· 2020. 5. 12. · ict r&d 동향 28 스마트기기용 지능형 정보처리 가속화 sw...

1946호2020.05.13.

「주간기술동향」은 과학기술정보통신부 「ICT 동향분석 및 정책지원」 과제의 일환으로 정보통신기획평가원(IITP)에서 발간하고 있습니다.

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1946호

기획시리즈 2차세대 무선전력전송 기술

[양대근·김당오·이주용·조동호/한국과학기술원]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 무선전력전송 기술의 개요

Ⅲ. 자기장 방식 무선전력전송

Ⅳ. RF 방식 무선전력전송

Ⅴ. 기타 무선전력전송 기술

Ⅵ. 결론

ICT 신기술 16드론 기반의 DNA 서비스 기술 및 응용 개발 동향

[왕기철·이병선·안재영/한국전자통신연구원]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 드론을 활용한 DNA 서비스의 요소 기술

Ⅲ. 드론을 활용한 DNA 서비스 구조 및 응용

Ⅳ. 결론 및 발전 방안

ICT R&D 동향 28스마트기기용 지능형 정보처리 가속화 SW 플랫폼 V1.0

[김정시/한국전자통신연구원]

IaaS 및 FaaS 플랫폼에서 효율적인 컴퓨팅 자원 자동 관리를 위한

저지연 리소스 모니터링 기술

[손재기/전자부품연구원]

주간기술동향 2020. 5. 13.

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*

I. 서론

차세대 에너지 분야인 무선전력전송(Wireless Power Transfer: WPT) 기술은 다양한

방법을 활용하여 전기에너지를 무선으로 전달하는 기술로, 차세대 에너지 공급 기술로서

각광받고 있다[1]. 최근 스마트 기기와 IoT 기기들이 빠른 속도로 발전되고 있으며, 이에

* 본 내용은 이주용 연구교수(☎ 042-350-7117, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

무선전력전송 기술은 다가오는 4차 산업혁명의 주요 기술로 선정된 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 팩토리, 그리고 자율주행차량 등에 적용될 수 있는 파급력이 큰 기술로서, 스마트 기기 또는 IoT 기기에 무선으로 전력을 공급하여 배터리 교체로 인한 사용자의 불편함을 감소시키고 기기의 구동 시간을 증가시킬 수 있기 때문에, 스마트 기기 또는 IoT 기기의 확산과 서비스 활성화에 실질적인 기여를 할 수 있다. 대표적인 무선전력전송 기술은 자기장 방식, RF 방식, 적외선 방식, 초음파 방식 등이 있다. 이 가운데 자기장 유도 또는 공진 방식은 높은 효율과 고출력의 무선충전이 가능하지만 수십 cm의 거리 제약이 존재하고, RF 방식은 수 m 이상의 거리 충전이 가능하지만 효율의 문제점이 있어 응용 분야에 따라 향후 다양한 무선전력전송 방식이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

chapter 1

차세대 무선전력전송 기술

•••양대근 ‖김당오 ‖이주용 ‖조동호 ‖

한국과학기술원 선임연구원한국과학기술원 선임연구원한국과학기술원 연구교수한국과학기술원 교수

기획시리즈

기획시리즈-미래통신·전파

정보통신기획평가원 3

따라 배터리 기술도 빠르게 발전되고 있다. 그러나 배터리 방식은 충전 모듈이 별도로

존재해야 하므로 충전의 자유도가 다소 떨어지고, 수명에 따른 교체 시기가 존재한다. 이

에 반해, 무선전력전송 기술은 기존 방식인 유선으로 배터리에 전력을 공급하는 기술에

비해 충전의 자유도를 높여 사용자의 편리성을 개선할 수 있고, 배터리 교체시기를 늦춰서

유지비용을 절감할 수 있다.

현재 연구되고 있는 무선전력전송 기술은 [표 1]과 같이 전송 방식에 따라 자기장 방식,

RF 방식, 적외선 방식 그리고 초음파 방식으로 구분된다. 자기장 방식은 다른 방식에 비해

높은 효율을 유지할 수 있는 장점이 있고, RF 방식은 자기장 방식에 비해 효율은 다소

떨어지지만, 장거리 전송에 유리하고 사용자의 위치 추적 및 경로 회피 등을 이용하여

인체에 미치는 영향을 배제할 수 있는 장점을 가진다. 적외선 방식은 레이저를 활용한

전력전송 기술이며, 높은 에너지 밀도로 인체 유해성이 존재하며, 고도의 트래킹 기술이

접목되어야 하는 어려움이 있다. 마지막으로 초음파 방식은 송신기로부터 에너지와 데이

터를 초음파로 변환하여 전송하고, 수신된 초음파는 전기 에너지와 데이터로 복원되는

방식이다. 초음파는 인체 피부에서 99.9% 반사되기 때문에 인체에 무해하지만 전송 거리

가 짧고 낮은 효율 문제가 존재한다.

시장전문 예측기관 Grand view research는 세계 무선전력전송 시장규모가 2022년

110.8억 달러까지 성장할 것으로 전망했다. 시장규모뿐 아니라, 무선전력전송 시장의 응

용 분야는 소비가전, 산업용, 차량용 등의 다양한 분야로 확산되고 있다. 이에 발맞추어

국내 무선전력전송 시장은 현재 개발이 진행되고 있는 다양한 무선전력전송 기술의 활

[표 1] 무선전력전송 기술 방식에 따른 특징

무선전력전송 기술 방식 특징

자기장 방식 - 장점: 높은 효율- 단점: 짧은 거리

RF 방식- 장점: 장거리 전송 가능, 사용자의 위치 추적 기능 및 경로 회피에 의한 인체 유해성

문제 해결- 단점: 낮은 효율

적외선 방식 - 장점: 높은 출력- 단점: 높은 에너지 밀도로 인한 인체 유해성 존재, 이동 환경에서의 적응성이 떨어짐

초음파 방식 - 장점: 인체에 무해- 단점: 짧은 전송거리 및 낮은 효율

주간기술동향 2020. 5. 13.

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성화를 통해 세계 시장의 약 30%를 점유할 것으로 예상되며, 특히 드론, IoT 그리고 IoE

서비스에 적용되어 새로운 시장과 산업을 창출할 것으로 기대된다.

본 고에서는 II장에서 무선전력전송 기술 개요를 기술하고, III장에서는 자기장을 활용

한 무선전력전송 기술을, IV장에서는 RF 기반 무선전력전송을 설명한다. V장에서는 기타

무선전력전송 기술로서 적외선 방식과 초음파 방식을 설명하고, VI장에서 본 고의 결론을

기술한다.

II. 무선전력전송 기술의 개요

1. 무선전력전송 개념

고효율의 무선전력전송 기술은 4차 산업혁명을 주도하고 있는 스마트 및 IoT 기기,

스마트 인프라, 차량 등에 적용될 수 있는 전력 IT 융합 분야의 핵심 기술로서, 전력 손실

을 최소화하면서 무선으로 장소에 구애받지 않고 전력을 공급함으로써, 4차 산업혁명에

필요한 스마트 기기 및 시스템의 확산과 관련 서비스 활성화에 큰 역할을 할 수 있다.

최근 무선 충전 수요 증가로 관련 기술의 시장이 확산되면서 스마트폰, 노트북, 테블릿 PC, 스마트 워치, 스마트 글래스 등과 같은 스마트 IoT 산업 분야뿐만 아니라, IoT 기기를 활용한 전력 분야에서도 기기의 노후 및 고장을 감지하는 기능, 배터리를 사용하는 전력기기의 배터리 잔량을 감지하는 기능 등이 지속적으로 부각되고 있으며, 전력 IT 산업에서도 그 적용 분야가 확대되어 충전 거리 확대, 충전기기 소형화, 용량 및 효율 증대 기술 개발의 필요성이 대두되고 있다.

다양한 무선전력전송 기술들 중에서 먼저 자기장을 활용한 자기 유도 방식은 효율이 높지만 공극이 1cm보다 작은 비접촉식으로 활용할 수밖에 없는 단점을 가지고 있다. 또한, 자기공진을 활용한 방식은 효율이 높고, 접촉식에 비해 수십 cm까지의 거리를 두고 무선 충전을 할 수 있지만 여전히 거리의 제약이 존재하며, 수신단의 위치를 임의로 이동할 수 없다. 이를 보완하기 위해 최근 수신단의 이동을 가능하도록 할 수 있는 MagMIMO 기술이 제안되고 있다[2]. 현재 무선 충전 기술 시장에서 자기 유도 방식과 자기공진 전력전송 기술이 높은 효율 혹은 약간의 위치 이동 허용으로 인해 그 응용 가능성이 큰 편이지



만, 충전거리가 1cm 혹은 수십 cm 이내로 짧은 문제점이 있다.한편, RF 방식은 빔포밍을 통해 수 m급의 전력 전송이 가능하고 사용자의 위치 추적

및 경로 회피 등을 이용하여 대용량 전력전송이 가능하다. 일반적으로 무선구간 효율을

높이기 위해 어레이 안테나를 사용하는데 낮은 주파수의 경우 안테나 크기가 커지는 문제

점이 있고, 높은 주파수의 경우 전력 증폭기와 정류기의 효율이 낮아지는 단점이 존재한

다. 현재 2.45GHz, 5.8GHz, 20GHz 등 ISM 대역을 활용하여 고출력의 전자파를 이용하

여 원거리 전력전송을 하는 다양한 RF 방식의 전력전송 기술이 연구되고 있는데, 거리

극복 문제와 인체 유해성 영향 등의 문제로 상용화에 어려움이 있으므로 이를 해결할 수

있는 기술이 필요하다. 그 밖에 레이저를 활용한 적외선 레이저 방식은 고도의 트래킹

기술이 동반되지 않는 이상 이동성에 매우 취약하며, 환경에 영향을 많이 받는다. 그리고

초음파를 활용한 무선전력전송 기술은 낮은 효율 및 LOS 환경에서만 동작한다는 문제점

을 해결해야 한다.

[자기 공진 방식] [RF 방식]

[레이저 방식] [초음파 방식]

<자료> 로봇신문, 오라컴, ‘자기공진방식 무선충전 기술’ 개발, 2013. 6. 21., THEVERGE, ‘Energous still isn't delivering truly wireless charging, but says it's coming later this year, 2017. 1. 4., TECH 21 CENTURY, Wireless Charging - Coming Soon, 2016., ETRI, 무선전력전송 기술 동향, 2017. 6. 27.

[그림 1] 다양한 무선전력전송 기술

주간기술동향 2020. 5. 13.

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2. 무선전력전송 특허 동향

[그림 2]는 무선전력전송 분야의 각 기술

에 따른 연도별 특허 동향을 나타낸 것이다

[7]. 그림에서 보듯이 2006년부터 특허 출

원 활동이 서서히 증가하기 시작하였는데,

특히 공진 방식의 무선전력전송이 주를 이

루어왔다. 또한, RF 방식의 무선전력전송

기술이 확대되면서 공진 방식과 근접한 출

원 건수를 보이고 있다.

[그림 3]의 주요 국가 연도별 특허 동향을

살펴보면, 4개 출원국 모두 2000년대 중후

반부터 무선전력전송 분야의 특허 활동을

<자료> 범부처 Giga KOREA 사업, 특허기술동향조사 보고서(5G 이동통신 네트워크를 위한 RF 중계기 및 P2MP 무선 백홀/미드홀 기술 개발). 2018. 2.

[그림 2] 연도에 따른 기술별 무선전력전송 특허 동향

[대한민국] [미국]

[일본] [유럽]

<자료> 비상국제특허법률사무소, 무선전력전송기술특허동향조사 2018. 10. 12.

[그림 3] 주요 국가 연도별 무선전력전송 관련 특허 동향



시작한 것을 알 수 있다. 특히, 미국의 경우 가장 활발한 특허 출원 활동을 보이고 있으며,

Energous, MIT, Ossia, Qualcomm, Ubeam, Witricity 등에 의해 다수의 특허 출원이

이루어지고 있는 것으로 확인된다. 한국에서는 삼성전자, 엘지이노텍, 전자부품연구원, 엘

지전자, 한국전자통신연구원(ETRI), 그리고 한국과학기술원(KAIST) 순으로 특허 출원이

이루어지고 있다.

이와 같이 무선전력전송 기술의 활성화를 바탕으로 특허 출원 활동도 활발하게 이루어

지고 있다. 미국(49%), 한국(25%), 일본(15%) 그리고 유럽(11%)의 순으로 특허 점유율이

나타나고 있으며, 특히 미국 국적 출원인의 경우, 미국을 포함한 여러 국가에서 가장 활발

한 특허 활동을 하는 것으로 파악된다. 따라서 무선전력전송 기술 분야의 연구 개발을

통한 특허 출원은 국내 출원을 포함한 해외 출원이 병행되어야 기술 경쟁력을 갖출 수

있을 것으로 판단된다.

무선전력전송 기술의 연구는 19세기 초 전자기 유도 실험 및 전파를 이용한 원거리

무선전력전송이 시도되었으나 당시 제한된 응용 분야로 인해 크게 주목받지 못하였다.

그 후, 2007년 MIT에서 자기공진(magnetic resonance) 무선전력전송 기술의 발표로

<자료> Global Market Insights, Statista estimates

[그림 4] 무선충전 시장규모 및 전망

주간기술동향 2020. 5. 13.

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기술 가치를 인정받아 발전이 시작되었고, 특허 출원 활동 또한 활발하게 이루어지고 있다.

더욱이 2008년 스마트폰과 같은 휴대기기와 IoT 기기 등의 활성화가 시작되면서 무선

충전 기술의 필요성은 급속히 증가되었으며, 특히 최근에는 다양한 웨어러블 기기의 등장

으로 무선충전 기술의 필요성은 더욱 높아지고 있다. 따라서 [그림 4]와 같이 무선충전

시장규모는 점차 커지고 있다.

III. 자기장 방식 무선전력전송

자기장 방식의 무선전력전송은 자기 유도 방식, 다이폴 코일 공진 방식, 중계 공진기

방식, MagMIMO 방식 등이 있다. 자기 유도 방식은 송신 코일에 흐르는 전류에 의해서

형성된 자기장을 수신 코일에 인가함으로써 에너지를 전달하는 방식이다. 다이폴 코일

공진 방식은 [그림 5]처럼 두 개의 송수신 코일을 평행한 방향으로 놓고, 양 코일에 코어를

넣은 것이 특징이다[1],[8].

기존의 자기유도 방식은 송수신 거리가 짧은 단점이 있고, 자기공진 방식은 송신 전력이

낮아 주변 환경에 따라 영향을 많이 받는다. 한국과학기술원은 자기공진 방식을 사용하여

20kHz 주파수로 5m 거리에서 209W를 전송하였다[1],[8].

두 번째로, 중계 공진기 방식이 있으며, 한국전기연구원(KERI)은 900MHz를 활용하여

<자료> 김상원 외, “4차 산업혁명 Enabler 무선전력전송 기술 동향,” 정보통신기술진흥센터, 주간기술동향 1829호, 2018. 1.

[그림 5] 다이폴 코일 공진 방식의 예



1m 거리에서 에너지 중계가 가능한 기술

을 선보였다. 이 기술은 송신 공진기와 중

계 공진기를 서로 수직으로 배치하여 에너

지를 저장하는 가상의 에너지 영역을 형성

하는 것이 특징이다. 전력을 에너지 영역

으로 고르게 분포시켜 전송 거리와 수신기

의 크기 조건에 비교적 유연하게 전력을

전송하는 것이 가능하다.

세 번째로는 MagMIMO 방식을 이용한

전력전송이다. MIT에서 제안된 이 기술은

원하는 방향으로 자기공진 결합을 증가시

켜 유효 거리 내의 수신기에 최대 효율로

전송한다. 충전기에서 충전할 기기를 감지할 경우, 전력을 자기장 빔포밍 형태로 전송하는

방식이다[2]. 현재 개발 중인 무선충전 규격 Qi 1.2에서 지원하는 4.5cm보다 여섯 배

이상 먼 거리에서의 충전이 가능할 뿐 아니라 수신단이 이동하더라도 적응적으로 수신단

에 전력을 보내줄 수 있는 장점이 있다. 또한, 6개 송신기 입력신호의 크기와 위상을 제어

하여 임의의 방향으로 자기장 빔 형성이 가

능한 기술이며 6대 이상의 스마트, IoT 기기

에 대한 무선전력전송 기술을 개발 중이다.

자기장 방식을 활용한 무선전력전송 기술

의 응용 분야로, 드론을 충전하는 기술이 있

다. 미국 WiBotic사는 드론에 무선전력전

송 서비스를 제공하는 무선 충전 플랫폼을

개발하였으며[1],[5], 한국전자통신연구원에

서는 자기공진방식을 사용하여 근거리 영역

에서 자기장을 송신기로부터 균일하게 생성

하여 수신 코일의 위치에 상관없이 일정한

효율을 유지하고, 또한 충전 영역을 증가시

<자료> 박영진, “무선전력전송의 이해,” 전자공학회지, 39권 8호, 2012. 8. pp.32-38,

[그림 6] 중계 공진기를 이용한 전력 전송

<자료> J Jadidian, D.Katabi, “Magnetic MIMO: How To Charge Your Phone in Your Pocket,” Proc. Annu.Int. Conf. Mobile Comput. Netw.(MobiCom’ 14), 2014. 9.

[그림 7] MagMIMO를 이용한 전력전송 방식 시제품

주간기술동향 2020. 5. 13.

10 www.iitp.kr

킨 상용 드론 무선충전시스템을 개발하였다[1].

그 밖에 디즈니 리서치로부터 공개된 QSCR

(Quasistatic Cavity Resonance) 방식은 캐비

넷, 방, 그리고 창고 등 특수 제작된 구조물에

quasistatic magnetic fields을 생성하고 근처

의 수신기에 수 kW 정도의 전력을 이 자기장을

통해 안전하게 전송할 수 있다[10].

2009년 한국과학기술원에서는 세계 최초로

SMFIR(Shaped Magnetic Field in Resonance)

기술을 개발하여, 100KW급 상용 전기버스 무선충전 시스템에 적용하였다([그림 10] 참

조). 개발된 기술은 2013년 안전 인증을 획득하여 현재 구미에서 상용 운행을 하고 있으

<자료> 김상원 외, “4차 산업혁명 Enabler 무선전력전송 기술 동향,” 정보통신기술진흥센터, 주간기술동향 1829호, 2018. 1.

[그림 8] 미국 WiBotic의 드론 무선전력전송 기술

<자료> Digi-Key, Disney Researches Wireless Charging, 2017. 3. 6.

[그림 9] 디즈니의 QSCR 기술

[그림 10] KAIST의 상용 전기버스용 무선충전 시스템과 자기공진 형상화 기술 개념



며, 20cm 이격거리에서 85%의 전달효율 특성을 가진다. 최근에는 한국과학기술원에서

spin-off된 와이파워원 회사가 두바이의 Dubai Silicon Oasis 시내도로에서 60m

150kW의 주행 중 충전 인프라를 구축하고 무선 충전 전기 버스와 승용차의 정차 중 및

주행 중 동시 충전을 성공적으로 시연하였으며 정차 중 90% 충전 효율과 30km/h 주행

시 80% 평균 충전 효율을 얻었다.

IV. RF 방식 무선전력전송

RF 방식의 무선전력전송 기술은 RF 신호에 에너지를 실어서 전달하는 방법으로 원거리

전송이 가능하며 이동 중에도 충전이 가능한 장점이 있다. 특히, 상시 충전이 가능하여

전력 저장장치의 용량을 줄일 수 있어 다양한 이동통신 기기의 소형화가 가능하다. 대표적

인 기업으로는 2.4GHz 대역을 활용하는 미국의 Ossia가 있다. 이 회사가 개발한 Cota

시스템은 수신기의 저전력 비콘을 수신하여 수신기의 위치 및 주변 환경을 인지하기 때문

에 에너지 전송을 원하는 방향에 집중시킬 수 있고, 충전 중에 전자파로 인한 인체 유해성

문제도 감소시킬 수 있다. 또한, Energous사는 900MHz를 사용하여 90cm의 이격거리

에서 FCC 규정을 만족하는 무선전력전송 시스템 개발을 발표하였고, 또한 WiFi 주파수 대

역인 5.7~5.8GHz를 사용하여 6m 거리에서 최대 1W까지 전송 가능한 중거리용 WattUp

무선충전 기술을 시연하였다[1],[15]. 최근 KAIST에서는 24GHz 주파수를 사용하는 RF

방식의 무선전력전송 기술을 개발하였다[11]-[13]. 송신부에는 도파관 안테나와 전력 증

폭기를 적용하고, 수신부에는 패치 안테나와 정류기를 적용하였으며, 10m 거리에 놓여

<자료> PowerPlus.net, Wireless-Powered AA Battery Operates without Charging Pads, 2017. 11. 10.

[그림 11] Ossia의 Cota 시스템

주간기술동향 2020. 5. 13.

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있는 수신부에 전력을 집중시키기 위해 송신부의 도파관 안테나를 구면 형태로 배열하여

설계한 것이 특징이다. 이를 통해 10m 거리에 놓인 스마트폰을 충전하고 LED를 작동시

킬 수 있으며, 에너지 집적 기술을 통해 송수신 안테나간 20% 전력 효율을 달성하였다.

V. 기타 무선전력전송 기술

광을 이용한 레이저 방식은 레이저나 LED 등의 광원을 사용하여 전기에너지를 광 에너

지로 변환시키고, 이를 수신하여 다시 전기에너지로 변환시키는 방식으로 다른 방식들에

비해 전송거리가 길고 전자파 및 통신 간섭 문제에 안전하다. 하지만, 고출력 레이저 같은

방식은 높은 에너지 밀도로 인해 인체에 유해한 문제가 있으며, 야외 환경 요인에 취약하

고 수신 포커싱에 민감한 단점이 있다. 레이저 방식의 무선전력전송을 위해서는 고출력

<자료> AVING GLOBAL NETWORK, [IFA 2016] 에너저스, 'WattUp' 무선 충전 기술 선봬, 2016. 9. 8.

[그림 12] Energous의 WattUp 무선충전 기술

[시스템] [시스템을 활용한 스마트폰 충전]

<자료> KAIST IT 융합연구소, 10m급 RF 무선전력전송 방식, 2019.

[그림 13] 한국과학기술원의 RF 방식 무선전력전송



연속발진 레이저 광원기술, 고출력 레이저 구

동회로기술, 초정밀광학기술의 접목이 필요하

다. 또한, 1km 이상의 장거리 전력전송을 위

해서는 전력변환기술, 고속이동물체 추적기술

그리고 양방향 통신 기술이 필수적으로 개발되

어야 한다. 이스라엘의 벤처기업인 Wi-Charge

사는 적외선 레이저를 사용하여 10m 거리에

서 10W 전력을 공급할 수 있는 제품을 출시하

였다. Wi-Charge사는 스마트폰 충전을 위해

동글형 리시버를 개발 중이며, 향후 IP 카메라, 스마트 센서 등의 스마트 홈 기기에 필요한

전력 리시버 제품과 설치가 용이한 전구 모양의 파워 트랜스미터 제품을 상용화할 계획이다.

초음파 방식은 송신기로부터 에너지와 데이터를 초음파로 변환하여 전송하고, 수신된 초음파는 전기 에너지와 데이터로 복원되는 방식이다. 초음파는 인체 피부에 99.9% 반사되기 때문에 인체에 무해하다는 장점이 있지만, 송신기와 수신기가 장애물이 없는 가시선 상에 있어야만 에너지 전송이 가능하고 낮은 전력 용량과 효율 문제가 있다. 초음파 무선전력전송 기술을 개발한 uBeam사의 경우, 송신기는 전력을 무차별적으로 방사하지 않고 수신기에 포커싱되도록 방사한다.

VI. 결론

본 고에서는 차세대 에너지 분야인 무선전력전송의 기술 동향에 대해 살펴보았다. 무선

전력전송 기술은 매우 높은 응용성이 있어서 4차 산업혁명을 선도하는 획기적인 기술로

고려되고 있으며, 이를 위해 새로운 형태의 신개념 에너지 전송 기술이 다양하게 제시되고

있다. 자기장을 활용한 전력 전송을 높은 송수신 효율을 가지는데, 자기 유도 방식은 1cm

<자료> 전자신문, ‘사물인터넷에 딱?’ 초음파 무선충전기술 나온다, 2014.08.13 .

[그림 15] 초음파 방식 무선전력전송

<자료> 전자신문, ‘사물인터넷에 딱?’ 초음파 무선충전기술 나온다, 2014. 8. 13.

[그림 14] 적외선 방식 무선전력전송

주간기술동향 2020. 5. 13.

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의 전송 거리의 한계를 가지고 있고, 자기 공진 방식은 수십 cm까지의 거리 한계를 가지

고 있으며 이동성 지원이 어려운 문제점이 있다. 이에 따라 거리 한계 극복과 이동성 지원

을 위한 MagMIMO와 같은 빔포밍 기술들이 연구되고 있다. RF 방식의 무선전력전송

기술은 수 m의 전송 거리 확장이 가능하지만 낮은 주파수를 활용하는 경우 어레이 안테나

크기가 커지는 문제가 있다. 또한, RF 방식의 전력전송 기술은 자기장 전력전송 기술에

비해 낮은 효율을 가지므로 전력 전송용 RF 증폭기와 정류기의 효율을 높일 수 있는 연구

개발이 필요하고, 인체 유해성 문제에 대한 해결 방안이 필요하다. 이밖에 적외선 방식의

무선전력전송 기술은 고출력 레이저 구동회로기술, 전력변환기술 등의 기술 개발과 효율

문제 개선, 주변 환경요인에 대한 저항성, LOS 환경 이외에서의 동작성을 갖추어야 한다.

또한, 초음파 방식은 거리극복, 송수신 효율 개선, 이동성 지원에 대한 연구가 더 필요하다.

이처럼 다양한 연구 개발을 바탕으로 급속도로 확대되는 시장의 변화에 맞춰 국내외

산업체와 연구기관에서는 무선전력전송 기술을 활발하게 연구하고 있다. 세계적인 무선전

력전송 기술의 선도 그룹이 되기 위해서 국가적인 과감한 투자를 기반으로 연구기관, 산업

체 및 학계에서는 도전적인 무선전력전송 기술개발 목표를 설정하고 달성하기 위해 노력

해야 하며, 세계를 선도하는 무선전력전송 산업에 다가가는 것이 필요하다.

[ 참고문헌 ]

[1] 김상원 외, “4차 산업혁명 Enabler 무선전력전송 기술 동향,” 정보통신기술진흥센터, 주간기술동향 1829호, 2018. 1.

[2] J Jadidian, D.Katabi, “Magnetic MIMO: How To Charge Your Phone in Your Pocket,” Proc. Annu.Int. Conf. Mobile Comput. Netw.(MobiCom’ 14), 2014. 9.

[3] 로봇신문, 오라컴, ‘자기공진방식 무선충전 기술’ 개발, 2013.06.21.[4] THEVERGE, ‘Energous still isn’t delivering truly wireless charging, but says it's coming

later this year, 2017. 1. 4.[5] TECH 21 CENTURY, Wireless Charging - Coming Soon, 2016.[6] 조인귀, “무선전력전송 기술 동향”, 2017. 6. 27.[7] 비상국제특허법률사무소, 무선전력전송기술특허동향조사 2018. 10. 12.[8] kbench, KAIST, 5M 거리서 무선 전력전송 성공.. 세계 최장거리 신기록 수립, 2014. 4. 17.[9] 박영진, “무선전력전송의 이해,” 전자공학회지, 39권 8호, 2012. 8. pp.32-38,[10] Digi-Key, Disney Researches Wireless Charging, 2017. 3. 6.[11] 양대근 외, “Waveguide antenna를 이용한 고효율 RF 무선전력전송 송수신 시스템,” 대한전기학

회, 2019. 7.



[12] S. M. Kim, S. W. Kim, J. I. Moon, and I. K. Cho, “Trend and Future Directions of Wireless Charging,” Electronics and Telecommunications Trends, Vol.31, No.3, 2016, pp.32-41,

[13] M. M. Tentzeris and Y. Kawahara, “Design Optimization and Implementation for RF Enegy Harvesting Circuit,” IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuit and Systems, Vol.2, No.1, 2012. pp.24-33,

[14] PowerPlus.net, Wireless-Powered AA Battery Operates without Charging Pads, 2017. 11. 10.

[15] AVING GLOBAL NETWORK, [IFA 2016] 에너저스, ‘WattUp’ 무선 충전 기술 선봬, 2016. 9. 8.[16] Digital Trends, No cables, no hassle: Wi-Charge’s in-room wireless charging is coming

next year, 2017. 8. 15.[17] 전자신문, “‘사물인터넷에 딱?’ 초음파 무선충전기술 나온다”, 2014. 8. 13.

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*

I. 서론

최근 들어, 이슈가 되고 있는 4차 산업혁명은 생활 주변에 편재하는 사물인터넷 단말들

에 의해 수집된 데이터를 인공지능(Artificial Intelligence: AI) 기술로 분석하여 가치가

더해진 정보로 변환하여 저장하고, 이러한 정보를 촘촘히 연결된 통신망을 통해 서비스하

며, 개인, 조직, 정부와 같은 사용자들로 하여금 다양한 통신 수단을 통해 이러한 정보를

손쉽게 활용할 수 있게 한다.

4차 산업혁명과 관련하여 정부에서는 2019년 1월에 혁신성장 전략투자 분야인 데이터

와 인공지능의 육성 전략 및 융합을 촉진하는 정책에 관한 “데이터·인공지능(AI) 경제 활

성화 계획”을 발표하였다. 특히, 기계학습 기반의 AI 성능은 다양한 환경에서 수집된 방대

한 데이터의 활용에 좌우되므로, AI를 위한 많은 양의 데이터를 축적하는 것이 요구된다.

공중을 날아다니는 IoT 단말로서의 드론은 필요한 시점에 장소를 바꿔가며 다양한 자료

* 본 내용은 왕기철 책임연구원(☎ 042-860-1377, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.***본 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단, 무인 이동체 미래 선도 핵심 기술개발 사업단의 지원을 받아

수행되었음(NRF-2017M1B3A2A01056680, 저고도 무인비행장치 교통관리체계 보안기술 및 불법 행위 억제 기술 개발).

chapter 2

드론 기반의 DNA 서비스 기술 및 응용 개발 동향

•••왕기철 ‖이병선 ‖안재영 ‖

한국전자통신연구원 책임연구원한국전자통신연구원 실장/PL한국전자통신연구원 단장/PL

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를 취득할 수 있는 이점을 가진다[1]. 드론이 공중에서 획득하는 데이터는 비행시간에 의

해 달라지기는 하지만 지상의 IoT 단말보다 훨씬 많은 양의 데이터를 축적할 수 있다.

한편, 드론 산업의 관점에서 보면, 국내 드론 제조 산업은 해외 선진국들에 주도권을 뺏긴

상태에서, 이를 추격하기보다는 다양한 형태의 특수용 드론 제작 및 드론 활용 장치 개발

에 주력하고 있다. 향후 드론을 활용한 데이터 및 AI 서비스 시장이 전 세계적으로 크게

성장할 전망이지만, 국내 드론 산업은 이러한 시장에 진입할 기술이 부족하고 투자 또한

미미한 상황이다. 따라서, 드론을 활용한 데이터 및 AI 서비스 시장을 빠르게 선점할 기술

개발 및 투자가 절실히 필요한 시점이다.

DNA(Data·Network·AI) 서비스는 다양한 IoT 단말들이 수집한 빅데이터를 고속의

네트워크를 통해 데이터 서버로 보내고, 데이터 서버는 수집된 빅데이터를 정제 및 가공하

여 AI 처리 플랫폼으로 보내며, AI 처리 플랫폼은 정제 및 가공된 빅데이터를 학습하고

분석하여 사용자에게 필요한 분석 데이터와 AI 추론 서비스를 제공하는 서비스를 의미한다.

따라서 드론 기술과 DNA 서비스 기술을 묶어서 부가가치가 높은 신규 서비스를 창출하고

이 서비스의 활성화를 꾀한다면, 국내 드론 산업 발전을 위한 큰 기회가 될 것이다[2].

드론을 활용한 DNA 서비스는 크게 데이터 생산 플랫폼, 빅데이터 관리 플랫폼, 그리고

빅데이터 분석 플랫폼으로 구성된다. 먼저, 데이터 생산 플랫폼은 5G 혹은 LTE 통신 모듈

을 장착한 드론 시스템의 임무 설계, 할당, 관제를 통해 빅데이터의 생산 및 축적을 효율화

한다. 두 번째, 빅데이터 관리 플랫폼은 드론을 통해 수집된 데이터의 전처리(정제, 통합,

축소, 변환, 이산화)와 보안/품질관리 등을 통해 데이터의 활용도를 높인다. 세 번째, 빅데

이터 분석 플랫폼은 활용도를 높인 데이터에 대해 데이터 마이닝이나 머신러닝과 같은

분석 처리를 수행하고, 이를 통해 추론 서비스 혹은 이해하기 쉽게 표현한 시각화 서비스

를 제공한다.

본 고에서는 드론을 활용한 DNA 서비스의 요소 기술들을 위에서 언급한 세 가지 플랫

폼별로 분리하여 제시한 후에, 드론을 활용한 DNA 서비스에 적합한 구조와 응용들을

소개하고, 향후 발전 방안을 제시한다. 먼저, II 장에서는 드론을 활용한 DNA 서비스의

요소 기술들을 데이터 생산 플랫폼, 빅데이터 관리 플랫폼, 빅데이터 분석 플랫폼별로 제

시한다. III 장에서는 드론을 활용한 DNA 서비스 구조를 제시하고, 이에 적합한 응용

기술들을 분야별로 살펴본다. IV 장에서는 결론 및 드론을 활용한 DNA 서비스의 발전

주간기술동향 2020. 5. 13.

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방안을 제시한다.

II. 드론을 활용한 DNA 서비스의 요소 기술

1. 드론을 활용한 데이터 생산 플랫폼의 요소 기술

최근 들어서 드론에 LTE와 같은 고속의 이동통신 네트워크를 연결하여 고품질의 서비

스를 제공하고자 하는 움직임들이 활발해지고 있다. 드론은 무선 기지국(eNodeB) 안테나

의 위쪽에서 비행하기 때문에 가시선 확보가 쉬운 반면에 드론으로부터의 상향 링크 신호

가 여러 무선 기지국에 간섭을 일으킬 확률 또한 매우 높아진다. 같은 이유로 여러 무선

기지국들로부터의 하향 링크 신호들도 상호 간섭을 일으킬 확률이 매우 높다. 또한, LTE

네트워크의 단말 이동성 지원 방법이 드론의 고속 이동성 지원에 충분한지도 검토 대상이

다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 위에 언급한 문제들을 해결하

기 위해 2017년 3월에 드론에 대한 LTE 지원 Release-15 연구를 시작하였다. 3GPP는

이 연구를 통해 드론을 위한 LTE 네트워크의 분석, 평가, 필드 측정 결과 등을 정리하여

기술 문서 TR 36.777[3]을 발표하였다. 또한, [4]에서는 Release-15의 연구 내용에 관한

결과 요약을 논문 형태로 발표하였다.

우리나라는 세계 최초로 2019년 4월 5G 상용 서비스를 시작하였는데, 5G 네트워크는 데이터 송수신 용량 및 속도 측면에서 유선 인터넷과 동일한 수준의 서비스를 제공할 것으로 기대되고 있다. 2019년 상용화된 버전은 LTE와 5G 기술이 혼재된 NSA(Non- Standalone) 방식이며 2020년 이후에는 5G 기술만을 이용하는 SA(Standalone) 방식의 서비스를 제공할 예정이다. 5G의 서비스 목표 중에서 초저지연(Ultra Reliable Low Latency Communication: URLLC) 서비스는 5G 무선 구간의 지연시간을 1ms 이하로 구현하는 기술로서 드론의 고속 이동성을 지원하기 위해 꼭 필요하다. 그러나 무선 구간의 지연을 최소화하더라도, 유선 통신 구간이 증가하면 이로 인한 통신 종단 간의 지연은 필연적으로 증가하게 된다. 따라서, 실시간 움직임 제어, 공장 자동화, 스마트 그리드와 같은 응용 등에서 요구되는 지연시간 10ms 이내를 만족시키려면 유선 구간의 통신을 최소화해야 한다. 모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC)은 빅데이터를

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수집하는 이동통신 단말들의 가까이에 데이터 처리 플랫폼을 위치시켜 병목 현상이 발생하는 이동통신 코어 네트워크 구간의 통신을 회피함으로써, 실시간 데이터 처리 및 대응이 가능한 컴퓨팅 방식이다. 따라서, 5G 무선 기지국 내에 MEC 플랫폼을 위치시키면, 5G 통신 장치를 탑재한 드론이 수집한 데이터는 5G 코어 네트워크 뒤에 있는 서버가 아닌 MEC에서 처리할 수 있어서 드론 수집 데이터의 실시간 데이터 처리 및 이에 대한 응답이 가능해진다. [그림 1]은 MEC가 적용된 5G 네트워크 구조[5]를 보여준다.

다수의 5G 드론이 비가시권 영역에서 각각의 임무를 할당받고 흩어져서 데이터를 수집

하고, 이를 5G 코어 네트워크 뒤에 있는 서버나 혹은 5G 무선 기지국 내의 MEC에 전송

할 수 있다. 이러한 응용의 경우에, 드론이 고정 혹은 동적 장애물과 같은 예기치 않은

상황을 만나게 되면, 자율적 판단에 의한 능동적 대처가 가능한 자율비행을 수행해야 한

다. 드론의 자율비행을 위해서는 드론에 설치된 센서들을 활용한 협력적/비협력적 충돌

회피 기술, 고장 예측 및 진단 기술, 고장 시 대체 조종을 위한 재형상 제어 기술, 정밀

항법 기술, 독립적 자동 이착륙 기술 등이 요구된다. 또한, 위 응용의 경우에 필요한 다수

드론 운용을 위해서는 지상관제 시스템의 실시간 다수 드론 제어 기술, 실시간 비행경로

갱신, 동적 임무계획 수립 및 임무 할당과 같은 기술 등이 요구된다.

2. 빅데이터 관리 플랫폼의 요소 기술

빅데이터 관리 플랫폼의 설명에 앞서, 빅데이터를 처리하는 과정과 이를 위한 구성요소

<자료> ETSI White Paper No. 28-MEC in 5G Network

[그림 1] MEC가 적용된 5G 네트워크

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를 먼저 살펴본다. [그림 2]는 빅데이터 처리 과정과 빅데이터 플랫폼의 구성을 보여준다.

빅데이터 플랫폼은 많은 양의 데이터를 수집하고 저장한 다음에 분석이 용이한 형태로

처리하고, 처리된 데이터를 분석하여 새로운 통찰력과 가치를 창출하는 데이터 프로세스

환경을 의미한다. 이러한 빅데이터 플랫폼은 데이터 수집, 저장, 처리, 관리를 수행하는

빅데이터 관리 플랫폼과 데이터 분석을 수행하는 빅데이터 분석 플랫폼으로 나뉜다[6].

빅데이터 관리 플랫폼에 필요한 요소 기술로는 빅데이터 수집 기술, 저장 기술, 처리

및 관리 기술이 있다. 먼저, 수집되는 데이터는 고정된 필드 형태로 저장이 되는 정형

데이터와 비정형 데이터로 구분되며, 빅데이터 수집 기술은 크롤링(Crawling), 개방형

API(Open API), 스트리밍(Streaming), 로그 수집(Log Aggregator), 드론을 이용한

IoT 센싱 등으로 나눌 수 있다. 빅데이터 저장 기술은 대용량의 비정형 데이터를 실시간으

로 저장하고 관리할 수 있는 분산 컴퓨팅 기술, 비정형 데이터의 정형 변환 기술, 그리고

분산 파일 시스템, 병렬 DBMS(Data Base Management System), 네트워크 구성 저장

시스템과 같은 저장 기술로 구분된다. 마지막으로 빅데이터 처리 및 관리 기술은 수집된

데이터의 처리 및 관리 기술, 보안 및 품질관리 기술, 그리고 수집 데이터의 여과, 변환,

정제, 통합 기술로 구성된다.

<자료> ETRI Insight, “빅데이터 플랫폼의 산업생태계 현황과 주요 이슈”, 2019. 7. 1.

[그림 2] 빅데이터 플랫폼과 데이터 처리 과정

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빅데이터의 처리 구조는 일괄처리 구조, 실시간 처리 구조, Lambda 구조, Kappa 구

조, 단일화 구조로 나뉜다[7]. 일괄처리 구조는 빅데이터를 수집한 뒤에 일괄적으로 처리

하고 그 결과를 활용하는 구조이고, 실시간 처리 구조는 데이터를 저장하지 않고 실시간으

로 처리 모듈로 흘려보내 저지연을 요구하는 응용에 적합한 구조이다. Lambda 구조는

수집된 데이터를 일괄처리를 위해 저장함과 동시에 실시간 처리 모듈로 흘려보내 실시간

처리가 동시에 이루어지게 한 구조이며, 지연시간이 긴 일괄처리 구조를 개선한 방법이다.

반면에, Kappa 구조는 일괄처리를 위해 저장된 데이터를 따로 처리하지 않고 데이터

수집 채널을 통해 실시간 처리 모듈에서 같이 처리하도록 한 구조이다. Lambda와 Kappa

구조는 현재 가장 널리 사용되는 구조이며, 단일화된 구조는 Lambda 구조와 Kappa

구조를 결합한 구조이다. [그림 3]은 단일화된 빅데이터 처리 구조의 데이터 처리 흐름을

보여준다.

3. 빅데이터 분석 플랫폼의 요소 기술

빅데이터 분석 플랫폼은 수집된 빅데이터를 분석하여 잠재된 가치를 추출하고, 이를

통해 비즈니스에 필요한 정보를 확보한다. 즉, 빅데이터 분석 플랫폼은 빅데이터 관리 플

랫폼에서 수집되고 전처리된 데이터를 분석하는 기능들로 구성되며, 기존의 단순 모델

분석, 데이터 마이닝에 최근에는 머신러닝이 추가되어 활용되는 실정이다. [그림 4]는 머

<자료> Guido Schmutz(trivadas), Big Data Architecture

[그림 3] 단일화 빅데이터 처리 구조

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신러닝을 활용한 빅데이터 분석 과정을 보여준다[8]. 수집된 빅데이터의 분석을 위해서는

데이터 마이닝, 텍스트 마이닝, 머신러닝, 네트워크 분석, 모델링 및 시뮬레이션 기술 등이

요구되며, 이를 위해서 R, Python, Tensor Flow와 같은 도구들이 사용된다. 또한, 분석

된 데이터를 직관적으로 확인할 수 있는 시각화 도구도 분석 플랫폼의 한 구성요소이다.

III. 드론을 활용한 DNA 서비스 구조 및 응용

1. 드론을 활용한 DNA 서비스 구조

드론을 활용한 DNA 서비스 제공 구조는 앞 장에서 살펴본 세 가지 플랫폼 간의 연계와

사용자가 접근해서 서비스를 제공 받는 방법을 정의한다. [그림 5]는 이러한 드론을 활용

한 DNA 서비스 제공 구조를 도식화한 것이다. 먼저, 드론을 활용한 데이터 생산 플랫폼은

드론이 수집한 원시 데이터를 빅데이터 관리 플랫폼으로 전달하고, 빅데이터 관리 플랫폼

은 수집 데이터의 정제, 변환, 가공 등의 결과를 토대로 피드백을 데이터 생산 플랫폼에

전달한다. 빅데이터 관리 플랫폼에서 정제, 변환, 가공 처리된 빅데이터는 분석 및 AI 처리

를 위해 빅데이터 분석 플랫폼으로 전달되고, 빅데이터 분석 플랫폼은 분석 및 AI 처리가

완료된 결과를 바탕으로 피드백을 빅데이터 관리 플랫폼에 전달한다. 사용자가 드론을

<자료> Intel, Machine Learning-Based Advanced Analytics Using Intel Technology

[그림 4] 머신러닝을 활용한 빅데이터 분석 과정

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활용한 데이터 생산 플랫폼에 접근하는 경우에, 사용자는 드론을 활용하여 얻고자 하는

서비스와 데이터를 명시해서 데이터 생산 플랫폼에 요청하고, 데이터 생산 플랫폼은 드론

을 통해 수집된 원시 데이터를 해당 사용자에게 제공한다. 두 번째, 사용자는 원시 데이터

보다는 이미 정제, 통합, 축소, 변환, 이산화와 같은 1차 가공이 완료된 데이터를 요청하여,

빅데이터 관리 플랫폼으로부터 해당 데이터를 획득할 수 있다. 세 번째, 사용자는 특정

머신러닝 모델 및 학습 데이터를 요청하거나 자신의 요구에 맞춤화된 학습 및 그 결과를

빅데이터 분석 플랫폼에 요청하여 획득할 수 있다.

[그림 5]의 DNA 서비스 구조에서 이해관계자는 드론 플랫폼 사업자, 빅데이터 관리 플랫폼 사업자, 빅데이터 분석 플랫폼 사업자, 통신망 사업자, DNA 서비스 활용 사업자 등이다. 먼저, 드론 플랫폼 사업자는 DNA 서비스를 위한 드론의 구매 및 관리, API를 이용한 드론 활용 방법 제공, 수집 데이터의 제공, 그리고 자체 개발 B2C 서비스 제공과 같은 역할을 수행한다. 빅데이터 관리 플랫폼 사업자는 원시 데이터의 수집, 가공(정제, 통합, 변환, 축소 등), 품질관리, 보안 유지와 실시간 및 일괄처리 등의 역할을 수행한다. 빅데이터 분석 플랫폼 사업자는 데이터/텍스트 마이닝, 머신러닝 모델 프레임워크 제공, 머신러닝 학습, 학습 데이터 관리, 머신러닝 추론 서비스 등의 역할을 수행한다. 통신망 사업자는 드론을 활용한 데이터 생산을 위한 저지연 통신 서비스 및 에지 컴퓨팅 서비스를 제공한다. 마지막으로 DNA 서비스 활용 사업자는 일반 사용자를 대신해서 [그림 5]의 서비스들을 요청하고 그 결과를 제공하는 역할을 수행한다.

<자료> 한국전자통신연구원 자체 작성

[그림 5] 드론 기반의 DNA 서비스 구조

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2. 드론을 활용한 DNA 서비스 응용

드론의 응용 분야는 너무나 다양하고 무궁무진한 상태로 볼 수 있으나, 여기서는 드론을 활용한 DNA 서비스 관점에서 대표적인 응용 분야를 선택하고 선택된 분야별로 세부 응용들을 정리하고자 한다. 본 고에서 다루는 DNA 서비스 응용 분야는 시설 인프라 관리, 재난재해대응 및 감시, 치안, 환경탐사, 공간 정보 구축 및 관리, 정밀 농·임업, 정밀 수산업이다. [표 1]은 드론을 활용한 DNA 서비스의 각 응용 분야별로 세부적인 응용과 해당 응용에 대한 서비스 수요처를 정부기관, 민간기업, 일반 사용자로 나누어 표시한 것이다.

[표 1] 드론을 활용한 DNA 서비스의 응용 및 수요처

분야 세부 응용 기술 수요처

시설 인프라 관리 기술

① 교통 인프라(교량, 도로, 터널 등) 관리 기술 정부기관

② 에너지 인프라(발전시설, 전력망, 가스관, 태양광 패널 등) 관리 기술 민간기업

③ 통신 인프라 관리 기술 민간기업

④ 주요 시설(댐, 공장, 건물 등) 관리 기술 정부기관

재난 재해 감시 및 대응기술

① 자연재해 감지 및 예측 기술 정부기관

② 재난·재해 현장 상황 파악 기술 정부기관

③ 화재 감시 및 진화 기술 정부기관

④ 재난·재해 구조 및 복구 기술 정부기관

⑤ 극한 환경 하에서의 탐색 기술 정부기관

치안 기술

① 지상 교통 상황 감시 기술 정부기관

② 순찰 기술 정부기관

③ 범인/차량 탐지 및 추적 기술 정부기관

④ 실종자/조난자 수색 기술 정부기관

환경탐사 기술

① 미세먼지 데이터 수집 기술 정부기관

② 녹조·적조 데이터 수집 기술 정부기관

③ 정밀 기상 관측 기술 정부기관

④ 환경오염 감지 및 예측 민간기업

공간정보 구축 및 관리 기술

① 3D 정밀 맵 생성 기술 정부기관, 민간기업

② 지상 적재물 부피 측정 기술 민간기업

③ 시계열 3D 맵 데이터 관리 및 분석 기술 정부기관, 민간기업

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시설 인프라 관리의 경우에, 넓은 지역에 산재해 있는 교통, 에너지, 통신 인프라 및

주요 시설에 대한 점검을 위해 드론은 영상을 촬영한다. 드론은 촬영한 영상을 실시간으로

전송하거나 혹은 촬영한 영상을 수집하여 빅데이터 관리 플랫폼으로 넘기고, 빅데이터 분석

플랫폼에서 분석된 결과를 통해 인프라의 문제점을 신속하게 파악하고 대응하게 된다.

재난재해 감시 및 대응의 경우에, 드론이 재난이나 재해가 발생한 지역을 비행하면서

촬영한 영상과 현장의 환경정보를 실시간으로 전송하여 빅데이터 관리 플랫폼으로 전송하

면, 빅데이터 관리 플랫폼에서 정제, 통합, 변환된 데이터를 빅데이터 분석 플랫폼으로

넘기게 된다. 빅데이터 분석 플랫폼에서는 수집된 정보를 분석하여 재난이나 재해로 인한

피해 현황을 파악하고, 피해 확산 예측 및 피해 시뮬레이션 결과와 같은 추가 정보를 생산

해서 피해 확산 방지를 위한 선제적 조처를 할 수 있다.

치안 기술의 경우에, 드론은 교통 상황 감시, 순찰, 추적조사, 수색의 대상 지역을 비행

하면서 영상을 촬영하여 실시간으로 빅데이터 관리 플랫폼으로 전송하게 된다. 빅데이터

분야 세부 응용 기술 수요처

④ 다수 드론 지도 데이터 통합 기술 정부기관, 민간기업

⑤ 드론 이용 건축물 영상분석(BIM 등) 기술 정부기관, 민간기업

정밀 농·임업 기술

① 농작물 작황 모니터링 기술정부기관, 민간기업,

일반 사용자

② 농작물 파종 및 병충해 대응 기술 민간기업, 일반 사용자

③ 경작지 상태 모니터링 기술 정부기관

④ 농작물별 농업면적 통계 조사 정부기관

⑤ 삼림 병충해 감시 및 예측 기술 정부기관

⑥ 수목 분포 관리 기술 정부기관

정밀 수산업 기술

① 해양 상태·오염 지도 제작 기술 정부기관

② 해양 어종 및 분포 확인 기술 정부기관

③ 양식장 관리 기술 민간기업, 일반 사용자

④ 어획(fishing) 기술 일반 사용자<자료> 한국전자통신연구원 자체 작성

주간기술동향 2020. 5. 13.

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관리 플랫폼은 수집된 데이터를 전처리하여 분석하기 쉬운 형태로 바꿔서 빅데이터 분석

플랫폼으로 보내고, 빅데이터 분석 플랫폼은 이를 분석하여 특이 상황 식별, 용의자 식별,

실종자 확인과 같은 실시간 대응에 필수적인 정보를 생산한다.

환경탐사 기술의 경우에, 드론은 미세먼지, 녹조, 적조, 유독가스와 같은 환경 데이터를

수집하여 통신 상태가 좋은 경우에는 실시간으로 전송하고 그렇지 않은 경우에는 일괄적

으로 빅데이터 관리 플랫폼에 저장한다. 빅데이터 관리 플랫폼에서 분석하기 쉬운 형태로

변환된 데이터는 빅데이터 분석 플랫폼을 통해서 환경오염의 정도를 추정하게 되고, 환경

오염의 정도에 맞는 대응책을 수립하게 된다.

공간 정보 구축 및 관리 기술의 경우에, 드론은 특정 지역을 촬영한 이미지들을 모아서

실시간이나 일괄적으로 빅데이터 관리 플랫폼으로 전송하고, 빅데이터 관리 플랫폼은 수

집된 이미지들을 일차적으로 가공하여 빅데이터 분석 플랫폼으로 보낸다. 빅데이터 분석

플랫폼에서는 기존의 이미지와 신규 이미지 간의 변화된 부분을 자동으로 찾아서 반영한

3차원 정사모자익 지도, 3차원 포인트 클라우드, 3차원 텍스처 메시 등의 공간 정보를

생성할 수 있다.

정밀 농·임업 기술의 경우에, 드론은 농작물 상태, 경작지 상태, 병충해 상태 등에 대한

초분광 및 다분광 이미지를 획득하고, 이를 실시간 혹은 일괄적으로 빅데이터 관리 플랫폼

으로 전송한다. 빅데이터 관리 플랫폼에서는 수집된 데이터의 가공을 통해 분석에 용이한

형태로 변환하여 빅데이터 분석 플랫폼으로 전송한다. 빅데이터 분석 플랫폼에서는 AI를

이용한 이미지 분석을 통해 농작물, 경작지, 병충해의 현황을 파악하고, 이에 대한 신속하

고 정확한 방재계획을 세운다.

정밀 수산업 기술의 경우에, 드론은 해양 오염지역 혹은 관리 대상 지역에 대한 이미지

를 촬영하고, 촬영한 이미지를 수집하여 빅데이터 관리 플랫폼에 전달한다. 빅데이터 관리

플랫폼은 수집한 이미지들을 가공하여 분석에 적합한 형태로 변환하고 빅데이터 분석 플

랫폼에 전달한다. 빅데이터 분석 플랫폼은 AI를 이용한 이미지 분석을 통해 해양 오염

지도 제작, 어종 분포 지도 작성, 양식장 어류 건강상태 파악 등을 수행한다.

ICT 신기술


IV. 결론 및 발전 방안

최근 들어, 드론의 민간 활용 범위가 늘어나고 정부 주도의 드론 관련 사업들이 진행됨

에 따라 드론 관련 산업이 크게 발전할 것으로 기대되었으나, 기대와는 다르게 관련 산업

의 활성화가 아직은 미진한 실정이다. 이는 국내 업체들이 일부 공공·산업용 드론 및 드론

활용 장치 제작에만 치중하고 있고, 드론을 활용한 응용 서비스 개발이 선진국에 비해

뒤처져 있기 때문이다. 이에 따라, 본 고에서는 드론을 활용한 DNA 서비스 제공을 위해

필요 기술들을 데이터 생산 플랫폼, 빅데이터 관리 플랫폼, 그리고 빅데이터 분석 플랫폼

별로 구분하여 제시하였고, 위 플랫폼들의 사용자에 대한 서비스 구조와 이에 따른 다양한

응용들을 소개하였다. 향후에 드론을 활용한 DNA 서비스 구조가 활성화되고 관련 산업이

발전하기 위해서는 서비스 구조의 이해당사자인 통신망 사업자, DNA 서비스 활용 사업

자, 드론 플랫폼 사업자, 빅데이터 관리 플랫폼 사업자, 빅데이터 분석 플랫폼 사업자들을

끌어들일 수 있는 다양한 핵심 응용들이 개발되어 활용되어야 한다. 또한, 사용자들이 다

양한 핵심 응용들을 통해 축적된 빅데이터와 머신러닝 데이터 및 모델들을 손쉽게 접근할

수 있도록 하는 인터페이스들이 개발되어 활용되어야 한다.

[ 참고문헌 ]

[1] 박춘배, “드론, 빅데이터 수집의 첨병,” TTA Journal, 180호, 2018, pp.4-5. [2] 좋은정보사, “드론 시장의 인공지능 융합기술 기반 주요 기술개발 동향 및 사례분석,” 좋은 정보사,

2018. 4.[3] 3GPP TR 36.777, “Enhanced LTE Support for Aerial Vehicles,” 3GPP, V15.0, Oct. 2017,

pp.1-89.[4] S. D. Muruganathan, X. Lin, H. Maattaanen, Z. Zou, W. A. Hapsari, S. Yasukawa, “An

Overview of 3GPP Release-15 Study on Enhanced LTE Support for Connected Drones,” CoRR, abs/1805.00826, 2018, pp.1-8.

[5] S. Kekki et al., “MEC in 5G Networks,” ETSI White Paper, No.28, Jun. 2018, pp.1-28.[6] 김문구, 박종현, ”빅데이터 플랫폼의 산업생태계 현황과 주요 이슈,” ETRI Insight, Insight Report,

2019. 11, pp.1-48.[7] G. Schmutz, “Big Data Architectures,” Trivadis, Powerpoint slides, Sep. 2015, pp.1-41.[8] Intel, “Machine Learning-Based Advanced Analytics Using Intel Technology,” Intel,

Reference Architecture, Jul. 2018, pp.1-10.

주간기술동향 2020. 5. 13.

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*

I. 결과물 개요

II. 기술의 개념 및 내용

1. 기술의 개념

4차 산업혁명 시대의 신산업을 위한 핵심 기술인 지능정보기술이 클라우드 기반 지능

* 본 내용은 김정시 책임연구원(☎ 042-860-1539)에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.***정보통신기획평가원은 현재 개발 진행 및 완료 예정인 ICT R&D 성과 결과물을 과제 종료 이전에 공개하는 “ICT

R&D 사업화를 위한 기술예고”를 2014년부터 실시하고 있는 바, 본 칼럼에서는 이를 통해 공개한 결과물의 기술이전, 사업화 등 기술 활용도 제고를 위해 매주 1~2건의 관련 기술을 소개함

개발목표시기 2019. 9. 기술성숙도(TRL)개발 전 개발 후

TRL 3 TRL 6

결과물 형태 SW-Platform 검증방법자체검증: ETRI Q-mark 외부 품질보증: 3자검증

Keywords 스마트기기, 온디바이스 딥러닝 SW 프레임워크, 온디바이스 실시간 비전인식

외부기술요소 100% 개발기술 및 Open Source 사용 권리성 SW, 설계서, 특허

chapter 3-1

스마트기기용 지능형 정보처리 가속화 SW 플랫폼 V1.0

•••김정시 ‖ 한국전자통신연구원 책임연구원

ICT R&D 동향

ICT R&D 동향


형 정보처리에서 온디바이스 기반 지능형 정보처리로 발전하고 있음

온디바이스 지능형 정보처리를 실현하기 위해 스마트기기의 제한된 시스템 자원을 최

적 활용하여 성능 한계를 극복할 수 있는 기술과 온디바이스에 특화된 지능형 SW 핵심

기술 개발이 필요

본 기술은 차세대 지능형 스마트기기를 위한 디바이스 GPGPU 가속 기반 지능형 정보

처리 라이브러리, 디바이스 GPGPU 가속 최적 시스템 SW, 가속화 SW 플랫폼의 민군

응용 서비스를 포함하는 온디바이스 지능형 정보처리 가속화 SW 플랫폼 기술임

2. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항

기술의 상세내용

- 온디바이스 지능형 정보처리 가속 라이브러리 기술

※ OpenVX 기반 시각정보 처리 가속 라이브러리

※ 스테레오 카메라 기반 실시간 공간정보처리 가속 라이브러리

[그림 1] 기술개념도

주간기술동향 2020. 5. 13.

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※ 온디바이스 머신러닝 처리 가속 라이브러리

※ 온디바이스 표적정보 처리 가속 라이브러리

- 온디바이스 GPGPU 가속 최적 시스템 SW 기술

- 근사 컴퓨팅 기반 고효율 GPGPU 런타임 시스템 SW

- 온디바이스 GPGPU 가속 적합성 분석기

- 온디바이스 지능형 정보처리 가속화 SW 플랫폼 검증 기술

- 고정형 스마트기기를 위한 가속화 SW 플랫폼 테스트베드 및 서비스

- 이동형 스마트기기를 위한 가속화 SW 플랫폼 테스트베드 및 서비스

기술이전 범위

- OpenVX 기반 온디바이스 비전 처리 라이브러리 V1.0

- 온디바이스 머신러닝 처리 라이브러리 V1.0

- 온디바이스 비전 및 딥러닝 처리 기반 응용 서비스 V1.0

사업화 제약사항

- 본 기술이 제공하는 기능과 성능은 OpenCL과 OpenVX를 지원하는 대표적인 몇

가지 임베디드 디바이스 HW 및 SW를 갖춘 스마트기기를 대상으로 검증된 것으로,

사업화 시에 각 기업에서 적용하고자 하는 스마트기기의 사양에 따라 추가적인 개발

작업이 필요함

※ 스마트기기를 구성하는 임베디드 시스템에 활용되는 HW와 SW가 매우 다양

함에 따라, 본 기술의 개발에서 활용된 스마트기기와 상이한 규격의 HW와 SW

로 구성된 제품에 적용하고자 하는 경우, 임베디드 시스템의 특성상 기능과

성능에 편차가 발생할 수 있음

※ 이에 따라, 사업화 시에 본 기술을 최적의 기능과 성능으로 탑재하기 위한

개발자의 추가 노력의 여하에 따라 최종 제품의 품질이 달라질 수 있음

ICT R&D 동향


III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력

1. 국내 기술 동향

민수·군수 분야 스마트기기에서 GPGPU를 활용한 사례가 다수 보고되고 있으나, 대부

분 응용 도메인 중심의 알고리즘 성능 개선에 기술 개발이 집중되어 있으며, ETRI에서

모바일용 웹 가속을 위한 SW 플랫폼 개발 사례가 있음

스마트기기를 위한 머신러닝 기술은 딥러닝 기반 인지 분야의 경우 학교와 기업을 통해

기초 연구를 시작하는 단계

2. 해외 기술 동향

인공지능, 로봇, 자율주행차 기술의 급격한 발전으로 인텔, 구글, MS, NVIDIA 등 글로

벌 기업들을 중심으로 스마트기기 상에서 지능형 정보처리 기술을 실현하기 위한 다양

한 지능정보 처리 및 가속화 기술 개발 경쟁이 심화되고 있음

기업 중심으로 자율자동차, 드론, 모바일기기 등에 활용할 수 있는 클라우드와 연계한

지능화를 위한 머신러닝 기술을 개발 중에 있으며, 학교기관에서는 온디바이스 상에서

학습과 추론을 위한 딥러닝 알고리즘 개발이 초기 단계에 있음

3. 표준화 동향

국내 표준화 동향을 보면, TTA는 2016년에 지식정보 기술에 관련된 지능정보기술포럼

을 설립하여 인공지능 SW, 인공지능 플랫폼, 인공지능 융합 서비스, 인공지능 정책

및 기타 연계 등의 표준화를 진행 중이나 스마트기기를 위한 인공지능 관련 표준은

전무한 상태

국제 표준화 동향을 보면, 산업계 표준화 컨소시엄인 크로노스(Khronos) 그룹은

GPGPU를 이용한 연산 가속화를 위해서 OpenCL 2.2와 SPIR-V 1.0 표준을 공개하

였고, 고성능 및 저전력 컴퓨터 비전 가속 표준을 위해서 OpenVX 1.1 표준을 진행

중이며, 최근 국제 주요 표준화 기구들은 머신러닝과 딥러닝을 활용하는 기술에 대한

주간기술동향 2020. 5. 13.

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표준을 진행 중이나 스마트기기를 위한 온디바이스 머신러닝 관련 표준은 없음

4. 보유특허

5. 기술적 경쟁력

IV. 국내외 시장 동향 및 전망

1. 국내 시장 동향 및 전망

목표 기술이 잠재적으로 활용될 수 있는 국내 정보통신기기 SW 시장규모는 2015년

약 5조 5,000억 원에서 2021년에는 약 6조 9,000억 원으로 확대될 것으로 예상

No. 국가 출원번호(출원일) 상태 명칭

1 대한민국 10-2019-0030478(2019. 3. 18.) 출원 합성곱계층가속장치, 그것을 포함하는 임베디드

시스템 및 그것의 동작 방법

2 대한민국 10-2019-0004805(2019. 1. 07.) 출원 이기종 온디바이스 시스템에서의 그래프 기반

영상 처리 모델 실행 최적화 장치 및 그 방법

경쟁기술 본 기술의 우수성 및 차별성

온디바이스 정보처리

가속화 기술

경쟁 기술은 SoC에 Lock-in되는 특정 GPGPU 기술 기반의 디바이스 컴퓨팅 가속화 기술로, SoC의 다양성이 가장 큰 특징인 스마트기기에 광범위한 적용이 어려운 반면, 본 기술은 다양한 SoC에 활용될 수 있는 개방형 표준기반의 GPGPU 기술을 도입하여 다양한 스마트기기에 호환성이 보장될 뿐만 아니라 시스템 자원관리 최적화를 통한 가속화를 지원하는 온디바이스에 특화된 정보처리 가속화 기술임

온디바이스 머신러닝 기술

경쟁기술은 클라우드와 연계한 지능형 모바일 서비스 제공을 위한 온디바이스 머신러닝 기술로, 클라우드용 딥러닝 기술의 일부를 경량화하여 추론엔진의 모바일버전 기술을 개발하는 수준인 반면, 본 기술은 스마트기기용 제약된 자원과 고유의 HW 아키텍처를 고려한 온디바이스에 특화된 머신러닝 프레임워크 기술임

온디바이스 비전처리 기술

경쟁기술은 데스크탑 시스템에서 사용하던 라이브러리들을 스마트기기용 임베디드 보드에 실행할 수 있도록 포팅하는 수준의 기술인 반면, 본 기술은 스마트기기용 제약된 자원과 고유의 HW 아키텍처를 고려한 비전처리 알고리즘 개선과 임베디드 비전처리 표준인 OpenVX 규격을 준수하여 온디바이스에 최적화된 비전처리 기술임

ICT R&D 동향


2. 해외 시장 동향 및 전망

목표 기술이 탑재될 수 있는 민수 분야의 시장은 머신 비전 시장 내 이미징 SW 시장,

스마트 디바이스 분야는 스마트폰과 웨어러블 디바이스의 카메라 SW 시장, 자율주행

분야는 ADAS(첨단운전자지원시스템) 관련시장으로, 2014년 약 82억 달러(약 9조

6,500억 원)에서 2020년 173억 달러(20조 4,000억 원)로 연평균 13.3%의 성장이

전망됨

3. 제품화 및 활용 가능 분야

V. 기대효과

선도적으로 개발하는 차세대 지능형 SW 기술인 온디바이스 지능형 정보처리 기술을

국내 다양한 산업 분야에 활용할 수 있으므로 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 국가

산업 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대

본 기술의 사업화를 통해 관련 제품이 출시될 경우 개인정보의 외부 유출 없이 온디바

이스에서 스스로 학습 및 최적화해 줌으로써 개인 프라이버시를 최대한 보호해 주고,

개인 상황에 맞게 즉각적인 반응/대처가 가능해 고령자 및 장애인의 안전한 삶을 유도

하는 동시에 이들 인력의 경제 사회 참여 기회를 확대

활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용 분야 세부내용

지능형 임베디드 디바이스

- (제품) 지능형 산업기기, 지능형 모바일기기, 지능형 영상감시기기, 지능형 국방 내장형 무기체계, 지능형 스마트 가전, 지능형 IoT 디바이스

- (활용 분야) 다양한 산업 분야에서 활용되는 임베디드 기기에 탑재되어 신서비스를 제공하거나 무인화 및 정밀화를 가능하게 하는 신제품을 개발할 수 있음

자율이동형 스마트 디바이스- (제품) 자율비행 드론, 자율이동 로봇, 자율주행 자동차 등- (활용 분야) 비전인지 기반의 자율이동이 요구되는 자율 무인 이동체 개발을 위한 핵

심 기술로 활용될 수 있음

지능형 IoT 엣지 디바이스- (제품) 스마트홈 게이트웨이, 헬스케어 엣지 디바이스 등- (활용 분야) 스마트 홈/스마트 헬스케어 시스템에서 IoT 데이터의 실시간 지능형 분석

을 가능하게 하여 미래형 서비스 탑재 가능

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*

I. 결과물 개요

II. 기술의 개념 및 내용

1. 기술의 개념

클라우드 환경에서 자원 사용량 모니터링 기술은 클라우드 플랫폼 사용자의 CPU, 메모

* 본 내용은 손재기 책임연구원(☎ 031-789-7548)에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.***정보통신기획평가원은 현재 개발 진행 및 완료 예정인 ICT R&D 성과 결과물을 과제 종료 이전에 공개하는 “ICT

R&D 사업화를 위한 기술예고”를 2014년부터 실시하고 있는 바, 본 칼럼에서는 이를 통해 공개한 결과물의 기술이전, 사업화 등 기술 활용도 제고를 위해 매주 1~2건의 관련 기술을 소개함

개발목표시기 2019. 12. 기술성숙도(TRL)개발 전 개발 후

TRL 2 TRL 4

결과물 형태 SW-Platform 검증방법 자체검증, 3자검증, 시험인증

Keywords Serverless Framework, Resource Monitoring

외부기술요소 Open Source 사용 권리성 SW-IP, 설계서, 특허

chapter 3-2IaaS 및 FaaS 플랫폼에서 효율적인

컴퓨팅 자원 자동 관리를 위한 저지연 리소스 모니터링 기술

•••손재기 ‖ 전자부품연구원 책임연구원

ICT R&D 동향

ICT R&D 동향


리 등의 리소스 사용량을 측정하는 기술이며, 사용자의 리소스 사용량의 증감에 따라

서 클라우드 환경에서 적절한 자원을 배분하는 오토스케일링에 활용됨

본 기술은 오토스케일링을 위한 리소스 메트릭 정보 추출을 위해 리소스 사용량의 저지

연 모니터링 기술을 사용하여 밀리세컨드 단위의 추출 주기와 정확한 리소스 사용량

정보를 제공하여 즉각적이고 효율적인 오토스케일링을 제공할 수 있도록 함

2. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항

기술의 상세내용

- Kubernetes의 오케스트레이션 지원을 위한 리소스(CPU, Memory, etc) 메트릭

구조 설계

- IaaS 플랫폼 환경(OpenStack)에서의 오케스트레이션(OpenStack Heat) 지원을

위한 리소스(CPU, Memory, etc) 메트릭 구조 설계

- Hypervisor(KVM) 환경에서의 인스턴스(VM) 리소스 사용량 추출 방안 설계

- IaaS 환경에서의 Host Level 모니터링을 통한 리소스 추출 방안 연구

- Hypervisor(KVM) 환경에서의 리소스 사용량 저지연 추출 기술 개발

[그림 1] 기술개념도

주간기술동향 2020. 5. 13.

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- Container(Docker) 환경에서의 리소스 사용량 저지연 추출 기술 개발

- 측정된 리소스 사용량의 시계열 데이터 처리를 위한 Prometheus node-exporter

지원

기술이전 범위

- 서버리스 프레임워크 구조 설계에 관한 산출물(SW 모듈, 기술문서, 지적재산권 등)

및 특화 분야 응용을 위한 개발 환경 프레임워크와 SDK 제공

사업화 제약사항

- 공개 SW 활용 및 확산계획과 개발 소스 공개의무에 부합하는 결과물의 공개범위

설정

III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력

1. 국내 기술 동향

본 기술은 기존 국내 클라우드 IaaS/PaaS 사업자들이 차기 클라우드 기술로 부상하고

있는 서버리스 컴퓨팅 사업자로 전환하기 위한 기반 플랫폼으로 제공하기 위해 관심을

가지고 있는 분야로서, 아직 기술 개념 정립단계이며 국외의 주요 서비스 기업 솔루션

을 활용한 서비스 개발의 초기 단계임

- (전자부품연구원) AI 플래그쉽 과제인 “자율지능 디지털 동반자 프레임워크 및 응용

연구개발” 과제를 통해 인공지능 컴포넌트를 서버리스 기반 아키텍처 구조로 개발,

인공지능 서비스 프레임워크로 활용

- (로켓펀치) 웹기반 비지니스 네트워킹 플랫폼을 제공하는 ‘로켓펀치’사는 채용 공고

를 위젯 형식으로 제공하는 서비스 운영을 위해 AWS Lambda를 활용, 200만 건의

request를 월 8,000원의 운영비용으로 해결

- (코오롱) IoT 백엔드 구성에 서버리스 아키텍쳐를 적용하여 하늘채 아파트의 스마트

홈 구축 및 아마존 Echo 연동을 구현

ICT R&D 동향


2. 해외 기술 동향

세계적으로 서버리스 컴퓨팅 기술로는 아마존웹서비스(AWS)의 “Lambda”, 마이크로

소프트의 “Azure Function”, 구글의 “Cloud Function”, IBM의 “OpenWhisk”가

대표적이며, 인프라 관리자의 리소스를 최소화할 수 있는 형태의 아키텍처 설계와 무

한한 확장성을 제공하는 형태의 기술을 주요 골자로 하고 있음

- (아마존) AWS Lambda라는 기술 개념을 통해, 모바일, 웹, 기업용 또는 IoT 애플리

케이션에서 서비스 개발자가 손쉽게 응용 서비스를 생성, 배포, 유지관리할 수 있는

기능 제공이 가능한 기술을 선보이고 있으며, 별도의 API Gateway를 통해 다른

아마존 클라우드 서비스와 연동을 지원

- (Apache OpenWhisk) 이벤트에 대해 Function을 실행시키는 오픈소스 클라우드

서버리스 플랫폼으로, 개발자로 하여금 코드를 실행하는 컨테이너의 관리나 운영으

로부터 자유롭게 해줌

- (IBM Cloud) OpenWhisk를 FaaS 형태로 제공하는 IBM Cloud Functions 서비

스를 제공하는데, 오픈소스를 사용하는 IBM Cloud 제품은 “수정본을 관리하지 않

는다”라는 “We do not fork” 정책을 기본적으로 사용하기 때문에, 오픈소스 Apache

OpenWhisk와 동일한 환경으로 IBM Cloud에서 OpenWhisk 사용이 가능

- (MS Azure Functions) 이벤트 구동 방식의 주문형(on demand) 컴퓨팅 경험을

제공하는 서비스로, Azure, 서드파티 서비스, 온-프레미스 시스템에서 발생되는 이

벤트에 의해서 코드가 실행되는 방식으로 기존 Azure 응용 프로그램 플랫폼을 확장

하고 있음

- (Kubernetes) 컨테이너 오케스트레이션 도구이며, 오케스트레이션을 위한 지표로

써, CPU와 메모리 사용량을 확인하며 Kubernetes에 자체적으로 내장된 모니터링

툴을 통해 커널 내장 기능인 cgroups를 참조하여 오케스트레이션을 결정

- (OpenStack) OpenStack은 Heat 서비스를 통해 클라우드 오케스트레이션을 지원

하며, 이를 위해 텔레미터 서비스인 Ceilometer를 사용하여 각각의 Compute

node에 컴포넌트를 설치하여 인스턴스에 할당되어 사용 중인 리소스 사용량 및 성

능을 측정

주간기술동향 2020. 5. 13.

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3. 표준화 동향

TTA 클라우드 컴퓨팅 SPG와 클라우드 컴퓨팅 표준화포럼을 중심으로 클라우드 서비

스 브로커리지 프레임워크와 SLA 요구사항 등에 대한 표준을 개발 중임

- (TTA 클라우드 컴퓨팅 SPG) 2016년 클라우드 서비스 브로커리지의 프레임워크

표준이 제안되었으며, 2017년 제정을 목표로 개발되고 있음

- (클라우드 컴퓨팅 표준화포럼) 2014년부터 클라우드 서비스 브로커 시스템 프레임

워크, 클라우드 서비스 브로커 SLA 요구사항 등의 표준 개발이 제안되어 개발 중

공적 표준화기구 ITU-T(국제전기통신연합 전기표준화 부문)와 DMTF, SNIA 등의 사

실상 표준화 기구에서 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 기본 개념, 체계 그리고 이를

구현하기 위한 API, 스키마 등을 표준화 중에 있음

- (ITU-T SG13) 클라우드 컴퓨팅 자원관리, 클라우드 서비스 관리 표준을 개발 중이

고 2012년 12월 ITU-T SG13 Q19에서 클라우드 컴퓨팅 자원 관리 요구사항 및

기능(Y.ccrm) 표준 개발 진행이 시작되었으며, 2013년 6월에 표준명이 종단 간 클

라우드 컴퓨팅 자원관리 요구사항(Y.e2eccrmr)으로 수정, 개발되어 2013년 6월에

ITU-T회의에서 표준 제정이 완료(Y.3520)

- ITU-T SG13, TM Forum 등 표준화구에서 클라우드 서비스 라이프사이클 관리에

대한 사례, 요구사항 등을 통한 표준화 요구를 제시했고, 이를 기반으로 표준을 개발

중에 있음

4. 기술적 경쟁력

경쟁기술 본 기술의 우수성 및 차별성

IaaS, FaaS 플랫폼에서의 오케스트레이션을 위한 리소스 모니터링 기술 커널 레벨에서 리소스 사용량 추출을 통한 데이터 수집 속도 저지연

ICT R&D 동향


IV. 국내외 시장 동향 및 전망

1. 국내 시장 동향 및 전망

최근 네이버 클라우드 플랫폼의 서버리스 컴퓨팅 상품인 ‘클라우드펑션’을 비롯하여

2종의 신규상품을 출시하였다고 발표되었으나, 가이아 클라우드, 넥슨 등은 기존 외산

클라우드 플랫폼을 이용한 서버리스 서비스 기반의 제품들을 출시하는 수준

- 국내 서버리스 시장은 2016년 약 342억 원에서 2021년 약 1,404억 원으로 증가할

것으로 예상(Research and Markets, Global Forecast 2021.)

2. 해외 시장 동향 및 전망

3대 퍼블릭 클라우드 업체인 아마존 웹 서비스(AWS), 구글(Google), 마이크로 소프트

(Microsoft)가 각각 Lamda AWS, Google Function, Azure Function 등의 서버리

스 클라우드 서비스를 제공하고 있으며, IBM의 경우 오픈소스 형태의 OpenWhisk를

통해 서버리스 컴퓨팅을 구현

- 세계 서버리스 시장은 2016년 약 18.8억 달러에서 2021년 약 772억 달러로 연평균

32.7% 증가할 것으로 예상(Research and Markets, Global Forecast 2021.)

3. 제품화 및 활용 분야

활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용 분야 세부내용

서버리스 클라우드 플랫폼 리소스 사용량 모니터링 프레임워크

서버리스 클라우드 환경을 서비스하는 분야에서 플랫폼 내 리소스 사용량을 측정하고, 이를 통해 고확장성 및 고가용성 제공을 위한 컨테이너/하이퍼바이저의 오케스트레이션 기능 지원을 위한 메트릭을 제공하며, 리소스 사용량 저지연 추출 기술을 통해 모니터링 과정에서 발생하는 시스템 오버헤드를 최소화하여 효율적인 플랫폼 관리를 지원

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V. 기대효과

1. 기술도입으로 인한 경제적 효과

개발자 API 단위 응용의 실행만큼만 비용 지불이 가능하고 고확장성 제공 및 빠른

개발/배포가 가능하여 인공지능 클라우드 환경에서 그 활용성이 매우 높을 것으로 기

대

클라우드는 물론 빅데이터, IoT, 지능형 로봇 등의 주요 산업 전반에 활용할 수 있도록

기술 확장의 기회로 활용할 경우 수백억 원 이상이 예상되는 국내 시장에서 외산제품

활용의 대체에 따른 막대한 경제적 이득이 예상

서버리스 클라우드 플랫폼 내 리소스 사용량 저지연 추출 및 컴퓨팅 자원 자동 관리를

통해 플랫폼 내 자원에 대한 효율적인 분배 및 신뢰성이 보장된 서비스 운용으로 서비

스 중단에 따른 피해를 사전에 예방

2. 기술사업화로 인한 파급효과

사업 기간 중 발생한 연구결과의 공개SW 라이선스 전략을 통해 산업계의 관련기술

활용에 관한 저변을 확대하고 관련 시장 확산을 유도

시범서비스 및 테스트센터 구축 등을 통해 신제품 도입을 검토하는 고객들에게 자유로

운 체험 기회를 제공함으로써 서버리스 기술 확산을 위한 국내 생태계 확보가 기대

서버리스 컴퓨팅 분야에서 국제적 기술 격차를 줄이고, 더 나아가 사업화 과정을 통해

축척된 기술 최적화를 통해 주요 관련 기업의 고성능 제품과의 기술적 비교 우위를

기대

인프라 관리자 측면에서, 클라우드 플랫폼 내 리소스 사용량 저지연 추출 및 자원 자동

관리를 통해 서버리스 서비스 실행 환경의 고확장성 및 고가용성을 제공하여 가용 자

원에 대한 효율적인 활용으로 비용절감 효과 제공

사업책임자: 문형돈(기술정책단장)

과제책임자: 이성용(융합정책팀장)

참여연구원: 이재환, 이효은, 권요안, 김용균, 박주혁, 김우진, 전영미(위촉)

통권 1946호(2020-18)

발 행 년 월 일 : 2020년 5월 13일발 행 소 : 편집인겸 발행인 : 석제범등 록 번 호 : 대전 다-01003등 록 년 월 일 : 1985년 11월 4일인 쇄 인 : ㈜승일미디어그룹

(34054) 대전광역시 유성구 유성대로 1548(화암동 58-4번지)

전화 : (042) 612-8296, 8210 팩스 : (042) 612-8209

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