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[전문가 강좌] 4차 산업혁명과 지능정보기술의 미래방향 (4)사물인터넷의 기술수준과 사물지능의 실현 가능성

[컴퓨터월드] 4차 산업혁명 시대가 본격 열리고 있다. 4차 산업혁명의 핵심 주체는 소프트웨어(SW)다. ▲인공지능(AI) ▲사물인터넷(IoT) ▲빅데이터(Bigdata) ▲클라우드(Cloud) ▲로봇(Robot) ▲3D프린팅 ▲자율주행자동차 등 소프트웨어를 기반으로 한 핵심 기술들과 응용 기술들이 산업과 사회의 경계를 허물게 된다. 다시 말해 소프트웨어를 바탕으로 한 융합의 산물들이 우리사회를 크게 변화시켜 나간다는 것이다.

이 혁명은 기존 1~3차 산업혁명들과는 다른 양상으로 전개될 것이다. 보다 더 빠르고, 더 다양하고 많은 분야에서, 사회 전체 시스템의 변화를 수반하며 사회를 탈바꿈시킬 것이다. 거부할 수 없는 변화의 흐름이자 진화이다. 본지는 이에 따라 4차 산업혁명의 핵심 주체들에 대한 보다 상세한 내용을 살펴보고자 소프트웨어정책연구소 안성원 신기술확산연구팀장이자 공학박사로부터 기고를 받아 10회에 걸쳐 전문가 강좌를 연재한다. <편집자 주>

   
▲ 안성원 소프트웨어정책연구소 신기술확산연구팀장
- 고려대학교 컴퓨터공학과 졸업 (컴퓨터공학박사)
- 연구분야: SW신기술/AI, IoT, 빅데이터 등 지능정보기술/
자율주행자동차/지능정보기술인프라

1. (인공지능 배경 및 개론) 인간과 컴퓨터 그리고 다가온 인공지능 (’17.1월호)
2. (자동차) 빅데이터와 인공지능을 활용한 자율주행 자동차 어디까지 왔는가? (’17.2월호)
3. (IoT & Bigdata & AI) 사물인터넷과 빅데이터 그리고 인공지능으로 이어지는 기술체인 (’17.3월호)
4. (IoT&AI) 사물인터넷의 기술수준과 사물지능의 실현 가능성 (이번호)
5. (자동차) 자율주행차를 가능하도록 하기 위한 기반 기술들
6. (자동차) 커넥티드 카의 실현과 지능형 교통시스템
7. (Cloud&AI) 클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 만남
8. (BigData) 빅데이터를 제대로 활용하기 위한 조건 : 데이터의 확보
9. (AI&ComputingPower) 고성능 병렬 컴퓨팅 환경의 중요성과 현황
10. (OpenSource) 공유를 통한 발전 사례 비교와 우리의 현황


사물인터넷(IoT: Internet of Things)은 모든 사물을 인터넷으로 연결하는 것을 의미하는 4차산업혁명의 핵심 기술이다. 사물인터넷은 우리 주변에 존재하는 가전제품이나 모바일 스마트 기기는 물론 안경에서부터 시계, 신발에 이르는 생활용품들을 인터넷으로 연결하고, 이로부터 새로운 서비스를 실현해 내는 것을 의미한다. 인간의 개입 유무와 관계없이 사물들이 서로 정보를 주고받으면서 보다 ‘지능적’인 서비스를 제공하는 것이 사물인터넷의 목적이다.

지난호에서 살펴본 것처럼 사물인터넷을 구현하기 위한 기반기술로 센서기술, 통신기술, 서비스인터페이스 기술 등을 들 수 있다. 센서(Sensor)는 사물에 부착돼 사물 주변의 다양한 물리·화학적인 정보를 탐지한다. 이렇게 센서를 통해 수집된 정보는 또 다른 새로운 정보를 추출하고 가공하는 데 이용되며 여기에서 추출된 정보는 특정 서비스를 제공하기 위한 수단이 된다.

센서가 감지하는 물리적인 정보들은 온도, 습도, 조도, 소리, 움직임, 가스 등의 기체, 압력 등의 단순 정보에서부터 이들 단순 정보가 두 개 이상 조합된 복합적인 정보까지 다양하다.


사물인터넷의 필수 요소 ‘센서’

사물인터넷 환경을 구축하기 위해서 일차적으로 반드시 필요한 것이 바로 이 센서이다. MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)주1) 기술의 발달로 센서의 소형화는 가속화 되고 있다. 현재 센서는 저전력화, 소형화하고 있으며 정보의 기록과 저장, 전송, 피드백 처리 능력까지 갖춘 스마트 센서로 진화하고 있다. 또한 기존에는 단일 정보만을 수집할 수 있는 센서모듈에서 복합정보를 수집할 수 있는 센서 모듈 형태로 변화하면서 단일 칩(One-Chip)의 형상을 띄기도 한다.

하나의 칩에 여러 개의 감지소자와 인터페이스 처리회로를 내장하는 형태를 집적센서(Integrated Sensor)라고 하는데 스마트 센서의 한 형태이다. 스마트 센서는 센서와 신호처리 모듈을 하나의 칩에 집적하고 데이터의 습득 및 처리, 자가진단, 의사결정, 다른 이웃 센서들과의 통신 등을 수행한다.

센서는 동작 에너지 공급 유무(변조형/자기발전형), 출력신호 형식(아날로그/디지털), 검출하는 대상 또는 센서의 재료, 변환 원리 및 효과 등에 따라 다양하게 분류될 수 있다. 예를 들면, 변환에 이용되는 원리와 효과에 따라서는 역학, 전자기, 광, 온도, 화학 센서 등으로 분류되며, 앞서 예로든 습도와 가스는 화학, 조도는 광, 움직임은 역학과 같은 식이다.

센서는 입력된 물리·화학적(생체학적 정보 포함) 정보를 감지하는 감지소자, 이정보를 전기적 신호로 변환해 처리해주는 신호처리 장치 그리고 정보를 출력하기 위한 인터페이스로 구성되어 있다. 센서의 구성과 종류는 <그림 1>과 같다.

   
▲ <그림 1> 센서의 기본 구조(a)와 종류(b~g)


<그림 1>의 (a)는 센서의 기본 구조를 나타내고 있는데 감지소자는 입력되는 정보를 측정하는 역할을 한다. 어떤 에너지의 형태를 다른 형태의 에너지로 변환하는 소자를 트랜스듀서(Transducer)라고 하는데 감지소자는 물리 및 화학적인 에너지 형태를 전기적인 신호로 변환하는 소자로 입력 트랜스듀서이다. 신호처리 부분은 이렇게 변환된 신호를 증폭, 변환하는 역할을 수행하며, 기능에 따라 필터링과 연산, 비교 및 보정도 수행한다.

이렇게 ‘정제된’ 정보들은 인터페이스를 통해 출력된다. 인터페이스는 변환된 정보에 의해 동작을 수행하는 액추에이터(Actuator – 출력 트랜스듀서)가 될 수도 있고, 또 다른 분석 및 제어를 위한 시스템을 구성할 수 도 있다. 감지소자의 재료는 주로 규소(Si) 기반의 실리콘(Silicon, Si-O중합체), 유리(SiO2), 세라믹(Ceramics)과 금(Au), 은(Ag), 산화아연(ZnO), 탄소나노튜브(CNT) 등이 있다.

센서는 얼마나 정확하게 주변 정보를 감지하느냐가 관건인데, 원하는 정보를 얻기 위해서는 얼마나 민감하게 정보를 검출하는지(감도-Sensitivity), 실측값에 대한 정확도(직선성-Linearity), 얼마나 일정하게 값을 추출하는지(히스테리시스-Hysteresis), 응답시간, 주파수특성, 잡음(Noise)처리와 같은 요소에 대한 고려가 필요하다.


사물인터넷을 위한 필수 기반기술 ‘센서네트워크’

센서를 사물에 부착했다면 다음으로는 이 센서들로부터 생성되는 정보를 주고받기 위한 통신기술이 필요하다. 센서들 간의 망을 형성하고 통신을 주고받는 것을 센서네트워크(Sensor Network)라고 한다. 센서네트워크와 관련해 이미 오래전부터 통신 규격과 표준에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 이 센서네트워크는 최근 사물인터넷을 위한 필수 기반기술로 자리매김 하고 있다. 사실 사물인터넷의 시초가 되는 것이 센서네트워크의 기술 발전이라고 볼 수 있다.

센서네트워크 기술은 저전력, 초소형 센서들을 이용하여 각종 환경변수를 수집하고 관리하는 프레임워크를 제공한다. 센서네트워크는 인터넷 기반의 통신에서 사물간의 통신 기술로 발전하고 있는데, 인터넷 기반의 통신이자 현재까지 가장 흔히 활용되었던 접속기술은 이더넷(Ethernet) 기반의 무선 인터넷인 와이파이(Wi-Fi)와 근거리 통신인 블루투스(Bluetooth)였다. 사물인터넷에서는 Wi-Fi의 접속범위가 보다 넓기 때문에 블루투스보다 선호되긴 하나, AP(Access Point)주위로 접속범위가 고정되는 단점이 있다. 블루투스는 접속범위가 약 10m로 매우 짧다.

그동안 사물인터넷 환경을 위한 센서네트워크는 IEEE 1451 표준에서부터, 저전력 센서네트워크를 위한 통신기술인 IEEE 802.15.4 표준에 이르기까지 다양하게 개발되었다. 이 표준에 네트워크 계층과 어플리케이션 계층의 기능을 추가해 Zigbee라는 표준 기술이 개발되었다. Zigbee는 전력소비가 낮고 응답성이 빠르며 작고 저렴한 가격 및 다양한 망구성의 장점으로 인해 사물인터넷 환경을 위한 통신기술로 각광받았다.

기존의 Wi-Fi 및 블루투스의 단점을 보완하기 위해 저전력 장거리 통신(Low Power Wide-Area, LPWA)과 LTE-MTC(Machine Type Communications)도 등장했다. 저전력 장거리 통신(LPWA) 및 LTE-MTC는 기존의 블루투스, Wi-Fi, Zigbee에 비해 접속 안정성 및 커버리지 성능이 향상된 통신 표준이다.

사물인터넷 환경에는 수많은 센서들이 존재하므로 이들 간의 효율적인 통신 방식이 필요하다. 특히 서비스의 특성을 고려할 때 소비 전력을 크게 낮추는 것이 중요하다.

LPWA는 표준화되지 않은 비면허 주파수 대역을 활용하며 독자적인 저전력 통신망을 구축하고 안정성 있는 사물인터넷 환경을 제공한다. 도심 등과 같이 통신 장애요인이 많은 곳에서는 안정적인 커버리지 확보를 위해 일반적으로 1GHz 이하의 낮은 대역 주파수를 활용한다.

보통 유럽은 868MHz, 미국은 915MHz 대역을 사용하며 통신범위가 상대적으로 넓어 사물인터넷 망의 구축비용을 절감할 수 있다. 또한 전력사용량이 적어 배터리 수명을 매우 길게 할 수 있어서 유지 및 관리 비용을 절감하는 효과가 있다. 현재 활용 가능한 서비스로는 SigFox와 LoRa WAN(Long Range Wide Area Network)이 있다.

LTE-MTC는 이동통신표준화기구(3GPP)가 규정한 사물인터넷 전용 통신 규격으로 LTE-M이라고도 한다. LTE는 우리가 최근 사용하고 있는 휴대전화의 4세대 이동통신표준으로, 이 또한 3GPP의 Release 8에서부터 정의되기 시작하여 Release 10인 LTE-A(Advance)로 발전했다. LTE-MTC는 기존의 LTE 네트워크를 큰 추가비용 없이 그대로 활용 할 수 있으며, 1ms라는 짧은 시간에 데이터를 송수신하는 등 우수한 서비스 품질을 제공한다.

일반 LTE는 10MHz 주파수에 75Mbps 정도의 다운로드 속도를 보이지만, 사물인터넷 환경의 센서 네트워크의 데이터 트래픽은 몇 킬로바이트(KB) 수준이기 때문에 LTE-MTC는 최대 1Mbps의 다운로드 속도를 보장하며 소비전력을 절감할 수 있다.

퀄컴(Qualcomm)사의 조사에 따르면 LTE-MTC에 의한 트래픽 점유는 기존 트래픽의 0.1% 미만으로 추정돼 기존 트래픽에 미치는 영향은 미미하다. LTE-MTC에는 LTE를 처음 정의한 Release 8부터 저전력 버전인 Category 1이 있었으나, Release 12부터 전력소모와 가격을 대폭 낮추며 사물인터넷을 본격적으로 지원하기 시작했다.

최근에는 3GPP Release 13으로 NB-IoT(Narrow Bandwidth-IoT)가 개발되고 있다. 이 규격은 15Km 범위까지 통신이 가능하며, 전력소비가 낮아 배터리를 사용할 경우 교체 주기는 약 10년까지 늘어난다. 아래 <표>는 센서네트워크의 대표적인 통신규격별 성능 비교이다.

   
▲ <표> 센서네트워크 통신기술의 비교


사물인터넷을 위한 또 다른 기술 ‘서비스인터페이스’

사물인터넷을 위한 또 다른 기술은 서비스인터페이스인데, 특정 기능을 수행하는 응용서비스와 연동하는 기술이다. 서비스인터페이스 기술은 사물인터넷 망을 통해 정보의 수집과 가공, 추출, 처리, 저장 등을 수행하거나, 수집된 정보로부터 현재 상황을 인식하고 판단하며, 기기간 인증 및 정보보호를 위한 보안 기술 등 매우 다양하다. 이전 호에서 설명한 것처럼 빅데이터 분석과 인공지능을 이용한 최적의 판단 등도 사물인터넷과 서로 연동하며 발전해 나갈 필수적인 기술이다.

서비스인터페이스를 안정적으로 구동시키기 위해서는 하드웨어와 소프트웨어 모두 뒷받침 되어야 한다. CPU 등을 비롯한 연산장치와 메모리 등 저장장치의 하드웨어적인 성능 토대는 이미 마련돼 있다고 볼 수 있다. 하드웨어들의 성능은 앞으로 시간이 갈수록 더 향상돼 빨리 계산하고, 더 많이 저장하고, 더 작게 만들어지며, 더 싸질 것이다. 이런 환경에서 하드웨어를 관장하고 응용서비스를 구동시킬 수 있는 소프트웨어적인 요소 즉, 미들웨어나 빅데이터 분석을 위한 최적의 딥러닝 알고리즘 등 또한 좋아진 하드웨어 위에서 성능이 향상될 수 있다.

사물인터넷 분야에서 현재 글로벌 기술과 시장을 선도하는 나라는 미국과 독일이다. 사물인터넷을 구현하기 위해 필요한 반도체 칩과 센서, 각종 부가장치들과 시스템 및 솔루션까지 시장을 선점하고 있다.

얼마 전 SW기업으로의 디지털 전환을 선언한 미국의 글로벌 기업 GE는 이미 2011년에 캘리포니아 주에 GE소프트웨어센터를 설립했고, 여기서 사물인터넷을 위한 플랫폼인 PredixTM과 약 40여개에 달하는 솔루션을 개발했다. GE는 자사에서 생산중인 항공기용 제트엔진과, 터빈, 기차 등 GE의 모든 기기에 센서를 부착하고 대용량의 데이터를 분석하고 있으며, 이를 통한 불량률 감소 및 비용절감, 생산성 향상의 효과를 보고 있다.

현재는 자사의 플랫폼을 개방하고 시스코(Cisco), 아마존(Amazon), 인텔(Intel), 소프트뱅크(Softbank) 등과 제휴를 맺고 사물인터넷 사업을 추진 중이다. 국내에서도 사물인터넷 산업을 활성화하기 위해 센서산업 육성전략(2012)과, 사물인터넷 기본계획(2014) 등과 같은 정책들이 시행되면서 선도국에 대한 추격을 진행하고 있다.


M2M과 사물인터넷 그리고 만물인터넷

사물인터넷이라는 용어가 나오기 이전부터 사물에 센서를 부착하여 정보를 수집하고 새로운 서비스를 창출하는 개념은 존재하고 있었다. 유비쿼터스 센서 네트워크(USN)가 그러하다. 이후 사물간의 통신인 M2M(Machine to Machine)을 거쳐 사물인터넷(IoT)의 개념으로 확장되었으며, 최근에는 만물인터넷(Internet of Everything, IoE)의 개념까지 등장했다.

사물이 인터넷에 연결된다는 것은 사물이 지능적 서비스를 수행할 수 있다는 것을 의미한다. 사물 자체에는 어떠한 연산장치나 저장소가 없지만 인터넷으로 연결되면 인터넷 상에 존재하는 많은 데이터와 정보, 이를 통한 학습과 최적의 판단을 위한 계산능력 등과 같은 ‘지능’이 그 사물에 연결된다. 이는 클라우드(Cloud Computing)의 형태로도 제공될 수 있다.

시스코의 최근 자료에 따르면 2020년에는 약 500억 개의 사물이 인터넷에 연결될 것으로 전망된다. 사물인터넷의 궁극적인 목적은 우리 주변의 모든 사물들이 연결되어 인간의 개입을 최소화 한 상태에서 정보를 공유하고 적절한 가공을 통해 인간에게 더 좋은 서비스를 제공하는 것이다. 이런 관점에서 사물인터넷은 만물인터넷을 넘어 모든 사물이 지능을 갖는 ‘사물지능’ 형태로 발전할 것이다. 현재까지의 기술 수준으로 볼 때, 사물지능 공간은 현재 구축이 가능하다. 다만 여기에는 비용적 측면과 물리적인 센서의 확산·배포 문제가 남아있는데, 이는 결국 시간이 해결해 줄 것으로 기대된다.

현재는 사물지능의 한 지능적 관리장치가 주변 사물을 제어하는 클러스터 형태로 상용화 되고 있다. 대표적인 예가 스마트 홈을 표방하는 아마존의 알렉사(Alexa), 우리나라의 기가지니(KT), 누구(SK) 등이 있다. 이 제품들은 가정용 스피커 형태의 음성인식 인공지능 비서이다.

앞서 언급했지만 점차 이런 장치와 서비스들이 대중화 되고 경제논리가 성립하게 된다면 각 사물 개체들이 각자 지능을 갖는 형태로 진화 할 수 있다. 마치 집안에 들어와서 각종 물건들과 직접 대화하며 필요한 것을 지시하고 서비스 받는 형태를 상상해 볼 수 있는 것처럼 말이다.

사물인터넷에 대한 또 다른 대표적인 예는 바로 스마트카다. <그림 2>는 자동차에서 사용되는 센서들의 예이다. 이 센서들은 주행 중 각종 차량의 상태, 차량 주변의 정보들을 실시간으로 수집해 필요한 정보를 추출하고, 이를 차량을 컨트롤 하는 중앙처리장치로 전송해 적절한 상황대처를 위한 판단자료로 사용될 수 있도록 한다.

또한 이 정보들은 다른 차량들에게 전송(커넥티드 카)하여 상호 연동하고, 주변 인프라에 전송(지능형 교통시스템)하여 각종 상황에 대처하고 전반적인 교통 흐름을 효율적으로 통제할 수 있게끔 한다. 이를 통해 자율주행은 자동차 스스로 뿐만아니라, 다른 자동차 및 주변 인프라와 서로 연동하는 형태로 진화할 가능성이 높다. 이것이 결국은 사물지능이자, 지능형 도시라고 할 수 있다.

   
▲ <그림 2> 자동차에 탑재되는 센서들


물론 자율주행차가 완벽하게 실현되기 까지는 시간이 좀 더 필요할 것이다. 기술은 더 이상 문제가 되지 않을 것이다. 약간씩의 보완이 필요한 사항이 있을지는 몰라도 이미 각 적소에 잘 쓰여 지기만을 기다리고 있다. 앞으로는 기술적인 완성도보다도, 경제논리와 각종 법규 및 규제 관련한 이슈들이 이 시기를 앞당기느냐 늦추느냐를 결정할 것으로 보인다.

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