'어느덧 현실로'··· 사물 인터넷, 5가지 적용 사례

원문 : http://www.ciokorea.com/news/21183

불과 1년 전만 하더라도 사물 인터넷(IoT: Internet of Things)에 대한 이야기 중 상당수는 그 잠재력에 대한 것이었다. 이를테면 향후 사물 인터넷 연결이 확산될 때 이에 대응하기 위해 무슨 일을 해야 할 지 등에 대한 논의였다.

지금도 초기 단계에 머물러 있기는 하다. 그러나 여러 계획들이 추진되면서 한층 현실화된 양상이다. 데이터 보안과 프라이버시 등 처리해야 할 문제도 많지만, IoT 관련 기술을 활용하는 방법을 조사하는 기업들의 수가 증가하고 있는 추세다.

IoT는 확실하게 성장 곡선을 그리고 있다. 가트너는 2014년 3월에 발표한 보고서를 통해 2020년이 되면 260억의 장치들이 인터넷에 연결되는 사물 인터넷 세계가 구현될 것이라고 추정했다. 또 같은 시기, IoT 제품과 서비스 공급업체들이 창출하는 매출이 3,000억 달러를 넘어설 것이라고 전망했다.

영국의 기술 컨설팅 회사인 캠브릿지 컨설턴트(Cambridge Consultants)의 팀 머독 디지털 서비스 책임자는 "IoT가 빠른 속도로 인터넷의 변방에서 주류로 이동하고 있다"라고 말했다.

머독에 따르면, 인터넷에 연결된 냉장고가 속속 등장하고 있다. 또 인터넷에 연결된 자동차가 상용화되고 있으며, 전기 미터기(계량기), 가로등, 웨어러블 기술 등도 급속도로 성장하고 있는 추세다.

가트너의 이규제티브 리더십 앤 이노베이션(Executive Leadership & Innovation) 부문 펠로우이자 부사장인 헝 르홍은 엔터프라이즈 고객들로부터 IoT와 관련해 많은 요청을 받고 있다고 전했다.

그는 "대다수는 이제 막 시작하는 단계이다. 독자적으로 시작을 하거나, 제대로 된 IoT 전략을 수립하기 위해 현재 운용 가능한 기술을 보유한 파트너와 협력을 시작한 사례가 많다"라고 말했다.



IoT 프로젝트 개발 및 추진 단계에서 도전에 직면하기도 한다. 르홍에 따르면, 각자의 상황에 맞는 아키텍처 선정, 연결성 표준과 믿을만한 경험을 보유한 시스템 통합업체 부족 문제, 일반 소비자와 기업 사용자의 편의성 구현 문제 등이 자주 맞닥뜨리는 도전들이다.

워싱턴에 위치한 정보 기술 혁신 재단(Information Technology and Innovation Foundation) 산하 데이터 혁신 센터(Center for Data Innovation)의 다니엘 카스트로 디렉터는 "가장 큰 문제는 표준과 상호 운용성이다. 기업들이 대대적으로 협력 및 조정을 해야만 IoT를 구축할 수 있다"라고 강조했다.

다행히 서로 협력해 각자 사용할 수 있는 공통 플랫폼을 개발하는 것에 대한 인식이 높아지고 있다. 카스트로는 "우리는 폐쇄적인 IoT를 원하지 않는다. 개방적인 시스템이 되어야 혁신을 할 수 있다"라고 말했다.

다뤄야 할 비즈니스 문제나 영역을 파악하는 것은 또 다른 문제다. 뉴욕에 소재한 컨설팅 회사인 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC) 미국 본부의 크리스 쿠란 최고 기술자는 "문제나 영역을 파악하지 않는다면, 데이터가 너무 많아 분석이 힘들어진다. 출발점으로 삼을 비즈니스 문제나 영역이 있어야 관리할 수 있는 범위 내에서 프로젝트를 결정해 추진할 수 있다"고 충고했다. 기업들은 또 데이터 수집, 저장, 관리 방법도 터득해야 한다.

또 IoT 데이터 보안 문제는 산업 전체가 직면한 큰 도전이다. 그러나 이런 문제들에도 불구하고 IoT 이니셔티브가 추진되고 있다. 다음은 각각 다른 산업의 IoT 추진 사례이다.

[상수도 관리]

캘리포니아 페탈루마(Petaluma)에 본사를 둔 상수 관리 회사인 하이드로포인트 데이터 시스템스(HydroPoint Data Systems)는 물 낭비를 없애고, 누수나 유거수로 인한 피해 방지 및 감시 기능을 제공하는 자동화 시스템을 고객들에게 공급하고 있다. 이를 위해 AT&T의 M2M(Machine-to-Machine) 네트워크에 기반을 둔 실시간 쌍방향 무선 통신과 빅 데이터, 클라우드를 지렛대로 활용하고 있다.

하이드로 포인트의 크리스 스페인 CEO 겸 회장에 따르면, 2013년에만 2만 5,000명의 고객들이 웨더트랙(WeatherTRAK)이라 불리는 이 시스템을 이용해 200억 갤론의 물, 7,700만 kWh의 전기, 1억 4,300만 달러의 경비를 절약했다.

웨더트랙은 기존의 타이머를 대체한 스마트 용수 컨트롤러다. 기상 데이터 등 인터넷을 통해 전달되는 데이터원을 분석해, 웹사이트와 모바일 애플리케이션을 통해 상수 공급 관리자에게 예방적인 관리 정보를 제공한다.

하이드라포인트의 플랫폼은 현장의 용수 시스템과 스프링쿨러, 마스터 밸브, 유속 센서, 과거 상수 요금, 상수 계획, 장소별 기상 데이터를 통합 관리 프레임워크와 연결시키는 플랫폼이다.

스페인은 "우리는 현장에서 M2M 통신, 전력선을 이용한 데이터 통신, 클라우드로 연결되는 무선 통신을 이용하고 있다. IoT가 없다면 회사들이 비용 효율적으로 서비스를 공급할 수 없다. 상수 관리 시스템은 시시각각 변한다는 특징을 갖고 있기 때문에, 반드시 실시간 모니터링이 필요하다"라고 설명했다.

[제품 추적]

세계 최대 타이어 제조업체인 피렐리(Pirelli)는 타이어에 내장된 센서에서 준실시간으로 제품의 성능에 대한 정보를 전달받는다.

이 회사가 사이버 타이어(Cyber Tyre) 제품에서 생성되는 방대한 데이터를 관리할 수 있는 기반은 이탈리아 밀라노에 소재한 SAP의 HANA 데이터 애널리틱스 플랫폼이 있다. 타이어의 센서는 안전성, 제어성, 차량 가변성에 영향을 미치는 성능과 조건에 대한 데이터를 수집해 이 플랫폼을 발송하게 된다.

또 차량 관리자는 타이어 센서를 이용해 원격에서 타이어 압력과 온도, 각 타이어별 주행 거리 등을 확인할 수 있다. 이 회사는 HANA 플랫폼을 이용해 제품 성능에 대한 보고서를 생성하고, 세일즈 및 물류 정보를 제때 정확히 전달한다. 그리고 이는 제조 및 비즈니스 프로세스의 효율성을 높이게 된다.

SAP에 따르면, 피렐리는 차량 보호 및 통제 같은 목적에 사용되는 차량 위치 및 조작 데이터, 교통량과 도로 상황, 주차에 대한 정보, 원격 차량 행동 진단, 로지스트릭스 및 산업용 차량 관리, 자동화된 비상 전화 등을 통합하는 시스템을 구축하고 있다.

[스마트 조명]

샌프란시스코 소재 부동산 사업체인 쇼어스테인 프로퍼티스(Shorenstein Properties)는 최근 산타 클라라 타워(Santa Clara Towers) 사무용 건물의 조명 장치를 LED로 교체하면서 LSN(Light Sensory Network)라는 네트워킹 기능을 통합시켰다.

센서티 시스템스(Sensity Systems)가 공급하는 이 센서 네트워크는 LE 조명 장치를 연결해 에너지 효율적인 조명을 실시간으로 구현하도록 해준다. 또 물리적인 환경을 더 잘 관리해 효율성을 높이고, 더 뛰어난 보안 태세를 제공하는 글로벌 정보 데이터베이스를 제공한다.

쇼어스테인의 부동산 관리 및 건설 서비스 부문 스탄 라울데스 수석 부사장은 네트워크 구축 및 새 LED 조명을 기준으로 했을 때 에너지를 30~50% 추가 절약할 수 있다고 강조했다.

라울데스는 이와 관련해 "센서티와 현재 도입해 활용하고 있는 센서만 가지고는 네트워크로 연결된 LED 조명 도입에 따른 성과를 계속 유지해나갈 수 없다. 우리가 활용할 수 있는 새 애플리케이션과 센서를 개발하기 위해서는 센서티의 오픈 API를 이용하게 될 개발자들이 중요하다"라고 말했다.

그는 "LSN은 실시간으로 주차장 데이터를 수집, 오픈 API를 통해 스마트 주차 애플리케이션 개발자들에게 정보를 전달할 수 있다"고 덧붙였다.

이를 통해 서비스를 개선할 수 있다. 고객에게는 이익이, 쇼어스테인에게는 새로운 기회가 창조되는 방법이다. 그는 "우리는 LSN이 미래에 수익 창출원이 될 수 있을 것으로 판단하고 있다. 조명 장치가 전략적인 자산이 되는 것이다"라고 강조했다.

[헬스케어 부문의 워크플로우]

2011년, 플로리다 키시미(Kissimmee)소재 병원인 플로리다 호스피탈 셀리브레이션 헬스(Florida Hospital Celebration Health)는 환자의 고객 경험과 안전, 직원들의 효율성에 있어 최신 발전상을 시사하는 신규 환자 병동을 개관했다.

병원은 중요 의료 장비의 위치를 추적하고, 병원 곳곳에 위치한 냉장고의 온도를 자동으로 모니터링하고, '손 위생'과 관련 규정 준수를 위한 데이터를 수집하기 위해 스탠리 헬스케어(Stanley Healthcare)로부터 실시간 위치 시스템(RTLS)을 도입해 배치했다.

흥미로운 적용 분야 중 하나는 간호사 추적 분야다. 이 병원은 근무 시간 동안 간호사들의 행동에 대한 데이터를 수집하고 있다.

이 병원의 애슐리 시몬스 성과 개선 담당 디렉터는 근무 시간 동안 간호사들의 시간 활용을 더 잘 파악해, 업무 효율성과 환자 만족도를 높이는 패턴을 밝히는데 목적을 둔 이니셔티브였다고 설명했다.

간호사들은 자신의 근무 시간 동안 RFID(Radio Frequency Identification)가 내장된 뱃지를 착용한다. 그러면 시스템이 계속해서 위치 데이터를 추적해 수집한다. 이 병원은 데이터를 수집한 후, 태블로(Tableau)의 비주얼 애널리틱스 소프트웨어와 스탠리 헬스케어의 모바일뷰(MobileView) 소프트웨어를 이용해 분석을 한다. 또 내부에서 개발한 BI 툴도 사용하고 있다.

시몬스는 "각 환자의 치료에 필요한 시간을 더 잘 이해하게 됐으며, 이 정보를 토대로 인력을 배정할 수 있게 됐다"라고 말했다. 이 데이터는 병원이 업무를 더 효율적으로 기획할 수 있는 방법도 알려준다.

[운전자 안전]

포드 자동차(Ford Motor Co.)는 지난 해 스플렁크 엔터프라이즈(Splunk Enterprise) 및 시스코와 공동으로 커넥티드 카 대시보드(Connected Car Dashboards)라는 협력 프로젝트를 개시했다. 이는 운전 패턴과 차량 성능에 대한 정보를 얻기 위해 차량에서 데이터를 수집 및 분석하는데 목적을 둔 프로젝트였다.

포드는 포드 오픈XC(OpenXC)라는 조사 플랫폼을 이용해 연결된 차량에서 데이터를 수집한다. 그리고 스플렁크의 머신 생성 빅데이터 플랫폼에서 데이터를 분류, 분석, 시각화해 커넥티드 카 대시보드 상에서 제공한다. 전기 자동차와 휘발유 자동차에 맞는 시각화 기능을 제공한다는 것도 특징이다.

포드 오픈XC는 개발자들이 차량 내부의 통신 네트워크에서 데이터를 판독할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 하드웨어와 소프트웨어로 구성돼 있다. 차량의 데이터를 읽어 해석할 수 있는 소형 하드웨어 모듈을 설치해, 맞춤형 애플리케이션 개발에 사용할 수 있는 태블릿이나 스마트폰에 데이터를 공급할 수 있다.

차량과 관련해 수집한 데이터의 상당수는 과거에는 없었던 데이터이며, 운전 행위에 대한 종합적인 정보를 제시한다. 스플렁크는 이를 소비자용이나 상용으로 확대할 수 있다고 강조했다. 액셀레이터 페달의 위치, 주행 속도, 운전대와 바퀴 위치 분석을 예로 들 수 있다.

[보안과 IoT]

IoT와 관련해 많은 기업들이 걱정하는 문제는 정보 보안과 프라이버시이다. 자동차나 스마트 미터기(계량기) 같은 물체가 해킹을 당하지 않도록 하려면 어떻게 해야 할까?

르홍은 "공공 안전과 프라이버시가 큰 걱정거리다. 운영 담당자와 IT 담당자가 협력해 운영상의 보안과 IT 보안을 통합, 종합적인 사이버 보안 태세를 확보해야 한다. 두 분야가 서로 얽힐 전망이기 때문에 두 부서가 협력을 할 필요가 있다. 이를 담당할 부서 하나를 만드는 것도 효과적인 방법이 될 수 있다"라고 말했다.

머독은 "기기와 관련된 보안에 대한 우려는 높아질 것으로 예상된다. 일상에 침범하는 수준이 커지고 있기 때문이다. 보안은 신뢰와 규모가 중요하다"고 말했다.

그는 또 "여러 가지 방식으로 사람들의 데이터를 취급하게 될 것이다. 실제 공급하는 서비스에만 데이터를 활용하는 것을 기본 원칙으로 삼아야 한다. 브랜드의 서비스 품질은 이 문제에 대한 핵심 도구가 될 것이다. IoT의 해킹, 데이터 탈취, 서비스 거부 등 많은 사고가 발생할 수 있다"고 말했다.

머독은 적정 수준으로 보안 아키텍처를 구축할 재원이 없는 신생 회사에서 이런 문제가 발생할 확률이 높다고 덧붙였다.

또 규모 측면에서는 많은 다양한 사람들이 일상의 여러 단계에서 장치를 사용하면서 문제가 초래될 수 있다고 지적했다. 무엇보다 인터넷으로 연결된 사물이 수십 억 개에 달할 전망이기 때문이다. 따라서 많은 다양한 플랫폼에서 테스트를 할 필요가 있다고 그는 진단했다.