발표 : 한국미쓰비시전기오토메이션 김재우 담당 주제 : 제조산업의 IoT기기 선정 포인트 제안 1. SMKL을 활용한 제조산업의 IoT기기 도입 가이드 2. e-F@ctory 지원모듈 헬로티 최재규 기자 |
[첨단 헬로티] 최근 IoT(Internet of Things)나 AI(Artificial Intelligence)라는 용어는 일반적으로 널리 들을 수 있는 말이 됐다. 특히 IoT에 관해서는 센서 기술의 향상뿐만 아니라, 스마트폰․스마트워치를 통한 방법 등 데이터 통신 수단도 비약적으로 향상돼 다양한 종류의 데이터를 대량으로 취득할 수 있게 됐다. 이에 따라 취득한 데이터를 이용해 여러 가지 다양한 서비스 전개가 시작되고 있다. 한편 데이터를 취득하는 것만으로 할 수 있는 것은 한정되어 있으며, 본격적으로 산업계에서 활용하기 위해서는 취득한 데이터를 해석해 새로운 지식을 찾아내는 것이 필요하다. 데이터 해석에 관해서도 최근 AI 기술의 발전과 함께, 센서 등으로부터 취득되는 시계열 데이터의 해석 기술도 크게 진보하고 있으며, 학문적 영역뿐만 아니라 산업계에서도 도입이 추진되고 있다. 센서 데이터를 이용한 응용은 다방면에 걸쳐 있으며 AI 기술을 이용한 예도 많이 존재하는데, 이 글에서는 센서 데이터의 산업 응용을 위한 AI 기술의 적용에 관해 산업계의 시점에서 기술 개요와 적용 사례를 소개한다. 가시화와 룰 베이스 IoT 기술 진보에 따라 다양한
글로벌 사이버 보안 기업 시만텍이 2017년 10대 보안 전망(Security in 2017 and Beyond: Symantec’s Predictions for the Year Ahead)’을 발표했다. 이에 따르면 파일리스(fileless) 악성코드가 증가하고 신종 사이버 범죄로 ‘드론재킹’, ‘커넥티드 카 해킹’이 등장할 것으로 예상된다. 여기에 IoT 기기 및 클라우드 환경을 겨냥한 사이버 공격이 본격화될 우려가 있어 보안 방식에 변화가 필요하다. 사이버 범죄자들이 기업 데이터의 접근을 목적으로 공격방식을 끊임없이 발전시키면서 매년 보안 업계는 새로운 유형의 보안 위협에 직면하고 있다. 클라우드, IoT, 커넥티드 카 등 새로운 IT 기술의 등장과 확산에 따라 시만텍(www.symantec.com)은 2017년에도 보안 위협이 더욱 심화될 것으로 예상하며, 2017년 주목해야 할 10가지 보안 이슈를 다음과 같이 발표했다. ▲ 클라우드 확산으로 보안은 새로운 전환점 웨어러블, 가상현실, IoT 기기와 같은 새로운 기술들을 사내 네트워크에서 도입하고, 이와 함께 기업들은 클라우드 애플리케이