IoT란, 인터넷에 연결되어 IoT 애플리케이션이나 네트워크에 연결된 장치, 또는 산업 장비 등의 다른 사물들과 데이터를 공유할 수 있는 수많은 '사물'을 말합니다. 인터넷에 연결된 장치는 내장 센서를 사용하여 데이터를 수집하고, 경우에 따라 그에 맞게 반응합니다. IoT 연결 디바이스와 기계는 업무 및 생활 방식을 개선하는 데 유용합니다. IoT는 난방과 조명을 자동으로 조절하는 스마트 홈기기부터 산업 장비를 모니터링하여 문제를 찾은 후 고장 예방을 위해 자동으로 해결하는 스마트 팩토리에 이르기까지 다양한 분야에 응용되고 있습니다.
사물인터넷의 역사
'IoT'는 MIT의 Auto-ID Center 창립자 중 한 명인 기업가 케빈 애쉬튼(Kevin Ashton)이 창안한 용어입니다. 애쉬튼은 RFID 태그를 통해 객체를 인터넷에 연결하는 방법을 찾아낸 한 연구 팀의 일원이었습니다. 그는 1999년 프레젠테이션에서 'IoT'이라는 용어를 처음 사용했는데, 그때부터 이 용어가 통용되기 시작했습니다.
이 용어 자체는 애쉬튼이 맨 먼저 사용했을지 모르지만 연결된 장치, 특히 연결된 기계라는 개념은 훨씬 오래 전부터 존재했습니다. 가령, 1830년대 후반에 전신이 처음 개발된 이후부터 기계들 간의 소통이 가능해졌습니다. 그 외 무선 음성 전송이나 와이파이 기술, SCADA(감시제어 및 데이터 수집) 소프트웨어가 IoT에 접목되었습니다. 그 후 1982년 카네기멜론대학교(Carnegie Mellon University)에서 코카콜라 자판기를 개조하면서 최초의 연결된 스마트 기기가 탄생했습니다. 이 대학교가 오늘날의 인터넷의 선구자격인 로컬 이더넷, 이른바 ARPANET을 사용한 덕분에 학생들은 자판기에 어떤 음료가 들어있고 음료가 차가운 상태인지를 알 수 있었습니다.
오늘날 우리는 사람보다 IoT 연결 디바이스가 더 많이 존재하는 세상에 살고 있습니다. 이러한 IoT 연결 디바이스와 기계는 스마트 워치와 같은 웨어러블 기기부터 RFID 재고 추적 칩에 이르기까지 다양합니다. IoT 연결 장치는 IoT에 연결된 네트워크 또는 클라우드 기반 플랫폼을 통해 통신합니다. IoT가 수집한 데이터에서 실시간으로 도출된 분석 정보가 디지털 트렌스포메이션(digital transformation)을 촉진하고 있습니다. IoT는 건강과 안전, 비즈니스 운영, 산업 성과, 세계 환경 및 인도적 문제에 있어 여러 가지 긍정적인 변화를 약속합니다.
산업별 IoT 이용 현황
IoT는 우리의 삶에 지대한 영향을 끼쳤습니다. IoT에서 전송되는 빅데이터의 양과 유형이 늘어나고 분석 기술이 발전하면서 IoT가 오늘날 우리의 삶에 어떤 영향을 끼치고 있는지 확인하십시오
IoT의 데이터 스트림 이해하기
이벤트 스트림 처리 기술이 이벤트 발생 시점에 데이터 스트림의 패턴을 식별하는 방법을 읽어보세요. IoT의 실시간 스트리밍 데이터를 사용하여 사실 기반의 의사결정 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
IoT 사용 분야
IoT는 여러 산업 분야에서 사용되고 있습니다. 이는 소비자 요구사항을 실시간으로 이해하고, 보다 신속하게 대응하며, 기계와 시스템의 성능을 즉석에서 개선하고, 업무를 간소화하며, 디지털 혁신 활동의 일환으로 혁신적인 운영 방식을 모색하는 데 유용합니다.
Retail
IoT는 모든 데이터와 분석 및 마케팅 프로세스를 통합합니다. 리테일 업체는 매장과 디지털 채널에서 IoT 데이터를 수집하고 분석 기술(인공 지능(AI) 포함)을 적용하여. 상황에 맞게 고객을 응대하고 고객의 행동 패턴과 취향을 파악합니다. 리테일업체는 IoT 전략의 일환으로, RFID 재고 추적 칩이나 셀룰러 및 와이파이 시스템, 비컨, 스마트 진열대 같은 IoT 연결 장치를 주로 사용합니다.
Manufacturing
IoT가 공급망부터 납품에 이르기까지 IIoT(Industrial Internet of Things) 프로세스의 모든 단계를 연결하므로 생산, 프로세스 및 제품 데이터를 한눈에 확인할 수 있습니다. 공장 기계나 창고 선반에 장착된 고성능 IoT 센서는 빅데이터 분석 및 예측 모델링과 결합되어 고장 및 다운타임 방지, 장비 성능 극대화, 보증 비용 절감, 생산 수율을 개선, 그리고 고객 경험 향상 효과를 창출합니다.
Health Care
IoT 기술은 IoMT(Internet of Medical Things)에서 실시간으로 데이터 스트리밍을 수집합니다. IoMT를 예로 들면 운동, 수면, 기타 건강 습관을 모니터링하는 웨어러블 장치나 기타 의료용 연결 장치를 들 수 있습니다. 이 IoT 데이터를 이용하면 환자를 정확하게 진단하여 치료 계획을 세울 수 있으며, 환자의 안전과 치료 효과를 개선하고 의료 서비스를 간소화할 수 있습니다.
Transportation and Logistics
지오펜스를 지원하는 위치 정보 및 AI와 함께 가치망 전역에 배치된 IoT는 운송 및 물류 회사의 효율성과 신뢰성을 개선할 수 있습니다. 이 기술은 서비스 품질을 개선하고 다운타임을 줄이며, 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 또한 운송 및 물류 회사가 IoT 데이터와 연결된 차량이나 화물, 기타 모바일 디바이스를 실시간으로 관리, 추적 및 모니터링하여 안전을 강화하고 비용을 절감할 수 있습니다.
Government
IoT 애플리케이션은 실생활에서 다양한 문제를 해결하는 데 사용 됩니다. 이를테면, 교통 혼잡, 도시 서비스, 경제 발전, 시민 참여, 공공 안전 및 보안 등이 있습니다. 스마트 시티에서는 가로등, 수도 계량기, 교통 신호등 같은 물리적 인프라에 IoT 센서를 주로 내장합니다.
Energy
공급업체는 IoT를 이용해 믿을 수 있는 서비스와 제품을 적정 가격에 제공할 수 있습니다. IoT 연결 장치와 기계는 문제가 발생하기 전에 미리 문제를 예측합니다. 태양열이나 풍력과 같은 분산형 그리드 에너지가 IoT를 통해 통합됩니다. 또한 행동 데이터(예: 스마트 홈기기에서 수집된 데이터)는 편의성과 보안성을 개선하고 맞춤 서비스를 개발하는 데 활용됩니다.
IoT를 통해 상황(고객의 위치와 시간)을 이해하고, 고객이 도움이나 구매를 원하는 시점을 정확히 파악하고 선제적으로 대응할 수 있습니다. 댄 미첼(Dan Mitchell) SAS 글로벌 리테일 및 CPG 산업 사업부 임원 SAS
모든 것이 연결된 세상: IoT, 분석 기술, 그리고 AI
AI를 비롯한 고급 분석 기술은 IoT의 가치를 활용하는 데 효과적입니다. 데이터 관리, 클라우드 및 고성능 컴퓨팅 기술은 IoT 센서에 수집되는 방대한 양의 IoT 데이터를 관리하고 분석하는 데 유용합니다. 스트리밍 분석과 AI를 통해 확보한 분석 정보는 디지털 혁신 활동을 뒷받침하면서 효율성과 편의성 및 보안성을 개선합니다. IoT에서 연결된 장치와 분석 기술 및 AI가 우리의 환경을 어떻게 개선하는지 확인해 보십시오.
IoT의 작동 원리
IoT를 통해 연결되어 데이터를 송/수신하며, 경우에 따라 적절히 대응하는 다수의 스마트 IoT 제품을 사용하면 더욱 안전하고 편리하며 생산적이고 지능적인 환경을 구현할 수 있습니다. IoT 기술은 기업들의 디지털 혁신 활동에서 이미 중요한 역할을 하고 있습니다. IoT 데이터를 고급 분석 기술과 AI에 결합하였더니 '지능형 사물인터넷(AIoT)'이 탄생한 바 있습니다. 이로 미루어 볼 때 그 가능성은 가히 무궁무진하다 할 수 있습니다. IoT에 관한 기본 용어를 살펴보고, IoT가 실제 환경에서 어떻게 활용되고 있는지 확인해 보십시오.
IoT 시장 성숙도
2012년 이후 센서 기술이 발전하면서 IoT 시장은 급격히 성장했습니다. IoT는 현재 기업들의 디지털 혁신 활동을 촉진하고 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 작아진 센서: 기술의 발달로 극소형 센서가 개발되었고 MEMS(Microelectromechanical Systems)와 같은 기술도 등장했습니다. 덕분에 센서가 의류와 같이 독특한 곳에 내장할 있을 정도로 그 크기가 작아졌습니다.
- 진보한 통신 체계: 무선 인터넷 연결 및 통신 기술이 향상되어 거의 모든 유형의 전자 장비가 무선 데이터 통신을 지원할 수 있게 되었습니다. 덕분에 IoT 연결 장치와 기계에 내장된 IoT 센서가 네트워크를 통해 IoT 데이터를 빠르게 송수신할 수 있게 되었습니다.
IoT가 주요 기술과 연동하는 방식
데이터 관리 및 스트리밍 분석 (Data management and streaming analytics). IoT 환경에서는 센서에서 수집한 빅데이터 스트리밍에 대해 엄격한 데이터 관리가 요구됩니다. 스트리밍 분석이라고도 하는 이벤트 스트림 처리 기술은 IoT 데이터를 실시간으로 관리하고 분석하여 데이터의 가치를 높입니다. 주요 기능으로는 필터링, 정규화, 표준화, 변환, 집계, 상관 관계 및 시간 분석 등이 있습니다.
빅데이터 분석 (Big data analytics). IoT는 기업들이 매일 수집하는 엄청난 양의 다양한 정형 및 비정형 데이터 즉, 빅데이터의 주요 근원이기도 합니다. IoT 환경의 빅 데이터에서 가치를 창출하려면 빅데이터 분석 기술이 필요합니다. 관련 기술로는 예측 분석, 텍스트 마이닝 클라우드 컴퓨팅(cloud computing) 데이터 마이닝, 데이터 레이크 및 Hadoop 등이 있습니다.
대부분의 기업들은 이러한 기술을 조합하여 IoT의 가치를 극대화하고 있습니다.
인공 지능 (Artificial intelligence). AI는 스마트 커넥티드 장치에서 수집된 모든 데이터를 사용하여 학습 및 집단 지능을 촉진함으로써 IoT의 가치를 배가합니다. AI에 사용되는 핵심 기술로는 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등이 있습니다.
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