목 차
- 장치와 장치 간의 통신, M2M(Mahcine To Machine) 용어 설명
- 사물과 사물 간의 통신, IoT(Internet of Things) 용어 설명
- 만물 간의 통신, IoE(Internet of Everthing) 용어 설명
- 산업용 사물 인터넷, IIoT(Industrial Internet of Everything)
- 소량 정보 제공 기술, 소물 인터넷(Small Things)
- IoT 생태계 분석, AoT(Analytics of Things)
- 마무리
1. 장치와 장치 간의 통신, M2M(Mahcine To Machine) 용어 설명
M2M(Machine-to-Machine) 통신은 사람의 개입 없이 장치 간 직접적인 상호 작용을 위한 기반을 마련합니다. 이러한 형태의 원활한 연결을 통해 기계는 정보를 공유하고 공동으로 작업을 실행할 수 있습니다.
이러한 원활한 상호 작용은 정보 교환과 공동 작업 실행을 통해 촉진됩니다. M2M 애플리케이션은 실시간 데이터를 중앙 집중식 서버로 전송하는 센서 네트워크부터 공장 현장의 상호 연결된 기계 간의 동작 동기화에 이르기까지 다양합니다. M2M 통신을 통해 얻은 효율성은 산업 전반에 걸쳐 적용되어 프로세스를 간소화하고 더 빠른 데이터 중심 의사 결정을 가능하게 합니다.
이 프로세스에는 기계 간 직접 통신을 위한 프로토콜과 표준을 만드는 작업이 포함되며, 종종 내장된 센서와 연결 모듈을 통해 촉진됩니다. M2M은 단순한 원격 측정 시스템에서 실시간 데이터 교환이 가능한 정교한 네트워크로 진화했습니다. 응용 분야는 에너지 분배를 최적화하는 스마트 그리드부터 지속적인 기계 통신을 통해 물류를 향상하는 차량 관리 시스템에 이르기까지 다양한 산업에 걸쳐 있습니다.
2. 사물과 사물 간의 통신, IoT(Internet of Things) 용어 설명
M2M 원리를 기반으로 구축된 사물 인터넷(IoT)은 기계 간 상호 작용을 넘어 연결성을 확장합니다. IoT에는 가정용품부터 산업용 기계까지 다양한 장치가 인터넷을 통해 상호 연결됩니다. IoT의 주요 강점은 데이터를 수집하고 공유하여 향상된 모니터링, 분석 및 자동화를 위한 기반을 마련하는 능력에 있습니다.
사물인터넷(IoT) 개발에는 센서, 통신 프로토콜 및 클라우드 컴퓨팅의 통합이 포함됩니다. 주택 소유자에게 실시간 데이터를 제공하는 연결된 온도 조절기 및 보안 카메라와 같은 스마트 홈 애플리케이션을 비롯한 다양한 사례가 있습니다. 농업 분야에서 IoT는 농부가 토양 상태와 작물 상태를 원격으로 모니터링하고 자원 활용을 최적화할 수 있도록 하여 정밀 농업을 촉진합니다.
3. 만물 간의 통신, IoE(Internet of Everthing) 용어 설명
IoE(만물 인터넷) 개념은 장치의 상호 연결성을 보다 포괄적인 수준으로 끌어올립니다. IoE는 장치와 데이터뿐만 아니라 사람과 프로세스도 통합하여 기존 IoT의 경계를 초월합니다. 이러한 전체적인 접근 방식은 디지털 생태계의 다양한 요소의 상호의존성을 인식합니다. IoE에서 정보의 원활한 흐름은 장치를 넘어 전체 네트워크, 애플리케이션 및 상호 연결된 개체에서 생성된 귀중한 데이터를 포함하여 확장됩니다. 이러한 상호 연결성은 역동적이고 협업적인 디지털 환경을 조성합니다.
IoE(만물 인터넷) 개발은 사람, 프로세스, 데이터 및 장치를 포괄적인 디지털 패브릭으로 결합하는 전체적인 접근 방식을 취합니다. 여기에는 인공지능(AI), 빅데이터 분석(Bigdata Analysis), 에지 컴퓨팅(Edge Computing) 등 다양한 기술의 통합이 포함됩니다. 스마트 시티(Smart City)에서 IoE(만물 인터넷)는 교통 관리 시스템, 공공 서비스, 시민 참여를 조율하여 효율성과 지속 가능성을 향상하는 상호 연결된 도시 환경을 조성합니다.
4. 산업용 사물 인터넷, IIoT(Industrial Internet of Everything)
산업 응용 분야에 특별히 맞춰진 산업용 사물 인터넷(IIoT)은 제조, 에너지, 의료 등의 프로세스 최적화에 초점을 맞춘 IoT의 하위 집합입니다. 산업용 사물 인터넷(IIoT)를 통해 산업용 장비와 기계를 인터넷에 연결함으로써 기업은 전례 없는 효율성으로 운영을 모니터링하고 관리할 수 있습니다.
산업용 사물 인터넷(IIoT)에는 기계 및 프로세스에 센서, 액추에이터 및 연결성을 장착하여 운영 효율성을 높이는 것이 포함됩니다. 제조 분야에서 IIoT는 예측 유지 관리를 지원하여 장비 고장을 예측하여 가동 중지 시간을 줄입니다. 의료 분야에서는 원격 환자 모니터링과 의약품 공급망 최적화를 위해 IIoT를 활용하여 적시 배송을 보장하고 낭비를 줄입니다.
5. 소량 정보 제공 기술, 소물 인터넷(Small Things)
우리 주변에 있는 소량의 정보(온도/습도/무게/위치 등)를 측정해서 어떤 가공 목적을 위해서 수집된 소물(Small Things)을 무선 네트워크로 연결하는 기술을 말합니다. 서비스 범위는 일반적으로 넓게 분포되지만 전력 소모량은 적고 전송량도 많지 않은 분야에 특화된 서비스라고 할 수 있습니다.
소물 인터넷(Small Things)은 LPWAN(Low-Power Wide-Area Network), 6LoWPAN 환경에서 원거리 지역을 저전력으로 커버하는 네트워크를 말하며, 이 네트워크를 시그폭스(Sigfox), LoRaWAN 등으로 구현되어 있습니다. 그리고 소물 인터넷(Small Things)의 주요 플랫폼에는 오픈센서스(OpenCensus), 옥토블루(Octablu) 및 펍넙(Pubnub) 등이 활용되고 있습니다.
6. IoT 생태계 분석, AoT(Analytics of Things)
AoT(Analytics of Things)는 IoT 생태계의 분석적 측면을 나타냅니다. IoT가 방대한 양의 데이터를 생성하는 반면, AoT는 의미 있는 통찰력을 추출하기 위해 정교한 데이터 분석 기술을 적용합니다. 이 프로세스는 원시 데이터를 실행 가능한 정보로 변환하여 기업과 개인에게 귀중한 정보를 제공합니다. AoT는 의사결정 프로세스를 최적화하고 상호 연결된 장치에서 생성된 데이터 내에서 패턴, 추세 및 이상 현상을 식별하는 데 중추적인 역할을 합니다. IoT 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 정보에 입각한 선택을 하는 데 있어 AoT의 중요성이 점점 더 분명해지고 있습니다.
사물 분석(AoT)은 IoT 생태계 개발에서 중요한 구성 요소로 등장합니다. 여기에는 상호 연결된 장치에서 생성된 대량의 데이터로부터 실행 가능한 통찰력을 도출하기 위한 고급 분석 도구 및 알고리즘의 사용이 포함됩니다. 소매업에서 AoT는 IoT 장치에서 수집된 소비자 행동 데이터를 분석하여 기업이 마케팅 전략을 개인화할 수 있도록 지원합니다. 예측 유지 관리에서 AoT는 장비 데이터의 패턴을 식별하여 사전 개입을 촉진하고 기계 수명을 연장합니다.
7. 마무리
M2M(Machine-to-Machine), IoT(사물 인터넷), IoE(만물 인터넷), IIoT(산업용 사물 인터넷) 및 AoT(사물 분석)의 개발 프로세스는 총체적으로 디지털로 상호 연결된 세상을 형성합니다. M2M의 기본 원칙부터 포괄적인 IoE 프레임워크까지 각 단계는 디지털 연결의 발전에 고유하게 기여합니다.
이러한 상호 연결된 개념에 대해 잘 알고 있는 것은 필수일 뿐만 아니라 진화하는 디지털 연결 환경을 탐색하는 데 있어 전략적 이점입니다. 기술이 계속 발전함에 따라 이러한 개념을 수용하고 이해하는 것은 디지털 시대에 성공하려는 개인과 기업에게 가장 중요할 것입니다.
또한 개발 프로세스를 수용하고 이해하는 것은 디지털 시대의 잠재력을 최대한 활용하려는 기업과 개인에게 필수적입니다. 기술이 계속 발전함에 따라 이러한 상호 연결된 개념에 대한 정보를 얻는 것은 디지털 연결의 역동적인 환경을 탐색하는 데 전략적 이점을 제공합니다.
'최신 IT 신기술 전문지식 창고' 카테고리의 다른 글
| [5편] 합성곱 신경망(CNN) 개요와 동작 매커니즘 및 응용분야 (146) | 2024.01.16 |
|---|---|
| [2편] IoT 플랫폼의 기술 및 분류: 세계를 디지털로 연결하다 (113) | 2024.01.15 |
| [4편] 자율주행 자동차를 위한 ADAS 기술: 더 안전한 미래를 향한 여정 (173) | 2023.12.21 |
| [3편] XR(eXtended Reality)의 기술적인 트렌드, 문제점 및 개선 방향 (228) | 2023.12.13 |
| [3편] 메타버스(Metaverse ) 플랫폼(Platform)의 개요, 국내외 사례, 순위, 시장규모 (149) | 2023.12.10 |
