Web of Things, 사물간 지능통신의 시대를 엿보다

사물끼리 커뮤니케이션을 한다? 가능한 일인가? 여기서 말하는 커뮤니케이션은 ‘소통’을 의미한다. 단순히 기기가 서로 명령어를 주고 받고 하는 수준이 아니라 사람이 기기를 통해 필요한 정보를 주고 받는 것처럼 기기들 간에도 서로 필요한 정보를 주고 받고, 상황에 따라 단편적인 데이터를 가지고 다양한 판단들과 정황 분석을 해주는 수준이다. Machine To Machine, M2M 이라 불리는 사물지능통신은 우리 생활 주변에 있는 어떠한 기기들 간에 통신칩을 통해서 연결된 Web of Things 를 통해서 구체화되고 있다.

M2M을  위키에서는 다음과 같은 정의하고 있다.

“통신ㆍ방송ㆍ인터넷 인프라를 인간 대 사물, 사물 대 사물 간 영역으로 확대ㆍ연계해 사물을 통해 지능적으로 정보를 수집, 가공, 처리하여 상호 전달한다. 일반적으로 우리 주변에 있는 모든 기기가 센서로 모은 단편 정보를 다른 기기와 통신하면서, 인간이 윤택하고 편리하게 생활할 수 있도록, 서로 반응해 주변 환경을 조절해 준다.”

텔레비전·냉장고·세탁기 등 가전부터 자동판매기·현금인출기·자동차·건강정보를 수집하는 헬스케어 장치, 가스·전기·수도 검침기, 온도·습도 조절기까지 M2M 기술을 접목시킬 수 있는 기기는 사실상 무궁무진하다.

Image Source : Make products smart

그런데 사물끼리 소통하려면 무엇이 필요할까. 사람들은 의사소통을 위해서는 동일한 언어를 사용해야 한다. 이미 국제적으로는 영어가 대표적인 공용화된 의사소통, 커뮤니케이션 수단이 아닐까 싶다. 마찬가지 사물도 사물간에 의사소통을 위해서는 동일한 언어가 필요한데 이를 기술적으로는 Protocol ,프로토콜을 맞춘다고 이야기한다. 지난 90년대 PC통신 시대를 지나 2000년대 웹(Web)의 시대가 도래하면서 Netscape 라는 브라우저의 등장으로 웹은 무한대로 사람들의 소통을 확장시켜 왔다.

PC나 스마트폰의 URL상에서 웹사이트 주소를 입력하고 접속한다는 것은 해당 주소와 연결된 서버(Server)의 특정 페이지에(해당주소) 접속한다는 것을 의미한다. 이게 소위 말하는 서버와 클라이언트간의 연결이면서 사용자 입장에서는 서버의 특정 페이지와 소통한다는 것인데 여기서 특정 페이지를 사물로 대체한다면 사물기반의 인터넷, Web of Things 의 개념이 완성된다. 사물이 제공해주는 여러가지 데이터를 가지고 웹에서 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기반이 형성된다는 의미이기도 하다. 앞서 언급된 생활 속 기기에 통신 모듈칩을 통해 Web으로 연결된 기기들 간에는 이 모든 것이 가능해진다는 것이다. 예를 들어 냉장고에 적재되어 있는 물건들이 냉장고 내의 다양한 센서를 통해 탐지하고 이를 내가 가지고 있는 휴대폰에 데이터를 알아서 전송해주는 방식이다. 지금 OO물건이 떨어졌으니 당신이 자주가는 OO마트에서 구입이 필요한 리스트를 뽑아준다거나, 쓰레기통에 쓰레기 차서 밖에 있는 나에게 트윗으로 지금 가득하니 비워달라고 날릴 수도 있는 시나리오가 가능하다는 것이다.

Internet of Things 관련해서는 조사기관에서 아래와 같이 예측하는 기사가 있기도 하다. 요지는 Web of things 가 실시간 정보 데이터를 관리하고 분석하는데 중요해질 것이며 중국, 인도, 브라질 같은 나라에서도 소위 M2M 혁명이 일어날 것이라는 얘기이다.

• 65% think the Internet of Things’ biggest challenge in managing and analyzing the resulting real-time data
• IT decision makers China, India and Brazil appear more eager for the M2M revolution: Gives companies greater insight into their business: China (96%), India (88%), Brazil (86%), Germany (79%), U.S. (74%) and UK (61%),  Enables businesses to respond to real world events: China (92%), India (86%), Brazil (82 %), Germany (82%), U.S. (78%) and UK (73%), Increases business efficiency:  Brazil (54%), UK (53%) and U..S (49%), Increases productivity for employees:  China (69 percent) – significantly higher than any other countries surveyed
• 89% respondents across all surveyed countries agreed that widespread availability of LTE/4G infrastructure was vital for the success of the Internet of Things

 

더 좋은 쇼핑을 경험위해 쇼핑객 행동을 추적하다

백화점이나 마트에서는 어떻게 하면 고객들에게 더 좋은 쇼핑 경험을 제공하는가가 고민일 것이다.  미국의 일부 유통 매장에서 와이파이와 카메라를 이용해 고객들이 어떻게 쇼핑하는지 추적하는 실험을 진행하고 있다고 한다.

 

고객의 개인정보를 직접 취득하는 것은 아니지만 고객이 얼마나 어디서 머무는지, 어디로 어떻게 이동하는지를 살펴보고 어디에서 구매가 일어나는지 등에 대한 것을 추적하게 된다. 스마트폰이 와이파이 기기를 찾는 과정에서 휴대폰이 네트워크에 연결되어 있지 않더라도 반경 3km 내 있는 휴대폰의 위치를 감지할 수 있다고 한다.

 

또한 영상카메라를 이용하게 되면 쇼핑 행태를 더 자세하게 들여다 볼 수 있는데 심지어 Brickstream 이라는 카메라를 이용하면 성인과 어린이를 분리할 수 있고 일부 제품은 사람의 감정상태까지 읽어낸다고 한다.

 

Source : CIO News

 

M2M 어플리케이션의 증가

스마트폰을 비롯한 스마트 기기가 보급되면서 다양한 어플리케이션 서비스도 폭발적으로 증가하고 있다. 앞으로는 M2M기반의 어플리케이션도 활발한 개발이 이루어질 것 같다. 이미 일본의 후지쯔에서는 M2M기반 앱으로 피부상태를 측정하는 서비스와 애완동물 건강을 체크하는 서비스가 인기라고 한다. 국내에서는 바이앱소프트에서 ‘미아찾기/방지’ 서비스가 GPS와 인터넷망의 실시간 위치 공유를 이용해 SNS및 M2M기반의 앱 서비스로 최대 5명까지 공유되는 사용자의 휴대전화로 주기적 혹은 공유자가 요청한 시점에 현 위치를 전송하는 방식으로 이루어지고 있다.

호주에서는 맥도널드에서 손님이 버거나 튀김, 빵 등의 원산지를 체크하는 아이폰 앱(TrackMyMaccas)을 제공 중이라고 한다. 증강현실 코드를 스캔해서 농장, 공급자, 성분, 날짜, 위치 데이터를 제공하는 방식이다.

 

Telefonica-Generali Seguros 는 M2M 기술을 이용해 자동차 보험 서비스를 제공한다. 보험 가입자가 차량 운행 시간 기반 보험정책을 적용 받으며 어플리케이션을 통해 운행 습관을 개선시킬 수 있다. 운행 정보에는 연간 운행거리, 운전 시간대, 급제동 여부 등의 데이터를 수집하게 된다. 이를 클라우드 기반 빅데이터 분석을 통해 서비스를 제공하는 방식이다.

Strategy Analytics에 따르면 2015년에는 전세계에 6억 개 이상의 M2M기기가 보급되고 240억 달러 시장이 형성될 전망이라고 발표한 바 있는데 앞으로 모바일 접속의 M2M기기 증가가 M2M기반의 어플리케이션 증가로 이어질 것이란 전망이다.

 

 

 

빅데이터를 활용한 개인화 움직임

“넷플릭스는 사용자 평점을 기반으로 시청자의 선호도에 부합하는 영화 콘텐츠를 노출했다. 그 결과 시청자의 75%가 추천 콘텐츠를 시청하고 있다.”

“아마존은 ‘이 상품을 구매한 이들이 또한 구매한 것’에 대한 정보를 분석해 노출함으로써 1분기 만에 29%의 매출 성장을 이뤄냈다.”

“교통 정보 업체 웨이즈는 사용자 교통 데이터를 분석해 제공함으로써 18개월 만에 4,000만 명의 사용자를 확보했다.”

링크드인의 시니어 데이터 과학자 비탈리 고든이 말하는 빅 데이터 성공 사례들이다.

빅데이터라 함은, 기존에 단순히 데이터의 양이 많은 것을 의미했다면 최근의 일반적인 빅 데이터의 개념은 기존 데이터에 비해 너무 방대해 일반적으로 사용하는 방법이나 도구로 수집, 저장, 검색, 분석, 시각화 등을 하기 어려운 정형 또는 비정형 데이터 집합을 의미한다.(출처 : 위키피디아) 빅 데이터의 정의에 합의된 바는 없지만 맥킨지와 IDC는 데이터베이스의 규모와 업무수행에 초점을 맞춰 빅 데이터를 다음과 같이 정의하는 것 같다.

[빅 데이터 활용 사례와 교훈]

첫번째 교훈은 ‘빅 데이터는 데이터 자체보다는 기업 비즈니스에 대한 것임을 명심하라’는 것이다

두번째 교훈은 ‘작게 시작하고 성공과 함께 키워나가라’라는 것이다

셋째 교훈은 인력 확보이다.

[빅 데이터 조리방법]

데이터 전략을 구성하고

‘단순한 프로토타입 개발’ -> ‘효과 측정’ -> ‘로직 개선 및 규모 확장’ -> ‘효과 측정’ -> ‘로직 개선 및 규모 확장’ -> ‘효과 측정’이라고 한다.  작게 시작해 비즈니스의 성공과 함께 키워가라는 앞서의 조언과 일맥상통하는 부분이다.

빅 데이터 분야 정통 전문가로 정평이 난 서울대 산업공학과 조성준 교수도 “빅 데이터 분석의 의의는 비즈니스 인사이트(Insight)와 포사이트(Foresight)를 찾는데 있다”며, “이미 산업경제 분야에서 빅 데이터 분석을 통해 새로운 인사이트와 포사이트를 갖게 된 사례들이 많다” 기업들이 빅데이터를 이용하려는 이유는 빅 데이터 분석을 통해 물류, 공정, 품질에 대한 이해, 소비자 요구 파악을 통한 신제품 개발, 개인화 수준의 상품이나 서비스 광고 및 추천, 프로젝트 기간 예측, 임직원 퇴사 예측 등 다양한 방면에서 효과가 나타난다.

source : IDG ITWORLD

어떻게 하면 기술을 더 쉽게 사용할 수 있는가

“어떻게 하면 기술을 더 쉽게 사용할 수 있는가”

카네기 멜론 대학의 한 연구원이 빌게이츠에게 던진 질문이었다고 한다. MS가 주관하는 연구 개발 컨퍼런스인 Microsoft Research Faculty Summit에 빌게이츠가 참석해서 사용자가 요청하기 전 도움을 주는 기술의 가능성에 대해서 이야기했다고 한다.

“수십 년 동안 논의되어 온 것이지만, 이제는 정말 실현 가능성이 높아졌다. 우리는 사용자가 언제 어디를 가는지 알고 있고 이들의 다양한 커뮤니케이션을 알고 있다”

“이들 커뮤니케이션 중 일부를 이용해 우리는 실질적으로 텍스트를 살펴보고, 음성을 살펴보고, 사용자의 활동에 도움이 되도록 시도해 볼 수 있다. 우리는 점점 더 연결되고 있고, 따라서 누군가 특정한 종류의 선물을 찾거나 어떤 방법으로 여행을 계획할 때, 사람들이 원하는 것과 근접하게 일치하는 것을 제시할 수 있을 것이다. 다시 말해 사용자를 위해 소프트웨어가 할 수 있는 것과 대부분의 사람들이 실제로 하는 것 사이의 격차가 줄어들 수 있다”

빌게이츠가 답변한 위 내용을 보면 현재 IT 컴퍼니들의 궁극의 방향을 엿볼 수 있을 것 같다. 구글이나 애플, 페이스북, 아마존 같은 기업들이 각각의 플랫폼 하에서 사용자들의 데이터를 블랙홀처럼 빨아들이고 있다. 클라우드니 빅데이터 하는 얘기들도 이런 움직임의 자연스런 연속선상에 있다. 사용자들이 플랫폼 안에서 쏟아내는 데이터는 정보로 가공되어 의사결정의 결정적 근거로 쓰일 뿐 아니라 빌게이츠가 이야기하는 사용자가 미래의 원하는 것을 현재 시점에서 예측하고 이를 제시할 수 있는 근거가 되는 것이다. 궁극으로는 사용자가 하고자 하는 것과 이를 소프트웨어가 예측해 제공해주는 것과의 격차는 점차 줄어들 것이라는 점이다. 

MS에서 1995년에 내놓은 ‘개인 에이전트’ 가 있는데 그 당시 윈도우를 사용했던 사용자들은 화면상 코너에 강아지가 튀어 나와 무엇인가를 언급하는 것을 기억할 수 있을 것이다. 그 캐릭터가 바로 로버란 이름의 강아지인데 이는 화면 상의 가상 캐릭터로 사용자가 어떤 작업을 수행할 때 소프트웨어가 판단하여 캐릭터가 개입하게 되는 방식이다.  그리고 나서 몇 년안에 이 캐릭터는 사라진다. 종적을 감추는데 이에 대해 빌게이츠가 평가한 대목이 있다. 

“사람들은 언제나 이런 일을 할 때 실수를 한다. 시스템이 숫자표를 계산하려고 할 때, 또는 오래 전에 마이크로소프트가 개인화 기능으로 시도했지만 분명히 어설펐던 마이크로소프트 밥 방식처럼 강아지가 나와서 ‘아이고, 이건 잘못하셨네요’라고 말해 준다”

“이런 방식이 다시 떠오를 것이며, 아마도 한층 더 정교해질 것이라고 생각한다. 우리의 실수 대부분처럼 당시에 우리는 너무 앞서 있었다”

결국 그 당시 캐릭터를 이용한 개인 에이전트 기능은 그 당시 기술 타임라인에 너무 앞선 기술이었던 셈이라고 말한다.  어떻게 보면 그 캐릭터는 소프트웨어에서  초기 개인화된 에이전트 기능의 효시가 된 셈이지만 지금은 굉장히 다양한 형태로 개인화된 서비스가 나오고 있는 것 같다. 페이스북의 소셜검색이나 구글의 나우도 어떻게 보면 형태는 다르지만 개인화된 에이전트 기능들을 충분히 수행할 수 있으리라 본다. 

 

 

 

 

스마트와치의 존재감

MS사에서 Smart Watch 개발이 진행된다는 어몽테크 소식지에 따르면 1.5인치의 반투명 알루미늄 케이스에 윈도우 8 기반으로 구성된다고 한다. 특징적이라 한다면 스마트폰과 블루투스에 의해 연결되는 것이 아니라 LTE 무선 칩을 이용한다고 한다. 스마트폰의 또 다른 N스크린 보조 기능을 수행할 것으로 예상된다. 여기서 생각해볼 점은 철저하게 개인화된 스마트폰이 종합적인 IT기기의 허브로 역할을 자리매김한 듯 한데 보조적 기능으로 수행될 Watch 가 어떤 역할을 할 수 있을까 라는 점이다. 물론 소니사는 Smart Watch 시장을 2016년 4,100만대 정도로 예상하고 있는데 이는 올해 스마트폰 시장 약 10억 대에 비하면 상당히 미비한 수준이다.

애플은 이미 일본에 iWatch(아이와치) 라는 이름으로 상표권을 등록한 바 있다. 이미 지난 겨울부터 애플에서 Wearable Computer 를 출시할 것이라는 얘기는 꾸준히 들려온것 같다. 소니 또한 작년에 ‘스마트와치’를 출시했는데 후속 모델인 스마트와치2가 올 하반기에 출시될 것이란 전망이다. 굳이 스마트폰을 꺼내서 확인하지 않아도 손목시계처럼 바로바로 확인할 수 있는 보조적 수단으로 이용할 수 있는 식이다.

소니의 ‘스마트와치’는 개발 구현을 아예 오픈소스로 풀었다는 점도 개방형 오픈 플랫폼 지향의 성격이 강하다. 앞으로 다양한 멀티 디바이스간의 공유가 광범위하게 이루어질 전망이다.

새로운 제품의 한 카테고리를 형성할 수 있을지는 조심스럽지만 나이키가 퓨어 밴드를 출시하고 각 스마트기기 제조사에서 다양한 형태의 스마트 보조 수단들이 나올 것임은 어느 정도 예상되는 수순인 것 같다.

source : Microsoft new smart watch to come in a variety of colors

이제는 3D 프린팅 시대인가

미국 NASA는 프린터로 음식을 개발하고 있는 SMRC에 12만 5,000달러를 투자했다고 한다. 3D 프린팅 기술이 이용됐는데 이를 이용해 우주인들의 우주식으로 음식을 공급할 계획에 착수한 듯하다. 3D프린터로 가장 손쉽게 만들 수 있다고 하니 앞으로 개인/가정에도 레시피만으로도 프린터로 음식을 만들어 먹을 수 있는 시대가 전망된다.

가트너는 2016년께는 기업용 3D 프린터 가격이 2,000달러 미만으로 떨어질 것이라고 전망한 바 있는데 이 정도 가격 수준이면 많은 기업 B2B 시장에서도 3D 프린팅이 많이 보급되어질 것 같다.

위 영상은 미국에 노스캐롤라이나 주립대학에서 개발된 3D 프린팅 기술인데 주목을 끄는 점은 금속을 사용해서 프린팅이 가능하다는 점이다. 전자제품 회로기판 등에 응용된 모습을 볼 수 있는데 프린터기 노즐과 비슷한 주사기에 액체금속을 넣어서 한 방울씩 떨어뜨리는 방식으로 오브젝트를 형상화하고 있다. 이 액체 금속은 갈륨과 인듐의 합금이라고 하는데 이 금속이 공기 중 산소와 반응해 모양을 액체 금속이 의도한 형태로 유지할 수 있는 기술이 적용되었다고 한다. 이 기술이 아직까지는 여러가지 제약사항으로 상용화하기에는 시간이 걸리겠지만 기존 3D 프린팅이 플라스틱만을 이용한 점을 확장시켜 다양한 분야에서 응용할 수 있는 가능성을 열었다는 점에서 의미가 있는 것 같다.

Facebook 의 Graph Search

페이스북의 ‘Graph Search’ 가 본격적으로 서비스되기 시작하는 모양이다. 그 동안 페이스북에서 가장 아쉬웠던 기능인 ‘검색’을 채워주는 기능인데 이게 구글의 검색과는 또 다른 차원의 검색이라 태생부터 여러 이슈를 떠안고 있을 듯하다.

페이스북을 사용하면서 본인이 직접 작성한 글도 검색하기 어렵다는 것은 이미 이해할 수 있는 수준이다. 이것을 가능하게 만들어주고, 거기다 더해서 페이스북의 DB에 쌓인 다양한 분류의 키워드를 활용해서 다양한 검색을 가능하게 만들어주는 식이다.

예를 들어 ‘축구를 좋아하는 사람’, ‘친구들이 가장 좋아하는 요리’ 등으로 자연어 검색을 실시할 수 있고 검색결과를 자세히 보면, 주로 태그된(파란색 링크) 키워드을 중심으로 결과가 나오는 것을 알 수 있습니다.

지금까지의 페이스북에서 제공하는 여러가지 카테고리의 검색결과 수준이 아니라 본격적으로 페이스북에 저장된 정보들을 활용해서 검색이 가능하게 된다.

태그된 키워드를 중심으로 검색된다라는 함은,
자신이 의도하지 않는 검색결과에 자신이 검색되어질 수도 있다는 얘기로 풀이된다. 무심코 ‘좋아요’ 버튼을 누른 결과 어떤 특정 성향을 지닌 인물을 검색할 때 노출될 수 있다는 뜻이다.

손쉬게 자신의 위치, 프로필, 네트워크 현황 등이 노출될 수 있다. 본인의 정보 뿐만이 아니라 본인과 얽혀있는 지인들과의 정보도 한데 뭉쳐서 움직일 가능성이 크다.

페이스북의 Graph Search가 과연 사용자 중심으로 정보 제공을 매끄럽게 할 수 있을까. 최근에 페이스북을 사용하다보면 중간중간 개인화된 질문들을 던지는 것을 봤는데 이것들이 다 Graph Search 를 위한 사전 작업이었던 셈이다.

페이스북 런처(Launcher)가 사실상 생각보다 성공했다는 평은 아니었던 것 같다. 개인화된 홈 화면이 오히려 과도한 개인정보가 오가는 공간으로 사용자들은 받아들이지 않았던 듯 싶다. Graph Search 는 어떻게 받아들일지…

디스플레이의 미래

얼마전 극장에서 광고를 보는데 S사에서 flexible display에 대한 컨셉 광고를 하는 것을 보면서 이제 곧 flexible display 시대가 오겠구나 라는 분위기를 느낄 수 있었다.

삼성전자가 최근 열린 한 행사에서 접을 수 있는 스크린의 미래(What It’ll Be Like Using A Smartphone With A Bendable Screen)란 제목으로 제시한 가까운 장래의 혁명적 스마트기기 사용방식으로 주목되고 있는 부분이 접히는 스크린을 활용한 태블릿 휴대폰 기기였다.

브랜드 선점 차원에서 광고시장에서 컨셉 영상들이 움직이기 시작한 것 같은데 차기 스마트폰/스마트태블릿 기기 제조회사에서 flexible display 패널을 활용한 다양한 미래형 기기들이 양산될 것으로 보인다