전략적 기술 트렌드 2018

JiranSecurity

올해도 어김없이 글로벌 최대 IT 심포지엄 ‘2017 가트너 심포지엄/ITxpo’가 올랜도에서 개최 되었습니다. 작년 심포지엄을 통해 가트너는 비즈니스에서의 ‘전방위적 디지털화’를 기조로 2017년의 트렌드를 전망한 바 있습니다. 이번 2017 심포지엄을 통해 가트너가 전망한 ‘2018년 가장 주목해야할 10가지 전략적 기술 트렌드’를 살펴봅니다.

 

2017 vs. 2018 트렌드 전망 변화는?

 

2017년 기술 트렌드와 2018년 기술 트렌드 전망에는 어떤 변화가 있을까요? 디지털 비즈니스에서 IT에 대한 전방위적인 접근을 강조하면서, 가트너는 2년 연속 전략적 기술 트렌드를 3가지 키워드로 구분하고 있습니다. ‘인텔리전트(Intelligent), 디지털(Digital), 메쉬(Mesh)’ 즉 ‘지능형 디지털 메쉬’는 현재 진행 중인 IT 트렌드를 통합하는 핵심 키워드로, 가트너는 사람과 디바이스, 콘텐츠, 서비스가 한 데 어우러진 것을 지칭하는 단어로 사용하고 있습니다. 2017년에 이어 2018년에도 이 키워드를 중심으로 한 기술 트렌드가 지속될 전망입니다.

출처 : Gartner

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2017년과 2018년의 전략적 기술 10가지는 기술 영역은 크게 달라진 내용은 없지만, 작년에 제시되었던 전략적 기술들이 한층 심화, 발전할 것이라는 전망입니다. AI, 지능형 앱과 사물, 사용자 경험과 관련된 가상/증강 현실 콘텐츠 등 디지털 비즈니스 환경에 영향을 미쳤던 요소 기술들이 한층 심화되면서 플랫폼, 기반기술화(化) 되는 미래를 전망하는 것으로 해석할 수 있을 것 같습니다.

 

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2018 전략적 기술 트렌드

 

Intelligent

“2020년까지 CIO 30%가 AI를 투자 우선순위 5위 내로 계획할 것이며, 신규 개발 프로젝트 중 30% 이상에 AI 요소가 포함될 것”

 

2018strategictechtrend2#1 AI 기반 기술 (AI Foundation)

인공지능은 생각보다 굉장히 긴 역사를 갖고 있습니다. 그 컨셉은 이미 1960년대부터 만들어지기 시작했으며, 1990년대에 들어서면서 AI을 구성하는 머신러닝 알고리즘의 연구에 속도가 붙기 시작하면서 지금의 수준에 도달하게된 것입니다. 이제 인공지능의 개념이 비즈니스에 실제로 적용되기 시작한 현 단계에서는 모든 AI가 사람처럼 사고하고, 소통하고, 판단할 수 있어야하는 것처럼 여겨지고 있지만, 가트너는 AI를 비즈니스에 적용하고자 하는 기업들은 ‘General AI’가 아닌 ‘Narrow AI’의 개발에 집중해야한다고 조언합니다.

Narrow AI는 최근 IT 기업들이 앞다투어 출시하고 있는 인공지능 스피커에 적용된 자연어 이해 인공지능, 자동차 자율 주행이 가능한 인공지능 등 특정 태스크를 수행하기에 최적화된 알고리즘 기반의 머신러닝 기술을 기반으로 합니다. 이에 반해 우리가 ‘인공지능’에 대해 생각할 때 떠올리는, 인간과 같은 수준의 지능을 가진  General AI는 사실상 2020~2030년 이후 먼 미래(혹은 더 먼 미래)에 현실화될 것으로 전망되고 있습니다. 한마디로 너무 큰 범위의 AI를 적용하려고 하기 보다 현재 기술 중 자사의 솔루션 또는 서비스에 맞는 AI 기술에 대한 연구개발을 강화, 도입해야 실질적인 비즈니스 성과로 이어질 수 있다는 것입니다.  덧붙여 가트너는 AI 기술 발전으로 GPU, CPU 등 하드웨어 분야에도 혁신이 일어날 것이라고 전망했습니다. 실제로 구글, MS, 인텔, Nvidia 등 많은 IT 벤더들이 뉴럴 네트워크를 위한 칩 개발 프로젝트를 진행하고 있습니다.

 

2018strategictechtrend3#2 지능형 앱 & 분석 (Intetlligent Apps and Analytics)

앞의 ‘AI 기술’은 향후 수년 내 모든 앱과 어플리케이션, 서비스에 어느 정도 적용될 것으로 가트너는 전망하고 있습니다. 즉 소프트웨어와 서비스 시장의 다음 전장은 광의의 의미에서 ‘AI’가 될 것이라는 의미입니다. 기존 패키지 소프트웨어, 서비스 공급 업체 또한 신규 버전 출시에 앞서 어떤 형태로 AI를 적용, 활용할 수 있을지에 대해서 고려해야 합니다.

 

4#3 지능형 사물 (Intelligent Things)

네트워크에 연결된 사물은 인공지능을 탑재함으로써 유저와 주변 환경과의 상호작용을 확대해 나가게 됩니다. 스마트 생활용품, 헬스케어, 농업용 디바이스 등 다양한 분야에서, 특정되지 않은 환경에서도 정해진 업무를 수행할 수 있는 사물들이 등장할 것으로 전망됩니다. 또 지능형 사물은 개별적으로 업무를 수행하는 것에서 서로 협력을 통해 업무를 수행해내는 수준까지 진화할 것으로 전망됩니다. 특히 군사용 드론, 서로 운행 정보를 공유하는 스마트 자동차 등이 대표적인 사례입니다.

 

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기존 사물·앱·애널리틱스와 지능형 사례

 

 

Digital

“2022년까지 IoT를 통해 소비자와 기업이 절약하는 소비 및 운영 비용이 연간 1조 달러(약 1130조)에 달할 것”

 

5#4 디지털 트윈 (Digital Twin)

2017년 트렌드로도 꼽혔던 바 있는 디지털 트윈은 실물 인프라를 디지털 버전으로 구현한 것으로 이해할 수 있습니다. 가트너는 IoT 관련 프로젝트가 폭발적으로 확산될 2020년까지 디지털 트윈의 역할이 매우 커질 것이라고 보고 있습니다. 2020년이면 210억 개에 달할 것으로 예상되는 IoT 단말에 대한 직접적인 유지보수, 운영에 대한 한계를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있는 것입니다. 디지털 트윈을 통해 운영, 모니터링 뿐만 아니라 부품 교체 또는 시스템 업그레이드 결과 등을 시뮬레이션 해봄으로써 최적화된 선택이 가능해집니다. 따라서 향후 제조, 도시 기획, 마케팅, 의료 등 다양한 비즈니스 비용 절감 및 생산성 제고 효과를 가져올 수 있을 것으로 전망됩니다.

 

7#5 클라우드 – 엣지 컴퓨팅 (Cloud to the Edge)

클라우드 컴퓨팅은 기존 기업 IT 시스템이 갖고 있던 한계를 해소해주는 대안으로 떠올랐으나, IoT 트렌드가 확산되면서 새로운 문제가 생겼습니다. 클라우드 기술이 발전하고는 있지만 아직까지도 네트워크 연결, 대기시간, 좁은 대역폭 등의 사용상 제약이 발생하기 때문입니다. 따라서 클라우드를 통해 일일이 정보를 처리하기 보다 단말과 가까이 위치한 게이트웨이 역할을 하는 단말에서 직접 정보를 처리하는 수요가 발생했고, 이렇게 컴퓨팅 및 처리를 사용자나 사물과 가까운 곳에서 진행하거나,  또는 네트워크의 ‘가장자리’에 더 가깝게 배치하는 컴퓨팅을 엣지 컴퓨팅이라고 할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 서로 반대되는 개념이라기 보다 보완하는 개념이라고 이해할 수 있습니다.

 

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클라우드-엣지 컴퓨팅 사례 – 헬스케어

 

6#6 대화형 플랫폼 (Conversational Platforms)

대화형 플랫폼은 최근 국내외에서 이미 여러가지 형태로 출시되고 있는 인공지능 스피커를 통해 익숙해진 개념입니다. 인공지능 스피커에서 경험할 수 있는 대화 시스템은 대략 ‘오늘 날씨는 어때?’ ‘지금 몇시지?’ 등의 인식 가능한 몇가지 명령어에 대해서만 반응하지만, 앞으로 진화하게 될 대화형 플랫폼은 고차원의 대화를 인식하고, 인식한 대화 내용을 기준으로 새로운 결과물까지 창출해 낼 수 있는 수준까지 진화하게 될 것이라고 합니다. 예를 들어 범죄 발생시 증인의 증언을 수집하고, 증언을 토대로 범인의 몽타주를 그려내는 등의 업무가 가능한 사례입니다. 향후 대화형 플랫폼의 차별화 포인트는 높은 대화 인식 성능(최대한 자연스러운 대화 패턴까지 인식)과 써드파티 서비스와 연동 가능한 API가 될 것이라는 전망입니다.

 

8#7 몰입형 경험 (Immersive Experience)

가상현실(VR), 증강현실(AR)은 디지털 세계와 물리적 세계를 넘나들 사용자가 경험할 있는 스펙트럼을 무한히 넓혀왔습니다. 대표적으로 스웨덴의 가구업체인 IKEA가 제공한 앱 등이 대표적인 적요 예로 꼽힙니다. 몰입형 경험이 주요 기술 트렌드로 꼽힌 이유 중 하나는 HMD(Head-Mounted Device, 머리 착용 디바이스)와 밀접한 관련이 있기 때문일 것으로 보입니다. 최근에는 HMD를 착용하고 직접 가상현실과 증강현실이 믹스된 형태의 몰입형 경험까지 발전하고 있습니다. 몰입형 경험의 발전으로 HMD 시장이 크게 성장하고 있는데, 가트너는 2020년까지 HMD 디바이스가 약 3,500만대까지 늘어날 것이며, 전체 매출 규모는 약 750억 달러(약 84조 7,500억원)까지 성장할 것으로 예상하고 있습니다. 몰입형 경험을 통해 사용자들은 게임을 즐길 수도 있고, 셀프 트레이닝, 목적지 사전답사 등 다양한 활동을 가상으로 체험할 수 있습니다.

 

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“2020년까지 비즈니스 고려없이 IT에만 기반해 운영되는 정보보안 시스템은 그렇지 않은 경우보다 3배 심각한 피해를 입을 것”

 

9#8 블록체인 (Blockchain)

최근 가장 핫한 기술인 블록체인 기술은 점점 더 무르익어가는 모습입니다. 가상 암호화폐로서 시작된 블록체인은 현재 다른 금융 서비스, P2P 대출, 결제, 보험, 무역 등,에 적용되면서 기술이 확산되어 가고 있습니다. 그 뒤로 토지 대장 또는 신분증, 투표, 건강 기록 관리 등 공공 업무와 관련해 도입 사례가 급증하고 있습니다. 아직까지 비트코인과 같이 블록체인이 퍼블릭을 대상으로 한 대규모 도입된 사례가 적고, 또 블록체인이 필요하지 않은 분야에서까지 ‘만병통치약’처럼 여겨지는 부작용들이 있으나, IBM, MS 등 글로벌 벤더들의 적극적인 R&D 투자를 통해 향후 IT 패러다임에서 중심 기술이 될 것은 확실해 보입니다.

 

10#9 이벤트 기반 (Event Driven)

2018년에 첫 등장한 ‘이벤트 기반’ 키워드는 향후 디지털 비즈니스에서 Real Time, 실시간의 활용이 얼마나 중요해질지 가늠할 수 있는 대목입니다. 기존 요청 기반의 모델은 속도, 유연성, 규모 등의 측면에서 한계점을 갖고 있었으나, 이벤트 기반 시스템은 IoT, 클라우드 컴퓨팅, AI 등 다양한 기술의 접목을 통해 빠르고 자동화된 프로세스가 가능합니다.은행에서 비정상적인 거래를 감지하고 경고하는 FDS(Fraud Detection System) 또한 이벤트 기반 기술 중의 하나로 볼 수 있는데요, 금융 외에도 커머스, 운송, 항공, 금융 등 다양한 분야에서 실시간으로 발생하는 이벤트를 감지하고, 디지털 상에서 자동화해 대응하려는 노력을 하고 있습니다.

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리퀘스트 중심과 이벤트 중심의 차이 (출처 : Kamang’s IT Blog)

 

11#10 지속 적응형 리스크 & 신뢰 기반 평가 (Continuous Adaptive Risk & Trust, CARTA)

지속 적응형 리스크 & 신뢰는 앞으로 디지털 비즈니스에서 필요한 보안의 ‘방향성’을 의미합니다. 디지털 비즈니스가 중요해질 수록 보안 환경은 점점 더 복잡해지고 더욱 정교한 공격의 타겟이 됩니다. 기존의 보안 기술은 통제와 제어를 기반으로 하고 있지만, 가트너는 더이상 이러한 접근방식으로는 외부 위협으로부터 정확한 탐지와 보호가 불가능하다고 말합니다. 대신 사람 중심의 보안과 개발-보안-운영이 처음부터 같은 맥락으로 기획되는 DevSecOps, 적응형 허니팟과 같이 네트워크로 침입한 위협인자를 잡는 기술 등을 중심으로 보안이 기획되어야 미래 보안 위협에 보다 적합한 형태가 될 것으로 전망하고 있습니다.

 

 


* 내용 출처 및 참조 : Gartner, The Top 10 Strategic Technology Trends for 2018

 

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