그리스 철학자 헤라클리토스(Heraclitus)는 “인생에서 유일하게 지속되는 것은 변화”라고 말했습니다. 이 말은 기술과 관련된 분야에서 일하는 사람들에게는 더욱 와 닿는 말일 것입니다. 기술 혁신 속도가 가속화되면서 상상 속의 공상 세계는 조금씩 현실화되고 있습니다.

기존 기술의 완성도가 높아지면서, 예측하지 못한 개발은 더욱 빠르게 진행되고 있으며 혁신을 통해 소비자 애플리케이션이 비즈니스 애플리케이션으로 (또는 그 반대로) 도약하고 있습니다. 이러한 상황에서 우리의 비즈니스에 가치를 더할 잠재력이 있는 기술을 끊임없이 찾는 것은 중요합니다.

2018년을 내다보면서, 저는 동료들과 함께 우리의 비즈니스와 산업에 영향을 미칠 것으로 생각되는 몇가지 트렌드를 파악해 보았습니다.

 

1. 에지 컴퓨팅의 부상 (A move towards the edge)

최근 몇 년 동안 클라우드 컴퓨팅과 사물 인터넷(IoT)이 기업과 소비자 모두에게 많은 이점을 제공했다는 점은 부인할 수 없는 사실입니다. 하지만 클라우드 컴퓨팅과 사물 인터넷 도입이 확대되면서 처리 및 저장을 위해 연결된 장치에서 데이터 센터로 전송되는 데이터의 양과 대역폭 요구량이 엄청나게 증가했습니다. 에지 컴퓨팅(edge computing)은 데이터 소스 근처의 네트워크 ‘에지’에서 데이터 처리를 수행하여 이 문제를 완화합니다. 이렇게 하면 센서 및 장치와 데이터 센터 간의 대역폭이 크게 줄어듭니다. 데이터 무결성 및 개인 정보 보호와 관련된 잠재적 우려 역시 에지 컴퓨팅으로의 전환을 가속화합니다. 데이터 센터로 전송되기 전에 디바이스 내에서 암호화된 데이터를 익명화하고 생성하면 이러한 문제에 대응할 수 있습니다.

네트워크 에지에 있는 장치인 네트워크 카메라, 오디오 및 기타 센서가 더욱 정교해지고 품질이 향상됨에 따라, 세분화되고 안정적이며 활용 가능한 데이터를 제공하기 위해서는 클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅 도메인 사이에서 균형(둘 간의 차이점을 확인하려면 여기를 참조)을 유지해야 합니다.

 

2. 클라우드 간의 유기적인 통합 (Cloud-to-cloud)

위에서 설명한 것처럼, 에지 컴퓨팅 도입이 확대가 되더라도 클라우드 컴퓨팅은 여전히 IT인프라에서 중요한 역할을 할 것입니다. 클라우드 컴퓨팅은 단일 개체(엔티티)라는 인상을 주기도 하지만, 사실 전 세계적으로 여러 종류의 ‘클라우드’가 사용되고 있습니다. 클라우드 기반 서비스를 제공하는 기업의 수가 증가하면서 클라우드 에코 시스템은 기존의 온프레미스(on-premise) 시스템을 대체하는 통합의 중요한 포인트가 되어가고 있습니다.

클라우드 간의 통합을 통해 얻을 수 있는 한 가지 이점은 내부 IT서비스의 필요성이 대폭 줄어들 수 있다는 것입니다. 또한 여러 공급 업체들이 다양한 서비스 API를 통해 데이터 분석, 콘텐츠 관리 및 스토리지 등 고급 복합 서비스를 만들어 제공할 수 있으므로, 시장 출시 기간이 단축되고 규모도 급속하게 확대할 수 있습니다. 클라우드 기반 서비스를 제공하는 조직은 고객과 파트너에게 가치를 더할 수 있도록 관련 서비스와 통합할 수 있는 방법을 끊임없이 모색해야 합니다.

 

3. 딥 러닝 및 머신 러닝 (Deep and machine learning)

이제 우리는 딥 러닝 아키텍처 및 머신 러닝의 모든 이점을 실현할 수 있는 단계에 도달했습니다. 분석 가능한 방대한 데이터 세트, 합리적인 시간 내에 가능한 처리 능력, 정교한 알고리즘, 참고할 활용 사례들을 갖추었습니다.  이미지 해석, 음성 인식 및 의사 결정 지원과 관련하여 딥 러닝을 적용한 인상적인 시연들을 볼 때, 안전 및 보안 분야의 분석 부문에 딥 러닝이 가져올 가능성은 분명해 보입니다.

상대적으로 기본적인 수준에서, 딥 러닝 애플리케이션은 비디오 모션 디텍션, 안면 인식(및 Axis 파트너인 Herta가 주도적인 작업을 하고 있는 영역), 거짓 경보의 개별적인 추적 및 억제 성능을 향상시킬 것입니다. 이는 시스템 설계, 구성, 최적화 및 장치 관리에 도움이 됩니다. 이 외에도 애플리케이션이 개발됨에 따라 테러 사건에서부터 미끄러짐 및 낙상 사고, 트래픽 문제, 매장 절도, 그리고 심지어 철도 자살의 비극에 이르기까지 다양한 사건을 예방하는 예측 분석 분야도 함께 발전할 것으로 보입니다.

하지만 아직은 초기 단계입니다. 현재 개발은 빠르고 예측 불가능하며, 처리 능력에 대한 요구는 까다롭지만, (궁극적으로 자율 시스템으로 이어질) 딥 러닝의 잠재력은 엄청납니다.

 

4. 개인화와 프라이버시 간의 균형 (Personalization vs. privacy)

딥 러닝의 잠재적인 적용 분야 중 하나는 매우 개인화된 서비스를 제공하는 것일 수 있습니다. 매장에 들어서면 고객의 얼굴이 인식되고, 이전 구매 내역과 선호 사항 또는 심지어 최근 검색 기록을 토대로 한 제안 상품이 고객의 모바일 기기로 푸시되는 리테일 환경을 상상해 보십시오. 하지만 단지 뭔가 할 수 있다고 해서 꼭 그렇게 해야 하는 것은 아닙니다. 이 예에서는 개인 정보 보호에 대한 증가하는 우려와, 기업 및 다른 조직에서 개인 데이터를 어떻게 사용하는지를 바로 보여 줍니다.

이러한 우려를 해소하기 위한 입법이 진행 중입니다. 유럽 연합(EU)에서 곧 시행될 GDPR(General Data Protection Regulation. 일반개인정보보호법)은 해당 데이터를 보유하거나 사용하는 장소에 관계 없이 EU내 개인에 대한 데이터 보호를 통합하게 됩니다(2018년 5월부터 시행).

법률에 의해 강제된 것이든 고객과 시민을 위해 옳은 일을 하고 싶든 간에, 앞으로 모든 조직은 증가하는 개인화와 개인 데이터 보호의 사이에서 균형을 맞추어야 할 것입니다.

 

5. 사이버 보안의 강화 (Cybersecurity)

작년과 마찬가지로, 사이버 보안도 향후 12개월 이상의 트렌드 목록에 포함되어야 합니다(사이버 보안에 대해 자세히 알고 싶은 경우, 여기에서 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다). 사이버 보안의 지속적인 향상은 끝없는 과제가 될 것입니다. 왜냐하면 충분한 자원을 갖춘 사이버 범죄자들은 아무리 새로운 기술이 나오더라도 시스템의 취약성을 악용하는 것을 멈추지 않을 것이기 때문입니다. 또한 연결된 장치의 수가 기하 급수적으로 증가함에 따라, 잠재적인 결함을 해결하지 않은 채 그대로 두면 네트워크 침해나 랜섬웨어 감염, 다운타임을 초래할 수 있습니다. 2018년에는 더 많은 공격과 취약성이 노출될 것이 분명합니다. 이에 대한 답은 능동적인 사전 조치, 그리고 패치가 최대한 빨리 구현되게 하는 체계적인 프로세스입니다(Axis의 보안 강화 가이드는 유용한 자료입니다).

 

6. IoT 플랫폼의 확장 (Platforms to realize the full benefits of IoT)

IoT에 대해 말하자면 (앞서 보안에 미치는 영향에 대해 다룬 적이 있지만), 데이터를 확장하고 수집하고 분석할 수 있는 지점에 도달했습니다. 연결된 장치의 네트워크를 효과적으로 관리하려면 확장 가능한 아키텍처를 사용하는 것이 중요합니다. 이러한 소위 IoT 플랫폼을 기반으로 기존의 네트워크 인프라를 통해 서로 다른 노드 벤더의 장비가 공존하면서 쉽게 정보를 교환하는 스마트 시스템을 구축할 수 있습니다. 견실한 기술 공급 업체와 신규 시장 진입 업체를 포함하여 수많은 기업이 IoT 디바이스를 지원하는 플랫폼을 지원하고 있으며, 내년에는 더욱 발전할 것입니다. 그러나 앞으로도 중요한 것은 다양한 IoT 플랫폼 간의 상호 운용성을 가능하게 하고 (특정 벤더에 구속 받지 않는) 진정한 벤더 독립적 시스템을 지원할 수 있도록 하는 새로운 국제 표준 또는 사실 상의 표준을 수립하는 것입니다.

 

7. 블록체인: 비트코인 그 이상 (The blockchain: more than Bitcoin)

많은 사람들에게, 블록체인과 비트코인은 동의어가 되었습니다. 사실, 이 둘은 전혀 별개이고 비트코인은 블록체인 기술을 토대로 사용합니다. 블록체인은 양 당사자 간의 거래를 효율적이고 검증 가능하며 영구적으로 기록할 수 있는 공개적인 분산 원장으로서, 가치를 지닌 거의 모든 것을 검증하는 블록체인의 가능성은 거의 무한하며 내년부터 다양한 분야에 걸쳐 여러 애플리케이션에서 테스트될 것입니다.

우리 업계에서는, 블록체인이 모든 콘텐츠를 인증할 수 있다는 점을 감안하면, 블록체인을 이용하여 법의학 수사용으로 사용되는 여러 출처(이를 테면 공공 휴대 전화나 법 집행 기관용 바디캠)의 비디오 콘텐츠를 확인할 수 있을 것입니다. 비디오 데이터 외에도, 블록체인은 카메라 네트워크에 연결된 장치들의 진위를 확인하는데 사용될 수도 있을 것입니다.

 

8. 진정한 스마트 시티 구현 (Breaking down smart city silos)

스마트 시티(그리고 그 결과인 안전한 도시)의 개념은 새로운 것이 아닙니다. 수년 간 다양한 종류의 센서가 도시 환경 전반에 걸쳐 널리 배치되면서, 법 집행에서 대기 질 모니터링에 이르기까지 특정 사용 사례를 해결하는 데 도움이 되고 있습니다. 세계 인구가 계속 늘어남에 따라 2050년까지 도시에 거주하는 인구는 25% 증가할 것이고, 더 살기 좋고 지속 가능하며 안전한 환경을 만들기 위해서 더 많은 센서를 사용할 것입니다.

하지만 진정한 스마트 시티는 정보, 데이터, 통신, 사물인터넷(IoT) 기술을 안전한 방식으로 융합하여 도시의 자산을 관리하는 도시 개발 비전입니다. 이러한 자산에는 정부 부서의 정보 시스템, 학교, 도서관, 교통 시스템, 병원, 발전소, 급수 네트워크, 폐기물 관리, 법 집행 및 긴급 서비스, 기타 지역 사회 서비스가 포함됩니다.

전통적으로 이러한 개별 서비스의 대부분은 사일로 내에서 운영되어 왔고, 이는 진정한 의미의 스마트 시티 실현을 가로막고 있습니다. 도시는 모든 서비스에 걸쳐 모든 데이터를 공개하고 사용할 수 있을 때만 진정으로 ‘스마트’ 할 수 있습니다. 시민의 안전과 보안, 교통 체증, 인프라의 노후화, 자연 재해, 테러 공격과 같은 사건에 대한 대응 등 다양한 도시 문제를 다루려면 조직적으로 데이터를 분석하여 적절하고 효과적인 대응을 제공할 수 있어야 합니다.

 

9. 비시각적 센서 도입의 확대 (Non-visual sensors bring new dimensions)

최근까지, 보안 감시 운영자가 사용할 수 있는 주 데이터는 2차원적인 관점만을 제공하는 비디오였습니다. 새로운 비시각적 센서를 사용하면 다차원적인 뷰를 확보하게 되어, 상황을 더 신속하고 정확하게 파악하고 거짓 경보에 더 신속하게 대응할 수 있습니다.

예를 들어, 레이더 기술은 전자기파를 사용하여 움직임을 감지합니다. 레이더는 움직이는 그림자나 광선, 작은 동물, 빗방울, 곤충, 바람, 악천후와 같이 통상적으로 거짓 경보를 발생시키는 요인들에 민감하지 않으며, 물체의 정확한 위치와 이동 방향에 대한 세부 정보를 제공할 수 있습니다. 열상 이미징은 이미 잘 확립된 비가시적 기술입니다. 창문 부수는 소리나 고성 또는 공격적인 목소리 등을 감지하는 사운드 디텍션 기술의 정확도가 향상됨에 따라, 오디오 역시 순수한 비디오 기반 솔루션이 놓칠 수 있는 또 다른 유용한 입력 소스가 될 것입니다.

 

10. 업무에서 가상 비서 및 증강 현실 활용 (Virtual assistants and augmented reality leap into business)

작년에는 소비자들이 가상 비서(virtual assistant) 기기를 많이 채택했습니다. Amazon Alexa, Google Home, Apple Siri, Microsoft Cortana는 모두 사람들의 일상 생활을 관리하는 데 도움을 주는 기술로 모멘텀을 확보했으며, Facebook M과 같은 다가오는 기술들은 이 가상 비서 기술을 기반으로 할 것입니다. 이제 소비자들이 집에 있을 때와 동일한 수준의 기술적 도움을 업무 환경에서도 기대하고 있기 때문에, 이와 같은 기술이 비즈니스 환경으로 들어오는 것은불가피한 일입니다. 특히 정교하고 복잡한 기술 기반의 제품과 서비스를 제공하는 업체의 경우 사양, 설치, 구성 및 관리에 대한 가상 지원은 단순한 기대 이상으로 중요해 질 것입니다.

마찬가지로, 증강 현실(AR)은 현재까지 군사 및 항공 등과 같은 특정 분야에 주로 존재해 왔지만, 비즈니스 분야에서도 엄청난 잠재력을 보여 주고 있습니다. 특히 모바일 장치와 많은 웨어러블 기기에서 기술의 적용을 확인할 수 있습니다.

비즈니스 분야에서 증강 현실을 사용할 수 있는 대표적인 사례 중 하나는 기술 솔루션을 설치하고 유지 관리하는 업무입니다. 여기서는 기술자의 현실세계 뷰에 시각적 지침을 추가하여 작업에 도움을 줄 수 있습니다. 우리의 비즈니스와 관련하여 생각해 보면, 시각적 정보에 정확성을 더하고 추가적인 관점을 제공하기 위해 비시각적 센서와 분석을 점점 더 많이 사용함에 따라, 영상 감시 소비자는 증강 현실을 이용해 이러한 데이터 소스를 단일 뷰로 조합하여 보다 신속하고 적절하게 대응할 수 있습니다.

 

자, 지금까지 Axis가 생각하는 2018년의 10대 트렌드를 살펴보았습니다. 하지만 이는 단지 저희의 관점일 뿐입니다. 동의하십니까?, 아니면 중대한 영향을 미칠 다른 기술의 개발을 기대하고 계십니까?