Smart Building의 새로운 트렌드

Smart Building을 이야기할 때 전통적으로는 Building (Energy) Management System을 중심으로 했지만 근래 들어서는 Smart Workplace까지 포함하는 개념으로 확장되고 있다. Yanzi Networks라는 회사의 IPv6를 지원하는 IoT Device를 이용하여건물의 시설 기반 구조 변경없이 Smart Building으로 전환하는 재미있는 실험적인 프로젝트는 매우 인상적이다.

여기서 소개된 IPv6을 이용하여 IoT Device에 직접 라우팅 가능하도록 Mesh Network을 구성하는 방식 이외에도 Low Power Wide Area Network (LPWAN) 기반의 Star of Stars 형태의 중앙 관제 방식도 있다. 이제 Smart Building도 좀더 다변화된 서비스가 가능할 것으로 보여 매우 흥미롭다.

IoT와 로봇 결합형 시장

Humanoid Robot -- LG U+로부터 지분투자를 받았다는 소식을 접하고 관심을 갖게 된 'Jibo'

한국생산기술연구원에서 유해화학물질 누출에 의한 수질오염 추적과 감시기능을 갖춘 센서로봇을 개발 중 (통신사에서 센서로봇을 구입해 원하는 농가에 공급하고 로봇 사용료를 받는 형태의 비즈니스 모델이 유력)

의약품 일련번호

• 정부가 2017년까지 의약품 일련번호 제도를 단계적으로 도입하는 것을 의무화
• 의약품 일련번호 제도란 의약품의 안전관리, 위조 방지, 유통 투명화를 위해 의약품의 최소 유통단위에 고유번호를 부여하는 것을 말함
• 이를 통해 건강보험심사평가원의 의약품관리종합정보센터 (KPIS)는 의약품 공급내역을 실시간으로 모니터링할 수 있게 됨
• 2014년 시행안 발표
• 2015년 의약품 일련번호 부착 생략 기준, 물류바코드 선택 기준 마련하고 전문 의약품에 대한 일련번호 부착을 순차적으로 진행
• 2015년 8월부터 건강보험심사평가원에서 Agent Software를 각 의약품 도매업체에 제공하고 Agent가 도매업체 내부시스템과 연동하여 정보를 수집할 수 있게 함 
• 제약업계는 RFID의 비용 부담때문에 바코드 부착을 고려하고 있으나, 마약류 의약품에 대하여 RFID 부착이 의무화되어 있기 때문에 바코드 선택시 두가지 관리 시스템을 가져가야하는 것이 또 다른 부담으로 작용

Dematerialization

IoT와 3D 프린팅 기술은 단어 그자체만 놓고 보면 연관성을 떠올리기 쉽지 않지만 다양성 기반의 소량 생산 체제로의 변화를 위한 두가지 핵심 기술 축이라고 말할 수 있다.

기존의 대량 생산 체제는 제조분야 거인들의 전유물이었다면 향후는 IoT와 3D 프린팅 기술이 보편화되면서 제조 자체에 대한 부담은 줄게 되어 생산자의 창의적 혁신적 아이디어를 제품화할 수 있는 길이 쉽게 열릴 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 누구나 쉽게 접근할 수 있는 제조를 위해 경제학적 관점에서의 Dematerializaton이라는 개념이 재조명받고 있다. 여기서 Dematerialization이란 어떤 물건을 제작하는데 투입하는 재료와 에너지를 최소화하는 것을 의미한다.

이를 좀더 구체적으로 이해하기 위해서 다음의 3D 프린팅 기술을 이용한 차량 제조의 대표격인 2개 회사의 사례를 살펴 보면 좋다.

1) Local Motors
차의 프레임과 덮개 모두를 3D 프린팅으로 제조

2) Divergent Microfactories
차의 프레임만 3D 프린팅 기술로 제작하고, 이를 공통 플랫폼화하여 다른 제조팀이 참조할 수 있도록 오픈 기술화 (Arduino의 Open Electronics Hardware 개념과 유사한 목표를 갖는다하여 Carduino라고 칭하기도 함)

포스코의 'Smart Factory'

• 포스코는 제강-연주-압연에 이르는 일관 생산공정을 갖춘갖춘 광양제철소 후판공장을 Smart Factory 시범 공장으로 선정
• 광양 제철소 후판공장을 대상으로 2017년까지 저비용, 고효율의 Smart Factory 프로젝트를 단계적으로 추진한 후 성과 분석을 바탕으로 향후 제철소 전공장으로 확대 적용할 것인지 결정
• 조업, 품질, 설비를 모두 아우르는 데이터 통합 인프라를 구축하고 이를 토대로 각종 이상을 사전 감지하거나 예측해 선제적으로 대응할 수 있는 데이터 선행 분석 체계체계를 구축할 계획계획
• 고숙련 직원의 기술 노하우를 시스템에 탑재해 '사람의 개입이 없는' Smart Factory를 구현하는 것이 최종 목표목표
• IoT를 활용한 설비 관리로 설비 상태를 실시간으로 진단, 예측할 수 있고 수집된 데이터의 면밀한 분석을 통해 문제 발생 가능성이 있는 설비는 원인을 찾아 사전에 조치함으로써 안정적인 조업환경을 유지하고 설비 수명까지 연장연장
• 품질에 문제가 생기면 이에 대한 원인을 찾아 대응하는 수준에서 결함 원인을 사전에 파악해 불량 발생에 선제적으로 대응할 수 있는 수준으로 향상
• 협력사의 작업 효율 및 생산 관리 강화를 위해 포스코의 자재 운송, 수리 계획 등 정보를 협력사와 실시간 공유

IoT 시장규모 전망 업데이트 (BI Intelligence)

BI Intelligence 보고서에 의하면

• 2019년에 IoT Device의 수는 약 230억 3000만개에 달할 것으로 보임 (Smart Phone, Tablet으로 구성된 Smart Device 수의 2019년 전망이 약 60억개인 것에 비하면 3.8배에 달하는 규모)
• 우측 그림에서 보는 것처럼 산업군별로 볼 때 제조업에 IoT 투자가 두드러질 전망

LPWA를 위한 국내 새로운 주파수 대역 등장

요즈음 전세계적으로 IoT를 위한 Low Power Wide Area (LPWA) 네트워크 시장이 점점 뜨거워 지고 있다. Sigfox, LoRa Alliance, Neul를 대표주자로 LPWA 기반의 상용 네트워크 서비스가 이미 개시되었거나 준비단계에 돌입해 있는 상태이다.

이러한 분위기와 맞물려 오늘 미래창조과학부에서 발표한 '용도자유 대역 주파수 공급 방안'에 262 MHz ~ 264 MHz의 2 MHz 대역폭의 밴드가 IoT LPWA를 위한 용도로 허용된다는 반가운 내용이 포함되어 있다. 이제 바야흐로 LPWA를 기반으로 다양한 소물인터넷에서 정의하는 우리주변 일상에서 만나는 물건들의 IoT화, 사물인터넷 인프라의 적극적인 확산이 기대된다.

미래창조 과학부 보도자료: http://m.msip.go.kr/m/msipContents/contentsView.do?cateId=mssm15&artId=1268093

Small Things Internet (소물 인터넷)

IoT의 적용 범위가 개인의 일상 생활에서 사회 인프라를 모니터링하고 관제하는 것까지 광범위하다보니 use case 관점에서 보면 생각을 가두어 두지 않고 넓게 확장할 수 있다는 장점도 있지만 오히려 손에 잡히는 확실한 것을 만들어 내지 못하고 있는다는 단점도 같이 존재한다. 이런 맥락에서 요즈음 주목을 받고 있는 Small Things Internet -- 우리말 번역으로는 小物 인터넷이라 회자되고 있음 --의 비즈니스적 가치를 면밀히 검토해 볼 필요가 있다는 생각이 든다.

먼저 Small Things Internet이 구체적으로 무엇을 의미하는지부터 살펴 보기로 하자. 쉬운 정의로는 "우리 주변의 생활용품들을 네트워크에 연결하여 일상생활 속 다양한 가치를 생성"하는 것이라고 말해 볼 수 있겠다.  여기서 일상생활 속 다양한 가치를 생성한다는 것에 생각을 확장해 보면 현재 개인이 하고 있는 활동으로부터 얻은 데이터를 기반으로 새로운 의사결정을 할 수 있게 만들어 줄 수 있지 않을까? 개인이 스스로 의사결정하는 것을 기존에는 우리가 흔히 이야기하는 감에 맡기거나 대중적으로 맞추어진 일반 상식에 의존해 왔다면 이제는 좀더 정량화된 데이터에 근거하여 자신에게 맞춤형 의사결정을 할 수 있는 시대가 도래하고 있다고 해도 과언이 아닐 것이다. 이러한 트렌드를 이미 Wired  -- 기술이 사회, 경제에 미치는 영향을 분석하여  제공하 것으로 유명한 월간 잡지 --에서 "Quantified Self"라고 명명하고 새로운 패러다임의 하나로 소개한 바 있다. 얼마전에 Quantified Self의 특징을 개인자산관리라는 분야에 적용해 보면 어떻게 될까하는 생각을 정리하여 소규모 컨퍼런스, 기업 고객 대상 발표 자리에서 소개한 바 있다. 핵심 이미지는 아래에 도식화된 것과 같이 4가지의 Quantified Self의 성향을 지닌 사람들이 갖게 되는 대표 기질을 만족시켜주는 솔루션의 출현이라는 것으로 정리해 본 것이다.


그럼 다시 Small Things Internet 주제로 돌아 와서 대표사례로 언급되는 것들에 대하여 주목해 보기로 하자.

• Adidas의 miCoach라는 제품명을 가진 Smart Ball (http://micoach.adidas.com/kr/smartball) 
• 마시는 음료의 칼로리를 측정하는 텀블러
• 몸에 해로운 음식을 판별하는 숟가락
• 현재 위치 파악, 깨지지 않았는지 확인, 현재 온도가 약에 영향을 주지 않는지 확인 가능하게 Smart Label을 부착한 약병
• 반려견의 행동을 모니터링하여 케어 서비스를 제공할 수 있는 밴드 (http://www.fitbark.com/) 

위에서 언급한 Small Things Internet 사례에서 볼 수 있듯이 핵심 기술 요소는 "Connected Microcontroller"와 이를 연결하는 비용 효율적인 무선 네트워크 인프라로 볼 수 있다.

Small Things Internet를 위한 Connected Microcontroller라면 단연코 Arduino라고 할 수 있을 것이다. 그런데 Arduino를 구성하는 Microcontroller 칩셋은 Atmel 계열이라는 점이며, 최근 Atmel과 공동 비즈니스를 기획하면서 좀더 면밀하게 알게 된 Atmel 칩셋은 Arduino에 들어간 Atmega 뿐만 아니라 MCU에 ZigBee, BLE, WiFi의 wireless 기능까지 합쳐졌는데도 여전히 초소형의 dimension을 갖는 것도 시장에 내놓기 시작했다는 점이다.

비용 효율적인 무선 네트워크 인프라는 앞의 Atmel에서 언급한 ZigBee, BLE, WiFi 뿐만 아니라 최근에는 Sigfox, LoRa (http://lora-alliance.org/)로 대변되는 Low Power Wide Area Network (LPWAN)도 각광을 받고 있다.

BigData와 Small Things Internet은 상호보완적인 관계라고 할 수 있는데, BigData는 거시적인 트렌드 분석에 초점을 맞추는 것에 반해 Small Things Internet을 이용하여 매우 구체적인 관점을 담은 최신의 정보 수집이 가능하므로 세부적인 맥락이해가 가능해진다는 것이다. 즉, 거시적인 관점과 미시적인 관점의 분석 조합을 만들 수 있다는 것! 매우 흥미진진한 이야기가 아닐 수 없다.