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안랩, 사물인터넷? 이젠 습관까지 파악하는 행동인터넷 시대!
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  • 게시일 : 2021-10-29
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사람들의 행동을 파악하고 특정 행동을 유도하기 위해 데이터를 수집하고 활용하는 것을 ‘행동인터넷(IoB : Internet of Behaviors)’이라고 한다. 용어에서 알 수 있듯이 ‘사물인터넷(IoT : Internet of Things)’에서 유래한 신조어다. 사물인터넷이 사물들로 연결된 인터넷을 의미한다면, 행동인터넷은 사람들의 행동으로 연결된 인터넷을 의미한다. 즉 행동인터넷은 행동 데이터를 수집·분석·예측하는 인터넷이며 데이터를 활용해 행동의 변화를 가져오는 것을 목적으로 한다. 가트너가 발표한 2021년 IT전망에도 포함된 IoB에 대해 자세히 알아본다.


#1 주말 아침에 일어난 김과장. 거실에 나가니 공기청정기가 ‘오늘 미세먼지 수치가 안 좋으니 청정기를 트는 게 좋겠다’고 말해서 작동시키고, 밤에 자기 전에 정수기가 ‘오늘 냉수를 많이 마셨으니 잠들기 전에 미온수를 마시는 게 건강에 도움된다’고 얘기해서 따뜻한 물을 마시고 잠자리에 들었다.

#2 얼마 전에 스마트워치 신제품을 구입한 직장인 이대리. 매일 1만보 이상 걷는 걸로 목표를 설정해뒀는데 일이 바빠서 조금 덜 걸었더니 퇴근 길에 ‘어제보다 덜 걸었으니 오늘 더 걷는 게 어떻겠냐’고 메시지를 보내와 동네를 한바퀴 더 돌고 들어갔다.

가트너는 2021년도 기술 트렌드 보고서에서 “기업들이 코로나19 사태로 인한 격변과 경제적 어려움을 헤쳐 나가는 가운데 IT 기업 경영진은 인간과 기술 사이의 상호작용을 구현하는 과제에 지속적으로 직면하게 될 것이라 예상한다”면서 “코로나19 위기 대응에서 성장 추진으로 가고 있는 기업이라면 ▲사람을 중심에 두고(People centricity) ▲위치에 얽매이지 않으며(location independence) ▲회복 탄력적(resilieny delivery)인 전략을 펼쳐야 한다고 강조했다.

가트너가 제시한 3가지 전략에 기반한 10가지 트렌드 중 첫 번째가 바로 행동인터넷(IoB)이다. 가트너는 안면인식과 위치 추적, 빅데이터에 기반해 확보한 데이터를 바탕으로 사람들의 행동을 유도하는 기술이 성장하고 있는데, 기업이 사용자의 행동에 영향을 미치기 위해 데이터를 활용한다는 의미로 이를 '행동인터넷(IoB)'이라고 정의했다. 가트너는 2025년 말이면 개인용, 상용, 정부용을 막론하고 적어도 한 가지의 IoB 프로그램이 전 세계 인구 중 절반 이상에게 적용될 것으로 예측했다.


행동인터넷(IoB)의 정의

사물인터넷(IoT)이 생산현장의 각종 사물과 일상생활의 각종 사물을 연결했다면, 행동인터넷 (IoB)은 생산현장과 일상생활에서 일어나는 사람들의 여러 가지 행동을 디지털 데이터와 연결하는, 언뜻 보기에 다소 꺼림칙할 수도 있는 디지털 환경을 의미한다. 기계나 물질 세계의 이치를 인간에게 연결하는 것이기 때문이다. 즉, 사물인터넷이 사물을 인터넷 네트워크로 끌어들여 작동하게 하거나 원격 제어와 조정을 하는 것이라면, 행동인터넷은 인간의 행동이 그 대상이 된다. 이를 위해 행동인터넷은 사물인터넷, 인공지능(AI), 데이터 등을 모두 아우르고 있다. 예를 들어, 코로나19로 마스크 착용과 체온 재는 일이 필수가 된 상황에서 이러한 절차를 지키는지 감시하기 위해 카메라, RFID(Radio Frequency IDentification) 태그, 각종 센서, 인공지능(AI) 등 다양한 기술로 사람들의 행동 데이터를 수집하고 분석하는 것도 모두 행동인터넷의 일환이다.

 




사물인터넷에서 인터넷에 연결된 장치가 각종 센서를 통해 데이터를 계속 수집하듯이, 행동인터넷에서는 직원·고객, 혹은 일반인들의 정보와 행동 데이터가 계속 수집된다. 행동인터넷은 특정 행동을 장려하거나 억제하며 보건위생뿐만 아니라 커머스, 보안, 프로세스 개선 등 다양한 분야에서 사용될 수 있다.

행동인터넷에 적극적인 기업은 조직 내부뿐만 아니라 공공 데이터, SNS 콘텐츠, 위치 정보 등 여러 소스에서 데이터를 수집·통합·처리한 후 비즈니스에 반영하고 있다. 때문에 행동인터넷은 ‘행동과학(behavioral science)’이 적용된 사물인터넷이라 할 수 있다.

예를 들어, 사용자가 체중 감량을 위해 다이어트 앱을 사용하고 있다면, 사용자의 신체 상태, 운동량, 식단 등을 고려해 다이어트 앱은 사용자가 원하는 몸무게와 체형을 만들기 위한 행동 수정을 제안한다. 이 같은 개인화를 위해서는 데이터 수집이 필수다.

우리가 흔히 사용하는 스마트워치도 행동인터넷 서비스가 결합된 제품이다. 혈압이나 맥박을 측정하거나 수면의 질, 소모 열량 등을 확인할 수 있는 것도 건강 지표에 따른 특정 행동을 유도하기 때문이다.

AI를 활용한 비대면 면접에도 행동인터넷 기술이 적용되고 있다. 면접자의 행동을 수집하여 면접자의 감정, 표정, 음성 등을 파악해 그 사람을 평가할 수 있다는 것이다. 인공지능이 안면인식, 표정감지, 음성분석 등을 사용해 면접자의 성향과 성격, 거짓말 등을 판별함으로써 면접관들이 보다 더 객관적으로 판단할 수 있도록 도움을 준다.

장시간 근무 시 가벼운 진동이나 불빛을 통해 알려주고 알림을 인식한 사람은 특정 버튼을 눌러 미리 설정해둔 책상 높이로 조절해 자세를 바꾸는 등 사무실에서 오래 일하는 회사원들의 신체활동을 장려하기 위해 만들어진 스마트책상 역시 행동인터넷의 기술이 결합되어 있다.


행동인터넷의 적용 사례

AI, 블록체인, 핀테크 등 IT 기술에 보험산업을 적용한 개념인 인슈어테크(InsurTech)는 행동인터넷의 대표적인 사례다. 운전습관연계보험(UBI : UsageBased Insurance)이 적용된 자동차보험은 차량 속도, 운전 거리, 운전 시간 등을 측정하고 운전습관을 분석해 안전운전 여부를 판단한 후 이를 보험료 산정에 반영한다.

해외에서는 이미 2008년 UBI가 출시되어 자동차 보험시장의 판도를 바꾸고 있다. 미국 보험사인 프로그레시브는 ‘스냅샷’이라는 OBD를 보험 가입자의 차량에 설치해서 주행거리, 속도, 급브레이크 작동 횟수 등의 데이터를 수집, 30일간의 데이터를 분석해 임시 할인율을 계산하고, 다시 6개월 이후에 할인율을 결정한다. 프로그레시브 이용자는 UBI를 통해 최대 30%까지 보험료를 할인 받을 수 있다.

국내에서는 현대자동차의 블루링크(Bluelink)와 연계된 현대해상화재보험의 UBI 특약, T맵의 운전습관 점수와 연계된 DB손해보험의 UBI 특약 등이 대표적이다.

국내 최초로 UBI를 시작한 곳은 DB손해보험이다. DB손해보험은 2016년 5월에 SK텔레콤의 T맵과 연계한 ‘smart_UBI’ 상품을 출시해 매월 3만 건 이상의 UBI 계약을 맺고 있는데, T맵 내비게이션을 켜고 일정 거리를 주행한 후 부여되는 안전운전 점수에 따라 보험료를 할인받는 서비스이다.


최근 현대해상이 선보인 UBI 보험은 기존의 내비게이션 앱을 활용한 UBI와는 달리 자동차에 장착된 블루링크(Bluelink) 장치를 활용하고 있다. 블루링크는 차량 내 커넥티드 카 기술로 운행정보를 자동 분석하여 별도의 기기가 필요 없다는 장점이 있다.


농협은행은 행동인터넷을 적용한 금융상품을 최초로 출시했다. 농협은행은 위치기반서비스(Location Based Service, LBS) 금융상품을 출시했는데, 통신사 기지국을 통해 고객의 이동 동선을 실시간 행동 데이터로 받아 금리 인하 등의 혜택을 맞춤형으로 제공하는 상품이다.


우리은행은 고객 행동 데이터를 AI로 분석해 고객별 맞춤형 상품을 추천하는 ‘빅데이터를 활용한 고객 행동 기반 개인화 마케팅’을 올해 초 도입했다. 이 서비스는 기존에 활용했던 정형데이터(고객 인적정보, 거래정보)와 상담내용, 입출금명세, 인터넷·스마트뱅킹 이용내역과 같은 비정형 고객행동정보를 AI로 분석해 개인별 최적화된 맞춤형 상품을 추천한다.


보안이 우려되는 행동인터넷

앞서 얘기한 대로 행동인터넷이 다소 꺼림칙할 수 있는 이유는 보안에 대한 우려 때문이다. 잘 쓰면 유용하지만 잘 못 쓰면 무기가 될 수 있는 양 날의 칼과 같은 게 행동인터넷이라고 할 수 있다.


첫 번째 우려는 개인정보 유출이다. 사람들의 행동을 불러일으키는 것이 목적인 인터넷인 만큼 수집하고 분석하는 데이터가 방대할 수밖에 없어 개인정보 유출이 될 수도 있다는 얘기다. 두 번째는 보안과 해킹에 취약하다는 점이다. 엄청난 양의 데이터를 무선인터넷으로 공유하는 특성 때문에 보안과 해킹에 취약한 게 현실이다. 세 번째는 감시와 감열의 분위기다. 기업에서 각종 센서를 통해 직원들의 마스크 착용 여부와, 체온, 손씻기를 확인하는 경우에서 보듯 행동인터넷은 감시와 검열 역시 쉬워질 수 있다. 마지막으로 윤리적인 문제를 해결해야 한다. 앞서 인공지능이 면접자를 분석하는 AI 면접의 경우처럼 아무리 인공지능이라지만 기계가 사람을 평가하는 게 과연 객관적이고 옳은지를 잘 판단해야 한다.


그렇다면 보안 강화를 위해 IoB에 주목하고 있는 기업들의 구체적인 사례는 없을까? 일례로 공중화장실 내 불법촬영 예방에 중점을 둔 기업, 유니유니는 불법 촬영 예방 시스템 '쌔비'를 개발했다. 쌔비는 공중화장실 이용자의 행동을 적외선으로 이루어진 비식별화 데이터로 탐지한다. 실시간 분석을 기반으로 이용자의 이상행동을 감지한다. 불법행위가 감지되면, 경보음이 울리고 112에 자동으로 신고하도록 하고 있다.


구글의 '트러스트 API(Trust API)'도 보안을 위한 IoB 활용 사례로 언급할 수 있다. 트러스트 API는 여러 개의 센서를 이용해 개인의 음성 속도와 얼굴 인식, 걸음 속도 등을 인식하고 사용자의 행동 습관을 파악하면서 사용자를 구별한다. 이와 비슷하게 행동기반인증 전문 솔루션업체인 비헤비오섹이 내놓은 솔루션도 주목할 만하다. 비헤비오섹의 솔루션은 사용자의 행동 패턴 차이를 통해 개인의 정체를 확인하고, 화면 터치 시 가해지는 압력의 세기와 간격, 사용자가 기기를 드는 각도 등 다양한 정보를 수집하여 사용자의 행동을 분석한다고 한다.


이밖에도 많은 기업들이 IoB와 함께 보안 강화에 나서고 있다. 미국 최대 IT 컨설팅 업체인 가트너(Gartner)에 따르면 2023년까지 전 세계 인구 40%의 활동을 디지털 데이터로 추적하게 될 것이다.




[출처 : 안랩((((
www.ahnlab.com)]

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