무선 센서 네트워크 기반 iot를 위한 통신 기술

방송통신기술 이슈&전망 2014년 제 37호

무선 센서 네트워크 기반

IoT를 위한 통신 기술

Korea Communications Agency❙ 2014.01.14

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방송통신기술 이슈&전망 2014년 제 37 호

개요

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 21세기에 중요한 기술 중 하나로

자리매김하고 있다. 특히 무선 기술과 MEMS1)(Micro-Electro-Mechanical Systems)의

발전으로 작고 값싼 스마트 센서들이 다양한 분야에서 응용되고 있으며, 그 응용분

야는 환경 모니터링, 헬스 케어, 보안 및 감시, 스마트 홈, 스마트 그리드 등 매우

다양하다. 지난 10년 동안 학계와 산업계에서는 이러한 센서 네트워크 분야에서 다

양한 연구개발 성과를 이루었으며, 이러한 기술을 기반으로 센서들과 다양한 디바이

스들이 모두 연결되는 IoT(Internet of Things) 기술로의 진화를 시작하였다[1]. IoT

기술은 다양한 네트워크 기술을 바탕으로 다양한 장치들 간의 인터넷 연결성을 제

공하여 이들을 활용한 지능적 서비스를 창출할 수 있도록 하는 기술적 개념이며[1],

본고에서는 무선 센서 네트워크 기반으로 하는 IoT 기술 이슈와 동향에 대해 살펴보

고자 한다.

1. 무선 센서 네트워크

무선 센서 네트워크 기술은 컴퓨팅 능력과 무선 통신 능력을 갖춘 센서노드를 응

용 환경에 배치하여 자율적인 네트워크를 형성하고 센서 노드로부터 획득한 정보들

을 무선으로 수집하여 감시/제어 등의 용도로 활용하는 기술이다. 무선 센서 네트워

크 기술의 궁극적인 목표는 모든 사물에 컴퓨팅 능력 및 무선 통신 능력을 부여하

여 언제, 어디서나 사물들끼리의 통신이 가능한 유비쿼터스 환경을 구현하는 것이

며, 현재 다양한 기술이 융합되면서 IoT, M2M2) 기술로 진화 하고 있다. 이와 같이

무선 센서 네트워크 기술은 IoT 기술 전개에 있어 근간이 되며 특히, 인간의 개입

없이, 혹은 최소한의 개입으로 사물간 협력하여 센싱, 정보 처리 및 교환을 위한 상

호 지능적 자율적인 네트워크 형성에 있어 무선 센서 라우팅 기술은 중요하다. 또한

다양한 기기와의 정보 교환과 연동을 위해 센서 네트워크의 물리계층 및 네트워크

기술도 중요한 기술 요소로 자리 잡고 있다.

1) MEMS : 미세전자제어기술이라고도 한다. 소형화된 전자 회로뿐만 아니라 소형 암, 기어, 스프링과 같은 기계 부품에 통합되

는 전문화된 실리콘 칩으로, 데이터를 처리하는 능력과 특정한 종류의 센서 형태로 데이터를 저장하는 능력을 가지고 있다.

MEMS로 만든 센서들의 크기는 100만분의 1미터 혹은 몇 마이크로미터 이하의 정밀도를 가질 수 있다

2) M2M(Machine to Machine): 인터넷에 연결된 사물들이 사람의 개입 없이 능동적으로 정보를 주고 받는 사물 통신 기술의

하나이다. 센서, 무선통신, 데이터 처리등의 요소기술이 발전하면서 현재 다양한 분야에서 활용중이다.

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무선 센서 네트워크 기반의 IoT 기술

무선 센서 네트워크는 일반적으로 저비용/저전력/다기능의 센서노드들로 이루어져

있으며, 이러한 센서들은 라디오 트랜시버와 데이터 처리를 실현하는 마이크로 프로

세서가 장착되어 있다. 이 센서들은 전통적인 RF기술을 이용한 단거리 통신을 시작

으로 3G, LTE 등의 기술을 이용한 장거리 통신을 실현하고 있으며 RFID, NFC,

WiFi, Bluetooth, ZigBee, GSM, 3G, LTE 등 다양한 네트워크 기술에 적용되고 있다.

<그림 1> 전통적인 센서 노드 구조

※ 출처 : Wireless Sensor Networks [13]

센서 노드는 위 그림1에서 보는 바와 같이 일반적으로 ‘센싱유니트(Sensing Unit),

프로세싱 유니트(Processing Unit), 통신 유니트(Communication Unit), 전원 유니트

(Power Unit)’의 4가지 구성요소로 이루어진다(그림1). 센싱 유니트는 하나 이상의

센서와 아날로그-디지털 변환기(ADC)로 구성되어 있으며, 아날로그-디지털 변환기는

센서에서 수집한 정보를 디지털로 변환한 후, 해당 정보를 프로세싱 유니트에 전달한

다. 프로세싱 유니트는 마이크로 프로세서와 메모리로 구성되어 있으며, 센서 노드를

제어하는 기능과 정보를 사용자가 요구하는 규약에 따라 처리하여 통신 유니트로 전

달한다. 통신 유니트는 데이터 전송을 처리하는 라디오 장치로 구성되어 있으며 라디

오 장치는 정보를 무선장치에 해당하는 무선전파로 변환하는 기능을 수행한다.

2. 비IP 네트워크 표준 기술

유무선 통신 및 네트워크를 위한 기술로는 근거리 통신, WiFi, 3G/4G/LTE등이 대

표적이다. 한편, 디바이스가 인터넷 연결을 기반으로 정보를 주고받는 IP방식의 프로

토콜과는 달리, IP를 사용하지 않는 경우의 디바이스간 통신은 블루투스, ZigBee,

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RFID, ZWave 등을 이용한다. 이러한 비IP 네트워크 기술을 구현하고 있는 전통적인

센서 노드 구조는 싱크노드(Sink Node)를 통해 인터넷과 연결되어 정보를 공유할 수

가 있으며, 이를 위해 센서 노드는 6LoWPAN과 같은 기술을 적용할 필요가 있다.

6LoWPAN(IPv6 over Low power WPAN)은 IEEE 802.15.4를 PHY/MAC으로 하는 저전

력 WPAN상에 IPv6를 탑재하여 기존 IP네트워크에 연결하는 기술이며, 6LoWPAN을

포함한 관련된 여러 기술들에 대해 기술해 보기로 한다.

(1) ZigBee

ZigBee는 저속 전송 속도와 근거리 통신을 위하여 ZigBee Alliance에서 개발한 무선

네트워크 기술인데, 작은 크기로 전력 소모량이 적고 값이 싸 홈네트워크 등 유비쿼

터스 구축 솔루션으로 각광받고 있으며 지능형 홈네트워크, 빌딩 등의 근거리 통신

시장과 산업용기기 자동화, 물류, 휴먼 인터페이스, 텔레매틱스, 환경 모니터링, 군사

등에 활용된다. ZigBee 프로토콜은 물리 계층, 미디어 액세스 제어(MAC) 계층, 네트

워크 계층, 그리고 어플리케이션 계층으로 이루어져 있다. ZigBee의 물리 계층과

MAC 계층은 IEEE 802.15.4 표준에 정의되어 있으며, 그 이외의 프로토콜 스택은

ZigBee 사양에 정의되어 있다. IEEE 802.15.4 초기 버전에서 유럽은 868 MHz 대역에

서 20kbps를, 미국은 915 MHz에서 40kbps를 지원하였다. ZigBee 네트워크 계층은 트

리 구조와 메쉬 구조를 위한 라우팅과 어드레싱를 지원하고 있으며, 어플리케이션 프

로파일로는 ZigBee Home Automation Public Profile과 ZigBee Smart Energy Profile이

대표적으로 사용된다. 또, 새로운 ZigBee 사양인 RF4CE는 가전의 원격 제어를 위한

솔루션과 스타 토폴로지를 위한 간단한 네트워크 스택을 정의하고 있는데, RF4CE는

2.4GHz의 주파수 대역을 사용하고 AES-128을 이용한 보안을 제공한다[2].

(2) Z-Wave

Z-Wave는 ZenSys가 주축이 된 Z-Wave Alliance에서 제정한 홈오토메이션 무선

전송 방식이며, Z-Wave의 주 목적은 무선 네트워크에서 하나 이상의 노드들과 제어

유니트 사이에서 신뢰성 있는 통신을 제공하는 것이다. Z-Wave는 물리 계층, 미디

어 액세스 제어(MAC) 계층, 전송 계층, 라우팅 계층, 그리고 어플리케이션 계층으로

구성되어 있으며, 900MHz 대역(유럽: 869MHz, 미국:908MHz)과 2.4GHz대역을 사용하

면서 9.6kbps, 40kbps, 그리고 200kbps의 속도를 제공한다. Z-Wave 기술은 장치간의

통신을 위해 콘트롤러와 슬레이브의 두가지 장치를 정의하는데, 콘트롤러는 슬레이

브에서 명령을 전송하며, 슬레이브는 명령에 대한 응답을 하거나 명령을 수행하는

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기능을 한다. Z-Wave의 라우팅 계층은 소스 라우팅 기반의 라우팅을 지원한다[3].

(3) INSTEON

SmartLabs에서 개발한 INSTEON은 무선 기술을 활용하여 조명 스위치를 연결하는

기술로서, RF 링크와 AC-전원 링크간에 메쉬 네트워크 토폴로지를 구성하여 작은

구역에서 장치간의 통신을 실현한다. INSTEON 기술은 904 MHz 대역에서 동작하며,

38.4 kbps 데이터 전송 속도를 제공한다. INSTEON의 디바이스들은 전송자의 역할,

수신자의 역할, 혹은 중계자의 역할을 수행할 수 있으며, 동일한 구간에 위치하지

않은 디바이스들 간의 통신은 시간 구간 통기화 방법을 이용한 멀티-홉 라우팅을

사용하여 가능하게 한다[4].

(4) WAVENIS

Wavenis 무선 기술은 WSN 응용과 M2M 응용들을 지원하기 위해 2-way 무선 플랫

폼 기술을 제공하며, Coronis Systems에서 모니터링 응용과 제어를 위한 프로토콜

스택을 구현하여 빌딩/홈 자동화에 적용하였다. Wavenis 저전력 및 장거리 무선 기

술은 간단한 포인트-투-포인트 연결과 여러 리피터 고급 트리 구조, 메쉬 네트워크

의 다양한 구성을 지원한다[5].

(5) 6LoWPAN

비IP 네트워크 기술을 구현하고 있는 전통적인 센서 노드 구조는 싱크노드(Sink

Node)를 통해 인터넷과 연결되어 정보를 공유할 수가 있다. 이를 위해, 센서 노드는

6LoWPAN과 같은 기술을 적용할 필요가 있다. 6LoWPAN(IPv6 over Low power

WPAN)은 IEEE 802.15.43)를 PHY/MAC으로 하는 저전력 WPAN상에 IPv6를 탑재하여

기존 IP네트워크에 연결하는 기술이며, IPv64) 기술로 인해 다양한 스마트 디바이스

와 센서 디바이스들이 IP 기반의 네트워크에 연결이 게이트웨이와 같은 중간 장치가

없이 가능하게 되었다. 하지만, 무선 센서 네트워크에서는 제한된 패킷 사이즈와 제

한된 전력 사용으로 인해, 헤더 압축과 어드레스 자동 설정 기능 등이 필요하다. 이

3) IEEE 802.15.4는 물리 계층(PHY)과 미디어 액세스 콘트롤 계층(MAC)을 정의하는 표준으로, 저속도 무선 개인 통신망(Low

Rate Wireless Personal Area Networks)를 위한 표준이다. IEEE 802.15.4를 기반으로 상위 네트워크 및 어플리케이션에

대한 규약을 정의한 표준이 ZigBee이다.

4) IPv6는 인터넷 프로토콜 버전6(Internet Protocol version 6)의 줄임말. 현재 사용중인 IP 주소 체계인 IPv4의 단점을 개선

하기 위해 제안된 새로은 IP 주소 체계의 통신 규약이다. IPv4는 32비트 주소체계에 42억 개의 주소를 가지고 있고,

A·B·C·D 클래스로 주소를 할당하는 반면 IPv6는 128비트의 주소체계로 3.4*1038 개의 주소를 가지고 있다. 따라서, 다양한

디바이스들에 주소를 할당하여 사용이 가능하다.

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를 위해 6LoWPAN IETF 워킹 그룹이 만들어져 IPv6와 IEEE 802.15.4와의 관련 연구

가 수행 중이다[14].

<그림2>는 6LoWPAN의 프로토콜 스택과 기존 TCP/IP 스택을 비교한 그림이며,

IPv6 패킷을 전달하기 위해 IEEE 802.15.4 MAC 계층과 IPv6 계층 사이에 Adaptation

계층을 두어 IPv6 헤더 압축, UDP/TCP/ICMPv6 헤더 압축, Adaptation 계층을 통한

메쉬 라우티, IEEE 802.15.4 의 16비트, 64비트 주소를 이용한 IPv6 주소 자동 생성

기능을 수행하고 있다. 6LoWPAN 기술은 ZigBee의 네트워크 계층을 대체할 수 있으

며, 향후 IoT를 실현 할 수 있는 네트워크 기반 기술이 될 것이다. 또한 IETF에서는

무선 센서 네트워크의 라우팅에 대한 요구사항을 수용할 수 있는 RPL(IPv6 Routing

Over Low power and Lossy networks)을 제안하여 라우팅 메트릭과 경로 설정에 대

한 연구 및 표준에 대해 논의가 진행 중이다[14].

<그림 2> TCP/IP 프로토콜 스택과 6LoWPAN 프로토콜 스택

※ 출처 : IPv6 over Low power WPAN [14]

3. 무선 센서 기반의 IoT 테스트베드 기술

무선 센서 및 다양한 스마트 디바이스들이 연결되는 무선 센서 기반의 IoT 솔루션

들이 다양하게 제안되고 있으며, 이러한 기술들은 실제 환경에 적용되기 전에 다양

한 실험과 시뮬레이션을 통해 안정성과 확장성을 확보할 필요가 있다. 예를 들면,

6LowPAN 기술을 대신하는 특정 프로토콜을 개발한다면, 테스트베드를 이용하여 다

양한 실험을 수행할 수 있을 것이다. 미국과 유럽에서는 스마트 센서 네트워크기술

의 적용 및 기술적인 한계를 연구하기 위해 시뮬레이션과 실제 적용에 가까운 실험

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을 가능하게 할 테스트베드가 다양하게 구현되었으며, 이러한 무선 센서 노드와 컴

퓨팅 노드 등의 실험 자원들은 연구자에게 개방되어 다양한 실험이 가능케 한다. 이

번 장에서는 현재 운영되고 있는 테스트베드 기술에 대해 살펴보려고 한다.

(1) MoteLab

하버드 대학의 Maxwell Dworkin Lab에서 운영하는 무선 센서 네트워크 테스트베

드이다. MoteLab은 다양한 센서 노드들과 어플리케이션 개발 환경을 제공함으로서

연구자들에게 사용하기 편한 센서 네트워크 시험을 위한 테스트베드 환경을 제공한

다. 190 개의 TMote Sky 센서 노드를 구성하고 있으며, 각 센서 노드는 TI MSP430

프로세서와 1 Mbit 플래쉬 메모리, 10KB 램, 그리고 2.4 GHz 대역을 사용하는 RF

수신기를 탑재하고 있다. 노드들은 TinyOS 2.x 가 설치되어 운영되고, NesC 프로그

래밍 언어를 사용하여 어플리케이션을 빌드할 수 있고, 생성된 어플리케이션은 웹

UI를 이용하여 업로드하여 실험을 하게 된다. 아래 <그림 3>은 MoteLab의 컴포넌트

와 데이터 연결도를 나타낸다. MySQL 데이터베이스는 실험중에 수집되는 정보와 실

험중에 생성되는 정보를 저장하며, 웹인터페이스를 통해 사용자의 Job 생성, 스케쥴

링, 제어를 실현하고, DBLogger는 수행되는 Job에서 생성하는 데이터를 수집한다.

Job 데몬은 Job의 시작과 종료를 수행하게 된다[6].

<그림 3> MoteLab Component model

※ 출처 : MoteLab, Wireless Sensor Network Testbed [6]

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(2) NetEye

Wayne State 대학에서 개발한 무선 센서 네트워크 실험망으로 130 센서 노드가

1400개의 랩톱 컴퓨터에 연결되어 구성되어 있다[7]. NetEye는 센서 네트워크 프로

그래밍 환경, 통신 프로토콜, 어플리케이션에 대한 연구 설비를 제공한다. 센서 노드

는 MoteLab에서 사용하는 동일한 노드를 사용하며, 웹을 이용하여 어플리케이션을

업로드하고, 상태 정보를 표시한다. 처음 사용하는 유저에게 비교적 쉬운 인터페이

스를 제공하고 있는 특징이 있다.

<그림 4> NetEye 사용자 웹 인터페이스

※출처: NetEye, Wireless sensor network experimental facility [7]

(3) VineLab

VineLab은 Virginia 대학에서 운영하는 무선 실험망으로 무선 네트워킹, 환경 모니

터링, 유비쿼터스 컴퓨팅, 분산 임베디드 프로그래밍을 실험 및 연구하는 목적으로

구성되었다. 48 개의 Tmote Sky 센서 노드로 구성되어 있으며, 각 센서들은 온도 센

서, 습기 센서를 장착하고 있으며, 특정 노드들은 모션 센서를 포함하여 문의 개/폐

를 감지한다. 그림xx는 센서들이 위치한 레이아웃과 센서들의 실시간 정보를 이용하

여 온도 정보를 표시한 그림이다. 현재 VinLab을 이용하여 스마트 빌딩, 홈오토메이

션 등 다양한 연구를 수행하고 있다[8].

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<그림 5> VineLab 실험망 레이아웃과 실시간 센서 정보를 이용한 모니터링 예

※ 출처 : VineLab Wireless Testbed [8]

(4) SensLAB

SensLAB은 프랑스의 SensLAB 프로젝트에서 구성한 대규모 오픈 무선 센서 네트워

크 실험망이다. 대규모 센서 어플리케이션의 설계와 실험, 개발을 하기위해 효율적

이고 정확한 도구를 제공하는 것이 주된 목적이다. 1024개의 무선 센서 노드를 이용

하여, 프랑스의 4군데 사이트에 설치하고 연동할 수 있는 네트워크를 구성하였다[9].

SensLAB의 무선 센서 노드는 FreeRTOS, RIOT 그리고 TinyOS의 다양한 실시간 운

영체제를 지원한다. RPL 라우팅 실험, IPv6 통신 실험 등 다양한 연구가 활발히 진

행되고 있다.

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<그림 6> SenseLAB 실험망 사이트

※ 출처 : SenslAB - Open Wireless Testbed [9]

(5) Kansei

Kansei는 초기에 이기종의 센서들의 실험을 위한 대규모 센서 네트워크를 제공하기

위해 개발되었으나, 보다 정밀도가 높은 센서 네트워크를 구성하는 것으로 변경하였

다. Kansei는 210개의 XSM mote 센서들과 210개의 게이트웨이 그리고 50개의 Trio

모트 센서들로 구성되어 다양한 서비스 기능과 모빌리티를 제공하는 실험망이다[10].

또한 Kansei 실험망은 미래 인터넷 실험 연구 프로젝트인 GENI와 연계하여 미래 무

선 센서 네트워크 실험망으로 확장하고 있다[15][16]. 이 실험망에서는 무선 자원 사

용에 대한 API를 설계하고, 네트워크 자원을 공유하고 연동하는 방법에 대해 연구하

고 연구자에게 관련된 연구를 실험할 수 있는 환경을 제공하는 것을 목적으로 한다.

4. 맺음말

가트너 보고서에 따르면, Internet of Things(IoT) 기술을 신생(emerging) 기술의 하

나로 전망하고 있다[11]. 2013년 가트너 IT Hype Cycle5)에 따르면, 빅 데이터 기술과

비슷한 단계에 있는 IoT는 신기술에 대한 기대 충만(Peak of Inflated Expectations)

단계에 진입하고 있으며[11], 최근 M2M을 비롯하여 사물인터넷(IoT)에 대한 업계의

움직임이 빠르다[12].

5) Hype Cycle은 시간의 경과에 따른 기술의 성숙도와 업계의 기대성을 이용해 기술의 진화를 설명하는 방법이다

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이러한 IoT 실현을 위해 다양한 네트워크 기술(RFID, WiFi, 블루투스, ZigBee, 3G,

LTE 등)을 활용하여 다양한 장치들 간의 인터넷 연결성을 제공하여 지능적 서비스

를 창출할 수 있도록 하는 기술적 개념이 필요하다. IoT의 실현을 위해 RFID, 블루

투스, ZigBee 등 비IP 네트워크 방식의 무선 센서 네트워크 기술들은 인터넷 연결성

을 지원하기 위한 관련 기술이 진행 중이며, 다양한 센서들은 기술의 진보를 통해

상호작용을 통해 자신의 환경에 대해 인지능력이 확대되고 있다. 또, 향후 센서네트

워크는 글로벌 스케일의 센서 연결, 공유, 그리고 데이터 생성 및 처리를 위해 상호

운영성 기술, 실시간 제어 기술과 보안 기술, 저전력 고성능 장치 기술의 발전이 필

요하다.

<그림 7> Key Trends to Watch in Gartner 2013 Emerging Technologies Hype Cycle

※ 출처 : Gartner's 2013 Hype Cycle [11]

한편, 다양한 네트워크를 통한 여러 기술들이 연동하여 서비스를 제공하기 위해서

는 안정성과 확정성을 보장될 필요가 있다. IoT 구현을 위한 테스트베드 기술은 스

마트 센서 기술을 실제 환경에 적용하기 전에 다양한 실험을 통해 안정성을 확보하

고자 고안된 기술이며, 미국과 유럽의 무선 센서 기술을 포함한 IoT 기술은 이러한

테스트베드 기술을 기반으로 고도화되고 있다.

국내에서도 스마트 센서, IoT, M2M을 위한 다양한 테스트베드가 구현되어 연구자

및 개발자들에게 사용할 수 있도록 개방될 필요가 있다. 특히 3G, LTE 등의 이동

통신 네트워크를 포함한 테스트베드가 만들어진다면 IoT 서비스 전개에 많은 도움이

될 것이다.

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[참고문헌]

[1] ITU-T Y.2060 “Overview of the Internet of things, ITU-T,” June 2012

[2] ZigBee Alliance: “ZigBee RF4CE Specification”, Version 1.00, March 2009

[3] Z-Wave: “Z-Wave Protocol Overview”, Version 4, May 2007

[4] INSTEON White Paper, http://www.insteon.com/pdf/insteondetails.pdf

[5] http://www.coronis.com/en/wavenis_technology.html

[6] G. Werner-Allen, P. Swieskowski, M. Welsh, MoteLab: a wireless sensor network testbed,

in: ISPN, 2005.

[7] http://neteye.cs.wayne.edu/neteye/

[8] http://www.cs.virginia.edu/~whitehouse/research/testbed/

[9] http://www.senslab.info/

[10] A. Arora et al., “Kansei: A High-Fidelity Sensing Testbed,” IEEE Internet Computing,

vol. 10, 2006, pp. 35–47[11] Gartner's 2013 Hype Cycle for Emerging Technologies, Gartner Inc., 2013

http://www.gartner.com/newsroom/id/2575515

[12] http://economy.hankooki.com/lpage/it/201312/e20131211175145117760.htm

[13] Jun Zheng, Abbas Jamalipour, “Wireless Sensor Networks,” IEEE, Wiley, 2009

[14] https://ietf.org/wg/6lowpan/

[15] http://www.geni.net/

[16] http://groups.geni.net/geni/wiki/KanseiSensorNet

발 행 호❙2014년 제 37 호

발간물명❙무선 센서 네트워크 기반의 IoT 기술

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