[AIoT] IT 트렌드와 사물인터넷 (Ft.플랫폼)

IT 분야 기술 Trend

개념 소개

AIoT (AI + IoT)

IoT는 Internet of Things의 약자입니다. 사물인터넷이라고도 하죠.
IoT의 정의는 Things(모든 것)이 서로 연결되는 시스템입니다.
유, 무선 통신망으로 연결된 기기들이 사람의 개입 없이 센서 등을 통해 수집한 정보를 서로 주고받아 스스로 일을 처리하는 것이죠.

최근에는 IoT에서 데이터를 처리하는 방식으로 AI를 활용하는데, 이를 AIoT라고 합니다.

데이터를 얻는데 활용할 장비 + 네트워크로 연결된 하나의 시스템 + AI

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Platform

Platform은 사전적 의미로는 "열차 승강장"을 의미하죠.
오늘 다룰 "Platform은 공급자와 수요자 등 복수그룹이 참여해 각 그룹이 얻고자 하는 가치를 공정한 거래를 통해 교환할 수 있도록 구축된 환경"을 의미합니다.
여기서 주의할 점은 "복수의 그룹이 참여한다"입니다. 즉, Ecosystem을 의미한다고 볼 수 있죠.
만약 한 회사의 제품들로 구성된 환경이라면 플랫폼보다는 시스템이라고 보는 것이 맞다고 생각합니다.

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그래서

개념들에 대해 알아봤습니다. 이들을 활용한 트렌드를 소개할텐데요.
Platform의 구축에 집중하는 것이 아니라, 이를 활용한 가치를 창출하는 것이 중요합니다.
포인트는 비지니스. 즉, 서비스입니다.

어떻게보다는 무엇을 제공할지에 집중해야 하고, 
필요한 기술에 대한 이해와 활용을 통해 지능형 서비스를 제공해야 할 것입니다.

 

최신 IT 기술의 동향

가트너 선정 전략 기술 트렌드

출처: 카트너

가트너에서 발표한 "Top Strategic Technology Trends" 21~23년도 자료입니다.
가트너는 미국의 정보기술 연구 및 자문회사이고, 세계적인 IT 자문기관이라고 해요.
3개년도 자료를 같이 보면 기술 발전의 동향, 흐름을 파악할 수 있습니다.
(참고로 가트너에서 2012년, 2013년에 사물인터넷을 트렌드로 선정했어요.)

23년도의 트렌드를 살펴보면 10대 기술 동향이 정리되어있어요.
최근 자주 접하는 AI, Platform, Metaverse 등이 보이네요.
(* 보다 자세한 내용은 가트너(링크)에서 확인하실 수 있습니다.)

• Optimize (최적화)
  • 디지털 면역 시스템 (Digital Immune System)
  • 관찰 가능성의 응용 (Applied Observability)
  • AI 신뢰, 위험 및 보안 관리(AI Trust, Risk and Security Management – AI TRISM)
• Scale (확장)
  • 산업 클라우드 플랫폼 (Industry Cloud Platforms)
  • 플랫폼 엔지니어링 (Platform Engineering)
  • 무선 네트워크 가치 실현 (Wireless-Value Realization)
• Pioneer (개척)
  • 슈퍼앱 (Superapps)
  • 적응형 AI (Adaptive AI)
  • 메타버스 (Metaverse)
• Sustainable Technology (지속 가능한 기술)

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그 외 트렌드

Cloud

Cloud는 24시간 365일 동작하는 서버 컴퓨터를 의미해요.
컴퓨팅 인프라는 서버에서 제공하고, 분산처리를 해요.
Clound는 무엇을 서비스하느냐에 따라 DaaS, IaaS, PaaS, SaaS로 나눌 수 있습니다.

출처: RedHat

 

 

• DaaS: Desktop as a Service
• IaaS: Infrastructure as a Service
• PaaS: Platform as a Service
• SaaS: Software as a Service

 

 

 

 

 

 

빅데이터와 데이터 분석

빅데이터라는 용어는 이제 익숙합니다.
하루에 몇백 개에서 1초에 수천 개 데이터를 처리하기도 하죠.
이를 바탕으로 실시간 통계 및 분석을 할 수 있습니다.
이런 데이터를 분석하려면 "센싱 > 수집 > 저장"의 과정을 거쳐야 합니다.
그리고 저장된 데이터를 통계적으로 분석하던 수준에서 전문가 분석 시스템으로 진화하고 있습니다.

 

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사물인터넷 (Internet of Things)

개념

사물 인터넷의 의미는 앞서 살펴본 것처럼 Things(모든 것)이 서로 연결되는 시스템을 의미합니다.

사물인터넷 시스템 구성

사물인터넷의 시스템 구성은 크게 4가지로 나눌 수 있습니다.

• 사물 인터넷 디바이스 플랫폼 (Edge, Sensor, ...)
• 사물인터넷 네트워크: 디바이스와 서버를 연결 (BLE, LTE, ...)
• 사물인터넷 클라우드 플랫폼
• 사물인터넷 서비스 애플리케이션 플랫폼: 최종 서비스 제공

4개의 시스템이 상호 연동해 데이터와 정보를 주고받아 새로운 서비스를 창출합니다.

 

기술

사물인터넷 구성에 필요한 기술은 다양합니다.
임베디드 디바이스를 개발하는 기술, 고속 네트워크를 위한 기술, 실시간 통신 기술, 지능화 기술 등등 다양하죠.
그중 핵심기술 몇 가지를 정리하면 아래와 같습니다.

필요 핵심기술

• 저전력 네트워킹 기술
• 센서 데이터 최적화 및 관리 기술
• 저전력 임베디드 운영체제 기술
• 새로운 전력 공급 및 저장 기술
• 저가격/저전력 프로세서 기술

 

활용

IoT System의 개략적인 구성도입니다.
크게 3가지로 설명이 되는데요.

사람이 인터넷에 연결되어 있는 Cloud 서버를 통해 Device를 원격으로 제어할 수도 있죠.
Smart Home Service가 이에 해당됩니다.
이때 Cloud의 역할 중에는 Device와 사용자의 인증이 꼭 필요합니다.

Device 끼리 연결된 상태도 있죠.
서로 상태 정보나 센싱 정보를 주고받아서 처리하는 서비스입니다.
사람의 개입 없이 정해진 조건에서 동작하는 서비스가 아직은 대부분입니다.
예를 들면 산업용 원격제어 서비스가 있죠.

Device로부터 수집한 Data 혹은 사람의 행동, 습관을 Data화해서 처리하고 분석하기도 합니다.
여기서 Data를 Machine Learning을 이용해 분석하고 학습해 미래를 예측하는 방식으로 발전했습니다.

 

빅데이터

전형적인 Data의 흐름

Data 수집(센서) ➡️ Data 전송(통신) ➡️ Data 저장 ➡️ Data 분석 ➡️ Value Creation (Business)

빅데이터를 어떤 식으로 활용하는지 과정을 간단히 살펴보죠.
데이터를 저장하고 분석하는 것은 지능화의 기본입니다.
이를 통해 미래를 예측해서 대비하고, 고객이 필요로 하는 부가 서비스를 제공할 수 있죠.

전형적인 IoT System 구성

입력 ➡️ 연산처리 ➡️ 결과 ➡️ 사람의 판단 ➡️ (피드백을 통해 다시) 입력

기존의 IoT는 사람의 피드백에 의해 발전했죠.
여기에 빅데이터를 활용하면 어떻게 될까요?
규칙에 의한 알고리즘이 있다면 머신의 판단에 맡기고, 사람은 사물이 판단할 수 없는 영역(감정 등)에만 개입하게 되죠.

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여기까지 "IT 트렌드와 AIoT, Platform"에 대해 간단하게 알아봤어요.
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