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모든 것들이 연결된 세상, 그 연결의 중심에 있는 에코 플랫폼 (2편) – 헬스케어 사물인터넷을 통해 알아보는 Cyber-Physical Systems of Systems (SoS) Engineering 의 또 다른 진화 -

2014.11.19 09:57

 


빠르게 변화하는 경쟁 패턴 속에서 생존하는 기업들은 현존하는 시스템과 서비스를 통합하는 에코 시스템 전략을 채택하고 있습니다. 그 어떤 분야보다 그 변화속도가 빠르고, 경쟁이 치열한 IT 시장은 에코 시스템 전략을 통해 새로운 활로를 개척하는 대표적인 분야라 할 수 있죠. 지난 글을 통해 IT 시장에서 에코 시스템 플랫폼이 부상한 배경에 관해 설명했는데요. 오늘은 좀 더 구체적인 사례와 함께 살펴보겠습니다. 


●모든 것들이 연결된 세상, 그 연결의 중심에 있는 에코 플랫폼 (1편) : http://blog.lgcns.com/630

 

사물대 사물(M2M) 에코시스템은 SOS의 관점에서 보면 전체 사물인터넷 플랫폼 내의 연합 내장형 시스템(Federated Embedded Systems)이라 할 수 있습니다. 현재 구글 애플을 필두로 한 모바일 에코시스템 분야 (제공된 개발 플랫폼에서 외부 참여자들이 어플들을 통해 참여하는 형태로) 많은 발전을 이루고 있는데요, 각각의 하위 시스템(sub-system)은 특정 사건을 실시간으로 감지하는 물리 시스템(Physical System) 과 컴퓨팅, 데이터 저장 처리, 기계학습(machine Learning), 그리고 다른 시스템들과의 소통을 담당하는 가상 시스템(Cyber System)으로 구성되어 있습니다. 


이는 또 다른 관점(사용 주체 혹은 데이터/표현 계층의 차원에서)으로도 볼 수 있는데요. 상위 플랫폼을 위한 전 공정(frond-end)에 해당하는 인터페이스와 후공정(back-end)에 해당하는 데이터 저장소(Data Repository), 에코시스템, 구조로 구성됩니다. 아래 그림은 서브시스템 간의 상호관계를 단순화하여 표현한 것입니다.


<에코 시스템의 구성(위)과 서브 시스템 간의 상호 관계(아래)>


가장 기본이 되는 에코 시스템의 구성과 그 밖의 서브 시스템 간의 상호 관계는 사실 굉장히 복잡하고 광범위한 구조로 되어 있습니다. 이에 대한 핵심 연구 분야를 정리하면 다음과 같습니다.


1) 플랫폼 에코시스템 내에서 물리-가상(Physical-Cyber) 시스템 간의 인터페이스 개선 정보 감지, 가공/추출/처리, 저장, 판단, 상황 인식, 인지, 보안/프라이버시 보호, 인증/인가, 디스커버리, 객체 정형화, 오픈 센서 API, 가상화, 위치확인, 프로세스 관리, 오픈 플랫폼 기술, 미들웨어(Middleware), 데이터 마이닝(Data mining) 기술(출처: 한국인터넷 진흥원 2014)


2-1) 내장 소프트웨어(Embedded Software) 구축의 관점에서 타이밍, 오류 복구(error recovery)를 통한 고장 허용 시스템(Fault-tolerant system) 수입, 자료 일치성(data coherence) 등을 위한 알고리즘

2-2) 패턴 분석, 기본적 회로 조합(Building Block)의 형태로 재사용을 가능케 하는 분류 작업(grouping)

2-3) 자원과 프로세스를 적절히 배분하는 구조 (Resource and process allocation in distributed computing) 필요


3) 유무선 통신 기술과 네트워크 인프라 기술을 이용한 상/하위 혹은 병렬 시스템 간의 연결성을 가능하게 하는 프로토콜과 기술


4) 분산 감지 기술은 기존의 독립적이고 개별적인 센서보다 한 차원 높은 다중 (다분야) 센서기술을 사용하기 때문에 보다 고차원적이고 정확한 정보처리 능력을 갖춘 영리한 감지 기술 적용


5-1) 수많은 기기에서 발생하는 빅데이터 수집, 저장, 분석, 검색, 체계화가 요구되며 의미 감지 네트워킹(Semantic Sensor Networking)과 가상 센서(Virtual Sensors)와 이에 따른 복합 이벤트 처리 기술(Complex Event Processing)

5-2) 존재론 발달(Ontology Development)이 병행되어 다른 데이터를 번역하고 변형하는 규칙과 표준화 작업을 통한 참여자간의 일관성 있는 기반의 의미(Semantic) 수립

5-3) 데이터의 저장 추출과 관련하여 클라우드에서 포크 컴퓨팅(Fog Computing)으로 전이하는 시스템 구조와 의사 결정(Decision Making)에 대한 연구


6) 프라이버시와 보안 신뢰성을 높이는 체계 구축


7-1) 시판되고 있는 완제품 형태(Commercial Off The Shelf, COTS)의 IT 시스템과 소프트웨어 간의 통합 

7-2) 이질적인 외부 시스템들과의 종단 간(End-to-End) 호환성과 수명 솔루션 관리(Life cycle Solution Management), 운영 지원(Operation Support)


8-1) 내장 소프트웨어 연합 (Embedded Software Federate) 관련 자율 조정 메커니즘

8-2) 분산 소프트웨어 연합과 혼합형 불연속-연속 모델(Hybrid Discrete-Continuous Model) 간의 조절을 위한 모형화와 MDD(Model-Driven Development)



 <MDD를 기반으로 한 개괄적인 소프트웨어 솔루션 개발 절차>


● 프로그래밍 언어 없이도 프로그래밍이 가능한가요? (1편) : http://blog.lgcns.com/573

 

사물인터넷 에코시스템은 실제로 어떻게 적용될 수 있을까요? 오늘은 헬스케어 사물인터넷 제품을 통해 살펴보겠습니다. 2025년 사물인터넷의 경제적 파급력은 약 3조 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다. 그 중 헬스케어 제품이 차지하는 비중이 15% 이상으로 예상하고 있습니다.[각주:1]  그 이유는 기술과 비즈니스가 집중되는 곳은 결국 자금의 흐름이 원활한 곳이기 때문인데요. 그래서 향후 10년 간 가장 핵심적인 사물인터넷의 3대 키워드는 헬스-정보-웰니스(Health-Info-Wellness)가 될 것이라는 전망이죠. 


● 사람을 이해하고, 사람을 생각하다 - 당신의 건강을 지키는 웰니스 서비스

:http://blog.lgcns.com/580


 유린케어 (한국 IT Health): 스마트폰 기반의 대소변 관리

 


 스마트밴드(소니): 스마트워치 등과 비슷한 기능을 수행

 


 무선혈압모니터 (미국 iHealth Lab)

 


 i-Limb(영국): 최초의 의수 의료 장비

 


 라이프밴드 터치 (한국 LG): 사용자의 신체 활동량을 측정하는 손목밴드

 


 구글 글래스: 수술 중 영상데이터, 의견교환, 진료기록 저장

 


<다양한 종류의 헬스케어 웨어러블 디바이스 (출처: 사물인터넷 기본계획 관계부처합동, 2014)>


위 표에서 소개한 웨어러블 디바이스는 감지 기능을 이용하는 모니터링 헬스케어 기기, 의족 의수와 같은 의료 장비, 구글 글래스와 같은 디바이스와 앱을 연계하여 확장 서비스를 제공하는 기기의 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.

 

<포그 컴퓨팅(Fog Computing)을 바탕으로 구성 가능한 헬스케어 사물인터넷 에코 플랫폼

(출처: IBM TJ Watson Research Center, Cisco Fog Computing)>

 

현재 건강관리 사물인터넷 플랫폼은 개인 건강 기록에 의존하는 데이터 관리 시스템이라고 해도 무방합니다. 고무적인 점은 의료기관에 더 초점을 둔 구조에서 위의 그림에서처럼 환자 중심으로 변화하고 있다는 점입니다. 그래서 현재 업체들이 개발하는 플랫폼을 건강 정보학(health informatics)이라 칭하기도 합니다. 건강관리 사물인터넷 플랫폼은 빅데이터 관련 분석, 시각화(Visualization) 등을 통해 의사 결정을 보조하거나, 데이터베이스 지식 라이브러리를 통해 도출한 통찰력을 기반으로 한 웰니스, 예방치료, 유전체 분석, 특정 장비를 통한 원격환자 관리 등에 적용되고 있습니다. 


이러한 플랫폼은 가치 있는 데이터를 얼마나 많이 수집하는지에 따라 서비스 품질에 미치는 영향이 큰 분야입니다. 그래서 데이터 통합과 관계한 플랫폼이 많이 개발되고 있습니다. 그림에서 보이듯이 서로 다른 의료기관의 HIS 간의 데이터 정보 처리 상호운영 가능성(data interoperability)이 중요 이슈로 떠오르고 있습니다. 그 밖에 의료지식 관리, 제약 물류 등이 연관되어 변화할 것으로 전망합니다.


앞서 소개한 바 있는 포크 컴퓨팅(Fog Computing)이 빅데이터 분석에 적용될 수 있을 것이라는 예상도 지배적인데요. 조건이나 기준을 마련하여 세계 클라우드(global Cloud)의 데이터 저장소에 백업하고 세계 의사결정을 따르는 방법들이 사용될 수도 있습니다. 결과적으로 사물인터넷(IoT)의 두 가지 핵심 이슈인 ‘정보와 분석’, ‘분산 시스템 간의 자동화와 제어’이 가장 잘 드러날 수 있는 분야 역시 건강관리 사물인터넷 플랫폼이라 생각합니다. 추가로 긴급상황이나 물리적 상황 인식, 사람 행동 분석 및 모니터링 등에 대한 연구 또한 지속해서 진행될 것으로 보입니다. 


최근에는 실제 건강관리 사물인터넷 플랫폼 솔루션의 발전 양상을 살펴볼 수 있는 사례가 등장하고 있는데요. LG 전자가 제공하고 있는 의사결정 보조 모니터 비주얼 디스플레이(Visual Display)와 LG CNS의 건강관리 사물인터넷 플랫폼이 이에 해당합니다. PHG를 기반으로 하는 PCOS 2.0을 통한 전반적인 환자관리 솔루션을 해외 건강관리 사물인터넷 시장에 출시하였고, 인텔이 개발한 건강관리 장치를 바탕으로 한 홈 건강관리 솔루션인 터치 박사 또한 일종의 원격 진료(Telemed)와 의료건강관리서비스 솔루션(Care Service solution)으로 한 축을 담당할 것으로 보입니다.

 

한국은 세계 최고 수준의 통신-인터넷 인프라와 스마트폰 보급률이 높은 만큼 사물인터넷 활성화의 기초는 마련되었다고 할 수 있습니다. 하지만 미국과 비교했을 때 OS, 소프트웨어, 센서-부품, 보안 등은 상대적으로 경쟁력이 취약합니다. 또 다른 문제도 있습니다. 국내에서 헬스케어 사물인터넷이 더 발전하기 위해서는 의료계의 폐쇄성이나 의료법 등 제도적 문제를 해결할 필요가 있습니다. 어쩌면 이는 개방형 구조인 플랫폼 환경에서 발생하는 기술적 문제보다 더 큰 문제라 할 수 있죠. 


설령 우리가 아직 발견해내지 못하고 있다 해도 세상의 수많은 사물과 대상들에 적용할 수 있는 무궁무진한 가능성을 가진 기술과 개념은 이미 존재해 왔습니다. 이를 에코 플랫폼 혹은 또 다른 형태의 플랫폼 내로 통합하는 방안이 어떻게 도출될지 기대가 큽니다. 한편으로는 가장 큰 위험요소로 작용할 수 있는 오픈 시스템(Open System)이라는 특성 하에서 보안 문제를 해결하는 방식에 대한 우려도 드는데요. 에코플랫폼 내에서는 모든 참여자들이 하나의 요구(on-demand) 서비스형태로 존재하게 됩니다. 플랫폼을 개발하는 사람은 사용자와 서비스 제공자 모두에게 이익을 극대화하는 방식을 택하는 것이 가장 기본입니다. 하지만 말처럼 쉬운 일은 결코 아니죠. 고객 관점에서 서비스 질을 높이고, 기업의 이익을 극대화한다는 두 마리 토끼를 잡을 수 있을지는 여전히 도전해 나가야 하는 과제입니다. 


l 글 이승엽 연구원

현재 Pennsylvania State University 박사과정 후 연구원으로 활동하고 있다. 연세대학교 산업시스템공학과에서 학사를 마쳤으며, 미국 Pennsylvania State University에서 산업공학 석사/박사를 취득하였다. Manufacturing system control, supply chain system modeling, 등의 분야에서 다양한 프로젝트 경험을 가지고 있다. 주요 연구 관심 분야는 Formal model based hybrid SoS engineering, 다양한 Simulation based methodology (agent, discrete event, system dynamics), manufacturing and supply chain systems, IT-based industry convergence, 그리고 Cyber-Physical System 등이 있다.



  1. 출처: McKinsey 2013; Gartner 2014 [본문으로]
Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS
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