사물인터넷(IoT)
[4IR-3.7] 4차 산업혁명 기술 이해-7
사물인터넷(IoT) 기술 등장 배경
IoT(Internet of Things, 사물인터넷)는 지난 글에서 소개했던 클라우드, 빅데이터, 모바일/5G 등과 마찬가지로 디지털 플랫폼 기술에 속한다 (2019. 4. 24.에 삭제). 센서/센싱, 유/무선 통신, 애플리케이션 인터페이스 등으로 구성된 디지털 애플리케이션의 일종이다. IoT는 인터넷은 인터넷인데 1990년대 이후 지금까지 주로 이용해 왔던 사람-컴퓨터 간 통신뿐만 아니라 사람과 사물, 사물과 사물 간 통신을 지원하는 정보통신망을 가리킨다. 단, 여기에서 ‘사물(thing)’은 컴퓨터와 통신망이 탑재되거나 내재된(embedded) 지능적 사물로 자연 상태 그대로가 아닌 인공물(artefact)을 가리킨다. 디지털 세계에서 고유한 식별번호(‘digital id’) 또는 주소로 그 존재를 인식, 접근할 수 있는 모든 개체(entity or object), 예를 들면, 생활용품, 기계장치, 설비, SW 도구, 작업 공간, 작업자/사용자(사람) 등은 모두 ‘사물’이 될 수 있다. IoT라는 용어는 1999년, P&G사 매니저로서 MIT Auto-ID 센터를 공동 창설한 케빈 애쉬톤(Kevin Ashton)이 처음 사용한 것으로 알려져 있다. 그는 1990년대 이후 다양한 물품에 부착되어 위치나 속성을 파악하는데 활용되기 시작한 RFID(전자태그)와 각종 센서들이 궁극적으로 모든 사물에 탑재될 것임을 예견한 것이다. IoT는 일반 소비자용(즉, B2C) IoT와 산업용(즉, B2B) IoT- 이를 IIoT (Industrial IoT)라고 함-로 구분된다. IIoT는 예를 들면, 항공기 엔진 제조업체가 항공사가 구매해서 운영 중인 항공기 엔진을 원격지에서 유지보수해 주는 서비스를 제공하는데 이용된다.
IoT는 오랜 역사를 갖고 있는 기계간통신(M2M: Machine-to-Machine), 1980년대에 발전된 유비쿼터스(ubiquitous) 기술 등이 2000년대로 넘어오면서 새롭게 정립된 기술이다. M2M은 기계-기계간에 아날로그/디지털 데이터를 유선/무선으로 교환하는 기술이다. M2M의 일종인 텔레메트리(telemetry)는 1900년대 이전에 등장한 기술로서 멀리 떨어져 있는 개체(예: 발사된 미사일)의 상태나 동작(예: 고도, 속도)을 센서를 통해 측정해서 통신망으로 전송하는 기술이다. M2M을 응용한 SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)는 1970년대 이후 발전된 기술로 여러 생산 장비의 가동상황을 모니터링 & 제어하는 시스템이다. 2009년 말 이후 우리나라는 M2M을 ‘사물지능통신’으로 부르고 있다. 유비쿼터스(ubiquitous)는 (컴퓨터와 통신망이) ‘도처에 존재하는’이란 의미의 형용사이다. 1984년 동경대 사카무라 켄 교수는 유비쿼터스 네트워킹을, 1988년 제록스사 PARC 연구원이었던 故 마크 와이저(Mark Weiser)는 유비쿼터스 컴퓨팅을 제시했다. 가상세계(즉, 전자공간)와 현실세계(즉, 물리공간) 간의 경계가 사라진 새로운 세상을 마크 와이저는 점(點, node: 컴퓨터)을 기준으로, 사카무리 켄은 선(線, edge: 네트워크)을 기준으로 설명한 셈이다.
IoT는 우선 기술 측면에서는 2010년대 이후 센서, 초소형 컴퓨터, 무선/초고속/광대역 통신, 지능적 SW 등이 발전하고 인터넷 주소체계가 확장되면서 실용화 속도가 빨라졌다. 인터넷 주소체계는 2012년 이후, 종래의 IPv4 (32비트 주소체계, 최대 43억 개 주소 사용 가능)가 IPv6 (128비트 주소체계, 무한대 주소 부여 가능)로 전환되었다. 한편, 인터넷에 연결된 사물의 숫자는 2009년경 전 세계 인구수를 넘어섰고 계속해서 빠르게 늘어나고 있다. 2020년에 인터넷에 연결될 사물의 숫자를, 기관별로 조금씩 차이가 있지만, Cisco는 370억 개, 가트너는 250억 개, IDC는 280억 개 등으로 추산하고 있다. IDC는 2030년에는 500억 개의 사물이 인터넷에 연결될 것으로 예상하고 있다. IoT는 5G와 함께 4차 산업혁명 시대에 필수적인 새로운 정보고속도로가 되는 것이다.
사물인터넷(IoT) 기술구조
IoT는 센싱(또는 센서), 네트워킹(또는 무선통신망), 인터페이스 등을 포함하는 기술이다. 좀 더 구체적으로 설명하자면, IoT는 데이터를 수집하기 위해 사물에 부착(또는 내장)한 센서(예: 화재발생 감지를 위해 건물 내벽에 부착한 온도/연기 센서), 센서로부터 수집된 데이터를 처리장치(즉, CPU/스토리지를 가진 컴퓨터)로 전송하는 통신망, 그리고 처리된 데이터를 특정 애플리케이션(예: 소화장치 가동, 건물 내 방문객/주민 대피 안내)에 전달하는 인터페이스 등으로 구성된다. 인터페이스 부분은 단순 인터페이스(예: 애플리케이션 호출 명령, API)로 구현되거나 모든 애플리케이션에 공통적으로 필요한 기능(예: 머신러닝, 빅데이터, 클라우드)을 제공하는 IoT 플랫폼으로 구현된다. B2B용(예: 제조/에너지/의료/유통/물류관리 등) 또는 B2C용(예: 건강관리, 취미생활, 가정생활) 애플리케이션은 IoT는 물론, AI, 빅데이터, 클라우드 등 디지털 플랫폼이 제공하는 공통 서비스를 활용하게 된다.
IoT 센서는 (1) 주위 환경, 사람, 사물 등의 상태나 동작 관련 데이터를 획득하기 위한 아날로그/물리적 센서와 (2) 초미세기계전자장치(MEMS: Micro-, Electronic-, Mechanical System), 시스템 반도체(SoC: System on Chip), 임베디드 SW 등이 내장된 디지털/스마트 센서가 활용된다. IoT 통신망은 여러 가지 기술 중에서 연결 대상 사물 간 거리, 전송해야 할 데이터의 양과 전송 빈도/속도, 망 구축/운용 비용 등에 알맞은 기술을 선택, 적용하게 된다. 무선통신망은 커버하는 거리에 따라 통상 Wireless WAN(Wide-Area Network, 광역)/ LAN(Local-Area ~, 근거리)/ PAN(Personal-Area ~, 개인영역) 등으로 구분한다. WWAN은 상대적으로 먼 거리를 커버할 수 있지만, 고비용인 3G나 4G가 활용되며, WLAN으로는 와이파이(WiFi: 30~200m, 최대 40 Mbps)가 활용된다. 한편, 넓은 지역에서 수많은 센서를 연결해야 할 경우 배터리 소모가 적은 저전력 통신망 즉, LPWA(Low Power Wide Area Network)를 활용하게 된다. LPWA는 국내에서는 ‘소물인터넷’(Internet of Small Things)으로도 불리며 LTE-M, NB-IoT, LoRa, Sigfox, Wi-SUN 등이 있다. 이들은 조금씩 차이가 있지만, 커버리지, 배터리 수명, 통신모듈 가격 등이 대략 10~30km, 최대 10년, $5~20 정도이고 통신속도는 10 Mbps (LTE-M), 100 Kbps (NB-IoT), 5 Kbps (LoRa), 1 Kbps (Sigfox) 등으로 차이가 있다. LPWA보다 더 짧은 거리를 커버하는 WPAN으로 지그비(ZigBee; 10~100m, 250 kbps), BLE(Bluetooth Low Energy; ~50m, 1~2 Mbps), Z-wave(~30m, 9.6k/40k/100 kbps), RFID(900 MHz 경우, 3~10m, 40 kbps) 등이 있다. BLE는 사람-기기 간 상호작용(예: 무선키보드, 핸즈프리 결제)에 주로 활용되고, Z-Wave는 주로 가정용 기기 제어에 활용된다. IoT 플랫폼은 기관에 따라 조금씩 다르게 구분하고 있는데 ETRI(2016)는 다음과 같이 디바이스/ 네트워크/데이터분석/서비스 플랫폼 등 4가지로 구분하고 있다. IoT 디바이스 플랫폼으로 IoT용 OS라 할 수 있는 구글의 브릴로(Brillo), MS의 윈도우즈 10 IoT, 인텔의 큐리(Curie), 삼성전자의 아틱(Artik) 등이 있다. 네트워크 플랫폼으로 Cisco의 포그컴퓨팅, 프리스케일의 원박스 등이 있다. 데이터분석 플랫폼에는 아마존의 AWS IoT, MS의 애저(Azure) IoT, IBM의 왓슨 IoT, GE의 프리딕스(Predix) 등이 있다. 서비스 플랫폼에는 애플의 홈킷(HomeKit), 구글의 네스트(Nest)와 홈(Home), 아마존의 에코(Echo) 등이 있다.
사물인터넷(IoT) 기회와 해결과제
4차 산업혁명 시대의 특징을 흔히 초연결, 초융합, 초지능 등으로 얘기하는데 AI와 빅데이터가 초지능을 가능하게 하는 기술이라면, IoT는 초연결을 실현하는 중추기술이다. 초연결(hyper-connectivity)은 (1) 현실세계와 가상세계를 하나로 연결하고 (2) 데이터 발생으로부터 이를 수집-분석-판단해서 적합한 행동을 제안할 때까지 걸리는 시간적 지체를 최소화하고 전달 과정에서 발생될 수 있는 오류를 원천적으로 배제해서 (3) 결과적으로 사람의 개입/간여가 필요 없게 해 준다. 예를 들면, 도로에 매설된 센서 및 컴퓨터, 도로 위를 주행하는 차량(들)과 차량 운전자(들), 보행자(들) 간에 필요한 정보를 실시간 수준에서 주고받게 됨에 따라 차량의 자율주행, 승객/운전자의 안전, 경제성, 편안함 등이 향상된 수송/운송시스템이 구현된다.
IoT 적용 비즈니스 모델은 1990~2000년대에 유비쿼터스 기술을 적용할 수 있는 다양한 비즈니스 모델(예: u-러닝, u-헬스케어, u-City)로 제시된 바 있다. 다만, 연결 가능한 사물의 범위, 전송 속도와 품질, 전송 데이터의 양과 질 등이 확대됨에 따라 개인, 기업, 정부 등을 위한 고수준의 B2C, B2B, B2G 서비스들이 제공될 수 있을 것이다. 실제로 가정(예: 가전기기 및 실내 설비 제어, 건강관리, 출입관리), 건물/도시(예: 도로, 에너지, 출입, 방범/방재, 오염물질 등 관리), 제조(예: 생산계획 및 실행, 자재관리, 설비관리, 공정관리), 유통(예: 마케팅 & 판촉, 고객관리, 원산지 증명, 위조방지), 물류(예: 차량/선박/항공기 운행/상태 관리, 입/출고 관리) 등을 위한 IoT 서비스가 개발, 적용되고 있다. IoT 적용을 통해 개인은 생활의 편의성(예: 음성인식 AI 스피커를 통한 서비스 활용), 안전성(예: 집 안팎을 상시 모니터링), 경제성(예: 개인/가정용 기기/장치들을 통합관리) 등을 높일 수 있고, 기업은 비용 절감, 업무생산성 향상, 신시장 개척과 매출 확대, 고객서비스 및 품질개선 등을 기할 수 있게 된다. 나아가, IoT가 AI, 빅데이터, 클라우드, 블록체인 등과 결합되면, 점점 더 고수준의 응용이 가능해질 것이다. 즉, 사물 간 단순 연결 수준(예: 팔목에 착용한 밴드를 통해 서버에 운동량 기록), 이용자/관리자가 원하는 정보를 얻는 수준(예: 본인과 친구의 운동량을 비교, 분석한 정보 제공), 사물이 자율적으로 상황을 인식하고 사용자에게 보고하는 수준(예: 주행 중 전방에 나타날 장애물을 미리 경고), 대안 분석 및 행위 제안 수준(예: 도로 정체 시, 우회도로 안내), 자율적 판단과 실행 수준(예: 충돌 예상 시 스스로 판단, 회피)으로 발전해 갈 것이다.
한편, 초연결의 결과로 센서, 컴퓨터, 통신망, 관련 기기/설비, SW, 작업자/사용자 등이 하나의 거대한 네트워크로 구축되면 보안, 프라이버시, 안전, 신뢰성(reliability), 복구/회복력(resilience) 측면에서 매우 취약한 상태가 되므로 이에 대한 기술적, 제도적, 관리적 대응 방안이 세밀하게 준비되어야 한다. 보안/안전 경우, 가상세계와 현실세계, 그리고 두 세계의 통로에 대한 물리적, 논리적 보호 장치가 필요하다. 그 외에도 수많은 센서로부터 수집되는 엄청난 양의 데이터를 중앙 서버가 아닌 데이터 발생 지점에 있는 프로세서가 처리하도록 하는 엣지/포그(edge, fog) 컴퓨팅 기술 발전, 그리고 높은 수준의 분산성, 이질성, 자율성을 가진 개체 간 상호운용성이 보장될 수 있도록 하기 위한 글로벌 표준의 제정과 적용도 필요하다. IDG(2018)는 특히 산업용 IoT 도입 시 고려해야 할 5가지 과제로 IT/OT 팀 합병, 시스템 통합, 설비 현대화, 가상화 투자, 점검가능성 우선 고려 등을 꼽고 있다. OT(운영기술)는 물리적 설비들을 모니터링 & 제어하는 기계/전자 분야 기술을 가리킨다. ‘시스템 통합’은 새로이 구축되는 IoT와 기존 시스템이 사일로(silo)가 되지 않도록 하기 위한 장치이고, ‘점검가능성’이란 투자 대 효과를 자주 확인해서 시의적절한 조치를 취할 수 있어야 한다는 의미이다. IoT는 기술만의 문제가 아니기에 관련 지식/산업생태계가 함께 고도화되어야 하며, 이를 만들고 관리, 활용하는 사람들의 의식, 태도, 행위가 개방, 연결, 협력을 촉진하는 쪽으로 발전되어야 실효성을 거둘 수 있다.
