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김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터의 미래 (8)

2020.06.30 김진철  |  CIO KR


사이버 물리 시스템, 빅데이터, IoT의 미래를 보여주는 최신 동향(2) – DNA 시퀀서
이번 글에서 사물인터넷과 에지 컴퓨팅이 사이버 물리 시스템의 지능을 높이는 추세를 보여주는 마지막 사례로 소형화된 DNA 시퀀서 제품의 사례를 살펴보도록 하자.

빅데이터에 대해서 얘기할 때 언제나 빠지지 않고 등장하는 분야가 있는데, 바로 유전체 데이터 분석 분야이다. 1953년 제임스 왓슨과 프랜시스 크릭이 유전자의 분자적인 실체인 디옥시리보핵산(DNA)의 이중 나선 구소를 밝힌 이래로, DNA의 유전자 염기 서열 정보는 생명 정보의 가장 중요한 정보로 자리 잡아 왔다.

1990년부터 2003년까지 진행된 “인간 게놈 프로젝트(The Human Genome Project)”로 수집된 인간 유전체 염기 서열 정보는 현재 각종 질병의 유전적인 근원을 밝히고 인간 생명의 비밀과 기능을 밝히는 중요한 생명 정보로서 다양한 분야에서 활용되고 있다.

한 사람의 DNA 염기서열을 모두 해독하면 DNA 염기서열을 해독하는 기계인 DNA 시퀀서에서 바로 나오는 데이터는 한 사람의 유전체 당 약 200GB 정도 용량의 데이터가 나온다고 한다. DNA 염기 서열은 아데닌(Adenine), 구아닌(Guanine), 티민(Thymine), 사이토신(Cytosine)의 네 가지 염기로 구성되기 때문에, 한 염기 서열은 2비트로 표현될 수 있으므로, 순수하게 염기 서열만 표현하는 데이터는 남자는 약 770MB, 여자는 약 756MB 정도의 데이터가 나온다고 한다[32-33]. 

여기에 염기서열 분석을 위한 다양한 메타 데이터가 추가되면 한 사람당 대략 테라바이트(TB) 정도의 데이터가 나온다고 볼 수 있다[32-34]. DNA 염기 서열 정보가 한 사람당 수백 기가바이트에서 테라바이트 정도의 데이터가 나오기 때문에, 이를 분석하기 위해서는 많은 용량의 데이터 저장 장치와 꽤 높은 수준의 계산 자원이 필요함을 알 수 있다.

[그림 5]의 맨 위, 왼편에 있는 그림은 인간의 염기 서열을 모두 해독하기 위해 미국 국립보건원(National Institute of Health; NIH)에서 국제 협력 프로젝트로 진행했던 “인간 게놈 프로젝트(The Human Genome Project)”에서 사용했던 미국 어플라이드 바이오시스템즈(Applied Biosystems, Inc.)사의 “ABI 3700 유전체 분석기(Genetic Analyzer)” 장비이다.

미국 어플라이드 바이오시스템즈사의 “ABI 3700 유전체 분석기(Genetic Analyzer)”는 처음으로 DNA 염기서열 해독 과정을 자동화한 장치로, 현대 많은 DNA 시퀀서 장비의 효시가 된 장치이다.

이 장치를 시작으로 DNA 염기서열 해독 작업의 자동화가 본격적으로 시작되었으며, 생물학이 단순한 실험 과학이 아니라, 생물학적 지식이 정보기술과 컴퓨터과학이 결합된 생물정보학이라는 새로운 학문을 탄생시키면서 대표적인 데이터 집중 과학의 한 분야가 되게 했던 역사적인 장치가 바로 “ABI 3700 유전체 분석기(Genetic Analyzer)”이다.

“ABI 3700 유전체 분석기(Genetic Analyzer)”가 개발되어 사용되었던 “인간 게놈 프로젝트(The Human Genome Project)”가 진행된 1990년부터 2003년까지를 DNA 시퀀서의 1세대라 부른다. “인간 게놈 프로젝트(The Human Genome Project)”가 끝난 후에는 이 프로젝트의 성과물을 중심으로 유전체 정보가 본격적인 의학, 인간 생물학 및 생명공학에 응용되어 다양한 연구가 수행되기 시작하면서 2세대 DNA 시퀀서 장비 기술이 발전하기 시작하였다. [그림 5]의 맨 위 오른편에 있는 일루미나(Illumina)사의 Genome Analyzer II 시스템이 대표적인 2세대 DNA 시퀀서 장비다. 
 

그림 5. 다양한 DNA 시퀀싱 장비들. (1, 위, 왼쪽) ABI 3700 DNA Analyzer. “인간 게놈 프로젝트(The Human Genome Project)”와 Celera Systems, Inc.에서 사용. (2, 위, 오른쪽) 2세대 DNA 시퀀서 장비인 Illumina사의 Genome Analyzer II 시스템. (3, 중간, 위, 왼쪽) 최신 테이블탑 DNA 시퀀서 장비인 Illumina사의 MiniSeq 시스템. (4. 중간, 아래, 왼쪽, 5. 중간, 오른쪽) Illumina사의 고성능 DNA 시퀀서 장비인 NovaSeq 6000 시스템. (6. 아래, 왼쪽) Oxford Nanopore Technologies, Ltd. 사의 초소형 나노포어 DNA 시퀀싱 장치인 MinION DNA Sequencer. (7. 아래, 오른쪽) 국제 우주 정류장의 NASA 소속 우주인인 케이트 루빈스(Kate Rubins)가 Oxford Nanopore Technologies, Ltd.사의 MinION DNA Sequencer를 이용해 DNA 분석을 수행하는 모습. (그림 출처: 1: [35], 2: [37], 3: [38], 4: [39], 5: [40], 6: [41], 7: [42-43])


사진에서 보는 것과 같이 1, 2세대 장비 모두 장치의 크기가 크고, 장치 내부에는 해독 대상이 되는 DNA 단편(fragment)의 염기 해석을 위한 화학 반응과 실험 프로토콜이 자동으로 수행되어 염기 서열을 판독할 수 있도록 돕는 수준의 장치만이 있었다.

2007년부터 시작된 2세대 DNA 시퀀서 장비에서부터 DNA 단편의 염기 해독 정확도와 속도가 높아지고, 해독 비용이 많이 낮아지기는 했지만, 실시간 분석, 데이터 분석 자동화와 같은 기능은 여전히 부족하였다. 하지만, 최근에 나오는 장비들은 장비 내부에 초도 분석(preliminary analysis)이 가능한 임베디드 컴퓨터가 내장되어 있어서 염기 서열 해독과정에서 나온 데이터의 품질이나 해독 상태를 간단하게 분석할 수 있게 되어 있다.

DNA 시퀀싱 과정의 특성상, 한 DNA 시퀀서 장비에서 해독 대상이 되는 생물종 유전체의 “전체 유전체 시퀀싱(whole genome sequencing)”은 아직 불가능하다. DNA 시퀀서 장비에서 한 번에 해독할 수 있는 염기 서열의 양은 전체 DNA 염기 서열에 비해 매우 작은 양이기 때문에, 이렇게 해독된 염기 서열 데이터를 모아 전체 유전체 염기 서열 데이터로 조립(assemble)하는 과정이 필요하다. 이런 계산은 아직 DNA 시퀀서 장비에서 모두 수행할 수 없으며, 보통 별도의 고성능 컴퓨팅 시스템을 이용하게 된다.

[그림 5]의 중간 왼쪽 위에 있는 장비는 일루미나(Illumina)사의 MiniSEQ라고 하는 소형 DNA 시퀀싱 장비이다. 1세대 장비에 쓰였던 생어 방법(Sanger protocol) 이후에 개발된 차세대 DNA 시퀀싱 방법을 이용해서 최근 DNA 시퀀싱 장비들이 작은 에스프레소 머신 정도의 크기로 많이 소형화되었다. 

이와 함께 과거의 1, 2세대 장비에 고성능 임베디드 컴퓨터를 탑재해서 실험 결과의 모니터링과 품질 분석, 데이터의 수집과 저장, 관리를 편리하게 개선한 3세대 DNA 시퀀싱 장비들이 최근 나오고 있다.

그림 5의 중간 왼쪽 아래, 중간 오른쪽에 위치한 그림에서 보여주는 장비는 역시 일루미나(Illumina)사의 3세대 DNA 시퀀싱 장비인 NovaSeq 6000 시스템이다. NovaSeq 6000 시스템은 앞서 소개한 MiniSeq 시스템보다 한 번에 해독할 수 있는 염기 서열의 최대량(maximum output)과 읽어낼 수 있는 DNA 단편의 양(maximum read per run)이 800배에 이른다.

NovaSeq 6000 시스템에는 임베디드 컴퓨터와 염기 서열 데이터의 품질을 모니터링하고 초도 분석이 가능한 분석 소프트웨어도 같이 탑재되어 있다. 과거 1세대 시퀀서에 비하면 데이터 생산량도 크게 높아졌을 뿐만 아니라, 임베디드 컴퓨터를 통해 염기서열 데이터의 품질 모니터링과 초도 분석을 할 수 있어서 염기서열 해독과정의 시행착오도 많이 줄일 수 있게 되었다.

이렇게 3세대 DNA 시퀀싱 장비에는 염기서열 해독 실험 과정의 자동화율이 높아졌을 뿐만 아니라, 사람이 수작업으로 데이터를 만들어 일일이 분석용 고성능 시스템으로 데이터를 옮겨 염기서열 조립과 분석 연산을 해야 했던 예전과 달리, 과거 1세대 DNA 시퀀싱 장비 시절의 슈퍼컴퓨터급에 맞먹는 컴퓨터가 내장되어 기초적인 분석을 해주는 단계까지 이르렀다. 이 때문에 단위 시간에 판독해낼 수 있는 염기 서열 데이터의 양이 과거보다 기하급수적으로 늘어나고 있다.

[그림 5]의 맨 아래 그림 둘은 나노기술을 이용한 가장 최신의 DNA 시퀀싱 기술인 “나노포어 시퀀싱(nanopore sequencing)” 기술을 이용한 초소형 DNA 시퀀싱 장치인 옥스포드 나노포어 테크놀로지스(Oxford Nanopore Technologies, Ltd.)사의 MinION이라는 나노포어 DNA 시퀀싱 장치다.

이 MinION이라는 나노포어 시퀀서는 노트북 컴퓨터와 연결된 최신 스마트폰의 절반정도 되는 사이즈의 기기에 DNA 샘플을 넣고 DNA 시퀀싱을 실험실이 아닌 현장에서도 가능하게끔 해준다. 뿐만 아니라, MinION과 같은 나노포어 DNA 시퀀싱 기술은 앞으로 1,000달러 DNA 시퀀싱 시대를 열어 DNA 정보를 이용한 맞춤형 개인 의학(personalized medicine), 정밀 의학(precision medicine)의 시대를 열 것으로 기대되고 있다.

[그림 5]의 맨 아래 오른쪽 그림은 미항공우주국(NASA)의 우주인인 케이트 루빈스가 MinION DNA 시퀀싱 장비를 이용해서 국제 우주정거장에서 DNA 시퀀싱 분석을 하는 사진이다. 이렇게 초소형화된 DNA 시퀀싱 장비를 이용해, 과거에는 장비의 크기와 무게로 인한 비용과 운반의 제약 때문에 우주로 실어나를 수 없어 우주에서 DNA 시퀀서를 이용한 실험을 할 수 없었던 것과 달리, DNA 시퀀싱을 이용한 유전체 분석과 이와 관련된 다양한 유전체 관련 실험을 우주에서도 할 수 있게 되었다. 

DNA 시퀀서의 발전 방향은 앞으로 사물인터넷(IoT) 기기의 발전 방향을 상징적으로 보여준다. 우선, 데이터를 생산해내는 측정, 실험 장치가 과거에는 컴퓨팅 성능과 저장 장치, 네트워크 성능의 한계로 생산해낼 수 있는 데이터의 양과 속도가 제한될 수밖에 없었다. 어렵게 측정, 수집된 데이터를 분석하여 의미 있는 지식과 통찰을 얻기 위해서는 각 장치에서 수집된 데이터를 수작업으로 다소 번거로운 과정을 거쳐서 서버와 고성능 컴퓨터로 옮겨 분석할 수밖에 없었다.

사물인터넷(IoT) 기술의 발전, 10Gbps급 대역폭(bandwidth)을 곧 제공할 수 있을 것으로 보이는 차세대 이동통신 기술과 400Gbps, 테라비피에스(Tbps)급 대역폭 제공을 눈앞에 두고 있는 광대역 유선 네트워크 기술, 테라플롭스급 연산 성능을 제공하게 될 에지 컴퓨팅 기술의 발전으로 이렇게 빅데이터를 쏟아내는 측정, 실험 장치와 센서의 데이터를 모아 클라우드 컴퓨팅을 이용해 분석하기가 점점 더 쉬워지고 있다.

이에 더해서, 최근 급격하게 발전하고 있는 나노기술 때문에 점점 소형화되어 가고 있는 센서와 에지 컴퓨팅용 고성능 임베디드 컴퓨팅 프로세서 기술 때문에 에지 컴퓨팅이 결합된 스마트 센서 기술이 급격하게 발전하고 있어, 단위 측정, 실험 장치에서 쏟아내는 데이터의 양과 정밀도가 비약적으로 향상되고 있다.

이렇게 사물인터넷(IoT) 기기들은 사이버 물리 시스템의 정보 수집 능력의 한계를 크게 높여주게 되어 사이버 물리 시스템에 기반한 지능형 서비스의 공간적, 시간적 한계를 크게 넓히게 될 것이다. 에지 컴퓨팅과 나노 기술, 사물인터넷과 결합된 스마트 센서들을 통해서, 수집할 수 있는 정보의 정밀도, 정보량의 한계, 정보 수집 과정의 공간적, 시간적 제약을 극복하게 될 사이버 물리 시스템은 우리가 볼 수 없고, 들을 수 없는 정보까지 수집, 종합하여 이전에는 불가능했던 새로운 종류의 지능형 서비스 비즈니스 창출이 가능해질 것으로 기대된다.

지금까지, 사이버 물리 시스템과 빅데이터 비즈니스의 미래를 엿볼 수 있게 해주는 사물인터넷, 에지 컴퓨팅 기술 동향의 대표적인 두 가지로 스마트 카메라 기술과 DNA 시퀀서 기술의 현황과 전망을 같이 살펴보았다. 딥러닝과 같은 인공지능 기술을 실행할 수 있는 에지 컴퓨팅 장치가 부착된 스마트 카메라는 예전에는 처리할 수 없었던 지능형 데이터 수집을 가능하게 하여 풍부하고 다양한 상황 정보 수집을 가능하게 할 것이라고 설명하였다.

나노 기술과 임베디드 컴퓨팅 기술의 발전으로 소형화되고 더 많은 양의 데이터를 더 정밀하게 생산해내게 된 DNA 시퀀서는 앞으로 이동통신 기술과 광대역 유선 네트워크, 클라우드 컴퓨팅과 결합하여 점점 더 많은 DNA 염기서열 데이터를 더 값싸게 생산해낼 수 있게 되어 1,000달러 유전체 분석 시대를 열 것으로 전망된다.

나노 기술의 발전으로 소형화되어 가는 센서, 고대역폭, 저지연 이동통신과 광대역 유선 네트워크 기술, 성능이 더 높아져 가고 나노 기술과 반도체 기술의 발전으로 더 소형화되어가는 에지 컴퓨팅 장치는 사물인터넷 기기의 지능과 데이터 생산 능력을 비약적으로 향상시켜 사이버 물리 시스템의 지능을 높이고 반응 속도를 향상하는 데 큰 역할을 하게 될 것이다. 
 

터넷 플랫폼 비즈니스 거인들의 어깨에 올라타 기민하게 성장을 노려볼 수 있는 미래 기술 분야가 바로 사물인터넷을 이용한 스마트 센서, 에지 컴퓨팅이다."


스마트 센서를 통해 수집되는 데이터의 양과 속도, 종류가 늘어나면 이를 적절한 시간 안에 처리하고 자율 에이전트와 지능형 액추에이터를 통해 사람들에게 향상된 사용자 경험과 상호 작용을 제공할 수 있도록 하기 위해서 빅데이터 기술 또한 더 다양하게 발전하게 될 것이다. 

사이버 물리 시스템의 종단간(end-to-end) 통합과 동작 과정에 필요한 각 컴포넌트와 모듈별, 종단간(end-to-end) 데이터 처리, 분석 자동화를 위해 데이터 과학의 역할이 중요하게 되어 데이터 과학자들의 수요와 중요성이 더 높아지게 될 것이다.

뿐만 아니라, 더 다양하고 풍성한 데이터를 수집하여 제공하는 사물인터넷 데이터에서 다양한 맥락과 상황을 읽어내어 비즈니스에 활용하기 위해 고도의 IT 스킬과 데이터 분석 역량이 결합된 고급 데이터 과학자의 역할도 더 중요해지게 될 것이다.

무엇보다 필자가 사물인터넷 장치와 스마트 센서, 에지 컴퓨팅에 대한 기대가 큰 것은, 클라우드 컴퓨팅, 5G와 테라비피에스(Tbps) 이더넷으로 대표되는 차세대 네트워크 인프라 기술과 달리, 사물인터넷 장치와 스마트 센서, 에지 컴퓨팅 디바이스는 스타트업이 창업하기 용이한 분야이기 때문이다. 

사이버 물리 시스템의 에지 네트워크 영역에서 소비자들에게 직접적인 가치를 제공하는 기술이 되기 때문에 비즈니스 기회가 많기도 하고, 클라우드 컴퓨팅과 이동통신 네트워크 인프라와 같이 대규모 투자가 필요해 대기업만이 할 수 있는 사업이 아니라 작고 저렴한 제품으로 B2C 시장을 직접 공략해볼 수 있기 때문에 스타트업들에 많은 기회가 열려 있기도 하다.

사이버 물리 시스템과 소비자 사이에서 지능적인 상호작용을 유도하는 최첨단에 있는 기술들이기 때문에 기술 발전이 빠르고 다양한 방식으로 풍성하게 일어나 사이버 물리 시스템을 구성하는 여러 기술 요소 중에서 정말 많은 기회가 있는 기술 영역이라고 할 수 있다.

요즘 소위 GAFA(Google, Amazon, Facebook, Apple)로 통칭되는 인터넷 플랫폼 서비스 기업들 때문에 독점적인 플랫폼 기업을 꿈꾸며 인터넷 플랫폼 비즈니스를 아이템으로 창업하는 스타트업들이 많아졌다. 최근 “쿠팡”과 “배달의 민족”처럼 서비스 플랫폼을 통해 유니콘으로 성장한 스타트업들이 있어 더더욱 그런 것 같다.

플랫폼 비즈니스는 상대적으로 쉽게 확장이 가능하고 독점적인 시장 지배력을 확보할 수 있다는 장점이 있지만, 인터넷 플랫폼 서비스 대기업들의 영향력이 커진 요즘은 창업 아이템을 고르기가 점점 어려워지고 있다.

그렇다면 반대로 이런 거인들의 어깨에 올라타 더 높게, 멀리 뛰어오를 수 있는 비즈니스를 만들어보는 것은 어떨까? 사실 이것이 바로 이들 GAFA가 바라는 것이기도 하다. 이렇게 인터넷 플랫폼 비즈니스 거인들의 어깨에 올라타 기민하게 성장을 노려볼 수 있는 미래 기술 분야가 바로 사물인터넷을 이용한 스마트 센서, 에지 컴퓨팅이다.

B2C, B2B 모두 풍부하게 기회가 널려 있으며, 자체적으로 보유한 스마트 센서, 에지 컴퓨팅 디바이스 제품과 사이버 물리 시스템과 빅데이터 기술을 활용해 하드웨어, 소프트웨어가 결합된 사이버 물리 시스템 기반의 지능형 서비스 비즈니스로 확장이 가능하다는 장점도 있다.

어떤 아이템으로 창업을 할지 고민하는 사람이라면 사물인터넷 기반의 스마트 센서, 에지 컴퓨팅 디바이스 제품을 한번 생각해보자. 제품을 만들어 B2C, B2B로 파는 제조업 스타트업도 가능하지만, 저렴한 가격 또는 공짜로 제품을 배포하고, 이 스마트 센서, 에지 컴퓨팅 디바이스에 데이터 관리, 분석 서비스를 제공하거나 이들 하드웨어를 기반으로 한 플랫폼 서비스를 통해 프리미엄 패턴(Freemium pattern), 멀티 사이디드 플랫폼(Multi-sided platform) 비즈니스 모델 형태의 확장성 있는 비즈니스로 성장하는 것도 가능하다. 사이버 물리 시스템의 발전으로 더 중요해질 사물인터넷, 에지 컴퓨팅 분야의 이런 비즈니스 기회를 놓치지 말고 새로운 성장의 발판으로 삼아보도록 하자.

[참고문헌]
[1] 김진철, “LHC에서 배우는 빅데이터와 machine learning 활용 방안”, 2016년 9월 28일, A CIO Conversation for Technology Leadership – Breakfast Roundtable 발표 자료
[2] 김학용, “사물인터넷 – 개념, 구현기술 그리고 비즈니스”, 홍릉과학출판사, 2014.
[3] Richard Gao, “Google Clips app pops up on the Play Store ahead of the camera being delivered to anyone,” Android Police, February 28, 2018. (https://www.androidpolice.com/2018/02/26/google-clips-app-pops-play-store-ahead-camera-delivered-anyone
[4] dev1by0, “구글이 만든 AI 카메라 - 클립스(Clips) 소개,” steemit, 2017년 10월 19일. (https://steemit.com/kr/@dev1by0/ai-clips)
[5] Google Clips specifications (https://support.google.com/googleclips/answer/7545447?hl=en).
[6] Google Clips supported devices and OS requirements (https://support.google.com/googleclips/answer/7545354?hl=en). 
[7] Google Clips specs (https://www.cnet.com/products/google-clips/specs/).
[8] Dan Seifert, Photography by James Bareham, “GOOGLE CLIPS REVIEW: A SMART CAMERA THAT DOESN’T MAKE THE GRADE - Can you trust Google’s algorithms with your most precious moments?” The Verge,  February 27, 2018. (https://www.theverge.com/2018/2/27/17055618/google-clips-smart-camera-review)
[9] Dieter Bohn, Photography by James Bareham, “THE GOOGLE CLIPS CAMERA PUTS AI BEHIND THE LENS,” The Verge, October 4, 2017. (https://www.theverge.com/2017/10/4/16405200/google-clips-camera-ai-photos-video-hands-on-wi-fi-direct
[10] Google Clips, Engadget Review. (https://www.engadget.com/products/google/clips/
[11] Google Clips, Wikipedia. (https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Clips)
[12] Jay Peters, “Google Clips is dead – RIP,” The Verge, October 16, 2019. (https://www.theverge.com/2019/10/16/20917386/google-clips-dead-discontinued-rip-camera-ai) 
[13] Sulleyman, Atiif, "Google's Creepy Camera Monitors, Identifies and Records You and Your Loved Ones," The Independent, October 5, 2017(Retrieved 7 October 2017). (https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/news/google-clips-camera-price-release-date-features-creepy-a7984276.html
[14] ADLink NEON i1000 series, ADLInk Products – AI Machine Vision Devices. (https://www.adlinktech.com/products/Machine_Vision/SmartCamera/NEON-i1000_series?lang=en#tab-ordering)
[15] ADLink NEON 1000 MDX series, ADLInk Products – AI Machine Vision Devices.  (https://www.adlinktech.com/Products/Deep_Learning_Accelerator_Platform_and_Server/AI_Machine_Vision_Devices/NEON-1000-MDX_Series?lang=en#tab-ordering)
[16] Laurence Goasduff, “Gartner Predicts Outdoor Surveillance Cameras Will Be Largest Market for 5G Internet of Things Solutions Over Next Three Years,” Newsroom – Press Release, Gartner, October 17, 2019. (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-10-17-gartner-predicts-outdoor-surveillance-cameras-will-be)
[17] 한화테크윈 제품 소개 – BLE 내장 카메라. (https://www.hanwha-security.com/ko/search/searchAll.do?srchKeyword=BLE+%EB%82%B4%EC%9E%A5)
[18] Alan Weissberger, “Gartner: 5G IoT endpoints to triple between 2020 and 2021; Surveillance cameras to be largest market over next 3 years,” IEEE Communications Society Technology Blog,  October 17, 2019. (https://techblog.comsoc.org/2019/10/17/gartner-5g-iot-endpoints-to-triple-between-2020-and-2021-surveillance-cameras-to-be-largest-market-over-next-3-years/
[19] Sarah Wray, “Outdoor surveillance cameras to be biggest IoT 5G sector until 2023,” SmartCitiesWorld, 24 Oct 2019. (https://www.smartcitiesworld.net/news/news/outdoor-surveillance-cameras-to-be-biggest-iot-5g-sector-until-2023--4712)
[20] Claude Hochreutiner, “Smarter Camera Solutions Lead the Way in Predicted 5G IoT Market Adoption by 2023, According to Gartner,” AnyConnect Academy, November 29, 2019. (https://anyconnect.com/blog/smarter-camera-demand-gartner-5g/
[21] Jishnu Dasgupta, “When 5G and video surveillance met in a smart city,” Nokia Blog, Feb 28 2020. (https://www.nokia.com/blog/when-5g-and-video-surveillance-met-smart-city/
[22] “Outdoor Surveillance Cameras Will Be Largest Market for 5G IoT Solutions until 2023,” IoT Business News, October 21, 2019. (https://iotbusinessnews.com/2019/10/21/04117-outdoor-surveillance-cameras-will-be-largest-market-for-5g-iot-solutions-until-2023/)
[23] “Homeland security first area where 5G cellular IoT can have major impact,” i-SCOOP. (https://www.i-scoop.eu/homeland-security-5g-cellular-iot/
[24] T프로듀서 NEWTURN, “집 비울 때 걱정된다? T View Sense(티뷰센스) 설치방법!”, SKT Insight, SK텔레콤, 2017. 02. 23. (https://www.sktinsight.com/85594)
[25] T-View Sense Enterprise, (http://b2b.tworld.co.kr/bizts/solution/solutionTemplate.bs?solutionId=0024)
[26] Giga IoT 홈캠1/홈캠2, (https://shop.kt.com/iot/prodGigaIotHomecam.do)
[27] GigaEyes, (https://shop.kt.com/wire/gigaeyes.do
[28] Neil Vigdor, “Somebody’s Watching: Hackers Breach Ring Home Security Cameras,” The New York Times, Dec. 15, 2019. (https://www.nytimes.com/2019/12/15/us/Hacked-ring-home-security-cameras.html
[29] Elizabeth Wolfe and Brian Ries, “A hacker accessed a family's Ring security camera and told their 8-year-old daughter he was Santa Claus,” CNN Business, updated 21:36 GMT (05:36 HKT) December 13, 2019. (https://edition.cnn.com/2019/12/12/tech/ring-security-camera-hacker-harassed-girl-trnd/index.html)
[30] “Hackers tap into home security cameras and livestream to hundreds,” ABC News, 2019. 12. 14. (https://youtu.be/mTnX3ixd13Q)
[31] Kari Paul, “Ring sued by man who claims camera was hacked and used to harass his kids,” The Guardian – Technology, published on Friday 27 Dec 2019. (https://www.theguardian.com/technology/2019/dec/27/ring-camera-lawsuit-hackers-alabama)
[32] Reid J. Robison, “How big is the human genome? - In megabytes, not base pairs.”, Medium -Precision Medicine Blog, January 6, 2014. (https://medium.com/precision-medicine/how-big-is-the-human-genome-e90caa3409b0)
[33] “Whole genome sequencing,” Wikipedia. (https://en.wikipedia.org/wiki/Whole_genome_sequencing)
[34] “DNA Sequencing,” Wikipedia. (https://en.wikipedia.org/wiki/DNA_sequencing)
[35] Public Engagement team, “Timeline: The Human Genome Project, “ Wellcome Genome Campus. (https://www.yourgenome.orghttp://files.ciokorea.com/archive/images/photos/3700sequencers83-44.jpg)
[36] National Museum of American History – Behring Center, “3700 DNA Analyzer,” National Museum of American History. (https://americanhistory.si.edu/collections/search/object/nmah_1297334)
[37] Jon Callas, “Illumina Gene Sequencing machine - Genome Analyzer II System.” (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Illumina_Genome_Analyzer_II_System.jpg)
[38] Breaking News - Illumina MiniSeq. (https://www.biostars.org/p/172278/)
[39] Dave Morgan, “Exploring the future of genomics – the potential of sequencing technologies like NovaSeq,”  The Institute of Cancer Research, London – Blogs (Science Talk), September 15, 2017.  (https://twitter.com/ICR_London/status/958641301007855617/photo/1
[40] Illumina, NovaSeq 6000 System. (https://www.illumina.com/systems/sequencing-platforms/novaseq.html)
[41] Caroline Seydel, “First Nanopore Sequencing of Human Genome,” Genetic Engineering and Biotechnology News, January 29, 2018. (https://www.genengnews.com/uncategorized/first-nanopore-sequencing-of-human-genome/)
[42] Melissa Gaskill, “First DNA Sequencing in Space a Game Changer,” NASA Research News,  August 30, 2016. (https://www.nasa.gov/mission_pages/station/research/news/dna_sequencing
[43] https://www.nasa.govhttp://files.ciokorea.com/archive/thumbnails/image/128f0462_sequencer_1.jpg
[44] “With $24.5M in Series A Financing, Two Pore Guys Are In the Money,” Clinical OMICs, April 26, 2017. (https://www.clinicalomics.com/topics/oncology/with-24-5m-in-series-a-financing-two-pore-guys-are-in-the-money/
[45] Two Pore Guys Introduction (https://www.youtube.com/watch?v=AGmGr1KJ9bQ). 


김진철 박사는 1997년 한국과학기술원에서 물리학 학사, 1999년 포항공과대학교에서 인공신경망에 대한 연구로 석사 학위를, 2005년 레이저-플라즈마 가속기에 대한 연구로 박사 학위를 받았다. 2005년부터 유럽입자물리학연구소(CERN)의 LHC 데이터 그리드 구축, 개발에 참여, LHC 빅데이터 인프라를 위한 미들웨어 및 데이터 분석 기술을 연구하였다. 이후 한국과학기술정보연구원(KISTI), 포항공과대학교, 삼성SDS를 거쳐 2013년부터 SK텔레콤에서 클라우드 컴퓨팅과 인공지능 기술을 연구하고 있다. 빅데이터와 인공지능 기술의 기업 활용 방안에 대해 최근 다수의 초청 강연 및 컨설팅을 수행하였다. ciokr@idg.co.kr

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