4. 기술은 발전 속도나 발전 방향이 끊임없이 바뀐다.
-> 특정하게 좋아진다는 것은 아님, 항상 기회와 위협은 공존
-> 그렇기 때문에 변화를 항상 예의 주시하고 그 의미를 재발견하고 재해석하여, 새로운 돌파구를 모색해가야
할 것이다.
-> 2018년 기술 트렌드에는 어떤 것이 있었는지 되짚어보고, 실제 2018년이 절반이나 지난 지금 현재에는
어떻게 되었는지 살펴보기 위해 주제를 선정
서론01.
주제선정이유
WHY ?
5. 서론01.
개요
▲인공지능 딥 러닝에 기반한 인공지능
▲자율주행차 Level 4 자율주행차 실험의 진행으로 인한 완전 자율주행시대
▲로봇/드론 동작 제어 및 인지 기술의 발전으로 드론, 로봇의 인식이 삶의 동반자
▲스마트 팩토리 제조업 업그레이드 경쟁 점차 가열
▲통신네트워크5G 5G 통신 시대 시작 -> 네트워크 선점 경쟁 가속화
▲엣지 컴퓨팅 사물 인터넷 시대 -> ( 중앙집중형인 클라우드 컴퓨팅 +
분산처리형인 엣지 컴퓨팅) 결합 ->
이러한 컴퓨팅 패러다임으로 하드웨어 기업들의 입지 강화
▲양자 컴퓨팅 양자컴퓨터 개발 확산 -> 단 실생활 사용까지는 상당 기간 소요 예상
▲블록체인 암호화폐와 별도로 블록체인이 차세대 금융 및 산업 신뢰 인프라로 부각,
적용 범위 확대 -> 실제로는 다양한 범위에서 확대
▲VR/AR VR/AR 다채로운 응용 서비스로 확대 -> 생활, 산업 현장으로 본격 침투
▲디지털 헬스케어 새로운 융복합 격전장으로 변모할 가능성
6. 서론01.
개요
2018년 기술 트렌드는 다음과 같이 요약할 수 있다.
- 초지능화
- 초자동화
- 초연결화
- 초융합화
기업 역할 자체에 근본적인 변화가 있음을 발견
- 사람들의 삶의 중심에 더 가까이 다가 옴
-> 비즈니스와 개인 간의 전통적인 경계가 사라짐
-> 사회에서의 기업의 역할은 재정의
- 기술 및 산업간 융복합 혁신 트렌드 확산
8. 초지능화
디지털및관련기술트렌드02.
인공지능
인간처럼 계산 -> 인간처럼 생각
인공 지능은 이미 시각, 청각 등 기계 인식 기술의 발전에 힘입어 사람보다 더 정확하게 사물을 인식할 수 있으
며, 사람과 비슷한 수준의 자연어를 이해할 수 있다.
알파고의 핵심 기술인 수십만번의 반복 학습을 통해 방법을 터득하는 강화학습 기법의 발전에 힘입어 스스로
시행착오를 겪고 발전하여 전혀 생각지도 못했던 문제 해결 방법을 만들어낸다.
현재는 인간 고유의 영역이었던 추론/행동 분야를 연구하여 다양한 정보들로부터 새로운 명제들을 추론하는
연구가 활발하다.
인공 지능이 기능과 사람의 삶에 미치는 영향이 커짐에 따라 기업, 연구자는 책임감 있고
생산적인 사회 구성원으로 활동하기 위해 인공 지능을 끌어올려야 한다.
9. 초지능화
디지털및관련기술트렌드02.
인공지능
Amazon의 alexa : 대화 형 AI, 대화하는 컴퓨터
-> Amazon은 alexa를 통해 쇼핑 요구 뿐만 아니라 바쁜 일상 생활의 요구 사항을 관리한다.
Deep Patient: Predict the Medical Future of Patients with Artificial Intelligence and EHRs
-> 70만명의 환자의 건강 기록 분석으로 무장한 AI 시스템
Deep Patient는 78가지 질병에 대한 위험 요소를 예측하고 의사가 진단을 돕기 위해 사용
STITCH FIX : 미국 기업 시티치 픽스의 의류 스타트 기업
-> 스타일에 대한 질문서를 보내주고, 작성하게 한다. 그리고 스타일리스트가 선택해준 5가지 옷을 받을 날짜
를 정하고 옷을 받아 고객이 마음에 들면 사고, 마음에 들지 않으면 돌려보낸다.
여기서 스타일리스트는? 고객의 선택에 대한 데이터를 바탕으로 인공지능이 스타일리스트에게 고객의 성향
정보를 준다.
10. 초지능화
디지털및관련기술트렌드02.
자율주행
딥 러닝 알고리즘을 통한 자율주행 기술 개발
인공지능과 함께 기술 산업 전반의 전례 없는 변화를 끼칠 것으로 예상
100여년동안 변화가 없었던 자동차의 형태와 사용방식, 나아가 교통 인프라 관련 사업까지 막대한 영향을 끼
칠 수 있다.
기존의 Level 2~3 수준( 제한된 환경에서 주변 상황에 따라 자동차 스스로 감속, 정지 정도 )를 넘어 Level 4
수준( 인간 개입 없이 목적지까지 자율주행이 가능 )의 기술 개발에 총력을 기울이고 있다.
11. 초자동화
디지털및관련기술트렌드02.
로봇/드론
인간과 상호작용 할 정도의 빠른 발전
이제는 산업 내에서 뿐 아니라 우리의 생활 속에서도 로봇이 가까워지고 있다.
향후 협업 로봇은 작업이 획일적이지 않고 일정 부분 사람의 판단이 필요해 자동화가 비교적 지체되었던,
품질 검사, 제품 포장, 이송 등의 분야에 활용될 여지가 크다.
Amazon의 은 대표적인 예로 물류창고 운반 로봇인 KIVA를 일찍부터 이용하고 있으며
최근에는 ‘아마존 로봇 챌린지(Amazon Robotics Challenge)’를 개최하여 물품의 선별적 피킹(Picking)이
가능한 협업로봇을 개발하기 위해 노력
12. 초자동화
디지털및관련기술트렌드02.
스마트 팩토리
전세계적으로 스마트 팩토리에 대한 관심이 높아지면서 애플리케이션, 플랫폼, 디바이스 등 관련 기술들도 다
각적으로 발전할 전망
1. 애플리케이션 : 시각화 도구들 다채롭게 개발, 다양한 애플리케이션이 서로 통합되고 연동되는 기술 개발,
각 업종별 참조 모델 구축
2. 플랫폼 : 범용 플랫폼들과 특화 플랫폼들 간의 경쟁 치열화
3. 디바이스 : 감지, 자가진단, 능동제어 및 네트워킹 기능을 강화한 스마트 장비 개발 촉진
13. 초연결화
디지털및관련기술트렌드02.
통신 네트워크(5G)
차세대 이동통신 규격인 5G
차세대 이동통신 규격으로 현재의 4G방식에 비해 전송 속도나 용량이 크게 개선되고, 수많은 사물들을 연결할
수 있으며, 전송 오류나 지연이 크게 감소한다.
5G 시대가 열리면 기존의 음성통화, 데이터 통신 서비스를 넘어 다양한 미래형 서비스들이 가능해진다. 고화
질 영상, 다자간 화상회의, 증강현실/가상현실, 사물인터넷, 자율주행차 등은 대표적인 사례이다.
14. 초연결화
디지털및관련기술트렌드02.
클라우드와 엣지 컴퓨팅의 결합
그동안 중앙집중형 클라우드의 구조였다. 그러나 IoT가 본격화되면서 기기 자체나 주변에서 데이터들이 분산
처리되는 엣지 컴퓨팅이 점점 부각될 전망이다.
엣지 컴퓨팅이 부각되는 이유는
1. IoT로 인한 인터넷 연결 사물의 폭발적 증가 -> 트래픽 발생
2. 실시간 처리가 필요한데 기존 중앙집중형 클라우드의 구조에서는 불가능
즉 사물인터넷 시대에 나타나는 새로운 변화, 즉 인터넷 연결 사물의 폭발적 증가, 데이터의 초대용량화, 실시
간 처리의 필요성 등 때문이다.
15. 초연결화
디지털및관련기술트렌드02.
클라우드와 엣지 컴퓨팅의 결합
사물, 기기나 그 근처의 엣지 단에서 데이터 분석,
처리를 분담함으로써
* 데이터 과다 트래픽 발생을 막고, 안정적으로 실
시간 처리를 하자는 것이 목표!
주목할 점은 이러한 엣지 컴퓨팅으로의 진화가 ICT
산업 내의 위상 변화를 유발한다는 것이다.
16. 초연결화
디지털및관련기술트렌드02.
기업들은 이러한 상황에 따라 다음과 같이 변화해야 한다.
Wanted: Intelligence Everywhere
현재 Accenture의 예측에 따르면 2020년까지 IoT 센서와 여러 기기는 적어도 507.5 테라 바이트의 데
이터를 생성할 것이다. 이 엄청난 양의 데이터를 올바르게 이용하려면, 이벤트에 대한 분석 및 의사 결정
처리를 데이터가 발생한 지점에 가깝게 이동해야 한다. 즉 엣지 컴퓨팅을 활용해야한다.
클라우드는 이러한 데이터를 활용할 수 있는 스토리지의 역할을 해야한다. 엣지에서 쉬운 의사결정 같은
경우의 데이터는 폐기해도 괜찮지만 그렇지 않은 데이터는 추후 이용되야 한다.
그러므로 기업은 클라우드와 에지 사이에서 처리 작업을 나누기 위해 고유한 균형을 찾아야 하며, 이렇게
함으로서 즉각적인 조치를 취할 수 있는 실시간 처리를 가능하게 할 수 있다.
클라우드와 엣지 컴퓨팅의 결합
17. 초연결화
디지털및관련기술트렌드02.
양자 컴퓨팅
기존 컴퓨터와는 다른 정보 단위 큐비트
양자 컴퓨터는 중첩, 얽힘 등의 물리 현상이 나타나는 양자역학에 기반하며, 기존 컴퓨터와는 정보
단위가 다르다.
기존 컴퓨터의 비트(bit)는 0과 1중 하나로 표현되는 반면, 양자 컴퓨터의 큐비트(quantum bit,
qubit)는 0과 1의 상태를 동시에 표현할 수 있다.
따라서 큐비트의 수가 증가할수록 담을 수 있는 정보는 급격히 증가한다. 더불어 연산 속도도 기하
급수적으로 빨라진다.
이러한 측면 뿐만 아니라 양자 컴퓨터가 실제로 구현된다면 기존 컴퓨터로 풀 수 없거나 풀기 어
려운 문제들을 양자 컴퓨터로는 손쉽게 풀 수 있다. ( ex. 쇼어의 알고리즘 )
다만 양자 컴퓨터가 본격적으로 사용되려면 여전히 적지 않은 시간이 소요될 것으로 예상된다. 해
결해야 하는 기술적 어려움이 상당하기 때문이다.
18. 초연결화
디지털및관련기술트렌드02.
블록 체인
네트워크에 포함된 개개인에게 자료가 모두 분산되어 저장되고 이를 서로 검증하는 분산
원장 시스템
모든 자료가 특정 사업자 혹은 중앙 집중 방 식으로 저장되는 현재의 시스템과는 정반대
의 개념이다.
또한 데이터 저장 형태가 행 과 열로 구성된 테이블이 아니라, 생성 시간에 따라 암호화된
데이터 블록을 체인 상 태로 연결하는 방식이다. 각 블록에는 이전 블록에 대한 정보가 담
겨 있기에, 만약 어느 한 블록을 수정하면 연결된 블록의 내용을 모두 바꾸어야 한다.
이처럼 독특한 블록체인의 데이터 저장 형태와 방식 때문에 특정 관리 주체가 없더라도
데이터의 안정적 저장과 신뢰성 담보가 가능해진다.
-> 지금까지 암호화폐의 발행과 거래 용도로 사용되던 블록체인은 앞으로 금융
분야를 넘어서 다양한 산업으로 활용 범위를 본격 확대할 전망이다.
19. 초연결화
디지털및관련기술트렌드02.
이러한 초연결화에 따라 기업은 광범위한 파트너쉽을 구축
블록체인은 이런 광범위한 파트너쉽을 관리하고 운영하는데 중요한 열쇠가 된다.
->기업은 제품 및 서비스의 무결성 또는 보안을 희생하지 않으면 서 파트너 사이에서 더 많은 파트너
십을 유지해야한다.
-> Blockchain은 저장된 정보가 복제되어 파트너 네트워크 간에 공유되기 때문에 신뢰할 수 있는 관
계의 대리 역할을 수행함으로써 이러한 복잡성을 해결한다.
결국 핵심인 신뢰성을 보장하기 때문에 블록 체인에 대한 신뢰를 위임하면 비즈니스가보다 광범위한
네트워크를 추구하거나 새로운 파트너를 참여 시키거나 새로운 환경을 쉽게 도입 할 수 있으며
Accenture 임원 중 60%는 블록 체인 및 스마트 계약( 광범위한 파트너쉽 )이 향후 3 년 동
안 조직에 매우 중요하다고 보고했다.
블록 체인
20. 초융합화
디지털및관련기술트렌드02.
VR/AR
VR/AR 기술을 활용하면 이를 현실 세계와 긴밀히 연결, 상호 작용시켜 새로운 경험과 가치 창출이 가능
확장 현실 (XR)
XR은 실제 세계와 시뮬레이션 된 세계 사이의 선을 흐리게 하는 경험을 나타낸다. 이 기술은 사용자를 시각적,
음성 및 잠재적으로 후각 및 촉각 신호를 통해 몰입 시킨다. XR의 두 가지 주요 유형이 바로 VR, AR이다.
1. 가상 현실 (VR)
VR은 시각적으로 실제 환경에서 가상 환경으로 이동하며 일반적으로 핸드 컨트롤러와 결합된 볼 수 있는 헤드
셋을 사용하여 가상 공간을 탐색
2. 증강 현실 (AR)
AR은 실제 세계에서 디지털 객체 (정보, 그래픽, 소리)를 Overlay하여 사용자가 디지털 세계와 물리적 세계의
관계를 경험할 수 있게 해준다.
Ex) 월마트의 VR을 이용해 블랙 프라이데이 날을 미리 직원에게 교육 시킴 (XR)
-> 직접 경험하게 해줌으로서 물리적으로 거리와 경험을 가깝게 만들어 시간과 돈을 절약해준다.
21. 초융합화
디지털및관련기술트렌드02.
디지털 헬스케어
수집된 데이터들은 인공지능을 활용한 진단의학 분야 등에서 더 큰 도약을 가져올 수 있다.
- 환자 및 공공보건 데이터에 대한 정부의 규제가 지속적으로 완화
-> 이러한 상황이 계속 유지된다면 미래 신기술과의 융복합을 통해 더 다채로운 의료 및 헬스케어 제품, 서비
스 가 나타날 것이다.
24. 최근이슈03.
July8,2018
1) [ 구글 지메일 개인정보 침해 논란 ]
지메일 앱 개발자가 사용자 이메일을 볼 수 있다.
(1) 구글은 제한된 개발자에 한해 사용자 동의를 얻어 접근 권한을 준 것이라고 밝혔지만, 페이스북 개인정보
유출 사태 이후 불거진 “데이터 프라이버시, 개인정보 자기 결정권” 논란이 더욱 커질 것으로 예상
(2) 실제로 앱 개발자들은 수집한 사용자 이메일 데이터를 마케팅이나 앱을 고도화하는 데 활용한 것으로 알려
졌습니다.
-> 이메일 관리 앱을 고도화하기 위해 수백만명의 받은편지함을 열람한 것으로 파악됐습니다.
-> 머신러닝 알고리즘을 훈련하기 위해
현재 ‘구글 계정 설정→로그인 및 보안→계정 액세스 권한을 가진 앱’ 메뉴에 들어가보면 어떤 앱이 어떤 접근
권한을 가졌는지 확인할 수 있으며 접근 권한을 삭제할 수도 있습니다.
25. 최근이슈03.
July8,2018
2) [ 네이버, 라인에 에어스 적용 ]
네이버, 라인투데이에 AI추천 “에어스” 적용
(1) 라인이 대만과 홍콩, 태국, 인도네시아에서 서비스하는 모바일 ‘라인투데이’에서 네이버의 인공지능 콘텐
츠 추천시스템 ‘에어스’(AiRS)를 적용했다고 밝혔다.
(2) ‘라인투데이’는 라인 메신저에서 경제·세계·생활·스포츠 등 다양한 분야의 콘텐츠를 모아 제공하는 서비스
이다.
(3) 네이버는 에어스가 딥러닝 기반 알고리즘에 의한 추천 기술이기 때문에 언어에 독립적인 성격을 갖춰 글
로벌 서비스에 쉽게 적용할 수 있었다고 밝혔다.
(4) 언어가 달라도 문서를 벡터로 표현하는 임베딩 기술을 활용하기 때문에 언어에 대한 사전 지식이 없어도
추천이 가능하다고 한다.
26. 최근이슈03.
July8,2018
3) [ 챗봇 표시법 발의 ]
지금 챗봇과 대화 중입니다. “챗봇 표시법 발의”
(1) 자유한국당 송희원 의원이 챗봇과 대화시 이를 알려 오해를 방지하자는 취지의 법안을 발의
(2) 챗봇은 인간과 대화하는 방식으로 정보를 처리하는 서비스이다.
-> 인공지능과 음성인식 기술 등 다양한 기술을 접목해 최근에는 인간의 감정까지 인지, 분석하는 챗봇이 등장
하는 등 관련 기술이 점차 고도화
(3) 하지만 챗봇을 이용한 서비스임을 이용자에게 알리지 않는 경우가 많아, 이용자가 대화의 상대방을 챗봇이
아닌 실제 사람으로 착각하는 경우가 많아짐
-> 따라서 이에 따른 불쾌감이나 불편함을 호소하는 이용자가 생기고 있는 실정이다.
(4) 송희원 의원은 “이 같은 문제점을 해결하고 서비스의 신뢰성을 확보 할 수 있는 최소한의 제도적 장치를 마
련하고자 법안을 발의했다”고 밝힘
27. 최근이슈03.
July8,2018
4) [ Netflix TV에서 비디오 콘텐츠 시청 플랫폼 1위 등극 ]
미국 TV 잠식하는 Netflix
(1) 미국 TV 시청자들이 Netflix를 가장 즐겨 사용하고 있다는 설문조사가 나왔다.
(2) 리서치회사 코언이 지난 2∼5월 미국 내 시청자 2,500명을 상대로 TV 시청 방식을 조사한 결과, ‘TV에서
비디오 콘텐츠를 시청하는 데 어떤 플랫폼을 가장 자주 사용하느냐’는 질문에 27.2%가 Netflix라고 답했다.
종합평) 넷플릭스 주식은 분명히 더 오를 것 같다. 어디까지 갈지 궁금하다.
29. 결론04.
결론
매년 개별 비전 트렌드는 신규 또는 진화하는 기술과 기업 전체에 미치는 영향을 강조합니다.
일부 기술은 선도 기업의 전략에서 이미 중요한 역할을 담당하고 있으며 다른 기업은 차별 생산 업체로
등장하기 시작했습니다.
전반적으로 볼 때, 기술 비전 동향은 회사가 수년간 성공을 위한 자원, 책임 및 기회를 고려해야하는 방법에
대한 지침을 제공합니다
전 세계에 걸쳐 변화하는 비즈니스 환경에서 리더가 된다는 것은 새로운 기술을 도입하는 것만이 아닙니다.
일상 생활에서 삶을 개선하고 사회를 형성하는 사람들과 파트너가 되는 방법에 관한 것입니다. 그렇게
함으로써 성장을 계속할 기초를 닦을 수 있습니다.
이 새로운 시대는 앞서 설명한 여러 정보들을
1. 협력하는 방식을 바꾸기 위해 (ex)광범위한 파트너쉽, IT와 모든 것이 융합)
2. 개개인에게 더 가까이 다가가기 위해
3. 회사와 회사에 관한 정보를 어떻게 사용할 수 있는지에 관한 것입니다.
37. 결론04.
실제연구한것
Subscribers 100
- Topic : WL, All Filter
Publishers 180
- Topic : WL
- Message Size : 61 bytes
- Send : 1 message per second
긴급성 메시지가 필요한 환경 속에서 대용
량 메시지의 경우
더욱 더 Broker에 워크로드가 늘게 되어
UT-MQTT Broker의 효용성이 더욱 증가
CPU : i7 – 6700
RAM : DDR4 8GB
OS : WINDOWS 10
0.5
6
-4
1
6
11
16
21
초(s)
Broker 비교
UT-MQTT Broker Normal Broker
38. 결론04.
앞으로연구하고싶은것
초당 18만개의 메시지가 전달되는 상황 속에서 일반 메시지는 약 6초, 긴급 메시지는 약 0.5초가 걸리지만 메
시지가 더더욱 증가 될 경우 결국 실시간을 보장할 수가 없게 된다.
이것을 해결하기 위해 하드웨어적으로 해결하는 방법이 있지만 그것도 결국 한계가 있다.
그래서 연구하고 싶은 방법이 바로 클라우드 + 엣지 컴퓨팅입니다.
다양한 사용자 서비스들을 제공하기 위해서 서비스 요구사항을 반영하는, QoS 기반 동적 네트워크(라우팅) 재
구성 기술, 자원 분배 및 스케줄링 연구를 진행해보고 싶습니다.
-> 그러기 위해서는 현재 ETRI에서 네트워크의 기본이 되는 지식을 쌓고,
다양한 경험을 하면서 존경하는 연구원님들의 연구 방식을 배워
저 혼자 공부 또는 연구 할 수 있는 능력을 기르고 싶습니다.
