2019년 블록체인 기술은 현실보다 과장된 면이 많았다. 그러나2020년에는 분산원장 기술이 한층 더 성숙해 암호화폐 이상의 사용례가 생길 것으로 보인다. 블록체인 산업에서 전문가가 예상하는 성장 영역에는 데이터 보안, 공급망, 전자 건강 기록이 포함된다. 
 
IT 컨설팅 업체 마인드사이트(Mindsight)의 과학 기술 작가 시오반 클라이머는 최근 IDG TECH(talk) 트위터 채팅에서 “다른 의견이 있을 수도 있지만 개인적으로는, 블록체인은 엑세스 관리처럼 데이터 보안에 관련돼 있으므로, 2020년에 괄목할 만한 사용례가 많이 생기리라 본다”고 예상했다. 
 
클라우드 테크놀로지 파트너(Cloud Technology Partners)의 에드 페더스턴 역시 이 의견에 동의한다. 그는 블록체인, 빅데이터, 머신러닝, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 분야의 전문가로서, 블록체인의 성장 가능성과 2020년에 사용이 증가할 것이라고 예상했다. 

페더스턴은 “블록체인이 성장하는 가장 큰 영역은 공급망과 산지 추적이다. 제약 및 헬스케어 업계에서도 전반적으로 블록체인에 관심을 갖고 많은 투자를 하고 있다. 제약 공급망, 특히 마약성분 약제, 임상 시험 데이터, 전자 건강 기록이 그 대상이다. 범죄자의 구금/사건도 블록체인이 성장할 수 있는 영역”이라고 말했다. 

클라이머도 이에 대해 “명사로 부를 수 있는 것은 무엇이든 추적할 수 있으며 엄청난 잠재력이 있다. 사람(법 집행/정부/여행), 사물(의약품, 제품, 패키지), 아이디어(특허) 등을 예로 들 수 있다”고 동의했다. 

Computerworld의 루카스 미리언은 2020년 블록체인 전망에서 이 기술이 “새로운 사회와 비즈니스 모델을 발전시키려는 기대에 부응하지 못했으며, 대부분의 프로젝트는 여전히 실험적 형태이다. 그러나 이것이 결코 실패를 의미하지는 않는다”고 말했다. 

그리고 “안전하게 분산된 불변의 원장을 통해 단일 버전의 데이터 진실을 제공할 수 있는 능력은 여전히 매력적이다. 기술이 성숙하면서 금융 서비스, 전자 상거래 및 기타 시장을 위한 유비쿼터스 플랫폼이 되고 있다”고 덧붙였다. 

미리언에 의하면, 블록체인은 과대포장을 벗기 시작하면서 비로소 실용적인 사용례가 발달하게 될 것이다. 대표적인 예로 결제 처리과정, 데이터 공유, 주식 거래, 계약/문서 보관 및 추적 등을 들 수 있다. 또한 가짜 뉴스를 막고, 디지털 증권 거래의 안전을 보장하고, 고객 신원 관리(디지털 ID)에 활용될 것으로 기대된다.
 

더욱 성장할 AI와 머신러닝

특히 2020년에는 인공지능과 머신러닝 사용례 증가가 예상된다. 전문가들은 특히 사이버 보안, 협업 기술, 텔레프레즌스, 품질 관리에서의 활용을 기대하고 있다. 

‘사이버보안은 모두의 비즈니스(Cybersecurity Is Everybody’s Business)’의 저자이자 사이버 보안 및 무선 전문가인 쇼트 쇼버는 IDG TECH(talk) 트위터 채팅 중에 “사이버 세상에서 AI와 머신러닝이 충분히 활용되는 것을 보게되어 매우 기쁘다. 초기에는 대부분 서비스 영역에서 제공될 것”이라고 말했다. 

Computerworld가 최근 실시한 2020년의 기술 동향에 대한 여론 조사에서, 43.9%의 응답자가 AI가 강화된 사이버 보안을 기대하고 있다. 사이버 보안 사고의 증가를 고려하면 당연한 결과다. 2019년에는 신용카드 번호, 집 주소, 전화번호를 포함해 최소한 53억개의 데이터 유출이 발생했다.  

조직은 위협을 식별하고 침해를 예방하기 위해 지원이 필요하다. 사이버 보안 전문가가 부족해도 AI가 기술 격차를 해소할 수 있다. 

쇼버는 “AI와 머신러닝으로 위협과 기타 가능한 악의적인 공격을 탐지할 수 있다. AI는 생체인증 기반의 추가인증(Multi Factor Authentication, MFA)과 함께 사용돼 사용자의 접근 권한에 보안을 강화할 수 있다. 머신러닝은 모바일 엔드포인트 학습/분석에도 효과적”이라고 말했다. 

다양한 산업에 걸쳐 비즈니스 기술을 구현하는 전문가인 스티브 프렌티스는, 협업 기술과 텔레프레즌스에서 AL와 머신러닝의 활약을 가장 기대한다고 밝혔다.  

그리고 “증강현실에서의 미팅/협업 관리에 AI와 머신러닝을 사용하면 회의에 필요한 바닥 면적뿐만 아니라, 오프라인 공간에서의 전력 및 전반에 대한 사용을 계산할 수 있다. 결과적으로 로봇과 텔레프레즌스 사용을 촉진하는 역할을 한다”고 설명했다. 
 

더욱 중요해지는 IoT, IIoT, 엣지 컴퓨팅 및 자동화

인텔리전트 온라인 솔루션(Intelligent Online Solutions Pty. Ltd.)의 수석 웹 분석가인 모인 샤이크에 의하면, 2020년에는 사물 인터넷(IoT)과 산업용 사물 인터넷(IIoT)의 성장이 기대된다. 이로 인해 엣지 컴퓨팅과 로봇프로세스자동화(Robotic Process Automation, 이하 RPA)가 추진력을 얻을 것이다. 

샤이크는 “OEM과 제조업체는 RPA와 AI를 활용해 제품 품질을 개선하고 생산주기를 단축하기 시작했다. 물류는 IIoT 로봇 공학이 활용될 만한 또 다른 분야”라고 말했다. 

이러한 애플리케이션에는 IoT 디바이스가 생성하는 제타바이트급 데이터를 처리하기 위해 엣지 컴퓨텅을 통한 빠른 네트워크 속도가 필요하다. 

산드라 기틀른은 Network World에 게재된 기사 ‘IoT 분석을 위해 엣지 컴퓨팅을 활용하는 기업’에서 “예를 들어 엣지는 중요한 애플리케이션의 대기시간을 줄이고, 네트워크 로드를 줄이면서 경고 속도를 향상할 수 있다”고 설명했다. 

기업은 이미 엣지를 위해 IoT 게이트웨이 및 하이퍼컨버지드 인프라를 포함해 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 장비에 투자하고 있다. 커넥티드 마인드(ConneKted Minds)의 IT 산업 애널리스트이자 CEO인 조앤 프리드먼은 “2020년에는 더 많은 기업이 엣지를 도입해 실시간/상황별 혹은 상황자료를 코보틱스(Cobotics), IIoT, 혹은 고객의 IoT에서 수집해 의사결정을 위한 통찰력의 정확성과 품질을 향상할 것”으로 예상했다. 
 

그밖의 다른 기술

이상 언급된 것 외에 전문가가 예상하는 기업 기술 동향은 다음과 같다: 

- 3D 프린팅의 발전
- 애자일 및 데브옵스 중심의 기업 문화
- 최소한의 코드 또는 코드가 전혀 들어가지 않는 (low-code/ no-code: LCNC) 솔루션 채택 확대
- IT뿐만 아니라 전체 기업에서 기술 및 레거시 부채 감소를 위해 주력할 것
- 향상된 IoT 보안
- 설계에서부터 반영된 개인정보 보호와 제품/소프트웨어에 내장된 보안 editor@itworld.co.kr