[IT-IoT] 사물인터넷(IoT) 개념 정리 및 사례, 장단점

🤔 사물인터넷이란?

사물 인터넷은 실제 객체(사물)를 인터넷에 연결하는 프로세스를 말한다.

수동 작업을 최소화하여 무선 네트워크에서 데이터를 수신하고 전송하는 물리적인 기기들로

이루어진 모든 시스템이다. 모든 종류의 오브젝트에서 컴퓨팅 기기를 통합할 때 비로소 IoT가 실현된다.

 

🤔 사물인터넷의 핵심 이점

- 효율성 향상

기업은 IoT 디바이스를 이용하여 프로세스를 자동화하고 최적화함으로써 효율성과 생산성을 향상할 수 있다.

예를 들어 IoT센서를 이용하여 장비 성능을 모니터링하고 가동 중단을 유발하기 전, 잠재적인 문제를 

감지 및 해결할 수 있으므로 유지보수 비용을 절감하고 가동 시간을 개선할 수 있다.

 

- 데이터 기반 의사 결정

IoT 디바이스는 방대한 양의 데이터로부터 더 나은 정보에 기반해 비즈니스 의사 결정과 새로운 비즈니스 모델을

만들 수 있다. 기업은 이러한 데이터를 분석하여 고객의 행동, 시장 동향, 운영 성과에 대한 인사이트를 

확보함으로써 사업 전략, 제품 개발에 대해 더욱 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있게 된다.

 

- 비용 절감

IoT는 수동 프로세스를 줄이고 반복적인 작업을 자동화함으로써 비용 절감과 수익성 개선에

도움을 줄 수 있다.

 

- 고객 경험 향상

IoT 기술을 통해 고객의 행동에 대한 데이터를 수집, 분석하여 고객에게 더욱 흥미롭고 맞춤형 경험을

제공할 수 있다.

 

🤔 사물인터넷을 가능케 하는 기술들

- 센서, 액추에이터

센서는 주변 환경의 변화를 감지할 수 있는 장치고 액추에이터는 환경에 물리적 변화를 일으킬 수 있는

장치이다. 이런 장치들은 기계가 물리적 세계와 상호작용할 수 있도록 해주기 때문에 IoT 시스템의

핵심이 된다. 센서와 액추에이터의 작동으로 사람의 개입없이 자동화 프로세스가 가능해진다.

 

- 연결 기술

센서, 액추에이터에서 클라우드로 데이터를 전송하기 위해서는 디바이스를 인터넷에 연결해야한다.

이를 위해 Wi-Fi, 블루투스, 셀룰러 및 Zigbee 등 여러 연결 기술이 사용된다.

 

- 클라우드 컴퓨팅

IoT 디바이스에서 생성된 방대한 양의 데이터를 저장, 처리, 분석하는 곳이 바로 클라우드이다.

클라우드는 이런 데이터들을 저장, 처리, 분석할 수 있고 IoT 앱을 구축, 배포할 수 있는

인프라와 툴을 제공한다.  

 

- 빅데이터

IoT 디바이스가 생성하는 방대한 양의 데이터 속에서 인사이트를 확보하고 패턴을 파악하기 위해

빅데이터 기술이 필요하다. 머신 러닝 알고리즘, 데이터 시각화 툴, 예측 분석 모델등이 있다.

 

- 보안, 개인정보보호 기술

IoT의 쓰임새가 확산됨에 따라 보안과 개인정보보호 기술이 중요시되고 있다.

암호화, 액세스 제어, 침입 탐지 시스템은 IoT 디바이스와 디바이스에서 생성되는 데이터들을

외부의 공격으로부터 보호하는데 사용된다.

 

🤔 사물인터넷 사례

- 의료

IoT 디바이스를 통해 환자의 건강 상태를 원격으로 모니터링하고 생체 신호에 대한 데이터들을

실시간으로 수집할 수 있다. 이를 통해 환자의 잠재적인 건강 문제에 대한 빠른 파악과 대비가

가능해 진다.

 

- 제조 분야

산업용 IoT 디바이스는 제조 분야에서 기계 성능을 모니터링하고 장비의 고장을 감지하여

생산 공정을 최적화 하는데 사용된다.

예를 들어 제조 시설의 최적의 온도와 습도를 IoT 디바이스를 통해 모니터링하고 유지할 수 있게

됨으로써 민감한 제품 생산에 최적의 조건을 보장할 수 있게 된다. 또한 재고 추적, 공급망 관리, 

완제품 품질 모니터링에도 활용할 수 있다.

 

이밖에도 운송, 농업, 소매업에도 IoT 기술이 사용된다. 내용은 비슷(재고관리, 모니터링..등)

 

🤔 사물인터넷의 해결 과제

- 보안

많은 IoT 디바이스들은 사이버 위협에 취약하다. 또한 IoT 디바이스가 막대한 양의 

개인정보들을 수집할 수 있기 때문에 개인정보보호 문제도 우려된다.

 

따라서 기업은 보안을 염두에 두고 설계된 IoT 디바이스를 활용해야 할 것이며 암호화 및 액세스 제어와

같은 보안 솔루션을 구축해두어야 한다.

 

- 비용과 복잡성

IoT 시스템을 실현했을 때 자동화에 따른 비용 절감의 효과가 있지만 시스템 실현까지의

막대한 초기 투자 비용이 우려될 수 있다. 또한 시스템의 유지를 위해 지속적인 유지 관리 비용이

들어가게 된다.

 

따라서 IoT 시스템 도입 이전, 기업은 목표, 사용 사례 및 원하는 결과를 얻기 위해 올바른 IoT 기술과

플랫폼을 채택해야하고 IoT 시스템 도입이 기업의 비즈니스 목표와 일치하는지 점검할 필요가 있다.

 

- 데이터 과부화

IoT 디바이스는 방대한 양의 데이터를 생산해낸다. 만약 기업에서 많은 양의 데이터들을 처리할

준비가 되어있지 않다면 의미 있는 인사이트 추출이 불가능할 것이며 과부화에 걸릴 수 있다.

 

따라서 기업은 데이터 저장, 분석, 시각화등의 데이터 관리 전략을 수립하여 IoT 디바이스에서 생성된

의미있는 인사이트를 도출해낼 수 있도록 해야 한다.