"지능(Iintelligent), 디지털(Digital), 메시(Mesh)가 IT미래다."

세계적인 시장조사기관인 가트너(Gartner)는 2018년 10대 전략기술 트렌드로  지능(Iintelligent), 디지털(Digital), 메시(Mesh)를 지목했다. 이미 2017년부터 지능, 디지털, 매시를 3개의 큰 카테고리를 정했다.

3가지 기술 트렌드는 디지털 세계를 비롯해, 물리적인 세계와 디지털 세계가 보다 밀접하게 연결되고 있는 상황에 초점을 맞추고 있다. 지능형 디지털 Mesh를 구현하기 위해 필요한 플랫폼에 중점을 두고 있다고 했다.

인텔리전트(Intelligent) : 인공 지능(Artificial Intelligent )는 AI이다. 글과 언어 의미 인식, 학습, 얼굴 표정 인지 등 인간의 인지기능을 컴퓨터가 수행하는 수행하게 한다. 소프트웨어, 논리, 컴퓨팅, 철학을 나타낸다.

3가지 트랜드의 인텔리전트(Intelligent)는 인공지능(AI)이 거의 모든 기술에 스며 들어 있다. 정의된 개념을 통해 유연하고 동적으로 동작하여 잠재적인 자율 시스템까지 허용한다는 개념이다.

디지털(Digital) : Digitize(디지털화는 이미지나 음향 등을 컴퓨터의 입력으로 사용하기 위해 0과 1로 구성된 디지털 형태로 변환)가 되어야 한다.  3가지 트랜드의 디지털(Digital)이란 가상 세계와 실제 세계를 융합하여 몰입형 디지털 방식으로 향상되고 연결된 환경을 조성한다.

메쉬 (Mesh) : 그물망을 의미하고 디지털 결과를 제공하기위한 확장된 인물과 비즈니스, 장치, 콘텐츠와 서비스 간의 연결이 중요하다는 뜻이다.

Intelligent

“2020년까지 CIO 30%가 인공지능(AI)를 투자 우선순위 5위 내로 계획할 것이다. 신규  개발 프로젝트 중 30% 이상에 AI 요소가 포함될 것이다”

가트너(Gartner)는 '10대 전략 기술 트렌트'를 통해 IT의 미래 기술은 지능이 첨부된 기술이 대세라고 예상한다. 

 ◆인공지능 강화 시스템(AI Foundation)

인공지능은 생각보다 굉장히 긴 역사를 갖고 있다. 그 개념은 1960년대부터 만들어지기 시작됐다.  1990년대에 들어서면서 AI을 구성하는 머신러닝 알고리즘의 연구에 속도가 붙기 시작하면서 지금의 수준에 도달했다. 이제 인공지능의 개념이 비즈니스에 실제로 적용되기 시작 한 현 단계에서는 모든 AI가 사람처럼 생각하고, 소통하고  판단할 수 있어야하는 것처럼 여겨지고 있다.

가트너(Gartner)는 "AI를 비즈니스에 적용하고자 하는 기업들은 ‘General AI’가 아닌 ‘Narrow AI’의 개발에 집중해야 한다"고 조언한다.

Narrow AI는 최근 IT 기업들이 앞다투어 출시하고 있는 인공지능 스피커에 적용 된 자연어 이해 인공지능, 자동차 자율 주행이 가능한 인공지능 등 특정 태스크 를 수행하기에 최적화된 알고리즘 기반의 머신러닝 기술을 기반으로 한다.

이에 반해 우리가 ‘인공지능’에 대해 생각할 때 떠올리는, 인간과 같은 수준의 지능을 가진  General AI는 사실상 2020~2030년 이후 먼 미래(혹은 더 먼 미래)에 현실 화될 것으로 전망하고 있다.

가트너(Gartner)는 "큰 범위의 AI를 적용하려고 하기 보다 현재 기술 중 자기회사의 솔루션 또는 서비스에 맞는 AI 기술에 대한 연구개 발을 강화, 도입해야 실질적인 성과로 이어질 수 있다"고 조언한다.

이어 "AI 기술 발전으로 GPU, CPU 등 하드웨어 분야에도 혁신이 일어날 것"이라고 전망했다.

실제로 구글, MS, 인텔, Nvidia 등 많은 IT 벤더들이 인공 신경망인 뉴럴 네트워크(Artificial Neural Network : 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델)를 위한 칩 개발 프로젝트를 진행하고 있다.

최소 2020년까지 자율적으로 AI를 활용해 의사 결정을 향상시키고, 비즈니스 모델과 생태계를 재창조하고, 고객 경험을 재정의하는 능력은 2025년까지 디지털 주도권를 확보하는 중요한 원동력으로 작용할 전망이다.

최근 가트너(Gartner)는 "IT기업들은 조직의 59%가 AI 전략을 수립하는 데 필요한 정보를 수집하고 있으며, 나머지는 이미 AI 솔루션을 적용하거나 파일럿 테스트를 하고 있다"고 했다.

이어 "AI를 제대로 사용하면 커다란 디지털 비즈니스 성과를 거둘 수 있지만, AI 시스 템이 마술처럼 인간이 할 수 있는 지적 작업을 수행하고 인간이 하는 것처럼 동적으로 많은 것을 배울 것이라는 일반적인 인공 지능의 약속은 함정에 가깝고, 좁은 의미의 AI는 해당 작업에 최적화 된 알고리즘을 사용하여 특정 작업(예 : 언어 이해 또는 제한된 환경하에서 차량 운전)을 대상으로 하는 범위가 한정된 기계 학습 솔루션으로 구성된다"고 했다.

◆지능형 앱·분석(Intelligent Apps and Analytics)

향후 모든 응용 프로그램, 응용 프로그램 및 서비스는 일정 수준 AI를 포함하게 될 전망이다.

AI는 잘 알려진 응용 프로그램에서 눈에 띄지 않게 내부에서 작동하면서 완전히 새로운 응용 프로그램 카데고리를 만들 것이다.

AI는 ERP(Enterprise Resource Planning : 약어로서 전사적 자원 관리라고 하며 말그대로 기업활동을 위해 쓰여지고 있는 기업내의 모든 인적, 물적 자원을 효율적으로 관리하여 궁극적으로 기업의 경쟁력을 강화 시켜 주는 역할을 하게 되는 통합정보시스템)를 비롯해 광범위한 소프트웨어 및 서비스 시장에서 가장 중요한 전장터가 될 것이다.

또한 인텔리전트 응용 프로그램은 사람과 시스템 간에 새로운 지능적인 중간 계층을 만들고 가상 고객 지원 담당자, 엔터프라이즈 고문 및 지원자와 같이 업무의 본질과 작업 구조를 변형시킬 수 있다.

가트너는 “사람들의 대체가 아닌 인간 활동을 증진시키는 방법으로 지능형 앱을 봐야 한 다” 확장 분석을 통해 특히 광범위한 비즈니스 사용자, 운영자 및 시민 데이터 과학자를 대상으로 데이터 준비, 통찰력 발견 및 통찰력 공유를 자동화하는 기계 학습을 사용하는 전략 분야로 성장할 것"이라고 전망했다.      

지능형 사물(Intelligent Things)

네트워크에 연결된 사물은 인공지능을 탑재함으로써 유저와 주변 환경과의 상호작용을 확대해 나가게 된다.

스마트 생활용품, 헬스케어, 농업용 디바이스 등 다양한 분야에서, 정해진 업무를 수행할 수 있는 사물들이 등장할 것으로 전망된다.

또 지능형 사물(Intelligent Things)은 서로 협력을 통해 업무를 수행하는 수준까지 진화할 것으로 예상된다.


일부 지능형 사물(Intelligent Things)은 인공지능(AI)가 없으면 존재하지 않지만, AI가 지능형으로 만드는 지능형 사물(예를 들어 일반 카메라를 스마트 카메라로 만드는 것)이 있다.

이것들은 특정 작업을 완료하기 위해 정해진 시간에 감독 받 지 않은 환경(Unsupervised Environment)에서 반자동 또는 자율적으로 작동한다.

예를 들면 스스로 작동하는 진공 또는 자동으로 농사를 짓는 농업 차량이 지능형 사물(Intelligent Things)이다.

기술이 발전함에 따라 인공 지능(AI)과 기계 학습 은 스마트 헬스 케어 장비에서 농장을 위한 자율 수확 로봇(Robot)에 이르기까지 다양한 분야에서 점점 더 많이 등장 할 것이다.

Digital

“2022년까지 IoT를 통해 소비자와 기업이 절약하는 소비 및 운영 비용이 연간 1조 달러(약 1130조)에 달할 것이다. 이같은 예측은 2022년까지 디지털 시대의 성숙기를 예고한다.

◆디지털 트윈(Digital Twin)

2017년 트렌드로도 꼽혔던 바 있는 디지털 트윈(쌍둥 이)이란 개념은 실물 인프라를 디지털 버전으로 구현한 것으로 이해할 수 있다.

가트너는 IoT 관련 프로젝트가 폭발적으로 확산될 2020년까지 디지털 트윈의 역할이 매우 커질 것이라고 보고 있다.

2020년이면 210억 개에 달할 것으로 예상되는 IoT 단말에 대한 직접적인 유지보 수, 운영에 대한 한계를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다.


디지털 트윈을 통해 운영, 모니터링 뿐만 아니라 부품 교체 또는 시스템 업그레 이드 결과 등을 시뮬레이션 해봄으로써 최적화된 선택이 가능해진다.

따라서 향후 제조, 도시 기획, 마케팅, 의료 등 다양한 비즈니스 비용 절감 및 생산성 제고 효과를 가져올 수 있을 것으로 전망된다.

디지털 트윈은 ‘현실 세계에 존재하는 대상이나 시스템의 디지털 버전’을 의미한다.

IoT의 맥락에서 디지털 트윈(Digital Twin)은 실제 대상과 연결되어 상대방의 상태에 대한 정보를 제공하고 변화에 대응하며 운영을 개선하고 가치를 부가하여 유지 보수 및 운영 (MRO : Maintenance, Repair and Operations) 및 최적화 된 IoT 자산의 성능으로부터 수십억 달러를 절약 할 수 있다고 이야기 한다.

◆클라우드에서 엣지로(Cloud to the Edge)

클라우드 컴퓨팅은 기존 기업 IT 시스템이 갖고 있던 한계를 해소해주는 대안으로 떠올랐다.  IoT 트렌드가 확산되면서 새로운 문제가 생겼다.

클라우드 기술이 발전하고는 있지만 아직까지도 네트워크 연결, 대기시간, 좁은 대역폭 등의 사용상 제약이 발생한다.

따라서 클라우드를 통해 일일이 정보를 처리하기 보다 단말과 가까이 위치한 게이트웨이 역할을 하는 단말에서 직접 정보를 처리하는 수요가 발생했다. 이렇게 컴퓨팅 및 처리를 사용자나 사물과 가까운 곳에서 진행하거나, 또는 네트워크의 ‘가장자리’에 더 가깝게 배치하는 컴퓨팅을 엣지 컴퓨팅이라고 할 수 있다. 따라서 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 서로 반대되는 개념 이라기 보다 보완하는 개념이라고 할 수 있다. Edge 컴퓨팅은 최대한 정보 처리 및 컨텐트 수집 및 전달이 정보 의 소스와 가장 가깝고 밀접한 곳에서 처리되는 컴퓨팅 토폴로지(Computing Topology)다.

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