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IT TREND

더 안전하고 스마트한 사회 빅데이터 분석으로 촉발되다

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사람들이 살고 싶고, 일하고 싶고, 즐기고 싶은 환경을 만들기 위한 도시간 경쟁이 심화되고 있다. 세상을 더 안전하고 스마트하며 건강하게 만드는 상품과 서비스의 생산은 비즈니스 측면에서도 상당히 괜찮은 사업 모델이다. 다음의 세 가지 물음에 명쾌하게 답할 수 있다면 남들보다 더 빠르게 사업 성공의 문을 두드리게 될 것이다.




단순한 데이터만으로는 비즈니스적인 문제뿐만 아니라 인구 증가, 도시화, 공공 인프라 및 인구의 노후화, 의료비용 증가, 공공 안전 문제 등의 사회적 도전과제들을 해결할 수 없다. 이런 점에서 독특한 방식의 사물인터넷(IoT)과 빅데이터에 초점을 맞춘 Hitachi의‘ 소셜 이노베이션’ 전략은 핵심에 다가선 해결책인지도 모른다.




2020년까지 전 세계 인구의 4배에 달하는 규모인 280억 개의 디바이스가 네트워크로 연결될 전망이다. 기계는 이미 같은 기계뿐 아니라 사람, 로봇, 심지어 동물과도 커뮤니케이션을 하고 있다. 그리고 이들 디바이스에서 생성되는 데이터는 기업이 보유한 데이터보다 훨씬 더 빠른 속도로 확산 중이다. IDC는 향후 5년간 이와 관련된 애플리케이션, 분석, 플랫폼, 인텔리전트 시스템 및 새로운 디바이스 등의 시장 규모가 7조 달러에 이를 것으로 전망한다. 최근 생산되는 제품에는 대부분 센서가 탑재돼 있으며, 이 데이터를 활용해 리소스 절감, 헬스케어 시스템 향상, 스마트 시티 등이 가능한‘ 도시혁명’을 준비할 수 있다.

그러나 이 모든 것이 한 번에 이뤄지는 것은 아니다. 일례로 미국에서는 교통 체증으로 인한 생산성 하락, 연료 낭비, 선적 지연 등으로 매년 1,600억 달러의 손실이 발생하고 있다. 최대 주범은 주차 공간을 찾기 위해 거리를 헤매는 자동차들이다. 이들 차량이 교통 체증을 더욱 악화시킨다. 그런데 만약 기술의 도움으로 이 자동차들이 거리를 헤매지 않고도 쉽게 주차 공간을 찾아낼 수 있다면 어떨까? 충분히 가능한 일이다. 차주가 원하는 위치에 하차하면 자동차가 스스로 주차를 하고, 필요할 때 신호를 보내면 곧장 달려오는 시스템 말이다. 이른바‘ 프라이빗 발레파킹’ 서비스다. 일부 주차장에서는 이미 로봇 발레파킹 파일럿 프로그램이 진행 중이고, 자동차 업체들도 고급형 차량에 자동 주차 시스템을 도입하기 시작했다.

자동화된 주차 공간 검색 시스템은 작은 문제를 해결함으로써 어떻게 교통 체증이라는 더 큰 문제를 해결할 수 있는지 보여주는 사례일 뿐이다. 뿐만 아니라 교통 체증을 줄이는 데 도움이 되는 센서, 네트워크, 서비스가 어떻게 사회적 골칫거리를 해결하는 비즈니스 모델로 전환될 수 있는지 보여주는 좋은 사례이기도 하다.



다양한 사회 문제‘ 어떻게 대처할 것인가’

더 많은 인프라를 구축하는 것만이 정답은 아니다. 운전자가 주차 공간을 찾기 위해 여전히 도로 위에서 헤매는 상황이라면 주차 공간이 많다는 것이 무슨 소용이겠는가? 차량이 지금보다 더 늘어나고, 이에 비례해 교통 체증도 증가한다면? 주차 공간을 많이 확보한다고 해서 생산성 하락, 연료 낭비, 공해 증가 등 사회 곳곳의 보이지 않는 문제들이 완전히 해결되는 것은 아니다.


연도별 전 세계 인터넷 연결 기기 (출처: IDC, 2014)



주차 공간을 찾아 헤매지 않게 하는 것만이 우리가 시급히 해결해야 할 문제라고 할 수 있을까. 세계 인구가 24억 명이나 더 늘어나게 될 2050년에는 어떤 모습일지 한 번 상상해보라. 도시 거주자는 더 많아질 것이고, 향후 35년 동안 인구 증가폭은 63%에 달할 전망이다. 인구 급증 지역은 대부분 아시아와 아프리카에 집중돼 있다. 이런 추세가 지속된다면 자동화된 주차 시스템 이상의 해결책이 필요하다.

도시 계획 담당자들은 교통 체증 관리, 공공 교통 시스템, 주택 수요, 전력 분배, 쓰레기 처리, 공공 안전 등 다양한 사회 문제에 또 어떻게 대처할 것인가? 의료기술의 발달로 인간의 수명은 길어질 것이다. 기존의 헬스케어 시스템과 금융 시스템에도 큰 폭의 변화가 불가피하다.


 


데이터 취합만으로 끝나지 않는 문제

스마트한 인프라 관리에 대한 수요는 분명 존재한다. 그리고 이러한 수요 때문에 105년의 IT 운영기술, 55년의 정보기술, 10년 이상의 사물인터넷(IoT)경험과 노하우를 보유한 Hitachi와 같은 기업들이 혁신을 가속화하고 있다.

현재 Hitachi는 2차 산업혁명 이후 생산해온 기차, 터빈, 통신 장비뿐만 아니라 그 이상으로 솔루션의 범위를 확대하고 있다. 더 스마트하고 안전한 도시를 만들고, 더 효과적으로 리소스를 관리하며, 더 건강한 세상을 만들기 위해 교통, 커뮤니케이션부터 공공 안전과 헬스케어에 이르기 까지 관련 설비와 네트워크에 인텔리전스(지능)를 탑재하고 있다.



빅데이터의 성장 (출처: Tech Dynamics)




기술 트렌드 우선 순위 (출처: Ventana Research)




HDS(Hitachi Data Systems) 소셜 이노베이션 및 글로벌 산업 수석 부사장 케빈 이글스턴은“ Hitachi는 기업과 정부가 해결해야 하는 큰 사안들 중 몇 가지에 주목하고 있으며, 그 중에서 우리가 잘 할 수 있는 분야를 찾고 있다.”고 설명한다. 소셜 이노베이션, 즉 세상을 더 안전하고 스마트하며 건강하게 만드는 상품과 서비스의 생산은 지금까지는 자선 재단이나 비영리 조직이 전담하는 일로 치부됐지만 비즈니스 측면에서도 상당히 괜찮은 사업 모델이다. 이글스턴은“ 우리가 말하는 소셜 이노베이션이란 과연 무엇일까? 스스로에게 늘 많은 질문을 던진다. Hitachi의 소셜이노베이션은 IoT와 빅데이터 전략을 의미한다. 여기서 IoT는 실질적인 차이를 만들어 낼 수 있는, 우리만의 접근 방법”이라고 덧붙였다.

상호 연계된 디바이스에서 생성되는 방대한 데이터는 이미 존재한다. 따라서 여기서의 핵심은‘ IoT와 빅데이터 전략’이다. 그렇다면 이처럼 방대한 데이터가 우리 삶에 얼마나 많은 영향을 미치게 될 것인가? 이 질문에 답할 수 있는 기업들조차도 여전히 한 가지 문제는 해결하지 못하고 있다. 실제로 영향을 미치는 요소들을 어떻게 따로 떼어내어 분석할 것인가? 또 이러한 분석 결과를 어떻게 더 스마트한 사회 인프라를 구현 할 수 있는 인텔리전스와 실질적인 대안으로 전환시킬 것인가?

디바이스를 연계하고 데이터를 취합하는 것만으로 끝날 문제는 아니다. 기업이 신속하게 가치 있는 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 통찰력을 갖게 해주는 분석이 선행되지 않으면 안 된다.


 



모든 종류의 물리적 인프라를 네트워크화하자는 초기 단계의 접근은 비교적 이해하기 쉽다. 이렇게 되면 철도, 도로, 전력망 등 사회 인프라를 구성하는 다양한 물리적 시스템을 원격지에서 정확하게 모니터링하고 통제할 수 있다. 문제가 발생하면 고장으로 이어지기 전에 진단도 가능하다. 물리적 인프라 제공 및 운영 업체들에게 전보다 더 나은 품질의 기차 혹은 터빈을 개발하는 일은 더 이상 중요한 일이 아닐 수 있다. 이들에게는 원활한 인프라 운영과 예측 가능한 유지보수로 신뢰성을 확보하는 것이 더 중요한 문제다.

HDS(Hitachi Data Systems) 소셜 이노베이션 CTO 사라 가드너는 이 지점을‘ 정보 기술과 운영 기술의 교차점’으로 설명한다. 완전히 독립적으로 존재해온 두 공간을 이어주는 지점이라는 의미다. 가드너는“ 이는 분석과 데이터 관리의 관계처럼 기술과 테크닉의 결합에 관한 문제다. 지난 수년간 백오피스 시스템에서 사용해온 것들을 물리적인 현실 세계에 적용하자는 것이다. 지금까지 사용된 물리적 인프라는 대부분 놀라울 정도로 오래된 것들이다. 따라서 이 모든 것을 바꾼다는 건 현실적으로 불가능한 일일 수 있다. 이들 인프라를 어떻게 더 스마트하게 만들 것인가가 바로 우리의 고민거리”라고 덧붙였다.

기계 데이터는 IoT의 핵심 쟁점과도 공통된 맥락을 갖고 있다. 빅데이터로 취합 및 분석되는 기계 데이터의 양은 조만간 큰 터닝포인트를 맞게 될 것이다. 센서와 디바이스에서 취합되는 데이터의 양이 전과는 비교할 수 없을 정도로 많아졌고, 내용 면에서도 훨씬 더 상세하기 때문이다. 일례로 세세한 내용이 누락된 채 평균 수치로만 측정된 통신 네트워크 사용 내역은 무의미해 질 수도 있다.

가드너는 “통신업체들의 투자는 대부분 네트워크 장비에 집중되어 있다. 그런데 장비는 통신업체들에게 최소한의 통찰력을 제공하는 여러 요소들중 하나에 불과하다. Hitachi는 통신업체들이 엔드-투-엔드 트래픽을 실시간으로 확인할 수 있도록 해주는 기술을 개발하기 위해 파트너사들과 협력하고 있다.”고 말한다. 이를 통해 통신업체들은 전과 동일한 네트워크 인프라를 유지하면서도 더 나은 서비스를 제공할 수 있으며, 동적 프로비저닝[각주:1]을 통해 NaaS(Network-as-a-Service)[각주:2]도 판매할 수 있게 된다.



사이버와 현실 세계의 진정한 통합 플랫폼‘ IoT’

세상의 모든 것들이 네트워크에 연결되면 사회가 더 좋아질 것이라는 견해가 있 다. 그런데 이는‘ 사이버-물리 상호운용성(Cyber-Physical Interoperability)’의 미 래를 이해하는 전문가들과 대화를 나눠보기 전까지는 구체적으로 다가오지 않는 다. 밴더빌트(Vanderbilt) 공과대학 소프트웨어 통합 시스템 연구원 이사 겸 전기공 학 및 컴퓨터 공학 교수인 야노스 스티파노비츠가 바로 이러한 전문가 중 하나다.





스티파노비츠 교수는 IoT를 물리적 세계와 컴퓨터 세계의 진정한 통합을 의미하는 사이버-물리 시스템을 구축할 수 있도록 해주는 플랫폼으로 정의한다.“ IoT는 인터넷뿐 아니라 상호 연결된 수백만 개의 센서를 가진 시스템의 근간이다. 이들 센서, 연계된 컴퓨팅 리소스, 그리고 프로세스가 데이터 운영(Running)과 분석이 가능한 방대한 규모의 데이터베이스를 생성한다.”고 설명한다. 그러나 이는 단지 시작에 불과하다. 그는“ 여러분은 수많은 센서를 통해 생산 프로세스, 가정 또는 교통 시스템 등 모니터링 대상의 종류와 상관없이 전보다 더 풍부하게 대상을 이해할 수 있게 된다. 또 이를 둘러싼 최적화와 컨트롤 루프도 창출할 수 있다.”고 덧붙였다. 스티파노비츠 교수는 향후 10년 동안 연계될 수백억 개의 디바이스가 미치게 될 영향이 지극히 저평가돼 있다고 믿는다“. 이는 파괴적인 기술 전환(Technology Shifts)이라고 할 수 있다. 그래서 예측하기가 더 어렵다. 그리고 이보다 더 중요한 사실은 상호 연계될 수백억 개의 디바이스 종류가 매우 다양하고 상당히 이질적이라는 점이다. 또 이들 디바이스는 광범위한 애플리케이션을 구동시켜야 하는 부담도 안고 있다.”는 설명이다.

스티파노비츠 교수는 개발자들이 교통, 보안, 농업 및 우리의 일상생활과 연관된 문제에 더 집중함에 따라“ 새롭게 개발되는 애플리케이션이 우리 삶의 거의 모든 영역에 영향을 미치게 될 것”이라 보며, 이에 플랫폼 자체보다 애플리케이션 시장 규모가 훨씬 더 확대될 것으로 전망한다. 또 미시환경(Microenvironment)이 신규 애플리케이션 개발을 혁신시킬 수 있다는 점을 이해하고 있는 소규모 개발자들 사이에 에코시스템도 등장할 것으로 예측한다.

그는 이어 앞으로 등장할 애플리케이션 중에는 효용성이 떨어지는 것들도 있겠지만 우리가 필요로 한다는 사실조차 몰랐던, 그런 애플리케이션이 없으면 살기 어렵다는 사실조차 몰랐던 애플리케이션도 있을 것이라고 말한다. 이러한 애플리케이션 중 한 사례는 상호 교류가 가능한 에너지 관리 애플리케이션이다. 사용자가 직접 조작하지 않고 사용량에 따라 실시간으로 전기요금이 파악되고, 전원이 켜지면 이 모든 것들을 알아서 처리하는 드라이어를 상상해보라. 백그라운드에서 운영되는 이러한‘ 에너지 협상 메커니즘(Energy Negotiation Mechanism)’은 전체 에너지 사용에 대해 적절한 균형을 유지할 수 있도록 해주며 전력망의 효율성을 향상시킨다. 그리고 소비자들은 비용을 절감할 수 있게 된다.



데이터 분석에 앞서 생각해야 할 문제들

그러나 현재는 사내에 이미 보유하고 있는 방대한 데이터를 활용해 무엇을 할 수 있으며, 무엇을 해야 하는지 전혀 모르고 있는 기업들이 많다. 최근 트렌드를 보면 많은 기업들이 이미 보유한 데이터를 가치있게 사용하지 못하고 있음에도 불구하고, 또다른 한편에서는 비정형화된 외부 데이터 분석을 시작한다.

또 다른 문제는 상호호환성이 보장되지 않는 서로 다른 이질적인 시스템의 데이터를 분석해야 한다는 점이다. 예를 들어 코펜하겐시의 경우 2025년까지 ‘탄소 중립(Carbon Neutral)’[각주:3]을 실현하려면 데이터 사일로 문제를 먼저 해결해야 한다. 코펜하겐시는 현재 Hitachi Consulting과 협력해 모든 가능한 소스, 공공 및 사설 영역에서 에너지 소비, 수자원 사용, 교통, 범죄 통계, 날씨 데이터 등 상호연관성이 있는 지자체 데이터를 한 곳으로 취합해주는 빅데이터 플랫폼인‘ 시티 데이터 익스체인지(City Data Exchange: CDE)’를 구축 중이다.


세계의 많은 대도시들도 오픈데이터 플랫폼 도입을 이미 시작했다. 일례로 암스테르담은 오픈 데이터베이스에 도시와 지방 정부의 데이터를 취합해 제공하고 있다. 최근 개발된 한 애플리케이션은 도시 지도에서 양방향으로 에너지 사용을 추적한다. 뉴욕시는 40개의 도시 에이전시에서 취합한 데이터를 기반으로 어떤 건물이 화재의 위험에 놓여 있는지 예측하고, 옥시코돈 조제를 하는 것으로 알려진 메디케이드(Medicaid) 중 1%의 약국이 어디인지를 파악하는 데 분석 기법을 활용하고 있다. 또 코펜하겐시는 상호 교류가 가능하도록 공공, 사설, 상업용 소스를 통합하는 새로운 시도에 나섰다.

CDE는 트렌드 파악과 애플리케이션 개발을 통해 도시의 지속성과 삶의 질을 높이기 위해 일하는 정부, 시민, 학계, 비영리기관뿐 아니라 일반 기업들도 추적이 가능한 데이터의 동적 저장소이자 마켓플레이스로 자리잡게 될 것이다. 새로운 데이터 플랫폼이 등장하면 독립적인 분석은 그 존재가치를 잃어버리고, 정보 공유를 어렵게 만드는 데이터 사일로(고립된 데이터)도 제거될 것이다. 애플리케이션 연구, 기획 혹은 개발을 목적으로 플랫폼의 데이터를 이용하는 사용자는 일정 사용료를 지불하고, 데이터 공급자는 사용료를 받을 수 있다. 그러나 CDE의 진정한 가치는 이를 통해 무엇을 창출해낼 수 있는가에 달려 있다.



데이터 교환 플랫폼을 구축하자

Hitachi Consulting 부사장 로버트 패리스는“ 코펜하겐시는 2년 전부터 CDE 비전을 실행에 옮기기 시작했으며, 현재 코펜하겐시의 시장은 다양한 옵션을 고민 중이다. 시의 궁극적인 목표는 지속가능한 비즈니스 모델을 만드는 것이다.”라고 밝혔다. Hitachi 역시 CDE 프로젝트가 하나의 큰 기회가 될 수 있다고 판단하고, 이의 개발을 위해 코펜하겐시 및 덴마크 수도권에 투자하고 있다. 패리스는“ 이 모델은 충분히 복제가 가능하다. 도시는 시민들에게 실질적인 혜택을 돌려줄 수 있으며, 일반 기업들이 활용할 수 있는 상업성도 충분히 갖고 있다. 이 프로젝트는 한 도시에 대한 투자 그 이상을 의미한다.”라고 설명했다.


사물인터넷(IoT)의 데이터 종류



그는 이어“ 데이터 교환 플랫폼(CDE)을 만드는 것은 단순한 소프트웨어 솔루션 구현, 그 이상의 프로젝트다. 우리는 기업이 이 시장에 어떻게 참여할 것인가를 이해시키기 위해 기업들과 협력하는 현장 팀을 운영하고 있다.”고 덧붙였다.

일례로 통신 서비스 업체는 특정 지역의 활동 지수를 측정해 패턴의 변화를 지속적으로 파악하고자 하는 유통업체들에게 유용한 정보를 제공할수 있다. 또 애플리케이션 개발자들은 개인과 기업의 전력 소모량을 모니터링해 도시 전체의 에너지 사용을 파악하는 데 이 데이터를 활용할 수 있다. 초기 가입자들의 상당수는 지역 전체에 걸친 초기 확산과 자신들의 비즈니스 전개 및 다른 대도시로의 확대에 많은 관심을 갖고 있으며, 이들 중 상당수가 2016년 본격적으로 선보일 코펜하겐의 CDE 프로젝트에 주목하고 있다. CDE는 빅데이터에 중점을 두는 것이 어떻게 인프라에서 부터 분석과 애플리케이션으로 확대되는지를 보여주는 한 사례다.





  1. 1)동적 프로비저닝(Dynamic Provisioning) : 리소스 실행시 필요한 용량만 제공하는 시스템 정책 [본문으로]
  2. 2)NaaS(Network-as-a-Service) : 서비스 전문업체로부터 사용자가 원하는대로 응용 프로그램, 데이터, 서버 등의 네트워크 서비스를 이용하는 것 [본문으로]
  3. 3)탄소 중립(Carbon Neutral) : 지구온난화의 주범인 이산화탄소를 배출한 만큼 흡수하는 대책을 세워 이산화탄소의 실질적인 배출량을‘ 0’으로 만든다는 개념 [본문으로]