유비쿼터스 컴퓨팅

목차

사물 인터넷 구성요소

- 센서   
- 네트워크   
- IoT 인터페이스

철수의 일상  
느낀 점

 

 

사물 인터넷 구성요소

 
'사물 인터넷'이란 단어를 들어보신 적이 있나요? 아니면 'IoT'는 어떠신가요?
아마도 들어보셨을 겁니다. 언론에서 4차 산업혁명과 엮어서 많이 언급하니까요.
그런데 사물 인터넷이 대체 무엇일까요? 간단히 말하면 사물 간의 통신입니다.
하지만 십수 년 전부터 인간은 이미 기계로 통신을 하고 있었는데요.
그런데도 불구하고 IoT는 어째서 이토록 주목받는 것일까요?

사실 IoT는 새로운 개념은 아닙니다.
이미 이전에 사물통신이란 개념이 존재했거든요.
사물 통신이란 

1) 기계가 정보를 수집하고 

2) 통신을 통하여 정보를 상호 교환하는 것입니다.
사물 통신, 즉 M2M(Machine to Machine Communication)는 기계 간의 통신입니다.
그 범위가 한정적이죠.
이와 달리 사물 인터넷은 기계를 넘어 인간,

공간 심지어는 자연까지도 그 범위에 포함됩니다.
또한 데이터 입력 방식이 다양합니다. 

예컨대 센서를 통해서 정보를 얻을 수 있습니다.
 
사물 인터넷을 구성하는 주요 기술은 세 가지입니다.
하나는 '센서', 

다른 하나는 '네트워크', 

또 다른 하나는 '서비스 인터페이스'입니다.

 

센서
 

센서는 IoT 환경을 만들기 위한 요소입니다.
사물의 내장된 센서는 외부의 변화를 감지합니다.
소리의 크기, 빛의 세기, 온도의 변화 또는 사물의 움직임 등을 감지합니다.

 

 

네트워크

센서로 이러저러한 움직임을 감지한대도 그걸 들고만 있으면 수집한 의미가 무색해지겠죠.
센서가 감지한 값은 사물 간의 소규모 네트워크에 공유됩니다.
공유된 데이터는 소규모 네트워크를 넘어서 대규모(인터넷)까지도 연결될 수 있습니다.

IoT 인터페이스

센서를 통해 데이터를 추출하고, 이를 네트워크로 공유한다.
이것만 해도 멋진 이야기지만 이것들만으로는 한정된 가치만을 제공할 수밖에 없습니다.
좀 더 유익한 가치를 얻기 위해서는

수집한 데이터를 분류하고 실속있게 사용하는 방안이 필요합니다.
요컨대 데이터에서 유의미한 내용을 추출할 필요가 있습니다.

 

여기에 대한 방안으로는 기계 학습이 있습니다.
예컨대 7~9할 정도의 데이터 셋으로 기계를 학습 시킵니다.
그리고 학습한 것을 토대로 나머지 데이터의 결과를 예측하게 하는 방법입니다.
기계학습을 이용한다면 수많은 데이터로부터 적절한 반응을 해줄 수 있을 것입니다.

 

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철수의 일상

 
<(알림음 ♪) 철수 님, 아침 8시입니다.>
 
음악과 함께 목소리가 방안에 울린다.
어제저녁 철수는 코타나에게 아침에 알람을 부탁했다.
코타나는 정해진 시간에 스피커를 통해 철수를 깨운다.
잠깐 코타나는 무엇인가? 코타나는 인공지능 비서다.

 
“으음... 코타나 아침 준비해줄래? 저번 주에 먹었던 걸로. 그.. 그... 돼지ㄱ...”

 
<지난주 17일 아침 메뉴, 불백으로 준비해드릴까요? 루와 샐러드도 함께요.>
 
“응, 그걸로.”
 
철수의 말이 끝나자 냉장고 내부에서 희미한 소리가 들린다.
메뉴에 맞춰 식료품이 소팅된 것이다.
한편 다용도 마이크로웨이브 오븐의 조리 메뉴는 불백으로 세팅되었다.
집 안 곳곳에 칩이 내장되어 있어서 코타나는 이를 조작할 수 있다.
불백 조리법은 클라우드에서 내려받았다.
 
철수는 냉장고에서 정돈된 재료를 꺼내었다. 

루와 샐러드는 그대로 식탁으로 놓았다.
이어서 불백의 재료를 다용도 마이크로웨이브 오븐에 넣는다.
세팅이 모두 되어있기 때문에 철수는 조리시작 버튼만을 누른다.   
철수는 덤덤하게 아침 식사를 한다.

식사를 마친 철수는 영양제가 놓인 선반 앞을 향한다.
 
“코타나, 오늘 몸 상태는 어때?” 

철수의 물음에 코타나는 곧바로 데이터를 수집했다. 
철수 혈액 속에는 소형 로봇이 돌아다닌다.

때문에 혈액 검사를 따로 할 필요가 없다. 
코타나는 이 정보를 수집한다. 

또한 철수의 왼쪽 손목에 스마트워치에 접속해 얻은 신체정보와 종합한다.

<평소에 먹던 대로 드세요. 대신 프로바이오틱스는 1정 더 해서 총 2정 먹는 게 좋겠네요.>
 
“그래, Visual Mode 바꾸고 그래프 출력해 줘.”

철수의 오른쪽 팔 등에는 철수의 몸 상태가 그래프로 나타나있다.
그래프를 확대하기도 하고 다른 화면으로 전환하기도 한다. 

이것이 가능한 것은 스킨 트랙 기술 덕분이다. 
     
한편 스마트워치의 디스플레이는 오전 9시를 나타내고 있다.
 
“슬슬 가야겠네. 코타나 화성 수업으로 연결해 줘”
 
코타나는 Visual Mode에서 Voice Mode로 자동 변환된다.
이후 카메라 센서를 통해서 철수의 몸을 스캔한다.
VR 공간에 철수의 몸을 업로드하기 위함이다.
철수는 VR 기어를 끼고 전뇌 공간에서 눈을 뜬다. 

철수는 가상의 화성에 와있다.
전 지구적인 화성 이주 계획의 일환으로 화성 교육이 의무화되었기 때문이다.
이 가상의 공간에서 철수는 친구들과 말할 수도 있고 신체를 만지고 느낄 수도 있다.

 

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느낀 점

생각해볼 수 있을 만큼만 적었는데도 미래의 생활은 무척이나 편하게 보입니다.
더 다양한 기술의 등장으로 저의 상상보다 훨씬 더 편리한 세상이 올 것입니다.
하나의 발전은 파급 효과를 내기 때문에 미래는 더 예측 불가능하겠죠.
그렇대도 한가지 확신해볼 수 있는 것은,

그곳은 물리적 공간과 전뇌 세계의 경계가 희미해진 곳이란 겁니다.
   
한편으로는 무섭기도 합니다.
도처에 널린 센서와 그것들을 연결하는 네트워크 환경.
이를 역으로 생각해서 추론해보면

개인 공간 하나 없는 감옥이라고 볼 수도 있기 때문입니다.
또한 누구나 정보에 접근할 수 있겠지만

이것이 정보의 고른 분배로 이어지진 않을 것입니다.
크리티컬한 정보는 더욱더 소수에게 집중될 수도 있습니다. 

아마 그렇겠죠.
데이터가 데이터를 낳고, 또 추출된 의미 있는 데이터는 소수의 차지가 될지도 모릅니다.
   
기술의 발전은 막고 싶다고 해서 저지할 수 없습니다.
그렇다고 피할 수도 없고요.

이러한 변화의 흐름에 누구도 자유로울 수 없습니다.
할 수 있는 일이 있다면 교수 님의 가르침을 잘 소화하는 일인 것 같습니다.
지식을 사회 이익 되는 방향으로 쓸 수 있도록 고민이 필요한 시점입니다.

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<참고문헌>   
- 유비쿼터스 컴퓨팅 개론 / 정광식, 김성석, 양순옥 공저 / 방송통신대학교 출판문화원