IoT에 대한 자세한 정의

가장 이해하기 쉽게 설명하면, 사물 인터넷에는 인터넷 네트워크에 무선으로 연결될 수 있는 모든 물체('사물')가 포함됩니다. 그러나 오늘날 IoT라는 용어는 사용자에게 정보를 제공하거나 작업을 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 것을 뛰어넘어 그러한 데이터에서 가능한 한 많은 내용을 학습한 다음 점점 더 정확하고 정교한 출력과 인사이트를 제공하는 것입니다. 바로 이 부분에서 생성형 AI, 머신러닝, 데이터 분석으로 IoT 신경망을 강화하는 AI 기술이 중요한 역할을 합니다.

IoT 성장의 핵심 동인

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.

• 연결: 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 가격은 70% 이상 하락했으며, 관련 요구의 급증에 따라 더 나은 기능과 다양성을 선보이고 있습니다.
• 컴퓨팅 성능: 방대한 양의 데이터를 사용하고 활용하기 위해 현대 비즈니스는 점점 더 많은 양의 메모리와 처리 능력을 요구하고 있습니다. 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.
• AI 및 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: 연결성이 IoT 발전의 핵심 요소이듯, 클라우드 컴퓨팅의 성장 역시 IoT의 진화와 밀접한 연관이 있습니다. IoT 기기는 온디맨드 방식으로 처리 능력과 대용량 저장소를 제공할 수 있는 클라우드 IoT 서비스를 사용해 계속 증가하는 크고 복잡한 데이터 세트를 원활하게 수집하고 전송할 수 있게 되었습니다.

IoT의 작동 방식

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.

1. 데이터 수집. IoT 기기는 센서를 통해 기기 주변의 환경에서 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터는 온도처럼 단순할 수도 있고 실시간 동영상 피드처럼 복잡할 수도 있습니다.
2. 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.
3. 데이터 처리. 이 단계에서는 해당 데이터를 기반으로 팬을 작동하거나 경고를 보내는 등의 작업을 수행하도록 소프트웨어가 프로그래밍됩니다.
4. 데이터를 기반으로 한 작업 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.

실제 생활에서 사용되는 IoT 네트워크의 예

IoT 네트워크와 여기서 생성되는 데이터는 현대인의 삶에서 가정, 자동차, 매장, 심지어 신체에 이르기까지 거의 모든 부분에 관여합니다.

• 스마트 홈: 많은 사람들이 가정 내 IoT 네트워크에 이미 익숙합니다. 주택 자동화 시스템은 Z-Wave 또는 Zigbee와 같은 프로토콜을 통해 통신하는 스마트 스위치, 센서, 기기를 사용하여 집 안의 조명, 온도와 습도, 보안 시스템, 가전제품 등을 멀리 떨어진 위치에서도 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 집에서 나오기 전에 전등이나 오븐을 끄는 것을 잊어버렸더라도 휴대폰에서 IoT 지원 기기를 통해 원격으로 끌 수 있습니다.
• 스마트 그리드: AI 및 고급 분석 기술과 결합된 스마트 그리드는 IoT 솔루션을 사용하여 기술을 통합함으로써 소비자가 자신이 사용하는 에너지와 태양광 패널 및 기타 수단을 통해 생산하는 에너지를 더 정확히 이해하고 에너지 소비를 통제할 수 있도록 합니다. 그리드 전반의 IoT 센서는 잠재적인 리스크를 조기에 감지해서 필요에 따라 전력이 재분배될 수 있게 하여 정전 및 그 밖의 문제를 예방하거나 최소화합니다. 또한 센서는 기계적 문제를 감지한 다음 수리가 필요한 경우 기술자에게 알림을 보냅니다. 이러한 모든 기능은 에너지 소비자가 인사이트를 바탕으로 지능적으로 에너지를 소비할 수 있게 합니다.
• 스마트 시티: 스마트 시티 인덱스(SCI)는 스마트 시티를 '도시화의 이점을 높이고 단점을 줄이기 위해 기술을 적용하는 도시 환경'으로 정의합니다. 인구 증가, 교통 체증, 인프라의 노후화와 같은 문제에 IoT는 효과적인 해결책이 될 수 있습니다. 도시 계획자는 센서, 계량기 및 기타 IoT 기기를 사용해서 데이터를 모니터링 및 수집하여 문제를 선제적으로 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 우수관에 설치한 센서를 통해 수위를 감지할 수 있고, 수위가 지나치게 높아지는 경우 홍수를 예방하기 위한 조치를 자동화할 수 있습니다.
• 커넥티드 카: 오늘날 거의 모든 신차에는 IoT 및 스마트 기능이 탑재되어 있으며, 향후 5년간, 그리고 계속해서 5G 차량이 모든 곳에서 증가할 것으로 예상됩니다. IoT 기술을 사용하는 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)은 충돌을 방지하고, 경로를 계획하고, 좁은 공간에 주차할 수 있게 하는 등 다양한 방식으로 운전자를 돕습니다. 자동차 IoT가 발전함에 따라 신호등, 보행자, 뉴스 및 날씨 소스, 스트리밍 엔터테인먼트 제공업체와 같은 외부 기기와 더 광범위하게 연결될 것입니다.
• 소매업의 IoT: 향상된 매장 내 경험을 제공하기 위해 고객용 IoT 솔루션을 사용하는 곳이 늘어나고 있습니다. 움직임으로 활성화되는 스마트 카메라, 스마트 선반, 비콘, RFID 기술은 쇼핑객이 모바일 앱을 통해 상품을 쉽게 찾을 수 있게 해줍니다. 이러한 기술은 손쉽게 재고 정보를 공유할 수 있게 하며, 심지어 고객이 오프라인 매장 내에서 진열된 상품을 둘러볼 때 상황에 맞는 프로모션 정보를 전송합니다. 오프라인 매장과 온라인 쇼핑 경험 간의 경계가 흐려지면서, IoT 솔루션은 배송 및 출하 차량을 추적하여 고객이 쇼핑 계획을 더 편리하게 맞춤 설정할 수 있게 함으로써 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 원격 의료: 의사가 환자를 원격으로 추적 관찰하는 데 도움이 되는 IoT 기반의 소비자 의료 기기(예: 스마트 워치, 알약 분배기)를 더 자주 접할 수 있게 되었습니다. 그러나 원격 의료 부문의 가장 대단한 성취를 보여주는 것은 스마트 수술 툴입니다. 이는 특히 산간벽지 또는 저개발 지역에 거주하는 환자에게 도움이 될 수 있습니다. 의사들은 이러한 툴을 통해 세계 최고의 외과의사와 연결되어 유도 수술과 원격 진단을 수행하고 수술 시간 동안 마취 상태의 환자를 모니터링할 수도 있습니다.
• 교통 관리: 센서, 카메라 및 기타 기기로 구성된 네트워크를 통해 IoT 기술을 사용하여 교통 혼잡을 줄이고 실행 가능한 경로 재조정 옵션을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 실시간 데이터 피드를 바탕으로 신호등 시간을 조정하여 동적인 조건에서 교통 흐름을 원활하게 유지할 수 있습니다. 신호등 센서로 조도를 감지하고 조정하여 최적의 가시성을 제공하는 한편, 도로 센서로 사고를 감지하고 자동으로 이슈를 보고할 수 있습니다.

IoT 데이터는 산업에서 어떻게 사용될까요?

매년 생성되는 수조 기가비트 분량의 데이터 중에서 산업용 IoT(IIoT 또는 인더스트리 4.0) 데이터가 가장 많은 부분을 차지하며 증가 속도도 가장 빠릅니다. 이러한 데이터의 증가는 감시 카메라부터 커넥티드 카, 제조 및 운송 애플리케이션에 이르기까지 무수히 많은 소스에서 비롯됩니다. 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 돌아가도록 합니다. 또한 운영 데이터를 수집하고 분석해 가장 빠르고 효율적인 워크플로와 프로세스를 찾고 중앙 시스템을 통해 자동화할 수 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.