Past, Present, and Future of IoT

1. IoT 산업 분야의 확대

가. Consumer IoT

IoT는 주로 소비자 중심의 Consumer IoT 영역에서 발전되어 왔으며 현재도 Consumer IoT는 시장에서 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 가트너에 따르면 올해 세계 IoT 디바이스의 숫자는 작년보다 31%가 증가한 약 84억대 수준으로 예상하며, 그 중에 Consumer IoT 디바이스 시장이 전체의 약 63%를 차지한다고 발표하였다[4].

최근 Consumer IoT 분야 기업들은 어떻게 새로운 제품군을 만들고 이를 통해 새로운 생태계를 만들어 갈 것인 것 하는 것에 많은 고민을 하고 있다. 관련된 현재 진행 중인 몇 가지 주목할 만한 동향을 살펴보자.

우선, 아마존 에코가 소개된 이후 스마트홈을 비롯한 우리생활 속 기기들의 새로운 사용자 인터페이스로서 음성 인터페이스가 급부상하고 있다. VR/AR(Virtual Reality/Augmented Reality) 역시 얼리 어댑터들에게 받아들여지면서 새로운 소셜 네트워크 경험의 수단으로 급속히 발전하고 있다. 웨어러블의 경우는 헬스케어를 위한 단말로 발전하면서 스마트홈 등 다른 IoT 서비스와의 융합이 활발하게 일어나고 있다. 그 밖에도 스마트 기저귀, 스마트 머리빗, 스마트 쓰레기통, 스마트 우산, 스마트 콘돔 등 수많은 새로운 아이디어 제품들이 출시되면서 새로운 제품 시장을 열어가고 있다. 자동차, 드론 등도 매우 중요한 IoT 연결의 대상이 되었지만 아직까지는 가격, 안전 및 정보보안·프라이버시 등의 문제로 시장 성장은 더딘 편이다.

나. Industrial IoT

최근 IoT의 확대 측면에서 주목해야 하는 것이 Industrial IoT 분야이다. 기존 소비자 영역에서의 IoT가 제조, 에너지, 건설, 농업 등 타 산업 영역으로 확대되고 있다는 점이다. 이에 따라 공장설비, 발전기, 공조기, 의료기기, 건설장비 등 산업용 기기가 인터넷으로 연결되고 이를 통해 인터넷 기반의 새로운 산업융합 생태계가 만들어지고 있다.

이러한 산업용 기기는 기존 소비자용 기기와는 크게 다른 특성을 갖는다. 웨어러블의 평균 수명이 6개월이라면 터빈의 수명은 25년이 넘는다. 스마트폰에 문제가 생기면 전화 통화가 끊기는 것에 불과하지만 발전소가 터지면 엄청난 재앙이 된다. 데이터양 역시 산업용 기기는 소비자용 기기와 비교가 안 될 정도로 많은 데이터를 실시간으로 쏟아낸다.

이러한 특성 때문에 산업용 기기들은 오래전부터 ICT 영역에서 활용하는 일반적인 네트워크나 제어 시스템이 아닌 독자적인 기술을 발전시켜 왔다. 이런 기술들을 우리는 OT(Operational Technology)라고 한다. 산업용 네트워크인 필드버스(Fieldbus), 산업용 컨트롤러인 PLC(Programmable Logic Controller) 등이 여기에 해당된다. 하지만 최근에는 이러한 OT가 기존 IT와 기술적으로 융합되면서 Industrial IoT 분야로 급속하게 발전하고 있다.

Accenture에 따르면 Industrial IoT의 GDP 창출 규모는 2030년 약 10조 6,000억 달러, 관련 법 제정 및 제도 정비 등이 뒷받침될 경우 최대 14조 2,000억 달러에 이를 것으로 전망하였다[5]. 이러한 배경에서 GE를 비롯하여 CISCO, IBM, Intel, SAP 등 글로벌 기업들이 이 Industrial IoT에 뛰어들었다. 특히, GE는 물리공간의 기기 또는 설비를 가상공간상에 그대로 모사한 디지털 트윈(Digital Twin)을 만들고 이를 통해 기기나 설비의 상태를 진단, 예측, 대응할 수 있게 하는 프레딕스(Predix)라는 플랫폼을 갖고, 산업인터넷(Industrial Internet)이라는 새로운 비즈니스 영역을 만들어가고 있다.

2. 기술의 융합: IoT, 빅데이터, AI 및 CPS

IoT의 영역이 확대됨에 따라 다양한 사물들의 연결을 위한 IoT 네트워크 및 IoT 플랫폼 등 관련 기술개발이 활발하게 이루어지고 있다.

광범위한 지역의 수많은 사물을 낮은 전력소모로 안정적으로 연결하기 위해 저전력 장거리 네트워크인 LPWAN(Low Power Wide Area Network)의 사용이 확대되고 있으며, OneM2M, OCF(Open Connectivity Foundation) 등 개방형 연결 플랫폼과 글로벌 기업들이 자체적으로 제공하는 다양한 플랫폼들이 경쟁하고 있다.

하지만 IoT는 단순히 사물을 인터넷으로 연결하는 것 이상의 의미를 갖는다. 사물이 스스로 센싱하고, 연결되고, 이로부터 정보를 수집, 분석, 예측하여 인간의 개입 없이 지능적인 서비스를 제공하는 기반이 IoT다. 따라서 IoT는 센싱기술, 유무선 네트워크 기술뿐만 아니라 빅데이터 기술, 인공지능 기술 등의 융합기술이라고 할 수 있다.

초기 IoT 기술이 사물의 연결에 초점을 두고 센싱, 유무선 네트워킹, 원격제어 등의 기술을 중심으로 발전해왔다면, 최근 IoT 기술은 빅데이터, 인공지능 기술과 융합하면서 데이터의 분석 및 예측, 자율적 의사결정 및 자율제어에 그 초점이 강조되고 있다. 이는 IoT 기술을 이용해 많은 사물이 네트워크를 통해 연결된다고 하더라도 그것만으로는 새로운 서비스와 가치창출이 될 수 없기 때문이다.

이러한 배경에서 구글, 아마존, IBM, 마이크로소프트 등 글로벌 기업들은 IoT, 빅데이터, 인공지능 등을 클라우드 환경에서 하나로 통합한 개방형 플랫폼을 구축하고 다양한 IoT 서비스를 쉽게 구현할 수 있는 기반을 마련하고 있다.

1. IoT 디바이스 분야의 기술 방향

IoT 디바이스는 기술적 방향은 (그림 3)과 같이 크게 3가지 축으로 생각해볼 수 있다. 첫 번째는 Consumer IoT 디바이스를 중심으로 한 지능화, 두 번째는 Industrial IoT 기기를 중심으로 한 디지털 트윈화, 세 번째는 센서를 중심으로 한 초소형화이다.

(그림 3)

IoT디바이스 분야의 기술 방향

가. 지능형 사물(Robotized Things)

이미 우리는 생활 속에서 많은 스마트 사물로 둘러 쌓여 있다. 스마트폰, 스마트 냉장고, 스마트 세탁기, 스마트 TV 등 대부분의 기기가 센서와 통신 기능을 갖고 필요 시 원격에서 모니터링을 하거나 제어가 가능한 스마트 사물들이다. 이제 이러한 스마트 사물들은 점점 더 스마트해지고 로봇화되어 갈 것으로 예측된다.

사물이 로봇화되어 간다는 것은 사물 스스로 주변 센싱이 가능하고, 이로부터 상황을 이해하고 의사결정을 할 수 있으며, 이에 부응하는 동작을 자율적으로 한다는 것이다. 이미, 말하는 냉장고, 칵테일 만드는 주방로봇, 움직이는 에어컨 등이 소개되고 있고, 향후 프로세스 성능이 더욱 좋아지고 작동 장치들이 크게 발전하면서 사물의 로봇화는 가속화될 것이다.

이러한 로봇화된 사물들은 사용자의 의도를 스스로 이해하고 또한 주변의 수많은 사물과 소통하면서 사용자의 개입 없이 스스로 서비스를 제공하게 될 것이다. 하지만 사용자의 입장에서는 나를 이해하고 나를 위해 서비스를 제공하는 집사와 같은 로봇 역시 필요하게 될 것이다. 따라서 현재의 알랙사와 같은 음성 인터페이스는 휴머노이드 서비스 로봇으로 발전되어 주변의 다른 IoT 사물들을 연결하는 허브로써 활용되면서 진정한 개인비서의 역할을 하게 될 것이다.

나. 디지털 트윈 사물(Digital Twined Things)

IoT 디바이스에서의 두 번째 기술적 방향은 Industrial IoT를 중심으로 한 디지털 트윈이다. 최근 GE는 “자사의 모든 제품을 디지털 트윈으로 만들고 이를 생산하는 공정에도 디지털 트윈을 도입하겠다”고 말했다 [6]. 가트너는 2017년 기업들이 주목해야 할 10대 전략 기술 중의 하나로 디지털 트윈을 꼽았다[7].

디지털 트윈이란 물리적 사물을 추상화하여 모사한 소프트웨어 모델(Software-Defined Model)이다. 기존에도 제품 또는 시스템을 위한 소프트웨어 모델은 이미 존재했지만, 디지털 트윈은 기존의 제품모델을 넘어선 차원이다. 즉, 사물에 대한 소프트웨어 모델이 실제 물리공간과 실시간으로 연계되어 실제 상황을 함께 모사한다는 점에서 차이가 있다. 즉, 디지털 트윈은 다양한 관점에서 대규모로 축적된 데이터와 실시간으로 측정되어 수집되는 데이터에 기반하여 가상공간상에서 다양한 분석과 시뮬레이션을 수행하고, 이를 통해 미래를 예측하며 그에 따른 대처를 가능하게 한다.

이와 같은 디지털 트윈의 개념은 우리의 인체에도 그대로 적용이 가능하다. 개인의 건강과 관련된 모든 정보를 담는 휴먼 디지털 트윈이 가상공간상에 만들어지고, 인체정보가 센싱될 수 있다면, 우리는 우리의 건강이 현재 어떻고 앞으로 어떻게 될지 알 수 있게 될 것이다.

이러한 디지털 트윈들의 집합이 결국 거대한 CPS(Geographical Information System) 공간을 만들게 되고, 이를 통해 물리공간의 상황이 더욱 정확히 예측되어 최적으로 제어될 수 있다. 디지털 트윈은 미래의 ‘예측 가능한 사회’의 실현을 위한 핵심기술이 될 것이다.

다. 초소형 사물(Tiny Things)

마지막으로 IoT 디바이스의 기술적 방향은 센서를 중심으로 한 초소형 사물이다. IoT 디바이스의 소형화는 우리 생활의 많은 부분을 변화시키고 있다. 예를 들어 암 진단을 위해 수술을 해야 하는 조직검사는 곧 사라지게 될 것이다. 초소형 현미경을 인체에 넣어서 암이 의심되는 부분의 영상을 네트워크로 전송하면 인공지능을 통해 암의 여부를 확인할 수 있는 시나리오는 쉽게 상상할 수가 있기 때문이다. 이미 Rice University 의공학과에서 이러한 초소형 현미경을 개발한 바 있다.

또 다른 예로, 원자력 발전소 사고가 발생한 경우 또는 사람이 들어갈 수 없는 지역의 생태 감시가 필요한 경우들을 생각해보자. 통신이 가능한 초소형 센서가 있다면 원하는 그 지역에 뿌리고 원격에서 정보를 무선으로 받는 시나리오를 생각할 수 있다.

이러한 목적으로 미국 버클리대학 등을 중심으로 스마트더스트(Smart Dust) 개발이 진행된 바 있다. 하지만 센서, 통신, 전력 등의 기술이 상용화되기에는 아직 부족한 상황이다. 하지만 기술 개발은 지속적으로 이루어져 왔으며, 올해 초 미국 스탠포드대학에서 칩과 안테나를 0.02mm 크기로 만들고 인체 세포에 내장할 수 있는 RFID 칩을 만들었다고 발표했다[8].

초소형 사물이 실현되기 위해서는 초소형, 초저가, 저전력, 친환경적인 하드웨어뿐만 아니라 초경량 소프트웨어와 이들이 넓은 지역에 분산 살포되었을 때 이들로부터 정보를 효율적으로 수집·종합·분석하기 위한 분산지능 소프트웨어 역시 반드시 필요한 기술이다.

2. IoT 네트워크 분야의 기술 방향

현재 IoT 네트워크는 크게 비면허 대역 주파수를 사용하는 무선통신과 LTE(Long-Term Evolution)망을 기반으로 하는 이동통신이 함께 사용되고 있다. 비면허 대역 주파수를 사용하는 통신은 Wi-Fi, Zigbee, Wi-SUN, Bluetooth 등을 포함하여 LPWAN인 SigFox, LoRa 등 있다. LTE망을 기반으로 하는 통신은 LTE-M(LTE-MTC)과 NB-IoT 등이 있다.

현재의 이들 무선통신을 위한 앞으로의 기술적 방향은 (그림 4)와 같이 크게 3가지 방향에서 생각해볼 수 있다.

(그림 4)

IoT네트워크 분야의 기술 방향

첫 번째는 고신뢰 실시간성 이슈이다. IoT가 전 산업으로 확산되면서 산업용 임무 중심 서비스에 고신뢰 실시간 네트워크의 중요성이 매우 중요해 지고 있다. 미래 IoT 환경 역시 가상공간과 물리공간이 실시간으로 연계되어 자율적으로 제어될 수 있는 환경을 고려하기 때문에 유선네트워크에서의 TSN(Time Sensitive Network)과 마찬가지로 고신뢰 실시간 무선 네트워크는 향후 매우 중요한 기술적 방향이다.

두 번째는 Massive Connectivity 문제이다. 이미 2025년이면 300억 개의 디바이스가 연결될 것으로 예측된다. 이와 같이 많은 기기가 무선으로 연결될 때 Massive Connectivity를 지원할 수 있는 LPWAN 기술은 매우 중요하다.

마지막으로 무선통신 전파 자원의 문제이다. 이미 2016년에 이동통신의 주파수 포화율이 80%를 넘었고, ISM(Industry-Science-Medical) 대역 간섭은 심각한 상황이다. 이러한 상황에서 새로운 무선통신 자원 확보는 절실하며, 그 대안 중의 하나가 가시광 무선통신(Li-Fi)가 될 수 있다. 가시광은 380nm에서 780nm 파장대를 갖고 있는 새로운 무선통신 자원으로 활용이 가능하기 때문에 기존 RF 대역과 함께 활용할 수 있을 것으로 예측된다.

마지막으로 분산된 네트워크 환경에서의 자율구성 및 자율적응이 가능한 지능화된 적응형 네트워크의 개발이 필요하다.

3. IoT 플랫폼 분야의 기술 방향

IoT 플랫폼은 (그림 5)와 같은 몇 가지 기술적 방향을 생각해볼 수 있다.

(그림 5)

IoT플랫폼 분야의 기술 방향

첫 번째는 상호운용성이다. 현재 IoT 플랫폼은 분야별 응용 영역과 기능적 특성에 따라 매우 다양한 수많은 플랫폼이 제시되고 있다. 모든 영역을 수용하는 하나의 플랫폼이 있을 수 없기 때문에 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것으로 생각한다. 따라서 앞으로 플랫폼 간의 상호운용성을 위해서는 표준화와 함께 플랫폼의 개방, 공유, 협력이 중요한 방향성이 될 것이다.

두 번째, 지금까지의 IoT 플랫폼이 연결플랫폼으로 존재했다면, 앞으로는 지능플랫폼으로 그 방향이 갈 것은 분명하다. 현재 대부분의 IoT 플랫폼은 클라우드 기반의 중앙 집중구조를 갖고 있다. 하지만 연결되는 사물들이 급격하게 늘어나면서 클라우드에 의한 중앙집중 구조의 지능 처리뿐만 아니라 엣지 네트워크와 개별 디바이스 차제로 지능 처리가 분산될 것이다. 나아가 궁극적으로는 극도의 분산 구조를 갖는 지능처리가 필요하게 될 것이다. 인공지능은 미래 IoT 플랫폼의 핵심이다. 인공지능은 지각, 학습, 추론, 계획, 직관이나 판단 등 많은 분야가 있는데, 최근 딥러닝이 기계학습 분야에서 커다란 기술적 돌파구를 가져왔다. 마찬가지로 미래 IoT에 의한 초연결 세상이 된다면 분산협업지능 분야에서의 기술적 돌파구가 필요하다. 과거 90년대 인공지능의 한 분야인 멀티 에이전트가 주목을 받은 적이 있었다. 지능화된 수많은 에이전트가 협업을 통해 매우 복잡한 문제를 해결하겠다는 것이었는데, 당시는 인공지능 기술 자체의 한계로 지능 에이전트 구현이 쉽지 않았으며, 따라서 그렇게 복잡한 문제를 해결할 수 있는 여건이 마련되지 않았다. 하지만 향후 IoT 기술 발전에 따라 수많은 지능 사물들을 연결하게 될 것이고, 이들 지능 사물들이 자율성을 갖고 다른 지능 사물들과 서로 소통할 수 있게 된다면, 군집지능, 집단지능, 창발지능 등 초연결 분산협업지능이 반드시 요구될 것이며, 이 분야에서의 기술적 돌파구가 필요할 것이다.

마지막으로 보안과 프라이버시 문제이다. 너무 중요한 문제이며, 최근 블록체인(Blockchain) 기술 발전은 이러한 문제에 크게 기여할 것으로 예측하고 있다. 본고에서는 관련한 자세한 내용을 다루지는 않는다.