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'Big Data'에 해당되는 글 2건

  1. 2018.06.04 [IDG Conference] 8th Business Impact & Big Data 참석 후기 by Jokang Heo
  2. 2015.05.06 디자이너가 파헤쳐본 Internet of Things 3편 - IoT 주요 기술 용어 by hanwong
2018.06.04 07:50

[IDG Conference] 8th Business Impact & Big Data 참석 후기

2월 27일 IDG에서 주최한 8th Business Impact & Big Data 컨퍼런스가 양재역 엘타워에서 열렸습니다. pxd에서는 최신 산업 현황과 Big Data 트렌드를 보기 위해 참석하고 온 후기를 전합니다. 최근에 Big Data를 적용하여 성공적인 서비스를 하는 해외 사례와 다양한 산업에서 효과적으로 활용하는 사례를 볼 수 있는 좋은 컨퍼런스였습니다.

컨퍼런스에서 가장 인상 깊었던 두 강연을 소개하고자 합니다.

* IDG 컨퍼런스 소개 (http://www.itworld.co.kr/conference/)


CRM 관점에서 바라본 변화

오미현 팀장, 마켓분석팀, 이마트

들어가며

CRM(Customer Relationship Management)이란 고객 관계 유지에 대한 내용으로, 선별된 고객으로부터 수익을 내고, 장기적인 고객 관계를 유지함으로써 이익을 높일 수 있는 솔루션을 이야기합니다. 기존 회원들을 관리함과 새로운 회원들을 유치하는 데 있어서 빅데이터를 어떻게 활용하였는지 마켓 시장에서의 흥미로운 분석들을 들을 수 있었습니다.


1) 일반적인 CRM 구성요소

일반적인 CRM의 구성요소로는 하단에 나온 다이어그램처럼 구체적인 타겟, 채널, 시간, 제안, 제품 등으로 연결할 수 있는지에 대한 질문을 던져볼 수 있습니다. 예를 들면 어떠한 고객들을 마켓으로 연결할 것인가? 어떠한 제품으로 연결할 것인가? 어떠한 채널을 통해 연결할 것인가 등 구성요소들에 대한 질문들을 통해 고객 관계를 유지할 수 있을 답변을 얻어낼 수 있습니다.


2) CRM의 변화 : 우수고객 집중 관계 관리 > Micro Trend

고객 관계를 유지하기 위해 회원 등급에 따라 혜택이 나뉘는 사례들을 많이 접할 수 있었습니다. 등급에 따른 혜택 또한 매우 그 차이가 컸었죠. 우수고객에게만 노출되는 혜택을 위해 등급을 올리려는 고객들이 많이 있었습니다. 기업이나 마켓에서 또한 우수한 고객만을 관리하여 특별한 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것이 대표적인 CRM 중 하나였습니다.

우수고객 집중 관리의 방법으로 기업에서는 ‘고객에게 집중하여 혜택을 줄 것인가?’ 혹은 ‘다양하게 혜택을 줄 것인가?’의 기준으로 우수고객 관리를 해 왔는데요. 이러한 노력에도 불구하고, 우수고객들의 이탈률이 굉장히 높아, 그 외 다른 고객을 잡기 위한 노력이 높아질 수밖에 없게 됐습니다.

우수고객에 대한 고객관리를 예를 들면, 우수고객의 장바구니를 확대하여 보면서 제품 및 마케팅에 대한 기획을 여러 가지 제안할 수 있었는데요. 고객들이 자주 찾는 상품들로 구성을 맞춰 프리미엄 구색 상품을 제작한다던가, 구매주기가 도래했는데 왜 사지 않는지를 파악해 2차 커뮤니케이션 툴을 제공하여 의견을 들어본다던가, 상권별 유지율에 따라 어느 지역에서 어느 제품이 잘 팔리는지 등등 우수고객에 집중한 여러 사례를 접할 수 있었습니다.

CJ 오쇼핑 마이크로 트렌드 : 효율과의 싸움에서 마이크로 트렌드는 우수고객 집중보다 더 효과적인 솔루션으로 떠오르고 있는데요. CJ오쇼핑에서 식품쇼핑에 대한 마켓을 처음 오픈했을 때를 예를 들겠습니다. 식품은 온라인에서 구매하기 힘들다는 인식이 팽배하던 시절에 ‘어떻게 하면 어느 시점에서 식품에 대한 장벽 없이 구매로 쉽게 이어지나?’ ‘몇 번의 구매와 경험을 통해 식품구매 경험이 유지가 될까?’ 등의 질문을 던지며 6개월 넘게 내부에서 설득의 과정이 있었습니다.

아직도 이 서비스가 유지되는 것을 보면 마이크로한 트렌드에 집중한 것이 오히려 소비자의 마음을 흔들었다고 생각됩니다.


3) 점점 더 치열해지는 환경

1인 체제 라이프 및 자기 주도적인 소비자들과 현재, 나의 일상에 집중하는 소비자들이 결국 다양한 나를 위한 소비를 해가며 트렌드는 만들어 나가게 됩니다. 이때 정보를 만들어 내는 대상도 소비자가 되면서 한정된 정보에서 점차 미디어를 활용해 끊임없이 정보들을 생성하게 됩니다.

1인 인구구조의 변화와 정보를 접하는 채널이 다양한 채널로 변화되면서, 고객은 한정되어 있고 모든 업태는 고객의 선택을 받기 위해 치열한 전쟁을 하게 됩니다.

모든 데이터를 우리가 분석할 수는 없기 때문에, 이때가 인공지능 기술로 데이터 분석의 지원이 필요한 때라고 생각합니다.


4) 현재에 대한 관심집중과 CRM의 기준

기존의 CRM은 고객의 과거 구매내역을 기반으로 상품과 서비스를 제공했다면, 현재의 CRM은 고객의 현재 관심사를 기반으로 새로운 상품과 서비스를 제안하는 것이 고객들의 반응을 끌어낼 수 있다고 생각합니다.

지금까지의 CRM의 기준이 바뀌어야 하는 것이 아닌가란 생각을 많이 하게 됩니다. ‘왜, 누가, 언제, 어떻게’에서 끝나는 것이 아니라 이것들을 가지고 무엇을 할 수 있는 소통의 공간을 만들어주는 것이 새로운 기준이 되지 않을까 생각합니다.

트렌드를 예측하는 것은 너무 어렵고 힘이 들지만, 융합된 트렌드를 예측하고 끊임없이 변화하는 소비자와 멀티 커뮤니케이션을 한다면 고객의 시간과 경험을 나누는 콘텐츠를 제공할 수 있으리라 생각합니다.


5) 사례 두 가지

고객이 선호하는 맛

: 매실 수확 철이어서 구매를 유도할 수 있는 프로모션을 준비하던 시기였습니다. 상권과 점포, 고객연령에 따라 구매 차이가 크게 나는데 프로모션을 위해 맛에 대한 데이터를 분석하던 중 맛의 시각이 연령대에 따라 다르다는 것이 인상적이었던 사례를 알게 되었습니다. 딸기의 맛이 20대에겐 새콤한 맛이지만 70대의 연령대에서는 달콤한 맛이었던 거죠. 맛에 대한 연령대의 시각이 달라 프로모션도 비슷한 연령대의 분포도가 높은 점포나 상권에 프로모션을 제공하게 되는 것이죠.


길고양이들을 위한 후드하우스

: 패딩에 달린 모자(후드)를 재활용해 길고양이에게 겨울철 쉼터를 제공하는 ‘후드하우스’캠페인입니다. 버려지는 옷들이 주는 환경문제와 길고양이들의 사회문제를 같이 해결하면서 고객들의 관심을 높였던 캠페인인데요. 동물보호와 환경문제에 대한 진정성이 고객에게 전달되면서 캠페인이 크게 확산이 되었었죠. 고객과의 소통이 매우 빨랐던 프로젝트로 소셜미디어를 통해 캠페인 확산에 매우 큰 도움이 되었던 프로젝트였습니다. 평소 동물보호에 관심 있는 일반인들과 유명인들까지 참여하며 다른 일반인들의 관심도까지 높였던 프로젝트였습니다.



넷플릭스의 개인화 알고리즘 혁신 전략과 사례

조슈아 팍스, 데이터 사이언스 매니저, 알고리즘 사이언스&애널리틱스 그룹, 넷플릭스

넷플릭스의 조슈아 팍스의 “넷플릭스의 개인화 알고리즘 혁신 전략과 사례(Innovating On Personalization Algorithms at Netflix)에서 넷플릭스가 얼마나 사용자 맞춤 추천을 위해 노력하는지 볼 수 있는 매우 흥미로운 강연이었습니다.

넷플릭스는 비디오 렌탈 사업으로 사업을 시작하였고, 2007년 스트리밍 서비스로 변경하고 현재 전 세계 1억 명 이상이 시청하고 있는 대표적인 OTT(Over-the-Top) 서비스를 하는 회사입니다. 현재는 오리지널 콘텐츠도 직접 만들어 제공하면서 세계 최대의 엔터테인먼트 기업으로 거듭나고 있습니다.
* OTT(Over-the-Top) 개방된 인터넷을 통하여 방송 프로그램, 영화 등 미디어 콘텐츠를 제공하는 서비스


넷플릭스 오리지널 콘텐츠인 봉준호 감독의 <옥자>, 2007


이번 강연에서는 넷플릭스의 개인화 알고리즘 혁신 전략과 사례를 볼 수 있었습니다.

넷플릭스 추천 엔진의 역사는 2007년 스트리밍 서비스로 변경하면서 본격적으로 발전하였다고 합니다. 기존에는 고객이 평가한 별점이 유일한 고객의 피드백이었는데, 스트리밍 서비스를 시작하면서 어떤 콘텐츠를 보았는지 알 수 있었다고 하였습니다. 현재는 머신러닝을 통해서 알고리즘을 지속해서 발전시키고 있었습니다.

메인화면에서는 사용자별 추천 콘텐츠를 제공하는데, 모든 사용자에게 다르게 추천이 된다고 합니다. 강연자인 조슈아 팍스는 1억 명의 넷플릭스 유저가 있다면, 1억 개의 각기 다른 넷플릭스 메인화면(추천화면)이 있다고 하였습니다.


넷플릭스 메인화면에서의 추천시스템 예시


넷플릭스의 추천시스템은 바둑판 형식으로 추천을 하고 있었습니다. 세로축은 사용자의 성향과 취향을 반영한 랭킹, 장르, 선호 배우 등 카테고리를 추천하고, 가로축은 해당 카테고리에 대한 랭킹 순으로 표시하고 있다고 합니다. 세로축은 머신러닝으로 분석된 수만 개 이상의 분류가 있다고 했습니다.

또한, 사용자들이 원하는 콘텐츠를 빠르게 발견하고 플레이할 수 있도록 여러 장치를 해놓았다고 합니다. 이 부분이 강연에서 가장 흥미로웠던 부분이었습니다.


첫 번째는 검색에 대한 내용입니다. 단순히 알파벳 한 글자를 입력하였을 때도, 해당 사용자가 원하는 콘텐츠가 상단에 표시되도록 검색 서비스 알고리즘을 사용하고 있었습니다. 예를 들어, 검색창에 M을 쳤을 때, 애니메이션을 좋아하는 사용자는 Moans, Mulan 의 포스터가 가장 상단에 있고, 액션을 좋아하는 사용자는 Matrix, Mummy 등 검색에 개인 성향이 반영된 검색결과를 보여주고 있었습니다.


두 번째는 콘텐츠의 이미지 선택에 대한 내용이었습니다. 콘텐츠의 이미지는 많은 콘텐츠 사이에서 빠르게 원하는 것 또는 보고 싶은 것을 선택하게 만들어야 하는 중요한 요소입니다. 우리는 넷플릭스에서 제공하는 포스터는 한 개라고 생각할 수도 있었습니다. 하지만 넷플릭스는 사용자별로 다른 이미지를 제공하고 있었습니다. 이미지선택은 대표적으로 장르 또는 배우로 나뉘어서 개인별 추천이 되고 있습니다.


출처 : 넷플릭스 블로그


Good Will Hunting을 추천한다는 예를 보였습니다.

로맨스를 좋아하는 사용자에게는 로맨스를 보여주는 상단의 포스터를 노출하고, 코미디를 좋아하는 사용자에게는 코미디 장르 영화를 많이 찍은 로빈 윌리엄스가 있는 포스터를 노출한다고 합니다. 이 점이 가장 흥미로웠습니다.

또한, 선호하는 배우에 따라서 다른 이미지를 보여준다고 합니다.


출처 : 넷플릭스 블로그


우마 서먼을 좋아하는 사용자에게는 펄프픽션 영화를 추천할 때 우마 서먼이 있는 이미지를 노출하고, 존 트라볼타를 좋아하는 사용자에게는 펄프픽션 영화를 추천할 때 존 트라볼타가 노출된 이미지를 노출하였다고 합니다.

사용자가 원하는 영화를 빠르게 선택할 수 있도록 머신러닝을 활용한 정교화된 추천 알고리즘으로 콘텐츠 종류와 이미지까지 각기 다르게 추천을 하고 있었습니다.

이번 강연을 통해서 많은 사용자와 많은 콘텐츠를 연결해줘야 하는 분야에서 머신러닝을 통해 최적화된 연결지점들을 찾아주는 것에서 매우 흥미를 느낄 수 있었습니다.


이상으로 8th Business Impact & Big Data의 참석 후기를 마칩니다.


[참고##국내교육##]

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2015.05.06 07:50

디자이너가 파헤쳐본 Internet of Things 3편 - IoT 주요 기술 용어

1편 : IoT 이해하기
2편 : IoT 사례와 분야
3편 : IoT 주요 기술 용어
4편 : IoT를 디자인에 적용하려면

이미지 출처 : http://tenacreapps.com/proximity-beacons/

IoT가 이슈화되면서 관련 기술들도 함께 주목을 받고 있습니다. IoT 기술의 적용 가능한 범위가 모든 산업과 연관되어 있다고 해도 과언이 아닐텐데요, 연관된 분야가 많은 만큼 생소한 용어들도 많이 있을것 같습니다. 그래서 이번 글에서는 1편에서 소개했던 IoT의 주요 기술과 관련된 용어들에 대해 소개해 드리고자 합니다.
  • Sensing : 사물과 주위 환경에서 정보를 얻는 정보 수집 기술
  • Network : 사물 간 End to End 서비스를 지원하기 위한 유무선 통신 및 네트워크 인프라 기술
  • Service Interface : 서비스를 제공하기 위한 정보를 저장, 처리, 변환


  • Sensing


    최근 스마트폰의 급속한 증가와 함께 IoT 발전데 대한 기대가 높아지는 가운데 관련 기술들도 급속도로 증가하고 있습니다. 그 중에서도 스마트폰이나 IoT 디바이스의 눈과 귀가 되는 센싱 기술도 발전하고 있습니다. 요즘 스마트폰 하나에만 해도 중력, 가속도, 자이로, GPS, 지자기, 근접, 조도 등등 10여 가지의 센서가 적용 되어 있다고 합니다. 센서의 종류 별로 하나하나 소개드리는 것보다는 센싱과 관련된 요즘 주목받고 있는 기술들에 대해서 소개해 드리도록 하겠습니다.

    1. MEMS (Micro Electro Mechanical Systems)

    MEMS 센서는 반도체 제조 기술에서 발전한 나노기술을 이용해 제작되는 매우 작은 기계 시스템을 말합니다. 국내에서는 나노머신이라는 말로도 사용됩니다. 그리고 IoT의 특성에 맞게 점점 더 소형화되고 기능도 다양해지며 지능화 되는 방향으로 개발되고 있습니다. 앞에서도 언급한 것처럼 이미 스마트폰에는 많은 종류의 센서들이 적용되어 있고 스마트폰 뿐만 아니라 웨어러블 디바이스, 태블릿, 자동차 등 스마트 기기들에 적용된 센서들 중의 70%가 MEMS 센서라고 합니다.
    http://ko.wikipedia.org/wiki/MEMS

    2. GeoFencing

    GeoFencing은 Geographic과 Fencing의 합성어로 특정한 범위 내에서 사용자의 움직임을 감지하는 기술입니다. GPS를 활용한 기술이지만 GPS와 같이 세밀하게 모든 위치정보가 필요한 것이 아니라 지정된 범위 안에서 사용자의 출입 여부를 판단하여 필요한 정보를 제공하는 기술입니다. 예를 들어 집안의 에어컨과 연동되어 있다면 여름철에 사용자가 집에서 1km 이상 벗어났을 때는 에어컨이 꺼지거나 다시 1km 범위 안으로 들어오면 미리 에어컨이 동작하는것과 같은 시나리오를 예상해볼 수 있습니다.
    http://trendinsight.biz/archives/21929

    Network


    IoT와 관련된 네트워크 기술 중에서도 이슈가 되고 있는 기술은 근거리 무선 통신과 관련된 기술들입니다. 근거리 무선 통신 기술은 그 종류가 다양하고 각 기술들마다 서로 다른 표준을 내세우고 얼라이언스를 구성하면서 점점 경쟁이 심화되고 있습니다. 각 기술들 마다 장단점이 있기 때문에 제품의 특성에 따라 알맞은 기술을 적용하기 위한 고민이 필요할 것 같습니다.

    3. Beacon

    Beacon이라는 용어의 어원은 바다의 등대와 같이 배가 육지와의 거리를 가늠할 수 있도록 주기적으로 신호를 보내주는 장치를 의미하는 것입니다. 최근 IT분야에서 말하는 Beacon은 블루투스 기술을 활용하여 스마트폰에 특정한 신호를 보내주고 사용자가 적절한 정보를 받아 볼 수 있도록 도와주는 장치입니다. 이 Beacon은 신호를 주고 받을 수 있는 스마트폰과의 거리를 측정 할 수 있으며 오차 범위도 5cm 정도로 GPS보다도 더욱 정확하다고 합니다. 물론 수용가능한 범위는 50m 정도로 GPS 보다는 작지만 실내와 같은 특정 장소에서 사용한다면 더욱 효율적으로 사용 할 수 있는 기술입니다.
    http://beacon.smartcontent.kr/introduce
    http://bit.ly/1GwLxiG
    http://uxable.net/?p=3155

    4. Zigbee, Z-Wave

    Zigbee와 Z-Wave는 무선 메시 네트워크(Wireless Mesh Network) 표준의 하나이다. 두 기술의 가장 큰 특징은 저전력 소모와 저용량 통신이 가능한 근거리 무선 네트워크 기술이다. 주로 이동성이 적고 센서 신호와 같은 작은 용량의 정보 통신에 사용됩니다. 세부적으로 살펴보면 주파수, 통신 가능한 거리, 데이터 전송 속도, 보안성 등의 기술적인 요소들의 차이가 있긴 하겠지만 기술적인 특징이나 활용 분야는 홈네트워크 분야에 주로 활용되는 유사한 기술입니다.
    http://ko.wikipedia.org/wiki/직비
    http://ko.wikipedia.org/wiki/Z-Wave

    5. KNX

    http://www.knx.org/kr/knx/knx/

    6. WiGig (Wireless Gigabit Alliance)

    WiGig는 기존의 WiFi 보다 10배 빠른 초당 7기가비트의 속도로 데이터를 전송 할 수 있게 해주는 기술입니다. 그리고 60GHz 주파수 대역을 사용해서 속도 뿐만 아니라 무선 기기들의 전력 소모도 줄일 수 있다고 합니다. WiGig는 WiFi 지원까지 가능하며 저전력 기술을 활용해 IoT 디바이스에 더욱 적합한 무선통신기술로 주목 받고 있습니다.
    http://ko.wikipedia.org/wiki/와이기그

    7. 5G

    5G는 5세대 이동통신시스템을 일컷는 말입니다. 5G 기술 개발의 목표는 이전의 네트워크 기술 개발과 좀 다른 것을 볼 수 있습니다. 이전 네트워크 기술들의 주 목표는 최대 전송률(Peak Data Rate)을 향상 시키는 것에 초점을 맞추고 있었다면 5G는 종단간 지연(End to End Latency), 체감 전송률(User Experienced Data Rate) 향상에 더 초점을 맞추고 있다고 합니다. 간단히 말하자면 종단간 지연과 체감 전송률이 향상 시키는 것은 실제 사용시에 끊김 현상과 체감 속도에 대한 불편을 줄이는 사용자의 편의성에 초점을 두고 기술 개발이 이루어지고 있다고 합니다.
    http://bit.ly/1xDz5sj

    8. IPv6

    IPv6란 쉽게 말해서 우리가 알고 있는 IP주소의 표현 방식 중 하나인 것입니다. 우리가 지금 쓰고 있는 대부분의 IP주소는 192.168.0.1 과 같은 방식의 IPv4일 것입니다. IPv4는 32비트, 2^32, 4,294,967,296개, 약 43억 개의 IP 주소를 활용 할 수 있는데 이 부분이 IPv4의 한계점으로 보여지고 있습니다. 여러 기관에서 2020년에는 약 500억개의 IoT디바이스가 사용될것 이라고 예측하고 있는데 이것 보다도 턱없이 부족한 숫자 입니다. IPv6는 128비트, 2^128, 약 3.4x10^38개의 주소를 표현 할 수 있는 방법입니다. 일반적으로 생각하기에는 거의 무한대에 가까운 수라고 할 수 있을것 같습니다. IPv4방식의 IP고갈은 이미 오래전부터 예측되었었고 IPv6도 1994년 20년전에 제정된 표준이라고 합니다. 앞으로 IoT 시대의 준비를 위해 반드시 갖춰져야 할 기술일 것 입니다.
    http://ko.wikipedia.org/wiki/IPv6
    http://digitalog.com/720


    Service Interface


    IoT의 요소 중에서 가장 중요한 부분은 서비스 인터페이스 부분이 아닐까 생각합니다. 센싱과 네트워크 기술이 반드시 뒷받침 되어야 하기도 하지만 사용자를 고려한 제대로된 서비스 인터페이스가 갖춰지지 않는다면 지금 앱스토어에서 주목받지 못하는 수 많은 앱들 처럼 조용히 사라지는 제품이 될 것입니다.

    9. Deep Learning

    개와 고양이를 구별하는 것은 세네살 어린 아이들에게도 너무나 쉬운 일입니다. 하지만 우리가 똑똑하다고 생각하는 컴퓨터는 이런 간단한 과제도 스스로 해결하는데 엄청난 데이터와 연산이 필요합니다. 컴퓨터가 데이터 군집화와 분류를 통해 정보를 학습하면서 판단할 수 있도록 해주는 것을 기계학습이라고 합니다. 그 중에서도 심화신경망 알고리즘을 활용한 기계학습을 딥러닝 이라고 합니다. 더욱 복잡하고 발전된 알고리즘과 급속한 컴퓨터 능력의 향상으로 인해서 딥러닝 기술이 점점 더 많이 활용되고 있다고 합니다.현재 주로 사용되는 분야는 이미지와 음성 인식 분야이지만 앞으로는 Nest와 같이 사용자 패턴을 분석하여 예측되는 솔루션을 제공해주는 IoT 분야에서도 많이 활용되리라 봅니다.
    http://www.bloter.net/archives/201445

    10. Big Data & Cloud Computing

    빅데이터와 클라우드 컴퓨팅은 최근 몇년 전 부터 떠오르는 IT 기술들 입니다. 자세한 개념은 아래 링크를 통해서 확인하실수 있습니다.
    필자의 경험을 돌아봤을 때도 두 기술들은 스마트폰의 사용 행태에 많은 영향을 주는 것 같습니다. 예를 들어 스마트폰 사용 초기에는 데이터 백업을 위해 개인 컴퓨터에 필요한 데이터를 골라서 일일이 옮겨 놓는 일에 꽤 시간이 걸렸었는데 최근에는 사진, 연락처, 캘린더 등등 스마트폰에서 쓰는 대부분의 정보들을 클라우드에 백업이 되는 서비스를 활용하다 보니 개인 컴퓨터에 따로 백업해 놓는 일이 거의 없어진 것 같습니다. 구글 나우와 같은 서비스를 활용해 유용한 정보들을 추천 받기도 합니다.
    그리고 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅은 IoT 와 관련해서도 중요한 기술로 주목받고 있습니다. IoT 디바이스들은 센서를 통해서 정보를 수집하고 저장하는데 이 수집된 정보들을 어디에 저장하고 어떻게 가공해서 사용자에게 새로운 경험을 제공해 줄 것인지를 깊이 고민해야 되고 그러기 위해서 반드시 필요한 기술이 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이라고 생각합니다.
    http://ko.wikipedia.org/wiki/빅_데이터
    http://ko.wikipedia.org/wiki/클라우드_컴퓨팅

    11. HomeKit

    HomeKit은 가전 제품과 아이폰을 통합 연동할 수 있도록 도와주는 애플에서 제공하는 개발자 도구입니다. 아직 HomeKit을 지원하는 IoT 디바이스들이 많지는 않지만 시리나 애플 TV등을 활용해 사용자에게 편리한 경험을 제공하면서 사용자들의 생활 속으로 파고 들어오려 하고 있습니다. 애플 홈페이지의 개발자 가이드에도 HomeKit을 활용하여 사용자에게 적절한 정보를 제공해주기 위한 UI 가이드라인이 소개 되어있습니다. 아래에 그에 대한 내용을 간략히 정리해보았습니다.

    - 세팅에서 Home, Zone, Room을 구분하여 그룹핑한다. 나중에 사용자가 찾거나, 조작하거나, 씬을 만드는데 위계를 통한 손쉬운 접근을 돕는다. 그와 더불어, 일상적인 언어로 시리에 명령할 때 유용하다. (시리, ‘윗층’ 불꺼 / 시리, ‘안방’ 보일러 켜)
    - 사용자가 기기에 접근/세팅할 때 물리적인 피드백을 주어 확인할 수 있게 하는 것이 중요하다.
    - 씬은 동시에 여러 기기를 제어하는데 적합하기에 쉽고 잘 사용할 수 있게 제공해야 하고, 적절한 시점에 제시해주어야 한다(집 나갈 때)https://developer.apple.com/homekit/ui-guidelines/

    12. Google Physical Web

    구글의 피지컬웹은 별도의 앱 없이도 웹과 비콘을 활용해서 사물과 스마트 디바이스 간에 통신을 가능하도록 해주는 오픈소스 프로젝트 입니다. 쉽게 생각하면 애플의 iBeacon과 비슷한 서비스라고 할 수도 있습니다. 하지만 iBeacon과 다른 점은 웹을 활용해서 사물과 스마트 디바이스 간의 통신 규격을 더욱 단순화 시키고, 구글 나우를 활용해 기존 서비스들과의 연결과 통합이 간편해질 것이라 예상됩니다.
    https://google.github.io/physical-web/

    [참고##IoT##]

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