[디지털비즈온 김맹근 기자] 사물인터넷(IoT) 분야의 사업화를 위한 인공지능의 도입이 자연스러운 흐름으로 인식되면서 AIoT가 새로운 산업으로 주목 받고 있다. IoT는 물리 공간의 DX를 통해 가상 공간을 이어주는 역할을 하며, 디지털화가 된 가상공간의 빅데이터를 시각화하는 디지털 트윈과 물리공간에서 의사결정을 지원하는 AI가 접목되면서 연결형 IoT에서 지능형 IoT로 발전하고 더 나아가 자율형 IoT로 진화하고 있다.

기술 정책 동향

AI, IoT, 빅데이터가 모든 산업에서 성장 동력으로 주목 받으면서 데이터 수집과 활용의 가치가 높아지고 있다. 이에 따라 압력, 온습도, 가속도 등 물리량을 전기적 신호나 데이터로 변환하는 센서의 수요가 증가하고 있는 추세이다. 특히 세계 IoT 센서 시장에서 환경 관련 주요 센서의 비중은 2022년까지 53.7%로 전망하고 있다.

특히 온도센서, 조도센서, 환경 모니터링 센서는 2015년부터 2022년까지 연 평균 각각 25%, 27%, 그리고 26%씩 성장하였고 2022년 각각 147.2억 달러, 97.0억 달러, 그리고 57.4억 달러로 성장할 것으로 예측하고 있다.

최근 국내 환경부는 안전한 환경, 모두가 건강한 사회를 비전으로 제 2차 환경보건종합계획(2021~2030년)을 발표하였다. 최근에는 환경오염(미세먼지 질량, 수농도, 독성물질 등)에 대한 국민의 관심이 증가하면서 이를 측정할 수 있는 스마트 센서에 대한 수요가 상당할 것으로 예상하고 있다.

전 세계적으로 스마트센서 시장 내 환경 센서의 비중은 50% 이상이지만 현재까지 국내 환경 센서 관련 기업의 비중은 상대적으로 작고, 원격제어, 오작동 등 데이터의 신뢰성의 문제가 제기되고 있다. 따라서 환경부는 환경유해인자 사전예방관리에서부터 피해 대응 복구까지 범위가 확장하여 인공지능 기술을 접목한 환경보건 분야 기술의 고도화의 필요성을 언급하였다.

AI 기반 IoT 연구개발 기술

ICT 기반 환경모니터링 센서 검증 플랫폼을 구축’ 연구과제는 환경 센서 무선 네트워크 신뢰성 시험규격(LoRa, NB-IoT, WiFi), 원격 모니터링 기반 신뢰성 검증(센서 빅데이터 구축, 신뢰성 진단 알고리즘 개발 등)에 따른 데모 시스템을 구축 중에 있다.

빅데이터 플랫폼 기반 설계에 있어서 환경보건정보시스템과 문헌정보를 연계하여 데이터를 정형화 하고 구조화 한다. 빅데이터를 구성하기 위해서는 데이터 형태는 크게 정형데이터와 비정형 데이터로 구분한다. 정형 데이터는 다양한 IoT 기반 환경센서, 웨어러블센서 등 각종 디바이스와 환경보건 공공데이터(환경부, 기상청 정보 등)를 통해 수집한다.

비정형 데이터는 환경 측정자료에서 측정된 자료는 유형별로 분류하여 재구성하여 빅데이터를 활용한 수요, 예측 분석에 주로 사용할 수 있다. 특히 비정형 데이터의 정형화는 부분은 데이터소스 부터 수집해서 각 시스템별로 데이터를 구분을 하고 전사메타표준관리체계에 따라서 정리되는 사항(지침, 단어, 도메인 등)을 통해서 표준관리 해서 정리한다.

결과적으로 최근 수년간 진화를 거듭하고 있는 인공지능(AI) 기술은 4차 산업혁명을 선도하는 주요 차세대 기술들 가운데 가장 혁신적인 기술로, 산업뿐 아니라 인간의 삶 자체를 변화시키는 핵심 역할을 수행 할 것으로 보여진다. 최근 5G시대를 맞아 IoT 디바이스 보급으로 인해 데이터가 폭증함에 따라 빅데이터는 더욱 중요해 질것으로 예상되고 있는 실정이다.

따라서 이는 취약지역, 집단별 불평등을 해소할 수 있는 환경보건 안전망 강화와 다양한 수요를 충족할 수 있어 맞춤형 환경보건정책 및 서비스에 활용이 가능하다. 또한 환경보건 관련 기술 개발로 신규 환경유해인자에 대한 선제적 예측 및 관리 등이 가능하여 국민 삶의 질 향상에 기여할 수 있다.