IoT 스마트시티 프로젝트, 인공지능(AI)을 도입할 때 고려해야 할 원칙 ①

최태우 / 기사승인 : 2019-07-30 12:27:59
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인공지능(AI)은 운영효율성을 높이고 지속가능한 경쟁 우위를 확보하며 비즈니스 가치를 보다 빠르게 창출할 수 있는 역량을 제공한다. 스마트시티의 경우, AI 기능과 결합된 IoT를 통해 애플리케이션들은 보다 복잡한 데이터 분석과 의사 결정을 지원할 수 있게 될 것이다.


이에 따라 도시들은 최적화된 시민 만족과 경험은 물론 보다 효율적이고 효과적으로 도시를 운영하는 새로운 방법을 구현할 수 있다.


스마트시티의 장기적인 비전은 도시 인프라, 비즈니스 프로세스와 인력의 완전한 상호연결성에 있다. 이 완전한 상호연결성을 통해 생성된 엄청난 양의 데이터는 안전, 효율성, 지속가능성 및 경제 성장을 촉진하는 데에 사용될 수 있다.


성공적인 스마트시티 프로젝트를 위해 최고정보관리책임자(CIO)는 IoT 아키텍처, 디바이스, 엣지, 클라우드, 통신망과 IoT 보안 전반에 분석기능을 내장하여 IoT 데이터를 활용하고 수익화할 수 있는 새로운 방법을 수립해야 한다.


IoT 스마트시티 데이터를 자산으로 취급하고 배치하는 것은 아직 초기 단계에 있지만, 이를 통해 도시들은 경쟁력 있는 차별화 요소를 만들고 산업 전반에 걸쳐 등대 효과를 낼 수 있다.


그러나 AI가 도시의 모든 과제나 사회 문제들에 대한 ‘묘책’이 되지는 않을 것임을 이해해야 한다. AI는 IoT 데이터를 활용하는 유일한 툴이 아니다. 실시간으로 데이터를 처리하고 조치를 취해야 하는 경우, 별다른 기술 없이도 스트림 분석과 같은 기법을 쉽고 빠르게 구현할 수 있다.


중요한 결정사항 중 하나는 AI의 진보가 기존 분석보다 비즈니스 가치를 더 높일 수 있는지 판단하는 것이다.


한편 AI와 IoT는 광범위하고 빠르게 진화하기 때문에 CIO는 치밀하게 계획을 세워야 한다. IoT 스마트시티에 가치를 더하기 위해 AI를 사용하는 것은 복잡하며, 정부 CIO들과 이해관계자들은 AI가 어떻게 도움이 될 수 있고 어디에 배치되는 것이 가장 적합한지 이해해야 한다.


정부 CIO들은 스마트시티에 비즈니스 가치를 제공하는 AI 기술의 역할을 포용하거나 과대평가하는 것 사이의 간극을 오가게 된다. IoT의 비즈니스 가치를 보다 빠르게 제공하고 미래 지향적인 IoT 스마트시티 활용 사례를 구축하면서도 비용이 많이 드는 오류를 방지할 수 있는 AI의 장점을 실현하기 위해서는 다음의 3개 규칙과 6개 행동 지침을 활용할 수 있다.


시간 경과에 따라 관리하고 활용하라
AI는 스마트시티 사용사례에 극적으로 영향을 미칠 만한 기술적, 법적, 경제적, 정치적 환경을 아직 구축하지 못했다. AI와 IoT는 개발주기에서 초기단계에 있으며, 미성숙한 기술과 지금도 등장하고 있는 사용사례를 특징으로 한다. 가트너 2018 CIO 서베이에 따르면 대부분의 조직들이 IoT와 AI를 고려하고 있지만, 이들 중 대다수는 이 두 기술을 탐색하는 초기 단계에 있다.


따라서 이상적인 사용사례와 시작점을 가능한 철저하고 잘 검증해서 선택하는 과정을 통해 시간이 흐름에 따라 스마트시티를 점진적으로 도입하면서 관리하고 활용해야 한다.


부가가치가 높은 IoT 사용사례에 우선순위 부여
도시마다 스마트 시티 프로젝트에 대한 우선순위는 다르기 때문에 모든 도시에 적용할 수 있는 단일 사용 사례를 추천하는 것은 불가능하다.


계속해서 발전하고 확장되는 스마트시티 내 모든 IoT 사용 사례 중에서 보다 높은 가치를 지닌 사용사례에 우선순위를 부여해야 한다.


그렇다면 스마 시티의 맥락 안에서 사용 사례의 가치는 어떻게 정의할 수 있을까? 프로젝트가 시민에 제공할 가치, 프로젝트가 정부에 제공할 가치라는 2개 핵심 매개변수 기반으로 따라야 할 몇 가지 일반적인 원칙이 있다.


스마트시티의 진정한 가치는 정부의 운영과 사람들의 삶에 가져오는 긍정적인 변화에 달려 있다. 대중의 관심과 정부의 수익을 최우선으로 하는 잘 관리되고 규제된, 원칙적인 AI 기반 IoT 사용 사례 로드맵을 목표로 해야 한다.


예를 들면, 아래의 2개 사례는 스마트시티에서 AI를 통해 IoT 사용사례에 가치를 더하기 위한 아이디어를 도출하는 데 활용될 수 있다.


사우디아라비아의 메카지역 개발 당국은 성지순례자들의 안전과 보안을 강화하기 위해 군중 통제 시스템을 만들었다. 데이터는 개인 신원 정보, 특수 의료 요구사항 및 GPS 정보를 포함하는 손목밴드를 통해 수집된다.


중국 베이징에서는 바람, 습도, 온도 등의 날씨, 위상, 교통, 산업 활동 기반으로 대기오염에 대한 고도화된 예측이 가능해진 점도 위의 내용을 뒷받침한다.


AI 기술 성숙도를 기반으로 시작점 구축하기
AI는 애플리케이션, 시스템, 솔루션에 특정 기능을 추가하기 위해 사용할 수 있는 기술의 모음이다. 획기적인 발전 중에서도 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전은 빠른 기술 진보를 주도하고 있다. IT팀은 이러한 영역에 관한 지식, 전문성과 기술을 쌓아야 한다.


이러한 기술 진보의 결과로 IoT는 AI 기반 애플리케이션이 데이터를 통해 학습하고, 새로운 패턴이나 관계를 파악하며, 권장 사항을 제공하거나 조치를 취할 수 있도록 한다.


IoT와 AI의 선순환은 이미지·음성인식을 활용하는 애플리케이션에 가장 큰 영향을 미친다. IoT 스마트시티에서의 AI 구축에도 아래와 같은 동일한 패턴이 적용된다.


- 1단계: 스마트 시티의 이미지 및 음성 관련 IoT 애플리케이션
- 2단계: 이미지 및 음성 관련 애플리케이션에서 "전송 학습"을 축적하는 스마트 시티 IoT 애플리케이션
- 3단계: 첨단 머신러닝 방식을 통해 스마트 시티에서의 광범위한 비즈니스 요구 충족


가장 빠르게 발전을 거듭해 온 AI 애플리케이션들은 시각·음성데이터의 수혜를 받는다. 시각·음성데이터는 감시카메라, 웨어러블 디바이스, 드론 등 도시 내 다양한 IoT 엔드포인트의 핵심 결과물이다.


영상분석은 성능이 개선되고 그 분석결과를 채택하려는 애플리케이션이 늘어남에 따라 정부 AI 애플리케이션의 일부로 빠르게 성장할 것이다.



글 : 밀리 시앙(Milly Xiang) / 수석애널리스트 / 가트너



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