인류는 사물인터넷(IoT) 또는 만물인터넷(IoE)으로 알려진 센서를 형성하는 수조 개의 센서로 지구를 덮고 있다.

 

이 센서는 널리 퍼져 있다 ...

-행성을 이미지화하는 지구 위의 궤도에 있는 센서

-우리 하늘에 있는 드론 함대의 센서.

-도시를 시각화하는 자율주행차 및 eVTOL의 센서

-우리 몸과 우리 몸의 센서는 생리를 24x7 측정

-집에서 듣고/보고, 보안 및 지원을 제공하는 센서.

-산업용 센서 모니터링 및 제조 최적화...

 

마지막으로, 앞으로 10년 동안 AR(증강현실) 헤드셋의 전방 카메라는 우리의 활동과 주변 환경, 우리가 무엇을 먹고 누구와 상호 작용하는지에 대한 영구적인 기록을 캡처하게 된다.

 

오늘날 우리는 모든 것이 항상 모니터링되고 이미지화되고 청취되는 "조 센서 경제"를 탄생시키고 있다.

 

이 메타트렌드는 머신러닝 및 데이터 네트워크와 결합된 지상, 대기 및 우주 기반 센서의 융합에 의해 주도된다.

 

앞으로는 "당신이 아는 것"이 아니라 "질문의 질"이 가장 중요하게 된다.

 

이 미래에 힘을 실어줄 기술과 센서 및 연결된 장치의 폭발적 증가로 영향을 받는 4가지 영역에 대해 살펴본다.

 

조 단위 센서 경제 창출: 급증하는 센서 및 IoT의 부상

 

우리는 센서 혁명의 한가운데에 있다.

 

센서는 물리적, 정량적 값(예: 가속도, 빛, 온도 등)을 측정하고 해당 데이터를 네트워크의 다른 장치로 전송하는 전자 장치이다. 센서는 우리의 환경을 더욱 지능적으로 만들고 안전성을 높이며 우리의 삶에 많은 시간을 추가한다.

 

또한 디지털 네트워크를 통해 데이터와 정보를 수집, 집계 및 처리하는 연결된 장치의 방대한 웹인 사물인터넷(IoT)의 기반이기도 하다.

 

글로벌 컨설팅 회사인 McKinsey는 2023년에 전 세계적으로 연결된 장치의 총 수가 2018년보다 거의 3배 증가한 430억 개에 이를 것으로 예상한다. 가로등과 엘리베이터에서 물 펌프와 체육관 조끼에 이르기까지 더 많은 연결된 장치가 온라인에 연결됨에 따라 그 수는 증가할 뿐이다.

 

McKinsey는 2030년까지 IoT가 5조 5천억 달러에서 12조 6천억 달러의 경제적 가치를 창출할 수 있을 것으로 추정한다.

 

센서 기술의 수가 증가하고 정교해짐에 따라 가장 큰 영향을 받는 4가지 영역을 살펴보겠다.

 

(#1) 스마트폰

 

스마트폰이 어떻게 온도에서 전화 위치에 이르기까지 모든 것을 감지할 수 있는지 궁금한 적이 있는가?

 

정답은 센서이다. 평균적인 스마트폰에는 약 20개의 센서가 있다. 가장 일반적인 목록은 다음과 같다.

 

가속도계/공기 습도 센서/주변 광 센서/바코드 및 QR 코드 센서/기압계/지문 센서/가이거 계수관/글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)/자이로스코프/심박수 센서/자력계/마이크로폰/보수계/근접 센서/솔리 센서/온도계/터치스크린 센서

 

일부 스마트폰 모델은 이 일반적인 목록을 넘어선다. 예를 들어, 올해 초에 출시된 iPhone 14에는 처음으로 이중 주변광 센서가 탑재되었다. 이전 모델에는 주변광 센서가 하나만 있었지만 iPhone 14에는 전화기 뒷면에 추가 센서가 포함되어 디스플레이 밝기를 조정하고 후면 카메라 시스템의 노출을 결정하는 데 도움이 된다.

 

그리고 이미 차세대 iPhone 라인업에 훨씬 더 정교한 센서를 추가할 계획이 있다. 2022년 11월 Sony는 최신 최첨단 이미지 센서를 탑재한 다음 버전의 iPhone을 공급할 가능성이 있다고 발표했다.

 

그렇다면 이 모든 센서로 스마트폰이 수집하는 데이터의 양은 얼마나 될까?

 

스마트폰은 지속적으로 데이터를 수집하고 있다. 예를 들어 트리니티 칼리지 더블린(Trinity College Dublin) 연구원의 연구에 따르면 Google Android 핸드셋은 12시간마다 1MB의 데이터를 수집한다.

 

(#2) 스마트 홈

 

스마트 홈은 음성 비서 또는 모바일 앱을 사용하여 제어되는 WiFi 연결 장치가 있는 집이다. 그 정의에 따르면 2022년 현재 전 세계에는 거의 2억 6천만 개의 스마트 홈이 있다.

 

그리고 이 수치는 향후 스마트 홈 시장이 빠르게 성장함에 따라 급증할 것으로 예상된다. 스마트 홈 기술에 대한 소비자 지출은 올해 1,350억 달러에서 2025년까지 약 1,700억 달러로 26% 증가할 것으로 예상된다.

 

그렇다면 이 모든 스마트 홈 내부에는 정확히 무엇이 있을까?

 

많은 사람들에게 가장 일반적인 스마트 홈 장치는 Alexa와 같은 음성 비서이다. 예를 들어 미국 소비자의 1/3이 스마트 스피커를 소유하고 있다.

 

그러나 스마트 스피커와 홈 어시스턴트는 시작에 불과하다. 가장 많이 연결된 집에는 스마트 조명, 스마트 온도 조절 장치, 스마트 잠금 장치, 스마트 냉장고 등이 포함된다.

 

가정에서 이러한 WiFi 연결 장치의 이점은 향상된 보안, 낮은 보험료 등이다. (일부 보험사는 자동 보안 시스템이 있는 주택에 대해 보험료를 최대 20%까지 감면한다), 에너지 사용 감소(사용자가 가정 에너지 사용의 50%를 절약할 수 있는 스마트 냉난방 시스템 및 조명 제어로 가능).

 

(#3) 스마트 공장

 

"스마트 제조 부문"은 센서와 데이터 수집에 완전히 몰입된 공장으로 구성된다. McKinsey는 이 "산업용 IoT"가 2025년까지 5,000억 달러에 이를 것으로 예상한다(2020년 가치 2,900억 달러에서 거의 두 배 증가).

 

Deloitte의 조사에 따르면 제조업체의 86%가 스마트 팩토리 이니셔티브가 향후 5년 동안 제조 경쟁력의 주요 동인이 될 것이라고 믿고 있다.

 

무엇이 그 성장과 경쟁력을 이끌 것인가?

 

더 나은 기계 모니터링은 설정 시간과 유휴 시간을 줄여 제조 용량을 최대 25%까지 증가시킨다.

 

안전성 향상: 미국 노동부는 2020년에 4,700건 이상의 작업 관련 치명적인 부상을 보고했다. 스마트 웨어러블 장치는 공장 현장에서 부상을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어 폐기물 재활용 회사인 Nation Waste는 직원들에게 웨어러블 기술을 제공하고 부상 관련 비용을 60% 절감했다.

 

유지 관리 문제 예측: IoT 센서는 장비 오작동을 조기에 감지하고 가동 중지 시간을 최소화할 수 있다. McKinsey는 이러한 IoT 솔루션이 유지 관리 비용을 약 40% 절감할 것으로 추정한다.

 

(#4) 자율주행차

 

일반적인 최신 자동차에는 공기 흐름 및 전압 센서에서 산소 수준을 측정하고 비를 감지하는 센서에 이르기까지 12개 이상의 센서가 있다.

 

그러나 자율주행차(AV)는 이를 한 단계 더 발전시켜 자동차에 수십, 심지어 수백 개의 센서를 장착한다. 일반적으로 이러한 자율주행차에는 4가지 유형의 센서가 있다.

 

카메라: 고해상도 디지털 카메라는 AV가 환경을 "보고" 해석하는 데 도움이 된다. 여러 대의 카메라를 사용하면 AV가 보행자, 다른 자동차 및 교통 표지판과 같은 물체를 감지할 수 있도록 차량에 360도 뷰를 제공한다.

 

LIDAR: Lidar는 "빛 감지 및 거리 측정"의 약자이며 3D 사본을 생성하기 위해 환경을 스캔하는 원격 감지 기술이다.

 

레이더: 이러한 종류의 센서는 전자파 형태의 짧은 펄스를 사용하여 AV 환경에서 다른 차량과 큰 장애물을 감지한다. 파도가 물체에 부딪히면 반사되어 센서로 다시 반사된다.

 

초음파: LiDAR는 광 펄스를 사용하고 레이더는 전파를 사용하는 반면, 초음파 센서는 센서로 다시 반사되는 초음파 임펄스를 전송하여 주어진 환경에서 물체를 식별한다. AV에서는 예를 들어 주차 중 장애물을 감지하기 위해 자동차 범퍼에 자주 사용된다.

 

그렇다면 이 모든 센서가 얼마나 많은 데이터를 수집하고 있을까?

 

낮은 수준의 자율성에서도 AV는 시간당 최대 25GB의 엄청난 양의 데이터를 생성한다. 이에 상응하는 것은 약 30시간의 HD 비디오 재생과 한 달 분량 이상의 24시간 음악 스트리밍이다.

 

그리고 더 많은 자율 주행 기능을 추가함에 따라 AV를 작동하는 데 필요한 센서의 수와 데이터 양이 증가하게 된다. 서로 다른 센서가 서로 다른 양의 데이터를 생성한다는 점에 유의하는 것이 중요하다.

 

예를 들어 전기 자동차 제조업체인 Lucid Motors의 분석은 다음과 같은 분석을 제공한다.

 

-카메라 센서: 초당 500~3,500메가비트

 

-LIDAR 센서: 초당 20~100메가비트

 

-레이더 센서: 초당 0.1~15메가비트

 

-초음파: 초당 0.01메가비트 미만

 

각 AV에는 각 유형의 센서가 내장되어 있으며 모든 센서에서 생성되는 모든 데이터를 결합하면 각 AV는 매년 수천 테라바이트의 데이터를 생성할 수 있다.

 

이는 자동차 한 대에서 생성되는 엄청난 양의 데이터이지만 글로벌 관점에서 볼 때 전 세계 데이터 양의 일부에 불과하다.

 

폭발적인 데이터

 

이 "조 센서 경제"는 헤아릴 수 없는 양의 데이터를 야기하고 있다(점점 더 증가하게 된다). 도로 위를 달리는 수백만 대의 자율주행차가 각각 25GB를 생성한다고 생각해 보자. 하늘을 나는 수백만 대의 드론. 우리 몸, 우리 몸, 가정에 있는 수십억 개의 센서. 거의 이해할 수 없다!

 

2020년에 세계는 64제타바이트(또는 64조 기가바이트) 이상의 디지털 데이터를 생성한 것으로 추정된다. 이는 64 x 1021바이트이다. 2010년에 전 세계에서 생성된 데이터는 2제타바이트에 불과했다.

 

그리고 센서와 연결된 장치의 확산이 증가함에 따라 이러한 데이터 폭발은 계속된다.

 

Nature의 최근 연구에 따르면 2030년대까지 세계는 매년 1요타바이트, 즉 1024바이트의 데이터를 생성할 것이라고 추정한다. 이는 지구에서 화성까지 쌓여 있는 DVD에 맞는 데이터 양과 같다.

 

시사점 및 최종 생각

 

이 10년 동안 우리는 측정할 수 있는 거의 모든 것이 항상 측정되는 세상에 살게 된다.

 

이 모든 센서와 데이터가 우리를 위해 무엇을 할까? 바로 풍부함을 준다.

 

알고 싶은 거의 모든 것을 알 수 있다.

 

패션 비즈니스에 종사하고 있으며 이번 주 패션 트렌드가 어떻게 변화하고 있는지 알고 싶은가? AI는 매디슨 애비뉴를 걷고 있는 군중의 수십억 장의 사진을 분석하고 색상, 단 길이 및 스타일에 대한 정확한 분석을 제공할 수 있다.

 

의사는 더 이상 진료실을 방문할 필요가 없다. 신체 안팎의 모든 것을 하루 24시간 정확하게 측정하는 웨어러블 및 이식형 장치에서 업로드한 건강 데이터를 한 눈에 보기만 하면 된다.

 

농부들은 이제 하늘과 땅의 수분 함량을 알고 있으므로 물 낭비를 줄이면서 더 건강한 작물과 더 큰 수확량을 위해 물을 정확히 찾아낼 수 있다. 드론과 로봇은 질병에 대한 작물을 이미지화하고 수확을 위해 작물이 익었을 때 로봇에게 알린다.

 

이것은 단지 몇 가지 예일 뿐이다.

 

우주의 가장자리에서 바다 밑바닥, 혈류 내부에 이르기까지 우리 세계의 새로운 "전기 피부"는 끝없이 사용 가능한 정보의 감각 기관을 생산하고 있다. 그리고 AI의 급속한 발전으로 해당 정보를 이해하는 데 필요한 머신러닝을 보유하고 있다.

 

초 의식 행성에 오신 것을 환영한다.

 

다음 메타트렌드 블로그(#10 of 20)에서는 신피질을 클라우드와 연결하는 미래인 고대역폭 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)에 대해 알아본다.