핀테크 시대, 지문으로 결제하세요~

“페이** 전 왜 안 되죠?” 
“이얏! 페이△△ 할인쿠폰 떴어요!” 
“**페이 전 눈팅만 하네요.” 
“도대체 △△△페이가 뭔가요? 저한테는 외계어. ㅠ.ㅠ” 

요즘 구매 관련 커뮤니티에서 흔하게 오가는 대화다. 혹, 몇 년 만에 인터넷 쇼핑에 나선 이가 있다면 갸우뚱할 단어들이다. 구매한 뒤 지급해주는 ‘포인트’나 ‘전자상품권’이려니 짐작해볼 뿐 정체가 확실치 않다. 

익숙한 듯 낯선 ‘간편 결제’ 서비스가 속속 선보이고 있다. 미국과 중국에서 확실한 자리를 잡은 ‘페이팔’과 ‘알리페이’가 간편 결제의 대표 격이다. 국내서도 스마일페이, 옐로페이, 카카오페이, 페이나우, 케이페이 등 여러 서비스가 소비자의 선택을 기다리고 있다. 

이런 간편 결제의 부상과 함께 ‘핀테크(Fintech)’라는 생소한 용어가 자주 들리게 됐다. 은행이 핀테크 업체와 제휴를 했다는 둥, 핀테크 산업 발굴이 필요하다는 둥, 우리나라가 핀테크 분야에서 뒤처지고 있는 둥 날마다 뉴스가 쏟아진다. IT와 관련된 용어는 그렇지 않아도 보통 사람들이 따라 잡기 힘든 신조어의 경연장이다 ‘IoT 사물인터넷’, ‘빅데이터’, ‘웨어러블’ 등 여전히 어색한 단어들 위에 ‘핀테크’가 더해졌다. 

핀테크는 금융을 뜻하는 파이낸셜(Financial)과 기술(Technique)의 합성어다. 언뜻 의아하게 느껴진다. 금융이 IT 기술과 밀접한 관계를 맺은 건 어제 오늘의 일이 아니기 때문이다. 해적들이 금은보화를 훔쳐서 보물섬에 숨기고, 금고와 광 열쇠로 현물 재산을 관리하는 시대를 지나 은행이 생겼고, 은행은 탄생 이후 줄곧 데이터 관리를 관건으로 삼았다. 컴퓨터의 도입, ATM 기기를 이용한 거래를 지나, 신용카드가 일반화 되고, 인터넷뱅킹과 홈트레이딩(HTS)까지 가능해졌다. 그 기반은 모두 IT기술로, 금융의 역사는 IT기술과 뗄 수 없는 관계다. 우리는 이제 메신저로 커피와 아이스크림 구매권을 교환할 수도 있고, 가상화폐도 사용한다. 비록 실패로 돌아갔지만, 2000년대 초에 이미 ‘골드뱅크’처럼 창구 없이 온라인으로만 운영되는 온라인 전업은행도 시도된 바 있다. 

그렇다면 새삼스럽게 ‘핀테크’가 화두로 떠오른 이유는 뭘까? 핀테크가 지금까지 금융과 기술의 결합과 다른 점은 무엇인가? 페이팔, 알리페이, 애플페이, 카카오페이 등은 모두 전통적인 금융권 기업이 만들고 주도하는 서비스가 아니다. 알리바바, 애플, 다음카카오 등 IT기업이 내놓은 서비스다. 이제까지 금융과 IT의 결합은 금융권에서 IT를 활용하는 차원이었다면, 이제 저울추가 움직이고 있다는 얘기다. 은행에서 인터넷뱅킹을 접근하는 관점이 은행 ‘창구’에 오는 횟수를 줄이고도 업무를 처리할 수 있도록 사용자 편의를 배려한다는 개념이었다. 때문에 거래상의 안전 책임도 사용자에게 있었다. 비밀번호를 자주 바꾸며 관리하고, 사용자가 인증서를 설치하고 보안에 필요한 소프트웨어도 설치해야 했다. 한 마디로 사용자는 번거로워도 창구 가는 것보단 나으니 참아야 했다. 

그런데 미국의 간편 결제 서비스 페이팔은 이메일과 비밀번호만으로 결제가 가능하다. 별도의 소프트웨어를 설치할 필요 없이 본인 아이디와 비밀번호만 입력하면 결제가 가능하다. 공인인증서와 몇 겹의 보안 장치가 있어도 해킹이 일어나는 실정에 고작 비밀번호만으로 돈이 오가는 거래를 한다? 걱정이 앞선다. 얼마나 강심장이라 페이팔을 쓸까? 

페이팔은 ‘FDS(Fraud Detection System, 금융거래 차단시스템)’을 구축해 운영한다. 페이팔 역시 해킹의 위험에 노출돼 있었다. 2001년 국제 해커가 페이팔 계정에 침투, 다수의 계정에서 소액을 이체해 갔다. 국제사기였다. FBI에서 수사를 시작했지만, 막대한 손실이 지속될 뿐 해결되지 않았다. 페이팔 측은 법에 기대서는 이런 해킹에 대응할 수 없다는 판단 하에 독자적인 탐지 시스템을 구축했고, 그것이 FDS다. 

FDS는 전자금융거래 접속정보, 거래 내역 등을 종합적으로 분석해 평소의 패턴과 다른 금융 거래가 발생했을 때 사전에 차단한다. 예를 들어 서울에서 30분 전에 사용된 카드가 런던에서 결제될 때, 7시 이후에 사용이 드문 카드가 심야 유흥업소에서 사용된다든가 하는 식으로 평소와 다른 패턴을 보일 때를 포착해 거래를 막는다. 거래 정보의 수집과 거래 패턴에 대한 정교한 분석, 대량 데이터의 효과적인 관리, 전자 금융 거래 업무에 대한 정확한 이해 등이 바탕이 돼야 구축이 가능한 시스템이다. 페이팔에는 20개국에 500여 명의 정보유출방지 인력이 배치돼 있으며, 보안관련 인력은 7천여 명에 달한다고 한다. 물 위를 우아하게 떠다니는 오리처럼, 쉽고 편한 서비스를 위해선 끊임없이 발을 놀리고 있는 것이다. 

더 간단하고 편리하게 사용하기 위해 금융의 중심이 IT에 실리는 핀테크 시대에는 보안의 개념이나 모양도 상당히 달라질 전망이다. 지금까지 보안서비스에서는 고객은 정해진 대로 따를 뿐 선택의 여지가 없었지만, 앞으로는 달라질 것이다. 모바일을 통한 거래와 결제가 활발해지면 기기의 특성에 따라 다채로운 보안 방식이 가능하다. 음성, 지문, 홍채 등 생체 인식이나 유심, NFC(근거리 무선통신) 기반 인증 등이 후보다. 물론 보안의 벽을 쌓아도 위협은 도사리고 있다. 사용자 단말기에서 수집된 정보를 복제해 다른 기기나 조건에서 사용하는 식의 해킹이나, 불법 원격 조정기술로 사용자 단말기의 권한을 탈취해 악용할 수 있다. 피해자가 오히려 범인으로 둔갑하는 상황이 벌어질 수 있다. 더 간편해지는 만큼 위협도 커진다. 

일단 더 편리한 결제 방식으로 주목받고 있지만 핀테크가 몰고 올 변화는 그보다 크다. 이미 빅데이터와 IT기술을 바탕으로 회계 감사, 투자 상담, 재무 설계 등 기존 금융 회사들의 영역에 진입한 회사들이 있다. 기존 금융회사에 비해 저렴한 비용이 강점이다. 앞으로 투자 상담이나 재무 설계는 로봇에게 받는 걸 당연하게 여기게 될 날이 올지 모른다. 저렴한 송금 수수료를 내세운 온라인 전용 은행도 등장했다. 계좌를 개설하려면 지점 방문을 꼭 거쳐야 하는 것도 과거의 일이 될 수 있다. 미래 화폐라고 하는 가상화폐가 어떻게 발전해 나갈지도 관심사다. 핀테크는 지금의 금융 관행을 송두리째 바꿀 수 있다. 이미 씨앗은 뿌려져 있다. 

글 : 이소영 과학칼럼니스트

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살아 숨 쉬는 모든 것이 데이터가 되는 세상

한 사람이 성큼성큼 편의점에 들어선다. 물건은 고르지 않는다. 곧장 계산대로 향한다. 웃옷 오른쪽 주머니에서 손을 반쯤 꺼낸다. 오른손은 권총 손잡이를 쥐고 있다. 편의점 종업원이 어깨를 으쓱하며 턱으로 매장 안쪽을 가리킨다. 강도의 눈길도 턱이 가리킨 쪽을 향한다. 음료수 냉장고 앞에 선 경찰관이 허리춤에 손을 얹고 강도를 향해 고개를 젓는다. 강도는 경찰관과 눈이 마주치기 무섭게 편의점 문을 향해 내달린다.

우연의 일치가 아니다. 빅데이터의 힘이다. 영화 ‘마이터리티 리포트’에서는 예지몽을 꾸는 세 자매가 범죄가 일어나기 전에 징후를 포착했다. 현실은 영화와 다르다. 하지만 영화 같은 일은 나타난다.

로스엔젤레스 경찰청(LAPD)은 빅데이터를 분석해 범죄 발생 가능성을 점치는 범죄 예측 프로그램(Predictive Policing)을 개발했다. 이미 벌어진 범죄 종류와 범행 시간과 장소를 분석해 범죄 발생 확률을 실시간으로 순찰차에 보낸다. 순찰 중인 경찰관은 범죄 발생 확률이 높은 지역을 알아내 그 곳을 집중적으로 순찰했다¹.

경찰이 빅데이터를 순찰 근무에 활용하자 범죄 발생 건수가 획기적으로 낮아졌다. 절도사건은 33%, 폭행 사건도 21% 줄어들었다. 이런 추세는 9년 동안 이어졌다. 애초에 범죄가 일어나지 않도록 예방한 것이다. 경찰이 추구하는 최선의 결과다. 로스엔젤레스 경찰이 꿈을 실현해낸 힘은 빅데이터다.

■ 빅데이터 = 4V

빅데이터(big data)는 말 그대로 엄청나게 거대한 데이터를 뜻한다. 생활이 디지털로 이뤄지면서 사람들은 엄청나게 많은 데이터를 쏟아낸다. 2012년 한 해 동안 인류가 만든 데이터 양은 2.8제타바이트(ZB)였다. 그동안 인류가 생산한 모든 데이터보다 많다. 데이터가 너무 많은 탓에 이를 유용한 정보로 가공하기란 불가능에 가까웠다. 컴퓨터 성능이 발전하고 클라우드 서비스와 하둡(Hadoop, 여러 개의 저렴한 컴퓨터를 마치 하나인 것처럼 묶어 대용량 데이터를 처리하는 기술) 같은 분석 도구가 상용화돼 대용량 정보를 저렴한 비용으로 처리할 수 있게 되면서 방대한 데이터 속에 파묻힌 의미를 사람이 헤아릴 수 있는 길이 열렸다.

단순히 데이터가 많다고 모두 빅데이터라고 부르지는 않는다. 전문가는 빅데이터가 크게 네 가지 특성을 지닌다고 말한다. 첫 번째는 물론 크기(Volume)다. 빅데이터는 페타바이트(PB) 정도 크기를 지닌다. 1페타바이트는 1,024테라바이트(TB)다.

두 번째 조건은 다양성(Variety)이다. 빅데이터는 컴퓨터가 손쉽게 분석할 수 있도록 데이터베이스(DB)로 정리된 정형 데이터뿐 아니라 동영상이나 사진, 사람이 쓴 자연어 와 같은 비정형 데이터도 포함한다. 컴퓨터가 바로 이해할 수 없는 비정형 데이터도 DB처럼 인식해야 하기 때문에 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 기계 학습 같은 데이터 처리 기술이 필요하다.

속도(Velocity)가 세 번째 조건이다. 컴퓨터가 바로 이해할 수 없는 방대한 데이터를 처리할 수 있다고 해도 분석에 시간이 너무 많이 들면 소용없다. 시간도 비용이다. 데이터를 수집하고 가공해 분석해내는 과정을 실시간으로 또는 일정 안에 처리해야 한다.

요약해 보자. 빅데이터는 마냥 큰 데이터가 아니다. 그런 데이터를 효과적으로 처리해 의미 있는 정보를 얻어내는 기술이다. 그런데 빅데이터가 왜 필요할까. 방대한 데이터 속에서 가치 있는 정보를 발굴하기 위해서다. 구슬 서 말이라도 꿰어야 보배다. 아무리 자료가 많아도 그 속에서 의미를 찾지 못하면 아무짝에도 쓸모없다. 그래서 빅데이터가 지녀야 할 마지막 조건으로 가치(Value)를 꼽는 이도 있다. 일명 ‘4V’다.

■ 무의미 속에서 의미를 찾다

빅데이터는 사회에서 벌어지는 모든 일을 분석해 활용할 수 있도록 한다. 장님 코끼리 더듬듯 직감에 의존해 중대한 결정을 내리는 대신 객관적인 근거를 바탕으로 예측 가능한 일을 벌일 수 있다.

빅데이터를 가장 먼저 도입하는 분야는 마케팅이다. 광고나 홍보 담당자는 사람들의 숨겨진 욕구를 끄집어 내 물건을 팔기 위해 계속 시장 조사를 벌인다. 빅데이터는 굳이 소비자에게 설문지를 들이밀지 않아도 그 사람의 생각을 엿볼 길을 연다.

감기약 만드는 회사가 광고를 만든다고 치자. 제약 기술이 발전해 약 효능은 다 비슷비슷하다. 결국 마케팅으로 승부를 걸어야 한다. 이 제약 회사는 빅데이터 분석을 의뢰한다. 페이스북이나 트위터 같은 사회 관계망 서비스(SNS)에서 사람들이 감기 걸렸을 때 올린 글 수 백만건을 수집한다. 그리고 그 속에서 감기 환자가 ‘서럽다’는 단어를 많이 사용한다는 사실을 발견한다. ‘감기’와 ‘혼자’가 함께 들어간 문장을 보면 ‘서럽다’는 단어가 나올 확률이 퍽 높아졌다. 이 회사는 자사 제품이 혼자 사는 마당에 감기까지 걸려서 서러운 이를 엄마 손처럼 보듬는다는 광고를 만들어 낼 수 있을 테다. 홀로 감기에 시달려본 사람은 이 광고에 공감할 가능성이 커진다. 소비자에게 선택 받을 가능성도 덩달아 커진다.

전문가의 ‘촉’에 많이 기대는 콘텐츠 제작 분야에서도 데이터가 힘을 발휘한다. 미국에서 주문형 스트리밍 방송을 제공하는 넷플릭스(Netflix)는 고객 정보를 철저하게 분석해 그들이 원하는 콘텐츠를 공급한다. 처음엔 볼 만한 영화를 추천해주는데 그쳤던 빅데이터 분석 기술은 발전을 거듭했다. 넷플릭스는 자체 분석 알고리즘으로 고객이 무슨 드라마를 보고 싶어 하는지 알아내 맞춤형 콘텐츠를 만들었다. 유명 드라마 ‘하우스 오브 카드’다.

스토리와 감독, 배우 모두 고객 입맛에 맞췄다. 심지어 드라마 한 시즌을 몰아보는 고객의 소비 패턴에 맞춰 개봉일 드라마 13화 모두를 공개했다. 하우스 오브 카드’ 덕분에 넷플릭스는 2013년 1분기에만 300만 명이 넘는 고객을 끌어 모았다. 같은 해 매출은 37억 5천만 달러, 창사 이래 최대치였다. 부진한 실적 때문에 한때 나스닥에서 쫓겨날 지도 모를 처지였던 넷플릭스는 빅데이터 덕분에 타임워너에 맞먹는 미디어 기업으로 발돋움했다.

글머리에 보여준 로스엔젤레스 경찰처럼 사회 문제를 해결하는데 빅데이터 기술을 활용할 수도 있다. 택시나 버스 같은 대중교통이 쏘는 운행 정보를 분석해 구간별 실시간 교통 상황을 전하는 서비스는 이제 당연하게 쓰인다.

■ 모바일에서 웨어러블로…, 살아 숨 쉬는 모든 일이 데이터가 되는 세상

빅데이터는 날이 갈수록 커진다. 일상생활 속에서 데이터를 만드는 기기가 계속 늘어나기 때문이다. 스마트폰에 실린 센서는 사용자 위치 정보뿐 아니라 그곳의 온도와 습도도 측정한다. 이런 정보를 모으면 기상청보다 더 정확한 실시간 날씨 지도를 만들 수도 있다.

애플 워치 같은 웨어러블 기기가 보급되면 더 많은 정보가 쏟아질 것이다. 웨어러블 기기에는 맥박이나 혈압 같은 생체 정보를 측정하는 센서가 실린다. 이런 데이터가 쌓이면 무궁무진한 일을 할 수 있다. 보험회사는 고객의 생체 정보를 바탕으로 실시간으로 보험요율(Premium Rate)을 조정할 수 있다. 술을 자주 먹는 고객은 보험료를 올리고, 규칙적으로 운동하는 고객은 보험료를 내리는 식이다. 음주 횟수가 많아지면 사고를 당할 확률이 커진다는 빅데이터 분석이 전제가 된다. 병원에서는 웨어러블 기기를 찬 환자가 갑자기 심장박동이 불규칙하게 변하면 이를 확인하고 조치를 취할 수 있다. 이 역시 특정 이상 징후가 어떤 질병의 전조라는 분석 결과를 활용하는 것이다.

시장조사 기관 가트너(Gartner, 미국 IT분야 리서치 & 어드바이저리 전문 업체)는 “데이터가 미래 경쟁력을 좌우하는 21세기 원유”라고 빗대며 빅데이터를 관리하고 이를 활용하지 못하면 경쟁에서 살아남을 수 없다고 경고했다. 조만간 빅데이터라는 말이 사라질지도 모른다. 모두가 빅데이터 기술을 바탕으로 서비스를 꾸릴 테니 말이다.

결국 중요한 건 사람이다. 빅데이터 분석은 컴퓨터가 할 일이지만, 어떤 데이터를 어떻게 분석해 어디에 활용할지 결정하는 일은 사람이 할 일이다. 통계와 컴퓨터 과학을 아우르면서 사회적인 면도 고려할 줄 아는 통섭적인 인재가 그 어느 때보다 필요하다.

<참고 자료>
1) Predictive Policing 웹사이트 : http://www.predpol.com/

글 : 안상욱 블로터닷넷 기자

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10년 후, 빅데이터가 지키는 안전한 사회

2013년 KISTI의 과학향기에서는 올 한 해 동안 매월 1편씩 [FUTURE]라는 주제로 미래기술을 소개하는 코너를 마련했습니다. 칼럼에서 언급된 미래기술은 KISTI에서 발간한 <미래기술백서 2013>의 자료를 토대로 실제 개발 중이며 10년 이내에 실현 가능한 미래기술들을 선정한 것입니다.
미래기술이 상용화 된 10년 이후 우리의 생활이 어떨지, 또 이 기술들로 인해 우리 사회가 어떻게 변할지를 이야기로 꾸며 매월 셋째 주 월요일에 서비스할 예정입니다. 과학향기 독자 분들의 많은 관심 부탁드립니다.

 


2023년 3월 18일, 119구조대에 인공위성¹⁾으로부터 긴급 신호가 전달된다.

김대기 대원은 급히 위성신호를 받았다.

“현재 포항 00동 부근에 산불로 예상되는 연기 발견!” 이란 메시지와 함께 그 지역을 촬영한 위성사진이 전송됐다.

김대기 대원은 위성사진을 확대해 본 결과 초기 산불임을 확인, 급히 포항지역 119구조대 로 긴급 연락을 취하고 위성으로 받은 자료를 전송했다. 동시에 포항 119구조대에서는 긴급 출동 지시와 함께 산불이 난 지역의 정확한 위치가 고지됐다. 눈 깜짝할 새 소방차가 경보를 울리며 출동했고 하늘에서는 벌써 소방헬기가 화재지역으로 날아가고 있었다.

김대기 대원은 근처에 며칠 동안 장기체공 중인 무인 항공기²⁾를 급히 화재 지역으로 돌렸다. 혹시 중단될지 모를 통신 중계를 원활하게 진행하기 위해서다. 그리고 실시간 화재 현장 영상을 소방헬기와 소방대원들에 전송하면서 불길의 위치 및 이동 경로를 전송해 효과적으로 화재 진압을 할 수 있도록 도왔다.



건조한 날씨와 강한 바람으로 대형 참사로 이어질 뻔 했지만 빠른 대응과 진압으로 주변의 나무 몇 십 그루만 태운 채 산불은 완전히 진압됐다. 산불은 초기 대응을 잘 하지 못하면 걷잡을 수 없을 만큼 커져 그로 인한 인명, 재산 피해가 천문학적으로 발생하기 때문에 초기 진압이 무엇보다 중요하다.

이제 산불이 나면 옛날처럼 초기대응이 늦었느니, 인재라 어쩔 수 없었느니 그런 변명은 통하지 않는다. 유비쿼터스 정보기술을 이용한 산림 재해 감시/경보 기술³⁾이 도입된 지금은 디지털 커뮤니케이션 정보 통신기술의 제공으로 보다 안전하고 효과적인 산불진화가 가능해졌기 때문이다.

그런데 아무리 위성, 항공 기술과 화재진압 장비가 발달했다고 하더라도 화재지역을 초기에 찾아내기란 쉽지 않다. 그래서 활용된 것이 바로 ‘빅데이터’다. 지난 몇 십년간의 기록을 분석해 화재 빈번 지역과 날짜를 패턴화 시켰다. 그리고 ‘매년 3월 경상북도 지역의 낮기온이 크게 상승하고 그로 인해 건조도가 높아질 때 산불이 일어날 가능성이 가장 높다’라는 사실을 도출, 이를 토대로 산불 발생 예상 시나리오를 짜고 그 지역을 중점적으로 감시하고 있었던 것이다.

현재의 인력과 기술로는 전국의 산림을 모두 감시할 수 없다. 그렇다고 화재가 발생한 후에 대응하면 늦어 낭패를 본다. 그래서 고안된 것이 미래예측. 즉 산불이 예상되는 지역의 시나리오로 짜놓고 미리 대비하는 것이다. 컴퓨터 업계의 개척자라고 할 수 있는 앨런 케이는 ‘미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 발명하는 것이다’라고 말했다. 달성하고자 하는 미래의 모습을 전망하고 그 목표를 위해 준비하는 일은 불확실성의 시대를 맞는 가장 좋은 방법이라는 얘기다. 재난재해 예방에도 일맥상통하는 얘기다.

자연재해에 못지않게 심각한 위협이 되고 있는 것이 갈수록 기승을 부리는 범죄다. 그래서 여기에서도 빅데이터가 활용되고 있다. 영화 ‘마이너리티 리포트’처럼 범죄가 발생할 위치와 상황을 예측해 범죄 자체를 예방하는 ‘예측적 치안활동’이 2023년에는 현실이 됐다. 즉 용의자, 전과자, 범죄차량의 이동경로 등 범죄 관련 데이터를 종합하고 패턴화 해 범죄 가능성을 미리 예측하고 대비하고 있다. 시나리오상 범죄가 일어날 가능성이 높은 곳에 미리 경찰을 배치해 놓는 것이다. 또 위험 상황 자동 감지를 통한 범죄 예방 시스템 기술⁴⁾을 구축해 범죄를 사전에 예방하고 통제할 수 있게 했다. 이로 인해 인명·재산 범죄는 매년 10% 이상씩 감소하고 있다. 과학기술의 발달로 우리는 맘 놓고 거리를 활보할 수 있게 됐다.

근무를 교대한 김대기 대원은 자판기에서 커피 한잔을 뽑아 휴게실의 소파에 앉았다. 향긋한 커피 내음과 따뜻함이 온몸에 퍼지면서 긴장감이 풀리기 시작했다. 그리고 새삼 국민의 생명과 재산을 지키는 자신의 일에 긍지와 자부심이 밀려왔다. 긴장감이 풀리자 스르르 졸음이 왔다.

“그래. 질병을 예방하듯 자연재해나 범죄도 충분히 예방할 수 있어.”

김대기 대원은 결심하듯 스스로에게 말했다.


글 : 정영훈 과학칼럼니스트

[각주-미래 기술]

1)위성을 활용한 국토 재해 상시 감시 기술 : 지구 상공의 궤도에서 지구 표면, 대기, 해양 등을 관측하는 지구관측 위성을 이용해 국토의 실시간 모니터링을 위한 체계와 관측시스템을 개발하고, 국토변화에 대한 즉각적 대응체계 구축 및 재난·재해에 대한 대응관리 효율화를 목표로 하는 기술. 기술의 실현 시기는 1~2년 후로 예상.

2)성층권에서의 통신, 관측용 고고도 무인 항공기 : 인명 손실 없이 어려운 조건에서의 통신 중계, 정찰 감시, 지뢰 및 화생방 탐지 등과 같은 다양한 임무를 수행하기 위한 무인 항공기. 주위 환경 인식 및 판단을 기반으로 원격조종에 의해 비행하는 비행체. 기술의 실현 시기는 7~8년 후로 예상.

3)유비쿼터스 정보기술을 이용한 산림 재해 감시/경보 기술 : 산불현장의 긴박한 현장상황을 과거 단순한 음성정보의 제한적 전달에서 나아가 위치좌표, 현장이미지 및 영상, 현장상황 등을 디지털로 융합해 산불상황실로 실시간 전송함으로써 상황 판단을 보다 빠르고 명확히 할 수 있는 정보를 제공. 디지털 커뮤니케이션 정보 통신기술의 제공으로 보다 안전하고 효과적인 산불진화 가능. 기술의 실현 시기는 5~6년 후로 예상.

4)위험 상황 자동 감지를 통한 범죄 예방 시스템 기술 : 범죄 예방 및 국민의 안전 안심 사회 구현을 위한 지능형 다중 센싱 기반 보안상황 인지-대응 시스템 및 과학수사 분석기술을 개발, 다양한 범죄 유형에 대응 가능한 보안 상황 인지 시스템을 구축해 범죄 사전 통제 및 즉각 대응으로 범죄를 예방할 수 있다. 기술의 실현 시기는 9~10년 후로 예상.

참고 : <KISTI 미래백서 2013>

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