가트너, ‘2016년 10대 전략 기술’ 발표

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가트너가 올해도 어김없이 ‘10대 전략 기술’를 선정해 공개했다. 가트너는 매년 10대 전략 기술을 발표하며 향후 기업에 영향을 미칠 기술을 제시하고 있다. 올해는 사물인터넷과 기계학습 등이 포함됐다. 아래는 과거 5년간 가트너가 꼽은 10대 전략 기술이다. 올해 순위에 없어진 기술도 꽤 있으며, 매년 등장하는 기술도 존재한다.

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▲자료:가트너 발표

2016년에 선정된 전략 기술은 다음과 같다.

■ 디지털 메시

1. 디바이스 메시(Device Mesh)

가트너는 2016년 핵심 전략기술에 ‘디바이스 메시’라는 다소 생소한 단어를 내세웠다. ‘메시(mesh)’란 그물망, 철망이란 뜻을 가지고 있으며 체의 그물 구멍 크기를 나타내는 단위이기도 하다. 디바이스 메시는 말하자몉 다양한 기기들이 더 촘촘하게 연결된 상태를 뜻한다. 과거에는 스마트폰과 노트북이 연결되는 정도였다면 앞으로 자동차, 카메라, 전자제품 등 수십대의 기기들이 서로 연결될 거라고 전망한 셈이다. 또한 이러한 기기들은 사람, 커뮤니티, SNS, 정부, 기업과 끊임없이 서로 정보를 주고받을 거라고 평가했다. 가트너는 많은 기기가 서로 정보를 주고받으면서 웨어러블 기기 산업, 가상 현실 산업 등이 더욱 발전할 수 있을 것이라고 기대했다.

데이비드 설리 가트너 펠로우 겸 부사장은 “포스트 모바일 세계에서는 전통적인 모바일 기기 사용자보다 디바이스 메시 속에 살고 있는 모바일 사용자에게 관심이 옮겨질 것”이라고 평가했다.

2. 앰비언트 사용자 경험(Ambient User Experience)

사용자 경험(User Experience, UX)은 IT 업계에서 많이 사용되는 단어다. UX는 사용자들이 제품을 사용하면서 느끼는 감정, 태도, 행동 등을 말한다. 앰비언트는 ‘주위의, 잔잔한’이란 뜻을 가진 단어이고, 앰비언트 UX란 UX가 한 가지 제품에 국한되지 않고 넓게 퍼지는 개념을 말한다. 예를 들어 사용자가 다양한 스마트 기기를 이용해도 언제나 같은 UX를 경험하는 것이다. 위치나 시간이 바뀌어도 같은 UX를 경험하는 것을 앰비언트 UX라고 해석할 수 있다.

데이비드 설리 부사장은 “모바일 앱을 잘 설계하는 것은 기업에게 중요하다”라며 “이때 사물인터넷 센서, 기기, 자동차, 사물, 공장 등이 서로 연결될 수 있도록 집중해야 할 것”이라고 설명했다.

3. 3D 프린팅 재료

현재 첨단 니켈 합금, 탄소섬유, 유리, 전도 잉크, 전자기기, 생물학적 소재 등 다양한 물질을 3D 프린팅 재료로 활용할 수 있다. 새로운 소재 덕에 수요층도 넓어지고 있다. 가트너는 “항공, 의료, 자동차, 에너지 산업, 군사업 같은 분야에서 3D 프린팅 수요를 이끌고 있다”라며 “2019년에는 3D프린터로 인쇄할 수 있는 범위가 확대되면서 기업용 3D 프린터 출하량이 연간 64.1% 성장할 것”이라고 설명했다. 또한 “3D 프린팅의 제조 라인과 공급망 과정에 대해 재검토해야 할 것”이라고 덧붙였다.

■ 스마트 기계

4. 만물 정보 (Information of Everything, IoE)

IT 업계에서 많이 사용하던 용어에 ‘사물인터넷'(Internet of thing)이란 단어가 있다. 여기서 사물을 강조해 ‘만물인터넷'(Internet of Everything)이라는 용어도 혼재해 사용하기도 했다. 모든 것이 인터넷에 연결됐다는 의미다. 가트너는 인터넷이 들어간 자리에 ‘정보(Information)’를 넣었다. 모든 사물에 추출할 수 있는 정보가 포함될 것이란 뜻이다. 디지털 메시 환경이 발전할수록 많은 사물과 기기가 연결된다. 기기에서 생산하는 정보도 예전보다 늘어나게 된다. 텍스트, 오디오, 비디오 정보뿐만 아니라 센서나 문맥을 표현하는 정보까지 다양하다. 가트너는 정보가 많아질수록 사물 정보를 분석하고 처리하는 기술들도 함께 성장할 것으로 보았다. 많은 사람들이 정보의 홍수 속에 의미있는 가치를 찾기 위해 시맨틱 분석 도구, 그래프 데이터베이스 기술 등을 활용할 것으로 평가했다.

5. 진보한 기계 학습 (Advanced Machine Learning)

가트너는 기계학습 분야에서 ‘심층 신경망(Deep Neural Net, DNN)’이 핵심 기술로 자리잡을 것이라고 예상했다. DNN은 데이터 크기가 복잡하고 클 때 이용되는 기술이다. 가트너는 “DNN은 하드웨어 또는 소프트웨어 기반 기계가 스스로 환경을 이해하고 학습할 수 있다”라고 설명했다. 예를 들어 방대한 의료 자료를 분석해 이전에는 밝혀지지 않았던 치료 효과성을 기계가 알아내는 식이다.

6. 지능형 기기(Autonomous Agents and Things)

기계학습이 발전할수록 인공지능 로봇, 무인자동차, 음성인식 기술 등도 함께 성장한다. 가트너는 구글의 ‘구글나우’, 마이크로소프트의 ‘코타나’, 애플의 ‘시리’같은 음성인식 서비스가 더욱 똑똑해지고 있으며, 이러한 서비스가 지능형 기기 기술을 이끄는 선구자가 될 것으로 평가했다.

데이비드 설리 부사장은 “IT 리더들은 지능형 기기를 활용해 많은 일을 기기에 맡기고 사람은 인간만 할 수 있는 작업에 집중하는 방법을 찾아야 할 것”이라며 “지능형 기기는 향후 20년동안 확장하고 진화할 것”이라고 설명했다.

■ 새로운 IT 세계

7. 상황에 따라 적응하는 보안 구조(Adaptive Security Architecture)

이제 많은 기업들이 클라우드 서비스를 이용하고 개방형 API를 이용하고 있다. 이러한 인프라 환경에서 몇 가지 규칙에 의존하는 보안시스템은 적합하지  않다. 가트너는 “IT 책임자들은 위협을 감지하고 대응하는 것뿐만 아니라 공격을 방어하거나 예방하는 것도 준비해야 한다”라며 “애플리케이션 자가 보호(self-protection) 기술이나, 사용자와 기업 활동을 분석하는 기술을 활용할 수 있다”라고 설명했다.

8. 진보된 시스템 아키텍처(Advanced System Architecture)

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스마트 기기, 사물인터넷 기술이 연결되는 환경에서는 고도의 컴퓨팅 자원이 필요하다. 가트너는 이에 적합한 컴퓨팅 아키텍처를 ‘뉴로모픽(neuromorphic) 아키텍처’라고 제시했다. 인간의 뇌신경 따라 만든 뉴로모픽 아키텍처는 GPU과 FPGAs(Field Programmable Gate Arrays)를 기반으로 개발된다.

데이비드 설리 부사장은 “뉴로모픽 아키텍처는 지능형 기계가 사용하는 심층 학습과 기타 패턴 매칭 알고리즘에 적용하는데 적합하다”라고 설명했다. 또한 “FPGA 기반 아키텍처를 활용하면 알고리즘을 소형 폼팩터에 배치할 수 있고, 기기들의  전력 소모량도 적다”라며 “첨단 기계 학습 기능들을 가정, 자동차, 시계, 초소형 IoT 기술 등로 확산할 수 있을 것”이라고 설명했다.

9. 메시 앱과 서비스 아키텍처(Mesh app and service Architecture)

메시 앱과 서비스 아키텍처는 수많은 앱과 서비스가 서로 느슨하게 연결되는 환경을 한다. 대표적으로 소프트웨어 정의 애플리케이션 서비스, 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너 기술 등이 있다. 서로 분리돼 있던 모바일 기술과 사물인터넷 정보들은 이러한 아키텍처를 토대로 클라우드 환경에서 연결되고  다른 기기들과 통합될 수 있다.

10. 사물인터넷 플랫폼

IoT 플랫폼이란 서로 분리된 센서, 기기들을 관리 및 통합하하고 보안성을 높이는 것을 의미한다. 가트너는 이러한 플랫폼으로 디지털 메시, 앰비언트 사용자 경험과 관련된 기술이 현실화될 것으로 보았다. 데이비드 설리 부사장은 “IoT를 도입할 계획을 가진 기업은 IoT 플랫폼 전략을 개발해야 하지만, 2018년까지 IoT를 표준화하는데 어려움을 겪게 될 것”이라고 평가했다.

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▲가트너가 제시한 2016년 10대 전략기술 (사진:가트너)

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