1. AWS(Amazon Web Services) 기반의
2017년 4월 19일
박석근
유통산업 고객 어카운트 총괄 매니저
인텔코리아
인텔 리테일 IoT 솔루션

2. 2
법적 고지 및 면책
Intel Technologies의 기능과 이점은 시스템 구성에 따라 다르며, 하드웨어, 소프트웨어 또는 서비스 활성화가 필요할 수 있습니다.
자세한 내용은 intel.com을 참조하거나 OEM 또는 소매업체에게 문의하십시오.
어떤 컴퓨터 시스템도 완벽하게 보호되지 않습니다.
테스트는 특정 시스템에서 특정 테스트 시 구성 요소 성능을 문서화한 것입니다. 하드웨어, 소프트웨어 또는 구성의 차이가 실제 성능에
영향을 미칩니다. 구매를 고려 중일 때 성능을 평가하려면 다른 정보 소스를 참조하십시오. 성능 및 벤치마크 결과에 대한 모든 정보는
intel.com/performance을 참조하십시오.
여기에 설명된 비용 절감 시나리오는 주어진 상황 및 구성에서 해당 Intel® 기반 제품이 어떻게 미래 비용에 영향을 미치고 비용 절감의 이점을
제공하는지 보여주기 위한 예입니다. 상황은 기업에 따라 다를 수 있습니다. Intel은 어떤 비용 또는 비용 절감도 보증하지 않습니다.
본 문서에는 개발 중인 제품, 서비스 및 프로세스에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 여기에 나온 모든 정보는 예고 없이 변경될 수
있습니다. 최신 예측 결과, 일정, 사양 및 로드맵을 얻으려면 Intel 담당자에게 문의하십시오.
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3. 의제
• 인텔과 AWS의 협업
• 인텔의 유통산업
• 인텔® 반응형 리테일 센서
RRS(Responsive Retail Sensor)

4. 인텔과
AWS의 협업

5. 인텔-Amazon EC2 인스턴스
• AWS는 Intel® Xeon® 프로세서를 활용해 고객들에게 뛰어난 성능과
가치를 제공
• 발표된 Amazon EC2 I3 인스턴스는 스토리지 최적화를 통해 빠른
I/O를 제공하는 차세대 인스턴스로서 빠른 I/O에 대한 요구가 가장
높은 워크로드를 위해 설계되었고, 레이턴시가 개선된 NVMe(Non-
Volatile Memory Express) 기반의 SSD와 듀얼 소켓 맞춤형 Intel®
Xeon® E5-2686 v4 Broadwell 프로세서 채용 (2017년 2월)
출처 : https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2017/02/now-available-amazon-ec2-i3-instances-next-generation-storage-
optimized-high-i-o-instances/
Intel Confidential – Internal Only

6. 인텔-AWS IoT 공동 아키텍처
*Other names and brands may be claimed as the property of others.
• WiFi + LP WiFi
• Bluetooth 기술 + BTLE
• 3G/4G/LTE (GPRS)
• ZigBee, Zwave
• 6LoWPAN
• WiHART
• 이더넷
• RFID모션 센서
스마트 플러그
도어 센서
에너지 미터
인증
권한 부여
상호 인증 및 암호화를
통해 보호
메시지
브로커
MQTT 및 HTTP를 통해
기기와 통신
기기 속성
레지스트리
사물의 ID 및 관리
규칙 엔진
규칙을 기반으로
메시지를 변환하여
AWS 서비스로
라우팅
섀도(shadow)
간혈적 통신에서도
사물의 상태 확보
AWS 서비스
3P 서비스
애플리케이션
기기 보안, 구성 및
관리
ODM GW
제조업체
기기
인벤토리

7. 인텔-Amazon Alexa 플랫폼 협력
• Intel은 작업을 돕는
Alexa Virtual Assistant를
채용한 스마트
스피커를 위한 참조
설계를 개발
• Intel은 개발자들이 음성
명령을 통해 연결된 홈
제품을 제어할 수 있는
솔루션을 개발하도록
지원
https://www.engadget.com/2016/12/02/intel-amazon-alexa-reference-device-developers/

8. Intel의
소매업 진출

9. 유통혁신 전략을 위한 사고의 전환
대응 능력이 뛰어난 수요 중심의 공급망 구축
“2020년이면 업계 선도적
소매업체들이 저렴한 유통
모델을 이용해 언제 어디서나
다양한 형식으로 고객 주문을
이행할 수 있도록 100% 제품
가용성을 목표로 ‘OSA(On-Shelf
Availability)’에서 ‘온디맨드(on-
demand availability)’으로
초점을 옮겨갈 것입니다. ”
- Peter Liddell, KPMG Australia 파트너
출처 : The Future of Retail Supply Chains, KPMG, 2016년 5월
수요 중심 공급망이 비즈니스에 가져올 변화
판매량
판매량
기존 모델 수요 중심
1%-4%
판매량 향상
판매량 수준
5%--10%
운영 비용 절감
운송
계획
매출 원가
기존 모델 수요 중심 기존 모델 수요 중심
운송
계획
매출 원가
경비 수준
20%--30%
재고 절감
버퍼
프로모션
수요
실제
수요
버퍼
프로모션
수요
예측
수요
재고 수준

10. 유통산업 통찰력 활용의 주요 관심사안
출처: The Economist Intelligence Unit,Competing Smarter with Advanced Analytics, 2015; KPMG Retail Industry Outlook
50%
가격 최적화
분석을 통해
경쟁업체를
앞설 수 있는
가격 제시
44%
소셜 미디어를
통해 경쟁업체의
브랜드를 추적
42%
예측 분석을 통해
시장 수요를 예측
고객 통찰력
브랜드 및 제품 관리
가격 결정
시장 확대
운영 모델 최적화
머천다이징 전략
공급망 최적화
비즈니스 리스크 파악
포트폴리오 합리화
질문.
귀사가 전략적 의사결정을
지원하는데
데이터 및 분석 기술을
활용한다면
어떤 분야에 적용하십니까?
63%
53%
50%
49%
39%
39%
38%
28%
27%

11. • 광범위한 솔루션 포트폴리오과 풍부한 ISV 에코시스템을 통해 재고 관리부터
체크아웃에 이르기까지 사물인터넷(IoT)과 다른 기술을 소매 환경에 통합하기 위한
Intel의 대대적인 노력을 뒷받침하기 위해 소매 산업에 향후 5년 간 1억 달러 이상을
투자한다는 계획을 발표
• 세계 최초의 유통매장용 자율 주행 검사 및 분석 로봇 솔루션 Simbe Robotics의 Tally
- Intel Core i7 프로세서 및 Intel RealSense 기술을 채용한 Intel NUC에 의해 구동
• 리테일 하드웨어, 소프트웨어, API 및 센서를 표준화된 방식으로 통합한 새로운 수평적
플랫폼인 Intel RRP(Responsive Retail Platform) 출시
인텔 유통산업 전략 @ NRF 2017
Source https://itpeernetwork.intel.com/intel-at-nrf-putting-a-100-million-investment-into-practice/

12. 인텔 반응형
리테일 센서
인텔® RRS (Responsive Retail Sensor)

14. 17
Intel® RRS(Responsive Retail Sensor)는 RFID부터 비디오,
Wi-Fi에 이르기까지 모든 소스에서 수집한 실시간 데이터를
활용하여 매장 혁신에 박차를 가하고 그 어느 때보다
개인화되고 만족스러운 쇼핑 경험을 지원
 100%에 가까운 재고 정확도 달성
 고객 만족도 제고
 기존 스토리지 시스템 및 애플리케이션에 손쉽게 통합
 Intel®의 보안성, 사용 용이성 및 관리 용이성을 보장
인텔 ® 반응형 리테일 센서
RRS(Responsive Retail Sensor)

15. 복잡한 문제에 직면한 전통적 소매업체들
1.Greg Buzek, “Retail’s $1.1 Trillion Inventory Distortion Problem,” IHL Group,
ihlservices.com/wp-content/uploads/2015/06/WeLostAustralia-Outline.pdf.
2.Marianne Wilson, “Study: Shrink Costs U.S. Retailers $42 Billion,” Chain Store Age (CSA),
chainstoreage.com/article/study-shrink-costs-us-retailers-42-billion-employee-theft-tops-shoplifting.
15
디지털 기술로 인해
소비자 구매 패턴이 변화
• 소셜 미디어와 온라인
쇼핑으로 인해 기대치가
변화
• 소비자들이 언제 무엇을
원하는지 파악
재고 왜곡으로 경쟁
마진에 타격
• 재고 과잉, 재고 부족, 재고
수축: 전 세계 소매업체에게
1조 1천억 달러의 손실 발생1
• 재고 수축: 미국의 경우
420억 달러 손실(전체 소매
판매량의 1.5% 차지2)
고객 충성도를 유지하려면
옴니 채널 전략이 필요
• 온라인 소매와 전통적인
소매를 하나로 연결할 수
있는 절호의 기회
• 기반 기술 및 도구가
필요

16. 재고 - 소매업체의 경제적 손실
출처 : Research Study: We Lost Australia! – Retail’s $1.1Trillion Inventory Distortion Problem, IHL Group, 2015
재고 부족
6천억 달러
4.1%
재고 과잉
4천 6백억 달러
3.2%
반품
6천 4백억 달러
4.4%
예측 실패, 시기가 적절하지
않은 마케팅, 공급업체 문제,
인력 문제 등
빈 진열대, 인력 부족, 잘못된
재고 배치, 공급업체 제공 문제
상품 결함, 잘못된 크기/항목, 가격
불일치, 반품 사기, 구매자의 변심
종합 소매 수익의
7.3%에 해당
1조 1천억 달러
재고 왜곡으로 인해 전 세계적으로
발생할 수 있는 총 매출 손실

17. 기술 개요
간단하게 통합된 구성 요소
Intel® RRS(Responsive Retail Sensor)는 에코시스템 솔루션 제공업체와 소매업체가
혁신적인 소매 시스템을 구축 및 배포할 수 있도록 설계된 완벽한 소매 분석 기반 솔루션
솔루션 구성 요소는 다음과 같습니다.
 Intel® 기반 소매 센서: RFID 기능과 확장 가능한 센서 제품군을 채용한 저비용,
저전력 통합 센서로서 완벽하면서도 미래 지향적인 방식으로 센서를 추가하는
것이 가능
 Intel® 기반 게이트웨이: 센서 데이터를 수집 및 필터링하여 에지에 지능적이고
신뢰할 수 있는 연결을 제공
 클라우드 플랫폼: 클라우드 애플리케이션을 위한 오픈 소스 분석 PaaS(Platform-
as-a-Service)
고객의 개인 정보를 침해없이 실시간에 가까운 통찰력 확보
 RFID 태그를 통해 물품을 추적함으로써 고객의 개인 정보를 보호
 RFID 데이터는 비디오 같은 다른 데이터와 결합이 가능하며, 신속한 분석을
거쳐 매장 활동 및 고객 선호도에 대한 일관된 통찰력을 제공
20
Intel® 기반 게이트웨이
소매 환경이 요구하는 유연성과 확장성을 갖춘 솔루션
Intel®기반 소매 센서

18. 18
다양한 통합 데이터 소스를
기반으로 하는 스마트 소매
온라인 경험과 매장 내 경험을
연결하는 새로운 서비스
트렌드 및 히소트리
데이터로부터 심층적
통찰력 확보
단일 플랫폼을 통해 완벽한
비전을 확보하여 놀라운
통찰력과 고객 경험을 제공
intel.com/retail
Intel®-
based
Gateway
통합
게이트웨이를
통해 기술
고립 해소
트렌드 및
히소트리
데이터로부터
심층적 통찰력
확보
센서 관리
단순화
Intel®
Responsive
Retail
Sensor
디지털
소매와
물리적 소매
결합
실시간에
가까운 조치
경보 제공
인텔 RRS를 채용한 통합 소매 솔루션
전통적인 소매 환경에서 간편하고 경제적이며 효과적인 방식으로 재고 추적과 통찰력 확보가 가능

19. 19
변동이 있는 매장 내 수요를 충족하면서도 재고 과잉, 재고 부족, 물품 분실 및 재고 수축으로
인한 손실을 대폭 줄일 수 있도록 물품 관리
실시간 재고
정확도
매장 진열 대
창고 보관
보충 물품 분실 고객 고려 OSA(On-Shelf
Availability)/
대대적 진열
피팅룸
애플리케이션
경로 매핑
(비디오를
활용한 차세대
플랫폼)
주요 사용 모델

20. 주요 이점: 소매업체
21
단일 매장이나 전체 공급망에 신속하면서도 비용 효과적으로
배포가 가능
Intel® RRS는 소매업체에게 아래와 같은 이점을 제공하는 통합 IoT 솔루션입니다.
Intel® 기반
센서 및 게이트웨이부터 클라우드 기반 분석에 이르기까지 Intel®
기반 솔루션의 성능, 확장성, 안정성 및 관리 용이성을 토대
RFID 및 비디오 같은 다양한 소스에서 나온 데이터를
분석하고, 클라우드 API를 통해 보다 신속하게 소매
애플리케이션/솔루션을 출시
신속하면서도 비용 효과적인 설치
기업 전략 및 프로세스, 매장 위치에 따라 맞춤화 가능
맞춤화 가능
Intel® Security 기술을 통해 고객 개인 정보 및 데이터를
보호하는 동시에 업계 규정 준수 요건을 충족하도록 지원
보안 및 개인 정보 보호 기능
디지털 드레싱룸부터 확장형 센서 제품군을 통한 옴니 채널
고객 지원에 이르기까지 새로운 경험에 대비
경쟁력 확보
실시간에 가까운 통찰력을 위한 견고한 분석 기능

21. “현재 및 미래의 신속한
비즈니스 의사 결정에 필요한
정보를 확보하여 궁극적으로
매장의 소비자에게 이점을
제공하는 것이 목표입니다.
이 솔루션 덕분에 우리 매장을
찾는 모든 소비자를
만족시키겠다는 목표를 이룰
수 있게 되었습니다.”
Noah Treshnell
Levi Strauss & Co.의
미주 지역 담당
부사장
이 새로운 솔루션은 캘리포니아
본부에 있는
Levi Strauss & Company의
플래그십 스토어에서 시범
사용되어 큰 성공을
거두었습니다.
그 결과, 고객을 위한 OSA(On-
Shelf Availability)가
개선되었습니다.
성공 사례 : Levi Strauss & Co.
22

22. 23
Intel과 함께 시작하는 놀라운 경험