사물인터넷 - 숨겨진 데이터 어떻게 활용이 가능한가?
사물인터넷 (IoT) 데이터 활용 사례
오랜만에 데이터 분석 이야기 그리고 IoT 사물인터넷, 데이터 분석에 대해 알아보겠습니다.
새로운 기술 트렌드인 Internet of Things 즉, 사물인터넷 & IoT으로 많은 관심을 받고 있죠 일단 정의를 살펴보면 사물인터넷은 Internet of Things의 약자로 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스를 의미합니다.
현대경제연구원에 따르면 사물이터넷 시장은 2015년 3000억 달러에서 2020년 1조 달러로 연평균 28.8% 성장할 것으로 전망되고 있으며, 국내 사물인터넷 시장도 연평균 38.5% 성장될 것으로 예상되고 있습니다.
또한 Statista는 2020 년까지 IoT 임베디드 장치가 500억 개를 초과할 것이라고 예측합니다. 따라서 이것은 이제 단순한 트렌드를 넘어선 현실에 가까워지고 있습니다.
IoT 네트워크에서 장치는 서로 또는 중앙 집중식 서버와 통신합니다. IoT의 임무는 매우 제한적이거나 구체적인 데이터를 수집하고 전송하는 것이며, 이러한 데이터들은 큰 데이터베이스에 저장되고 자동 알고리즘이 설정을 조정하기 위해 인계받거나 AI 또는 아마도 인간에 의해 데이터가 수거되어 분석에 활용이 됩니다. 예를 들자면 실생활에서의 사물인터넷 IoT 센서는 다음과 같은 모든 장소에 설치되고 있습니다:
가정용 난방 기구
주차 미터기
가축장 관리
수자원 및 기타 자원 관리 시설
도시의 거리 및 고속도로
몸에 박혀있는 센서 인공지능 (농담입니다.. 하지만.. 미래는?)
등등..
OK,Then What
IoT에 활용이 되는 센서 (RFID etc) 등이 생성해내는 데이터는 아주 방대하며 이러한 방대한 량의 데이터를 처리하고 분석하는 빠르고 유용한 도구가 필요합니다. 방대한 데이터 볼륨, 자동화된 분석 및 적시성 문제를 해결하는 집중적인 솔루션을 제공할 수 있는 플랫폼 (즉, 실시간 분석) 이 해당 IoT 분야에서 리더가 되겠죠..?
사물인터넷의 환경에서 방대한 데이터의 양, 그리고 아주 다양한 데이터 소스를 이루며 그리고 조직에서 사물인터넷 (IoT), 빅데이터 프로젝트를 하여도, 조직 입장에서 실질적은 Value를 입증해내기는 힘들다는 것 입니다. 간단히 말해서 센서를 통해 얻는 데이터, 쌓여가고 있는 데이터에는 '분명히' 숨겨진 가치가 있을텐데 어떻게 활용할 수 있는지가 핵심 입니다. 그리하여 예를 들어 설명해보려 합니다.
클릭 센스 (Qlik Sense) 그리고 사물인터넷 (IoT)
그리하여 저는 일부 IoT 데이터를 가져와서 Qlik Sense 앱을 만들어 보기로 하였습니다. 사물인터넷 (IoT) 를 통해 쌓여있는 방대한 종류의 데이터로 가능한 것이 무엇인지 파악이 가능하며 실질적인 삶에 그리고 IoT를 통해서 쌓여진 데이터가 어떠한 Business Insight를 제공하는지 알아보도록 하겠습니다.
City Pulse - 교통 모니터링 및 인프라 분석
CityPulse EU FP7 프로젝트라며 불리우며, 해당 프로젝트의 파트너사들은 공공 데이터 분석 프로젝트를 위해 공개된 여러 IoT 데이터 세트를 수집하고 게시하였습니다. 해당 데이터셋을 가져와 아래의 어플리케이션을 아래와 같이 구축하였습니다. 조금 더 자세하게 들여다보시죠.
덴마크의 Aarhus지역에 수백 개의 도로에는 센서가 설치되어 있습니다. 해당 센서들은 지나가는 차량과 관측 지점 사이의 속도를 모니터링하기 위하여 설치되어 있죠. 공개된 데이터는 수개월간의 데이터가 이용 가능했지만 해당 애플리케이션에는 특정 데이터셋 만이 (약 4백만 줄의 데이터) 활용되었습니다.
아래 내용에는 공유된 스크린샷과 함께 어떻게 IoT가 활용이 되는지 코멘트를 남겨놨습니다. 해당 Use Case를 더 자세히 알아보려면 언제든지 어플리케이션 다운로드를 해볼 수 있습니다.
해당 Use Case의 데이터를 통하여 발견한 Insight 중 하나는 센서가 다운되거나 트래핑이 중단되었을 때 모니터링을 하는 유저에게 '경고 (Alert)' 보내는 것입니다. 즉 센서가 고장이 났던지, 이슈가 있던지 혹은 특정 차량이 운행중 정차를 하였을경우, 사고가 났을 경우 등등의 시나리오가 될 수 있겠습니다.
경고 화면의 두 번째 부분에는 오늘 하루에 대한 총 트래픽 볼륨이 표시되고 시간별로 트래픽 트렌드가 표시됩니다. 아래 데이터를 통하여 금일 해당 도로를 지나간 차량 수, 평균치 그리고 5분당 약 3.3 대의 차량이 지나가며 평균 41 kph의 속력으로 지나감을 아래와 같이 모니터링이 가능해집니다.
다음 시트는 전체 교통 현황 분석이 가능합니다. 아래 히트맵은 교통체증이 가장 많은 도시의 지역을 보여줍니다. 물론 Heat Map에 표시된 빨간 부분이 교통 체증이 가장 심하겠죠? 물론 시간별로 데이터를 보여줄 수 있기 때문에 전반적인 상황 모니터링이 가능해집니다.
특정 사용자는 아마도 특정 도로 현황도 보고 싶어 할 수 있습니다. 해당 시트를 사용하면 스트레치를 선택하여 교통 트래픽의 흐름 및 통계를 볼 수 있습니다. QlikGeoAnalytics에는 시작 및 끝점을 사용할 때 화살표를 추가할 수 있는 유용한 옵션도 아래 페이지를 통해 보실 수 있습니다.
해당 아래 시트를 통해 사용자는 요일별 비교 및 AM (오전) / PM (오후)으로 데이터를 조각 처리하며 시간별 교통 체증 트래픽 검사할 수 있습니다. 확실히 구분이 가능하며 멋지게 표현되고 있습니다.
마지막 시트는 트래픽 방향 간의 불일치 모니터링이 가능합니다. 교통 트래픽이 한 방향으로만 원활하게 흐르고 다른 방향으로 흐르지 않는 이유는 무엇인지? 출근 시간대 인지? 퇴근 시간대 인지? 어떠한 행사가 있는지? 가장 높은 불일치를 가진 도로 (왼쪽 Tree Map에서 가장 큰 부분을 차지하고 있는 도로)를 바로 출발점이며, 그런 다음 지도상의 개별 지점을 선택하여 불 일치 하는 이유가 무엇인지? 왜 한 방향으로만 교통 체증이 몰리는지 확인이 가능합니다.
이 처럼 사물인터넷에 활용되는 Sensor들의 데이터를 가지고 다양한 방법으로 Insight를 도출해봤습니다. 이러한 모니터링 체계를 통해 해당 정부기관은 효율적으로 교통 체증 모니터링이 가능해졌으며, 이러한 데이터를 기반으로 효과적인 모니터링 체계 구축, 모니터링 인력 감축 그리고 앞으로 개선해야할 사항 등 데이터 기반의 서비스 향상이 가능하게 됩니다.
마지막으로..
필자의 생각은 최근 많은 화두가 되고 있는 IoT 가 도대체 어떻게 활용이 될 지 위의 실직적인 Use Case: City Pulse 의 Application 을 통하여 표현을 해봤습니다. 기술의 발전 그리고 시간이 지남에 따라 Sensor 가격은 급격하게 떨어지고 IoT는 이제 단순히 트렌드가 아닌 실질적인 산업혁명에 중요한 기술로 여겨지고 있습니다. 아직도 IoT를 신기술 트렌드로 여기며 멋진 화두로만 던질 것인지? 아니면 이러한 특정 Use Case를 통하여 IoT가 우리의 실질적인 삶에 어떠한 영향을 줄 수 있을 것인지에 대해 생각해보는 시간이 되었으면 합니다.
데이터는 단순히 Just Data Source일 뿐 분석하지 않으면 어떠한 가치도 없습니다. Happy Qliking!
리소스
Qlik Sense Desktop (무료) 버전이 다운로드 되어있어야 하며 아래 확장자 .qvf 파일을 문서> Qlik > Sense> App 폴더에 Copy and Paste 해놓으시면 됩니다
위의 해당 앱을 다운로드 받아 보실 수 있습니다 다운로드하기: IoT City Pulse.qvf 참고로 원본 데이터 소스는여기에서 다운로드가 가능합니다: CityPulse Dataset Collection. : Line Widgets – 감사합니다! Interactive Radar Chart Simple KPI
