AI와 IoT가 내장된 디지털 전환

1. AI와 IoT가 건너뛰는 디지털 전환의 컨셉과 핵심 기술

디지털 전환이란 단순히 아날로그 데이터를 디지털화하는 것을 넘어서, 최첨단 기술을 활용하여 업무 프로세스를 자동화하고 비즈니스 모델을 혁신하는 과정 을 의미합니다. AI와 IoT는 디지털 전환을 기념하여 두 개의 핵심 축으로 작용하며, 각 사용자의 기술이 결합될 때 더욱 특별히 작용합니다. 인공지능(AI)은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리(NLP) 등의 기술을 활용하여 데이터를 분석하고 예측하는 역할을 수행합니다. AI 기반 시스템은 시험 데이터를 학습하여 패턴을 분석하고, 이를 기초로 자동화된 의사결정을 할 수 있습니다. 예를 들어, AI 조정은 기술 공정에서 품질 검사를 자동화하거나, 의료 진단에서 환자의 데이터를 분석하여 환자를 즉각 예측하는 데 활용됩니다. 지금, 사물인터넷(IoT)은 인터넷에 연결된 센서를 통해 최고의 품질에서 데이터를 수집하는 기술입니다. 스마트 센서는 온도, 검사, 위치, 움직임, 에너지 소모 등을 측정하여 네트워크를 통해 데이터를 전송하며, AI 시스템과 연결을 강화하고 최적화된 의사결정이 가능하도록 합니다. 예를 들어, 스마트 공장에서 IoT 센서가 기계의 작동 상태를 모니터링하고, AI가 이를 분석하여 예측 유지 보수(예측 유지 관리)를 수행함으로써 활동하는 비용을 감당할 수 있습니다. 결과적으로, AI와 IoT가 결합된 전환은 데이터 수집기(IoT) → 데이터 분석(AI) → 자동화 및 작업을 수행하는 과정으로 이루어지며, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 역할을 하는 중요한 역할을 하고 있습니다.

2. 산업별 AI 및 IoT 기반 디지털 전환 사례

AI와 IoT를 활용한 디지털 전환은 제조, 의료, 금융, 스마트 시티, 물류 등 다양한 산업에서 활용 가능, 각 분야에 연결된 기술 솔루션이 적용되고 있습니다.

① 제조사: 스마트 팩토리(Smart Factory)
스마트 팩토리는 AI와 IoT를 결합하여 공장 내 자동화와 생산 최적화를 구현 하는 개념입니다. IoT 센서는 생산 라인의 데이터를 수집하고, AI 시스템은 기계의 오작동을 사전에 감지하거나 생산 공정을 자동으로 확보할 수 있다는 분석이 있습니다. 예를 들어, 독일의 Siemens는 AI 기반의 예측 유지 시스템을 도입하여 기계의 변형률을 30% 이상으로 축소하고 생산성을 크게 향상시켰습니다.

② 의료 산업: 스마트 헬스케어(Smart Healthcare)
AI IoT는 의료 분야에서도 혁신적인 것을 도입하고 있습니다. 스마트 헬스케어 시스템에서는 웨어러블 IoT 기기(스마트워치, 심전도 측정기 등)를 통해 환자의 건강 데이터를 수집하고, AI가 이를 분석하여 질병을 즉각적으로 진단할 수 있습니다. 또한, AI 기반 영상 분석 기술을 활용하면 MRI 및 CT 스캔 데이터를 자동으로 제거하여 암과 같은 작업을 신속하게 처리할 수 있습니다.

③ 금융 산업: AI 기반 핀테크(FinTech) 및 보안 시스템
금융 산업에서는 AI가 자동화된 고객 서비스(챗봇), 신용 평가, 심리적 불안을 완화시키고 있습니다. IoT 기반의 블록체인 기술도 스마트 계약(Smart Contract) 시스템을 통해 금융 거래의 보안성을 강화하고 검증하며, AI는 금융 사기의 패턴을 분석하여 이상 거래를 처리하는 역할을 합니다.

④ 스마트 시티: 전력 도시 아키텍처 구축
AI와 IoT는 스마트 허브의 핵심 요소로, 교통 관리, 에너지 끌어화, 공용 보안 시스템 등을 개선하는 데 사용됩니다. 예를 들어, AI 기반의 교통 관리 시스템은 IoT 센서를 통해 교통량을 분석하고 신호를 최적화하여 사용할 수 있습니다.

AI와 IoT가 적용된 디지털 전환은 다양한 산업에서 통합 솔루션으로 활용되고, 기업과 사회의 부분을 극대화하고 있습니다.

3. AI 및 IoT 기반 디지털 전환의 주제를 다루는 문제

AI와 IoT가 디지털 전환을 촉진하는 핵심 기술이지만, 이를 성공으로 구현하기 위해서는 몇 가지 사항을 적용하는 것을 해결하는 것이 됩니다. 

① 데이터 보안 및 개인정보 보호
AI와 IoT가 활용되는 환경에서는 많은 데이터가 쪽으로 전송되기 때문에 사이버 보안 이 매우 중요한 문제로 대두됩니다. 특히, 의료 및 금융 분야에서는 개인 정보가 접근 가능한 경우에 관심을 가져오는 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 블록 체인 기반 보안 시스템, 데이터 수집 기술, AI 기반 사이버 보안 솔루션이 도입되고 있습니다.

② 네트워크 접속 확장 및 5G 활용
③ AI 상태의 신뢰성과 신뢰할 수 있는 문제
AI 시스템이 의사 결정을 자동화하는 과정에서 편향된 데이터(Biased Data)를 학습할 가능성이 있음을 확인할 수 있습니다. 따라서 AI 모델을 개선하고, 완벽한 데이터 학습 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.

4. AI와 IoT 기반 디지털 전화의 미래 전망

AI 기술의 발전과 디지털전에서는 AI는 디지털 전화에 다양한 방식으로 적용됩니다. 인식 기술의 발전은 사용자가 휴대전화를 더욱 많이 접을 수 있게 해 줄 수 있고, AI는 통화 중 입체 가능한 모형 제거, 입체 분석 등을 통해 통화 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, AI는 사용자에게 중요한 서비스를 제공하는 데에도 역할을 해 드립니다. 예를 들어, 사용자의 통화 방식이 점점 더 친숙해지거나, 고객 서비스에 맞춰 AI 기반 챗봇을 활용하는 등의 방식으로 친숙해질 수 있습니다.

IoT는 디지털 전화가 다양한 기기와 복합성을 강화할 수 있는 기술입니다. 스마트폰, 스마트워치, 홈 IoT 장치 연결되어 사용자는 전화 연결 여러 장치를 제어하고 모니터링할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 전화로 집안의 스마트 조명이나 난방 시스템을 제어할 수 있는 곳, 통화 반대 IoT 센서를 통해 환경에 맞는 서비스를 자동으로 제공할 수 있습니다.