2017.02.20

MRI와 칫솔에서 시작된 '필립스의 IoT 혁명'

Brandon Butler | Network World
필립스 FCPC(Philips FlexCare Platinum Connected) 칫솔은 단순히 이를 닦는 도구가 아니라 IoT 기기다. 이 칫솔의 무선 센서는 분당 3만 1,000회 움직이는 진동모의 위치, 압력, 문지르기 패턴을 측정한다. 데이터는 블루투스를 통해 3차원 양치 후 범위 분석을 제공하는 모바일 앱으로 전송돼 '더 닦거나' 주의가 필요한 부분을 알려준다. 1개월 단위로 양치 패턴을 치과의사에게 전송해 양치 습관을 추적할 수 있다.


필립스 와이파이 칫솔 Credit: Phillips

이 모든 데이터는 필립스의 다른 커넥티드(Connected) 기기와 마찬가지로 AWS(Amazon Web Services)의 클라우드에서 운용된다. 우리는 IoT 기기로 가능해진 새로운 시대에 살고 있으며 필립스는 소비자 및 기업 고객들에게 더 많은 데이터에 접근할 기회를 제공함으로써 환자들의 건강 증진과 기계의 원활한 운영을 기대하고 있다.

필립스는 급성장 중인 IoT 시장에 출사표를 던졌다. 시장조사 기업 HIS에 따르면, 2015년에는 154억 개의 커넥티드 기기가 사용됐으며 2020년까지 그 수가 두 배로 증가할 전망이다. IDC는 지난해 IoT 시장 규모가 7,370억 달러였으며 연평균 15.6%의 성장률로 2020년에 1조 2,900억 달러에 도달할 것으로 전망했다.

PHSDP(Philips HealthSuite Digital Platform)의 부사장 겸 총 책임자 데일 위긴스는 플렉스케어(FlexCare) 칫솔의 커넥티드 기능을 개발한 해당 기업의 보건 스위트 디지털 플랫폼을 담당하고 있다. 위긴스는 "전반적인 의료 수준 개선이라는 우리의 목표에 부합한다”며 “병원이나 소비자 환경에서 우리의 기기와 치료를 연계함으로써 고객들에게 도움이 되는 더 많은 데이터를 제공한다”고 말했다.

이밖에 필립스는 자사 영상처리기기 중 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 기계에도 연결성을 적용했다. 이 사용 예의 주된 이점은 유지보수 비용 감소다.

'연결'되지 않은 전통적인 MRI 기계는 기계의 효율성, 다양한 부품의 상태, 오류 보고 등 필수적인 통계를 기록했다. 과거에는 숙련된 기술자가 기계에 접속해 로그 파일을 읽은 후 주문한 부품에 기초하여 유지보수 수리를 계획해야 했다.

기계가 연결되면서 이런 로그 파일을 AWS에 있는 필립스의 IoT 클라우드에 안전하게 업로드 할 수 있게 되었다. 이 기계는 이제 클라우드 백업 연산 능력을 이용해 성능, 여러 유체의 레벨, 가동부의 사이클 시간 등을 스스로 분석할 수 있게 됐다. 필립스는 여러 기계에서 데이터를 수집하고 종합한다. 하나의 기계에 문제가 발생하면 필립스는 이를 예측한 경고 표시를 찾고 다른 기계에서도 알람으로 인식하게 할 수 있다. 숙련된 기술자가 병원의 전화를 받아 점검하는 대신, 이제는 실제로 필요한 경우에만 대응할 수 있으므로 업무가 더욱 효율적이며 고객의 비용도 절감된다.

위긴스는 "실제로 정보를 더 신속하게 수집하고, 분석과 알고리즘으로 조처할 수 있다"고 말했다.

클라우드의 IoT
MRI 기계의 커넥티드 기능을 가능하게 하는 백엔드 시스템은 대부분 AWS 클라우드에서 구동한다. 로그 데이터는 정상적으로 수집되지만 신형 기계와 개선된 구형 기계는 AWS의 클라우드로 데이터를 안전하게 전송할 수 있는 일련의 수신기가 있다.

일련의 람다(Lambda, AWS의 무 서버 연산 플랫폼) 기능을 이용해 데이터를 수집한 후 정리하고 처리해 보관한다. 필립스는 예측 알고리즘과 데이터 분석 툴을 이용해 활동을 모니터링하고 트렌드를 식별하며 비정상 동작을 보고한다.

우리는 기기 중심형 사업에서 관리 및 서비스 보건 계획에 집중하는 보건 기술 기업으로 거듭나고 있다.

위긴스는 필립스가 자사 IoT 플랫폼을 포함해 AWS 서비스와 함께 약 1만 개의 EC2(Elastic Compute Cloud) 및 다양한 데이터베이스 인스턴스를 활용한다고 밝혔다. 아마존의 클라우드워치(CloudWatch, 경보용)와 클라우드 포메이션(Cloud Formation, 자동 일정 관리 및 실행) 같은 툴도 이용하고 있다.

필립스는 아마존의 스노우볼(Snowballs)을 활용해 19페타바이트의 의료 이미지 처리 데이터를 하드웨어 기반 시스템에서 클라우드로 이전했다. 이미지는 아마존의 SSS(Simple Storage Service, 스케일아웃 블록 저장소 플랫폼)와 장기간의 '콜드(Cold)' 저장 서비스인 글레이시어(Glacier) 등의 데이터베이스에 저장된다. 필립스는 모든 데이터를 암호화하고 키를 보유한다.

그렇다면, 전체 과정 중 가장 어려운 부분은 무엇일까?

위긴스는 "시장 경쟁이 치열하다"며, "우리는 최고의 자리를 유지해야 하므로 직원들을 교육하고 새로운 직원을 모집하며 적절한 보상을 제공해야 한다"고 말했다.

이어서 "필립스는 하나의 기업으로서 이 분야가 우리에게 중요한 기술 영역이 될 것으로 판단했다. 우리는 기기 중심형 사업에서 관리 및 서비스 보건 계획에 집중하는 보건 기술 기업으로 거듭나고 있다. 그중 연결성이 큰 부분을 차지하며, 우리는 이 과정을 거치면서 혁신해야 한다"고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr
 


2017.02.20

MRI와 칫솔에서 시작된 '필립스의 IoT 혁명'

Brandon Butler | Network World
필립스 FCPC(Philips FlexCare Platinum Connected) 칫솔은 단순히 이를 닦는 도구가 아니라 IoT 기기다. 이 칫솔의 무선 센서는 분당 3만 1,000회 움직이는 진동모의 위치, 압력, 문지르기 패턴을 측정한다. 데이터는 블루투스를 통해 3차원 양치 후 범위 분석을 제공하는 모바일 앱으로 전송돼 '더 닦거나' 주의가 필요한 부분을 알려준다. 1개월 단위로 양치 패턴을 치과의사에게 전송해 양치 습관을 추적할 수 있다.


필립스 와이파이 칫솔 Credit: Phillips

이 모든 데이터는 필립스의 다른 커넥티드(Connected) 기기와 마찬가지로 AWS(Amazon Web Services)의 클라우드에서 운용된다. 우리는 IoT 기기로 가능해진 새로운 시대에 살고 있으며 필립스는 소비자 및 기업 고객들에게 더 많은 데이터에 접근할 기회를 제공함으로써 환자들의 건강 증진과 기계의 원활한 운영을 기대하고 있다.

필립스는 급성장 중인 IoT 시장에 출사표를 던졌다. 시장조사 기업 HIS에 따르면, 2015년에는 154억 개의 커넥티드 기기가 사용됐으며 2020년까지 그 수가 두 배로 증가할 전망이다. IDC는 지난해 IoT 시장 규모가 7,370억 달러였으며 연평균 15.6%의 성장률로 2020년에 1조 2,900억 달러에 도달할 것으로 전망했다.

PHSDP(Philips HealthSuite Digital Platform)의 부사장 겸 총 책임자 데일 위긴스는 플렉스케어(FlexCare) 칫솔의 커넥티드 기능을 개발한 해당 기업의 보건 스위트 디지털 플랫폼을 담당하고 있다. 위긴스는 "전반적인 의료 수준 개선이라는 우리의 목표에 부합한다”며 “병원이나 소비자 환경에서 우리의 기기와 치료를 연계함으로써 고객들에게 도움이 되는 더 많은 데이터를 제공한다”고 말했다.

이밖에 필립스는 자사 영상처리기기 중 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 기계에도 연결성을 적용했다. 이 사용 예의 주된 이점은 유지보수 비용 감소다.

'연결'되지 않은 전통적인 MRI 기계는 기계의 효율성, 다양한 부품의 상태, 오류 보고 등 필수적인 통계를 기록했다. 과거에는 숙련된 기술자가 기계에 접속해 로그 파일을 읽은 후 주문한 부품에 기초하여 유지보수 수리를 계획해야 했다.

기계가 연결되면서 이런 로그 파일을 AWS에 있는 필립스의 IoT 클라우드에 안전하게 업로드 할 수 있게 되었다. 이 기계는 이제 클라우드 백업 연산 능력을 이용해 성능, 여러 유체의 레벨, 가동부의 사이클 시간 등을 스스로 분석할 수 있게 됐다. 필립스는 여러 기계에서 데이터를 수집하고 종합한다. 하나의 기계에 문제가 발생하면 필립스는 이를 예측한 경고 표시를 찾고 다른 기계에서도 알람으로 인식하게 할 수 있다. 숙련된 기술자가 병원의 전화를 받아 점검하는 대신, 이제는 실제로 필요한 경우에만 대응할 수 있으므로 업무가 더욱 효율적이며 고객의 비용도 절감된다.

위긴스는 "실제로 정보를 더 신속하게 수집하고, 분석과 알고리즘으로 조처할 수 있다"고 말했다.

클라우드의 IoT
MRI 기계의 커넥티드 기능을 가능하게 하는 백엔드 시스템은 대부분 AWS 클라우드에서 구동한다. 로그 데이터는 정상적으로 수집되지만 신형 기계와 개선된 구형 기계는 AWS의 클라우드로 데이터를 안전하게 전송할 수 있는 일련의 수신기가 있다.

일련의 람다(Lambda, AWS의 무 서버 연산 플랫폼) 기능을 이용해 데이터를 수집한 후 정리하고 처리해 보관한다. 필립스는 예측 알고리즘과 데이터 분석 툴을 이용해 활동을 모니터링하고 트렌드를 식별하며 비정상 동작을 보고한다.

우리는 기기 중심형 사업에서 관리 및 서비스 보건 계획에 집중하는 보건 기술 기업으로 거듭나고 있다.

위긴스는 필립스가 자사 IoT 플랫폼을 포함해 AWS 서비스와 함께 약 1만 개의 EC2(Elastic Compute Cloud) 및 다양한 데이터베이스 인스턴스를 활용한다고 밝혔다. 아마존의 클라우드워치(CloudWatch, 경보용)와 클라우드 포메이션(Cloud Formation, 자동 일정 관리 및 실행) 같은 툴도 이용하고 있다.

필립스는 아마존의 스노우볼(Snowballs)을 활용해 19페타바이트의 의료 이미지 처리 데이터를 하드웨어 기반 시스템에서 클라우드로 이전했다. 이미지는 아마존의 SSS(Simple Storage Service, 스케일아웃 블록 저장소 플랫폼)와 장기간의 '콜드(Cold)' 저장 서비스인 글레이시어(Glacier) 등의 데이터베이스에 저장된다. 필립스는 모든 데이터를 암호화하고 키를 보유한다.

그렇다면, 전체 과정 중 가장 어려운 부분은 무엇일까?

위긴스는 "시장 경쟁이 치열하다"며, "우리는 최고의 자리를 유지해야 하므로 직원들을 교육하고 새로운 직원을 모집하며 적절한 보상을 제공해야 한다"고 말했다.

이어서 "필립스는 하나의 기업으로서 이 분야가 우리에게 중요한 기술 영역이 될 것으로 판단했다. 우리는 기기 중심형 사업에서 관리 및 서비스 보건 계획에 집중하는 보건 기술 기업으로 거듭나고 있다. 그중 연결성이 큰 부분을 차지하며, 우리는 이 과정을 거치면서 혁신해야 한다"고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr
 


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