제1강_2 4차산업기술
지난 4차산업혁명의 정의와 연결해서 이 강에서는 4차 산업기술을 구성하는 기반 기술에 관하여 알아보도록 하겠습니다. 그 중 빅데이터, 인공지능,로봇, 드론, 사물인터넷, 가상현실 순으로 한번 간략 알아보도록 하겠습니다.
1.빅데이터
‘빅데이터’는 말 그대로 ‘큰 데이터’, 즉 방대한 양의 데이터를 의미한다.
그렇다면 단순히 양이 많기만 하면 빅데이터라고 할 수 있을까?
과거 정보화 혁명을 통해 인류는 데이터를 0과 1로 이루어진 비트 단위로 디지털화하여 생산하기 시작하였다.
이러한 데이터는 컴퓨터를 이용해 처리하고 저장할 수 있게 되었으며,
우리는 이 과정을 통해 필요한 정보를 얻을 수 있는 시대를 맞이하게 되었다.
이렇게 다양한 데이터를 모아 정리해 놓은 것을 우리는 데이터베이스(Database)라고 부른다.
즉, 단순히 현상이나 사실을 수치로 표현한 것이 ‘데이터’라면,
이 데이터를 처리하고 저장하여 일관성 있게 정리한 결과물은 ‘정보’라고 할 수 있다.
이후 인터넷과 컴퓨터 기술의 비약적인 발전으로 인해
우리는 엄청난 양의 데이터를 빠르게 수집할 수 있는 환경을 갖추게 되었으며,
이 방대한 데이터 속에서 가치 있는 정보를 분석하고 추출하는 기술이 등장하였다.
바로 이러한 일련의 과정과 기술을 통틀어 ‘빅데이터 기술’이라고 한다.
즉, 빅데이터는 단순히 양이 많은 데이터를 의미하는 것이 아니라, 그 속에서 의미를 찾아내고, 미래를 예측하며, 의사결정에 활용하는 기술과 방법까지 포함된 개념이라 할 수 있다.
그렇다면 빅데이터가 이전의 데이터와 다른 점은 무엇일까요?
가장 큰 차이점은 바로 **데이터의 엄청난 크기, 즉 '볼륨(Volume)'이다.
이전의 데이터는 주로 정형 데이터, 즉 숫자나 표처럼 정해진 형태로 구조화된 데이터가 중심이었다.
예를 들어, 엑셀에 정리된 매출 데이터나 주민등록번호 같은 값들이 이에 해당한다.
하지만 빅데이터 시대에 들어서면서 이미지, 영상, 텍스트, 로그기록, 센서 데이터, 소셜미디어 글 등 형태가 정해지지 않은 '비정형 데이터'까지도 수집하고 분석할 수 있게 되었다.
이러한 다양한 형식의 데이터가 폭발적으로 증가하면서, 단순히 양이 많다는 의미를 넘어서, 형태와 속성의 다양성까지 포함하게 된 것이 바로 빅데이터의 특징이라 할 수 있다.
즉, 빅데이터는 크기(volume)뿐만 아니라, 형식의 다양성(variety), 생성 속도(velocity)까지도 중요한 요소로 포함하며,
기존의 정형 데이터 중심 분석과는 완전히 다른 접근이 요구되는 새로운 데이터 패러다임이라 할 수 있다.
이러한 빅데이터는
사물인터넷(IoT)의 출현과 통신기술의 발전으로 인해 데이터의 양이 급격하게 증가하게 되었으며, 또한 하둡(Hadoop)과 같은 오픈 소스 기반의 분산처리 프레임워크 개발로 인해 이 방대한 데이터를 보다 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 기술이 발전하게 되었다. 그 결과, 기존의 단순한 데이터로부터 더 많은 가치를 추출할 수 있게 되었으며, 이는 인류에게 더 깊은 통찰력과 지식, 그리고 예측과 의사결정의 기반을 제공하고 있다.
또한 아래 그림처럼,
인공지능(AI), 머신러닝(ML), 데이터 마이닝 등과 같은 기술의 발전은 데이터의 ‘양’ 그 자체보다, 그 분석을 통해 창출되는 의미와 인사이트, 그리고 이를 통해 만들어지는 새로운 기회와 비즈니스 모델에 더 큰 가치를 부여하고 있다.
흔히 빅데이터 분석은 단순한 통계를 넘어서, 의미 있는 패턴과 관계를 발견하고 예측하는 과정이라 설명된다. 여기서 특히,
대용량의 데이터에서 숨겨진 규칙, 패턴, 상관관계를 찾아내는 작업을 데이터 마이닝(Data Mining)이라고 한다.
즉, 빅데이터는 단순한 기술이 아니라
데이터 기반의 사고방식과 미래를 준비하는 전략적 도구로 자리 잡고 있다.
빅데이터의 활용분야를 한번 살펴볼까요?
그렇다면 이제 빅데이터가 실제로 어떻게 활용되고 있는지 살펴보자.
화면에서 볼 수 있듯이, 현재 전 세계 거의 모든 산업 분야에서 빅데이터 분석을 통해 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 있다.
빅데이터의 활용 분야를 살펴보면, 현재 전 세계 거의 모든 산업에서 빅데이터 분석을 통해 새로운 비즈니스 모델이 만들어지고 있다. 예를 들어, 유통 및 마케팅 분야에서는 고객의 데이터를 분석하여 구매 성향을 파악하고, 이를 바탕으로 맞춤형 상품 추천과 개인화된 광고 전략을 수립하고 있다. 의료 분야에서는 의료 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 헬스케어 서비스를 제공하고, 국가 단위의 보건 정책 수립에도 활용되고 있다. 실제로 코로나19 시기에는 감염자 동선 분석과 예방 정책 수립 등에 빅데이터가 핵심적인 역할을 하였다. 미디어 산업에서는 이용자의 시청 기록이나 관심 데이터를 분석해 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천하고, 수요에 맞는 콘텐츠를 제작하는 데에도 활용되고 있다. 여행 산업에서는 고객의 선호도를 분석하여 맞춤형 여행 일정과 서비스를 제공하고 있으며, 금융 분야에서는 빅데이터와 인공지능을 활용해 자동 투자 상품, 신용도 평가, 리스크 관리 등 다양한 금융 서비스가 개발되고 있다. 이처럼 이제는 거의 모든 분야에서 빅데이터를 활용하는 것이 선택이 아닌 필수적인 요소가 되었으며, 빅데이터는 현대 사회의 중요한 자산이자 미래 경쟁력의 핵심이라 할 수 있다.
빅데이터vs 빅브라더
빅데이터는 인간의 행동과 상호작용에 관련된 패턴, 추세, 연관성을 계산적으로 분석하기 위한 매우 큰 데이터 집합을 의미한다. 이는 데이터를 수집하고 분석하여 사회적 가치를 창출하고, 정보를 공유하며, 개인 맞춤형 서비스 제공 등에 활용된다. 이처럼 빅데이터는 ‘데이터 사회’를 만들며 긍정적인 방향으로 활용될 수 있지만, 동시에 ‘빅브라더’라는 개념과 연결되기도 한다. 빅브라더는 조지 오웰의 소설 『1984』에 등장하는 개념으로, 정보와 감시를 통해 개인의 행동을 통제하고 사회를 통제하는 지배 권력의 상징이다. 특히, 기업이나 정부가 소비자의 데이터를 과도하게 수집·분석하면서 사생활을 침해하거나, 개인의 자유와 개성을 위협할 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 이러한 맥락에서 빅데이터는 ‘개인정보 활용’이라는 기회의 문을 열어주기도 하지만, 동시에 ‘개인정보 보호’라는 윤리적 책임과 균형을 함께 고려해야 한다. 벤저민 프랭클린의 『네이키드 소사이어티(The Naked Society)』에서도 언급되었듯, 프라이버시 보호 없이 기술이 발전할 경우 디지털 사회는 ‘감시 사회’로 변질될 수 있음을 경고하고 있다. 따라서 빅데이터 기술의 발전은 반드시 인간 중심의 가치와 윤리, 그리고 투명한 관리 시스템과 함께 이루어져야 한다.
여기서 잠깐 빅브라더라는 용어를 살펴보면요.
여기서 잠깐 ‘빅브라더’라는 용어를 살펴보면, 빅브라더는 조지 오웰의 소설 『1984』에 등장하는 감시 권력의 상징으로, 텔레스크린을 통해 정보를 독점하고 사람들의 삶을 감시·통제하는 존재를 의미한다. 이 개념은 오늘날 빅데이터 시대에도 적용될 수 있는 위험성을 암시하고 있다. 다시 말해, 현재의 급속한 기술 발전은 오웰식 디스토피아를 연상케 하며, 소비자의 데이터를 과도하게 분석하거나 침해하는 행위는 개인의 자유와 개성을 빼앗으려는 기업의 위협으로 묘사되기도 한다. 이외에도 밴스 패커스는 『네이키드 소사이어티(The Naked Society)』에서, 실시간으로 수집되는 방대한 데이터로 인해 우리의 삶은 알게 모르게 모두 드러나는 상태에 놓이게 되었으며, 이를 통해 기업의 윤리적 행동과 개인정보 보호에 대한 신뢰성에 의문을 제기하였다. 그는 이러한 현실이 기존의 프라이버시 개념과는 전혀 다른, 새로운 기준을 가진 미래사회를 초래할 수 있다고 주장하였다. 따라서 빠른 속도로 성장하는 빅데이터 환경 속에서 개인정보를 어떻게 관리할 것인가는 매우 중요한 사회적 이슈로 부각되고 있다. 그럼에도 불구하고 분명한 사실은, 우리는 지금 빅데이터 시대에 살고 있으며, 이러한 데이터를 효과적으로 활용하는 방법을 배우는 것은 더 나은 정보에 기반한 의사결정을 내리는 데 도움을 주며, 결국 더 지혜롭게 살아가기 위한 중요한 수단이 된다는 점이다.
4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능
인공지능의 사전적 의미는 기계가 학습과 추리를 통해 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있는 기술을 의미한다. 또한 최신 인공지능 알고리즘은 머신러닝(Machine Learning)의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning)이라 불리며, 이는 인공지능 기술 발전의 핵심 축이라 할 수 있다. 최근 인공지능 기술은 매우 빠른 속도로 발전하고 있으며, 그 활용 분야 역시 산업 전반을 넘어 우리의 일상생활 속으로 빠르게 확산되고 있다. 예를 들어, 인공지능 스피커, 음성 비서, 자동 번역 어플리케이션, 얼굴 인식 기술, 추천 시스템 등 다양한 형태로 우리 생활 곳곳에서 활용되고 있으며, 이는 앞으로의 삶의 방식과 사회 구조에 큰 변화를 불러올 핵심 기술로 자리 잡고 있다.
인간의 고유영역의 하나인 지능은 무엇일까요?
AI는 아티피션 인텔리전스로 말 그대로 인공의 지능을 의미합니다.
인간의 고유 영역 중 하나인 지능은 무엇일까?
AI는 ‘Artificial Intelligence’의 줄임말로, 말 그대로 인공적인 지능을 의미한다. 그렇다면 인간의 지능은 어떤 특성을 지니고 있을까?
인간의 지능은 단순히 본능적이거나 자동적인 것이 아니라, 인식, 이해, 추론, 학습, 문제 해결 등 복잡한 능력의 종합체이다. 인간은 경험과 학습을 바탕으로 새로운 상황에 유연하게 대처하고, 문제를 해결하며, 추상적인 개념을 이해하고 창의적인 아이디어를 창출할 수 있다. 또한 이러한 지능은 감정, 윤리, 문화적 맥락과도 깊이 연관되어 있으며, 사회와의 상호작용 속에서 성장하고 발전해 나간다.
따라서 AI는 이러한 인간의 지능이 수행하는 사고와 학습 등의 기능을 컴퓨터나 기계가 할 수 있도록 연구하는 컴퓨터 과학의 한 분야라고 할 수 있다. 즉, 인공지능은 인간 또는 지능을 가진 존재처럼 사고하고 판단할 수 있는 기계 시스템에 의해 만들어진 지능을 의미한다.
물론 현재까지 개발된 인공지능은 인간의 지능을 완벽하게 모방하거나 대체할 수는 없지만, 데이터 분석과 패턴 인식, 기계 학습 능력을 갖춘 AI는 다양한 문제 해결에 실질적으로 활용되고 있다. 그러나 감정, 직관, 창의성과 같은 영역은 여전히 인공지능의 한계로 여겨지며, 인간 고유의 사고방식과 경험은 아직도 대체하기 어려운 과제로 남아 있다.
결론적으로, 인공지능이란 인간의 의사결정 프로세스와 학습 능력을 기계가 수행할 수 있도록 구현한 기술이다. 다시 말해, 인간처럼 사고하고 학습하며 대화할 수 있는 기계를 만드는 것이 인공지능의 궁극적인 목표라 할 수 있다.
이러한 인공지능의 개념은 최근 알파고가 등장한 시점부터 주목받기 시작한 신기술처럼 보일 수 있지만, 사실 그 이론적 바탕은 70여 년 전 컴퓨터의 역사와 함께 시작되었다고 할 수 있다.
인공지능이라는 용어는 1956년 다트머스 대학에서 열린 한 학술 컨퍼런스에서 처음으로 공식적으로 사용되었으며, 이 자리에서 인공지능은 “기계가 인간처럼 사고하고 학습할 수 있도록 만들 수 있다”는 전제 아래, 하나의 독립된 학문 분야로 연구될 수 있다는 주장이 제기되었다.
이 컨퍼런스는 이후 인공지능 연구의 출발점이자 상징적인 사건으로 평가되고 있으며, 그로부터 지금까지 인공지능은 컴퓨터 과학, 수학, 신경과학, 언어학 등 다양한 분야와 융합하며 발전해 왔다.
따라서 알파고는 인공지능 기술이 갑자기 등장한 사례가 아니라, 오랜 시간 동안 축적된 이론과 연구의 결실이라 할 수 있다.
다음은 1956년 다트머스 대학에서 열린 컨퍼런스에서 처음으로 인공지능 개념을 설명하고 있는 내용입니다.
즉 인간처럼 언어를 사용하여 개념을 이해하는 기계를 만드는 것을 이야기 하고 있습니다.
그렇다면 50여년전에 나온 이러한 인공기술이 왜 발전하지 못하였을까?
그 이유는, 당시의 기술 수준으로는 이론을 실제로 구현할 수 있는 실험 환경이 갖추어지지 않았기 때문이다. 즉, 컴퓨터의 연산 능력, 저장 장치, 센서, 통신 기술 등 모든 면에서 하드웨어적 한계가 뚜렷했으며, 인공지능이 작동하기 위한 기본적인 조건조차 충족되지 못했던 것이다.
하지만 지금은 상황이 완전히 달라졌다. 정보화 혁명을 통해 ICT(정보통신기술)이 비약적으로 발전하였고, 이에 따라 컴퓨터의 데이터 처리 능력, 저장 기술, 센서 기술, GPU, 반도체 등 핵심 기술들이 과거와 비교할 수 없을 만큼 향상되었다. 뿐만 아니라, 딥러닝 기술의 등장과 함께 인간의 뇌 구조에 대한 이해도 깊어지면서, 인공지능이 실질적으로 구현 가능한 시대가 도래하였다.
특히 컴퓨터가 다양한 데이터를 기반으로 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 돕는 기술, 즉 인공신경망을 기반으로 한 머신러닝 기술은 인공지능의 발전을 하루가 다르게 가속화시키고 있다. 오늘날 인공지능은 이론에서 벗어나 현실 속에서 번역, 음성 인식, 이미지 분석, 자율주행 등 다양한 분야에서 실질적인 성과를 내고 있으며, 이는 과거와는 비교할 수 없는 기술 환경 덕분이라 할 수 있다.
인공지능 활용분야
사실 인공지능은 하루가 다르게 거의 모든 분야에서 활발하게 활용되고 있는 기술이다.
화면에서 보듯이, 기자 대신 인공지능이 스스로 기사를 작성하는 기술이 실제로 도입되고 있으며,
이는 뉴스 요약, 스포츠 경기 결과 보도, 주식 리포트 작성 등 정형화된 기사 작성 분야에서 이미 실용화되고 있다.
또한 2014년 이후 등장한 GAN(Generative Adversarial Network, 적대적 생성 신경망) 기술은
인공지능이 스스로 새로운 이미지를 생성할 수 있게 하였으며,
이는 가상 인물 생성, 예술 창작, 게임 그래픽 생성 등 다양한 이미지 생성 분야에서 적극적으로 활용되고 있다.
더불어, 도시 곳곳에 설치된 카메라와 CCTV 등에서 수집된 영상 데이터를 학습함으로써,
인공지능은 사람의 얼굴과 표정, 행동을 인식하고 특정 인물을 실시간으로 추적할 수 있게 되었다.
이러한 기술은 보안, 교통 관리, 스마트 시티 구축 등 다양한 영역에서 활용되고 있으며,
공공안전과 편의성 향상에 기여하고 있다.
이러한 다양한 분야에서 인공지능 기술은 데이터 분석, 패턴 인식, 예측 등을 통해 더 정확하고 효율적인 결과를 도출할 수 있게 해주고 있다. 대표적인 활용 분야 중 하나는 자연어 처리(NLP)와 음성 인식 기술로, 머신러닝과 딥러닝 기술의 발전에 따라 기계 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등에 보다 정교하고 유연한 처리가 가능해졌다. 동시에 음성 인식 기술은 음성 명령, 음성 검색, 대화형 음성 시스템 등에서 활용되며, 더 자연스럽고 다양한 음성 입력을 실시간으로 처리할 수 있는 능력을 갖추게 되었다. 이미지 및 비디오 분석 분야에서도 객체 감지, 얼굴 인식, 이미지 분류 등의 작업에 인공지능이 적용되며, 복잡한 시각적 패턴을 학습하여 기존 시스템보다 더 높은 정확도와 성능을 제공하고 있다. 의료 진단과 검사 분야에서도 인공지능은 의료 영상 데이터를 분석하여 병변이나 이상 징후를 탐지하는 데 활용되며, 머신러닝 알고리즘은 보다 정확한 진단과 빠른 의사 결정을 지원하는 보조 도구로서의 역할을 수행하고 있다. 금융 분야에서는 주가 예측, 보험 청구 처리, 신용 평가 등에 인공지능이 도입되어 복잡한 금융 데이터를 분석하고 신속하며 신뢰성 있는 판단을 가능하게 하고 있다. 제조 및 공정 관리 분야에서도 센서 및 생산 데이터를 분석함으로써 공정상의 오류나 장비의 이상 상태를 조기에 감지하고 예측할 수 있어 품질 관리와 효율성 향상에 기여하고 있다. 이 외에도 인공지능은 다양한 산업 전반에 걸쳐 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하거나 보완하며, 더 정교한 예측, 빠른 의사결정, 인간 작업의 자동화를 통해 생산성과 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다.
로봇
다음은 인공지능과 더불어 4차 산업혁명을 이끌고 있는 로봇에 관하여 알아보고자 한다. 기존의 기계로봇이 명령식과 반복적인 작업을 자동으로 수행하는 형태의 탑다운 방식이었다면, 현재의 로봇은 인공지능이 탑재되어 스스로 작업하고 판단하는 능력을 갖춘 기계를 의미한다.
로봇은 다음과 같이 크게 두 가지 유형으로 분류할 수 있다.
첫째, 생산 공정에서 인간을 대신하여 조립, 용접 등의 작업을 수행하는 산업용 로봇이 있다.
둘째, 주변 환경을 인식하고 자신의 행동을 스스로 조절하며 결정하는 자율형 로봇이 있다.
이러한 로봇은 인공지능과 융합되면서 활용 범위가 산업, 의료, 서비스 등 다양한 분야로 확대되고 있는 중이다.
드론
다음은 드론에 관한 설명이다.
드론은 무인 비행체로서, 조종사 없이 자동으로 또는 원격 조종을 통해 작동하는 비행 기기를 의미한다.
이러한 비행체는 크기와 형태가 다양하며, 공중에서 비행하거나 조종할 수 있는 기능을 갖추고 있다.
여기에 센서, 카메라, 플라이트 컨트롤 시스템, 인공지능 기술 등이 탑재되어
다양한 산업 분야에서 촬영, 물류, 재난 대응, 농업, 군사 등 다양한 용도로 활용되고 있으며,
혁신적인 솔루션을 제공하는 핵심 기술로 주목받고 있다.
드론의 주요 특징과 활용 분야로는
- 영상 촬영 및 사진 촬영: 드론은 고해상도 카메라나 센서를 탑재하여 공중에서 사진과 영상을 촬영할 수 있습니다. 영상 제작, 지리 정보 시스템(GIS) 분석, 건축물 검사 등에서 활용됩니다.
- 농업과 축산: 농작물의 상태를 모니터링하고 작물에 필요한 물과 비료를 정확하게 공급할 수 있으며, 가축 상태를 감시하거나 농지 관리에 활용되고 있습니다.
- 물류 및 운송: 드론은 물류 및 운송 분야에서 사용되어 빠른 배송이나 긴급 의료 운송 등을 수행할 수 있습니다.
- 그리고 다양한 센서를 탑재하여 환경 데이터를 수집할 수 있습니다. 대기, 수질, 지질 조사, 작물 상태 등의 모니터링에 사용되고 있으며 재난 대응과 구조에도 이용되고 있죠.
- 최근에는 드론이 사람의 조종 없이 자율적으로 비행할 수 있기에 위험한 환경에서의 작업, 정밀한 공간 조작 등을 수행할 수 있어 군사용으로 관심이 높은 기술이기도 합니다.
이처럼 드론 기술의 발전은 더욱 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있으며, 미래에는 인프라, 교통, 환경 보호 등 여러 측면에서 더 넓은 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
사물인터넷
사물인터넷이란 교통 전광판, 스마트홈, 스마트워치 등과 같이 다양한 기기들이 인터넷에 연결되어 데이터를 주고받으며 부가가치를 생성하는 기술을 의미한다.
이는 통신 기술과 센서 기술의 발전을 바탕으로 이루어진 기술로, 여러 기기나 사물들이 인터넷을 통해 상호 연결되어 데이터를 수집하고 분석하며, 서로 작동하고 반응할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 이러한 사물들은 센서, 소프트웨어, 통신 기술 등이 탑재되어 있어 수집된 데이터를 기반으로 사용자의 상황을 파악하거나 다른 기기와 상호작용하여 더 스마트하고 자동화된 기능을 수행하게 된다.
- 최근 사물인터넷 기술의 발전에는 몇 가지 중요한 특징이 있다.
첫째, 5G 네트워크의 등장은 빠른 데이터 전송 속도와 낮은 지연 시간으로 인해 더 많은 기기들이 동시에 연결되어 실시간으로 작동할 수 있도록 만들었다. - 둘째, 다양한 데이터를 수집하고 분석하는 기술과 머신러닝 및 인공지능 기술이 결합되면서
더 정확하고 지능적인 의사결정과 예측이 가능해졌다. - 셋째, 네트워크 환경의 개선으로 사물 간 통신이 더욱 정교해지고 실시간 반응 및 다양한 방식의 데이터 수집이 가능해졌다.
- 마지막으로, 센서 기술이 발전함에 따라 어느 곳에나 센서를 부착하고 이를 통해
위치, 상태, 움직임 등을 추적할 수 있는 환경이 마련되었고, 이는 보안, 물류, 헬스케어 등 다양한 분야에서 실시간 트래킹과 상황 인식 기술로 이어지고 있다.
- 5G 네트워크: 5세대(5G) 통신 기술의 도입으로 더 빠른 데이터 전송 속도와 낮은 지연 시간을 제공하며, 더 많은 기기들이 동시에 연결되어 작동할 수 있게 되었으며
- 생선된 다양한 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 머신러닝과 인공지능 기술과 결합되어 더 지능적인 의사 결정과 예측을 가능케 하고 있습니다.
- 또한 센서 기술의 발전으로 사물들은 환경 데이터를 더 정확하고 다양한 방식으로 수집할 수 있게 되었습니다.
- 그리고 센서기술을 발적으로 어는 곳에나 이식이 가능하고 이를 센싱 기술의 porting 이라고 하며 이를 통해 정보를 추적가능한 즉 트래킹이 가능하여 보안과 개인정보 보호가 중요한 이슈로 부각되고 있습니다.
이러한 사물인터넷의 발전은 그림처럼 ㄱ교통전광판 스마트홈, 스마트 팩토리 , 스마트한 도시, 산업 자동화,등 다양한 분야에서 혁신을 가져오고 있습니다.
이처럼 사물인터넷은 인간의 개입 없이도 사물이 스스로 판단하고 반응할 수 있는 지능형 연결 사회의 핵심 기술이라 할 수 있다.
사물인터넷은 사물에 존재하는 센서를 통해 데이터를 생성하고 있으며, 사물이 실시간으로 연결되어 단순한 콘텐츠 수준이 아닌 상황적 정조(context)를 이해하고 제공할 수 있는 환경을 만들고 있다. 또한 사물 간의 연결을 통해 전체 시스템이 협조적으로 작동하는 생태계(ECO 산업구조)를 형성하고 있다.
다시 말해, 디지털로 사이버 세계를 파악하여 아날로그인 현실 세계를 움직이는 것이 바로 사물인터넷의 핵심 개념이다.
사물인터넷의 활용 분야는 스마트워치, 스마트 청소기, 스마트 주차장 등 다양한 일상 영역에서 확대되고 있으며,
이처럼 ‘스마트’하다는 것은 단순히 ‘영리하다’는 의미가 아니라 기계나 장치가 스스로 의사결정을 내릴 수 있다는 것을 뜻한다.
즉, 자율주행, 자율운행, 자율의지를 가진 시스템이라는 의미이다.
모든 것이 연결된 IoT 세상에서는 사물이 실시간으로 판단하고 반응하며, 연속적 비즈니스와 현재 상황에 능동적으로 대응할 수 있는 구조를 형성하게 된다. 이는 모든 분야가 연결된 에코 시스템 기반의 비즈니스 환경을 의미하며, 각 분야가 서로 영향을 주고받는 연결 중심 사회로 진화하고 있음을 보여준다.
최근에는 IoT를 넘어 IoE(Internet of Everything), 즉 모든 것이 연결되는 초연결 사회로 확장되고 있으며, 이는 사람, 사물, 데이터, 프로세스가 모두 실시간으로 연결되는 미래 기술 기반 사회를 의미한다.
가상현실 virtual reality
가상현실(Virtual Reality, VR)이란 실제와 유사한 인공적인 환경을 컴퓨터 그래픽으로 구현하여 제공하는 기술을 의미한다. 말 그대로 ‘가상의 현실’을 만드는 것이며, 일반적으로 3차원 컴퓨터 그래픽 기술을 활용하여 몰입형 공간을 구현하게 된다.
이러한 가상현실은 현실에서 재현하거나 체험하기 어려운 상황을 가상으로 만들어 교육, 시뮬레이션, 모의훈련 등 다양한 분야에서 활용된다. 최근에는 게임 산업에서도 VR 기술을 통해 몰입도 높은 콘텐츠가 활발히 제작되고 있다.
가상현실과 비슷한 개념으로 증강현실(Augmented Reality, AR)이 있다.
가상현실과의 가장 큰 차이점은, 가상현실이 완전히 가상의 공간을 구성하는 데 비해, 증강현실은 실제 환경 위에 가상의 정보를 덧입혀 보여주는 기술이라는 점이다. 즉, 실제로 존재하는 사물이나 공간에 정보를 입혀 현실과 가상이 겹쳐 보이도록 만드는 기술이다.
또한, 가상현실과 증강현실을 융합한 기술을 혼합현실(Mixed Reality, MR)이라 부른다. 혼합현실은 가상과 실제를 실시간으로 결합하여 사용자와의 상호작용을 가능하게 하는 고도화된 기술이라 할 수 있다.
이러한 증강현실과 혼합현실 기술은 스마트 안경, 교육, 의료, 건축, 부동산 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 예를 들어 건설 현장에서는 설계 도면을 증강현실로 시각화하여 실제 공간 위에 구현할 수 있고, 부동산 분야에서는 가상의 투어를 통해 고객에게 입체적인 구매 경험을 제공하는 데 활용된다.
결과적으로 VR, AR, MR 기술은 인간의 실제 경험을 확장하고 몰입도를 높이는 도구로서, 점점 더 많은 산업 영역에서 핵심 기술로 활용되고 있다. 특히 통신 기술의 발전과 함께, 가상현실은 실시간으로 생성되고 서로 소통하고 공유할 수 있는 환경으로 발전하고 있다. 영화 속 장면처럼 홀로그램을 통해 실시간으로 통신하는 시대도 이제 멀지 않은 미래라 할 수 있다.
앞으로 우리는 가상의 공간 속에서 실제처럼 여가를 즐기고, 생활하며, 타인과의 경험을 공유하는 시대를 맞이하게 될 것이다. 이러한 기술은 단순한 시뮬레이션을 넘어, 사회, 문화, 교육, 의료, 산업 등 거의 모든 영역에 변화를 가져오는 새로운 패러다임이라 할 수 있다.
그렇다면 가상현실과 실제 세계의 가장 큰 차이점은 무엇일까?
아마도 가상현실은 ‘재부팅’이 가능하지만, 현실 세계는 ‘단 한 번뿐인 인생’이라는 점일 것이다.
그렇기에 우리는 단 한 번뿐인 현실 속 삶에서 의미와 행복을 찾는 것이 더 중요하다는 사실을 잊지 말아야 한다.
한편, 증강현실(AR) 기술 역시 다양한 분야에서 혁신적인 아이디어와 솔루션을 제공하며, 인간의 실제 경험을 한층 더 향상시키는 기술로 자리 잡고 있다. 앞으로도 VR, AR, MR 기술은 현실과 가상을 연결하는 다리 역할을 하며, 더 많은 산업과 생활 영역에서 창의적이고 실용적인 방식으로 활용될 것이다.
마치며...
여러분, 지금까지 대표적인 4차 산업혁명의 기반 기술들을 함께 짧게나마 살펴보았다.
앞서 이야기했듯이 4차 산업혁명은 지금 이 순간에도 계속해서 진행 중인 변화이다.
만약 정보화 혁명이 인간의 통제 아래에서 컴퓨터를 활용한 자동화를 이루어낸 시기였다면, 4차 산업혁명은 IT 기술을 기반으로 사람과 사람 간의 연결을 디지털화하고, 더 나아가 사람뿐 아니라 모든 사물이 연결되는 ‘초연결 사회’를 만들어가고 있는 시대라 할 수 있다.
앞으로의 세상은 재화나 자원 중심의 경쟁력에서, 정보와 데이터 중심의 경쟁력으로 전환될 것이며, 모든 것이 디지털 환경 속에서 실시간으로 공유되고 연결되는 사회로 변화할 것으로 예상된다.
이처럼 산업 구조, 사회 시스템, 생활 방식 등 모든 것이 빠르게 변하고 있는 지금,
여러분의 삶이 앞으로 어떻게 변화하고 향상될지는 누구도 정확히 알 수 없지만, 오늘 이 시간을 통해 우리가 살아가는 시대를 조금이나마 이해했다면, 다가오는 미래를 준비할 수 있는 지혜의 출발점이 될 수 있을 것이라 믿는다.