사물인터넷(IoT)이란?

가장 일반적인 표현으로 설명하자면 사물인터넷(IoT)은 공장의 설비, 차량, 모바일 기기, 스마트 워치에 이르기까지 인터넷 네트워크에 연결할 수 있는 모든 물체('사물')를 포함합니다. 그러나 현재 IoT는 더 구체적으로 '다른 사물과 데이터를 송수신할 수 있는 센서, 소프트웨어 및 기타 기술이 장착되어 있으며 서로 연결되어 있는 사물'로 정의됩니다. 이전에는 연결이 주로 Wi-Fi에 의존했던 반면, 오늘날의 5G 및 기타 유형의 네트워크 플랫폼은 대량의 데이터세트를 더욱 빠르고 안정적으로 처리할 수 있습니다.

물론 데이터를 수집하는 궁극적인 목적은 단순한 데이터의 보유가 아니라 활용에 있습니다. IoT 기기가 데이터를 수집하고 전송할 때 최종 단계는 데이터를 분석해 정보 기반의 조치를 개발하는 것입니다. 바로 이 단계에서  AI 기술이 사용됩니다. AI는 고급 분석 및 머신러닝 기능으로 IoT 네트워크를 증강합니다.

 

IoT의 작동 방식

IoT 기기는 사람이 물리적으로 존재하는 데 시간적, 공간적 제약이 있는 경우 우리의 눈과 귀를 대신합니다. 센서를 장착한 기기는 사람을 대신해 시각, 청각, 촉각 데이터를 수집하고 지시에 따라 데이터를 공유합니다. 그러면 사람이 데이터를 분석해 가치 있는 정보를 추출하고 후속 조치나 의사결정을 자동화합니다. 이 프로세스의 주요 4단계는 다음과 같습니다.

1. . 데이터 수집. IoT 기기는 센서를 통해 기기 주변의 환경에서 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터는 온도처럼 단순할 수도 있고 실시간 동영상 피드처럼 복잡할 수도 있습니다.
2. . 데이터 공유. IoT 기기는 지시에 따라 사용 가능한 네트워크 연결을 통해 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드에서 이러한 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
3. . 데이터 처리. 이 단계에서는 해당 데이터를 기반으로 팬을 작동하거나 경고를 보내는 등의 작업을 수행하도록 소프트웨어가 프로그래밍됩니다.
4. . 데이터를 기반으로 한 조치 수행. IoT 네트워크 내의 모든 기기에서 누적된 데이터는 분석을 거칩니다. 이 분석을 통해 강력한 통찰을 추출해 자신 있는 조치와 비즈니스 의사결정에 도움이 되는 정보를 제공합니다.

 

IoT 기술의 진화 과정

사물인터넷(IoT) 기기에서 매년 생성되는 데이터 양은 40제타바이트가 넘습니다. 이는 40조 기가바이트에 해당합니다. 디지털 데이터를 물리적으로 정량화하기는 어렵지만 그 모든 데이터를 1990년대의 플로피 디스크로 변환해서 카펫에 펼쳐 놓는다면 지구 표면의 절반 이상을 덮을 정도입니다. IoT가 진화하려면 일련의 특정 기술도 동시에 발전해야 합니다. 기술 발전과 IoT의 진화 중 무엇이 먼저인지 논하기는 '닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐'라는 질문처럼 어렵습니다.

• 연결성: 이러한 IoT 데이터 양의 급증은 데이터를 송수신하는 매우 강력한 인터넷과 클라우드 연결이 있어야만 가능합니다. 현재 다수의 IoT 기기는 복잡하고 볼륨이 큰 데이터를 전송하기 위해 로컬 Wi-Fi 네트워크를 이용합니다. 그러나 5G 및 기타 무선 네트워크가 발전하면서 맥킨지(McKinsey)에서는 최근 관련 영향 및 IoT 기기가 Wi-Fi 네트워크에서 해방될 수 있는 가능성에 대한 보고서를 발행했습니다.
• 센서 기술: IoT 센서 혁신에 대한 요구가 꾸준히 상승하면서 시장의 중심축은 특정 고객을 대상으로 하는 고비용 틈새 사업자에서 고도로 글로벌화되고 가격 경쟁력을 갖춘 센서 제조업으로 이동했습니다. 2004년 이래  IoT 센서의 평균 가격은 70% 이상 하락했으며, 관련 요구의 급증에 따라 더 나은 기능과 다양성을 선보이고 있습니다.
• 컴퓨팅 능력: IoT 기기가 생성하는 데이터는 현재 40제타바이트지만 향후 5년 내에 거의 2배로 늘어날 것으로 예상되며 그 이후에도 기하급수적으로 증가할 전망입니다. 오늘날 기업에서 이러한 모든 데이터를 유용하게 활용하려면 메모리와 처리 능력도 꾸준히 증가해야 합니다. 이러한 요구를 충족하기 위한 경쟁이 급속도로 진행되면서 IoT의 연관성과 적용 가능성을 확대해 왔습니다.
• 인공지능 및 머신러닝: 기업은 이러한 기술을 적용해 대량의 IoT 데이터를 관리하고 처리할 뿐 아니라 분석하고 학습할 수 있습니다. 빅데이터는 AI 와 머신러닝이 가장 즐겨 찾는 식량입니다. 데이터세트가 크고 다양할수록 AI 기반의 고급 분석으로 얻을 수 있는 통찰과 인텔리전스도 더욱 강력하고 정확해집니다. 인공지능은 IoT 기기의 급증과 함께 발전했으며 IoT 기기에서 나온 데이터는 인공지능의 강력한 기반이 되고 있습니다.
• 클라우드 컴퓨팅: 연결성이 IoT 발전의 핵심 요소이듯, 클라우드 컴퓨팅의 성장 역시 IoT의 진화와 밀접한 연관이 있습니다. IoT 기기는 온디맨드 방식으로 처리 능력과 대용량 저장소를 제공할 수 있는 클라우드 IoT 서비스를 사용해 계속 증가하는 크고 복잡한 데이터세트를 원활하게 수집하고 전송할 수 있게 되었습니다. 또한 기업은 프라이빗 클라우드 솔루션으로 다양한 유형의 IoT 데이터를 대량으로 관리하는 동시에 폐쇄 시스템의 보안을 유지할 수 있습니다. 
• 엣지 컴퓨팅: IoT 네트워크 내의 기기는 대부분 지리적으로 넓은 지역에 걸쳐 분산되어 있지만 모두 단일 중앙 시스템에 데이터를 전송합니다. IoT 데이터 볼륨이 급증하면서 회사의 대역폭과 클라우드 용량의 대부분을 차지하게 될 수 있습니다. 또한 데이터가 수집, 전송, 처리되고 최종 대상에 도달하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 이러한 시간차, 즉 '지연'이 발생하면 비효율이 증가합니다. 특히 데이터 처리 시간에 매우 민감한 기업일수록 더욱 그렇습니다.엣지 컴퓨팅 솔루션은 데이터 소스와 더 가까운 곳에서 처리하도록 함으로써 중앙에 집중된 시스템의 처리 능력을 분산합니다. 이는 지역화된 컴퓨팅 시스템의 통합과 IoT 기기 자체에 처리 능력을 추가하는 작업을 통해 가능합니다. 이렇게 처리된 데이터로 현장에서 즉각적인 조치를 취할 수 있으며, 중앙 시스템에 데이터를 더욱 정형화되고 체계적인 형식으로 정기적으로 전송해 고급 분석과 처리를 수행할 수 있습니다.

 

'산업용 IoT(IIoT)'란?

IIoT는 연결된 기계와 기기, 센서를 산업적 용도로 사용하는 것을 의미합니다. AI와 머신러닝 기능을 제공하는 첨단 ERP를 운영 중이라면 IIoT 기기에서 생성된 데이터를 분석해 효율성과 생산성, 가시성 등을 개선하는 데 활용할 수 있습니다. IIoT 네트워크는 일반적으로 기계간(M2M) 커뮤니케이션과 데이터 전송을 지원합니다. 또한 IIoT가 내장된 기기는 중앙 시스템에서 자동화 프로그래밍을 정기적으로 수신합니다.

IIoT의 정의:

IIoT는 연결된 기계와 기기, 센서를 산업적 용도로 사용하는 것을 의미합니다.

우리는 현재 인더스트리 4.0(Industry 4.0)이라고도 하는 4차 산업혁명의 한복판에 서 있습니다. 과거 세 차례의 산업혁명에서 '혁명'을 주도한 요인은 혁신적인 기술이었습니다. 첫 번째 산업혁명에서는 증기력, 두 번째 산업혁명에서는 조립라인과 기계화된 생산, 세 번째 산업혁명에서는 컴퓨팅 능력이 바로 혁신 기술에 해당합니다. 인더스트리 4.0을 규정하는 혁명은 산업 디지털화 및 사이버-물리시스템(CPS)의 형태로 나타나며 그 기반은 바로 IoT입니다.

 

IoT와 IIot의 차이점은?

차이점은 작동 방식보다는 활용 방식에 있습니다. 전 세계 대다수 IoT 솔루션은 개인이 최종 사용자인 경우가 많고 주로 스마트 가전 제품, 디지털 비서 또는 휴대폰의 지리적 위치 추적기와 같은 사물에서 사용됩니다.

 

IIoT는 IoT의 하위집합이며 동일한 기본 기술로 작동되기는 하지만 격리된 개별 사용자가 아닌 연결된 전체 조직의 자동화와 효율성에 더 집중합니다. IIoT 네트워크에서 데이터의 수집과 선별 작업은 훨씬 더 복잡한 프로세스의 첫 단계일 뿐입니다. 정확한 인사이트를 제공하고 워크플로와 자동화된 태스크를 최적화해 조직의 도입효과를 극대화하려면 이들 데이터에 인공지능과 머신러닝을 적용해야 합니다.

 

첨단 산업 부문의 IIoT 기술

• 스마트 제조: 기업은 고객 피드백과 미디어 동향, 글로벌 시장으로부터 데이터를 수집합니다. AI 기반 시스템에서는 이러한 데이터와 다른 관련 데이터를 종합해 제품 개발 및 품질 관리에 유용한 정보를 추출할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 토대로 기계와 로봇 장치로 구성된 '산업용 사물인터넷(IIoT)' 네트워크를 자동화해 스마트 공장의 제품 제조를 최적화할 수 있습니다.
• 회복탄력적인 공급망: 공급망 관리자는 IIoT 네트워크와 이 네트워크를 실행하는 AI 기반 시스템을 통해 제품의 위치, 제품을 소유한 공급업체, 보유 재고 수량 같은 정보를 파악할 수 있습니다. 또한 기업은 이벤트와 운영 중단에 실시간으로 대응할 수 있도록 IIoT 기기와 기계를 즉시 프로그래밍해 비상계획을 마련하고 회복탄력성을 바탕으로 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
• 지능형 물류: 아마존 효과란 사실상 모든 상품에서 익일 무료 배송 서비스 제공을 요구하는 소비자의 기대 증가를 설명하는 용어입니다. 이러한 기대를 충족하기 위해 물류 사업자는 재고를 여러 지역으로 분산하고 3자물류(3PL) 파트너를 활용해야 합니다. 관리자는 물류 네트워크에 IoT 솔루션을 적용해 드론, 화물 선박 등 회사의 모든 운송 수단을 중앙에서 한눈에 볼 수 있습니다. IoT 센서의 실시간 데이터로 적하를 통합하고 폐기물을 최소화하며 배송 속도를 높일 수 있습니다.
• 헬스케어: 환자들은 IoT 모니터와 웨어러블 기기로 의료진과 계속 연결되어 진료에 더 적극적으로 참여할 수 있습니다. 의료 전문가는 이러한 기기에서 제공하는 데이터로 환자의 상태를 더욱 완벽하게 파악할 수 있습니다. 결과적으로 진단과 치료, 종합적인 웰빙에 보다 상세한 정보를 토대로 치밀하게 접근할 수 있습니다.
• 농업: 기상과 자연력에 좌우되는 산업의 경우 위험과 취약성을 줄일 수 있는 도구가 있다면 매우 유용합니다. 포브스지는 현대식 농업 부문에서 IoT 솔루션 채택 비율이 높아지고 있으며 '수자원 지속가능성, 이미징, 생산, 농사 편의성 향상을 위해 현재 수천 개의 센서가 배포되고 있다'는 내용의 기사를 실었습니다.

 

 

IIoT 솔루션의 6대 도입효과

디지털 전환 프로세스의 일부인 IIoT 네트워크는 회복탄력성과 경쟁력을 강화하기 위한 강력한 도구를 제공합니다.

 

민첩성 향상

IIoT 기기는 실시간으로 데이터를 공유하면서 데이터를 지속적으로 수집, 분석하고 그를 통해 학습하는 인텔리전스 네트워크에 기여합니다. 비즈니스는 이를 기반으로 기회와 위험에 빨리 결단력 있게 대응할 수 있습니다. IIoT 기기는 데이터를 전송할 뿐 아니라 데이터 분석을 통한 지시사항을 수신해 자체의 자동화된 워크플로를 조정하고 최적화합니다.

기계의 품질과 수명 향상

IoT 네트워크의 기기와 기계는 해당 작업 로그와 성능 데이터를 계속 전송합니다. AI와 머신러닝 알고리즘은 이러한 센서 데이터를 이용해 예지정비에 대한 귀중한 통찰을 얻습니다. 실제로  맥킨지(McKinsey) 조사에 따르면 '예지정비로 기계 다운타임이 보통 30~50% 감소하고 기계 수명은 20~40% 증가'하는 것으로 나타났습니다.

효율성 향상

유감스럽게도 기업에서 운영 관련 요구사항의 우선순위를 정할 때 '고장만 안나면 계속 쓴다'는 방식으로 결정하는 경우가 많습니다. 이러한 사고 방식으로는 과거 좋았던 시절만 기억하며 비효율적인 기존 프로세스를 고수할 수 있습니다. 운영 네트워크에 IoT 기기를 통합하면 이러한 기기에서 수집하고 전송하는 데이터는 완전히 객관적입니다. 이러한 데이터에 고급 분석을 적용하면 프로세스를 업데이트하고 업무를 합리화하며 효율을 증대하기 위한 제안사항과 전략을 지속적으로 제공할 수 있습니다.

보다 스마트한 재고 관리

미국의 기업들은 2020년 초에 이미 수년간 정치와 무역 관련 불확실성에 시달린 상태였습니다. 그 중 많은 기업에서 팬데믹은 단지 회사의 재고 관리 시스템이 얼마나 취약하고 수동적인지 깨닫게 한 계기에 불과했습니다. 기업에서 적층(3D) 프린터 같은 기기를 IoT 네트워크와 연결하면 외부 제조 파트너에 대한 의존도를 줄이고 가상 재고를 보유할 수 있게 되어 필요한 제품을 온디맨드 방식으로 제조할 수 있습니다. 

작업자 안전 강화

산업 현장에는 부상을 입을 위험이 상존합니다. 오늘날 많은 기업은 IoT 산업 안전 기기를 사용해 이러한 위험을 줄여나가고 있습니다. 이러한 기기는 VR 헤드셋과 같은 웨어러블 장치를 통해 경고를 보내거나 지속적인 작업 현장 패턴을 모니터링해 공장과 창고 현장의 구조를 보다 안전하고 인체공학적으로 재구성합니다.

고객 서비스 개선

IIoT 네트워크로 회사 내의 기기와 기계만 연결하는 데 그치지 않고 고객의 경험과 의견을 통합할 수도 있습니다.  이러한 통합으로 더욱 유기적인 쇼핑 경험과 보다 투명하고 개인화된 물류를 제공하고 고객 피드백과 선호사항을 제조와 신제품 개발에 더 적극적으로 반영하는 등 긍정적인 결과를 얻을 수 있습니다.  고객과의 의미 있는 실시간 상호작용으로 더 경쟁력 있고 회복탄력적인 비즈니스 모델을 구축할 수 있습니다.

 

IIoT 솔루션은 디지털 전환을 향한 여정의 중요한 단계입니다

 

2020년은 많은 기업이 전체 운영 네트워크의 회복 탄력성과 가시성이 얼마나 중요한지 절실히 깨달은 한 해였습니다. 오늘날의 경제에서 경쟁하고 성장을 구가하는 회사는 더 이상 디지털 전환을 미래의 '매력적인 부가 옵션'으로 바라보지 않습니다. 현재 선도적인 기업들은 IIoT와 같은 최첨단 디지털 솔루션을 성공과 성장을 이루기 위한 필수 도구로 적극 도입 중입니다.

 

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