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 2015 . 04 . 08 사물 인터넷 의 4 가지 문제 
 사물 인터넷 의 4 가지 문제 
 빅 데이터 2015 . 04 . 08 08 : 33 
 역자 : 조충래 
 원문 : The Internet of Things has four big data problems 
 사물 인터넷 과 빅 데이터 는 동전 의 양면 과 같 은데 다른 한 쪽 을 전혀 고려 하 지 않 고 무언가 를 만드 는 건 파멸 을 부르 게 된다 . 
 사물 인터넷 ( IoT ) 은 데이터 문제 를 안 고 있 습니다 . 아마도 4 가지 일 것 입니다 . 지난 주 라스베가스 에서 열린 CES 전시장 에서 사물 인터넷 이 뜨거운 관심 을 받 은 건 명백 한 사실 입니다 . 모두 가 세계 에서 가장 똑똑 한 기술 이 라고 공언 했 습니다 . 하지만 무분별 하 게 파생 한 디바이스 , 콘 텍스트 의 결핍 과 파편 화 된 사용 자 그룹 은 급증 하 는 이 업계 에 큰 도전 거리 가 되 고 있 습니다 . 
 사물 인터넷 이 필요 로 하 는 건 데이터 입니다 . 빅 데이터 와 사물 인터넷 은 마치 동전 의 양면 과 같 습니다 . 사물 인터넷 은 수많 은 센서 로부터 데이터 를 수집 합니다 . 이 데이터 는 분류 , 조직 화 및 스스로 결정 을 내리 는데 사용 되 어 사물 인터넷 이 차례차례 행동 으로 옮길 수 있 도록 합니다 . 동전 전체 를 아주 강하 게 만드 는 것 은 바로 꾸준히 증가 하 는 피드백 순환 입니다 . 
 사물 인터넷 의 데이터 문제 는 가까운 장래 에 촉망 받 는 기술 로 알려진 웨어 러블 보다 더 명백 한 것 은 그 어디 에 도 없 습니다 . 그런데 이러 한 문제 들 을 논의 하 길 원하 는 사람 은 없 는 것 같 습니다 . 
 첫 번 째 문제 : 50 개 의 디바이스 를 착용 할 사람 은 아무 도 없 다 
 현재 사물 인터넷 스타트업 들 이 이전 에 실패 한 프로젝트 에서 얻 은 교훈 이 있 다면 그것 은 바로 간단 하 고 즉시 사용 할 수 있 어야 한다는 것 입니다 . 이 때문 에 디바이스 들 은 정말 잘 하 는 일 을 하 도록 설계 됩니다 . 이것 은 수면 이나 식사 속도 , 무릎 건강 상태 를 측정 하 기 위해 특별 하 고 한정 적 으로 설계 된 디바이스 들 이 나오 는 건 필연 적 인 결과 입니다 . 
 불행히 도 , 거 라지 세일 에 내놓 은 쓸모 없 는 사이보그 처럼 50 개 의 디바이스 들 을 충전 하 고 유지 하 며 착용 하 는 사람 은 아무 도 없 습니다 . 벤처 비트 ( VentureBeat ) 의 해리슨 웨버 는 CES 에서 56 종류 의 웨어 러블 기기 들 을 하나 씩 사용 해 보 았 습니다 . 
 이 분야 는 경쟁자 들 이 많 아 앞 으로 경쟁 이 치열 할 것 입니다 . 웨어 러블 은 오늘날 디지털 퀼트 , 우리 의 삶 을 덮 으려 하 는 해결책 들 의 패치워크 입니다 . 단순 함 을 갖추 기 위해 , 기업 들 은 오직 하나 의 문제 나 용도 에 과하 게 초점 을 맞춰 자신 들 의 교두보 가 진정 오래갈 수 있 는 시장 이 라고 착각 에 빠집니다 . CES 전시장 통로 에 는 디지털 요가 매트 , 스마트 태양 센서 , 간질 탐지기 , 기기 를 장착 한 스노보드 바인딩 등등 이 선보였 습니다 . 
 두 번 째 문제 : 콘 텍스트 는 증가 하 는 데 센싱 은 부족 하 다 
 앞 에서 언급 한 태양 센서 를 생각 해 봅시다 . 여러분 이 얼마나 오랫동안 태양 빛 에 노출 되 는지 감지 하 는 센서 가 있 는 손목 밴드 가 정말로 필요 한가요 ? 아니면 여러분 이 밖 에 있 는지 아닌지 를 결정 하 고자 여러분 의 스마트폰 이 대신 정기 적 으로 빛 의 밝기 를 측정 하 거나 ( 화면 밝기 를 판단 하 기 위해 사용 하 는 어쨌든 ) UV 지수 를 체크 할 수 있 습니까 ? 후자 는 센싱 보다 콘 텍스트 인데 아마 이게 적합 할 것 입니다 . 
 사물 인터넷 분야 에서 스프롤 ( sprawl ) 현상 이 대량 멸종 을 촉발 시킬 때 , 오직 소수 의 기업 만 이 살아남 을 것 입니다 . 살아남 은 기업 중 대다수 는 콘 텍스트 를 통해 더 많 은 정보 를 찾 는데 이것 은 조직 들 이 데이터 과학 기반 을 가지 고 있 음 을 의미 합니다 . 
 예 를 들 어 , 죠 본 ( Jawbone ) 의 초기 웨어 러블 기기 들 은 착용 자 의 활동 을 직접 기록 하 게 했 습니다 . 최근 버전 들 은 더 똑똑 합니다 . 디바이스 가 활동 주기 를 알려 주 고 ' 당신 은 30 분 동안 농구 를 했 는가 ? ' 같 은 패턴 이 라는 것 을 비교 하 여 행동 을 추정 하 고 , 행동 추측 을 강화 할 뿐 만 아니 라 농구 를 하 고 싶 어 하 는 공동 의 식별 을 업데이트 하 기 위해 여러분 의 응답 을 이용 합니다 . 
 세 번 째 문제 : 데이터 맨더 링 ( Datamandering ) 
 디바이스 의 무분별 한 확산 은 또한 데이터 의 무분별 한 확산 을 의미 합니다 . 여러분 이 저본 ( Jawbone ) , 피트 비트 ( Fitbit ) , 위 싱 스 ( Withings ) 나 소수 의 기업 처럼 규모 가 큰 웨어 러블 회사 가 아니 라면 아마도 고객 들 의 일상 을 알아내 어 중요 한 돌파구 를 만들 수 있 는 충분 한 사용 자 데이터 를 보유 하 고 있 지 않 을 것 입니다 . 이것 은 큰 회사 에게 시장 을 선도 하 는 강력 한 이점 을 주 게 됩니다 . 
 사람 들 이 애플 에서 안드로이드 로 갈아타 지 않 는 주요 이유 중 하나 가 사용 자 경험 과 아이튠즈 기반 의 콘텐츠 에 익숙 하 다는 걸 생각 해 보 세요 . 이 와 비슷 하 게 사물 인터넷 분야 도 인터페이스 와 데이터 가 스위칭 되 는 걸 막 습니다 . 불행히 도 이건 헬스 , 홈 , 금융 의 중심 허브 가 되려 하 는 위치 를 차지 하 기 위해 각 벤더 들 이 다투 는 생소 한 종류 의 디지털 게리맨더링 ( 여기 서 는 데이터 맨더 링 이 라 칭함 ) 속 의 끊임없 는 데이터 포맷 전쟁 을 의미 합니다 . 
 삼성전자 윤부근 사장 은 CES 기조 연설 에서 " 사물 인터넷 을 위한 단일 운영 체제 를 생산 하 길 원한다고 하 지만 이 들 은 오로지 그 들 만 의 디바이스 로 일 을 합니다 . " 라고 언급 했 습니다 . 
 CES 전 시장 을 돌아다니 면서 중국 심천 에 있 는 수백 개 의 제조사 들 이 IoT 의 구성 요소 들 을 홍보 하 는 걸 보 았 습니다 . 고작 몇 달 전 외진 대학 실험실 에서 태어나 기술 블로그 에서 극찬 을 받 은 섬유 센서 같 은 기술 들 은 이제 중국 에서 규모 를 갖출 수 있 습니다 . 진입 장벽 이 빠른 속도 로 허물어졌 습니다 . 사물 인터넷 기업 이 해야 할 것 은 주의 ( attention ) , 채택 ( adoption ) , 그리고 데이터 ( data ) 입니다 . 
 기술 발전 이 급격히 약화 되 면 회사 들 은 이 들 이 수집 한 데이터 를 제휴 할 이유 가 없 습니다 . 웨어 러블 에 는 데이터 레이크 ( data lake ) 가 없 으며 , 단지 무수히 많 은 극비 의 스트림 이 있 을 뿐 입니다 . 
 네 번 째 문제 : 콘 텍스트 가 전부 다 
 데이터 가 당신 의 행동 을 바꾸 지 않 는다면 왜 신경 써서 데이터 를 수집 할까요 ? 아마도 사물 인터넷 이 접한 가장 큰 데이터 문제 는 이렇게 모은 데이터 와 여러분 이 취할 수 있 는 행동 사이 에 연관 성 을 짓 는 것 입니다 . " 마인드 앱 ( mind app ) " 사 의 V 1 bes 를 생각 해 보 겠 습니다 . V 1 bes 는 스트레스 단계 와 두뇌 활동 량 을 측정 합니다 . 소시 오메 트릭 솔루션 즈 ( Sociometric Solutions ) 역시 나 의 목소리 톤 을 듣 고 나 서 스트레스 지수 를 정확 하 게 알려 줍니다 . 
 괜찮 게 들립니다 . 본인 이 특정 한 시각 에 어떻 게 스트레스 를 받 거나 두뇌 가 언제 가장 활발 한지 볼 수 있 는 게 대단 하 게 보 입니다 . 하지만 내 가 누구 와 이야기 하 는지 볼 수 없 거나 생각 하 는 말 을 들 을 수 없 다면 이때 는 어떠 한 일 을 하 기 가 어렵 습니다 . 데이터 는 내 가 스트레스 를 받 았 다고 나 에게 말 하 지 , 나 의 만성 적 우울증 을 일으키 는 자 가 누군지 , 아니면 누가 내 시력 을 올려 줄지 알려 주 지 않 습니다 . 
 아마도 여기 에 희망 이 있 을 것 입니다 . 내 가 만약 매일 사진 을 찍 고 거기 에 음성 을 녹음 했었 다면 내 가 누구 와 함께 했 는지 볼 수 있 을 것 입니다 . 매 30 초 마다 사진 을 찍 어 나 의 일상 을 계속 기록 하 고 이 사진 들 중 에 어떤 사진 이 재미있 는지 선정 하 는 알고리즘 을 사용 하 는 내 러 티 브 클립 ( Narrative Clip ) 같 은 스타트업 은 나 에게 스트레스 를 줄이 는 힌트 를 줄 지도 모릅니다 . 그리고 캡처 ( Kapture ) 같 은 휴대 용 레 코더 는 대화 내용 과 시간 을 함께 기록 하 여 , 이 들 의 대화 내용 을 분석 하 고 내 가 특정 주제 에 반응 하 는 방법 을 이해 하 도록 도울 수 있 습니다 . 
 결국 사물 인터넷 이 우리 생활 의 일부 인 건 확실 합니다 . 우리 는 아이디어 가 폭발 하 는 한 가운데 에 있 지만 이 들 중 대다수 는 너무 특이 하 거나 우리 일상 에서 진정 한 의미 를 가진 콘 텍스트 에서 너무 동떨어져 있 습니다 . 사물 인터넷 과 빅 데이터 는 동전 의 양면 인데 다른 한 쪽 을 고려 하 지 않 고 무언가 를 만들 어 내 는 것 은 파멸 의 부르 게 됩니다 . 
 이 포스트 는 우리 가 조사 한 빅 데이터 센서 네트워크 와 분산 컴 퓨 테 이 션 , 빅 데이터 디자인 과 소셜 사이언스 , 인터랙션 디자인 과 디바이스 연결 에 대한 내용 중 일부 입니다 . 추가 로 센서 , 고속 네트워크 , 인공지능 및 분산 컴퓨팅 이 어떻게 데이터 전망 에 영향 을 미치 는지 에 대한 자세 한 내용 은 무료 보고서 인 앨리스테어 크롤 의 " 데이터 : 최신 동향 과 기술 ( Data : Emerging Trends and Technologies , by Alistair Croll ) " 을 다운 받 으세요 . 
 기사 와 카테고리 페이지 에 있 는 자른 이미지 들 의 출처 는 크리스토퍼 톰슨 ( Christopher Thompson ) 의 플리커 이 며 크리에이티브 커먼스 라이선스 에 의거 해 사용 하 였 습니다 . 
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