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"인공지능+사물인터넷" AIoT가 기업 현장을 바꾼다

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사물인터넷(IoT)은 지난 10년간 기업 분야 전반으로 꾸준히 확산했다. IoT 기기와 그 데이터 기능을 이용해 기업 운영을 최적화하면서 비즈니스와 소비자 기술의 신시대가 열렸다. 그리고 이제 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 발전하면서 ‘인공지능 사물인터넷(Artificial Intelligence of Things, AIoT)’을 이용해 IoT 기기의 새로운 가능성을 실현하는 또 다른 물결이 등장했다.
ITWorld

ⓒ Getty Images Bank

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AIoT를 활용하면 기업이 새로운 경쟁 우위를 얻을 수 있다. IoT는 데이터를 수집하고 AI는 이를 분석해 지능적 행동을 시뮬레이션하고, 사람의 개입을 최소화한 상태에서 의사 결정 과정을 지원한다.

IoT에 AI가 필요한 이유

IoT는 기기가 서로 통신하고 인사이트에 따라 행동하도록 한다. 따라서 이들 기기는 이들이 제공하는 데이터만큼만 유용할 뿐이다. 의사 결정에 제대로 활용하려면 더 많은 데이터를 수집해 저장하고 가공, 분석해야 한다. 그러나 이렇게 하기가 쉽지 않다. 실제로 IoT 도입이 늘어나자 데이터를 효율적으로 가공해 실질적으로 의사 결정에 반영할 인사이트를 도출하는 데 어려움이 생겼다.

이는 2가지 원인, 즉 클라우드와 데이터 전송 때문이다. 클라우드는 IoT로부터 나오는 온갖 데이터를 처리할 수 있도록 IoT 규모에 비례해 확장해야 하지만 이 과정이 수월하지 않다. 또한, 데이터를 IoT 기기로부터 클라우드로 전송하는 작업은 대역폭의 제한이 있다. 통신 네트워크의 규모와 정교함에 관계없이 IoT 기기가 수집하는 데이터 분량만으로도 지연과 정체가 발생한다. 몇몇 IoT 응용 분야, 예를 들어 자율 주행차 등은 신속한 실시간 의사 결정이 필요하다. 효과적이고 안전한 주행을 위해 마치 인간처럼 순간적으로 데이터를 처리하고 결정해야 한다. 지연, 불안정한 연결, 낮은 대역폭의 제한이 있어서는 안 된다.

자율 자동차가 신속한 의사 결정에 의존하는 유일한 IoT 응용 분야는 아니다. 제조는 이미 IoT 기기를 융합했고, 지연이나 지체는 공정에 영향을 주거나 비상시 큰 문제를 야기할 수 있다.

보안의 경우 생체 측정(Biometrics)이 특정 영역으로의 액세스를 제한하거나 허용하는 데 빈번히 사용된다. 신속하게 데이터를 처리하지 못하면, 비상시의 위험은 말할 것도 없고 속도와 성능에 영향을 주는 지연이 발생한다. 이들 응용 분야는 극히 낮은 지연과 높은 보안을 요구하므로, 데이터 처리 작업을 엣지에서 수행해야 한다. 데이터를 클라우드로 송수신하는 것 역시 필수적이다.

AIoT의 혜택

IoT 기기는 매일 10억 기가바이트의 데이터를 생성한다. 2025년까지 IoT에 연결된 기기는 세계적으로 420억 대에 이를 것이다. 네트워크가 커지면 데이터도 커진다.

이처럼 수요와 기대가 변화함에 따라 이제는 기존 IoT만으로 충분치 않다. 데이터가 늘어나면 기회보다는 어려운 문제가 발생한다. 이런 문제는 온갖 데이터의 가능성과 인사이트를 제한한다. 그러나 AI를 접목한 지능형 기기는 이런 문제를 해결할 수 있고 기업이 내부 데이터의 진정한 잠재력을 발견해 활용할 수 있도록 돕는다.

예를 들어 AI에 의해 IoT 네트워크와 기기는 과거의 결정을 학습해 미래의 활동을 예측할 수 있다. 성능과 의사 결정 기능을 계속해서 개선하는 것도 가능하다. AI는 기본적으로 기기가 ‘스스로 생각하도록’ 만든다. 데이터 전송에서 발생하는 지연과 정체 없이 데이터를 해석하고 실시간 결정을 내릴 수 있다. 결국 AIoT는 기업에 광범위한 혜택을 제공하고 지능형 자동화로의 강력한 해법을 제시한다. 다음은 주요 사례다.
  • 정지 시간 방지 : 몇몇 산업, 예를 들어 근해 오일/가스 산업은 장비의 다운타임 이슈에 매우 민감하다. 예기치 않은 장비 고장과 다운타임은 상당한 비용 낭비로 이어진다. 이때 AIoT를 활용하면 장비 고장을 사전에 예측하고 심각한 문제가 발생하기 전에 유지보수 일정을 정할 수 있다.
  • 업무 효율의 향상 : AI는 IoT로 들어오는 대량의 데이터를 가공하고, 인간이 할 수 있는 것보다 훨씬 효율적으로 그 패턴을 찾아낸다. AI와 ML은 성과 개선에 필요한 운영 조건과 변화를 예측하면서 이 기능을 보강할 수 있다.
  • 새롭고 개선된 제품과 서비스의 지원 : 자연어 처리는 계속 발전하고 있고 기계와 인간이 한층 효과적으로 소통할 수 있게 됐다. AIoT는 한층 발전된 데이터 처리와 애널리틱스를 가능하게 해 새로운 또는 기존의 제품과 서비스를 개선한다.
  • 위험 관리의 개선 : 위험 관리는 급속히 변하는 시장 환경에 대응하는 데 필수적이다. AI와 IoT를 접목하면 데이터를 이용해 위험을 예측할 수 있고, 이상적으로 대응할 수 있다. 결과적으로 직원 안전이 개선되고 사이버 위협이 완화되고 경제적 손실이 최소화된다.

주요 산업의 AIoT 활용 사례

AIoT는 예를 들어 제조, 자동차, 소매 등 여러 산업을 이미 바꿔 놓고 있다. AIoT의 보편적 응용 분야는 다음과 같다.

제조 : 제조업체는 장비 모니터링에 IoT를 이용한다. 한 걸음 더 나아가 AIoT는 IoT 기기의 데이터 인사이트와 AI를 결합해 예측 애널리틱스를 제공한다. 제조업체는 AIoT에 의해 창고 재고, 유지보수, 생산에서 선제적으로 대처할 수 있다. 또한, 제조업에서 로봇 공학은 운영을 크게 개선할 수 있다. 로봇은 데이터 전송과 AI를 위해 매립된 센서에 의해 작동한다. 따라서 이들은 데이터로부터 지속해서 학습할 수 있고 제조 공정의 시간과 비용을 줄일 수 있다.

판매와 마케팅 : 소매 애널리틱스는 카메라와 센서로부터 데이터 포인트를 수집해 물리적 매장에서 고객 이동을 추적하고 행동을 예측한다. 예를 들어 계산대 줄에 도달하기까지 걸리는 시간 등이다. 이런 예측은 인력 투입 수준을 결정하거나 계산원을 더 생산적으로 만들어 전반적인 고객 만족을 개선하는 데 활용할 수 있다. 대형 소매업체는 고객 인사이트를 통해 판매를 증가시키는 데 AIoT 솔루션을 이용할 수 있다. 모바일 기반의 이용자 행동 및 근접성 감지 등의 데이터는 고객이 쇼핑하는 동안 맞춤화된 마케팅을 펼치기 위한 귀중한 인사이트를 제공하고 매장 내 고객 회전율을 높인다.

자동차 : AIoT는 예를 들어 정비, 리콜 등 자동차 산업에서 다양하게 응용할 수 있다. AIoT는 고장이 나거나 결함이 있는 부품을 예측할 수 있고, 리콜, 보증, 안전 기관으로부터 데이터를 취합해 어떤 부품을 교체해야 할지 파악한 후 고객에게 서비스 점검을 알릴 수 있다. 차량은 안정성이 높아지고 제조사는 고객 신뢰와 충성을 얻을 수 있다.

AIoT의 가장 유명하고 가장 짜릿한 응용 분야가 자율 주행차다. IoT를 지원하는 AI와 함께 자율 주행차는 수많은 상황에서 운전자와 보행자의 행동을 예측할 수 있어 주행을 더 안전하고 더 효율적으로 만든다.

의료 : 의료의 보편적인 목표 중 하나는 사회 전반으로 서비스를 확대하는 것이다. 그러나 의료 시스템의 규모와 정교함에 관계없이 의사의 행정적 업무는 늘어나고 있고, 환자와 보내는 시간은 줄고 있다. 행정적 부담을 감수하며 양질의 의료를 전개하는 데 따른 어려움은 상당하다. 현재 의료 시설은 엄청난 양의 데이터를 생산하고, 수많은 환자 정보를 기록한다. 예를 들어 이미징, 테스트 결과 등이다. 이 정보는 귀중하고 양질의 환자 케어 서비스를 제공하는 데 필수적이다. 단 의료 시설이 이에 신속히 접근해 진단하고 치료 여부를 결정할 수 있어야 한다.

AI와 결합한 IoT는 이런 문제를 해결하는 데 큰 도움이 된다. 예를 들어 진단 정확성 개선, 원격 의료 및 원격 환자 케어 지원, 의료 시설 내 환자의 건강을 추적하는 행정 부담 완화 등이다. 아마도 가장 중요한 혜택은 AIoT가 환자 정보를 처리하면서 인간보다 더 신속하게 긴급 환자를 식별할 수 있다는 점이다. 이를 통해 급한 환자에 필요한 서비스를 신속하게 제공할 수 있다.

AIoT로 미래를 대비하라

AI와 IoT는 여러 가지 면에서 완벽한 결합이다. AI는 지능적 의사 결정을 통해 IoT를 강화하고 IoT는 데이터 교환을 통해 AI 기능을 개선한다. 이 둘을 결합하면 수많은 산업에 걸쳐 기업을 혁신하고 새로운 경험의 제공할 수 있다. 완전히 새로운 시장 기회의 등장을 기대할 수 있다.
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Xavier Dupont editor@itworld.co.kr
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