전 세계적인 디지털 전환은 그로 인한 변화의 속도와 영향력의 확장성 측면에서 계속해서 가속화되고 있으며, 이는 기업과 산업 전체가 미래에 운영되는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.
성공적인 디지털 전환의 핵심 요소는, 더 나은 정보에 기반한 의사결정을 내리고, 더 진보된 형태의 자동화를 구현하여 운영 효율성을 높이고, 고객 경험과 직원 생산성을 향상시키는 데 활용할 수 있는 고품질의 실시간 데이터에 대한 접근성입니다. 따라서 디지털 전환의 한 가지 파급 효과로 사물인터넷(IoT)이 성장해 온 것은 놀라운 일이 아닙니다. IoT 솔루션은 기업에 다양한 연결된 자산, 기기 및 장비로부터 정보를 수신할 수 있는 신뢰할 수 있는 수단을 제공하며, 이 모든 것은 모든 산업 조직의 핵심 자산입니다. IoT와 디지털 전환 간의 이러한 상관관계는 Omdia의 ‘2023 IoT Enterprise Omdia 설문조사’에서 명확히 드러나는데, 응답자의 88%가 자사 조직의 여러 분야에서 IoT가 도입되고 있거나 디지털 전환의 핵심 요소라고 답했습니다.
디지털 전환의 가속화에 부분적으로 힘입어, Omdia는 2023년 말 전 세계 IoT 기기 설치 기반이 약 380억 대에 달할 것으로 추산하며, 2030년에는 820억 대를 넘어설 것으로 전망합니다. 그러나 독립형 IoT 애플리케이션이 가치를 제공할 수 있는 반면, 동시에 여러 가지 과제도 야기합니다. 가장 큰 문제는 이러한 애플리케이션이 생성하는 방대한 양의 데이터와 이에 따른 컴퓨팅 부담으로, 일부 추정에 따르면 현재 전 세계 IoT 시장은 매일 약 10억 기가바이트의 데이터를 발생시키고 있는 것으로 나타납니다.
이 기사는 Omdia와 협력하여 제작된 ‘Telenor IoT 전망 보고서’의 일부입니다. 아래에서 전체 보고서를 무료로 다운로드하실 수 있습니다!
그 결과, 많은 기업들이 방대한 양의 데이터에서 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 의미 있는 정보를 효과적으로 분석하고 추출하지 못해 결국 ‘데이터 레이크’에 파묻히게 됩니다. 예상대로, 이러한 IoT 프로젝트가 확대되고 엔드포인트 및 데이터의 양이 늘어남에 따라 이 문제는 점점 더 커질 수밖에 없습니다.
단순히 데이터를 수집한다고 해서 그 잠재적 가치가 발휘되는 것은 아니라는 점은 분명합니다. 데이터 수집에 인간의 지능을 더해 데이터를 분석하고 이에 따라 조치를 취하는 것은 시작에 불과하지만, 정보의 양이 워낙 방대하기 때문에 이는 비실용적일 뿐만 아니라 사실상 불가능합니다. 대신, 조직은 IoT 프로젝트에 분석 도구를 접목하여 애플리케이션을 더 스마트하고, 더 효율적이며, 더 지속 가능하게 만들어야 합니다.
그 해답은 바로 인공지능(AI)입니다. 2024년을 맞이하면서, 우리는 AI 기능을 IoT 구축에 통합하는 것이 더 이상 사치가 아니라고 믿습니다. 오히려 ‘사물 인공지능(Artificial Intelligence of Things, AIoT)’은 디지털 시대에 기업의 경쟁력과 회복탄력성을 확보하고자 하는 기업들에게 운영상의 필수 요소가 될 것입니다. 이를 통해 ‘스마트 기기’는 ‘지능형 시스템’ 솔루션의 일부가 되며, 이는 조직에 최대의 부가가치를 제공하는 포괄적이고 혁신적인 방식이 될 것입니다. 기업이 AIoT를 활용하기 위해 채택할 수 있는 전략을 알아보세요.
AIoT 또는 AI4IoT는 AI 기술이 IoT 애플리케이션에 융합된 것을 의미하며, 여기서 IoT는 데이터를, AI는 데이터에서 가치를 도출할 수 있게 해주는 일련의 분석 도구를 나타냅니다. 이는 흔히 ‘지능형 사물 인터넷(Internet of Intelligent Things)’, ‘AI 기반 IoT(IoT with AI)’, ‘IoT 머신러닝’이라고도 불립니다. 이러한 용어들은 서로 바꿔서 사용할 수 있으며, 각각 두 기술을 단일 솔루션에 통합한 아키텍처를 설명합니다. 이러한 결합은 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다.
아래 도표에서 볼 수 있듯이, IoT 구축에 인공지능을 통합하는 것은 엣지 또는 클라우드에서 이루어질 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 기존의 온프레미스 장비로는 달성할 수 없는 확장성, 유연성 및 처리 능력을 제공함으로써 분석 및 AI를 위한 전통적인 플랫폼으로 자리 잡았으며, 방대한 양의 데이터를 관리하고 이를 영향력 있는 통찰력으로 전환하는 데 기여해 왔습니다. 하지만 최근에는 저지연 요구 사항을 충족하고, 비용을 절감하며, 보안 및 개인정보 보호 문제를 완화하는 수단으로서 엣지 AI가 더욱 주목받고 있습니다.
어느 경우든, 인공지능을 활용하는 근본적인 목적은 데이터에서 패턴을 찾아내고, 분석을 수행하여 비즈니스에 유용한 통찰력을 도출하거나 업무를 자동화함으로써 의사결정 과정을 개선하는 데 있습니다. 간단히 말해, AI4IoT는 원시 데이터를 실질적인 비즈니스 가치를 지닌 강력한 실행으로 전환할 수 있게 해줍니다. 이를 올바르게 수행한다면, 생성형 AI와 같은 최신 데이터 및 AI 기술을 도입함으로써 가치 창출을 위한 IoT 데이터의 더 빠르고, 견고하며, 지속 가능한 활용을 달성할 수 있습니다.
다른 말로 표현하자면, IoT는 데이터를 제공하고, AI는 그 데이터로부터 해답을 도출해내는 힘을 부여합니다. AI4IoT를 설명하는 간단한 비유로는 인체를 들 수 있습니다. 이 비유에서 IoT는 중추신경계에 해당하며, 데이터를 수집하고 네트워크를 통해 이 정보를 전송하는 역할을 담당합니다. AI는 뇌에 해당하는데, 수집된 정보를 받아들여 분석하여 그 중요도를 판단하고 어떻게 대응할지 결정합니다. 각 시스템은 고유한 기능을 가지고 있지만, 모두 서로 연결되어 상호 의존적이며, 이러한 융합을 통해 서로의 효율성을 높여줍니다.
엣지 AI란 AI 기능을 클라우드에 두는 대신, 데이터가 생성되는 물리적 기기에서 직접 구현하는 것을 의미합니다. 인텔리전트 엣지, 엣지 IoT, 엣지 AI라고도 불리는 이 기술은 2024년에 접어들면서 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 디바이스에서 생성되는 데이터가 늘어남에 따라, OEM 및 반도체 업체들은 엔드포인트에서 향상된 분석 및 의사 결정을 가능하게 하고, 애플리케이션의 낮은 지연 시간, 데이터 개인정보 보호 및 보안 요구 사항을 충족하기 위해 AI 모델과 AI 추론 칩셋을 도입하고 있습니다. 이는 많은 엣지 디바이스가 일반적으로 낮은 에너지 용량으로 인해 제약을 받고 있음에도 불구하고 이루어지고 있습니다.
인텔리전트 엣지(Intelligent Edge)의 성장을 이끄는 가장 뚜렷한 요인은 매우 빠른 응답 시간이 요구되거나, 지연 시간이 서비스 제공에 결정적인 영향을 미치는 애플리케이션(예: AR 및 VR 기반 게임)입니다. 데이터를 수집하여 중앙 집중식 데이터 센터로 전송하고 다시 되돌려받는 데 걸리는 시간은 단순히 너무 깁니다. 지연 시간 측면의 이점 외에도, 엣지 AI는 모든 데이터를 로컬에 보관함으로써 보안과 개인정보 보호를 강화할 뿐만 아니라, 데이터 전송 및 클라우드 저장과 관련된 비용을 절감해 줍니다. 또한 상대적으로 낮은 컴퓨팅 비용으로 인한 지속 가능성 측면의 이점도 두드러집니다.
Omdia의 컨설팅 이사인 데이비드 그린, Telenor IoT의 최고기술책임자(CTO)인 마틴 휘트록, 그리고 Telenor Group의 수석부사장 겸 연구·혁신 총괄 책임자인 이에바 마르틴케나이트가 나눈 17분간의 대화를 시청해 보세요.
옴디아(Omdia)는 2024년에 여러 요인이 복합적으로 작용하여 AI 도입과 함께 IoT에 있어 중대한 전환점이 될 것으로 전망합니다. 생성형 AI 기술의 급속한 발전과 이에 따른 많은 기업 경영진의 긴박감은 IoT 구축 과정에서 AI/ML이 우선순위로 다뤄지고 있음을 보여주며, 이는 AIoT의 광범위한 확산을 예고합니다. 이에 더해, 더 강력하고 소형이며 에너지 효율이 높은 기기를 가능하게 하는 하드웨어의 발전, AI 모델의 획기적인 발전, 그리고 디지털 기술의 보다 책임감 있고 지속 가능한 사용을 요구할 예정인 AI 관련 규제 도입 등이 이러한 추세를 뒷받침하고 있습니다. 이러한 조건들이 결합됨에 따라, 기업들이 경쟁 우위를 유지하기 위해 AI 기술을 IoT 애플리케이션에 통합해야 할 시급성과 그 기회를 여실히 보여주고 있습니다.
옴디아(Omdia)의 ‘IoT 기업 설문조사’에서 응답한 기업의 48% 이상이 AI/ML이 향후 IoT 구축에 있어 최우선 과제라고 답했으며, 이는 1순위로 꼽혔습니다. 옴디아는 이러한 결과가 2024년에 AIoT가 더욱 광범위하게 도입될 것임을 예고한다고 보고 있습니다. 기업들은 이러한 흐름에 동참해야 하며, 그렇지 않으면 뒤처질 위험이 있습니다.
하드웨어 발전: 엣지 IoT 솔루션에 인공지능(AI) 기능을 통합하려면 더 큰 연산 능력이 필요합니다. 전통적으로 이러한 구현의 주요 과제는 가격, 전력 소비, 성능, 폼 팩터가 적절히 조화된 하드웨어를 확보하는 것이었습니다. 그러나 반도체 시장의 치열한 경쟁으로 인해 최근 몇 년간 이러한 각 분야에서 엄청난 발전이 이루어졌습니다. 이미 수많은 반도체 업체들이 마이크로컨트롤러급 가격대에서도 AI 가속화 옵션을 제공하고 있으며, 아직 제공하지 않는 업체들도 이 격차를 해소하기 위해 노력하고 있습니다. Omdia는 AI 엣지 프로세서의 출하량이 2023년 23억 개에서 2028년 약 40억 개로 증가할 것으로 전망합니다.
AI 연구 개발의 획기적인 발전: AI 모델 크기를 최소화하기 위한 연구 개발 노력은 AI 기반 IoT 애플리케이션, 특히 엣지에서 실행되는 애플리케이션의 확장성에 있어 핵심 요소가 될 것입니다. 모델 압축은 본질적으로 크고 복잡한 모델을 더 가벼운 모델로 변환하는 것으로, 이를 통해 메모리와 전력 용량이 제한된 기기에서도 머신러닝 알고리즘을 실행할 수 있게 됩니다. 때로는 ‘TinyML’이라고도 불리는 이 기술 발전은 2024년 이후 IoT 애플리케이션에서 AI 활용을 확대하는 데 기여할 것입니다.
생성형 AI: 2024년에 AI에 관한 어떤 논의에서든 생성형 AI(GenAI)는 빠질 수 없는 주제입니다. Omdia가 제시한 생성형 AI에 대한 간단한 정의는 AI 기술을 활용하여 “새로운 것을 창조하는 것”입니다. 생성형 AI가 만들어내는 콘텐츠는 대화형 또는 장문 텍스트 생성, 소프트웨어 코드 작성, 이미지 합성, 심지어 음악 작곡에 이르기까지 다양합니다.
옴디아(Omdia)의 연구에 따르면 기업들은 생성형 AI를 적극적으로 수용하고 있는 것으로 나타났습니다. 옴디아의 ‘2024 IT 엔터프라이즈 인사이트(IT Enterprise Insights)’ 설문조사 응답자 중 38%는 이미 생성형 AI를 완전히 도입했거나 도입 중이라고 답했습니다. 생성형 AI에 관심이 없다고 답한 응답자는 10%에 불과했습니다.
현재 초기 단계인 만큼, GenAI가 IoT 머신러닝에 정확히 어떤 영향을 미칠지 판단하기는 어렵습니다. 단기적인 영향 중 하나는 자동화된 소프트웨어 코드 생성에 있을 수 있습니다. 코딩 과정을 가속화하는 GenAI의 능력은 IoT 애플리케이션 개발 과정에 적용되어 개발 기간을 단축하는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 이러한 기술들이 융합될 수 있는 또 다른 분야로는 합성 데이터 생성이 꼽힐 수 있습니다.
외부 요인: 2024년에는 그 밖의 다양한 요인들 역시 기업들이 AI를 접목한 IoT로 전환하도록 이끌 것으로 예상됩니다. 인건비가 높은 국가들의 인력 부족 현상으로 인해, 더 많은 기업들이 가능한 한 자동화 솔루션을 활용하게 될 것입니다. 2024년의 또 다른 주목할 만한 동향은 AI 규제일 것입니다. 각국 정부 기관들은 인공지능이 미치는 영향을 다루고, 잠재적인 피해(예: 개인정보 유출, 허위 정보, 편향성, 차별 등)로부터 보호하기 위한 책임 있는 AI 거버넌스 체계를 마련할 것으로 예상됩니다. 언뜻 보면 이는 시장 성장의 걸림돌로 보일 수 있지만, Omdia의 설문조사에 따르면 압도적으로 많은 기업들이 해당 분야의 장기적인 거버넌스를 위해 정부 규제가 중요하다고 믿고 있습니다. 옴디아(Omdia) 설문조사에서 기업 AI 실무자의 65%는 AI가 규제되어야 한다고 답했습니다.
이러한 요인들이 종합적으로 작용하여 2024년은 기업 분야의 사물 인공지능(AIoT)에 있어 기념비적인 해가 될 전망입니다. 하지만 다른 모든 기술과 마찬가지로, 향후 성공을 좌우하는 궁극적인 요인은 사물 인공지능(AIoT) 프로젝트가 창출해 낼 투자 수익률(ROI)이 될 것입니다.
다음의 활용 사례들은 AIoT가 실질적이고 가시적인 투자 수익(ROI)을 제공할 것으로 예상되거나, 이미 제공하고 있는 몇 가지 분야를 보여줍니다.
다양한 시장에서 사업을 영위하거나 대규모 배포를 진행하는 기업을 위한 관리형 IoT 연결 서비스로, 운영 감독 및 라이프사이클 지원 기능이 기본으로 포함되어 있습니다.
규정 준수가 내장된 글로벌 차량 연결 솔루션과 소프트웨어 정의 차량(SDV) 지원을 통해, 자동차 제조사들이 대규모로 커넥티드 서비스를 제공할 수 있도록 돕습니다.