하이크비전이 2025년 AIoT 산업 트렌드 5가지를 4일 발표했다.

 

최근 몇 년 간 보안 업계는 주로 보안 환경의 진화하는 트렌드를 살펴봤다. 하지만 기술이 발전하면서 단순히 안전하게 보호하는 것에서 보다 스마트하게 만드는 쪽으로 초점이 확대되고 있으며, AIoT(인공지능 기반 사물 인터넷)는 이러한 변화를 주도하며 보안을 넘어 산업 전반에 혁신을 일으키고 있다.

 

이에 하이크비전은 AIoT가 어떻게 산업을 재편하고 보다 효율적이고 안전하며 지속 가능한 미래를 조성하는지 살펴봄으로써 2025년 AIoT 산업을 이끌어갈 주요 트렌드 5가지를 선정했다. 주요 키워드는 다양한 환경에 활용될 수 있는 혁신적인 인식 기술, 디지털 전환(DX) 지원, 개방형 플랫폼으로 진화, 강력한 글로벌 사이버 보안 신뢰 체제 구축, 지속가능성 실현 등이다.

 

1. 다양한 환경 및 상황적 요구에 적응하는 혁신적인 인식 기술

 

인식 기술은 다양한 조건에서 효율적으로 작동할 수 있도록 계속해서 진화하고 있다. AI 이미지 신호 처리(AI-ISP, AI Image Signal Processing) 기술은 이미지 노이즈를 크게 줄이고 모션 블러(motion blur)를 해결함으로써 저조도 환경에서의 이미지 품질 성능 기준 향상시켰다.

 

광각과 디테일한 이미지가 필요한 대규모 모니터링 시나리오의 경우 초고화질(UHD) 기술이 표준이 되면서 보다 빠른 프레임 속도, 향상된 대비, 풍부한 디테일을 제공하여 방대하고 복잡한 장면을 쉽게 캡처하고 분석할 수 있다.

 

또 다른 예시로 밀리미터 파(millimeter wave) 레이더는 가시광선 스펙트럼을 넘어 연기, 먼지, 장애물을 투과하여 교통 관리에 널리 사용되는 정밀한 속도 및 방향 측정을 제공하고, 음파 센싱은 시끄럽고 열악한 산업 환경에서 지속적인 작동이 필요한 경우 비침습적(non-invasive) 장비 모니터링을 통해 조기에 결함을 감지하여 가동 중단 시간을 감소시킨다.

 

2. 다양한 산업 분야에서 디지털 전환 가속화 지원

 

많은 기업들이 특정 운영 과제를 해결하고 디지털 전환을 가속화하기 위해 AIoT 기술을 채택하고 있다. 특히, 손실 방지와 경쟁 우위 유지가 중요한 소매/유통업에서는 AIoT 디바이스를 통해 재고 추적, 유동인구, 대기열 길이, 면적 밀도 등의 중요한 데이터를 수집하고 분석해 매장 내 제품 맞춤화 및 운영 최적화는 물론이고 손실을 완화하고 있다.

 

산업 안전이 필수 요건인 에너지 분야는 자동화된 개인보호장비(PPE) 점검 등 AI를 사용해 안전 장비 점검을 간소화하는 AIoT 솔루션을 도입해 수동 감독을 줄여 효율적으로 운영하는 동시에 작업장 안전을 강화하고 있다.

 

또한 대형 비전, 오디오 및 광섬유 모델 개발 분야에서는 산업별 설계, 알고리즘 최적화 및 모델 간소화를 통해 맞춤화되고 있으며, 이러한 추세는 실제 시나리오에서 실용적이고 효과적인 경량, 버티컬별 AIoT 배포를 목표로 한다.

 

뿐만 아니라 생성형 AI의 도입의 증가로 편의성과 효율성이 보다 향상되고 있다. 텍스트와 시각적 데이터를 통합하는 대규모 멀티모달 모델(LMMs)은 사용자 친화적인 텍스트 기반 인터페이스를 제공함으로써 물류 센터에서 특정 물품을 찾는 작업 등에서 검색을 통해 보다 빠르고 원활하게 데이터에 액세스하고 상호작용할 수 있도록 함으로써 의사 결정 및 운영 프로세스를 간소화한다.

 

3. 개방형 플랫폼으로의 진화

 

세분화된 산업 시나리오에서 맞춤형 AIoT 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있지만, 단일 기업이 모든 사용자 요구를 자체적으로 충족하기엔 어려움이 있다. 이로 인해 개방형 플랫폼과 툴이 필수적인 요소가 되었으며, 이를 통해 솔루션 제공업체는 타사 애플리케이션을 원활하게 통합해 산업 전반의 디지털 전환(DX)을 가속화할 수 있다.

 

디지털 전환을 지원하기 위해 표준화된 프로토콜을 사용하면 디바이스 통신이 간소화되어 개발 시간과 비용이 줄어들고, 모든 유형의 디바이스가 쉽게 함께 작동하여 구성 복잡성, 확장성, 네트워크 보안과 같은 문제를 해결할 수 있다. 이러한 협업 환경은 유연하고 효과적인 AIoT 솔루션을 개발하는 데 효과적이다.

 

사용이 간편한 AI 트레이닝 플랫폼이 널리 보급되면서 비전문가인 SI(시스템 통합)업체도 자체 맞춤형 AI 모델을 트레이닝하고 배포할 수 있게 되었고, 사용자 역시 물체 감지 및 오디오 분류 등의 작업을 위해 AI 모델을 쉽게 결합하고 커스터마이징 할 수 있다. 이를 통해 솔루션의 기능을 향상시키고 산업 프로세스에서 스마트 홈 자동화에 이르기까지 다양한 분야에서 가치를 더할 수 있다.

 

4. 사전 예방적 전략과 기업 간 협력을 통한 사이버 보안 신뢰 체제 구축

 

사이버 보안은 확장되는 AIoT 환경에서도 중요한 관심사 중 하나다. 점점 더 많은 기업이 신속한 위협 탐지와 효과적인 대응에 중점을 두고 사전 예방적이면서도 대응력이 뛰어난 사이버 보안 접근 방식을 채택하고 있다.

 

이를 위해 전문 보안 테스트 회사와의 파트너십을 통해 다양한 표준에 따라 제품을 평가하고 조기에 취약점을 식별하고 해결하여 악용을 방지하고, 지속적인 테스트를 통해 업데이트 및 개선 사항이 최고 수준의 보안 벤치마크를 일관되게 충족하도록 보장할 수 있다.

 

보안 문제를 공개적으로 해결하기 위해 투명한 커뮤니케이션 역시 중요성이 커졌다. 보안 대응 센터를 설립하고 강력한 취약성 관리 프로그램을 배포하는 조직은 점점 증가하고 있는 추세다. 설치업체부터 시스템 통합업체, 고객에 이르기까지 모든 구성원이 긴밀하게 협력하여 안전한 배포와 사용을 보장하여 탄력적이고 신뢰할 수 있는 운영 프레임워크로 나아가고 있다.

 

5. 지속 가능성 실현을 위한 AIoT 기술 활용

 

전 세계의 많은 조직이 보다 지속 가능한 운영 및 비즈니스 수행 방법을 모색하고 있으며 이를 위해 AIoT 기술을 도입하고 있다. AIoT는 연결된 센서를 AI 알고리즘으로 보강함으로써 다양한 산업 분야에서 자원 사용을 최적화하며 에너지 소비를 줄이고, 폐기물 관리 개선 및 운영 효율성 향상에 도움을 주고 있다.

 

예를 들어, 건물 관리 분야에서는 AIoT 시스템을 사용하여 재실 인원 및 기상 조건에 따라 에너지 사용을 자동으로 조정하여 비용 절감과 탄소 배출량 감소를 이끌어내고 있고, 교통 분야에서는 교통 흐름을 최적화하고 교통 혼잡과 탄소 배출량 감소에 AIoT 기술이 사용되고 있다. 이외에도 밀리미터파 레이더와 수위 감지 카메라를 결합한 솔루션을 통해 수질과 홍수 제어를 실시간으로 분석할 수 있다.

 

헬로티 이창현 기자 |