Silent Intelligence

이 책은 IoT(Internet of Things)에 대한 것인데, Silent Intelligence라는 제목이 마음에 든다. 우리 주위의 엄청나게 많은 사물들에 sensor가 내장되어 있고, 이 sensor들을 통해 데이터들이 수집된다. 하나의 device가 아니라, 종류도 다양한 많은 device라고 한다면, 모여지는 데이터의 종류나 그 내용도 사못 다를 것이다. 이런 data를 제대로 해석하고, 분석하고, 제대로 보여주는 것이 필요할 것이며, 바로 이것이 Silent Intelligence 아니겠는가 하고 말이다.  (꿈보다 해몽이 좋다고) 저자들의 생각도 같은 생각이었겠지만, Silent Intelligence에 빠져들아가지는 못하고, 그냥 Internet of Things에 대한 입문서로 그 운명을 다한 것이 아쉽기만 하다.

IoT는 공상과학 소설에나 나올법한 꿈같이 미래 이야기이기도 한 동시에, 이미 현실화되어 버린 무인자동차, 지능형 온도조절기, Smart Watch의 이야기이기도 하며, 현실적으로 포화된 휴대폰 시장을 넘어 먹거리를 창출해야 하는 통신사들이 갖고 있는 절박한 문제에 대한 솔루션이기도 하며, Wearable Device 처럼 패션과 정보통신이 만나고, 의료가 만나듯이 기존 산업의 경계를 해체해버릴 와해성 기술이기도 하며, Big Data가 등장하게 된 배경이자 Big Data를 더 중요하고 의미있게 만들어버릴 흐름이며, 한동안 돌풍을 일으킨 영화 매트릭스나 영화 아바타의 장면들을 다시 떠 올리게 만들기도 하는 주제이기도 하다.

각각 어떤 형태로 전개될지의 Detail은 모르겠지만, 1) Sensor와 통신모듈을 장착한 Device들이 넘치고, 2) 이 Device들은 (주로) 무선통신 서비스를 통해 Data를 올리고, Data를 내려받는다. 이것을 Talk 라고 할 수 있을지 모르겠지만, 하여간 떠들 것이다. 3) Device들이 올린 Data를 해석하고, 조합하고, 분석하고, 새로운 형태로 표현하는 작업도 필요할 것이다. 바로 이 작업이 이 책의 제목인 Silent Intelligence라 할 수 있겠다. 음지에서 일하면서 양지를 지향하는 것처럼...

IoT를 일반화해서 특정 기술 Layer를 바라보는 사람, IoT를 Use Case나 특정 산업/특정 응용영역 중심으로 보는 사람, 이런 사람들의 입장차이에 의해서, IoT는 비슷비슷한 많은 이름내지 별명을 가지게 된 것 아닌가 싶다. Machine-to-Machine, Ubiquitous Computing, Pervasive Computing, Smart Device, Embedded Computing, Internet of Things 등이 바로 그것이다.

이런 면에서 입문서 내지 소개서로서, IoT라는 단어 내지 표현이 등장하게 된 역사를 훓어보려는 노력(1장. History and Trends)은 나름 참신했다고 인정할 수 있다. 지금은 역사속으로 사라져가는 뒷방 늙은이 취급을 받고 있지만, 1999년 Motorola가 다음과 같이 광고를 했었다니 놀랍기만 하고, Nokia가 당시 인기를 끌던 여성 듀오 M2M의 이름을 따서, M2M (Machine-to-Machine)이라는 조어를 만들어냈다는 전설같은 이야기도 좋았다~

"Something is happening. Things are starting to talk to other things. You will see it all around you. We know, because at Motorola, we're making it a reality."

2장의 Technology Ecosystem에서는, M2M의 활성화와 관련된 문제들을 살펴보고 있다.

Hardware가 M2M 활성화에 있어 가장 큰 걸림돌이라고 한다. 물리적으로 그 모양이 제각각 다르기 때문에, 센서, 통신모듈등을 내장시키기 위해서는 물리적인 디자인에 있어서도 혁신이 필요함은 당연할 것이다. 아울러 휴대폰, iPad, Tablet 충전하기에도 벅찬 우리들에게 주위의 사물들을 매일 충전해주거나, 배터리 교환해주어야 한다면 귀찮아서도 때려칠것이다. 바로 배터리의 문제가 있다. 마지막으로, 아마도 제일 중요한 문제 같기도 한데, 안테나의 문제가 있다고 한다. 기기의 크기는 점점 작아지고, 전력소모량도 줄여야 하고, 각종 무선통신 방법들을 지원하는 여러 개의 안테나(CDMA, GSM, LTE, GPS, Bluetooth 등)를 기기 안에 구겨넣어야 하는데, 이게 현재로서는 창조적인 아이디어에 의존하는 과학과 art의 조합에 있다는 것이다. 이런 Device는 가격도 떨어져야 제대로 시장을 만들어 낼 것인데, 가격을 떨어뜨리려면 Scalability 문제를 해결할 수 있어야 한다. 

통신도 만만치 않다. 지금의 Communication 양은 새발의 피이고, 지금보다 몇 십배 몇 백배 더 큰 데이터량이 흘러다니게 될 것이라는 것이다. Device에서 얻어진 모든 데이터가 흘러야 할 이유는 없겠지만, 현재 이러한 문제가 간과되고 있다는 것이다. 아울러 통신시장이 국가별로 형성되다보니, 글로벌 시장/국가에서 공통으로 통용될 수 있는 장치나 서비스를 만들고자 하는 경우에 큰 어려움을 겪을 수도 있다는 것이다.

상대적으로 앞선 문제들만큼 어렵다는 이야기들은 안하지만, Device로부터 얻은 Data를 저장, 해석, 분석할 수 있도록 해주는 정보시스템은 분명 Cloud 형태일 것이라는 거다. 아울러 Device와 Device가 직접 Communication 하는 것이 아니라, 하나의 Device는 Cloud로 물리고, Cloud 내에서 N:M의 복잡한 Communication 문제가 해결되는 것이(마치 현실속의 Device는 아바타가 되는 것) 미래 방향이라고 가정한다면, Cloud를 중심으로 놓고, Cloud와 Cloud간의 통합, Cloud와 기존 시스템의 통합과 같은 것이 필요할 것이다. Big Data야 말로 이제 막 시작이라는 것이다. 정말로 다양한 Device에서 다양한 Data들이 모이기 시작하면, 이 Context를 제대로 이해하고 활용하여 분석하는 것이야 말로 미래에 엄청난 혁신이 예상되는 곳이라고 한다.

개인적 판단이지만, 이 책의 진가는 1장과 2장에 다 들어있고, 3장~6장까지는 이런 저런 영역의 사례들을 가볍게 툭툭 치고 지나가면서, 비즈니스 모델을 다루고 있다. IoT의 많은 것을 다루려고 욕심내다보니, 3장부터는 저자들의 깊이와 통찰력을 제대로 담지 못한 것 같다. 사례로는, Connected City, Connected Home, Connected Cars, Connected Health가가 등장하고, Muse, SAP Smart Vending Machine, Procon, BodyMedia, Nest 등이 등장한다. 그리고 7장에서는 Where to Invest가 나오는데, 구색 맞추기 장이라는 생각이 들뿐, 전혀 영양가 있는 내용은 없다.

IoT에 대한 책을 몇 권 훓어보았으니, 이제는 책 속에 등장했던 사례들도 찾아보고, Arcticle들도 읽어보아야겠다. 세상을 바라보는 시선이 어디에서 출발해, 무엇을 바라보는 가에 따라 동일한 풍경을 놓고도 다른 사진과 그림이 나오는 것처럼, IoT에 대해 이렇게 보는 이야기, 저렇게 보는 이야기가 나오는 것은 너무나 자연스러워보인다. 

현재까지 내 느낌은, IoT = M2M + Cloud + Big Data 라고 할 수 있는데, 조금씩 더 공부하고 생각해가며 정리해봐야겠다.