가트너와 함께하는 IT Trend (승리자v)

Sarc Seminar December 2016
by sarc.io
December 9
삵
가트너와 함께하는 IT Trend
승리자v
sarc.io

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가트너 10대 전략 IT Trend삵
목차
• 가트너 2017 10대 전략기술 개요
• 가트너 2017 10대 전략기술 – 인텔리전트
• 가트너 2017 10대 전략기술 - 디지털
• 가트너 2017 10대 전략기술 - 메시

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가트너 2017 10대 전략기술 개요

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가트너 2017 10대 전략기술
1. 인공 지능과 고급 머신 러닝
2. 지능형 앱
3. 지능형 사물
4. 가상 현실 및 증강 현실
5. 디지털 트윈
6. 블록체인과 분산장부
7. 대화형 시스템
8. 메시 앱 및 서비스 아키텍처
9. 디지털 기술 플랫폼
10. 능동형 보안 아키텍처

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가트너 2017 10대 전략기술 구
분
+ 메시 (Mesh)
+ 디지털 (Digital)
5. 디지털 트윈
+ 인텔리전트 (Intelligent)
1. 인공 지능과 고급 머신 러닝
2. 지능형 앱
3. 지능형 사물

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인텔리전트(INTELLIGENT)
가트너 2017 10대 전략 기술

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가트너가 말하는
인텔리전트(Intelligent)
• AI와 머신러닝을 탑재하여 정해진 동작에
서 그치는 것이 아닌 학습하고 상황에 따라
다르게 프로그램된 시스템
• AI와 머신러닝은 모든 기술에 적용될 것이
며 앞으로 5년 간의 IT기술의 격전지가 될
것으로 예측

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1. 인공 지능과 고급 머신러닝
• AI와 머신러닝을 적용하여 사람의 개입이 거의 없는 상태에서 학습,
예측, 적응
– 머신러닝을 통해 비용 절감이나 부가 이익 창출
– 비즈니스 시나리오 평가를 통한 고객 상품 구매, 은행에서 사기를 칠만한 업무를
예측
• AI와 머신러닝 기술을 적용한 시스템활용을 위해서 데이터 과학자 뿐
아니라 시스템을 훈련시킬 수 있는 지식이 있는 사람에게도 투자 필
요
• AI와 머신러닝 적용 가능 범위
– 물리적 장비 : 로봇, 자율주행차, 가전체품
– 앱이나 서비스 : VPA(Virtual Personal Assiatant), 스마트 어드바이저
• TO-DO
– 혁신 주도형 : 예측 분석, 앙상블 학습, 자연어 인지 및 생성 시작 권고
– 일반적인 혁신형 : AI와 머신러닝이 내장된 솔루션을 사용을 권고

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[참고]2016 스마트머신
하이프 사이클(hype cycle)

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[참고]가트너 하이프 사이클
• 적합한 기술 도입시기를 알림
• Hype는 ‘환상이나 과장된 광고’ 정도로 해
석할 수 있는데, 대부분 기술은 초반에 과장
된 기대나 광고 등으로 부풀어진 기대감을
거치고, 이러한 환상은 실망감을 거쳐 다시
안정적인 단계로 옮겨 가는 식의 일정한 패
턴을 보인다는데서 착안된 패턴모델

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• Hype Cycle의 5가지 단계
– 1) 발생기(Technology Trigger)
• 기술 잠재력은 있으나 상품성이 없거나 상품화되지
못할 수 있는 영역
– 2) 버블기(Peak of Inflated Expectations)
• 성공 사례로 관심이 고조되어 있으나 많은 기업이
참여하지는 않는 영역
– 3) 각성기(Trough of Disillusionment)
• 상품화 실패로 관심이 감소하여 현실 재조정기에
속하여 지속적인 투자를 위해서는 얼리어답터를 만
족시킬 수 있는 상품으로 발전 필요한 영역

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• Hype Cycle의 5가지 단계
– 4) 안정기(Slope of Enlightenment)
• 보수적인 기업들은 여전히 주시중이나 개선된 2,3
차 상품들이 출시되며 어떻게 이익이 날 것인지에
대해 파악된 영역
– 5) 성장기(Plateau of Productivity)
• 상품성이 인정을 받으며, 해당 기술이 광범위하게
시장으로 나아갈 수 있는 시기

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[참고] 인공지능(AI)
• http://sarc.io/index.php/forum/it-trend/682-
1-ai

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2. 지능형 앱
• 지능형 앱은 업무 현장을 바꿈
• 지능형 앱
– VPAs(Virtual Person Assistants)
• 인간 비서의 일을 수행
• 메일 우선순위 확인, 주요내용 강조 및 알림등의 일상작업을 쉽게 만들어 사
용자의 일 생산성을 높임
– VCAs(Virtual Customer Assitants)
• 판매나 고객 서비스 같은 전문 분야에 적용
– 구글 나우 https://www.google.com/intl/ko/landing/now/
– 마이크로 소프트 코타나 https://www.microsoft.com/ko-kr/server-
cloud/cortana-intelligence-suite/overview.aspx
– 애플 시리 http://www.apple.com/kr/ios/siri/
– 페이스북 메신저 챗봇

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2. 지능형 앱

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2. 지능형 앱
• TO-DO
– 혁신 주도형 : 의사, 마케팅 리더, 고수익 고객(high-profit
customer) 대상의 VCA나 VPA 구축을 시작 권고
– 일반적인 혁신형 : 간단한 룰 기반 챗봇을 고려하고 패키지된 비서
나 스마트폰에 내장된 VPA기반의 모바일 비서를 활용 권고
• AI나 머신러닝을 사용하여 악의적 패턴을 파악하거나 엔
터프라이즈 벤더가 오퍼링 예측
– 세일즈포스, 오라클, 마이크로 소프트같은 벤더가 세일즈나 마케
팅에 활용할 고객이나 서드파티 분석을 위해 AI 사용
– ERP 측면을 포함한 소프트웨어와 서비스 시장의 격전지가 될 것
– 고급분석, 자율 에이전트, 끊김없는 대화형 인터페이스에 AI 적용
• MaaS(Model as a Service) 시장 확대
– 특정 영역에 대해 학습되거나 주요 패턴이 확인된 모델을 서비스
로 제공

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2. 지능형 앱
• 앞으로 2~5년동안 B2B, B2C회사는 스마트앱 전
략을 채택할 것
– 2018년에는 세계 200대 회사가 지능형앱을 활용
– 고객 경험 개선을 위한 빅데이터와 분석툴 활용
– 특화된 여러 종류의 지능형 앱을 찾아 고객은 한개나
결합된 지능형 앱을 사용
• 건강, 개인쇼핑비서, 재무상담, 일정관리나 이메일관리 외부
정보 모니터링과 같은 사무실 일을 도울 앱
• 지능형 앱은 앞으로 20년동안 AI와 머신러닝 사
용으로 진화되어 긴 기간의 트랜드가 될 것

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[참고]주요 디지털 비즈니스 에코
시스템 하이프 사이클

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[참고] 이머징(최근 생겨난)
기술 하이프 사이클

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[참고]이머징(최근 생겨난) 기술
하이프 사이클

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3. 지능형 사물
• 응용 AI와 머신 러닝을 통해 고급 기능을 수
행하고, 주변 환경이나 사람들과 보다 자연
스럽게 소통하는 물리적 사물
• 로봇, 드론, 자율주행차
• 개별 지능형 사물에서 협업 지능형 사물 모
델로 전환 전망

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3. 지능형 사물
• 자율주행차
– 예기치 않은 오류에 대비하여 운전석에 사람이 있어야함(몇 미국 주에서
는 이를 규정한 법을 통과시킴)
– 최소한 앞으로 5년 간 운전자가 필요한 반자율주행 시나리오가 우세할
것으로 예상
• 자율주행 드론/로봇
– AI와 머신러닝 모델과 알고리즘으로 상당한 기술 진화가 이뤄질 것
– 주로 제한적으로 정의된 시나리오나 통제된 환경에서 사용될 것
– 농장을 운영하는 로봇, 수확할 농장을 찾아 수확 로봇을 파견하는 드론,
군대에서 공격과 방어에 사용되는 드론, 배달에 사용되는 드론
• 가전제품, 스피커, 병원장비와 같은 모든 사물
– 현상은 대화형 시스템의 출현에 맞춰 IoT나 디지털 트윈 쪽으로 확장되어
변화
– 아마존 에코, 디지털 청진기
– 산업 IoT와 다른 비즈니스 시나리오에서 법적 책임 등 비 기술적 이슈와
고도화된 전문적 지원이 필요한 분야는 적용이 더딤

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[참고] 자율주행차
• http://sarc.io/index.php/forum/it-trend/666

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디지털(DIGITAL)

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디지털(Digital)
• 현실 세상과 디지털 세상을 융합하여 디지
털화된 환경
• 디지털 세상은 현실 세상을 점점 더 상세히
반영
• 다양한 디지털 서비스와 인터페이스는 현
실 세상과 디지털 세상을 연결
• AI와 머신러닝으로 디지털 비즈니스의 다
음 세대를 이끌 것으로 예측

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• VR과 AR은 개인이 다른 사람 시스템과 상호작용하는 방법을 변화시
킴
– 안경이나 헬멧과 같은 헤드 마운트 디스플레이(HMDs)는 디시털 메시를
시각화하며 현재 상업적으로 성공가능한 수준으로 디바이스 메시 기반
앱과 함께 소비자나 작업현장의 변화를 가져올 것
• 스마트폰의 AR과 VR
– AR : HMD보다는 제한적이나 스마트 폰 센서 정보와 디지털 메시 정보를
결합하여 실제 사물과 정보를 결합
– VR : 몰입형 비디오나 몰입형 게임 플레이에 주로 활용
• 구글 카드보드, 삼성 기어
• HMD전용 장비의 AR과 VR
– 복잡한 몰입형 상호작용 가능하여 소비자 마케팅이나 게이머들을 위한
VR시스템을 사용하나 장비나 상황 시뮬레이션으로 훈련(train) 시 활용
가능하며 HMD는 2021년에 완벽히 개선될 것으로 예측
• 오큘러스 리프트(VR), 마이크로소프트 홀로렌즈(AR)

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• 활용
– DHL(독일 국제 항공 택배 회사)에서 웨어러블과 AR을 창고에 사
용하여 집화 프로세스에서 25%의 개선을 달성
• 가트너 리서치에 따르면 11%조직이 이미 AR을 사용중이며 13%가 파일럿을
진행중임
– 다양한 모바일, 웨어러블, IoT, 센서가 많은 환경, 대화형 시스템
(메시)와 VR과 AR의 결합은 몰입형 어플리케이션의 고립된 1인
경험을 확장할 것
• 창고에서 작업자의 존재를 인지하는 것만이 아닌 장비의 상태를 파악하여 확
인이 필요한 부분을 시각적으로 집어내어 작업자에게 도움을 줄 수도 있음
– 방과 공간은 사물을 통해 활성화 되고, 메시를 통한 연결은 몰입형 가상
세계와 함께 나타나고 사용될 것

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AR/VR 관련 기사
ar-vr

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5. 디지털 트윈
• 물리적 사물이나 시스템의 동적 소프트웨어 모델
• 센서 데이터를 통해 현재 상태를 파악하고 변화에
대응하며 운영 개선 및 가치 향상 제공
• 메타데이터(분류, 구성, 구조)를 포함해 조건이나
상태(위치, 기온), 이벤트 데이터(시계열), 애널리
틱스(알고리즘, 규칙)와 같은 복합적인 요소 포함

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5. 디지털 트윈
• 2020년까지 210억보다 많은 센서와 접점
(endpoint)가 있을 것이며 디지털 트윈은 잠재적
으로 십수억이 존재
• 초기에 기업은 디지털 트윈을 장비 수리와 서비스
계획, 장비 고장 예측이나 운영 효율성 증대, 제조
업 프로세스 계획, 공장 운영, 상품 개발 개선 활
동(디지털 트윈 기반의 새로운 제품 모의실험을
통해)에 사용할 것

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5. 디지털 트윈
• 앞으로 5년에서 10년 동안 운영 매니저는 운영 리스크에
대한 비용 분석과 같은 보다 광범위한 자산(asset)에 디지
털 트윈을 사용할 것이다.
• 높은 가치(high-value)의 자산을 가지고 있다면
– 디지털 트윈을 통해 예방에서 예측 유지보수로 바꿔라
– 이상적으로 디지털 트윈은 별개의 물리적 자산의 일대일 모니터
링과 관리를 수행
– 인증받은 부품은 디지털 트윈 상대에 대해 쿼리하거나 관리 가능
• 낮은 가치(low-value)의 자산을 가지고 있다면
– 신뢰도나 사용자 경험을 개선하기 위한 간단한 디지털 트윈을 사
용해라
– 디지털 트윈은 중요한 한 부품에 대해 계측하고 모델링되어 이익
을 달성 할 수 있음

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5. 디지털 트윈
• 기술자, 엔지니어, 운영직원 등 실제의 운영과 유지보수를
이해하고 있는 사람이 데이터 사이언티스트나 디지털 트
윈을 사용하는 IT부서와 협력해야 하며 보안, 신뢰도, 수
행을 개선하기 위해 역할을 확장해야 함
• TO-DO
– 혁신 주도형 : 공격적으로 디지털 트윈을 활용해야함
– 일반적인 혁신형 : 더딘 접근법을 택해야함
• 보다 간단한 디지털 트윈을 만들어 주요 자산(asset)을 모니터하고 컨트롤하
다 더 복잡해지게 되면 디지털 트윈을 확장해야함
• 디지털 트윈 템플릿을 지원하는 IoT 솔루션을 찾아 디지털 트윈을 만들어야함
• 간단한 룰 기반 챗봇을 고려하고 패키지된 비서나 스마트폰에 내장된 VPA기
반의 모바일 비서를 활용 권고

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IoT 하이프 사이클

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• 분산장부 : 확장된 암호로 사인된 네트웍에
있는 모든 참가자로 인해 변경할 수 없는 업
무 기록 리스트
– 각 기록은 타임스템프와 이전 업무의 참조링크
를 포함
– 이 정보를 통해 모든 사람이 접근 권한을 가지
고 업무 이벤트를 역추적할 수 있음

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• 블록체인 : 가치 교환 업무(비트코인이나
다른 토큰에서)가 연속적으로 블록 그룹된
분산장부의 일종
– 각 블록은 이전 블록과 묶여있고(chained) 보
장된 방법으로 암호화되어 P2P 네트워크로 변
경할 수 없도록 기록됨

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• 비신뢰적인 환경에서 신뢰성을 더하는 방
법
• 금전 업무와 같은 방대한 데이터와 이벤트
의 변경할 수 없는 기록을 제대로 기록
• 수동적인 데이터 기록이 아니라 이벤트에
대해 동적 프로그램을 할 수 있음

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• 블록체인과 분산장부 개념이 산업 운영 모델을 변화시킬
수 있음
– 다양한 비즈니스 유즈 케이스는 입증된 것이 없으나 가트너에서
설문한 52%의 사람이 비즈니스에 영향을 줄 것이라 예상
– 블록체인을 금융 서비스 산업에 사용하는 것을 고려하고 있으나
금융 서비스를 넘어 음원 유통, 신원 확인, 타이틀 등록 및 공급망
등에서 다양하게 활용될 가능성이 있음
– 블록체인 기술로 스마트 계약이 가능하게 되어 프로그램 가능한
경제를 이끌 것
– 블록체인 기술을 제조업, 정부, 헬스케어, 교육 분야에서 수용할
것

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• 비트코인은 유일하게 증명된 블록체인
• 비트코인의 승인이 없는 아키텍처는 비트코인 업무뿐 아
니라 이벤트의 권위 있는 기록, 변경할 수 없는 단편적 데
이터, 간단한 프로그래밍 가능한 스크립트를 가능하게 함
• 확장성 부족, 완벽한 투명성 부족, 리소스 소모량 제한, 의
도되지 않은 리소스 중앙화에서 오는 운영 리스크, 존재하
는 법률이나 회계 체제의 협의 및 지지 부족
• 표준, 강력한 플랫폼, 확장 가능한 분산 합의 시스템, 서비
스 상호 이용 방법의 부족으로 인해 채택에 어려움이 있을
수 있음

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• 세가지 종류의 장부가 있음
– 승인되지 않은 공공(public) 장부
– 승인된 개인(private) 장부
– 승인된 공공(public) 장부
• 블록체인과 분산장부는 업무를 간단하게 만듦
– 공공(public) 블록체인은 분산장부의 변경할 수 없는 특성으로 중앙인증
을 없앨 수 있음
• 블록체인과 분산장부의 잠재력은 경제적 상호작용의 근
본적인 변화에 대해 현재는 답이 없는 사회, 정부, 기업에
문제를 제기할 것

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• 대부분의 분산장부는 아직 알파나 베타 테스트 단
계에 있음
• 블록체인에 대한 논의를 위해 명확한 언어와 정
의를 만들어야함
– 불확실함이 기술이 비즈니스 유즈 케이스를 만족시키는 것을 가
림
– 벤더와 불분명하거나 존재하지 않는 블록체인의 제공에 대해 소
통할 때 극도의 주의가 필요

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블록체인과 프로그램 경제
하이프 사이클

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[참고]블록체인
• http://sarc.io/index.php/forum/it-trend/705#
1387

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메시(MESH)

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메시(Mesh)
• 디지털 비즈니스 결과를 제공하기위해 늘
어나는 사용자 집단과 비즈니스, 디바이스,
콘텐츠, 서비스의 연결을 개발하는 것을 나
타냄
• 대화형 인터페이스와 같은 새로운 인터페
이스, 보안모델, 기술 플랫폼, 솔루션 디자
인을 위한 접근법 필요로 함

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• 현재 : 스피커, 스마트폰, 태블릿, PC, 자동차 등에 탑재되
는 챗봇과 음성 지원 기기에 중점
• 디지털 메시는 사람들이 애플리캐이션과 정보에 접근하
거나 사람, 소셜 커뮤니티, 정부 및 기업과 소통할 때 사용
되는 확장된 디바이스 포함
• 디바이스 메시는 전통적 데스크톱 컴퓨터와 모바일 기기
를 뛰어넘어 사람과 소통할 수 있는 광범위한 디바이스를
아우름
• 디바이스 메시의 확장으로 통신 모델이 확장되고 보다 다
양한 기기간 협력적 소통이 등장하여 새로운 지속적이면
서 편재된 디지털 경험을 위한 기반을 마련하게 될 것

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[참고]사람-머신 인터페이스
하이프 사이클

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• 모바일 앱, 웹 앱, 데스크톱 앱, IoT 앱은 광범위
한 백엔드 서비스 메시로 연결되어 사용자가 애
플리케이션으로 인식하는 것을 만듦
• 서비스를 압축하고 조직의 경계 전반에서 API를
다양한 수준으로 노출시켜 서비스의 신속성 및
확장성에 대한 요구와 서비스의 조합 및 재사용
간의 균형 유지
• 사용자들이 데스크톱, 스마트폰, 자동화와 같은
디지털 메시에서 최적화된 솔루션을 보유할 수
있도록 함
• 서로 다른 채널을 이동하는 동안에도 지속적인

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• 디지털 비즈니스를 위한 기본적인 구성 요소 제공
• 디지털 비즈니스를 실현하기 위한 핵심기술
• 디지털 비즈니스의 새로운 역량과 비즈니스 모델을 실현
하기 위한 필수적인 5가지 핵심요소
– 정보시스템
– 고객 경험
– 분석 및 인텔리전스
– IoT
– 비즈니스 생태계

by sarc.io
• 지능형 디지털 메시와 관련 디지털 기술 플랫폼, 애플리
케이션 아키텍처는 보안 측면에서 그 어느 때보다 복잡
해지고 있음
– 클라우드 기반 서비스와 오픈 API를 활용으로 방위선 내의 방어
와 룰 기반 보안에 의지하는 것은 부적절하며 위협을 탐지하고
대응해야함
• 보안 인식 어플리케이션 설계, 자기 방어 어플리케이션,
사용자와 개체 행동 분석, API 보호, IoT와 지능형 앱/사
물 취약성을 위한 툴이 필요
• 어플리케이션 개발 시 보안 고려 필요
– 보안팀은 어플리케이션, 솔루션, 데브옵스 프로세스를 만드는 조
직과 협업하여 요구사항을 명확하게 전달하고 쉽게 업무 프로세
스에 적용 할 수 있도록 해야함

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• 사용자와 개체 행동 분석은 보안에 중요한 신흥 범주
– 사용자와 다른 개체(entity) 행동간의 상관관계로 변칙적 행동을
감지
– 일반적이지 않은 행동 트리거는 알람되거나 자동적으로 대응
– 대부분 벤처 자금이 새로운 툴과 기술과 함께 이 분야에 있음
• 어플리케이션이 보안을 자체 테스팅, 진단, 보호할 수 있
는 기술 출현
• 다양한 인텔리전트 디지털 메시의 확대로 보안 위험 발
생
– IoT, 디지털 트윈등으로 발생한 방대한 개인 및 그룹정보 보안 필
요
– 사용자 및 기업의 활동을 모니터링하는 것은 IoT 시나리오에 추
가되어야 하는 중요한 기능
– IoT는 새로운 보안 취약성을 만들 수 있음

by sarc.io
[참고]어플리케이션 보안
하이프 사이클

by sarc.io
[참고]IoT기기 보안취약
kt-iot-iot

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[참고]커넥티드카
kt-bmw-skt#1412

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끝!
2016 가트너 10대 전략 기술 정복(?)

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