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1897호2019.5.22.
「주간기술동향」은 과학기술정보통신부「ICT 동향분석 및 정책지원」
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인 입장이 아님을 밝힙니다.
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니다.”
ICT 신기술 최신 ICT 이슈
1897호
기획시리즈 2
5G 무선 표준기술 동향
[권기범/㈜아이티엘]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Release 15 표준 동향
Ⅲ. Release 16 표준 동향
IV. Release 17 표준 동향
Ⅴ. 결론
ICT 신기술 13
인공지능 칩 스타트업 동향
[오재섭/한국인터넷전문가협회]
Ⅰ. 엣지 컴퓨팅, 클라우드, AI 칩
Ⅱ. 인공지능 칩 상장기업 동향
Ⅲ. 인공지능 칩 스타트업 동향
Ⅳ. 결론
최신 ICT 이슈 25
Ⅰ. MS 빌드 2019와 구글 I/O 2019, 보다 친근한 대화형 AI 기술 발표
Ⅱ. 금속 3D 프린팅 기술, 독일·미국은 이미 실용화에 적용
Ⅲ. 마하5 티타늄 초음속 여객기 개발 스타트업, 90분 만에 대서양 횡단을 목표
Ⅳ. 도크리스 스쿠터 공유 서비스의 지속 가능성을 제고하기 위한 업체들의 노력
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주간기술동향 2019. 5. 22.
*
권기범
㈜아이티엘 표준연구실장
2018년 9월, NG-RAN(Next Generation Radio Access Network)과 5GC(5th Generation
Core Network)로 구성되는 차세대(5G) 통신 시스템의 독자운용(StandAlone: SA)을 지원하는
최초의 표준이 제정되었다. 이전에 5G 시스템 중 하나인 LTE 기반 종속운용(Non-StandAlone:
NSA) 표준이 제정되었으나(2018년 3월) LTE 네트워크가 없다면 운용이 불가하기 때문에 반쪽
짜리 표준이었다. 2019년 4월 현재, 국내 이동통신 3사는 앞서 언급한 2018년 9월 표준을
기반으로 세계 최초 5G 상용화를 성공적으로 시작하였다.
본 고에서는 독자가 5G에 대해 기본적인 이해를 가지고 있다고 가정하고, 추후 5G 기술이 어떠
한 방향으로 진행되고 있는지에 대해 살펴본다. 이를 위해 사실상 유일한 글로벌 5G 표준단체인
3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서 논의 중인 5G 표준, 그 중에서도 RAN 관련
표준에서 논의 중인 기술들을 중점적으로 살펴본다.
I. 서론
2019년 4월 현재, 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 5G 시스템에 포함되는
NR(New Radio)과 LTE의 무선접속기술(Radio Access Technology: RAT)로 각각 구성된 RIT
(Radio Interface Technology)와 위의 2가지 무선접속기술들을 모두 포함하는 SRIT(Set of RIT)
를 구성하여 ITU-R(ITU Radio communication Sector)로부터 IMT-2020(International Mobile
Telecommunications-2020) 시스템으로 인정받기 위한 문서작업에 한창이다[1],[2]. 이 문서는
3GPP에서 제정한 Release 15 버전의 표준에 포함된 기술들을 기반으로 하며 2020년 3월에 확정
(freezing)될 Release 16 표준기술들을 반영하는 방식으로 작성된다. 하지만 [그림 1]과 같이 RIT
와 SRIT 제출기한이 2019년 12월까지이기 때문에 최종 Release 16 표준이 제정되기 전에
* 본 내용은 권기범 실장(☎ 02-3463-9725, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.
** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.
5G 무선 표준기술 동향
기획시리즈 – 5G
정보통신기획평가원 3
Release 16에 포함하기로 합의된 표준기술에 대한 개념 및 작동원리와 기본절차 등과 같은 상위개
념에 대해 먼저 합의하고 이를 기반으로 RIT 및 SRIT가 작성될 것으로 예상된다. 따라서 ITU-R에
서 공식적으로 인정하는 최초의 5G 이동통신시스템은 위와 같이 Release 15 및 16 표준에 반영된
기술들로 구성되어질 것이다. 본 고에서는 현재까지 진행된 5G 표준에 대해 각 Release별로 반영
된 기술들을 중심으로 살펴보고, 추후 Release 17 표준은 어떠한 기술들이 포함될 것인지에 대해
예상하고자 한다. 먼저 II장에서는 5G 시스템의 기본이 되는 Release 15 표준, 그 중에서도 NR
시스템에 대해 집중적으로 살펴보고, III장에서는 Release 16 표준에서 현재 논의되고 있는 기술들
을 SI(Study Item)/WI(Work Item) 수준으로 구분하여 각각에 대해 살펴본 후, IV장에서는
Release 17에서 논의될 것으로 예상되는 기술들의 방향성과 각 후보 기술들에 대해 살펴본다.
V장에서는 본 고의 결론을 제시한다.
II. Release 15 표준 동향
1. NR Release 15 표준기술
NR 시스템은 원래 일반적인 용어로 차세대임을 나타내기 위해 사용되었던 new radio의 약자였
* 현 그림에서 5G PHASE 2 Rel 16 종료 시점은 2020년 3월로 변경되었다.<자료> RP-172789
[그림 1] IMT-2020(5G)관련 3GPP의 ITU-R 일정표
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다. 하지만 현재는 NR 자체가 약자가 아닌 하나의 시스템에 대한 용어로 확정되어 사용되고 있다.
이 같은 NR 시스템은 유래에서도 알 수 있듯이 LTE와는 다른 새로운 무선통신 시스템을 지향하고
있으며 LTE와 하위 호환성(backward compatibility)보다 상위 호환성(forward compatibility)을
중요 설계이념으로 하고 있다. 기본적으로 IMT-2020에서 정의한 eMBB, URLLC, mMTC 등의
서비스 지원과 성능 요구사항들을 만족시키면서, 추후 새로운 기술의 간편한 도입을 위한 확장성과
기존 LTE에서 지원하지 못하는 밀리미터파 대역을 지원하는 프레임 형태를 갖추고 있다.
[표 1] LTE와 NR 시스템의 비교
2. NR Release 15 표준 일정에 따른 특징
Release 15는 [그림 2]와 같이 크게 3가지 구간(phase)으로 구분할 수 있다.
구분 LTE NR
주파수대역 6GHz 이하6GHz 이하(FR1), 24.25GHz 이상(FR2)
대역폭 1.4, 3, 5, 10, 15, 20MHzFR1: 5, 10, 15, …, 100MHzFR2: 50, 100, 200, 400MHz
부반송파간격 15kHzFR1: 15, 30, 60kHzFR2: 60, 120, [240]kHz
TTI 1ms1, 0.5, 0.25, 0.125ms2, 4 and 7 symbols(tens us)
프레임구조Type 1: FDDType 2: TDD
Unified framework of FDD/TDD with bi-directional slot
MIMOUp to 4 layers다양한 전송모드
(OL/CL-MIMO SFBC, SM)
Up to 8 layers단일전송모드(LTE TM9 유사)Multi-beam operation
참조신호(Reference Signaling)
CRS, CSI-RS, SRS, DMRSDMRS, CSI-RS(for BM, tracking, mobility, CSI), SRS, PTRS
채널코딩 Turbo Coding, TBCC LDPC, Polar Code
WaveformDL: CP-OFDM
UL: DFT-s-OFDMDL: CP-OFDMUL: CP-OFDM + DFT-s-OFDM
Initial Access 단일 빔 다중빔 지원(SS블록, 다양한 PRACH 구조 지원)
지원 서비스 eMBB, IoT eMBB, URLLC
광대역지원 반송파집성(CA) 광대역 Carrier, BWP
<자료> 김태중, 권종형, 김하성, 박병성, 육영수, 권기범, 이상욱, 이정훈, “3GPP 표준화 현황: Rel-15 규격 및 Rel-16 주요 이슈”,5G포럼 이슈리포트 Vol.6, 2018. 12.
기획시리즈 – 5G
정보통신기획평가원 5
첫 번째는 NSA라고 불리우는 early drop이다. NSA는 기존 4세대 무선 접속 기술인 LTE와
이에 대응되는 코어 네트워크인 EPS(Evolved Packet System)를 기반으로 차세대 무선 접속
기술인 NR을 접목시킨 것으로 2018년 3월에 구현 가능한 첫 번째 표준이 제정되었다. NSA는
[그림 3]의 왼쪽 그림과 같이 LTE 기지국인 eNB와 NR 기지국인 gNB가 동시에 하나의 단말(User
Equipment: UE)에게 무선 서비스를 지원하는 형태인 EN-DC(LTE-NR Dual Connectivity) 구
조(architecture)를 지원하는 표준을 개발하는 것을 목표로 하였다. 이러한 NSA 표준은 기존에
LTE 시스템을 도입하고 있는 대다수의 통신사업자들에게 빠르게 NR 기반 서비스를 시작할 수
있게 해줄 수 있는 장점을 가지지만 NR 시스템의 단독 운용이 불가능하고, 기존 EPS를 재사용하기
때문에 네트워크 측면에서는 기존 4세대 통신시스템의 성능에서 개선된 점이 없다는 단점을 가지고
있었다. 또한, NR 물리계층의 경우, NSA든 SA든 동일한 무선전송기술이 사용되기 때문에 early
drop을 위해 6개월 단축된 일정 내에 NR 표준규격을 완성해야 했었기 때문에 극히 일부이긴 하지
만 표준내용에 모호성이 완전히 제거되지 않아 추후 이에 대한 수정 및 보완작업이 오랜 기간 동안
진행되었다.
두 번째는 SA라 불리우는 normal freezing이다. [그림 3]의 가운데 그림과 같이 NR 시스템이
* Release 15는 2017년 3월에 Release 16은 2018년 6월에 시작되었다.* Release 15 내 해당 phase의 종료시점을 나타낸 것이다. 연한 초록색: early drop, 초록색: normal drop, 진 초록색(빨간색
테두리): late drop* 빨간색(빨간색 테두리): Release 16 종료 계획
<자료> 3GPP 홈페이지(www.3gpp.org)
[그림 2] Release 15 및 16 일정표
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비로소 단독으로 운용될 수 있는 첫 번째 규격으로 새로운 차세대 코어 네트워크인 5GS와 결합되어
동작하는 것을 목표로 2018년 6월에 첫 표준이 제정되었으며 3GPP에서는 5G 표준 제정이 완료되
었음을 선언하였다.1) 2019년 4월 현재 우리나라 이동통신사업자 3사가 동시에 세계 최초로 5G
상용화를 진행하기 위해 개발한 장비들 대부분이 바로 이 표준을 근간으로 하고 있다. 따라서 이후에
추가로 업데이트되는 표준내용들은 장비 구현 시 하위 호환성을 가져야 한다는 요구사항에 대해
논의가 진행되었다[4][5]. 이는 크게 두 가지 목적을 가지고 있을 것으로 해석될 수 있다. 첫 번째는
표준의 기본 원칙인 최소 요구사항에 입각하여 불필요한 표준수정의 난립을 막는다는 것이다. 두
번째는 5G 장비를 개발하는 회사입장에서 최초 버전이 아닌 보완을 거친 최신 표준 내용을 기반으
로 구현해야 더욱 안정적인 구현이 가능할 것이라는 인식으로 인한 장비 개발 지연을 방지하기
위한 것이다. 이는 우리나라의 세계최초로 5G 상용화 일정과 무관하지 않다.
세 번째는 [그림 4]와 같이 무선 접속 네트워크 구축의 확장성을 높이기 위한 추가 옵션을 지원하
는 late drop이다. Release 15에 대한 로드맵 논의 시에는 추가되지 않았던 내용이었으나, 우리나
라 및 미국의 통신사업자 등 빠르게 5G 네트워크를 구축하고자 했던 사업자들에 의해 표준화 우선
순위에서 밀렸던 옵션들이 모두 포함되었다. 또한, 특히 밀리미터파 주파수 대역을 통한 5G 서비스
를 고려하고 있던 사업자들의 요구에 의해 기존 Release 15 논의에 포함되지 않았던 [그림 4]의
가운데 그림과 같은 NR-NR DC(혹은 NR-DC라고도 한다) 구조 지원이 추가되었다. 하지만 정상
적인 Release 16의 일정에 대한 영향을 최소화하기 위해 표준의 범위를 축소하였음에도 불구하고
합의된 6개월의 기간 내에 완료하지 못해 3개월 연장된 2019년 3월에 완료되었으며 구현 가능한
최초 표준은 2019년 6월에 공표될 예정이다.
1) 구현 가능한 최초 표준은 2018년 9월에 공표된 ASN.1 등 세부구현을 위한 내용이 모두 포함된 표준들이다.
* 왼쪽 그림이 EN-DC(option3)으로 early drop에서 완료된 표준이 지원한다.* 가운데 그림이 SA(option2), 오른쪽 그림이 LTE-5GC(option5)으로 normal freezing에서 완료된 표준이 지원한다.<자료> TR 38.804, Study on New Radio Access Technology; Radio Interface Protocol Aspects, V14.0.0
[그림 3] Release 15 내 early drop/normal freezing 별 지원 가능 네트워크 구성 옵션
기획시리즈 – 5G
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III. Release 16 표준 동향
1. NR Release 16 표준기술
Release 15에서 NR 시스템에 대한 기본 구조 및 필수 요소기술들을 포함하여 표준으로 제정하
였기 때문에 Release 16에서는 5G가 지원하고자 했던 서비스들을 고려하여 기본 NR 시스템을
기반으로 추가로 요구되는 기술들에 대해 논의를 진행하고 있다. Release 16 표준 종료 시점은
Release 15 late drop의 논의가 3개월 연장됨에 따라 [표 2]와 같이 3개월 연장된 2020년 3월이
되었다. 이에 따라 기존에 합의된 Release 16에서 완료목표이던 주요 WI들의 최종 종료 시점이
2020년 3월로 변경되었다. RAN을 기준으로 Release 16에서 논의 중인 SI 및 WI는 [표 2]와
같다.
[표 2] Release 16 주요 SI 및 WI
제목 leading WG 기간 비고
5G V2X with SL[10] RAN1 2019.3 ~ 2020.3 LTE와 NR 시스템간 연동/상호운용포함
DC/CA enhancement[16] RAN2 2018.6 ~ 2019.12
NR-U[9] RAN1 2018.12 ~ 2019.12
Non Terrestrial Network[12] RAN2 2018.6 ~ 2019.12 비 지상/지상 네트워크 간 연동 포함
IIoT[13] RAN2 2019.3 ~ 2020.3 IIoT 관련 이슈들 중 무선 이슈만 포함
IAB[8] RAN2 2018.12 ~ 2019.12
* 왼쪽 그림이 NE-DC(option4), 가운데 그림이 NR-DC, 오른쪽 그림이 NGEN-DC(option7)이다.
<자료> TR 38.804, Study on New Radio Access Technology; Radio Interface Protocol Aspects, V14.0.0
[그림 4] Release 15 내 late drop 지원 가능 네트워크 구성 옵션
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2. NR Release 16 주요 기술별 동향
가. Enhancement NR(mobility/MR-DC/UE power consumption/positioning 등)
Release 15에서 기본기능은 완성되었으나 성능 향상을 위해 더 많은 기술도입이 필요한 부분에
대한 아이템들이다. 밀리미터파 대역간 핸드오버와 같이 이동성 성능 향상이 필요한 상황을 지원하
기 위해 Release 15때부터 논의되었던 Conditional Handover 방식 등을 포함하는 이동성 향상
기술, LTE-NR간 또는 NR-DC와 같이 다양한 무선접속 네트워크 구조에서의 성능 개선 및 cross-
carrier 스케줄링 지원을 위한 MR-DC/CA(Carrier Aggregation) 향상기술과 기존 LTE에도 있었
으나 NR 시스템을 위해 개선된 NR 단말 저전력 소모 기술, 위치측위 기술 등이 논의되고 있다.
나. 5G V2X(Vehicle to everything) with Sidelink
LTE에서 처음으로 도입된 셀룰러 기반 차량통신기술은 차량안전을 위해 ETSI에서 제정한 ITS
메시지의 송수신을 목적으로 설계되었다. 이후 이와 같은 차량안전 목적 이외에 자율주행, 차내
엔터테인먼트, 군집주행 등 다양한 차량관련 통신 서비스에 대한 지원을 위해 Release 15에서
LTE 기반으로 표준을 제정하였으나, 5G에서 요구하는 서비스 요구사항을 만족시킬 수 없었다.
이를 지원하기 위해 네트워크 서비스 지역 외에서도 차량통신을 가능하게 하는 단말간 통신 방식인
사이드링크(Sidelink)를 NR에 도입하고, LTE와 NR 시스템 모두를 포함하고 상호동작하는 V2X
통신기술을 도입하기 위한 논의를 진행하고 있다.
다. IIoT(Industrial Internet of Things)2)
5G의 주요 설계철학 중 하나는 타 산업계와의 연계 및 융합을 통해 창출되는 새로운 서비스의
2) NPN, CAG 포함
제목 leading WG 기간 비고
MIMO[20] RAN1 2018.12 ~ 2019.12 Rel-15에 포함되지 못한 기술들 위주
UE power consumption[17] RAN1 2018.6 ~ 2019.6
Positioning[14] RAN1 2019.3 ~ 2020.3 NR 시스템 기반(사이드링크는 미포함)
Two step RACH[19] RAN1 2018.12 ~ 2019.12
SON/MDT[18] RAN3 2018.6 ~ 2019.6
CLI + RIM[21] RAN1 2018.12 ~ 2019.12
URLLC PHY enhancement[22] RAN1 2019.3 ~ 2020.3
기획시리즈 – 5G
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지원이다. 예를 들어, 스마트 공장, 스마트 시티, 자율주행 서비스 등이 있다. 이러한 새로운 패러다
임의 서비스를 지원하기 위해 Release 15 표준 대비 더욱 강화된 URLLC(Ultra Reliability Low
Latency Communication) 요구사항을 만족시킬 필요성이 대두되었다. 이를 위해 TSN(Time
Sensitive Network) 구현을 위한 요소기술들과 새로운 이더넷 헤더 압축 기술과 같은 융합기술과
타 산업계의 네트워크와의 연계를 위해 NPN(Non-Public Network), CAG(Closed Access
Group) 등의 개념을 도입하고 이를 지원하는 기술들을 논의하고 있다.
라. IAB(Integrated Access & Backhaul)
LTE에서는 고가의 유선 매설비용이 들지 않는 저렴한 비용으로 네트워크의 서비스 지역 확장과
특정 지역에 대한 용량 증대 등을 목적으로 릴레이(relay) 기술을 표준으로 도입하였으나 의도와는
달리 기대만큼 성능이 나오지 않아 시장에서는 실패했다. 하지만 도입목적을 달성하고자 하는 수요
는 지속적으로 있었기 때문에 NR에서는 이러한 수요에 대응하기 위해 멀티 홉을 지원하는 무선
백홀 개념을 기반으로 릴레이와 같이 일반 단말과의 무선 접속을 지원하는 새로운 개념으로 IAB
노드를 정의하였다. 이를 도입하기 위해 새로운 무선접속계층에 대한 새로운 구조를 설계하고 NR
시스템에서 지원해야 할 서비스들의 QoS를 만족시킬 수 있도록 세부기술들에 대해 활발히 표준화
논의를 진행 중이다.
마. NTN(Non Terrestrial Network)
일반적으로 셀룰러 네트워크는 지상의 기지국과 지상의 단말 간의 통신을 위해 설계되었으며
일부 고층빌딩을 고려한 설계가 포함되기도 하였다. 하지만, 위성, 비행기, 드론과 같이 기존의 지상
이 아닌 공중에서의 통신에 대한 수요가 발생함에 따라 이를 지원하기 위해 위성을 기지국으로
하는 비 지상 네트워크(Non Terrestrial Network)를 구성하기 위한 방안에 대해 논의가 진행 중이
다. 기본적으로 위성 네트워크를 통해 지상의 단말 또는 공중의 단말에게 셀룰러 서비스를 지원하며
지상의 네트워크와의 이동성 지원 또한 가능하다. 드론과 같은 무인항공기가 기지국의 역할을 하는
것도 포함되지만, 단말 형태의 무인항공기 지원에 대한 논의는 SA에서 논의 중인 UAV(Unmanned
Area Vehicle) 아이템과 관련된 이슈가 RAN에서 표준화가 필요한 경우 추후 Release에서 별도로
다룰 것으로 예상된다.
바. NR-U(Unlicensed)
LTE에서 이미 도입되었던 비면허 대역 LTE 무선전송 방식을 기반으로 하여 NR에서도 비면허
대역 NR 무선전송 방식을 도입하기 위한 것이다. LTE 방식과 차이점은 기존 LTE 방식과 같이
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면허대역의 지원기반 모드뿐만 아니라 비면허 대역 단독 운용 모드(standalone)와 DC를 추가로
지원한다는 점과 NR 시스템에서 새롭게 도입된 물리계층의 프레임워크, 빔 운용 기술, 주파수 대역
제어 기술 등을 그대로 비면허 대역에 적용할 수 있다는 점이다. 현재 SI를 마무리하고 WI를 진행
중이다.
IV. Release 17 표준 동향
2019년 3월에 있었던 RAN 총회에서 Release 17은 2021년 6월까지로 결정되었다. 또한,
RAN 의장은 Release 17 논의를 시작하기에 앞서 다음과 같은 사항들을 제안하였다[6].
- 차기회의(2019년 6월)에서 하루를 할애하여 초기 Release 17에 대한 모든 제안에 대해 발표
를 진행한다.
- 2019년 12월에 RAN WG 1/2/3에 대한 SI/WI들에 대해 최종 승인한다(RAN4는 2020년
3월에 진행).
- 특정 기술에 대한 SI/WI의 레포처(rapporteur)는 중립적 위치에서 작업한다. 즉, 어떤 회사의
입장이나 제안에 대해 표현하지 않으며, 레포처쉽(rapporteurship)은 특정회사의 연구량이
많다든지, 리더쉽을 가지고 있다는 것을 나타내지 않는다.
- Release 17 아이템 논의를 위한 이메일 논의의 사회자(moderator) 또한 위와 동일한 의미를
가진다.
위와 같은 논의가 나오게 된 배경은 3GPP 내에서 특정 기술에 대한 SI/WI의 레포처를 맡고
있는 회사가 이와 관련된 표준을 이끌어가고 있는 회사라는 이미지를 가지고 있다는 점 때문이었다.
현재의 3GPP는 사실상 전 세계 유일의 글로벌 이동통신 표준으로서 그 중요도가 날로 높아지고
있다. 이로 인해 각 회사마다 주요 기술들이 포함된 SI/WI에 대해 레포처쉽을 가지는 것에 대해
경쟁이 심화되었고 이로 인한 소모적인 논쟁과 신경전이 거듭되었다. 물론 이와 같은 RAN 의장의
제안에 의해 이와 같은 의식이 단번에 없어지지는 않겠지만 의미 있는 제안이라 판단된다.
한편, 위와 같은 Release 17 논의 일정에 따라 2019년 6월을 목표로 3GPP 내 주요 기업들은
나름대로의 청사진을 가지고 이미 3GPP 내 회원사들을 대상으로 오프라인 논의에 돌입하였다.
아직까지는 확정된 아이템들은 없지만 큰 흐름들은 다음과 같이 요약할 수 있다.
- 5G 서비스 요구사항 추가에 따른 기존 NR 시스템의 기능 및 성능 강화
- 사이드링크, 비 지상 네트워크 등 다양한 연결성(connectivity)을 지원하면서 QoS를 유지할
기획시리즈 – 5G
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수 있는 새로운 기능 추가
- 다양화된 IoT 기기들을 통합하여 운용할 수 있는 망구조 및 기능
V. 결론
2019년 4월 3일, 우리나라 이동통신 3사는 세계 최초로 5G 상용화에 성공하였다. 혹자는 세계
최초에 대해 큰 의미를 두지 않는 경우도 있다. 하지만 어떠한 일이든 최초는 중요한 것이며, 다른
이들도 5G 서비스를 처음 시작할 때 겪을 수 있는 여러 가지 문제점을 미리 확인하고 이를 보완함으
로써 남들보다 더 나은 서비스와 제품들을 출시할 수 있기 때문에 경쟁력 확보 측면에서 큰 의미가
있다고 할 수 있다.
5G는 이제 첫 번째 표준이 나오고 제품으로 구현이 막 시작된 상태이다. 아직 개선될 여지가
많이 남아 있으며 5G를 제대로 활용할 수 있는 킬러 애플리케이션에 대한 연구는 이제 시작단계이
다. Release 17과 그 이후를 준비하면서 세계 최초의 5G 상용화를 진행했던 열정으로 더욱 연구에
박차를 가해야 할 때다.
[ 참고문헌 ]
[1] 3GPP homepage, “Submission of initial 5G description for IMT-2020,” 2018. 1.
[2] 3GPP homepage, “Workshop on 3GPP submission towards IMT-2020,” 2018. 10.
[3] 김태중, 권종형, 김하성, 박병성, 육영수, 권기범, 이상욱, 이정훈, “3GPP 표준화 현황: Rel-15 규격 및
Rel-16 주요 이슈”, 5G포럼, 이슈리포트 Vol.6, 2018. 12.
[4] R2-1902299, “Interoperability of Release 15 specifications,” TTA, KT, LG Uplus, SKT, LGE, ITL,
2018. 11.
[5] RP-190314, “Operator view on 5G NR,” SK telecom, KT, LG Uplus, Verizon, 2019. 3.
[6] RP-190563, “Preparing for Release-17,” 2019. 3.
[7] TR 38.304, “Study on New Radio Access Technology; Radio Interface Protocol Aspects,” 2017. 3.
[8] RP-182882, “Integrated Access and Backhaul for NR,” 2018. 12.
[9] RP-182878, “NR-based Access to Unlicensed Spectrum,” 2018. 12.
[10] RP-190766, “5G V2X with Sidelink,” 2019. 3.
[11] RP-181726, “New Radio (NR) Access Technology,” 2018. 9.
[12] RP-181228, “Study on NR non-terrestrial network,” 2018. 6.
[13] RP-190728, “NR Industrial Internet of Things,” 2019. 3.
[14] RP-190752, “NR Positioning Support,” 2019. 3.
[15] RP-181433, “NR mobility enhancements,” 2018. 6.
12 www.iitp.kr
주간기술동향 2019. 5. 22.
[16] RP-182076, “DC and CA enhancements,” 2018. 9.
[17] RP-181463, “Study on UE Power Saving in NR,” 2018. 6.
[18] RP-182105, “Study on RAN-centric Data Collection and Utilization for LTE and NR,” 2018. 9.
[19] RP-182894, “2-step RACH for NR,” 2018. 12.
[20] RP-182863, “Enhancements on MIMO for NR,” 2018. 12.
[21] RP-190700 “Cross Link Interference(CLI) handling and Remote Interference Management(RIM)
for NR,” 2018. 12.
[22] RP-190726, “Physical layer enhancements for NR ultra-reliable and low latency communication
(URLLC),” 2019. 3.
ICT신기술
정보통신기획평가원 13
*
오재섭
한국인터넷전문가협회 연구소장
I. 엣지 컴퓨팅, 클라우드, AI 칩
현재 다수의 인공지능 애플리케이션은 훈련-학습-추론을 위해 인터넷으로 연결된 고성능 서버에
있으며 클라우드를 통해 서비스된다. 오프라인에서 제품, 디바이스, 기계 등의 지능형 사물(Smart
Things)에서 훈련-학습-추론을 실행하는 스마트 엣지 컴퓨팅이 중요해지고 있다.
가트너는 2018년 및 2019년 10대 기술 중 하나로 엣지 컴퓨팅을 선정하였다. 가트너는 엣지
컴퓨팅을 “정보 처리 및 콘텐트 수집·전달이 엣지 디바이스에 가까이하여(엣지 디바이스 자체 및
근거리 소형 서버) 처리되는 컴퓨팅 방식”으로 정의한다. 엣지 컴퓨팅을 “메쉬 네트워킹 및 분산
컴퓨팅에서 파생된 것으로, 클라우드에서 데이터 트래픽 및 대기 시간을 줄이려는 목적으로 트래픽
처리 및 연산을 중앙이 아닌 로컬에서 수행하는 방식”이라고 설명한다[1],[2].
엣지 컴퓨팅은 분산 컴퓨팅 측면을 강조하는 클라우드 컴퓨팅으로 이해할 수 있으며, 클라우드
컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 상충관계가 아니라 보완 관계로 진화할 것으로 판단된다. 엣지 컴퓨팅을
통해 클라우드에서 통신 연결 및 대기 시간, 대역폭 제약을 보완하면서 지능형 사물에 탑재되어
있는 하드웨어(센서, 스토리지, 프로세서 등), 기계학습 내장의 소프트웨어 등의 기능을 활용할 수
있기 때문이다[3].
오프라인에 존재하는 사물에 통신, 센서, 스토리지, 프로세서, 기계학습 기능이 탑재되어 단순한
엣지 다비이스에서 스마트 엣지 디바이스로 진화하고 있다. 인공지능 서비스 제공자, 연결형 제품
개발사, 스마트 엣지 컴퓨팅 개발사, IoT 디바이스 개발사, 인공지능 칩 개발사들은 인공지능 칩(뉴
로모픽 프로세서, 딥러닝 프로세서, Vision DSP 등), 단순 디바이스·센서 및 산업용 디바이스에서
웨어러블 디바이스, 음성인식 스피커, 스마트폰, PC·태블릿PC, 자율주행자동차, 자율주행 드론,
로봇에 이르기까지 인공지능 능력을 탑재한 스마트 엣지 디바이스와 제품을 출시하고 있다.
* 본 내용은 오재섭 연구소장(☎ 010-5341-5990, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.
** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.
인공지능 칩 스타트업 동향
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주간기술동향 2018. 5. 22.
센서, 스토리지, 인공지능 칩, 컴퓨팅 파워를 탑재한 스마트 엣지 디바이스는 100만 분의 1초
지연 시간 내에서 데이터를 처리해야(훈련-학습-추론) 하는 영역과 인터넷 연결이 어려운 영역부터
시작될 것이다. 인공지능은 스마트 엣지 컴퓨팅을 통해 자율주행자동차, 자율비행 드론, 비전 시스
템, 스마트 카메라, 산업용 검사 장비, 스마트 가전 등에 응용 및 확대될 것으로 판단된다. 예컨대,
자율주행자동차 혹은 자율비행 드론의 경우, 가속-제동-방향 전환 등의 결정이 실시간으로 실행되
어야 하기 때문에, 생성된 데이터가 클라우드를 통하지 않고, 오프라인에서 스마트 엣지 디바이스를
통해 이벤트를 실시간으로 처리할 수 있어야 한다.
스마트 엣지 컴퓨팅을 가능하게 하려면 엣지 디바이스에서 생성된 데이터로 훈련하고 학습하고
추론할 수 있는 기계학습 능력을 가져야 한다. 스마트 엣지 컴퓨팅을 가능하게 하는 뉴로모픽 프로세
서, IPU, 딥러닝 프로세서, Vision DSP 등의 인공지능 칩이 등장하고 있으며, 이런 혁신적 기술을
주도하는 스타트업 동향을 살펴본다.
II. 인공지능 칩 상장기업 동향
인공지능 칩이란 효율적으로 기계학습 알고리즘과 관련 데이터 프로세싱에 특화된 칩이다. II장과
III장에서는 인공지능 칩 선두업체인 IBM, 인텔, 퀄컴, 엔비디어에 대해서는 간략하게 정리하고,
소프트뱅크, 브레인칩, 인공지능 칩 스타트업에 대해서는 비교적 세부적으로 정리하였다.
IBM사는 TrueNorth 뉴로모픽 칩을 개발하였
다. 4,096개의 트루노스 프로세서로 이루어진 전
자회로 소자들을 연결하는 상용 기술을 개발하였
다[4].
인텔사는 이미지 인식과 로봇 제어 등에 사용할
5세대 뉴로모픽 프로세서 Loihi를 개발하였다. 인
텔은 뉴로모픽 프로세서를 지속적으로 개발하고
있으며, Loihi 칩은 5세대에 해당한다[4].
퀄컴사는 시냅스 연결 강도를 조절해 정보를 처리
하는 뉴로모픽 프로세서 ‘제로스’를 개발하였다[4].
엔비디아사는 저전력 인공지능 모듈 Jetson을
개발하였다. 드론 및 로봇에 적용 가능한 저전력 [그림 1] arm ML 프로세서 아키텍처
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정보통신기획평가원 15
기계학습 하드웨어 모듈을 개발하였다[4].
소프트뱅크사는 Arm사를 인수하여 사물인터넷 지능 기술 개발에 집중하고 있다. 초저전력 프로
세서에 구동 가능한 사물인터넷용 기계학습 플랫폼 프로젝트 트릴리움을 진행하고 있다. 프로젝트
트릴리움은 에코시스템, 소프트웨어, 하드웨어로 구성되어 있다. 에코시스템은 기계학습 애플리케이
션, 알고리즘과 프레임워크로 구성되어 있으며, 프레임워크는 텐서플로우, 텐서플로우 라이트, 파이
토치, ONNX, MXNET, Caffe, Caffe2, 안드로이드 NNAPI를 지원한다. 소프트웨어는 arm 하드
웨어에 최적화된 소프트웨어 라이브러리로서, arm NN, arm COMPUTE LIBRARY, CMSIS-NN
으로 구성되어 있다. 하드웨어는 인공지능/기계학습용 arm 하드웨어 IP이며, NPU(기계학습 프로세
서), GPU arm MALI, CPU arm cortex/arm DynamIQ/arm NEVERSE, DSP/ FPGA/가속기로
구성되어 있다. 특히, 기계학습 프로세서인 NPU는 기계학습에 최적화된 프로세서로, 스마트 카메
라, AR/VR, 드론, 의료와 소비자 가전 등의 시장과 모바일에 최적으로 사용될 수 있도록 설계되었
으며, 콘볼루션 레이어(Convolution Layer) 실행을 위한 고정 함수 엔진(Fixed Function Engine),
비-콘볼루션 레이어 실행을 위한 프로그램 가능 레이어로 구성되어 있다.
arm ML 프로세서는 텐서플로우, 텐서플로우 라이트, 카페, 카페2 등의 소프트웨어 프레임워크
를 지원한다[5].
브레인칩사는 뉴런 신경 네트워크(Neuron-Spiking Neural Network)의 작동 원리를 모방한
뉴로모픽 시스템온칩 Akida NSoc를 개발하였다. Akida NSoc는 소비 전력이 15W에 불과하며,
120만 개 뉴런과 100억 개 시냅스로 구성되어 있으며, 독립 임베디드 가속기 혹은 보조 프로세서로
[그림 2] 아키다 NSoC 구성요소
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사용되도록 설계되어 있다. Akida NSoc는 기존 픽셀 기반 이미징 처리, 동적 비전 센서, 라이다,
오디오 및 아날로그 신호용 센서를 위한 인터페이스를 제공하며, 고속 데이터 인터페이스를 제공하
기 위해 PCIe, USB, 이더넷을 지원한다.
브레인칩사는 아키다 NSoC에 이어 Akida 개발 환경, BrainChip Studio, BrainChip 가속기를
개발하였다. Akida 개발 환경은 시스템 개발을 위한 SNIC 생성 및 테스트를 위한 기계학습 프레임
워크로, Akida 실행 엔진, 데이터-스파이크 변환기, SNN 모델 등을 포함하며, Jupiter Notebook,
NumPy, Matplotlib를 포함하는 파이썬 및 라이브러리를 지원한다. 아키다 실행 엔진은 파이썬
스크립트에서 API 호출을 통해 신경 네트워크 토폴로지, 훈련 방법 및 실행을 위한 데이터 집합을
지정할 수 있다.
BrainChip Studio는 대규모 비디오 데이터에서 사람 혹은 얼굴을 검색하고, 패턴 또는 얼굴을
식별할 수 있는 도구를 지원한다.
BrainChip Studio의 데이터 처리 속도를 가속화시키기 위해 8레인 PCIe를 지원하고 16개 가상
코어 CPU와 연결되어 16채널 이상의 비디오 데이터를 동시에 처리하는 BrainChip 가속기를 발표
하였다. Akida NSoc는 운전자보조시스템(ADAS), 비전 시스템, 자율주행자동차, 자율비행 무인항
공기, 핀테크, 사이버 보안, Civil Surveillance, 카지노 솔루션 등이 응용 분야이다. 브레인칩사는
호주 주식 시장에 상장되어 있다[6].
[그림 3] 브래인칩 스튜디오
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III. 인공지능 칩 스타트업 동향
[표 1]의 인공지능 칩 스타트업 리스트는 crunchbase.com, cbinsights.com, bloomberg.com
을 통해 작성하였다[7]-[9]. 기술 유형, 스마트 엣지 컴퓨팅 지원, 서버 지원 여부를 기준으로 표를
구성하였다. 또한, 스타트업 유무를 가리기 위해 투자 단계와 주요 투자자를 표로 구성하였다. 21개
스타트업에 대한 정보는 crunchbase.com, cbinsights.com, bloomberg.com과 각 사의 홈페
이지를 통해 정리하였다. 21개 스타트업의 인공지능 칩 기술 유형은 Deep Learning Processor
9개사, Neuromorphic Processor 3개사, Vision DSP 3개사, Optical Quantum AI Computing
3개사 등이다. 스마트 엣지 컴퓨팅을 지원하는 스타트업이 Wave Computing을 비롯한 15개사,
서버를 지원하는 스타트업이 Xanadu를 비롯한 13개사, 스마트 엣지 컴퓨팅과 서버를 동시에 지원
하는 스타트업이 Wave Computing을 비롯하여 7개사가 있다. 기술 관점에서 그래프코어, Mythic,
캠브리콘 테크놀러지를 사례로 분석하였다.
[표 1] 인공지능 칩 스타트업 현황
기업명 투자 단계 투자자 기술 유형스마트 엣지
컴퓨팅 지원
서버
지원
Xanadu[10] Seed 골든 벤처, 리얼 벤처Optical Quantum AI
Computing■
Wave Computing[11] Series E 삼성 Deep Learning Processor ■ ■
Vicarous[12] Series C주커버그, 제프 베조, 삼성,
ABB 등Deep Learning Processor ■
Vayyar[13] Series C BV, BESSMER 등 Vision DSP ■
ThinkForce[14] Series AYITU, YFC, 세쿼이어 차이나
등AI Acceleration Engine ■ ■
ThinCI[15] Series C 덴소, 매그나 등 4개사 Graph Streaming Processor ■
Tenstorrent[16] Seed리얼 벤처, Creative
Destruction LabDeep Learning Processor ■ ■
Rigetti
Computing[17]Series B
Andreessen Horowitz, Vy
Capital
Optical Quantum AI
Computing ■
Reduced Energy
Microsystems[7]Seed Y콤비네이터, 드래이퍼 등 Deep Learning Processor ■
Nervana[18] Series A 인텔 Deep Learning Processor ■
Movidius[19] Series E 인텔 합병Neural Compute Engine
Accelator(Appl: Vision DSP)■
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1. 그래프코어: 딥 러닝 프로세서
그래프코어는 영국에 기반을 둔 인공지능(AI) 칩 스타트업으로, 창업자는 사이몬 놀스와 나이젤
툰이다. 2016년에 설립되었으며, 기계 학습 및 인공지능 애플리케이션 관련 처리와 가속을 담당하
는 IPU(Intelligence Processing Unit) 기술을 발표하였다. 구글 딥마인드의 CEO 데미스 하사비
<자료> 한국인터넷전문가협회 자체 작성
[그림 4] 그래프코어 IPU의 훈련과 추론 과정
기업명 투자 단계 투자자 기술 유형스마트 엣지
컴퓨팅 지원
서버
지원
LightOn[20] Seed Quantonation, Anorak 등Optical.Quantum AI
Computing ■
KnuEdge[8] Series A Spruce Up, 힐탑 브루잉 등 Neuromorphic Processor ■
Knowm[21] n/a noneNeuro-Immersive Processors
(Thermodynamic RAM)■
Horizon Robotics[22] Series B 인텔, SK Hynix Vision DSP ■
CyberSwarm[23] Seed Giza Polish 벤처 등AI-기반 사이버시큐리티 특화
CPU■
Cerebras
Systems[24]Series C Benchmark Capital 등 Deep Learning Processor ■ ■
SambaNova
Systems[25]Series B 인텔, 구글 벤처 등 Deep Learning Processor ■
Graphcore[26] Series D삼성, 델, 세쿼이어, MS,
BMW, 보쉬 등Deep Learning Processor ■ ■
Mythic[27] Series B 록히드마틴, 소프트뱅크 Neuromorphic Processor ■ ■
Cambricon
Technologies[28]Series B 알리바바 등 Deep Learning Processor ■ ■
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스, 오픈 AI의 공동 설립자인 그렉 브로크만과 일리야 수츠케바, 캠브리지대의 인공지능 연구자
주빈 가라마니가 엔젤 투자자로 참여하고 있다. 2016년 삼성과 보쉬는 시리즈 A 펀딩 투자를 하였
고, 2018년 마이크로소프트 등은 시리즈 D 펀딩 투자를 하였다.
IPU는 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)보다 더 효율적으로 기계학습 알고리즘과 데
이터 프로세싱에 특화된 칩으로, 훈련 데이터/센서 데이터에서 패러미터를 학습하고 지식 모델을
이용하여 출력을 추론한다.
IPU는 경쟁사 제품보다 1~2배 향상된 성능을 제공하는 것으로 알려져 있으며, 자율주행자동차와
의학 분야 등에서 활용될 것으로 기대되고 있는데, 230억 개의 트랜지스터로 구성되어 있다.
IPU를 지원하는 환경은 표준 기계학습 프레임워크, LLVM을 이용하여 그래프 맵핑과 코드 컴파
일러를 빌드하는 POPLAR GRAPH COMPILER, 실행용 드바이버/유틸리티/그래프 엔진, POP
GRAPH 프로그래밍 프레임워크와 오픈 소스 기계학습 라이브러리, 고급 시각화 도구와 디버그
도구, 이용자 문서/예제/튜토리얼로 구성되어 있다.
그래프코어의 IPU는 TensorFlow, PYTORCH, MXNet, 딥러닝을 재현하는 개방형 포맷의
ONNX를 지원한다.
그래프코어는 IPU를 지원하기 위한 드라이버와 유틸리티를 제공하고 있으며, PCIe 드라이버,
이용자 공간 API, IPU 하드웨어 추상화 레이어, 그래프코어 디바이스 접근으로 구성되어 있다.
IPU 프로세서 GC2 2개를 이용하여 PCIe 카드형 기계학습 가속기를 개발하였다[26].
[그림 5] 그래프코어사의 COLOSUS GC2 IPU
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2. Mythic: 뉴로모픽 프로세서
Mythic사는 뉴로모픽 프로세서 개발사로, 록히드 마틴과 소프트뱅크로부터 투자를 유치하였다.
Mythic사는 내장형 플래시 메모리 기술을 이용하여 뉴럴 네트워크 가중치를 아날로그 패러미터로
저장하여 프로세서와 DRAM 간의 데이터 전송에 소비되는 전력을 제거할 수 있는 뉴로모픽 프로세
서 개발에 집중하고 있다. 특히, 아날로그 인-메모리 컴퓨팅(analog in-memory)을 저전력 클라이
언트 상태의 뉴럴 네트워크에 응용하는 것을 목표로 한다. 예컨대, 감시와 드론용 스마트 카메라에
적용한다.
플래시 메모리에서 직접 곱셈 연산을 수행하여 DRAM 읽기/쓰기 사이클을 제거함으로써 GPU에
서 구동되는 추론 엔진의 정확성과 전력 사용을 일치시킬 수 있다. 인공신경망은 1,000만~1억 개
이상의 가중치를 DRAM에 저장한다. 이런 가중치는 너무 크기 때문에 저렴한 클라이언트 프로세서
에 저장할 수 없다. 예컨대, ResNet-50은 2,500만 가지의 가중치를 이용한다. 하지만 Mythic사
는 소비전력이 5W 이하에서 5MB의 온 칩 SRAM만을 이용하여 네트워크를 실행한다.
Mythic사는 Fujitsu의 40nm 임베디드 플래시 셀을 이용하고 있는데, 이 셀은 디지털-아날로그
변환기(DAC) 및 아날로그-디지털 변환기(ADC)와 어레이에 통합되어 있다. 이 기술은 비트 셀에
아날로그 전압 범위를 저장하고 셀의 전압 가변 컨덕턴스(Conductance)를 사용하여 8 비트 레솔
루션(Resolution)으로 가중치를 나타낸다.
이 기술은 시냅스 가중치를 저장하기 위해 가변-컨덕턴스 셀(Variable-Conductance Cells)을
사용하는 상-변화 메모리(Phase-Change Memory: PRAM)를 기반으로 하는 IBM의 아날로그
뉴럴 네트워크 기술과 유사하다.
디지털 애플리케이션에서 각 플래시 셀은 일반적으로 스토리지 트랜지스터가 완전히 켜지거나
꺼지는 2전압 레벨 중 하나만 저장한다. 비트 셀이 전도될 때, 감지 증폭기는 전류를 논리 1로
검출한다. Mythic의 IPU 아키텍처에서 8비트
DAC는 256개의 서로 다른 전압을 저장할 수
있으므로 256개의 서로 다른 컨덕턴스(G) 값
이 완전히 꺼지고(off) 켜(on)진다. 셀 그룹을
전압 신호에 연결하는 것은 행렬 곱셈을 수행하
는 것과 같지만 디지털 논리 대신에 옴의 법칙
(I= V×G)을 사용하는 것과 같다. 센스 증폭기
(Sense Amps)를 사용하여 1비트 레솔루션으
<자료> mythic
[그림 6] 플래시 메모리 기반의 뉴럴 네트워크 가속기
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로 전류를 감지 또는 차단하는 것이 아니라 ADC는 8비트 레솔루션으로 이를 측정한다. 이 기술이
훈련에 필요한 동적 범위가 부족하지만 추론 엔진에 적합하다.
Mythic의 첫 번째 제품은 DAC 회로를 생략했다. 따라서 이용자는 외부 전압 소스로 디바이스를
프로그래밍해야 한다. 플래시 셀은 쌍으로 작동하며 쌍의 전류를 뺄 때 -127에서 +127 사이의
가중치를 나타낼 수 있다.
8비트 DAC는 신경망 가중치를 나타내기 위해 메모리 셀에서 전압 가변 컨덕턴스를 프로그래밍
한다. 추론할 때, 곱셈은 옴의 법칙을 따르며, 입력 신호 전압과 저장된 무게의 곱인 전류를 생성한다.
4개 IPU 프로세서를 이용하여 PCIe 카드형 기계학습 가속기를 개발하였다.
Mythic은 자사의 IPU를 위한 컴파일러를 제공한다. 컴파일러는 Mapper, Quantizer, Static
Analyzer, Simulator, Validity Checker, Equivalance Checker, Optimizer, Firm Generator
로 구성되어 있다. 전체 구성은 이용자 입력, 컴파일러, Firm Binary, Profiling Information으로
구성되어 있다.
Mythic사는 자사의 IPU를 이용하여 아마존의 알렉사와 같은 디바이스 단에서 인식 성능 향상,
자율비행 드론, 청음 센서 혹은 영상 센서를 이용한 모니터링(배터리 기반), 스마트폰 기반 의료
전문 서비스 등을 이용례(Use Cases)로 개발하고 있다[27].
3. 캠브리콘 테크놀러지: 딥 러닝 프로세서
2016년 캠브리콘 테크놀러지는 캠브리콘 1A 프로세서(Cambricon-1A)를 출시하였다. 캠브리
콘 1A 프로세서는 스마트폰, 웨어러블 디바이스, 보안 감시, 드론, 자율주행 등에 사용되는 딥러닝
[그림 7] Mythic의 IPU를 스마트 카메라 같은 임베디드 시스템에 통합한 사례
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프로세서(Deep Learning Processor)이다.
80W TDP를 지닌 베이스 모델과 110W
TDP를 지닌 퍼포먼스 모델 2가지가 출시되었
다. MLUv01 아키텍처에 기반한 MLU100 프
로세서는 딥러닝에 널리 활용되는 엔비디아의
GPU보다 연산 능력이 스펙상 우수하다고 주장
한다. 기계학습에서 중요한 정밀도 연산 능력이
64/83.2 TFLOPS이고 8비트 정수 연산 능력
은 128/166.4 TOPS에 달하는 것으로 알려져 있다. 스펙상으로는 엔비디아의 볼타를 능가한다.
그러나 이는 구글 TPU처럼 기계학습 연산에 필요한 논리만 넣었기 때문일 가능성이 있다. 메모리로
DDR4 3200을 사용하고 있어 메모리 대역폭도 102.4GB/sec에 있다. 그래픽 및 범용 병렬 연산
에 필요한 유닛 없이 오로지 기계학습 연산 유닛만 넣어서 성능을 높인 것으로 전문가들은 판단하고
있다.
중국 화웨이/HiSilicon이 개발한 KiRin970에 Cambricon-1A이라는 인공지능 연산 로직이 포
함되어 있는 것으로 알려져 있다. 2019년 4월 16일 기준으로 화웨이 홈페이지에 게시되어 있는
HUAWEI Mate X의 스펙 정보를 보면 Kirin 980에 NPU(Neural Network Processing Unit)가
포함되어 있다. 2019년 캠브리콘 1A에 이어 캠브리콘 1H8과 캠브리콘 1M을 출시하였다. 캠브리
콘 1M은 CNN, RNN, SOM과 같은 딥러닝 모델, SVM, k-NN, k-Means, 의사결정 나무, 기타
알고리즘을 지원하는 것으로 알려져 있다. 캠브리콘 MLU 100 칩과 PCIe 기반의 프로세싱 카드로
발표되었으며 레노버의 Think System SR650 서버에 애드온 카드로 탑재되어 출시된 것으로 알
려져 있다.
캠브리콘 NeuWare용 SDK를 제공한다. NeuWare용 SDK는 기계학습 라이브러리 CN-ML,
모델 생성 도구 CN-Gen, 컴파일러 CN-CC, 성능 분석 도구 CN-Perf, 디버깅 도구 CN-GDB로
구성되어 있다. 또한, TensorFlow, Caffe, Caffe의 경량 버전 Caffe2, MXNet, 딥러닝을 재현하
는 개방형 포맷의 ONNX를 지원하는 것으로 알려져 있다.
그러나 2016년 중국에서 개최된 제3차 세계 인터넷 컨퍼런스에서 Cambricon-1A의 성능을
발표하였지만, 실제 성능과 신뢰성이 어느 정도인지 알려진 바가 없다. 최근 펀딩 유형은 시리즈
B이다. 중국 정부 소유의 벤처 캐피탈인 SDIC 벤처 캐피탈, China Capital Investment Group,
TCL Capital, CITIC Securities, 레노버 캐피탈 & 인큐베이터 그룹, 알리바바 VC가 투자자로
참여하고 있다[28].
[그림 8] 캠브리콘 딥러닝 프로세서 1H8과 MLU100 PCIe 보드
ICT신기술
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IV. 결론
IBM, 인텔, 퀄컴, 소프트뱅크, 브레인칩 외에 21개 인공지능 칩 관련 스타트업의 기술 유형은
Deep Learning Processor, Neuromorphic Processor, Vision DSP, Optical Quantum AI
Computing 등이다. 인공지능 칩 관련 스타트업들은 다양한 인공지능 응용의 목적과 구현 방법,
다양한 요구사항에 대응할 수 있는 인공지능 칩 관련 기술을 개발하고 있다. 브레인칩, 그래프코어,
Mythic, 캠브리콘 등은 스마트 엣지 컴퓨팅을 지원하는 인공지능 칩과 서버를 지원하는 인공지능
칩을 개발하고 있다. 기계학습 프레임워크 TensorFlow, 딥러닝 플랫폼 PYTORCH, 딥러닝 프레임
워크 MXNet, 딥러닝을 재현하는 개방형 포맷의 ONNX 등의 오픈 소스 기반의 딥러닝 프레임워크
를 지원한다. 오픈소스 기반의 기계학습 프레임워크를 지원하는 것은 에코시스템과 Open Platform
을 가능하게 하고, 이에 따라 Open 플랫폼과 인공지능 칩을 기반으로 낮은 비용으로 인공지능
애플리케이션을 개발할 수 있는 환경이 조성되고 있다.
이런 환경에서 딥러닝 프로세서, 뉴로모픽 프로세서, Vision DSP 등의 인공지능 칩을 포함하는
스마트 엣지 컴퓨팅을 기반으로 연결형 제품과 서비스 융합을 구현하려는 시도는 추상적 아이디어를
넘어 상용화 차원으로 넘어갈 것으로 보인다. 이런 환경 변화에 적응하고자 하는 기업들은 새로운
비즈니스 기회를 제품 중심이 아닌 스마트 연결형 제품 혹은 스마트 엣지 디바이스에서 훈련-학습-
추론하여 이용자에게 서비스(제품-서비스 시스템)를 제공할 수 있어야 한다. 반도체 관련 기업들은
다양한 인공지능 응용의 목적과 구현 방법, 다양한 요구사항에 대응할 수 있는 인공지능 칩 관련
기술을 개발하고, 오픈 소스 기반의 기계학습 프레임워크와 오픈 소스 기반의 개발 지원 환경을
제공할 수 있어야 할 것이다.
[ 참고자료 ]
[1] Gartner, “Top 10 Strategic Technology Trends for 2018,” 2017, p.15.
[2] Gartner, “Top 10 Strategic Technology Trends for 2019,” 2018, p.20.
[3] 한국정보통신기술협회, 정보통신용어사전, 2019.
[4] 과학기술정보통신부, “과학기술 & ICT 정책 기술 동향”, No.116, 2018, p.6.
[5] Arm, https://www.arm.com/products/silicon-ip-cpu/machine-learning/project-trillium, 2019.
[6] BrainChip, http://www.brainchip.com/technology, 2019.
[7] Crunchbase, http://www.crunchbase.com, 2019.
[8] CBINSIGHTS, http://www.cbinsights.com, 2019.
[9] Bloomberg, http://www.bloomberg.com, 2019.
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주간기술동향 2018. 5. 22.
[10] Xanadu, https://www.xanadu.ai/hardware, 2019.
[11] Wave Computing, https://wavecomp.ai/products, 2019.
[12] Vicarious, https://www.vicarious.com/research, 2019.
[13] Vayyar, https://www.vayyar.com/technology, 2019.
[14] ThinkForce, http://www.think-force.com/site/chip, 2019.
[15] EETimes, “With $65M, ThinCI joins Elite AI Startup Club,” 2018.
[16] Bloomberg, “Company Overview of Tenstorrent Inc.,” 2019.
[17] Rigetti Computing, https://www.rigetti.com/qpu, 2019.
[18] IEEE SPECTRUM, “Nervana Systems puts Deep Learning AI in the Cloud,” 3 Mar 2016.
[19] The Economist, After Moore’s Law, 2016.
[20] LightOn, http://www.lighton.ai/our-technology, 2019.
[21] Knowm, https://www.knowm.org/technology, 2019.
[22] Reuters, “Chinese AI Chip Maker Horizon Robotics raises $600 Million from SK Hynix, Others,”
2019.
[23] CyberSwarm, “Investor Deck Presentation Material,” 2019.
[24] Forbes, “AI Chip Boom: This Stealthy AI Hardware Startup is worth almost a Billion,” 2017.
[25] Forbes, “SambaNova Systems, A Startup in the Hot AI Hardware Space, scores $150 Million
Investment form Intel and Alphabet,” 2019.
[26] Financial Times, “UK Start-up Graphcore aims to dominate AI Chip Industry,” 2019.
[27] The Line Group, “Microprocessor Report: Mythic Multiplies in a Flash,” 2018.
[28] Cambricon Technologies, http://www.cambricon.com, 2019.
최신ICT이슈
정보통신기획평가원 25
I. MS 빌드 2019와 구글 I/O 2019, 보다 친근한 대화형 AI 기술 발표
5월 초 마이크로소프트와 구글은 거의 동일한 시기에 각각 연례 개발자 컨퍼런스를 개최하였음.
2019년 MS와 구글은 모두 차세대 대화형 AI(인공지능) 기술을 강조하였는데, AI에게 특정 영역에
한정해 질문이나 명령을 하는 방식이 아니라 자연스럽게 이용자와 대화를 주고받으며, 다양한 영역
에 걸친 태스크의 처리를 향후 개발 목표로 제시하였음. 또한, 현재 보편화된 가상비서를 호출하는
방식도 사라질 것이라며, 향후 가상비서가 친구나 가족 같은 존재가 될 것임을 시사하였음
◾ 5월 6~8일에 열린 MS의 연례 개발자 회의 ‘마이크로소프트 빌드(Microsoft Build) 2019’에서
는 여러 응용 프로그램들을 연계시키는 기술과 인공지능(AI) 기술의 개발이 강조되었음
▸ 기조연설에 등단한 MS의 사티아 나델라 CEO는 MS의 비전에 대해 설명하였으며, 생산성
소프트웨어인 ‘오피스(Office)’나 그룹 채팅 소프트웨어인 ‘팀즈(Teams)’와 여러 응용 프로
그램을 연계시키는 기술의 개발에 주력하겠다는 뜻을 명확히 하였음
▸ 가령, 오피스 앱에서 직원의 생산성을 나타내는 데이터를 추출하여 다른 사내 데이터와 함께
분석할 수 있는 서비스인 “마이크로소프트
그래프 데이터 커넥트(Microsoft Graph
data connect)”는 MS의 지향점을 보여
주는 대표 사례임
▸ 또한, 문서 등의 콘텐츠를 공동으로 편집
할 수 있게 해주는 기반 기술인 “플루이
드 프레임워크(Fluid Framework)”도
강조되었으며, 개인뿐만 아니라 조직 전
체의 생산성 향상 기술의 개발에 초점을
* 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀(☎ 042-612-8296)과 최신ICT동향 컬럼리스트 박종훈 집필위원([email protected] ☎ 02-576-2600)에게 문의하시기 바랍니다.
** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.
최신 ICT 이슈*
<자료> Microsoft
[그림 1] 빌드 2019 기조연설에 나선 사티아 나델라
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주간기술동향 2019. 5. 22.
맞추고 있음을 잘 보여주었음
▸ 이 밖에도 인공지능(AI), IoT, 오픈소스 소프트웨어(OSS), 블록체인, 양자컴퓨팅 등 여러 분야
에 걸쳐 20개의 새로운 기능과 기술들이 이번 빌드 2019에서 대거 발표되었음
[표 1] 마이크로소프트 빌드 2019에서 새로 발표된 20개의 제품, 기능, 기술들
분야 제품/솔루션/기능 명칭 주요 기능
마이크로소프트365
Microsoft Graph data connect- 오피스 제품 등을 이용하는 직원의 생산성 지표 데이터를 Microsoft
Graph를 통해 추출해 다른 사내 데이터 등과 연계하여 분석할 수 있는 서비스
Fluid Framework- 개인과 조직이 콘텐츠를 공동으로 편집할 수 있게 해주는 기반 기
술. 2019년 후반부터 개발자에 SDK 형태로 제공
AI ․ 기계학습
Future of Intelligent Agents
- 2018년 5월 인수한 시맨틱 머신(Semantic Machines)의 기술을 적용하여 규칙 기반이 아닌 데이터 및 기계학습 기반의 자연스러운 대화를 구현
- 향후 코타나(Cortana) 및 Microsoft Bot Framework, Azure Bot Service에 통합 예정
Decision
- Azure Cognitive Service의 새로운 카테고리- 부적절한 이미지와 텍스트 필터링, 이상 탐지 등 기존 서비스에 강
화학습을 통해 개인의 의사 결정을 지원하는 Personalizer 기능을 새롭게 추가
Cognitive Search - AI 알고리즘을 적용한 Azure Cognitive Service의 검색 기능
MLOps
- Azure DevOps와 통합을 통해 Azure ML에서 기계학습 시스템을 지속적으로 개선해 주는 기능
- 기계학습 모델의 품질을 높이는 Automated ML advancements 코드를 작성하지 않고도 기계학습 모델의 생성 및 배포를 수행하는Visual machine learning interface를 제공
Hardware-accelerated Models- 추론 모델을 FPGA(Field-Programmable Logic Array)에서 저지
연, 저전력으로 실행하는 기술
ONNX Runtime support for NVIDIA TensorRT and Intel
nGraph
- 엔비디아의 GPU와 인텔의 CPU에서 추론 모델이 빠르게 실행될 수 있게 해주는 기술
IoT
IoT Plug and Play- IoT 단말과 클라우드를 원활하게 연결해 주는 기술 사양으로 동일
한 사양을 준수하는 단말이면 같은 코드로 제어할 수 있음
Azure SQL Database Edge- 에지 단말기용 데이터베이스 엔진으로 Azure SQL Database와 동
일한 프로그래밍 모델을 채용
HoloLens 2 Development Edition
- MR(복합현실) 디바이스인 HoloLens(홀로렌즈)의 개발자 프로그램인 Mixed Reality Developer Program을 확장
- 3,500달러 또는 매월 99달러에 HoloLens 2 본체와 500달러 상당의 애저 크레딧을 제공
- 2019년 5월부터 에픽게임즈(Epic Games)의 게임 개발 엔진인 “언리얼 엔진 4(Unreal Engine 4)”가 HoloLens 2 정식 지원 예정
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정보통신기획평가원 27
◾ 나델라 CEO의 기조연설에서는 규칙 기반이 아니라 기계학습을 통해 자연스러운 대화를 구현하
도록 새로 개발된 대화형 AI의 데모를 선보여 관심을 모았음
▸ MS는 2018년 5월에 인수한 “시맨틱 머신(Semantic Machines)”의 기술을 기반으로 자사
연구개발 부문인 “마이크로소프트 리서치(Microsoft Research)”의 연구팀과 함께 대화형
AI의 개발을 진행해 오고 있음
▸ 시맨틱 머신은 스탠퍼드대학과 버클리 캘리포니아대학의 자연어 AI 연구자와 애플과 구글에서
AI 어시스턴트(가상비서)를 개발했던 연구자들이 설립한 스타트업으로, 대화의 맥락을 파악하
고 계속 주고받는 대화에도 유연하게 응답할 수 있게 해주는 기술을 보유하고 있음
▸ 나델라 CEO는 기조연설 도중 AI 가상비서가 자연스러운 대화를 통해 사람들과 일정을 조정하
는 데모 동영상을 보여주었음
▸ 나델라에 따르면, 기존 AI 어시스턴트의 대부분은 커맨드(명령) 시스템으로 먼저 특정 기능을
분야 제품/솔루션/기능 명칭 주요 기능
OSS와 연계
Microsoft Edge(Chromium 기반)
- Chromium을 채택한 엣지(Edge) 브라우저의 차기 버전- IE(Internet Explorer)를 엣지의 탭 중 하나로 통합하고 IE 기반의
웹 응용 프로그램을 사용할 수 있는 “IE mode”, 3단계의 개인정보보호 수준을 설정할 수 있는 “Privacy Tools” 등을 구현
Kubernetes Event-driven Autoscaling(KEDA)
- Kubernetes를 통해 이벤트 구동형 컨테이너의 배포를 지원하는 오픈소스 소프트웨어의 모듈로 레드햇(RedHat)과 공동 개발
Azure Policy for AKS- Azure Kubernetes Services(AKS) 클러스터의 통제를 지원하는
서비스로 실행 시에 발생하는 위반을 차단하고, 가동 중인 모든 클러스터의 규제 준수 평가를 실시
Azure AD to GitHub- 깃허브(GitHub)와 Azure AD 인증을 상호 연계하는 기능- GitHub Enterprise를 채택한 기업은 양쪽의 계정을 동기화할 수
있으며, 개발자는 기존 GitHub 계정으로 Azure에 로그인 가능
Hyperscale(Citus) option in Azure Database for PostgreSQL
- Azure Database for PostgreSQL의 확장 기능- 2019년 1월 인수한 사이터스 데이터(Citus Data)의 기술을 채택
양자 컴퓨터 Q # compilers and simulators- 양자 컴퓨터용 프로그래밍 언어인 “Q #”의 개발 환경을 오픈소스로
하여 Q # 개발자 층의 확대를 도모
블록체인 Azure Blockchain Service- 컨소시엄형 블록체인 관리 서비스로 개발자를 대상으로 한 Azure
Blockchain Workbench에 비해 작성, 관리 및 통제를 간단하게 실행할 수 있음
선거
ElectionGuard - 전자투표시스템의 보안과 투명성을 높인 오픈소스 소프트웨어 모듈
Microsoft 365 for Campaigns- 정당 활동이나 정치 캠페인에 Office 제품 등을 사용하는 경우 제
공하는 보안 서비스
<자료> Microsoft Build 2019, 재정리
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주간기술동향 2019. 5. 22.
호출함으로써 대화의 도메인(영역)을 줄여
줄 필요가 있음
▸ 가령, 아마존의 경우 가상비서의 이름은
‘알렉사(Alexa)’이고, 제공되는 기능과 서
비스를 ‘스킬(Skills)’이라 부르는데, “Alexa,
Ask <스킬 이름> <질문 또는 명령의 내
용>”의 포맷을 통해 가상비서를 작동시킴
▸ 즉, “Alexa, ask NASA Mars why is
Mars red?(알렉사, NASA Mars에 화성
이 왜 붉은지 물어봐 줄래?)”와 같은 방식으로 물어보게 되는데, 여기서 NASA Mars는 나사
에서 제공하는 화성 관련 정보 스킬의 이름임
▸ 이런 방식으로 질문하는 것은 AI가 동문서답을 하지 않도록 자료 선택의 범위를 좁혀주기
위해서이며, 나델라는 미래의 대화형 AI는 스킬의 호출이 필요 없는 진정한 크로스 도메인
시스템이 될 것이라고 설명하였음
◾ 나델라는 향후 윈도 OS의 AI 에이전트인 ‘코타나(Cortana)’와 로봇 개발을 위한 기반이 되는
“봇 프레임워크(Bot Framework)”에도 새로운 대화형 AI 기술을 포함할 것이라 말했음
▸ 미래에는 문맥에 따라 대화를 반복해서 주고받는 “멀티 턴(Multi Turn)”과 특정 도메인이
아닌 범용 도메인을 대상으로 사용할 수 있는 “멀티 도메인”, 그리고 여러 AI가 서로 커뮤니케
이션할 수 있는 “멀티 에이전트”의 세계가 구현된다는 것
▸ 이 외에도 나델라 CEO는 여러 사람이 대화를 할 경우, 화자를 특정하여 음성을 텍스트로
변환하는 기술의 데모 영상도 선보였으며, 고객이 사전을 정의함으로써 기업이나 업종에 고유
한 전문용어에 대응하는 데모도 소개하였음
◾ 한편, 빌드 2019와 하루 차이로 열린 구글의 연례 개발자 컨퍼런스 ‘Google I/O 2019’에서는
“모든 사람을 위한 AI 기술”이 화두로 제시되었음
▸ 기조연설에 등단한 순다 파차이 구글 CEO는 자신들의 목표가 “모든 사람들에게 더 도움이
되는 구글을 만드는 것(Building a more helpful Google for everyone)”이라고 강조하였음
▸ 음성 인식이나 이미지 인식 등의 AI 기술을 통해 청각이나 발화에 장애가 있는 사람, 글자를
읽을 수 없는 사람을 포함한 “모든 사람들”에게 도움이 되는 기업을 비전으로 제시한 것임
<자료> Microsoft
[그림 2] 자연스러운 대화로 일정을 조정하는 AI
최신ICT이슈
정보통신기획평가원 29
▸ 2019년 구글 I/O 기조연설에서는 399달
러짜리 저가 스마트폰인 “픽셀(Pixel) 3a”
와 스마트 홈 기기인 “네스트 허브 맥스
(Nest Hub Max)” 등 신제품 발표도 있었
지만, 내내 눈에 띈 것은 음성 인식 기술을
중심으로 한 새로운 AI 관련 서비스들에
대한 강조였음
▸ 대표적인 것이 음성 인식 기술을 이용하여
영상에 실시간으로 자막을 붙이는 “라이브 캡션(Live Caption)” 기능임
▸ 음성 인식과 음성 합성을 사용하여 청각이나 발화에 어려움을 안고 있는 사람도 전화할 수
있는 기능인 “라이브 릴레이(Live Relay)”와 대화가 어려운 사람들을 위해 자신만의 음성
인식 모델을 만드는 “프로젝트 유포니아(Project Euphonia)”도 큰 관심을 모았음
◾ 2019년 안에 선보이게 될 구글의 스마트폰인 픽셀3도 새로운 음성 인식 기술이 접목되면서
차세대 구글 어시스턴트를 구현하게 될 것으로 보임
▸ 지금까지 구글은 음성을 텍스트로 변환하고 이해하는 추론 처리를 클라우드 데이터센터에서
실행해 왔지만, 픽셀3 스마트폰에서 정밀 변환 작업을 수행할 수 있도록 100기가바이트 가량
의 추론 모델을 0.5기가바이트까지 압축해 스마트폰에 탑재할 수 있는 기술을 개발하였음
▸ 파차이 CEO는 스마트폰 로컬 처리에 따라 네트워크 지연이 없어지고 보다 민첩한 응답이
가능하게 될 뿐만 아니라, 음성 원시 데이터를 단말기 외부에 보낼 필요가 없기 때문에 개인정
보보호 측면에서도 불안감이 없어진다고 설명
▸ 이 기술은 2019년 후반에 출시 예정인 픽셀 신기종에 탑재되어 차세대 구글 어시스턴트를
구현하게 될 것이라고 함
◾ MS가 자연스러운 대화가 가능한 새로운 AI 기술을 선보인 것과 마찬가지로 구글 역시 가상비서
의 자연스러운 대화 기능을 어필하였으며, AI를 가족 같은 존재로 만들겠다는 뜻을 밝혔음
▸ 구글이 2016년에 발표한 가상비서 “구글 어시스턴트”는 2019년 현재 30개 언어를 지원하며
80개국 10억 대 이상의 기기에 탑재되어 사용되고 있음
▸ 구글 어시스턴트는 지금까지 음악 재생이나 뉴스 읽기 외에 지메일, 구글 캘린더와 연동 등
주로 일정 관리를 중심으로 한 가상 비서로서의 기능을 수행하여 왔으나, 수개월 전부터 미국
에서 배포가 시작된 차세대 구글 어시스턴트에는 가족과 같은 동반자로서 역할이 추가되었음
<자료> Google
[그림 3] 구글 I/O 기조연설에 나선 순다 파차이
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주간기술동향 2019. 5. 22.
▸ 구글에 따르면 이제 구글 어시스턴트는 사
용자의 인생에서 소중한 사람, 장소, 시간
을 이해하게 되었으며, 2019년 I/O의 기
조연설에서는 구글 어시스턴트의 새로운
기능으로 ‘엄마’나 ‘동생’ 등 가족을 지칭
하는 단어를 섞어 지시를 할 수 있는 기능
이 소개되었음
▸ 가령, “헤이, 구글. 어머니 집 주변 주말 날
씨는 어때?”라는 물음에 구글 어시스턴트
는 이용자의 어머니의 주소를 바탕으로 해
당 지역의 날씨를 응답할 수 있음
▸ 구글은 이 기능이 비단 편의성을 높일 뿐만 아니라 구글 어시스턴트와의 대화를 아주 자연스럽
게 만든다고 설명했으며, 대화 도중에 일일이 어머니의 이름이나 주소를 지정하지 않고도
원하는 답을 얻게 함으로써 구글 어시스턴트를 마치 가족과 같이 느끼게 할 수 있다는 것
▸ “어머니의 주소”와 같은 개인 정보를 이해시키기 위해 구글은 차세대 구글 어시스턴트의 설정
기능에서 ‘You’ 탭을 신설하여 가족이나 친구의 정보, 중요한 장소와 자주 이용하는 이동수
단, 좋아하는 미디어, 좋아하는 음식이나 음료 등을 저장할 수 있게 하였음
▸ 기록된 정보들은 사용자가 수시로 수정하는 것도 가능하며, 유럽연합이 실행 중인 “일반 데이
터보호 규정(GDPR)”을 준수한다고 함
▸ 한편, MS와 마찬가지로 구글도 향후 가상비서의 이름을 호출하고 명령어를 말하는 현재의
방식이 없어질 것이라고 말했으며, 이는 앞서 설명한 대로 음성 인식과 언어 이해에 필요한
추론 모델을 스마트폰 등 단말기 측에 통합하는 기술을 새로 개발했기 때문임
◾ 구글은 딥러닝의 투명성을 높이는 기술 개발 노력에 대해서도 발표했는데, 이 역시 AI를 공정하
고 모두에게 유용한 것으로 만들기 위한 정책의 일환임
▸ AI의 투명성 제고를 위해서는 TCAV(Testing with Concept Activation Vectors)라는 기술
을 사용하였는데, 이는 AI의 추론의 근거가 되는 개념들과 그 중요도를 함께 표시하는 것임
▸ 예를 들어, 이미지 인식을 통해 ‘얼룩말’ 여부를 판정하는 추론 모델의 경우, 판단 시점에
줄무늬 모양, 말, 사바나 등의 개념을 중요시한다는 것을 알 수 있음
▸ 한편 ,‘의사(doctor)’ 여부를 판단하는 추론 모델을 TCAV로 테스트하면 흰 가운, 청진기 외에
‘남성’이라는 개념을 중요시하고 있음을 알 수 있으며, 이는 학습 데이터의 대부분이 남성
<자료> Google
[그림 4] 차세대 구글 어시스턴트의 시연
최신ICT이슈
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의사였고 그 결과 추론에 성별 편견이 들
어가게 된 것이라 유추할 수 있음
▸ 파차이 CEO는 AI 알고리즘이 공정하지
못할 경우 일부 사람, 일부 경우에만 효
용성을 갖게 될 것이므로, AI 추론 모델
에 내재한 편견을 파악할 수 있는 도구와
AI를 교육시킬 데이터 세트의 개방과 공
유가 중요하며 구글은 이를 위해 노력해
오고 있다고 강조
◾ 한편, 차기 안드로이드 운영체제인 ‘안드로이드 Q’에 대한 발표도 있었는데, 위치정보 공유 설정
등 개인정보보호 기능이 강화되는 것이 큰 특징임
▸ 안드로이드 Q는 화면 전체를 검은색 기조로 하는 다크(dark) 테마를 지원하여 흑색의 화소에
대해 전력을 소비하지 않기 때문에 유기EL 패널의 소비전력 절감에 기여할 수 있는데, 앱이
다크 테마를 지원할 지 여부는 앱 개발자가 결정할 수 있다고 함
▸ 학업이나 업무에 집중하고 싶을 때는 “포커스 모드(Focus mode)”를 사용할 수 있으며, 이
모드에서는 주의를 산만하게 하고 폰을 사용하고 싶게 만드는 유튜브 등의 앱 이용이 제한됨
▸ 안드로이드 Q의 베타 버전은 구글의 픽셀 스마트폰 외에 12개 안드로이드폰 제조업체의 21
개 모델에서 사용이 가능함
◾ 이 밖에도 2018년 구글 I/O에서 화제가 되었던 자동 전화예약 서비스인 듀플렉스(Duplex)의
웹 버전과 3D와 AR을 접목한 새로운 이미지 검색 기능이 공개되어 관심을 모았음
▸ 사람과 너무 흡사하여 놀라움을 안겨 주었던 자동 전화예약 서비스 듀플렉스의 웹 버전인
“Duplex on the web”이 2019년 I/O에서 소개되었으며, 구글 캘린더, 지메일, 구글맵 등으
로부터 수집한 정보를 바탕으로 렌터카 예약 사이트에 자동으로 항목을 입력하는 데모를 선보
였음
▸ 웹 버전 듀플렉스는 지메일에 남아 있던 과거의 렌터카 예약 내역을 바탕으로 자동차의 차종까
지 자동 입력할 수 있고, 이를 이용자가 확인하고 승인하면 예약이 완료되는데, 이 서비스는
2019년 하반기에 미국과 영국에서 영어 버전 서비스부터 시작될 예정임
▸ 구글 검색의 새로운 기능으로는 키워드 검색 결과를 “3D로 보기(View in 3D)”가 추가되었으
<자료> Google
[그림 5] AI가 가진 편견을 검증
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주간기술동향 2019. 5. 22.
며, 이미지의 3D 모델을 볼 수 있을 뿐만 아니라 이 3D 모델을 AR(증강현실) 기능을 이용하
여 카메라 이미지와 겹쳐 표시할 수 있게 하였음
◾ 2019년 MS와 구글의 개발자 컨퍼런스에서 양사는 공통적으로 보다 진화한 대화형 AI를 강조하
였으며, AI를 보다 지능적으로 하는 동시에 인간적인 면모를 띠게 한다는 개발 목표를 제시하였음
▸ 음성 및 이미지 인식 AI에 기반을 둔 가상비서들의 이용이 점차 늘어나고 있으며, 가상비서들
을 탑재한 기기와 응용 분야들도 모바일, 자동차, 가정의 3대 영역을 중심으로 도입이 계속해
서 확산되고 있음
▸ 가상비서 AI를 운영하는 아마존, 애플, 구글, MS 등은 그 동안 이용자의 물음과 요청을 AI가
정확히 이해하고 제대로 된 답을 내놓기 위한 기술 개선에 주력해 왔는데, 이제는 편의성과
함께 친근감을 높이기 위한 기술 개발에도 주력하려는 움직임을 보이고 있음
▸ 지금과 같이 무언가 요청할 때 마다 가상비서의 이름을 부르는 방식은 번거로울 뿐 아니라
무엇보다 이용자와 AI 사이의 관계를 사무적 혹은 주종 관계로 만들 소지가 있음
▸ AI 기술의 발전이 사람을 위해 복무해야 하는 것은 맞지만, 그 방식이 반드시 상하관계일
필요는 없으며, 오히려 편한 관계가 형성될수록 사람과 AI의 상호작용이 더욱 빈번히 일어나
고 이것이 다시 AI의 고도화와 지능화로 선순환을 이룰 수 있음
▸ 이는 비단 가상비서와 사람 간의 관계에만 해당하는 것은 아니며 넓게 보면 궁극적으로 인간과
로봇, 인간과 AI의 관계 설정과 직결된 문제인데, MS와 구글은 사람과 AI가 친구, 가족 혹은
파트너와 같은 관계를 형성하는 것이 좋겠다고 판단한 것으로 보임
▸ 2019년 마이크로소프트 빌드와 구글 I/O는 AI 가상비서의 새로운 기술 진화 방향을 제시하였
으며, 가상비서의 기술적 우위성을 평가하는 항목에 새롭게 ‘친근함’이 추가될 것으로 예상됨
[ 참고문헌 ]
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최신ICT이슈
정보통신기획평가원 33
Ⅱ. 금속 3D 프린팅 기술, 독일·미국은 이미 실용화에 적용
◾ 금속 재료를 적층하여 조형하는 금속 “애디티브 매뉴팩처링(Additive Manufacturing: AM)”
시장이 2030년 300억 달러에 달할 것으로 예상됨
▸ 일본 신에너지·산업기술종합개발기구(NEDO)
의 기술전략연구센터(TSC)가 추산한 자료에
의하면 2017년 전세계 “AM/3D 프린팅” 시
장에서 조형 장치 부문의 매출은 12억 2,300
만 달러, 금속 분말재료 부문의 매출은 1억
1,000만 달러였음
▸ 그러나 향후 시장이 급성장하여 2030년에는
조형 장치 부문의 매출이 65억 달러, 금속 분
말 부문이 50~65억 달러, 조형품 부문이 약
200억 달러로 총 300억 달러를 넘어서는 시장이 될 것으로 예상됨
◾ 금속 AM 기술은 부품 단가가 높고, 경량화 요구가 높은 항공 우주 분야에서 먼저 도입되고
있는데, 특히 미국의 항공 기업들이 실용화에 한발 앞서가고 있음
▸ 가령, 제너럴 일렉트릭(GE)의 항공기 엔진사업 부문을 담당하는 ‘GE항공’은 금속 AM을 활용
한 항공기 엔진 부품 제조를 늘려나가고 있는데, 이미 2015년 4월에 금속 AM으로 만든
GE 상용 엔진의 부품으로 미 연방항공국(FAA) 인증을 최초로 획득한 바 있음
▸ GE항공은 항공기용 제트엔진에 탑재되는 T25 온도 센서를 보호하는 하우징이나 엔진의 터빈
블레이드와 연료 노즐 등의 제조에도 금속 AM으로 만든 부품을 실제로 사용하고 있으며,
점차 항공 엔진 이외 발전기기 사업 등으로 활용을 확대하고 있음
▸ GE항공은 AM 기술의 적용과 AM을 전제로 한 디자인을 통해 경량화뿐 아니라 부품의 감소에
의한 강도 향상, 조립 공수 절감 등의 효과를 얻을 수 있다고 말하고 있음
▸ 예를 들어, 제트엔진의 연료 노즐을 AM으로 제조하면 기존 방식보다 무게를 25% 가볍게
할 수 있고 내구성은 5배 높일 수 있으며, 용접 횟수가 기존보다 5분의 1로 줄어들기 때문에
강도와 정밀도가 향상된다고 함
◾ GE는 AM 기술이 제조업의 경쟁력을 높이는 중요한 기술이라고 판단하여 연구 개발과 기술
적용의 확대를 수십 년 전부터 추진해 오고 있음
<자료> Autodesk
[그림 1] 금속 애디티브 매뉴팩처링(AM)
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▸ GE의 금속 AM 활용이 본격화된 것은 모리스 테
크놀로지(Morris Technologies)를 인수한 2012
년부터이지만 연구 부문의 기술 개발이 시작된 것
은 1990년대로 거슬러 올라감
▸ 2016년에는 금속 AM 장비업체인 스웨덴의 아캄
(Arcam)과 독일의 컨셉 레이저(Concept Laser)
를 잇따라 인수하였고, 이 두 기업을 산하에 둔
“GE 애디티브”라는 전문 조직을 출범시켜 자사
내에서 AM의 활용 확대를 가속화하였음
▸ 2018년부터는 이런 사내 정책을 통해 축적한 노하우를 GE 애디티브를 통해 외부에 제공하는
사업도 시작하였음
◾ 한편, 독일 기업을 중심으로 자동차 산업에서도 금속 AM의 활용이 시작되고 있으나, 가격 요인
때문에 중저가 모델에는 적용이 어려워 고급차 중심으로 기술이 도입되고 있음
▸ 항공기용 엔진 부품은 AM 기술 적용에 따른 효과가 크고, 산업 특성상 어느 정도 투자비용을
감당할 수 있지만, 이에 비해 자동차 부품은 저비용화의 요구가 높고 생산 수량도 많기 때문에
장비 가격이 높고 제조에 시간이 걸리는 금속 AM의 도입이 쉽지 않음
▸ 따라서 자동차 산업의 경우 일반적으로 대중 보급 차종의 부품에 금속 AM 적용은 어렵고,
가격이 비싸고 생산대수도 제한되는 고급차종에서 금속 AM이 활용되고 있음
▸ BMW 그룹은 오픈카인 신형 “BMW i8 로드스터” 모델에 금속 AM으로 만든 부품을 채택했
으며, 수지의 사출성형품을 알루미늄 합금의 AM으로 만든 부품으로 교체해 강도 향상과 경량
화를 구현하였음
▸ 20만 달러가 넘는 고급 차종이지만 BMW 그룹 최초로 양산 모델에 금속 AM으로 만든 부품을
채택한 사례가 되었음
▸ 금속 AM으로 조형한 부품은 브래킷으로
소프트 톱을 격납할 때 개폐되는 자석 뒷
부분의 토노 커버에 탑재되는데, 커버의
맨 끝 좌우에 1개씩 배치되어 있음
▸ BMW는 위상(토폴로지) 최적화를 활용
하여 형상을 설계하고 금속 AM으로 조
형했는데, 재료는 실리콘(Si) 계열 알루미
<자료> BMW
[그림 3] AM으로 만든 i8 로드스터의 브래킷 부품
<자료> Fortune
[그림 2] AM으로 제조한 GE의 항공 부품
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늄(Al), 합금 주물 재료인 AlSi10Mg을 채택했으며 무게는 약 22g으로 아주 가벼움
▸ 당초 이 부품은 유리 섬유를 가미한 폴리아미드 6(PA6 GF30)로 성형하고 있었지만, 테스트
결과 강도가 부족한 것으로 판명되어 금속부품으로의 대체를 검토했고, 그 결과 금속 AM의
채택을 결정했는데, PA6 GF30으로 만든 것과 비교할 때 강도는 10배 향상되고, 질량은
40% 감소되었음
▸ 마그네슘(Mg) 합금 다이캐스트 부품도 검토했으나 비용 문제 때문에 포기했다고 하는데, i8
로드스터용 브래킷의 생산 수량은 수천 개 정도에 불과하기 때문
▸ Mg 다이캐스트 방식은 금형을 필요로 하기 때문에 초기 투자가 너무 많이 소요되는데, 생산
수량이 6만 개 이내라면 금속 AM 기술이 비용 면에서 유리하다고 함
◾ 폴크스바겐(VW) 그룹의 프랑스 부가티(Bugatti)도 AM 기술의 도입을 적극적으로 추진하고
있는 자동차 기업 중 하나임
▸ 부가티 시론(Chiron) 차종의 최신 모델에 탑
재된 AM으로 만든 브레이크 캘리퍼는 기존
Al 합금으로 만든 것에 비해 무게가 4.9kg에
서 2.9kg으로 대폭 경량화 되었는데, 티타늄
합금(Ti6Al4V)을 재료로 AM으로 조형한 후
일부분을 기계 가공으로 마무리하였음
▸ 이 밖에도 시론은 공력제어시스템(리어 윙)의
부품에도 금속 AM 장치를 적용하고 있음
▸ 앞서 살펴본 BMW의 사례나 부가티 사례 모
두 독일 프라운호퍼(Fraunhofer) 연구소가
개발에 협력하고 있으며, 프라운호퍼는 유럽 최대의 응용과학연구소임
▸ 프라운호퍼는 AM 장비 및 재료 업체뿐 아니라 관련 소프트웨어 및 하드웨어 업체와도 제휴하
면서 AM의 산업적 이용을 확산하기 위한 연구개발 프로젝트를 진행 중이며, 독일에서는 이와
유사한 프로젝트들이 다수 전개되고 있음
◾ 산업 측에서 응용이 확산되는 것과 궤를 같이 해 AM 제조 장치나 재료 측면에서의 연구 개발도
활발히 전개되고 있음
▸ 특히, 최근 주목을 끌고 있는 기술이 조형 시간의 단축인데, HP가 2018년에 발표한 새로운
프린팅 장치는 금속 분말을 바인더(결합제)로 굳힌 다음 소결하는 방식을 채택하고 있으며,
<자료> Bugatti
[그림 4] AM으로 제조한 브레이크 캘리퍼
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이와 같은 방식을 채택한 AM 장비 제조업
체가 늘어나고 있음
▸ 주조가 레이저나 전자빔으로 용융결합(溶融
結合)하는 방식이라면, HP의 이 방식은 분
말 야금과 MIM(금속사출성형)에 가까운 제
조 방식이라 할 수 있음
▸ 어떤 부품에 이 방식을 적용할 수 있는지가
향후 과제가 될 것이며, HP는 새로운 장치의
발표와 동시에 폴크스바겐과 제휴하여 조형물의 적용 가능성을 검토해 나갈 방침임
▸ 금속 AM 기술은 아직 개발 여지가 많이 남아 있어 이에 대한 투자는 앞으로 계속 늘어날
것으로 보이며, 관련 시장을 포함해 금속 AM 시장은 더욱 확대될 전망임
▸ 산업 응용의 확대에 따라 기업들의 투자도 늘어날 전망이며, GE의 경우 AM을 포함하여 향후
5년간 산업용 3D 프린팅 시장에 30억 달러 이상을 투자할 계획임
[ 참고문헌 ]
[1] ITPro, 4. 25, https://nkbp.jp/2vWyBWb
[2] Fortune, 5. 12, https://bit.ly/2Hud1xs
Ⅲ. 마하5 티타늄 초음속 여객기 개발 스타트업, 90분 만에 대서양 횡단을 목표
◾ 초음속 여객기 개발 벤처기업인 ‘허미어스(Hermeus)’는 최근 음속의 5배 이상 속도로 비행하는
여객기 개발을 위한 자금 조달을 완료했다고 발표
▸ 허미어스는 향후 5년 이내에 실제 기체로 시험 비행을 실시하고, 8~10년 후에 상용 비행을
시작한다는 목표를 가지고 있음
▸ 비행기의 이름은 아직 정하지 않았지만 시속
3,300마일(약 5,300km) 이상의 속도로 최
대 4,600마일(약 7,400km)을 비행할 수
있다고 하며, 실용화가 되면 현재 약 7시간
반 정도가 소요되는 뉴욕-파리 간 노선을 5
분의 1인 90분 만에 비행할 수 있게 됨
▸ 허미어스 측에 따르면 이는 마법같은 새로운
<자료> Hermeus
[그림 1] 초음속 여객기 개발 스타트업 허미어스
<자료> ITPro
[그림 5] HP의 금속 AM 장치로 조형한 변속 노브
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기술이 아니고 현재의 소재와 기술로 구현 가능한 것이며, 기체에는 티타늄 등이 사용되고,
가스터빈 엔진을 주축으로 한 복합 사이클 엔진을 탑재함
◾ 초음속 여객기 자체는 새로운 것이 아니나 관심에서 멀어졌다가 최근 다시 활기를 띠게 된 데에
는 민간 우주개발기업들의 대두와 함께 기술 발전으로 티타늄으로 기체 설계가 가능해졌기 때문
▸ 스페이스X, 블루 오리진(Blue Origin), 로켓 랩(Rocket Lab), 랠러티비티(Relativity) 등
민간 우주개발 기업들이 등장하며, 투자자들이 항공우주 산업이 장기적으로 이익을 가져다
줄 수 있다는 확신을 갖게 됨에 따라 초음속 여객기 개발에도 투자가 몰리고 있음
▸ 허미어스가 투자자들의 주목을 받고 있는 것은 인적 자원의 우수성인데, 주요 설립자 4명은
상용 로켓 발사에 실적이 풍부한 “제너레이션 오빗(Generation Orbit)” 출신이며, 블루 오리
진의 전 CEO인 로브 메이어슨 등 쟁쟁한 인사들이 고문으로 참여하고 있음
[ 참고문헌 ]
[1] Geekwire, 5. 13, https://bit.ly/2W5Au1n
[2] are technica, 5. 14, https://bit.ly/2VA1ir2
IV. 도크리스 스쿠터 공유 서비스의 지속 가능성을 제고하기 위한 업체들의 노력*
◾ 마이크로 모빌리티 공유 서비스, 특히 도크리스 스쿠터(Dockless Scooter) 서비스 업체들은
서비스의 지속 가능성을 제고하기 위한 노력을 경주하고 있음
▸ 이들 업체들은 충전, 전동스쿠터(킥보드)의 내구성, 날씨의 영향, 방치, 도난 등의 문제들에
대한 해법을 찾기 위해 새로운 비즈니스 프로세스와 신상품 등을 도입하고 있음
▸ 2018년 8월 루이빌에서 도크리스 스쿠터 공유 서비스(도크가 없이 어디서나 파킹할 수 있는
전동 킥보드 서비스)를 시작한 버드(Bird)를 대상으로 Quartz가 실시한 조사 결과는 다음과
같음
- 스쿠터의 평균수명은 28.8일에 불과
- 평균적으로 생애동안 92회(하루평균 3.49회) 사용되고 163.2 마일(262km) 정도 운행
- 스쿠터 129개 중 4%인 5개는 당일 소멸(도난 또는 고장)
* 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀(☎ 042-612-8296)과 최신ICT동향 컬럼리스트 김범수 집필위원([email protected] ☎ 010-7230-7901)에게 문의하시기 바랍니다.
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- 가장 긴 수명의 스쿠터는 112일 사용
- 129개 스쿠터 중 5.4%인 7개만이 60일 이상 사용
▸ 도크리스 스쿠터 운영 시 한 대당 수익 및 비용 구조는 다음과 같은데, 결과적으로 한 대
운영할 때마다 293달러 정도의 적자를 내고 운영하고 있는 것으로 추정됨
- 한번 승차당 매출: 3.7달러
- 한번 승차당 비용(충전/수리/카드수수료/보험료): 2.75달러
- 한번 승차당 수익: 3.7-2.75=0.95달러
- 하루 매출: 승차당 수익(0.95달러)×하루평균 운행횟수(3.49회)=3.31달러
- 하루 비용(지자체 제공 비용, 도로 또는 파킹 공간 확충): 1달러
- 하루 수익: 3.31-1=2.31달러
- 생애주기에 따른 스쿠터 1대당 수익: 하루 수익(2.31달러)×생애기간(28.8일)=66.7달러
- 스쿠터 대당 수익: 스쿠터 대당 수익(66.7달러)-스쿠터 구입비용(360달러)=-293달러(적자)
▸ 상기와 같이 스쿠터 한대 운영할 때마다 거의 300달러의 적자가 발생하는 것으로 추정되고
있으며, 이에 따라 버드나 라임(Lime), 점프 등 글로벌 도크리스 스쿠터 공유 서비스 업체들
은 이를 개선하기 위한 비즈니스 혁신을 실시하고 있음
▸ Quartz의 리서치 결과에 의하면, 전동 킥보드 구매 비용은 대략 360달러이므로 손익을 맞추
기 위해서는 스쿠터의 평균수명이 156일, 즉 현재의 평균 사용 기간인 28.8일의 5배 이상이
되어야 함
▸ 그러나 도크리스의 개념상, 거리에 무작위 방치되고 비나 눈이나 바람 등에 노출되어 있으며,
공유라는 개념으로 인해 고객들이 함부로 운행하는 경향이 있어 내구성이 현저히 떨어지는
문제가 있음
▸ 버드는 1~2개월 만에 망가지는 기존 스쿠터 제품을 보완하여 버드원(Bird One)이라는 버드
제로(Bird Zero) 서비스를 위한 맞춤형 스쿠터를 공개하였는데, 이 제품은 내구성이 강해
<자료> 더버지
[그림 1] 버드원 전동 스쿠터
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10개월 동안 견딜 수 있으며, 다른 전기 스쿠터에 비해 배터리 전력이 두 배인 473Wh 배터
리가 장착되어 한 번의 충전으로 30마일(48km)까지 갈 수 있음
▸ 또한, GPS로 지원하는 도난 방지 장치를 탑재하고 9인치 반고체 공압 타이어로 내구성을
강화하는 한편 Bird의 스마트폰 앱에서 잠그거나 잠금 해제할 수 있는 디지털 잠금 장치까지
내장하고 있어 편리성을 강화하였으며, 최고속도는 시속 19마일(30km/h)이며, 최대 적재하
중은 220파운드(100kg)에 이름
▸ 최근 각 지자체에서는 법으로 도크리스, 즉 외부에 방치하는 공유 서비스를 인정하지 않는
지역이 늘어나고 있는데, 뿐만 아니라 도크가 없는 경우에는 차량 당 연간 50달러 또는 매일
1달러의 비용을 부과하고 있음
▸ 지자체의 이러한 입장은 스쿠터가 인도에 방치되거나 일반 가정 집 앞에 방치되고, 심지어는
산이나 숲에도 방치되고 있어, 보행자 사고 유발, 거리 미관 훼손, 환경오염 등에 대한 시민들
의 민원이 증가하고 있기 때문임
▸ 이 문제를 해결하기 위해 버드에서는 샌프란시스코와 바르셀로나에서 월 25달러에 집으로
배송하여 렌트해주는 버드 딜리버리 서비스를 개시하였는데, 일단 버드앱을 통해 주문이 가능
하며, 주문이 완료되면 버드 딜리버리 담당자가 개인용 버드, 충전지, 잠금장치를 전달하여 줌
▸ 충전비용과 도크리스로 인한 지자체 부과 비용
을 줄이기 위한 방법은 세미도크(반 도크)를 사
용하는 것인데, 스위프트마일(SwiftMile)은 길
거리에 방치되거나, 충전하는데 어려움을 겪는
것을 개선하기 위해 최대 24대까지 수용 가능
하며 태양열 충전 및 보관이 가능한 도킹 인프
라를 개발하였음
▸ 거의 모든 종류의 전동 스쿠터를 수용할 수 있
고, 스쿠터 정보들을 공유할 수 있어 지자체 입
장에서는 교통정보를 얻음과 동시에 이를 활용한 인프라 개선도 가능할 것으로 기대됨
▸ 지금까지 도크리스 스쿠터 사업은 라임과 버드가 양대산맥으로 퍼스트마일(집에서 대중교통까
지) 및 라스트마일(대중교통부터 목적지까지)의 마이크로 모빌리티의 일환으로서 2년 사이에
각각 수천억 원의 투자를 받을 만큼 급성장한 사업임
▸ 그러나 방치, 사고 등의 문제점들이 부각되면서 지자체에서 규제하기 시작할 뿐만 아니라,
스쿠터의 내구성 문제로 사업의 적자 규모를 키우고 있어 지속 가능성에 대한 이슈가 불거지
고 있는 상황임
<자료> 시티랩
[그림 2] 스위프마일의 세미도크
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주간기술동향 2019. 5. 22.
▸ 그럼에도 불구하고 마이크로 모빌리티는 에너지 절감, 교통체증을 해결할 수 있는 대안으로
충분히 경제적 가치가 있기 때문에 상기의 문제를 해결하기 위한 노력을 사업자나 정부가
지속적으로 노력하고 있어, 종국적으로는 이러한 문제들이 어떻게 하든 해결될 것으로 예상되
며, 이에 따라 스마트 모빌리티 산업이 더욱 성장할 것으로 기대되고 있음
[ 참고문헌 ]
[1] https://qz.com/1561654/how-long-does-a-scooter-last-less-than-a-month-louisville-data-suggests/ -
버드의 수익구조
[2] https://www.theverge.com/2019/5/8/18535698/bird-one-electric-scooter-ride-share-own-price - 버드
원 사례
[3] https://www.theverge.com/2019/4/30/18523121/bird-electric-scooter-delivery-monthly-rental-sf-barc
elona – 버드 딜리버리 사례
[4] https://www.citylab.com/transportation/2019/03/electric-scooters-parking-charging-docks-lime-bird-lyft-
spin/584332/-스위프트마일 사례
사업책임자: 문형돈(기술정책단장)
과제책임자: 이성용(산업분석팀장)
참여연구원: 변화성, 이재환, 이효은, 이상길, 안기찬, 김용균, 정해식, 김우진, 전영미(위촉)
통권 1897(2019-19)
발 행 년 월 일 : 2019년 5월 22일발 행 소 : 편집인겸 발행인 : 석제범등 록 번 호 : 대전 다-01003등 록 년 월 일 : 1985년 11월 4일인 쇄 인 : ㈜승일미디어그룹
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