가트너가 예상하는 2016년 10대 전략 기술

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가트너가 예상하는 2016년 10대 전략 기술

매년 한 해를 마무리할 때면 가트너의 2016년 10대 전략 기술 동향이 발표된다. 그 외 수많은 미디어에서도 2016년의 IT 트렌드를 꼽는다. 그중에 2016년 웹디자인 트렌드도 있다. 그렇다면 이렇게도 많은 전망 중 ‘진짜’ 트렌드는 무엇일까. 손꼽힌 그것들 중 먼 미래 말고 2016년의 디지털 산업에 곧장 영향을 미치는 것은 뭘까. 2016년 첫 과월호를 시작하는 월간 웹은 무엇이 진짜 우리가 알아야 할 트렌드일 지를 꼽았다. 먼저, 가트너가 선정한 10대 전략 기술이 무엇인지를 살핀 뒤, 2016년 웹디자인 트렌드와 하드웨어 트렌드를 알아본다.
진행. 월간 w.e.b. 편집국

Technology Trends 1 가트너가 예상하는 2016년 10대 전략 기술
webdesign Trends 2 월간 웹이 추천하는 2016 웹디자인 트렌드
Hardware trends 3 UI·UX 개념을 뒤엎을 2016 하드웨어 트렌드


기술 트렌드는 웹디자인, 하드웨어처럼 살갗으로 와 닿지 않을 수 있다. 하지만 모든 것의 바탕이라고 할 수 있다. 신기술과 기술의 변화는 산업 전반에 영향을 주기 때문이다. IT 자문 기관 가트너(Gartner, Inc.)는 매년 10월 다음 해 10대 전략 기술 동향을 발표한다. 가트너가 ‘가트너 심포지움/ITxpo 2015(Gartner Symposium/ITxpo 2015)’에서 발표한 2016년 10대 전략 기술을 알아봤다.

글. 남은선 기자 es@websmedia.co.kr
자료. 가트너(Gartner) 제공



[그림 01] 가트너 IT 엑스포 심포지움


가트너는 전략 기술 동향을 ‘조직에 상당한 영향을 미칠 수 있는 기술 트렌드’라고 정의한다. 또한 산업 분야를 변동할 가능성이 큰지, 대대적인 금전 투자가 필요한지, 또는 늦게 파악하면 위험할지 등을 고려해 10대 전략 기술을 선정했다. 해당 기술들은 장기 프로젝트로 진행되는 경우가 많으며, 다른 분야와도 관련이 깊다. 


[그림 02] 가트너가 발표한 2016년 10대 전략 기술


 #디지털 메시(Digital Mesh)
가트너는 2016년 10대 전략 기술을 디지털 메시(Digital Mesh), 스마트 머신(Smart Machine), 새로운 IT 세계(New IT Reality) 총 세 가지로 구분했다. 디지털 메시란 물리 세계와 가상 세계를 결합한 상태를 말한다. 그럼 먼저, 디지털 메시로 포함한 키워드인 디바이스 메시(The Device Mesh), 앰비언트 사용자 경험(Ambient User Experience), 3D 프린팅 소재(3D-Printing Materials)를 소개한다.


01 디바이스 메시 (The Device Mesh)
디바이스 종류는 계속해서 다양해지고 기술도 발달했다. 사람들은 정보를 검색하거나 다른 사람들과 소통할 때 디바이스를 사용한다.

이전에는 휴대전화, MP3, 카메라, 노트북을 따로 사용했다. 하지만 스마트폰이 나타나면서 MP3, 카메라, 심지어 노트북도 필요 없을 정도가 됐다. 디바이스들의 기능을 하나로 합쳐버린 것이다. 그리고 이제는 이것을 넘어서 디바이스들을 연동하는 새로운 기능을 개발했다. 웨어러블 디바이스와 같은 새로운 형태의 디바이스도 탄생했다.

가트너는 위와 같은 현상을 ‘디바이스 메시(The Device Mesh)’라는 신조어로 명시했다. Mesh란 그물망이라는 뜻이다. 수많은 디바이스를 마치 그물망처럼 서로 유기적으로 연결해 영향을 주고받는다는 의미를 담고 있다.

[그림 03] 대표적인 웨어러블 디바이스 애플워치(Apple Watch)


02 앰비언트 사용자 경험 (Ambient User Experience)
디바이스 메시에 이은 두 번째 키워드는 앰비언트 사용자 경험이다. 디바이스 메시는 앰비언트 사용자 경험을 위한 기반이다. 증강 현실과 가상 현실을 제공하는 몰입형 환경(Immersive Environment)은 엄청난 잠재력이 있다. 하지만 이것은 경험을 형성하는 하나의 요소에 불과하다.

앰비언트 사용자 경험은 디바이스 메시, 시간과 공간의 경계에서의 지속성을 유지한다. 즉 사용자 경험이 한 가지 디바이스에 국한되는 것이 아니라 얇고 잔잔하게(Ambient) 퍼지는 것을 의미한다. 사용자가 한 장소에서 다른 장소로 이동해도, 사용자 경험은 물리 세계 및 가상 세계, 전자 환경이 혼합돼있다. 그리고 계속해서 변하는 디바이스와 상호 작용 채널들로 연결된다.

기업들은 전략적으로 모바일 앱 설계를 주요 핵심으로 여긴다. 이제는 그 설계의 목표로 사물인터넷 센서, 다양한 디바이스 및 자동차 등을 활용한다. 그리고 그에 따른 새로운 사용자 경험을 제공하는 것에 집중하고 있다. 2018년에 이르면 앰비언트 사용자 경험 설계는 독립 소프트웨어 개발업체(Independent Software Vendor, ISV)와 일반 기업들의 주요 차별화 요인이 될 것이다.


03 3D 프린팅 소재 (3D-Printing Materials)
3D 프린팅은 3년 연속 주요 전략 기술로 꼽힌 키워드다. 3D 프린팅 기술이 지속해서 발전함에 따라, 첨단 니켈 합금, 탄소 섬유, 유리, 전도 잉크, 전자기기, 제약 및 생물학적 소재와 같은 다양한 재료를 3D 프린팅에 활용할 수 있다. 항공, 의료, 자동차, 에너지 및 군대 등의 여러 분야에서 3D 프린터를 실용적으로 활용 가능할 정도로 확장됐다.

기술이 혁신을 일으키는 만큼 사용자의 수요도 증가하고 있다. 2019년이 되면 3D로 인쇄할 수 있는 소재의 범위가 확대될 것이다. 그에 따라 기업용 3D 프린터의 선적 대수가 연평균 성장률 64.1%을 기록할 전망이다. 이와 같은 발전은 3D 프린팅의 제조 라인과 공급망 프로세스를 재검토할 필요가 있다는 의미도 담고 있다.

데이비드 설리(David Cearley) 가트너 펠로우 겸 부대표는 “3D 프린팅 분야가 향후 20년간 인쇄 가능한 소재 확장, 인쇄 속도 향상, 그리고 복합 파트 인쇄 및 조립을 위한 새로운 모델의 등장 등을 예상한다”고 밝혔다.


[그림 04] 3D 시스템즈가 개발하고, 신도리코가 유통하고 있는 3D프린터 CubeX Trio


#스마트 머신(Smart Machine)
디지털 디바이스 안에 속한 디바이스 메시, 앰비언트 사용자 경험, 3D 프린팅 소재에 관해 알아봤다. 두 번째 항목은 스마트 머신(Smart Machine)이다. 기업은 디지털 비즈니스에 중점을 두고 있다. 디지털 비즈니스란 실제 세계와 디지털 세계를 연결하는 것이 목표인 비즈니스다. 이에 이어서 이제는 알고리즘 비즈니스(Algorithmic Business)가 새로 떠오른다.

알고리즘은 기업의 미래를 정의할 정도로 중시된다. 알고리즘 비즈니스는 사람들이 직접 개입하지 않는 배후에서 많은 일을 진행한다. 바로 이런 일을 실행하는 것이 두 번째 항목인 스마트 머신이다.


04 만물 정보 (Information of Everything, IoE)
스마트 머신의 첫 번째 키워드는 만물 정보(Information of Everything, IoE)다. 만물 정보는 사물 인터넷의미를 확장했다고 보면 된다.

사물인터넷(Internet of Things, 이하 IoT)은 스마트폰과 컴퓨터를 넘어 자동차, 냉장고, 세탁기, 시계 등 모든 사물을 인터넷에 연결하는 기술이다. 이 기술을 이용하면 각종 기기가 스스로 데이터를 주고받고 기능을 자동 구동할 수 있다. 집 밖에서 스마트폰으로 가전제품을 조정하거나, 무인 주행이 가능한 자동차가 가장 대표적인 예다. 이제는 사물인터넷(IoT)이 아닌 만물인터넷(Internet of Everything, IoE)로 나아가고 있다.

디지털 메시 내 모든 사물은 정보를 생산한 후 사용하기 위해 그것들을 전송한다. 이 정보들은 텍스트, 오디오 및 비디오뿐 아니라 센서나 맥락 정보도 포함한다. 정보는 항상 모든 곳에 있지만 격리됐거나, 완전하지 않거나, 이용할 수 없거나, 이해할 수 없는 경우가 많다.

이렇듯 사물 정보는 다양한 데이터 소스에서 보낸 데이터를 연결하는 기술로 수많은 데이터를 처리한다. 그래프 데이터베이스와 같은 의미론 툴, 그리고 새로운 데이터 분류 및 정보 분석 기법들이 발전한다면 혼란스러운 정보의 홍수를 의미 있게 활용할 수 있을 것이다.


[그림 05] CES 2015에서 아우디 A7는 샌프란시스코에서 라스베가스까지 무인 자율주행 기술을 보여줬다


05 첨단 기계 학습 (Advanced Machine Learning)
데이터는 폭발적으로 증가하고, 정보는 복잡해졌다. 넘쳐나는 정보를 활용하려면 대량의 데이터를 분석할 필요가 있다. 이전에는 이 데이터를 쌓아두기만 했다면 이제는 이것들을 유용하게 활용해보자는 취지가 생겼다. 그래서 빅데이터는 사물인터넷에 이어 최근 몇 년간 주목받았다. 기계 학습 및 인공 지능 기술도 빅데이터와의 관계가 가깝다.

그 과정에서 오차를 줄이고 작업 속도를 높이기 위해 기계 학습(Machine Learning)이 대두했다. 기계 학습은 인공 지능의 한 분야다. 많은 사람이 머신 러닝이라고도 부른다. 본 기사에서는 기계 학습으로 지칭하겠다.

기계 학습은 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 사람의 사고방식을 컴퓨터에 가르치는 거라고 보면 된다. 기계 학습이 알려진 속성을 기반으로 한다면, 데이터 마이닝은 데이터의 미처 몰랐던 속성을 밝혀내는 것이다.

예를 들어 딥 러닝(Deep Learning)은 기계 학습 알고리즘 중의 하나다. 그중 딥 러닝 기법의 하나인 DNN(Deep Neural Networks)은 복잡한 대형 데이터에 적용 가능한 기계 학습의 첨단 형태다. 지능형 기계들이 데이터를 효율적으로 분류하고 분석할 수 있게 만든다. 기존 컴퓨팅과 정보 관리의 한계를 넘어 자율적으로 학습하는 시스템을 만드는 것이다. 더 자세히 설명하자면, DNN은 하드웨어 또는 소프트웨어 기반 기계가 스스로 광범위한 콘텐츠부터 세부 사항까지 자체 환경의 모든 요소를 학습할 수 있게 한다.

스탠포드대학의 앤드류 응(Andrew Ng) 교수와 구글은 딥 러닝 프로젝트를 통해, 2012년 16,000개의 컴퓨터 프로세스와 10억 개 이상의 DNN을 이용해 유튜브에 업로드된 천만 개 이상의 비디오 중 고양이 얼굴 인식에 성공했다. 구글은 이 기술을 ‘동영상 속 물체 인식’이라는 이름으로 특허도 냈다. 그밖에 IBM이 개발한 질의응답시스템(Question Answering System, QA System)인 왓슨(Watson)도 있다. 왓슨은 의사가 진단하는 것을 도와 다양한 조건을 검토 후 적합한 치료방침을 결정하는 것까지 도울 수 있다.


[그림 06] 구글 이미지 검색(images.google.com)에서 '고양이' 검색 시 일일이 태그를 안 달았는데도 고양이로 인식해 검색 결과로 추출한다


06 자율 에이전트와 사물 (Autonomous Agents and Things)
기계 학습은 자동 작동하는 로봇, 무인 자동차, 가상 개인 비서(Virtual Personal Assistants, VPA)와 지능형 어드바이저(Smart Advisor) 등을 비롯한 지능형 기계의 구현을 가능하게 한다. 이처럼 소프트웨어 기반 지능형 기계는 단기적이고 광범위한 영향을 미친다. 진정한 지능형 에이전트는 스마트폰의 메뉴, 양식이나 버튼을 사용하는 것이 아니라, 사용자가 앱에 음성으로 명령하는 것이다.

구글 나우(Google Now), 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 애플의 시리(Siri)와 같은 가상 개인 비서(VPA)는 이전보다 지능화됐고 자율 에이전트의 원조로 평가된다. 또 다른 예로는 IP소프트(IPsoft)가 개발한 아멜리아(Amelia)가 있다. 아멜리아는 언어 표현력이 뛰어날 뿐 아니라 동작과 표정도 융통성 있게 반응한다. 시리가 특이한 질문에 유머로 받아친다면, 아멜리아는 공감 형성으로 대응한다.

데이비드 설리 가트너 펠로우 겸 부대표는 “향후 5년간 지능형 에이전트를 통해 포스트앱 세계를 발전하게 할 것이다. 동적이고 맥락에 따른 실행과 인터페이스를 제공하기 때문이다”라고 밝혔으며, 이에 따라 “IT 리더들은 자율적인 사물과 에이전트를 이용해 인간의 활동을 확대하면서도, 오직 인간만 할 수 있는 작업에 집중할 방법을 검토해야 한다”고 강조했다. 그리고 “이들은 지능형 에이전트와 사물이 장기적인 현상이며 향후 20년간 지속해서 발전하고 확장될 것임을 인식해야 한다”고 덧붙였다.


[그림 07] 가상 개인 비서인 코타나(Cortana)에게 물어보자, 오늘의 일정은 뭐에요?


[그림 08] 구글 나우(Googl Now)에게 물어보자, 주위 맛집을 추천해주세요


#새로운 IT 세계(New IT Reality)
마지막 네 가지 키워드를 묶은 항목은 새로운 IT 세계(New IT Reality)다. 해당 항목에 속하는 네 가지 키워드는 디지털 세계를 이끌기 위해 고려해야 하는 기술 아키텍처와 플랫폼이다. 이것들은 디지털 메시와 스마트 머신 실현을 뒷받침하는 중요한 요소이기도 하다.


07 능동형 보안 아키텍처 (Adaptive Security Architecture)
단어 앞에 ‘능동형’이 붙었다. ‘적응형’이라고도 불린다. 보안이면 보안이지 왜 능동형 보안일까. 보안은 기술이 발달하면서 동시에 매우 중요한 부분이다. 기업들은 고객과 파트너들을 위해 자체 시스템을 통합했다. 그리고 클라우드 기반 서비스와 개방형 API 사용을 확대하고 있다. 이 때문에 이제는 위협을 미리 감지해 대응하고 공격을 방지하는 전통적인 보안에 머물면 안 된다. 경계선 방어와 규칙 기반 보안에만 의존하는 것도 적합하지 않다.


08 첨단 시스템 아키텍처 (Advanced System Architecture)
디지털 메시와 지능형 기계는 조직에서 실행 가능성을 확보하도록 엄격한 컴퓨팅 아키텍처 요건을 제시하고 있다. 이것이 뉴로모픽 아키텍처(Neuromorphic Architecture)다. 현장 프로그래머블 게이트 어레이(Field-Programmable Gate Array, FPGA)는 뉴로모픽 아키텍처를 위한 기술이다. 이것은 회로 변경을 할 수 없는 일반 반도체와 다르게 프로그래밍으로 회로 변경이 가능한 비메모리 반도체의 일종이다.
테라플롭(Teraflop) 이상의 속도와 높은 에너지 효율로 운영 가능하게 개선했다. 알고리즘을 소형 폼 팩터에 배치하도록 했으므로 디바이스 메시에서 훨씬 적은 전력을 사용하는 것이다. 이 특징 덕분에 첨단 기계 학습 기능들이 가정, 자동차, 손목 시계 및 초소형 IoT 엔드포인트로 퍼질 수 있다.

이 기술 및 GPU(Graphic Processing Unit)를 기반으로 개발한 시스템은 마치 사람의 뇌와 같이 작동한다. 특히 지능형 기계가 사용하는 심층 학습과 기타 패턴 매칭 알고리즘에 적용하는 데 적합하다.


09 매시 앱 및 서비스 아키텍처 (Mash App and Service Architecture)
매시 앱 및 서비스 아키텍처는 수많은(Mash) 앱과 서비스를 서로 느슨하게 연결하는 통합 접근 방식이다. 소프트웨어 정의 앱 서비스, 마이크로 서비스 아키텍처(Micro Services Architecture), 컨테이너가 대표적인 예다. 이 기술들을 통해서 모바일 기술과 사물인터넷 정보들을 클라우드 환경에서 연결하고, 다른 디바이스들과도 통합할 수 있다.

소프트웨어 정의(Software Defined) 앱 서비스란 무엇인지 이해하기 전에 소프트웨어 정의 에브리씽(Software Defined Everything, SDE)에 관해 알아야 한다. ‘소프트웨어 정의’란 모든 것을 소프트웨어로 정의한다는 뜻이다. 다시 말해서 하드웨어와 소프트웨어 레이어를 분리하는 것이다. 인간의 육체와 정신으로 빗대어 설명하자면, 정신은 육체의 상위 개념이며 정신을 맑고 건강하게 유지해야 육체도 건강하다는 접근 방식과 비슷하다. 이렇듯 소프트웨어 정의 앱 서비스를 이용한다면 유연하고 민첩하게 웹 스케일을 확장할 수 있다.

마이크로 서비스 아키텍처(Micro Services Architecture)는 각 컴포넌트를 서비스라는 개념으로 정의한다. 각 컴포넌트는 서비스 형태로 만들어지며 API를 이용해 타 서비스와 통신한다. 중앙 집중화한 데이터베이스를 사용하는 게 아니라 서비스별로 독립된 데이터베이스를 사용하는 것이다.

그다음으로 컨테이너 기술은 마이크로 서비스를 더 쉽게 구현하도록 돕는다. 이 기술을 가상머신을 통해서 몇 초 만에 기능적인 환경을 만들도록 해준다. 개발자는 시간을 절약해 코딩에 더 집중할 수 있게 되는 셈이다.


10 사물인터넷 플랫폼(Internet of Things Architecture and Platforms)
사물인터넷 플랫폼은 매시 앱과 서비스 아키텍처를 보완한다. 또한 이 플랫폼은 사물인터넷을 현실화하기 위해 아키텍처와 기술 관점에서 수행한 작업으로 구성했다. 사물인터넷 플랫폼의 표준과 관리, 보안, 통합 및 기타 기술들은 사물 인터넷의 요소들을 개발, 관리, 보호하기 위한 기본 역할을 한다.

사물인터넷이 앞서 살펴본 디지털 메시와 앰비언트 사용자 경험의 핵심이므로, 사물인터넷 플랫폼도 중요한 역할을 할 것이다.

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