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2016년 가트너 10대 전략기술

 

The Digital Mesh

1.  디바이스 메시    
    (Device Mesh)

- 다양한 기기들이 그물망처럼 촘촘하게 연결된 상태

- 카메라, 자동차 등 기기 들이 연결되어 사람, 기업 등과 통신

- 웨어러블 기기 산업, 가상 현실 산업 등이 발전

2.     앰비언트 사용자 경험(Ambient User Experience)

- 여러 제품에 대해 같은UX를 경험

- 기기가 바뀌어도 같은 UX를 유지

3.     3D 프린팅 재료

- 첨단 니켈 합금, 탄소섬유, 유리, 전도 잉크, 전자기기, 생물학적 소재 등 다양한 물질을 3D 프린팅 재료로 활용 가능

3D 프린팅의 제조 라인과 공급망 과정에 대해 재검토해야 필요

Smart Machines

4.     만물 정보 (Information of Everything, IoE)

- 사물 인터넷을 넘어 모든 사물에 추출할 수 있는 정보가 포함될 것

사물 정보를 분석하고 처리하는 기술도 성장

5.     진보한 기계 학습 (Advanced Machine Learning)

- 기계학습 분야에서심층 신경망(Deep Neural Net, DNN)’이 핵심 기술로 예상

- DNN은 데이터 크기가 복잡하고 클 때 이용되는 기술로 하드웨어 또는 소프트웨어 기반 기계가 스스로 환경을 이해하고 학습하는 기술

6.     지능형 기기(Autonomous Agents and Things)

- 기계학습이 발전할수록 인공지능 로봇, 무인자동차, 음성인식 기술도 성장

- 구글의구글나우’, 마이크로소프트의코타나’, 애플의시리같은 음성인식 서비스도 더 발달될 것

The New IT Reality

7.     상황에 따라 적응하는 보안 구조(Adaptive Security Architecture)

- 위협을 감지하고 대응하는 것뿐만 아니라 공격을 방어하거나 예방하는 것 필요

- 애플리케이션 자가 보호(self-protection) 기술이나, 사용자와 기업 활동을 분석하는 기술을 활용 가능

8.     진보된 시스템 아키텍처(Advanced System Architecture)

- 인간의 뇌신경 따라 만든 뉴로모픽(neuromorphic) 아키텍처는 GPU FPGAs(Field Programmable Gate Arrays)를 기반으로 개발

- FPGA 기반 아키텍처를 활용하면 알고리즘을 소형 폼팩터에 배치할 수 있고, 기기들의  전력 소모량도 적음

- 첨단 기계 학습 기능들을 가정, 자동차, 시계, 초소형 IoT 기술 등로 확산 가능

9.     메시 앱과 서비스 아키텍처(Mesh app and service Architecture)

- 수많은 앱과 서비스가 서로 느슨하게 연결되는 환경

) 소프트웨어 정의 애플리케이션 서비스, 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너 기술

- 메시 앱과 서비스 아키텍처를 기반으로 클라우드 환경에서 연결되고  다른 기기들과 통합 가능

10.   사물인터넷 플랫폼

- IoT 플랫폼이란 서로 분리된 센서, 기기들을 관리 및 통합하고 보안성을 높이는 것

- IoT 플랫폼으로 디지털 메시, 앰비언트 사용자 경험과 관련된 기술이 현실화될 것

 

참고: http://www.bloter.net/archives/240776

http://www.gartner.com/smarterwithgartner/top-ten-technology-trends-signal-the-digital-mesh/

 

아래는 2015년의 기술에 해당하는 내용인데 2016년은 예전에 비해 기술이 보다 더 구체화 되어 있으며 2016년에는 사물인터넷과 사물인터넷을 통한 기술이 주요한 내용으로 구성되어 있다.

 

2015년 가트너 10대 전략 기술

1.    컴퓨팅 에브리웨어

2.     사물 인터넷

3.     3D 프린팅

4.     보편화된 첨단 분석

5.     콘텍스트 리치 시스템

6.     스마트 머신

7.     클라우드/클라이언트 컴퓨팅

8.     소프트웨어 정의 애플리케이션과 인프라

9.     웹 스케일 IT

10.   위험 기반 보안과 자기방어

 

 

 

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