2016.01.14

'업계 유일의 라인업'··· 구글의 IoT 비전 따라잡기

Steven Max Patterson | Network World

구글이 11일 개최한 ‘유비퀴티 IoT 개발자 서밋’(Ubiquity IoT Developer Summit)에서 프로토 타입과 파일럿 프로젝트를 위한 디자인, 오픈소스 코드로 구성된 사물인터넷 분야 비전을 선보였다. 다양한 IoT 분야를 망라하고 있다는 점이 눈에 띈다.

IoT 분야의 경쟁이 치열한 것은 사실이지만 구글 버전의 사물인터넷 표준, 오픈소스 프레임워크, 클라우드 서비스는 독특한 강점을 가지고 있다. 기계 학습, 클라우드, 지오로케이션 기술에 대해 오랫 동안 진행해온 R&D 투자가 차별화 요소로 작용하기 때문이다.



사물인터넷 네트워크에 지능을 더하는 기계 학습
IFTTT(If This Then That) 규칙 엔진은 사물인터넷 기기들의 제어와 통합에 적용되어왔다. IFTTT의 좋은 예로는 아무도 집에 없을 때 집안 실내 공기 온도가 화씨 50도 이하로 내려가면 사용자에게 푸시 알림을 보내도록 설정된 온도계를 들 수 있다.

IFTTT는 많은 사례에서 잘 작동하지만 시스템 규모가 커질수록 복잡성 문제가 발생한다. 구글의 오픈소스 기계 학습 프로젝트 텐소플로우(Tensorflow)는 개발자들에게 크고 지능적인 사물인터넷 네트워크를 구축하는데 일조하는 도구를 제공할 수 있다. 이를테면 이를 이용해 시내 교통 흐름을 부드럽게 만드는 것과 같은 지능성을 구현할 수 있다.

블루투스 LE 비콘과 클라우드를 지오로케이션에 활용
구글은 10년 이상 실외 지오로케이션 연구에 투자해왔다. 개발자들이 GPS, 와이파이, 기지국 등을 사람과 사물의 위치를 파악하는데 활용할 수 있는 API 구축과 관련된 것들이었다. 이러한 API는 지리적 위치를 내비게이션이나 지오펜싱 등의 앱에 구축하는데 활용되고 있다.

구글의 자체 오픈소스 블루투스 로우 에너지(Bluetooth Low Energy) 비콘인 ‘에디스톤’(Eddystone)은 지오로케이션을 실내로 들여왔다. 위도와 경도 뿐 아니라 실내 공간의 상대적 위치에 기반해 위치 정확성을 미터 단위에서 센티미터 단위로 높였다. 구글은 현재 약 20곳의 에디스톤 비콘 제조 협력사를 확보하고 있다.

에디스톤은 일련의 주파수 대역대에서 운영되는 송출(broadcast) 전용 무선 신호를 이용한다. 발송하는 신호는 독특한 ID, URL 혹은 애플리케이션 특정 데이터로 구성된 프레임이라 불리는 작은 데이터 패킷이다.

한편 구글은 모든 에디스톤 비콘의 클라우드 기반 정보 레지스트리를 제공할 예정이다. 앱 개발자들이 개별 비콘의 의미를 저장하는데 활용할 수 있도록 하기 위해서다. 현재 구글의 계획은 그간의 대규모 시스템 경험과 자체 네스트(Nest) 팀의 사물인터넷 분야 경험을 통해 클라우드 레지스트리가 수백 억 개의 개별 기기들을 관리할 수 있도록 구현하는 것이다.



설명에 따르면 프레임 페이로드와 무선 주파수가 프로비저닝 될 수 있지만 기기들은 프라이버시와 보안 우려를 없애기 위해 송출만 가능하다. 비콘의 의미, 맥락, 정확한 위치를 알아내기 위한 비콘의 페이로드 인식은 클라우드 레지스트리를 활용하는 iOS와 안드로이드 앱으로 해결될 수 있다. 위치는 선택적으로 구글 지도와 통합되거나 시맨틱 위치 그래프 내 상대적 위치로 남아있을 수 있다.

구글은 좋은 예시를 이미 확보하고 있다. 포틀랜드 시의 구글의 파일럿 앱이다. 구글은 각각의 대중교통 정류장에 비콘을 장착해 실시간 대중교통 현황을 성공적으로 제공하고 있다. 오차 범위가 0.5초에 불과하다.




2016.01.14

'업계 유일의 라인업'··· 구글의 IoT 비전 따라잡기

Steven Max Patterson | Network World

구글이 11일 개최한 ‘유비퀴티 IoT 개발자 서밋’(Ubiquity IoT Developer Summit)에서 프로토 타입과 파일럿 프로젝트를 위한 디자인, 오픈소스 코드로 구성된 사물인터넷 분야 비전을 선보였다. 다양한 IoT 분야를 망라하고 있다는 점이 눈에 띈다.

IoT 분야의 경쟁이 치열한 것은 사실이지만 구글 버전의 사물인터넷 표준, 오픈소스 프레임워크, 클라우드 서비스는 독특한 강점을 가지고 있다. 기계 학습, 클라우드, 지오로케이션 기술에 대해 오랫 동안 진행해온 R&D 투자가 차별화 요소로 작용하기 때문이다.



사물인터넷 네트워크에 지능을 더하는 기계 학습
IFTTT(If This Then That) 규칙 엔진은 사물인터넷 기기들의 제어와 통합에 적용되어왔다. IFTTT의 좋은 예로는 아무도 집에 없을 때 집안 실내 공기 온도가 화씨 50도 이하로 내려가면 사용자에게 푸시 알림을 보내도록 설정된 온도계를 들 수 있다.

IFTTT는 많은 사례에서 잘 작동하지만 시스템 규모가 커질수록 복잡성 문제가 발생한다. 구글의 오픈소스 기계 학습 프로젝트 텐소플로우(Tensorflow)는 개발자들에게 크고 지능적인 사물인터넷 네트워크를 구축하는데 일조하는 도구를 제공할 수 있다. 이를테면 이를 이용해 시내 교통 흐름을 부드럽게 만드는 것과 같은 지능성을 구현할 수 있다.

블루투스 LE 비콘과 클라우드를 지오로케이션에 활용
구글은 10년 이상 실외 지오로케이션 연구에 투자해왔다. 개발자들이 GPS, 와이파이, 기지국 등을 사람과 사물의 위치를 파악하는데 활용할 수 있는 API 구축과 관련된 것들이었다. 이러한 API는 지리적 위치를 내비게이션이나 지오펜싱 등의 앱에 구축하는데 활용되고 있다.

구글의 자체 오픈소스 블루투스 로우 에너지(Bluetooth Low Energy) 비콘인 ‘에디스톤’(Eddystone)은 지오로케이션을 실내로 들여왔다. 위도와 경도 뿐 아니라 실내 공간의 상대적 위치에 기반해 위치 정확성을 미터 단위에서 센티미터 단위로 높였다. 구글은 현재 약 20곳의 에디스톤 비콘 제조 협력사를 확보하고 있다.

에디스톤은 일련의 주파수 대역대에서 운영되는 송출(broadcast) 전용 무선 신호를 이용한다. 발송하는 신호는 독특한 ID, URL 혹은 애플리케이션 특정 데이터로 구성된 프레임이라 불리는 작은 데이터 패킷이다.

한편 구글은 모든 에디스톤 비콘의 클라우드 기반 정보 레지스트리를 제공할 예정이다. 앱 개발자들이 개별 비콘의 의미를 저장하는데 활용할 수 있도록 하기 위해서다. 현재 구글의 계획은 그간의 대규모 시스템 경험과 자체 네스트(Nest) 팀의 사물인터넷 분야 경험을 통해 클라우드 레지스트리가 수백 억 개의 개별 기기들을 관리할 수 있도록 구현하는 것이다.



설명에 따르면 프레임 페이로드와 무선 주파수가 프로비저닝 될 수 있지만 기기들은 프라이버시와 보안 우려를 없애기 위해 송출만 가능하다. 비콘의 의미, 맥락, 정확한 위치를 알아내기 위한 비콘의 페이로드 인식은 클라우드 레지스트리를 활용하는 iOS와 안드로이드 앱으로 해결될 수 있다. 위치는 선택적으로 구글 지도와 통합되거나 시맨틱 위치 그래프 내 상대적 위치로 남아있을 수 있다.

구글은 좋은 예시를 이미 확보하고 있다. 포틀랜드 시의 구글의 파일럿 앱이다. 구글은 각각의 대중교통 정류장에 비콘을 장착해 실시간 대중교통 현황을 성공적으로 제공하고 있다. 오차 범위가 0.5초에 불과하다.


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