자동화된 사물인터넷의 미래를 꿈꾸는 아마존 '알렉사'

MWC(Mobile World Congress)와 더불어 세계 최대 IT 행사인 CES(Consumer Electronics Show)가 2017년 1월 5일부터 8일까지 미국 라스베가스에서 열렸다. 올해 50주년을 맞이한 CES는 150개국가 3,800개 업체가 참여하였고 약 18만명의 관객이 찾았다.

원래 CES는 '국제전자제품박람회'로 가전제품 중심의 행사였으나, 최근에는 거의 모든 스마트 전자기기 뿐만 아니라 스마트카 분야까지 아우르는 세계 최대 규모 미래 신기술 박람회로 발전하였다.

올해의 화두는 당연히 자율주행자동차와 인공지능이었지만, 전통적인 가전분야에서도 사물인터넷을 중심으로 한 신기술들이 대거 선보였다.

특히 사물인터넷 분야에서는 음성인식이 결합된 스마트홈 제품들이 눈에 띄었는데, 서비스 핵심기술의 백그라운드에는 아마존의 지능형 가상비서 서비스인 '알렉사(Alexa)'의 존재가 부각되었다.

이미 자사의 스마트홈 서비스인 ‘에코(Echo)’를 통해서 그 가능성이 검증되었고, 이번 CES에 참가한 현대자동차, 포드와 같은 자동차 업계 그리고 중국의 스마트폰 화웨이 뿐만 아니라 삼성전자, LG전자, 월풀과 같은 백색가전 제품에도 아마존의 '알렉사'가 적용되었거나 적용될 예정이다. CES에 참가하지 않은 아마존은 '알렉사'를 통해서 사실상 CES를 지배하였다는 평가가 나올 정도다.

당장 눈에 보이는 것은 지능형 음성비서 서비스인 '아마존 보이스 서비스(AVS: Amazon Voice Service)'이지만, 아마존 클라우드에서는 '알렉사 스킬 키트(ASK: Alexa Skill Kit)' API를 통해서 수집된 빅데이터 분석이 이루어지고 있으며, 이 분석된 정보들은 아마존 인공지능에게 더 많은 경험치를 제공해주고 있다. 

Smart Connected Product (SCP)

아마존이 꿈꾸고 있는 사물인터넷과 인공지능의 결합을 가장 잘 설명하고 있는 것이 SCP 개념이다.

2015년 10월 하버드 비즈니스 리뷰(HBR, Harvard Business Review)에 “How Smart, Connected Products are Transforming Competition and Companies”라는 제목의 글의 올라왔다. 이 글의 저자는 현대 전략 분야의 아버지라 불리며, 피터 드러커, 톰 피터스와 함께 세계 3대 경영 석학으로 평가받은 받고 있는 “마이클 유진 포터(Michael Eugene Porter)” 교수다.

마이클 포터 교수는 이 글을 통해서 'Physical, Smart, Connectivity'라고 부르는 3가지 핵심 구성요소를 기반으로 '똑똑하고 연결된 제품(Smart, Connected Product)'을 설명하고 있다.

구성요소만 놓고 본다면 기존의 사물인터넷 정의와 크게 다르지 않지만, 사물이 인터넷에 연결되는 것이 중요한 것이 아니라, 오히려 네트워크의 연결이 사물의 본질을 바꿀 수 있다는 점에서 기존 사물인터넷 정의와 큰 차이가 있다. 즉, 기존 사물인터넷 제품이 네트워크에 의해서 기능 향상을 가져올 수 있다는 측면에서 '진화가 가능한 사물인터넷' 개념으로 이해가 가능하다.

이러한 기능 향상을 가능하도록 하기 위해서는 '모니터링, 제어, 최적화, 자동화'라는 4단계 진화가 필요하며, SCP에 대한 구체적인 기술 스택을 제시하고 있다. 

(자세한 내용은 원문을 참고 : https://hbr.org/2015/10/how-smart-connected-products-are-transforming-companies)

자동화된 사물인터넷 – Connectivity & Analysis

사물인터넷의 역할 중 가장 중요한 것은 ‘센서 기반의 데이터 수집’이다. 이 데이터는 분석되기 전까지 가치를 제공하지 못하는 단순 자료이지만, 스스로 데이터를 생산하고 인터넷으로 전달된다는 점에서 기존의 데이터들과 활용가치가 다르다. 이렇게 수집된 데이터는 빅데이터 분석을 통해서 정제되고 인공지능의 학습 데이터로 활용된다. 사물인터넷의 발달은 인공지능에 엄청난 학습량을 제공하게 될 것이다.

SCP 4단계 진화 과정인 '자동화'에 대해서 주목할 필요가 있다. 자동화를 위해서는 센서로 수집된 방대한 비구조화된 데이터를 선택하고 분석하는 방안이 필요하며, 포터 교수는 효과적인 빅데이터 분석을 위해서 'Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescrptive'라는 4가지 구조화 방안을 제시하고 있다. 구조화 방법 중에 산업분야와 고객에 대한 사전 정의가 중요하다. 현재 아마존의 ASK를 사용하는 700여개의 기업들은 스스로 해당 분야에 대한 비정형 데이터를 분류해주고 있는 셈이다.

아마존이 꿈꾸고 있는 미래는 사람의 도움을 필요로 하지 않는다. ASK를 통한 데이터 수집, 아마존 클라우드에 축적된 빅데이터 분석, 인공지능을 통한 학습 과정을 통해서 '알렉사'는 무섭게 발전할 것이다. 기존의 다른 인공지능 서비스들이 특정 산업분야에서 전문성을 높여가는 동안 아마존은 사물인터넷을 통해서 인공지능 대중화를 시도하고 있다. 아마존의 자동화된 사물인터넷의 꿈은 이제 현실로 다가오고 있다.