[Focus]가트너, 2016년 10대 전략 기술 선정 올해 정보통신기술(IT)과 부상 산업 분야의 동향 문명의 발달로 빠르게 변화하는 시장 경쟁에서 밀리지 않으려면 동향 속에서 자신을 객관화하는 안목과 발 빠른 대응이 중요하다. 이런 의미에서 세계적인 정보통신기술(Information Technology, 이하 IT) 분야 정보 분석 기업인 가트너(Gartner. Inc.)가 매년 발표하는 ‘2016년 주목해야 할 IT기술 열 가지’를 소개한다. 가트너는 1979년에 설립된 IT 분야 세계 최고의 연구와 조사 자문 기업으로 알려졌다. 현재 전 세계 정부와 기업 기관의 최고정보관리책임자(CIO·Chief Information Officer)까지 전 세계 1만여 개의 조직을 고객으로 두고 있다. 미국 코네티컷주 스탠퍼드에 본사를 둔 가트너는 IT 또는 비즈니스에 혼란을 가져올 가능성의 크기와 금전 투자의 규모, 늦은 인식이 가져오는 위험 여부 등을 기준으로 이번 동향을 정했다. 가트너 펠로우 겸 부사장인 데이비드 설리(David Cearley)는 가트너가 발표한 ‘10대 전략 기술 동향’이 2020년까지 디지털 비즈니스 기회를 구체화할 수 있을 것으로 전망하며, 가상 세계와 물리적인 세계의 결합으로 디지털 메시의 등장을 알렸다. 또한, “현재 기업은 디지털 비즈니스에 중점을 두고 있지만, 알고리즘(Algorism) 비즈니스가 새롭게 부상하고 있다”며 “알고리즘이 기업의 미래를 정의한다. 사람이 직접 개입하지 않은 배후에서 많은 일이 일어나며, 이는 스마트 기계로 실행할 수 있다”고 주장했다. 다음은 가트너의 ‘2016년 주목해야 할 IT기술 열 가지’와 관련한 구체적인 내용이다. 첫째, 디바이스 메시 (Device Mesh) “디바이스 메시가 발전함으로써 연결 모델 증가와 디바이스 간의 상호 작용이 강화될 것이다. 현재도 디바이스가 다양한 네트워크를 통해 백엔드 시스템(Back-end System)으로 연결 중이지만, 격리된 상태의 단독 작동이 흔하다. 포스트 모바일 세계에서는 전통적인 모바일 디바이스 사용자보다 디바이스 메시 사용자에게 관심이 옮겨진다” 위는 설리 부사장이 말하는 디바이스 메시 전망이다. 디바이스(Device)는 어떤 특정 목적을 위해 구성한 기계적, 전기적, 전자적인 기기이며, 메시(Mesh)는 체의 그물 구멍 크기를 나타내는 단위를 나타낸다. (출처=전자용어사전, 화학대사전) 이 두 단어를 합친 ‘디바이스 메시(Device Mesh)’는 디바이스가 그물처럼 촘촘히 얽힌 것을 의미한다.디바이스 메시에는 사물인터넷(Internet of Things, 이하 IoT)용 센서, 웨어러블, 모바일과 자동차 디바이스, 가전제품과 같은 환경 디바이스 등이 있다. 화웨이의 ‘토크밴드 B2’, 샤오미의 ‘미 밴드’ 등의 스마트밴드와 구글의 안드로이드 ‘오토’, 애플의 ‘카플레이’ 등의 차량용 인포테인먼트(Infotainment) 시스템이 한 예다.이렇듯 스마트폰, 태블릿, PC 등의 모바일 디바이스가 통신 방식인 블루투스, 와이파이(WiFi), NFC 적외선 통신 등에 연결됐다. 2015년부터 지속된 IoT의 활성화로 앞으로 연결되는 디바이스 수가 모바일과 웨어러블 기기 외에도 더 많아질 전망이며, 이를 기반으로 한 산업이 발전할 것으로 추정된다. 둘째, 앰비언트 사용자 경험(Ambient User Experience)▲주위의, 잔잔한, 은은한 ‘Ambient’ ▲ 사용자 ‘User’ ▲경험 ‘Experience’. 앞의 뜻대로 풀이한다면 사용자 경험이 넓게 사용된다는 뜻으로 ‘앰비언트 사용자 경험’은 사용자가 여러 디바이스를 사용해도 사용자 경험(User Experience, 이하 UX)이 같거나 비슷하게 느끼도록 하는 것이다. 신동희 성균관대학교 인터랙션사이언스학과 WCU 학과장은 자신의 저서 에 UX는 HCI 연구에서 사용된 개념으로, ‘사용자가 어떤 시스템, 제품, 서비스를 직·간접적으로 이용하면서 느끼고 생각하게 되는 지각과 반응, 행동 등 총체적 경험을 말한다’고 적었다. 여기서 말하는 UX는 사람을 이해하고 사람을 배려하는 나눔의 대화다.가트너에 의하면 디바이스 메시는 새롭고 지속적인 앰비언트 UX를 위한 기반을 형성한다. 증강과 가상현실을 제공하는 몰입형 환경은 많은 잠재력이 있지만, 이것은 경험을 형성하는 하나의 요소에 불과하다. 앰비언트 UX는 디바이스 메시, 시간과 공간의 경계에서 지속성을 유지한다. 사용자가 다른 장소로 이동하면 사용자 경험은 물리, 가상과 전자 환경이 혼합돼 있으며, 끊임없이 변동하는 디바이스와 상호작용 채널들 전반으로 원활하게 이어진다. 셋째, 3D프린팅 소재(3D-Printing Materials)3D프린팅은 2차원 평면이 아닌 3차원 입체로 물건을 찍어 내는 것이다. 미래 전문가 박영숙 유엔미래포럼 대표는 와의 인터뷰에서 3D프린터의 등장으로 인해 제조업의 소멸을 추측하기도 했는데, 이는 공작기계 대신 3D프린터가 제조업에서 자리를 차지하게 되며 일어날 변화를 예측한 것이다. 설리 부사장 또한 3D프린팅 분야가 앞으로 20년간 인쇄할 수 있는 소재가 확장될 것으로 내다보며, “해당 아이템이 인쇄될 수 있는 속도 향상과 복합 파트의 인쇄와 조립을 위한 새로운 모델의 등장 등이 예상된다”고 말했다. 현재 3D프린팅은 첨단 니켈 합금, 탄소 섬유, 유리, 전도 잉크, 전자기기, 제약뿐만 아니라 피부와 장기 등 생물학적 소재로도 활용된다. 가트너는 이렇게 항공, 의료, 자동차, 에너지, 군대 등과 같이 다양한 분야로 3D프린터의 실용적인 용도가 확장되면서 이와 같은 기술적 혁신은 사용자의 수요를 끌어올리는데 한몫한다고 전망했다. 또한, 2019년에 이르러 기업용 3D프린터의 선적 대수가 64.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망이며, 이와 같은 발전은 3D프린팅의 제조 라인과 공급망 프로세스 활용에 재검토가 필요할 것이라고 밝혔다.넷째, 만물정보(IoE·Information of Everything)가트너는 디지털망(Digital Mesh)을 통해 생성되는 수많은 정보를 분석하는 산업이 발전할 것으로 전망하며, 만물인터넷(IoE·Internet of Everything)의 인터넷(Internet)을 정보(Information)로 대체하며, ‘만물정보’라는 조어(造語)를 제시했다. 디지털망은 한 사용자를 중심으로 디바이스, 정보, 앱, 서비스, 사업 등 여러 부문이 존재하며, 망이 발달할수록 다양한 사물이 서로 연동된다. 이렇게 연결된 망은 역동적이며, 유연하다. 디지털망 내의 모든 사물은 본문이나 원문, 비디오, 오디오, 센서, 맥락 정보 등을 생산·사용·전송할 때, 수많은 기기가 하나로 연결될 수 있다.만물정보는 다양한 데이터 소스에서 보낸 데이터를 연결하는 전략과 기술을 통해 쇄도하는 데이터를 처리한다. 가트너에 따르면 불완전, 몰이해, 무용지물일 때가 많은 것이 정보이지만, 이것은 모든 곳에 있다. ▲데이터 분류 ▲정보 분석 기법의 발전 ▲그래프 데이터베이스(Graph Database) 같은 의미를 찾을 수 있는 그래프는 혼란스러운 정보의 홍수에 의미를 부여할 수 있다. 설리 부사장은 “디지털 사업 솔루션과 디지털망 안에 UX를 바탕으로 구축하기 위해서는 IT선도 업체가 우선권을 쥐어야 한다”며 “많은 정보를 디지털망을 통해 분석하는 산업이 발전할 것”이라 전망했다. 다섯째, 최첨단 기계 학습(Advanced Machine Learning) Advanced는 ‘(최)첨단’ 혹은 ‘진보된’으로도 번역한다. ‘선진의, 상급의’라는 뜻도 있으며, Advanced Machine Learning은 ‘첨단 기계 학습’이나 ‘진보된 기계 학습’이라고도 불린다.가트너는 첨단 기계 학습에서 심층신경망(Deep Neural Nets, 이하 DNNs) 분야가 기계 학습의 핵심 기술로 논의되며, 높은 성장세를 보일 것으로 추측했다. 데이터 소스가 증가해 정보가 복잡해질 때, DNNs는 스마트 기계를 지능적으로 만드는 핵심으로 기계가 정보를 자동으로 분류하고 분석하는 시스템을 만든다. 기계 학습은 ‘자동화’가 주요 실마리며, 기계 학습 알고리즘은 ‘신경망, 자연적인 언어’ 등 여러 기술의 복합 구성을 말한다. 이것은 정보, 움직임 등을 이해하기 위한 감독 아래에 자율 학습 혹은 학습 방법으로 운영된다. 첨단 기계 학습은 스마트 기계가 스마트하게 제공하는 학습으로 앞서 시도한 바에 의하면 모든 영역에서 통찰력, 자기주도, 자율적으로 알고리즘 기반 솔루션을 생성했다. 첨단 기계 학습은 스마트 기계가 스마트하게 사용자에게 정보를 제공하는 것으로, 앞으로는 환자 병력의 새로운 데이터베이스를 분석하기 위해 학습된 기계로 사람이 알 수 없었던 치료 방안을 찾아 적용할 수 있다.여섯째, 자율 에이전트와 사물(Autonomous Agents and Things)구글 나우(Google Now), 애플의 시리(Siri), 마이크로소프트의 코타나(Cortana) 등의 가상비서(Virtual Personal Assistants, 이하 VPAs) 서비스는 자율 에이전트의 원조로 평가된다. VPAs는 더욱 지능화되고 있다. 자율 에이전트와 사물은 지능형 기기 혹은 자율형 기기로도 번역되는데, 이것은 앞서 말한 기계 학습을 통해 정확한 인식과 행동을 할 수 있게 됐다. 가트너는 향후 사람의 음성을 통한 인식이 더 정교해질 것으로 예상한다. 첨단 기계 학습은 자율적인 방식으로 작동하는 로봇, 무인 자동차, VPAs와 지능형 어드바이저(Smart Advisor) 등 다양한 지능형 기계를 구현할 수 있다. 로봇과 같은 물리적 지능형 기계의 발전이 주목받고 있지만, 앞서 말한 VPAs 등의 소프트웨어 기반 지능형 기계는 더 짧은 기간에 광범위한 영향을 미친다. 자율 에이전트가 주 사용자 인터페이스 되는 앰비언트 UX로 어시스턴스(Assistance)의 새로운 개념이 도입되고 있다. 설리 부사장은 지능형 에이전트와 사물의 장기적인 현상으로 “향후 5년간 동적이고 맥락에 따른 실행과 인터페이스를 제공하는 지능형 에이전트를 통해 포스트앱 세계를 발전하게 할 것이며, IT 리더는 자율적인 사물과 에이전트를 활용해 인간의 활동을 확대하고 오직 인간만 할 수 있는 작업에 집중하도록 하는 방법을 검토해야 한다. 하지만 향후 20년간 이 사용이 지속해서 발전함으로써 확장될 것이라는 점을 인식해야 한다”고 조언했다.일곱째, 능동형 보안 구조(Adaptive Security Architecture) IoT로 다양한 사물이 연결되고, 거대 자료인 빅데이터(Big Data)로 많은 정보를 분석할 수 있게 되며 디지털 산업이 복잡해졌다. 이뿐만 아니라 알고리즘 경제의 복합성과 디지털 비즈니스가 ‘해커 산업’과 결합되며 보안 관련 문제가 대두되고 있다. 이로써 개방형 응용프로그램 인터페이스(Application Programming Interfaces, 이하 APIs)나 클라우드 서비스(Cloud Service)를 활용하는 기업은 큰 위험에 놓여있다. 이에 대응하기 위해 IT책임자는 해커의 공격을 방어하고 예방하는 것을 준비해야 한다. 과거에 몇몇 규칙에 의존하는 보안시스템과 경계선 방어만 믿고 있다면 큰 오산이다. 해커의 위협을 감지하고 적극적으로 대응해야 할 것이다. 가트너는 ‘애플리케이션(Application, 이하 앱) 자가 보호(self-protection)’와 ‘사용자와 기업 활동 분석 기능’은 능동형 보안 아키텍처를 완성하는 데 도움이 될 것이라고 전했다. 여덟째, 최첨단 시스템 구조(Advanced System Architecture)디바이스 메시와 스마트 기기가 서로 연결된 환경에서 고도의 컴퓨터 자원을 필요로 한다. 이 요건을 제공하는 것이 강력하고 효율적인 뉴로모픽(Neuromorphic) 아키텍처다. 뉴로모픽 아키텍처는 FPGAs(Field Programmable Gate Arrays)를 통해 높은 에너지 효율성과 테라플롭스(TeraFLOPS) 이상의 속도로 작동하며, 현재는 이에 관한 상당한 개선이 이뤄졌다.설리 부사장의 말에 의하면 그래픽카드의 핵심 칩인 GPUs(Graphic Processing Units)와 FPGAs를 기반으로 개발된 뉴로모픽 아키텍처는 사람의 뇌처럼 작동할 수 있다. 이것은 특히 지능형 기계가 사용하는 심층 학습과 기타 패턴 매칭 알고리즘에 적용하는 데 적합하며, FPGAs 기반 아키텍처는 알고리즘을 소형 폼 팩터(Form Factor)에 배치할 수 있도록 한다. 그는 “디바이스 망에서 훨씬 적은 전력을 사용하기 때문에 첨단 기계 학습 기능이 가정, 자동차, 손목시계와 인류 등 초소형 IoT 엔드 포인트로 퍼질 수 있다”고 설명했다.아홉째, 메시 앱과 서비스 구조(Mesh App and Service Architecture)수많은 앱과 서비스가 서로 느슨하게 연결된 환경이 ‘메시 앱과 서비스 구조’다. 이것은 다양한 기기가 네트워크로 촘촘히 얽혀있는 환경에서 최소 구동 환경만을 만들어둔 채로 이 위에 사용자의 환경에 맞는 기능을 프로그래밍해 동작하게 하는 기술로 ▲컨테이너 기술 ▲마이크로서비스 구조 ▲소프트웨어 앱 서비스 등이 대표적이다. 서로 분리돼 있던 모바일 기술과 IoT 정보는 이러한 구조를 토대로 클라우드 환경에서 연결되고 다른 기기와 통합될 수 있다.앱 서비스를 통해 할 수 있는 이 새로운 접근 방식은 유연성과 민첩성 그리고 웹 스케일 확장을 지원한다. 마이크로서비스 아키텍처는 온프레미스(On-premise)와 클라우드 환경에서 기민한 딜리버리와 확장 구축을 지원하는 분산 앱을 개발하기 위한 새로운 패턴이다. 컨테이너는 신속한 개발과 마이크로서비스 아키텍처의 실현을 위한 핵심 기술로 부상하고 있다. 모바일과 IoT 요소를 앱과 서비스 구조에 추가함으로써 백엔드 클라우드 확장성과 프런트 엔드 디바이스 메시 경험을 지원하는 포괄적인 모델을 생성한다. 열째, IoT 구조와 플랫폼(Internet of Things Architecture and Platforms)IoT는 메시 앱과 서버 구조를 제대로 구현하기 위한 기반 기술이다. 가트너는 현재 가장 역동적으로 변하고 발전하고 있는 분야로 ‘IoT 플랫폼’을 꼽으며, 이것이 점차 완벽에 가깝게 구조를 갖춰가고 있다고 했다. IoT 플랫폼은 메시 앱과 서비스 아키텍처와 IoT의 요소를 설계·관리·보완할 수 있도록 한다. IoT 플랫폼의 표준과 관리, 보안, 통합과 기타 기술은 IoT의 요소를 개발·관리·보호하기 위한 기본 기능이다. 설리 부사장은 “디지털 메시, 앰비언트 UX 등의 IoT 기술이 IoT 플랫폼으로 현실화될 수 있다”고 예상하며, “IoT를 도입할 계획을 세운 기업은 IoT 플랫폼 전략을 개발해야 하지만, 불완전한 경쟁 벤더 접근 방식으로 인해 2018년까지 IoT를 표준화하는 데 어려움을 겪게 될 것”이라고 전망했다.가트너가 매년 발표하는 기술은 시대를 이끄는 부상산업을 파악하는데 핵심 화두로 기업에서는 눈여겨봐야 한다. 다음은 2011년부터 6년 동안 가트너가 선정한 10대 전략 기술 동향이다.

단독 [Focus]가트너, 2016년 10대 전략 기술 선정

올해 정보통신기술(IT)과 부상 산업 분야의 동향

기사입력 2016-02-15 10:59:47

2016년 가트너 선정 10대 전략 기술 동향 (출처=가트너)

[산업일보]

문명의 발달로 빠르게 변화하는 시장 경쟁에서 밀리지 않으려면 동향 속에서 자신을 객관화하는 안목과 발 빠른 대응이 중요하다. 이런 의미에서 세계적인 정보통신기술(Information Technology, 이하 IT) 분야 정보 분석 기업인 가트너(Gartner. Inc.)가 매년 발표하는 ‘2016년 주목해야 할 IT기술 열 가지’를 소개한다.

가트너는 1979년에 설립된 IT 분야 세계 최고의 연구와 조사 자문 기업으로 알려졌다. 현재 전 세계 정부와 기업 기관의 최고정보관리책임자(CIO·Chief Information Officer)까지 전 세계 1만여 개의 조직을 고객으로 두고 있다. 미국 코네티컷주 스탠퍼드에 본사를 둔 가트너는 IT 또는 비즈니스에 혼란을 가져올 가능성의 크기와 금전 투자의 규모, 늦은 인식이 가져오는 위험 여부 등을 기준으로 이번 동향을 정했다.
가트너 펠로우 겸 부사장인 데이비드 설리(David Cearley)는 가트너가 발표한 ‘10대 전략 기술 동향’이 2020년까지 디지털 비즈니스 기회를 구체화할 수 있을 것으로 전망하며, 가상 세계와 물리적인 세계의 결합으로 디지털 메시의 등장을 알렸다.
또한, “현재 기업은 디지털 비즈니스에 중점을 두고 있지만, 알고리즘(Algorism) 비즈니스가 새롭게 부상하고 있다”며 “알고리즘이 기업의 미래를 정의한다. 사람이 직접 개입하지 않은 배후에서 많은 일이 일어나며, 이는 스마트 기계로 실행할 수 있다”고 주장했다. 다음은 가트너의 ‘2016년 주목해야 할 IT기술 열 가지’와 관련한 구체적인 내용이다.

첫째, 디바이스 메시 (Device Mesh)
“디바이스 메시가 발전함으로써 연결 모델 증가와 디바이스 간의 상호 작용이 강화될 것이다. 현재도 디바이스가 다양한 네트워크를 통해 백엔드 시스템(Back-end System)으로 연결 중이지만, 격리된 상태의 단독 작동이 흔하다. 포스트 모바일 세계에서는 전통적인 모바일 디바이스 사용자보다 디바이스 메시 사용자에게 관심이 옮겨진다”
위는 설리 부사장이 말하는 디바이스 메시 전망이다. 디바이스(Device)는 어떤 특정 목적을 위해 구성한 기계적, 전기적, 전자적인 기기이며, 메시(Mesh)는 체의 그물 구멍 크기를 나타내는 단위를 나타낸다. (출처=전자용어사전, 화학대사전) 이 두 단어를 합친 ‘디바이스 메시(Device Mesh)’는 디바이스가 그물처럼 촘촘히 얽힌 것을 의미한다.
디바이스 메시에는 사물인터넷(Internet of Things, 이하 IoT)용 센서, 웨어러블, 모바일과 자동차 디바이스, 가전제품과 같은 환경 디바이스 등이 있다. 화웨이의 ‘토크밴드 B2’, 샤오미의 ‘미 밴드’ 등의 스마트밴드와 구글의 안드로이드 ‘오토’, 애플의 ‘카플레이’ 등의 차량용 인포테인먼트(Infotainment) 시스템이 한 예다.
이렇듯 스마트폰, 태블릿, PC 등의 모바일 디바이스가 통신 방식인 블루투스, 와이파이(WiFi), NFC 적외선 통신 등에 연결됐다. 2015년부터 지속된 IoT의 활성화로 앞으로 연결되는 디바이스 수가 모바일과 웨어러블 기기 외에도 더 많아질 전망이며, 이를 기반으로 한 산업이 발전할 것으로 추정된다.

둘째, 앰비언트 사용자 경험(Ambient User Experience)
▲주위의, 잔잔한, 은은한 ‘Ambient’ ▲ 사용자 ‘User’ ▲경험 ‘Experience’. 앞의 뜻대로 풀이한다면 사용자 경험이 넓게 사용된다는 뜻으로 ‘앰비언트 사용자 경험’은 사용자가 여러 디바이스를 사용해도 사용자 경험(User Experience, 이하 UX)이 같거나 비슷하게 느끼도록 하는 것이다. 신동희 성균관대학교 인터랙션사이언스학과 WCU 학과장은 자신의 저서 <휴머니타스 테크놀로지>에 UX는 HCI 연구에서 사용된 개념으로, ‘사용자가 어떤 시스템, 제품, 서비스를 직·간접적으로 이용하면서 느끼고 생각하게 되는 지각과 반응, 행동 등 총체적 경험을 말한다’고 적었다. 여기서 말하는 UX는 사람을 이해하고 사람을 배려하는 나눔의 대화다.
가트너에 의하면 디바이스 메시는 새롭고 지속적인 앰비언트 UX를 위한 기반을 형성한다. 증강과 가상현실을 제공하는 몰입형 환경은 많은 잠재력이 있지만, 이것은 경험을 형성하는 하나의 요소에 불과하다. 앰비언트 UX는 디바이스 메시, 시간과 공간의 경계에서 지속성을 유지한다. 사용자가 다른 장소로 이동하면 사용자 경험은 물리, 가상과 전자 환경이 혼합돼 있으며, 끊임없이 변동하는 디바이스와 상호작용 채널들 전반으로 원활하게 이어진다.

셋째, 3D프린팅 소재(3D-Printing Materials)
3D프린팅은 2차원 평면이 아닌 3차원 입체로 물건을 찍어 내는 것이다. 미래 전문가 박영숙 유엔미래포럼 대표는 <산업일보>와의 인터뷰에서 3D프린터의 등장으로 인해 제조업의 소멸을 추측하기도 했는데, 이는 공작기계 대신 3D프린터가 제조업에서 자리를 차지하게 되며 일어날 변화를 예측한 것이다. 설리 부사장 또한 3D프린팅 분야가 앞으로 20년간 인쇄할 수 있는 소재가 확장될 것으로 내다보며, “해당 아이템이 인쇄될 수 있는 속도 향상과 복합 파트의 인쇄와 조립을 위한 새로운 모델의 등장 등이 예상된다”고 말했다.
현재 3D프린팅은 첨단 니켈 합금, 탄소 섬유, 유리, 전도 잉크, 전자기기, 제약뿐만 아니라 피부와 장기 등 생물학적 소재로도 활용된다. 가트너는 이렇게 항공, 의료, 자동차, 에너지, 군대 등과 같이 다양한 분야로 3D프린터의 실용적인 용도가 확장되면서 이와 같은 기술적 혁신은 사용자의 수요를 끌어올리는데 한몫한다고 전망했다. 또한, 2019년에 이르러 기업용 3D프린터의 선적 대수가 64.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망이며, 이와 같은 발전은 3D프린팅의 제조 라인과 공급망 프로세스 활용에 재검토가 필요할 것이라고 밝혔다.

넷째, 만물정보(IoE·Information of Everything)
가트너는 디지털망(Digital Mesh)을 통해 생성되는 수많은 정보를 분석하는 산업이 발전할 것으로 전망하며, 만물인터넷(IoE·Internet of Everything)의 인터넷(Internet)을 정보(Information)로 대체하며, ‘만물정보’라는 조어(造語)를 제시했다. 디지털망은 한 사용자를 중심으로 디바이스, 정보, 앱, 서비스, 사업 등 여러 부문이 존재하며, 망이 발달할수록 다양한 사물이 서로 연동된다. 이렇게 연결된 망은 역동적이며, 유연하다.
디지털망 내의 모든 사물은 본문이나 원문, 비디오, 오디오, 센서, 맥락 정보 등을 생산·사용·전송할 때, 수많은 기기가 하나로 연결될 수 있다.
만물정보는 다양한 데이터 소스에서 보낸 데이터를 연결하는 전략과 기술을 통해 쇄도하는 데이터를 처리한다. 가트너에 따르면 불완전, 몰이해, 무용지물일 때가 많은 것이 정보이지만, 이것은 모든 곳에 있다. ▲데이터 분류 ▲정보 분석 기법의 발전 ▲그래프 데이터베이스(Graph Database) 같은 의미를 찾을 수 있는 그래프는 혼란스러운 정보의 홍수에 의미를 부여할 수 있다.
설리 부사장은 “디지털 사업 솔루션과 디지털망 안에 UX를 바탕으로 구축하기 위해서는 IT선도 업체가 우선권을 쥐어야 한다”며 “많은 정보를 디지털망을 통해 분석하는 산업이 발전할 것”이라 전망했다.

다섯째, 최첨단 기계 학습(Advanced Machine Learning)
Advanced는 ‘(최)첨단’ 혹은 ‘진보된’으로도 번역한다. ‘선진의, 상급의’라는 뜻도 있으며, Advanced Machine Learning은 ‘첨단 기계 학습’이나 ‘진보된 기계 학습’이라고도 불린다.
가트너는 첨단 기계 학습에서 심층신경망(Deep Neural Nets, 이하 DNNs) 분야가 기계 학습의 핵심 기술로 논의되며, 높은 성장세를 보일 것으로 추측했다. 데이터 소스가 증가해 정보가 복잡해질 때, DNNs는 스마트 기계를 지능적으로 만드는 핵심으로 기계가 정보를 자동으로 분류하고 분석하는 시스템을 만든다. 기계 학습은 ‘자동화’가 주요 실마리며, 기계 학습 알고리즘은 ‘신경망, 자연적인 언어’ 등 여러 기술의 복합 구성을 말한다. 이것은 정보, 움직임 등을 이해하기 위한 감독 아래에 자율 학습 혹은 학습 방법으로 운영된다. 첨단 기계 학습은 스마트 기계가 스마트하게 제공하는 학습으로 앞서 시도한 바에 의하면 모든 영역에서 통찰력, 자기주도, 자율적으로 알고리즘 기반 솔루션을 생성했다.
첨단 기계 학습은 스마트 기계가 스마트하게 사용자에게 정보를 제공하는 것으로, 앞으로는 환자 병력의 새로운 데이터베이스를 분석하기 위해 학습된 기계로 사람이 알 수 없었던 치료 방안을 찾아 적용할 수 있다.

여섯째, 자율 에이전트와 사물(Autonomous Agents and Things)
구글 나우(Google Now), 애플의 시리(Siri), 마이크로소프트의 코타나(Cortana) 등의 가상비서(Virtual Personal Assistants, 이하 VPAs) 서비스는 자율 에이전트의 원조로 평가된다. VPAs는 더욱 지능화되고 있다. 자율 에이전트와 사물은 지능형 기기 혹은 자율형 기기로도 번역되는데, 이것은 앞서 말한 기계 학습을 통해 정확한 인식과 행동을 할 수 있게 됐다. 가트너는 향후 사람의 음성을 통한 인식이 더 정교해질 것으로 예상한다.
첨단 기계 학습은 자율적인 방식으로 작동하는 로봇, 무인 자동차, VPAs와 지능형 어드바이저(Smart Advisor) 등 다양한 지능형 기계를 구현할 수 있다. 로봇과 같은 물리적 지능형 기계의 발전이 주목받고 있지만, 앞서 말한 VPAs 등의 소프트웨어 기반 지능형 기계는 더 짧은 기간에 광범위한 영향을 미친다. 자율 에이전트가 주 사용자 인터페이스 되는 앰비언트 UX로 어시스턴스(Assistance)의 새로운 개념이 도입되고 있다.
설리 부사장은 지능형 에이전트와 사물의 장기적인 현상으로 “향후 5년간 동적이고 맥락에 따른 실행과 인터페이스를 제공하는 지능형 에이전트를 통해 포스트앱 세계를 발전하게 할 것이며, IT 리더는 자율적인 사물과 에이전트를 활용해 인간의 활동을 확대하고 오직 인간만 할 수 있는 작업에 집중하도록 하는 방법을 검토해야 한다. 하지만 향후 20년간 이 사용이 지속해서 발전함으로써 확장될 것이라는 점을 인식해야 한다”고 조언했다.

일곱째, 능동형 보안 구조(Adaptive Security Architecture)
IoT로 다양한 사물이 연결되고, 거대 자료인 빅데이터(Big Data)로 많은 정보를 분석할 수 있게 되며 디지털 산업이 복잡해졌다. 이뿐만 아니라 알고리즘 경제의 복합성과 디지털 비즈니스가 ‘해커 산업’과 결합되며 보안 관련 문제가 대두되고 있다. 이로써 개방형 응용프로그램 인터페이스(Application Programming Interfaces, 이하 APIs)나 클라우드 서비스(Cloud Service)를 활용하는 기업은 큰 위험에 놓여있다.
이에 대응하기 위해 IT책임자는 해커의 공격을 방어하고 예방하는 것을 준비해야 한다. 과거에 몇몇 규칙에 의존하는 보안시스템과 경계선 방어만 믿고 있다면 큰 오산이다. 해커의 위협을 감지하고 적극적으로 대응해야 할 것이다. 가트너는 ‘애플리케이션(Application, 이하 앱) 자가 보호(self-protection)’와 ‘사용자와 기업 활동 분석 기능’은 능동형 보안 아키텍처를 완성하는 데 도움이 될 것이라고 전했다.

여덟째, 최첨단 시스템 구조(Advanced System Architecture)
디바이스 메시와 스마트 기기가 서로 연결된 환경에서 고도의 컴퓨터 자원을 필요로 한다. 이 요건을 제공하는 것이 강력하고 효율적인 뉴로모픽(Neuromorphic) 아키텍처다. 뉴로모픽 아키텍처는 FPGAs(Field Programmable Gate Arrays)를 통해 높은 에너지 효율성과 테라플롭스(TeraFLOPS) 이상의 속도로 작동하며, 현재는 이에 관한 상당한 개선이 이뤄졌다.
설리 부사장의 말에 의하면 그래픽카드의 핵심 칩인 GPUs(Graphic Processing Units)와 FPGAs를 기반으로 개발된 뉴로모픽 아키텍처는 사람의 뇌처럼 작동할 수 있다. 이것은 특히 지능형 기계가 사용하는 심층 학습과 기타 패턴 매칭 알고리즘에 적용하는 데 적합하며, FPGAs 기반 아키텍처는 알고리즘을 소형 폼 팩터(Form Factor)에 배치할 수 있도록 한다. 그는 “디바이스 망에서 훨씬 적은 전력을 사용하기 때문에 첨단 기계 학습 기능이 가정, 자동차, 손목시계와 인류 등 초소형 IoT 엔드 포인트로 퍼질 수 있다”고 설명했다.

아홉째, 메시 앱과 서비스 구조(Mesh App and Service Architecture)
수많은 앱과 서비스가 서로 느슨하게 연결된 환경이 ‘메시 앱과 서비스 구조’다. 이것은 다양한 기기가 네트워크로 촘촘히 얽혀있는 환경에서 최소 구동 환경만을 만들어둔 채로 이 위에 사용자의 환경에 맞는 기능을 프로그래밍해 동작하게 하는 기술로 ▲컨테이너 기술 ▲마이크로서비스 구조 ▲소프트웨어 앱 서비스 등이 대표적이다. 서로 분리돼 있던 모바일 기술과 IoT 정보는 이러한 구조를 토대로 클라우드 환경에서 연결되고 다른 기기와 통합될 수 있다.
앱 서비스를 통해 할 수 있는 이 새로운 접근 방식은 유연성과 민첩성 그리고 웹 스케일 확장을 지원한다. 마이크로서비스 아키텍처는 온프레미스(On-premise)와 클라우드 환경에서 기민한 딜리버리와 확장 구축을 지원하는 분산 앱을 개발하기 위한 새로운 패턴이다. 컨테이너는 신속한 개발과 마이크로서비스 아키텍처의 실현을 위한 핵심 기술로 부상하고 있다. 모바일과 IoT 요소를 앱과 서비스 구조에 추가함으로써 백엔드 클라우드 확장성과 프런트 엔드 디바이스 메시 경험을 지원하는 포괄적인 모델을 생성한다.

열째, IoT 구조와 플랫폼(Internet of Things Architecture and Platforms)
IoT는 메시 앱과 서버 구조를 제대로 구현하기 위한 기반 기술이다. 가트너는 현재 가장 역동적으로 변하고 발전하고 있는 분야로 ‘IoT 플랫폼’을 꼽으며, 이것이 점차 완벽에 가깝게 구조를 갖춰가고 있다고 했다. IoT 플랫폼은 메시 앱과 서비스 아키텍처와 IoT의 요소를 설계·관리·보완할 수 있도록 한다. IoT 플랫폼의 표준과 관리, 보안, 통합과 기타 기술은 IoT의 요소를 개발·관리·보호하기 위한 기본 기능이다.
설리 부사장은 “디지털 메시, 앰비언트 UX 등의 IoT 기술이 IoT 플랫폼으로 현실화될 수 있다”고 예상하며, “IoT를 도입할 계획을 세운 기업은 IoT 플랫폼 전략을 개발해야 하지만, 불완전한 경쟁 벤더 접근 방식으로 인해 2018년까지 IoT를 표준화하는 데 어려움을 겪게 될 것”이라고 전망했다.

가트너가 매년 발표하는 기술은 시대를 이끄는 부상산업을 파악하는데 핵심 화두로 기업에서는 눈여겨봐야 한다. 다음은 2011년부터 6년 동안 가트너가 선정한 10대 전략 기술 동향이다.

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김현지 기자 press1@kidd.co.kr

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