가트너가 발표한 2016년 기술 트랜드를 이끌 10대 전략 기술에 대해서...

세계적인 정보 분석 기업인 가트너는 매년 말에 그 다음 해에 전략적으로 발전할 수 있는 기술들을 10대 전략 기술이라는 타이틀로 발표했는데 이번에도 어김없이 2016 년 10대 전략 기술을 발표했습니다. 가트너가 그동안 발표해온 10대 전략 기술들이 매년 다 정확히 맞아 떨어지는 경우는 없지만 그래도 어떤 기술이 시대를 이끌고 갈 것인지에 대해서 나름대로의 기준이 되고 있는 것이 사실이고 또 발표 내용에 따라서 기업들 입장에서도 집중해야 할 기술을 선정하는데 도움이 되어온 것은 사실입니다. 이번에 발표한 2016년의 10대 전략 기술은 3개의 카테고리에 10개의 기술을 선정해서 발표했습니다. 참고로 가트너가 발표하는 10대 기술들을 보면 몇년간 동일하게 발표되는 기술들도 존재합니다. 그 기술은 그만큼 시장에서 인정받고 있으며 발전 가능성이 여전히 있다는 의미이기도 합니다.

이번에 발표한 10대 전략 기술은 다음와 같습니다. 첫 번째 카테고리에는 디지탈 매시(Digital Mesh)라는 타이틀에 디바이스 매시(Device Mesh), 앰비언트 사용자 경험(Ambient User Experience), 3D 프린팅 재료(3D Printing Materials) 기술이 들어가 있습니다. 두 번째 카테고리에는 스마트 기계(Smart Machines)라는 타이틀에 만물 정보(Information of Everything), 진보된 머신 러닝(Advanced Machine Learning), 자율 에이전트와 기기(Autonomous Agents and Things) 기술이 들어가 있습니다. 세 번째 카테고리에는 새로운 IT 세상(The New IT Reality)이라는 타이틀에 반응형 보안 아키텍처(Adaptive Security Architecture), 진보된 시스템 아키텍처(Advanced System Architecture), 매시 앱과 서비스 아키텍처(Mesh App and Service Architecture), IoT 플랫폼(IoT Architecture and Platforms) 기술이 들어가 있습니다.

그럼 첫 번째 카테고리인 디지탈 매시부터 살펴봅시다. 가트너는 디지탈 매시의 기술 맴버로 디바이스 매시와 앰비언트 사용자 경험, 3D 프랜팅 재료를 전략 기술로 내세웠습니다.

1. 디바이스 매시

먼저 디바이스 매시를 살펴보면 매시라는 의미 자체가 촘촘한 그물망이라는 의미입니다. 그렇다면 디바이스 매시는 디바이스들이 그물망처럼 촘촘히 엮여있다는 의미가 됩니다. 지금도 PC를 비롯한 스마트폰, 태블릿과 같은 모바일 디바이스들이 WiFi, 블루투스, NFC, 적외선 통신 등 수많은 통신 방식으로 연결되어 있습니다. 이들 디바이스들은 연결되어있는 통신망 위로 인터넷을 이용한 통신을 하던지 아니면 소켓을 통한 직접 통신을 하면서 서로가 정보를 교환하고 있습니다.

앞으로는 연결되는 디바이스의 수가 더 많아질 것입니다. IoT가 제대로 활성화가 시작되었기 때문에 스마트 자동차, 스마트 홈 등 다양한 디바이스들이 통신을 통해서 묶일 것입니다. 그리고 이를 기반으로 웨어러블 디바이스를 비롯하여 전통적인 모바일 디바이스를 넘어선 다른 영역의 단말기들까지도 네트워크에 연결되어 움직이는 시대가 올 것입니다. PC와 노트북, 스마트폰과 태블릿 등과 같은 전통적인 디바이스보다는 센서 기반의 IoT 디바이스가 더 많이 발전할 것이며 그것들을 활용하는 산업 역시 발전하게 될 것으로 보입니다.

2. 앰비언트 사용자 경험

사용자 경험(UX)은 사용자가 어떤 디바이스를 사용할 때 어떤 식으로 사용자 인터페이스(UI)를 다루는가에 대한 느낌, 감정, 행동 등 전체적인 행위를 뜻합니다. 앰비언트는 '주변의, 잔잔한, 환경의'라는 의미를 지녔습니다. 즉, 앰비언트 사용자 경험이라는 얘기는 UX가 환경에 넓게, 그리고 잔잔하게 사용된다는 얘기로 쉽게 얘기하면 사용자가 여러 디바이스를 다루지만 그 디바이스에서 사용되는 UX는 비슷하거나 동일하게 느끼는 것을 얘기합니다. 반응형 웹을 생각하면 쉽게 이해할 수 있을 듯 싶습니다. PC로 보는 웹 화면과 태블릿에서 보는 웹 화면, 그리고 스마트폰에서 보는 웹 화면이 전체적인 틀은 동일하고 크기만 조정되어 보이는 것과 같은, 동일한 UX를 서로 다른 디바이스에서 경험할 수 있는 것을 의미합니다.

앰비언트 사용자 경험은 결국 사용자는 어떤 목적을 위해서라면 어떤 디바이스에 국한되지 않고 동일한 UX를 사용함으로 본질적인 목적 자체를 꾸준히 이어나가게 만드는 기술이라는 얘기며 어떤 디바이스에서건 목적하는 바를 쉽게 얻어내게 하는 기술이 결국 세상을 이끌게 될 것이라는 얘기입니다.

3. 3D 프린팅 재료

이제 3D 프린팅은 보편화 단계에 들어서기 시작했다고 보여집니다. 국내에서만 봐도 수많은 디지탈 공방들이 들어서고 있으며 공장없는 생산을 주도하고 있습니다. 그리고 그동안은 주로 플라스틱, 금속 소재에 국한되었던 3D 프린팅 재료들이 점점 다양해져서 니켈 합금, 유리, 전도 잉크, 생물학적 소재 등 다양한 재료를 이용하여 3D 프린팅을 할 수 있는 시대가 되고 있습니다. 새로운 재료로 만들 수 있는 제품의 종류와 규모가 많아지다보니 수요층도 늘어나게 됩니다. 지금도 항공, 의학, 자동차, 에너지 산업, 군 산업 등의 분야에서 3D 프린팅 수요를 이끌고 있는데 그 범위가 넓어지게 되면 그만큼 3D 프린팅을 요구하는 수요도 많아지고 3D 프린터의 출하량도 늘어나고 가격도 내려가게 될 것입니다.

3D 프린터의 공급 확대와 3D 프린팅의 확대는 결국 생산 공정의 혁신을 가져오게 될 것이며(이미 수많은 분야에서 프로토타입을 3D 프린팅으로 하고 있습니다만) 수많은 기업들은 제조 방식에 대해서 생각을 달리 해야 할 것으로 보입니다. 물론 3D 프린터의 수요 확대는 생산 확대로 이어지며 3D 프린터 산업의 발전으로 이어지게 될 것입니다. 당장은 아니더라도 조만간 기업마다 3D 프린터가 1대씩 놓이게 될 날도 오지 않을까 생각이 듭니다.

첫 번째 카테고리의 디지탈 매시에서 제시하는 3개의 전략 기술은 디바이스의 종류 및 연결의 확대, 그리고 그것을 사용하는 사용자 경험의 통일성에 맞춰져 있습니다. 즉, 수많은 디바이스들이 만들어지고 그것들이 다 연결될 것이며 사용자들은 수많은 디바이스를 마치 하나의 디바이스를 사용하듯 사용하게 될 것이라는 얘기입니다.

두 번째 카테고리인 스마트 기계에 대해서 살펴봅시다. 가트너는 스마트 기계의 기술 맴버로 만물 정보와 진보한 머신 러닝, 그리고 지능형 기기를 전략 기술로 내세웠습니다.

4. 만물 정보

IoE(Internet of Everything)이라는 단어가 있다. 앞서 얘기한 IoT와 비슷한 의미다. 만물이 다 인터넷에 연결되어 있는 것을 의미하는 얘기다. 가트너는 IoE의 인터넷 대신에 정보(Information)라는 단어로 바꿨다. 모든 것들의 정보라는 의미인데 쉽게 얘기하면 앞서 카테고리 1에서 언급한 디지탈 매시가 이뤄지면 수많은 디바이스들이 서로 정보를 공유하게 될 것입니다. 각 디바이스들이 내놓은 정보들의 종류도 다양해지고 또 그 양도 많을 것입니다. 가트너는 디지탈 매시를 통해서 생성되는 수많은 정보들을 분석하는 산업이 발전할 것으로 예상했습니다.

빅데이터 시스템이 발전하면서 데이터의 종류에 가리지 않고 더 많은 데이터를 더 빨리 저장하고 처리하는 기술이 발전했습니다. 디지탈 매시가 활성화되면 각 디바이스들이 내놓는 수많은 비정형 데이터들을 저장하고 분석하는 데이터베이스 시스템(그것이 빅데이터가 되었건 RDBMS가 되었던간에)이 발전하게 될 것이고 그 데이터들을 실시간으로, 혹은 배치로 분석하는 분석 기술들이 발전하게 될 것입니다. 그리고 그 분석 결과를 바탕으로 컨설팅 산업도 함께 발전될 가능성도 있다고 봅니다.

5. 진보된 머신 러닝

가트너는 머신 러닝 분야에서 단어도 어려운 심층 신경망(Deep Neural Net, DNN)이 핵심 기술로 자리잡을 것이라고 예상했습니다. DNN은 데이터 크기가 크고 복잡할 때 사용하는 기술인데 기존 컴퓨팅 및 정보 관리의 한계를 넘어 스스로가 세계를 인식할 수 있는 시스템을 만들게 될 것이라고 가트너는 언급했습니다. 향후 폭발적으로 데이터들이 증가할텐데 증가된 데이터들을 현재의 수작업 분류와 분석으로는 해결이 안되기 때문에 DNN은 이들 정보들을 자동으로 알아서 분류하고 분석하는 시스템을 만들게 될 것이라는 얘기입니다.

좀 어려운 얘기지만 간단히 생각하면 이렇습니다. DNN은 하나의 컨텐츠에 대해서 그 컨텐츠의 세부적인 부분부터 시작하여 그 컨텐츠의 상위 영역까지 모조리 내용을 파악하고 분석하여 결과를 내준다는 얘기입니다. 사람과 기계의 차이점이라고 한다면 기계는 어떤 컨텐츠의 요소를 기준으로 그 자체만 분석하지만 사람의 경우 그 주변의 내용까지 다 고려해서 분석합니다. DNN은 이런 기계가 갖는 분석의 한계를 사람의 수준에 근접할 수 있도록 확대시켜준다고 생각하면 될 듯 싶습니다.

6. 자율 에이전트와 기기

머신 러닝의 발전은 스마트 기계의 할 수 있는 행동 영역을 넓혀주는 계기가 됩니다. 간단히 얘기하면 머신 러닝의 발전은 인공지능 로봇이나 무인 자동차, 가상 비서 서비스, 지능형 어드바이저 등의 다양한 지능형 디바이스들의 구현을 가능하게 한다는 얘기입니다. 구글 나우나 애플의 시리, MS의 코타나와 같은 가상 비서 서비스는 자율 에이전트의 원조로 얘기되고 있지요. 즉, 머신러닝을 통해서 점점 정교해지고 정확한 인식 및 행동이 가능해진다는 얘기입니다. 그리고 인식 자체도 과거의 터치나 버튼 입력 방식이 아닌 사람의 음성을 통한 인식이 더 정확해지고 정교해진다는 의미도 됩니다. 앞서 디지탈 매시의 앰비언트 사용자 경험에 비춰봤을 때 사용자의 명령을 버튼이나 터치가 아닌 음성으로 내리는 것, 그것을 모든 기기에서 동일하게 적용할 수 있는 것이 머신러닝을 통해 가능하게 될 것이고 자율 에이전트를 통해 이뤄지게 될 것입니다.

데이비드 설리는 "IT 리더들은 지능형 기기를 활용해 많은 일을 기기에 맡기고 사람은 인간만 할 수 있는 작업에 집중하는 방법을 찾아야 할 것"이라며 "지능형 에이전트는 향후 20년동안 확장하고 진화할 것"이라고 얘기했는데 결국 자율 에이전트를 통해 머신러닝으로 기계가 기계 입장에서 할 수 있는 일들을 알아서 알 수 있는 시대가 오게 되며 기계가 할 수 없는 사람만이 할 수 있는 일이 무엇이 있는지를 생각해야 할 시기가 올 것이라는 얘기가 될 수도 있습니다.

두 번째 카테고리의 스마트 기계에서 제시하는 3개의 전략 기술은 수많은 정보가 쏟아져나오게 되면 그것을 분석하고 적용하는 머신러닝을 통해 지능형 기계로 다가서게 된다는 얘기입니다. 정보들이 많으면 많을수록 정보 부족으로 생긴 오류들이 머신러닝을 통해 잡혀져 나가게 되고 사람에 가까운 지능을 갖게 되어 자동으로 알아서 움직이는 기계들이 등장한다는 얘기입니다. 과거 영화 속에서 나오는 인공지능까지는 아니더라도 그 비슷한 수준까지 도달할 수 있지 않을까 하는 생각이 듭니다.

마지막으로 세 번째 카테고리인 새로운 IT 세상에 대해서 살펴봅시다. 가트너는 새로운 IT 세상의 기술 맴버로 반응형 보안 아키텍처와 진보된 시스템 아키텍처, 매시 앱과 서비스 아키텍처, 그리고 IoT 아키텍처와 플랫폼을 전략 기술로 얘기했습니다.

7. 반응형 보안 아키텍처

최근 들어 더 심해지기는 했지만 보안 세계는 더 복잡해져가고 있습니다. 디지탈 비즈니스가 복잡해지고 경제속으로 더 깊에 들어가면서 해커 산업도 커지고 있다는 얘기입니다. 규모가 커지고 늘어나는 다양한 디지탈 보안 위협으로부터 지금까지의 정책 기반의 보안 산업은 점점 그 힘을 잃어가고 있는 것이 사실입니다. 그리고 다양한 디바이스들이 등장하고 클라우드 기반의 서비스들이 많아지며 Open API를 기반으로 여러 서비스들이 엮여서 동작하는 서비스들이 많아지는 시대에 지금과 같은 보안 시스템은 큰 효과가 없을 것입니다. 결국은 알아서 보안 위협을 판단하고 그에 맞는 해결책을 만들어서 적용하는 보안 아키텍처가 각광을 받게 될 것이라는 얘기입니다.

반응형 보안 아키텍처의 기반은 역시 앞에서 설명한 진보된 머신 러닝이 기반이 될 것입니다. 수많은 정보를 통해서 서비스 위협을 찾아내고 그것에 대한 대응책을 정보 조합을 통해서 찾아내서 적용하는 방식이 반응형 보안 아키텍처의 핵심이 될 것이라는 얘기입니다. 실제로 카테고리 2에서 사용되는 모든 전략 기술들이 반응형 보안 아키텍처의 기반 기술이 될 것은 자명한 사실입니다. 이로 인해 보안 업계도 새로운 방식을 계속 찾아서 적용하지 않으면 도태될 수 있을 것이라 생각합니다.

8. 진보된 시스템 아키텍처

앞서 디지탈 매시와 스마트 기기가 서로 연결되어있는 환경에서는 고도의 컴퓨팅 자원을 필요로 하는데 가트너는 이런 높은 파워와 효과적인 컴퓨팅 아키텍처를 뉴로모픽(neuromorphic) 아키텍처라고 했습니다. 이름처럼 사람의 뇌신경과 비슷한 모양을 지닌 뉴모로픽 아키텍처는 GPU와 FPGAs(Field Programmable Gate Arrays)를 기반으로 개발되며 테라플롭(teraflop) 이상의 속도와 높은 에너지 효율성으로 작동할 수 있도록 되어 있어 이미 상당한 개선이 이뤄져 있는 상태입니다.

데이비드 셜리는 "뉴로모픽 아키텍처는 사람의 뇌와 비슷하게 작동을 하며 지능형 기기가 사용하는 딥 러닝과 패턴 매칭 알고리즘에 적용하는데 적합하며, FPGAs 기반 아키텍처는 알고리즘을 작은 기기에도 사용할 수 있게 하며 디바이스 매시에서 저전력으로 사용할 수 있기 때문에 머신 러닝 기능을 집이나 자동차, 손목시계와 같은 IoT 엔드포인트에 적용할 수 있게 되며 결국 사람의 발전에까지 영향을 미치게 될 것"이라고 얘기하고 있습니다. 즉, 사람의 뇌와 비슷하게 작동하는 시스템을 만들 수 있는 시스템 아키텍처가 소형화되고 그것이 다양한 디바이스에 적용되어 머신러닝을 통해 자동화되는 시대가 올 것이라는 얘기입니다.

9. 매시 앱과 서비스 아키텍처

매시 앱과 서비스 아키텍처는 디지탈 매시 환경에서 다이나믹하고 유연성있는 앱과 서비스를 효과적으로 배포할 수 있는 기술입니다. 간단히 얘기하면 수많은 디바이스들이 네트워크로 촘촘히 엮여있는 환경에서 사용자의 환경에 따라서 변화하는 기능을 제공하기 위해서는 앱이나 기능이 구현되기 위한 최소한의 구동 환경만을 만들어두고 그 위에 사용자의 환경에 맞는 기능을 프로그래밍하여 각 디바이스들에 있는 구동 환경에 넣어줌으로 그 기능을 동작할 수 있게 만들어주는 기술이라고 보면 됩니다. 소프트웨어 정의 어플리케이션(Software Defined Application, SDA) 서비스나 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너 기술 등이 이런 매시 앱과서비스 아키텍처 기술의 대표적인 예라고 할 수 있습니다. 즉, 상황에 맞게 앱의 기능이 변하고 빨리 배포될 수 있는 환경을 만들어주는 기술이라는 얘기입니다. 이 기술을 통해 서로 분리되어 있던 모바일 기술과 IoT 정보들은 클라우드 환경에서 연결되고 다른 디바이스들과 통합될 수 있습니다. 매시 앱과 서비스 아키텍처의 기술들은 대부분 클라우드 환경에서 동작하기 때문에 클라우드 환경에 접속할 수 있는 모든 디바이스들은 서로 물리적으로 떨어진 공간에 있더라도 정보를 교류할 수 있게 되는 것입니다.

10. IoT 플랫폼

IoT 플랫폼은 매시 앱과 서비스 아키텍처를 제대로 구현하기 위한 기반 기술이라고 할 수 있습니다. 즉, 제대로 된 IoT 플랫폼이 갖춰져야 매시 앱과 서비스 아키텍처 기술이 제대로 동작할 수 있다는 얘기입니다. IoT 플랫폼의 기술들(표준, 관리, 보안, 통합 및 기타 기술)은 IoT의 요소들을 개발, 관리, 보안하기 위한 기본 기능들입니다. 이 IoT 플랫폼이 제대로 진행되어야 앞서 얘기한 첫 번째 카테고리에서 언급한 디지탈 매시를 구현할 수 있습니다. 앰비언트 사용자 경험도 IoT 플랫폼이 제대로 구현되지 않으면 실행되기 어렵기 때문입니다. 가트너가 IoT 플랫폼을 10대 전략 기술 중 하나로 꼽은 이유는 현재 가장 역동적으로 변하고 발전하고 있는 분야가 IoT 플랫폼이며 점점 완벽에 가깝게 IoT 플랫폼이 구조를 갖춰가고 있다고 보고 있기 때문이라고 생각합니다.

문제는 지금의 여러 벤더들이 자기들의 기준으로 경쟁적으로 불완전하게 접근하고 있기 때문에 2018년까지 IoT 플랫폼 표준화는 어려울 것이라고 데이비드 셜리는 얘기하고 있다는 것입니다. 앞서 언급한 기술들의 근간은 대부분 IoT인데 그 기반이 되는 IoT 플랫폼이 표준화되지 않는다면 시장에서의 표준화 전쟁은 계속 진행될 것이며 개발자 입장에서도 무척이나 어려운 상황에 직면하게 될 것으로 보입니다.

마지막 카테고리는 앞서 첫 번째, 두 번째 카테고리에서 얘기한 기술들의 활용 방안이라고 보여집니다. 자동화된 아키텍처와 이를 수행하기 위한 소형화, 배포 방식, 그리고 플랫폼의 기술은 사람들이 IT 서비스를 이용하는데 있어서 좀 더 편리하게 이용할 수 있는 환경을 만들어주는 기반 기술들이라는 생각이 듭니다.

가트너가 제시한 2016년 10대 전략 기술에 대해서 간략하게 살펴봤습니다. 카테고리 1, 2, 3에 걸쳐서 10개의 전략 기술들을 살펴봤는데 결론은 결국 하나입니다. 인공지능을 통한 자동화로 사람들이 기계의 일에 신경쓰지 않고 사람이 할 수 있는 일에만 집중하게 하는 기술들이라는 얘기입니다. 결국 SF 영화 속에서 나올법한 상황을 만들자는 얘기로 결론을 지을 수 있을 것 같습니다.

이 글은 LG CNS 블로그에 기고했던 글의 원본입니다. 기고한 글은 [여기]에서 보실 수 있습니다.