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by 선배의 노하우 Oct 30. 2017

11.사물인터넷에서 빅데이터까지.

아버님 댁에 보일러에 대한 걱정이 사라지는 시점이 사물인터넷의 일상화이다

티핑 포인트: 아버님 댁에 보일러에 대한 걱정이 사라지는 시점이 사물인터넷의 일상화이다.


*티핑 포인트(Tipping Point): 작은 변화들이 축적되어 거대한 변화를 이루기 전의 균형을 깨뜨리는 변화의 시점



“아버님댁에 보일러 놔 드려야겠어요.”



보일러 광고의 카피였던 이 문구는 한국인의 정서를 잘 드러내면서 제품의 가치를 상승시킨 것으로 유명했다. 몇 년이 지난 후에 나온 보일러 광고에서는 추운 겨울 외출 후 귀가 전에 스마트폰을 통해 미리 보일러를 가동시켜놓는 장면이 나온다. 아이러니하게도 가장 한국적인 제품 중의 하나였던 보일러가 우리의 실생활에 제일 먼저 파고든 사물인터넷 중의 하나였다. 이후에도 우리가 사용하는 각종 생활가전에서 사물인터넷이 적용된 제품들은 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 에어컨 역시 외부에서 조절이 가능한 시스템을 갖추고 있으며, 인터넷이 가능한 모니터가 부착된 냉장고도 있다. 조금 더 세부적으로 들어가면 스마트밴드는 개인의 운동량, 수면정보 등의 수집까지 가능하고 이에 따른 맞춤형 솔루션을 제안하기도 한다. 


사물인터넷(Internet of Things)이란 말 그대로 우리 주변의 모든 사물에 인터넷이 적용되는 기술이다.우리가 사용하는 가전제품이나 전자기기뿐만이 아니라, 커피를 마시는 머그컵, 방석, 침대, 소파, 접시 등 모든 영역에서 적용이 가능하다. 이미 많은 가전제품에는 사물인터넷이 적용되고 있어 쉽게 이해할 수 있다. 하지만, 사물인터넷의 영역은 이미 일반적인 가전제품의 영역은 뛰어 넘은 지 오래다. 예를 들어, 머그컵에는 주로 언제 사용하는지, 어떤 온도를 선호하는지, 한잔을 비우는데 시간이 얼마나 걸리는지, 어떤 음료를 마시는지 등에 대한 데이터를 수집하고 맞춤형 서비스를 제공할 수도 있다. 침대와 같은 경우는 단순한 수면패턴의 측정뿐만아니라, 체중의 변화, 방안의 온도, 습도 등과도 연동될 수 있다. 주방에서 사용하는 접시에도 음식의 양, 음식을 먹는 속도 등의 데이터를 수집하고 이에 따른 맞춤형 서비스의 제공이 가능하다. 이렇게 사물인터넷이 우리의 실생활에 적용이 되면서 우리 삶은 기대하지 않았던 부분까지 효율성이 극대화 되고, 그에 따른 비용의 절감이 발생하게 된다. 이것이 간단하게 설명되는 사물인터넷이 우리 삶에 미치는 영향이다.


조금 더 깊이 들어가보자. 사물인터넷은 우리 주변에 데이터를 수집할수 있는 다양한 하드웨어를 통해 다양한 데이터들을 수집하고, 이를 인터넷을 비롯한 네트워크를 통해 모아 분석을 하고, 이를 다시 하드웨어 혹은 다른 어플리케이션 등을 통해 새로운 형태의 맞춤형 서비스를 제공한다. 사물인터넷의 핵심은 하드웨어를 통한 데이터의 수집이 아니라, 수집된 데이터를 분석하여 의미 있고 가치 있는 새로운 형태의 맞춤형 서비스를 창출해 내는 것이다. 제프 베조스(Jeff Bezos)가 인터넷 쇼핑몰인 아마존(Amazon)을 설립한지도 벌써 20년이 훌쩍 넘었다. 1995년 공식적으로 아마존이 설립된 이후 많은 획기적인 시도들이 있었지만, 아마존을 초창기 성공으로 이끌었던 것 중 하나는 소비자들에게 맞춤형 서비스를 제공한 것이었다. 1997년 처음 선보인 북매치(Bookmatch) 기능은 고객들이 수십 권의 책에 평점을 매기도록 해서 고객의 취향을 파악한 뒤 (데이터의수집), 그에 따라 고객별로 취향에 맞는 책을 추천하는 것이다(맞춤형 서비스의 제공).(1) 실제 이러한 서비스는 맞춤형 VOD 서비스인 왓챠플레이(Watchaplay)에서 마치 새로운 서비스인 것처럼 몇 년 전에 출시되기도 했다. 이러한 고객으로부터 정보를 수집한 후 그 정보를 분석해 맞춤형 서비스를 제공하는 것은 책으로 시작이 되어 단순 소비재의 영역까지 지속적으로 확장이 되었고, 국내의 인터넷 쇼핑몰에서 몇 가지 상품만 구경을 해도, 연관된 광고들이 스마트폰의 각종 어플리케이션에 연동되어 따라다니게 된다. 이러한 고객으로부터 정보를 수집하는 대표적인 사례 중 또다른 하나는 신용카드이다. 고객의 소비패턴을 분석해서 그에 따른 포인트 적립, 할인 혜택 등을 맞춤형으로 설계할 수 있다. 그래서 유럽 등에서는 신용 카드를 통해 개인 정보 혹은 취향이 노출되는 것을 꺼려 현금 사용을 선호하기도 한다. 신용카드 회사에서 제공해 주는 포인트나 할인혜택보다 개인정보의 가치가 더 중요하게 생각하기 때문이다.



사물인터넷의 영역은 융합의 최적점(Optimum point)이다.


얼마 전 서울산업진흥원에서 개최한 “2017 SBA 서울혁신포럼, 사물인터넷 시대, 비즈니스의 세로운 세상이 열리다” 라는 포럼에 참석을 했었다. 사물인터넷 관련 비지니스의 현재와 미래에 대해 다양한 관점에서의 통찰력 있는 내용들을 배울 수 있는 아주 의미 있는 자리였다. 이번 포럼을 통해 다시 한번 중요하다고 확신을 하게 된 것은 융합(Convergence)이다. 과거에는 하나의 기술만으로도 큰 성공을 거둘 수 있었으나, 이제는 융합과 협업을 통해서만 발전이 가능하다. 기술의 고도화된 발전은 더 이상 아이디어의 고갈이라는 문제가 중요하지 않게 만들었다. 오히려 아이디어가 기술의 발전을 따라가지 못하고 있고, 머리 속의 아이디어들을 충분히 실현시킬 수 있는 기술들이 존재함에도 그 기술의 존재를 모르기에 실현을 못 시키기도한다. 내가 가진 기술과 그 기술의 영역을 벗어난 다른 기술들과 다른 영역들에 대한 이해와 그들과의 융합을 통해서라면 어떠한 아이디어라도 실현이 불가능하지 않을 것이다. 특히나 사물인터넷은 데이터를 수집하는 하드웨어와 수집된 데이터를 모으고 분석하는 네트워크 기술, 클라우드 기술과 인공지능, 그리고 분석되어 나온 데이터를 고객에게 가치 있는 서비스로 전달하는 어플리케이션 기술의 융합을 통해서만 그 의미를 가질 수 있다. 


우리 민족은 밤을 새서라도 열심히 일하는 민족이다. 하지만, 사물인터넷 관련 비즈니스에 뛰어들었다면 이렇게 혼자서 일을 하는 게 아닌 협업이 필요하다. 롭 무어(Rob Moore)가 쓴 레버리지(Leverage)라는 책에서 성공을 하기 위해서는 자신이 가진 자원(resource)을 낭비 없이 효율적으로 이용하는 것이 중요하다고 하면서, 아웃소싱(outsourcing)이 핵심적인 대안 책이 될 수 있다고 한다.(2) 사물인터넷 비지니스도 마찬가지이다. 한 회사가 하드웨어의 개발부터 데이터의 분석 및 서비스의 제공까지 모든 것을 다 소화할 수 있다면 더없이 좋겠지만, 현실적으로 기술과 자본의 한계로 대기업이라 할지라도 쉬운 일은 아니다. 사물인터넷 비지니스는 하나의 기술을 가진 업체가 다른 기술을 가진 업체들과의 협업을 통해 발전할수 있다. 국내에서는 동업을 하면 망한다라는 말이 있다. 대부분의 동업이 친분에서 시작되기 때문이다. 하지만, 기술을 기반으로 하는 협업은 불신에서 시작하는 것이 맞다. 기술과 사업성에 대한 냉정한 평가가 선행되어야 가치 있는 융합을 만들어 낼 수 있다.


  

결국은 빅데이터(Big Data)를 통한 가치 있는 서비스의 창출을 통해 차별화가 된다.


요즘 들어부쩍 강조되고 있는 핵심 단어 중 하나가 빅데이터이다. 빅데이터는 기존 데이터보다 너무 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집/저장/분석 등이 어려운 정형 및 비정형 데이터들을 의미한다.(3) 빅데이터 는 정적인 데이터가 아니다. 팀원이 정리해서 올리는 데이터는 정적인 데이터일 뿐이다. 데이터의 지속적인 수집과 변화는 고전적인 통계의 의미를 뛰어 넘을 수 있으며, 오히려 패턴에 집중해야 한다. 과거에 어르신들이 말씀하시던 무릎이 시리면 비가 오는 오랜 패턴을 통한 학습이 중요해 질 수 있다. 사물인터넷의 가치도 데이터의 무한한 수집을 통해 쌓아진 빅데이터에 대한 분석을 통한 새로운 서비스가 창출되지 않는다면 아무런 의미를 가질 수 없다. 현재는 데이터의 분석과 활용보다는 우선 데이터의 수집에 더욱 집중을 하고 있다. 우선 데이터를 수집해서 어느 정도 수준의 데이터가 쌓이고 나면, 의미 있는 패턴을 찾고 가치를 창출하는 것은 언제든지 이루어질 수 있기 때문이다. 그렇기에 관련 비즈니스를 준비하고 있는 업체들에서는 우선적으로 고객의 데이터를 수집하는 데 열을 올리고 있다. 최근 인공지능 스피커가 이슈가 되고 있다. 카카오와 네이버의 대결이 되어버린 이 시장에서 놀라운 것은 생각보다 저렴한 가격으로 하드웨어를 제공한다는 것이다. 심지어 하드웨어의 구매를 촉진하기 위해 하드웨어 가격에 상당하는 부가적인 서비스 등을 함께 제공하기도 한다. 그렇기 때문에 소비자의 입장에서는 인공지능 스피커를 구입하기에 아주 적기라는 말이 돌기도 한다. 왜 그럴까? 이들의 수익 모델이 하드웨어가 아니기 때문이다. 최대한 많은 대중에게 데이터를 수집할 수 있는 하드웨어를 공급하고, 이를 통해 수집된 빅 데이터를 통해 추후에 보다 가치있는 서비스를 제공하기 위함이다. 이러한 상황 때문인지 아직은 국내의 사물인터넷 비지니스가 서비스 보다는 하드웨어에 집중하는 있는 모습이다. 하지만 결국 사물인터넷 비지니스의 핵심은 얼마나 많은 데이터를 획득하느냐, 그리고 이렇게 수집된 데이터를 통해 어떻게 차별화된 서비스를 제공하느냐이다. 이렇게 생산 중심에서 서비스 중심으로 비지니스 영역의 변화가 이루어 지는 시점이 롱테일 비즈니스(Long tail business)를 만들어 나가는 변곡점이 될것이다.



부가적인 보안의 문제들.

 

다만, 사물인터넷을 통한 원치 않는 개인정보의 수집과 수집된 정보들에대한 해킹에 대한 우려도 공존한다. 그리고 수집된 데이터의 소유에 관한 문제도 제기되고 있다. 그렇기 때문에 개인정보의 제공, 노출 등에 대해 거부감을 갖고, 우려를 표하는 사람들도 점차 들어나고 있다. 해킹 등에 대해서는 끊임없이 발전하고 있는 보안기술을 신뢰해야 하며, 점차 보안기술의 추가되는 형태가 아닌 하드웨어적으로 데이터의 수집 자체가 암호화되고, 사전에 개개인이 원치 않는 정보는 배제를 시키는 방향으로 진행이 되고있다. 하지만, 아이러니하게도 내가 더 나은 서비스를 받고자 한다면 더 많은 정보를 제공해야 한다. 그리고 정보의 가치와 소유에 대한 이슈는 전세계적으로 담론이 지속되고 있으며, 일부에서는 데이터 그 자체가 경제적 가치를 가지기 때문에 음성적인 데이터의 거래를막고, 공식적인 데이터 거래소의 설립에 관한 이야기들도 나오고 있다.


아버님 댁에 보일러를 놔 드려야 하는 걱정 이후에는 아버님이 기름값을 아끼기 위해 사용을 안 하시진 않는지, 기름이 떨어지진 않았는지 또 중간 중간 고장이 난 건 아닌지에 대한 끊임없는 걱정들이 연쇄적으로 발생한다. 이제 이러한 걱정들은 모두 사물인터넷으로 통합되어 조절될 것이다. 아버님이 언제 보일러를 틀고 끄시는지, 그에 인해 기름 소비량을 예측하고, 미리 주문을 할 수 있고, 아버님이 가장 선호하는 실내 온도를 기억하여 그 온도를 유지한다. 심지어 아버님의 외출 시간에 대한 데이터가 축적되면, 외출 시간에 맞추어 온도를 조절하기도 한다. 고장이 나거나, 예측이 된다면 서비스 센터에 미리 알아서 연락을 한다. 고로 더 이상 아버님 댁에 있는 보일러 걱정은 할 필요가 없어지게된다.



1.    세계 브랜드 백과, http://www.interbrand.com 

2.    레버리지(Leverage), 롭 무어(Rob Moore), 다산 3.0, 2017

3.    국립중앙과학관 - 빅데이터 http://www.science.go.kr/





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