지난 10월 시장조사기관 가트너는 미국 올랜도에서 열린 가트너 심포지엄/IT엑스포에서 ‘10대 전략 기술 트렌드를 발표했습니다. 가트너의 전략 기술 트렌드는 신흥 국가에서 폭넓은 영향력과 활용 사례를 보이거나, 급성장세로 인해 향후 5년 내 정점에 달할 혁신적 잠재력을 갖고 있는 기술을 공개합니다. 가트너의 데이비드 설리(David Cearley)부사장은 지능형, 디지털, 메시(Intelligent/Digital/Mesh)는 미래 디지털 비즈니스와 생태계를 위한 기초라고 말하면서 해당 IT리더들이 자사의 혁신 전략을 수립할 때 반드시 고려해야 하는 사항이라고 말했습니다. 

가트너가 제시한 주요 기술 트렌드 중 첫 번째인 인텔리전트(Intelligent)의 세가지 기술 트렌드는 인공지능과 머신러닝의 시장 침투법이 선보여지며, 그 다음 네 가지 트렌드인 디지털(Digital) 부분은 디지털과 물리적 세계를 조화시켜 생동감 넘치는 몰입환경을 구축하는 방법에 대해 이야기하고 있습니다. 마지막으로 그물망(Mesh)은 디지털 비즈니스 성과 제공을 위한 디바이스, 콘텐츠, 서비스, 인력과 비즈니스의 연결 및 활용에 대한 것을 이야기하고 있습니다.

 

출처 : https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2018/


 

지능형(Intelligent)

Trend No.1 : 인공지능 강화 시스템(AI Foundation) 

2020년까지 자율적으로 학습, 적응, 행동하는 시스템은 업체 간의 각축전이 벌어질 것으로 예상됩니다. 2025년까지 의사결정능력 향상, 비즈니스 모델, 고객경험 향상, 생태계 리모델링을 위한 인공지능의 능력이 디지털 이니셔티브를 성공적으로 이끄는 원동력이 될 전망입니다. 

물론 인공지능에 대한 관심이 증가하고 있음은 분명합니다. 최근 가트너의 조사에 따르면 기업의 59%정도가 인공지능 전략을 수립하는데 필요한 정보를 수집하고 있으며, 이미 인공지능 솔루션을 채택하거나 실제로 운영하고 있는 기업들도 있었습니다.

인공지능 기술은 급속히 발전하고 있어, 조직은 이러한 기술과 프로세스, (데이터 준비, 통합, 알고리즘, 트레이닝 방법론, 모델 생성 등)에 대대적으로 투자해 기술을 성공적으로 활용하고 인공지능 강화 시스템을 구축해야 합니다. 이를 위해 데이터 사이언티스트, 개발자, 비즈니스 프로세스 책임자 등 여러 관계자들이 상호 협력해야 합니다. 

 

Trend No.2 : 지능형 애플리케이션 및 분석(Intelligent Apps and Analytics) 

앞으로 몇 년 동안 모든 앱과 애플리케이션 서비스들이 일정 수준의 인공지능을 포함하게 될 것입니다. 일부 앱들은 인공지능과 머신러닝을 필수로 포함하는 지능형 앱이 될 것입니다. 또 다른 앱들은 드러나지 않게 지능을 제공하는 방식으로 인공지능을 활용할 것입니다.

지능형 애플리케이션은 인간의 대체 수단이 아닌 인간 활동의 증진 방식 중 하나로 봐야 합니다. 증강분석(Augmented analytics)은 특히 전략적으로 성장하고 있는 분야로, 비즈니스 사용자와 운영자, 데이터 사이언티스트를 대상으로 데이터 준비, 통찰력 발견과 공유 자동화를 위해 머신러닝을 활용하고 있습니다. 인공지능은 ERP(전사자원관리)를 포함해, 광범위한 소프트웨어(SW) 및 서비스 시장의 중요한 격전지가 됐습니다. 패키지 형 소프트웨어, 서비스 제공 업체들은 인공지능을 활용해 고급분석, 지능형 프로세스, UX(사용자경험) 등 형태로 새롭게 비즈니스 가치를 높일 방법을 생각해야 합니다. 

 

Trend No.3 : 지능형 사물(Intelligent Things) 

지능형 사물은 인공지능과 머신러닝을 사용하여 융통성 없는 프로그래밍 모델의 실행력을 넘어 인공지능을 통한 고급 기능을 선보이며 사람들과 주변 환경이 자연스러운 상호작용을 하는 사물을 의미합니다. 인공지능은 자율주행차, 로봇, 드론, 헬스케어 등 다양한 지능형 사물의 발전을 주도하고 있으며, 사물인터넷(IoT)이나 연결형 소비자, 산업 시스템 등 수많은 사물의 역량을 발전시키고 있습니다.

현재 농업, 광업 등 통제된 환경에서의 자율주행차 사용이 급속히 성장 중인 지능형 사물 분야로 떠오르고 있습니다. 2022년까지 통제된 도로상에서 제한적 자율주행차 사례가 나올 전망입니다. 하지만 일반 자율주행차 사용 시, 혹시 모를 기술 오작동에 대비해 운전석에 사람이 탑승을 요구할 가능성이 높을 것으로 보입니다. 향후 5년간 운전자가 필요한 반자율(semiautonomous) 형태가 대세를 이룰 것이며, 그 기간 동안 제조사들은 엄격한 기술 테스트를 시행하고 규제나 법적 문제, 문화적 수용 등 나노기술 문제를 해결할 것입니다. 지능형 사물이 확산됨에 따라 독립적인 지능형 사물에서 협력적인 지능형 사물로 점차 전환될 것입니다.


 


디지털(Digital) 

Trend No.4 : 디지털 트윈(Digital Twin) 

디지털 트윈은 실제 시스템을 디지털 방식으로 표현한 것입니다. 디지털 트윈은 향후 3~5년간 IoT 프로젝트에서 유망할 것입니다. IoT의 맥락에서 디지털 트윈은 실제 대상과 연결되어 상대방의 정보를 제공하고 변화에 대응하며 운영을 개선하고 가치를 부가합니다. 이는 오늘날 디지털 트윈이 주목 받는 이유입니다. 체계적으로 설계된 디지털 트윈은 기업 의사결정을 대폭 향상시킨다. 또 현실 세계에 존재하는 실제 모델과 연결돼 물체나 시스템의 운영 효율성 및 제품 사용 방법 및 개선 방법에 대한 통찰력을 제공 할 것입니다. 

조직은 디지털 트윈을 단순 구현 차원에서 시작해 이를 점차 발전시키고, 데이터 수집, 가시화하는 능력을 개선시키며, 올바른 분석 기법과 규칙을 적용하며 효과적으로 사업 목표에 대응한다. 세상의 모든 디지털 트윈은 실제 버전과 점차 역동적으로 연결될 것이며, 시간이 지남에 따라 우리 세계의 모든 것에 대해 인공지능 기반의 기술을 접목시켜 고급 시뮬레이션, 운영과 분석을 가능하게 할 것입니다. 미래 인간 모델은 생체인식, 의료 데이터를 제공할 수 있으며 도시 전체에 대한 디지털 트윈 고급 시뮬레이션을 허용하는 등 도시 계획가, 디지털 마케터, 의료 전문가, 산업 기획자들 모두 통합된 디지털 트윈 세계로의 장기적 전환으로 인해 혜택을 볼 것입니다.

  

Trend No.5 : 클라우드에서 에지(Cloud to the Edge) 

에지 컴퓨팅은 정보 처리 및 콘텐츠 수집, 전달이 정보 소스에 가깝게 배치 되는 컴퓨팅 토폴로지(topology)를 나타냅니다. 연결과 대기시간 문제, 대역폭 제약과 에지에 내장된 다양한 기능 차원에서는 분산모델을 선호합니다. 기업은 IoT 요소가 중요한 사람들을 위해 인프라 아키텍처에서 에지 컴퓨팅을 사용해야 합니다.

클라우드와 에지 컴퓨팅은 서로 라이벌 구도로 보는 것이 일반적이지만 이는 개념에 대한 근본적인 오해가 될 수 있습니다. 클라우드는 인터넷 기술을 사용하여 기술 서비스를 제공하는 시스템이지만 중앙 집중식 또는 분산 형 서비스 제공 서비스를 지정하지는 않습니다. 보완재 개념으로 사용될 경우, 클라우드는 서비스 지향 모델을 만드는 데 사용되며 에지는 클라우드 서비스 측면의 비연결·비분산 프로세스 실행을 가능하게 하는 스타일로 사용할 수 있습니다. 

 

Trend No.6 : 대화형 플랫폼(Conversational Platforms) 

대화형 플랫폼은 디지털 세계와 인간 상호작용 방식 간 차세대 패러다임 전환을 야기할 것으로 예측됩니다. 이제 해석 역할은 인간이 아닌 컴퓨터의 몫이다. 플랫폼은 사용자에게 질문이나 명령을 받은 후, 기능을 수행, 콘텐츠를 제시, 추가 인풋을 요청하는 방향으로 일을 처리합니다. 향후 몇 년간 대화형 인터페이스는 사용자 상호작용을 위한 주요 설계 목표로 자리 잡고, 전용 하드웨어, 코어 운영체제(OS) 기능, 애플리케이션, 플랫폼 등으로 제공될 전망입니다.

대화형 플랫폼은 언어와 기초적 사용자 의도를 이해하는 측면에서는 전환점에 도달했지만, 여전히 부족한 점이 많습니다. 대화형 플랫폼이 직면하는 과제는 사용자가 매우 체계적인 방식으로 커뮤니케이션 해야 한다는 것이며, 이는 실망스런 경험으로 이어지는 경우가 많습니다. 대화형 플랫폼 중 가장 중요한 차별적 요소는 복잡한 결과를 낼 수 있도록 타사 서비스에 접근해 활용하고 조화를 이루는 대화식 모델과 API 및 이벤트 모델의 견고성일 것입니다. 

 

Trend No.7 : 몰입 경험(Immersive Experience) 

증강현실(AR), 가상 현실(VR) 및 혼합 현실(MR)은 사람들의 디지털 세계를 인식하고 상호작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 대화형 플랫폼과 결합하여 사용자 경험에서 보이지 않는 몰입형 경험으로 근본적인 변화가 일고 있습니다. 이에 대한 높은 관심은 고급 엔터테인먼트 기능은 뛰어나지만, 실질적 비즈니스 가치는 떨어지는 새로운 VR 애플리케이션(비디오 게임, 360도 회전 비디오 등)의 등장으로 이어졌습니다. 향후 5년 동안 사용자는 물리적 환경을 유지하면서 디지털 및 실제와 상호 작용하는 생동감 있는 경험으로 부각되는 복합적인 현실에 초점을 맞추게 됩니다. 이에 기업이 VR·AR을 통해 직원 생산성과 설계, 교육, 시각화 프로세스를 증진시킬 수 있는 실질적 시나리오 검토에 나선다면, 뚜렷한 비즈니스 결실을 얻을 수 있을 것입니다.

혼합현실(MR) AR VR 기술을 통합·확장하는 몰입 유형입니다. 이는 인간이 자신의 세계를 들여다보고 상호작용하는 방식에 잘 매치될 수 있도록, 인터페이스를 최적화하는 매력적 기술로 급부상 중에 있습니다. 혼합현실은 스펙트럼에 따라 존재하며, 애플 아이폰, 구글 탱고와 같은 크로스 플랫폼 소프트웨어 등에 접목되어 인간의 디지털 세계 인식과 상호작용 방식의 범위를 제시합니다.

 

 

출처 : https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2018/



그물망(Mesh)

Trend No.8 : 블록체인(Blockchain) 

블록체인은 개별 애플리케이션이나 참가자와는 무관하게 비즈니스 마찰을 배제하는 분산형 계정으로 디지털 통화 인프라에서 디지털 혁신 플랫폼으로 진화 중입니다. 이는 현재의 중앙집중 거래방식과 기록관리 메커니즘을 탈피할 수 있는 기존 기업과 스타트업을 위한 혁신적 디지털 비즈니스의 기초 토대를 제공합니다. 본래 금융업계를 중심으로 블록체인을 둘러싼 과한 기대감이 형성되긴 했으나, 정부, 의료, 콘텐츠 유통, 공급망 등에도 잠재적 활용이 가능한 기술입니다. 장기적으로 유망하고 새로운 혁신을 불러올 것이란 점은 분명하지만, 현재보다는 앞날이 더욱 유망하며, 향후 2~3년간 관련기술 다수는 다소 미숙한 상태에 있을 것으로 보입니다. 

 

Trend No.9 : 이벤트 기반 모델(Event-Driven) 

디지털 비즈니스는 새로운 디지털 비즈니스를 활용할 수 있는 능력에 의존하고 있습니다. 비즈니스 이벤트는 상품 구매 주문, 항공기 이착륙 등 주목할 만한 상태나 그 변화를 발견해 디지털적으로 반영될 수 있는 모든 것으로 이벤트 브로커, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 등을 활용해 신속히 추적하고 자세히 분석할 수 있습니다. 그러나 문화적 변화, 리더십 변화 없이 기술만으로 이벤트 중심 모델의 모든 가치를 전달할 수는 없습니다. 따라서 디지털 비즈니스는 IT 리더, 설계자, 아키텍트의 이벤트 사고 수용 필요성을 촉진시킵니다. 기업들은 디지털 비즈니스 전략의 일환으로 이벤트 사고를 받아들여야 합니다. 2020년까지 전자 상거래의 실시간 상황 인식은 디지털 비즈니스 솔루션의 필수적인 특성이 될 것이며, 새로운 비즈니스 생태계의 80%는 이벤트 처리를 위한 지원이 필요할 것입니다. 

 

Trend No.10 : 지속적이며 적응 가능한 리스크·신뢰 평가(CARTA) 접근법 

디지털 비즈니스는 복잡하고 진화하는 보안 환경을 조성합니다. 한층 정교한 타깃 공격이 가능해진 세상에서 디지털 비즈니스 이니셔티브를 안전하게 추진할 수 있도록, 보안과 리스크 관리 담당자는 적응 가능한 대응으로 실시간 위협과 신뢰성 기반의 의사결정을 위해 지속적으로 적응할 수 있는 리스크 및 신뢰 평가(CARTA) 접근법을 택해야 합니다. 보안 인프라는 디지털 비즈니스와 같은 속도로 움직이는 보안 제공을 통한 기회 포착과 위험 관리를 위해 어디서든 적응 가능해야 합니다.

CARTA의 일환으로, 기업이 데브옵스(DevOps) 툴과 프로세스를 통해 개발팀과 운영팀 간의 간극을 좁힌 것과 같이, 보안팀과 애플리케이션팀 간 장벽 또한 해소해야 합니다. 또 정보보안 아키텍트는 여러 지점의 보안 테스트를 데브옵스 워크플로에 통합, 여러 개발자가 확인할 수 있는 공동작업 방식으로 데브시크옵스(DevSecOps)를 제공해 팀워크, 민첩성뿐 아니라 데브옵스와 개발환경의 신속성을 보존해야 합니다. CARTA는 또한 디셉션 기술과 같은 방식과 함께 런타임에 적용될 수 있습니다. 가상화와 SDN(소프트웨어정의네트워크) 등의 기술 발전으로 네트워크 기반 디셉션의 기본요소인적응 가능한 허니팟(adaptable honeypots)’을 배치·관리하고 모니터링하기가 훨씬 수월해졌습니다.




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