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신기술 발전에 따른 산업 지형의 변화 전망과 대응전략 제4권 사물인터넷

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PCY_201610210219545071
doc_id
PCY_201610210219545071_1
발행기관
과학기술정책연구원
발행연도
2016
KDC
560
답변 불가 (is_impossible)
False
문맥 (context)
사물인터넷이라는 용어는 1999년 MIT의 Kevin Ashton이 최초로 언급하면서 사용되기 시작했다. 사물인터넷이라는 용어 말고도 사물통신(M2M), 만물인터넷(IoE) 등 다양한 용어가 사용되고 있지만, 사물인터넷이라는 용어가 가장 범용적으로 사용된다. 사물인터넷에 관한 다양한 정의가 존재한다. ITU-T에 따르면 다음과 같이 정의될 수 있다. “기 존재하는 혹은 향후 등장할 상호 운용 가능한 정보 기술 및 통신 기술을 활용하여 다양한 물리 및 가상 사물 간의 상호 연결을 통해서, 진보된 서비스를 제공할 수 있게 하는 글로벌 스케일의 인프라” 보다 간단하게는 인간의 개입 없이 사물이 스스로 데이터를 수집하고 그 수집된 데이터를 가공하여 만들어진 정보를 다른 사물, 혹은 인간과 소통하며 부가가치를 창출하는 서비스나 제품을 지칭한다. 사물인터넷은 고유의 인식번호(IP 주소 등)를 부여 받은 기기들이 인터넷에 연결되어 인터넷에 연결된 다른 기기들과 데이터를 주고 받을 수 있는 기술 및 시스템을 의미한다. 사물인터넷을 통해서 기존에 수집할 수 없는 새로운 타입의 데이터와 정보를 획득할 수가 있으며, 이러한 데이터와 정보는 인터넷을 통해 다른 기기로 전송되거나 서버에 저장되며, 다른 정보와의 연계 분석을 통해 새로운 정보를 창출하고 사용자에게 맞춤 정보 서비스 (의료, 쇼핑, 운행 등) 제공이 가능하다. 본 연구에서는 사물인터넷 기술이 적용되는 여러 분야 중에서 사물인터넷 기반 헬스케어 기술의 영향을 살펴보고자 한다. 사물인터넷 기반 헬스케어 기술(혹은 제품)은 사물인터넷이 갖는 기본적인 기능들을 헬스케어 목적으로 사용하는 것을 의미한다. 즉, 사람의 건강 또는 인체 정보를 센서를 통해서 수집하고 수집된 정보를 다른 기기나 병원 등에 전송하여 데이터 분석 알고리즘이나 프로그램 등을 통해서 수집된 정보를 분석하고, 결과를 활용하여 건강 관리, 질병 치료 및 발견 등의 목적으로 사용되는 사물인터넷 기술을 의미한다. 사물에 부착된 센서를 통해서 사물들은 주변을 통해 획득할 수 있는 다양한 형태의 데이터를 수집한다. 임팩트편집부(2015)에 따르면 센서란 “물리적 성질의 검출 또는 측정을 위해 거기에 응답하는 신호를 주는 디바이스”로 정의된다. 수집되는 데이터의 종류는 물리적, 화학적 데이터와 그리고 사람 인체의 데이터를 일컫는 바이오 데이터로 구분된다. 물리적 데이터의 예로는 온도 등의 날씨 데이터가 있으며, 화학적 데이터의 예로는 가스, 이온, 수질 등의 데이터가 있다. 사물인터넷을 통해 수집되는 인체 데이터의 구체적인 예로는 혈압, 혈당, 심장 박동수, 칼로리 소비량, 걸음수 등이 있다. 센서는 아래 표와 같이 구분될 수 있다. 센싱을 통해 수집된 데이터를 주변 사물 혹은 인터넷에 연결된 기기에 통신 기술을 사용해 전송한다. 이러한 통신 기술을 통해 센서를 통해서 수집된 데이터를 가공 및 응요할 수 있고, 기존에 있던 데이터와의 연동이 가능하게 된다. 통신 기술은 그 목적과 데이터의 전송 가능거리 등에 따라 아래 그림과 같이 다양하게 구분된다. 아직 사물인터넷에 대한 국제적으로 합의된 표준은 아직 존재하지 않는다. 현재는 국가별로 기업별로 서로 상이한 기술을 가지고 사물인터넷 기술과 제품을 개발하고 있는데, 사물인터넷의 가치를 보다 증가시키기 위해서는 국제적 표준 정립이 필요하다. 하지만 이미 많은 수의 서로 상이한 표준 기구와 표준 기술들이 존재하기 때문에 이를 하나의 표준으로 엮는 것은 어려운 일일 것이며, 그 보다는 현재 존재하는 서로 다른 기술과 표준 간에 상호 운용성(interoperability)를 제공하는 것이 더 중요할 수도 있다. 사물인터넷 표준과 관련된 작업을 하는 국제기구도 다수 존재한다. 대표적인 기구로 ITU-T, ISO/IEC, IETF, IEEE, OGC 등이 있다. 표준과 관련된 국제 기구가 다수 존재하는 관계로 기구 마다 추구하는, 그리고 작업하는 표준이 상이하여 하나의 통일된 국제 표준을 갖기 위해서는 이들 기관들 사이의 협력이 필요하다. 통신 관련 국제 표준을 주도하고 있는 ITU-T의 역할이 중요하지만, 사물인터넷에는 통신 기술 뿐 아니라 센싱 등의 다른 중요한 기술들이 포함되어 있어 ITU-T가 주도하여 사물인터넷 표준을 정하기는 그리 쉽지 않아 보인다. 헬스케어 산업은 의료(medical) 산업으로도 불리며, 환자들에게 치료, 진단, 예방, 사후 관리 등 일련의 서비스를 제공하는 산업이며, 이러한 서비스를 제공하는 기관, 개인과 이러한 서비스를 제공 받는 환자와 비환자 고객으로 이루어진다. 주요 player로는 의료 서비스를 제공하는 병원, 의사, 간호사 등이 있고, 이러한 서비스를 제공받는 고객(환자, 비환자)이 있다. 그 외에도 제약회사, 보험회사, 그리고 의료 장비 제조 업체가 있으며, 의료 서비스와 관련된 공공기관과 국제기구가 포함되기도 한다. 사람들의 기대 수명이 증가하고, 사회가 발전함에 따라 사람들의 건강에 대한 관심은 이전 보다 증대하였다. 이러한 추세로 헬스케어 산업은 앞으로 지속적으로 발전할 것으로 전망되고 있다. 지속적으로 증가하고 있는 우리나라의 국민 의료비가 이러한 전망을 뒷받침 한다. 의료서비스와 관련된 주요 적용 분야로는 환자의 원격 모니터링, 고령 인구에 대한 홈케어, 만성질환 치료 및 관리 등이 있다. 사물인터넷 기술은 평상시 환자가 병원을 직접 찾지 않고 자신의 집에서 자신이 직접 본인의 건강 상태를 체크하고 이를 병원에 전송함으로써, 보다 효율적이고 실시간 관리와 예방을 가능케 한다. 그리고 실시간 모니터링을 통해 구축된 환자 개개인의 정보를 DB화하여 보다 나은 맞춤의료 서비스를 제공할 수도 있게 될 것이다. 비록 어떠한 질환을 가지고 있는 환자는 아니지만, 노인들의 건강은 언제 어떻게 될지 모르는 변수가 많기 때문에, 노인들의 건강 상태나 생활 상태를 주기적으로 모니터링이 필요하다. 뿐만 아니라 거동이 불편한 노인들은 간병인을 두거나 아니면 가족이 항상 보살펴야하는 불편을 초래한다. 이러한 불편과 문제 해결에 IoT 기반 헬스케어 제품이 사용될 수 있는 것이다. 이외에도 만성질환을 가지고 있는 환자들의 질병 관리에도 IoT 헬스케어 제품이 많이 활용되고 있다. 만성질환의 관리를 위해서는 주기적으로 약을 먹거나 환자의 건강상태를 체크해야하는데 이러한 주기적인 관리에 IoT 헬스케어 제품이 활용될 수 있다. 신체 정보를 수집할 수 있고 모니터링 할 수 있는 센서 기술의 발달로 사람들은 자신의 신체 정보와 질병 관련 정보를 항시 체크할 수 있게 되었고, 이러한 정보를 병원 등과 같은 의료 기관에 전송하여 진단을 받을 수 있게 될 것이다. 네트워크 기술을 통해서 수집된 정보를 원격으로 의료 기관과 의료 종사자에게 전송함으로써 직접 의료기관을 방문하지 않아도 된다. 즉 원격 진료와 모니터링이 가능하게 되는 것이다. 뿐만 아니라, 기존에는 질병과 관련된 증상이 나타날 경우에 의료 기관에 들려 검사와 진료를 받았는데, 사물인터넷 기반 헬스케어 기술과 제품이 발달함에 따라 특정 질병을 미리 예측하고 예방할 수 있게 되었다. 이러한 사물인터넷 헬스케어 기술의 발달은 환자들의 의료 관련 행동에 커다란 변화를 줄 것으로 예상되고, 이러한 환자들의 변화는 기존 의료 업계의 주요 player들(병원, 의사, 보험회사 등)에 큰 영향을 줄 것으로 예상된다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
사물인터넷을 통해 수집되는 데이터 중 바이오 데이터에 해당하는 구체적인 예시들을 모두 나열하시오.
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    사물인터넷 데이터 분류 중 바이오 데이터의 구체적인 사례를 찾는 작업이다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    문맥에서 데이터의 종류와 바이오 데이터에 대한 설명을 추출한다.

    • 수집되는 데이터의 종류는 물리적, 화학적 데이터와 그리고 사람 인체의 데이터를 일컫는 바이오 데이터로 구분된다.
  3. 3근거 선택evidence_selection

    바이오 데이터의 구체적인 예시가 명시된 문장을 선택한다.

    • 사물인터넷을 통해 수집되는 인체 데이터의 구체적인 예로는 혈압, 혈당, 심장 박동수, 칼로리 소비량, 걸음수 등이 있다.
  4. 4논리 통합logical_integration

    문맥에서 '인체 데이터'가 '바이오 데이터'와 동일함을 확인하고 해당 예시들을 결합한다.

    • 사람 인체의 데이터를 일컫는 바이오 데이터로 구분된다.
    • 사물인터넷을 통해 수집되는 인체 데이터의 구체적인 예로는 혈압, 혈당, 심장 박동수, 칼로리 소비량, 걸음수 등이 있다.
  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    추출된 예시인 혈압, 혈당, 심장 박동수, 칼로리 소비량, 걸음수를 정리한다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    질문에 대한 최종 답변을 리스트 형태로 작성한다.

근거 (evidence)
  • 수집되는 데이터의 종류는 물리적, 화학적 데이터와 그리고 사람 인체의 데이터를 일컫는 바이오 데이터로 구분된다.
  • 사물인터넷을 통해 수집되는 인체 데이터의 구체적인 예로는 혈압, 혈당, 심장 박동수, 칼로리 소비량, 걸음수 등이 있다.
  • 사람 인체의 데이터를 일컫는 바이오 데이터로 구분된다.
최종 답변 (final_answer)
혈압, 혈당, 심장 박동수, 칼로리 소비량, 걸음수