코로나19가 대한민국 직장인 업무 패턴을 완전 바꿨습니다.

출퇴근 시간 조정 등 유연근무제가 확대 실시되기도 하고, 교대로 재택근무를 실시하는 기업도 있습니다.

많은 기업들은 재택근무를 채택했는데요. 

코로나19로 인해 재택근무 중인 직장인 수가 10만명을 넘어섰다는 통계도 있습니다.

<이미지 출처 : 매일경제>

재택근무로 업무 공백이 우려되기도 하지만, 

선제적으로 클라우드 시스템을 개발 또는 적용해온 IT 기업들은 오히려 자율근무 생산성 강화의 기회로 삼고 있습니다. 

실제로 미국의 포브스(Fobes)의 설문조사 결과나 씨트립(Ctrip)의 재택근무 실험을 보아도 재택근무 실시 후의 생산성은 더 높아졌습니다.

100% 재택근무로 운영하는 회사에 대한 관심도 늘고 있고요.

<MS의 코로나로 인한 재택근무 생산성 분석 결과(좌), 출처 : ZDNet Korea, 뱅크샐러드의 재택근무 능률 향상(우), 출처 : 뱅크샐러드 블로그>

어떻게 생산성을 높였을까요? 

여러 요인이 있겠지만, 가장 중요한 것은 재택근무에 적합한 인프라를 잘 구축해두는 것이 기본입니다. 

클라우드 환경이 잘 구축되어 있다면 회사에서 일하는 것과 다름없이 집에서도 업무처리가 가능하기 때문입니다. 

클라우드 기반으로 화상회의나 원격제어를 실시하고, 

업무와 관련한 데이터를 개인 PC에 저장하지 않고 중앙 서버에서 관리할 수 있어 외부 해킹으로부터도 안전합니다. 

실제로 클라우드 환경 구축에 대한 문의가 기존 대비 2배 이상 증가했다는 기사도 확인할 수 있었습니다. 

클라우드라고 다 같은 클라우드가 아니죠! 클라우드 환경도 다양한 형태로 변화하고 있습니다.

공개망에서 누구나 접근 가능한 퍼블릭 클라우드, 하나의 조직에서만 사용 가능한 공개되지 않은 프라이빗 클라우드, 

퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드, 온프레미스를 혼합하여 사용하는 하이브리드 클라우드, 

하나 이상의 퍼블릭 클라우드를 사용하는 멀티 클라우드 등의 형태입니다. 

특히 하이브리드 클라우드에 대한 관심이 높습니다.

하이브리드 클라우드를 사용하면 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드/온프레미스의 장점을 결합하여 

비즈니스에 최적화된 인프라를 구성할 수 있기 때문입니다.

이렇게 최근들어 급증하고 있는 다양하고 복잡한 IT 인프라와 서비스를 효율적으로 운영하기 위해서는 

통합적으로 관제할 수 있는 단일 관리 솔루션이 필요합니다.

설치 편의성과 확장성을 고려해 클라우드 네이티브 아키텍처로 설계된 클라우드 모아(Cloud MOA)는 

하이브리드 클라우드 환경의 대규모 IT 인프라와 서비스를 인공지능을 활용해 통합적으로 관제할 수 있는 솔루션입니다. 

이렇게 코로나19 사태로 인해 업무 환경의 디지털 트랜스포메이션이 가속화되어 

클라우드와 클라우드 모니터링에 대한 수요가 급증하고 있는 시장에서 엑셈의 기술력은 더욱 빛을 발할 것으로 기대됩니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

각종 사업분야에 영향을 미친, 주식시장이 큰 타격을 받은, 중국의 설 연휴가 엉망이 된 코로나 바이러스. 

세계 41개국에서 발병했고, 확진자 81,068명, 사망자 2,758명의 무시무시한 수치를 보여주고 있습니다. (2월 26일 오후 4시 기준)

이 어마어마한 코로나19를 미리 예측하고 경고한 회사가 있는데요. 캐나다의 인공지능 스타트업 BlueDot(블루닷)입니다. 

WHO에서 발표하기 17일 전인 12월 31일, 보고서를 통해 우한 지역의 바이러스를 경고했습니다. 

인공지능(AI)의 힘을 제대로 보여주었죠.

<출처 : Shutterstock>

블루닷의 의미있는 예측

블루닷은 어떻게 빠르고 의미있는 예측을 할 수 있었을까요?

블루닷이 자연어 처리기술(NLP)과 머신러닝으로 분석하는 데이터는 

인터넷 데이터 뿐만 아니라 매일 65개국에서 생산하는 10만 개의 공식 자료까지 포함합니다. 

여기에 WHO와 신흥 질병 모니터링 프로그램 등의 데이터, 모기와 진드기 분포, 가축 개체 수와 

동식물 전염병 네트워크 모니터링, 각 지역의 기후와 온도 데이터도 수집합니다. 

또한 항공사로부터 매년 40억 개의 티켓 판매 및 항공 경로 등에 대한 데이터를 수집합니다. 

그리고 블루닷에는 데이터분석가, 프로그래머 뿐 아니라 의학 전문가들이 함께 근무합니다.

인공지능이 빅데이터 분석을 완료하면 내부 분야별 의학·역학 전문가들이

이 분석이 의학적으로 타당한지, 잘못 추론한 점은 없는지 검수합니다. 

특히 이 과정에서 당국의 역학조사 결과를 반영해 보고서의 공개 여부를 결정한다고 합니다.

이렇게 블루닷은 빅데이터 분석의 오류를 피하기 위해 인터넷 데이터 뿐만 아니라

당국의 실시간 데이터와 항공 운항 데이터, 역학분석까지 반영했습니다.

새로운 바이러스는 빨리 식별해서 백신을 만드는 것이 가장 중요합니다. 

그리고 사람들에게 최대한 빨리 경고하면 확산을 저지하는데 도움이 됩니다.

블루닷의 조기 경고(알람)이 중요한 이유죠. 

한국 코로나 사태 3월 20일 정점, 최대 1만명 감염?

2월 26일 JP모건의 보험팀이 내놓은 전망입니다.

한국의 코로나19 사태는 3월 20일이 정점이고, 최대 감염자 수는 1만명에 달할 것이라고 밝혔습니다.

대구 시민 240만명중 3%가 바이러스에 노출됐고, 중국과 비슷한 양상으로 2차 감염이 일어난다고 가정한 결과라고 합니다.

<국내 '코로나바이러스감염증-19' 확진자 현황, 2월 26일 16시 기준 (출처 : 중앙재난안전대책본부)>

위 그래프는 매일 2회씩 발표하는 국내 확진자 수 그래프입니다.

위 데이터를 토대로 추세선을 그려보면 4월 19일 즈음에는 1만명이 확진될 것으로 예상할 수 있겠습니다.

<국내 확진자 현황을 바탕으로 그려본 추세선>

하루에 수백명씩 확진자가 나오는 국내 상황에서, 

JP 모건에서 자체적으로 만든 모델로 예측한 결과가 맞는다면 어떻게 만든 모델일지 살펴볼 필요가 있겠네요.

하루빨리 이 사태가 진정되길 바랍니다.

조기 경고의 중요성

이렇게 블루닷의 사례 외에도 많은 곳에서 질병에 대한 조기 예측을 하고 있습니다.

AI의 조기 경고에 대해 우리는 더 관심을 가져야 합니다. 

실제로 외환위기, 지진과 같은 자연재해, 질병, 도로정체 등 산업 분야를 막론하고 AI 기반 조기경보시스템을 활용하고 있습니다.

인공지능이 장애를 미리 예측하고 이상 징후를 알려줌으로써 빠른 대응이 가능해지고 있죠.

<Anomaly Detection>

IT 인프라에도 문제가 생기기 전 장애 상황을 예측해 선제적으로 대응할 수 있도록 하는 솔루션이 있습니다. 

바로 엑셈의 XAIOps(싸이옵스) 인데요. 

기업의 인프라와 애플리케이션 데이터를 실시간으로 수집하여 부하 특성과 패턴을 학습하고, 장애상황을 예측합니다. 

또한 AI를 활용해서 실시간 모니터링 대상 데이터의 성격과 분석 목적에 맞는 학습 모델을 선택 적용하고 있습니다. 

미래 상황을 미리 예측하게 되면 IT 인프라 관리·운영의 부담도 줄어들고, 시간과 비용이 감소하는 효과까지 톡톡히 누릴 수 있겠죠? 

물론 인공지능만을 맹신해서는 안될 일이지만,

우리 인간과 기계가 서로 협업하는 증강지능(Augmented Intelligence)으로써 인공지능의 폭넓은 활용을 기대해볼만 하겠습니다. 

출처 및 참고자료

T Times, 구글처럼 하지 않아 코로나 바이러스 예측한 AI 스타트업

중앙일보, JP모건 "한국 코로나사태 3월 20일 정점, 최대 1만명 감염"

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

매년 초, 미국 라스베이거스에서 열리는 CES(Consumer Electronics Show, 소비자 가전 전시회) 행사는

세계 최대 IT 전시회로, 가장 빠르게 한 해의 혁신 기술들을 살펴볼 수 있는 자리입니다.

올 해 CES 2020도 뜨거운 열기 속에 종료되었는데요. 유난히 주목을 받은 분야가 있어서 이번 시간에 다뤄보려고 합니다.

모빌리티

자동차 분야

▶ 현대자동차 

현대자동차는 우버와 손을 잡고 미래 스마트 모빌리티 비전을 공개했습니다. 

UAM(Urban Air Mobility : 도심 항공 모빌리티) - PBV(Purpose Built Vehicle : 목적 기반 모빌리티) – Hub(모빌리티 환승 거점)을 축으로 하는 비전인데요. 

고객에게 끊김없는 이동의 자유로움과 차별화된 경험을 제공하는 것이 핵심입니다.

자동차 이외 산업

▶ 삼성전자

<삼성전자 디지털 콕핏 2020, 출처 : M Auto Daily>

삼성전자는 5G 기반 ‘디지털 콕핏 2020’을 선보였습니다. 

디지털 콕핏은 CES 2018에서 처음 공개해 매년 진화하는 기술을 보여주고 있는데요.

운전 환경의 변화로 인해 차량이 새로운 생활공간으로 변모함에 따라 5G를 기반으로 차량 내부와 주변을 연결해

보다 더 안전하고 편리한 생활을 경험할 수 있게 하는 기술 솔루션입니다.

또한 세계 최초로 5G 기술을 적용한 TCU(Transmission Control Unit, 차량용 통신 장비)를 BMW에 공급, 

2021년에 양산되는 BMW의 전기차 ‘iNEXT’에 탑재될 예정이라고 밝혔습니다.

소유에서 공유로, 이제는 MaaS 시대!

PaaS, SaaS, IaaS 말고... MaaS를 아시나요?

2010년 서비스를 시작한 우버가 10년 만에 기업 가치 137조 원으로 성장하면서

디디추싱, 그랩 등 차량 공유 서비스가 전 세계적으로 확산되고 있습니다.

이제는 차량 공유에서 한발 더 나아간 MaaS가 주목을 받고 있는데요.

MaaS(Mobility as a Service, 마스)는 '서비스로서의 이동'이라는 의미로

택시, 기차, 버스, 지하철, 카셰어링, 자전거, 킥보드 등등! 모든 교통 수단을 하나의 서비스로 제공합니다.

개인이 '소유'한 단일 교통 수단을 이용하는 것보다 훨씬 더 빠르고 저렴하게 목적지까지 효율적으로 '이동'할 수 있도록요.

지금도 공유 서비스, 대중교통 환승 및 경로 안내 등이 부분적으로 구현되어 있고, 

네이버 지도나 구글 지도처럼 도보를 포함해 대중교통으로 갈 수 있는 최적 경로 탐색 등이 가능하지만

MaaS는 어플 하나면 모든 교통 수단을 통합적으로 고려한 최적 경로, 비용 정보, 호출 및 결제 등 이동 관련 전 과정을 이용할 수 있어요.

MaaS는 자동차를 소유의 개념으로 보지 않고 서비스로 봅니다.

자동차를 대중교통처럼 이용할 수 있다면 자동차 구매와 유지 보수를 위한 큰 비용을 지출할 필요가 없죠.

더불어 MaaS가 확산되어 도시 내 자동차 수가 줄어들면 부족한 주차 공간, 환경 오염, 교통 체증 등의 문제를 해결할 수 있을 거에요.

<MaaS 프레임워크, 출처 : LVM Ministry of Transport and Communications>

MaaS 사례 살펴보기

<UBiGO 화면, 출처 : App Store>

MaaS는 2013년 UbiGo라는 스타트업이 스웨덴에서 시행한 시범 사업을 계기로 개념화 되었는데요.

UbiGo는 앱을 통해 대중교통, 셰어링카, 렌터카, 공유 자전거, 택시 등 5대 교통 수단에 대한

이용 정보와 예약 및 결제 서비스를 제공합니다. 

환경 친화적 교통 수단을 선택할 경우 보너스도 제공하고 있어요.

<Whim 화면, 출처 : Whim 공식 홈페이지>

핀란드의 ‘Whim’앱은 헬싱키 내의 버스, 트램, 택시, 렌터카, 오토바이, 공공 자전거까지

모든 교통 수단을 조합해 최적의 경로를 안내합니다.

이용자 선호도를 학습해 이용자 맞춤형 이동 수단을 추천해주기도 하고요.

핀란드에는 자동차 제조사가 없는데, 발달된 통신 기술을 기반으로 서비스를 시작했다는 점이 눈길을 끄네요!

<Qixxit 화면, 출처 : Qixxit 공식 홈페이지>

Qixxit은 독일의 철도 회사 도이치반이 기차와 항공사, 버스, 택시,

차량 및 자전거 공유, 렌터카 등과 연계하여 통합 서비스를 개발한 사례입니다.

이동 수단 뿐만 아니라 도서관, 쇼핑, 식당 등에 대해서도 예약 결제 서비스를 제공합니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

모든 것을 알고 있다고 할 정도로 모든 것을 알고 있는 구글. 

일명 ‘구글신’이라 불리는 만큼 축적된 빅데이터가 어마어마하겠죠? 

구글은 빅데이터를 활용해서 무엇을 하려고 하는지,

그렇다면 우리나라는 데이터 활용을 어떻게 할 것인지 대해서 이야기하려고 합니다.

프로젝트 '나이팅게일'

구글이 환자나 의사에게 알리지 않고 수백만명에 달하는 미국인의 세부적인 건강정보를 수집했다고 합니다. 

미국 21개 주에 걸쳐 미국인들의 건강 정보를 모으는 ‘나이팅게일 프로젝트’를 비밀리에 진행해왔다고 하는데요. 

구글은 미국 내에서 두 번째로 큰 헬스케어 시스템인 ‘어센션(Ascension)’과 이 정보들을 공유했다고 하며, 

최소 150명 정도의 구글 직원이 해당 정보에 접근할 수 있다고 합니다. 

<’나이팅게일 프로젝트’의 데이터 활용 방법, 출처 : WSJ>

위 그림에 따르면, 구글이 수집한 데이터는 환자 이름과 생년월일, 주소, 가족력, 알레르기, 예방접종, 

의료진 진단 결과, 입원 기록 등이라고 하는데요.

이런 정보들을 ‘어센션’이 구글 클라우드 서버에 업로드하고, 

이를 기반으로 구글 시스템에서는 아래 4가지의 결정에 대한 결과를 도출한다고 합니다.

1) 치료계획, 검사 제안, 비정상적인 변이 표시

2) 의사를 교체하거나 추가

3) 약물 추가 투입

4) ‘어센션’이 치료비를 더 많이 청구하거나 다른 절차 제시

구글은 작년부터 위 나이팅게일 프로젝트를 시작, 

환자에게 최적화된 인공지능(AI) 기반 건강관리 소프트웨어를 구축하기 위해 수집한 정보를 활용하려는 것으로 알려졌습니다. 

최종 목표는 옴니버스 검색 도구를 만들어 서로 다른 환자 데이터를 집계하고, 한 곳에서 모두 호스팅하는 것이라고 하네요.

개인정보에 대한 이슈는 없을까요? 

구글의 건강 정보 수집 방식이 사생활 침해 문제로 여겨질 수 있지만, 불법은 아니라고 합니다. 

1996년 제정된 미국의 ‘Health Insurance Portability and Accountability Act(HIPPA법)’에 따르면 

피보험대상(환자)의 건강 관리에 도움을 주기만 하면 병원은 환자에게 고지하지 않고 

제3의 헬스케어 업체에 건강기록을 넘길 수 있습니다. 

하지만 의료진과 환자에게도 별도로 고지되지 않아, 불법적 행위는 아니더라도 프라이버시 논란이 다시 불거지고 있습니다.

프로젝트 '캐시(cache)'

구글이 헬스케어 뿐만 아니라 금융업에도 진출할 예정입니다. 

씨티그룹 및 스탠퍼드연방신용조합과 손잡고 내년에 구글뱅킹을 선보인다고 밝혔습니다. 

페이스북, 애플, 아마존에 이어서 구글까지 인터넷 공룡들은 다 페이 시스템을 가지게 되는 건가요?

이전 IT 기업들이 금융업에 진출하는 모습들과 조금 다른 점은, 

새로 만들어지는 계좌는 구글 브랜드가 아닌 은행 브랜드로 출시된다는 점입니다. 

그래서 씨티그룹 입장에서는 구글과 함께하며 IT 친화적이면서도 젊은 고객들을 확보할 수 있게 될 듯 합니다.

‘캐시’ 프로젝트는 구글페이의 확장으로 계획되었다고 하는데요. 

이미 개인의 연락처, 주소 뿐만 아니라 이동 정보까지 파악하고 있는 구글이 

앞으로 월급, 소비 패턴 등 재무 정보까지 얻게 될 텐데, 엄청난 파급력이 예상됩니다. 

개인정보에 대해 우려하는 목소리에 대해 구글은 

“예금 서비스를 통해 확보한 고객 데이터를 외부에 유출하는 일은 없을 것”이라고 밝혔습니다.

구글이 가지고 있는 어마어마한 빅데이터를 기반으로 출시되는 헬스케어 서비스와 금융 서비스라면, 왠지 써보고 싶지 않나요? 

구글이 정말 ‘구글 유니버스’를 만들지, 귀추가 주목됩니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

어느덧 2019년도 2달 정도 남았는데요, 이제 2020년을 준비해야 할 것 같습니다.

다가올 2020년은 어떤 기술이 트렌드가 될까요?

지난 10월 21일 가트너에서 발표한, 따끈따끈한 2020년 10대 전략 기술을 함께 살펴보겠습니다.

※ 가트너 보고서를 번역 및 요약하여 작성한 글입니다.

<Top 10 Strategic Technology Trends for 2020, 출처 : Gartner>

위 그림이 가트너에서 발표한 2020년 10대 전략 기술 트렌드인데요, 가장 눈에 띄는 점은 기술 주제가 바뀌었습니다. 

2017년부터 2019년까지 Intelligent(지능화), Digital(디지털화), Mesh(융합화)라는 3가지 테마로 세부 기술을 설명했다면, 

2020년에는 People-centric(사람 중심), Smart spaces(스마트 공간)으로 새롭게 분류했습니다. 

(사실 Smart spaces는 2019년 기술 키워드 중 하나였습니다.^^)

이렇게 가트너가 발표한 2020년의 트렌드는 '사람 중심의 스마트 공간'이라는 아이디어를 중심으로 구성됩니다.

기술이 사람과 거주 공간에 어떤 영향을 미치는지 고려한 것이죠. 

<Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020, 출처 : Gartner 유튜브>

[People-centric]

1. Hyperautomation (초 자동화)

초 자동화는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 포함한 고급 기술을 적용해 자동화 프로세스를 늘리고 사람을 증강(augment)시킵니다. 

가트너가 말하는 초 자동화는 다양한 툴 뿐만 아니라 자동화의 모든 단계를 포함하는 개념인데요.

탐색, 분석, 설계, 자동화, 측정, 모니터링 및 재평가 등에서 정교함을 포함합니다.

또한 초 자동화는 디지털 트윈을 생성해 기능, 프로세스, 주요 성능 지표가 어떻게 상호 작용하여 조직에서 가치를 창출하는지 

시각화 하도록 도와주는 역할을 한다고 합니다.

한 가지 툴로는 사람을 대체할 수 없기 때문에, 

초 자동화에서는 RPA나 iBMS, 인공지능 등의 다양한 기술을 조합하는 것이 필요하다고 하는데요.

이렇게 오늘날의 초 자동화는 점점 더 인공지능 주도(AI-driven) 의사결정을 늘리는 것을 목표로 하고 있습니다.

2. Multiexperience (다중 경험)

다중 경험은 사람이 기술을 이해해야 했던 상황에서 기술이 사람을 이해하는 모델로 대체될 것이라 말했습니다.

의도를 파악해야 하는 역할은 사람에서 컴퓨터로 넘어갈 것이라고요.

이런 환경에서, 컴퓨터에 대한 전통적인 아이디어는 웨어러블과 같은 

멀티 터치 포인트 인터페이스를 포함하는 것으로 발전하고 있는데요.

예를 들면, 도미노 피자는 자율 주행, 피자 추적기, 스마트 스피커 등으로 앱 기반 주문 이상의 경험을 만들었습니다.

현재의 다중 경험에서는 대화형 플랫폼이 사람들이 디지털 세상과 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있고,

증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실 등의 몰입형 경험에 초점을 맞추어 사람들이 디지털 세상을 인식하는 방식을 바꾸고 있습니다.

3. Democratization (민주화)

기술의 민주화(Democratization of technology)는 기술이나 비즈니스에 대한 전문적 지식이 없어도

사람이 쉽게, 비용 없이 전문 지식을 제공 받는 것을 의미합니다.

가트너는 애플리케이션 개발, 데이터 분석, 디자인, 지식의 4가지 주요 영역에서 민주화가 가속화 될 것으로 예상하고 있으며,

이를 '시민 액세스(citizen access)' 라고 지칭했습니다.

시민 액세스는 시민 데이터 사이언티스트, 시민 프로그래머 등의 부상으로 이루어지고 있는데요.

예를 들면, 민주화를 통해 개발자는 데이터 사이언티스트 없이 데이터 모델을 생성할 수 있게 되고,

AI 기반 개발을 통해 코드를 생성하고 테스트를 자동화 합니다.

4. Human Augmentation (인간 증강)

인간 증강은 사람의 인지 및 신체 경험을 향상시키기 위해 기술을 사용하는 것입니다.

물리적 증강(Physical augmentation)은 사람의 몸에 기술을 주입하거나 호스팅함으로써 사람을 향상시키는 것인데요.

예를 들면, 제조업에서 작업자 안전을 개선하기 위해 웨어러블 기기를 사용하는 것이 있습니다.

인지적 증강(Cognitive augmentation)은 사람의 생각과 의사결정을 향상시키는 것입니다.

그 예로는 학습이나 새로운 경험을 향상시키기 위해 정보나 프로그램을 활용하는 것이 있죠.

5. Transparency and Traceability (투명성과 추적성)

가트너에서 "기술의 진화는 신뢰 위기(trust crisis)를 만들고 있습니다."라고 말했는데요.

소비자가 데이터 수집 및 사용 방법을 보다 잘 알게 되면서, 기업과 조직들은 데이터 저장과 수집에 대한 책임이 커지고 있습니다.

또한 머신러닝과 딥러닝 등 인공지능(AI)은 점점 더 사람을 대신해서 의사결정 하면서 '신뢰 위기'를 증가시킨다고 합니다.

이러한 추세에서 윤리, 청렴성, 개방성, 책임성, 역량, 일관성의 6가지 주요 신뢰 요소에 초점을 맞춰야 한다고 하네요.

[Smart spaces]

6. Empowered Edge (자율권을 가진 엣지)

자율권을 가진 엣지(Empowerd Edge)는 2019년에도 등장했던 키워드인데요.

엣지컴퓨팅(Edge computing)은 정보 처리, 콘텐츠 수집 및 전달이 정보 소스에 더 가깝게 배치되는 토폴로지이며,

트래픽을 로컬로 분산시켜 대기시간을 줄여줍니다.

가트너에서는 엣지에서의 더 큰 자율성을 강조하며,

2023년까지 기존 IT 역할보다 엣지에 20배 이상 많은 스마트 장치가 있을 것이라 전망했습니다.

7. Distributed Cloud (분산형 클라우드)

분산형 클라우드(Distributed Cloud)는 퍼블릭 클라우드 서비스를 다양한 장소에 배치할 수 있는 것입니다.

이를 통해 대기 시간 문제나 데이터 주권 등의 문제를 해결할 수 있고, 

프라이빗 클라우드의 장점과 퍼블릭 클라우드의 장점을 모두 제공하죠.

8. Autonomous Things (자율 사물)

자율 사물(Autonomous Things) 역시 2019년에도 등장했던 키워드죠.

자율 사물은 일반적으로 사람이 수행하던 기능들을 인공지능(AI)을 활용하는 디바이스로

드론, 로봇, 선박 등을 포함한 자율기능적인 것들을 말합니다.

기술력이 향상되고 사회적으로 수용됨에 따라 점점 더 많은 자율 사물이 통제되지 않고 배치될 것이라 예상하는데요.

사람의 두뇌를 대체할 수 없을 뿐만 아니라, 범위가 좁고 잘 정의된 목적 하에서만 효과적으로 작동할 것입니다.

9. Practical Blockchain (실용적인 블록체인)

블록체인을 통해 자산의 출처를 추적하여 위조 사기의 가능성이 줄어들고, 

신원 관리 분야에서도 안전한 상호 작용이 가능해집니다.

이렇게 완전한 블록 체인 모델에는 공유 및 분산 원장, 변하지 않고 추적이 가능한 원장, 암호화, 토큰화, 

분산되고 퍼블릭한 매커니즘의 5가지 요소가 있습니다.

다양한 기술적 문제로 인해 현재까지는 미숙한 상태의 블록체인이지만, 2023년까지 블록체인이 완전 확장될 것이라며 강조했는데요.

특히 인공지능(AI)이나 IoT와 같은 기술이 블록체인과 통합되며 큰 잠재력을 가질 것이라 예측했습니다.

10. AI Security (인공지능 보안)

인공지능(AI)은 다양한 분야에서 사람의 의사결정을 향상시키는데 지속적으로 활용될 것입니다.

하지만, 이 또한 보안 취약점이 발생합니다.

가트너는 아래 3가지 주요 관점에 초점을 맞춰 인공지능 보안에 대한 과제를 해결하고, 

인공지능이 보안에 미치는 영향을 알고 있어야 한다고 합니다.

 1) AI 기반 시스템 보호

 2) AI를 활용한 보안 강화

 3) 악의적인 AI 활용 가능성 예

가트너가 이번에 발표한 2020년 10대 전략 기술은

2019년과 연결되는 흐름으로, 유사한 키워드가 많이 나온 것 같다는 생각이 듭니다.

여러분도 참고하셔서, 유용하게 활용하시길 바랍니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이제는 기능성 의류를 넘어 스마트 의류 시대가 도래하고 있습니다. 

착용하기만 하면 스스로 알아서 신체 상태를 점검해주고, 

스마트폰을 가지고 나가지 않아도 옷을 통해 원격으로 스마트폰을 작동할 수 있다면? 

꿈에서나 가능할 것 같던 스마트 의류는 더 이상 '꿈의 옷'이 아닌 것 같습니다. 

IDC에 의하면 전세계 스마트 의류 시장 규모가 연 평균 76.6%로 빠르게 성장하고 있으며, 

특허청에 의하면 국내 특허도 2014년에 비해 2017년도에 7배 가까이 증가했다고 합니다.

 스마트 의류란? 

<스마트 의류, 출처 : THE WEEK>

스마트 의류는 IT 기술과 첨단 섬유/소재 기술이 결합된 ‘옷’을 말합니다. 

의복 본연의 역할인 쾌적성, 안정성, 내구성, 심미성, 관리의 편의성 등을 갖추고 있는 동시에 

감지·제어, 통신, 작용·동작, 저장, 신호 처리 기능 등의 스마트 기능까지 갖추었습니다.

또한 다양한 분야에서 적용되고 있는데요. 

특허청에 의하면 최근 10년간 '인포테인먼트' 분야가 특허 출원이 가장 많았고, 그 다음으로 '의료', '보호', '스포츠' 분야 순이었다고 합니다.

 ※ 인포테인먼트 : 정보(Information)와 오락(entertainment)의 합성어로 정보 전달과 오락성이 결합된 용어

Reference

특허청 보도자료, 4차 산업혁명으로 날개 단 스마트의류

과학기술정보통신부 공식 블로그, 기술도 패션이다! ‘스마트 의류’의 모든 것

중앙일보, 심장박동 이상 땐 삐~… 경보 울리는 운동복 나왔다

영화 ‘범블비’처럼 알아서 운전해주는 차가 곧 나올 것 같습니다! 

지난 4월 전기차로 잘 알려진 테슬라가 완전 자율주행 자동차에 대한 청사진을 공개하며 

내년이면 100만대의 자사 완전 자율주행 차량이 출하되어 로봇택시로 운행될 수 있을 것이라고 주장했습니다. 

현대모비스는 지난 7월 현대차 신형 쏘나타를 활용한 자율주행차를 공개하며 

러시아 모스크바 시내에서 로보택시 서비스를 시범적으로 운영 중입니다. 

자율주행차는 더 이상 상상속의 일이 아닌 현실화의 단계를 밟아 나가고 있는데요. 

이번 시간에는 자율주행차에 대해서 알아봅니다.

 자율주행차(Autonomous Vehicle)란? 

자율주행차(Autonomous Vehicle)란 운전자가 직접 조작하지 않아도 자동차가 주행 환경을 인식해 위험을 판단하고

주행 경로를 계획해 스스로 운전하는 자동차로 감지 시스템, 중앙 제어 장치, 액츄에이터 등으로 구성되며, 

로봇 및 컴퓨터 공학, GPS, 정밀 센서, 전자 제어 등 첨단 기술을 필요로 합니다.

4차 산업혁명과 유통이 만난 ‘리테일테크’가 유통계를 흔들고 있습니다. 

Grand View Research는 2025년 전 세계 유통산업에서의 사물인터넷(IoT) 시장 규모가 944억 달러에 달할 것으로 전망했고, 

Markets And Markets는 2022년 전 세계 유통산업에서의 인공지능(AI) 시장 규모가 50억 달러를 넘을 것으로 전망했습니다. 

유통산업이 앞으로 어떻게, 얼마나 빨리 변화할 것인지 살펴보시죠.

 리테일테크란? 

리테일테크(Retailtech)는 소매(Retail)와 기술(Tech)의 합성어인데요. 

우리가 이용하는 소매점에 ICT 기술을 접목하는 것을 의미합니다. 

여기서 말하는 소매점은 마트, 편의점, 백화점 등 전통적인 오프라인 소매점 뿐만 아니라, 

자동 판매, 방문 판매, e-commerce(PC, 모바일 등)가 모두 포함됩니다. 

아래 표는 4차 산업혁명을 대표하는 기술들인데요, 이렇게 많은 기술들이 다양한 방법으로 리테일테크에 활용되고 있습니다

<리테일테크 적용 분야 목록, 출처 : 이베스트투자증권 리서치센터>

<리테일테크의 카테고리와 스타트업들, 출처: 벤처스캐너>

 국내외 대표적 사례 살펴보기 

앞서 언급한 것처럼, 리테일테크는 개인화, 쿠폰, 결제, 데이터 분석, 검색 및 가격 비교, 

제품 추천, POS(Point of Sale), 소매점 관리, 멤버십 프로그램, SNS 연계, 물류 및 택배, SCM(Supply Chain Management), 

마케팅 및 CRM(Customer Relationship Management), 광고 등 정말 다양한 곳에 적용되는데요. 

그만큼 사례가 너무나 많기 때문에, 가장 유명한 사례들만 모았습니다.

 해외 사례

1. 아마존 고(Amazon Go)

- 아마존에서 런칭한 세계 최초 무인점포

- 스마트폰 앱과 연동시켜 소비자가 구매하고 싶은 상품을 들고 나오면 자동으로 결제가 진행되는 시스템

여러분은 핀테크 서비스를 잘 활용하고 계신가요? 

핀테크 덕분에 수수료 제로(0) 송금 서비스, 간편 결제, 자산관리, 대출 등등 다양한 서비스들이 제공되고 있습니다. 

너무 편리해서 필자도 잘 사용 중인데요. 

이렇게 나날이 핫!해지는 핀테크 분야에서 새롭게 부각되는 서비스가 있습니다.

 인슈어테크, 들어는 보셨나? 

지난 달 프롭테크처럼 인슈어테크(InsurTech) 역시 보험(Insurance)과 기술(Technology)의 합성어로, 

인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 IT 기술을 활용해 기존과 다른 보험 서비스를 제공하는 것입니다. 

인슈어테크의 도입으로 보험 상품 개발이나 고객 관리 등의 분야에서 보다 고차원적인 서비스 제공이 가능해지죠. 

쉬운 예시로는 보험사에서 제공하는 애플리케이션, 보험 비교 사이트로부터 발전된 예로는 

직접 원하는 보험을 만들거나, P2P(Peer to Peer) 형태로 보험 서비스를 제공하는 서비스까지 다양합니다.

 도대체 어떤 기술을 어떻게 적용할까? 

인슈어테크에서는 4차산업혁명의 핵심 기술들과 그 맥락을 함께 합니다. 

크게 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 블록체인 기술을 주로 적용하는데요. 

이러한 기술과 서비스가 융합되어 지금과는 다른 보험 산업의 혁신을 일으키고 있습니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영