보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1835호(2018. 2. 28. 발행)에 기고한 원고입니다.

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‘디지털 트윈’ 기능 강화하는 PLM(제품생명주기관리) 도구들.pdf

ž 4차 산업혁명의 핵심 개념인 ‘사이버-물리 시스템(CPS)’을 실현하기 위한 기술인 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’의 실행은 크게 3단계로 이루어짐

Ø 4차 산업혁명이 전개되는 스마트 공장에서는 사이버 시뮬레이션 기술을 오프라인의 공장에 적용하는 CPS(Cyber-Physical System)를 통해 공장의 생산 라인을 수시로 교체할 수 있고, 각 부품 및 공정마다 센서들이 연결되어 제품의 완성도를 높일 수 있음

Ø CPS를 구현하는 것이 ‘디지털 트윈’ 기술인데, 실제 물리적 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 쌍둥이를 가상으로 만들어 시뮬레이션 함으로써 실제 자산의 현재 상태, 생산성, 동작 시나리오 등에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있게 해 줌

Ø 디지털 트윈은 GE가 제창한 것으로 현재 에너지, 항공, 헬스케어, 자동차, 국방 등 여러 산업 분야에서 디지털 트윈을 이용하여 설계부터 제조, 서비스에 이르는 모든 과정의 효율성을 향상시켜 자산 최적화, 돌발 사고 최소화, 생산성 증가 등의 효과를 얻고 있음

Ø 디지털 트윈의 실행은 크게 세 단계로 구성되는데, 첫 번째 단계는 실제 정보를 수집하여 가상의 쌍둥이 모델에 반영하는 단계로 여기에서는 센서 및 센서 데이터를 수집하기 위한 IoT 기술이 사용됨

Ø 다음 두 번째 단계는 디지털 세계의 쌍둥이를 분석하는 단계로, 여기에서는 컴퓨터를 활용한 수치 시뮬레이션, 빅데이터 분석, AI(인공지능) 등의 기술이 중요함

Ø 마지막 세 번째 단계는 분석 결과를 장비와 생산 설비의 각종 매개 변수, 유지보수 일정 등을 결정하는 판단 자료로 생성하여 현실 세계에서 활용하는 것인데, 이 때 분석 결과를 사람에게 알기 쉬운 형태로 표시하는 AR(증강현실)/MR(복합현실) 기술이 사용되고 있음

ž 디지털 트윈의 3단계 중 첫 단계에서는 장착 센서가 공간의 제약을 받지 않도록 경량화하는 것이 좋은데, 최근에는 더 나아가 부품 자체를 센서로 만드는 흐름도 등장하고 있음

Ø 만일 첫 번째 단계에서 얻고 싶은 물리량을 기존 센서에서 얻을 수 없는 경우, 기존의 센서가 취득한 물리량에서 원하는 물리량을 유추하거나 센서를 새로 추가 설치하게 됨

Ø 이 때 새로 장착하는 센서는 공간의 제약을 받지 않도록 소형·경량화하는 것이 바람직하며 전원 및 통신 수단도 확보해야 하기 때문에, 최근에는 부품 자체를 센서로 만들어 버리는 움직임도 나타나고 있음

Ø 예를 들어 독일 쉐플러(Schaeffler)가 개발한 ‘센소텍트(Sensotect) 코팅 시스템’은 베어링과 브래킷 등의 부품 표면에 배선 패턴을 만들고 거기에 전류를 흘림

Ø 부품의 변형량에 따라 배선을 흐르는 회로의 저항값이 변화하기 때문에 이를 통해 부품에 가해지는 힘과 토크 등을 측정할 수 있게 되는데, 배선 패턴은 부품 표면에 특수 합금을 코팅하고 미리 정해 둔 패턴이 남도록 깎아 제작함

ž 한편 최근 주요 PLM(제품생명주기관리) 도구 공급업체들은 자사 제품이 디지털 트윈 활용의 세 단계를 모두 지원하도록 기능 확장을 추진하고 있음

Ø PLM(Product Lifecycle Management) 도구는 CAD 데이터 등의 제품 설계 정보와 BOM(Bill of Materials, 자재 명세서)를 관리하고 사용자에게 그 정보를 편집· 가공하는 기능을 제공하는데, PTC나 다쏘 시스템 (Dassault Systems) 등이 대표적 PLM 도구임

Ø PTC는 2013년에 ‘씽웍스(ThingWorx)’라는 솔루션 개발업체를 인수했는데, 씽웍스는 건설 기계와 공작 기계의 가동 정보를 실시간으로 획득하여, 분석 애플리케이션을 직관적으로 개발할 수 있게 해 주는 IoT 플랫폼임

Ø PTC는 씽웍스가 획득한 부품 정보와 PLM 도구의 3D 데이터를 연계시켜 실제 세계와 디지털 가상세계의 융합을 실현하겠다는 목표를 내걸고 있음

Ø 다쏘 시스템은 PLM 도구와 생산 라인을 감시·관리하는 MES(제조실행시스템)를 연계하여 PLM 데이터에 대한 시뮬레이션 결과에 따라 작업을 임기응변으로 변경하는 기능을 제공함으로써 생산 라인의 디지털 트윈 활용을 지원하고 있음

Ø 현재 기술 수준에서 실제 세계의 정보를 획득하여 디지털 트윈에 반영하기까지는 약간의 시간 지연이 발생하며, 수집된 정보 역시 ‘실제 그대로’라 말하기는 어려움

Ø 가령 자동차라면 수만 개에 달하는 부품 모두를 반영한 ​​디지털 트윈은 아직 구현이 어렵고, 현실적으로는 우선 타이어 등 소모율이 높고 안전성과 직결되는 부품을 중심으로 부분적인 디지털 트윈을 모델링 하여 유지 관리에 이용하는 수준이라 할 수 있음

Ø 그러나 IoT, AI, 시뮬레이션 분야는 계속 발전하고 있으며 앞으로도 다양한 기술 혁신이 기대되기 때문에, 디지털 트윈은 ‘현실 세계의 쌍둥이’에 대한 완전한 정보를 가지고 그것의 동작을 가상세계에서 충실하게 재현해 내는 이상적인 모습에 근접해 나갈 것임

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1807호(2017. 8. 2 발행)에 기고한 원고입니다.

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※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1797호(2017. 5. 24 발행)에 기고한 원고입니다.

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기후변화로 손실 위험 높아지는 보험회사 IoT로 위험 극복 노력.pdf

ž 기후 패턴이 변화하면서 과거의 데이터에 근거한 예측을 토대로 비즈니스를 전개하는 보험회사들이 손실을 입을 위험도가 높아지고 있음

Ø 미국의 비영리단체 케레스(Ceres)가 2016년 10월에 발표한 보고서 ‘Insurer Climate Risk Disclosure Survey Report & Scorecard: 2016 Findings & Recommendations’는 기후 변화에 따라 보험회사들이 사업적 위험에 노출될 수 있다는 점을 지적하고 있음

EMBARGOED_Ceres_Insurer_Climate_Risk_Disclosure_Survey_2016.pdf

Ø 보험회사는 과거의 보상 기록에 따라 평가를 진행한 후 보험료를 설정하는데, 인간이 예측할 수 없는 기상 변화의 빈도가 점점 높아지고 날씨 패턴의 변화로 인한 피해의 정도와 범위가 확대되고 있으며, 보험회사에 전대 미문의 손실을 가져올 자연 재해가 이어지고 있다는 것

Ø 허리케인 샌디(Sandy), 미주리주 조플린을 덮친 거대한 토네이도, 워싱턴 오소에서 발생한 산사태, 미국 서부의 기록적인 지진 사태 등은 과거의 데이터로는 설명이 안되며, 2016년 한 해에만 미연방 긴급사태 관리청(FEMA)에 보고된 대규모 재해가 8월말 현재 31건 이었음

Ø 보험회사는 언제나 데이터를 기반으로 움직이는 기업이었으며, 말 그대로 수백 년 동안 축적한 데이터를 이해하고 데이터를 기반으로 결정을 내리는 것이 보험회사의 핵심이나, 기후 패턴이 변화하면서 과거의 데이터에 근거한 예측의 신뢰성이 점차 흔들리고 있음

Ø 보험회사는 알고리즘의 품질에 의해 수익을 올리는 대표 산업이었지만, 이제는 점차 ‘입력 데이터가 쓰레기면 출력 결과도 쓰레기’라는 말이 왜 데이터 과학의 기본 명제인지를 새삼 확인하는 위기 상황에 처하고 있음

Ø 세계 유수의 재보험 회사인 독일 ‘뮤니크 레(Munich Re, 뮌헨 재보험)’의 집계에 따르면 2016년 미국에서 자연 재해로 인한 보험회사의 지급액은 총 238억 달러로 전년도의 161억 달러에서 크게 증가하였음

Ø 내역을 보면 강한 뇌우에 의한 지급액이 140억 달러로 전체의 약 60%를 차지했으며, 그 다음으로는 홍수가 43억 달러, 태풍이 35억 달러, 폭풍 및 한파가 10억 달러, 산불·폭염·가뭄이 10억 달러를 차지하였음

ž 유엔의 지원을 받는 정부간 과학기구인 IPCC(기후변화에 관한 정부간 패널)은 기후 변화가 장기적으로 자연 재해의 양상과 위험을 어떻게 변화시킬 것인지 시나리오로 예측하였음

Ø IPCC는 가장 확률이 높은 몇 가지 시나리오를 ‘RCP(대표적 집중 경로)'라는 이름으로 정리했는데, 대체으로 열대 우림 지역 등 지구상의 습한 지역은 점점 다습화 되고, 건조 지역은 더욱 건조해 진다는 예측 시나리오의 핵심임

Ø 온대의 여러 지역에서는 극단적인 열파와 가뭄에 의해 농업과 임업이 곤궁해지고, 전력 발전에 사용할 수 있는 냉각수가 제한되거나 산불의 위험이 높아질 것으로 예상되며, 온대의 일부 또는 열대 우림 지역에서는 호우의 가능성이 높아져 홍수의 빈도가 늘어날 것으로 예상됨

Ø 특히 한 RCP 시나리오는 20 세기 기준으로 100년에 한 번 있을 법한 홍수의 위험에 노출될 사람들의 수가 14배 증가할 것으로 예상하고 있으며, 맹렬한 뇌우와 열대 저기압의 빈도가 높아지고, 해수면의 상승이 바다에 접하고 있는 도시와 그 인프라에 영향을 줄 것으로 예측함

Ø 이는 보험회사, 특히 기업의 재산과 재해 관련 분야를 취급하는 보험회사에게 경영 위험이 점점 커지는 반면 그러한 위험을 정확하게 예측할 가능성이 점점 낮아지고 있음을 의미함

ž 이러한 위험에 대응하고 나아가 지금까지의 비즈니스 모델을 혁신시키기 위해서는 보험회사들이 IoT(사물인터넷)를 적극 활용해야 한다는 의견이 제시되고 있음

Ø 새로운 형태의 데이터 수집 및 서비스 제공이라는 측면에서 IoT는 보험회사에 큰 도움이 되는데, 가령 가장 기본적인 활용을 예로 들면 IoT 센서를 통해 얼어 붙은 수도관의 파열이나 누수를 감지할 경우 수도 공급을 중단하고 집 소유자에게 통지하는 것이 가능함

Ø 또는 가정 화재의 제1 원인인 헤어 드라이어에서 연기가 날 경우 욕실의 연기 감지기가 이를 감지하여 전원을 차단할 수 있을 것이며, 돌발적인 우박 및 폭풍이 진행 경로를 예측하여 해당 지역의 주민을 대상으로 차를 지붕이 있는 장소에 넣도록 경고하는 서비스를 실현할 수 있음

Ø 보험회사들은 IoT가 자신들의 비즈니스에 광범위한 파괴적 혁신이 될 수 있음을 느끼고 있는데, 경쟁사가 자신들 보다 뛰어난 데이터, 보다 지능적인 정보를 가지게 된다면 자신들보다 더 조건이 좋은 보험료를 책정할 수 있게 될 것임을 깨닫고 있음

Ø 또한 보험회사들은 자신들보다 뛰어난 방식으로 데이터에 접근할 수 있는 구글이나 아마존 같은 IT 거물들이 보험업계에 진출해 도전하기로 결정한다면 자신들이 곤란한 입장에 처하게 될 것임을 깨닫기 시작하고 있음

Ø 그런 잠재적 경쟁의 가능성을 감안할 때 보험회사는 스마트 홈에 센서를 장착하는 고객들에게 인센티브를 제공하는 것 이상의 사업 혁신을 단행해야 할 필요가 있음

ž 선견지명이 있는 보험회사들은 이미 IoT와 스마트 홈 기술을 이용하여 자신들의 비즈니스 모델 전반을 점검하려 하고 있음

Ø 지금으로부터 10~15년 후면 스마트 홈이 아닐 경우 주택 보험에 가입하지 못할 것으로 예상되며 이와 관련한 흥미로운 새로운 비즈니스 모델들이 이미 등장하기 시작했는데, 가령 보험회사들은 보험 상품을 판매하지 않고 월 단위 스마트 홈 가입 서비스를 판매하고 있음

Ø 보험 상품은 이미 스마트 홈 서비스에 번들되어 있으며, 만일 고객이 일련의 스마트 홈 서비스에 가입한다면 보험회사에게는 위험도가 낮은 고객이 되는 것임

Ø 이런 류의 서비스 범위는 홈 시큐리티와 모니터링에서부터 온도 조절이나 누수의 첫 징후가 발생한 단계에서 수도관 수리업자를 파견하는 것까지 매우 넓음

Ø 앞으로는 컨시어지 유형의 서비스가 우세하게 될 것인데, 이는 데이터 접근성이 높아짐에 따라 가정에 대한 보다 전체론적 접근이 가능해졌기 때문이며, 보험회사들은 각종 서비스를 결합하여 보다 포괄적인 패키지 상품을 구성할 수 있게 될 것임

<자료: Raconteur>

[그림 1] 점차 늘어나고 있는 스마트 홈 지원 보험회사

ž 보험회사들이 IoT를 이용한 혁신적 사업모델을 전개하려면 먼저 고객과의 관계를 공고히 해야 하는데, 핵심은 데이터의 수집과 활용 방안을 고객에게 명시하는 것임

Ø 보험회사들은 고객들에게 IoT 센서를 통해 어떤 데이터를 수집하고, 그 데이터를 어떻게 사용할 것인지를 명시할 필요가 있으며, 써드파티를 통해 데이터를 제공받을 경우에도 센서 업체들이 사용자 동의가 있어야만 데이터의 수집과 활용이 가능하다는 것을 명확히 해야 함

Ø 보험회사나 데이터 수집업체는 고객에게 어떤 반대급부를 줄 것인지 밝혀야 하는데, 가령 욕실의 화재 경보기 배터리가 정상적으로 작동하고 있다는 사실을 보험회사에게 전달할 경우 보험료가 몇 % 할인된다는 등의 인센티브를 제시할 수 있을 것임

Ø 집에 설치된 안전 기기들로부터 만족을 느끼는 고객이 많기 때문에, 비록 보험회사들이 고객에게 직접 스마트 홈 서비스를 판매하지 않고 단지 안전 기기를 가진 고객에게 가능한 최저의 보험료를 제시하는 것 만으로도 보험회사와 고객 모두에게 윈윈이 될 수 있음

Ø 그러나 IoT, 데이터, 디지털 관계의 시대에 보험회사는 소비자와 연결하기 위해 보다 많은 것을 할 수 있으며, 보험회사들은 보다 공격적인 행보를 취할 필요가 있음

Ø IoT기기에서 얻은 정보를 기존 데이터 서비스와 융합할 수 있다면 보험회사들은 새로운 인사이트를 얻을 수있고, 재산상의 위험 요인을 보다 정확하게 평가해 의사결정을 할 수 있는 새로운 수단을 확보할 수 있게 됨

Ø 새로운 데이터 활용 방법을 통해서 고객에게 안전 관련 스코어카드를 제공하고, 집과 가족을 보호하는 데 도움을 주는 지원과 조언을 제공하게 되는 것은 보험 산업으로서도 매우 흥미로운 새로운 혁신이 될 것임

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1787호(2017. 3. 15 발행)에 기고한 원고입니다. 

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실시간주차정보 센서 vs 기계학습 방식.pdf

[요 약]

[본 문]

ž 주차장 관리는 전통적으로 사물인터넷(IoT)의 전문 분야 중 하나로, 설치된 센서를 통해 차량의 주차 유무를 파악해 전반적인 혼잡 상황을 파악함

Ø 주차 관리 및 혼잡 정보를 발신하는 것은 행정부문의 책임이기도 한데, 따라서 최근 스마트 시티 구축에 나서려는 국가와 도시들은 대체로 센서 기술을 이용해 주차와 차량 관련 정보를 집약, 분석, 제공하려는 시도를 하고 있음

Ø 미국 캘리포니아주 샌프란시스코시의 경우도 주차장에 IoT를 적용하여 혼잡도를 파악하는 ‘SF Park(SF 파크)’라는 실증 실험을 진행하고 있음

Ø 샌프란시스코 시가지에 있는 노상 주차장에는 주차 미터기(Parking Meter)가 설치되어 있는데, 이용자들은 주차 후 동전이나 카드, 앱으로 요금을 지불하게 되어 있음

Ø 주차와 동시에 주자 미터기의 센서가 작동하여 차의 유무를 감지하며, 주자 미터기에 연결된 IoT 전용 네트워크인 ‘시그폭스(Sigfox)’를 통해 주차 공간의 혼잡 정보가 집약됨

ž 샌프란시스코시는 계획대로 IoT 주차 관리 시스템이 완성되면 주차 혼잡 정보를 실시간으로 알 수 있게 될 것으로 기대하고 있으나, 이 작업은 쉽지 않은 일이라는 지적도 있음

Ø 전문가들은 주차 미터기가 주차 여부를 제대로 감지 할 수 있는가 하는 문제가 있기 때문에, 계획대로 주차 혼잡도 정보가 제대로 파악될 수 있을지를 관심 있게 지켜보고 있음

Ø 반면 주차 시간이 아직 남아 있는 상태에서 자동차를 빼는 사람도 있을 텐데, 이 경우에도 주차 중이라고 판단될 가능성이 있음

Ø 이런 이유 때문에 실시간으로 정확한 주차 공간 정보를 파악하는 것은 어려운 작업이며, 현재 실험 중인 주차 미터기 시스템에 보완이 필요하다는 의견이 적지 않음

ž 이에 비해 구글은 접근 방식을 바꿔 센서를 사용하지 않고 알고리즘의 파워를 통해 혼잡 상황을 파악하고 시설을 관리한다는 아이디어를 구현하고 있음

Ø 구글은 소프트웨어를 통해 차량의 흐름을 ‘기계학습(Machine Learning)’으로 분석해 혼잡 상황을 정확히 추정하려고 하는데, 이러한 아이디어는 지난 달부터 시작된 구글 지도의 주차장 혼잡 상태 표시 서비스에 반영되어 있음

Ø 주차장 혼잡도는 ‘수월(easy), 보통(Medium), 한정(limited)’의 셋 중 하나로 표시되며, ‘수월’이나 ‘보통’의 경우 ⓟ가 파란색으로 표시되는데, 이는 주차 공간을 찾기가 어렵지 않아 제 시간에 출발해도 괜찮음을 의미함

Ø 반면, 주차장 상태가 ‘한정(Limited)’일 경우 ⓟ는 붉은색으로 표시되는데, 이는 말 그대로 주차 공간이 한정되어 있어 주차 장소를 찾는데 시간이 걸릴 수 있다는 뜻이므로, 이용자는 주차에 걸리는 시간을 감안해 출발 시간을 조정하는 등의 판단을 할 수 있음

Ø 구글 지도는 주차가 어려울 경우 전철로 이동하는 것이 좋겠다는 등의 대안을 제시하고 있는데, 구글에 따르면 이 주차 정보 서비스를 시작한 이후 실제로 전철로 이동하는 루트의 검색 건수가 급증했다고 함

ž 구글에 따르면 이 서비스를 위해 주차 공간을 파악하는데 ‘크라우드 소싱(crowd sourcing)’과 ‘기계학습’이라는 두 기법을 사용 중이라고 함

Ø 구글은 이 새로운 서비스의 구조를 ‘기계학습을 이용한 주차의 어려움 예측(Using Machine Learning to predict parking difficulty)’이라고 이름 붙여 발표하였음

Ø 크라우드 소싱과 기계학습이라는 두 가지 적용 기술 중 크라우드 소싱은 사용자의 다양한 데이터를 집약하여 이용하는데 사용되고 있으며, 기계학습은 여러 가지 요인을 고려하여 주차 패턴을 분석하는데 사용된다고 함

ž 크라우드 소싱으로 집약되는 데이터에는 사용자의 위치 정보, 체류 정보, 주차장 찾기까지 걸린 시간 정보 등이 포함됨

Ø 주차 혼잡도 정보 제공 서비스를 위해 구글은 구글 지도에서 모은 사용자 위치 정보를 이용하고 있는데, 구글은 일찍부터 사용자 동의 하에 입수한 사용자의 위치 데이터를 이용해 다양한 서비스를 전개하고 있음

Ø 또한 구글 지도는 상점과 레스토랑의 ‘혼잡 시간(Popular Time)’ 및 ‘방문 지속시간(Visit Duration)’ 정보도 제공하고 있는데, 이들은 모두 유용한 정보 도구로서 이미 생활의 일부로 이용되고 있음

Ø 이들 데이터 외에도 구글 지도에서는 사용자에게 ‘주차장을 찾기까지 시간이 얼마나 걸렸습니까?’라는 질문을 보내고 답변을 집약한 후 주차장 찾기의 난이도를 산출한다고 함

Ø 구글은 이를 위한 기법 중 신뢰도가 높은 ‘지상 실측자료(Ground Truth)’ 방법을 사용해 데이터를 수집한다고 하는데, 지상 실측자료는 원격탐사자료를 분석하고 해석하는데 뒷받침이 될 수 있는 자료로 지상에서 직접 측정하고 확인한 보조자료 및 기준 자료를 의미함

ž 그러나 이 크라우드 소싱 방법만으로는 주차장의 정체를 정확히 추정할 수 없는데, 차를 주차하는 패턴의 수가 많고 이러한 요인을 고려할 필요가 있기 때문

Ø 예를 들어, 자동차를 사유지에 주차하는 이용자가 많다면 주차 소요 시간은 짧을 것인데 알고리즘은 이를 주차 여유 공간이 있는 것으로 오인할 가능성이 있음

Ø 또한 이용자가 택시나 버스로 이동한 경우도 주차 소요 시간이 걸리지 않으므로 알고리즘은 주차 공간이 있는 것으로 오인할 가능성이 있으며, 이처럼 주차 공간을 판정하는 데 크라우드 소싱 방식으로는 한계가 있는 것임

Ø 반면, 이용자가 목적지에 도착하여 그대로 시설에 들어갔을 경우에는 주차장이 있었다고 판단할 수 있는데, 구글은 이러한 특징량을 파악하여 알고리즘에 반영하였음

Ø 이 밖에도 목적지의 특수한 조건이나 주차장의 위치에 따라 달라지는 요인도 고려할 필요가 있었다고 하며, 주차 시간과 주차 날짜에 따라 달라지는 조건 등을 도입하였음

Ø 또한 과거의 통계 정보도 이용하였는데, 이런 방식으로 구글은 최종적으로 20개의 모델을 분석하였고 이를 이용하여 알고리즘을 교육했다고 함

ž 앞서 언급한 기계학습 기술이 바로 이 20개 모델의 분석에 사용되었는데, 기계학습의 다양한 방법 중에서도 ‘로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)’이 사용되었음

Ø 로지스틱 회귀분석은 변수간 인과관계를 분석하기 위한 통계학의 대표적인 기법으로서, 영향을 주는 변수가 연속형(3개 이상의 값)이고 영향을 받는 변수가 범주형(0과 1의 두 값)일 때 변수 사이의 인과관계를 추정하는 것임

Ø 로지스틱 회귀분석으로 알고리즘을 교육하여 변수를 입력하면 어떤 사항에 대해 그 결과를 예상할 수 있는데, 이 경우에는 운전자의 운행 데이터를 입력하면 주차장을 찾기가 쉬울지 어려울 지를 예측할 수 있음

Ø 이 기법으로 샌프란시스코 도심 주차장의 혼잡을 예측하면 [그림 4]와 같이 시가지를 구획으로 나누어 각 주차장의 정체를 표시하게 되는데, 짙을 수록 혼잡이 심함을 나타냄

Ø 상단은 월요일, 하단은 토요일을 나타내며, 왼쪽은 오전 8시 오른쪽은 오후 9시의 표준적인 혼잡 정보를 표시하는데, 월요일 아침은 상업 지역의 주차장이, 토요일 밤은 관광 명소 지역의 주차장이 붐비는 것을 알 수 있음

ž 전문가들은 구글이 딥러닝(Deep Learning) 기술 부문에서 세계를 선도하고 있음에도 불구하고, 과감히 기계학습 기술을 주차 예측에 적용한 것에 관심을 표시하고 있음

Ø 이런 설명은 신경망은 그 내용이 블랙 박스이기 때문에 작동방식을 이해하기 어렵다는 인공지능 연구의 최신 이슈를 잘 보여주는 것이기도 함(주간기술동향 1778호 최신ICT이슈 ‘답은 맞는데 풀이과정을 알 수 없는 인공지능을 믿어야 할까?’ 참조)

[그림 5] 블랙박스처럼 알 수 없는 신경망

Ø 비단 구글만이 아니라 최근 다른 인공지능 연구 기업들에서도 기계학습을 재검토하려는 움직임이 확산되고 있는데, 신경망 전성 시대가 도래하고 있긴 하지만 오랜 세월에 걸쳐 축적된 기술을 개량하고 잘 이용하려는 시도도 병행하려는 것임을 알 수 있음

Ø 물론 기계학습에 재주목하는 것과 동시에 신경망이라는 블랙박스를 열어 구조를 해명하려는 연구도 더욱 본격적으로 전개될 것임

Ø 구글의 주차장 혼잡 예측 모델을 통해 유추해 본다면 AI 연구의 관점에서 올해의 큰 테마는 기계학습의 개량과 신경망의 해명이라 할 수 있음

ž 아무튼 주차장 혼잡 정보 예상 서비스를 놓고 미국에서는 센서와 알고리즘의 싸움이 시작되었으며, 둘 중 누구의 손이 올라 갈지를 두고 많은 이들이 흥미롭게 지켜보고 있음

Ø 구글과 SF 파크의 노력은 현재 미국 전역에서 전개되고 있는 스마트 시티 개발의 모델 케이스로 주목받고 있으며, 따라서 둘 중 어느 쪽이 경쟁에서 이길 것인지에 대해 지역 주민들뿐만 아니라 전국적인 관심이 높아지고 있는 상황

Ø 물론 수십 조 개의 센서를 활용해 데이터를 수집, 분석하려는 시도에 비해 알고리즘은 보다 비용효과적일 수 있다는 점에서 양자가 대립 구도로 규정되고 있기는 하나, 기술의 정확도 면에서 센서와 알고리즘은 물론 상호 보완적으로 접목될 가능성도 높을 것임

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1775호(2016. 12. 7 발행)에 기고한 원고입니다. 

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아기 컨디션 모니터링 IoT 장치 개발 활발.pdf

◈ 미국에서는 최근 유아를 대상으로 한 사물인터넷(IoT) 기기의 개발이 활발한데, ‘웨어리스 테크(Wearless Tech)’의 ‘코쿤 캠(Cocoon Cam)’이 대표적

• 집이 넓은 편인 미국에서는 떨어져 있는 방의 아기가 울고 있는지를 알고 싶은 수요가 있고, 보통 아이를 많이 안아주지 않고 아주 어려서부터 자기 방에 혼자 재우는 문화가 있기 때문

• 최근에는 아이 모니터링 목적이 아니라 베이비 시터의 아동 학대를 감시하는 용도로 모니터 카메라의 수요가 늘고 있음

• 이런 모니터 카메라의 진화한 형태가 코쿤 캠인데, 이 제품의 특징은 카메라이면서 동시에 아기의 호흡과 심장 박동, 체

온이 알 수 있다는 것

• 기존의 카메라는 단지 '모습'을 볼 수 있을 뿐이었지만, 코쿤 캠은 외양뿐만 아니라 신체 상황도 알려주기 때문에 사전적으로 필요한 조치를 취할 수 있게 해 줌

• 또한 아기의 피부에 웨어러블을 부착하지 않고도 호흡이나 수면 분석을 해주기 때문에, 아기의 피부에 상처가 생길 위험이 없고 전자파의 위험도 없다는 것도 장점임

• 웨어리스 테크는 코쿤 캠을 현재 200 달러에 판매하고 있음

◈ 아기를 대상으로 한 웨어러블 장치도 진화하고 있는데, 스타트업 ‘레스트 디바이스(Rest Devices)’의 ‘미모(Mimo)’가 대표적

• 아기 침대의 시트에 센서를 넣은 ‘스마트 시트’로도 아기의 움직임을 감지 할 수 있는데, 시트 위에 그려진 패턴 모양의 센서가 아기의 움직임을 파악하며, 일정 시간 내에 움직이지 않을 경우 경고를 보냄

• 미모는 다른 IoT 제품과도 연동되는데, 학습을 통해 에어컨의 가동을 최적화하는 스마트 온도 제어기기인 ‘네스트(Nest)’와 연동은 육아의 편의성을 높여 줄 것으로 기대

• 아기가 열이 있다고 판단하면 미모는 네스트와 연계하여 에어컨의 온도를 낮추며, 이 과정을 통해 네스트는 ‘아기가 원하는 온도’를 학습하게 되는데, 웨어러블 장치를 부착한 아기가 실내 온도를 제어하는 매개가 되는 ​​셈

• 레스트 디바이스는 미모를 현재 200 달러에 판매하고 있음

◈ 스타트업 ‘해피이스트 베이비(Happiest Baby)’가 개발한 스마트 요람 ‘스누(snoo)’는 현대적인 디자인과 함께 뛰어난 기능성으로 주목받고 있음

• 요람이다 보니 우선 아기를 부드럽게 흔들어 주는 것이 핵심 기능인데, 흔드는 방법을 여러 가지 종류에서 선택할 수 있게 되어 있음

• 아기가 울 때 상황에 맞게 아기에게 소리를 들려주는 기능도 있는데, 아기를 재우려고 할 때에는 비 오는 소리, 아기가 울음을 그치지 않을 때는 태어나기 전에 엄마 뱃속에서 듣던 소리 등을 들려 주는 방식임

• 상황에 맞는 소리가 아기를 감싸게 하여, 안심하고 침착하고 조용하게 된다는 것이 제작사가 기대하는 효과임

• 유아용 웨어러블이나 스마트 요람은 아기의 숙면과 양호한 건강상태 유지를 지원하면서, 부모의 불안을 해소하는 동시에 육아의 스트레스도 줄여줄 것으로 기대

• 그러나 아기가 울어도 부모가 안아주지 않고, 기기의 힘을 빌려 해결하는 것이 아기의 성장과 발달에 부정적 영향을 미치지 않을까 하는 우려의 목소리도 있음

• IoT는 사람과 사람 사이를 기술이 매개하여 직접적인 교환작용을 생략해 주는 것인데, 이것은 편리함을 가져다 주기는 하지만, 인간 사이의 상호작용, 특히 이 경우 부모와 아기 간의 상호작용을 줄어들게 만드는 폐해도 있지 않느냐는 지적

• 그러나 육아의 수고스러움이 줄어드는 만큼 생기는 심신의 여유를 아이에게 쏟는다면 더 좋은 상호작용을 할 수 있게 되는 것이므로, 결국 중요한 것은 IoT를 적절하게 활용할 수 있는 이용자의 지혜일 것임

• 해피이스트 베이비는 현재 스마트 요람인 스누를 116 달러, 강보를 38 달러, 침대보를 24 달러에 판매하고 있음

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1773호(2016. 11. 23 발행)에 기고한 원고입니다. 

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인텔 드론키트 개발 IoT 전략 일환.pdf

◈ 인텔은 2016년 12월부터 드론의 기능을 이용자가 처음부터 직접 만들 수 있는 드론 개발 키트 ‘에어로 레디 투 플라이 드론(Aero Ready to Fly Drone)’을 판매할 예정

• 개발 키트는 소프트웨어, 3D 카메라, 비행 컨트롤러 등 드론 개발에 필요한 모든 요소가 갖추어져 있는데, 만들 수 있는 드론은 쿼드콥터(4 날개) 형태로 인텔 브랜드로 출시되고 있는 드론과 같은 부품이 제공됨

• 인텔은 작년부터 여러 대의 드론으로 아름답게 밤하늘을 수놓는 빛의 쇼를 하고 있는데, 2015년에는 드론 100대로, 올해는 500 대로 스케일을 확장해 공연한 바 있음

• 이 개발 키트는 북미, 유럽, 아시아 일부 국가에서 인텔의 웹사이트를 통해 판매될 예정인데, 인텔의 홍보 담당자는 현재 가격 수준이 정확히 정해지지는 않았지만, 아마 낮은 가격은 아닐 것이고 대략 600 달러 이상이 될 것이라 말하고 있음

• 미국의 구매자에게는 비행 허가 취득 의무를 규정한 정부 당국의 규칙에 대한 경고도 첨부될 것이라고 함

◈ 드론 세계에서는 최근 본체의 기능이 진화하는 추세가 뚜렷한데, 인텔의 드론 개발 키트 역시 이런 흐름을 그대로 반영하고 있음

• 드론의 대표 주자인 중국 DJI의 ‘팬텀(Phantom)’ 기종은 칩과 3D 카메라를 탑재해 충돌을 방지하여 안전하게 비행할 수 있는 기능을 갖추고 있음

• 인텔이 이번에 출시하는 개발 키트 역시 인텔의 ‘리얼센스 3D(RealSense 3D)’ 카메라를 탑재하고 있어 거리 측정이나 물체의 인식이 가능하며, 적절하게 프로그램 하면 원하는 위치까지 자율비행 할 수 있는 드론을 만들 수 있음

• 리얼센스 3D 카메라는 드론의 컴퓨팅 처리를 담당하는 ‘에어로 컴퓨트 보드(Aero Compute Board)’에 연결되어 있는데, 이 보드는 399 달러에 별도 판매된다고 함

• 그 외 세부사양을 보면 프로세서는 쿼드코어 Atom X7-Z8700(코드명 체리 트레일)을 탑재하고 있으며 통신은 LTE와 와이파이(IEEE 802.11ac)를 지원하고, 메모리는 4 기가바이트 LPDDR3, 스토리지는 16 기가바이트 플래시 스토리지임

• 그 외에도 마이크로SD 카드 슬롯, 마이크로 HDMI 포트, 어댑터와 브레이크 아웃 보드용 각종 커넥터, 비행 컨트롤러, 알테라 맥스의 10 FPGA 등을 탑재하고 있음

• FPGA(Field Programmable Gate Array)는 회로 변경이 불가능한 일반 반도체와 달리 용도에 맞게 회로를 다시 새겨 넣을 수 있는 일종의 주문형 반도체인데, 이를 다시 프로그래밍 함으로써 이미지 인식, 탐색, 딥러닝 등의 처리를 지원할 수 있는 것임

• 인텔의 개발키트를 이용해 드론을 직접 개발하는 방법은 ‘임베디드 리눅스 컨퍼런스 유럽 2016’에서 주요 세션으로 다루진 바 있고 유튜브에 내용이 공개되어 있음

◈ 인텔의 드론 개발키트 판매 계획은 인텔이 사물인터넷(IoT) 시장으로 칩 판매 영역을 확장하려는 전략의 일환으로 전개되는 것임

• 인텔은 올해 초 IoT 세상이 도래하고 있고 그 중심에 인텔 기술이 있을 것이라 선언하며, 그 동안 PC에 국한된 인텔 인사이드를 대폭 확대하려는 행보를 보이기 시작

• 의류 업체 크로맷은 ‘뉴욕 패션위크 2016’에서 인텔의 소형 연산 모듈인 ‘큐리(Curie)’를 탑재한 ‘아드레날린 드레스’ 시제품을 선보였는데, 이는 드레스 안쪽에 부탁된 센서가 신체 변화를 체크하고 그에 따라 드레스 디자인이 변형되는 옷임

• 센서가 체온, 호흡, 땀 등 신체변화를 체크하고 일정 수준 이상의 아드레날린이 감지되면 옷을 감싼 탄소섬유 그물망이 부풀어 오르는 원리인데, 인텔의 큐리는 센서 데이터를 토대로 소재의 형상 변화를 지시하는 역할을 한다고 함

<자료> Intel.

[ 동영상 2] 인텔 큐리 칩이 내장된 드레스 

• ESPN은 스포츠 프로그램 ‘X 게임스 2016’에서 선수들에게 인텔의 큐리 모듈이 내장된 장비를 착용하고 경기에 임하게 했으며, ESPN은 이 장비를 이용해 회전수, 점프 높이, 거리, 속도, 착지 충격 같은 경기 데이터를 실시간으로 분석해 보여주었음

<자료> Intel.

[ 그림 3] 인텔 큐리 칩 내장 장비를 이용한 실시간 경기 데이터 분석

• 스포츠 고글을 판매하는 오클리는 인텔의 칩을 활용해 스마트 글래스인 ‘레이다 페이스(Radar Pace)’를 개발하고 있는데, 음성인식 기술이 적용되어 있어 선수가 착용 후 질문을 하면 경기 또는 훈련 기록 관련 답변과 각종 분석 데이터를 들을 수 있음

• 스포츠 의료업체 뉴발란스 역시 인텔의 리얼센스와 3D 프린팅 기술을 활용해 신발 깔창을 제작한 바 있으며, 올해 연말 홀리데이 시즌을 겨냥해 인텔의 칩을 탑재한 스포츠 시계를 선보일 예정임

• 나인봇은 인텔의 아톰 프로세서와 리얼센스 카메라를 탑재한 이륜 1인용 이동 수단을 공개한 바 있으며, 로봇업체 새비오크는 인텔 코어 i7 프로세서와 리얼센스 카메라를 탑재한 자동 택배 로봇을 선보인 바 있음

• 드론 산업에도 적극 진출을 모색해 오고 있으며, 중국 드론 전문업체 유닉은 인텔의 리얼센스 기술을 탑재해 충돌 위험을 줄인 ‘타이푼 H’를 선보인 바 있음

• 에어버스는 리얼센스 기술을 탑재한 드론으로 A330 여객기 안전 검사를 수행하고 있는데, 리얼센스 카메라가 여객기의 이곳 저곳을 촬영해 문제점을 찾아내며 육안으로 검사할 때 두 시간 이상 걸리던 작업을 10~15분이면 끝낼 수 있다고 함

• 인텔 IoT 사업 전략을 강화함에 따라, ARM을 인수하고 IoT 사업 본격화를 선언한 소프트뱅크와 경쟁이 앞으로 한층 치열하게 전개될 전망

※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1762호(2016. 9. 7 발행)에 기고한 원고입니다. 

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네슬레 IoT 커피머신_고령화와 핵가족화 해결.pdf

◈ 네슬레는 블루투스를 탑재해 IoT(사물인터넷)을 지원하는 신형 커피 머신과 스마트폰으로 음성 조작할 수 있는 커피 머신을 새로 발표

• 신형 커피 머신 ‘네스카페 골드블렌드 바리스타 i’ 는 블루투스 기능을 이용, 스마트폰과 연결하여 다양한 서비스를 이용할 수 있음

• 스마트폰과 연결되면 화면에 대화할 수 있는 캐릭터가 나타나 말을 거는데, 커피를 추출하도록 명령을 보낼 수 있음

• 멀리 떨어져 사는 가족에게 커피를 추출했다는 것을 앱을 통해 알리거나 사진을 전송함으로써 안부를 확인할 수 있음

◈ 네슬레 측은 신형 커피 머신에서 해결하고 싶었던 것은 고령화와 핵가족화에 따른 문제였다고 설명

• 4인 가족도 옛말이 되어 1인 내지 2인 가족이 주류가 되고, 노인들만 사는 가구가 늘어남에 따라 IoT를 이용해 떨어져 사는 가족과 커피를 통해 안부를 확인하고 의사소통하려는 요구가 있을 수 있다며, 신형 커피 머신을 출시한 배경을 설명

※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1756호(2016. 7. 27 발행)에 기고한 원고입니다. 

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소프트뱅크 ARM 자율주행차용 프로세서.pdf

◈ ARM 인수 관련 기자회견에서 소프트뱅크 손정의 사장은 소프트뱅크 그룹은 기술의 패러다임 전환 초기에 반드시 큰 투자를 해왔으며, 이번 투자도 마찬가지라고 설명

• 프로세서 설계업체인 영국의 ARM 홀딩스를 약 240억 파운드(약 3.3조 엔)에 인수하기로 했다는 발표 직후 열린 기자회견에서, 손정의 회장은 다음 패러다임 변화는 IoT(사물인터넷)이며, 미래를 위해 과감히 실행에 옮겼다고 인수 배경을 설명

• 지금까지 소프트뱅크 그룹은 PC가 등장한 1980년대에는 소프트웨어 유통 기업인 소프트뱅크를 창업했고, 인터넷이 등장한 1990년대 중반에는 야후!에 투자했으며, 광대역이 등장한 2000년대 초반에는 야후! BB를 시작했고, 모바일 인터넷이 등장한 2000년대 중반에는 보다폰 일본 법인을 인수한 바 있음

• 손정의 사장은 IoT는 이에 필적하는 패러다임 전환이라 주장하며, 모바일 뿐만 아니라 가전, 자동차, 인프라 등 모든 물건에 반도체가 탑재되는 IoT 시대에 ARM의 프로세서 판매 수량 및 매출은 폭발적으로 증가할 것이기에 ARM 인수를 결정했다고 설명

◈ 손정의 사장은 인수 협상을 시작한 것은 불과 2주일 전이지만, ARM에 대한 동경은 10년 전부터 품고 있었다고 밝힘

• 지금까지 인수를 시도하지 않았던 것은 그럴 만한 현금이 없었기 때문이었는데, 알리바바의 지분을 일부 매각하는 등 현금을 확보할 수 있게 되면서 인수 논의를 시작했다는 것

• 소프트뱅크는 올해 3월말 기준으로 2조5천억 엔의 현금자산을 보유하고 있었는데, 최근 핀란드 게임업체 수퍼셀의 지분을 텐센트에 매각했고, 알리바바와 겅호온라인의 지분도 매각하면서 약 2조 엔의 현금을 추가 확보하게 되었음

• 소프트뱅크의 ARM 인수대금인 3조 3천억 엔은 현금보유고의 70%에 달하는 큰 금액이며, 인수자금 조달을 위해 미즈호 은행과 한도 1조 엔 규모의 단기 차입계약을 추가로 체결하면서 부채 규모가 더 늘어나게 됨에 따라 신용등급 강등 가능성

도 거론되고 있음

• 이런 부담을 안고서 대규모 M&A를 감행한 것은 그만큼 손정의 사장이 IoT에 과감히 배팅하고 있다는 것을 보여줌

◈ 손정의 사장은 ARM의 기술이 적용될 향후 유망 시장으로 ‘자율운전 자동차용 프로세서 시장’과 ‘서버 시장’을 꼽았음

• ARM의 프로세서는 2015년 말 기준으로 스마트폰용 프로세서 시장의 95%, 스마트폰과 태블릿 및 노트북을 합한 모바일 프로세서 시장에서 85%의 시장점유율을 확보하고 있음

• 최근에는 ARM의 프로세서가 가전 기기에 내장되는 등 스마트 기기 이외 분야에도 확산되기 시작했으며, 드론 같은 새로운 IoT 장치에도 사용되고 있음

• 자율운전 자동차용 프로세서 시장에 대해 손정의 사장은 ‘자율운전 자동차를 실현하기 위해서는 통신과 기계제어 등 다양한 기능을 제공하는 프로세서가 필요하기 때문에, 향후 성장 기회가 매우 많다’고 전망

• 실제로 2015년 10월 퀄컴이 ARM 아키텍처를 채택한 서버 프로세서를 출시하는 등 서버 분야에도 ARM 아키텍처가 퍼지기 시작하고 있는 상황

◈ 소프트뱅크 그룹은 인수 후 ARM을 완전 자회사화 하고 ARM의 상장을 폐지하되, 인수 후에도 ARM이 독립적인 기업으로 남을 것이며 본사도 영국 캠브리지에 유지할 것이라 발표

• 본사를 유지하는 것은 캠브리지 주변에 ARM 프로세서 개발과 관련해 양질의 생태계가 형성되어 있기 때문

• 손정의 사장은 향후 5년 이내에 ARM 영국의 직원 수를 2배로 늘릴 계획이라고 말했는데, 이는 그냥 하는 말이 아니라 꼭 그렇게 되도록 노력하겠다는 뜻임을 강조

• 또한 ARM을 인수를 통해 소프트뱅크 그룹은 ARM이 새로운 성장분야인 ‘기업 및 임베디드 인텔리전스(Enterprise and Embedded Intelligence)’ 분야에서 라이선스를 먼저 획득할 수 있도록 기여하거나, ARM의 장기 투자전략을 지원할 수 있게 될 것이라 설명

• 반도체 업계 전문가들은, 모바일과 IoT는 ARM의 세상이라 부를 정도로 대부분 반도체 업체들이 ARM 기술을 사들여 쓰고 있기 때문에, 한 업체가 ARM을 인수하고 기술을 독점할 경우 반도체 생태계 전반에 큰 혼란이 있을 수 있다는 점을 우려

• 소프트뱅크의 사업 포트폴리오로 보면 그간 반도체 영역에는 발을 들여놓지 않았기 때문에 기술 독점의 우려는 없어 보이지만, 소프트뱅크가 ARM 인수를 마무리한 뒤 일정 시간이 지나 다른 기업, 특히 중국 쪽에 매각한다면 문제가 될 수 있다는 지적도 나오고 있음

• 소프트뱅크는 크고 작은 M&A를 성사시킨 뒤 인수기업을 키워 되파는 형태로 덩치를 불려왔기 때문에, ARM을 인수한 뒤 기술을 독점하고자 하는 국가, 혹은 기업에 되판다면 세계 반도체 생태계가 혼란에 빠질 수도 있다는 것

※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1756호(2016. 7. 27 발행)에 기고한 원고입니다. 

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산업인터넷 GE의 소프트웨어 파워.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ] 

◈ GE의 연구부문인 ‘GE 글로벌 리서치(Global Research)’의 소프트웨어 연구 담당 부사장 콜린 패리스는 ‘GE가 2020년까지 소프트웨어 기업 톱 10에 진입할 것’이라고 선언

• 패리스에 따르면 GE는 그동안 추진해 온 디지털 혁신에 힘입어 기술 중심의 사회에서 요구되는 수요를 쉽게 예상할 수 있게 되었는데, 이는 매우 신속하고 비약적인 변화였음

• GE는 수 년 전까지만 해도 지멘스(Siemens)나 유나이티드 테크놀로지스(United Technologies) 등 중공업부문 대기업들과 비교 대상이었으나, 현재는 아마존, 구글, IBM, 마이크로소프트 등 주요 인터넷 기업 및 소프트웨어 기업과 비교되고 있음

• 패리스의 선언은, 최근의 이런 여세를 몰아 GE가 2020 년까지 글로벌 소프트웨어 10대 기업에 진입한다는 미션을 완수하게 될 것이라는 자신감을 표출한 것

• 여기서 GE가 말하는 소프트웨어는 소비자 대상 인터넷이 아니라, GE가 뿌리 내리고 있는 산업분야, 특히 중공업 분야 기업을 대상으로 하는 ‘산업 인터넷’을 위한 것

◈ GE가 겨냥하고 있는 ‘산업 인터넷’의 요구사항은 소비자용 인터넷의 요구사항과는 본질적으로 다를 수밖에 없음.

• 소비자를 위한 인터넷의 경우, 분석에서 중요한 것은 방대한 양의 데이터를 해석하여 사람이나 사물에 연결하는 부분임

• 반면, 산업 인터넷은 생성되는 데이터의 양이 현격하게 많지만, 중요한 사건이 실제로 발생하는 경우는 매우 드물며 발생 간격도 긴 것이 특징

• 중공업 분야의 경우 중요한 사건은 고장이 나는 경우인데, 재발을 방지하기 위해서는 사건에 초점을 맞추어야 하지만, 그러한 사건에 대해 파악할 수 있는 유의미한 데이터는 대개의 경우 아주 조금 밖에 없음

• 예를 들어, GE 만든 제트 엔진을 탑재한 항공기가 100만 회 비행하는 동안 항공사가 보수 점검이 필요하다고 판단하는 계기가 될 사건은 29회에 불과할 수도 있는데, 방대한 데이터의 바다에서 그 29회의 사건을 찾아낸다는 것은 쉬운 일이 아님

• 더욱이 어느 부분을 보아야 찾아낼 수 있을지조차 모르는 상황이라면, 데이터 검색에서 미로에 빠져 버리고, 기업과 고객이 요구하는 성과는 결코 얻을 수가 없음

◈ 이러한 산업 인터넷의 고유한 요구사항에 대해 GE가 내놓은 해결책은 “디지털 트윈(Digital Twin)”으로 현실 세계의 물체를 모델링 하여 디지털 세계에 ‘쌍둥이’를 재현한다는 개념

• 패리스에 따르면 디지털 트윈의 핵심 포인트는 디지털 모델이 현실 세계에 있는 자산 전체를 반영하는 것이 아니라, 특정한 하나의 자산을 1대1로 모델링 한다는 것

• 예를 들어 항공기 제트 엔진의 디지털 모델이라 하면, 생산된 수천 개의 제트 엔진 전체를 추상화시킨 하나의 가상 모델을 만드는 것이 아니라, 수천 대의 항공기에 탑재된 각각의 제트 엔진 하나하나에 대해 디지털 세계에서 각각 하나씩 재현하는 것임

• 이 디지털 세계의 모델은 현실의 물체에 장착된 센서에서 얻은 데이터를 반영해 만들어 지는데, 현실 세계에는 종종 센서를 사용하기에 가혹한 환경(가령 제트 엔진의 연소실 내부처럼 온도가 섭씨 2000도에 이름)도 있기 때문에, GE는 가상 센서를 통해 물리적 센서를 보완하고 있음

• 항공기의 경우라면 물리적 센서로부터 얻은 데이터와 연소, 항공 역학, 사용 소재 등에 관한 물리적 지식을 결합하여 가상 센서가 데이터를 도출하게 되며, 그 정밀도는 기계학습(Machine Learning)을 이용하여 조정하고 있음

<자료> Schema Design

[동영상 1] GE의 디지털 트윈 시뮬레이션

◈ 이런 방법을 통해 디지털 트윈에서는 특정 자산의 상태에 대한 정확한 인사이트를 제공할 수 있게 되는데, 항공사의 경우 유지보수 계획의 개선으로 연계할 수 있음

• 예를 들어, 중동에서 운항 중인 항공기는 모래가 많은 환경에 직면하기 때문에 엔진의 블레이드가 파쇄(spallation) 현상, 즉 부분적으로 부식하는 현상이 발생할 수 있는데, 엔진 블레이드 교체 비용은 2만 달러에 달함

• 만일 필요한 부품의 준비에 시간이 걸려 항공기를 잠시 동안 운행할 수 없는 상황이 된다면 손실은 더욱 늘어나게 되는데, 디지털 트윈은 이런 상황을 방지할 수 있는 유지보수 계획의 수립을 가능케 해 줌

• 디지털 트윈을 통해 항공사는 각 제트 엔진의 블레이드가 받은 충격과 손상 상태를 개별 엔진 단위로 파악할 수 있음

• GE는 항공기가 착륙할 때마다 데이터를 수취하는데, 가령 손상의 레벨이 8이 되면 교체할 필요가 있는 경우 현재 손상 레벨이 2라면 6개월 후에 교체하는 방법도 취할 수도 있지만, 블레이드를 물로 세척하라는 판단을 내릴 수도 있음

• 그 항공기가 밤에 착륙했다면 블레이드를 용액으로 세척함으로써 부착물을 어느 정도 떨어내는 방법을 쓸 수 있는데, 세정에는 적지 않은 비용이 들지만 교체 시기를 6개월 후가 아닌 10개월 후로 늘릴 수 있는 효과가 있음

◈ 전기 사업자의 경우는 디지털 트윈을 이용해 발전 효율의 향상을 도모할 수 있는데, 가령 풍력발전소의 주요 문제인 “웨이크 로스(wake losses)” 해결에 도움을 줄 수 있음

• 본질적으로 풍력 발전소에 바람이 불면 발전용 리딩 터빈은 풍력을 이용해 블레이드를 회전시키는데, 그 터빈 뒤쪽의 공간은 역풍 기기가 만들어 낸 난류로 인해 순풍 공간임에도 불구하고 발전 효율이 떨어지는 상태, 즉 ‘웨이크(wake)’ 상태가 됨

• 하지만 디지털 트윈이 있으면 발전소에 부는 바람과 회전하는 블레이드가 발생시키는 난류를 측정하고, 블레이드의 속도를 조정하여 더 많은 잠재 에너지가 순방향 터빈까지 전해지도록 할 수 있음

• 이렇게 하면 리딩 터빈이 생산하는 에너지는 다소 줄어들지만, 순방향 터빈은 더 많은 에너지를 생산할 수 있으며, 결과적으로 이를 통해 풍력 발전소는 에너지 출력을 극대화할 수 있음

◈ 디지털 트윈의 실현을 위한 플랫폼으로 GE는 ‘프리딕스(Predix)’ 서비스를 제공 중인데, 각종 센서가 수집한 데이터를 바탕으로 산업 설비의 가동 상태 등을 분석 할 수 있음

• 2010년은 GE에게 전환점이 된 해로, 당시까지 GE는 20년간 연 4%대의 성장세를 유지하고 있었으나, 2010년에 연간 성장률이 1%로 급락하였는데, GE 는 그 요인이 IT의 활용 부족에 있다고 분석하였음

• GE는 공장 제조에 있어 20년 동안 IT를 적극적으로 도입해 오지 않았으며, 설치한 센서도 적었고 네트워크 환경의 정비도 충분하지 않았기에 생산 체제가 구식이었음

• 2010년에 이르러서야 GE는 공급망을 어떻게 개선할 것인지, IT를 활용해 제조를 어떻게 할 지 고민하게 되었고, 그 결과 개발한 것이 ‘프리딕스’임

• 또한 GE의 각 사업에 대해 IT를 활용하여 횡단으로 지원하는 사내 현장 조직을 설치하였는데, 이것이 ‘GE 디지털’임

• GE는 프리딕스 개발에 투자한 비용을 비공개로 하고 있지만, 개발을 위해 소프트웨어 엔지니어를 수천 명 규모로 고용한 바 있음

• 프리딕스는 GE 자체 목적으로만 사용되는 것이 아니고 기업 고객들에게도 클라우드 서비스 형태로 제공되고 있는데, GE 는 2020년에 프리딕스 관련 매출 150억 달러를 목표로 하고 있음

◈ GE의 디지털 트윈 전략과 프리딕스 플랫폼에 대한 관심이 높아지면서 GE는 프리딕스 확산에 주력하고 있는데, 이를 위해 최근 아마존, MS, 오라클 등과 제휴를 체결

• GE와 MS는 IoT(사물인터넷) 분야에서 제휴를 발표하며, GE의 산업용 소프트웨어 플랫폼 프리딕스를 MS의 클라우드 인프라 ‘애저(Azure)’를 통해 이용할 수 있게 하였음

• 양사는 프리딕스를 MS의 IoT를 위한 클라우드 서비스인 ‘Azure IoT Suite’와 빅데이터 분석 클라우드 서비스인 ‘Cortana Intelligence Suite’, 그리고 ‘Office 365’, ‘Dynamics 365’, ‘Power BI’등 비즈니스 애플리케이션과 통합하여 협력한다고 발표

• 양사에 따르면, 프리딕스를 애저에서 실행시킴으로써 기업 고객들은 자연언어 기술, 인공지능(AI), 고급 데이터 시각화, 기업 애플리케이션 통합 등 강력한 기능에 함께 접근할 수 있는 이점을 누릴 수 있게 되었음

• GE는 애저를 통해 연내 프리딕스 개발자 프리뷰를 발표하고, 2017년 2분기에 정식으로 서비스를 출시한다는 계획

• MS와 협력에 앞서 GE는 아마존의 클라우드 서비스인 ‘Amazon Web Services(AWS)’에서 프리딕스를 이용할 수 있게 하였으며, 오라클과도 프리딕스 통합을 위해 협력하고 있음

◈ GE의 변모는 ‘제조기업의 소프트웨어 및 서비스 기업으로 변신’이라는 점에서 주목받고 있으며, 향후 산업 인터넷 분야 선두주자들과 경쟁 구도에 관심이 모이고 있음

• GE가 최근 프리딕스와 디지털 트윈에 기반한 산업 인터넷 혁명에 대대적 마케팅을 전개하고 있지만, GE의 소프트웨어 역량은 아직 스타트업 수준이라는 지적도 있음

• 룩스 리서치(Lux Research)는 최근 보고서를 통해 프리딕스는 GE가 말하는 것처럼 완전한 모습을 아직 갖추지 못했으며, 마케팅 투자에 비해 이분야 경쟁자들인 PTC, C3 IoT, 오토데스크, 시스코 등에 비해 시장 점유율이 매우 미약함을 지적

• 보고서는 또한 프리딕스의 기술이 성숙하려면 향후 3~5년이 추가로 필요하며, GE의 솔루션이 자체 기술력에 기반한 것이라기 보다는 PTC 등 산업 인터넷 전문기업들과의 파트너십에 기반하고 있다는 점도 약점이 될 수 있다고 지적

• 이에 대해 GE는 룩스의 보고서는 객관적이지 못하고 사실 관계에 있어서도 오류가 있다는 입장이며, GE는 계속해서 소프트웨어 기업으로의 변신을 적극 시도하고 있지만 여전히 제조 자체도 중요하다는 것을 강조하고 있다는 것에 차별성이 있다고 설명

• GE는 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 데이터 분석을 통해 얻게 되는 ‘통찰력’을 비즈니스와 연결하는 것이 중요하다는 입장

• GE에 따르면 디지털 트윈을 이용해 실제와 디지털을 하나로 묶기 위해서는, 대상 분야에 대한 깊은 전문 지식이 필요한데, 이는 오랜 시간 동안 축적된 하드웨어 제조 경험이 밑바탕 되어야 하는 것임

• GE의 설명대로, 룩스 리서치의 보고서 또한 GE의 프리딕스가 아직 미성숙하나 출시된 지 1년이 안된 것에 비하면 매우 높은 성장 잠재력이 있다는 것을 인정하고 있는데, 그 근거는 GE가 세계 최대 제조업체 중 하나로 고도의 전문 지식을 보유하고 있다는 점

• GE는 하드웨어 중심의 ‘제1의 시장’, 인터넷 정보 중심의 ‘제 2의 시장'에 이어, 데이터를 바탕으로 얻은 ‘통찰력’이 가치를 창출하는 ‘제 3의 시장’이 도래하고 있음을 강조하고 있으며, 이런 슬로건이 얼마나 기업들에게 받아들여질 지가 향후 관전 포인트

※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1757호(2016. 8. 3 발행)에 기고한 원고입니다. 

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

배설예측장치 스타트업 트리플W.pdf

◈ 배설 예측 장치 ‘디프리(DFree)’를 개발한 스타트업 “트리플 W(Triple W)”는 대만 홍하이 정밀공업 그룹과 전략적 제휴를 위한 검토를 시작했다고 발표

• 홍하이 정밀공업은 아이폰을 제조하는 폭스콘의 모기업으로, 이번 제휴는 디프리의 소형화를 위한 기술 지원, 글로벌 판매, 양산 체제 구축 등에서 협력을 위한 것

• 디프리는 초음파를 사용하여 체내의 소변 양을 측정하여, 배변 타이밍을 예측할 수 있는 웨어러블 장치로, 복부에 부착하는 전용 단말기에서 감지된 센서 정보를 독자 개발한 알고리즘과 비교 분석해 ‘10분 후 소변’ 등과 같이 배변 시간을 예측

• 트리플 W는 탐지 항목을 줄였고, 저속의 AD 컨버터를 채택하여 단말기 크기의 소형화, 저가화에 성공했다고 밝혔음

<자료> Triple W

[동영상] 디프리(DFree) 웨어러블 단말기

◈ 트리플 W는 양로원, 요양시설 등 노인복지시설을 대상으로 태블릿용 앱과 묶어 월정액 서비스 형태로 판매에 나선다는 계획

• 태블릿의 관리용 앱을 통해 간병인이 각 입주자의 배뇨 타이밍을 파악할 수 있기 때문에, 배뇨 지원 업무나 기저귀 교환 업무의 효율화를 실현할 수 있는데, 입주자가 20명인 경우 월간 65 시간의 근무시간을 줄인 사례도 있다고 함

• 트리플 W는 대형 요양시설 등에서 실증 실험을 추가로 진행한 후 2016년 10월경부터 본격적인 판매를 시작한다는 계획

• 고령화에 따라 대부분의 선진국에서 간호 및 요양 인력이 부족하기 때문에 노인요양시설에서 디프리에 대한 수요가 높을 것으로 예상됨

• 트리플 W가 홍하이와 제휴를 통해 글로벌 양산 판매 체제 구축을 위한 지원을 받고, 웨어러블 단말기를 보다 소형화하기 위한 아이디어를 얻으려 하는 것은 이 같은 글로벌 수요를 공략한 해외 사업을 전개하기 위해서임