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다가온 스마트 라이프 시대, 사물인터넷이 온다

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다가온 스마트 라이프 시대, 사물인터넷이 온다​

 

바야흐로 사물인터넷(Internet of Things)의 시대가 열렸다. 어린시절 영화 ‘백투터 퓨처(Back to the future ,1989)’라던지, ‘바이센테니얼 맨(Bicentennial Man,1999)’을 보면서 실제 우리 삶에서 과학기술을 이용하여 모든 사물을 손쉽게 제어할 수 있을 까 하는 의문이 들었다.

가령 ‘백투터 퓨처’에서는 종업원이 없는 무인 식당이 등장하고, 옷이 젖었을 때 스스로 마르도록 조절하거나 신발끈이 자동으로 묶이는 운동화가 나온다! 여러 채널을 동시에 시청할 수 있는 기능도 물론 존재한다.

 

<영화 ‘백투더퓨처’에서는 다중채널 동시 감상 모습이 나온다>


 

영화 바이센테니얼 맨에서는 테크놀로지 수준이 한층 더 발전하여 가사일을 돕는 AI가사 로봇들이 주인공으로 등장한다.  이제는 고인이 된 로빈 윌리암스가 인간의 지능과 호기심을 가진 AI 가사로봇으로 열연하며 빨래며 청소며 아이 돌보기까지 온갖 집안일을 척척 해내는 모습을 보여준다. 영화에서 반영된 현실세계는 약 2005년 이라고 하는데 이 만큼 로봇이 대중화된 것은 아니지만 우리의 일상 생활 속에서도 드디어 스마트 라이프가 시작된 것이다!

 

<영화 ‘바이센테니얼 맨’에서 주인의 시중을 들고있는 AI 로봇>

 


 

말로하면 다 들어준다? 음성인식 스피커

 

구글은 음성인식 디바이스인 구글홈을 시작으로 ‘머신러닝’기술을 응용하여 사물인터넷 업계에서 선두에 있는 모습을 보여주고 있다. 오케이 구글! 이 한마디로 집안의 조명을 끄고 킨다던지, 나의 메모리에 있는 음악이나 유튜브에 저장해둔 플레이리스트를 재생해주어 방안에서 나의 기분이 좋아지도록 도와줄 수 있다면? 실제로 구글 홈의 기능이다. 바이센테니얼 맨의 로봇처럼 동시다발적으로 내가 원하는 모든 명령을 아직은 안타깝게도(?) 수행할 수 없지만 사람에게 말하듯 대화하면서 내가 직접 나서지 않아도 내가 할일을 나 대신해주는 것이다.

<귀여운 모습이지만 제 할일 다한다는 구글홈 미니>


 

이 머신러닝 기술은 AI가 충분한 데이터를 통해서 직접 학습능력을 기르는 것인데, 이러한 알고리즘과 기술을 개발하는 분야가 바로 컴퓨터공학이라고 할 수 있다. 지난 2016년 알파고가 이세돌9단과 바둑에서 승부를 겨룬 후 전세계적으로 더욱 주목받은 기술인데, 앞으로 이 머신러닝 기술을 통해서 AI가 사람보다 더 뛰어난 지적능력을 갖게되는 것이 두려울 정도로 현실화 되고 있다.

 

해당 분야에서 구글과 선두 경쟁을 펼치고 있는 아마존 또한 AI음성인식 스피커인 ‘에코닷’을 통해 스마트 홈 시스템을 구축하고 있다. 특히 이 에코닷에는 아마존의 인공지능 비서인 ‘알렉사’가 설치되어 있는데 TV소리를 주인의 목소리로 착각해서 물건을 주문한 헤프닝으로 유명세를 타기도 했다. 현재 알렉사의 버전은 발전을 거듭해 처방받는 약까지 주문할 수 있는 정도라고 한다. 앞으로 사람들의 목소리를 구분하거나 다양한 언어버전이 실현 가능해지면 더 많은 가정에서 가상 인공지능 비서를 두게 될 것이다.


 

 

자율주행 자동차, 완전히 맡겨도 될까?

자동차에 앉아 운전을 직접 하지 않고 원하는 목적지에 도착하는 상상을 해본 적이 있는 가?

앞으로 세상에 나오게 될 ‘완전 자율주행 자동차’에서는 가능해질지도 모르겠다. 테슬라(Tesla)의 오토파일럿은 자동으로 차선변경이나 평행주차등의 기능이 사용되지만 운전자가 계속 전방을 주시하며 운전에 몰입해야 한다. 그 다음의 발전된 현재의 기술로는 구글의 자율주행 자동차와 같이 특정상황에 따라 사람이 주행에 개입을 하긴 하지만 차량이 자동으로 도로흐름이나 상황을 파악하여 운전자는 독서를 할 수 도 있는 수준이라고 한다. 아직 완전주행까지는 기술의 수준이나 존재하는 도로상황등의 한계점이 있기 때문에 현실화 되지 않고있지만 그리 먼 미래인 것 같지는 않다.

 

기계의 꽃은 완성차라고 말할만큼 자동차 한 대에는 온갖 최첨단 기술이 접목되어 있다고 하는데, 그 만큼 기술력과 자본력이 있어야만 하기에 자동차 양산이 쉽지 않은 분야라는 것이다. 세계 양산차 업체를 보면 생각보다 소수의 나라에서 자동차 양산을 거의 독점하고 있으며 그 만큼 뚫고 들어가기 어려운 시장이라고 한다.

 

그런데 이 분야에서 앞으로 업계 지각변동이 어떻게 이루어질 수 있을지 변화가 주목되는 이유가 바로 완전자율 자동차 기술의 발전이다. 기존의 자동차 공학, 기계공학이 인공지능과 접목되어 더 이상 사람이 신경쓰지 않고도 원하는 목적지에 다다르게 되는 것이다. 더 놀라운 점은 도로 사정과 신호등을 파악하고 가장 빠르고 안전하게 이를 달성할 수 있는 것이다. 사람이 신경쓰지 않으니 보복운전에 의한 사고의 경우도 줄어들고, 안전한 방어운전이 가능해진다고 한다.

 

그러나 역시 아직 문제점은 남아있다. 아무리 안전한 시스템이라고 해도 갑작스러운 시스템 정지라던가, 급발진, 오작동의 오류등이 존재하는 것이다. 미래에 인공지능의 머신러닝과 방대한 데이터 수집과 이용을 통한 딥러닝이 더욱 진화된다면 오류의 발생가능성에서 안전할 수 있을까? 기대와 우려가 함께 예상되는 분야라고 할 수 있다.

<자동차 시트 회사인 ’Adient’사가 선보인 자율주행자동차 인테리어 디자인>


 

 

직접 몸에 착용하는, 웨어러블 디바이스

구글 워치, 삼성 갤럭시 기어 등 한창 휴대전화를 대신 할 차세대 스마트 기기로 주목받았던 시계들이 지속적으로 발전되어 가고 있는 가운데, 대중화된 양산능력을 통해 ‘스마트 밴드’도 인기를 끌고 있다. 가성비 대비 너무나 뛰어난 성능덕분에 ‘대륙의 실수’라는 애칭을 가진 샤오미의 미밴드 부터 실용적이면서도 샌프란시스코 실리콘 밸리의 스마트함과 건강한 이미지를 가진 Fitbit이 바로 그들이다.

<현대적인 도시에서 건강을 위해 달리는 도시 젊은이들의 이미지를 착용한 Fitbit 광고>


 

가벼운 밴드소재로 된 기기를 팔찌처럼 착용하면 디바이스에 탑재된 ‘GPS기능’(범지구 위치결정 시스템)이 나의 위치를 기록하기 시작하고 어느지역에서 어디까지 이동하였는지 추적이 가능하다. 즉 몇 km를 어떤 코스에서 달렸는지를 확인 할 수 있다는 것이다. 또한 맥박이나 미세한 떨림을 측정한 후 스마트폰에 이 데이터를 전송하여 나의 건강상태 및 수면상태까지 확인 할 수 있다고 한다.

 

게임기 때문에 아이들이 밖으로 나가 운동을 안한다는 편견을 닌텐도 Wii가 깨버렸다면, 점점 진화하는 웨어러블 디바이스는 사람들이 언제어디서든 운동하고 건강상태를 스스로 체크할 수 있도록 하는데 이바지 하지 않을까 하는 생각이 든다.



 

 

과연 기술의 진보는 긍정적일까 부정적일까

IoT 사물인터넷으로 인해 우리의 복잡한 삶이 편리해진 것일까, 아니면 더욱 더 복잡한 삶의 형태를 즐기고 견디도록 해준 것일까? 아마 두가지 모두 가능한 이야기일 것이다. 세탁기가 처음 발명된 것이 ‘가사 노동을 하는 여성’의 삶을 급격하게 바꾸었다고 한다. 세탁기로 인해 자신만의 온전한 시간을 가질 수 있게되고 직업 또한 가질 수 있게 되었다는 것이다.

 

그렇다면 현재 IoT는 사람들이 일을 하거나 일상생활을 영위하는데 과연 어떤 긍정적이고 부정적인 영향을 불러왔을까? 긍정적으로는 사람이 다루기 힘들고 어려운 일을 더욱 쉽게 처리할 수 있게 된 것일테고, 부정적으로는 언제어디서든 일을 처리할 수 있게되어 더욱 일에 매진하게 되는 것은 아닐까 하는 생각이 든다.


 

 

IoT시대에 향후 유망한 분야는?

IoT와 함께 접목될 분야는 무궁무진 하다고 할 수 있다. 기존에 존재하던 거의 모든 분야에서 활용될 수 있기 때문이다. 그중에서 딥러닝과 머신러닝 분야는 인공지능과 연관된 가장 핫한 분야라고 할 수 있다. 아직 학문으로 확고히 자리잡은 분야는 아니다보니,  학교마다 그리고 개설된 코스마다 차이점이 있을 수 있다.

 

따라서 머신러닝, 빅데이터, 딥러닝이 관련된 분야로는 산업공학과, 전자공학과, 컴퓨터공학과, 통계학과라고 할 수 있을 것이다. 다만, 현재 각광을 받고 있는 알파고와 같은 분야는 해당 전공들에서 다루는 이론을 바탕으로 여러가지 기술과 분야가 접목된 것이기에 어느 학과와 코스가 맞춤이라고 할 수 는 없을 것이다.

개설된 코스의 과목분야나 교수진, 그리고 직접 학교에 문의를 하여 관심사와 맞는지 알아보는 것이 좋을 것이다.

 

위와 관련된 전공의 학부 과정을 마친 경우라면 새롭게 생겨난 석사학위를 알아보는 것도 좋을 것이다. 보다 전문화되고 심화된 부분을 배울 수 있는 빅데이터 학 이라던지 사물인터넷 학도 주목받는 학위라고 할 수 있다.

앞으로는 커리어를 쌓는데 있어서 학문분야와 국경에 대한 제한이 없이 많은 기술분야가 접목되는 사례가 많아질 것이다. 이를 위해 다가오는 미래를 위해 새로운 관심분야에 도전해 글로벌 인재가 될 준비를 하는 것은 어떨까?

 

 

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After living in the UK & Korea, I've started my new journey of life like a vagabond as working & studying abroad while figuring out the different perspectives on life.