사물인터넷(IoT)의 정의와 활용 분야는?
가장 이해하기 쉽게 설명하면, 사물인터넷(IoT)에는 인터넷 네트워크에 무선으로 연결될 수 있는 모든 물체('사물')가 포함됩니다. 그러나 오늘날 IoT라는 용어는 사용자에게 정보를 제공하거나 운영을 자동화하기 위해 데이터 송수신을 지원하는 센서, 소프트웨어 및 기타 기술을 탑재하고 있으며 서로 연결된 사물을 의미하는 것으로 더 구체화되었습니다. 이전에는 연결에 Wi-Fi가 주로 사용되었지만 오늘날에는 5G 및 기타 유형의 네트워크 플랫폼이 거의 모든 곳에서 빠르고 안정적으로 대량의 데이터 세트를 처리합니다.
IoT 기기의 궁극적인 목표는 데이터를 수집하고 전송하는 차원을 뛰어넘어 그러한 데이터에서 가능한 한 많은 내용을 학습한 다음 점점 더 정확하고 정교한 출력과 인사이트를 제공하는 데 있습니다. 바로 이 단계에서 AI 기술이 사용됩니다. AI는 고급 분석과 머신러닝 기능으로 IoT 네트워크를 증강합니다.
IoT의 역사
2021년에 전 세계 IoT 기기 수는 100억 대에 달했으며, IDC는 2025년에 전 세계에서 생성되는 데이터의 양이 73제타바이트(73조 기가바이트)에 달할 것으로 예상합니다. 디지털 데이터를 물리적으로 정량화하기는 어렵지만 그 모든 데이터를 1990년대의 플로피 디스크로 변환해 펼쳐 놓는다면 지구에서 달을 5,000번 넘게 왕복할 수 있을 정도입니다.
불과 수십 년 만에 IoT 데이터는 기하급수적으로 증가했으며 그러한 추세는 앞으로도 계속될 가능성이 큽니다. 그렇다면 이러한 사물 인터넷의 급증을 가능하게 한 요인은 무엇일까요? IoT가 진화하려면 일련의 특정 기술도 동시에 발전해야 합니다.
- 연결성: 오늘날의 인터넷 및 클라우드 연결은 소박한 모뎀 기반에서 진화하여 현재 데이터를 대량으로 송수신하고 IoT의 기하급수적인 증가를 지원할 수 있을 정도로 매우 빠르고 강력해졌습니다.
- 센서 기술: IoT 센서 혁신에 대한 요구가 꾸준히 상승하면서 시장의 중심축은 특정 고객을 대상으로 하는 고비용 틈새 사업자에서 고도로 글로벌화되고 가격 경쟁력을 갖춘 센서 제조업으로 이동했습니다. 2004년 이래 IoT 센서의 평균 가격 은 70% 이상 하락했으며, 관련 요구의 급증에 따라 더 나은 기능과 다양성을 선보이고 있습니다.
- 컴퓨팅 능력: 향후 5년간 디지털 스토리지가 시작된 이후 지금까지 생성된 양을 합친 것보다 더 많은 데이터가 생성될 전망입니다. 오늘날 기업에서 이러한 모든 데이터를 유용하게 활용하려면 메모리와 처리 능력도 꾸준히 늘려야 합니다. 이러한 요구를 충족하기 위한 경쟁이 급속도로 진행되면서 IoT의 연관성과 적용 가능성을 확대해 왔습니다.
- 빅데이터 기술: 1980년대 이후 전 세계의 데이터와 이를 저장하는 데 필요한 컴퓨터 기술이 기하급수적으로 증가했습니다. 데이터베이스 및 분석 툴의 발전으로 IoT 기기, 스마트 차량 및 설비에서 생성된 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있게 되었습니다. 이러한 속도와 처리능력은 사물 인터넷에 있어 필수적입니다.
- 인공지능(AI)과 머신러닝: 이러한 기술은 대량의 IoT 데이터를 관리하고 처리하는 기능뿐만 아니라 데이터를 분석하고 분석 결과를 바탕으로 학습하는 기능도 제공합니다. 빅데이터는 인공지능과 머신러닝을 발전시키는 데 매우 중요한 소스입니다. 데이터 세트가 크고 다양할수록 AI 기반의 고급 분석으로 얻을 수 있는 인사이트와 인텔리전스도 더욱 강력하고 정확해집니다. 인공 지능은 IoT 기기의 급증과 함께 발전했으며 IoT 기기에서 생성되는 데이터는 인공 지능의 강력한 기반이 되고 있습니다.
- 클라우드 컴퓨팅: 연결이 사물 인터넷의 발전에 중요하게 작용했듯이, 클라우드 컴퓨팅의 성장도 사물 인터넷 진화에 밀접하게 관련되어 있습니다. IoT 기기는 온디맨드 방식으로 처리능력과 대용량 저장소를 제공할 수 있는 클라우드 IoT 서비스를 통해 점점 더 커지고 복잡해지는 데이터 세트를 원활하게 수집하고 전송할 수 있게 되었습니다.
IoT는 어떻게 사용되고, 왜 사용될까요?
IoT 기기는 사람이 물리적으로 있을 수 없는 곳에서 우리의 눈과 귀를 대신하여 수집하도록 프로그래밍된 모든 데이터를 수집합니다. 그러한 데이터는 분석을 거쳐 후속 조치 또는 의사결정에 도움이 되는 정보를 제공하거나, 그러한 조치 및 결정을 자동화하는 데 사용됩니다. 이 프로세스의 주요 4단계는 다음과 같습니다.
사물인터넷의 4가지 주요 단계
- 데이터 수집. IoT 기기는 센서를 통해 기기 주변의 환경에서 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터는 온도처럼 단순할 수도 있고 실시간 동영상 피드처럼 복잡할 수도 있습니다.
- 데이터 공유. IoT 기기는 사용 가능한 네트워크 연결을 통해 이러한 데이터를 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드 시스템에 전송하거나(기기-시스템-기기), 다른 기기에 전송하거나(기기-기기), 엣지에서 처리하도록 지시된 대로 로컬에 저장합니다.
- 데이터 처리. 이 단계에서는 해당 데이터를 기반으로 팬을 작동하거나 경고를 보내는 등의 작업을 수행하도록 소프트웨어가 프로그래밍됩니다.
- 데이터를 기반으로 한 조치 수행. IoT 네트워크 내의 모든 기기에서 누적된 데이터는 분석을 거칩니다. 이 분석을 통해 강력한 인사이트를 추출해 신뢰할 수 있는 조치와 비즈니스 의사결정에 도움이 되는 정보를 제공합니다.
IoT 데이터는 산업에서 어떻게 사용될까요?
매년 생성되는 수조 기가비트 분량의 데이터 중에서 '산업용 사물인터넷(IIoT)' 데이터가 가장 많은 부분을 차지하며 증가 속도도 가장 빠릅니다. 그 중 대부분은 10억 개에 가까운 전 세계의 감시 카메라에서 생성됩니다. 커넥티드 차량과 제조 및 운송 애플리케이션에서도 많은 데이터가 생성됩니다. 현재 IIoT 데이터는 공급망 관리부터 의료에 이르기까지 거의 모든 산업에 걸쳐 생성, 수집되고 활용됩니다.
IIoT 기술 사용 증가 속도가 가장 빠른 영역 중 하나는 제조 및 공급망입니다. 스마트 공장에서 센서는 기계의 문제를 감지할 뿐만 아니라 예측하여 모든 요소가 원활하게 유지되도록 합니다. 운영 데이터를 수집하고 분석하여 가장 빠르고 효율적인 워크플로우와 프로세스를 찾은 다음 중앙 시스템을 통해 자동화할 수도 있습니다. 공급망에서 IoT 솔루션을 사용하여 운영을 포괄적으로 간소화할 수 있습니다. 원자재와 공급품의 안전성과 공급처를 추적할 수 있습니다. 화물, 출하, 라스트 마일 물류를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 고객은 주문 상태 또는 제품의 원산지에 대해 실시간으로 업데이트된 내용을 확인할 수 있습니다.
IoT의 미래
미래에는 기술과 사람의 경험이 더 매끄럽게 통합될 것입니다. 메타버스가 대중화되려면 아직 몇 년을 더 기다려야 하지만 3D 오디오, 고급 가상 현실, 촉각, AI 기반의 실시간 개인화는 사람들이 주변 기기와의 상호작용을 통해 더 '실제적인' 감각 경험을 할 수 있게 될 것임을 의미합니다. 또한 5G 사용이 확대되고 전 세계 어디에서나 빠른 연결을 사용할 수 있게 되면 얼마나 떨어져 있는지에 관계없이 이러한 경험을 매우 빠르게 공유할 수 있게 될 것입니다. 이것이 의미하는 바는 매우 크며, 직장, 수술 및 진료, 부동산, 쇼핑, 여행, 인간 관계 등과 같이 가장 기본적인 몇몇 활동과 제도에 대한 접근 방식을 전반적으로 바꾸어놓을 수 있습니다.