이터 유통 을 둘러싼 협조 영역 의 최대 화 를 위한 IIoT 플랫 폼 연계 , 국제 표준 화 , 사이버 보안 , 인재 육성 , 연구 개발 , 중소기업 지원 ( 스마트 공장 시범 사업 , 테스트 베드 ) 등 6 가지 로 축약 할 수 있 는데 , 본고 에서 는 지 면 한계 상 IIoT 플랫 폼 연계 , 스마트 공장 시범 사업 , 테스트 베드 3 가지 에 국한 함 . 
 2 ) 흔히 스마트폰 에서 구현 하 고 있 는 Google 이나 Apple 의 플랫 폼 은 디지털 플랫 폼 혹은 넓 은 의미 에서 의 IoT 플랫 폼 이 라 할 수 있 으나 산업 용 으로 제한 되 는 경우 에 는 IIoT ( Industrial Internet of Things ) 플랫 폼 이 라 칭함 . 
 3 ) 화 낙의 FIELD System , 미쓰 비시 전기 의 Edgecross , DMG 모리 의 Adamos 를 의미 함 . 화 낙의 Field System 과 미쓰 비시 전기 의 Edge Cross 에 대해서 는 [ 글 상자 1 ] 을 참 고 . 
 5 ) 컴퓨터 네트워크 상 에서 이용자 와 가까운 장소 에 다수 의 서버 를 배치 하 여 부하 를 분산 하 고 통신 지연 을 최소 화 하 는 것 . 서버 의 집약 화 를 도모 하 는 Cloud Computing 에 비해 통신 지연 을 1 / 100 로 낮출 수 있 고 실시간 처리 를 필요 로 하 는 MtoM 이나 IoT 단말 에 대한 대응 이 가능 하 다는 장점 이 있 음 . 
 6 ) 長 町 基 ( 2017 ) , 「 三菱電機 が 自社 で 取 り 組 む スマ . トファクトリ . の 現在 地 」 , 『 MONOist 』( 6 . 1 ) , http : / / monoist . atmarkit . co . jp / mn / articles / 1706 / 01 / news 065 . html ( 검색 일 : 2018 . 9 . 6 ) 
 7 ) 더 자세 한 내용 은 엣지 크로스 컨소시엄 의 웹 사이트 ( https : / / www . edgecross . org / ja / ) 참고 . 
 8 ) 경산 성 의 스타트업 팩토리 구축 지원 사업 의 구체 적 내용 이나 참여 기업 리스트 는 전용 웹 사이트 ( https : / / startup - f . jp / ) 에 공개 하 고 있 음 . 
 9 ) . 務 省 ( 2017 . 7 ) , 『 平成 29 年 度 情報 通信 白書 ： デ . タ 主 導 . . と 社 . . 革 』, pp . 64 ~ 65 . 
 10 ) 「 個人 情報 を 企業 間 で 共有 匿 名 化 で 生 まれる 商機 」 ( 2017 ) , 『 NIKKEI BUSINESS 』( 7 . 17 ) . 
 11 ) . 療 分野 の . 究 開 . に 資 するための 匿 名 加工 . 療 情報 に . する 法律 . 
 12 ) . . 産業 省 ( 2017 b ) , 전게서 , p . 12 . 
 13 ) . 務 省 ( 2018 ) , 「 平成 30 年 度 予 算 情報 信託 機能 活用 促進 事業 に 係 わる 委 託 先 候補 の 決定 」 , 報道 資料 ( 7 . 18 ) . 
 14 ) 「 産業 ビッグデ . タ 集約 ： 認定 バンク 制度 創設 」 ( 2017 ) , 『 日本 . . 新聞 』( 9 . 21 ) . 
 15 ) 2017 년 11 월 데이터 유통 · 거래 에 관심 이 많 은 오 므론 , 대일 본인쇄 ( 大 日本 印刷 ) , 후지쯔 ( 富 士 通 ) , 히타 찌 제작소 등 이 2020 년 데이터 유통 시장 창설 을 목표 로 내각 관방 , 경산 성 , 총무성 과 함께 산 관학 협력 기구 ‘ 데이터 유통 추진 협의회 ’( Data Trading Alliance ) 를 발족 함 . 2018 년 9 월 현재 56 개 기업 ( 단체 포함 ) 이 정회원 으로 활동 중 . 이 협의회 는 활동 목적 을 Connected Industries 정책 의 중점 5 대 분야 를 중심 으로 데이터 유통 기준 을 책정 하 고 데이터 서식 의 통일 화 등 표준 화 에 두 고 있 는데 , 개인 데이터 유통 에 대해서 도 2018 년 5 월 EU 가 책정 · 시행 에 들어간 GDPR ( General Data Protection Regulation ) 과 정합 적 인 방향 에서 각종 규범 을 도입 하 겠 다고 공표 한 점 이 주목 할 만 함 . 「 産業 ビッグデ . タ 標準 化 」 ( 2017 ) , 『 日本 . . 新聞 』( 12 . 21 ) 및 「 IoT 第 2 幕 は リアル で 勝負 、 デ . タ 流 通 推進 協議 . が 始動 」 ( 2017 ) , 『 日本 . . 新聞 』( 11 . 29 ) 참고 
 16 ) . . 産業 省 ( 2018 a ) , 전게서 , p . 4 . 
 17 ) IoT 세제 : 조세 특별 조치 법 . 적용 기한 은 2020 년 도 말 까지 . 상기 인증 제도 에 기초 하 여 실시 하 는 설비 투자 에 대해 세액 공제 3 % 또는 특별 상각 30 % 조치 . 단 세제 조치 대상 설비 는 센서 등 데이터 수집 기기 , 데이터 분석 에 의해 자동 화 되 는 로봇 · 공작 기계 , 데이터 연계 · 분석 에 필요 한 시스템 ( 서버 , AI , 소프트웨어 등 ) , 사이버 보안 대책 제품 등 임 . . . 産業 省 ( 2018 a ) , 전게서 , p . 6 참고 . 
 18 ) . . 産業 省 ( 2018 . 6 . 15 ) , 「 AI · デ . タ の 利用 に . する 契約 ガイドライン を 策定 しました 」 , http : / / www . meti . go . jp / press / 2018 / 06 / 20180615001 / 20180615001 . html ( 검색 일 : 2018 . 9 . 9 ) . AI · 데이터 계약 가이드라인 의 구체 적 내용 은 . . 産業 省 ( 2018 . 6 ) , 『 AI · デ . タ の 利用 に . する 契約 ガイドライン 』 참고 . 
 19 ) . . 産業 省 ( 2017 b ) , 전게서 , p . 10 . 
 20 ) . . 産業 省 ( 2018 . 6 . 13 ) , 「 不正 競 . 防止 法 〈 平成 30 年 改正 ) の . 要 」 , http : / / www . meti . go . jp / policy / economy / chizai / chiteki / 180613 meti 2 . pdf . ( 검색 일 : 2018 . 9 . 9 ) 참고 . 
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 18273 독일 과 미국 의 혁신 기술 진흥 전략 플라스틱 코리아