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무선망·센서의 진화…인류의 삶 혁명적 변화 이끈다

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무선망·센서의 진화…인류의 삶 혁명적 변화 이끈다

사물인터넷 시대(1) 새롭게 주목받는 빅데이터

다양한 경로 통해 데이터 수집-가공 실생활에 활용

인간의 욕망과 어우러져 세상에 대한 궁금증 풀어내

예전에 인터넷 포털에서 근무할 때 아침에 출근하면 제일 먼저 했던 일 중 하나가 인터넷 사용자들이 전날 어떤 서비스에 얼마나 많이 방문했고 또 방문해서 웹 페이지를 얼마나 많이 봤나 하는 것을 데이터를 통해 확인하는 것이었다. 하루에도 수백만 명이 방문했던 사이트였으니 데이터의 크기로 말하면 빅데이터인 셈이다. 이처럼 빅데이터라는 용어를 쓰지는 않았지만 과거에도 사이즈가 큰 데이터들이 있어 왔는데 왜 요즘 들어 빅데이터라는 말이 부쩍 많이 통용되는 이유는 무엇일까? 그리고 빅데이터는 무엇을 말하는 것인가?

인터넷이 PC시대를 넘어 모바일 인터넷 시대를 거쳐 사물인터넷 시대로 접어들고 있다. 사물인터넷 시대가 되면서 웹사이트뿐만 아니라 각각의 사물에 인터넷 주소를 부여할 수 있게 되어 얻을 수 있는 데이터 양이 훨씬 많아지고 그 데이터들을 분석함으로써 새로운 가치를 만들어 낼 수 있게 되었다. 사물인터넷 시대가 열리게 된 배경은 스마트폰과 같은 모바일 디바이스가 많이 보급되고 무선 인터넷 망이 많이 깔리면서 필요한 곳에 각종 센서를 부착해서 무선으로 데이터를 전송하는 것이 용이해졌기 때문이다. 또한 사람의 관점에서 보면 몸에 부착할 수 있는 웨어러블 디바이스가 확산되면서 그 장비를 통해 각 개인의 행동 즉, 하루 동안 걸은 걸음 수라든가 잠을 잘 때 몸의 움직임이 어땠는지라든가 심지어는 맥박과 같은 데이터를 손쉽게 얻을 수 있게 되었다. 데이터를 손쉽게 얻을 수 있게 된 환경이 데이터를 활용해서 필요한 정보를 추출하고자 하는 요구와 맞물려 빅데이터가 주목받는 계기가 되었다고 볼 수 있다.

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독일 지멘스는 가스터빈 관리에 사물인터넷 솔루션을 접목한 후 가동시간과 효율성을 크게 증대시켰다.
과거에는 심장의 이상이 느껴진다 하더라도 그 이상 징후가 계속되지 않으면 진단이 어려워 병원에 입원해서 유선으로 된 심전도를 측정하는 장치를 24시간 달고 있으면서 심장의 이상 유무를 확인할 수 있는 데이터를 추출했다. 그런데 그 기간에도 이상 징후가 안 나타날 수도 있어 심장병 진단에 애로가 있었다. 요즈음에는 심장의 박동을 지속적으로 추적하는 센서가 부착된 옷이 출시되어 그 옷을 입으면 일상생활을 하면서도 24시간 동안 심장의 활동을 모니터링할 수 있게 되었다. 더 나아가서 시계 모양으로 만들어진 웨어러블 디바이스를 손목에 차고 다니면서 지속적으로 심장의 박동을 모니터링해서 심장의 위험 징후를 알려 주는 장비도 출시되었다. 이와 같은 일이 가능해진 것은 앞서 말한 데이터 수집 환경이 용이해진 데에 기인한다.

빅데이터는 무엇을 말하는가? 용어 자체는 크기의 의미를 내포하고 있지만 누구도 빅데이터를 크기로 정의하고 있지는 않은 것 같다. 다만 데이터의 사이즈가 커지면 작은 사이즈에서는 보이지 않았던 데이터의 패턴들이 보이게 된다. 한 사람 한 사람의 개인적 행동은 규칙을 찾기가 어려워도 각 개인의 행동을 모아보면 거기에서 규칙이 발견될 수 있다. 데이터를 모아서 인터넷 사용자들을 시간대별로 그려보면 하루, 일주일, 한 달을 주기로 일정한 패턴을 그리는 것을 볼 수 있다. 그렇다고 해서 데이터의 사이즈만 중요한 것은 아니다. 데이터의 종류도 다양하다. 모바일 기기가 보급되면서 위치와 같은 공간 정보가 중요하게 쓰이고 있고 사물인터넷이 활성화되면서 훨씬 더 다양한 데이터들이 다양한 센서들을 통해 수집되고 있다. 그 밖에도 활용 목적에 따라 데이터를 어떤 시간 간격으로 추출하는가가 중요하기도 하고 공간적으로 얼마나 촘촘하게 데이터를 수집하는가가 중요하기도 하다. 이처럼 빅데이터는 양적인 측면뿐 아니라 데이터의 다양성과 수집 주기나 한 번에 수집하는 양 등과도 관련된다.

그렇다면 빅데이터가 지향하는 바는 무엇인가? 기술적인 문제를 넘어 더욱 본질적으로 이 문제를 접근해 볼 필요가 있다. 즉, 사물인터넷을 포함한 사람들이 만든 기술과 발견한 과학적 지식의 지향점에 대한 질문에서 그 답을 찾을 수 있다. 그것은 사람들이 가진 본성인 욕망과 관련되어 있는 것 같다. 먼저, 세상에 대해서 알고 싶다는 욕망, 이를 좀 더 세련되게 표현하면 세상을 이해하고 싶다는 욕망을 지향한다. 세상을 이해하려면 우리의 오감을 활용해서 세상을 지각해야 한다. 하지만 우리의 감각들은 그 태생적 한계를 가지고 있다. 즉, 눈은 가시광선이라고 하는 영역만 인지할 수 있고 귀는 20에서 2만헤르츠 사이의 가청주파수 범위 내에서 들을 수 있고 촉각은 너무 뜨겁거나 차가운 것을 느낄 수 없다. 그래서 세상에 대한 이해의 폭을 넓히기 위해서는 그 감각적 한계를 뛰어 넘어야 했다.

인류는 그 동안 여러 가지 측면에서 인간이 가진 감각적 한계를 뛰어 넘어 왔다. 자외선이나 적외선과 같이 인간이 볼 수 없는 빛을 포착할 수 있는 센서를 만들고 초음파와 같이 인간이 들을 수 없는 소리를 잡아낼 수 있는 센서를 만들고 인간이 촉각으로 감지할 수 없는 온도를 측정할 수 있는 센서들을 개발해서 인간의 내부나 외부에서 일어나는 일들을 포착할 수 있게 된 것이다. 여기서 더 나아가 인간 감각의 연장선상에서 벗어나 대기에 포함된 미세먼지의 농도나 화합물에 포함된 화학물질의 성분 등 다양한 것들을 알아낼 수 있는 장치를 만들어 내게 된다. 이러한 세상에서 일어나는 현상을 정밀하게 파악할 수 있는 센서 등을 통해 수집한 데이터를 가지고 인간이 가진 세상에 대한 궁금증을 풀어가면서 세상을 과거보다 더 잘 이해하게 된 것이다.

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유리 온실이나 비닐하우스 등 농업 분야에서 사물인터넷을 접목시켜 투입 비용은 줄이고 생산량은 늘리는 스마트 농업으로 진화하고 있다.
하지만 인간의 욕망이 세상에 대한 이해만으로 충족되지는 않는다. 세상에 대해 이해를 하게 되면 그 이해를 바탕으로 앞으로 일어날 일에 대해 예측하고자 하는 새로운 욕망이 싹튼다. 예를 들어 ‘비는 왜 올까’라는 궁금증을 가지고 그 문제를 해결하게 되면 ‘언제 비가 올까’라는 예측을 하고 싶어 한다. 그렇게 해야 미리 가뭄이나 홍수에 대비할 수 있기 때문이다. 거기서 한 걸음 더 나아가면 ‘비가 오게 할 수는 없을까’라는 질문을 던지게 된다. 극심한 가뭄을 피하기 위해서 비가 내리는 원리에 대한 이해를 바탕으로 가뭄이 든 곳에 비를 내려 해갈을 하고 싶은 것이다. 이처럼 인간의 욕망은 세상을 더 잘 이해하고자 하는 욕망에서 비롯되어 다음으로는 세상에서 일어 나는 현상들을 예측하고자 하고 더 나아가 세상을 통제하고자 하는 쪽으로 나아간다. 결국 세상에 대한 이해와 예측 그리고 통제가 모든 과학과 기술의 궁극적인 지향점이라 할 수 있다.

사물인터넷도 이러한 인간 욕망의 실현으로 설명할 수 있다. 다만, 하고 싶은 것을 하는 것을 가능하게 하는 환경의 제약 때문에 구현이 되지 못하다가 그 제약들이 제거되면서 활성화되기 시작하는 것이다. 무선인터넷이 되지 않으면 센서를 전선으로 연결해야 데이터 추출이 가능한데 그건 센서를 활용하는 데 있어 엄청난 장애물이 될 수 있다. 센서를 장착했다 하더라도 그 센서를 통해 데이터를 수집하는 장치를 별도로 만들어 많은 사람들에게 보급해야 한다면 그 또한 커다란 제약이 될 수 있다. 또한 센서의 크기를 작게 만드는 기술 등의 다양한 기술적 제약이 따른다. 다른 차원에서는 비용적 제약 즉, 센서를 부착해서 절감하는 비용보다 설치하는 데 드는 비용이 더 크다면 실용화되기 힘든 기술이 될 것이다. 이러한 제약들이 풀리면서 사물인터넷 시대가 열리고 수많은 데이터들이 수집되면서 빅데이터가 새롭게 주목을 받게 된 것이다.

하지만 센서를 통해 빅데이터를 추출한다고 해서 우리가 원하는 정보를 바로 얻을 수는 없다. 모여진 데이터를 가공해서 숨겨진 의미를 찾아야 하기 때문이다. 그래서 사물인터넷 초기에는 어떤 종류의 센서를 이용해서 어떤 데이터를 수집하느냐가 중요한 과제이지만 그러고 나면 그 데이터들을 어떻게 저장할까 하는 새로운 문제에 봉착하게 된다. 그 문제를 해결할 수 있는 다양한 기술들이 이미 존재하고 있고 발전하고 있다. 그리고 저장된 데이터를 가지고 다양한 방법으로 분석해서 의미 있는 정보를 찾아내야 한다. 그리고 궁극적으로는 그 정보를 바탕으로 목표하는 바를 이루기 위해 어떤 행동을 취해야 하는데 그 행동을 이른 시간 안에 취해야 할 수도 있고 다소 늦게 취해도 큰 문제가 되지 않을 수도 있는데 세상이 빨리 움직이기 때문에 대체로 빠른 조치를 취해야 하는 경우가 많다. 그래서 결국 데이터 양이 커지고 그 커진 데이터를 가능한 한 빨리 처리해야 하는 상황이 발생하게 된다.

사물인터넷의 빅데이터를 활용한 사례들을 살펴보자. 먼저, 농업 분야의 사물인터넷 활용은 시설 농업에서 찾아볼 수 있다. 시설 농업 즉, 유리 온실이나 비닐하우스 농업은 사물인터넷 기술과 접목되어 스마트 농업으로 변모하고 있고 그 결과 환경에 대한 정교한 관리로 투입 비용은 줄고 생산량은 늘어나고 있다. 각 작물마다 최적의 환경이 존재하는데 이를 정확히 파악하고 그 파악된 결과를 온도, 습도 센서 등 환경을 최적화하고 작물이 필요로 하는 양분을 정확한 양으로 투여함으로써 수확량을 200%에서 300%까지 끌어 올릴 수 있다. 온도 조절이나 습도 조절, 양액의 조절도 자동이나 원격으로 이루어진다. 하지만 그렇게 되려면 수많은 데이터들을 추출하고 그 추출된 데이터를 분석해서 최적의 조건을 알아내야 한다. 어떤 온도, 어떤 습도, 얼마의 양액을 주었을 때 식물이 가장 잘 자라는지를 알아내야 그 데이터에 기초해서 각각의 식물을 최적의 조건에서 재배할 수 있게 된다.

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김진수 (사)한국인터넷전문가협회 회장
산업에서의 경우 독일의 지멘스는 과거 전 세계의 가스터빈 관리를 위해 웹을 이용해서 매일 작업자가 터빈을 확인하고 정보를 입력하면 이를 수집해서 유지보수를 해 왔는데 터빈 1대당 초당 5000건의 데이터를 수집하는 사물인터넷 솔루션 접목 후 예측적 유지보수가 가능해져 가동 시간과 효율성이 크게 증대하고 터빈 고장 전 미리 대응할 수 있어 비용을 절감했을 뿐 아니라 질소산화물 배출량도 급감하게 되었다.

결국 이 모든 활동은 필요한 데이터를 쉽게 모을 수 있어야 하고 데이터 추출 빈도가 짧을수록 더 정확하게 대상의 상태를 파악할 수 있게 되기 때문에 빅데이터가 화두로 등장하고 있다. 사물인터넷은 빅데이터를 통해서 기존의 산업에 새로운 가치를 만들어 내서 생산성 향상에 기여할 것으로 기대되고 있다.
김진수 (사)한국인터넷전문가협회 회장/전 야후! 코리아 대표이사