안녕하세요,
"생각의 웹"입니다.
혹시 이 블로그에 방문한 분 중 이 블로그의 제목인 "생각의 웹"이 어디서 유래했을까 궁금했던 분이 있을까 싶습니다.
(사실 그런 건 저만의 지나친 기대에 불과하다는 걸 잘 알면서도 혹시나 해서... ^^;)
먼저 블로그의 취지를 말씀드리면 이 블로그는 웹 기술과 사물 인터넷에 대해 공유하는 목적으로 만들었습니다.
좀 더 살을 붙여 말하자면 지난 몇 년간 기업 연구소에서 모바일 및 가전 기기를 위한 웹 기술에 대해 연구해 온 것들을 정리하고 이를 통해 멀지 않은 미래에 도래할 초연결 사회의 기술적 기반인 사물인터넷에 대해 논의하면서 함께 만들어 가고 싶었습니다.
부속 프로젝트인 Do IoT Yourself 역시 그런 맥락으로 진행된 것이고요.
질문의 답은 web of think는 internet of things의 응용 계층(application layer)에 해당하는 web of things의 발음에 유사한 점을 착안해서 만들었습니다. (이걸 맞추신 분들과는 서로 '통'하였다는 기쁨을 나누고 싶군요. :-) )
사실 오래 전부터 '스스로 사고하는 웹'으로써 semantic web이라는 기술 영역이 존재하고 이에 관련된 많은 연구들이 진행되어 왔습니다.
주로 '정보'와 '정보'의 관계를 온토롤지(onthology)로 구축함으로써 컴퓨터가 정보의 의미(semantics)를 사고(reasoning)하는 방향으로 흘러가고 있습니다.
하지만 사물 인터넷 상에서 사물들이 서로 대화하기 위한 생각으로써는 어떨까요? 아마도 semantic web를 포함한 그 무엇인가가 더 필요하지 않을까요?
다음의 포스트는 앞서 번역한 사물인터넷을 지탱하는 것에 이어 사물 인터넷 기기들이 어떻게 생각하게 될지에 대한 내용입니다.
앞서 번역한 것과 같이 오역이 심한 번역이지만 이 글을 통해 제가 얻은 통찰을 공유하고픈 마음에 공유드립니다.
영어 능력자 분들은 되도록 원문을 참고하시기 바랍니다. (:
원문 : http://readwrite.com/2013/07/15/how-the-internet-of-things-will-think
사물인터넷은 어떻게 생각할 수 있게 될까?
스마트 기기들이 동일한 언어로 말할 수 있게 된다고 할지라도 사물 인터넷에는 여전히 ‘무엇을 이야기 할지’에 대한 문제가 남는다.
업체, 개발자 그리고 사용자가 스마트 기기가 보편화된 미래를 향해 나아가는 것을 소위 사물 인터넷이라고 할 때, 그들은 사물인터넷 관련 핵심 이슈들을 산더미처럼 쏟아내기 시작했습니다. 이는 어떻게 사물인터넷에 연결된 다양한 기기들이 서로 대화하게 될까에 대한 질문에서 시작합니다.
그러나 설사 이 사물인터넷에서 기기들이 동일한 언어로 대화할 수 있도록 할 수 있게끔 한다 하더라도 실제로 이 세상에서 기기들이 서로 대화할 수 있게 만들 수 있는가에 대한 더 큰 도전에 직면하게 됩니다.
말, 말, 말 그런데 할 말이 없다.
앞서 포스팅에서 대략 언급한 바와 같이, 사물인터넷은 기기들 사이의 대화를 위해 제조업체들이 만든 다량의 상호 호환성 없는 프로토콜들에 붙잡혀 있습니다.
이런 프로토콜들은 각기 효율적이지만 서로 상이한 언어들이죠. 그 결과 인터넷에 연결된 기기들은 서로 대화하길 원함에도 불구하고 서로 대화할 수 없습니다.
이런 대화를 막는 방해물은 궁극적으로 기업 간의 의견 수렴을 통해 정의된 표준 프로토콜로 제거할 수 있습니다. 혹은 인터프리터 역할을 하는 집중된 “공통 지식”을 만듦으로써 상호 운용할 수 없는 다수의 기기들을 상호 대화할 수 있도록 만들 수 있습니다.
이 문제를 이렇게 가정해 봅시다. 이제 이런 스마트 기기들 – 스마트 폰, TV, 냉장고, 자동차, 시계, 스마트 의복과 이외 어떤 기기 – 가 무엇이든 간에 대화하게 될까요? 볼품 없는 질문 같지만 이런 단순한 예가 이 문제를 해결하기에 얼마나 교묘한지를 보여 줍니다.
거실로 다시 초대합니다.
지난 포스팅에서 소개했던 네스트 온도조절기, 스파크 내장 조명 그리고 마키타 커튼 조절기로 이뤄진 스마트 거실에서의 상상 실험으로 돌아갑시다. 각각의 기기를 원격으로 제어하는 건 가능하기에 이를 위해 이런 기기들이 보유한 다양한 센서에서 값을 직접 읽어 들여 다른 기기에게 알려줄 수 있다고 가정해 봅시다.
온도 조절기에서는 방 안 온도와 하루 중 원하는 온도에 대한 센서 값을 알려줄 수 있습니다. 조명기기는 주변의 기기에게 자신이 켜져 있는지 여부와 방안의 조도를 알려줄 수 있습니다. 커튼 조절기는 앞서 두 기기에 비해 상대적으로 부족하지만 커튼의 개, 폐 혹은 그 정도를 알려 줄 수 있겠네요.
그래서 온도 조절기는 열심히 센서 값을 조명기기와 커튼 조절기에게 알려주겠죠.
여기서 첫 번째 질문입니다: 도대체 이 기기들이 고려하는 바가 무얼까요? 전 은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서에 나온 살인 경악이자 Paranoid Android인 마빈이 등장하자 the Heart of Gold을 향해 가는 문이 유쾌히 열리는 시나리오를 빗대어 상상하고 있습니다.
커튼 조절기가 방안의 온도를 아는 것이 얼마나 중요한 지 알아야 하는지를 심각하게 고민해 봅시다. (지금껏 거의 고려해 본적이 없을 겁니다.) 조명기기도 유사합니다. 만일 조명기기가 지각 능력이 있다면 커튼에 불이 붙어 집이 전소하는 절망적인 상황에서 받을 과부하를 상상할 수 있습니다.
물론 조명 기기들에게 지각 능력이 있다면 아마도 직관적으로 현재 시각과 온도가 기본적으로 규정된 온도 값에 비해 높다는 걸 인지하고 조명을 킬 것입니다. 문제는 기기에게 이런 ‘의미’를 넘겨 줄 수 있느냐겠죠.
거실의 지식 구조
스테판 웨이츠(Stefan Weitz) 그리고 맷 월레츠(Matt Wallaert)는 두 말할 것 없는 괴짜들입니다. 내가 그들에게 말을 걸었을 때는 최신 스타트렉 영화 개봉에 앞서 Bing(Bing) 검색 엔진에 클리곤(Klingon) 언어를 추가한 엔지니어들을 위한 기념회를 막 마쳤을 때였습니다. Bing에서 일하는 행동 과학자인 월레츠는 클리곤 언어의 관용구인 콰플라(Qapla') – 성공이라는 의미 – 를 머리 속에 새겨 넣었습니다.
괴짜 항목에 이런 단어들을 추가하는 것은 그들의 스타트랙에 대한 애정뿐만은 아닙니다. 그들은 Bing과 보편적인 검색 엔진들의 미래에 대해 깊게 생각해 본 것입니다. 그들은 구글을 걷어 찰 미래에 대해 괘념치 않고 다른 다양한 것들을 상상하고 있습니다.
이런 친구들에게는 인터넷에 연결된 기기의 숫자가 증가한다는 것은 엄청난 데이터를 생성할 플랫폼을 의미하고 Bing 검색엔진과 이를 활용할 서비스들에게 큰 기회가 있다는 의미입니다.
“어떤 형태의 제어 기기에서든 데이터를 제공할 수 있습니다”라고 마이크로소프트의 검색엔진 수석 이사인 웨이츠가 말했습니다.
“어떤 기기의 어떤 신호나 어떤 입력이라도요.”
실제 많은 정보를 산출하기에는 너무 잡음이 많아서 이런 건 진짜 불협화음처럼 들립니다. 그러나, Bing 엔지니어들은 이런 기기들이 더 많은 데이터를 만들어내기 위해 만드는 엄청난 잡음들을 제거하는 데 Bing 검색엔진이 중요한 역할을 할 수 있다고 봅니다.
웨이츠와 월레츠는 의도적으로 스마트 거실 가설에 대해 반박합니다.
온도 조절기가 이런 것들에 관심을 두도록 프로그래밍되었다는 가정한다면, 그들이 제안했던 바처럼, 온도 조절기는 날마다 방이 점점 더 더워지는 일정 시간을 기록할 것입니다.
평소대로라면 온도 조절계는 이런 종류의 이벤트에 대한 반응으로 에어컨을 켜거나 난로를 꺼는 동작을 취할 것입니다.
그러나 웨이츠의 제안은 방이 하루 특정 시간에 더워지는 이유를 조사하도록 온도조절계를 프로그래밍할 수 있다는 것입니다.
이것은 기기들의 현재 설계가 어떻게 바뀌어야 할지에 대한 두드러진 변화가 될 것입니다.
온도 변화를 받아 들이는 것으로 집안의 냉/난방기를 조절하는 건 시작에 불과합니다. 온도 조절기의 목표 변수들을 넘어서서 솔루션을 찾아야 합니다.
언젠가는 월레츠가 제안한 바와 같이, 온도 조절기가 햇빛이 창문을 통해 방안으로 쏟아지는 것과 동시에 온도가 올라간다는 것이 서로 관련이 있음을 알아야 할 것입니다. 그러면 (Bing과 같은) 인터넷 데이터 플랫폼을 통해 가능한 솔루션들을 검색할 수 있을 겁니다.
그리고 나서 이런 솔루션들을 면밀히 검토해 보고 거기서 비현실적인 것들 – 예를 들어, 반 융합(anti-fusion) 기기로 태양에 핵 공격을 가하는 것 같은 – 을 제거하고 나면 올바른 것이 도출될 수 있을 겁니다.
그러나 한 여름에 오후 2시부터 몇 시간 동안 커튼을 치는 건 어떤가요?
이제 이게 하나의 방안이 되었습니다.
결국, 온도조절기는 방 안의 두꺼운 커튼을 치라는 신호를 보낼 겁니다.
조명기기는 방안의 조도가 낮아지는 것을 확인하고 방 안에 사람이 있을 경우에만 조명을 킬 겁니다.
하나의 사례만 보더라도 꽤 직관적임을 알 수 있습니다. 왜냐하면 사람들은 이런 솔루션을 꽤 빨리 찾아낼 수 있기 때문이죠.
그러나 잠시 멈춰 지금껏 일어났던 일들을 생각해 봅시다.
사람들과 인터넷에 연결된 다른 기기로의 데이터와 정보를 이용해 볼 수도 없는 온도 조절기가 연동 가능한 다른 기기로 차단이 가능한 열원의 존재에 대해 배웠습니다.
몹쓸 스마트 온도조절기 하나
그러면 된 것 아니냐고요? 이 온도조절기는 그 배후에 인터넷 자원이 있다고 하더라도 이 기기는 말도 안되게 복잡해야 합니다.
독립적으로 대안을 찾고 지각에 대한 인터넷의 경계에 존재하는 지식으로부터 배워야 하는 능력 때문에 말입니다.
더 유사하게는 이 온도조절기의 프로그래밍은 다음과 같이 판단 호출을 만들기 위한 제약된 조건들을 고려해야 합니다.
먼저 지역 날씨 데이터, 주변 조도 센서 값, 전력 소모량 (아마 누군가 원격 제어가 안 되는 난방기를 돌리고 있고 있을 수 있으니까요.) 그리고 아마도 (점유 기간을 측정하기 위한) 이산화탄소 농축도에 대한 정보를 수집해야 하고 그것을 통해 냉/난방 여부를 결정하는 데 쓸 것입니다.
만일 햇볕 좋은 날에는 커튼을 칠 것이고 만일 방 안에 많은 사람들이 있다면 에어컨을 키고 커튼은 열어 놓을 겁니다.
이렇게 즉각적인 결정을 내리기 위해 정보를 수집하도록 프로그래밍된 어떤 기기든지 인터넷에서 이와 관련된 상관관계를 만들 수 있도록 공개된 정보로 인해 이득을 얻을 수 있게 됩니다. 웨이츠에 따르면, 데이터 과학자들은 지식 패브릭(knowledge fabric) 혹은 융합 네트워크(mesh network)로써 이런 종류의 저장소를 참고합니다.
“이런 저장소는 완전히 새로운 정보 구조가 될 것입니다.”
웰레츠가 첨언하기를 “사물을 위한 바벨 피쉬” 처럼 동작할 데이터 변역 서비스입니다.
변화를 가져올 정보가 필요한 기기들은 자신의 프로그래밍에 기반하여 지식 패브릭에 접속해 이에 따라 제어를 조정하게 될 것입니다.
Bing 엔지니어로써, 지식 패브릭을 생성하는 것은 최고의 검색 결과를 찾는 것보다 원대한 목표를 의미합니다.
웰레츠는 구글과는 다르게 Bing은 “현상을 이해하는 계층(layer)을 만드는 것”이라고 주창합니다.
이로써 Bing은 단순히 검색 결과 대신 데이터에 행위(action)을 적용하는 기술로써 자리매김할 것입니다.
이것이 바로 사물 인터넷이 동작하게 하는 기술입니다.
명령과 제어
Zonoff의 CEO인 마이크 해리스에게 사물인터넷에 대한 개인적 견해에 대해 물었더니 그는 몇 가지 반대 의견들을 조심스레 꺼냈습니다.
그 첫 번째로 해리스는 스마트 기기 제조업체들 간 경쟁의 합의로 하나의 지식 패브릭을 사용하기로 한다는 것을 상상하기 힘들다고 합니다.
그들이 누구든지 기업 간 경쟁에서 경쟁 우위의 업체들은 합의를 깨뜨릴 가능성이 높습니다.
해리스는 “현실에는 많은 수의 기업들이 ‘그들의 데이터를 소유’하고자 한다”고 말합니다.”
그리고 그 결과에 따른 마찰은 Bing 팀이 말했던 것 같은 기술적 진보를 방해할 가능성이 있습니다.
그러나, 해리스는 사물인터넷은 어쨌든 진보할 것이라고 보았습니다.
다양한 가전 업체들의 제품을 제어하는 스마트 홈 오토메이션 기기 업체로써 스마트 홈 영역에서 중요한 역할을 하는 Zonoff를 찾았을 때처럼 놀라운 소식은 아니겠지만요.
해리스는 기계 학습을 통한 지식 패브릭의 개념은 흥미롭지만 지금으로써는 보다 실제적인 접근법을 통해 회사를 이끌고 있다고 합니다: 홈 오토메이션 기기들을 위한 중앙 형 명령/제어 시스템을 다루는 소프트웨어 플랫폼을 만드는 것이죠.
해리스가 Zonoff의 홈 제어 시스템을 설명하는데 사용한 비유는 Bing 팀이 Bing을 가정의 두뇌로 사용하는 것과 크게 다르지는 않습니다.
Wi-Fi 혹은 Z-Wave (홈 오토메이션을 위해 설계된 저 대역 주파수) 표준을 통해 기기들을 네트워크에 연결하고 프로토콜을 정렬해서 관련 명령과 응답을 조율합니다.
후자는 지금껏 출시된 기기의 종류와 그 기기 간의 조합 가능성을 생각해 보면 엄청난 일이 아닐 수 없습니다.
그럼에도 여기 약간의 영리함이 있습니다: Zonoff 시스템은 기술적 지식이 없는 집주인들이 스마트 기기를 손쉽게 프로그래밍할 수 있는데 기기를 추가 설치한 후 환경 설정을 향상할 수 있도록 보다 학습된 피드백을 사용자에게 제공하기 위해 기기 실제 사용 빈도를 모니터링합니다.
데이터 분석과 크라우드 소싱 데이터가 조합하면, 예를 들어 문을 잠그고 알람을 켜고 가전 기기들을 절약 모드로 바꾸는 “잘 자” 명령 생성이 가능합니다.
이런 시스템은 심지어 집주인의 생활 습관 – 아이들이 있나요? 애완동물은요? - 에 대해 질의해서 홈 오토메이션 시스템에 더 나은 피드백을 반영할 수 있는 관련 규칙을 적용할 수 있습니다.
스카이넷이 도래하는가?
사물인터넷을 향한 “지식 패브릭”에 까지는 도달하지 못했다고 하더라도 Zonoff 같은 컨트롤 허브들은 이미 출시되었고 머지 않은 미래에는 홈 오토메이션 시장에서 독점하리라고 보입니다.
그러나 기계 학습을 통한 지식 패브릭에 대한 비전은 주목하지 않을 수 없습니다. 기계가 많은 것을 배우지 못했던 오랫동안 이 기술은 이 지구 상의 인간들과 관련된 반쯤만 탁월한 아이디어들을 만들어 냈습니다.
이런 연유로 이 기술을 물리쳐서는 안되나 이를 위해 해결해야 할 기술적 문제가 많다는 것은 인정해야 합니다.
경제학자 안드류 맥아피가 최근 TED 강의에서 냉소적으로 말했던 것처럼요:
기계가 스스로 인지하게 되고 우리를 대적하여 반란을 일으키도록 결정하면서 일어나는 상황에 대한 디스토피아적인 예측은 끊임이 없습니다. 저는 이런 미래를 컴퓨터가 프린터를 인식하기 시작하면서부터 우려하기 시작했습니다.
