[월드투데이 임희호 기자] 하루가 다르게 많은 게 변화하는 현대사회에서 들어는 봤지만 자세히는 모르던 용어들이 넘쳐난다. 이 때문에 의미와 원리를 정확히 알지 못한다면 관련 내용들을 읽었을 때 이해하기 쉽지 않다.

그중에서 자주 마주하지만 정확하게 몰랐을 용어들을 소개한다.

'빅데이터(Big Data)'는 디지털 시대에서 폭증하는 방대한 양의 데이터를 관리하고 분석해서 유용한 정보로 사용하는 기술로 1990년대부터 사용되었으며 존 매쉬가 대중화하였습니다.

빅 데이터는 통상적으로 사용되는 데이터 수집, 관리 및 처리 소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 크기의 데이터를 말한다. 빅 데이터의 사이즈는 단일 데이터 집합의 크기가 수십 테라바이트에서 수 페타바이트에 이르며, 그 크기가 끊임없이 변화하는 것이 특징이다.

빅데이터는 과거에 특징으로 3V(Volume 규모, Variety 다양성, Velocity 속도)를 가지고 있었지만 이제는 7V(Value 가치, Veracity 신뢰성, Validity 정확성, Volatility 휘발성)로 확장됐다.

다양한 종류의 대규모 데이터에 대한 생성, 수집, 분석, 표현을 특징으로 하는 빅 데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하고 효율적으로 작동하게 도와주며, 개인화된 현대 사회 구성원마다 맞춤형 정보를 제공, 관리, 분석이 가능해 과거에 불가능했던 기술을 실현시킬 수 있다.

'​loT(Internet of Things)'는 정보통신기술 기반으로 모든 사물을 연결해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 정보를 교류하고 상호 소통하는 지능형 인프라 및 서비스 기술이다.

표면적으로는 원격으로 조종하는 기계라 생각하기 쉽지만 본질적으로는 그 기기에 설정된 인터넷 시스템까지 포함하는 포괄적인 범위다.

사물인터넷이 가능하기 위해서는 인터넷만 있어서는 안 된다. 센서와 네트워크 기술, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 3D프린팅 등의 다양한 기반 기술이 함께 어우러져야 한다.

가전제품, 모바일 장비, 웨어러블 디바이스 등 다양한 임베디드 시스템이 자신을 구별할 수 있는 유일한 IP를 가지고 인터넷으로 연결이 되어야 하며, 외부 환경으로부터 데이터를 취득하기 위해 센서를 내장할 수 있습니다.

현재는 ioT를 통해 빅데이터를 얻고, 그것을 클라우드(Cloud)에 저장해, 인공지능으로 분석하고 활용하는 흐름도 보여 준다.

하지만 바이러스와 해킹에 노출될 수 있으므로 사물인터넷의 발달과 보안의 발달은 동시에 이뤄져야 한다.

'핀테크(FinTech)'란 금융(Finance) 기술(Technology)의 합성어로 금융 서비스를 모바일 인터넷 환경으로 옮기는 것으로 금융과 IT가 융합된 용어다.

새로운 IT 기술을 활용해 기존 금융기법과 차별화된 금융 서비스를 제공하는 빅데이터가 핵심 기술이며, 최근 블록체인 기술에 기반을 둔 기업도 점차 등장하고 있다.

산업의 변화로 혁신적 비금융기업이 보유 기술을 활용해 지급 결제와 같은 금융 서비스를 서비스 할 수 있게 됐다.

핀테크와 혼동되는 개념으로 전자금융이 있는데, 스마트폰 뱅킹처럼 금융사의 직접 서비스는 전자금융의 영역이며, 전자금융까지 핀테크로 보는 경우에는 '전통적 핀테크'라는 개념으로 생각한다.

'블록체인'은 관리 대상을 블록으로 규정하고, P2P 방식을 기반으로 하여 소규모 데이터들이 체인 형태로 연결된 분산 데이터 저장 환경에 관리 대상 데이터를 저장함으로써 누구도 임의로 수정할 수 없고, 누구나 변경의 결과를 알아볼 수 있는 기술입니다.

블록체인에 저장하는 정보는 다양하기 때문에 블록체인을 활용할 수 있는 분야도 매우 광범위하다. 대표적으로 가상통화에 사용되는데, 이때는 블록에 금전 거래 내역을 저장해 거래에 참여하는 모든 사용자에게 거래 내역을 보내주며 거래 때마다 이를 대조해 데이터 위조를 막는 방식을 사용한다.

전자 결제나 디지털 인증뿐만 아니라 화물 추적 시스템, P2P 대출, 원산지부터 유통까지 전 과정을 추적하거나 예술품의 진품 감정, 위조화폐 방지, 전자투표, 전자시민권 발급, 차량 공유, 부동산 등기부, 병원 간 공유되는 의료기록 관리 등 신뢰성이 요구되는 다양한 분야에 활용할 수 있다.

​암호화폐의 거래 과정은 탈 중앙화된 전자 장부에 쓰이기 때문에 블록체인 소프트웨어를 실행하는 많은 사용자들의 각 컴퓨터에서 서버가 운영되어, 중앙에 존재하는 은행 없이 개인 간의 자유로운 거래가 가능합니다.

'AI(Artificial Intelligence)'는 흔히 인공지능이라고 일컫는 용어다. 인간을 포함한 동물이 갖는 지능 즉, Natural Intelligence와는 다른 개념으로 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 뜻한다.

인간의 학습능력, 추론 능력, 지각 능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터과학의 세부 분야 중 하나이며 정보공학 분야에 있어서는 인프라 기술이기도 하다

1940년~1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제 등 다양한 영역의 과학자들에게 인공적인 두뇌의 가능성이 논의되었고, 1956년 인공지능이 학문 분야로 인정받기 시작했다. 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 기술 분야를 지칭하기도 합니다.

인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 특히 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.

그 예시로는 자연언어처리, 전문가시스템, 이론증명, 자율주행 등이 있다.

'RPA(Robot Process Automation'는 로봇 프로세스 자동화를 뜻하는 말로 이전에 사람이 반 복적으로 하던 일을 로봇이 대신하는 것을 말합니다.기존의 로봇이 공장 생산 라인의 실체적인 기계였다면 RPA는 소프트웨어로 구현된 사무직을 위한 로봇입니다.

데이터베이스에서 스프레드시트로 데이터 행을 옮기는 것과 같은 반복적인 일을 학습을 통해 수행할 수 있게 하는 일상적인 회사 업무에서 ERP 시스템에 있는 데이터를 다운로드해 엑셀로 정리하거나, 엑셀 혹은 텍스트 기반의 데이터를 ERP에 가동 입력하는 프로그램이라 할 수 있다.

RPA는 AI 기술과 융합하여 한층 고도화될 것으로 전망한다. 실제 머신러닝 등의 기술과 융합해 한층 복잡한 업무 등을 해결해 나가고 있다.

한편, 신기술들은 타 분야에서 발전이 있어야 분야에서 적용될 수 있는 상호발전적인 관계에 놓여있다.