지능형 사물인터넷(AIoT) 산업 동향

IoT 분야의 사업화를 위한 인공지능(AI)의 도입이 자연스러운 흐름으로 인식되면서 AIoT가 새로운 산업으로 주목받고 있습니다. IoT는 물리 공간의 디지털 전환를 통해 가상 공간을 이어주는 역할을 하며, 디지털화가 된 가상공간의 빅데이터를 시각화하는 디지털 트윈과 물리 공간에서 의사결정을 지원하는 AI가 접목되면서 연결형 IoT에서 지능형 IoT로 발전하고 더 나아가 자율형 IoT로 진화하고 있습니다. 기존의 연결형 IoT에 기계학습 알고리즘 기반의 데이터 분석을 통해 비지니즈 프로세스의 최적화로 생산성 향상을 추구하고 있기 때문입니다.

AIoT의 개념과 발전 방향

‘ICT R&D 기술 로드맵 2023’에 따른 정의에 의하면, 앞으로의 IoT 기술은 “상황을 분석, 예측, 판단하여 지능화된 서비스를 자율적으로 제공하는 융복합 기술”이며, 연결형, 지능형, 자율형 AIoT의 발전 3단계에서 알 수 있듯이 AI의 중요성이 더 부각될 것으로 예측하였습니다.

서비스 공간을 물리적 공간(Physical Space)과 가상공간(Cyber Space)으로 나눌 경우, 현실 세계인 물리적 공간과 가상공간을 연결하기 위해 디지털화가 필요하고 사물인터넷이 그 연결고리 역할을 하면서 디지털 트랜스포메이션(DX)이 이루어지게 됩니다. 가상공간에서는 IoT를 통해 모인 빅데이터가 시각화를 통해 디지털 트윈 서비스 혹은 메타버스 서비스로 활성화되어 현실 공간에서 활용할 수 있을 것으로 예상됩니다. 가상공간에 모여진 빅데이터는 현실 공간의 비정형 데이터를 AI 알고리즘을 통해 분석하게 되며, AI 플랫폼을 통해 분석뿐만 아니라 더 나아가 현실 공간에서의 최적화가 이루어지면서 향후에는 AI가 부지불식 간에 의사결정을 내리는 자율형 AIoT로 발전할 것입니다.

AIoT 도입의 필요성

가트너는 산업체에서 IoT를 도입해야 하는 이유를 3가지로 꼽았습니다.

① 현재 기업에서 운용되는 시스템으로부터 데이터를 생성하기 위해서(예; 유지 보수 요구 사항을 예측하기 위해서 제조 장치로부터 데이터를 수집)

② 회사의 실적에 대한 실시간 피드백을 제공하기 위해서(예; 유원지 스마트 쓰레기통의 사용자 패턴 데이터 수집)

③ 기업의 경쟁 우위를 높이기 위한 새로운 가치 제안 창출(예; 스마트 냉장고처럼 제품/서비스의 제공을 개선하기 위해 데이터를 통합)

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AIoT의 기술적 요구사항

AIoT의 아키텍처는 크게 지각 계층, 네트워크 계층, 응용 계층으로 나눌 수 있습니다. 지각 계층과 네트워크 계층 간, 그리고 네트워크 계층과 응용 계층 간의 연동을 위해서 중간 계층이 필요할 수 있으며, 이 중간 계층의 역할과 기능에 무엇을 제공하느냐가 제품 혹은 기술의 차별화 포인트가 될 수 있습니다.

AIoT 도입 시 발생할 수 있는 한계점과 요구사항은 다음과 같으며, 이를 충족해야 원활한 지능형 사물인터넷 서비스를 제공할 수 있습니다.

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IoT 보급에 따른 운영 리스크 증가
IoT는 도입 후 오히려 복잡해진 시스템 구성으로 인해 재해, 재난 등의 긴급상황 발생 시 대처가 늦어지는 문제점들이 발생하고 있고 이러한 문제가 IoT 발전에 큰 제약 사항이 되고 있습니다.

​데이터 단절 혹은 전송 지연 문제
많은 IoT 디바이스로부터 동시에 데이터를 전송하면 서 전송 지연이 발생하는 경우와 통신 자체가 단절될 경우에도 IoT 디바이스가 스스로 운영될 수 있도록 장애 대응 방안이 마련되어야 합니다.

통신비용 문제
많은 양의 데이터를 저장하고 분석해야 하지만, 개별 IoT 디바이스와 중앙통제센터 간의 직접 통신을 함으로써 지속적인 통신 비용이 발생하게 됩니다. 망 사용료를 부담하지 않기 위해서 LPWA 자가망을 구축하려는 움직임이 있으나 최근 기업전용 IoT 요금제로 변하면서 IoT 단말 수량이 많아질수록 가격도 저렴해지므로 별도 자가망을 구축하는 것보다 이동통신망을 이용하려는 움직임이 높아지고 있습니다.

다양한 디바이스의 통합 문제
IoT 기술은 통신 방식과 주파수별로 다양할 뿐만 아니라 서비스별로 일련의 요구사항도 다르므로 여러 기술이 공존하지만 통합하기는 쉽지 않습니다. 따라서 각각의 무선 인터페이스를 모두 제공하는 게이트웨이 제품들이 나오고 있으며 이는 결국 전체 시스템 비용을 올리는 단점이 되기도 합니다.

보안 문제
스마트 시티에서 IoT는 지각 계층(perception layer)과 네트워크 계층 등 각 계층 별 각각의 장치와 통신망의 잠재적인 결함을 통해 공격 받을 가능성이 높습니다. 특히나 IoT 디바이스는 컴퓨팅 파워가 현저히 낮기 때문에 주요 공격 목표가 될 수 있습니다. IoT 사이버 해킹은 단순 정보 탈취 문제로 끝나지 않고 행정 능력 약화 혹은 도시 마비 현상으로 확대될 수 있으므로 주의해야 합니다. 일반적인 IoT 통신 프로토콜에서 페이로드는 암호화하지만 패킷 사이즈나 통신 타이밍 등의 정보가 담긴 메타 데이터는 암호화하지 않기 때문에 보안에 주의해야 합니다. 최근에는 딥러닝 기반의 IoT 보안 위협 탐지 기술과 망은닉 기술, 고신뢰 VPN 터널링 기술, 지능형 네트워크 기술로 구분되는 세이프 네트워크 기술을 이용한 보안 강화에 힘이 실리고 있습니다.

비즈니스 영역에서의 AIoT

지능형 IoT는 효율적인 IoT 서비스 운영을 위한 융합 기술과 접목되면서 디지털 전환이 가속화되고 있고 결과적으로 인간의 개입이 최소화된 자율형 IoT로 발전하게 될 것입니다. 정보통신기획평가원에서 IoT 분야 기술로드맵에서 향후 주목받게 될 주요 기술을 선정했는데 그 중 “경량화/저전력화된 AIoT 온디바이스 기술”, “AIoT 플랫폼 기술”, “자율형 IoT 네트워킹 기술” 그리고 “디지털 트윈 플랫폼 기술” 등이 주목받을 것으로 예상됩니다.

사물인터넷 서비스는 ID인식, 센싱, 모니터링, 제어, 트래킹과 같은 디바이스 및 인프라 요소 기술들을 바탕으로 적용되며, 사물로부터 나오는 데이터를 수집하고 이를 분석하거나 제어하기 위한 시스템에 네트워크를 통해서 전달하는 기술들로 세분화됩니다.

IoT 비즈니스가 적용될 수 있는 사례를 디자인 씽킹 방법론에 따라서 개인영역, 기업영역, 정부영역으로 구분해서 정리할 수 있습니다. 각 영역들의 오버랩 영역은 각 영역 간의 새로운 융합 서비스가 나올 수 있는 부분이고, 그림에서 기입된 각각의 서비스명은 대표적인 서비스명을 지칭하나 해당 용어에만 한정적인 서비스가 아니라 연관된 서비스로 확장 해석하여 활용할 수 있습니다.

기업영역과 개인영역의 중첩된 서비스에서 예를 들면, IoT 기반의 가전 서비스의 경우 인체감지 센서로 동작되는 에어컨과 집안 구석구석을 스캔해서 실내 지도를 만들어 청소하는 로봇 청소기, 세탁물의 오염도나 습한 날씨 또는 미세먼지가 많은 날에 따라서 다른 세탁 옵션으로 동작하는 세탁기, 온라인 쇼핑으로 식품을 주문하고 유통기한을 관리하는 냉장고 등 AIoT 가전제품은 이미 일상에서 볼 수 있습니다. 또한, IoT 가전제품을 더욱 세부적으로 살펴보면 스마트홈과 연관될 수 있고, 헬스케어의 경우 물류 측면까지 살펴본다면 기업영역에 있어서 의약품 공급망 관리가 되지만, 개인영역에 있어서는 개인용 투약 관리 서비스가 되기도 하는 IoT 서비스 및 헬스케어 서비스를 접목할 수 있습니다. 가전제품과 헬스케어가 접목되어 AI 스피커를 이용한 가정용 홈닥터 서비스를 도출할 수 있으며, 사람과 사람 간의 커뮤니케이션을 원활하게 해주는 비서로서의 역할을 수행할 수도 있습니다.

정부영역에서 건축물관리/지하 매설물 관리는 디지털 트윈과 접목되어 디지털 사물에서 생성된 사물 데이터와 공간정보를 디지털화한 3D 데이터를 통해 의미있는 정보를 추출해 도시 관제와 건설 분야 서비스로 제공될 수 있습니다. 도심과 하천, 교량에서의 태풍, 홍수를 미리 시뮬레이션하여 지자체 입장에서 도심 안전 및 방재 대책을 미리 세울 수 있으며, 처음부터 도심과 건물의 설계 시 자연 재해를 예방할 수 있는 스마트 시티로 건설함과 동시에 디지털 시티도 함께 구축함으로써 새로운 메타버스 도시로 활용할 수 있습니다.

기업영역과 정부영역 간의 중첩 부분에서 예를 들면 백신이나 혈액, 의약품 등의 공급망 관리 혹은 콜드체인 서비스가 활용될 수 있습니다. 이 영역은 대부분 법적 규제가 뒷받침되면서 정부 공공사업에 기업이 입찰하는 것이 일반적인 특징입니다. 사물인터넷과 관련된 법ㆍ제도로는 개인정보 보호법, 위치정보법, 정보통신망법, 정보통신진흥특별법, 의료법과 의료기기법, 자동차관리법 등이 있고, 보안 관리 지침으로 사물인터넷 보안 가이드라인이 있습니다.

기업영역과 정부영역, 그리고 개인영역이 모두 중첩되는 분야에서 대표적인 것으로 텔레메틱스와 ITS를 들 수 있다. 개인이 운전하는 차량에 관제 부분이 포함됨으로써 AI가 접목된 자율주행차, C-ITS, 커넥티드카에 필수적인 c-V2x 기술 관련 사업들이 이미 진행되고 있습니다.

산업별 AIoT 적용 동향

제조

전통적인 제조 산업에서는 단순 자동화를 위한 제어시스템 도입에 그치는 것이 아니라 스마트 팩토리로의 전환이 가시화되고 있습니다. 지능형 IoT를 통해 각종 생산설비에 로봇을 투입할 뿐만 아니라 각 공정 설비에서 발생하는 데이터를 생성, 수집하고 분석 및 AI 학습을 통해 공정 최적화와 사후 예측을 수행하고 있습니다. 그리고, 디지털 트윈 기술을 이용하여 물리 세계와 가상 세계를 연결하여 AR, VR을 활용할 뿐만 아니라 생산 라인 일부를 3D 프린팅 라인을 접목하여 IoT가 연결된 세계 어느 곳에서나 생산 작업이 가능하도록 하고 있습니다.

생산 라인에서 컨베이어벨트로 움직이는 제품에서 이미지 센서와 AI로 제품 결함을 찾아내고 센싱 부품의 경우 제품 성능의 측정값을 분석하여 불량품을 자동으로 검출해내거나 AI 알고리즘을 통해서 부품의 검교정을 수행하여 생산 수율을 올릴 수 있습니다. 한편, 설비와 작업자 간의 통신 연결을 통해서 생산 현장에서의 관제 모니터링을 가능하게 합니다. 또한, 작업자의 안전을 위한 현장 관리 및 모니터링을 통해 실내외 위치 측위가 가능하고 모션센서가 부착된 다양한 웨어러블 디바이스와 객체 인식이 가능한 영상 AI 카메라 등을 이용하여 작업자 행태 분석, 헬멧이나 안전 조끼를 착용하지 않은 작업자 검출, LiDAR 센서를 부착한 지게차, 크레인과 같은 작업 장비로 사람이나 작업장비와의 사고 예방의 효과를 얻을 수 있습니다.

최근에는 초고속, 초저지연, 초연결성을 지향하는 5G 기술을 이용한 사물인터넷 인프라를 구축하여, 공장 내에서 WiFi, 유선 이더넷의 한계를 극복하여 이동성과 무선 커버리지를 제공함으로써 보다 비용 효율적인 스마트 팩토리를 구축하고 있습니다. 그리고 스마트 팩토리에서 적용 가능한 5G 서비스로 지능형 영상 관제, 설비기기 예지보전, 생산품질관리 솔루션, 협동 로봇, 원격제어 및 자동화 솔루션, AR기반 전문가 원격지원 솔루션, 자율주행 운반차(AGV, AMR) 등이 있으며 기본적으로 AI와 5G IoT 기술이 활용됩니다.

물류

일반적으로 물류 시스템은 화물의 가시성과 추적 용이성을 확보하기 위해 IoT 기술을 활용합니다. 과일, 야채, 유제품 등 신선제품을 안전하게 배송하기 위해, 생산지부터 물류창고, 배송차량, 매장까지의 환경 데이터를 모니터링함으로써, 식품의 추적성, 식품 안전, 부패가능성 등의 문제를 해결하는 IoT 식품 공급망 연구가 이루어지고 있습니다. 부패로 인한 식품 낭비는 현재 식품 공급망의 중요한 문제로, 식품 공급망 전반의 추적 시스템으로 식품 안전 정보의 가시성을 확보할 수 있습니다. 그러나 식품 문제가 발생하면 과거 정보를 역추적하기 위해 상당한 리소스를 투입해야 하는데, 제품의 전 수명 주기에 걸친 추적이 가능하도록 FCM (Fuzzy Cognitive Maps) 기반의 IoT 자율추적시스템을 설계하는 방식의 연구도 진행되고 있습니다.

물류 창고 내에서의 자동 운반 장비인 AGV, AMR의 적용도 확대되고 있으며, 라스트마일의 택배 배송의 효율화를 위하여 최적의 배달 동선을 짜는 AI 알고리즘이 적용되면서 자율주행차와 무인배송 드론 등에 대한 기대도 한층 높아지고 있습니다. LiDAR와 카메라를 이용 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술과 객체 인식을 위한 딥러닝 알고리즘으로 이동체를 제어하여 이동 중 사람이나 장애물을 회피하여 주행할 수 있고, 영상으로 화물 보관 위치 등을 인식하여 물류 배송 관리 및 생산성 향상을 높일 수 있습니다.

공공

상수도 관리 시설에 IoT 망을 도입하여 관제하거나 스마트 홍수 관제 시스템을 도입하는 지자체와 공공기관이 증가하고 있습니다. 제주도에서는 국내 최초로 1,000 여대의 시내버스에 센티미터(㎝) 급 위치정보 오차범위를 제공하는 초정밀 위성항법 시스템(RTK-GNSS)을 갖추고 지상의 기준국 신호로 GPS 오차를 보정하고 현재 위치를 주기적으로 IoT 망을 통해 BIS(Bus Information System) 서버로 전송하여 지도앱에 표시해주고 있습니다. RTK-GNSS는 향후 자율주행차의 차선 변경을 위한 초정밀 측위 센서 뿐만 아니라 화물차 운전자의 졸음운전으로 인한 사고를 최소화할 수 있는 시스템도 구축하고 있다.

한편, 과기정통부는 2021년부터 5개 전략 분야에서 7개 대표 과제를 집중적으로 지원하기로 했는데, △개인ㆍ소상공인 “지능형 실내 공기질 관리시스템”, △디지털 건강관리 “지능형 IoT 기반 가상ㆍ증강현실 재활치료시스템”, △물류ㆍ교통 “지능형 IoT 통합 저온유통 시스템”, △제조 “중소장비 예측정비 서비스” 등 다양한 AIoT 과제를 진행할 예정입니다.

건설/주거/에너지

건설, 토목 분야에서도 측량, 설계, 조달, 시공, 운영 및 유지관리, 철거 및 보수 등의 건설업의 각 요소에 IoT와 AI, 디지털 전환을 도입하려는 움직임이 진행되고 있습니다. 지형을 측정하는 일부터 도면을 만들어 시공의 시행착오를 최소화하거나 현장사고를 줄이는 것이 매우 중요해지면서 스마트 건설(Smart Construction) 사업으로의 변화가 이루어지고 있습니다. 건설 분야 IoT 시장 규모는 2019년 78억 달러에서 2024년 168억 달러에 이를 것으로 예측되고 있습니다.

3차원 설계기술 ‘BIM(Building information modeling)’과 레이저 스캐너를 장착한 드론을 도입하여 기존에 사람이 측량한 2D 지형도로 설계했을 때 발생하는 설계 오류를 3D 설계를 통해 살펴보고, VR을 통해 예측 못한 동선 문제를 검토할 수도 있습니다. 시공에 들어간 이후에는 현장에서의 작업 효율을 높이기 위해 AI, 센서, 그리고 IoT를활용하여 현장의 실시간 공사정보를 반영하고 각종 건설 기계를 통합 관제, 운영할 수 있는 시스템이 도입되고 있습니다. 건설 현장에서 발생하는 각종 작업 현황을 파악하고 사고 발생 시 드론을 활용하여 빠른 조치를 취할 수 있으며, 건설 현장에서의 안전사고 예방을 위해 스마트 헬멧이나 스마트 안전조끼 등으로 현장 상황의 실시간 모니터링, 작업자의 실시간 위치 파악 등 만일의 사태에 대비할 수 있습니다. 타워크레인에 RTK-GPS 센서 단말을 부착하면 타워크레인의 실제 움직임을 센싱[46]함으로써 디지털 트윈 상에서 VR로 조종하면서 사각지대도 보이기 때문에 타워크레인 간의 충돌 사고나 넘어짐 사고를 AI로 예측하여 경고를 줄 수 있으므로 건설 현장 사고를 예방할 수 있다. 타워크레인 뿐만 아니라 숙련조종자에 의해서만 가능했던 굴착기, 트럭 등 다양한 건설 기계에도 IoT, 디지털 전환이 접목되면 초보조종자도 숙련자만큼의 작업 진행이 가능하거나 더 나아가서 자율 제어가 됨으로써 비용 절감, 사고 예방, 작업자 근로환경 개선 등에 기여할 수 있습니다.

완공된 이후에는 인테리어 공사에 들어가는 전열교환기, 가스밸브, 조명, 스위치, 전기 콘센트, 월패드 뿐만 아니라 AI 스피커, 백색가전, 흑색가전을 모두 IoT에 연동하는 스마트홈을 위한 AIoT 기술이 적용되는데 이미 현실에서 이루어지고 있습니다. 그리고 집에서 소비되는 모든 에너지를 지능적으로 측정하고 조절하여 패시브 하우스로 만드는 HEMS(Home Energy Management System), 빌딩 에너지 효율 관리를 위한 BEMS(Building Energy Management System), 그리고 공장용 FEMS(Factory Energy Management System)에 AI 도입이 확대되고 있습니다.

참고 자료 : 지능형 사물인터넷 산업 동향(정보통신기획평가원)