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사물인터넷(IoT) 시대, 데이터가 가져다주는 미래

시장조사기관 가트너(Gartner)는 올해 가장 주목해야 할 10대 기술 중 하나로 사물인터넷을 꼽았다. 또한 세계 사물인터넷의 시장 규모가 지난해 2천억 달러에서 2020년 1조 달러로 가파르게 성장할 것으로 전망했다.

 

사물인터넷(Internet of Things)이란 사물에 센서나 데이터 취득이 가능한 구조의 인터넷을 연결한 기술로 사물들이 네트워크를 통해 정보를 공유한다는 개념으로서, 최근 들어 각광받기 시작했다. 10여년 전만 해도 홈 네트워크(Home Network), 유비쿼터스(Ubiquitous) 등의 기술적 개념들이 존재했는데 사물인터넷은 이보다 더 포괄적인 개념으로 모든 사물과 사물이 통신을 하고 정보를 주고 받음을 의미한다. 그래서 만물 인터넷(IOE, Internet of Everything)이라 불리기도 한다.

 

많은 사람들이 사물인터넷이 정확히 뭐냐는 질문에 고개를 갸우뚱한다. 그만큼 아직 현실에서 사물인터넷을 접할 기회가 드물다. 그러나 사물인터넷은 벼락처럼 현실로 다가올 것이라는 전망은 갈수록 강해지고 있다. 마치 스마트폰이 갑자기 우리 곁으로 다가와 우리의 삶을 바꿔놓았듯이 사물인터넷도 그렇게 될 것이라는 얘기다.

 

기관마다 추정치는 다르지만 오는 2018년까지 세계 사물인터넷 기기가 90억 대에 이를 것으로 예상한다. 그 다음에 폭발적으로 기기가 늘어나 오는 2020년에 2천억 대 이상 되는 기기가 인터넷과 연결될 것으로 점쳐진다. 60억 인구의 3배가 넘는 기기들이 인터넷으로 서로 연결되는 시대가 열린다는 것이다.

 

이렇듯 사물인터넷의 성장과 함께 다양한 디바이스에서 생성된 데이터가 급증하면서 데이터의 가치도 새롭게 주목 받고 있다. 새로운 서비스를 창출할 수 있는 비즈니스 기회가 되고 있기 때문이다.

 

이번 엔코아 리포트에서는 사물인터넷이 주목 받는 이유와 사물인터넷 시대의 데이터의 가치를 조명해 보고자 한다.

 

1. 주목 받는 사물인터넷
현재 사물인터넷이 전 세계적인 주목을 받고 있다. 그 이유는 무엇일까? 기존의 모바일이 단순히 손 안의 컴퓨터인 ‘스마트폰’을 의미했다면, 앞으로는 ‘모든 것이 인터넷에 연결되는 생활(Connected Life)’로 그 의미는 점점 확대될 전망이다.

 

GSMA(Global System for Mobile Communications Association: 세계이동통신사업자협회)에 따르면 오는 2020년에 모바일로 연결되는 제품이 120억 개에 이르며, 모바일 인터넷에 연결되는 사물인터넷 제품이 240억 개로 늘어날 것으로 예측했다. 시장의 규모는 자동차 산업 202조, 헬스 산업 69조, 일반 전자제품 산업 445조 그리고 유틸리티 산업이 36조의 규모에 이를 것이라고 전망한다.

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                     <GSMA가 발표한 “The Connected Life by 2020”>



사물인터넷 시장이 주목 받는 이유는 단순히 단말 수준에서의 경제적인 차원 때문이 아니다. 각 사물이 연결되면서 주고 받는 다양한 정보 자체에 새롭고 무궁한 비즈니스 기회가 있기 때문이다.


홈에너지관리시스템(HEMS)이 설치된 가정을 예로 들어보자. 시스템 설치 이전의 가정에서는 집안의 조명이나 보일러, 가전기구를 켜고 끄는 정보는 수집할 수 없었기 때문에 그냥 사라지는 정보였다. 그러나 사물인터넷 기술이 적용되면 이런 행동들까지도 수집이 가능하고 이를 기초로 연결하고 공유할 수 있게 된다. 집안의 여러 기구를 켜고 끄는 정보를 바탕으로 에너지를 효율적으로 사용하고 절감할 수 있는 길이 열리는 것이다.

 

이처럼 사물인터넷을 통해 각 사물이 연결되면 그냥 버려지는 정보들에 생명력을 부여하여 새로운 경제적 가치를 만들어 낼 수 있다. 그리고 나아가 이러한 정보를 융합함으로써 새로운 가치를 재생산할 수도 있다. 가령 홈에너지관리시스템에서 얻은 에너지 사용과 관련된 로그 정보로만 머무르는 것이 아니라 또 다른 환경 정보들과 융합하여 새로운 서비스가 가능해지는 것이다.

 

2. 사물인터넷과 빅데이터
일반적으로 전문가들은 빅데이터를 정의할 때 데이터의 크기(Volume), 데이터 생성 속도(Velocity), 데이터의 다양성(Variety)으로 일컬어지는 3V를 강조한다. 사물인터넷으로 생성되는 다양한 데이터들 즉, 센서 네트워크에서 실시간으로 쏟아지는 다양한 데이터들의 경우 바로 3V 특성을 갖고 있기 때문에 빅데이터로 간주할 수 있다.

 

사물인터넷과 빅데이터는 두 개의 톱니바퀴와 같다. 사물인터넷을 통해 연결된 사물들이 상호 작용하면서 폭발적으로 데이터를 생성하고, 이러한 빅데이터를 활용해 새롭고 유용한 서비스를 구축해 나가는 것이 중요해지고 있다. 또한 사물인터넷의 등장은 새로운 정보 이용 형태의 등장과 제품의 고부가 가치와, 고도화된 고객 관리 등에서 새로운 시장이 만들어질 것이다.

 

실제로 시장조사기관 IDC와 스토리지 업체 EMC가 최근 발표한 ‘디지털 유니버스 보고서’에 따르면 인터넷에 연결된 디지털 기기의 수는 지난 2013년 140억대에서 오는 2020년 320억대까지 증가, 이때 생성되는 디지털 데이터 양이 44조 기가바이트(GB)의 10%에 달하는 데이터를 생성할 것으로 예측되고 있다.
 
즉 사물인터넷 시대에는 많은 양의 다양한 데이터가 빠른 속도로 한꺼번에 생성돼 한 곳에 저장되고 이렇게 폭발적으로 늘어난 데이터는 실시간으로 수집, 관리, 분석되어야 한다. 이를 통해 비즈니스 성과를 최적화 시킬 수 있다.

 
센서 등을 통해 데이터를 수집했다고 해도 데이터 그 자체만으로는 가치를 제대로 살릴 수 없다. 이는 늘어나는 데이터를 제때 빠르게 처리하지 못해도 마찬가지다. 즉, 방대한 양의 데이터를 작은 단위의 사용 가능하고/행동으로 옮길 수 있는 정보로 변환할 수 있어야 한다.

 

사물인터넷을 통해 생성되는 다양한 형태의 방대한 데이터 중 상당 수는 큰 경제적 가치를 창출할 수 있는 유용한 정보를 숨기고 있다. 따라서 데이터를 분석하고 처리하는 것은 사물인터넷 시대에 비즈니스의 경쟁력 향상에 반드시 필요한 부분이라 하겠다. 센서 데이터 그 자체로도 중요한 의미가 있지만, 기업이 보유하고 있는 전사적자원관리(ERP)나 고객관계관리(CRM), 생산, 마케팅 등 기존의 다양한 데이터 및 소셜네트워크 등 회사 외부의 데이터와 결합될 경우, 더 많은 데이터의 연관성을 발굴하고 숨겨진 비즈니스 인사이트를 포착할 수 있다.

 

이에 현재 많은 기업들이 사물인터넷 환경에서 급속도로 팽창하는 데이터를 빠르고 효과적으로 처리하기 위한 기술에 주목하고 있으며, 데이터의 경제적 가치를 극대화하는 것에 높은 관심을 보이고 있다.


단, 많은 양의 데이터를 백업할 경우 네트워크 대역폭, 원격 스토리지 대역폭 등과 같은 해결 불가능한 관리(governace) 문제가 발생하고 모든 원형 데이터(raw data)를 백업하는 데 드는 비용이 문제가 발생할 수 있다. 따라서 기업들은 중요하고 꼭 필요하다고 판단된 데이터만을 선별적으로 자동 백업하는게 필요하며 선별 및 분류 작업이 빅데이터 처리 작업량을(processing load) 늘려 관리가 필요한 프로세싱, 스토리지, 네트워크 자원을 추가로 소비하게 될 것이다.

 

3. 사물인터넷 시대, 데이터 분석의 가치
가트너는 사물인터넷의 도입으로 실시간 처리와 분석이 필요한 데이터가 대량 생성되어, 대량의 사물인터넷 데이터를 실시간으로 처리하는 경향이 증가하면서 공급업체들 애널리틱스(analytics), 용량, 보안 등과 같은 새로운 문제에 직면할 것이라고 내다봤다.

 

실시간 정보는 상태에 대한 정확한 이해를 가능케 하고 사용 최적화와 더 정확한 판단을 도와 자원의 운용과 생상성을 강화한다. 비즈니스 애널리틱스와 데이터 분석은 사물인터넷 환경에서 발생한 비즈니스 요건 데이터 피드(feed)에 통찰력을 더하며 사물인터넷으로 증가한 데이터와 정보의 변동을 예측하도록 돕는다.

 

특히 서로 다른 산업군의 시스템이 연결되어 커뮤니케이션 해야 진정한 사물인터넷 시대의 가치를 얻을 수 있는데 이 때 데이터 분석은 굉장히 중요한 영역으로 기존 서비스를 확장할 수 있는 촉매제 역할을 한다. 사물인터넷이 확산되면 유입되는 데이터량도 급증할 수 밖에 없다. 이러한 데이터들을 실시간 분석하고 사용자들에게 제공하는 서비스에 반영할 수 있는 역량이 앞으로 사물인터넷 경쟁의 판세를 결정할 것이다.

 

이처럼 기업들에게 많은 데이터를 수집하는 것은 더 이상 문제가 아니다. 즉, 데이터 자체의 중요성은 크지 않다는 말이다. 중요한 것은 데이터를 실시간 분석해 현명한 의사 결정을 내리는 것이다.


예를 들어 피트니스 웨어러블 기기는 하루에 얼마나 많은 걸음을 걸었는지 알려준다. 여기에 다른 의료 및 건강 관련 데이터를 연결시키면 더 가치 있는 정보를 얻을 수 있다. 구체적으로 설명하면, 앱을 통해 운동이 부족해 혈압이 상승했다고 알려줄 수도 있으며, 기기를 통해 사용자가 주말 동안 운동량이 부족했다면, 스케줄이 빌 때마다 운동을 하게끔 사용자에게 알려줄 수도 있다. 이처럼 기업들도 제품에 대한 자세한 정보를 수집해, 이를 다른 출처의 데이터와 연동해 더 나은 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있다.

 

이처럼 기업들은 기존에 BI 소프트웨어를 이용해 기업 내부 활동에 대한 데이터를 분석해왔던 것에 더하여 시장 환경이나 비즈니스와 관련된 공개 데이터, 다양한 센서를 통해 수집한 데이터 등 다른 정보를 추가시켜 더 큰 가치가 창출한다.

 

이때 데이터의 가치의 발굴을 위해서는 무엇보다 수많은 디바이스에서 쏟아내는 대량의 데이터를 분석하여 활용하는 작업이 우선되어야 한다.


4. 사물인터넷 비즈니스 모델- 데이터와 결합된 미래
가트너에 따르면 오는 2017년에 이르기까지 사물인터넷 시장은 아주 초기 단계에 머물러 있을 것이라고 전망했다. 역사상 기존의 여러 기술 진보에서와 마찬가지로, 이러한 초기 단계와 연관된 성장 가능성으로 인해 수많은 벤처기업들이 탄생하고 자금 조달이 뒤따를 것이다. 이러한 신생 기업들은 자체 판단에 따라 남보다 앞선 기회나 남들이 간과한 틈새 제품을 공략하고자 노력할 것이며, 이로 인해 기발한 솔루션과 다양한 종류의 제품이 등장하겠지만, 그 중 다수는 시장에서 실패할 것이라고 전망했다.

 

그럼에도 불구하고 이러한 과정에서 성공적인 솔루션들은 주로 대규모 공급업체에 합병되는 방식을 통해 성장하고, 시장은 전반적으로 확대될 것이다. 이러한 과정을 거치면서 사물인터넷의 생태계가 다각화된다. 뿐만 아니라 예상하지 못했던 사물과 서비스의 등장을 촉발하기도 한다.

 

사물인터넷 시장의 초기에는 기업들이 각자의 제품에 대한 인지도를 구축하려고 노력하면서 다양한 접근법과 기능의 조합을 시도함에 따라 공급업체는 주로 하드웨어와 소프트웨어에 관심을 집중시킬 것이다.


그러나 비즈니스 모델이 성숙해짐에 따라 시장은 점차 서비스(데이터 분석 서비스 포함)에 의해 주도되는 양상을 보일 것이다. 일반 소비자가 평소에 가정이나 직장에서, 그리고 매일 이동 시에 주로 상호 작용하는 여러 가지 사물을 조율하고 관리하는 것과 연계된 서비스 기회들이 있을 것이다.


처음에는 서비스들이 개별 제품들과 일대일로 연계될 것이다. 오는 2020년까지 이러한 연계가 개방돼 포괄적 상위 서비스와 분석의 더 높은 층이 형성되며, 서비스가 다수의 제품에 연계돼 거대한 경제적 부가가치를 창출할 것이다.

 

이러한 포괄적 상부 모델에서는 데이터를 관리, 제어, 종합하거나 다수의 사물에서 발생하는 정보를 분석하는 서비스가 등장할 수 있다. 사용자의 행동 양식을 추적할 수 있는 이 모델에서 가치 창출을 보여주는 예로서 이러한 행동 양식을 분석해 유용한 정보를 산출하거나 마케팅 분석을 수행하는 기회를 들 수 있다. 그러나 데이터 공유에는 보안과 사생활 보호 관련 문제들이 수반되므로, 사회(국가)가 공유된 데이터의 사용을 규제하는 법률을 제정할 것으로 예상된다.

 

또한 고급의 포괄적 상부 서비스를 제공하는 주요 사물인터넷 제공업체들이 부상할 가능성이 있다. 사생활 보호와 데이터 보안에 대한 우려로 인해 일반 사용자의 신뢰와 브랜드 자산을 구축하는 것은 고급 사물인터넷 서비스 제공업체들에게 있어 성공을 좌우하는 핵심 변수가 될 것이다.

 

이러한 포괄적 상위 서비스에 대해서는 두 가지 주요 접근 방식이 있을 것이다. 첫 번째는 사물의 여러 가지 범주와 브랜드를 연결하고 관리하기 위해 개발된 공통의 기술 플랫폼에 기반을 둔 것이다. 두 번째는 소비자(또는 기업고객)가 자신이 사용하는 일체의 서비스들이 애플, 삼성, 지멘스 또는 통신과 공공서비스 제공회사 등의 단일 개체에서 관리되는 것으로 인식하게 하는 고객 응대용 포괄적 서비스가 될 것이다.

 

플랫폼은 좀 더 세분화할 필요가 있다. 일단, 디바이스 SW와 함께 미들웨어, 데이터베이스, 분석 SW가 필요하다. 데이터를 수집하는 영역과 게이트웨이, 흐름이 한 곳으로 모이는 곳, 즉 데이터센터 직전의 단계 다음으로 저장, 처리하는 ETL 영역. 데이베이스 영역, 애플리케이션에 연결되는 데이터 분석 영역으로 나뉜다.
 
오라클의 경우 이에 더해 게이트웨이를 둘 것을 조언한다. 사물인터넷 디바이스의 데이터를 네트워크에 태워 보내기 전 1차적인 관리 계층이 필요하다는 것이다. 오라클의 경우 게이트웨이에서 오라클이벤트프로세싱(OEP)과 코히어런스를 결합해 실시간 데이터 흐름을 파악하고, 대용량 데이터를 실시간으로 수집, 가공, 분석하는 단계를 언급한다. OEP 임베디드를 서버 단의 OEP와 연계 적용하는 모양새도 설명한다. 인메모리 기술인 코히어런스는 DB 앞단의 캐시 역할로서 데이터 처리 속도를 높이는데 사용될 수 있다. 이는 디바이스 데이터의 정제와 모니터링, 관리, 업데이트 등의 목적이다. 데이터 중 의미 있는 부분만 전송함으로써 네트워크 비용 감소 효과도 노린 것이다


IBM은 데이터 수집에 대한 부분에서 전용 어플라이언스 ‘메시지사이트’를 언급하고 있다. MQTT란 전용 프로토콜을 사용함으로써 데이터의 안정적인 전송을 보장하고, 통신사 네트워크에 대한 의존도를 줄이자는 설명이다.
 
어플라이언스에 대해 오라클도 엑사로직 어플라이언스를 내세운다. 사물인터넷을 위한 미들웨어 플랫폼을 엑사로직에 최적화해 제공한다는 것이다. 미들웨어에서 서비스지향아키텍처(SOA)도 거론된다. 여러 사물인터넷 서비스를 매끄럽게 연결하기 위해 데이터 변환을 체계화하고, 서비스 상태를 모니터하면서 대량 메시지를 처리하려면 SOA가 필요하다는 것이다.
 
솔루션업체들은 사물인터넷을 위한 미들웨어를 기존과 다른 조건을 가져야 한다고 강조하고 있다. 일단 사물인터넷 디바이스는 24시간 데이터를 생성해내므로, 그를 받아내야 하는 시스템은 정지돼선 안 된다. 미들웨어가 무정지로 운영되지 못하면, 사물인터넷 서비스 자체가 완전히 멈춰버리게 된다. 무정지의 연장선으로 서비스 업그레이드도 고려해야할 문제다.
 
미들웨어와 연결되는 핵심 SW는 데이터베이스(DB)다. 데이터를 안정적으로 적재하고, 쉽게 분석할 수 있어야 한다는 전제가 필요하다. 오라클은 DB 12c에 도입된 멀티테넌트 아키텍처 ‘플러거블 DB’를 통해 복수의 DB를 손쉽게 관리할 수 있다는 점을 강조하고 있다.
 
다음은 데이터 분석인데, 정형 데이터보다 비정형 데이터의 비중이 더 큰 만큼 빅데이터 기술이 요구된다. 하둡 같은 대용량 병렬처리 기술과, 다양한 속성 및 종류의 데이터를 빠르고 다양하게 분석할 수 있는 도구가 필요하다. 데이터 분석은 특히, 사물인터넷이 서비스로 만들어져 최종 사용자에게 가치를 주기 위한 작업이다.
 
마지막으로 클라우드다. 사물인터넷 플랫폼은 기업이나 통신사의 인프라에 구축형으로 운영될 수 있지만, 클라우드 서비스에서도 운영될 수 있다. 클라우드는 리소스의 유동적인 관리가 용이하고, 전반적인 시스템 운영 및 구축 부담을 줄일 수 있다는 점에서 사물인터넷의 그릇으로 가치가 있다.

 

결론 및 시사점
과거 회자되었던 많은 기술 트렌드 중 장밋빛 비전만을 제시하고 사라진 사례가 적지 않다. 반면 사물인터넷은 그러한 기술과는 엄연히 다른 노선을 걷고 있다. 사물인터넷은 현재까지 변화•발전된 ICT(정보통신기술)의 총합이자 결과물이라 할 수 있다. 이미 우리 일상 생활 속에서 일어나는 변화와 사물인터넷을 가능하게 만드는 디바이스와 네트워크 그리고 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술 요소 등이 사물인터넷의 미래를 현실로 가능케 하는 요인으로 작용하고 있기 때문이다.

 

사물인터넷이 성공하기 위해서는 그러한 디바이스와 애플리케이션(앱), 센서와 앱 플랫폼 등이 활성화되어야 한다. 즉, 디바이스와 센서를 개발하는 제조사들이 API(application programmming interface)를 공개하고 다양한 데이터 사업자들이 플랫폼 안으로 들어와 함께 사물인터넷 생태계를 만들어 나가야 한다.

 

그러나 사물인터넷의 비즈니스 가치 향상 부분에 있어 중요한 것은 그 어떤 기술적인 요소보다도 그 안에 담긴 수많은 데이터를 어떻게 분석하고 활용하느냐라는 것을 결코 잊지 말아야 할 것이다.



※ 다음 엔코아 리포트에서는 사물인터넷 시대, 데이터 활용 사례에 대해 연구한 자료를 공유하고자 한다.





다운로드>> EN-CORE_Report_2014.11.01.pdf

 

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