'21년까지 연결된 사물의 수, 250억 개 달할 전망
에지·프로세서·DX, IoT 개념 기술 융합으로 바꿔
신속한 시제품 개발 도입, IIoT 공급업체에 필수


4차 산업혁명과 ICT 융합이란 말은 현재 정부나 기업 등에서 혁신을 강조하려 할 때 보편적으로 쓰이고 있다. 그와 함께 따라오는 말이 있다. 바로 5G, AI, 그리고 IoT다. 세트 메뉴처럼 붙어 다니는 이 조합은 현대를 살아가는 인류에게 빼놓을 수 없는 기술이다.

5G는 5세대 이동통신, AI는 인공지능으로 쉽게 정의할 수 있다. 반면 IoT는 좀 더 면밀한 분석이 필요하다. IoT는 Internet of Things의 약자로 사물인터넷이라는 뜻이다. 사물인터넷은 바로 와 닿는 개념은 아니다.

풀어서 보자면, 사물인터넷은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술이다. 즉, 무선 통신으로 각종 사물을 연결하고 상호 소통을 이루는 개념이다. 여기서 사물은 가전, 모바일, 웨어러블 등 다양한 임베디드 시스템을 의미한다.

최근 AI 기술의 발전으로 IoT는 제어와 모니터링에서 벗어나 학습, 추론, 판단하는 인지기술 기반의 지능형 사물인터넷으로 발전하고 있다.

이두원 아니스트 대표에 따르면, 지능형 IoT는 AI와 머신 러닝을 사용해 융통성 없는 프로그래밍 모델의 실행력을 넘어 AI를 통한 고급 기능을 선보이며 사람들과 주변 환경이 자연스러운 상호작용을 한다.


IoT의 진화, 에지와 마이크로프로세서, 그리고 DX
지능형 IoT는 기존 IoT와 큰 기능적 차이가 없다. 사물을 연결하는 통신 기술, 사물을 관리하고 서비스와 연결하는 플랫폼 기술 등이 유사하기 때문이다. IoT가 기술인가 아닌가 하는 질문이 나오는 이유는 새로운 기술적 진화가 보이지 않기 때문일 것이다.

그러나 IoT는 기술적으로도 진화하고 있다. 아니, 진화할 수밖에 없다. IoT의 활용이 확산, 즉 사물이 인터넷에 연결되는 속도가 빨라지면서, 사물의 수가 기하급수적으로 증가하였고, 이로 인하여 데이터가 폭발적으로 늘어나고 있기 때문이다.

가트너에 따르면, 2021년까지 전 세계에 설치된 연결된 사물의 수는 250억 개에 이를 것으로 예측된다. IDC는 2016년 16 제타바이트(ZB) 수준의 연간 데이터 발생량이 2025년 163 제타바이트(ZB)로 매년 30% 수준의 폭증세를 유지할 것으로 예측했다. 1 제타바이트는 10억 테라바이트다. 특히, 사물의 발생하는 데이터의 비중이 전체의 80%를 차지할 것으로 예측했다.

사물과 데이터의 폭증은 많은 기회를 제공하는 동시에 디지털 복잡도 역시 높이고 있다. 이는 클라우드 중심 중앙 처리의 부담과 실시간 대응의 한계점을 노출하고 있다. 이의 대안으로 에지의 중요성이 커지고 있다.

사물에 내장되는 마이크로프로세서의 발전도 일어나고 있다. 인텔, Arm 등의 칩 제조사는 기하급수적으로 늘어나는 사물에 자사의 칩을 공급하기 위해 더 작고 효율적인 마이크로프로세서의 개발에 집중하고 있다.

마이크로프로세서는 다양한 수요처에 최적화 및 고도화되고 있다. 임베디드 프로세서의 주류를 차지하는 MCU는 물론, 연산에 최적화된 GPU, 학습에 최적화된 NPU가 융합한 지능형 SoC 기술이 크게 발전하고 있다.

또한, 데이터 폭증은 데이터에 관한 관심이 불러왔다. 데이터 분석 기술의 발전은 데이터가 할 수 있는 일의 범위를 크게 넓혔다. 현실 세계를 디지털 공간에 복제하여 다양한 경제적, 사회적 효과를 만들어내는 디지털 트랜스포메이션(DX)은 기업들의 필수 덕목이 되었다.

클라우드에서 에지로의 이동과 마이크로프로세서의 발전은, 단순히 센싱과 액추에이션만 수행하던 현장의 사물이 더욱 지능적으로 판단하고 자율적으로 대응하는 시대가 도래하고 있음을 나타낸다. 또한, DX의 증가는 에지 패러다임과 맞물려 현실세계와 가상세계의 동기화에 기반한 예측 및 제어 기술의 필요성을 부각하고 있다.

이러한 흐름에 따라 이제 IoT는 산업 간 융합이 아닌 기술 간 융합으로 바라봐야 한다.


산업에서 IoT 활용하려면
IoT는 적용되는 장소에 따라 개인용, 공공용, 산업용으로 볼 수 있다. 개인용은 스마트홈, 공공용은 스마트시티, 산업용은 스마트팩토리를 구축하는 데 사용된다. 특히 산업용 사물인터넷(Industrial Internet of Things; IIoT)은 인더스트리(Industry) 4.0으로도 불린다.

IIoT는 ▲클라우드 ▲센서 및 커넥티드 디바이스 ▲AR ▲AI ▲빅 데이터 ▲디지털 트윈 ▲사이버 보안 ▲적층 제조 및 디지털 스캐닝 등의 하위 구성 요소를 토대로 △예측 정비 △수요 예측 △재고 최적화 △생산력 증대 △직원 교육 △협동 로봇 활용 등을 추구한다.

그렇다면 IIoT를 제대로 구현하기 위해선 어떤 노력이 뒷받침되어야 할까? 마이크로칩의 IoT 및 기능안전 부문 수석 마케팅 매니저인 제이콥 룬 라센(Jacob Lunn Lassen)은 IIoT의 가장 큰 도전과제로 최적의 애플리케이션과 차세대 혁신을 찾는 것이라고 말했다.

그에 따르면, IIoT는 많은 기업에 혁신하기 어려운 추상적인 개념으로 인식되고 있다. 업계에서는 ‘시설 내 모든 종류의 데이터를 측정하는 커넥티드 센서를 만들 수 있다’는 식으로 설명하고 있다.

IIoT에 대한 이러한 설명은 고객의 생산성, 품질 및 경쟁력을 기존과 다른 수준으로 끌어올릴 수 있는 혁신적이고 획기적인 솔루션 개발을 저해한다. 그렇다면, 어떻게 고객의 IoT 수요를 더 잘 파악하고 이를 발전시킬 수 있을까?

라센은 ‘생산라인에서 가장 골치 아픈 부분이 어디인가’라는 질문을 계속 던져봐야 한다고 조언했다. 일례로, 장치의 불안정한 흐름을 유발하는 벨트 슬리피지(belt slippage)가 문제 발생 요인이라면 IIoT 공급업체는 슬리피지 발생 시 이를 확인하는 특정 센서를 제공할 수 있다.

이를 통해 고객은 언제나 원하는 속도로 벨트를 동작시킬 수 있으며 문제 발생 시 즉각적인 대처가 가능해진다. 계획된 유지보수 및 실시간 관리의 경우, 예기치 않게 생산라인이 중단된 상황보다 늘 비용이 적게 든다.


IIoT 구축 가속화 예시
신속한 혁신을 위해 신속한 프로토타이핑이 수반된다. 마이크로칩은 AVR-IoT 및 PIC-IoT WG 개발 보드를 통해 IIoT 환경에서 시제품 개발 및 혁신을 제한하는 주요 이슈 해결을 지원하고 있다.

Wi-Fi 커넥티비티, 보안 및 클라우드 커넥티비티를 통해 AVR-IoT 및 PIC-IoT 보드는 다양한 애플리케이션 개발의 시작점이 된다. 이는 무선 센서 노드에서 지능형 조명 시스템, 그리고 원격 명령 또는 통제를 위한 클라우드에 이르기까지 다양하다.

AVR^® 및 PIC^® MCU, 크립토어센티케이션(CryptoAuthentication™) 보안 요소 및 완전 인증된 Wi-Fi 네트워크 컨트롤러 모듈을 결합한 플러그앤플레이(plug-and-play) 보드를 사용하면 임베디드 애플리케이션을 구글 클라우드에 손쉽게 연결할 수 있다.

클릭(Click™) 커넥터는 기존 클릭 모듈을 사용하거나 기존 엔지니어링 문제를 해결하는 데 필요한 센서 유형을 추가해 센서 시제품 개발에 적합하도록 만들어준다.

마이크로칩의 보드를 사용하면 주요 커넥티비티 및 보안 장애를 해결할 수 있다. 개발자는 업계 파트너와 협력하여 소규모로 IIoT 개념을 신속하게 설계하고 평가할 수 있다. 이를 바탕으로 빠른 학습 및 반복이 가능하며, 아이디어와 콘셉트를 쉽고 빠르게 솔루션으로 구현할 수 있다.

디자인 하우스가 IIoT 혁신을 성공적으로 이끌기 위해서는 적절한 개발자와 파트너십을 구축하는 것이 중요하다. 클라우드와 클라우드 프로세싱에는 숙련된 소프트웨어 및 웹 개발자가 필요하며, 데이터가 방대해질수록 데이터 분석가와 AI 전문가도 필요하다.

오늘날 경쟁이 치열한 시장에서 첨단 자동화와 모니터링 솔루션 개발에 신속한 시제품 개발을 도입하지 않은 IIoT 공급업체와 산업체는 어려움을 겪을 수밖에 없다.

프로토타이핑 및 IIoT 혁신을 가속하는 안전한 Wi-Fi 솔루션 개발에 필요한 기술과 시간, 자금을 보유한 기업은 거의 없다. 마이크로칩의 AVR-IoT 및 PIC-IoT 개발 보드와 같은 구성 요소를 채택하고 노련한 개발자의 노하우를 활용한다면 산업 시장에서 우위에 서려 할 때 도움이 될 것이다.


정리하며
데이터는 4차 산업혁명 시대의 석유라 일컬어진다. 데이터의 가치가 점점 더 중요해지면서 연결되는 사물의 숫자는 하루가 무섭게 증가하고 있으며, 그에 따라 데이터 총량이 증가하면서 디지털 복잡도를 높이고 있다.

이런 복잡도를 해소하기 위해 클라우드가 아닌 에지 컴퓨팅의 활성화, 마이크로프로세서의 최적화, 디지털 트랜스포메이션의 가속화가 일어나고 있다. IoT는 이 모든 것을 포괄하고 있다.

IoT를 통한 데이터의 확보와 분석이 기업 경쟁력의 기반으로 자리하며 이를 산업현장에 적용하려는 시도가 이어지고 있다. IIoT를 구현하여 이를 기업 경쟁력으로 발현하고자 한다면, 먼저 공정 중 가장 문제인 부분을 파고들어야 한다.

그와 함께 IoT 개발보드를 통해 빠르게 IIoT 시제품을 개발해야 하며, 기존 인력과 데이터 전문가의 협업은 필수 조건이다.