4차산업혁명이란
사물인터넷, 클라우드서비스등의 정보통신기술을 이용하여 인간과 인간, 인간과 사물, 사물과 사물이 빅데이터와 인공지능등으로 상호 연결되어 지능화된 사회로 변화하는 혁명이라고 할 수 있겠습니다.
4차산업혁명으로 인한 변화
예를 들어 인터넷 서핑을 하다가 주로 접하게 되는 광고들도 현재 사이트를 이용하는 사용자들의 관심을 끌만한 맞춤형 광고가 나오게 되는데 이러한 시스템은 빅데이터를 인공지능 기법으로 분석한 결과입니다.
같은 맥락으로 인공지능과 빅데이터를 활용하여 실시간 날씨 및 지진등을 예측할 수도 있으며 거시경제 지표를 인공지능이 머신러닝 기법으로 수익을 극대화하여 인간이 직접적으로 투자하는 것보다 안정적이고 효율적인 투자가 가능하도록 할 수 있습니다.
침대에 센서를 부착하여 수면 패턴과 수면의 질을 데이터로 파악해서 숙면을 할 수 있도록 하는 서비스에 이용하기도 하고 운전자가 차량을 운전하지 않아도 스스로 주행하는 자율주행차나 드론등을 이용하여 물류와 유통의 운송 시스템을 완전히 변화시킬 수도 있습니다.
이렇듯 사물에 부착된 수백개의 센서 및 장치를 서로 연결하여 주변 환경 변화에 따라 데이터를 수집해서 생활에 편리하게 활용이 가능한 사물인터넷도 4차산업의 한 부분입니다.
4차산업혁명의 주요기술
3D 프린팅
3D 프린팅이란 3차원으로 디자인된 디지털 도면정보를 3D 프린터에 입력하고 물체를 출력하는 방법입니다.
고무,플라스틱, 금속, 석재등 대부분의 소재와 색상을 사용하여 적층기법으로 입체적인 물건 제작이 가능합니다.
이러한 프린팅 기술은 활용도가 무궁무진하여 자신의 몸에 딱 맞는 청바지를 제작하거나 요리법, 기술없이 피자를 조리한다거나, 대형 3D 프린트로 며칠이면 집을 한채 건축 할 수도 있습니다.
금형틀이나 주물을 하는 과정을 생략하기 때문에 시간이 단축되고 부품을 각각 만들지 않고 한번에 만들어 내기때문에 비용이 절감되는 장점이 있습니다.
인공지능 로봇
인공지능은 인간이 가진 지적능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술입니다. 가정용 음성인식지능 스피커나 청소기의 인공지능 로봇은 실생활에 이미 많이 적용되어 있어 생활에 편리함을 가져다 주고 있습니다.
이밖에 인간과 대화를 주고 받는 상호작용 인공지능 로봇들은 교육, 상담, 안내 분야에 적용 할 수 있을 것으로 예측되어 기존의 생산성 향상, 편의 가치외에 새로운 가치 영역에 방향성을 제시하고 있습니다.
가상현실
마크 저커버그 페이스북 CEO는 ‘가상현실은 향후 10년내 인류의 커뮤니케이션 방식을 근본적으로 바꿀것’ 이라고 합니다.
실제환경에 가상의 물체를 혼합해서 보여주는 증강현실(AR)과 물체와 배경 모두 가상 이미지를 사용하는 가상현실(VR)이 발전되어 게임뿐만 아니라 교육,마케팅등 다양한 산업현장 실무에 적용되어 새로운 혁신을 일으키고 있습니다.
빅데이터
빅데이터의 등장 배경으로 인터넷확산으로 인하여 정형화된 데이터와 비정형화된 데이터들이 뒤섞여 정보 홍수라는 개념이 등장할 정도로 많은 데이터들이 생겨나 2020년에는 인터넷에 존재하는 디지털 데이터의 양이 무려 44조 GB라는 예측이 나오고 있습니다.
빅데이터의 정의는 여러가지가 있는데 이렇듯 데이터 수집, 관리 및 처리 수용 한계를 넘어서는 크기의 데이터 자체를 빅데이터라고 하기도 하고 대용량 데이터를 활용하고 분석하여 변화를 예측 및 대응할 수 있는 정보화 기술를 지칭하기도 합니다.
이를 포괄적으로 정리한다면 기존 데이터베이스 관리도구로 데이터를 수집,저장,관리 및 분석할 수 있는 역량을 넘어서 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 빅데이터라고 할 수 있습니다.
빅데이터의 특성(V3)은 아래처럼 분류를 할 수 있습니다.
VOLUME(크기)
기존기술로 관리 할 수 없는 데이터 양으로 현재 수십 TB에서 PB정도의 특성을 가지고 있다.
VARIETY(다양성)
구조화된 데이터(기업 데이터등) 외에 비구조화된 데이터(좌표정보, 센서데이터, 동영상) 를 이용하여 유용한 지식을 얻을 수 있도록 한다.
VELOCITY(속도)
데이터의 실시간 생성과 데이터 크기의 따른 신속한 분석처리가 중요.
또한, 빅데이터 처리 순서는 일반적으로
1.인트라넷등을 통한 내부 데이터 혹은 인터넷의 외부데이터등의 데이터소스에 접근.
2. 데이터 수집 툴(RSS,웹로봇, API 등)로 데이터 수집.
3. 분산스토리지, 데이터베이스등의 저장
4. 분석 알고리즘, 병렬처리로 데이터 분석 및 정제
5. 보고서 형식의 분석된 데이터 표현.
순으로 진행 되며 더불어 빅데이터 도구에는 아래와 같은 것들이 있습니다.
R 프로그래밍 : 통계 계산과 그래픽을 위한 통계 소프트웨어 개발용 프로그래밍 언어
Python : 독립적 프랫폼에서 구동되는 인터프리터, 객체지향적인 데이터 분석용 언어
태블로 : 데이터베이스에서 리포트를 추출해낼 수 있는 빅데이터 시각화 도구.