사물지능(Intelligence of Things), 분석이 약속한 미래 사물인터넷

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‘사물인터넷(IoT)’ 세상을 바꾸다

데이터 포 굿(Data for Good)! 사물인터넷(IoT)의 폭발적인 성장과 함께 점점 더 많은 분야에서 데이터가 선하고 유용하게 사용되고 있습니다. 하루가 다르게 데이터를 수집하고 인사이트를 생성하기 위한 독창적이고 참신한 방식이 소개되고 있는데요.

  • 환자가 치료 계획을 잘 지킬 수 있도록 돕는 스마트 알약: 사람이 삼킬 수 있는 센서는 약의 복용뿐만 아니라 그 효과까지도 모니터링합니다.
  • 개체 수 감소에 대한 미스터리를 풀기 위해 꿀벌에 부착된 소형 장치: 이 장치는 꿀벌이 벌집에서 벗어난 시간과 거리, 먹이와 날씨, 살충제와 공해에 얼마나 노출됐는지 등을 모니터링하고 기록합니다.
  • 아동 중환자실에 있는 아이의 폐를 모니터링하는 초소형 센서 칩: 이 칩은 건강 상태를 측정하는 일반 지표인 압력 변화를 모니터링합니다.

이처럼 사물인터넷의 기술과 그 성과가 눈에 띄게 발전하고 있지만, 사물인터넷이라는 개념 그 자체가 새로운 것은 아닙니다. 실제 에너지나 제조와 같은 산업 분야에서는 이미 오래 전부터 센서를 사용해왔는데요. 새로운 점은 바로 커넥티드 기기(connected devices)가 급증하는 동시에 보편화되고 있다는 점입니다! 실제 시장조사기관 HIS에 따르면 오는 2025년 사물인터넷 기기 수는 750억 대를 넘어설 전망입니다. 75억 인구의 10배에 달하는 기기들이 인터넷을 통해 소통하는 시대가 머지않은 것인데요. 가정에서 사용하는 모든 기기에 전 세계 소비자 수를 곱한 후 트럭, 비행기와 같은 산업 장비와 고가의 자산을 더하면 사용 가능한 데이터의 폭발적인 증가세를 가늠해볼 수 있습니다.

또 다른 새로운 점은 엣지(edge)에서 바로 분석을 수행하고 의사결정을 내린다는 점입니다. 센서, 기기 네트워크, 컴퓨팅, 스토리지는 속도와 성능 면에서 빠르게 발전하고 있고, 이를 이용해 흐르고 있는 스트리밍 데이터를 이해할 수 있는 더욱 강력한 역량을 발휘할 수 있습니다.

그렇다면 이러한 기회는 어떻게 활용해야 할까요? 한 명 이상의 환자나 한 마리 이상의 꿀벌에 적용하고, 네트워크 효과에 에너지를 집중해야 합니다. 가치는 경제를 이끌고, 사물인터넷의 가치는 분석 경제에서 확대될 수 있습니다. 위에서 소개한 스마트 알약은 한번에 환자 한 명의 치료를 돕지만, 전 세계 모든 환자가 더욱 효과적이고 효율적인 치료를 받게 될 때 헬스케어 비용에 미치는 영향은 상상 그 이상일 것입니다. 데이터가 있는 모든 곳에 분석을 적용한다면 이러한 가치를 실현할 수 있습니다. ‘커넥티드(connected)’는 ‘지능적(intelligent)’이라는 뜻이 아니며, 연결(connectivity)만으로는 가치를 추가할 수 없습니다. 사물인터넷의 가치를 이끄는 것은 바로 ‘분석(analytics)’입니다.

사물인터넷을 바라보는 또 다른 관점

실제 웹, 센서, 데이터베이스 등에서 수집되는 데이터는 그 자체만으로는 유용하지 않습니다. 동시에 모든 데이터는 대기 시간과 유효 기간의 속성을 지니기 때문에 시간을 지체하면 가치를 잃을 수 있죠. 따라서 사물인터넷을 보다 유리하게 활용하고 기기 간의 커뮤니케이션을 중요한 자산으로 바꾸려면 단순히 데이터를 수집하는 것만으로는 충분치 않습니다. 데이터를 수집하고 저장하는 것만으로는 ‘디지털 다락방(digital attics)’에 그치게 됩니다. 디지털 다락방은 존재는 인지하고 있으나 거의 사용하지 않는 대량의 비축 데이터를 의미하는데요.

결국 사물인터넷 시대의 경쟁력은 데이터가 발생하는 속도만큼 신속하게 평가하고, 행동으로 옮길 수 있는 유용한 정보로 변환하는 분석 역량에 달려있습니다. 이처럼 분석을 만나 스마트해진 사물인터넷의 핵심은 ‘연결’이 아닌 ‘지능’입니다. 여기서 우리는 사물인터넷보다 사물지능(Intelligence of Things)에 대해 자세히 살펴볼 필요가 있습니다.

사물지능의 첫 번째 핵심은 지능적인 필터링(intelligent filtering)입니다. 잡음(noise)을 특징으로 하는 사물인터넷 데이터의 오직 1%만이 분석에 적합하며, 나머지는 단순한 수다 수준에 불과합니다. 이때 분석은 보존, 취합, 폐기할 데이터를 결정하도록 도와줍니다. 그러나 사물지능은 단순한 필터링을 넘어 정제, 압축, 변수 변경 등을 수행하는 복잡한 로직을 갖고 리드 타임을 최대한 줄임으로써 데이터와 의사결정 사이에 시간 차가 발생하지 않도록 합니다. 실제 사례를 통해 살펴볼까요?

미국 캐리주, SAS 애널리틱스를 이용해 수자원 효율성을 개선하다

새는 수도꼭지, 고장난 식기세척기, 금간 스프링클러 헤드. 모두 비용이 많이 들고 예측하기 힘든 문제들인데요. 미국 노스캐롤라이나주 캐리시는 이러한 문제를 해결하기 위해 지난 2010년 고객 6만명을 위한 무선 수도 계량기를 설치하고, 분석 기술 중심의 온라인 포털을 오픈했습니다.

모두가 매 시간 정확한 물 사용량을 알아야 할 필요는 없습니다. 다만 물 사용량이 평소와 다르다는 등 이상 변화를 감지할 수 있으면 되는데요. 실제 시간 당 계량기 판독 값은 올림픽 규모의 데이터 풀과 같으며, 이 모든 데이터를 분석하기 위해서는 어마어마한 리소스가 필요합니다.

캐리시는 SAS 애널리틱스(SAS Analytics)를 이용해 데이터의 양을 효율적으로 관리 하고, 수동 작업을 제거함으로써 비용을 줄였습니다. 또 센서 데이터를 분석해 수요를 파악함으로써 사전에 문제를 감지하고, 고객에게 더욱 정확하고 이해하기 쉬운 시각적인 정보를 전달 하고 있는데요. 물 사용량이 급증하는 경우 몇 시간 내에 경고가 전달되어, 고객은 온라인으로 물 사용량을 추적함으로써 더욱 절약할 수 있습니다. 이미 시민 모두가 물 누출을 조기에 발견하고 비용 절감 효과를 경험했습니다. 캐리시는 물 사용에 대한 정확한 정보를 기반으로 적시에 적정 규모의 인프라에 투자하고, 가뭄과 같은 재해에 대한 대응력을 높이고 있습니다.

 

이러한 의사결정을 엣지에서 실행함으로써 가치를 생성하려면 개방된 환경이 필요합니다. 이는 SAS가 속해 있는 산업 인터넷 컨소시엄(Industrial Internet Consortium)과 IoT 커뮤니티(IoT Community)와 같은 산업 단체가 추구하는 목표와 정확히 일치하고 있습니다. 또 SAS가 인텔, 시스코와 파트너십을 추진하는 원동력이기도 합니다. SAS는 인텔과 함께 산업 전반의 기술 아키텍처와 시장 솔루션을 검증해왔으며, 시스코와 함께 시스코 CVD(Cisco Validated Design)가 지원한 업계 최초 ‘엣지 투 엔터프라이즈 IoT 분석 플랫폼(Edge-to-Enterprise IoT Analytics Platform)’을 발표했는데요. 이를 기반으로 고객이 사물인터넷 데이터를 통해 실시간 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하고 있습니다.

SAS는 고객들이 끝없는 기회가 펼쳐져 있는 엣지를 활용하도록 적극 지원하고 있습니다. SAS 사물인터넷 페이지와 랜디 가드(Randy Guard) SAS 수석부사장 겸 최고마케팅책임자(CMO)의 글 ‘쉽게 풀어 쓴 사물인터넷의 모든 것(A Non-Geek’s A-to-Z Guide to the Internet of Things)’을 통해 사물인터넷의 놀라운 잠재력을 더욱 자세히 살펴보실 수 있습니다. 또 지난 9월 미국 워싱턴에서 개최된 ‘SAS 애널리틱스 익스피리언스(Analytics Experience)’ 컨퍼런스에서 소개된 GE 트랜스포테이션(GE Transportation)의 사물인터넷 분석을 이용해 비즈니스 혁신에 대해서도 확인해보세요.


해당 기사는 Randy Guard 기사를 일부 편집한 내용입니다.
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