[시론] 습관 분석해 맞춤정보 제공한다

행동인터넷은 ‘사물인터넷(IoT: Internet of Thing)’에서 파생된 신조어다.

사물인터넷은 사물에 센서를 설치하여 사용자의 음성이나 행동 등을 분석한다. AI 로봇, AI 공기청정기 등을 예로 들 수 있다. 이에 비해 행동인터넷은 센서가 아닌 사람의 행동 패턴을 분석해 디지털화하는 것을 뜻한다. 사람이 어떤 사이트 또는 어떤 매장을 주로 이용하고 어떤 상품을 구매했는지, 최근에 SNS에서 즐겨보는 상품은 어떤 것인지 등의 정보를 수집하고 분석해 그 데이터를 기반으로 최적의 선택지를 추천해 준다. 예를 들어, 사용자가 인터넷에서 자동차에 관련된 상품들을 주로 검색하고 구매했다면 자동차에 대한 관심이 많다고 분석하여 그 정보를 바탕으로 자동차 관련 용품과 정보를 개인화하여 개인 맞춤 정보를 제공한다.

최근 빅데이터 분석 분야에서 많이 적용되고 있으며, 우리 일상생활에서 가장 흔히 사용되는 행동인터넷 활용 사례는 바로 웨어러블 기기다. 그중 가장 흔히 사용하는 스마트워치는 심박수, 스트레스 지수, 수면의 질 등 다양한 정보를 파악할 수 있다. 스마트워치를 착용하고 수면을 취하게 되면 수면의 질을 파악하고, 스마트폰 앱과 연동되어 수면 패턴을 분석해준다. 그리고 더욱 질 높은 수면을 취하기 위한 여러 가지 조언을 해주기도 한다.

이처럼 사물인터넷(IoT)과 행동인터넷(IoB)은 디자인 프로세스 관점에서 아날로그 프로세스와 디지털 프로세스의 상호작용과 유사성을 갖고 있다. 즉 서로 다른 형태의 프로세스이지만 상호작용하면서 다양한 분야에서 활용되고 있다. 아날로그 프로세스는 연속적인 값을 다루는 프로세스로, 주로 연속적인 데이터를 처리하고 분석한다. 예를 들어, 아날로그 프로세스는 음향, 영상, 물리량 등의 연속적인 데이터를 처리하는 데 사용된다. 디지털 프로세스는 아날로그 프로세스를 제어하고 모니터링하는 데 사용되며, 아날로그 프로세스는 디지털 프로세스를 통해 데이터를 수집하고 분석하는 데 사용된다.

또한, 행동인터넷은 운전자의 운전 성향, 선호하는 주행 패턴 등 다양한 정보와 수많은 운전자의 개인 데이터와 결합하여 활용될 수 있다. 이 정보를 기반으로 자동차의 성능을 개인화하여 최적화하고 단점은 보완하여 고객 취향에 맞는 자동차를 사용자 경험 디자인(UX-Design) 관점에서 설계할 수 있다. 특히 자동차 안에서의 다양한 제스처 데이터를 수집하여 편리하게 적용시킬 수 있다. 이를테면 전화를 걸고 싶을 때 하는 제스처와 내비게이션 지도를 확대할 때 하는 제스처 등을 분석하여 필요한 상황에 인식하여 서비스를 제공한다.

이러한 방식으로 운전자가 더욱 편리하게, 안전하게 운행할 수 있도록 돕는다. 더 나아가 차량 속도, 운전 거리, 운전 시간 등을 측정하고 운전습관을 분석해 안전운전 여부를 판단해서 이를 보험료 산정에 반영하는 운전습관 연계보험(UBI)도 출시되고 있다.

운전습관 연계보험을 통해 보험사는 사고 위험이 적은 고객을 유치해 손해율을 줄일 수 있고, 운전자는 보험료 할인을 받기 위해 특정 내비게이션 앱이나 운행기록 자기진단 장치를 사용하면서 안전운행을 위해 다방면으로 노력하게 되는 것이다.

운전자와 보험사 양측에 상호작용된 윈윈 상품이 출시되고 있듯이 다른 산업에서도 이를 적용하여 경쟁우위 전략을 새롭게 구상해야 한다. 왜냐하면 그것이 지능화의 출발이기 때문이다.

사물인터넷과 행동인터넷의 관점과 인공지능 전환(Artificial Intelligence Transformation, AX)과 디지털 전환(Digital Transformation, DX)은 서로 다른 개념이지만, 밀접한 관련이 있다.

인공지능 전환은 인공지능 기술을 조직의 전략과 목표에 맞게 적용하여 비즈니스 프로세스, 제품, 서비스 등을 혁신하고 가치를 창출하는 것이다. 인공지능 기술을 활용하여 데이터를 분석하고 예측하여, 자동화와 개인화를 통해 경쟁력을 강화하는 것이 주요 목표다. 디지털 전환은 조직이 디지털 기술을 활용하여 비즈니스 모델, 프로세스, 고객 경험 등을 혁신하는 것이다. 데이터를 수집하고 분석하여, 디지털 플랫폼을 구축하고 디지털 서비스를 제공하는 것이 주요 목표다.

따라서 인공지능 전환과 디지털 전환은 상호 작용하면서 조직의 경쟁력을 강화할 수 있다. 인공지능 기술을 디지털 전환에 적용하면, 데이터를 더욱 효과적으로 분석하고 예측하여, 비즈니스 프로세스를 최적화하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있다.