2018년 1월 9일부터 12일까지 미국의 라스베이거스에서 CES(Consumer Electronic Show) 2018이 열렸습니다. 최근 우리나라는 4차 산업혁명 시대를 맞고 있을 뿐 아니라, 대통령 지시사항으로 스마트시티에 대한 관심과 기술 개발이 그 어느 때보다 활발히 진행되고 있는데요. 게다가 얼마 전인 1월 29일에 우리나라 대규모 스마트시티 시범지구가 두 군데 선정되면서 각 지자체의 스마트시티에 대한 열기와 관심은 더욱 뜨거워지고 있습니다.

필자가 라스베이거스 컨벤션 센터에 도착하자마자 가장 먼저 방문한 곳은 ‘스마트시티’ 전시회가 열리는 ‘Westgate’ 였습니다. 시스코(Cisco), 딜로이트(Deloitte) 등 이미 잘 알려진 스마트시티 리딩 컴퍼니가 자신들의 솔루션을 전시하고 있었고, 관련된 학술대회가 줄을 잇고 있었죠.

‘올해는 과연 어떠한 스마트시티가 대세일까?’에 대해 관심을 두고 전시장을 둘러보면서 ‘작년과 다른 특별한 점이 무엇일까?’, ‘어떠한 기술들이 대세일까?’에 초점을 맞춰 탐색하기 시작했습니다. 며칠간 3개의 큰 전시장(East Tech, South Tech, West Tech)들을 둘러보면서 마지막 날이 되어서야 ‘아~ 이런 게 스마트시티구나’를 비로소 느낄 수 있었습니다.

필자는 이번 전시회의 주제가 ‘The Future of Smart City’인 것을 보고, 혹시 스마트시티를 주제로 대규모 전시가 열리지 않을까 기대했습니다. 그래서 가장 먼저 스마트시티 전시장을 찾았으나, 알고 보니, 3개의 큰 전시장(East Tech, South Tech, West Tech)의 모든 주제가 다 스마트시티를 위한 요소기술이었던 것이었습니다. 

즉, 미래의 스마트시티를 구성해 나가는 기술을 하나씩 분야별, 주제별로 보여주면서 스마트시티가 어떤 특정 플랫폼만이 해결해주는 것이 아니라, 자율자동차, 가전, 일상 모든 분야가 다 연결되어야 한다는 것을 이번 전시회를 통해 매우 명확하게 보여주고 있었던 것이죠.

앞으로 스마트시티는 어떻게 진화할까요? 

이제는 융합을 넘어서 연결(Connected) 기술이 스마트시티의 기본 인프라가 되고 있었고, 인공지능, 5G, IoT, 음성인식 기술은 기본 기술화 되어가고 있었습니다. 

벤츠 자동차는 ‘C(connected) A(Autonomous) S(Shared&Services) E(Electronic)’라는 미래 자동차컨셉을 강조했는데, 이번 CES 2018의 키워드를 그대로 보여준 컨셉이 아닌가 생각합니다. 특히, 우리나라의 LG전자는 미래 스마트시티를 상상이 아닌 현실로 구체적으로 보여주었고 디스플레이 분야에서는 독보적인 모델을 보여주었죠. 

LG전자는 자체 AI 플랫폼 ‘딥씽큐’와 다양한 외부 AI 기술을 포괄하는 ‘오픈 플랫폼’ 전략을 발표하였고, 딥씽큐는 물론이고 구글•아마존•네이버 등 다양한 AI 플랫폼을 활용해 자사 제품에 활용한 사례를 잘 보여주어 전 세계로부터 극찬을 받았습니다.

이번 전시회 특징은 업체마다 자율주행, 스마트시티 등 각 영역에서 플랫폼 생태계를 확장하려는 시도가 두드러졌고, 플랫폼 주도권을 잡지 못하면 시장에서 도태될 수밖에 없음을 여러 사례를 통해 절실히 보여주었죠.

이제 누가 뭐래도 AI 플랫폼은 필수기술로 자리 잡았고, 작년에는 아마존의 알렉사(Alexa)가 대세로 떠올랐다면 올해는 구글의 어시스턴트(Assistant)가 떠오르면서 아마존과 구글의 뜨거운 각축전이 진행되었습니다. 알렉사와 구글 어시스턴트는 LG, 소니, 벤츠, 도요타 등 글로벌 기업 및 세계 여러 기업과 협력하면서 연결된 서비스를 개발하려는 추세가 매우 두드러졌죠.

이번 CES는 우리가 그동안 ‘앞으로 정말 그런 날이 오기는 올까?’ 하면서 상상했던 기술들이 현실화되면서 ‘상상이 현실로’를 체험하는 귀중한 기회였습니다. CES는 우리에게 이제 스마트시티는 어느 한 기업이나 기술만이 아니라 전체 기업, 기술 등이 연결되어야만 가능하다는 것을 곳곳에서 아주 잘 보여주려고 노력하는 점을 볼 수 있었습니다.

스마트시티 플랫폼의 진화

스마트시티는 기본적으로 플랫폼이 중요한 기술입니다. 초창기에는 스마트시티 플랫폼을 도시통합플랫폼이라고 불렸고, 주로 도시의 시설물들을 통합하던 차원에서 점차 인공지능 기반의 스마트시티 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 그래서 그 진화 과정을 4가지로 분류해보았습니다.

2000년대 초반부터 추진했던 제1세대 도시통합플랫폼은 CCTV를 통한 무단 쓰레기 투기, 주차단속 등 공공목적의 감시기능 위주였다면, 2010년경부터 추진되던 제2세대 도시통합플랫폼은 CCTV로부터 데이터 수집을 통해 관리자 등에게 핸드폰을 통한 알림 등 관리자 편의성을 위한 기능이 많았습니다.

2014년부터 추진되던 제3세대 도시통합플랫폼은 CCTV와 다양한 센서 기반으로 데이터를 수집하여 표출하고 부서 간 경계를 허물면서, 관리를 다양화하고 복합기능 카메라를 통해 위급 시 단일 카메라 역할을 할 수 있는 형태로 개발되었습니다. 

그러나, 최근 4차산업혁명 이후인 제4세대 도시통합플랫폼은 IoT 기반의 센서와 데이터 수집, 빅데이터 처리, 인공지능 분석 및 머신러닝기술 등이 복합적으로 어우러지면서 데이터, 디바이스, 서비스 관리자가 아닌 지능형 도시조절기능, 예측기술 등 인공지능 기술의 화려함으로 더욱 인간적인 휴머니티가 강조된 도시통합플랫폼으로 진화하고 있습니다.

그림에서 보여주는 스마트시티 플랫폼은 Fybr에서 제시하는 스마트시티 플랫폼으로 오늘날의 스마트 도시에서는 거의 무한한 양의 정보를 수집할 수 있고, 이로부터 운영 비용을 절감하고 삶의 질을 향상시키면서 지역 사회가 보다 효율적으로 운영되도록 지원하는 모델입니다.

여기서는 교통, 물, 폭풍우 흐름 관리 및 조명에 중점을 두어 지역 사회가 투자 수익을 창출할 수 있는 가장 빠르고 가장 빠른 기회를 제공하는 지리적 – 물리적 소셜 네트워크를 구축하고, 도시 간 인프라 가치를 포착함으로써 도시는 최적의 운영, 재무 및 사회적 성과를 제공하는 스마트 시티 솔루션을 신속하게 구축하는데 목표를 두고 있습니다.

제4세대 도시통합플랫폼은 단순한 시설물통합이나 데이터 수집뿐 아니라 인공지능분석을 통한 예측을 통해 도로의 차량과 연결하여 수집된 데이터로부터 적절한 행동을 할 수 있는 모델로 진화하는 것입니다. 즉, 연결(connected) 방식으로 도시 내 모든 사물을 연결하고 관리하는 형태입니다.

이렇게 되면 어떤 우리 생활의 시나리오가 발생할 수 있을까요?

예를 들면, 우리가 어느 지역으로 운전하면서 주차할 곳을 찾지 못해 어려움을 겪을 때도 많았고, 또, 주차빌딩에서 지하 1층에 몇 대 여유분이 있고 지하 2층은 몇 대이고 등의 표지판을 본 적도 있을 것입니다.

이것은 제3세대 방식의 스마트시티 플랫폼이고, 제4세대가 되면 어느 지역의 어느 위치에 언제 주차가 가능한지를 예측하고 연결된 정보를 통해 내 차에 바로 알려주는 방식이 되는 것이지요. 이쯤 되면 도로를 주행하면서 주차의 어려움에서 벗어날 수 있을 것으로 생각합니다.

다시 돌아가서 스마트시티는 무엇이며 왜 할까요? 스마트시티의 정의는 200여 가지가 되지만 가장 중요한 점은 시민의 삶의 질 향상과 지속성(Sustainability)에 있습니다. 얼마 전 필자는 연구를 통해 스마트시티를 전 세계 32개국 53개 도시를 분석해보았는데, 왜 스마트시티를 하는지의 목적을 알 수 있었습니다. 약 70% 정도가 에너지와 교통 분야의 효율성을 위해 스마트시티를 한다는 의견이 많았습니다.

스마트시티는 교통에서도 인간을 연구하는 주제가 필요합니다. CES 2018에서 니산(Nissan) 자동차회사는 인간의 뇌를 연구하고 학습함으로써 운전하기 전 운전자의 뇌 상태를 미리 파악하여 가장 최적의 운전이 되도록 할 수 있는 스마트카가 되어야 한다는 컨셉을 강조하였습니다. 이때 당연히 스마트시티 플랫폼과 연결되어 도착지의 상태정보와 출발지 상태정보, 그리고 운전자의 상태정보 등을 종합 분석하여 매우 지능적인 주행이 되도록 하겠지요.

생각만 해도 너무 멋진 드라이빙이 될 것으로 생각되며, 이러한 스마트카가 스마트시티와 연결되면 가장 최상의 최적 드라이빙 가능한 스마트사회가 될 것으로 생각합니다. 앞으로 스마트시티의 키워드가 AI, 5G, IoT 및 플랫폼이라는 것은 CES 2018의 인텔 전시를 통해 잘 나타내고 있습니다.

결론적으로 미래의 스마트시티 플랫폼은 어떤 모습이 승자일까요? 

화려한 기술들이 어우러지겠지만 가장 큰 것은 결국 연결에 있을 것입니다. 최근 알리바바 클라우드는 클라우드 데이터 네트워크의 최강임을 강조하면서 앞으로는 데이터가 중요한 몫을 할 것이라고 하였습니다. 

최근 미국의 시카고에서는 IoT를 넘어선 AoT(Array of Things)라는 환경, 인프라, 특정 활동(예, 사람들의 움직임)에 대해 계속 새로운 데이터를 수집하는 대화형 모듈 센서 네트워크를 개발하면서 시카고를 단순 스마트시티가 아닌 ‘Quantified City’로 진화시키고 있습니다.

시카고는 스마트시티 분야에 비교적 늦게 합류한 도시인데도 ‘도시의 수치화(Quantified City)’라는 참신한 컨셉으로 작지만, 모범적으로 추진하고 있어서 소개하려 합니다. 앞에서도 언급했듯이 센서 기반 기술의 보급에 따라 도시는 이제 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있게 되었습니다. 하지만 이렇게 수집된 데이터가 대부분 공개되어 있음에도 불구하고 이를 기업, 정부 기관, 단체가 시민을 위해 활용하기는 쉽지 않지요. 

우리나라도 공공데이터 포털(www.data.go.kr)에서 공공기관의 데이터를 오픈하고 있지만 활용하기는 쉽지 않은 것이 사실입니다. 따라서 시카고는 개인의 생산성이나 활동을 수치화하는 것보다는 전문 연구자들과 협업하여 센서로 수집한 데이터를 분석하고 도시의 건강(Fitness)을 측정하는데 목표를 두는 프로젝트를 추진하고 있는 점이 특징입니다.

이 프로젝트의 핵심이 바로 앞서 언급한 AoT입니다. 다음 그림은 AoT 아키텍처를 나타낸 그림으로 각종 데이터가 센서에 수집되고 아르곤 서버에 저장되어 공공데이터 포털로 오픈됩니다.

시카고는 특히 시카고 대학교, 아르곤 국립 연구소, 시카고 예술대학의 역량과 자원들의 연결을 통해 시너지효과를 보고 있는데요. 각 기관의 연구개발팀은 AT&T 인터넷 서비스 부서와 협업하고 있으며, 미국 국립과학재단에서 310만 달러의 지원을 받아서 500여 개의 센서가 2018년 말까지 시카고 거리 곳곳에 설치될 예정이라고 합니다.

주로 대기 질, 유해물질, 빛, 소음, 사람들의 움직임 등 데이터가 데이터 포털에 오픈되고, 각종 센서로 수집한 데이터는 위경도 정보와 함께 표준화된 형식으로 제공되어 지역사회와 이익단체들이 도시 내 개선이 필요한 지역을 분석하는데 도움을 주고 있다고 합니다.

시카고의 공공데이터 포털은 다음 그림과 같은데요. 우리나라의 공공데이터 포털이 데이터 위주의 나열이라면 지도 위에 현재 정보를 디스플레이함으로써 위치기반 지능화(Location Intelligence)를 실현하고 있다는 점이 우리나라의 공공데이터 포털과의 차이점이라고 생각됩니다.

이러한 시카고의 위치기반 지능화 프로젝트는 IoT 기술이 진화되면서 스마트시티의 플랫폼의 미래 모델을 제시하고 있다는 점에서 의미있다고 생각합니다.

맺음말

스마트시티는 미래의 화두이며 지속해서 성장할 것은 너무나 분명합니다. 스마트시티 플랫폼은 단순히 도시를 관리하는 정도가 아니라 스마트시티를 실현하는 기술이 되겠지요. 물론 이를 구현할 수 있는 인공지능기술도 함께 개발되어야 할 텐데요. 인공지능은 90% 이상이 데이터에 의해 성패가 좌우되므로 스마트시티도 결국은 데이터에 달려있다고 볼 수 있습니다. 어떻게 하면 데이터를 효율적으로 모을 수 있을까요? 당연히 앞에서부터 계속 언급된 ‘연결’이 정답입니다. 

연결을 통한 데이터 수집, 이것이 인공지능의 기본 소스가 될 것이며, 이것이 스마트시티의 실현 기반을 마련하게 될 것입니다. 즉 스마트시티를 잘 실현하기 위한 스마트시티 플랫폼은 데이터 기반으로 개발이 되어야겠지요. 결국, 미래의 스마트시티의 성패는 결국 ‘데이터’에 달린 것이라고 해도 지나치지 않다고 생각합니다.

글 | 조영임 교수 | 가천대학교 컴퓨터공학과

고려대학교에서 컴퓨터학과에서 인공지능으로 박사학위를 취득하였고, Univ. of Massachusetts에서 post-doc을 했으며 Purdue대학교의 교환교수로 근무하였다. 현재 가천대학교 컴퓨터공학과에 교수로 재직 중이다. 주요 관심분야는 인공지능, 플랫폼, IoT, 스마트 시티, 전자정부 등 인공지능의 기본연구와 융복합 연구 등이다. 현재 지능형 융복합 스마트시티 플랫폼과 지능형 빅데이터 표준화 기술, 머신러닝에 대한 연구프로젝트를 수행하고 있다.