2024.03.30 (토)

  • 흐림동두천 1.0℃
  • 흐림강릉 1.3℃
  • 서울 3.2℃
  • 대전 3.3℃
  • 대구 6.8℃
  • 울산 6.6℃
  • 광주 8.3℃
  • 부산 7.7℃
  • 흐림고창 6.7℃
  • 흐림제주 10.7℃
  • 흐림강화 2.2℃
  • 흐림보은 3.2℃
  • 흐림금산 4.4℃
  • 흐림강진군 8.7℃
  • 흐림경주시 6.7℃
  • 흐림거제 8.0℃
기상청 제공


산업


가트너가 선정한 2020 기술트렌드 10대 키워드는?…'휴먼'

분산형 클라우드, 인간 증강 등 주목해야 할 10개 기술 제시

[FETV=송은정 기자] 인간(Human)이 올해 기술 트랜드 10대 키워드중 으뜸인 것으로 나타났다. 이는 미국 IT분야 시장조사전문기관 가트너가 최근 발표한 '2020년 10대 전략 기술 트렌드' 보고서를 통해 제시하면서 공개됐다.

 

가트너가 제시한 전략 기술 트렌드 10선은 크게 2종으로 집약된다. 우선 ▲초기 상태에서 벗어나 보다 폭넓은 영향력과 활용 사례를 보이는 혁신적인 잠재력을 갖춘 신기술들과 ▲ 급격한 성장세를 보이며 향후 5년내 정점에 달할 것으로 예상되는 기술이다.

 

가트너는 보고서를 통해 인간을 기술 전략의 중심에 두는 것을 특히 강조했다. 또 기술이 소비자, 직원, 비즈니스 파트너, 사회 그리고 기타 구성원들에게 어떻게 영향을 미치는지 등을 중요한 시각으로 바라본 게 특징이다.

 

가트너가 제시한 2020년 10대 전략 기술 트렌드는 ▲ 초자동화 ▲다중 경험 ▲전문성의 민주화 ▲인간 증강 ▲ 투명성 및 추적성 ▲자율권을 가진 엣지 ▲분산형 클라우드 ▲자율 사물 ▲실용적 블록체인 ▲인공지능 보안 등이다.

 

◆초자동화(​Hyperautomation)
초자동화(Hyperautomation)는 다수의 머신러닝(ML), 패키징 된 소프트웨어, 자동화 툴을 결합시켜 업무를 수행하는 것이다. 초자동화는 광범위한 툴 뿐만 아니라 자동화 자체의 모든 단계를 아우르는 개념이다. 여기에는 감지, 분석, 설계, 자동화, 측정, 모니터링, 재평가 등이 포함된다. 초자동화는 주로 자동화 매커니즘의 범위, 매커니즘 간의 관계, 매커니즘이 결합되고 조직화되는 방법 등을 이해하는 데 초점을 맞춘다.

 

◆다중 경험​(Multiexperience)
사용자 경험은 2028년까지 디지털 세상에 대한 사용자들의 인식, 디지털 세상과 사용자들의 상호 작용 방식에 있어 크게 변화할 것으로 예상된다. 대화형 플랫폼은 사람들이 디지털 세상과 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있다. 또한 가상 현실(VR), 증강 현실(AR), 혼합 현실(MR)은 사람들이 디지털 세상을 인식하는 방식을 바꾸고 있다. 인식 및 상호 작용 모델에 있어서 이러한 변화는 미래 다중 센서 경험, 다중 모드 경험을 이끌어 낸다.

 

◆전문성의 민주화​(Democratization of Expertise)

민주화는 추가적인 값비싼 훈련을 요구하지 않으면서도 극히 단순화된 경험을 통해 사람들에게 머신러닝, 앱 개발 등의 기술 전문 지식이나 판매 프로세스, 경제 분석 등 사업 분야 전문 지식을 제공하는 것에 초점이 맞춰져 있다.

 

시민 개발이나 노코드 모델의 발달과 더불어 시민 데이터 사이언티스트, 시민 인티그레이터 등의 ‘시민 접근(Citizen Access)’이 등장한 것은 전문 기술 민주화의 사례로 볼 수 있다. 가트너는 2023년까지 민주화의 4가지 핵심 요소가 가속화될 것으로 예상했다.

 

데이터 및 분석의 민주화, 개발의 민주화, 설계의 민주화, 지식의 민주화가 이에 해당한다. 데이터 및 분석의 민주화는 전문 개발자 커뮤니티를 대상으로 확장하는 데이터 사이언티스트들을 대상으로 하는 툴을 의미한다. 개발의 민주화는 맞춤 개발된 애플리케이션에서 활용할 수 있는 AI 툴을 의미한다.

 

◆인간 증강(Human Augmentation)

인간 증강은 기술이 인간 경험의 필수적인 부분으로서 어떻게 인간의 인식과 신체에 향상점을 제공할 수 있는지를 탐구한다. 물리적 증강은 인간의 몸에 웨어러블 디바이스와 같은 기술 요소를 심어 타고난 신체적 기능을 변화시킴으로써 인간을 향상시킨다.

 

인식적 증강은 전통적인 컴퓨터 시스템과 스마트 공간 내 새로운 다중 경험 인터페이스 상의 정보를 평가하고 애플리케이션을 활용하면서 이뤄질 수 있다. 보고서는 개개인들이 개인적 향상을 추구하게 됨에 따라 향후 10년 간 인간 신체 및 인식의 증강 수준을 높이는 것은 일반적인 일이 될 것으로 예상했다. 이는 새로운 ‘소비자화(consumerization)’ 효과를 만들어 직원들이 개인의 향상점을 활용 및 확대해 업무 환경을 향상시키도록 한 것이다.

 

◆투명성 및 추적성​(Transparency and Traceability)

소비자들이 개인 정보의 가치를 인식하고, 이에 대한 통제를 요구하고 있다. 또 기업들은 개인 데이터 보호와 관리의 위험이 증가하고 있음을 자각하고 있다. 이에 정부는 이를 확실히 하기 위해 강력한 규제를 시행하고 있다.

 

투명성과 추적성은 이러한 디지털 윤리와 개인정보 보호의 요구를 충족하는 데 중요한 요소이다. 투명성과 추적성은 규제 요구사항을 충족하고 인공지능(AI)과 기타 첨단 기술 사용에 대한 윤리적인 접근 방식을 보존한다. 특히 기업 내 사라져가는 신뢰를 회복하기 위해 고안된 다양한 태도, 행동, 지원 기술, 관행 등을 지칭한다.

 

기업들은 투명성과 신뢰 관행을 구축하면서 인공지능 및 머신러닝 영역, 개인 데이터 보호, 소유 및 제어 영역, 윤리적 설계의 영역 등 세 가지 영역에 초점을 맞춰야 한다.

 

◆자율권을 가진 엣지​(The Empowered Edge)
엣지 컴퓨팅은 정보 처리, 콘텐츠 수집 및 전달이 해당 정보의 출처, 보관 장소, 소비자에 인접한 곳에서 처리되는 컴퓨팅 토폴로지다. 엣지 컴퓨팅은 지연 시간을 줄이기 위해 트래픽과 프로세싱을 로컬에서 처리하려고 한다. 또한 엣지의 기능을 활용하려고 하며 엣지에서의 더 큰 자율성을 가능케하고자 한다.

 

◆분산형 클라우드​(Distributed Cloud)
분산형 클라우드는 퍼블릭 클라우드 서비스가 다양한 장소에 배포되는 것이다. 이때 퍼블릭 클라우드 서비스의 기존 제공 업체는 서비스의 운영, 거버넌스, 업데이트 및 개발을 책임 진다. 분산형 클라우드는 대부분의 퍼블릭 클라우드 서비스의 중앙화 모델에 상당한 변화를 준다. 이에 새로운 클라우드 컴퓨팅 시대를 견인할 것으로 기대된다.

 

◆자율 사물​(Autonomous Things)
자율 사물은 인간이 수행하던 기능들을 자동화하는 데 AI를 활용하는 실제 디바이스다. 자율 사물은 대부분 로봇, 드론, 자율주행차, 자율주행선, 가전제품 등의 형태로 구현된다. 이러한 디바이스의 자동화는 엄격한 프로그래밍 모델들이 제공하는 자동화를 뛰어넘는 수준이다.

 

AI를 활용해 주변 환경 및 사람들과 보다 자연스럽게 상호 작용하는 고급 행동을 구현한다. 기술력이 향상되고 규제가 허용되며 사회적 수용이 증가함에 따라 점점 더 많은 자율 사물이 통제되지 않는 공공 장소에 배치될 것으로 예상된다.

 

◆실용적 블록체인​(Practical Blockchain)

블록체인은 신뢰 구축, 투명성 제공, 비즈니스 생태계 간 가치 교환 구현, 잠재적 비용 절감, 거래 합의 시간 단축, 현금 흐름 개선 등을 통해 산업을 재구성할 수 있는 잠재력을 가진 기술이다. 자산의 출처를 추적할 수 있어 위조품 사기의 가능성이 현저히 줄어든다.

 

또한 자산 추적은 공급망 전반에서 식품에 대해 추적해 오염 발생 지점을 보다 쉽게 찾을 수 있도록 하거나 개별 부품을 추적해 제품 리콜을 지원하는 등 다양한 영역에서 가치를 제공한다. 블록체인이 잠재력을 가진 또 다른 영역은 신원 관리 분야이다. 스마트 계약은 사건이 특정 액션을 촉발할 수 있는 블록체인으로 프로그래밍 될 수 있다.

 

◆인공지능 보안​(AI Security)

인공지능과 머신러닝은 다양한 사용 사례에 걸쳐 인간의 의사결정을 향상시키는 데 지속적으로 활용될 것으로 예상된다. 이는 초자동화를 구현하는 수많은 기회를 만들어내고 자율 사물을 활용해 비즈니스 전환을 이뤄낼 수 있다. 그러나 보안 팀과 위험 분야 리더들에게는 새로운 중요 과제를 제시한다.

 

이는 IoT, 클라우드 컴퓨팅, 마이크로서비스 및 스마트 공간 내 고도로 연결된 시스템들로 인해 공격 가능한 포인트가 광범위하게 늘어나기 때문이다. 보안 및 위기 관리 리더들은 AI 기반 시스템 보호, AI를 활용한 보안 방어 향상, 공격자의 범죄 목적 AI 사용 예측 등 세 가지 주요 영역에 초점을 맞춰야 한다.