인공지능(AI)의 기계학습 없이는 사물인터넷(IoT) 작동하지 않는다

사물인터넷 (IoT)의 확산으로 빅데이터의 사이즈는 방대해지고 있습니다. IoT의 가치를 살리려면 기계 학습의 활용이 필요합니다.

테크놀로지 업계에서 현재 주목받는 키워드는 사물인터넷입니다. IoT에 관해서 처음에는 도대체 무엇인가라는 질문에서 시작했습니다. 이제는 어떻게 가치를 얻을까, 즉 어떻게 활용하는가로 바뀌었습니다.

IoT에는 빅데이터가 매우 중요하며 다양한 용도에 도움이 될 수 있다. 예를 들어 사고나 범죄를 예측하는데 도움이 되며, 의사가 실시간으로 병을 진단할 수 있게 되며, 산업의 생산성이 향상될 수 있습니다. 모든 가전 제품이 인터넷에 접속된 진정한 스마트홈이 실현 가능합니다. 자율주행 자동차에 필수적인 통신통제 기능을 제공합니다.

이러한 엄청난 데이터의 양에 압도되지 않고, 그안에 숨겨진 통찰력을 얻는 유일한 방법은 기계학습을 이용하는 것입니다.

기계학습 없이는 사물인터넷 IoT 작동하지 않는다

IoT에 접속되는 디바이스와 센서가 급속히 확대되면서 생성되는 데이터의 양은 감당이 안되는 수준까지 늘어납니다. 이러한 데이터에는 매우 큰 가치를 가지는 통찰력이 포함되어 있을 것이다. 하지만 인간이 다 분석하기는 힘듭니다. 즉 가장 큰 문제는 다양한 디바이스가 생성하는 데이터나 정보의 홍수를 어떻게 분석하는가입니다. 그러한 데이터를 모두 체크하고 이해하는 작업을 인간이 하는 것은 불가능합니다.

IoT가 가진 가능성을 현실화하려면 빅데이터 분석 속도와 정확도를 개선할 필요가 있습니다. 그렇지 않으면 IoT는 실패로 끝날지도 모릅니다. 제대로 작동 안되면 단순히 가전 제품 성능이 안나와서 소비자가 싫어하는 정도가 아닙니다. 여러 장비의 오작동이나 자율주행차가 얽히는 대규모 다중 충돌과 같이 인간의 생명을 위협하는 사고까지 발생할 수 있습니다.

인공지능(AI)에 의한 빅데이터 분석

막대한 데이터 양에 압도되지 않고 포함된 지혜를 얻는 유일한 방법은 인공지능(AI) 기계학습을 이용하는 것입니다. 이러한 기계학습은 이미 우리의 일상생활 속에 존재하고 있습니다. 기계학습 분야를 정의하면 '컴퓨터과학과 인공지능의 연구 과제의 하나이며, 프로그램된 명령에 따를 뿐만 아니라 데이터에서 학습하는 것이 가능한 시스템의 구축과 이에 관한 연구'라고 할 수 있습니다.

아마존은 다른 책이나 영화를 사용자에게 추천하기 위해서 이러한 기능을 사용하고 있습니다. 사용자의 데이터가 축적되면 보다 세련된 작동이 가능합니다. 시간이 지날수록 사용자의 행동 경향에 대해서 시스템이 더 많은 것을 배우기 때문입니다.

사용자의 건강 상태를 기록하는 웨어러블 디바이스는 이미 급성장 중인 카테고리의 하나가 되었습니다. 이런 기능은 미래에는 최신 정보를 실시간으로 의료 기관에 제공하도록 발전할 것입니다. 수천명의 환자에서 실시간으로 날아오는 데이터를 모두 체크하고 경고를 하는 기능을 의료 기관에서 일하는 인간이 할 수는 없습니다.

데이터가 수집되면 분석하여 기존의 패턴만 아니라 이전에 볼 수 없었던 새로운 패턴도 정확히 식별해야 합니다. 이를 위해서는 빅데이터를 다루는 기계를 이용할 필요가 있습니다. 즉 IoT의 능력을 최대한 발휘하려면, 패턴과 상관성 이상을 발견할 수 있는 인공지능 기계학습이 필요합니다. 이를 통해 우리의 일상생활의 거의 모든 면에서 다양한 발전이 가능할 것입니다. 인간 삶이 다시 한번 바뀌게 됩니다.

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