AIoT 기반 비즈니스로 전환할 때 기업이 얻는 가치
4차 산업혁명의 패러다임을 이끄는 핵심 기술 두 가지가 있습니다. 그것은 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI)입니다. 그런데 최근에는 이 사물인터넷의 연결성에 AI의 초지능이 결합된 지능형 사물인터넷(AIoT)이 뜨고 있습니다. AI와 IoT의 융합인 지능형 사물인터넷은 기업의 디지털 전환과 맥을 같이 하면서 큰 관심을 불러 일으키고 있습니다.
사물인터넷(IoT) 센서는 방대한 양의 데이터를 수집하고, 이 빅데이터는 다시 인공지능으로 흘러 들어갑니다. 수십억 개의 센서는 제조, 의료, 항공우주, 국방, 운송, 텔레콤, 스마트시티 분야 등에서 거대한 데이터 흐름을 실시간으로 감지하고, 인공지능은 여기서 패턴을 분석해 사용자가 원하는 행동을 예측해 수행합니다. 특히, 스마트팩토리 분야에서 지능형 사물인터넷의 발전은 가히 획기적입니다.
AIoT란 무엇인가?
먼저, 사물 인터넷(IoT)은 센서, 소프트웨어 및 인터넷을 통해 다른 기기와 연결되고, 데이터를 교환할 수 있는 사물 네트워크입니다. 사물인터넷에 포함된 기기들은 스마트 락에서부터 카메라, 휴대폰, 의료 기기 등에 이르기까지 다양합니다. IoT 커넥티드 디바이스는 현재 약 300억 개가 있으며 오는 2025년에는 약 750억개로 늘어날 예정입니다. 이러한 장치들은 사회에서 중요한 역할을 할 것이며, 인공지능과 결합되면 훨씬 더 큰 역할을 할 것입니다
인공지능(AI)은 전통적으로 데이터를 분류 및 분석하고, 데이터에서 예측을 도출하는 알고리즘을 만듭니다. 또한 데이터에 대한 행동, 새로운 데이터로부터 학습, 시간이 지남에 따라 향상하는 기능입니다. AI가 가장 중요하게 생각하는 기술은 머신러닝 딥러닝과 자연어 처리입니다. 챗봇, 안면감지 및 인식, 자동교정, 디지털 비서, 검색 추천 등 인공지능의 활용 영역은 수없이 많습니다.
IoT에서 더 나아가 ‘AIoT’
인공지능과 IoT가 결합하면, 인공지능은 사물인터넷 기기가 수집한 데이터를 인간의 개입 없이 학습, 분석, 통찰력 개발, 의사결정 등에 활용합니다. IoT에 연결되고 통신하는 장치의 수는 점차 증가하고 있고, 고속, 고대역폭 가능성으로 기존의 데이터 수집과 분석만으로는 충분하지 않습니다. AI는 수집한 많은 양의 데이터를 사용하여 거대한 데이터 흐름을 실시간으로 감지하고 이해하고 행동할 수 있다. 이에 따라 AIoT는 장치의 성능과 속도를 높일 수 있으며, 더 지능적으로 판단할 수 있는 능력을 제공할 것입니다.
결국, AIoT는 인공지능(AI)과 IoT의 결합을 의미합니다. AIoT는 단순히 사물을 인터넷에 연결하여 데이터를 주고받을 뿐 아니라, 인공지능에 의해 학습하고 성장하는 시스템을 목표로 하고 있습니다. 즉, AIoT를 통해 인간의 개입 없이 센서가 외부환경으로부터 데이터 수집과 분석을 하고 다른 사물 및 인간과 자율적으로 상호작용하는 일이 가능해질 것입니다.
다양한 산업에서 활용되고 있는 AIoT
IoT에서 데이터 분석이 이루어지는 것이 바로 지능형 사물인터넷(AIoT)이며, 이런한 것은 사물들이 스마트한 소통을 가능하게 됩니다. 다양한 산업에서 AIoT가 활용되고 있습니다.
센서와 스마트 카메라는 사무실 보안에 도움을 주기도 합니다. 스마트 카메라는 실시간 데이터와 이미지를 이용한 안면인식 기술을 통해 직원을 식별할 수 있습니다. 유통업계도 AIoT의 기능들이 설치되고 있습니다. 보안 카메라는 가게에서 물건을 훔치는 것을 방지하고 막기 위해 필수적입니다. 사무실 건물과 비슷하게, 카메라는 쇼핑객의 얼굴을 인식할 수 있고, 재범자들을 기억할 수 있습니다.
대도시의 교통 제어에도 AIoT의 활용 폭은 넓습니다. 실시간 데이터를 기반으로 트래픽 흐름을 모니터링하고 알림으로써 정체를 줄일 수 있습니다. 이는 혼잡한 지역에 위치한 센서를 통해 수행되는데 AI는 제공된 데이터를 기반으로 트래픽을 가장 잘 처리할 방법을 결정합니다. 이를 통해 상황에 따라 트래픽을 리디렉션하고, 속도 제한을 변경하고, 신호등을 변경할 수 있습니다. 연결된 기기에 내장된 인공지능이 가능한 지능형 교통관리 소프트웨어는 이제 교통 패턴, 기상 상황 등을 진정으로 교통 혼잡과 싸우는 데 필요한 규모로 분석할 수 있을 만큼 발전했습니다.
제조업은 AIoT로부터 큰 혜택을 받을 산업입니다. 예를 들어, 복잡한 원거리 음성 상호 작용은 제조 공정의 거의 모든 부분을 변화시킵니다. 기계 운영자는 긴급 상황에서 장비를 종료하기 위해 정지버튼을 찾아 누르는 대신 음성을 사용합니다. 또한 현장에서 매초 단위로 생성되는 수많은 데이터 분석을 통해 안전과 제조 오류를 감지하고 기계유지 보수를 선점할 수 있어 운영 효율성과 생산성을 극대화 시킵니다.
철도 운송에서도 AIoT는 진정한 가치와 성능을 제공할 수 있는 여객 정보 시스템, 철도 침입 탐지, 기차역 감시, 온보드 비디오 보안, 철도 위험 감지 등 다양한 어플리케이션에 적용할 수 있습니다. 현재 AIoT솔루션이 적용된 철도 지능형 플랫폼은 주요 노변 장비에서 캡처된 이미지를 실시간으로 처리하기 위해 특수 레일 검사 열차에 설치됩니다. 시스템은 병렬 컴퓨팅 및 딥러닝으로 구동되는 정교한 알고리즘을 통해 120km/h의 열차 속도에서 잠재적인 장비 결함을 효과적으로 식별하고 경보를 발생시켜 유지·보수센터에 알립니다.
의료산업 또한 AIoT의 혜택을 크게 누릴 수 있습니다. 심박수 및 호흡 패턴과 같은 것을 모니터링할 수 있는 AIoT 지원 의료 장치는 환자의 위급상황이 발생하기 전에 미리 플래그를 지정할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 사건의 데이터를 GP 또는 병원과 직접 공유할 수 있습니다. 즉, 의료 전문가가 적시에 올바른 의료서비스를 제공하는 데 혁신적으로 기여할 전망입니다.
왜 AIoT에 주목해야 하는가?
AI와 IoT를 통합하면 산업을 변화시키고 고객 경험을 높이며 비즈니스 성과를 기하급수적으로 가속화 할 수 있는 혁신적인 조합인 AIoT를 얻게 됩니다. 다시 말해, AI와 IoT의 결합은 소비자, 기업, 산업 및 정부 시장 부문에서 디지털 혁신의 이점을 크게 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI가 의사 결정을 통해 IoT에 가치를 추가하고 IoT가 연결 및 데이터 교환을 통해 AI에 또 다른 가치를 추가하는 것입니다.
가트너는 2022년까지 기업 IoT 프로젝트의 80 % 이상이 AI 구성 요소를 포함할 것으로 예측하고 있습니다.
글로벌 기업의 AIoT 행보
샤프는 단순히 물건이 인터넷에 연결하여 데이터를 주고받을 뿐만 아니라 인공지능에 의해 학습하고 성장하는 시스템을 목표로 하고 있습니다. 샤프의 AIoT는 원래 가전제품이나 모바일 기기를 위해 태어난 기술이지만 이를 비즈니스 용도에 배포해 다양한 비즈니스 영역에서 장치의 IoT화, 서비스 연계, 자동응답, 음성대화 등을 쉽게 실현할 수 있습니다. 샤프는 ‘장비 AIoT 화’, ‘AIoT 서비스의 확충’, ‘AIoT 플랫폼의 제공’ 등의 3 가지 활동으로 AIoT 의한 스마트 라이프를 실현하는 목표로 합니다.
샤오미의 레이쥔 회장은 “향후 5~10년간 AIoT는 스마트폰과 샤오미의 핵심 전략이 될 것”이라며, 5년간 최소 93억 8천위안(약 1조6천억원)을 투자할 예정이라고 지난해 밝혔으며, 메머드급 ‘AIoT 전략위원회’ 출범을 발표하기도 했습니다. 위원회는 IoT 플랫폼 부문, AI 부문, 생태계 부문, 스마트 하드웨어 부문, 모바일 부문, TV 부문 등 모두 10개 부문으로 구성됩니다.
화웨이는 2018년 말 처음으로 ‘AIoT 전략’을 발표하고 410억 5천만위안(약 7조원)을 투자하는 등 개인, 가정, 사무실 등 모든 것이 연결된 초연결 네트워크에 주력하고 ‘HiAI’라는 AIoT 생태계를 기본으로 글로벌 파트너를 확대하고 있습니다. 현재 화웨이에 연결된 IoT 기기는 3억 개, 연결된 가정은 2억 가구에 이르며, 100여 개 제품과 200개 브랜드가 화웨이 AIoT 생태계에 속해있으며, 오는 2025 년까지 1,000 억 개의 연결을 촉진할 것으로 예상됩니다.
중국의 대표 가전기업 TCL은 AIoT를 핵심으로 하는 4T(T-HOME, T-LIFE, T-LODGE, T-PARK)전략을 내놓고 가정과 생활, 숙박, 레저 전반에서 사용될 수 있는 제품과 서비스를 만들어 이 영역에서 오는 2023년 판매액 2000억 위안(33조 7천억 원)을 돌파하겠다는 목표도 내놨습니다. 왕청 CEO는 “AIoT로 사용자와 디바이스 간 ‘쌍방향’ 환경이 만들어져 인류에게 멋진 라이프 스타일을 제공할 것”이라고 강조했습니다.
국내에서는 유플러스가 선도적으로 5G와 AI, IoT 시장에서 실행력 제고를 목표로 기존 AI사업부는 IoT/AI 부문과 합쳐 AIoT부문으로 재탄생 시키고 홈서비스와 AI, IoT 서비스 간 통일성과 상품 전략을 강화해 시너지를 극대화하고 있습니다. 삼성전자와 LG전자 역시 기술개발에 박차를 가하고 있지만 현재, AIoT를 채택한 가전은 주로 프리미엄 신제품부터 출시하고 있습니다. 달라질 새 경험과 미래 일상은 사실상 일부만이 접하고 있는 것입니다. 여전히 시장의 대다수를 기존 환경을 차지하고 있지만 이 기술의 대중화 속도에 따라, 곧 우리집에서 AIoT를 통해 손쉽게 맞춤형 생활을 맞이하게 될 것으로 예상됩니다.
AIoT 기반 비즈니스로 전환할 때 기업이 얻는 가치
IoT 통합 솔루션 업체 달리웍스는 AI 기반 기업 맞춤형 기능을 강화한 AIoT 플랫폼 씽플러스 2.0(Thingplus 2.0)을 론칭했습니다. 달리웍스는 씽플러스 2.0의 론칭을 ‘AIoT 플랫폼’으로의 확장에 의의를 두고 AI 분석 기반의 데이터 활용을 통한 비즈니스 혁신을 예고했습니다. 새로워진 씽플러스는 AI 기반 분석/예측 모델을 함께 제공합니다. 머신러닝∙딥러닝을 통해 이상 징후를 탐지하고, 운영 최적화 조건을 도출하거나, 영향 인자를 파악하여 정확한 예측 모델을 제공합니다. 씽플러스 기반의 비즈니스 운영에 따라 AI 학습 데이터 및 분석 케이스가 축적되어 AI 예측 정확도가 높아지기 때문에 이러한 솔루션은 더욱 효과적입니다.
활용 범위도 넓어 스마트팩토리, 스마트빌딩, 스마트에너지, 스마트팜 등 다양한 비즈니스에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 씽플러스의 AI 기술을 스마트팩토리에 적용하면 설비 효율 향상, 공장 가동률 및 생산량 증대, 사전적 설비 진단을 통한 운영 최적화 및 유지 비용 감소 등의 효과를 기대할 수 있습니다.
AI 분석을 통한 설비 예지보전 서비스
제조 공정 상의 모터 설비가 사용하는 전기 신호 및 소리/진동 센서의 AI 분석을 통해 이상 징후를 판단하여, 사전적 설비 진단이 가능합니다.
AI 예측을 통한 태양광 발전량 예측 서비스
태양광 발전 사업의 수익성 확보를 위해 발전 설비의 효율적인 운영 관리 시스템 및 발전량 예측 시스템을 함께 제공합니다.
AI 분석을 통한 전력 사용량 분석 및 예측 서비스
주요 설비의 전력량 계측을 통해 전력량 분석/예측/전력 피크 모니터링 및 전기 안전 모니터링 서비스를 제공합니다.
방문객 분석 및 예측 서비스
매장/쇼핑몰/전시장 등의 방문 고객을 실시간 분석하고 방문 고객 예측을 통해 마케팅 전략 수립을 지원합니다.
AI 진단 기반 스마트팩토리 서비스
제조 설비 및 공장 운영 환경 데이터의 AI 분석을 통해 설비 운영을 최적화하고, 제조 불량에 대한 원인 분석을 함께 제공합니다.
스마트팜 모니터링 및 원격 제어 시스템
생장 분석을 통한 농작물의 성장 예측을 통해 출하 시기와 출하량을 관리합니다.
AIoT를 통한 새로운 가치 창출
AIoT는 산업의 또 다른 변곡점이 될 것입니다. 이에 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 확보하려면 단순히 장치를 연결하고 데이터를 수집하는 것 이상이 필요한 시점입니다. AI 기능이 없다면 IoT 장치와 그들이 생산하는 데이터의 가치는 제한적일 것입니다. 또 우리 일상과 가장 가까운 가전에 적용된 AI는 개인화 단계를 넘어 추론 단계로 넘어갔습니다. 업계는 이 변화를 새로운 경험이 될 것이라고 말합니다.
AIoT는 고객 경험을 확장하고 요구를 예상하는 등 진정으로 임베디드 될 수 있는 무한한 잠재력과 능력을 제공합니다. 디바이스의 성능을 높이고 산업을 변화시키고 고객 경험을 높이며 비즈니스 성과를 기하급수적으로 가속화할 수 있는 혁신적인 조합인 것입니다.
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