[문과생을 위한 IT정보] 4차 산업혁명 관련 용어 알아보기!

4차 산업혁명이 무엇인가요?

4차 산업혁명부터 막히는 분들 많으시죠? 관련 용어를 알아보기 전에 먼저 4차 산업혁명은 무엇인지 알고 넘어갑시다. 4차 산업혁명이란 인공 지능, 사물 인터넷, 빅데이터, 모바일 등 첨단 정보통신기술이 경제·사회 전반에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나는 차세대 산업혁명을 말합니다. 지능정보기술이 기존 산업 혹은 서비스와 융화되거나 여러 분야의 신기술과 결합되어 실세계 모든 제품 그리고 서비스를 네트워크로 연결하고 사물을 지능화하는 시대인데요. 기존 1차, 2차, 3차와 비교했을 때 4차 산업혁명의 핵심키워드는 바로 인공지능이 아닐까 싶습니다. 모든 사물을 네트워크로 연결시켜 별도의 명령을 입력하지 않아도 스스로! 기계 스스로! 일을 처리하는 세상이 온 거죠. 그럼 본격적으로 4차 산업혁명과 관련된 용어를 차근차근 알아볼까요?

사물 인터넷

"사물과 사물이 인터넷으로 대화를 나눈다"

사물 인터넷의 시대를 머릿 속에 그려보자면 아마 공상과학 영화에서 보던 장면을 떠올려야 하지 않을까요? 기계와 기계가 대화를 나누는 시대라뇨! 거짓말같지만 실제로 현재에도 이용되고 있는 기술 중 하나랍니다. 사물인터넷은 사물에 센서를 부착해 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 기술이나 환경을 일컫는데요. 앞서 말한 것처럼 현재 우리 주변에서도 적지 않게 볼 수 있어요. 외출 시엔 자동으로 가스가 차단된다거나, 매일 운동량을 체크하여 몸의 건강을 분석해준다거나 등등 예전에는 기기들이 정보를 주고받기 위해선 인간의 조작이 필요했습니다. 카메라로 찍은 영상을 컴퓨터로 옮기기 위해 USB선으로 연결하는 것 처럼요. 하지만 사물 인터넷 시대가 열리면 인터넷에 연결된 기기는 별도의 절차가 필요 없이 기기 스스로 정보를 주고 받을 수 있게 됩니다. 블루투스나 근거리무선통신, 센서데이터, 네트워크가 이들의 자율적인 소통을 돕는 기술이 되는 것이죠. 미국은 현재 사물인터넷을 적극적으로 활용하고 있는 나라로 유명한데요. 디즈니 사의 놀이공원은 미키마우스 인형의 눈과 코, 팔, 배 곳곳에 적외선 센서와 스피커를 탑재하여 놀이공원 정보를 수집합니다. 습득된 정보는 관람객에게 특정 놀이기구의 줄이 긴지 짧은지, 지금 위치가 어디인지 등 편리하게 제공되죠.

소물 인터넷

"저속, 저전력, 저성능의 특징을 갖는 사물들로 구성"

사물 인터넷과 소물 인터넷. 벌써부터 용어들이 헷갈리기 시작합니다. 사물 인터넷을 구성하는 사물들 중에는 네트워크를 통해 교환해야 하는 데이터의 양이 많은 사물들과 그렇지 않은 사물들이 있습니다. 이중에서 교환해야하는 데이터의 양이 많지 않은 사물들을 소물(Small Thing)이라 하고, 소물들로 구성된 네트워크를 소물 인터넷이라고 합니다. 대표적인 예로는 수도·전기·가스 원격 검침용 기기, 저전력 블루투스 비컨 등이 있습니다. 교환해야할 데이터 양이 적기 때문에 일반적으로 저성능 프로세서를 이용하고 배터리 하나로도 수년간 작동된다는 특징이 있죠. 이러한 소물들을 상호로 연결시켜주기 위해선 블루투스, 지그비, 지웨이브 같은 기술이 필요합니다. 이 외에도 저전력 단거리 무선망과 로라, 시그폭스, 협대역 사물 인터넷 등과 같은 저전력 광역 통신망 기술도 있구요!

다크 데이터

"일단 저장, 분석은 NO"

다크 데이터는 쉽게 말하자면 사용하지 않는(쓸모는 없는데 언젠간 쓸모가 있을 것 같은?...) 데이터라고 할 수 있습니다. 자세히 알아보자면 기업 내에 저장은 되어 있으나 분석되지 않은 데이터를 의미하는데요. 혹은 저장 공간이 없어서 몇 달 정도 보관만 했다가 지워지는 데이터를 뜻하기도 합니다. 이러한 데이터는 만에하나 이용 가치가 생길 가능성을 대비하여 축적되는 것인데 문제는 이러한 데이터를 분석할 가치가 있는지에 관해 의견이 양쪽으로 팽팽합니다. 가치는 분석이 되어야 판단이 되는 것인데, 분석을 하기 위해선 인력, 비용, 시간이 필요하므로 다크 데이터를 분석하기 위해선 우선 데이터의 가치가 내부적으로 인정되어야 합니다. 최근 들어서는 빅데이터 기술을 이용하여 분석에 대한 인력, 비용, 시간을 많이 줄였기 때문에 다크 데이터라도 분석을 해야한다는 의견이 높아지고 있긴 한데요. 결국 처리되지 않은 채 미래에 사용할 가능성이 있다는 이유만으로 삭제되지 않고 방치되어 저장 공간만 차지하고 보안 위험까지 초래할 수 있어 결과가 어떻게 될지 모르겠습니다.

필터 버블

"필터 버블 속에서 살아가는 사람들"

필터 버블은 구글과 야후 등 세계적인 인터넷 검색 업체와 페이스북 등 소셜 미디어 기업들이 제공하는 정보에 의존해 정보 편식을 하는 이용자들이 점점 자신만의 울타리에 갇히고 있다는 것을 설명하기 위해 등장한 말입니다. 미국의 온라인 시민단체 무브온의 이사장인 엘리 프레이저가 자신의 저서 '생각 조종자들'에서 제시한 개념이기도 하죠. 필터 버블 현상을 불러온 선구자는 단연 세계 최대의 온라인 서점인 아마존이라고 할 수 있습니다. 단골의 취향을 파악해 책을 추천해주는 동네 서점의 방식을 그대로 온라인에서 구현해냈는데요. 아마존은 개인의 취향과 기호를 분류하는 필터링을 사용해 크게 성공을 누렸는데, 빅데이터 시대가 시작되면서 이곳 저곳 모두 맞춤형 정보 제공을 제공하게 되었죠. 검색 서비스도 개별화 전략으로 진화하고 있습니다. 사람의 마음을 읽는 검색엔진을 강조하고 있는 구글의 지식 그래프와 소셜 검색을 전면에 내세운 페이스북의 그래프 서치가 바로 그렇습니다. 한국의 네이버 역시 맞춤형 정보를 제공하고 있죠. 이러한 현상을 두고 필터 버블의 세상 속에서 우린 듣기 좋은 뉴스만 편식하고 있다고 우려하는 것이 바로 필터 버블입니다.