IoT가 AI를 만나면 더 강력해지는 이유

지난 10년 동안 IoT는 지속적으로 발전되어왔고 기업은 비즈니스 세계에서 IoT를 꾸준히 접목시켰습니다. 이때까지는 IoT 장치와 데이터 기능을 사용하여 시스템을 구축 및 최적화 해왔다면, 이제는 AI와 머신 러닝의 발전으로 AIoT의 도입이 논의되고 있습니다.

AIoT를 채택하고 투자하는 소비자와 기업은 AIoT의 힘을 활용하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. IoT가 데이터를 수집하고 AI가 이를 분석해 스마트 행동을 시뮬레이션하고 최소한의 인간 개입으로 의사 결정 과정을 지원합니다.

그렇다면 IoT가 AI를 만나면 더 강력해지는 이유를 살펴보겠습니다.

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IoT가 AI를 필요로 하는 이유

IoT는 왜 AI를 필요로 할까요? AI와 IoT는 의사 결정과 데이터 전송에서 상호 보완적이기 때문입니다. AI와 IoT의 결합은 장치들이 서로 통신하면서 통찰력 있게 행동할 수 있게 해줍니다. 장치들은 그들이 제공하는 데이터만큼만 능력을 발휘하는데 의사 결정에 유용하게 쓰려면 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석해야 합니다.

이는 조직에 과제를 안겨줍니다. IoT 채택이 증가 함에 따라 기업은 데이터를 효율적으로 처리하고 실제 의사 결정 및 통찰력에 사용하기 위해 고군분투하고 있습니다. 이는 조직에 대한 하나의 도전으로 IoT 채택이 늘어날수록 기업의 의사결정 과정에서 데이터의 효율적 사용이 어려워집니다. 이는 ‘클라우드’와 ‘데이터 전송’이라는 두 가지 이슈가 있기 때문입니다.

클라우드는 IoT 장치의 모든 데이터를 처리할 정도로 확장할 수 없으며, IoT에서 클라우드로의 데이터 전송은 대역폭이 제한됩니다. 또 장치의 크기에 상관없이 IoT 장치가 수집하는 데이터는 지연과 혼잡을 초래합니다.

예를 들면 IoT 응용 프로그램을 주로 활용하는 자율주행차는 안전을 위해 신속한 실시간 의사결정을 해야 합니다. 마치 사람처럼 데이터를 처리하고 순간적인 결정을 내려야 합니다. 여기서 지연 시간, 신뢰할 수 없는 연결성 및 낮은 대역폭은 있을 수 없습니다. 자율 자동차이외에도 이미 IoT 장치를 통합하고 있는 제조업의 경우에도 지연은 의사결정에 영향을 미치거나 비상 시 기능을 제한할 수 있습니다.

AI로 IoT 데이터 교환의 단점을 극복

IoT 장치는 매일 약 10억 기가바이트의 데이터를 생성합니다. 2025년까지 IoT 디바이스는 전세계적으로 420억 개까지 늘어날 것으로 예측되고 있습니다. 하지만 네트워크가 성장함에 따라 데이터도 증가하는데 IoT 장치만으로는 부족하다는 지적이 일고 있습니다. 수요와 기대치가 변화함에 따라 IoT만으로는 충분하지 않습니다. 데이터가 증가하면서 기회만큼이나 과제도 많이 발생하고 있습니다. 이로 인한 장애물은 데이터로부터의 통찰력과 가능성을 제한하고 있지만 AIoT는 증가하는 문제점을 극복하고, 기업 조직이 데이터의 진정한 잠재력을 발굴할 수 있도록 도와줍니다.

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AIoT의 이점

AI를 통해 IoT 네트워크 및 장치는 과거 결정에서 학습하고 미래 활동을 예측하며 성능 및 의사 결정 기능을 지속적으로 개선할 수 있습니다. AI는 장치가 데이터 전송에서 발생하는 지연과 혼잡 없이 데이터를 해석하고 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 다시 말해, “스스로 생각”할 수 있도록 합니다. 결국 AIoT는 조직에 다양한 이점을 제공하며 지능형 자동화에 대한 강력한 솔루션을 제공합니다.

​다운타임 방지

해양 석유 및 가스 산업의 경우 예상치 못한 장비 고장으로 인한 다운 타임이 생길 수 있습니다. 이는 막대한 비용을 초래하는데 AIoT는 장비 고장을 사전에 예측하고 장비가 심각한 문제를 겪기 전에 유지보수 일정을 잡을 수 있습니다.

​운영 효율성 향상

AI는 IoT 장치로 들어오는 엄청난 양의 데이터를 처리하고 인간보다 훨씬 더 효율적으로 기본 패턴을 감지합니다. 머신 러닝이 포함된 AI는 개선된 결과에 필요한 운영 조건 및 수정 사항을 예측하여 이 기능을 향상할 수 있습니다.

​새롭고 향상된 제품 및 서비스 구현

자연어 처리는 지속적으로 개선되어 장치와 사람이 보다 효과적으로 의사 소통할 수 있습니다. AIoT는 더 나은 데이터 처리 및 분석을 허용 하여 신규 또는 기존 제품 및 서비스를 향상시킬 수 있습니다.

​향상된 위험 관리

급변하는 시장 환경에 적응하기 위해서는 리스크 관리가 필요합니다. IoT 기반 AI는 데이터를 사용하여 위험을 예측하고 이상적인 대응의 우선 순위를 지정하여 직원 안전을 개선하고 사이버 위협을 완화하고 재정적 손실을 최소화할 수 있습니다.

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산업별 AIoT 서비스

AIoT는 다양한 산업에서 디지털 혁명을 일으키고 있습니다.

제조업 – 모니터링

제조업체는 장비 모니터링에 IoT를 활용하고 있습니다. 한 단계 더 나아가 AIoT는 IoT 장치의 데이터 통찰력과 AI 기능을 결합하여 예측 분석을 제공합니다. AIoT를 통해 제조업체는 창고 재고, 유지 관리 및 생산과 관련하여 사전 예방적인 역할을 수행할 수 있습니다. 제조업에서 이미 사용 중인 AIoT 탑재 로봇은 내장된 센서를 통해 지속적으로 학습할 수 있고 시간을 절약하고 제조 공정에서 비용을 절감시킵니다.

교통 – 관리

IoT와 AI 발전은 이런 교통 혼잡을 제거하는 키가 될 것입니다. 오는 2024년까지 2020년 대비 130% 증가한 830억 건 이상의 접속이 예상되는 IoT 시스템은 이제 대규모 구축이 도심 교통 혼잡 해법 등 구체적인 과제를 해결할 수 있습니다. 연결된 기기에 내장된 인공지능이 가능한 지능형 교통관리 소프트웨어는 이제 교통 패턴, 기상 상황 등을 진정으로 교통 혼잡과 싸우는 데 필요한 규모로 분석할 수 있을 만큼 발전했습니다.

소매업 – 영업 및 마케팅

AIoT를 통한 소매 분석은 카메라와 센서를 통해 고객의 움직임을 추적하고 계산대에 도달하는 데 걸리는 시간 등 실제 매장에서의 고객 행동을 예측합니다. 이를 통해 인력 운영을 최적화하고 캐셔의 생산성을 높여 전반적인 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

주요 소매업체는 AIoT 솔루션을 사용하며 고객에 대한 통찰력을 얻을 수 있고 이를 통해 매출을 늘릴 수 있습니다. 모바일 기반 사용자 행동 및 근접성 감지와 같은 데이터는 고객이 쇼핑하는 동안 개인화된 마케팅 캠페인을 제공하기 위한 귀중한 통찰력을 제공하여 오프라인 매장의 트래픽을 증가시킵니다.

자동차 – 예지보전 및 자율 주행

자동차 산업은 IoT 기술을 활용하여 유지보수 및 리콜 관련 서비스를 제공하고 있습니다. AIoT는 결함이 있거나 결함이 있는 부품을 예측할 수 있으며 리콜, 보증 및 안전 기관의 데이터를 결합하여 교체해야 할 부품을 확인하고 고객에게 서비스 점검을 제공할 수 있습니다. 이로 인해 보유 차량에 대한 신뢰도를 높이고 더 나은 평판을 얻게 되며 제조업체는 고객의 신뢰와 충성도를 제고할 수 있습니다.

​AIoT는 자율 주행차에도 활용됩니다. AIoT를 통해 자율 주행 차량은 다양한 상황에서 운전자와 보행자의 행동을 예측하여 운전을 더 안전하고 효율적으로 만들 수 있습니다.

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AIoT로 미래를 준비하세요

AI와 IoT는 서로 상호 보완적인 기능의 완벽한 결합입니다. AI는 스마트 의사 결정을 통해 IoT를 강화하고 IoT는 데이터 교환을 통해 AI 역량을 촉진합니다. 궁극적으로 이 두 가지가 결합되어 다양한 산업 분야에서 비즈니스를 변화시키고 새로운 기회를 창출할 것입니다.

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