사물과 사물이 소통한다, 사물인터넷!

멕시코시티의 범죄율은 2009년 이후 32%나 드라마틱하게 줄었다. 치안을 강화해서, 아니면 법이 엄격해져서일까. 그도 아니면 CCTV 설치 지역을 대폭 확대해서였을까. 정답은 도시 전역을 아우르는 감시 시스템에 장착된 오디오 센서다. 이 센서는 주변에 설치된 CCTV 카메라를 통해 사운드를 수집하는 방식으로 총소리나 비명 소리 등에 반응하는 장비다.

각종 첨단 기술과 장비들이 전시되는 ‘스마트시티 엑스포’에서 소개된 이 사례는 요즘 정보통신과학기술(ICT) 분야의 가장 핫한 트렌드인 ‘사물 인터넷(IoT, Internet of Things)’이 우리 생활에 어떤 이점을 주는지 잘 보여준다.

미국의 유명한 통신 및 네트워크 전문 기업 시스코의 존 체임버스 회장은 2014년 2월 전 세계 최대 가전쇼인 ‘CES 2014’ 기조연설에서 ‘사물 인터넷’을 두고 이렇게 말했다. “단순히 기술적인 문제가 아니며, 인류 생활 방식 자체를 바꾸는 혁명적인 일이다.”

그로부터 딱 1년 후 2015년 1월 6일부터 9일까지 미국 라스베이거스에서 열린 ‘CES 2015’에서는 인류의 생활 방식을 크게 바꿀 ‘혁명적’이라고 일컬어지는 사물 인터넷 기술과 서비스들이 대거 소개됐다. 삼성전자는 5년 내 모든 제품을 100% 사물 인터넷화하겠다고 선언했을 정도다. 반도체와 센서, 배터리, 네트워크 기술 등이 집약된 사물 인터넷 기술은 기존의 무선통신 기술과 어떻게 다르며 우리 실제 생활을 어디까지 변화시킬 수 있을까.

■ 2020년, 500억 개의 사물이 인터넷에 연결된다

사물 인터넷의 개념은 어렵지 않다. 현재도 우리 생활에서 사물 인터넷과 유사한 다양한 서비스를 만나볼 수 있다. 고속도로 톨게이트에서 이미 보편화된 하이패스 시스템, 자동차 원격 시동 및 블루투스 통화 등 각종 무선 장치 등이 대표적이다. 사물에 센서를 부착하고 센서가 읽은 데이터를 실시간으로 인터넷으로 주고받고 처리하는 기술이다.

하지만 사물 인터넷의 기본 개념은 이것과는 조금 다르다. 사람이 조작하고 개입하는 것을 최소화시켜 사물과 사물, 즉 휴대폰과 보일러나 자동차 스마트키와 자동차가 서로 데이터를 주고받는 기술이다.

약 15년 전인 1999년 벨킨사의 케빈 애쉬턴이 사물 인터넷이라는 용어를 처음 소개한 후 반도체와 센서, 통신 및 데이터 처리 기술이 비약적으로 발전했다. IT 분야 글로벌 리서치사인 ABI는 앞으로 5년 뒤인 2020년까지 약 500억 개에 달하는 기기가 인터넷으로 연결될 것으로 전망했다.

이렇게 전망하는 이유는 사물 인터넷 구현을 가능케 하는 각종 과학기술이 이미 나왔기 때문이다. 여러 대의 무선 기기가 동시에 데이터 통신을 할 수 있는 무선 네트워크 기술, 제타바이트(10억 테라바이트=1조 1000억 기가바이트·3메가바이트 용량의 MP3 음악 파일을 281조 5000억 곡을 저장할 수 있는 용량) 용량의 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 기술, 모인 데이터를 저장하고 언제 어디서나 꺼내어 쓸 수 있는 클라우드 기술 등은 IT 기술에 조금이라도 관심을 가지고 있는 이들이라면 알고 있는 용어들이다.

특히 센서 기술과 네트워크 기술은 수집한 데이터를 바탕으로 원하는 기능을 수행하는 데 핵심이다. 그 중에서 사용자나 사물의 위치와 통신 규격을 파악해 주는 ‘비컨(beacon)’은 적외선이나 무선 주파수, 블루투스와 같은 무선통신 기술을 이용한다. 사물의 위치와 정보를 센싱하는 무선통신 기술이 기존에는 몇 cm ~ 수 m에 불과했지만, 비컨 기술의 발달로 몇 십 m에 있는 사물끼리도 데이터를 주고받는 게 가능해졌다.

■ 알람 시계가 커피 메이커를 작동시키고, 자동차가 서로를 피한다

앞서 설명한 대로 사물 인터넷은 인간의 개입과 조작을 최소화한다는 게 핵심이다. 사물끼리 알아서 서로를 인식하고 상황에 맞는 특정한 기능을 수행하는 것이다. 많은 가전업체들이 이와 같은 기능을 염두하고 사물 인터넷에 기반한 ‘스마트 홈’ 구현에 앞장서고 있다.

이를 테면 알람 시계와 커피 메이커를 연동시켜 놓으면 특정 시간에 알람이 울리는 동시에 커피 메이커에서는 커피가 만들어질 것이다. 냉장고에 있는 음식이나 식재료의 유통 기한이 지나면 냉장고가 인식해 신호를 보내줄 것이다. 특정 시간이 되면 사용자가 미리 맞춰 놓은 조명이 켜지고, 조명은 사용자의 기분을 살피며 때때로 기분 전환을 할 수 있는 무드 등을 스스로 작동시킬 것이다.

사물 인터넷이 꿈꾸는 일상의 모습이지만 아직 상용화하기엔 이르다. 그러나 이미 의료나 자동차, 농업 분야 등에서 사물 인터넷을 다양한 방법으로 활용하기 시작했다.

미국의 한 회사가 개발한 ‘글로우 캡(Glow Cap)’이라는 약병은 환자가 약을 복용할 시간을 알려준다. 약을 먹을 시간에 약병 뚜껑의 램프가 켜지고 소리도 난다. 환자가 약병을 열면 센서가 감지해 인터넷으로 환자가 약을 복용했다는 정보를 병원에 보내준다.

이 서비스를 사물 인터넷으로 보는 이유는 여기서 그치지 않고 한 단계 더 앞서갔기 때문이다. 복용 시간이 지났음에도 약병 뚜껑이 열리지 않으면 병원 시스템이 자동으로 환자에게 SMS나 알림을 보낸다.

독일 메르세데스 벤츠 회사는 사물 인터넷을 활용한 시스템을 선보이기도 했다. 운전자의 습관이나 출퇴근 시간 등을 학습해 운전자의 기분에 맞는 장소를 스스로 추천해 준다. 미국 교통부는 차량이 서로 신호를 교환해 사고를 미연에 방지하는 시스템을 구상중이다. 운전자가 보기 어려운 차량을 보고 위험을 스스로 감지해 자동차가 이를 피하도록 하는 기술이다.

농업 분야에서도 사물 인터넷 활용 시도가 등장했다. 농업 관개 전문 첨단 기업 ‘밸리 이리게이션’은 농작물이 뿌리를 내리는 흙 1.2m 깊이에 센서를 사용해 온도와 습도, 토양의 상태를 추적한 데이터를 관개 장비에 전송해 알아서 물이나 비료를 주는 시스템을 개발했다. 관개 장비와 토양의 센서가 서로 통신해 토양의 조건에 따라 물과 비료를 적정하게 사용할 수 있도록 도와준다. 선구자들이 그렸던 사물 인터넷을 바탕으로 한 미래가 조금씩 우리 곁으로 다가오는 날이 멀지 않았다. 물론 과학향기 칼럼 2014년 3월 19일 자 ‘좀비가전, 냉장고 문이 저절로 스르륵?!’에서 언급되었던, 취약한 보안 때문에 해커들에 의해 사고가 유발되거나 새로운 피싱이 발생될 수 있는 것과 같이 부정적인 측면도 공존하므로 이에 철저히 대비해야 할 것이다.

글 : 김민수 과학칼럼니스트

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데이터 기반의 새로운 선거 시대 열리다!

2012년은 우리나라와 미국 모두 중요한 선거가 있는 해다. 기존의 선거와 차이가 있다면 데이터를 기반으로 한 선거가 더욱 활발하게 이뤄질 것이라는 점이다. 선거는 후보자와 유권자 사이의 상호작용으로, 서로의 마음을 얻어야 하는 이 과정에서 데이터의 역할은 날로 중요해지고 있다. 오는 4월 11일, 곧 다가올 19대 국회의원선거를 시작으로 11월 미국 대통령 선거, 12월 우리나라 대통령 선거 과정에서 나타나게 될 다양한 데이터 분석·시각화 사례는 올해 선거의 중요한 관전 포인트가 될 것이다.

“우리는 통계학자, 예측 모델 전문가, 데이터 마이닝¹⁾ 전문가, 수학자, 소프트웨어 개발자, 일반 분석가와 기획자로 구성된 다분야 융합팀입니다. 우리와 함께 일할 예측 모델 전문가와 데이터 마이닝 과학자, 그리고 분석가를 찾고 있습니다.”

이것은 과학 기술 분야 연구소의 구인 공고가 아니다. 오는 2012년 11월에 있을 미국 대통령 선거에서 재선을 노리며 준비하고 있는 오바마 대통령의 선거본부가 2011년 7월 내놓은 구인 공고의 일부다. 오바마 대통령의 선거본부에서는 대체 무슨 일을 하기에 선거와 크게 관련 없어 보이는 이런 생소한 전문가들을 찾는 것일까?

현재 시카고에 차려진 오바마 대통령 선거본부에서는 완전히 공개되지 않은 두 가지 프로젝트를 진행 중이다. 프로젝트 이름이 재밌다. 각각 ‘드림캐쳐(dreamcatcher)’와 ‘외뿔고래(Narwhal)’다. ‘드림캐쳐’는 현재 오바마 정부의 정책이 유권자 자신의 삶에 어떤 영향을 미쳤는지 자유롭게 기술한 텍스트 데이터를 모으고 분석하는 프로젝트다. 유권자들이 다양한 방식으로 기술한 이야기는 유권자 한 명 당 최소한 6만 개 이상의 단어로 구성된 텍스트이며, 오바마 선거본부에서는 현재 수백만 명 분량의 데이터를 가지고 있는 것으로 알려졌다. 오바마 선거본부 데이터팀에서는 이러한 방대한 분량의 텍스트 데이터를 모아 유권자의 기대와 소망을 데이터 마이닝 기술을 이용해 분석하고, 이를 유권자 개개인에게 최적화한 새로운 선거 전략을 반영하는 작업을 하고 있다.

‘외뿔고래’는 유권자의 행동 특성을 분석하는 프로젝트다. 유권자의 온라인 활동, 과거의 투표 행동, 선거 자금 기부 행태, 선거 운동 자원봉사 패턴 데이터 등을 유기적으로 분석해 유권자들의 정보를 입체적으로 구성하는 작업을 수행하고 있다. 앞서 소개한 생소한 구인 공고가 필요했던 이유가 여기에 있다. 오바마 선거본부는 올해 재선을 노리며 이처럼 데이터 기반의 새로운 선거 전략을 철저하게 준비하고 있던 것이다. 이러한 데이터 기반 선거 운동을 위해 공식 직함이 ‘수석 과학자’인 레이드 가니(Rayid Ghani)가 이 모든 작업을 총괄하고 있다.

데이터 기반 선거는 비단 선거를 준비하는 후보자 진영에만 국한된 주제는 아니다. 후보를 지지하고 표를 행사하는 유권자도 데이터 기반 선거에 주인공으로 참여하고 있다. Politilines 서비스(http://politilines.periscopic.com)가 바로 대표적인 예다.

Politilines은 CNN 방송 자료와 UC 산타바바라 대학교의 미 대통령 선거 관련 데이터베이스인 ‘The American Presidency Project’의 데이터를 기반으로, 2011년부터 2012년 2월까지 공화당의 대선 후보를 결정하는 경선 과정에 참여한 후보들의 토론 주제와 키워드를 쉽게 비교·분석할 수 있는 서비스다. 이 서비스는 근 2년간 여러 후보가 토론 과정에서 말한 모든 문장을 일정한 알고리즘으로 분석해 후보와 주요 키워드 간의 상관관계가 명확히 드러나는 데이터 형태로 가공하고 조직화했다. 단순히 텍스트 형식의 테이터로 제공하는 것이 아니라, 복잡한 데이터를 더 직관적이고 효율적으로 탐색할 수 있도록 인터랙티브 형태로 시각화했다. 이를 통해 유권자들은 언제, 어떤 후보가, 어떤 주제를 놓고, 어떤 단어를 중심으로 서로 토론을 벌이고 주장을 펼쳐 나갔는지 쉽게 알 수 있다.

우리나라도 2012년 올해 19대 국회의원선거와 18대 대통령선거를 앞두고 데이터를 기반으로 한 선거 흐름이 다양하게 나타나고 있다. 데이터 기반 선거의 핵심인 과거 선거 데이터 분석 과정에서도 이러한 움직임이 두드러진다. 데이터 시각화와 데이터 저널리즘 연구를 수행하는 연합뉴스 미디어랩에서 제작한 17·18대 국회의원선거

인터랙티브 데이터 지도(http://www.yonhapnews.co.kr/medialabs/elec2012/map_poll.html)가 그 대표적인 예 중 하나다.



[그림] 17·18대 국회의원선거 관련 대용량 데이터를 인터랙티브 형태로 시각화한 데이터 지도. 사용자는 다양한 형태의 데이터를 위치공간 데이터와 상호 연동해 빠르고 직관적으로 탐색하고 원하는 정보를 얻을 수 있다. 자료 제공 : 연합뉴스 미디어랩


이 데이터 지도는 전국 1만 3,167곳(17대)과 1만 3,246곳(18대)의 투표소에서 2,158만 1,550명(17대), 1,741만 5,666명(18대)의 투표자가 만들어낸 선거 데이터를 지리정보시스템(GIS)과 연결해 실제 지도상에 입체적으로 시각화한 것이다. 이를 통해 이용자는 다양한 조건을 조합해 17·18대 국회의원선거를 다각도로 조망할 수 있으며 다가오는 국회의원선거와 대통령선거의 기반 자료로 이용할 수 있다. 인터랙티브 데이터 시각화가 아니었다면 한 번에 대용량 데이터를 조망하고 분석하는 일은 불가능했을 것이다.

SNS와 모바일 환경을 기반으로 한 선거 관련 데이터도 그 어느 해 보다 많이 쏟아져 나오고 있다. 때문에 이를 이용한 데이터 기반 선거 정보 서비스도 주요 언론사와 각 포털 사이트를 중심으로 이뤄지고 있다. 특히 트위터나 페이스북, 미투데이와 같은 소셜미디어 상의 데이터를 대상으로 이뤄지는 사회관계망 분석(social network analysis)과 시각화는 이번 국회의원선거와 대통령선거를 앞두고 중요한 선거 데이터 분석·시각화 사례로 주목받을 전망이다. 데이터 기반의 새로운 선거 시대가 시작된 것이다.

1) 데이터 마이닝(data mining): 대규모 데이터를 체계적으로 분석해 데이터 안에 숨겨져 있는 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 것을 말한다. 이러한 규칙과 패턴을 바탕으로 과거에는 발견하지 못했던 데이터 패턴과 특징을 찾을 수 있으며, 이를 바탕으로 새로운 의사 결정 전략을 수립할 수 있다.

글 : 한운희 연합뉴스 미디어랩 데이터 분석·시각화 연구원
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