I. 인공지능 사물인터넷(AIoT) 개요 인공지능 사물인터넷(Artificial Intelligence of Things: AIoT)이라 함은 사물인터넷 (Internet of Things: IoT)이 인공지능(Artificial Intelligence: AI)과 융합하여 효율적으 로 운영하는 기술이다. 주요 IoT 소프트웨어 솔루션 제공업체는 딥러닝, 머신러닝 기반 분석 과 같은 인공지능 기능을 솔루션에 통합하여 IoT 장치에서 생성된 방대한 데이터로부터 귀중한 데이터를 얻고 있다. 그 결과 IoT용 AI는 민첩성과 정확성을 높여 운영 및 결과에 대한 예측을 하고, 인간과 기계와의 상호작용을 통해 많은 결과를 예측할 수 있다[1],[2]. IoT라 불리는 기술은 기본적으로 사람, 사물, 서비스의 분산된 환경에서 인간의 개입 없이 정보를 수집하고 탐지하며, 다양하게 흩어진 정보를 수집하기 위해 상호 연결된다. 또한, 그것은 정보처리와 같은 지능적인 관계를 형성하는 물체들 사이의 공간적 연결 네트워크를 말한다[3]. AIoT의 기술발전 전망을 보여주는 [그림 1]에서 연결형 IoT와 AIoT의 차이점을 볼 수 있다. 기존의 IoT에 비해 AIoT는 지능형, 초소형 디바이스, 예측 알고리즘 등을 탑재하고 있다. AI에 대한 다양한 정의나 개념이 있겠지만, 기본적으로 사물인터넷을 위한 인공지능은 인간 고유의 영역으로만 여겨졌던 인간의 사고, 지각, 추론, 학습 능력을 컴퓨터 기술을 통해 향상시킬 수 있다. 그것은 구현을 모방하는 것을 의미한다[4]. 복잡한 문제를 해결하기 위해 인간의 지능을 대체하고 실현하는 일련의 기술로 볼 수 있기 때문에 인공지능 기술이 삶의 방식에 많은 변화를 가져올 것으로 예상되는 것도 사실이다[5]. * 본 내용은 김성규 교수(☎ 031-8075-1659, skkim@joongbu.ac.kr)에게 문의하시기 바랍니다. ** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. 인공지능 사물인터넷(AIoT)과 블록체인 기술 동향 Chapter 02 주간기술동향 2022. 5. 11. 14 www.iitp.kr 2016년 알파고와 이세돌의 마지막 바둑에서 보듯 인공지능의 성능 향상을 위해서는 기본 적으로 빅데이터 확보가 필수적이며, 보안 데이터의 양적·질적 차이가 기술적 격차로 나타날 수밖에 없다는 것을 알 수 있었다. 인공지능 처리를 위한 소프트웨어 기술로서, 인지 컴퓨팅, 기계학습, 딥러닝, 자연어 처리, 데이터 마이닝, 패턴 인식과 같은 컴퓨터 기술이 인간의 지능 을 모방하는 데 사용되고 있다[6]. 따라서 지금까지의 기술 수준은 대부분 학습을 통해 특정 문제를 분석하고, 계산하고, 해 결하는 것에 한정되어 있어 시간이 더 걸릴 것으로 예상된다. IoT를 위한 글로벌 AI 시장은 구성 요소에 따라 플랫폼, 소프트웨어 솔루션 및 서비스로 나뉜다[8]. [그림 2]과 같이, 플랫폼은 시장은 2019년 29억 650만 달러에서 연평균 25.5% 증가하여 2024년에는 90억 5,730만 달러에 이르고, 소프트웨어 솔루션 시장은 2019년 14억 10만 달러에서 연평균 26.9% 성장하여 2024년에는 46억 790만 달러에 이를 젓으로 전망된다. 또한, 서비스 시장은 2019년 7억 7,850만 달러에서 연평균 26.4% 성장하여 2024년에는 25억 710만 달러로 증가할 것으로 예상된다[7]. 또한, 광 인터넷, 5G와 같은 하이퍼 연결을 위한 고속 대용량 성능과 시스템 유연성과