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

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

 부동산 산업의 디지털 혁신 – 프롭테크(PropTech) 

전통적 부동산 시장에 새 바람이 불고 있습니다. 바로 프롭테크(PropTech)의 등장인데요. 지난해 손정의 회장이 프롭테크 스타트업 오픈도어에 4억 달러를 투자한 이후 이 기업 가치가 20억 달러를 상회하고 있습니다. 국내에서도 ‘직방’이 골드만삭스 등 외국계 컨소시엄으로부터 약 380억원의 투자를 받았습니다. 왜일까요? 

전문가들은 프롭테크 산업이 향후 부동산 시장을 선도하게 될 것이라고 전망합니다. 

 프롭테크의 서비스 영역 

프롭테크의 서비스 영역은 크게 4가지로 분류하며, 아래와 같습니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

요즘 RPA(Robotic Process Automation)라는 기술이 부상하고 있습니다. 혹시 알고 계시나요? 

가트너(Gartner)는 2018년 RPA 소프트웨어 관련 전 세계 지출액이 전년보다 57% 증가한 6억 8000만 달러에 이르렀다고 분석하였고, 이 같은 성장세를 이어 나갈 경우 2022년에는 RPA 소프트웨어 시장이 24억 달러를 형성할 것으로 전망했습니다. 이렇게 전 세계적으로 RPA에 대한 관심이 쏠리면서, 관련 시장도 자연스럽게 성장하고 있습니다. 국내에서도 점차 금융사와 대기업 등에서 관심을 가지는 것 같은데요. 

그래서 이번에는 로봇을 업무에 활용하는 방법 중 하나인 RPA기술에 대해서 이야기를 하려고 합니다.

 RPA란? 

<RPA, 출처: KPMG Japan>

RPA(Robotic Process Automation)는 소프트웨어(SW) 로봇을 만들어 사람이 수행해온 단순, 반복적인 업무를 자동화하는 기술입니다. IT 시스템과 사용자 업무 프로세스를 최적으로 만들어 기존 시스템을 효과적으로 사용할 수 있게 해주고, 업무를 수행하는 시간을 단축할 수 있게 되는데요. 주로 표준화되어 있고, 명확한 규칙에 기반을 둔 업무에 적용되어 사람의 행동을 모방하는 형태로 업무를 수행하게 됩니다. 

쉽게 말해서 자동화로 단순 반복되는 업무는 줄이고, 일하는 방식과 업무 프로세스를 최대로 효율화하여 최적화를 이룰 수 있게 해주는 기술이죠.

인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 다양한 기술이 발전하면서 기업 내부에서는 업무에 활용이 가능한 RPA에 대해 관심이 높아졌습니다. 사람의 노동을 디지털 노동으로 대체해 업무의 효율성을 높이고, 비용을 최소화 할 수 있기 때문입니다. 특히 국내에서는 주 52시간 근무제를 시행하면서 기업들마다 RPA의 도입을 긍정적으로 검토하고 있는데요. 아직 초기 단계이지만 대기업, 금융사를 주축으로 RPA를 도입하거나 검토하는 사례가 확대되고 있습니다. 현재는 전형적인 업무나 사람의 판단이 적게 들어가는 분야에 주로 적용되고 있지만, RPA의 역할은 계속해서 확대될 것으로 예상됩니다. 이를 위해서는 인공지능(AI) 기술 결합은 정말 필수겠죠?

각 조직 및 기업에서 요구하는 프로세스 자동화 역할에 따라 로봇은 아래 3가지 유형으로 분류됩니다. 이 로봇들은 모두 RPA로 알려졌지만, 로봇이 처리할 프로세스나 작업에 따라 선택됩니다.

1. Probots: 반복적인 규칙을 따르는 프로세스 데이터 처리

2. Knowbots: 데이터 수집 및 저장

3. Chatbots: 가상 비서 역할을 하며 실시간으로 고객 문의에 응답

 기대효과/장점 

작년 12월 IT Trends 2019에서 5G와 AR/VR에 대하여 언급하였습니다.

이번에는 이어서 5G가 가져올 세상에는 어떤 콘텐츠들이 성행할지, 실질적으로 사용자가 어떤 변화를 느낄 수 있을 것인지 살펴보겠습니다. 

정말 비싼 5G 스마트폰을 서둘러서 구매할 가치가 있을까요?

　<출처: Getty Images>

필자는 정보를 찾을 때 주로 유튜브를 많이 활용합니다. 저처럼 여러분들도 유튜브를 자주 보실 것 같은데요. 

유튜브에서 영상을 찾아 보려고 하는데, 만약 로딩이 오래 걸린다면 어떻게 하시나요? 저는 기다림을 참지 못하고 답답해서 꺼버리거나, 무한으로 새로고침(F5) 하곤 합니다. 이렇게 콘텐츠 소비가 주로 모바일/온라인에서 이루어지면서, 사용자들은 콘텐츠를 소비하기위해 기다리는 것을 참지 못한다고 하네요. (저와 같은 사용자들이 많은 것 같습니다.ㅎㅎ)

지금은 대부분 LTE(4G)를 사용하고 있는데요.기다리는 것을 참지 못하는 이용자들의 특성을 반영하여 4G는 콘텐츠 품질을 떨어뜨리더라도 즉각적으로 소비가 가능하도록 하였습니다. 그러나 5G 기술이 성숙되었을 때는 지금보다 100배 가량 빠른 전송 속도를 갖추게 됩니다. 그래서 고화질, 고품질 콘텐츠를 빠르고 안정적인 스트리밍을 통해 시청할 수 있게 되는 것이죠.

본문 외 reference

STARTUP4, 5G와 콘텐츠 산업의 변화 전망

ChosunBiz, 가상현실, 5G 콘텐츠 전쟁의 핵심으로

BLOTER, 이통3사 5G 경쟁, 어떤 콘텐츠 보여줄까

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

 AIOps란? 

AIOps <출처: Gartner, 2017>

AIOps는 AI 기술을 IT 운영(Operation)에 접목한 것으로, “IT운영을 위한 인공지능(Artificial Intelligence for IT Operations)”을 뜻합니다. (또는 Algorithmic IT Operations 라고도 합니다.)  AIOps는 빅데이터 분석과 머신러닝, 그리고 기타 AI 기술을 활용해 IT인프라의 문제를 파악하고 해결책을 제시하는 과정을 자동화 합니다. 사람이 직접 개입하는 대신 AI를 통해 실수를 줄이고, 보다 더 효율적으로 IT 인프라를 운영하는 것이죠. 날로 복잡해지는 여러 자산을 관리함에 있어서 인공지능을 통해 운영자의 시간과 노력을 줄여줄 수 있습니다. 

 AIOps의 구성요소 

<출처: DZone>

AIOps를 이루는 두 가지 핵심 요소는 빅데이터와 머신러닝인데요, IT운영 과정에서 생산되는 분산된 각종 데이터들을 분석하여 머신러닝을 통해 지속적으로 적용함으로써 IT운영의 자동화를 이루게 됩니다. 

The technologies that make up an AIOps platform <출처: bmc>

조금 더 자세히 말하면, 우선 검증된 데이터가 필수적입니다. 실제 기업 환경에 적용되어 신뢰할 수 있는 데이터가 양적으로도 질적으로도 충분해야 합니다. 그리고 수집한 데이터들을 분석한 후에 인공지능이 이 데이터들을 효과적으로 학습해야 하죠. 이 역시 꽤 긴 시간이 필요한 과정입니다. 

이렇게 구현된 인공지능은 실제 IT 서비스로 구체화되어야 비로소 완성되는 것입니다.

 AIOps의 활용 

AIOps Platform Enabling Continuous Insights Across IT Operations Management <출처: Gartner, 2018>

가트너는 위 그림과 같이 AIOps가 IT운영 전반에 걸쳐 지속적인 통찰을 가능하게 한다고 설명했습니다. 

AIOps에서 Logs, Text, Wire, Metrics, API등의 데이터 유형들을 처리하여 다음과 같이 활용할 수 있습니다.

▶ Causal Analysis (인과관계 분석)

▶ Anomaly detection (이상 탐지)

▶ Performance analysis (성과 분석)

▶ Prediction(예측)

▶ Correlation and contextualization (상관관계와 맥락화)

▶ Intelligent Remediation(지능적 개선)

 AIOps의 도입 효과 

그렇다면 AIOps 도입 후 얻을 수 있는 효과는 무엇일까요?

1. 업무의 효율성 증가 

AIOps는 일상적이고 반복적인 업무를 자동화하여 업무의 효율성을 증가시킵니다. 이 덕분에 운영자는 반복적인 업무 수행 대신 좀 더 운영을 효율화 할 수 있는 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

2. 운영 비용 감소 & 안정적이고 예측 가능한 인프라 제공

AIOps는 분석과 예측을 통해 최적화된 자원을 사용함으로써 운영 비용을 최소화할 수 있습니다. 또한 보다 더 안정적이고 예측 가능한 운영이 가능해집니다.

3. 기타 부서와의 협업 최대화

AIOps는 각 팀에게 관련 데이터를 제공합니다. 그래서 IT팀이 비즈니스 부서와 데이터 사일로 없이 원활한 의사소통이 가능해지고, 협업을 효율적으로 할 수 있게 되죠. 데이터를 기반으로 한 의사결정이 가능함으로써 기업은 새로운 트렌드에 민감하게 반응할 수 있게 됩니다. 

 ※ 데이터 사일로(silo): 데이터가 전체적으로 통합되지 않고 개별 부서나 사업 부문별로 고립적으로 활용되는 것

본문 외 reference

Gartner, Market Guide for AIOps Platforms

IDG, IT 인프라 운영의 새로운 기준

TechTarget, AIOps

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

 엣지 컴퓨팅이란? - 클라우드 컴퓨팅과의 비교 

클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅을 비교하기 전, 먼저 왜 클라우드 컴퓨팅이 등장했는지 알아봅시다. 

간단하게 말씀드리면, 먼저 온라인 상에서 오가는 데이터 양이 급증했습니다. 또한 기기도 PC에서 스마트폰, 웨어러블, 스마트홈 등으로 확장되었죠. 이렇게 IoT 기기들이 다양해지고 전송되는 데이터 양이 증가하면서, 이 수많은 데이터들을 인터넷을 통해 시간과 장소에 구애 받지 않고 공유·전송할 수 있는 방식이 발전하기 시작했습니다. 이렇게 클라우드 컴퓨팅이 등장하였습니다.

클라우드 컴퓨팅이란, “클라우드(cloud)”, 즉 인터넷을 통해 서버, 저장소, 소프트웨어, 분석 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것입니다. 네이버 N드라이브, 구글 Docs 등이 대표적인 예라고 볼 수 있죠. 하지만 이런 클라우드 컴퓨팅에도 여러 문제점이 있습니다. 서버에서 처리할 수 있는 데이터의 양을 넘어서기 시작했고, 데이터 지연 현상도 종종 발생하며, 컴퓨터의 통신 과정에서 발생하는 보안문제도 있죠. 

<출처: 삼성 뉴스룸(2017.05.17)>

클라우드 컴퓨팅의 여러 문제들을 해결할 방법 중 하나가 바로 엣지 컴퓨팅입니다. 

엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 대조되는데요. 클라우드 컴퓨팅은 데이터 처리와 연산이 중앙에 집중되어 있지만, 엣지 컴퓨팅은 IoT 기기들과 가까운 주변이나 기기 자체에서 데이터를 분산 처리합니다. 이 때 추려진 상위 작업은 클라우드로 전달되고요. 

다시 말하면, 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙(클라우드)으로 보내지 않고 엔드 포인트 근처에 배치하기 때문에, 데이터가 수집되는 끝단(엣지)에서 즉시 분석하고 현장에 적용할 수 있습니다. 이 방식을 포그(fog) 컴퓨팅이라고 부르기도 합니다.

 엣지 컴퓨팅의 장점 

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

 5G 상용화 

국내 이동통신 3사가 지난 12월 1일 5G 전파 송출을 시작했고, 2019년에 상용화 예정입니다. 기존 LTE와 비교했을 때 초저지연·초고속·초연결이 확보됨에 따라 제공될 예상 서비스들이 기대되는데요.

<출처: KT>

초저지연을 통해 자율주행차, 원격 의료 등 저지연이 매우 중요한 분야에 신뢰성 있는 서비스를 제공하게 될 것이며, 

초고속을 통해 AR·VR 등 초고용량 콘텐츠를 이동 중일때나 밀집 지역(ex.야구장) 등에서도 안정적으로 송수신이 가능할 것입니다. 

그리고 초연결을 통해 에너지 효율이 높은 IoT 서비스로 스마트시티, 스마트홈, 대규모 센서 모니터링 등 새로운 시장이 창출될 것입니다. 이렇게 5G는 4차 산업혁명시대 차세대 네트워크의 핵심 인프라로 자리매김할 것으로 보입니다.

 AR/VR 확산 　

<출처: tubefilter Insights>

다양한 산업군에서 AR·VR을 활용하고 있는데요, 5G 상용화까지 합세한다면 향후 새로운 콘텐츠 형태로 성장할 수 있을 것 같습니다. 

몇가지 예를 볼까요?

(1) 교육: 한국교육학술 정보원 ‘AR·VR로 학교 수업에 날개를 달다!’

 초등 교과 교육과정과 연계하여 프로그램을 운영 중이며, 향후 프로그램 확대 방안을 검토할 계획이라고 합니다.

(2) 부동산: 직방 ‘VR 홈투어’

 부동산 정보 플랫폼 기업 ‘직방’에서 제공하는 VR 서비스는 실제 집을 걸어 다니며 방안 곳곳을 살펴보는 듯한 효과를 냅니다. 치수 측정도 가능하며, 가구를 미리 놓아볼 수 도 있지요. 또한 직방은 ‘빅데이터랩’을 신설하여 기존에 보유하고 있는 부동산 정보를 다각적이고 체계적으로 분석해 더욱 의미 있는 정보를 제공할 것이라고 합니다.

(3) 뷰티: SEPHORA Innovaion Lab 세포라 혁신 연구소

 Virtual Artist 라고 부르는 이 기술은 사용자의 얼굴을 스캔한 뒤 각종 제품을 가상으로 사용해볼 수 있으며, 카트 담기 기능을 통해 제품을 바로 구매할 수도 있습니다.

(4) 기타: 이케아 Ikea Place

 이케아 플레이스 앱은 아이폰을 사용해서 가구 배치가 다양한 장소에서 어떻게 보여질 수 있는지 시각화해주는 앱인데요, 이케아 판매 상품을 브라우징하고 선택을 쉽게 하였습니다. 재배치도 쉽게 해볼 수 있으며 실제 제품 스케일과 98%의 정확성을 자랑한다고 하네요.

 AI 활용 증가 

(1) AI를 활용한 모바일 UI 개편: 네이버, 구글

① 네이버: AI기반 개인화 콘텐츠와 커머스 서비스 강화

<출처: ChosunBiz, 네이버 모바일 구글스타일로...>

위의 왼쪽 그림처럼 앞으로 네이버 모바일 화면에는 딱 2가지, ‘그린윈도우’와 ‘그린닷’만 뜹니다. 그린윈도우는 검색창이고요, 그린닷은 새로 도입한 인터랙티브 검색 버튼입니다(화면 하단 초록색 원). 이 그린닷은 AI 기반의 다양한 검색도구를 제공하게 될 예정인데요. 

사용자의 시간, 위치, 현재 확인 중인 정보의 종류, 언어 등을 파악해 사용자 맞춤 관심사를 연결해줄 것이라고 합니다.

② Google: 개인화 콘텐츠 서비스 강화

구글에서는 검색어를 입력하는 대신 AI가 사용자가 필요한 정보를 미리 예측해 먼저 제시하는 Query less search로 서비스 방향을 변경한다고 합니다.

간단하게 설명 드리면, Discover는 모바일 첫 화면의 검색창 아래에 개인화된 뉴스피드를 제공하는 기능 이고요, 

Activity Card는 과거의 검색한 내용을 사용자가 확인할 수 있도록 해줍니다. 

Dynamic Organization은 예를 들어 ‘퍼그’라는 견종을 검색했을 때 ‘이름’, ‘건강’ 등 

가장 일반적이고 관련성이 높다고 생각되는 하위 항목들을 표시하는 기능입니다.

　

(2) AI플랫폼 확대: 카카오

헤이 카카오~ 다들 들어본 적 있으시죠? 아마 많은 분들께서 사용하실 것 같습니다. 

카카오는 생활플랫폼으로 AI 서비스를 확대하고 있는데요, 특히 ‘자동차’와 ‘집’ 중심의 AI 플랫폼 확산 전략을 가지고 있습니다.

① 자동차

<출처: venture square, 카카오I, 기존 현대기아차 차량에 확대 적용>

지난 11월 스마트홈 플랫폼 ‘카카오홈’을 출시하고 IoT 사업에 본격적으로 진출했죠. GS건설, 포스코 건설 등과 함께 아파트에서 작동하는 ‘kakao i’를 구축 중이라고 하는데요, 카카오홈 전용 앱과 카카오톡/카카오미니 등을 통해 언제 어디서든 제어 가능하도록 할 예정이라고 합니다.

 블록체인의 디지털 마케팅 접목 

블록체인은 중앙시스템에 정보가 들어갔다가 중앙시스템에서 다시 배포되는 것이 아닌, 거래 내용이 네트워크 구성원 모두에게 공유되는 분산 데이터베이스입니다. 중간 개입자가 필요 없고, 많은 정보를 다양한 네트워크와 공유할 수 있죠. 

이러한 점들로 보아 블록체인을 도입할 수 있는 분야는 무궁무진합니다. 

이 블록체인을 요즘 디지털 마케팅에 접목해 성공한 사례들이 있는데요, 어떤 변화를 가져왔는지 보시죠.

(1) TOYOTA: 광고 캠페인 성과 21% 증대