1964호2020.09.16.

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

「주간기술동향」은 인터넷(http://www.itfind.or.kr)을 통해 서비스를 이용할 수 있으며, 본 고의 내용은 필자의 주관적인 의견으로 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

정보통신기획평가원의 「주간기술동향」 저작물은 공공누리 “출처표시-상업적 이용금지” 조건에 따라 이용할 수 있습니다. 즉, 공공누리의 제2유형에 따라 상업적 이용은 금지하나, “별도의 이용 허락”을 받은 경우에는 가능하오니 이용하실 때 공공누리 출처표시 지침을 참조하시기 바랍니다.(http://www.kogl.or.kr/info/license.do 참고)

예시) “본 저작물은 ‘OOO(기관명)’에서 ‘OO년’ 작성하여 공공누리 제O유형으로 개방한 ‘저작물명(작성자:OOO)’을 이용하였으며, 해당 저작물은 ‘OOO(기관명), OOO(홈페이지 주소)’에서 무료로 다운받으실 수 있습니다.”

1964호

기획시리즈 2팬데믹 이후 한국 OTT 서비스와 5G 기술 동향

[장성욱·임장현/㈜사운드유엑스 외]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 한국 OTT 서비스의 흐름

Ⅲ. OTT 서비스 활성화 원인

Ⅳ. 국내 주요 OTT 서비스 비교

Ⅴ. OTT 망 이용료 관련 정책현안

Ⅵ. OTT 서비스 성장에 기인한 5G 기술 동향

Ⅶ. 결론

ICT 신기술 16병렬 컴퓨팅 기반 인공지능 프로세서 기술 동향

[한진호·권영수/한국전자통신연구원]

Ⅰ. 서론: 병렬컴퓨팅의 대중화

Ⅱ. 인공지능 프로세서

Ⅲ. 인공지능 프로세서 개발 동향

Ⅳ. 국내 인공지능 프로세서 개발

Ⅴ. 결론

ICT R&D 동향 30네트워크 신뢰접속 및 보호 솔루션

[이형규/한국전자통신연구원]

제한된 피드백 기반의 광대역 저전력 저복잡 거대배열안테나 빔포밍 방법

[남현우/한국과학기술원]

주간기술동향 2020. 9. 16.

2 www.iitp.kr

I. 서론

코로나19에 한 정부 응으로 적인 사회적 거리 두기가 시행되면서 영화관 매출

이 88% 감소한 반면[1], 넷플릭스(Netflix)는 1분기 신규 가입자가 역 최 규모로 늘었

고 디즈니플러스(Disney+)도 가입자가 2배 증가하는 등 글로벌 OTT 시장이 급부상하고

있다[2]. 즉, 사회적 거리 두기가 가져온 시청자들의 새로운 콘텐츠 수요가 OTT 시장으로

* 본 내용은 장성욱 표이사(☎ 031-345-1992, netgit@nate.com)에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.1) OTT(Over The Top)는 인터넷을 통해 볼 수 있는 TV 서비스를 일컫는다. OTT는 전파나 케이블이 아닌 범용 인터

넷망(Public internet)으로 영상 콘텐츠를 제공한다. ‘Top’은 TV에 연결되는 셋톱박스를 의미하지만, 넓게는 셋톱박스가 있고 없음을 떠나 인터넷 기반의 동영상 서비스 모두를 포괄하는 의미로 쓰인다.

코로나19로 시작된 팬데믹은 전 세계를 급속히 비대면 시대로 전환시켰다. 이는 사용자들의 콘텐츠 소비에도 큰 영향을 미치게 되었고 OTT(Over The Top)1) 시장을 급성장하게 하는 촉매 역할로 작용했다. 기존 유료 케이블 방송과 VOD 서비스가 OTT 시장으로 급전환되고 있다. OTT 시장의 성장은 5G 망의 수요를 촉발하고 사용자 중심의 콘텐츠 검색기술, 고화질 영상 압축기술의 중요성도 강조하고 있다. 본 고에서는 최근 팬데믹 이후 한국 주요 유료 OTT 서비스 사업자를 중심으로 OTT 서비스의 변화와 5G 기술 동향을 조사하였다.

chapter 1

팬데믹 이후 한국 OTT 서비스와 5G 기술 동향

•••장성욱 ‖임장현 ‖

㈜사운드유엑스 대표이사위덕대학교 조교수

기획시리즈

기획시리즈-방송·콘텐츠

정보통신기획평가원 3

유입되면서 시장을 팽창시킨 것으로 볼 수 있다. 우리나라 OTT 서비스는 5G 통신환경과

맞물려 있는 주요한 콘텐츠 산업이며, 인터넷 트래픽의 상당 부분을 차지하기 때문에

OTT 서비스 시장의 변화는 인터넷 환경에 큰 영향을 미칠 것이다. 본 고에서는 OTT

서비스의 흐름을 기술하고 최근 두각을 나타내고 있는 주요 OTT 서비스를 중심으로 팬데

믹 이후의 서비스 방향과 기술을 조사하였다.

우리나라에서 OTT 서비스는 부분 무료광고 서비스인데 본 고에서는 최근 성장세가

돋보이는 유료 서비스를 중심으로 살펴보았다. 무료 OTT 서비스 중 유튜브를 제외하고는

이윤을 내는 회사가 별로 없는 것으로 알려져 있으므로 유료 서비스의 성장세가 보다 시장

척도로서 유효하다고 보았다. 2019년 노동환의 「OTT기반 방송서비스의 전망과 시장변

화」에서 글로벌 OTT 시장규모는 2018년부터 2023년까지 연평균성장률 13.8%로 예상

했지만[3], 팬데믹 이후 OTT 시장은 예상보다 더 빠르게 연평균 26.4%로 성장하고 있다

[4]. OTT 시장 사업자 간 협력 및 M&A, 원천 콘텐츠 투자 확 , 가격할인 경쟁과 5G

환경 수요 증가 등 OTT 생태계의 확 는 시장 환경을 변화시키고 있다.

II. 한국 OTT 서비스의 흐름

우리나라의 OTT 서비스는 무료광고 서비스와 유료 서비스로 나눌 수 있다. 무료광고 서비스로는, 2004년 국내 최초 온라인 동영상 사이트인 ‘판도라TV’가 UCC 시장에 진출했으며, 2006년 ‘아프리카TV’가 개인방송을, ‘곰TV’가 VOD형 서비스를 시작했다. 이후 2007년 카카오, 2008년 유튜브가 한국어 서비스를, 2012년 네이버가 동영상 서비스를 시작했다. 유료 OTT 서비스의 경우, 2000년 초 지상파 방송사들이 자사 홈페이지를 통해 제공한 VOD 서비스를 시작으로, 2010년 스마트폰이 일반화되면서 모바일 앱을 중심으로 한 서비스 제공으로 변화되었다. 2010년 CJ헬로비전의 ‘티빙(TVing)’, 2011년 말 현 HCN이 실시간 채널 위주의 서비스를 시작했으며, 2011년 통신사업자들은 IPTV를 모바일 앱으로 시작했다[6]. 이후 국내 사업자로 2011년 SK플래닛이 만든 ‘호핀’, 2012년 지상파 3사가 만든 ‘POOQ’, 2016년 ‘왓챠(watcha)’, 2019년 지상파 3사와 SKT가 만든 ‘웨이브(wavve)’가 있으며, 이외에도 KT의 ‘시즌’, JTBC와 CJ ENM의 합작법인이 서비스하는 ‘티빙(Tving)’ 등이 있다. 해외 사업자로는 2016년 넷플릭스가 한국 서비스

주간기술동향 2020. 9. 16.

4 www.iitp.kr

를 시작했다. 현재 국내 OTT 서비스 업체 간 치열한 경쟁을 하는 중이며, [그림 1]과 같이 2014년부터 2020년까지 연평균 26.3%의 성장률을 보이고 있다[4].

특히, 넷플릭스의 한국 진출은 기존 방송사업자와 국내 OTT 사업자들에게 큰 영향을

미쳤다. [그림 2]를 보면, 국내 OTT 서비스 중 넷플릭스가 가장 빠른 성장을 하고 있음을

알 수 있다. 넷플릭스는 2010년 미국, 캐나다를 시작으로 2011년 남미 43개국, 2012년

북유럽, 2014년 오스트레일리아, 뉴질랜드, 일본, 2016년 싱가포르, 홍콩, 만 등에 서비

스를 시작하였으며, 글로벌 OTT 서비스 사업자로서 막 한 자본과 독점 콘텐츠로 2018

년 기준 미국, 유럽 온라인 동영상 시장점유율 1위를 기록하였고, 2019년을 기준으로

전 세계 온라인 동영상 스트리밍 시장의 30%를 점유하고 있는 것으로 나타났다. CNN

보도에 의하면, 미국 내 주요시간 인터넷 트래픽의 1/3을 넷플릭스가 차지할 정도로

인기를 얻고 있다. 이른바 코드커팅(Cord-Cutting)2) 현상을 주도하고 있는 회사이며 이

때문에 미국 내에서는 매년 케이블TV의 구독자가 점점 줄어들고 있다고 한다. 이에 위기

의식을 느낀 지상파 방송사와 SKT는 웨이브 서비스를 2019년 출시하였고, 2023년까지

3,000억의 자체 콘텐츠 투자를 계획했다[7].

2) 기존 케이블TV 이용자들이 케이블 코드(cord)를 끊어버리는(cutting) 현상을 의미한다. 한국의 케이블TV 월정액료는 매우 싼 편이지만, 미국은 볼만한 채널 몇 개만 추가하면 월 100달러가 그냥 넘어간다. 이는 미국 케이블망을 타임워너케이블과 컴캐스트가 양분하여 독점하고 있어 맘 로 횡포를 부리기 때문이다. 따라서 100달러를 내고 TV를 보다가 10달러의 저렴한 비용으로 양질의 콘텐츠를 제공하는 넷플릭스로 다들 넘어가는 것이다.

<자료> 매조미디어, “2019 OTT 서비스 리포트” 방송통신위원회, 2020. p.6. 재인용

[그림 1] 한국 OTT 서비스 매출액(단위: 억 원)

기획시리즈-방송·콘텐츠

정보통신기획평가원 5

OTT 서비스의 성장으로 우리나라에서도 지상파 3사의 2017년 손실액이 368억 원에

서 2019년 2,140억 원으로 크게 늘었으며, IPTV도 같은 기간 영업이익이 1조 9,237억

원에서 1조 5,580억 원으로 줄었다. 또한, 케이블TV 영업이익도 3,486억 원에서 2,400

억 원으로 감소했다. 그나마 우리나라의 유료방송 요금이 미국에 비해 높지 않아 코드

컷팅(Code Cutting)이 눈에 띄게 나타나지 않은 것으로 보인다[8].

[그림 3]에 도시된 우리나라 OTT 서비스의 2019년 주요 이용현황을 살펴보면 10~20

<자료> 이선희, “온라인 동영상 제공 서비스(OTT) 이용”, 정보통신정책연구원, 19-09, 2019. p.4 재구성

[그림 2] OTT별 국내 이용률(중복응답, 단위: %)

<자료> 오석윤, “OTT 서비스 이용자의 특성 및 이용행태”, 정보통신정책연구원, 20-06, 2020. p.2, 재구성

[그림 3] 2019년 한국 연령대별 OTT 서비스 이용 현황(단위: %)

주간기술동향 2020. 9. 16.

6 www.iitp.kr

가 전체 OTT 이용자의 50%를 차지한 것으로 나타났다. 오픈서베이 조사결과에 따르면

30 미만 이용자가 유료 OTT 서비스 가입자의 70%로 예상되었다. 젊은 세 에게 OTT

는 이미 TV와 방송사 위주의 전통적인 영상 플랫폼을 체하고 있다[9].

이제 방송사는 콘텐츠 유통 플랫폼의 역할보다 퍼블리셔(Publisher)로 전향이 필요한

시점이다. 그 표적인 사례는 JTBC의 「와썹맨」과 「워크맨」을 들 수 있다. 이들 프로그램

은 OTT 시청을 주로 하는 젊은 세 를 공략한 성공사례로 볼 수 있다. 이외 SBS, MBC

등 지상파 방송사도 OTT 전용 콘텐츠를 만들기 시작했다. 이제 방송사들의 콘텐츠 유통

플랫폼의 독과점적 지위가 사라지고 콘텐츠 생산을 하여 OTT를 통해 이익을 얻는 형태로

사업구조가 변화될 것으로 보인다. 팬데믹 이후 OTT 서비스 성장 가속화로 OTT가 전통

적 TV 미디어를 체할 것으로 예상된다.

III. OTT 서비스 활성화 원인

기존 미디어를 체하여 OTT 서비스가 활성화되고 있는 이유는 4가지 요인으로 집약

되며, 4가지 요인별 특성들은 다음과 같다.

1. 다양한 디바이스를 기반으로 한 OTT 서비스

IT 기술 발달로 OTT 서비스는 온라인 영역을 중심으로 다양한 디바이스로 확장되고

있다. OTT는 온라인을 통한 영상 시청이 주요한 콘텐츠 소비로 볼 수 있으므로 콘텐츠

중단 후 재시청의 편의성은 서비스의 중요 요소이다. OTT 서비스가 다양한 디바이스를

지원하면서 이용자가 시청하던 영상을 이동 중에도 PC, 노트북, 패드 등 다른 디바이스에

서도 이어볼 수 있어 콘텐츠 소비의 불편함을 해소했다[11]. 특히, 스마트폰 이후에 본격

적인 모바일 앱 형태의 OTT 서비스 출시가 되었으며, 가정 미디어 소비의 큰 주체인

TV에서도 최근 생산하는 모델 부분에서 OTT 서비스를 시청할 수 있다. 이제 OTT

서비스에 가입만 되어 있으면 지상파 방송을 보듯이 TV에서도 OTT 서비스를 시청할

수 있게 되었다. 일상적으로 접하는 부분의 디바이스에서 OTT 서비스를 이용할 수 있

다는 점은 OTT 서비스 가입자를 급속히 늘리는 결과를 가져왔다.

기획시리즈-방송·콘텐츠

정보통신기획평가원 7

2. 합리적 가격에 양질의 콘텐츠 제공

OTT 서비스의 경쟁력은 콘텐츠의 질과 서비스의 가격에 의해서 결정된다. 또한, OTT 서비스 이용의 편의성, 화질, 추천 기능 등이 경쟁력에 영향을 주는 요소로 볼 수 있다. 미국에서 넷플릭스가 인기를 끈 이유는 유료방송 서비스보다 가격이 1/8 수준으로 저렴하기 때문이었다. 하지만 우리나라는 유료방송 서비스의 가격이 매우 저렴하여 미국의 1/8 수준에 불과하다. 아날로그 케이블TV의 가격은 월 2,000원∼4,000원이고, 디지털방송 서비스 가격은 8,000원 내외이다. 우리나라의 유료 OTT 서비스의 가격은 월 7,000원 내외이고 넷플릭스는 월 이용료 가격이 약 1만 원이서 우리나라의 디지털 유료방송 서비스 가격보다도 오히려 약간 높다. 따라서 우리나라에서의 OTT 서비스 성장은 단순히 가격 요인으로 보기 힘들다. 우리나라에서 OTT 서비스 성장요인은 기존 케이블TV보다 질적인 면에서 양질의 콘텐츠를 가졌기 때문으로 볼 수 있다[8].

넷플릭스는 지난 3년간 국내 자체 제작 콘텐츠에만 1,500억 원을 썼다. 드라마 「킹덤」에 120억 원, 「미스터 션샤인」에 280억 원을 사용했다[2]. 넷플릭스는 한국 진출을 위해 봉준호 감독의 「옥자」와 같은 과감한 콘텐츠 제작에 투자하며 한국 이용자를 빠르게 확보했다. 이는 기존 콘텐츠의 유통에 그치던 케이블TV나 국내 VOD 서비스와 차별화하여 시청자들의 콘텐츠에 한 요구와 기 를 충족시켰다.

3. 방송 산업에 비해 약한 규제를 받는 OTT 서비스

OTT 서비스는 영상, 음악 등을 인터넷을 통해 전송하기 때문에 방송이 아닌 데이터 서비스로 콘텐츠 산업에 속하여 콘텐츠에 한 규제가 방송 분야에 비해 덜하다. 콘텐츠 규제 측면에서 더욱 자유로울 수 있어서 사용자들의 요구에 좀 더 초점을 둔 콘텐츠를 제공할 수 있다.

4. 팬데믹 이후 비대면 문화 확산

2020년 코로나-19로 인한 비 면 문화 확산으로 온라인 동영상 스트리밍 붐이 오면서

OTT 서비스의 성장이 가시적으로 나타났다. 글로벌 OTT 서비스 업체인 넷플릭스는 코

로나 사태의 가장 큰 수혜주가 되었고 주가가 연일 상승하면서 2020년 1분기 전통적인

주간기술동향 2020. 9. 16.

8 www.iitp.kr

콘텐츠 강자인 월트디즈니 컴퍼니의 시가총액을 넘어섰으며, 6월에 시가총액 2,000억 달

러에 이르렀다. 이런 넷플릭스의 성장은 2020년부터 170억 달러를 시작으로 “넷플릭스

오리지널”이라는 자체 콘텐츠 제작비를 2028년에 260억 달러로 늘리는 결과로 이어졌다

[11]. 이는 OTT 서비스의 콘텐츠의 질을 높이는 중요한 요인이 되었으며, 신규 가입자를

늘리는 결과로 이어졌다. OTT 사업자는 단순 콘텐츠 유통 플랫폼이 아닌 킬러 콘텐츠를

자체 보유한 콘텐츠 제작, 유통을 포괄하는 종합회사로 성장하고 있다.

IV. 국내 주요 OTT 서비스 비교

[표 1]은 2020년 5월 국내 주요 OTT 서비스 현황을 비교한 것으로, 넷플릭스, 웨이브,

티빙, 왓챠의 콘텐츠 특징, 가입자 수, 콘텐츠 저장 여부, 실시간 스트리밍 여부, 자막 및

더빙 설정 변경 여부, 월 구독료가 정리되어 있다[11].

[표 1] 2020년 5월 국내 OTT 서비스 현황

국내 주요 OTT 서비스인 넷플릭스, 웨이브, 티빙, 왓차의 콘텐츠 특징을 살펴보면, 넷

플릭스는 자체 제작한 오리지널 콘텐츠를 중심으로 인기를 얻고 있다. 넷플릭스의 인기

콘텐츠는 「기묘한 이야기」 시리즈, 「킹덤」, 「종이의 집」 등의 오리지널 콘텐츠였다. 티빙

은 tvN, JTBC, Mnet 등 케이블 드라마와 예능 프로그램이 주요한 콘텐츠이다. 최근 종영

한 「놀라운 토요일」, 「아는 형님」 등 케이블 인기 프로그램들이 주를 이룬다. 웨이브는

서비스 웨이브 티빙 왓챠 넷플릭스

콘텐츠 특징 지상파 콘텐츠실시간 방송

CJ, JTBC 등 종편 콘텐츠

영화 중심의 사용자 취향 기반 큐레이션

해외 드라마, 오리지널 콘텐츠 최대 보유

가입자 수 약 393만 명 약 394만 명 약 90만 명 약 736만 명

콘텐츠 저장 O*개수제한 X O O

실시간 스트리밍 O O X X

자막 및 더빙설정 변경 X X O

*일부 제공 O

월 구독료 7,900~13,900원 5,900~15,900원 7,900~12,900원 9,500~14,500원

<자료> 닐슨코리아, “사회적 거리두기는 디지털 미디어 이용에 어떤 영향을 미쳤는가”, 닐슨코리안 클릭, 304-2, 2020. 재구성

기획시리즈-방송·콘텐츠

정보통신기획평가원 9

지상파 방송 콘텐츠를 제공하며, 특히 옛날 지상파 드라마들을 볼 수 있다. 왓챠는 한국

영화들이 많고 미국 HBO 프로그램을 독점하고 있다. 우리나라에서 인기가 많았던 「왕좌

의 게임」, 「체르노빌」을 독점 공급하고 있다.

이들 OTT 서비스들의 팬데믹 전후 가입자 수 변동을 보면 2019년 9월에서 2020년

5월로 오면서 넷플릭스는 가입자 수가 약 2배가 늘어나며 국내 2위에서 1위로 올라섰고

티빙은 324만 명에서 394만 명, 왓챠는 84만 명에서 90만 명으로 소폭 상승했다. 하지만

같은 기간 지상파 방송 콘텐츠 중심이었던 웨이브는 432만 명에서 393만 명으로 감소했

다. 전체 OTT 사용자의 증가세는 유지되었으며, 넷플릭스의 압도적 상승이 이번 팬데믹

전후의 특징으로 볼 수 있다[20].

OTT 서비스 이용 특징을 보면 넷플릭스는 시각 장애인을 위한 음성 서비스를 제공하

고, 웨이브는 본방송이 시작되고 5분 후부터 다시 보기 기능이 있으며, 실시간 방송도

되감아 볼 수 있다. 왓챠는 콘텐츠 큐레이션에 강점이 있어서 사용자 취향, 기호 등을

분석하여 좋아할 만한 콘텐츠를 추천해 준다. 티빙은 콘텐츠 저장이 되지 않고 실시간

스트리밍만 제공한다.

우리나라 OTT 시장에서는 넷플릭스의 성장세에 넷플릭스와 협력을 결정한 KT의 경우와 같이 해외 OTT 협력사 형태를 추구하거나, 국내 OTT 서비스 업체별 통폐합을 통해 크기를 키우는 형태로 웨이브와 티빙 합병을 타진하는 등 치열한 OTT 시장에서 생존을 위한 변화를 모색하고 있다. 또한, LG유플러스는 넷플릭스와 전략적 제휴를 맺고 2018년 11월부터 자사의 IPTV 서비스에 PIP(Platform In Platform) 형태로 서비스를 시작하였다.

V. OTT 망 이용료 관련 정책현안

구글, 넷플릭스 등 해외 OTT 서비스 사업자와 국내 업계 간 망 사용료를 둘러싼 갈등으

로 역차별 논란이 빚어지고 있다. 국내 콘텐츠사업자(CP)와 달리 해외 콘텐츠사업자는

망 사용료를 지급하지 않거나 훨씬 낮은 수준의 사용료를 지급하고 있어 형평성 문제가

제기되었고, 팬데믹 이후 해외 콘텐츠사업자의 인터넷 통신량이 더욱 늘어나고 있어서

논란이 확산될 전망이다. 방송통신위원회는 구글, 넷플릭스 등 해외 콘텐츠사업자에게 망

사용료 지급 요청을 하는 등 역차별 논란을 해결하기 위한 조치를 하고 있지만, 글로벌

주간기술동향 2020. 9. 16.

10 www.iitp.kr

콘텐츠업체들은 아직 미온적 태도를 보이고 있는 상황이다.

SK브로드밴드는 2019년 11월 12일 방송통신위원회에 망 사용료에 관해 넷플릭스와

중재 요청을 한 상태이다. SK브로드밴드는 넷플릭스에게 과도한 전송량에 한 망 사용료

를 수차례 요구했으나 거부당했고 넷플릭스 가입자가 늘면서 발생한 전송량 증설 비용을

SK 브로드밴드가 내고 있다고 주장했다. 넷플릭스 같은 콘텐츠사업자 관점에서 이 문제는

망 중립성 폐지와 맞닿아 있어서 논란을 일으킨다고 주장했다. 망 중립성이 폐지되면 통신

사가 특정 전송량을 차단하거나 차별함으로써 큰 영향력을 미칠 수 있다. 각 통신사가

운영하는 OTT 서비스를 유리한 정책을 사용하여 유인할 수 있기 때문이다. 결국, 통신사

들은 망 이용료를 통해 자사의 OTT 서비스를 키우거나 타사의 OTT 망 사용료를 통해

안정적인 이익을 얻을 수 있다.

2020년 5월 20일 「넷플릭스 무임승차 방지법」이라 불리는 전기통신사업법 일부 개정안이 국회 본회의를 통과했다[12]. 개정안에는 기간통신사업자뿐 아니라 부가통신사업자, 즉 인터넷을 통해 서비스를 제공하는 콘텐츠나 플랫폼 제공업체들도 안정적 제공 수단을 확보해야 하며, 망 유지와 품질 관리를 책임지는 통신사 등 ISP뿐만 아니라 인터넷망을 활용하는 콘텐츠사업자도 이 책임을 나누도록 한 것이 골자다. 개정안에는 해외 사업자의 경우 국내 이용자 보호를 위해 국내 리인을 지정해야 한다는 조항도 포함되어 있다. 해외 OTT 사업자의 망 이용료 책임 소재가 불명확함에 따른 역차별이란 지적을 반영한 것이다. 이에 네이버, 카카오 등이 모인 한국인터넷기업협회와 벤처기업협회, 코리아스타트업포럼은 공동성명을 통해 일방적으로 부가통신사업자들을 규제하고 이용자 편익을 실질적으로 제한할 수 있는 법률을 통과시켰다고 비판했다. 이후 시행령 제정에 다시 논쟁이 예상된다[13].

VI. OTT 서비스 성장에 기인한 5G 기술 동향

OTT 서비스 성장은 5G 활성화에 이바지할 것이며, OTT 서비스 확산으로 모바일 시장은 본격적인 5G 모바일 환경이 조성될 것이다. 모바일을 통한 동영상 시청이 차지하는 비중이 증가하여 모바일 데이터 사용량 증가를 견인할 것으로 보인다. [그림 4]에서 보면 국내 매체별 전송량에서 동영상 이용 증가세가 뚜렷한 것을 볼 수 있다.

기획시리즈-방송·콘텐츠

정보통신기획평가원 11

팬데믹 이후 스마트폰 판매량은 오히려 줄었지만, 5G 가입자 증가세는 뚜렷하다. LG

유플러스의 경우 2020년 2분기의 5G 가입자 수가 178만 5,000명에 이르렀는데, 이는

전분기보다 22.7%가 늘어난 것이다. 이는 2분기에 5G 망 구축을 위한 막 한 설비투자를

집행하였기 때문으로 보고 있다. LG유플러스는 자체 콘텐츠를 제작하기보다 5G B2B

등 기업 인프라 및 솔루션 사업에 집중하고 있다[14].

SKT는 최근 SK브로드밴드를 단순한 IPTV 서비스를 넘어 OTT 콘텐츠 플랫폼으로

키우겠다는 목표로 적인 사업 개편을 단행했다. 이를 통해 월정액으로 즐길 수 있는

콘텐츠가 폭 강화되었다. 자사의 OTT인 웨이브는 2020년 하반기 해외 시장 진출을

통해 사업 규모를 더욱 키울 계획이다. 또한, K-OTT의 한계로 지적되어 온 콘텐츠 부족

현상을 해결하기 위해 3분기에 「호텔 엘리스」, 「거짓말의 거짓말」, 「좀비탐정」 등의 오리

지널 콘텐츠를 공개한다[10].

KT는 5G, 기가인터넷 등 강력한 유무선 네트워크에 AI, 빅데이터, 클라우드 등의 ICT

기술을 결합하는 디지털 혁신을 목표로 하고 있다. 미디어 분야에서도 글로벌 OTT 기업

인 넷플릭스와 제휴를 통해 IPTV와 자사의 OTT인 ‘시즌’의 경쟁력 확보에 나섰다. 또한,

최근 현 HCN 우선협상 상자로 선정되었다. 이에 따라 KT스카이라이프는 케이블TV

인수를 추진 중이다[15].

<자료> 이학무, “비대면이 키우는 5G 활성화”, 미래에셋대우리서치, 2020, p.12.

[그림 4] 국내 매체별 트래픽 사용량

주간기술동향 2020. 9. 16.

12 www.iitp.kr

통신 3사 모두 정부의 포스트 코로나19 경기부양책인 ‘한국형뉴딜’의 일환인 ‘디지털뉴

딜’에 적극적으로 참여하겠단 의지를 밝혔다. 이에 따라 하반기 5G 관련 투자에 더욱 박차

를 가할 전망이다[16].

[그림 5]와 같이 우리나라 5G 트래픽이 차지하는 비중이 꾸준히 증가하고 있다. [표

2]에서 4G의 전송량은 꾸준히 유지되면서 5G 전송량의 증가세가 눈에 띄게 달라지고

있다. 통신 3사의 지속적인 5G 인프라 구축과 투자가 이루어지고 있어서 이러한 증가세는

더 탄력을 받을 것으로 예상된다.

[표 2] 한국 무선통신 기술 방식별 트래픽 현황

시기 4G 5G 5G/4G 시기 4G 5G 5G/4G

2919. 4. 429,597 5,938 1.4% 2919. 10. 468,127 105,073 22.4%

2919. 5. 456,569 13,987 3.1% 2919. 11. 445,950 109,244 24.5%

2919. 6. 448,336 30,574 6.8% 2919. 12. 458,575 121,444 26.5%

2919. 7. 472,327 44,951 9.5% 2020. 1. 463,118 131,241 28.3%

2919. 8. 468,436 67,238 14.4% 2020. 2. 440,395 132,057 30.0%

2919. 9. 449,410 87,928 19.6%<자료> 과학기술정보통신부, “무선데이터 트래픽 통계”, 2020. 2. 재구성

<자료> 과학기술정보통신부, “무선데이터 트래픽 통계”, 2020. 2. 재구성

[그림 5] 한국 4G 대비 5G 트래픽 변화율

기획시리즈-방송·콘텐츠

정보통신기획평가원 13

VII. 결론

팬데믹 이후 우리나라 OTT 시장에서 넷플릭스의 성장세가 두드러진다. 이미 OTT 서

비스는 매년 성장해 왔지만, 비 면 사회의 지속은 OTT 시장을 더욱 성장시키는 촉매

역할을 할 것이다. OTT 유료 이용자의 70% 이상이 30 미만의 젊은 세 로서 유료

OTT 서비스를 큰 저항감 없이 사용하고 있다. 이 중 넷플릭스의 성장이 두드러진 것은

「넷플릭스 오리지널」에서 제공하는 넷플릭스 자체 제작 콘텐츠가 인기를 끌고 있기 때문

이다. 우리나라의 케이블 방송이나 VOD 서비스 요금이 미국의 유료 케이블 방송료보다

현저히 낮다는 점을 고려해 볼 때, OTT 서비스로의 이용자 이탈은 양질의 볼만한 콘텐츠

요인이 높게 작용한 것으로 보인다. 넷플릭스는 2016년 우리나라에서 서비스를 시작한

이후 꾸준히 콘텐츠 제작 비용을 높이며, 자체 킬러 콘텐츠 확보에 힘써 왔다. 이외에도

막 한 자본으로 글로벌 킬러 콘텐츠를 확보해 젊은 이용자층의 콘텐츠 품질 요구를 충족

시켰다. 우리나라 OTT 서비스에 있어서 단순한 가격 경쟁력만으로는 시장 주도가 힘들

며, 킬러 콘텐츠 확보가 주요한 성공 요인으로 작용한 점을 기억해야 한다. 이에 국내

OTT 사업자들은 통폐합으로 몸집 불리기를 하거나 망사업자의 경우 아예 해외 OTT 사

업자와 손을 잡는 등 자구 생존 노력을 기울이고 있다. 국내 OTT 사업자들의 통폐합으로

콘텐츠의 양을 늘리고 자체 콘텐츠 제작 역량을 높여서 서비스 경쟁력을 키우고 있다.

SK브로드밴드, KT, LG유플러스와 같은 국내 망 사업자는 넷플릭스, 유튜브 등 해외

콘텐츠사업자들이 망 이용료 지불 요구에 불응하자 정부에 조정을 요청했다. 이에 해외

콘텐츠사업자도 망 이용료를 부담해야 한다는 전기통신사업법 일부 개정안이 2020년 국

회 본회의를 통과했으나 국내 온라인 콘텐츠사업자들은 망 중립성 훼손에 한 우려를

제기하고 있어 이후 시행령 제정 시 파장이 예고된다.

국내 OTT 시장이 성장할수록 동영상의 인터넷 전송 수요가 증가할 것으로 예상된다.

2019년 4분기 이후 전체 인터넷 전송량의 55% 가까이가 동영상 전송량인 것으로 나타났

다[9]. OTT 서비스가 제공하는 영상 콘텐츠가 점차 고화질화되면서 모바일 5G 통신 수요

가 급증할 것으로 보인다. 국내 통신 3사는 꾸준히 5G 망 확충에 투자하고 IPTV에 기존

OTT 서비스 사업자와 협력하거나 콘텐츠 확보를 통해 이용자에게 제공하고 있다. 팬데믹

이후 비 면 사회의 지속으로 국내 OTT 시장의 성장은 기존 지상파 방송 미디어가 가진

주간기술동향 2020. 9. 16.

14 www.iitp.kr

미디어 독점력을 약화하고 온라인을 통한 OTT 서비스로 전향되면서 5G 망과 콘텐츠

수요를 촉발하고 있다. 30 미만의 젊은 세 를 중심으로 단순히 시간 보내기식 미디어

소비가 아닌 보다 고품질의 콘텐츠 소비 욕구가 늘어나고 있다. 팬데믹 이후 극장을 거치

지 않고 바로 OTT 서비스로 콘텐츠를 런칭하는 사례[20]도 늘고 있어 OTT 서비스의

콘텐츠 수요는 더 늘어날 것이다.

더욱이 최 OTT 시장인 미국에서 넷플릭스 이외에도 아마존, 디즈니, 애플 등 형

OTT 사업자들이 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, 이들 형 OTT 사업자의 아시아 시장

진출이 가속화될 것으로 보여 국내 OTT 사업자들의 고민은 더 커질 것이다. 이를 위해

양질의 콘텐츠 개발과 5G 망 수요 외 맞춤형 콘텐츠 추천 기술과 같은 AI 기반의 소프트

웨어 기술 개발[21]에 초점을 둔 전략적 접근이 이루어져야 할 것이다.

[ 참고문헌 ]

[1] 연합뉴스, “영화관 매출액 88% ↓…영화발전기금 부과금 한시 감면”, 2020. 4. 1.[2] ZDNet Korea, “넷플릭스, 코로나19로 가입자 급증…1분기 1577만명↑”, 2020. 4. 22.[3] 노동환, “OTT기반 방송서비스의 전망과 시장변화” 한국방송학회 학술 회 논문집, 3-1-1, 2019.

p.101.[4] 매조미디어, “2019 OTT 서비스 리포트”, 2020. pp.5-22.[5] 한국콘텐츠진흥원, “방송 영상 콘텐츠 유통 플랫폼 해외 사례 연구: OTT를 중심으로” 15.22,

2015. pp.225-279.[6] 이선희, “온라인 동영상 제공 서비스(OTT) 이용”, 정보통신정책연구원, 19-09, 2019. pp.3-8.[7] 파이넨셜뉴스, “웨이브, 오리지널 콘텐츠 강화한다...8편 600억 투자”, 2020. 5. 14.[8] 방송통신위원회, “2019년도 방송시장 경쟁상황 평가”, 2019, pp.286-298.[9] 오석윤, “OTT 서비스 이용자의 특성 및 이용행태”, 정보통신정책연구원, 20-06, 2020. pp.2-7.[10] 전이슬, “급변하는 국내 OTT 시장 동향” SERI, 3, 2020.[11] 닐슨코리아, “사회적 거리두기는 디지털 미디어 이용에 어떤 영향을 미쳤는가”, 닐슨코리안 클릭,

304-2, 2020. [12] 법무법인 세종, “OTT 서비스 규제 관련 방송법 전부 개정안 수정안 주요 내용”, 8.1, 2019.[13] 한국경제, “‘넷플릭스법' 국회 통과…국내 통신사에 망사용료 내야”, 2020. 5. 20.[14] 이학무, “비 면이 키우는 5G 활성화”, 미래에셋 우리서치, 2020. pp.10-18.[15] 한국경제, “KT스카이라이프, 현 HCN 품었다”, 2020. 7. 27.[16] 스페셜경제, “통신3사, 디지털뉴딜 플랫폼 사업자 ‘변신’”, 2020. 8. 9.[17] 김영주, “OTT 서비스 확산이 콘텐츠 생산, 유통, 소비에 미친 영향에 관한 연구” 방송문화연구,

27-1, 2015. pp.75-102.

기획시리즈-방송·콘텐츠

정보통신기획평가원 15

[18] 곽동균, “국내 주요 OTT서비스의 동영상콘텐츠 제공 및 이용현황 분석”, 정보통신정책연구원. 19-01, 2019. p.4-35.

[19] 최세경, “국내 OTT 서비스의 지형 변화와 시장 전망” 언론중재, Spring, 2019, p.4-17.[20] 한겨레, “극장 건너뛰고 넷플릭스로 간 ‘사냥의 시간’…이젠 분쟁의 시간?”, 2020. 3. 23.[21] 조선비즈, “넷플릭스 맞설 토종 OTT 키운다… 규제 풀어 합종연횡 유도”, 2020. 6. 22.

주간기술동향 2020. 9. 16.

16 www.iitp.kr

*

I. 서론: 병렬컴퓨팅의 대중화

컴퓨터의 클럭 속도는 1980년도 중반부터 2004년까지 컴퓨터 성능을 향상시키는 데

가장 영향력 있는 요소였다. 실행시간은 명령어 수를 명령어 당 평균시간(1/IPC)을 곱한

것과 같았는데 클럭 수를 늘리면 명령을 실행하는 평균시간은 짧아진다. 그러나 칩의 전력

소모량은 P=C×V2×F의 공식에 따른다. 여기서, C는 전기용량, V는 전압이고, F는 주파

수이다. 주파수 수를 높이면 전력 사용량이 늘어나게 되고, 이는 전력의 증가는 동작 시

많은 문제를 일으키고 있다. 그래서 무어의 법칙은 18에서 24개월 동안 집적도가 2배

씩 늘어난다는 것을 예측하는 것이지만, 이는 주파수 척도가 아닌 병렬 컴퓨팅에 의해

계속해서 유효하게 된다.

병렬 컴퓨팅은 동시에 많은 계산을 하는 연산 방법으로 크고 복잡한 문제를 작게 나눠

동시에 병렬적으로 해결하는 데에 주로 사용된다. 그러나 병렬화로 인한 속도 향상은 병렬

화할 수 없는 작은 부분이 전체적인 병렬화에 영향을 가져온다는 암달의 법칙에 의해 그

* 본 내용은 한진호 실장(☎ 042-860-6558, soc@etri.re.kr)에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.*** 인공지능 프로세서연구실원:　김병조, 이미영, 정재훈, 김현미, 함제석, 김혜지, 전인산, 조용철, 최민석, 신경선, 여준

기, 양정민, 김찬, 석정희, 전영득, 조민형, 박기혁, 김진규, 김주엽, 이주현, 김성민

chapter 2

병렬 컴퓨팅 기반인공지능 프로세서 기술 동향

•••한진호 ‖권영수 ‖

한국전자통신연구원 실장한국전자통신연구원 본부장

ICT 신기술

ICT 신기술

정보통신기획평가원 17

한계도 있다. 또한, 병렬화는 자료의 종속성에 의해 병렬화에 한계를 가지기도 한다.

인공지능 알고리즘을 수행하기 위해서는 많은 연산량을 요구하고 있으며, 이러한 연산

성능을 내기 위해서는 병렬 컴퓨팅의 방법을 사용할 수 있다. [그림 1]은 CPU, GPU,

Google TPU의 성능을 나타내는 Roofline 성능 모델 그래프이다[1].

nVidia K80 GPU는 SIMT 구조로 Intel Haswell CPU보다 병렬 컴퓨팅을 이용하여

성능을 높이고 있다. 그리고, Google TPU AI Processor는 K80보다 더 높은 97TOP/

sec의 성능을 내고 있고, Operational Intensity인 하나의 weight를 읽어 와서 더 많은

연산을 수행할 수 있도록 하고 있다. 즉, 읽어온 오퍼랜드로 더 많은 연산을 수행할 수

있도록 병렬 컴퓨팅 성능을 높이고 있다.

인공지능 프로세서는 이렇게 인공지능 알고리즘을 빠르게 수행하기 위해 병렬 컴퓨팅

성능을 극대화하고 있으며, 외부 메모리 대역폭 한계를 극복하기 위해 읽어온 Weight

값을 최대한 재활용하여 Operational Intensity를 높이고 있다.

Log Scale

<자료> David Patterson, “50 Years of Computer Architecture: From the Mainframe CPU to the Domain-Specific TPU and the Open RISC-V Instruction Set”, ISSCC 2018.

[그림 1] Haswell, K80, TPU의 Roofline 성능 모델 비교

주간기술동향 2020. 9. 16.

18 www.iitp.kr

II. 인공지능 프로세서

인공지능 프로세서인 Google TPU는 다음과 같은 구조로 일반적인 CPU, GPU보다

30~50배 높은 에너지 효율성으로 Deep Neural Network 연산의 15~30배의 추론 성능

을 높이고 있다[2].

[그림 2]에서 오른쪽 중앙에 있는 Matrix Multiply Unit은 매 사이클 당 256×256의

8비트 곱셈 및 덧셈을 할 수 있는 MAC을 포함하고 있다. 그리고 16비트 곱셈 결과는

4MiB Accumulator에 저장이 된다. 그리고 Matrix Multiply Unit은 매 사이클 당 256

개의 partial product 값을 출력하고 이를 Accumulator에 의해 누적한다. 또한,

Weight FIFO에 의해 30GiB/s의 대역폭으로 Weight 값을 공급한다. 연산을 위한 입력

값은 14GiB/s의 대역폭을 가지는 PCIe Gen3×16 인터페이스를 통해 Unified Buffer

에 전송되고, 24MiB 용량을 가지는 Unified Buffer는 167GiB/s의 대역폭으로 Matrix

Multiply Unit에 공급된다.

<자료> Norman P. Jouppi et al., “In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit,” In Proceedings of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture, 2017.

[그림 2] 구글 TPU v1 아키텍처

ICT 신기술

정보통신기획평가원 19

TPU는 18 코어로 이루어진 Intel Haswell CPU 또는 Nvidia Kepler K80 GPU 면적

의 약 절반을 가지고, 절반의 전력을 소모하지만, 25배의 MAC 연산 성능을 내고, 3.5배의

온칩 메모리를 가지고 있다.

III. 인공지능 프로세서 개발 동향

1. 모바일 인공지능 프로세서

스마트폰 회사들이 2019년 발표한 모바일 AP들은 다수의 혼종 CPU 코어와 GPU 이외

에 인공지능 프로세서인 NPU(Neural Processing Unit)를 대부분 포함하고 있는 구조이

다. 퀄컴은 이와는 다르게 전용 NPU를 적용하지 않고 텐서(tensor) 가속기로 DSP를 채

용하고 있다. 애플, 화웨이, 삼성, 퀄컴, 미디어텍의 2019년 발표된 모바일 AI 프로세서의

특징은 다음과 같다[3]-[9].

화웨이 Kirin 칩은 3D 텐서 계산 구조에서 착안한 DaVinci 아키텍처를 신경망 연산 코어로 적용했다. DaVinci 코어는 3D 텐서 계산 방식에 맞게 구조화된 16×16×16 MAC 연산기 큐브(cube)를 포함하며, 각 MAC 연산기는 사이클 당 1개의 FP16 연산이나 2개의 INT8 연산을 수행한다. DaVinci 코어는 MAC 연산기 큐브 이외에 스칼라 ALU, 벡터 ALU, load/store 유닛 등을 포함한다[7].

삼성 Exynos 990에 적용된 NPU의 구조는 NPU 제어기와 2개의 NPU 코어로 구성되고, NPU 제어기는 CPU, DMA, SRAM, 네트워크 제어기를 포함한다[6]. NPU는 1,024개 MAC 연산기로 구성되며, Weight의 희소성을 활용하여 필요한 연산만을 수행할 수 있는 NPU 구조를 제안했다. Inception-v3 신경망으로 3.4 TOPS/W 결과를 보였다.

모바일용 저전력 CPU, GPU IP를 주력으로 하는 ARM사는 다양한 AI 응용에 적용할 수 있도록 3가지 사양의 Ethos-N NPU를 발표했다[10]. Ethos-N37, N57, N77은 각각 512개, 1,024개, 2,048개의 8×8 MAC 연산기로 구성되며 1~4 TOPS 성능을 보인다.

DSP IP가 주력인 CEVA사는 인공지능 프로세서 NeuPro-S를 발표했다[11]. AI 엔진

인 NeuPro-S 엔진과 벡터연산용 CEVA-XM DSP로 구성되어 있다. NeuPro-S 엔진은

신경망의 대표적 레이어들인 콘볼루션(convolution), 액티베이션(activation), 풀링(pooling)

주간기술동향 2020. 9. 16.

20 www.iitp.kr

레이어 처리 기능을 내부에 포함하고 있으며, 12.5 TOPS 처리 성능 결과를 발표했다.

Gyrfalcon사는 매트릭스 연산 전용 엔진을 구현한 Ligthspeeur 2801, 2803을 출시

했다[12]. 168×168 MAC 연산기로 구성된 매트릭스 연산 엔진을 포함하며, 300mW의

저전력으로 2.8 TOPS의 성능으로 9.3 TOPS/W의 높은 에너지 효율 결과를 발표했다.

PIM(Procssing In Memory) 구조로 설계하여, 전력을 많이 소모하는 외부 메모리로부터

의 데이터 전송을 없애서 저전력으로 동작할 수 있도록 설계하였다.

이스라엘 스타트업 Hailo사는 자체개발 코어 8개로 구성된 Hailo-8로 CES 2020

Innovation Award를 수상했다[13]. 5W 이하의 전력으로 26 TOPS의 높은 성능을 발표

했다. ResNet-50(224×224) 신경망에 대해 672 FPS, 1.7W로 NVIDIA Xavier 대비

1/15 전력으로 동등한 신경망 수행능력을 보였다.

2. 서버 인공지능 프로세서

NVIDIA는 1990년대 인텔에 맞서서 CPU를 개발하기 위해 설립된 기업이다. CPU 시장에서 x86을 내세운 인텔의 시장 지배자로서의 위치를 확인한 후 2000년대 초에 GPU에서 Geometry Processing과 Pixel Processing을 통합한 최초의 GPU를 출시하면서 그래픽스 시장의 최강자로 자리 잡는다. 이후 그래픽스 카드 시장이 정체되면서 NVIDIA는 GPU를 Parallel Processing을 위한 칩으로 이용하는 GPGPU라는 개념을 내어놓는다. GPGPU의 근본 구조는 Stream Processor(SP)를 기반으로 하는 Single Instruction Multiple Thread(SIMT) 구조의 프로세서로 구성되어 있다는 점에서 NVIDIA는 병렬컴퓨팅을 개발하는 회사로 급속히 성장하기 시작했고, 아키텍처의 구조를 변화, 향상시키면서 Tesla(2007년), Fermi (2010년), Kepler(2012년), Maxwell(2014), Pascal(2016), Volta(2017), Ampere(2020)라는 코드명을 붙이면서 발전해 왔다[14]-[18].

2020년 5월 GPU Technology Conference(GTC) 2020에서 차세대 GPU 아키텍처인 Ampere 기반의 데이터센터용 AI 프로세서 A100을 공개하였다[19]. A100에는 8개의 GPU processing cluster(GPC), GPC당 8 Texture processing cluster(TPC), 그리고 TPC 별로 2개의 SM으로 구성되어 총 128개 SM이 집적되어 있다.

A100은 3세대 Tensor core 기술로서 FP32데이터 가속용 TensorFloat-32(TF32)

Tensor core, HPC용 IEEE 호환 FP64 Tensor Core, FP16과 동일한 처리량을 가지는

ICT 신기술

정보통신기획평가원 21

BF16 Tensor core와 INT8/INT4 및 Binary 등의 모든 데이터 유형에 대한 가속을

지원하면서 희소성 연산 기능을 제공한다. Tensor Core의 TF32연산은 V100의 FP32

FMA보다 10배 빠르며 희소성 연산에서는 20배 빠른 가속 성능을 나타낸다. FP16/FP32

혼합 정밀 딥러닝 연산에서는 V100보다 2.5배 높은 성능을, 희소성 연산에서는 5배 높은

성능을 보인다. 그리고 A100은 40GB HBM2 메모리를 적용하여 V100보다 1.7배 이상의

메모리 대역폭을 지원하고 3세대 NVLIN와 NWSwith 기술로 600GB/s 대역폭을 구현하

였으며, Multi GPU, Multi node 및 Multi-Instance GPU(MIG)를 통해 다중 GPU 시스

템 연결을 위한 확장성을 제공한다.

GTC 2020에서는 A100 프로세서를 기반으로 한 5페타플롭급의 DGX A100 데이터센

터용 플랫폼과 700페타플롭의 140개 DGX A100 시스템으로 구성된 차세대 DGX 슈퍼

POD(DGX SuperPOD)를 함께 공개하였다. DGX A100은 8개의 A100으로 구성되어

6개의 NV 스위치와 NV 링크 기술을 통해 초당 4.8TB의 양방향 대역폭을 지원하여

Mellanox사의 네트워킹 기술과 함께 데이터센터 확장에 편리하도록 설계되었다. GTC

2020 키노트를 통해 Nvidia는 Ampere 아키텍처를 바탕으로 공통 GPU 아키텍처를 개

발하고 HPC부터 엣지까지 다양한 제품군에 공통 적용하는 전략을 펼치고 있음을 알 수

있다.

퀄컴은 온 디바이스 AI 기술력을 바탕으로 5세대 AI 엔진을 탑재한 서버 전용 AI 가속

기 솔루션인 추론용 cloud AI 100을 2019년 4월에 개발하였고, AI 반도체용 SW 및

개발 툴인 Qualcomm Neural Processing SDK를 함께 제공하였다. 퀄컴은 데이터센터

용 AI 프로세서 맞춤용 라이브러리, 컴파일러 등 SW 통합 개발 환경을 제공하여 서버용

AI 생태계에서도 시장 주도권을 장악하려고 노력하고 있다. Cloud AI 100은 350 TOPS

이상의 연산 성능과 경쟁 AI 추론 솔루션 기술 대비 10배 이상의 와트 당 성능을 가지고

있다고 발표하였다. 2020 CES에서는 Cloud AI 100을 기반으로 한 첫 제품인 Smart

Edge Box를 2020년 하반기 대규모 상용을 목표로 개발 중에 있다고 발표하였다.

중국은 프로세서 기술 개발을 위해서 CAS(Chinese Academy of Science, 중국의

정부출연연구소)를 통해 상당한 투자를 해 왔다[16]. 자체 개발한 프로세서인 SW26010을

격자구조의 대규모 멀티프로세서로 구성한 Taihulight라는 슈퍼컴(Top 500 Supercomputer

list에서 1위를 차지)을 개발하였으며, CAS의 ICT(Instutite of Computing Technology)

주간기술동향 2020. 9. 16.

22 www.iitp.kr

에서는 인퍼런스 가속기인 DianNao, DaDianNao, ShiDianNao를 개발하였다. 중국의

Cambricon Technologies 스타트업이 개발한 Cambricon-X는 6.38㎟의 반도체 면적

에서 544GOPS의 성능을 내고[5], Sparse matrix 가속 성능이 있다. 중국 Huawei의

스마트폰 내에 있는 Kirin 970 프로세서 내에서 Cambricon-X는 NPU IP로 활용되고

있다.

인텔은 인공지능을 위한 반도체 개발을 위해 인수합병을 통해 매우 다양한 시도를 하고

있다. Movidius의 Myriad, Nervana 학습용 AI 프로세서(NNP-T)와 추론용 AI 프로세

서(NNP-I) 2종의 Nervana AI 프로세서를 공개하였다[20]. NNP-T는 Nervana가 2년

간 ‘Lake Crest’라는 코드명으로 개발한 1세대 기술 후속인 스프링 크레스트(Spring

Crest) 기반으로 TSMC의 16nm 공정에서 설계되었다. NNP-T는 Bfloat16 데이터 유형

을 지원하여 최대 108TOPS 성능을 보여주었고, 4개의 32GiB급 HBM2 스택과 함께

PCIe Gen3 및 OCP OAM 가속기 카드 2가지의 폼팩터를 제공하였다.

인텔은 2019년 12월에 데이터센터용 AI 프로세서 강화를 위해 이스라엘 AI 반도체

스타트업인 Habana Labs를 인수하여 AI 추론 프로세서 고야(Goya) 및 학습용 AI 프로

세서 가우디(Gaudi)를 출시하였다[21]. 가우디 칩은 3배 뛰어난 학습 연산 성능을 보였고

640개 가우디 프로세서 기반 서버 시스템은 ResNet-50 학습 연산처리 기준으로 640개

의 Nvidia V100 기반 시스템보다 3.8배 높은 처리성능을 나타냈다. 이는 대규모 HLS-1

기반 클러스터가 Nvidia의 DGX-1 AI 서버 시스템의 처리량보다 3.8배 높은 성능을 보

여줌을 말한다.

가우디는 텐서 프로세서 코어(TPC), GEMM 및 DMA의 3가지 이기종 컴퓨팅 구조기반

으로 동작을 하며, FP32, BF16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16 및 UINT8

등 다양한 혼합 정밀 데이터 유형을 지원하여 높은 연산 성능을 보여준다. 데이터센터

확장성을 위해 8개의 100GB 이더넷을 지원하면서 이더넷 네트워크를 통한 원격 직접

메모리 액세스 기술인 RDMA over Converged Ethernet(ROCE V2)을 지원하였다.

RoCE는 학습과정에서 필요한 프로세서 간 통신에서 최대 2Tb/s의 양방향 처리량을 지원

한다.

인텔은 결국 2020년 2월에 Nervana AI 프로세서 개발 중단을 발표하였고, 가우디,

고야로 데이터센터와 클라우드 시장에 집중하려는 전략을 펼치고 있다.

ICT 신기술

정보통신기획평가원 23

Xeon Phi 등과 같이 68개의 x86 CPU를 한 개의 반도체 칩에 집적한 제품을 개발하였

지만, 300Watt 이상의 소모전력으로 많은 활용처를 찾지 못하고 있다.

인공지능 반도체에 대한 관심이 증대되면서 글로벌 기업들은 매우 다양한 제품들을 발

표하였고, 국내에는 UX factory, Furiosa A.I., Mobiliant 등의 스타트업이 인공지능

알고리즘이 요구하는 높은 연산성능을 내기 위한 독창적인 구조로 인공지능 반도체를 개

발하고 있다.

IV. 국내 인공지능 프로세서 개발

1. VIC

VIC은 한국전자통신연구원에서 시각지능 AI 알고리즘의 저전력 고속처리를 위해 개발

되었다. 저전력 동작을 위한 아날로그 맥(MAC) 연산기를 포함한 Neural Network

Processing 부분, AI Algorithm 처리 부분, 외부장치 연결제어 및 애플리케이션 처리

부분으로 구성된다.

신경망의 주요 연산을 담당하는 Neural Network Processing 부분은 [그림 3]과 같이 신경망의 대량 커널 연산을 수행하는 병렬 어레이 구조인 Neural Kernel Processing Array(Kernel PA)를 기반으로 한다. AI Algorithm 처리 부분은 로열티 프리인 RISC-V CPU로 AI 알고리즘의 다양한 변종을 처리할 수 있도록 구성하고, 애플리케이션 처리

<자료> 한국전자통신연구원 자체 작성

[그림 3] Neural Kernel PA 구조

주간기술동향 2020. 9. 16.

24 www.iitp.kr

부분도 RISC-V CPU로 구성하였다. VIC 칩은 고속 USB3 인터페이스, 대용량 외부 메모리와의 고속 병렬 인터페이스, 칩 제어를 위한 I2C, UART 인터페이스 등을 지원한다.

신경망 연산의 핵심을 담당하는 Neural Network Processing 부분을 좀 더 자세히

들여다보면, Kernel PA, 메모리와 메모리 컨트롤러, 고속 데이터 전송을 담당하는 Neural

Network Direct Memory Access Controller(NDMAC)와 신경망 연산기 전용 캐시

기능을 담당하는 NCU(Neural Cache Unit)를 포함한다.

Kernel PA는 신경망의 대량 커널 연산을 처리하는 병렬 Kernel Unit들로 이루어져 있다. Kernel Unit은 로컬 메모리인 Tiling Cache Memory와 MAC 연산기들로 구성되어있다. 저전력 MAC 연산 동작을 위해 [그림 4]와 같이 아날로그 신경망 연산기인 Analog Basic Linear Algebra Circuit(ABLAC)을 개발하였다. ABLAC는 2.36pJ(1.21mW, 512MSOP/s)의 저전력 동작 성능을 보인다. 저전력 동작을 위한 ABLAC 연산기와 고속 모드를 위한 디지털 MAC 연산기를 공통으로 적용한 아날로그/디지털 혼종의 MAC 연산기 구조를 최종 채택하여 Kernel Unit을 설계했다.

Kernel Unit의 MAC은 저전력 동작을 위해 Sparse 신경망 처리 기능을 지원한다.

<자료> 한국전자통신연구원 자체 작성

[그림 4] ABLAC core

ICT 신기술

정보통신기획평가원 25

신경망의 웨이트 중 제로(“0”)인 웨이트에 대한 연산을 회피하여, 고속 저전력 MAC 연산

을 가능하게 하는 Sparse 처리 기능을 MAC 연산기에서 제공한다. 모든 웨이트 연산을

처리하는 ‘Dense’ 연산 방식이 유리한 신경망에 대비하여 Sparse/Dense 연산을 동시에

지원하는 MAC 연산기를 개발하였다. 신경망에 따라 유리한 MAC 연산 모드로 고속, 저전

력으로 동작시킬 수 있는 장점이 있다.

VIC 칩은 신경망의 웨이트나 입출력 데이터의 일반적 구조인 3D 텐서 형태의 데이터를 외부 메모리로부터 고속 전송하는 NDMAC를 포함한다. 3D 텐서 구조의 데이터는 보통 연속된 메모리 주소에 위치하지 않는데, 이를 각각 분리된 메모리 전송 명령으로 처리하는 일반적 DMAC로 처리할 경우, 연속된 데이터 전송과 비교하면, 대역폭이 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 3D 텐서 구조의 데이터에 대한 전송을 일괄처리할 수 있는 NDMAC를 개발하여 데이터 전송 대역폭을 개선하였다. 메모리의 데이터 전송 병목 현상을 해결하기 위한 신경망 연산기 전용 캐시 기능을 담당하는 Neural Cache Unit을 포함한다. 최신 신경망의 다양한 콘볼루션 커널에 대한 처리를 검증하기 위해 SSD, ResNet, MobileNet, Inception, MobileNet, GoogLeNet 등 다양한 신경망으로 VIC 칩을 검증했다.

VIC 칩은 TSMC 40㎚ 공정으로 제작하였다. 커스텀 레이아웃 설계한 PLL, ALBAC을 포함하여 전체 크기는 5.5×5.5㎟이다. 전체 게이트 카운트는 17,551,342 규모이고, 소비전력 최적화를 위해 Multi-VT 기술을 적용하여 제작하였다([그림 5) 참조)].

2. AB9

AB9은 한국전자통신연구원에서 개발한 AI 알고리즘을 가속하기 위한 인공지능 프로세

서로서, Convolutionary Layer의 처리 속도를 향상시키기 위한 Matrix 연산 가속기인

Super Thread Core(STC)와 이를 제어하고 Pre-processing, Post-processing을 위

한 SPARC Instruction Set Architecture기반의 General Purpose CPU인 쿼드코어로

<자료> 한국전자통신연구원 자체 작성

[그림 5] VIC

주간기술동향 2020. 9. 16.

26 www.iitp.kr

구성된 알데바란 프로세서로 구성된다[19]. STC는 [그림 6]과 같이 32MB의 Data

Control(DC) Memory와 Nano Core(NC)로 구성된 Systolic Array(SA)로 구성되어

있다. SA는 128×128의 NC로 구성이 되어 Deep Neural Network를 위한 병렬 연산을

하게 되고, SA를 위한 웨이트와 IFM(Input Feature Matric)을 공급하는 역할을 DC 메

모리가 담당하게 된다. 그리고 연산된 결과는 다시 32MB의 DC 메모리에 저장을 하게

된다. 그리고 MM0, MM1은 외부 메모리로부터 필요한 웨이트와 Input Feature Matric

(IFM)을 읽어오고, 연산된 결과인 Output Feature Matric(OFM)을 저장하는 역할을 한

다. 그리고 Flow Control(FC)은 외부 메모리에 저장된 STC를 위한 명령어를 읽어와 웨

이트, IFM, 그리고 OFM을 위한 저장 주소를 제어하거나, NC를 위한 명령어를 NC

Sequence Table(NCSEQTBL)에 저장하고, 이를 NC에 전송하는 역할을 하게 된다.

SA를 구성하는 NC는 최대 1.25GHz로 동작하며, 16-bit floating-point Data Type

으로 연산을 한다. 이러한 SA는 128×128 NC로 구성이 되어 있고, 모두 동작을 할 경우

최대 40TFLOPS의 성능을 가진다. NC는 16-bit floating-point multiply, add,

comparison, max 연산을 지원한다. 또한, SA는 동작하지 않을 때는 Power Gating

(PG) 기능을 통해 대기 전력 소모를 차단한다. 이때, SA의 Power Domain을 16개로

나누어 병렬적인 PG 제어가 가능하도록 설계함으로써 전력 공급/차단 시의 지연시간을

최소화한다.

NC NC NC NC

NC NC NC NC

NC NC NC NC

NC NC NC NC

…

…

DC

DC

DC

DC

MM0 MM1

…

FC

AG NCSEQTBL: Control flow

: Data flow

128x128

<자료> 한국전자통신연구원 자체 작성

[그림 6] STC 아키텍처

ICT 신기술

정보통신기획평가원 27

DC Memory는 32MB 크기의 내부 SRAM과 이의 제어를 위한 로직들로 구성되어 있

다. SA의 행 개수와 동일하게 128개의 행으로 이루어져 있고, 각 행은 8개의 독립적인

256KB SRAM 뱅크들로 구성되어 있어, 128×8개의 읽기/쓰기를 병렬적으로 수행할 수

있다. FC의 Address Generation(AG)으로부터 IFM과 웨이트 주소가 전달되면, 모든

행의 DC 메모리는 해당 위치의 데이터를 NC들에게 공급한다. DC로부터 읽혀 나온 IFM

이 좌하향의 NC에 전달된다면, 웨이트는 feed-through path를 거쳐 우상향의 NC에

전달된다. IFM과 웨이트가 모두 단일 DC에 저장되므로 효율적으로 사용할 수 있다.

MM0와 MM1은 256비트의 읽기/쓰기를 지원하는 Direct Memory Access 기능을

함으로써 외부 LPDDR4/PCIe와 DC 간 인터페이스를 담당한다. MM0는 외부로부터 읽

어 들인 IFM을 DC에 저장하거나, DC에 저장된 출력 데이터를 다시 외부로 전송한다.

MM1은 외부로부터 웨이트만을 읽어 들여 DC에 저장한다.

FC는 NCSEQTBL과 AG로 구성된다. NCSEQTBL(NC Sequence Table)은 32비트의

NC 명령어를 1,024개까지 저장할 수 있는 FIFO 구조로 이루어져 있으며, NC 명령어는

NC까지 5단 파이프라인(pipeline)을 거쳐 전달된다. NC 명령어를 통해 각 NC의 다양한

연산기를 재구성할 수 있어 CNN(Convolutionary Neural Network), FCN(Fully-

Connected Network), LSTM 등 다양한 종류의 Deep Neural Network에 필요한 연산

을 가속할 수 있다. DC 주소는 DNN의 Tiled 연산을 위해 다양한 Dimension 연산을 지원

하며, 폭(Width), 높이(Height), 깊이(Depth)에

대한 총 7가지 조합을 지원한다. 이러한 구성은

AG(Address Generation)를 통해 7차원의 네

스트 루프(nested loop)로 구성될 수 있으며, 시

작 주소, offset, 루프 수행 횟수 등의 parameter

에 의해 주소가 생성된다.

TSMC 28nm 공정에서 제작된 칩의 Layout

은 [그림 7]과 같이 면적은 19×26㎟이며, Gate

Count 수는 약 2.85억 개에 달한다. 1V 동작전

압, -40~125도 동작 온도에서 최대 1.25GHz로

동작하며, power/ground를 포함하여, 1,599개

<자료> 한국전자통신연구원 자체 작성

[그림 7] AB9

주간기술동향 2020. 9. 16.

28 www.iitp.kr

의 IO Pin을 가지는 칩이다([그림 7] 참조).

V. 결론

병렬 컴퓨팅은 암달의 법칙에 의한 한계가 있지만, 인공지능 알고리즘에서 요구하는

높은 연산 성능을 달성하기 위한 인공지능 프로세서의 기본 설계 방향이 되고 있으며,

SIMT(Single Instruction Multi Thread) 기반의 구조와 달리 Systolic Array의 구조로

Operational Intensity를 높여 주어진 외부 메모리 대역폭에서 높은 연산성능을 내는

구조를 달성하고 있다. 차세대 인공지능 프로세서는 더 높은 연산 성능을 요구하는 학습

연산 성능 향상을 위한 구조로 연구가 되고 있고, 학습을 위한 연산 성능을 달성하기 위해

서는 반도체의 한계로 인해 단위 전력 당 더 높은 연산 성능을 요구하는 구조로 가야

할 것이다.

[ 참고문헌 ]*

[1] David Patterson, “50 Years of Computer Architecture: From the Mainframe CPU to the Domain-Specific TPU and the Open RISC-V Instruction Set,” ISSCC 2018.

[2] Norman P. Jouppi et al., “In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit,” In Proceedings of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture, 2017.

[3] Andrei Frumusanu, “The Apple iPhone 11, 11 Pro & 11 Pro Max Review: Performance, Battery, & Camera Elevated,” anandtech.com, October 16, 2019,

[4] Ignatov, Andrey, et al. “AI Benchmark: All About Deep Learning on Smartphones in 2019,” arXiv preprint arXiv:1910.06663(2019).

[5] www.samsung.com/semiconductor/minisite/exynos/products/mobileprocessor/exynos-990/[6] Song, Jinook, et al. “7.1 An 11.5 TOPS/W 1024-MAC butterfly structure dual-core sparsity

-aware neural processing unit in 8nm flagship mobile SoC,” 2019 IEEE International Solid-State Circuits Conference-(ISSCC). IEEE, 2019.

[7] consumer.huawei.com/en/campaign/kirin-990-series/

* 본 논문은 과학기술정보통신부, IITP에 의해 지원받은 인공지능프로세서 전문연구실(과제번호 2018-0-00195) 과제를 통해 이루어 졌습니다.

** This research was supported by Institute of Information & communications Technology Planning & Evaluation (IITP) grant funded by the Korea government(MSIT) (No. 2018-0-00195, Artificial Intelligence Processor Research Laboratory)

ICT 신기술

정보통신기획평가원 29

[8] Heng Liao et al., “DaVinci: A Scalable Architecture for Neural Network Computing,” Hot Chips Conference 2019.

[9] Sophia Windsor, “Snapdragon 865 vs Kirin 990 5G vs Exynos 990(Exynos 9830) vs MediaTek Dimensity 1000(MT6889): which one is the best 5G processor?,” Dec. 10. 2019.

[10] www.arm.com/products/silicon-ip-cpu/ethos/ ethos-n77, n57, n37[11] www.ceva-dsp.com/product/ceva-neupro/[12] www.gyrfalcontech.ai/solutions/2801s, 2801s[13] Orr Danon, “Introducing Hailo-8: The Most Efficient Deep Learning Processor for Edge

Devices,” 2019 Embedded Vision Summit, May 2019.[14] 권영수, “인공지능 프로세서 기술 동향“, ETRI, 전자통신동향분석 33권 5호, pp.121-134.[15] E. Lindholm et al., “NVIDIA Tesla: A Unified Graphics and Computing Architecture,”

IEEE Micro, Vol.28, No.2, 2008, pp.39-55.[16] nvidia.com.[17] Andrew Yang, “Deep Learning Training At Scale Spring Crest Deep Learning Accelerator

(Intel Nervana NNP-T),” Hot Chips Conference 2019.[18] Eitan Medina, “habana,” Hot Chips Conference 2019.[19] Y. Kwon et al., “Function-Safe Vehicular AI Processor with Nano Core-In-Memory

Architecture,” In Proceedings of the 1st Annual International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems, 2019.

주간기술동향 2020. 9. 16.

30 www.iitp.kr

*

I. 결과물 개요

II. 기술의 개념

트러스트 접속 프로텍션 솔루션(TAPS)은 트러스트 가상망 관리 매니저, 트러스트 접속

* 본 내용은 이형규 책임연구원(☎ 042-860-5998, leehk@etri.re.kr)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 2020. 12. 기술성숙도(TRL)

개발 전 개발 후

TRL 3 TRL 7

결과물 형태 SW-Server, SW-Agent, SW-Platform, Patent, Service 검증방법 자체검증, 시범사업, 시험인증, 품질보증

Keywords소프트웨어정의경계기술, 신뢰네트워크관리시스템, 신뢰관리노드시스템, IP보안, 가상사설망

Software Defined Perimeter, Trust Network Management System, Trust Infrasture Node System, IPsec, Virtual Private Network

외부기술요소- 100% 자체 개발기술: 매니저, 프로텍

터, 인증서버, 단말 및 GW 에이전트- 오픈소스: IPsec, OpenVPN 사용

권리성 특허, SW, SW-IP, 설계도, 기술문서

chapter 3-1

네트워크 신뢰접속 및 보호 솔루션

•••이형규 ‖ 한국전자통신연구원 책임연구원

ICT R&D 동향

ICT R&D 동향

정보통신기획평가원 31

프로텍터(TAP), 단말 및 게이트웨이에 탑재되는 트러스트 가상망 에이전트로 이루어지며, 트러스트 가상망 연결 및 관리 기능에 의해 전체적인 물리적 네트워크 상에 신뢰적인 가상망을 안전하게 구축할 수 있도록 함

III. 기술적 경쟁력

1. 기술의 특성 및 성능

경량 인증체계 및 인증: 에이전트와 프로텍터 및 매니저 사이의 인증을 위해 인증서 기반의 HTTPS를 통한 채널을 구축하고, 에이전트에 대해 하나의 인증 토큰을 발급함으로써 연동 구조에 의한 에이전트와 매니저 사이의 인증된 제어 채널을 구축할 수 있도록 하며, 또한 DDoS 등의 공격과 매니저의 노출을 방지할 수 있도록 경량의 인증 프로토콜을 지원함

웹 기반 제어 채널 및 시그널링 규격: 최근 트렌드에 따라 모든 제어 채널의 메시지는 RESTful API 기반에 JSON 메시징 규격을 사용하여 에이전트와 매니저 간 제어 및 관리 기능을 수행할 수 있도록 함

트러스트 네트워크 가상망 연결: 인증된 노드들 사이에 온디맨드 형식의 동적 터널링을 통한 데이터 채널 구축을 제공하고, 노드 및 터널에 대한 상태정보를 지속적으로 매니저에게 리포팅하며, 허가되지 않는 노드들에 대한 네트워크 접속 차단을 제공함

[그림 1] 기술개념도

주간기술동향 2020. 9. 16.

32 www.iitp.kr

2. 경쟁기술/대체기술 동향 및 현황

Cisco는 네트워크 보안을 전략의 최우선으로 삼고, 네트워크 보안 분야에서 NGFW

(next-generation firewall), NGIPS(next-generation Intrusion Prevention

System), UTM, ISE(Identity Services Engine)와 같은 제품으로 네트워크 접근제어

기능을 강화하고 네트워크의 가시성과 분석 성능을 높이는데 집중하고 있음

Aryaka사는 인터넷과 같은 공중망에서 Public VPN을 구축하기 위한 기술로서 SD-

WAN에 기반한 SmartAccess 솔루션을 제공하고 있음

IMPERVA사의 INCAPSULA 제품은 Layer7 상에서 동작하는 DDoS 방지 솔루션으로

서 GET flood 공격이나 Slowloris와 같은 네트워크 기반 공격을 막기 위한 기능을

제공하고 있음

3. 우수성 및 차별성

4. 표준화 및 특허

표준화 동향

- Cloud Security Alliance에서 SDP Spec. 1.0이 정의되어 있으나 국제 표준화 단계

는 아님

관련 보유특허

경쟁기술 본 기술의 우수성/차별성

소프트웨어정의경계기술(Software Defined Perimeter)

- 기존 SDP(Software Defined Perimeter) 기술은 Controller가 외부에 노출되어 사이버 공격에 집중될 수 있는 단점이 있음

가상사설망(Virtual Private Network)

- 기존 경계기반 보안 장비들을 SW 정의 기반의 동적 환경에서 동작 가능하도록 발전시킨 기술임

No. 국가 출원ㆍ등록번호(출원ㆍ등록일) 상태 명칭

1 대한민국 2018-0097019(2018.08.17.) 심사청구 이동형 장치들의 소프트웨어 정의 네트워크 기반 신뢰 네트워크 구성을 위한 방법 및 장치

ICT R&D 동향

정보통신기획평가원 33

IV. 국내외 시장 동향 및 전망

1. 국내 시장 동향 및 전망

국내에서는 기존 파이어월, VPN 장비 등을 이용한 보안 제품이 많이 활용되고 있으며,

ETRI 등의 연구기관에서 망 분리 관련 신뢰 네트워킹 기술인 TIPN을 개발하여 신뢰

성 있는 네트워크 환경을 구축하기 위해 노력하고 있으나, 본 기술과 관련된 분야의

제품은 아직 국내에 보급되어 운용되고 있지 않음

2. 국외 시장 동향 및 전망

IDC에 따르면, 네트워크 보안 관련 세계 시장은 2017년 약 131억 달러였으며, 이후

연평균 9.4% 성장하여 2022년에는 약 205억 달러에 이를 전망임

3. 제품화 및 활용 분야

V. 기대효과

1. 기술도입으로 인한 경제적 효과

네트워크 보안 시장이 성숙되고 안정화되어 있으나, 새로운 요구사항이 커지고 있으며,

안전성에 대한 문제점이 지속적으로 발견되고 있다는 점에서, 본 과제의 개발 결과물

활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용분야 세부내용

네트워크 보안 솔루션

- 정부, 공공기관 네트워크 인프라 구축 및 관리- 기업 내부망 관리 및 서비스 구축- 차세대 국방망 구축- 클라우드 보안 업체, 클라우드 서비스- 스마트 홈, 스마트 헬스케어, 스마트 시티 등 구축- IoT 응용 서비스 사업자 및 지자체 등에서 추진 중인 IoT 시범 서비스 및 구축 사업

주간기술동향 2020. 9. 16.

34 www.iitp.kr

을 통해 최신 기술을 조기에 상용화하여 시장에 진출할 경우 관련 산업에 대한 경제적

생산 유발 효과가 상당히 클 것으로 기대됨

2. 기술사업화로 인한 파급효과

초연결 사회를 맞아 네트워크의 안전성이 무엇보다 중요해지고 있는 상황에서 기존의

네트워크를 보다 안전하게 구축하고 관리할 수 있는 솔루션의 등장은 침체되어 있는

네트워크 인프라 시장에 활력소가 될 것으로 기대됨

ICT R&D 동향

정보통신기획평가원 35

*

I. 결과물 개요

II. 기술의 개념 및 내용

1. 기술의 필요성

3GPP Rel.14에서 sub-6GHz 및 30GHz 기준 256개의 기지국 안테나를 고려하며,

* 본 내용은 남현우 박사과정(☎ 042-350-7520, hw.nam@kaist.ac.kr)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 2020. 11. 기술성숙도(TRL)

개발 전 개발 후

TRL 2 TRL 2

결과물 형태 학회 논문 혹은 특허, SW 검증방법 특허, SW 뱅크

Keywords무선통신, 하이브리드 빔포밍, 제한된 피드백, 광대역 빔포밍, 1-bit ADC

wireless communication, hybrid beamforming, limited feedback, wideband beamforming, 1-bit ADC

외부기술요소 100% 개발 기술 권리성 특허, SW

chapter 3-2

제한된 피드백 기반의 광대역 저전력 저복잡 거대배열안테나 빔포밍 방법

•••남현우 ‖ 한국과학기술원 박사과정

ICT R&D 동향

주간기술동향 2020. 9. 16.

36 www.iitp.kr

최근 Bristol대학, Lund대학, NI 연구팀은 128개의 안테나를 이용해서 massive

MIMO 테스트베드를 구현함

5G 이동통신에서 고려하는 massive MIMO 기술은 공간적인 제약과 과도한 전력 소모

로 인해 안테나 수를 수백 개 이상 증가시킬 수 없음

Sub-THz 채널에서는 매우 짧은 파장으로 인해 기지국이 수천 개의 안테나를 사용할

수 있으며, 이를 구현하기 위해 저전력 MIMO 기술에 대한 연구가 반드시 필요함

UM-MIMO 시스템의 높은 복잡도로 인해 채널 및 네트워크 상황에 실시간 대응이

어려우므로 이를 위한 지능형 UM-MIMO 연구가 필요함

2. 기술의 내용

단일 반송파 광대역 하이브리드 빔포밍 시스템의 경우, 가상의 빔 도메인 채널 표현식

을 이용하여 피드백 정보를 생성하며, 기지국은 사용자들의 피드백 정보를 이용하여

빔도메인에서 스케줄링

OFDM 광대역 하이브리드 빔포밍 시스템의 경우, 빔 도메인 채널 표현식을 이용하여

모든 부반송파 채널정보들의 곱을 통해 공통의 송수신기 아날로그 빔포머를 설계

1-bit ADC 시스템의 경우, 가우시안-근사법을 활용하여 낮은 복잡도로 성능을 높일

수 있는 검출기법을 제안

𝐅BB 𝐅RF𝐿𝑢𝑁t 𝑁RFt

𝑁r

𝐖𝑈RF

𝑁RFr

𝑁r

𝑁r

𝐿1

𝐿𝑢

𝐿𝑈

𝐿1

𝑢 ∈ 𝒰

𝑑1,1∗ 𝑑1,𝐿1∗

𝑈𝑢1

𝐖𝑢RF𝐖1RF 𝐖1BB

𝑁RFr𝑑𝑢,1∗ 𝑑𝑢,𝐿𝑢∗ 𝐖𝑢BB

𝑁RFr 𝐖𝑈BB𝑑𝑈,1∗ 𝑑𝑈,𝐿𝑈∗

[그림 1] 단일 반송파 광대역 하이브리드 빔포밍 하향 링크 시스템 블록도

ICT R&D 동향

정보통신기획평가원 37

제한된 피드백 기반의 단일 반송파 하이브리드 빔포밍 하향 링크 시스템으로서 동작과

정은 다음과 같음. ① 기지국이 명의 사용자로부터 제한된 채널 정보(beam space의

index와 channel gain)를 피드백 받음, ② 기지국은 RF 빔포밍 행렬을 스케줄링하여

결정, ③ 주어진 RF 빔포밍 행렬에 대하여 잔여간섭 제어를 위한 디지털 빔포머 설계

2단계 송수신 빔포밍 동시 설계 방법으로서, 1단계에는 부반송파 송수신기 채널 정보들

의 곱과 상관관계가 큰 빔 세트들을 빔 사전에서(beam dictionary)에서 찾아 아날로

그 빔포머를 설계하고, 디지털 빔포머는 각 부반송파의 유효 채널 정보를 특이값 분해

하여 설계

1-bit ADC를 사용하는 Nr개의 안테나를 가진 기지국과 단일 안테나를 가지는 명의

사용자가 존재하는 시스템에서 가우시안-근사법을 이용하여 검출신호와 잡음신호를

분할

[그림 2] OFDM 광대역 하이브리드 빔포밍 시스템 블록도

[그림 3] 1-bit ADC 다중 안테나 시스템의 상향 링크 시스템 블록도

주간기술동향 2020. 9. 16.

38 www.iitp.kr

III. 국내외 기술적 경쟁력

1. 기술의 특성 및 성능

본 기술은 고주파대역의 채널 공간적 특성을 이용하여 빔 도메인 채널 정보를 이용하

고, 가상의 빔 도메인 채널 표현식을 이용해 피드백 정보를 줄임

광대역 하이브리드 빔포밍을 크게 단일 반송파 광대역 하이브리드 빔포밍 시스템과

OFDM 기반 광대역 하이브리드 빔포밍 시스템 두 가지 방법으로 나누어 모든 상황에

대한 문제를 해결함

하드웨어 저복잡도를 위한 1-bit ADC 시스템을 고려하여 기존 대비 개선된 신호 검출

기술을 제안함

2. 경쟁기술/대체기술 동향 및 현황

국내 기술 동향

- 삼성전자는 적응 배열 송수신기 기술을 고도화, 웨어러블 안테나, 어레이 안테나 캘

리브레이션 기술을 도입하였으며, 5G 시연에서 32X12 FD-MIMO로 3.5GHz 주파

수 대역에서 400Mbps 달성에 성공

- 연세대는 massive MIMO 무선랜 환경에서 캐리어 센싱을 통해 다중 공간 재사용을

극대화하는 방법을 제안

- 포항공대는 1-bit ADC를 사용하는 massive MIMO 기술 및 기계학습 및 부호화

기술 검출 기법을 연구

- KAIST는 5G 이동통신을 위한 4×4 MIMO 다중 패턴/편파 배열 안테나를 설계하

고, 이 중 편파 UCA 안테나를 사용한 RF OAM 전송을 시연

해외 기술 동향

- Bell Labs.은 20MHz 셀룰러 대역에서 400개 기지국 안테나와 40개 단말을 지원하

는 massive MIMO 기술을 제안

- Linkoping대학은 하드웨어 불완전성이 massive MIMO 시스템의 이론적 최대 전

ICT R&D 동향

정보통신기획평가원 39

송 속도를 제한시킴을 밝힘

- NTT 도코모 및 에릭슨은 massive MIMO를 통한 데이터 통신에 성공

- Georgia Tech.에서 nano 안테나와 플라즈마 물질을 사용하여 ultra massive

MIMO 송수신기를 구현하는 기술을 개발

- Texas대학 및 북경교통대에서 1-bit ADC를 사용하는 massive MIMO를 위한 채

널 추정 검출 문제를 최적에 가까운 알고리즘을 설계하여 해결하고, 선형 채널 추정

기법 및 검출 기법을 연구

3. 우수성 및 차별성

4. 표준화 및 특허

표준화 동향

- 2014년에 IEEE는 Task Group on “100G Wireless”(TG100G, IEEE 802.15.3d)

를 설립하여 THz 통신의 물리계층과 MAC 계층에 대한 표준화를 목표로 진행하고

있으며, 2016년에는 phaseⅠ을 마무리하여 기술적 요구 사항, 채널 모델링, 평가

기준 문서들이 담긴 보고서를 제출함

- 2017년 IEEE 802.15.3d 표준 문서에서 252~325GHz 대역을 대역폭 2.16~

경쟁기술 본 기술의 우수성/차별성

space division multiple access 기술

- 기존 기술은 사용자들의 채널 행렬, SINR 정보, 프리코딩 행렬 등의 정보를 바탕으로 스케줄링하여 많은 양의 정보를 필요로 함

- 본 기술은 채널의 공간적 특성을 이용한 빔 도메인 채널 정보를 이용하여 피드백 정보를 줄임

- 구체적으로, 가상의 빔 도메인 채널 표현식을 이용해 피드백 정보를 생성하며, 기지국은 사용자들의 피드백 정보를 이용하여 빔도메인에서 스케줄링함

OFDM 기반 광대역 하이브리드 빔포밍의 아날로그 빔포밍 설계

기술

- 기존 기술은 송수신기가 빔포밍 설계를 따로 하여 아날로그 빔 벡터 간 부정합으로 성능 열화가 발생함

- 본 기술에서는 모든 부반송파 채널의 정보를 반영하여 하이브리드 구조의 송수신기를 동시에 설계함으로써 빔 벡터 간 정합을 통해 성능 열화를 최소화

기존의 1-bit ADC 신호 검출 기술

- 기존 방법은 max-low 근사를 사용하기 때문에 성능 열화가 존재하고, 복잡하여 양자화의 저복잡도 이득을 낮추게 됨

- 본 기술에서는 가우시안-근사법을 활용하여 낮은 복잡도로 성능을 높일 수 있는 검출 기법을 제안

주간기술동향 2020. 9. 16.

40 www.iitp.kr

69.12GHz 범위의 8종류에 대해 100Gbps 전송속도를 얻는 물리계층 동작모드를

정의함

- IEEE 802는 IEEE 802.15.3d task group을 설립하여 275GHz 이상 대역에서

PHY 계층을 포함하는 표준을 개발 중에 있으나, 아직 275GHz 이상 대역에서의

서비스에 대한 주파수 범위가 규명되지 않은 상황임

관련 보유특허

IV. 국내외 시장 동향 및 전망

1. 국내외 시장 동향

ETRI 산업전략연구부 선형 회귀 분석에 의하면, B5G 이동통신의 세계시장 규모는

2028년 약 415억 8,100만 달러에 이를 것으로 예측

[표 1] 국내외 B5G 이동통신 시장 규모 (단위: 백만 달러)

No. 국가 출원ㆍ등록번호(출원ㆍ등록일) 상태 명칭

1 한국 10-2019-0128488 (2019.10.16) 출원 제한된 피드백 기반의 단일 반송파 광대역 하이브리드 빔포밍

2 한국 10-2019-0128311 (2019.10.16) 출원 OFDM 기반의 하이브리드 송수신기 동시 설계 방법

3 한국 10-2018-0143519 (2018.11.20) 출원 1-bit ADCs를 사용하는 무선통신링크에서 성능 향상과 저 복

잡도를 위한 수신 방법 및 시스템

구분 2018년-4G 시장-

2026년-B5G 시장-

2028년-B5G 시장-

세계 시장 규모 1,689 34,763 41,581

한국 시장 규모 332 1,016 1,194

ICT R&D 동향

정보통신기획평가원 41

2. 제품화 및 활용 분야

V. 기대효과

1. 기술도입으로 인한 경제적 효과

UM-MIMO 빔포밍 시스템에 적용하여 beyond 5G 이동통신 기술 시장을 선도할 수

있을 것으로 기대

2. 기술사업화로 인한 파급효과

고주파 채널을 사용하는 빔포밍 시스템의 경우 주파수 특성상 소형 셀에 적합하며,

셀 커버리지가 좁아지므로 기지국 수는 반대로 늘어나게 되어 밀리미터파 통신 기지국

의 기술수요가 늘어날 것으로 예상

beyond 5G 시스템에서는 임의의 지역에 소형 셀 기지국을 설치·운용하여 면적 당

전송용량을 증대시키고, 이를 통해 폭증하는 데이터 트래픽의 수용이 가능할 것으로

예상

활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용 분야 세부내용

네트워크 장비 - 5G 상용화 및 beyond 5G에 따른 시장개화 단계로, 국내 기업의 성장기회 존재- 소형셀, 중계기 등 수요 확대로 중소기업 성장 가능성이 높은 분야

스마트 공장 및 스마트 시티

- 기존 유선기반의 설비 구축이 5G의 초저지연/초고속 특성으로 무선 대체가 가능해지고, 제조생산 라인의 유연성 강화 가능

- 5G 기반의 교통관제 시스템 고도화, 화물차 군집주행, 드론/로봇 활용 배송 등을 통해 교통/물류 분야의 혁신 서비스 창출 가능

- 5G 기반 재난/안전 플랫폼은 고화질 영상 송수신, 정밀측위 등을 통해 신속한 사고 감지 및 실시간 현장 대응체계 고도화 실현

5G V2X - 고도자율주행 진입과정에서 세계 최초 5G 상용화를 계기로 한발 앞선 beyond 5G V2X 고도화를 통해 자율주행 모듈 시장 선점 가능

정보통신기획평가원은 주간기술동향의 ICT 기획시리즈에 게재할 “차세대보안” 분야 원고를

모집하고 있습니다.

관심 있는 전문가 분들의 많은 참여를 바랍니다.

원고 주제 : 차세대보안 관련 기술·시장·정책 동향

(※ 제목과 목차는 저자가 자율적으로 결정)

제출 자격 : 대학, 연구기관, 산업체 재직자

접수 기간 : 2020년 9월 16일~11월 15일 기간 내 수시접수

제 출 처 : 주간기술동향 원고접수메일(wttrends@iitp.kr)로 제출

원고 양식: 파일참조(원고양식)

원고 분량: 13페이지 내외

기타

- 게재 원고에 대하여 소정의 원고료 지급(200자 원고지 10,000원/1매, 최고 40만 원)

- 기획시리즈 칼럼은 매주 1편씩 발간 예정

- 원고제출 시 반드시 원고심의의뢰서(첨부파일참조)를 함께 제출하여 주시기 바랍니다.

- 게재된 원고로 인해 지적재산권 침해문제가 발생할 경우, 원고저자는 원고료 반환, 게시물 삭제 및

정보통신기획평가원이 입게 될 손실·비용에 대한 배상 등의 불이익을 받을 수 있습니다.

제출 및 문의처

- (34054) 대전광역시 유성구 유성대로 1548 정보통신기획평가원

기술정책단 융합정책팀 주간기술동향 담당

- Tel : 042-612-8296, 8210 / Fax : 042-612-8209 / E-mail : wttrends@iitp.kr

주간기술동향 원고 공모

사업책임자: 문형돈(기술정책단장)

과제책임자: 이성용(융합정책팀장)

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

통권 1964호(2020-36)

발 행 년 월 일 : 2020년 9월 16일발 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

6

http://www.iitp.kr