[주말판] 2020년에 모습을 드러낼 IT 전략 10가지

2019-11-03 03:14
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내년도 기술 전략의 트렌드를 한 마디로 정리하면 “사람 중심”
사람이 기술을 익혀 일을 하는 게 아니라, 기술이 사람 의도 알아들어야


[보안뉴스 문가용 기자] 2019년도 어느 덧 저물어가고 있다. 슬슬 내년도에 대한 예측이 쏟아져 나오기 시작할 때다. 시장 조사 전문 기관인 가트너(Gartner)의 경우, 이미 2020년의 기술 트렌드를 예측하는 보고서를 발표했다. 그러면서 2020년이야말로 신기술의 보다 가시적인 활용을 볼 수 있을 것이라고 예측했다.


[이미지 = iclickart]

가트너의 부회장인 브라이언 버크(Brian Burke)는 “2020년의 기술 트렌드를 한 마디로 정리하면 ‘사람 중심(people-centric)’이다”라고 말한다. “기술 전략의 중심이 사람이 된다는 것은, 결국 기술 발전이 큰 전환점을 맞이하게 된다는 뜻입니다. 고객, 직원, 파트너사, 사회 전체 등에 미치는 기술의 영향력이 드디어 탐구된다는 것이니까요. 여태까지는 솔직히 기술에 사람의 생활상이 맞춰가는 방향이었죠.”

이번 주 주말판에서는 가트너가 ‘사람 중심’이라고 정리하며 꼽은 2020년 10가지 기술 전략 트렌드에 무엇이 있는지 살펴보았다.

1. 하이퍼오토메이션(hyperautomation)
머신 러닝과 패키지 된 소프트웨어, 자동화 툴을 합치면 뭐가 될까? 가트너에 의하면 하이퍼오토메이션이다. 올해 뜨겁게 달아올랐던 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 기술이 하이퍼오토메이션의 트렌드의 시초라고 볼 수 있다. 하지만 하이포오토메이션이 결국 좀 더 향상된 RPA인 것만은 아니다.

“하이퍼오토메이션은 자동화 툴은 물론 자동화 기술이 발휘되는 모든 단계들을 함께 포함하고 있는 것입니다. 이 ‘모든 단계’란 발견, 분석, 설계, 자동화, 측정, 모니터링, 재평가를 말합니다.” 버크에 따르면 하이퍼오토메이션의 가장 큰 사용 목적은 ‘모든 것의 자동화’이며, 현재는 ‘프로세스 오토메이션(process automation)’의 형태로 가장 많이 활용된다고 한다.

2. 다중 경험(multiexperience)
다중 경험이라는 개념을 선도한 건 각종 ‘대화형 플랫폼’들이다. 대화혈 플랫폼들이란 알렉사(Alexa), 시리(Siri), 코타나(Cortana), 구글 어시스턴트(Google Assistant) 등을 말한다. 이야기를 하고 음성으로 대답을 듣는 것이 어떻게 ‘다중 경험’이 될 수 있을까, 하고 생각할지 모르지만, 이미 다양한 방법으로 디지털 세계와 소통할 수 있는 방법들이 등장하고 있다. 가상현실(VR), 증강현실(AR), 혼합현실(MR) 등이 그 예중 하나다.

“이런 사용자 경험 중심 기술들이 발전한다는 건, 사람들이 기술 문명에 대해 깨어있어야 하는 게 아니라, 오히려 기술이 사람에 대해 깨어있어야 한다는 뜻입니다. 상황이 완전히 반전되는 것입니다. 목적과 의도를 전환시키는 건 이제 사람의 몫이 아니라 기계의 몫이 되었습니다.” 버크의 설명이다.

3. 전문성의 대중화
앞으로 다가올 기술 전략 트렌드의 핵심은 결국 기술의 사용이 모든 사람들에게 있어 보다 간편해져야 한다는 것이다. 특별한 무언가를 배워야만 기술을 활용해 특별한 생산성이나 업무 능력을 보여줄 수 있는 시대가 아니라는 것이다. 아니, 적어도 그런 것과 반대되는 시대로 나아가고 있는 게 커다란 흐름이라고 버크는 설명한다. “머신러닝이나 애플리케이션을 누구나 사용해 영업 효율을 높이거나 시장 분석을 활발하게 할 수 있게 될 겁니다.”

가트너는 이런 현상이 지금도 벌어지고 있다는 증거로 ‘노 코드 모델(no-code model)’을 꼽았다. 말 그대로 코딩 없이 프로그램을 만들 수 있게 해주는 플랫폼 혹은 개발 방법론이다. 이런 개발 방식을 지원하기 위한 플랫폼들도 존재한다.

물론 전문성이 대중화 과정을 겪는다고 해서 모든 전문가들의 실력과 노하우가 일반인들에게로 쏟아져 내리게 될 거라는 뜻은 아니다. 가트너가 말하는 건 네 가지 분야로, 다음과 같다.
1) 데이터 분석 : 데이터 과학자들이 사용하는 도구들이 점점 더 대중화될 것이다.
2) 개발 : 인공지능 툴들이 개발을 보다 쉽고 빠르게 만들어줄 것이다.
3) 디자인 : 노-코드 개발 툴과 자동화 툴이 애플리케이션 개발 과정을 보다 쉽게 만들 것이다.
4) 지식 : IT 전문가가 아니더라도 전문가용 툴과 시스템에 접근하고 사용하는 게 가능해질 것이다.

물론 이게 반드시 좋은 현상인 것만은 아니다. 이렇게 모두가 IT 기술에 친숙하게 될 경우 ‘은둔의 IT(Shadow IT)’ 현상이 심화될 수 있다고 가트너는 경고한다. 은둔의 IT란, 조직 내 구성원들이 조직의 허락을 받지 않은 도구들을 자유롭게 사용하는 과정에서 조직 전체의 리스크를 증가시키는 것을 말한다.

4. 휴먼 증대(human augmentation)
버크에 의하면 “이제 인간을 위한 설계와 개발을 넘어 인간 자체를 설계하고 개발하는 시기가 온다”고 한다. 그 중 하나가 바로 휴먼 증대 혹은 인간 증강이라고 불리는 기술 혹은 현상이다. 물리적 혹은 시술적인 기법을 통해서 나타날 수도 있지만, 웨어러블이나 임플란트를 통해서 이뤄질 수도 있다. 스마트 안경이나 스마트 콘택트렌즈를 통해 증강현실을 손쉽게 접할 수 있게 하거나, RFID 임플란트를 통해 건물 출입이나 POS 사용을 원활하게 만드는 것이 가능하다. CRISPR이라고, DNA를 조작하는 기술도 존재한다.

가트너가 지목한 기술에는 인지 증강(cognitive augmentation)이라는 것도 있다. 머신러닝 기술을 사용해 인간의 기술을 확장시키거나 고도로 발전시키는 것을 말한다. 버크는 몇 가지 사용 사례를 들었다.
1) 조직들은 개개인들을 빠르게 훈련시켜 현장에 투입시킬 수 있다.
2) 머신러닝이 단순 반복 업무를 맡아주고, 인간이 결정을 내리는 등의 중요한 일을 담당한다.
3) 머신러닝이 단순 반복 업무를 맡아주고, 머신러닝이 결정까지 해서 인간은 창의적인 일만을 담당한다.

5. 투명성과 추적 가능성
“현재 기술에 대한 불신이 만연하고 있습니다. IT 전문가나 특정 사용자들만의 이야기가 아닙니다. 사회 전반에 이러한 현상이 불거져 있습니다.” 버크의 설명이다. “예를 들어 은행이 고객에게 ‘신청하신 대출 요청이 거절됐습니다’라고 말한다고 할 때 충분한 이유를 설명해줘야 합니다. 인공지능 기술이 알고리즘을 통해 그러한 결과를 산출했다고 한다면 아무도 순순히 받아들이지 않을 겁니다.”

사물인터넷, 안면인식, 알고리즘의 편향성, 가짜뉴스, 딥페이크 등 이미 불신의 대명사처럼 굳어져가는 기술들이 주변에 쌓여가고 있다. 그렇기 때문에 투명성과 추적 가능성을 유지함으로써 신뢰를 회복하는 것이 중요한 일이 되고 있다. “개인정보의 가치를 이해하는 소비자들이 점점 늘어나고 있습니다. 내 정보는 내가 관리하겠다는 목소리도 높아지고 있지요. 이 흐름에 발맞춘 규정들도 속속 생겨나고 있고요.”

따라서 신뢰를 회복하기 위한 IT 기술의 전략이 대거 등장할 거라는 건, 쉽게 예측할 수 있다. 가트너는 2023년까지 대형 조직의 75%가 인공지능 전문가를 고용해 행동 포렌식과 프라이버시 보호, 고객 신뢰 증대와 같은 업무를 수행할 것이라고 예상하고 있다. 또한 다음 세 가지 영역에 특히 집중해야 한다고 권장한다.
1) 인공지능 / 머신러닝
2) 개인정보 프라이버시
3) 윤리적 설계(ethically aligned design)

6. 자율권을 가진 에지(Empowered Edge)
에지 장비들에 컴퓨팅 파워를 추가함으로써 조직들은 훨씬 더 많은 기능을 발휘할 수 있게 될 전망이다. 트래픽과 컴퓨터 프로세싱을 로컬에서 처리함으로써 지연 속도를 줄이고 에지 컴퓨터에 보다 높은 자율성을 줄 수 있게 된다고 가트너는 설명한다.

“현대의 에지 컴퓨팅은 사물인터넷 시스템을 통해 비연결 기능을 발휘하려는 것에 초점을 맞추고 있는 게 대부분입니다. 특히 생산과 도소매 산업에서 이런 부분에 대한 연구가 활발하죠. 하지만 조만간 에지 컴퓨팅은 거의 모든 산업에서 활용되기 시작할 것이며, 중앙 서버와 분리된 채 독립적으로도 강력한 기능을 발휘할 것입니다.”

7. 분산 클라우드
사설 클라우드와 공공 클라우드 서비스를 합친 하이브리드 클라우드 서비스는 꽤나 어려운 문제로 남아있다고 버크는 설명한다. “하지만 분산 클라우드를 활용한다면 어려움을 일부 해결할 수 있게 됩니다.”

가트너가 정의하는 분산 클라우드란, “공공 클라우드 서비스를 다른 위치로 분산시키되, 원래의 공공 클라우드 제공업자가 운영, 거버넌스, 업데이트, 서비스 향상에 대한 책임을 갖게 되는 것”을 말한다. 이를 통해 데이터가 특정 지역을 떠나서는 안 된다는 규정 등 다양한 제도적 문제가 해결될 수 있다고 가트너는 강조한다.

“중앙에서 관리하는 보통의 공공 클라우드 서비스가 이곳 저곳으로 분산된다는 건 꽤나 큰 변화입니다. 클라우드 컴퓨팅의 역사 전체에서도 중요한 변화가 있을 것으로 예상됩니다. 2024년 즈음에는 클라우드 서비스 플랫폼 대부분이 이런 형태를 통해 보다 유연한 서비스 제공을 실시할 수 있을 것으로 보입니다.”

8. 자율 사물(autonomous things)
‘자율’이라는 단어가 붙은 기술이라고 하면 흔히 자동차를 떠올린다. 그러나 가트너는 이것 말고도 더 있다고 말한다. “자율 자동차, 자율 드론, 자율 로봇, 자율 선박, 자율 가전기기, 자율 비행기 등이 있습니다. 이 모든 걸 통합해서 자율 사물이라고 부릅니다. 대부분 비슷한 임무를 수행하고 비슷한 문제를 해결하기 위해 탄생했으며, 발전하고 있습니다.” 버크의 설명이다.

이 ‘자율 사물’들은 전부 인공지능을 활용해 환경 및 사용자와 보다 새로운 방법으로 상호작용 하게 된다. 기술이 발전하고, 자율 사물을 위한 규정들이 새롭게 마련되며, 사회적으로 열린 여론이 형성될 때 자율 사물들은 우리 생활 속에서 점점 더 많은 공간을 차지하게 될 것이라고 가트너는 말한다.

“자율 사물은 단독적으로 뛰어난 기능을 발휘하는 사물인터넷 인공지능 기기가 아니라, 집단 지성을 가지고 있는 여러 기기들을 말하는 것이기도 합니다. 사람과 함께 작동할 수도 있지만 사람이 없어도 자신들끼리 자율적으로 통신하고 데이터를 교환하며 학습할 수도 있게 됩니다. 공장에서 기기를 조립하는 로봇들끼리, 시장에서 여러 고객 데이터를 분석하는 알고리즘끼리 새로운 가치를 창출할 수 있게 된다는 것이죠.”

9. 실용적인 블록체인
사실 블록체인에 관해서는 전문가들이 말을 아끼기 시작한 분위기다. 2019년이 시작될 때 블록체인이 세상을 지배할 것처럼 예측한 이들이 많았기 때문이다. 하지만 1년 동안 블록체인이 광범위하게 실제 사용되는 경우는 그리 많이 나타나지 않았다. 버크는 “아직 기업 환경에서 정식으로 활용하기에 블록체인은 덜 성숙한 기술”이라고 말한다.

“그럼에도 블록체인이 가지고 있는 사업적 가능성과 잠재력은 부인할 수 없습니다. 아직 더 발전해야 하고, 사회적 신뢰를 얻어야 한다는 어려움이 남아있지만, 누군가 블록체인 덕분에 큰 이익을 보기 시작할 거라는 뜻입니다. 블록체인을 무조건 도입해야 한다는 건 아니지만, 기업이라면 한 번쯤 검토해볼 만한 기술임에 분명합니다.”

10. 인공지능 보안
보안은 항상 공격자와 방어자 사이의 군비 경쟁 형태를 띠고 있다. 그리고 양측이 최근 인공지능이라는 것을 손에 넣게 되었다. 그렇기에 현재 예상되는 미래의 모습은 그리 밝지만은 않다. 가트너는 “2022년까지, 모든 사이버 공격의 30%가 인공지능과 관련된 것이 될 것”이라고 예측하고 있다. “인공지능 훈련 데이터를 오염시킨다든가, 인공지능 모델을 훔친다든가, 적대적인 샘플을 주입시키는 등의 공격이 예상됩니다.”

1) 훈련 데이터 오염이란, 의도적으로 특정 결과가 나오도록 인공지능을 훈련시키는 것을 말한다. 버크는 “마이크로소프트의 챗봇인 테이(Tay)가 좋은 예”라며 “트위터가 테이를 훈련시켜 일부러 인종차별주의적인 말만 쏟아내게 했었다”고 설명한다.

2) 인공지능 모델 탈취란, 인공지능 모델을 스스로 개발하는 대신 현존하는 모델에 반복해서 여러번 쿼리를 보내고, 그에 대한 답을 통해 해당 모델이 어떤 식으로 결론에 도달하는지를 분석하는 것이다. 그러면서 인공지능 알고리즘을 최대한 비슷하게 복제할 수 있게 된다.

3) 적대적 샘플을 주입시키는 공격이란, 불합리적으로나 부정확하게 항목화된 샘플을 알고리즘에 주입시킴으로써 학습 과정 자체를 방해하는 것을 말한다. 예를 들어 빨간 신호등을 ‘통과’라고 학습시키는 것인데, 이런 알고리즘이 자율 주행 자동차에 이식이라도 된다면 큰 사고가 발생할 수 있다.

버크는 이런 시나리오 외에도 공격자들은 수많은 방법을 동원해 인공지능을 활용하려 할 것이라고 예측한다. “하지만 아직 이런 류의 공격에 대응하는 법을 우리는 모르고 있습니다. 인공지능을 통해 우리쪽 무기가 더 강력해졌다고 여기는 분위기가 있는데, 꼭 그렇지 않을 수도 있습니다.”
[국제부 문가용 기자(globoan@boannews.com)]

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