■ 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

그림1-1 사물인터넷의 개념도
그림1-2 사물인터넷의 응용분야
그림2-빅데이터.인공지능과의 상호연관성

□ 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

표1-세계 공공부분 사물인터넷 활용 사례
● 국내에서는 공공부분에서 자동차, 보건의료, 에너지, 도시, 공장 등의 핵심 분야에 대한 IoT 실증 사업을 추진
표2-국내 공공부분 사물인터넷 활용 사례
그림3-사물인터넷의 활용 사례

□ 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

표3-사물인터넷 센서네트워크 통신기술의 비교

□ 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

키워드 월간SW중심사회 2016년 11월호