모든 디지털 작업이 계속 가속화되고 있는 가운데, 기업과 경영진은 물론 스마트시티에게 가장 영향을 미칠 중요한 기술 동향은 무엇일까?

이 질문에 답하기 위해, 맥킨지는 경쟁 우위 및 기술 투자와 가장 관련 있는 10가지 트렌드를 확인할 수 있는 방법론을 개발했다.  모든 트렌드에 대해, 특허 출원, 출판물, 뉴스 언급, 온라인 검색 트렌드, 민간-투자 금액, 투자 기업 수 등 6가지 보충 메트릭스를 심층 분석한 결과, 트렌드의 기반이 되는 기술 성장률을 바탕으로 모멘텀 점수를 계산했다. 그런 다음 기본 기술의 점수를 트렌드 자체에 대한 단일 복합 점수로 산출했다.

이러한 트렌드는 최첨단 기술이 아닐 수도 있다. 하지만 이들은 가장 많은 벤처 자금을 끌어모으고, 가장 많은 특허 출원을 하고, 경쟁 방법과 장소, 그리고 성과를 가속화하기 위해 필요한 역량에 가장 큰 영향을 미치고 있다. 

이런 트렌드를 모두 통합하고 그 근간을 이루는 것은 기술 간의 새로운 융합을 촉진하는 엄청나게 빠른 계산의 조합 효과, 건강과 재료 과학의 놀라운 발전, 일련의 신제품과 서비스 기능, 그리고 기업, 시장, 산업 및 섹터의 재창조를 위한 강력한 기반이다. 

미래학자 피터 디아맨디스(Peter Diamandis)에 따르면, 지난 100년 동안 기술이 건강과 재료 과학, 에너지, 교통, 그리고 다양한 산업과 영역을 재편함에 따라 더 많은 발전을 경험하게 될 것으로 예측됐다. 기업에 미치는 영향은 광범위하다. 제조업체는 3D 또는 4D 인쇄와 차세대 재료를 결합하여 공급업체가 이전에 제공한 것을 직접 생산하고 예비 부품의 필요성을 없애기 때문에 가치 사슬에 미치는 압축적 영향을 고려해야 할 것이다. 시계 제조업체들은 센서, 컴퓨터 비전, AI, 증강현실, 몰입형 및 공간 컴퓨팅을 결합하여 비디오 게임과 같은 경험 디자인으로 고객을 열광시킬 것이다. 제약 및 화학과 같은 과학 기반 산업의 가상화된 R&D 기능이나 회사의 완전 자동화된 금융 기능을 선보이게 될 것이다. 

스마트시티, 스마트시티와 관련된 테크놀로지 기업들은 이러한 추세를 최대한 활용하여 새로운 차원의 빠른 혁신, 향상된 성능 및 중요한 성과를 추구할 수 있을 것인가? 이 보고서는 이러한 트렌드가 얼마나 빠르게 영향을 미치고 있는지와 성숙도 수준 및 업계 전반에서 적용 가능성을 다루고 있다. 또한 각 추세의 기반이 되는 핵심 기술과 함께 현재의 애플리케이션 및 향후 기업이 겪을 장애도 제시한다. 

▣ 10대 테크 트렌드

트렌드 #1: 
차세대 프로세스 자동화 및 가상화(Next-level process automation and virtualization)
기술의 통합 파워(combinatorial power of technology)는 로봇 공학, 사물 산업 인터넷(IIoT), 디지털 트윈, 3-D 또는 4-D 프린팅(적층 제조 또는 AM이라고도 함)이 결합하여 일상적인 작업을 간소화하고 운영 효율성을 향상시키며 출시 시간을 단축시키고 있다. 
이 기술들은 얼마나 빠르게 움직이고 있을까? 2025년까지 500억 개 이상의 장치가 IIoT에 연결되어 연간 79.4제타바이트의 데이터를 생성할 것이다. 제조사의 70%가 2022년까지 디지털 트윈스를 정기적으로 사용하게 되더라도 2015년 이후 약 45만대로 2배 증가했던 산업용 로봇의 연간 설치량은 2022년까지 약 60만대로 늘어난다. 산업 전반에 걸쳐, 오늘날 제조 공정의 약 10%가 2030년까지 AM으로 대체될 것이다.

▲ 왜 중요한가
차세대 프로세스 자동화 및 가상화의 광범위한 시사점에 대한 아이디어는 2025년까지 오늘날의 작업 활동의 50%가 자동화되어 작업, 인건비 및 공공 정책의 미래에 대한 강력한 변화를 촉진할 수 있다. 이러한 트렌드는 로봇이 점점 더 지능적이고 능력 있게 되면서 일어날 것이다. 생산 리드 타임이 감소하더라도 생산은 확장성을 얻게 될 것이다. 이러한 트렌드는 자동화 기술에 대한 자본 지출 투자로의 경쟁과 지능형 기계가 더 많은 물리적, 반복적, 기본적인 인지 작업을 인수함에 따라 필요한 사회적, 정서적, 기술적 기술로의 전환을 가져올 것이며, 동시에 기업이 AM을 사용하여 제품 및 구성 요소의 가치 사슬을 단출시킬 것이다.

▶프로세스 자동화 Process automation
셀프 러닝 로봇은 일상적인 활동을 넘어 예측 가능한 프로세스를 포함하도록 물리적 프로세스의 자동화를 추진하여 이러한 활동에 종사하는 사람의 수와 인력 재구성을 유도한다. 비록 조직들이 직원들이 더 복잡한 업무를 위해 재숙련하고 사람들이 기계와 함께 더 잘 일할 수 있도록 일과 일터를 재구성할 수 있도록 도와야 하지만, 정책 입안자들은 노동력 교체 문제를 해결해야 할 것이다.

▶가상화 Virtualization
고급 시뮬레이션과 3-D 또는 4-D 인쇄가 프로세스를 계속 비물질화하고 가상으로 만들기 때문에 최적화된 프로토타입의 시각화된 시뮬레이션을 통한 설계 및 제품 개발의 통합으로 개발 주기를 획기적으로 단축할 수 있다. 제품 및 서비스 수명 주기가 점점 짧아지는 이미 빠른 세계는 계속해서 가속화되고 수익 창출을 더욱 압박하고 성공적인 디지털 노력과 밀접한 관련이 있는 전략 및 운영 관행을 가속화할 것이다.

[활용 사례}
△ 자동차 Automotive
한 자동차 OEM 업체는 IIoT를 사용하여 전 세계 122개 공장과 500개 이상의 창고를 연결하는 동시에 제조 및 물류 프로세스를 최적화하고 실시간 데이터를 통합하고 분석 및 머신 러닝 처리량을 구현했다.

△ 제조업 Manufacturing
한 대형 제조사가 자동 안내 차량에 탑재된 협업 로봇(코봇)을 이용해 사람의 개입 없이 팔레트를 직접 적재해 운영 효율성과 안전성을 높였다.

△ 자치체 Municipalities
미국 네바다 카슨(Carson) 시는 디지털 트윈을 만들어 사용 시간을 기준으로 미래의 물 공급을 시뮬레이션하여 물 가용성을 최적화하고 운영 비용을 절감했다.

△ 항공우주 Aerospace
한 글로벌 항공우주 공급업체는 25% 가벼운 3D 프린팅 연료 노즐을 프로토타입으로 제작하여 복잡성의 증가 없이 규모에 맞게 신속하게 생산할 수 있었다.

트렌드 # 2
연결의 미래 future of connectivity

두 번째 트렌드는 5세대(5G) 광대역 셀룰러 네트워크와 사물 인터넷(IoT)을 결합하여 더 먼 거리에 걸쳐 더 빠른 연결을 가능하게 하며 기하급수적으로 빠른 다운로드와 지연 시간(데이터를 검색하는 데 걸리는 시간)이 거의 없게 된 것이다. 이에 따라 네트워크 가용성과 기능이 크게 향상되면 제조의 디지털화(모바일 도구, 기계 및 로봇의 무선 제어를 통해)에서 분산형 에너지 전달 및 원격 환자 모니터링에 이르기까지 비즈니스 환경이 크게 변화할 것이다. 산업 전반에 걸쳐, 2030년까지 총 5조 달러에서 8조 달러에 이르는 연결성의 미래와 관련된 약 1,000건의 사용 사례를 확인했다.

▲ 왜 중요한가
초고속 연결(및 인터넷)은 조직에 광범위한 영향을 미친다. 센서 지원 지능형 제품과 연계된 새로운 서비스 및 비즈니스 모델 생성을 지원하고, 새로운 가치 체인 오퍼링(예: 예측 서비스, 증강 인텔리전스 서비스)을 제공하며, 기업이 채널 전반에서 오퍼링을 보다 원활하게 개인화하고 고객 경험을 강화할 수 있는 잠재력을 제공한다. 예를 들어, 이동성에서는 IoT 센서와 거의 글로벌에 가까운 커버리지를 통해 제조업체가 차량 신호를 캡처하고, 차량 내 각 시스템의 상태를 모니터링하며, 고장이 발생하기 전에 수리 일정을 지정하도록 소유자에게 통보하여 차량의 내구성과 수명을 향상시킬 수 있다.

연결의 미래
2030년까지 하이밴드 또는 로우-미드밴드 5G가 전 세계 인구의 최대 80%에 도달함에 따라, 장거리의 향상된 커버리지와 연결 속도가 새로운 서비스(자율주행 등), 비즈니스 모델(연결된 서비스 등), 차세대 고객 경험(실시간 가상현실 등)을 가능하게 할 것이다. 

[활용 사례]

△ 통신
업계 선두의 한 통신사가 5G를 통해 IoT 장치의 완벽한 네트워크에 통합된 동급 최고의 정보와 운영 기술을 사용하여 업계 최고의 그린필드 공장에 공사를 시작했다.

△ 스포츠 및 엔터테인먼트
스포츠 경기장의 5G 업그레이드는 플레이어에 대한 실시간 업데이트, 향상된 보안, 군중 정서 분석 및 팬을 위한 HD 360° 증강현실 재생을 목표로 하고 있다.

△ 교통
중국의 한 철도역은 IoT를 통해 역 사고와 이상 징후를 자동으로 감지하기 위해 5G를 사용하고 있다.

트렌트 #3
분산 인프라 Distributed infrastructure

세 번째 트렌드 클라우드와 에지 컴퓨팅을 하나로 통합되고 있는 것이다. 이 트렌드는 기업들이 컴퓨팅 성능을 네트워크 가장자리로 더욱 이동시킬 수 있도록 지원한다. 즉, 훨씬 짧은 지연 시간으로 훨씬 더 많은 수의 원격 위치에서 데이터를 많이 사용하는 기기에 도달하고 고급 분석 온 디맨드 의사 결정을 가속화할 수 있도록 지원하고 있다. 이러한 트렌드는 기업이 속도와 민첩성을 높이고, 복잡성을 줄이고, 비용을 절감하며, 사이버 보안 방어를 강화하는 데 도움이 될 것이다.

2022년까지 약 70%의 기업이 분산형 IT 인프라의 특징인 하이브리드 또는 멀티클라우드 관리 기술, 툴, 프로세스를 채용할 예정이다. 분산형 IT 인프라로의 이러한 변화는 클라우드 서비스 플랫폼, 개방형 저장소 및 엔터프라이즈 서비스화(SaaS) 공급업체에서 기업이 조달하는 소프트웨어가 현재의 23%에서 2025년에는 거의 50%로 증가할 것이다.

▲ 왜 중요한가
트렌트 #3이 비즈니스에 미치는 파급효과로는 IT 인프라, 특히 컴퓨팅 파워의 민주화, IT 기능에서 소프트웨어 개발 기술과 필요한 인재로의 중요성 변화 등을 꼽을 수 있다. 이러한 변화를 주도하는 것은 기업이 기존의 사내 IT 인프라를 포기함에 따라 클라우드 기술을 통해 보다 중앙 집중화된 "서비스형"(XaaS) 제공 모델로 전환하는 것이다. 또한 이러한 변화는 디지털 혁신, 새로운 인재 요구사항(예: 시스템 설계자 수 증가), 비용 절감 및 혁신 등 특정 비즈니스 목표를 목표로 하는 "플랫폼"을 중심으로 구축된 비즈니스 조직의 새롭고 보다 모듈화된 구성을 시사하고 있다. 보다 광범위하게는 데이터가 클라우드로 유입됨에 따라 진입 장벽이 낮아져 전통적인 부문 경계선이 모호해지고 생태계의 중요성이 계속 증가함에 따라 인접 시장으로 전략적으로 이동할 수 있게 될 것이다. 

분산 인프라 Distributed infrastructure
클라우드 컴퓨팅을 통한 IT 인프라 및 서비스의 광범위한 가용성은 사내 IT 인프라를 증발시키고 IT 설정 및 유지보수를 일상화할 것이며, 인프라의 민주화는 경쟁 우위를 IT에서 소프트웨어 개발 및 인재로 전환하는 데 도움이 될 것이다.  

에지 디바이스(edge device. 일반적으로 두 네트워크 사이의 경계에서 데이터 흐름을 제어하는 하드웨어로 정의됨)의 컴퓨팅 파워가 증가함에 따라 AI가 로컬에서 실행될 수 있게 될 것이다. 예를 들어, 프로세스 및 작업을 자동화하거나 창고 및 물류 네트워크를 최적화하기 때문에 이러한 애플리케이션에서 짧은 지연 시간을 허용하면서 중앙 제어를 에지 상태로 유지할 수 있다.

[활용 사례]
△ 유틸리티 Utilities
유럽의 한 유틸리티 기업은 애플리케이션의 약 90%를 퍼블릭 클라우드로 마이그레이션하여 IT 운영 비용의 15%를 절감하고 애플리케이션의 3분의 1을 폐기함으로써 포트폴리오를 간소화했다.

△ 교육
2018년, MIT와 하버드의 브로드 연구소에서 인간 게놈의 염기서열(하루 16테라바이트의 속도)을 작성하는데 8분이 걸렸다. 그 이후 클라우드 기반 분석으로 시퀀싱 시간이 400% 단축됐다. 

△ 제조업
한 제조업체는 현장에 있는 사물인터넷 센서와 중앙 집중식 클라우드 데이터 센터를 결합하여 유지보수 문제를 실시간으로 모니터링 및 분석함으로써 제조 기계의 적시 유지 보수, 유지 보수 비용 절감, 자산 수익률 향상 등을 실현했다.

트렌트 #4
차세대 컴퓨팅 Next-generation computing

네 번째 트렌드는 양자 컴퓨팅과 뉴로모픽 컴퓨팅의 빠른 접근 방식을 반영하며, 후자는 애플리케이션별 통합 회로(ASIC)라고 하는 전문화된 마이크로칩 개발을 포함한다. 차세대 컴퓨팅은 수년 동안 과학 및 사회를 괴롭혀온 문제에 대한 해답을 찾는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 기업에 있어 전례 없는 능력을 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 또한 시뮬레이션을 통해 화학약품과 의약품의 개발 시간을 단축하고, 양자 AI를 탑재한 자율주행차를 가속화하고, 사이버 보안을 혁신하는 동시에 IT의 하드웨어 비용을 절감하고, 머신 러닝을 가속화하며, 비정형 데이터 세트를 보다 효율적으로 검색할 수 있도록 할 것을 약속한다.

▲ 왜 중요한가
차세대 컴퓨팅은 AI 기반 서비스의 추가 민주화와 획기적으로 빠른 개발 주기, 산업 전반의 진입 장벽 감소 등을 가능하게 한다. 가치 사슬의 일부를 파괴하고 필요한 기술을 재편성할 것을 약속한다(예: 자동화된 거래 대체, 실험 필요 감소 화학 시뮬레이션 등). 
차세대 컴퓨팅을 준비하려면 1차 산업(예: 금융, 여행, 물류, 글로벌 에너지 및 소재, 첨단 산업)에 종사하고 있는지 여부와 비즈니스가 현재에서 양자 암호로 전환되는 동안 보호되어야 하는 영업 비밀 및 기타 데이터에 의존하는지 여부를 확인해야 한다.

[활용 사례]

△ 도시물류 Urban logistics
베이징 시는 도심과 공항 사이의 교통 흐름을 최적화하고 교통 체증을 줄이기 위해 특수 목적의 양자 컴퓨터에 고전적인 양자 최적화 솔버를 사용했다.

△ 기계학습 Machine learning
구글은 머신러닝(기계학습) 기능을 대중 시장에 접목하기 위한 클라우드 솔루션으로 텐서 처리장치(TPU)를 제공해 그래픽처리장치(GPU) 대비 38% 저렴한 비용으로 27배 빠른 머신러닝 애플리케이션을 제공한다.

△ 적응형 로봇 공학 Adaptive robotics
로봇의 감지, 조정, 독립적 의사 결정 능력의 증가는 4차 산업 혁명에서 중요한 역할을 한다. 그러나 필요한 인공 신경망은 기존 CPU를 긴장시킬 수 있다.  차세대 컴퓨팅, 특히 뉴로모픽(ASIC) 칩의 지속적인 발전은 필요한 처리 능력을 에지 장치에 더 가깝게 하여 트레이드오프가 적은 적응형 로봇을 지원한다. 초기 애플리케이션으로는 자가 균형 조정 자전거와 물체 추적과 고속 시야 제어를 가능하게 하는 신경모형 "이벤트" 카메라가 있다.

트렌트 #5
응용 AI Applied AI

다섯 번째 트렌드는 AI 알고리즘을 배치하여 기계가 패턴을 인식하고 이러한 패턴을 해석하고 행동하도록 훈련시키는 것이다. 즉, 컴퓨터가 비디오나 이미지(컴퓨터 비전 사용), 텍스트(자연어 프로그래밍 [NLP] 사용), 오디오(스피치 기술 사용)를 포함한 실제 데이터를 이해할 수 있도록 돕는다. 

이러한 트렌드는 아마존에서 사진을 기반으로 제품을 검색하는 것과 같은 새로운 고객 인터페이스와 상호작용 방법을 통해 고객 만족도를 높일 것을 보장하고 있다. 인간과 기계의 보다 원활한 상호 작용은 또한 인간이 제공한 음성, 텍스트 및 이미지를 기계가 읽을 수 있는 명령으로 변환하여 인간의 생산성을 높이고 운영 비용을 절감함으로써 애플리케이션을 단순화하고 있다. 

2024년까지는 50% 이상의 사용자 접촉이 AI 기반 음성, 서면 단어 또는 컴퓨터 비전 알고리즘으로 증강되고, 2021년까지 10억대의 커넥티드 카메라가 시각 데이터를 수집해 공유할 것으로 추산된다.

▲ 왜 중요한가
향후 AI 애플리케이션의 폭발적 증가는 인간과 기계 간 상호작용의 거의 모든 측면을 증대시키고 소비자와 기업 모두를 위한 다음 단계의 자동화를 가능하게 할 것이다. 응용 AI는 생성 모델과 차세대 시뮬레이션을 통해 연구개발에 큰 변화를 가져올 것이다. 어떤 기업이든 AI를 효과적이고 반복적으로 적용하면 좋은 가치를 얻을 수 있지만, 응답자의 4분의 1 미만이 상당한 순익 효과를 보고 있다. 많은 기업이 기술적 문제뿐만 아니라 필요한 조직의 변화 때문에 규모에 맞게 영향을 달성하는 것은 여전히 어려움을 겪고 있다.

[활용 사례]

△ 화학 업체 Chemicals
한 농작물 보호 생산업자는 식물 바이러스가 인간 근로자에게 보이기 훨씬 전에 탐지할 수 있도록 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 밭의 실시간 위성사진을 공급하여 농부들이 가벼운 농약 복용량을 가지고 조기에 개입할 수 있게 했다.

△ 소매
한 소매업체는 컴퓨터 비전, NLP 및 음성 기술을 사용하여 360° 고객 뷰를 구축 및 개인화함으로써 가정과 매장에서 맞춤화된 소매 경험을 가능하게 하고, 인간과 유사한 가상 보조 도구와 제품 탐색 도구를 통해 연결시켰다. [제2부에서 계속]