2015년 가트너 심포지엄 IT엑스포에서

 

2016년 10대 전략 기술을 공개 했습니다.

 

10대 전략 기술은 아래와 같습니다~

 

 

디바이스 메시(Device Mesh)
디바이스 메시는 지속적으로 증가하고 있는 단말 기기로 사람들이 애플리케이션과 정보에 접근하거나 다른 사람이나 소셜 커뮤니티, 정부, 기업과 소통할 때 사용된다. 디바이스 메시에는 모바일 디바이스, 웨어러블, 및 가전제품, 자동차 디바이스, 그리고 사물인터넷(IoT)용 센서와 같은 환경 디바이스 등이 포함된다.

앰비언트 사용자 경험(Ambient User Experience)
앰비언트 사용자 경험은 디바이스 메시, 시간과 공간의 경계에서 지속성을 유지한다. 사용자가 한 장소에서 다른 장소로 이동하면 사용자 경험은 물리, 가상 및 전자 환경이 혼합되어 있으며 끊임 없이 변동하는 디바이스와 상호 작용 채널들 전반으로 원활하게 이어진다.

3D 프린팅 소재
3D 프린팅의 발전으로 이미 첨단 니켈 합금, 탄소 섬유, 유리, 전도 잉크, 전자기기, 제약 및 생물학적 소재와 같은 다양한 재료를 3D 프린팅에 활용할 수 있게 됐다. 항공, 의료, 자동차, 에너지 및 군대와 같이 다양한 분야로 3D 프린터의 실용적인 용도가 확장되면서 이와 같은 기술적 혁신은 사용자 수요를 끌어 올리고 있다.

사물 정보(Information of Everything: IoE)
디지털 메시 내의 모든 사물은 정보를 생산, 사용, 전송한다. 이러한 정보는 텍스트, 오디오 및 비디오 정보뿐만 아니라 센서나 맥락 정보도 포함한다. 사물 정보는 다양한 모든 데이터 소스에서 보낸 데이터를 연결하는 전략과 기술들을 통해 이와 같이 쇄도하는 데이터를 처리한다. 정보는 항상 모든 곳에 있지만 격리된 상태거나, 완전하지 않거나, 이용할 수 없거나, 이해할 수 없는 경우가 많다. 그래프 데이터베이스와 같은 의미론 툴은 물론, 여타 새로운 데이터 분류 및 정보 분석 기법들의 발전은 혼란스러운 정보의 홍수에 의미를 부여하게 될 것이다.

첨단 기계 학습(Advanced Machine Learning)
첨단 기계 학습에서 DNN(Deep Neural Net)은 기존 컴퓨팅 및 정보 관리의 한계를 넘어 세계를 스스로 인식하기 위해 자율적으로 학습할 수 있는 시스템을 생성한다. 데이터 소스의 폭발적인 증가와 정보의 복잡성으로 인해 수작업 분류와 분석은 불가능해지고 경제적이지도 않게 됐다. DNN은 이들 작업을 자동화하고 모든 것의 정보 트렌드와 관련된 주요 과제를 해결하는 것을 가능하게 만든다.

자율 에이전트와 사물
머신 러닝은 자율적인 방식으로 작동하는 로봇, 무인 자동차, VPA(Virtual Personal Assistants)와 지능형 어드바이저(smart advisor) 등을 비롯한 다양한 지능형 기계의 구현을 가능하게 한다. 로봇과 같은 물리적 지능형 기계의 발전이 많은 주목을 끌고 있지만, 소프트웨어 기반 지능형 기계는 보다 단기적이고 광범위한 영향을 미친다. 구글 나우, 마이크로소프트의 코타나, 애플의 시리와 같은 VPA는 더욱 지능화되고 있으며 자율 에이전트의 원조로 평가된다. 자율 에이전트가 주 사용자 인터페이스 되는 앰비언트 사용자 경험으로 어시스턴스의 새로운 개념이 도입되고 있다. 진정한 지능형 에이전트는 스마트폰의 메뉴, 양식이나 버튼을 사용하는 것이 아니라, 사용자가 앱에 음성으로 명령하는 것이다.

능동형 보안 아키텍처(Adaptive Security Architecture)
디지털 비즈니스와 알고리즘 경제의 복합성이 새로운 "해커 산업"과 결합됨에 따라 기업에 대한 보안 위협 크게 증가하고 있다. 기업들이 고객과 파트너들을 위해 자체 시스템을 통합하며 클라우드 기반 서비스와 개방형 API의 사용을 확대하고 있기 때문에 경계선 방어와 규칙 기반 보안에 의존하는 것은 적합하지 않다.

첨단 시스템 아키텍처(Advanced System Architecture)
디지털 메시와 지능형 기계는 조직에서 실행 가능성을 확보할 수 있도록 하기 위해 엄격한 컴퓨팅 아키텍처 요건을 제시하고 있다 이와 같이 필요한 요건을 제공하는 것이 바로 매우 강력하고 효율적인 뉴로모픽(neuromorphic) 아키텍처이다. 뉴로모픽 아키텍처를 위한 기반 기술로서 FPGA(Field-Programmable Gate Array)를 통해 작동하며 테라플롭(teraflop) 이상의 속도와 높은 에너지 효율성으로 운영될 수 있는 등 이 아키텍처에 대한 상당한 개선이 이루어졌다.

매시 앱 및 서비스 아키텍처(Mash app and service Architecture)
획일적인 선형 애플리케이션 디자인은 보다 느슨하게 연결된 통합 접근 방식, 다시 말해 앱과 서비스 아키텍처를 위한 길을 열고 있다. 소프트웨어 정의 애플리케이션 서비스를 통해 가능한 이 새로운 접근 방식은 웹 스케일 확장, 유연성과 민첩성을 지원한다. 마이크로서비스 아키텍처는 온 프레미스와 클라우드 환경에서 기민한 딜리버리와 확장 구축을 지원하는 분산 애플리케이션을 개발하기 위한 새로운 패턴이다.

사물인터넷 플랫폼
IoT 플랫폼은 매시 앱과 서비스 아키텍처를 보완한다. IoT 플랫폼의 표준과 관리, 보안, 통합 및 기타 기술들은 사물 인터넷의 요소들을 개발, 관리, 보호하기 위한 기본 기능들이다. IoT 플랫폼은 IT 부서가 IoT를 현실화하기 위해 아키텍처와 기술의 관점에서 보이지 않게 수행한 작업으로 이뤄져 있다. IoT는 디지털 메시와 앰비언트 사용자 경험의 핵심이고 새롭게 부상하는 역동적인 IoT 플랫폼의 세계는 이를 가능하게 만든다.

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