[첨단 헬로티]

1. 들어가면서
2019년을 시작하면서 필자는 에너지 데이터 수집과 공유, 활용에 초점을 두고 에너지산업 비즈니스모델의 확장 가능성들을 탐색하기 시작했으며, 우선 소비 및 운영 효율화 부문의 비즈니스모델 사례들을 발굴하기 시작했다. 이의 기반이 되는 논거는 그림 1에서 보듯이, 하바드비즈니스리뷰 논문에서 제시된 ‘스마트 커넥티드 프로덕트(Smart, Connected Products; 이하 SCP)’의 4대 역량이다.

그림 1. SCP 역량 4단계: 모니터링-제어-최적화-자율 <출처: Porter & Hippelmann (2014); 송민정(2017.7) 재인용>

필자는 모니터링(Monitoring), 제어(Control), 최적화(Optimization) 단계의 비즈니스모델 소개에 이어, 이번 호에서는 이 세가지 역량들이 모여 허용되는 자율 단계의 비즈니스모델들을 발굴하고자 한다. 이 단계는 실제적으로 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 기반이 절대적으로 필요하기 때문에 필자가 최근 참관한 아이비엠씽크 2019(IBM Think 2019) 컨퍼런스에서 소개된 IBM의 AI를 활용한 주요 에너지데이터 비즈니스모델 현황들을 살펴보고 그 시사점을 제시하기로 한다.
 
2. IBM과 협력한 자율 비즈니스모델 사례
 1) 이스타(ista)의 IBM 협력을 통한 에너지 소비 효율화
이스타는 초기 에너지 빌링 시스템 업체에서 출발해 이제는 에너지 효율 분야의 글로벌 리더로 부상하고 있다. 특히 아파트 건물이나 상업용 건물에서 에너지 효율성을 높이기 위해 에너지 관리 서비스를 제공하는 이스타는 단순 빌링 업체에서 벗어나, 주택 소유자 및 세입자가 개별 에너지를 측정, 시각화, 청구 및 관리하는 것을 도와주며, 중국, 러시아, 아랍에미리트연합 뿐만 아니라 대부분의 유럽 시장을 포함하여 24 개국에서 서비스 중이다. 그림 2에서 보듯이, 에너지 소비 효율화를 지원하는 플랫폼인“원(One)”은 네 가지 기술 솔루션으로 구성된다. 기업용 소셜 협력 네트워크와 서류 관리, 미팅 툴, 그리고 챗(Chat) 솔루션이다.

그림 2. “원” 플랫폼의 네 가지 솔루션 <출처: IBM Think 2019 발표문>

시기적으로 보면, 2008년 8월, 당시 에너지 소비 관련 세계 최대의 청구서 발행 업체 인 이스타와 IBM 간에 이스타의 IT 인프라 운영 및 추가 개발 계약을 체결하였고, 계약의 일환으로 IBM은 이스타의 비즈니스 애플리케이션 및 빌링 시스템에 대한 인프라를 운영하고 추가 비즈니스모델 개발을 지원하기 시작한다. IT 기반이 약한 이스타는 보다 신속하고 효율적으로 기술혁신을 구현해 비용 투명성과 제어를 보장받고자 했고, 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스를 포함하는 IT 솔루션 분야에서 IBM은 이스타의 훌륭한 혁신 파트너가 된 것이다.

이에, IBM은 IT 인프라에 맞게 맞춤형 솔루션을 공동 개발함으로써 비즈니스 전략에서 이스타를 지원하게 된다. 기술적으로 IBM 시스템에서 이스타의 빌링 애플리케이션이 실행되고, 측정 데이터를 수집하는 문서관리시스템(DMS) 및 모바일 애플리케이션이 IBM 시스템 서버에서 실행된다. 최근 IBM씽크 2019에서 발표한 바에 의하면, 그림 3에서 보듯이, IBM과의 협력을 통해 하나의 통합된 툴 기반에서 에너지 소비 효율화를 위한 제어 및 자율 서비스가 가능하게 하는 역량을 갖추게 된다.

그림 3. IBM과의 협력을 통한 통합 툴의 개발 <출처: IBM Think 2019 발표문>

 2) 하이드로 원(Hydro One)의 IBM 웨더컴퍼니 협력을 통한 에너지 소비 효율화
2015년 10월, IBM은 웨더컴퍼니를 인수하면서 데이터 분석 및 실시간 정보 제공 역량 강화에 노력하기 시작했는데, 이는 특히 AI 기술인 왓슨(Watson)과 이에 활용되는 IoT용 클라우드 플랫폼을 강화하기 위한 것이었다. 당시, 웨더컴퍼니 인수의 핵심은 IBM이 클라우드에 저장된 데이터와 IoT기기에서 수집된 데이터를 연결시키는 작업, 즉 클라우드와 IoT 간 연계에 있었다. 다시 말해, IBM의 목표는 클라우드와 IoT를 결합한 이 기술과 왓슨을 활용해 다양한 분야의 산업계 기업고객에 실시간으로 양질의 정보를 제공하는 것이다.

IBM은 웨더컴퍼니의 모바일과 웹 제품 사업부 인수를 선택했는데, 웨더컴퍼니의 다이나믹 클라우드 데이터 플랫폼은 모바일 앱을 구동한다. 이번 IBM 씽크 2019에서는 특히 IoT 시스템을 활용 중인 기업고객들 중 기상 데이터를 비롯한 각종 정보를 실시간으로 관련 사업과 연계시키는 서비스 사례들이 다수 발표되었다. 예컨대, 소셜미디어 채팅 내용을 실시간 분석해 기상 정보와 결합하여 리테일 업체에 제공하는 것 등이다.

IBM은 IoT 플랫폼 확보로 센서 내장형 장치 등 각종 기기에서 더 많은 데이터를 수집하기 시작하게 되었고, 웨더 정보가 전력기업에 미치는 영향력이 증가하기 시작한다. 하이드로원(Hydro One)은 IBM 웨더컴퍼니와의 협력으로 전력 그리드에 미치는 폭풍이 영향력을 최소화하는데 주력하게 된다.  핵심은 정전 예측으로 인한 복원 반응의 개선이다. 통계에 의하면, 날씨와 관련된 정전이 증가하고 있으며, 총 정전의 70% 이상이 날씨 관련이며, 주요 정전으로 인한 비용은 매년 200억에서 550억 달러로 추정된다. 특히 폭풍우가 대정전의 주요 원인이다. 따라서, 전력기업은 폭풍우에 대한 예측 분석을 필요로 한다. 하이드로원은 미북부에서 가장 큰 전력기업으로 빈도수가 많아지는 폭풍우에 대응하기 위해 IBM과 협력한다. 2013년 폭풍우 복원에 9일이 걸렸는데, 협력을 통해 폭풍우 대응 분석을 시작해 2018년에는 2배나 빨리 복원할 수 있었다.

그림 4. 하이드로원의 전력시스템 구성도 <출처: IBM Think 2019 발표문>

그림 5에서 보듯이, 하이드로원은 이제 다가올 날씨들이 어떻게 전기 분전망에 영향을 미칠지 예측할 수 있고, 어디서 정전이 일어나고 있는지 알고 선제적으로 대응계획을 실행에 옮길 수 있으며, 시각화를 통해 정전 예측이 24, 48 및 72시간 단위로 맵 상에 나타난다.

그림 5. 하이드로원의 정전 예측 <출처: IBM Think 2019 발표문>

3. 시사점
지난 호에서는 소비 효율화 측면에서 영국의 센트리카 사례를 소개하였는데, 스마트계량기 데이터만을 수집하는 한계를 가지고 있으며, 운영 효율화 측면에서 IBM과 협력 중인 베스타스의 풍력발전 최적화에 대해 소개하였다. 이번호에서는 앞의 세가지 역량인 모니터링과 제어, 최적화를 토대로 하여 예측 처방까지 하는 자율 비즈니스모델 사례를 소개하였다. 이에 대해서는 IBM과의 협력 모델이 가장 현실적인 상황에서 필자가 참관한 지난 2월에 샌프란시스코에서 열린 IBM씽크 2019에서 소개된 두 개의 사례를 자세히 언급하였다.

국내에서는 2년 전인 2017년 초, 통신기업인 KT가 AI를 활용해 실시간 전력 요금 관리와 맞춤형 컨설팅으로 에너지 비용절감을 실현하겠다는 계획을 발표한 이후, 실제적으로 AI 기반의 에너지 효율화 비즈니스모델 사례들이 출현하고 있지는 못한 상태이다. 에너아이즈는 ‘에너지(Energy)’와 ‘아이즈(Eyes)’의 합성어로, 건물의 에너지 건강상태를 검진하고 비용절감을 위한 처방을 제공하는 서비스이며, KT가 자체 개발한 AI 기반 에너지 데이터 분석엔진인 이브레인(e-Brain)이 기술 플랫폼이다.

KT의 이브레인은 시간/요일/기상 등 변수에 따라 달라지는 건물의 에너지 소비패턴을 분석해 절감요소를 도출하고, 수집된 데이터를 분석해 전력사용량을 예측하는데, 이미 모니터링, 제어, 최적화 단계까지는 어느 정도 발전한 모습을 보인다. 즉, 2016년 초에는 모니터링 수준에서 중대형 빌딩, 공장 건물 대상으로 무료 에너지 진단·분석 서비스인 ‘에너아이즈 프리(Free)’를 선보였고, 2017년 상반기에는 가입자의 에너지사용량을 실시간으로 감지, 예측하고 피크 알람 제공과 에너지 절감 컨설팅을 제공하는 라이트(Lite) 버전을, 하반기에는 근원적 에너지 비용 절감을 위한 24시간 실시간 전문 관제와 함께 설비 교체를 포함하는 프리미엄(Premium) 버전을 출시한 것으로 알려져 있다. 하지만, 아직 자율 역량 단계로의 서비스 발전 모습은 보이지 못하고 있다. 향후 처방적 분석을 통한 미래예측 비즈니스모델로의 발전이 기대되는데, 보다 고도화된 AI 역량을 가진 기업과의 협력모델이 필요할 것으로 보인다. 

사사문구
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었다(IITP-2018-0-01396).

참고문헌
송민정(2017.7). IoT 기반 스마트사이니지 비즈니스모델 개념화: 4대 스마트커넥티드프로덕트(SCP) 역량 중심으로, 융복합지식학회논문지, 제5권 제2호, 167-176.
씨아이오코리아(2015.12.4). 웨더컴퍼니 인수한 IBM, 빅데이터와 IoT에 승부수.
지디넷코리아(2017.3.31). KT, 에너아이즈 출시…“AI로 에너지 비용 절감”.

Hydro One (2019.2.14). Hydro One Restores Power in Record Time with The Weather Company Outage, Prediction Solution, presentation paper of IBM Think 2019
IBM (2008.9.18). ista and IBM Sign IT Innovation Agreement.
ISTA (2019. 2.14). ONE tool for the future, presentation paper of IBM Think 2019
Porter, M.E., Heppelmann, J.E. (2014.11). How Smart, Connected Products Are Transforming Competition, Harvard Business Review.
Smart Energy (2008.8.12). ista North America a winner of utility management award

송민정 교수 한세대학교 미디어영상광고학과