IT/전자 지능형 사물인터넷 산업 동향

IoT 분야의 사업화를 위한 인공 지능의 도입이 자연스러운 흐름으로 인식되면서 AIoT가 새로운 산업으로 주목받고 있다. IoT는 물리 공간의 DX를 통해 가상 공간을 이어주는 역할을 하며, 디지털화가 된 가상공간의 빅데이터를 시각화하는 디지털 트윈과 물리 공간에서 의사결정을 지원하는 AI가 접목되면서 연결형 IoT에서 지능형 IoT로 발전하고 더 나아가 자율형 IoT로 진화하고 있다. 본 고에서는 AIoT에 적용되는 시스템의 특징과 차별화 포인트, 그리고 AIoT 도입을 위한 요구사항을 검토하고, 비즈니스 프로세스에 적합한 서비스 시나리오들을 개인영역, 기업영역, 정부영역, 그리고 개별 융합영역으로 세분화한 후 각 서비스 영역 중 제조, 물류, 헬스케어, 공공, 건설/주거/에너지 분야에 적용되고 있거나 적용될 수 있는 AIoT 서비스 산업의 동향을 살펴보고자 한다. I. 지능형 IoT의 개념과 발전 방향 사물인터넷(Internet of Things: IoT)은 인터넷을 사용하는 사물, 공간, 사람을 유기적으 로 연결하고 데이터 기반으로 상황을 분석하고 예측하고 판단하여 지능화된 서비스를 제공 하는 인프라 및 융복합 기술을 의미한다. 1991년 Mark Weiser는 “가장 심오한 기술은 사라지는 것”으로 언제 어디서나 편재하는 ‘유비쿼터스 컴퓨팅’이라는 개념을 소개했다[1]. 일상생활 속에서 네트워크를 통해 서로 연결 되어 부지불식(不知不識)의 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 주창하였다. 한편, 사물에 유일 무이한 ID가 각각 부여되고 각 사물이 통신하는 RFID 기술을 물류에 적용하기 위해 설립된 MIT AutoID의 Kevin Ashton 센터장은 1999년 “사물에 센서를 부착해서 사물 간 인터넷 이 만들어질 것”이라며 ‘Internet of Things’라는 용어를 처음 제시하였다[2]. * 본 내용은 조영빈 차장([email protected])에게 문의하시기 바랍니다. ** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. 지능형 사물인터넷 산업 동향 Chapter 01 기획시리즈-지능형 IoT 정보통신기획평가원 3 RFID와 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 개념이 접목되면서 사물인터넷 개념 으로 확장되었다. 하지만 그 당시에는 인공지능의 개념까지 도입된 세부적인 사항까지 고려 되지 않은 개념이었으며 시스템 구성은 최근의 기술적 발전과 크게 다르지는 않았다. ‘ICT R&D 기술 로드맵 2023’[3]에 따른 정의에 의하면, 앞으로의 IoT 기술은 “상황을 분 석, 예측, 판단하여 지능화된 서비스를 자율적으로 제공하는 융복합 기술”이며, 연결형, 지능 형, 자율형 AIoT의 발전 3단계에서 알 수 있듯이 AI의 중요성이 더 부각될 것으로 예측하였다. 사물인터넷의 발전 단계별, 주요 기술 요소별 연관 관계를 [그림 1]과 같이 표현할 수 있다. 서비스 공간을 물리적 공간(Physical Space)과 가상공간(Cyber Space)으로 나눌 경우, 현 실 세계인 물리적 공간과 가상공간을 연결하기 위해 디지털화가 필요하고 사물인터넷이 그 연결고리 역할을 하면서 디지털 트랜스포메이션(DX)이 이루어지게 된다. 가상공간에서는 IoT를 통해 모인 빅데이터가 시각화를 통해 디지털 트윈 서비스 혹은 메타버스 서비스로 활성화되어 현실 공간에서 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 가상공간에 모여진 빅데이터는 현실 공간의 비정형 데이터를 AI 알고리즘을 통해 분석하게 되며, AI 플랫폼을 통해 분석뿐 만 아니라 더 나아가 현실 공간에서의 최적화가 이루어지면서 향후에는 AI가 부지불식 간에 의사결정을 내리는 자율형 AIoT로 발전할 것이다. KT 자체 작성 [그림 1] 지능형 IoT 기술의 개념도 및 3단계 IoT의 구분 주간기술동향 2021. 11. 24. 4 www.iitp.kr 지능 기술은 사물이 인간의 개입 없이 인지-사고-행동할 수 있도록 알고리즘 기반으로 사물을 지능화하여 지능화된 사물 간의 연결로 현실세계를 효율화 및 최적화시키는 요소 기술로 정의되고 있다[4]. 지능형 IoT에서 자율형 IoT로 변화하는 시점에서 고려해야 할 사항은 아래의 다섯 가지 요구 조건을 충족하는 시스템을 구축해야 하는 것이다. ① 무수히 많은 디바이스 노드로부터 데이터의 의미를 파악하는 AI 플랫폼 ② 데이터를 빠르고 지연없이 전송하는 통신 인프라 ③ 데이터의 위변조 및 해킹 방지를 위한 장치 ④ 처리된 플랫폼에 대한 비즈니스 효용 가치 증대 ⑤ 데이터를 수집하는 다양한 형태의 디바이스 본 고의 II장에서는 AIoT 플랫폼의 도입에 대한 필요성과 기술적 요구사항과 관련한 내용 을 다루고, III장에서는 AIoT 기술의 적용 분야별 비즈니스를 살펴봄으로써 향후 AIoT의 나아갈 방향성에 대해 고찰하고, IV장에서 본 고의 결론으로 마무리하고자 한다. II. AIoT의 도입 필요성 및 기술적 요구사항 1. AIoT의 도입 필요성 가트너는 산업체에서 IoT를 도입해야 하는 3가지 이유를 다음과 같이 정리하였다[5]. ① 현재 기업에서 운용되는 시스템으로부터 데이터를 생성하기 위해서(예; 유지 보수 요구 사항을 예측하기 위해서 제조 장치로부터 데이터를 수집) ② 회사의 실적에 대한 실시간 피드백을 제공하기 위해서(예; 유원지 스마트 쓰레기통의 사용자 패턴데이터 수집) ③ 기업의 경쟁 우위를 높이기 위한 새로운 가치 제안 창출(예; 스마트 냉장고처럼 제품/서 비스의 제공을 개선하기 위해 데이터를 통합) 상기 세 가지 IoT 방식에 따라 구성되는 플랫폼 시스템 접근 방식이 각각 다른데, 첫 번째 이유인 현재 기업의 레가시 시스템에서의 데이터를 분석하는 방식은 [그림 2]와 같이 중앙 집중식 클라우드 기반의 AIoT를 활용할 수 있다.