디바이스 메시, 만물정보, IoT 플랫폼…들어보셨나요

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오피니언 ㅣ 키워드이슈 디바이스 메시, 만물정보, IoT 플랫폼…들어보셨나요 미국 IT컨설팅 기관 가트너가 뽑은 2016년 10대 전략기술

기사입력2015-12-27 13:02

미국 IT분야 리서치 전문기업 가트너(Gartner)는 매년 말 다음해에 주목해야 할 IT기술 10가지를 선정해 발표하고 있다. IT나 비즈니스에 혼란을 가져올 가능성이 높은지, 대대적인 투자를 요구하는지, 또는 어떤 위험을 초래할 수 있는지 등을 고려해 선정한다. 올해 가트너는 2016년 10대 전략기술을 크게 디지털 메시(Digital mesh), 스마트 머신(Smart Machines), 새로운 IT 세계(The New IT Reality)로 나눠 소개했다.

<자료=가트너>

①디바이스 메시(The Device Mesh)=가트너는 2016년 핵심 전략기술에 ‘디바이스 메시’라는 다소 생소한 단어를 내세웠다. ‘메시(mesh)’란 그물망, 철망이란 뜻을 가지고 있으며 체의 그물 구멍 크기를 나타내는 단위이기도 하다. 즉, 디바이스 메시는 디바이스(장치)들이 서로 연결돼 있는 상태를 말한다. 과거에는 스마트폰과 노트북이 연결되는 정도였다면 앞으로 자동차, 카메라, 전자제품 등 수십대의 기기들을 통해 더 촘촘하게 연결될 거라고 전망한 셈이다. 또한 이러한 기기들을 통해 사람과 커뮤니티, SNS, 정부, 기업 등이 끊임없이 서로 정보를 주고받을 것이라 평가했다. 가트너는 많은 기기가 서로 정보를 주고받으면서 웨어러블 기기 산업, 가상현실 산업 등이 발전할 수 있을 것이라 기대했다.

②앰비언트 사용자 경험(Ambient User Experience)=IT의 기술과 서비스는 사람이 직접 사용하면서 평가하는 것이기 때문에 사용자가 제품이나 서비스를 사용하면서 가지는 느낌과 경험이 중요하다. 사용자 경험(User Experence, UX)은 사용자들의 느낌, 감정, 경험 등을 일컫는 용어다. 여기에 ‘주변의, 잔잔한’이란 뜻의 앰비언트가 합쳐지면 한 가지 제품에 국한되지 않은 다양한 서비스와 제품을 사용했을 때의 사용자 경험을 뜻하게 된다. 쉽게 말하면 사용자가 여러 디바이스를 다루지만 그 디바이스에서 사용되는 UX는 비슷하거나 동일하게 느끼도록 하는 것을 의미한다. 앞서 소개한 디바이스 메시의 상호작용으로 사람들은 새로운 앰비언트 사용자 경험이 가능해진다. 가트너의 데이비드 설리 부사장은 “IoT센서, 모바일 기기 등 다양한 기기들이 서로 연결돼 잘 소통할 수 있도록 설계하는 것이 핵심”이라고 강조했다.

③3D프린팅 재료(3D-Printing Materials)=3D프린팅이 가트너 10대 전략기술로 처음 등장한 것은 2014년이다. 지금까지 3D프린팅 기술은 이미 많이 발전해 니켈 합금, 탄소, 섬유, 유리, 바이오 소재 등 다양한 재료를 활용할 수 있게 됐다. 가트너는 “항공, 의료, 자동차, 에너지 산업, 군사업 같은 분야에서 3D프린팅 수요를 이끌고 있다”며 “2019년에는 3D프린터로 인쇄할 수 있는 범위가 확대되면서 기업용 3D 프린터 출하량이 연간 64.1% 성장할 것”이라고 했다.

④만물정보(Information of Everything)=사물인터넷(IoT, Internet of thing)은 전통적인 전자기기들이 인터넷에 연결된 것이라고 한다면 만물인터넷(IoE, Information of Everything)은 모든 종류의 사물들이 인터넷에 연결된 것이라 볼 수 있다. 즉 만물정보는 디지털 메시와 연결된 모든 기기들이 다양한 정보를 생산 및 사용하고 전송하는 것인데, 이는 단순히 문자, 오디오, 비디오 정보를 넘어서 센서를 통해 정보와 문맥을 표현하는 정보까지 포함한다. 가트너는 점점 다양해지는 방대한 양의 정보를 컨트롤하기 위해서 이를 분석하고 처리하는 기술들이 함께 성장할 것이라 예측했다.

⑤진보한 기계학습(Advanced Machine Learning)=가트너는 ‘심층 신경망(Deep Neural Nets, DNNs)'이 기계학습 분야에서 핵심 기술로 논의될 것이라 예상했다. DNNs는 인간 뇌의 학습 처리 과정을 단순화해 컴퓨터에서 재현하기 위해 사용하는 인공 신경망으로, 이를 사용하면 하드웨어나 소프트웨어 기반의 기계가 스스로 환경을 감지하고 학습이 가능하게 만들어 준다. 주로 데이터 크기가 크고 복잡할 때 사용한다. 즉, DNNs는 스마트 기계를 ’지능적(intelligent)'으로 만드는 핵심 키워드인 것이다. 이에 따라 관련 기업에서는 이 기술들을 어떻게 접목시켜 경쟁의 우위에 설 수 있는지에 대한 고민이 필요하다.

⑥지능형 기기(Autonomous Agents and Things)=기계학습이 발전할수록 인공지능 로봇, 무인자동차, 음성인식 기술 등의 스마트 머신도 함께 성장한다. 가트너는 구글의 ‘구글나우’, 마이크로소프트의 ‘코타나’, 애플의 ‘시리’같은 음성인식 서비스가 더욱 똑똑해지고 있으며, 이러한 서비스가 지능형 기기 기술을 이끄는 선구자가 될 것으로 평가했다. 이에 따라 지능형 기기가 할 수 있는 작업은 기기에 맡기고 사람은 사람만이 할 수 있는 일에 집중해야 한다고 언급했다.

⑦상황에 따라 적응하는 보안구조(Adaptive Security Architecture)=복잡한 디지털 산업 현실 속에 보안에 대한 위협은 더욱 증가하고 있다. 특히나 클라우드 서비스나 오픈형 API(운영체제나 응용프로그램 사이 통신에 이용되는 메시지 형식)를 활용하는 기업들은 우리가 생각하는 것 이상으로 훨씬 큰 위험에 노출돼 있다. 이에 따라 가트너는 IT책임자들이 더 이상 위협을 감지하는 전통적인 대응에 멈춰서는 안 되며 공격을 방어하고 예방하는 것도 준비해야 한다고 강조했다.

⑧진보된 시스템 아키텍처(Advanced System Architecture)=아키텍처란 하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체의 설계방식을 말한다. 디지털 메시와 스마트 머신이 실용화 되려면 고도화된 컴퓨팅 구조가 필요하다. 가트너는 ‘뉴로모픽 아키텍처(Neuromorphic architecture)’가 이에 적합한 구조라고 말했다. 이는 컴퓨터 구조가 인간의 뇌신경 구조를 모방하는 흐름으로 나타난다는 것이다. 이에 따라 뉴로모픽 아키텍처는 사람의 뇌처럼 심층 학습과 다른 구조와의 알고리즘 활용에 사용할 수 있다.

⑨메시앱과 서비스 아키텍처(Mesh App Service Architecture)=메시앱과 서비스 구조는 다양한 앱과 서비스가 서로 느슨하게 연결돼 있는 환경을 말한다. 수많은 디바이스들이 네트워크로 촘촘히 엮여있는 환경에서 최소한의 구동 환경을 만들어두고 그 위에 사용자의 환경에 맞는 기능을 프로그래밍 해 동작하게 만드는 기술이다. 대표적으로 소프트웨어 어플리케이션 서비스 등이 있다. 모바일 IoT 요소들을 앱과 서비스 구조에 가져옴으로써 클라우드 기술과 디바이스 메시 경험을 포괄하는 통합 모델을 만들어 낼 수 있기 때문에, 클라우드 환경에 접속할 수 있는 모든 디바이스들은 물리적으로 떨어진 공간에 있더라도 정보 교류가 가능해진다. 가트너는 기업들이 새로운 아키텍처를 통해 유연하며 민첩한 동적인 사용자 경험을 제공하는 클라우드 애플리케이션에 집중해야 한다고 말했다.

⑩사물인터넷 플랫폼(Internet of Things Architecture and Platforms)=IoT 플랫폼은 IoT의 요소들을 설계 및 관리, 보완을 가능하게 하는 핵심적 장치다. 가트너는 이 IoT 플랫폼을 통해 디지털 메시, 엠비언트 사용자 경험 등의 IoT기술이 현실화 될 것이라고 예상했다.