AI와 IoT 융합한 지능형 사물인터넷, 초지능 시대 연다

AI와 IoT 융합한 지능형 사물인터넷, 초지능 시대 연다

 

AIoT, 레이더 센서 활용해 데이터 수집하고, AI는 의사결정 내려
인공지능과 사물인터넷(IoT)이 융합해...지능형 교통 시스템 구축
산업 사물 인터넷(IIoT), 기업 효율성 높이지만, 보안 문제는 중요

사물인터넷 연결성에 AI 초지능이 결합된 지능형 사물인터넷(AIoT)이 각광받고 있다. (출처=셔터스톡)

4차 산업혁명의 패러다임을 이끄는 핵심 기술 두 가지가 있다. 그것은 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI)이다. 그런데 최근에는 이 사물인터넷의 연결성에 AI의 초지능이 결합된 지능형 사물인터넷(AIoT)이 뜨고 있다. AI와 IoT의 융합인 지능형 사물인터넷은 기업의 디지털 전환과 맥을 같이 하면서 큰 관심을 불러 일으키고 있다. 

사물인터넷(IoT) 센서는 방대한 양의 데이터를 수집하고, 이 빅데이터는 다시 인공지능으로 흘러 들어간다. 수십억 개의 센서는 제조, 의료, 항공우주, 방위, 운송, 텔레콤, 스마트시티 분야 등에서 거대한 데이터흐름을 실시간으로 감지하고, 인공지능은 여기서 패턴을 분석해 사용자가 원하는 행동을 예측해 수행한다. 

특히, 미래의 컨셉카가 확실시되고 있는 자율주행 자동차 분야에서 지능형 사물인터넷의 발전은 가히 획기적이다. 

AIoT와 자율주행차의 융합

지난해 9월 29일 미국 AI 스타트업 크네론의 CEO이자, MIT 화학공학과 박사인 앨버트 리우(Albert Liu)는 미국의 IT 전문 매체 ‘테크레이더(TechRadar)’에 자율주행자동차에 탑재된  지능형 사물인터넷(AIoT)에 대한 글을 올렸다. 

리우 박사의 설명에 따르면, AIoT란 인공지능과 사물인터넷의 합성어다. 먼저, 사물 인터넷(IoT)은 센서, 소프트웨어 및 인터넷을 통해 다른 기기와 연결되고, 데이터를 교환할 수 있는 사물 네트워크다. 

사물인터넷에 포함된 기기들은 스마트 락에서부터 카메라, 휴대폰, 의료 기기 등에 이르기까지 다양하다. IoT 커넥티드 디바이스는 현재 약 300억 개가 있으며 오는 2025년에는 약 750억개로 늘어날 예정이다. 

리우 박사는 “이러한 장치들은 사회에서 중요한 역할을 할 것이며, 인공지능과 결합되면 훨씬 더 큰 역할을 할 것”이라고 밝혔다. 

인공지능(AI)은 전통적으로 데이터를 분류 및 분석하고, 데이터에서 예측을 도출하는 알고리즘을 만든다. 또한 데이터에 대한 행동, 새로운 데이터로부터 학습, 시간이 지남에 따라 향상하는 기능들을 포함한다. 

AI가 가장 중요하게 생각하는 기술은 머신러닝 딥러닝과 자연어 처리다. 챗봇, 안면감지 및 인식, 자동교정, 디지털 비서, 검색 추천 등 인공지능의 활용 영역은 수없이 많다.

리우 박사는 인공지능과 IoT가 결합하면, 인공지능은 사물인터넷 기기가 수집한 데이터를 인간의 개입 없이 학습, 분석, 통찰력 개발, 의사결정 등에 활용한다. IoT에서 데이터 분석이 이루어지는 것이 바로 지능형 사물인터넷(AIoT)이며, 이 장치들은 사물들의 스마트한 소통을 가능케 한다. 

리우 박사는 “이미 다양한 산업에서 AIoT가 활용되고 있다”고 말한다. 예를 들면, 많은 사무실 건물들은 에너지와 전기 비용을 절약하는 것을 돕기 위해 센서를 설치한다. 이 센서는 어떤 인력이 상주하는지 감지하고, 그에 따라 온도와 조명을 조정할 수 있다. 

센서와 스마트 카메라는 사무실 보안에 도움을 주기도 한다. 스마트 카메라는 실시간 데이터와 이미지를 이용한 안면인식 기술을 통해 직원을 식별할 수 있으며, 이로써 허가받은 사람만 사옥 출입이 허용된다. 

유통업계도 AIoT의 기능들이 설치된다. 보안 카메라는 가게에서 물건을 훔치는 것을 방지하고 막기 위해 필수적이다. 사무실 건물과 비슷하게, 카메라는 쇼핑객의 얼굴을 인식할 수 있고, 재범자들을 기억할 수 있다.

AIoT 기술은 자율주행에 필수 기술로 손꼽힌다. (출처=셔터스톡)

특히, AIoT 기술은 자율주행차에 사용될 가능성이 크다. AIoT는 일련의 레이더 센서를 활용해 차량 내부와 차량 밖의 도로변 인프라를 감시한다. GPS 및 카메라는 주행 조건, 장애물 및 기타 운전자의 행동에 대한 데이터를 수집하고, AI 시스템은 센서로부터 받은 데이터를 바탕으로 의사결정을 한다. 

대도시의 교통 제어에도 AIoT의 활용 폭은 넓다. 실시간 데이터를 기반으로 트래픽 흐름을 모니터링하고 알림으로써 정체를 줄일 수 있다. 이는 혼잡한 지역에 위치한 센서를 통해 수행되는데 AI는 제공된 데이터를 기반으로 트래픽을 가장 잘 처리할 방법을 결정한다. 이를 통해 상황에 따라 트래픽을 리디렉션하고, 속도 제한을 변경하고, 신호등을 변경할 수 있다.

그럼에도 불구하고, 그는 AIoT는 개인정보 보호와 보안에 유의해야 한다고 주장했다. IoT와 관련된 많은 AI가 클라우드에 수용돼있기 때문에 해커들이 클라우드를 통해 기기에 접근할 수 있기 때문이다.

만약에 테러리스트나 나쁜 행위자들이 자율 주행 차량 전체를 통제하는 클라우드 센터를 해킹한 뒤, 고의로 충돌하도록 지시하면 매우 불행한 일이 닥칠 수 있다. 

이런 종말론적 시나리오는 여러 가지가 있다. 해커들은 인공지능을 통합하거나, 클라우드 연결을 포함하도록 가전제품이 점점 업그레이드되고 있는 세상에서 가스레인지를 원격으로 해킹해 집 주인 몰래 전원을 켤 수 있다.

실제로, 스마트 초인종이 원격으로 해킹당해 해커들이 스피커를 통해 어린 아이들에게 말을 걸고, 가족 구성원들의 일상 활동을 공개적으로 관찰하고, 폭언을 일삼는 상황이 있었다. 

따라서 AIoT의 발전은 해킹의 위험을 크게 줄이는 쪽으로 발전해야 한다는 것이 그의 지론이다. 

교통 흐름 개선에 획기적인 AIoT

지난해 12월 9일 데이터 엔지니어 라비 키란(Ravi Kiran)은 최신 전자 기술 동향 웹사이트 임베디드 닷컴(embedded.com)에 ‘AIoT가 스마트 트래픽 솔루션을 활성화하는 방법’에 대한 칼럼을 썼다. 

라비에 따르면, 지난 2019년을 기준으로 볼 때, 샌프란시스코와 같은 대도시들은 거의 90% 주말에 고속도로가 막힌다. 샌프란시스코-오클랜드-산호세 세 도시는 미국에서 높은 인구밀도를 갖는 도시권이며, 따라서 교통체증 문제 역시 매우 심각하다. 

교통 체증은 대기 시간을 넘어 무수한 문제를 낳고 있다. 낭비되는 가스와 이산화탄소 배출량 증가, 운전자의 정신 건강, 안전하지 않은 도로 상황 등이 잠재적 부상 및 사고 발생률을 증가시키고 있다. 

이에 전 세계 도시들은 스마트 교통 체증에 대한 지속적인 양방향 데이터 전송을 촉진하고, 도로 위의 모든 위험을 운전자에게 경고하기 위해 효율적이고 기술적으로 진보된 솔루션을 찾고 있다.

IoT와 AI 발전은 교통 혼잡을 줄일 수 있는 열쇠로 평가된다. (출처=셔터스톡)

IoT와 AI 발전은 이런 교통 혼잡을 제거하는 키가 되고 있다고 라비는 주장했다. 지능형 사물인터넷(AIoT)은 소프트웨어 개발, 공급망 관리, 사용자 경험 등을 향상시킬 수 있는 검증된 능력 덕분에 기하급수적으로 성장하고 있다. 

오는 2024년까지 2020년 대비 130% 증가한 830억 건 이상의 접속이 예상되는 IoT 시스템은 이제 대규모 구축이 도심 교통 혼잡 해법 등 구체적인 과제를 해결할 수 있을 정도로 발전했다. 

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 발전했다. 

그렇다면 이 기술은 어떻게 작동하며, 현재의 교통 관리 솔루션보다 더 나은 이유는 무엇일까. 라비에 따르면, 블랙박스는 전략적으로 도로를 따라 배치되고, 도로변 서버와 연결해 다른 센서와 운영자에게 실시간 정보를 중계하도록 설치된다. 그리고 나서 이 운영자들은 디지털 표지판을 변경하도록 지시하는 사람들에게 신호를 받고, 도로 폐쇄를 위해 교통 통제를 경고한다. 

이는 핫스팟 정체 지역 식별을 더 잘 하는 도시 전체의 이동을 관리하는 것을 돕는다. 이 데이터는 차량 내에서 처리되고, 클라우드에서 전송 및 집계되며 지역 화된 도로 안전 메시지를 중계하기 위해 최소한의 지연으로 다시 전송된다. 

차량, 운영자, 교통정리가 즉시 가능해 현재 시행 중인 예방조치를 중심으로 원형으로 운영되는 효과적인 교통관리 솔루션을 제공한다.

스마트 교통 솔루션은 이미 세계 주요 도시에 배치되고 있다. 이러한 솔루션은 적응력이 뛰어나고, AI를 기반으로 하기 때문에 서비스하는 도시의 패턴에 대해 더 많이 학습함으로써 더 똑똑해지고 더 효과적이다. 

라비 박사는 “스마트 교통 관리 시스템은 궁극적으로, 도로 운영자에게 지연 시간 없이 예상 및 실시간 교통 경보를 제공할 것”이라고 예상했다. 

이로써, 연결이 생기고, 고속도로가 개통되고, 가스 배출이 줄고, 도로가 더 안전해진다는 것이다. 도심 교통 혼잡 해법으로 AIoT 기술을 활용하면 운전자들의 아침 출근길에 청신호가 켜지고 이동 방식이 바뀌어 전 세계 도시에서 보다 환경 친화적이고 효율적이며 안전한 도로 여건을 조성할 수 있다고 그는 예상했다. 

산업의 지능형 사물인터넷, IIoT

최근에 글로벌 보안 소프트웨어 기업 ‘트렌드마이크로(Trendmicro)’는 웹사이트에 산업 사물 인터넷(IIoT)에 대한 개념을 정의하는 글이 게재됐다. 

웹사이트에 따르면, 산업 사물 인터넷(IIoT)은 산업과 응용 분야에서 사물 인터넷(IoT)의 확장과 사용을 의미한다. 

IIoT는 로봇 공학, 의료 기기 및 소프트웨어 정의 생산 프로세스를 포함한 산업 애플리케이션을 포함한다. M2M(Machine-to-Machine) 통신, 빅데이터 및 머신 러닝에 중점을 둔 산업 사물 인터넷(IIoT)을 통해 기업은 운영 효율성 및 안정성을 높일 수 있다. 

IIoT는 일반적인 소비자 장치와 IoT와 관련된 물리적 장치의 인터넷워크를 뛰어 넘는다. 따라서 농업, 의료, 제조, 운송 및 유틸리티와 같은 산업 운영의 물리적 인프라에 대한 모니터링과 제어는 스마트 센서와 액추에이터의 사용을 통해 훨씬 더 쉬워진다.

5G로 불리는 4차 산업혁명의 맥락에서, IIoT는 사이버 물리 시스템과 생산 프로세스가 빅데이터의 도움을 받아 어떻게 변모하도록 설정되는지가 중요하다. 

센서 및 기타 정보를 포함한 실시간 데이터는 산업 기기와 인프라가 의사 결정 과정에서 통찰력과 구체적인 조치를 도출하는 데 도움을 준다. 

더 넓은 맥락에서 보면, 도시가 스마트시티로 진화하고, 공장이 스마트공장이 되는 방법 등 연결된 생태계를 활용하기 위해서는 IIoT가 중요하다는 설명이다. 

스마트 기기 및 기계간에 데이터를 일관되게 획득하고 전송함으로써 산업 및 기업에 많은 성장 기회가 생성된다. 예를 들면, 기업은 이 데이터를 통해 공급 망에서 오류나 비효율성을 감지해 즉시 해결할 수 있으므로 운영 및 재무에서 효율성을 추구할 수 있다. 

IIoT의 적절한 통합은 또한 자산의 사용을 최적화하고, 장애 지점을 예측하며, 심지어 유지보수 프로세스를 자율적으로 트리거할 수 있다. 연결된 스마트 기기를 채택함으로써 기업은 더 많은 양의 데이터를 더 빠른 속도로 수집하고 분석할 수 있다. 

이를 통해 확장성과 성능이 향상될 뿐만 아니라 생산 층과 일반 사무실 간의 격차를 해소할 수 있다. IIoT의 통합은 산업 단체들에게 그들의 운영이 어떻게 진행되는지에 대한 보다 정확한 시각을 제공하고, 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있다.

그러나 IIoT 채택은 필연적인 보안 문제를 수반한다. IIoT를 채택하면, 산업 운영 방식에 혁명을 일으킬 수 있지만, 연결성이 높아지는 가운데 보안을 유지하는 전략을 마련해야 하는 과제가 있다.

해커가 연결된 시스템에 액세스하게 되면, 비즈니스가 중대한 침해에 노출될 뿐만 아니라 잠재적으로 운영이 중단될 수도 있다. 어느 정도는 IIoT를 채택하는 기업이 물리적 부품과 디지털 부품을 모두 안전하게 관리하기 위해 기술 기업처럼 계획하고 운영해야 한다.

사용자의 데이터는 유럽 연합(EU) 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 해당 개인 정보 보호 규정에 따라 처리해야 한다. 합니다. 수집된 데이터는 장치와 인프라에 대한 통찰력을 생성하는 데 중요한 역할을 하지만, 개인 정보는 일반 로그 데이터와 분리하는 것이 필수적이다. 

개인 식별 정보(PII)와 같은 정보는 암호화된 데이터베이스에 저장돼야 하며, 암호화되지 않은 정보를 다른 관련 활동과 함께 클라우드에 저장하면, 기업이 위험에 노출될 수 있다는 점을 알아야 한다. 

보안되지 않은 IIoT 시스템은 운영 중단과 금전적 손실로 이어질 수 있으며, 그 중에서도 상당한 결과를 초래할 수 있다. 더 많이 연결될수록 보안 위험은 더 커진다. 

이를 위해 IIoT 채택 기업은 제조업체와 서비스 제공업체가 데이터를 어떻게 전송하고 저장하는지 알 수 있어야 한다. 아울러, 문제가 발생할 경우, 제조업체와 서비스 제공업체는 기업에 처리해야 할 사항을 적극적으로 알릴 수 있어야 한다. 

마지막으로, 서버와 저장된 데이터를 활용하는 해커의 위험을 완화하기 위해 서버 기반 보호를 실행하는 보안 구현을 제공해야 한다. 그리고 무엇보다도, IIoT 관련 보안 전문가를 양성하는 것이 중요하다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(출처:http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno)