오늘은 AIoT 정의 및 활용 사례에 대해서 자세히 살펴보겠습니다.
사물 인터넷(IoT)은 인공 지능(AI) 통합을 통해 변화하고 있습니다. 이러한 결합이 유용한 인사이트를 제공함에 따라 기업은 기존 IoT 애플리케이션을 개선하기 위해 AI를 적용하고 있습니다.
예를 들어 핀란드 오울루에 위치한 노키아의 생산 현장에서는 디지털 트윈과 지능형 자동화를 통해 생산성을 30% 향상하고 제품 출시 기간을 50% 단축했습니다.
그럼, 산업을 재편하고 있는 AIoT 정의 및 활용 사례에 대해 알아보겠습니다.
AIoT 정의 및 활용 사례
AIoT란?
AIoT는 인간의 지능을 모방하는 AI의 능력과 IoT의 인프라를 결합합니다.
이를 통해 데이터를 단순히 수집하고 전송하는 데 그치지 않고 분석하고 이해할 수 있습니다.
또한 IoT 운영, 사용자 상호 작용 및 데이터 분석을 개선합니다.
AIoT 이점
- 실시간 데이터 처리 및 분석
AI 와 IoT의 통합으로 인터넷에 연결된 디바이스에서 생성된 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다.
센서 데이터를 수집하는 즉시 AI가 처리할 수 있으므로 이벤트에 대한 인사이트와 대응을 더욱 빠르게 확보할 수 있습니다.
AIOT를 통한 실시간 데이터 분석은 예측 유지보수, 품질 관리, 공급망 최적화와 같은 영역에서 효율성과 생산성을 향상시킵니다. - 리소스 최적화 및 지능형 자동화
사물 지능은 다양한 방식으로 리소스 관리를 최적화합니다.
스마트 홈에서는 재실 인원 및 사용 습관에 따라 조명, 난방, 냉방 시스템을 조정하여 전력 소비를 최적화합니다.
산업 분야에서는 IoT 애플리케이션의 인공 지능을 통해 기계와 시스템을 예측적으로 보호할 수 있습니다.
또한 IoT에서 AI 기술을 사용하면 일상적인 작업을 자동화하여 비즈니스 운영을 간소화할 수 있습니다.
예를 들어, 물류창고의 AIoT 디바이스는 재고 관리 및 주문 이행 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 인적 오류를 줄이고 정확성, 품질, 생산성을 높일 수 있습니다. - 고급 보안 및 위험 관리
AI가 적용된 IoT 네트워크는 이상한 활동을 감지하고 침해에 대한 조치를 트리거 할 수 있습니다.
예를 들어, AIoT 애플리케이션은 카메라를 통해 포착된 비정상적인 활동을 감지하여 집주인에게 침입 가능성을 경고할 수 있습니다.
또한 데이터 암호화와 보안 통신 프로토콜을 통해 개인 정보를 보호합니다.
AIoT의 강력한 인증 메커니즘은 권한이 부여된 사용자만 민감한 정보에 액세스할 수 있도록 보장합니다. - 개인화된 사용자 경험
AIoT는 사용자의 선호도와 행동에 따라 상황에 맞는 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 집주인이 선호하는 온도 및 조명 설정을 학습하여 자동으로 환경을 조정합니다. 또한 지능형 시스템은 데이터를 분석하여 맞춤형 추천을 제공함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
AI 기반 IoT 솔루션은 더 스마트한 데이터 기반 프로세스, 향상된 사용자 경험, 리소스 사용과 같은 이점을 제공하므로 다양한 산업과 업종에서 사용되고 있습니다.
AIoT 활용 사례
스마트 시티와 교통 서비스부터 스마트 팩토리, 차량 관리, 헬스케어 등 더 많은 영역에서 AI와 IoT 통합의 이점을 누릴 수 있습니다.
1) 스마트 홈, 빌딩 및 도시
2022년 791억 6,000만 달러에 달하는 스마트 홈 생태계는 거주자가 스마트폰을 통해 가전제품을 제어할 수 있도록 AI 기반 IoT 장치를 사용합니다.
AI와 건물의 스마트 센서를 연결하면 화재 및 홍수 위험을 줄여 안전이 강화됩니다. 또한 AI 에이전트와 IoT 디바이스를 연결하면 에너지 효율을 최적화하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
AIoT 애플리케이션은 교통량을 모니터링하고 실시간 데이터를 활용하여 효율적인 교통 관리를 할 수 있습니다. 예를 들어, 로스엔젤레스에서는 AI 교통 관리 시스템을 사용하여 도로 센서의 실시간 데이터를 처리하여 신호등 타이밍을 최적화합니다. 이를 통해 이동 시간을 12%, 배기가스 배출량을 9% 크게 줄였습니다.
2) 자율 교통
자동화된 시스템은 센서와 AI로 수집한 데이터를 기반으로 독립적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 차량은 장애물에 정밀하게 대응하고 속도를 제어하며 방향을 변경할 수 있습니다.
이러한 진전을 바탕으로 커넥티드 차량의 광범위한 채택을 향한 중요한 움직임이 이루어지고 있습니다.
3) 협업 제조 네트워크
제조업체는 더 안전한 운영을 위해 항상 혁신하고 있습니다.
예를 들어, 초콜릿 공장에서 지멘스의 AI는 딥러닝 모델이 적용된 IoT 시스템을 사용하여 온도, 습도 및 장비를 모니터링 하여 이상 징후를 신속하게 해결합니다.
AI 기반 IoT 솔루션은 예측 유지보수 및 자율 장애 식별을 통해 기계가 최고의 성능으로 작동하도록 보장하여 작업자의 안전과 운영 효율성을 개선합니다.
4) 항공기 유지보수
항공기에는 다양한 시스템과 하위 시스템의 상태를 추적하여 결함을 식별하고 예측하는 센서가 장착되어 있습니다. 이러한 센서가 수집하는 방대한 데이터에 AI를 적용하면 항공사는 안전성을 높이고 지연과 다운타임을 줄일 수 있습니다.
5) 헬스케어
AI 기반 IoT 건강 애플리케이션은 데이터를 수집하여 예방 조치를 취하고, 질병을 조기에 감지하며, 환자의 약물을 관리합니다. 이 데이터는 연결된 의료 기기, 의료 기록, 피트니스 트래커, 건강 앱에서 가져옵니다.
6) 차량 관리 및 자율 주행 차량
차량 관리에서 AIoT는 차량을 모니터링하고, 연료 비용을 절감하고, 유지보수를 추적하고, 안전하지 않은 운전 습관을 파악합니다. AIoT와 예측 분석을 통해 터미널의 용량과 아웃바운드 배송을 더 효과적으로 관리할 수 있습니다.
맺음말 AIoT 정의 및 활용 사례
지금까지 AIoT 정의 및 활용 사례에 대해 살펴보았습니다.
AI는 머신 러닝과 의사 결정을 통해 IoT에 가치를 더하고, IoT 디바이스는 데이터 교환, 시그널링 및 연결을 통해 AI에 가치를 더합니다.
AIoT는 스마트 디바이스, 소프트웨어, 플랫폼 간의 연결을 통해 스마트 시티와 교통 서비스부터 스마트 팩토리, 차량 관리, 헬스케어 등 더 많은 영역에서 AI와 IoT 통합의 이점을 누릴 수 있습니다.
