김성진 대표, 마크베이스 |

 

 

스마트 X 시대의 도래

 

불과 얼마 전까지만 해도 사물인터넷(IoT: Internet Of Things)이라는 용어는 IT 관련 분야에 종사하는 사람들만 이해할 법한 전문 용어였지만, 최근 들어 TV, 냉장고, 에어컨, 보일러 등 다양한 가전제품은 물론 침대 광고 영상에도 IoT라는 표현이 등장하면서 어느새 일상생활의 친근한 표현으로 자리 잡기 시작했다.

 

 

모든 사물이 네트워크로 연결되고 인공지능 기술로 자동으로 판단하고 동작하는 스마트 세상은 이제 공상과학영화 속에서나 그려지던 미래의 모습이 아니라 현재 우리 주변에서 현실이 되고 있다. 또한, 관련 기술의 급속한 발달로 인하여 점점 더 우리의 일상을 바꿔나가고 있고 우리 주변을 IoT로 가득 채우고 있다. 우리가 인지하고 있든 인지하지 못하고 있든 이미 우리의 일상은 IoT 세상에서 살고 있다.

 

우리가 살고 있는 집을 한번 들여다보자. 현관문을 열고 들어오면 나의 움직임을 감지하여 전등이 자동으로 켜지고, 공기청정기는 미세먼지와 실내 공기 질을 측정하여 모니터링하고 있다가 상태가 나빠지면 스스로 동작하여 실내 공기의 질을 최적의 상태로 유지한다. 에어컨과 가습기 또한 실내 온도와 습도를 나의 상태에 맞게 조절하면서 쾌적한 생활이 가능하도록 해준다.

 

냉장고에 있는 식자재들의 신선도 상태를 모니터링하여 상태가 나빠지거나 유통 기간이 끝나가면 스마트폰에 알려준다. 정수기는 연결된 앱을 통해서 온수 온도, 냉수 온도를 확인하여 선택할 수 있고 필터 교환 시점을 알려줄 뿐만 아니라 월별 물 사용량과 전력 사용량 정보를 이웃집과 비교해서 확인할 수 있다.

 

인공지능(AI: Artificial Intelligence) 비서에게 실시간 시청률이 제일 높은 텔레비전 프로그램을 틀어달라고 말해서 시청하고, 잠자리에 들 시간이 되면 조명을 꺼달라고 하고 수면에 적절한 음악을 틀어달라고 한다.

 

스마트 침대는 수면 관련된 인체의 모든 정보를 감지하는 ‘수면센서’와 ‘수면관리’ 기능이 있어, 이 수면센서를 이용하여 맥박, 호흡, 코골이와 같은 잠버릇을 비롯해 실내 온도와 습도까지 실시간으로 측정해 데이터화한다. 또한, 숙면이 가능하도록 실내조명을 조절하고 최적의 기상 시간을 판단하여 알람이 울리도록 한다. 이처럼 스마트 가전을 통해 가정에서 편리한 생활을 할 수 있도록 해주는 것이 스마트홈(Smart Home)이다.

 

 

집을 나와서 자율주행차를 타고 출근한다. 차량에 부착된 각종 장치가 교통 상황과 도로 상황을 파악하고 스스로 판단하여 운전자의 개입 없이 안전하게 운전을 한다. 또한, 차량에 부착된 디스플레이를 이용하여 업무 메일을 확인하고 보고 싶었던 영화도 예매한다. 하루 업무를 마치고 자동차에 타면 운전자의 상태를 파악하여 편하게 잘 수 있도록 의자를 조정하고 등록된 스케줄을 기반으로 스스로 목적지를 판단해서 자율주행을 한 다음에 목적지에 도착하면 의자를 바로 하여 깨운다. 이러한 차량을 스마트카(Smart Car)라고 한다.

 

회사로 가 보자. 회사 건물에 도착하면 주차 시스템이 알려주는 가장 가까운 주차 공간에 주차하고 대기 중인 엘리베이터를 타고 올라간다. 사무실에 들어가면 온도와 습도 및 채광은 그날의 날씨가 고려된 최적의 상태로 유지되고 있다. 이 모든 것이 가능한 것이 스마트 스마트빌딩(Smart Building)이다.

 

 

마지막으로 제조 공장을 방문해보자. 모든 생산 공정이 자동으로 이루어지고 있고 이곳의 모든 설비는 각종 센서를 부착하여 다양한 정보들을 밀리초 단위로 수집, 모니터링하면서 설비상의 미세한 변화도 감지하여 공정상의 오류나 설비의 고장을 사전에 파악하고 대처할 수 있도록 해준다. 설비, 생산, 품질 데이터를 실시간으로 모니터링하면서 수집, 저장된 장기간의 빅데이터 분석을 통해 이상 패턴을 파악하여 예지 보전(Predictive Maintenance)이 가능하도록 하는 것이 최근 가장 많이 사람의 입에 회자되고 있는 바로 그 스마트팩토리(Smart Factory)이다.

 

지금까지 살펴본 바와 같이 스마트홈, 스마트카, 스마트시티, 스마트빌딩, 스마트그리드, 스마트팩토리, 스마트농장, 스마트헬스케어 등 전 산업에 걸쳐 사물인터넷을 기반으로 하는 스마트한 세상에 이미 살고 있으며, 시간이 갈수록 더욱 확대되어 우리의 삶 전체에 영향을 주고 있다. 오늘날 우리는 이러한 것을 통칭하여 ‘스마트 X(Smart X)’ 시대라 부른다. 얼마나 멋진 표현인가?

 

IoT 센서의 증가

 

현재를 스마트 X 시대라고 부를 수 있는 가장 큰 이유는 우리가 살고 있는 이 세상에 설치되는 센서가 종류와 숫자, 모든 면에서 급격히 늘어나고 있기 때문이다. 2018년 가트너가 발표한 유망 신기술 하이프 사이클(Hype Cycle)에 따르면 IoT 플랫폼, 커넥티드 홈(Connected Home), 자율주행(Autonomous Driving), 엣지 인공지능(Edge Artificial Intellilgence) 관련 기술이 향후 5년 후 세계를 주도할 기술로 전망하고 있다.

 

이는 네트워크로 연결된 사물, 나아가 지능화된 사물과 관련된 기술이 지속적으로 혁신되면서 IoT 센서의 증가와 더불어 스마트 세상을 촉진할 것이라는 의미이다. 또한, 가트너는 매년 10대 전략 기술 트렌드를 발표하는데 2018년 말에 발표된 2019년 10대 전략 기술 항목을 보면, 크게 지능(Intelligent), 디지털(Digital), 메시(Mesh) 3개 영역으로 구분하고 있고, 자율 사물(Autonomous Things), 디지털 트윈(Digital Twin), 강화된 엣지 컴퓨팅(Empowered Edge), 스마트 공간(Smart Spaces) 등 IoT와 관련된 항목을 주요 기술 트렌드로 잡고 있다. 다시 말해 IoT의 확대와 초연결, 지능화가 지속적인 전략 기술로 자리 잡고 있다는 것인데, 쉬운 말로 이 세상에 어떤 일이 일어나고 있는지 실시간으로 파악이 가능한 시대가 되었고, 그 사건에 대해 즉시 대응할 수 있는 미래가 오고 있다는 것이다.

 

 

IoT의 네트워크에 연결되는 디바이스의 숫자는 2018년 70억 개에서 2025년에는 215억 개로 매년 10%씩 증가할 것으로 내다보고 있다. 여기서 주목할 부분은 휴대전화, 태블릿, 노트북 등은 IoT 디바이스에서 제외(Non-IoT 디바이스)하고, B2C와 B2B 영역에서의 디바이스를 IoT 디바이스로 보고 있다. 2018년 기준으로는 Non-IoT 디바이스의 숫자가 약 100억 개로 IoT 디바이스의 숫자인 70억 개보다 많지만 2022년을 기점으로 IoT 디바이스의 숫자가 Non-IoT 디바이스 숫자를 추월할 것으로 전망하고 있으며, 2025년에는 IoT 디바이스의 숫자가 215억 개로 Non-IoT 디바이스의 숫자는 127억보다 약 2배 정도 더 많을 것으로 전망하고 있다. 그만큼 스마트 X 세상에는 센서의 개수가 폭증하리라는 것을 예상할 수 있다.

 

가트너의 기술 트렌드 및 IoT 디바이스 숫자의 증가 전망에서 알 수 있듯이 IoT 관련된 기술과 시장이 5년 내에 폭발적으로 성장할 것이라는 것을 알 수 있다. 글로벌 IoT 시장 규모는 2017년 1,100억 달러에서 2025년 1조 5,670억 달러로 매년 39%씩 증가할 것으로 전망하고 있는데, 그야말로 파죽지세로 커지고 있는 것이다.

 

데이터의 증가

 

IoT가 확대됨에 따라 센서 개수가 엄청난 숫자로 증가하고 있으며, 또 센서에서 데이터를 수집하는 주기도 짧아지는 추세이기 때문에 앞으로 수집해야 할 데이터는 기하급수적으로 증가하게 된다는 것을 쉽게 예상할 수 있다. IDC(2014)는 2013년과 비교하여 2020년에는 총 데이터가 4.4 ZB(제타바이트)에서 44.4ZB로 10배 증가하고 IoT 데이터는 0.09ZB에서 4.4ZB로 총 49배 증가할 것으로 전망하고 있다.

 

또한, 다음의 그림과 같이 IDC는 2018년 11월 발표에서 데이터가 증가함에 따라 글로벌 데이터스피어(Global DataSphere)의 규모는 계속 확장될 것으로 보는데 2018년에는 33ZB로 추산되고 2025년까지 175ZB로 증가할 것으로 전망하고 있다. 상상하기 힘든 수준의 데이터 증가량이다. 예를 들어, 비행기의 제트엔진에 많은 수의 센서를 장착하여 온도, 습도, 압력 등의 각종 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 엔진의 결함을 사전에 예측하고 사고가 발생하기 전에 정비, 교체하는 등 통합유지보수를 진행할 수 있다.

 

 

통계에 따르면, 보잉 737 항공기 엔진에서 발생하는 센서 데이터는 항공기 한 대당 연간 약 25억 페타바이트(PB)가 발생한다. 즉, 시간당 한 개 엔진에서 발생하는 데이터양이 20TB이고 양쪽 엔진에서 발생하므로 시간당 총 40TB 데이터가 생성된다. 만약 뉴욕에서 로스엔젤레스까지 6시간 비행을 하면 240TB의 데이터가 생성된다. 또한, 인텔 CEO 브라이언 크르자니크(Brian Krzanich)가 2016년 인텔 개발자 포럼에서 발표한 자료에 따르면, 자율주행차는 수백 개의 센서를 가지고 있으며 하루에 생산하는 데이터양은 4TB라고 한다.

 

4TB의 데이터양은 2,666명의 인터넷 사용자가 생산하는 데이터양과 맞먹는 크기이다. 좀 더 구체적으로는 카메라에서 초당 20~40MB, 레이더에서 초당 10~100KB, 음파탐지기에서 10~100KB, GPS에서 초당 50KB, 레이더에서 초당 10~70MB 정도의 데이터가 발생하는데, 차량의 숫자가 1만 대, 10만 대, 100만 대라고 하면 정말 어마어마한 데이터가 생성된다는 것을 쉽게 상상할 수 있다.

 

정말 어느새 우리를 감싸고 있는 많은 스마트한 장비가 소리 소문 없이 데이터를 이렇게 뱉어내고 있었다.

 

스마트 세상의 문턱에 서서

 

이 장에서는 스마트 세상이 무엇이고, 그 결과로 수많은 데이터가 발생한다는 사실을 여러 가지 보고서와 사례를 통해서 살펴보았다. 우리가 21세기에 살고 있는 건 맞는 모양이다. 그렇다면, 이러한 세상의 변화를 가능하게 하는 실제 IoT 데이터에 대한 보다 구체적인 이해를 할 필요가 있을 듯하다. 이는 다음 회에서 살펴보도록 하겠다.