놀랍게 변화하는 IT 트렌드 탐색

2023년  IT 트렌드, 꿈꾸던 미래가 눈앞의 현실로 펼쳐지다

IT 세계는 끊임없이 변화하고 있으며 2023년도 예외는 아닙니다.  향후 몇 년 동안 업계를 주도할 것으로 예상되는 주요 동향에 대해 살펴보겠습니다.

 

클라우드 컴퓨팅 이용한 6G

목차
클라우드 컴퓨팅
인공지능(AI) 및 기계 학습(ML)
IMT2000 3GPP - 5G 네트워킹
사물인터넷(IoT) 및 에지 컴퓨팅

1. 클라우드 컴퓨팅

최근 몇 년 동안 클라우드 컴퓨팅은 스토리지, 애플리케이션 및 기타 서비스를 위한 클라우드 기반 설루션으로 운영을 이전하는 기업이 증가하면서 주요 트렌드가 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅의 활용은 기존 현장 설루션에 비해 비용 효율성과 확장성이 뛰어나고, 전 세계 고객들이 언제 어디서나 쉽게 접근할 수 있다는 점에서 2023년에도 성장세를 이어갈 것으로 예상할 수 있어요.

물리적 서버나 전용 호스팅 계획과 같은 기존 호스팅 설루션에 비해 유연성과 보안 이점이 뛰어나기 때문에 기업들은 데이터 스토리지 요구사항을 Amazon Web Services 또는 Microsoft Azure와 같은 클라우드 프로바이더로 점점 더 눈을 돌리고 있는 현실입니다.

또한 클라우드 컴퓨팅은 현장에서 전문 하드웨어 또는 소프트웨어 인프라 없이도 수동 프로세스를 자동화하거나 대규모 데이터셋에서 통찰력을 신속하고 효율적으로 제공할 수 있는 강력한 인공 지능 기능에 쉽게 액세스 할 수 있는 방법을 제공합니다. 또한 클라우드 컴퓨팅은 기존의 현장 설루션에 비해 경제적인 가격 때문에 이전에 액세스 하지 못했을 수도 있는 소규모 기업에서도 점점 더 액세스가 용이해지고 있습니다.

2. 인공지능(AI) & 기계 학습(ML)

 AI & ML은 복잡한 작업을 최소한의 인력 투입으로 신속하게 자동화할 수 있어 최근 인기를 끌고 있는 밀접한 관련이 있는 두 기술입니다. 

AI와 ML은 의료, 금융, 운송, 물류, 제조, 소매 등을 포함한 많은 산업에 필수적인 도구가 되었으며, 올해는 이러한 기술을 활용하는 기업이 많아짐에 따라 챗봇을 통한 고객 서비스 경험 개선에서부터 가상 비서를 통한 데이터 입력 작업과 같은 지루한 수동 프로세스 자동화까지 모두 사용자가 제공한 예제 데이터를 학습할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이러한 분야에서 더욱 성장할 것으로 예상됩니다.

예측 분석 등을 통하여 고객의 행동 패턴에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 기술은 이미 귀중한 시간 절약 및 비용 절감 효과를 입증했기 때문에 올해뿐만 아니라 앞으로도 더욱 널리 채택될 것이 확실합니다.

 

5G 네트워킹

3. IMT2000 3GPP - 5G 네트워킹

 5G 네트워크는 이미 그 어느 때보다 빠른 속도와 더불어 훨씬 더 쉬운 실시간 통신을 가능하게 하는 감소된 지연 시간 덕분에 향상된 신뢰성을 제공함으로써 주류를 이루고 있습니다. 이는 자율주행차 로봇 드론 등의 기기가 등장하는 새로운 시대를 열었습니다.

고속 5G 네트워크를 통해 연결된 모든 네트워크는 원활하게 통신할 수 있으므로 복잡한 작업을 그 어느 때보다 빠르게 수행할 수 있게 되었어요. 또한 더 빠른 속도로 더 낮은 지연 시간을 보장하는 6G 기술이 등장하여 소비자 비즈니스 애플리케이션 모두에서 매력적인 옵션임에 틀림없을 겁니다. 또한 이러한 속도 향상으로 이전에는 생각할 수 없었던 새로운 사용 사례를 구현할 수 있게 될 것이며, 이러한 것들이 연결되어 자율주행 차량, 정밀, 농업, 원격 의료 모니터링 등에 혁신적인 모습을 보여 주게 될 것입니다.

4. 사물 인터넷(IoT) & 에지 컴퓨팅

IoT 장치는 개인 정보 보호에 대한 우려가 증가했음에도 불구하고 소비자 기업들 사이에서 계속해서 인기를 얻고 있다는 사실입니다. 연결된 장치의 수가 증가함에 따라서 에지 컴퓨팅이 중요해졌고, 그에 따른 IoT 센서에 의해 생성된 데이터를 멀리 떨어진 위치에 있는 중앙 집중식 서버로 다시 전송하는 대신 로컬 네트워크에 연결된 서로 다른 노드 간에 안전하게 전송되도록 그 능력이 향상되었습니다.

에지 컴퓨팅은 기본적으로 로컬 장치 프로세스에서 데이터를 로컬로 분석하여 지연 시간을 단축함으로써 사용자가 장치에 의존하는 전반적인 성능을 향상할 수 있는 것을 말합니다. 또한 에지 컴퓨팅은 대폭 사용량을 줄이는 데 도움이 되며 인터넷을 통한 장거리 전송과 관련된 비용을 잠재적으로 절감하여 소비자 비즈니스 애플리케이션 모두에게 매력적인 설루션이 될 수밖에 없기 때문입니다.

에지 컴퓨팅 활용

AI와 ML의 작동 예

● 구글의 알파고 AI 시스템은 전략적인 계획과 게임에 대한 깊은 이해가 필요한 복잡한 보드게임인 바둑에서 세계 챔피언을 이길 수 있었습니다.

● Amazon은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 고객의 과거 구매 및 검색 기록을 바탕으로 제품을 추천합니다.

●  페이스북의 얼굴 인식 알고리즘은 사용자가 업로드한 사진에 있는 사람들을 자동으로 태그 하여 사용자가 원하는 사진을 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.

●  테슬라의 오토파일럿 시스템은 컴퓨터 비전, 센서, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사람의 입력 없이도 자율적으로 도로를 탐색합니다.

실제 예에서 보여 주는 것처럼 AI와 ML은 복잡한 작업을 자동화하고, 데이터로부터 통찰력을 얻고, 더 나은 고객 경험을 제공하는 등 기업과 소비자에게 보다 효율적인 설루션을 제공함으로써 IT 업계에서 점점 더 중요해질 수밖에 없습니다. 앞으로도 지속적인 발전을 이루게 될, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML), 5G 네트워킹, 사물인터넷(IoT) 및 에지 컴퓨팅의 추가 발전이 얼마나 더 앞서 나가게 될지 기대와 관심이 모여지는 이유입니다.

또한 AI와 ML이 더욱 정교해짐에 따라 의료, 금융, 운송에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 적용하여 사용하고 있는 현실입니다. 이러한 기술이 지속적으로 발전함에 따라 2023년과 그 이후에 IT 산업을 어떻게 형성하는지 보는 것은 분명히 흥미롭고 한편, 두렵기도 한 변화라고 생각이 듭니다.