날짜 2016.11.18
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사물인터넷(IoT)(1) 의 개요 및 특성
미래ICT 산업을 선도할 4차산업혁명의 핵심기술요인
상호 연계된 센서들을 통해 데이터를 생성·수집하고, 이렇게 생성된 빅데이터를 분석하는 인공지능과 직접적으로 연계
사물인터넷 활용 사례와 기반기술 동향
미국, 유럽, 일본, 국내의 IoT 활용사례 소개
센서네트워크, 접속기술 등 기반기술 동향
사물인터넷(IoT)의 특징
사물인터넷은 모든 사물을 인터넷으로 연결하는 것을 의미하며, 4차산업혁명의 핵심 기술들 중 하나
사물인터넷은 광의적으로 사물 간 센싱, 네트워킹, 정보처리 등을 인간의 개입 없이 상호 협력하며 지능적인 서비스를 제공해 주는 ‘사물공간연결망’을 의미
지능정보사회 실현을 위한 토대가 되는 기술 영역으로 USN(2) 으로 통칭된 바 있으며, RFID(3) 활용 모델에서 M2M(4) 에 이르기 까지 다양한 형태가 존재
완벽한 사물인터넷을 구현하기 위해서는 센서네트워크(5) , 빅데이터, 인공지능이 모두 필요
사물인터넷은 모든 사물이 네트워크(인터넷)로 연결되어 있으며, 기반 기술로는 많은 수의 센서로 구성된 센서네트워크 기술이 있음
센서네트워크를 통해 생성된 방대한 양의 데이터를 수집 및 관리하기 위해서는 빅데이터 기술이 필요
이를 효과적으로 분석하기 위해서는 인공 신경망 학습을 통한 분류 기법이 부각
센서네트워크를 통해 생성되는 데이터에 대한 분석
센서와 이를 이용하는 디지털 기기 등의 보급화로 인해 실생활에서 방대한 양의 정보와 데이터가 생성
이 데이터들은 실시간으로 스트리밍되는 데이터와, 다소 비실시간성을 갖는 데이터로 분류될 수 있어, 보다 다면적인 빅데이터 분석 기술이 필요
사물인터넷의 궁극적인 목적
우리 주변의 모든 사물의 연결을 통해 정보를 공유하고 그 사물이 보다 지능적으로 동작할 수 있도록 함
자동화를 통해 인간의 개입을 최소화하고, 사물간의 정보교류 및 가공을 통해 인간에게 더 좋은 서비스를 제공
사물인터넷과 빅데이터·인공지능의 연관성(6)
사물인터넷 환경은 필연적으로 빅데이터를 생성
사물인터넷의 수많은 센서네트워크에서 수집되는 데이터들은 빅데이터의 특징을 가짐
사물인터넷 환경의 데이터들은 빠르고 지속적으로 생성되며, 수집한 데이터는 방대한 양의 비정형 데이터
센서네트워크로부터 수집된 빅데이터의 분석과 가공
수집된 비정형 데이터 자체만으로는 가치를 살릴 수 없고, 사물인터넷 환경이 목적에 맞게 제대로 동작하기 위해서는 빅데이터에 대한 분석과 가공이 필요
빅데이터 처리 기술이 지향하는 모델은 인공지능 딥러닝(Deep Learning)으로, 수많은 데이터를 학습하고 해당 데이터가 의미하는 바를 스스로 해독하여 목적에 맞는 최적의 답안을 찾는 것
최근 계산환경의 향상에 따라(하드웨어의 성능이 올라가고 가격이 저렴해 지면서), 많은 계산량을 필요로 하는 딥러닝 알고리즘이 부각
모든 사물이 지능을 갖는 ‘사물지능 환경’의 가속화
보다 진화한 형태의 사물인터넷 환경으로 사물이 수집된 데이터를 바탕으로 스스로 학습하여 목적에 맞는 최적의 행동을 알아서 해주는 것
사물인터넷 활용 사례
사물인터넷 산업 발전에 많은 선진 국가들이 공공분야에 시범 사업을 진행
공공 분야는 시민들의 안전과 편안한 삶을 보장하기 위해 재해, 재난, 기상, 질병 등의 상황 정보를 광범위하게 감지하고 분석할 필요가 있음
이를 위해, 사회간접자본 및 인프라 등과의 시스템 간 연결과 통합적인 모니터링을 원활하게 할 수 있는 시스템이 필요
국내에서는 공공부분에서 자동차, 보건의료, 에너지, 도시, 공장 등의 핵심 분야에 대한 IoT 실증 사업을 추진
사물인터넷 규모 및 시장 전망
사물인터넷 환경에서 연결된 기기 및 사물(things) 대수는 2015년 말 기준 60억 대에서 2025년 까지 270억 대 규모로 증가 전망
개인 휴대전화를 통한 사물인터넷 연결은 2015년 말 기준 3억 3,400만 개에서 2025에는 22억 개로 늘어날 전망, 이중 45%는 스마트카의 영역에서 발생할 것으로 예상
2025년 까지 약 2 제타바이트(9) 의 데이터가 상업용 휴대 단말을 통해 생성
현재 사물인터넷 연결 기술의 약 71%는 Wi-Fi(10) , Zigbee(11) , PLC(12) 와 같은 근거리 통신으로 이루어지며, 2025년에도 전체 통신기술 중 72%를 차지할 것으로 예상
Machina Research의 최근 조사 자료에 의하면 글로벌 IoT 시장은 2015년 기준 7,500억 달러에서 연평균 약 14.9% 성장, 2025년에는 3조 달러 규모를 형성할 것으로 전망
국내 시장은 조사 기관마다 예측이 다소 상이 하지만, 2020년 까지 38.5% 성장하여 약 17조 원에 이를 것으로 전망(13) 되고, 2022년 까지는 22.9조 원 규모로 성장(14)
사물인터넷을 위한 센서네트워크 기술 동향
사물인터넷의 발전에는 필수 기반기술인 센서네트워크의 기술발전이 기여
센서네트워크 기술은 저전력, 초소형 센서들을 이용하여 각종 환경변수를 수집하고 관리하는 프레임워크를 제공
환경변수를 수집하는 센서에는 조도, 온·습도, 속도, 진동, 연기 및 가스탐지, 물체근접, 위치(GPS), 영상(카메라) 등이 있고, 근래에는 헬스케어 분야와도 접목하여 다양한 생체정보를 습득하는 센서들이 사물인터넷을 구현
센서네트워크는 인터넷 기반의 통신에서 사물간의 통신 기술로 발전
현재까지 가장 많이 활용되고 있는 접속기술은 Wi-Fi와 Bluetooth(15) - 사물인터넷에서는 Wi-Fi의 접속범위가 보다 넓기 때문에 Bluethooth보다 선호되긴 하나, AP(Access Point)주위로 접속범위가 고정됨
Wi-Fi 및 Bluetooth의 단점을 보완한 저전력 장거리 통신(Low Power Wide- Area, LPWA)과 LTE-MTC(Machine Type Communications)가 대두
사물인터넷 환경을 위한 저전력 센서네트워크는 센서노드간의 물리계층(16) 통신기술인 IEEE 802.15.4 표준으로 시작
이후, 이 표준에 네트워크 계층과 어플리케이션 계층의 기능을 추가하여 만든 표준 기술인 Zigbee가 출현
Zigbee는 전력소비가 낮고 빠른 응답성, 소형, 저렴한 가격, 다양한 망구성의 장점을 보유하여 사물인터넷 환경을 위한 통신기술로 각광
저전력 장거리 통신(LPWA) 및 LTE-MTC는 기존의 Bluetooth, Wi-Fi, Zigbee에 비해 접속 안정성 및 커버리지 성능이 향상
사물인터넷 서비스의 특성을 고려하여 소비 전력 및 데이터 전송속도를 크게 낮추는 방향으로 진화
LPWA는 표준화되지 않은 비면허 주파수 대역을 활용하며 독자적인 저전력 통신망을 구축하고 안정성 있는 사물인터넷 환경을 제공
도심 등과 같은 통신 장애요인이 많은 곳에서 안정적인 커버리지 확보를 위해 일반적으로 1GHz 이하의 낮은 대역 주파수를 활용
일반적으로 유럽은 868MHz, 미국은 915MHz 대역을 사용하며 통신범위가 상대적으로 넓어 사물인터넷 망의 구축비용을 절감
전력사용량이 적어 배터리 수명을 매우 길게 할 수 있음
현재 활용 가능한 서비스로는 SigFox와 LoRa WAN(Long Range Wide Area Network)가 있음
LTE-MTC는 이동통신표준화기구(3GPP)가 규정한 사물인터넷 전용 통신 규격으로 LTE-M이라고도 함
기존의 LTE(17) 네트워크를 큰 추가비용 없이 그대로 활용 할 수 있으며, 1ms 이내의 짧은 시간의 데이터 송수신으로 인해 사용자에게 우수한 서비스 품질 제공
일반 LTE는 10MHz 폭의 주파수에 75Mbps의 다운로드 속도를 보이지만, 사물인터넷 환경의 센서 네트워크의 데이터 트래픽은 몇 킬로바이트(KB) 수준이기 때문에 LTE-MTC는 최대 1Mbps의 다운로드 속도를 보장하며 소비전력을 절감
퀄컴사의 조사자료에 따르면 LTE-MTC에 의한 트래픽 점유는 기존 트래픽의 0.1% 미만으로 추정되어 기존 트래픽에 미치는 영향을 최소화하며 서비스를 제공
LTE-MTC에는 LTE를 처음 정의한 Release 8부터 저전력 버전인 Category 1이 있었으나, Release 12부터 전력소모와 가격을 대폭 낮추며 사물인터넷을 본격적으로 지원
최근에는 3GPP Release 13 으로 NB-IoT(Narrow Bandwidth-IoT)가 개발
사물인터넷의 주소체계와 데이터 처리
사물인터넷 환경에서는 엄청난 수의 센서들로 이루어진 네트워크가 통신을 수행해야 하므로 IPv6 체계의 주소가 필요
IPv6(18) 를 사물인터넷을 위한 프로토콜로 연동하기 위해 IETF(19) 에서 6LoWPAN 표준을 제정
6LoWPAN(20) 는 각각의 센서 기기를 하나의 인터넷 객체로 인식하게 하여 주소체계를 정리하고 RPL(21) 프로토콜을 이용한 라우팅환경을 제공
Zigbee, Bluetooth등 과 같은 사물인터넷 관련 아키텍처를 지원하며 대부분의 사물인터넷 오픈소스 플랫폼에서 수용
센서들로부터 공급된 정보를 처리하기 위한 프레임 워크 기술개발도 현재 활발히 진행 중
미국 워싱턴 대학은 사물인터넷 응용서비스의 개발 편의성을 높이고 오류 발생의 확률도 줄일 수 있는 ODK(Open Data Kit) sensor framework를 개발
미국 다트머스 대학은 개인 스마트 기기내에서 유사한 데이터 특성을 가진 사용자들끼리 센싱된 정보를 주고 받을 수 있는 환경을 제공하는 CSN (Community Similarity Networks)을 개발
국내에서도 ETRI에서 외부 센서네트워크와의 연동하며 다양한 서비스 및 어플리케이션을 쉽게 개발할 수 있는 SVM(Sensor Virtualization Machine)을 개발
시사점
사물인터넷은 4차산업혁명의 핵심기술 중 하나로 빅데이터 분석, 인공지능 알고리즘과 연계하여 급성장
센서네트워크로부터 수집된 빅데이터를 딥러닝을 통해 효과적인 가치로 재창출하는 구조의 부각
글로벌 사물인터넷산업의 주도권을 선점하기 위해 사물인터넷의 개발 및 활용 생태계 조성과 투자 확대가 필요
정부차원의 정책적 인식 제고 및 지원 방안의 마련
국내 관련 연구개발 사업에 대한 투자 확대
글로벌 사물인터넷 산업단지 조성 및 벤처·스타트업에 대한 인센티브 제공
사물인터넷을 위한 센서네트워크의 보안 취약성등을 보완하는 신기술 개발 및 원천기술의 확보
관련 기술의 표준을 정립할 수 있도록 민·관·학 합동의 기술개발 추진
참고문헌
Machina Research, ‘GLOBAL INTERNET OF THINGS MARKET’, 2016.
정보통신정책연구원, ‘사물인터넷(IoT) 접속기술 동향 및 시사점’, 2016.
한국전자통신연구원, ‘스마트 디바이스와 사물인터넷(IoT) 융합 기술 동향’, 2016.
한국전자통신연구원, ‘차세대 네트워킹 기술 기반 사물인터넷 연구동향’, 2016.
SK텔레콤, ‘저전력 IoT LoRa 디바이스 기술 요구사항’, 2016.
한국통신학회, ‘LTE Release 12/13 에서의 MTC/eMTC 표준화 동향’, 2016.
한국통신학회, ‘사물인터넷을 위한 네트워킹 기술’, 2015.
LoRa Alliance, ‘A technical overview of LoRa and LoRaWAN’, 2015.
Qualcomm, ‘LTE MTC: Optimizing LTE Advanced for Machine-Type Communication’, 2014.
http://www.ieee802.org - 802.11, 15 standard.
http://www.sigfox.com/
http://www.lora-alliance.org/
http://www.3gpp.org/
https://www.link-labs.com/
(1) 사물인터넷 : IoT(Internet of Things), 모든 사물이 네트워크로 연결되어 서로 정보를 공유하는 환경
(2) USN(Ubiquitous Sensor Network) : 필요한 모든 사물에 전자태그(RFID)를 부착하여 사물과 환경을 인식하고 네트워크를 통해 실시간으로 정보를 구축하는 통신망
(3) RFID(Radio Frequency Identification) : 소형 칩에 각종 정보를 저장하고 무선으로 데이터를 송신 하는 장치
(4) M2M(Machine to Machine) : 기계와 기계간에 이루어지는 통신, 우리 주변의 모든 기기들이 센서를 통해 얻은 정보를 상호 교환하면서 인간의 편리하도록 주변 환경을 조절해주는 기술
(5) Sensor Network : 저전력의 경량화된 많은 센서들로 구성된 유·무선의 네트워크, 각각의 센서를 통해 획득된 데이터를 상호 통신하며 처리
(6) [SPRi 산업동향] ‘인공지능 기술개발 및 산업동향’참조, /post/15038[SPRi 산업동향] ‘빅데이터의 특성과 동향’참조, /post/19814
(7) Cyber Physical System : 가상물리시스템, 로봇 및 의료기기등의 물리적인 실제시스템과 주변환경 정보, 사이버공간의 소프트웨어를 실시간으로 통합하는 환경
(8) ICBM : IoT, Cloud, BigData, Mobile
(9) Zetabyte : 1제타바이트는 약 1조 1천 억 기가바이트(GB)에 해당, 1021Bytes
(10) Wi-Fi(와이파이) : IEEE(국제전기전자기술자협회) 802.11표준으로 제정된 주파수 2.4GHz대를 사용하는 무선 통신, 데이터 전송 역할을 하는 AP(Access Point)와 단말기 간에 정보를 주고받음
(11) Zigbee(지그비) : 근거리(100m) 무선통신을 지원하며, IEEE 802.15.4 표준과 그 위의 계층으로 구성
(12) PLC(Power Line Communication) : 전력선을 기반으로 음성, 데이터, 인터넷 등을 고속으로 이용하는 통신
(13) 현대경제연구원, ‘사물인터넷(IoT)관련 유망산업 동향 및 시사점’, 2016.
(14) 한국정보화진흥원, ‘사물인터넷 수요 및 시장동향’, 2015.
(15) Bluetooth(블루투스) : 휴대용 단말 등과 같은 무선기기 간의 저전력 근거리(10m) 무선통신을 위한 표준
(16) Physical Layer : 표준화된 네트워크 통신 구조인 OSI7 계층의 가장 기초에 위치한 계층, 물리적인 매체를 통한 전기적인 비트(bit) 신호 흐름을 제어
(17) Long Term Evolution : 4세대 이동통신 표준으로 국제 이동통신표준화기구(3GPP)에서 정의, 3GPP Release 8에서부터 정의되기 시작하여 Release 10인 LTE-A(Advance)로 발전
(18) Internet Protocol version 6 : 기존 32비트 체계의 IPv4는 약 42억 9천만 개(232)의 주소한계로 인해 차세대 주소체계인 IPv6가 개발, IPv6는 128비트 체계이며 2128개의 주소를 가지며 보안을 비롯한 기능이 강화,사물인터넷을 위한 주소체계 대안
(19) Internet Engineering Task Force : 인터넷공학업무 추진국, 인터넷 기술에 대한 연구 및 표준을 개발
(20) Low-power Wireless Personal Area Network : 저전력 무선 사설네트워크, 센서네트워크상에서 인터넷 프로토콜을 지원,*참고)Compression Format for IPv6 Datagrams over IEEE 802.15.4-Based Networks, IETF RFC 6282.
(21) IPv6 Routing Protocol for Low-power and Lossy Networks
