인텔리전스 혁신하기

지금은 IBM®과 같은 회사의 일부가 되는 실로 대단한 시간이다. 지난 수 년 간에 걸친 지속적인 혁신과 자사 제품의 성장은 그야말로 놀라울 뿐이다. 최근 역사상 가장 강력한 두 명의 Jeopardy 도전자를 완파한 IBM의 Watson™으로부터 마련된 기술 전부에서부터 고객에게 완성된 업계 솔루션을 제공하기 위해 제품 장점과 업계 전문지식을 결합하는 현재 IBM의 초점까지 고려하면 말이다.

지금쯤이면 독자는 Smarter Planet™에 대한 IBM의 초점을 들어봤을 것이다. 이러한 포트폴리오에서 IBM 솔루션의 폭은 엄청나며 계속 성장한다. 똑똑한 솔루션은 똑똑한 정부와 도시 전체에서부터 소매, 통신, 헬스케어 및 에너지에 이르기까지 초점을 맞추는 반면에, 이 모두는 소셜 네트워킹 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 새로운 기술 패러다임을 활용하여 이러한 솔루션을 전달한다.

여기에서 필자는 이러한 초점 영역 중 하나인 Smarter Cities™만 고려할 것이다.

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Smarter Cities가 중요한 이유

예상할 수 있는 대로, 어느 도시의 구조나 매우 복잡할 수 있고, 많은 도시들의 관리는 인구 성장, 노화되는 인프라 및 사용 가능한 자원이 지속적으로 축소되는 풀 및 기타 등등의 요인으로 계속 어렵게 된다. 일상적인 목표는 이러한 도전과제를 따라잡고 사용 가능한 자원을 가능한 한 밀접하게 관리하는 것이다. 또한 위기의 시간에 크고 작은 공공의 요구를 해결하는 면에서도 강력하게 주목해야 한다.

상위 레벨에서 도시의 내부 작업은 시민들과 방문객에게 필요한 서비스를 제공하기 위해 제작된 부서의 결합으로 확인할 수 있다. 그림 1은 도시 규모에 관계 없이 지원 및 관리를 제공하는 어느 일반적인 부서를 시연한다.

결과적으로 각 부서는 수 십 개(또는 아마 수 백 개)의 별개의 서비스를 다른 부서 또는 비즈니스 또는 시민들에게 직접 제공한다. 이러한 제공된 서비스 목록은 가장 작은 도시일지라도 매우 큰 규모가 될 수도 있다.

서비스 전달을 최적화하는 목표는 매우 간단하다. 즉, 최선의 서비스를 제공하는 동시에 가능한 한 적은 자원을 소모하는 것이다. 이는 실제로 기업, 비영리 단체 및 스포츠 팀 뿐만 아니라 도시 및 다른 정부 조직을 비롯하여 어느 조직에나 해당되는 목표이다.

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도시가 똑똑해지는 요인

똑똑해지는 것은 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 것과 관련된다. 이는 내려야 하는 의사결정에 영향을 주는 시스템으로 추가적인 통찰력을 확보하여 수행될 수 있다. 도시의 경우, 이는 어느 비즈니스 또는 개인과 다르지 않다. 주된 차이점은 새로운 통찰력을 모으도록 돕는 데 필요한 정보의 유형이다.

도시 운영진들은 발생하고 있는 내용에 전체론적인 관점 뿐만 아니라 어떤 일이 진행되고 있을 때 더 자세히 파고드는 역량이 필요하다. 예를 들어, 교통 혼잡이 점점 더 심화되는 것을 인식하면 도로 유지보수 또는 대중교통에 주목하는 상위 레벨 의사결정을 내리는 데 유용하다. 하지만, 교통 체증이 어디서 그리고 언제 발생하는지 아는 것은 혼잡한 지역을 완화하는 더 자세한 계획 수립에 필요하다.

우리는 종종 도로, 에너지, 상수 및 하수도와 같이 모니터해야 하는 도시의 실제적인 시스템에 대해 생각한다. 하지만, 다른 요인들을 분석하고 결합할 때, 중요하고 추가적인 통찰력을 제공하는 무형의 데이터가 많이 있다. 예산과 수익 백분율은 도시 자원이 어떻게 소비되는지 또는 시간이 흐르면서 이들이 어떻게 성장하거나 축소될 가능성이 있는지에 대해 훨씬 더 자세한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 특정 지역에서 주차 수익이 낮으면 어떠한 요인이 이에 대해 기여할 수 있는가? 이러한 전체론적인 시각을 확보해야만 관련된 모든 정보를 고려할 수 있다.

대개 도시는 많은 대규모 기업들이 그렇듯이 시간이 흐르면서 성장이 느려지고, 보통 이질적인 많은 시스템과 프로세스를 궁극적으로 포함할 수 있다. 하나의 부서가 사용하는 작업 주문 시스템은 다른 부서에서 사용하는 것과 호환될 수 없다. 상대적으로 오래된 시스템은 하나의 조직이 성장하거나 확장하면서 더 현대적인 시스템과 같은 정도의 혜택 또는 최적화를 제공할 수 없을 것이다. 똑똑한 도시는 이러한 제한사항을 인식하고 필요한 경우 자원의 조화 및 부서 간의 상호작용을 사용하는 방법을 모색한다.

결과적으로 이는 장기적인 목표이다. 하지만 이러한 목표는 이 목표를 향해 여러 분야들이 함께 작업할 수 있는 방법에 대해 교차 부서(cross-department) 관점으로 결합한 특정 분야 지식이 필요한 영역과 프로세스를 포함한다. 해당 혜택은 관련된 시스템들이 더 긴밀하게 함께 성장하면서 예측하기에 더 간편하고 이들 사이의 관련 정보를 공유할 수 있다.

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실제와 디지털의 만남

진실로 "똑똑한" 상태로 만드는 핵심 중 하나는 실제로 발생하는 내용에 대해 실시간 정보를 제공하기 위해 시스템 또는 서비스를 구축하는 것이다(그림 2). 예를 들어, 이는 교통 및 도로 사용, 상하수도, 전기 및 가스 소비, 날씨 및 기타 등등에 대한 실시간 정보를 제공하는 센서의 형태가 될 수 있다. 장치 구축은 비용과 시간이 많이 들기 때문에, 도시는 개선이 먼저 필요한 영역에 집중하기 위한 신중한 계획 수립이 수행되어야 한다.

하지만 구축이 항상 하드웨어에 국한될 필요는 없다. 사람들은 센서로서의 역할을 담당하여, 화재, 비상 사태 관리, 범죄, 홍수, 인파 및 심지어 예산 문제조차도 거의 실시간 정보를 제공할 수 있다. 이 개념은 특히 똑똑해진 도시의 초기 단계에서 하드웨어 센서가 덜 우세할 수 있으므로 시민들을 센서가 되도록 사용하여 한층 더 확장될 수 있다. 311 시스템은 거의 실시간으로 비상 사태 외의 문제에서 도시 관리자를 업데이트하는 기능을 시민들에게 부여하도록 제공할 수 있어, Main Street의 새롭게 파인 웅덩이에서부터 Elm Street의 불량 수질에 이르기까지 보고한다.

센서 입력이 하드나 소프트이든지 입력되는 이질적인 모든 정보의 결합된 보기를 제공하도록 시스템을 사용한다. 고려할 한 가지 핵심 요소는 필자가 데이터의 정상화라고 하는 것이며, 이는 도시의 많은 분야에 걸쳐서 데이터의 다른 유형에 대한 하나의 보기를 제공한다. 이는 달성할 도전 과제이지만, 장기간 수익은 엄청날 수 있다. 정상화된 데이터 스키마를 제공하면 데이터의 새 유형이 상대적으로 편리하게 시스템으로 통합되도록 사용한다. 엔터프라이즈 서비스 버스 또는 메시지 브로커와 같이 표준 데이터 변환 도구를 사용하면 메시지와 데이터 스트림을 올바르게 정의된 데이터 형식으로 변환하는 태스크를 대폭 간소화할 수 있다.

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인텔리전스에서 빌드하기

시스템이 세상에 대해 지배하는 것을 상상하기 전에, 이러한 보기에서 인텔리전스가 의사결정 역량 면에서 도시의 운영진, 계획자 및 작업자들을 늘리는 것을 목표로 한다는 점을 이해하자. 센서 데이터가 변환되면서 이러한 향상은 시스템 자체와 해당 사용자 둘 다 더 의미있는 분석을 사용하는 똑똑해진 시스템의 추가적인 혜택이다. 지오로케이션(geo-location) 정보와 서비스는 어느 메시지 데이터나 향상시키는 데 사용될 수 있으므로, 어느 지도에나 신속하게 덮어씌울 수 있으며, 또는 시스템이 처리하는 대로 유형, 위치 또는 시간별로 수신하는 메시지를 상호관련하는 데 사용될 수 있다.

Geographical Information Systems(GIS)가 에코시스템으로서 도시의 시각적인 실시간 보기를 제공하는 데 사용될 수 있는 반면, 표준 비즈니스 인텔리전스 도구는 도시의 모든 분야에 걸쳐서 수집된 데이터의 히스토리적인 분석을 제공하는 데 사용될 수 있다. 도시 부서 및 서비스에 대한 정보가 -- 한 때 독립형 데이터로 고려됨 -- 분석되면서, 낭비 및 중복이 제거되므로 효율성이 실현될 수 있다.

시스템 지도는 작업자 또는 다른 사용자들이 정보를 시각화하기 위한 또 다른 방법이다. 지하철 노선도에 관해 생각해보자. 하지만 상하수도관, 전력망 및 실시간 교통 정보와 같은 데이터의 계층에 추가하자. 실시간에 더 많은 정보가 수집되므로, 시스템은 이러한 상황에 적절한 부서와 사용자에게 지침을 제공하도록 훈련될 수 있다.

이는 하룻밤 사이에 일어나지 않겠지만, 이벤트가 인식되고 분석되면서, 훈련 프로세스는 각 도시에 대해 진화될 수 있다. 분주한 교통 위치에서 교통 사고가 나면 버스 경로를 다시 경로 지정하도록 작동할 수 있거나, 앞으로의 기상 이벤트는 홍수가 발생하기 쉬운 지역에서 작업 순서를 최적화하고 우선순위화하는 프로세스를 시작할 수 있다.

더 기초적인 레벨에서, 도시 전반에 걸쳐서 상태와 이벤트의 일반적인 보기를 보유하는 것만으로도 에너지와 자원을 집중하는 지역을 판별하는 운영진들에게 도움을 줄 수 있다. 소셜 미디어를 활용하는 것은 전 세계의 뉴스 이벤트, 문제점 및 우려에 대해 배우는 하나의 방법이 되고 있으며, 이는 대기 중인 추가 자원이 필요할 수 있는 화재, 폭동, 경쟁, 총기 사고 또는 단순한 대중 모임과 같은 즉흥적인 이벤트를 비상 사태 서비스가 인식하는 데 유용할 수도 있다.

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결론

이제는 우리 주변의 세상과 상호작용하는 방법을 변경하는 어떤 것의 일부가 되는 흥미로운 시간이다. Watson의 미리보기는 전 세계 사람들의 삶을 변경할 수 있는 제품과 서비스의 인상 깊은 배열의 시작에 불과했었다. 이러한 기술에 대한 흥미로운 사항은 대규모 도시와 정부 에코시스템을 최적화하여 우리가 배우는 것을 다른 분야로 매우 간편하게 전달할 수 있다는 것이다.

다음 달에는 이러한 공간에 대해 더 찾아보고, IBM이 Smarter Planet을 어떻게 만들고 있는지 그리고 독자가 어떻게 참여할 수 있는지에 대해 살펴보자!

참고자료

• IBM Smarter Cities
  
  
• 백서: Smarter Cities on a Smarter Planet(PDF)
  
  
• IBM Smarter Cities Challenge
  
  
• Welcome to a smarter planet
  
  
• IBM developerWorks WebSphere 페이지
  
  

필자소개

Anthony (Joey) Bernal is the Chief Programmer for the IBM Intelligent Operations Center, a part of IBM's Smarter Cities initiative. He has an extensive background in the design and development of WebSphere and WebSphere Portal applications. He is a developerWorks Professional Author and the author or co-author of several books, including Web 2.0 and Social Networking for the Enterprise, Application Architecture for WebSphere, Programming Portlets, and several others. He is currently helping to build a smarter planet working on IBM’s Intelligent Cities Operations Center.

아티클 순위

의견

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목차

• 인텔리전스 혁신하기
• Smarter Cities가 중요한 이유
• 도시가 똑똑해지는 요인
• 실제와 디지털의 만남
• 인텔리전스에서 빌드하기
• 결론
• 참고자료
• 필자소개
• 의견