글로벌 칼럼 | 우리는 "인간 센서 플랫폼"인가
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사람들은 이런 시스템이 제공하는 편리함의 대가로 센서 플랫폼 역할을 기꺼이, 그리고 열정적으로 받아들였다. 이 진화는 두 가지 주요 기술 트렌드를 통해 현재도 진행 중이다. 두 가지 트렌드란 스마트폰에 실제 세계 센서가 추가되는 것, 그리고 특수하게 고안된 감지 기기 또는 웨어러블의 등장이다.
다채로운 탐지 기기가 된 전화기
애플과 삼성 등에서 출시하는 최신 스마트폰 모델은 사용자와 사용자 주변 세계에서 방대한 정보를 수집할 수 있는 센서로 무장했다. 지문/터치와 움직임은 물론 공기 온도, 기압 센서 등 앞으로 더 늘어날 것이다. 그러나 지금도 이미 거의 모든 전화기가 지리적 위치와 오디오, 이미지 등 온갖 형태의 탐지 기능을 갖추었다.
예를 들어 길거리를 '이동하는' 전화기의 수량을 통해 그 길거리에 있는 사람의 수를 간단히 확인할 수 있다. 전화기의 카메라를 사용해 교통 상황을 파악하기 위한 크라우드 소스 데이터 마이닝 프로젝트도 있다.
이건 시작일 뿐이다. 개인용 통신 기기 내에 내장되는 계측기의 성능이 갈수록 높아지고 위치의 정확도가 개선되면서 센서로서의 전화기는 다양한 애플리케이션의 중요한 데이터 소스 역할을 계속 확대해 나가는 중이다.
웨어러블의 물결
최근 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2016에서는 많은 기업이 웨어러블 제품을 들고 나왔다. 아예 전시장 전체가 웨어러블로 꽉 찼다고 해도 과언이 아닐 정도였다.
솔직히 말해 각각의 제품을 구분하기도 어려웠다. 현재 나오는 제품들은 한결같이 심박동과 체온을 모니터링하며, 몇몇 소수의 제품이 그 이상의 부가 기능을 제공할 뿐이다. 노트북이나 스마트폰 또는 클라우드 데이터베이스에 데이터를 전달하는 기능을 갖췄다는 점도 모두 동일하다.
이런 기기들, 그리고 애플 워치와 같은 더 진보된 기기들이 인기를 얻으면서 향상된 감지 기능을 개인에게 제공하고 있다. 여기서 흥미를 끄는 부분은 페이스북이나 스마트폰의 경우와 마찬가지로 웨어러블을 통해 생성된 데이터는 원래의 용도와는 아무 관계가 없는 애플리케이션용으로 마이닝이 가능하다는 점이다.
어느 한 용도로 수집된 데이터를 다른 용도에 활용하는 것을 일반적으로 교차 상관관계 분석(cross-correlative analysis)이라고 한다. 필자가 가장 즐겨 사용하는 예는 핏빗(FitBit)과 조본(Jawbone) 웨어러블을 통해 수집된 특정 지역의 심박수 상승 데이터를 분석해 지진의 진도를 측정한 사례다. 사실상 인간이 지진계가 된 셈이다.
같은 맥락에서 장시간에 걸친 발걸음 소리를 사용해 사람들이 시장, 기차역, 공항, 테마 파크에서 움직이는 속도를 확인하게 될 수도 있다. 최신 피트니스 트래커와 '스마트 신발(smart shoes)'의 상당수가 이런 시나리오의 현실화를 가능하게 해줄 것이다.
사람들이 이와 같은 기기를 더 많이 사용할수록 스마트폰의 새로운 기능과 결합된 데이터의 교차 상관관계 사용 범위도 더 넓어진다.
내가 센서 플랫폼이라면, 센서 데이터의 소유자는 나인가?
사물인터넷이 직면한 새로운 이슈 가운데 하나는 센서 데이터의 소유권이다. 중요한 사안으로, 기업과 정부 정책, 개인의 권리에 큰 영향을 미칠 수 있다.
대부분의 웹 기반 시스템과 소셜 미디어가 풍부한 사용자 데이터를 수집하는 현실에서 사실상 우리는 서비스 사용과 우리에 대해 수집되는 데이터를 맞교환하는 사용자 계약에 동의하고 있다.
이런 데이터의 가치는 엄청나고 모바일 기기 데이터까지 기하급수적으로 추가되고 있다. 여기에 실제 세계 센서까지 더해져 더욱더 많은 데이터가 생성되고, 우리는 이 데이터도 편리함/사용 편의성과 기꺼이 맞교환한다.
따라서 지금의 업계 관행에서 사람들은 자신에 대한 데이터를 자유롭게 내주고 있는 셈이다. 유럽을 중심으로 세계 곳곳에서 이 개념에 대한 의문이 차츰 제기되고 있다.
이런 의문이 앞으로 어떤 파급 효과를 미칠지는 아직 모르겠지만 그 사이, 특히 미국에서 사람들에게 개인 데이터를 생성하는 제품이나 서비스를 판매 또는 제공하는 기업들은 데이터의 생성 방법과 관계없이 그 데이터를 이용하며, 많은 경우 팔기도 한다.
갈수록 대담해진다
센서의 소형화, 모바일 프로세서의 고성능화와 함께 무선 기술이 도래하면서 사람들의 신체, 움직임, 주변 환경에서 생성되는 데이터의 양도 늘어나게 될 것임은 분명한 사실이다. 땀, 호흡, 소화, 대기 오염 노출, 수화(hydration) 등 온갖 속성을 측정하는 기능이 구현된다.
머신러닝(machine learning), 특히 교차 상관관계 분석에 적용되는 머신 러닝이 더 지능화되고 범위를 넓히고 실제 세계 데이터를 비롯해 급증하는 새로운 데이터 소스에 접근하면서 그 결과 헬스케어, 교통, 레저 활동, 심지어 공급망 관리도 개선될 것이다.
"사람이 센서 플랫폼", 그게 무슨 문제인가?
특히 개인 또는 개인이 휴대 또는 착용하는 기기에 의해 생성되는 데이터의 사용과 관련해 법적 규제가 어떻게 진행되는지 지켜볼 일이다. 그 사이 개인으로부터 데이터를 스트리밍하는 기기와 앱이 주는 혜택은 프라이버시, 소유권, 심지어 비용 지불에 관한 우려를 압도하고 있다. 앞으로는 그 양상이 바뀔 수 있고 지방 정부나 국가별로 달라질 가능성도 있다.
비즈니스 측면에서는 대부분의 기업이 아직 이 막대한 새로운 정보 소스에 접근하지 못했다. 조직이 제품 또는 서비스로 무엇을 제공하느냐에 따라 이 실제 세계 데이터는 강력한 새로운 리소스가 되어 개인 맞춤 마케팅, 공공 안전, 물류, 레크레이션, 교통, 그리고 업무 현장 자체의 개선을 이끌 수 있다.
피트니스 트래커와 기타 웨어러블, 갈수록 많은 센서가 장착되는 스마트폰, 그리고 빅데이터 분석의 위력은 앞으로 산업의 양상을 완전히 바꿔놓을 것이 확실하다.
우리 모두가 센서 플랫폼이 되는 상황에서, 말 그대로 팔만 뻗으면 닿는 거리에 풍부한 기회가 있는 것이다. editor@itworld.co.kr
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