로그인|회원가입|고객센터
Top
검색버튼 메뉴버튼

IoT와 환경기술

IoT 옷 입고 똑똑해진 환경기술 철로파괴 예측하고 범죄 발생 경고도…

김관중 | 186호 (2015년 10월 Issue 1)

Article at a Glance

 사물인터넷(IoT) 기술은 환경 분야에서도 빠르게 접목되고 있다. 실내 온도와 습도를 조절하는 장치에서부터 우리 동네 날씨를 예측하고 자외선 지수를 측정하는 서비스도 나오고 있다. 성공적인 IoT 환경 비즈니스를 위해선 다음 세 가지를 고려해야 한다.

1. 디바이스 중심에서 서비스 중심으로 전환

제품과 데이터도 중요하지만 그 장치와 데이터로 어떤 서비스를 제공할 수 있느냐에서 더 많은 가치가 창출된다.

2. 크로스 도메인 확대가 성장의 핵심

‘시멘틱 센서 웹’, ‘멀티 서비스 융합의 플랫폼기술 등은 다양한 환경 서비스 간의 경계를 허물 것이다.

3. 인공지능을 통한 예측/대응 정확성 확보

빅데이터의 맥락을 파악하는 인공지능 기술의 발전을 예측하고, 이를 최대한 활용하는 서비스 기획과 개발이 필요하다.

 

IoT 기반 환경 관련 제품이 쏟아진다

 

모든 사람들이 인터넷에 접속해 대화를 하고, 각종 정보를 얻고, 필요한 물건을 구매하는 세상이 된 지 그리 오래되지 않았다. 그런데 이젠 사람뿐 아니라 사물도 인터넷에 연결되는 세상이다. 사물인터넷(IoT·Internet of Things)은 환경 관련 비즈니스에서도 많은 변화를 가져올 것으로 예상된다.

 

환경 IoT 제품 중에서 현재 가장 많이 주목받고 있는 것은 실리콘밸리에서 한국계 창업자들이 만든 스타트업인 비트파인더(Bitfinder)사용자 맞춤형 공기 서비스제품이다. 이 제품은 사용자 개인에게 최적화된 공기 상태를 제안하고 이를 유지할 수 있는 생활 습관을 추천해 준다. 사용자의 생활패턴과 선호도를 분석해 맞춤형 건강 정보와 알림 정보를 제공하며 사용자의 피드백을 반영해 콘텐츠의 정확성을 높여가기도 한다. 미국의 의료기관인 메이요클리닉(Mayo Clinic)과 협업해 호흡기 질환 같은 관련 의학정보를 받아 볼 수 있는 기능을 탑재하는 등 서비스 범위를 계속해서 넓혀가고 있다. 이외에도 공기청정기, 온도 조절기 등 가전 기기와 연동이 가능하다.

 

 

 

지방정부 차원에서 환경 IoT 기술에 관심을 보이고 있는 곳도 있다. 미국 필라델피아는 거리의 휴지통들에 쌓인 쓰레기의 상태정보를 파악할 수 있는스마트 휴지통을 설치해 쓰레기차 운영 횟수를 4분의 1 수준으로 축소했다. 그래서 연간 약 100만 달러의 비용을 절감하고 있다. 그런가 하면 블룸스카이(Bloomsky)라는 개인용 기상 관측기가 출시되기도 했다. 이 제품은 근방 20마일 지점까지의 정밀 기상정보를 제공받을 수 있다. 지구 온난화의 가속화에 따라 국지성 소나기, 우박 등의 발생 빈도가 높아짐에 따라 농축산업, 레저산업 등 여러 산업뿐 아니라 일반 개인들의 주목도 받고 있다. 이 제품은 온도, 압력, 자외선, 습도 등의 측정 센서와 카메라가 장착돼 있다. 카메라가 하늘을 분 단위로 촬영하고 다른 기상 정보와 결합, 날씨 변화를 관찰해 기상정보를 제공하는 방식이다. 이를 통해 집에서 정원을 가꾸거나 아이들과 공원에 산책을 나가기 전에 날씨와 자외선 정보를 확인할 수 있다. 태양광 패널과 함께 설치하기 때문에 따로 전력원이 필요하지도 않다.

 

 

 

이런 환경 정보가 IoT를 통해 집대성된 검색 사이트도 있다. 싱풀(thingful)에서는 IoT 기기(개인용 기상관측기, 수심 측정기 등)로부터 수집한 정보를 활용해 원하는 지역의 지역 날씨, 대기오염도, 교통상황을 알 수 있다. 나아가 애완동물과 산책하기 좋은 곳, 자전거 타기 좋은 장소 등의 정보를 제공받을 수도 있다. 아직 한국 지역은 가용한 정보가 그리 많지 않으나 북미지역은 기상관측소 외에도 빌딩에 설치된 IoT 시스템과 항공기와 선박 등의 센서에서 나오는 정보까지 더해져, 동네 단위의 기상 측정이 충분히 가능해지고 있다.

 

 

 

 

이렇게 개인 분야, 공공 분야, 산업 분야 등에서 각종 창의적 IoT 제품과 서비스가 다수 출시돼 각 분야별 발전을 촉진하고 있다. 공공 IoT 분야는 도시·사회 공간 등에 연결돼 공공서비스를 혁신하고, 산업 IoT 분야는 제조·유통·물류 등에 활용돼 산업 효율성을 제고시킬 것이다. 또 개인 IoT 분야는 개인 생활제품 등과 연결돼 삶의 질 향상을 도모하는 데 이바지할 것으로 본다.

 

일반적으로 IoT의 기술의 발전단계는 다수의 사물을 인터넷에 연결해 실시간 조회 서비스를 제공하는디바이스 연계 단계’, 사물의 주변 환경 센싱정보를 기반으로 빅데이터 분석과 이를 통한 예측 서비스까지 제공하는인프라 구축 단계’, 각 분야(도메인)별 혁신 솔루션을 제공하는혁신 솔루션 제공 단계로 구분할 수 있다. 현재 대부분의 IoT 제품들은 각종 기기들이 인터넷에 접속돼 초보적인 수준의 제어가 가능한 상태지만 앞으로는 IoT의 각종 요소기술과 타 산업의 기술이 접목될 것이다. 그렇게 되면 환경오염 최소화, 에너지 효율성 증대, 재난·재해 예방 등 국가 사회적 문제를 해결해주는 한편, 각 개인의 생활 방식과 기호, 경제 사정 등이 고려된 최적의 생활환경(온도, 습도, 조명, 먼지 등)을 자동적으로 만들어 주는 형태로 발전될 것이다.

 

한국의 실시간 환경관리 현황과 전망

 

전 세계적으로 지구 온난화, 도시화·산업화 등이 확산됨에 따라 각종 환경재해 발생 빈도 및 피해 규모가 증가하고 있다. 각종 환경오염과 생태계 파괴, 홍수·가뭄 발생 빈도 증가 등에 대비하기 위한 각국의 환경재해 감시·예방 시스템의 수요도 증가하고 있다. 한국도 예외가 아니다. 일반인들은 잘 모를 수도 있지만 현재 한국도 각 환경 분야별로 실시간 모니터링 시스템이 갖춰져 있다. 대기오염 측정망, 굴뚝 원격감시 시스템, 수질자동측정망, 수질 원격감시 시스템, 지하수 측정망 등이다.

 

우선 실시간 대기환경 관리를 위한 시스템은 환경부 및 지방자치단체에서 운영 중이며 전국 97개 시·군에 총 506개소에 설치돼 있다. 이 시스템은 11종류의 지표를 측정한다. 24시간 자동으로 측정된 정보가 온라인망을 통해 실시간으로 공개되고 있다.

 

굴뚝 원격감시 시스템은 공장 굴뚝의 배출구에서 발생하는 먼지, 황산화물, 질소산화물 등의 7개 오염 물질을 실시간적으로 모니터링한다. 1986년 울산/온산 공단의 31개 사업장에서 설치된 것이 시초다. 현재는 전국 566개 사업장, 1465개의 굴뚝에 부착될 정도로 확장됐다. 또 수질자동측정망은 전국 중·대 하천 70개 장소에 설치돼 있다. 수온, 용존산소 등 5개의 기본 항목 외에 장소에 따라 22개 선택항목도 실시간 측정한다. 또한 하수, 폐수 처리시설 및 폐수 배출사업장의 수질오염물질 배출 상황을 실시간으로 감시하기 위해 수질 원격감시 시스템도 전국 880개 지역에 설치·운영되고 있다.

 

이렇게 수집된 정보를 바탕으로 환경부와 기상청 등에서는 일반인들이 실생활에서 활용할 수 있는 각종 정보도 제공한다. 기상청에선 자외선 지수, 식중독 지수, 불쾌지수, 체감 온도, 동파 가능 지수, 감기 가능 지수, 꽃가루 농도 위험지수 등을 발표하고, 환경부에서는 미세먼지 예보, 녹조 예보, 수돗물 안심확인제 등과 같은 서비스를 제공하고 있다. 정리하자면 대기환경 측정망, 수질자동측정망, 지하수측정망 등을 통해 국가 차원의 오염 감시 및 관리가 수행되고 있어 각종 환경오염으로부터 최소한의 지킴이 역할은 이뤄지고 있다고 볼 수 있다. 또 여러 가지 생활 지수와 예보제도 대체로 잘 운용되고 있다.

 

 

 

 

 

하지만 한국의 환경관리가 만족스러운 수준으로 이뤄지고 있다고 보기는 힘들다. 크게 보아 두 가지 문제점을 꼽을 수 있다. 우선 각종 환경오염 사고에 여전히 취약한 사각지대가 있다. 재해 대응능력도 미진한 상태임을 부인할 수 없다. 왜 그럴까? 우선 실시간 측정 지점 개소가 너무 적다. 그리고 주요 측정 장치(분석기, 센서) 및 환경관리 모델이 외국에서 들여온 것들이 많아 널리 확산시키는 데 어려움을 더한다.

 

무엇보다 각 모니터링 시스템 간의 실시간·유기적·체계적인 연동이 되지 않고 있다. 환경재해 발생 시 효과적인 대처가 어려운 상태다. 개별 시스템별로 수집된 데이터를 단순 분석/표출하는 수준에 머물러 있다. 더욱이 동일 환경관리 대상에 대해서도 관리의 주체가 여러 곳이라 시스템 운영도 제각각이고, 재난이 발생했을 때 효율적으로, 일사불란하게 대응하기 어려운 구조적 문제가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 앞으로는 IoT 기반, 융합적 관점의 환경관리 기술의 개발/적용이 긴요하다.

 

 

두 번째 문제는 데이터의 활용이다. 여러 환경 관련 지표와 예보가 바쁘게 생활하는 대부분의 현대인에게는 별 의미 없는 데이터로 받아들여지는 것도 사실이다. 데이터를 전달하는 것 자체만으로는그래서 어쩌라고?’라는 냉담한 반응만 받기 십상이다. 앞으로는 지표의 전달뿐 아니라 구체적인 서비스까지 제공하는 형식의 사업모델이 각광받을 것이다. 소비자는 미세먼지 지수가 높으면 집안의 창문이 스스로 닫히고, 청소기와 공기청정기가 자율적으로 작동돼 실내 환경을 쾌적하게 유지해 주는 모습을 기대할 것이다. 집안의 세균과 각종 벌레 등의 상태를 파악해 적절히 소독하는 시스템, 어항의 수질을 체크해 물고기 종류별로 적정한 온도와 산소 농도를 제어해주는 시스템, 각종 원예식물 종류별로 적절한 환경 및 영양제 투입을 제어해주는 시스템 등 사람의 개입 없이 전문가 수준의 집안 환경 관리가 수행되는 것이 IoT 시대의 그림이다. , 향후 IoT 기반의 생활환경 제품은 초기의 단순 편리성 향상 수준에서 벗어나 통합적인 실내외 환경관리를 통해 쾌적한 환경을 제공해 줘야 한다. 더 나아가 실내외 환경 조절을 통해 에너지 절약, 보험료 절약, 의료비 지출까지 절약할 수 있는 단계로 발전될 것이다.

 

성공적인 IoT 환경 비즈니스를 위한 조언

 

이제 환경 IoT 관련 제품과 서비스를 기획하는 기업 입장에서 고려해야 할 점들을 살펴보자.

 

1) 디바이스 중심에서 서비스 중심으로 전환

환경산업 현장에서는 현재 각종 측정 장치의 국산화 생산에 초점을 맞추고 있는 경우가 많다. 그런데 향후 더욱 중요한 것은 시스템에서 얻은 각종 데이터를 기반으로 새로운 부가가치를 만들 수 있는 참신한 아이디어와 서비스 개발이다.

 

가트너에 따르면 IoT 서비스 매출은 2015 695억 달러에서 2020년에는 2620억 달러까지 증가하고, 매출의 80%가 서비스 분야에서 발생할 것으로 예측하고 있다. 예를 들어 냉장고를 파는 것보다 냉장고에서 발생하는 각종 데이터의 사용 권한을 유통업체 등에 팔아 발생하는 수익이 최대 5배에 달할 것이라는 얘기다.

 

 

 

환경 분야도 마찬가지다. 단순 환경 측정기에 머물렀던 시스템을 건강 지킴이 상품으로 변모시켜야 한다. 농업에서는 생산성을 증대하기 위해 환경 센서를스마트팜환경제어 시스템으로 확장하는 것이 중요하다. 또한 관광 산업과 연계한다면 새로운 관광 상품 출시도 가능하다. 각종 IoT 센서를 통해 시멘틱 센서 웹1 이 구성돼 정보가 체계적으로 저장되고 이를 분석하면, 단순히 환경오염 감시 수준에 머무는 것이 아니라 꽃(벚꽃, 진달래/개나리 등)의 개화 시기, 전국 산책 명소, 최적의 낚시 포인트 등의 서비스 제공이 가능하다.

 

다시 말해, 사후 관리 수준의 수동적인 환경 감시가 아닌 예방적 환경관리를 수행할 수 있는 기반이 조성되면 환경 IoT 기술이 본격적으로 농업, 금융 등 관련 산업과 융합될 수 있다. 해당 산업의 생산성이 높아지고 나아가 새로운 산업이 탄생할 것이다.

 

이와 같이 다양한 융합 서비스 상품을 기획, 연구개발하기 위해서는 기업의 경영자에게 개방·협력 기반의 융합적 마인드 무장이 요구된다. 그리고 융합 기술 전문가 및 데이터 과학자를 채용하고, 탄력적 조직 운영, 복수 전공자 채용 우대 등이 선행돼야 한다. 자원에 여력이 있는 기업이라면 ‘MIT 미디어 랩과 같이 다양한 전공의 직원들이 모여 자유롭게 논의와 토론을 해 창의적 아이디어를 만들어 낼 수 있는 제도의 운영도 도움이 될 것으로 본다. 기업 내의 IT 인력 채용도 단순 SI(System Integration) 수준의 시스템 구축에 필요한 인력 이외에 도메인별 각종 데이터를 분석해 구조화, 가시화할 수 있는 수준의 전문가가 필요하다.

 

데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 앞으로는 실시간 데이터를 얼마나 모을 수 있느냐가 기업의 주요 자산이 된다. 다만 단순히 데이터베이스로 만드는 것은 큰 의미가 없다. 데이터 간의 상관성을 고려해 구조화2 해야 한다. 구조화되고 인터넷에 물려 있는 데이터는 창의적 아이디어와 접목돼 새로운 환경 비즈니스 영역을 만들어 낼 수 있다.

 

이런 모든 변화는 법과 규제의 뒷받침 없이는 이뤄지기 어렵다. 정부는 각종 IoT 융합산업이 활성화될 수 있도록 법·제도적으로 선제적인 준비와 지원을 해야 한다.

 

 

2) 크로스 도메인 확대가 성장의 핵심

현재의 환경 서비스는 기상, 수질, 오염도 등 특정 도메인별로 묶여 있다. IoT 시대의 환경 서비스는 이런 전통적인 영역을 파괴하고 재조합해 연결하는크로스 도메인 서비스로 발전할 것으로 전망된다. 경계를 허물고 서로 엮으며 교차하는 것이다. 초기에는 IoT 기술을 기반으로 기존 환경 기술과의 융합이 이뤄지는 단계가 진행될 것이고, 궁극적으로는 재난안전 기술, 보건의료 기술 등과 같이 환경 외 유관 산업기술과의 융복합을 걸쳐 통합관리되는 세상으로 변모할 것이다.

 

실제로 미국·독일·일본 정부와 시스코·IBM·구글 등 IT 대기업들은 여러 종류의 IoT 플랫폼을 하나로 묶어 통제하는 이른바 ‘AtO(All to One)’ 시스템에 대한 기술 개발에 착수했다. 이들은 다양한 서비스 도메인 간의 융합을 통해 유기적, 지능적, 자율적으로 통제, 제어가 가능한 시스템 구축을 추진하고 있다.

 

 

유럽연합은 IERC(European Research Cluster on the Internet of Things)라는 IoT 전문 조직을 설립했다. 유럽 각국의 과학자와 엔지니어들이 모인 이 조직의 주도하에 14개 서비스 도메인 대상의 IoT 관련 연구와 공동 플랫폼 개발, 전략 수립을 유럽연합 차원에서 공동으로 추진하는 것이다. 이들은 특히 스마트 홈, 스마트시티 도시, 공공 운송 및 스마트 헬스케어 도메인을 가장 유망한 서비스 분야로 분류해 집중 투자하고 있다. 미국은 2013년부터스마트아메리카 챌린지프로젝트를 수행 중이다. 정부와 100여 개 기업이 참여해 전력·건강·교통·제조·건물·항공·재난구조 등 7개 분야에 24 IoT 융합 서비스를 개발 중에 있다. 한국의 미래부도 IoT 분야의 R&D에 약 300억 원을 투자한다는 계획을 발표한 바 있다. 또 의료, 금융, 교통, 도시, 스마트홈 등 10대 융합서비스 분야에 5000억 원 이상을 투입해 정부 프로젝트를 추진하고 민간 차원의 수요를 유도한다는 계획도 세웠다.

 

이런 산업 간 융합의 초석은 IoT의 멀티 서비스 융합 플랫폼 기술이다. 각 플랫폼에서 수집되는 센서 데이터는 기본적으로 이질적이다. 서로 다른 형식을 갖고 있는 데이터를 표준화된 시맨틱 데이터로 표현해줘야 센서 간의 상호운용이 가능해지고 융복합 서비스를 제공할 수 있는 기반이 된다

 

 

양질의 IoT 기반 환경관리 서비스를

제공하기 위해서는 다량의 실시간 데이터 확보도

중요하지만 이 데이터의 맥락을 파악·분석하고

의사결정을 지원하는 능력도 중요하다.

 

3) 인공지능 기술을 통한 예측·대응의 정확성 확보

양질의 IoT 기반 환경관리 서비스를 제공하기 위해서는 다량의 실시간 데이터의 확보도 중요하지만 이 데이터의 맥락을 파악·분석하고 의사결정을 지원하는 능력의 확보도 중요하다. 현재 소개되고 있는 IoT 서비스 제품의 예측·대응 정확도는 적용 분야별로 차이가 있으나 대략 60∼90% 정도의 정확도를 나타내고 있다.

 

예를 들어 기계학습의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning) 기술도 급속히 발전하고 있다. IBM은 뉴욕 슬론-케터링(Sloan Kettering) 암센터와 함께 진행한 파일럿 프로젝트에서 폐암 진단에 인지 컴퓨팅 기술을 적용해 90%의 정확도를 보여줬다. 일반적인 의사의 진단 정확도는 50% 정도였다.

 

 

미국의 주요 화물열차 노선을 운영하는 BNSF Railway(Burlington Northern Santa Fe Railway)는 심각한 열차사고의 주요 원인인 궤도 파손을 예측 분석해 85% 정확도로 문제가 발생할 구체적 위치를 예측한다. 미국 샌프란시스코 경찰청은 과거 8년간 범죄가 발생했던 지역과 유형을 정밀 분석해 후속범죄 가능성을 예측해 범죄를 사전에 예보한다. 그 정확도는 이미 71%에 도달했다. 즉 예상되는 범죄 10건 중 7건은 실제로 일어난다는 의미다. 이 시스템은 샌프란시스코 외에도 LA, 시애틀 등 많은 대도시에서 이미 사용 중이다. 경찰관이 순찰을 돌 때 무의미하게 움직이지 않고 현재 범죄 발생 확률이 가장 높은 지역을 돌아다니도록 안내한다.

 

 

수많은 센서에서 수집되는 데이터로부터 일정한 신호와 패턴을 배우고, 그것을 바탕으로 다음에 일어날 일을 예측하며, 최적의 의사결정을 내리는 인공지능 알고리즘은 앞으로 IoT 기술과 접목돼 여러 산업 분야에서 큰 변화를 이끌어낼 것이다. 이런 기술 발전 속도에 발을 맞춰야 한다. 다양한 인공지능 기술을 최대한 활용할 수 있는, 사용자의 필요에 맞춤화된 지능형 IoT 서비스를 제공하는 기업이 미래의 승자가 될 것이다.

 

김관중ETRI 책임연구원 gjkim@etri.re.kr

 

필자는 한국전자통신연구원 융합기술미래연구팀에서 ICT 융합기술에 대한 연구기획 업무를 수행하고 있으며 충남대에서 컴퓨터공학 박사 수료를 했다. 현재 IoT 기술, 환경ICT융합 기술, 농업ICT융합 기술 등을 연구하고 있으며, 저서로는 <훤히 보이는 RFID/USN, 공저>가 있다.

 

인기기사