· 키워드를 이용하여 수집한 sns의 맛 평가 데이터와 메뉴판, 요기요,...

1856호2018.7.25.

「주간기술동향」은 과학기술정보통신부「ICT 동향분석 및 정책지원」

과제의 일환으로 정보통신기술진흥센터(IITP)에서 발간하고 있습니다.

「주간기술동향」은 인터넷(http://www.itfind.or.kr)을 통해 서비스를 이

용할 수 있으며, 본 고의 내용은 필자의 주관적인 의견으로 IITP의 공식

적인 입장이 아님을 밝힙니다.

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니다.”

ICT 신기술 최신 ICT 이슈

1856호

기획시리즈 2

딥러닝 기법을 이용한 인공지능 기반의 소비자 선호도 분석 시스템

[문현준·민경복/세종대학교]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구 내용

Ⅲ. 주요 연구 결과

IV. 결론 및 시사점

ICT 신기술 14

주파수 공동사용 정책 및 기술, 표준화 추진 현황

[최주평·이원철/숭실대학교]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 주파수 공동사용 분류체계

Ⅲ. CBRS 기반 주파수 공동사용 정책 및 표준화 추진 현황

Ⅳ. CBRS 관련 산업체 현황 및 후보 사업모델, 기술개발 현황

Ⅴ. 결론 및 시사점

최신 ICT 이슈 27

Ⅰ. 수조 속 물고기에도 QR 코드, 알리바바의 신소매 신선식품 매장

Ⅱ. 주목도 높아지는 전세계 젊은 유튜버들의 축제 ‘비드콘(VidCon)’

Ⅲ. 쇼핑몰의 안내 로봇, 아이들의 집단 괴롭힘을 피할 방법 학습

2 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 7. 25.

*

문현준 민경복*

세종대학교 교수

세종대학교 박사과정 *

특정 식품의 맛이나 특성을 평가하기 위해 사용되는 대면 조사 기법인 소비자 선호도 평가

(관능평가)는 소비자들의 모집단의 특성 및 평가 방법에 따라 결과가 달라지는 경향이 있

다. 본 고에서는 웹 크롤링과 딥러닝 기법을 이용하여 소비자의 온라인 리뷰에서 음식의

맛, 냄새 등의 특징을 추출하여 인공지능 기반의 텍스트 분석을 통해 평가하는 방법에 대해

서 논한다. SNS 상의 소비자 리뷰에서 수집한 빅데이터를 자연어 처리를 거쳐 워드 임베딩

모델로 훈련하여 벡터 값을 가진 단어로 추출한다. 벡터 값을 가진 단어들을 이용하여 식품

의 맛과 향을 평가하고, 기존의 관능평가 방법의 결과와 비교하여 자동 관능검사 기법의

유효성을 확인한다.

I. 서론

식품회사에서 제품의 맛이나 특성을 평가하기 위해서 제일 많이 사용하는 방법으로 소비자

들을 초대하거나 방문하여 직접적인 시식을 통해서 이루어지는 대면조사가 있다. 이러한 방법

은 평가를 위한 표본 집단의 적절한 구성 문제 그리고 사이즈 증가에 따른 비용 문제를 동반한

다. 또한, 소비자의 취향을 평가하기 위한 적합한 질문을 만드는 과정들과 그 평가를 위한

툴을 만드는 어려움도 동반한다. 따라서 일반적인 대면 조사 및 온라인 상의 수작업적인 리뷰

분석 방법은 질문의 신뢰성과 편차 감소를 위해 표본을 늘릴 경우, 투입되는 비용 및 시간의

효율적인 관리가 힘들어지는 경향이 있다.

본 고에서는 여러 SNS 사이트에서 작성된 임의의 불특정한 식품에 대한 맛, 평가, 분석

* 본 내용은 문현준 교수(☎ 02-3408-4068, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.

** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

딥러닝 기법을 이용한 인공지능 기반의 소비자 선호도 분석 시스템

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 3

등을 리뷰한 글들을 자연어 처리를 통해 분석 가능한 빅데이터로 추출한 후 딥러닝 방식을

이용하여, 기존의 대면 방식으로 이루어지는 식품 관능검사를 비대면적이고 저비용으로 할

수 있는 대체 방법안을 제시한다[1]-[3].

온라인상이나 SNS에서 소비자들이 자유롭게 올리는 리뷰들로부터 식품의 평가를 분석하는

자동화된 텍스트 분석 방법을 만들어 분석 가능한 단어들을 추출하고 이를 정량화된 벡터

값을 가진 단어들로 최종 변환한다. 변환된 단어를 기준으로 식품들의 맛과 향 또는 다른

비교 대상 항목을 정하여 맛을 평가하기 위해 추론을 추출한다. 추출한 결과를 대면 조사로

이루어진 소비자 선호도 평가 결과와 비교해 본 결과, 제안한 식품 평가 방법의 신뢰성과

장점을 확인할 수 있었다.

II. 연구 내용

1. SNS 리뷰에서 맛에 관한 문장 추출

[그림 1]과 같이 Data Crawling Process

를 사용하여 전체 온라인 상 또는 특정

SNS 상에서의 제품 평가에 대한 리뷰들

을 자동으로 추출하여 비교할 두 가지

제품의 맛 평가를 분류한다. 일반적인

Python 언어를 이용하여 크롤러(Crawler

Program)를 구현하였고, 크롤링(Crawling)

과정은 Seed Url에 검색어, 수집 블로그

의 수의 쿼리를 삽입하여 Full URL을 획

득하고 획득한 URL을 통해 페이지에 접

근한다. 이후, 페이지의 서식을 HTML

(Hypertext Markup Language) 태그로 파

싱(Parsing)하여 파싱된 페이지의 내용

을 수집하고 마지막 URL에 접근할 때까

지 해당과정을 반복한다. 추출된 데이터

* 본 연구에 사용된 온라인 크롤링 과정<자료> 세종대학교 자체작성

[그림 1] Data Crawling Process

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는 각 성별, 나이, 지역 등의 SNS 상의 작성자들에 대한 Sub 항목 카테고리를 만들어 추후

각 모집군별의 자세한 분석도 가능하게 프로그래밍되었다.

본 고에서 선호도 조사를 위해 선택한 제품은 짬뽕라면이었으며 여러 제품들의 리뷰 검색

을 통해 제일 리뷰가 많은 상위 2가지 제품을 최종 선정하였다. 모델 학습에 사용된 온라인상

의 리뷰는 네이버(Naver)와 다음(Daum)으로 선정하였다. 두 SNS 사이트에서 제품에 대한 총

11,048건의 리뷰를 수집하였으며 그 중 제품 A에 관한 리뷰는 4,754건, 제품 B에 관한 리뷰

사항은 4,518건을 수집하였다. 나머지 1,776건은 A와 B 제품의 전체 제품군 특성을 나타내는

짬뽕라면에 대한 일반적인 리뷰를 수집하였다. 제품 A로 수집된 리뷰에서 총 168,278개의 문

장을 추출하였으며 제품 B로 수집된 리뷰에서는 총 182,758개의 문장을 추출하였다. 전체 제

품 군 리뷰에서는 총 42,385개의 문장을 추출하였다.

2. 형태소 분석

SNS 리뷰에서 크롤링을 거쳐 수집된 문장들은 제품의 특징을 비교할 항목별 단어의 말뭉치

로 전환되고 워드 임베딩 작업을 위해 연속적인 스킵그램 모델로 훈련된다.

획득된 온라인 리뷰를 분석하기 위해서는 단어 삽입 모델을 훈련시키기 위해 효율적인 말

뭉치가 필요하다. 각 짬뽕의 말뭉치를 만들기 위해 모아 놓은 문장들로부터 단어들을 추출하

였다. 한국어 분석 패키지(KoNLPy)를 사용하여 형태소 분석을 하였다[4]. 이 단계에서는 특수

문자, 부호, 첨자, 조사 등 무의미한 형태소가 제거되고 명사, 형용사, 동사만 추출한다. 연속

스킵그램 모델을 위한 훈련을 위해 명사뿐만이 아니라 형용사 및 동사를 사용하는 이유는

어휘의 본질 때문에 문장에 사용된 형용사 및 동사에 따라 명사의 의미가 달라지기 때문이다.

[표 1] 형태소 분석을 위한 단어추출의 예

문장: 나는 해물 맛이 풍부해서 국물맛이 끝내주는 XX짬뽕라면을 먹었다.

Words Morpheme

해물맛 Noun

국물맛 Noun

풍부한, 끝내주는 Adjective

짬뽕라면 Noun

먹다 Verb

* 온라인 리뷰에서 추출된 제품 A와 제품 B 관련된 문장의 예<자료> 세종대학교 자체작성



더욱 효과적인 선호도 및 특징 분석을 위해 자체적으로 구현한 맛 표현 사전을 이용한다.

이는 맛과 관련된 단어로 이루어진 말뭉치를 유효한 단어들로 축약하여 연산 속도를 향상시

킨다. 맛 표현 사전이란 맛, 맛있다, 맛집, 음식, 식사 등 범용적인 맛 표현 검출이 가능한

키워드를 이용하여 수집한 SNS의 맛 평가 데이터와 메뉴판, 요기요, 배달통, 배달의 민족 등

음식 평가 사이트에서 데이터를 수집하여 빈도수 측정을 통해 범용적으로 사용되고 있는 맛

에 관련된 표현들을 정리해놓은 사전이다.

3. 워드 임베딩

워드 임베딩은 형태소 분석 단계에서 선택되고 훈련된 단어들에게 벡터 값을 부여하는 과

정이다. 이 과정에서 맛과 향 등의 세부적인 비교 항목들을 주고 균등한 가중치를 줄 수도

있고 가중치를 변경할 수도 있다.

워드 임베딩은 텍스트 문서에서 추출한 단어

의 거대한 목록을 보통 10차원에서 1,000차원

까지 낮은 차원의 벡터로 변환한다[1]. 텍스트

분석은 일반적으로 문장, 단락, 단어 순서를 무

시하고 문서에서 단어의 발생 빈도만 분석한

다. 이러한 유형의 분석은 단어의 문맥적 의미

와 단어의 외관이 분석에서 제외되기 때문에

문장의 의미를 이해하는 것은 제한적이다.

사용자 리뷰를 보다 정확하게 이해하기 위해

단어의 구조적 특성과 의미를 이해하기 위해

워드 임베딩 기법을 적용했다. 워드 임베딩에

사용된 모델은 Tomas Mikolov가 개발한 연속

스킵그램 모델을 사용하였다[2]([그림 2] 참조).

이 연속 스킵그램 모델은 입력 레이어, 투영

레이어, 히든 레이어 3개의 레이어로 구성되어

있으며, 현재 단어의 이웃에 나타날 수 있는 단어를 예측한다. 형태소 분석에서 구축된 말뭉치

를 이용하여 동일한 두개의 스킵그램 모델을 사용하여 스킵그램 모델을 훈련하고, 단어는

64차원 벡터로 표현된다([그림 3] 참조).

<자료> Rong, X. word2vec parameter learning explained. arXiv preprint arXiv:1411.2738, 2014.

[그림 2] 연속 스킵그램 모델

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워드 임베딩 과정에서 무의미한 값이나 중립적인 값을 가지는 단어들을 검출하는 딥러닝

모델을 추가하여 비교 결과를 더욱 선명하게 만든다. 그 다음 빈도수 검사 과정에서 높은

빈도(제품을 표현하는 특징 중 일반적인 표현)의 단어들의 워드 임베딩 값을 학습시켜 딥러닝

모델을 만들고 그 외 단어의 임베딩 값들은 학습된 모델을 통해 분류되고, 분류 값이 어느

쪽에도 속하지 못하는(1 순위 분류 값 40% 이하) 단어들을 제외시켰다.

4. 분석 비교 값 추출

워드임베딩 과정에서 벡터 값과 가중치를 부여받은 단어들을 비교하여 비교 제품의 최종

분석 결과 값을 얻어낸다. 비교 분석을 위해서는 일차로 온라인 리뷰에서 제품의 특성을 나타

내는 단어들을 선택하고 추출하는 과정이 필요하다. 온라인 리뷰에서 추출되어지고 형태소

분석이 완료된 빈도수 상위의 단어들을 보면 제품의 특성과 관련된 단어가 주를 이루고 있다

고 볼 수 있다([표 2] 참조) ‘스프’, ‘면’, ‘액체’ 등의 단어들은 라면이라는 제품군을 대표하는

단어이고, ‘불맛’, ‘불’, ‘오징어’ 등의 단어들은 각 제품의 맛과 향에 대한 특성을 나타내는

단어로 간주한다.

우리가 음식의 맛과 향에 주된 관심을 가지고 있듯이 온라인 리뷰에서도 사용자들은 맛

과 향에 대한 경험을 표현한다. 온라인 리뷰에서 주요 맛과 향의 표현을 찾기 위해 ‘맛’과

‘향’ 단어를 키워드로 선택하고 각 제품과 제품의 리뷰에 포함된 단어와 연산을 통한 벡터로

표현한다. 또한, 말뭉치에서 ‘맛’ 또는 ‘향’과 유사성이 높은 단어는 사용자의 리뷰에서 제품의

맛이나 향을 의미한다.

선택된 제품의 맛 및 향 추정 알고리즘에서는 말뭉치에서 세 가지 매개 변수 키워드, 말뭉치

<자료> Rong, X. (2014). word2vec parameter learning explained. arXiv preprint arXiv:1411.2738.

[그림 3] 출력층에 사용된 소프트 맥스 함수



[표 2] 비교제품 분석 예(빈도수 상위 15개의 제품 표현 단어)

및 말뭉치의 단어 수가 사용되었다. ‘맛’ 또는 ‘향’을 키워드로 사용하였고, 그런 다음 키워드

를 벡터로 나타내어 키워드와 모든 단어 사이의 유사성을 계산하였다[수식 1].

최종 분석 결과 값에 감정분석 기술을 적용하면 긍정적인 단어와 부정적인 단어를 추출

할 수 있다. 맛 평가 사이트에서 추천 글에 사용된 단어와 반대 글에 쓰인 단어에 대한 분석을

기반으로 맛사전 내에 있는 긍정, 부정 데이터를 사용하고, 임베딩 값을 이용하여 특정 단어와

그 이웃인 단어들의 긍정, 부정 수치를 조사하고 그 결과를 활용하여 특정 제품에 대한 긍정적

제품 A 제품 B

단어 정의 빈도수 단어 정의 빈도수

스프 powdery soup sauce 12852 스프 powdery soup sauce 8432

면 noodle 6932 면 noodle 6435

국물 soup 4518 국물 soup 4274

건더기 solid ingredients 4127 불 fire/spicy 3911

유성 oily 3842 면발 texture of noodles 3005

면발 texture of noodles 2998 건더기 solid ingredients 2784

액체 liquid 2728 야채 vegetable 2598

불 fire/spicy 2197 불맛 taste of fire 2401

불맛 wok taste 1511 볶음 fried 1889

소스 liquid sauce 948 향 smell 1302

입맛 appetite 871 입맛 appetite 1098

향 smell 868 맛내기 flavoring 924

오징어 squid 842 오징어 squid 804

계란 egg 765 소스 sauce 752

야채 vegetable 668 기름 oil 724

각 제품별 온라인 리뷰에서 추출된 제품관련 문장 빈도수 <자료> 세종대학교 자체작성

A, B는 변환된 워드 벡터, N은 64로 Setting됨

[수식 1] 유사도 계산 공식

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인 특징인지 혹은 부정적인 특징인지를 분석한다.

감정 분석 기술을 적용하면 불특정한 식품에 대해 사람들의 평가를 소비자의 감정까지 분

석할 수 있어 식품에 대해 어떠한 생각을 갖고 있는지 좀 더 정확한 평가가 이루어져 신뢰성이

향상될 수 있다. 감정분석을 통해 소비자의 의견을 예측할 수 있어 분석 결과를 활용해 소비자

가 원하는 제품 생산을 효율적으로 할 수 있다.

워드 임베딩 과정을 통한 분석 비교 값 추출을 위해 CNN 모델 기반의 딥러닝 기법을 이용하

였다. 또한, 특정 종류의 음식에 대한 사용자의 감정에 영향을 미치는 필수 요소인 정서 값을

자동으로 평가하기 위해 단어 삽입 모델도 이용하였다[6]. 감정 평가를 위해서는 네이버 블로

그에서 크롤링한 음식 리뷰 데이터 세트를 모델의 입력으로 사용하였다([그림 4] 참조).

III. 주요 연구 결과

본 고에서는 맛, 냄새 및 특성을 평가하기 위해 SNS 상에서 수집한 두 가지 짬뽕라면 리뷰를

분석했다. 평가는 단어 표현에 대한 연속 스킵그램 모델을 벡터로 훈련함으로써 식품 평가를

위해 표현된 단어 벡터에 기초하여 이루어졌다. 가중값을 가진 말뭉치들을 이용하여 첫째 맛

평가, 두 번째 명사 단어 빈도 계산을 통한 스프와 면의 특징 평가를 진행하였고, 마지막으로

제품의 맛과 전형적인 라면 특성 간의 관계분석으로 최종 결과를 도출하였다.

첫째, 맛 평가 결과, 두 가지 제품은 8가지 대표적인 맛으로 분류되었다. 제품 A는 강한

해물맛과 단맛이 강하고 제품 B는 강한 불맛과 매운맛이 특징으로 나타났다. [표 3]은 8가지

* 본 고에서 사용된 온라인 리뷰를 이용한 제품 비교 분석 기법<자료> 세종대학교 자체작성

[그림 4] 딥러닝 기법을 이용한 CNN모델 기반의 워드임베딩 플로우



[표 3] 짬뽕라면 맛 비교 분석

맛으로 정리되는 두 제품의 특징을 보여준다.

둘째, 명사 단어 빈도([표 2] 참조)를 계산하여 2차원 공간에 투영함으로서 스프와 면의 특징

을 분석하였다[6]. 국물, 면, 스프와 같이 일반적인 제품군 전체를 대변하는 특징을 확인하고,

세 가지 항목에 대한 제품 A와 제품 B의 관련된 단어들을 2차원 공간에 배열을 하면, 대표적인

라면의 특징에 따른 제품 A와 제품 B의 특징의 차이를 구분할 수 있다([그림 5] 참조)[7].

[그림 6]과 같이 2차원지도에 단어를 투영하기 위해 Matten과 Hinton이 제안한 SNE[8]에 대

한 초기 연구를 기반으로 다차원 스케일링에 사용되는 t-SNE[7] 기법을 사용했다.

단어 짬뽕라면 A 짬뽕라면 B

불맛 0.84 0.91

해물맛 0.75 0.63

진한맛 0.54 0.49

매운맛 0.52 0.62

깊은맛 0.52 0.55

단맛 0.65 0.52

감칠맛 0.48 0.49

매콤한맛 0.48 0.58

* 두 가지 제품 맛의 특성을 보여주는 유사성 비교, 두 제품 맛의 특징은 8가지 맛으로 대변된다. <자료> 세종대학교 자체작성

* 국물, 면, 스프로 대변되는 제품 A와 제품 B의 2차원 공간 배열 분포도<자료> 세종대학교 자체작성

[그림 5] 특정 두 식품의 클러스터 구조도

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셋째, 제품의 맛과 전형적인 라면 특성 간의 관계분석을 수행하였다. 맛은 음식을 평가하는

데 중요한 정보라고 할 수 있다. 맛과 특성의 관계를 추론하기 위해 각 군집 단어의 표현

벡터를 만들었다. 이는 사용자가 언급한 명사의 빈도를 바탕으로 하기 때문에 일반 라면에

대한 사용자의 의견을 효과적으로 반영할 수 있다. 표현 벡터와 맛의 단어의 유사성을 계산하

면 짬뽕라면의 맛에 대한 특징을 파악할 수 있다. [그림 6]은 클러스터 단어와 맛 단어의 유사

성이 인식 맵으로 시각화되었음을 보여준다.

* 본 고에서 조사된 리뷰 분석으로 추출된 제품 A와 제품 B의 특성 비교<자료> 세종대학교 자체작성

[그림 6] 특정 두 식품의 맛, 향 등 핵심 단어와의 유사도 비교 맵



위의 3가지 분석 기법을 사용하여 추출한 리뷰 결과를 종합하면, 해물 맛은 제품 A, 불 맛은

제품 B, 매운 맛은 제품 A, 면발의 쫄깃함은 제품 A가 각 비교제품에 비해 우위에 있는 것으로

분석되었다. 각 제품의 특성을 보면 제품 A는 면과 건더기에 많은 영향을 받고 있고, 제품

B는 스프와 불 맛, 향에 영향을 받는 것으로 분석된다.

위의 분석 결과를 검증하기 위해서 실제 이루어지고 있는 대면 조사 기법으로 식품 선호도

관능 조사를 실시하였다. 두 제품 모두를 인지하고 실제로 먹어본 실소비자 40명을 선정하여

설문 조사를 하였고 설문 내용으로는 공정성을 유지하기 위해 맛에 관한 정의를 하지 않고

주관식으로 각기 5가지 이상의 맛과 향을 표현하는 것으로 제품의 특성을 설명하게 하였다.

[표 4]에서는 실제 설문조사에서 소비자가 뽑은 빈도수 상위 5개의 맛 표현을 보여준다.

[표 4] 비교제품 분석 예(실제 설문 조사를 통한 빈도수 상위 5개의 맛 표현)

설문조사 결과, 제품 A는 해물 맛과 면발의 쫄깃함 그리고 건더기의 풍부함이 제품의 특징

으로 대변되었고 제품 B는 스프의 불 맛과 매운 맛 그리고 향이 상대적으로 강한 것이 특징으

로 나타났다. 이는 온라인 리뷰를 통한 자동 텍스트 분석 방법에 의한 맛의 특징 결과와 대체

적으로 일치함을 보여준다.

IV. 결론 및 시사점

본 고는 많은 비용과 시간이 소모되는 식품특성 분석 및 관능평가를 대면 조사나 수작업을

통하지 않고 온라인 상의 빅데이터에서 딥러닝 기법을 이용한 자동화 관능검사로 대체할 수

있음을 보여준다.

제품 A 제품 B

단어 Description Freq: Words Description Freq:

해물 맛 sea food flavor 27 불 맛 wok taste 22

쫄깃함 chewy 24 매운 맛 spicy 19

건더기 ingredient soup minced 11 쫄깃함 chewy 17

수타면 handmade noodles 9 풍미유향 smell of flavered oil 9

불향 burning flavor 9 면 식감 texture of noodles 9

* 실제 설문 조사를 통한 제품 A와 B에 대한 소비자 맛 표현 결과 <자료> 세종대학교 자체작성

12 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 7. 25.

일반적인 대면 조사는 수작업과 설문조사에 의존하고 있으므로 모집단의 숫자에 따라 설문

결과의 신뢰도 문제가 생길 수 있고, 원하는 데이터를 얻기 위해 각각의 설문 조사별로 감각

분석을 위한 툴이나 어휘집이 필요한 경우가 많다. 또한, 소비자들의 선호도는 시대유행에

따라 계속해서 바뀌기 때문에 설문 방식과 내용도 계속해서 업데이트가 필요하다. 이는 제품

사이클이 길지 않고 매년 많은 신제품이 나오는 소비재 산업에서 추가 비용 부담과 신뢰성의

문제를 야기한다. 따라서 좀 더 객관적이고 유행에 맞는 제품 평가를 할 수 있는 툴의 필요성

이 존재한다.

자동 텍스트 분석 방법은 간단한 맛 정보뿐만 아니라 음식에 관한 다양한 세부 정보를 제공

하여 제품 자체의 특징을 자세히 분석하므로 실제 대면 조사에 비해 우위에 있다. 또한, 온라

인상의 빅데이터 수집 시에 대상 제품군 전체의 데이터를 수집할 수 있기 때문에 개별 제품

및 제품군 전체에 대한 특징을 동시에 분석 할 수 있어 제품군 선호도 분석이 필요한 신제품

개발의 척도로도 이용할 수 있다. 마지막으로 실시간으로 온라인 상의 빅데이터를 수집하는

방법이어서 시대유행에 민감한 소비자들의 변화를 계속해서 관찰하며 분석할 수 있다는 점도

기존 대면조사 방식과 차별화된다.

4차 산업혁명 시대에 들어서 빅데이터를 이용한 자연언어처리 분석 방법은 인공지능과 딥

러닝 기술의 발달에 힘입어 많은 연구와 상용화가 진행되고 있다. 자연어 처리를 통한 소비자

선호도 조사나 신제품 개발을 위한 시장조사 방법들이 컴퓨터공학과 식품과학의 융합 연구를

통해 더욱 활발해지기를 기대한다.

[ 참고문헌 ]*

[1] Turian, J., Ratinov, L., & Bengio, Y., “Word representations: a simple and general method for

semi-supervised learning, In Proceedings of the 48th annual meeting of the association for

computational linguistics,” Association for Computational Linguistics, July, 2010, pp.384-394.

[2] Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. “Efficient estimation of word representations in

vector space,” arXiv preprint arXiv:1301.3781, 2013.[3] Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J., “Distributed representations of

words and phrases and their compositionality,” In Advances in neural information processing

systems, 2013, pp.3111-3119.

[4] Park, E. L., & Cho, S., “KoNLPy: Korean natural language processing in Python. In Proceedings of the 26th Annual Conference on Human & Cognitive Language Technology,” Oct. 2014.

* 본 논문은 2017년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구결과임(No.NRF-2017M3C8A6091777)



[5] Rong, X., “word2vec parameter learning explained,” arXiv preprint arXiv:1411.2738, 2014.[6] Pennington, Jeffrey, Richard Socher, and Christopher Manning. “Glove: Global vectors for word

representation,” Proceedings of the 2014 conference on empirical methods in natural language

processing(EMNLP). 2014.

[7] Maaten, L. V. D., & Hinton, G., Visualizing data using t-SNE. Journal of Machine Learning Research,

9(Nov), 2008, 2579-2605.

[8] Hinton, G., & Roweis, S., Stochastic neighbor embedding, In NIPS, Vol.15, Jan. 2002, pp.833-840.

14 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 7. 25.

최주평 이원철**

숭실대학교 연구교수

숭실대학교 교수*

I. 서론

현재의 전파관리 패러다임은 정부 중심의 명령과 통제 기반 주파수 관리 방식에서 시장수

요 및 글로벌 주파수 조화를 중시하는 주파수 분배 및 할당 중심의 관리체계를 유지하고 있다.

그러나 급증하는 모바일 트래픽의 수요 증가와 주파수 회수 및 재배치의 한계에 대응하기

주파수 공동사용 정책 및 기술, 표준화 추진 현황

<자료> Cisco, “Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2016-2021,” Feb. 2017. 등

[그림 1] 모바일 트래픽 수요급증, 주파수 회수 및 재배치의 한계

* 본 내용은 최주평 연구교수(☎ 02-816-6606, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.


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위해 주요 선진국을 중심으로 한정된 주파수 자원의 효율적 이용을 도모하기 위한 주파수

공동사용 기반의 무선국 관리 체계로 전환되고 있는 추세이다.

기존 또는 신규 무선국 도입을 위해 적용되고 있는 현재의 주파수 회수 및 재배치 방식은

검토기간의 장기화로 인한 관련 시설교체 및 손실보상 비용의 증가로 점차적으로 급변하고

있는 신규 ICT 서비스 도입 흐름에 적절히 대응하지 못하고 있는 실정이다. 미국 대통령직속

과학기술 자문기구인 PCAST(President's Council of Advisors on Science and Technology)에 의

하면, 95MHz 대역폭 크기 회수를 위해 최소 10년의 기간 및 180억 달러 정도의 비용이 소요될

것으로 예측한 바 있다[1]. 주요 선진국들은 5G, IoT 등 4차 산업혁명 시대로의 전환에 따른

신규 융복합 서비스의 확대, 주파수 회수 및 재배치의 한계, 주파수 할당에 있어서의 천문학적

비용 증가에 대한 대처방안으로 오래전부터 주파수 공동사용에 대한 정책 및 기술도입을 점

차적으로 확대하고 있다.

본 고에서는 현재 대표적인 주파수 공동사용 방식인 미국의 CBRS(Citizens Broadband Radio

Service) 추진 현황을 중심으로 주파수 공동사용에 대한 정책 및 표준화 추진 현황, 후보 사업

모델, 주요 관련 기업들의 기술개발 현황에 대해 소개한다. 먼저 본 고의 II장에서는 주파수

공동사용 방식 분류의 명확성 부여를 위해 최근 영국의 Ofcom(Office of Communications)에서

발표한 주파수 공동사용의 분류체계를 소개한다. III장에서는 최근까지 진행된 미국에서의 주

파수 공동사용 정책 추진 현황과 CBRS 기반의 주파수 공동사용에 대한 표준을 개발하고 있는

WIF(Wireless Innovation Forum)의 표준개발 추진 현황을 소개한다. IV장에서는 주파수 공동사

용을 위해 관련 산업체 컨소시엄이 제시한 사업모델 및 주요 기술개발 현황에 대해 소개하고,

V장에서 본 고의 결론을 맺고자 한다.

II. 주파수 공동사용 분류체계

최근 Ofcom은 중장기 주파수 정책 및 기술개발 추진 방안에 대한 의견을 듣기 위해 관련

산업체들을 중심으로 하는 ‘UK Spectrum Policy Forum’을 신설한 바 있다. ‘UK Spectrum Policy

Forum’의 구성 멤버로는 Airbus Defence and Space를 비롯하여 Avanti, BT, Department for

Culture Media & Sport, Digital UK, Huawei, Inmarsat, Ofcom, Plum Consulting, QinetiQ, Qualcomm,

Real Wireless, Sky, Telefonica, Three, Vodafone이 있으며, 유연한 스펙트럼 접속 방식(Flexible

Spectrum Access)에 대한 개념 및 적용 가능 시나리오 등을 소개한 연구 보고서를 발표한

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주간기술동향 2018. 7. 25.

[표 1] 간섭 및 접속제한 정도에 따른 주파수 공동사용 방식 분류

바 있다[2]. [표 1]은 본 고에서 소개하는 간섭제어 및 제한적 접속정도에 따른 주파수 공동사

용 형태를 보여주고 있다.

[표 1]에서 “Commons”은 사전에 정해진 전파규칙을 충실히 준수하는 무선기기 이용 시,

모든 사용자가 접속하여 이용하는 것이 가능하며, 일반적으로 Wi-Fi 등 비면허 대역 이용 가능

무선국 종류에 해당한다고 볼 수 있다. “Classical sharing”은 위성 및 고정 링크 무선국 운영자

에게 부여되는 면허에 해당하며, 특정 지역에 대해 간섭 없이 주파수 공동사용이 가능한 “지

리적 배타성”과 같은 전파규칙 존재 하에 공존 가능 여부 확인 후 이용이 가능한 주파수 공동

사용 방식을 의미한다. “Light licensing”는 사용자 간섭보호 방식과 “Commons” 방식이 혼합된

형태로 볼 수 있으며, 사용자가 무선국의 위치 및 동작특성을 주파수 관리기관에 통보할 경우,

선착순 이용원칙에 의해(first come first served) 우선적으로 이용 신청을 한 사용자가 이용하

는 것이 가능하다. 즉, 기존에 등록된 무선국에 대한 간섭의 영향이 없도록 무선국 배치가

가능할 경우 신규 무선국의 진입이 가능하며, 일정부분 간섭기준을 넘기는 경우에도 기존

사용자의 동의 하에 신규 무선국 진입이 가능한 주파수 공동사용 방식이다. “DSA(Dynamic

Spectrum Access)”는 유휴 스펙트럼(white space) 이용을 원칙으로 1차 사용자에 대한 간섭보

호 고려, 센싱 및 비콘 또는 스펙트럼 관리 데이터베이스 방식을 이용하여 주파수 공동사용이

가능하며, 무선국 이용이 데이터베이스 제어 및 관리 하에 있으므로 주파수 관리기관은 DSA

기술 적용 무선국에 대한 이용방법 변화 요구에 대해 빠른 시간 내에 적극적 대응이 가능하다

는 장점이 있다. 마지막으로 “LSA(Licensed Shared Access)”는 유럽에서 추진된 2계층(2-tier)

사용자 구성의 주파수 공동사용 방식이며, 간섭보호가 필수적인 1차 사용자와 LSA 면허권자

로 구성된 2계층 구조의 주파수 공동사용 플랫폼을 이용한다. 본 고에서는 미국의 CBRS와

TVWS(TV White Space) 기반의 주파수 공동사용 방식을 추가로 고려하여 [표 2]와 같이 [표

1]에 나타낸 주파수 공동사용 방식의 분류체계를 수정, 보완하였다.

[표 2]에서 CBRS(GAA)는 미국의 주파수 공동사용 방식인 CBRS의 3계층(3-tier) 구조 중 최하

위 계층인 “General Authorized Access” 사용자 계층을 의미하며, 비면허 기반으로 운영되는

구분 비제한적 접속 가능 제한적 접속 가능

적극적 간섭제어 비적용 Commons Classical sharing

적극적 간섭제어 적용 Light licensing, DSA LSA

<자료> Tony Lavender, Val Jervis, William Webb, “Flexible spectrum access methods Report for the UK,” Spectrum Policy Forum, 17 Oct. 2017.

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[표 2] 본 고에서 제안하는 간섭 및 접속제한 정도에 따른 주파수 공동사용 방식 분류

주파수 공동사용 사용자를 의미한다. GAA 사용자는 1계층에 해당하는 ‘Incumbent’ 사용자와

2차 면허권을 갖는 PAL(Priority Access License) 사용자로부터의 간섭 영향을 어느 정도 수용

할 수 있어야 하며, 상위 이용자 계층인 1계층 및 2계층 무선국 사용자에게는 간섭을 유발시키

지 않도록 규정되어 있다. CBRS(PAL)은 2차 주파수 이용 면허권을 갖는 주파수 공동사용 사용

자를 의미한다. [그림 2]는 현행 배타적 무선국 이용방식을 비롯하여 CBRS 기반 다계층 주파수

공동사용 방식에 이르기까지 다양한 무선국 이용방식에 대한 사용자 계층구조 및 주요 특징

을 나타내고 있다.

구분 비제한적 접속 가능 제한적 접속 가능

적극적 간섭제어 비적용 Commons Classical sharing

적극적 간섭제어 적용 Light licensing, DSA, TVWS, CBRS(GAA) LSA, CBRS(PAL)

<자료> Tony Lavender, Val Jervis, William Webb, “Flexible spectrum access methods Report for the UK,” Spectrum Policy Forum, 17 Oct. 2017. 내용을 기반으로 본 저자가 일부내용 재구성

<자료> 숭실대 자체 작성

[그림 2] 무선국 이용방식 분류체계

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III. CBRS 기반 주파수 공동사용 정책 및 표준화 추진 현황

1. CBRS 주파수 공동사용 정책 추진 현황

미국은 2008년 TVWS 도입을 위한 주파수 개방화 정책 추진을 시작으로 2010년에는 향후

10년간 500MHz 대역폭에 달하는 신규 주파수 확보를 위해 국가광대역계획(National Broadband

Plan: NBP)을 발표한 바 있다[3]. 2012년 7월에는 대통령 직속 과학기술자문위원회인 “PCAST

(The President’s Council of Advisors on Science and Technology)”에서 오바마 대통령의 “무선

광대역 혁명의 추진” 의지를 바탕으로 주파수 사용의 기본은 독점이 아닌 공유라는 결론에

도달한 대통령 보고서를 제출한 바 있다[1]. 본 대통령 보고서에서는 기존 주파수 회수 및

재배치 방식의 문제점을 해결하기 위한 근본적인 방안으로 주파수 공동사용의 도입을 적극적

으로 제안하였다. 주파수 공동사용 참여 사업자에 대한 인센티브 부여방안으로는 “Spectrum

currency” 가상화폐 도입을 통한 연방기관 사용 주파수의 공동사용 참여 독려 및 주파수 이용

효율성 향상을 촉진하기 위한 방안을 제시하였다. 당해 9월에는 PCAST의 공고를 수용하는

첫 번째 단계로 FCC(Federal Communications Commission)에서는 3,550∼3,650MHz(현재는

3,550~3,700MHz 대역으로 확대) 대역 내 100MHz 대역폭 크기를 주파수 공동사용을 위한 용도

로 이용하겠다는 CBRS 서비스 도입 방안을 발표한 바 있다. 또한, 2014년 4월에는 3.5GHz 대역

에서의 주파수 공동사용 방식 적용을 위한 CFR Part 96(Code of Federal Regulation 96) 연방규

칙을 발표하였다[4].

CBRS 사용자는 크게 3계층으로 구분되며, 최상위 접속계층인 “Incumbent Access”와 2차

주파수 공동사용 면허권자인 우선순위접속(Priority Access: PA), 최하위 접속계층인 일반허가

접속(GAA)로 구성되어 있다. 간섭보호가 필수적이며, 주파수 공동사용 대역 내 기존 사용자에

해당하는 “Incumbent Access”를 제외하고는 2계층 및 3계층 사용자인 PA와 GAA는 데이터베이

스 기반의 주파수 공동사용 관리 시스템인 SAS(Spectrum Access System)의 관리 하에 CBRS

운영이 가능하다. 또한, “Incumbent Access” 사용자에 대한 간섭보호를 위해 부가적으로 ESC

(Environmental Sensing Capability) 센싱 인프라 체계를 적용하여 SAS와의 연동을 통한 “Incumbent

Access” 사용자 간섭보호 기능을 강화하였다. [그림 3]은 CBRS 내 주파수 공동사용 무선국에

해당하는 CBSD(Citizens Broadband Radio Service Device)와 연계된 SAS의 운영 체계도를 나타

내고 있다.

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SAS는 기존 TVWS 서비스 운영을 위해 도입된 TVWS 데이터베이스 운영 형태와 매우 유사

하며, ESC라는 연방 1차 사용자 신호 감지 시스템의 적용을 통해 더욱 진화된 확장형 주파수

공동사용 관리 시스템이라고 할 수 있다. [그림 4]는 미국 해안선 인근 지역에 ESC가 배치될

경우, 군 해상 레이더 보호를 위해 적용 가능한 CBRS 기반 주파수 공동사용 처리 체계 시나리

오를 나타내고 있다.

[그림 4]의 상단 오른쪽 그림에서 노랑색 선은 군 해상 레이더에 대한 간섭보호를 위해 NTIA

<자료> Federated Wireless 자료를 기반으로 본 저자 재구성

[그림 3] CBSD와 연계된 SAS의 운용 체계도

<자료> NTIA Technical Report 16-521 및 15-517 자료 내용을 기반으로 본 저자 재구성

[그림 4] CBRS기반 주파수 공동사용 운용 체계도

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주간기술동향 2018. 7. 25.

에서 설정한 배타적 이용구역 경계를 나타내고 있다. 만약 ESC가 해안선에 설치될 경우를

고려하면, 초록색 선과 같이 기존에 설정된 군 해상 레이더의 배타적 이용구역 경계가 한층

완화될 수 있음을 확인할 수 있다.

2. CBRS 주파수 공동사용 표준화 추진 현황

CBRS 기술 표준화는 WIF(Wireless Innovation Forum)에서 독립적으로 추진하고 있으며, WIF

표준화 단체 산하의 SSC(Spectrum Sharing Committee)에서 CBRS 관련 표준 개발을 주도적으로

진행하고 있다. 현재 SSC 위원회의 공동의장은 CBRS 개발에 있어 주도적 산업체인 ‘Federated

Wireless’의 Iyad Tarazi(CEO of Federated Wireless)와 구글의 Preston Marshall(Principal Wireless

Architect of Google)이 맡고 있다. [그림 5 (a)]는 WIF의 CBRS 표준화 초기단계 진행계획(release

(a) release 0

(b) release 1

<자료> Spectrum Sharing Committee Release Schedule, Approved by the Spectrum Sharing Committee Steering Group, 27

September 2017.

[그림 5] CBRS 표준화 추진계획

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0)을 나타내고 있으며, [그림 5 (b)]는 CBRS를 위한 각종 요구사항 및 개별 구성요소 간 프로토

콜 정의를 위한 ‘release 1’ CBRS 표준 진행계획을 나타내고 있다. 또한, [그림 6]과 같이 주파수

공동사용 산업 생태계 촉진을 위한 별도의 SAS 및 ESC 인증과 테스트 관련 표준화 계획을 제시

하였다[5].

[그림 7]은 CBSD 상호 간의 동작 및 채널 할당 최적화, GAA 공존, PA 면허 임대관련 표준화

를 비롯하여 소유자 등록 과정 등 ‘release 1’ 내용의 개선을 목적으로 계획된 CBRS ‘release

2’ 표준계획을 나타내고 있다.

CBRS 주요 표준화 내용으로는 SAS와 CBSD 간의 인터페이스 구조 및 메시지 교환방식,

CBSD 상태 및 상태변환 정의, SAS와 CBSD 간의 처리과정(SAS discovery 과정, 인증 과정,

CBSD 등록과정, CBSD 스펙트럼 질의 과정, CBSD 승인과정, CBSD heartbeat 과정(동작 시작여

부 판단), CBSD 승인양도 과정, CBSD 재등록 과정, 메시지 부호화), SAS와 CBSD 간의 메시지


September 2017.

[그림 6] SAS 및 ESC 기기인증 관련 표준화 추진계획


May 2017.

[그림 7] CBRS 표준화 release 2 추진계획

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주간기술동향 2018. 7. 25.

파라미터(등록요청 메시지, 등록응답 메시지, 스펙트럼 질의요청 메시지, 스펙트럼 질의응답

메시지, 승인요청 메시지, ‘heartbeat’ 요청 메시지, ‘heartbeat’ 응답 메시지, 양도요청 메시지,

양도응답 메시지, 재등록 요청 메시지, 재등록 응답 메시지, 응답코드 및 데이터) 등이 정의되

어 있다. [그림 8]은 SAS와 CBSD 간의 인터페이스 정의와 CBSD를 위한 승인 처리 과정도를

나타내고 있다.

또한, CBRS 공개키(Public Key Infrastructure: PKI) 구성 및 CBRS Root CA 지정, SAS 공급자

역할 및 CA(Certification Authorities) 지정, 도메인 프록시 운영자 역할 및 CA 지정, ‘Professional

Installers’ 역할 및 CA 지정, CBSD 생산자 역할 및 CA 지정, PKI 구조, CBRS 인증 기여, 전송

보안 프로토콜(TLS), 보안처리과정 및 적용사례 등을 제시하였다[6]. 이와 함께 가장 기본적인

표준화 내용이라 할 수 있는 SAS의 요구사항을 비롯하여 PAL 요구사항, CBSD 및 EUD(End

User Device) 요구사항, 도메인 프록시 요구사항, 시스템 등록 요구사항, ESC 요구사항, 인증된

전문 인스톨러 요구사항 등을 제시하였다[7].

IV. CBRS 관련 산업체 현황 및 후보 사업모델, 기술개발 현황

1. CBRS 관련 산업체 현황 및 후보 사업모델

CBRS 도입에 있어 적극적인 활동을 진행하고 있는 ‘CBRS alliance’는 미국 내 주파수 공동사

용 대역에서의 CBRS 실현을 위한 CBRS 요소기술 개발 및 서비스 제공, 생태계 조성을 목적으

<자료> WINNF-TS-0016-V1.0.0 SAS to CBSD Technical Specification

[그림 8] CBSD 인터페이스 정의 및 승인 처리과정

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로 2016년 8월에 공식적으로 활동을 시작하였다[8]. ‘CBRS alliance’에는 독립적인 무선망 기반

의 콘텐츠 사업운영을 원하는 구글을 비롯하여 Comcast 등의 케이블 사업자, AT&T, Sprint,

Verizon 등과 같은 이통사 등이 총 망라되어 참여하고 있다. 또한, 삼성전자와 소니, 화웨이

등 제조사들도 다수 참여하고 있는 사실로부터, 미국 내 주파수 공동사용이 단지 특정 서비스

분야에만 국한되는 것이 아니라 향후 5G 등 이동통신 서비스를 위한 보완기술 역할도 수행할

수 있을 것이라는 기대감을 갖고 있음을 알 수 있다.

‘CBRS alliance’는 CBRS 주파수 공동사용 서비스 추진에 있어 고려할 만한 총 4가지 종류의

사업모델을 소개한 바 있다[9]. 첫 번째로는 통신용량 증대를 위한 비면허 대역에서의 CBRS

이용이며, 이는 기존의 LTE-LAA(LTE-Licensed Assisted Access)와 같이 Wi-Fi 진영과의 갈등

유발 요소가 없음과 동시에 LTE-LAA 대비 기술 및 운영측면에서의 복잡성이 낮기 때문에

통신망 품질 향상 측면에서 더욱 장점이 있다고 주장하였다.

두 번째로는 케이블 사업자의 우회망 용도를 고려한 MVNO(Mobile Virtual Network Operator)

모델이며, 기존 유선망 이외에 LTE 네트워크 이용을 원하는 케이블 사업자에게 적합한 사업모

델이라 할 수 있다. 즉, 기존 홈 네트워크 환경에 구축되어 있는 Wi-Fi에 비해 획득 가능한

사용자 경험품질에 대한 예측이 가능하며, 기존 이동통신 무선망을 이용하는 케이블 사업자

입장에서는 서비스 제공에 있어 CBRS 기반 무선망으로의 우회 시, 획기적인 비용 절감이 가능

할 것으로 판단하고 있다.

세 번째는 ‘Neutral Host RAN’ 사업모델이다. 빌딩, 운동장, 대학 캠퍼스 등 중규모 수준의

공간 내 무선 인터넷 서비스 공급을 위해서는 개별 통신사마다 별도의 기지국 및 중계기 설치,

선로 공사 등 막대한 비용이 소모될 수 있다. 또한, 사용자 입장에서도 특정 장소에서 개별

통신사들의 무선망 인프라 구축 정도에 따라 획득 가능한 서비스 품질이 상이할 수 있으며,

이 경우에 낮은 서비스 품질로 인해 해당 통신사 및 장소 관리자에 대한 불만이 발생할 수

있다. 본 사업모델은 공동의 무선망 기지국 운용을 통해 통신사 시설구축 비용 절감, 서비스

품질 저하 개선 등의 효과를 얻을 수 있으므로 특히 실내 무선 인터넷 서비스 공급에 있어

적합한 사업모델로 판단되고 있다.

마지막으로 제안된 사업모델로는 사설 LTE 서비스(Private-LTE service)가 있다. 본 사업모

델은 대형공장 및 사업장을 비롯하여 공항 및 항만 등 고품질의 자체 무선망 구축을 원하는

다양한 산업 분야에 적용이 가능하며, 기존 Wi-Fi 기반 무선망에 비해 끊김 없는 서비스 제공

이 가능할 것으로 판단되고 있다.

24 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 7. 25.

2. CBRS 관련 기기개발 현황

3.5GHz 대역 CBRS 서비스 추진을 고려하는 관련 칩셋 및 기기개발 산업 생태계는 3GPP

band 42(3,400~3,600MHz) 및 43(3,600~3,800MHz) 대역에서의 글로벌 TD-LTE(Time Division-

Long Term Evolution) 배치상황을 고려한 공동사용 주파수 대역 확장 모멘텀 확보에 집중하고

있다. 현재 CBRS 적용을 위한 무선기기는 대부분 스몰셀 용도를 감안하여 개발되고 있으며,

무선 인터페이스 방식으로는 대부분 TD-LTE 방식을 도입하고 있는 추세라 할 수 있다[10].

‘SpiderCloud’는 Federated wireless에서 개발 중인 SAS와의 연동이 가능한 다중대역 지원 가능

무선노드를 개발하고 있으며, 2017년 1분기에 필드 테스트를 시행한 바 있다. “Ruckus Wireless”

는 ‘OpenG’라는 모델명으로 MWC 2016(Mobile World Congress 2016) 및 MWC 2017을 통해

3.5GHz CBRS 대역 내 구동을 목적으로(실내 커버리지 확장, 사설 LTE 네트워크 구축 등) 하는

제품 시연을 진행한 바 있다. 이외에도 Telrad, Airspan, Accelleran, BaiCells, Ericsson, ZTE 등이

CBRS 대역에서 동작 가능한 스몰셀 기지국 개발을 진행 중에 있는 것으로 파악되고 있다.

글로벌 칩 제조사인 퀄컴의 경우에는 ‘Neutral Host’ 실현을 목적으로 CBRS 내 GAA 주파수

대역 이용을 고려한 ‘Multefire’ 기술을 발표한 바 있다[11]. ‘Multefire’는 비면허 대역 또는 주파

수 공동사용 대역에서 LTE 기술을 기반으로 동작 가능하며, 기존 Wi-Fi와 유사하게 사용자가

구매 및 설치가 가능하고, 자신만의 소규모 자가 무선망 구축이 가능하다는 특징을 갖고 있다.

‘Multefire’는 LTE 표준 기반으로 설계되었으므로 20MHz 채널 대역폭 기반의 TDD(Time Division

Duplex) 부밴드(sub-band)에서 동작이 가능하다. 이와 함께 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 안테

<자료> DAVID CHAMBERS(ThinkSmallCell), MulteFire™ lights up the path for universal wireless service, May, 2016.

[그림 9] Multefire의 설정 가능 무선망 구조

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나 방식과 주파수 집성 기술 지원이 가능하다. [그림 9]는 ‘Multefire’에서 구현 가능한 무선망

구조를 나타내고 있다. 설정 가능 무선망 구조는 ‘Standalone’ 형태와 외부 무선망과의 로밍

형태, 이동성을 고려한 외부 무선망과의 연동 형태로 구성이 가능하다.

V. 결론 및 시사점

본 고에서는 미국에서 진행되고 있는 CBRS 기반 주파수 공동사용에 대한 최근의 정책 추진

현황 및 표준화, 기술개발 현황, 후보 사업모델에 대해 소개하였다. 국내의 경우, 현행 전파법

상의 주파수 공동사용 관계 법령은 선언적 의미에서의 도입 가능성을 제시한 수준에 불과하

며, 국내 TVWS 서비스 활성화의 부진에서도 알 수 있듯이 향후 국내 주파수 공동사용 도입을

고려할 경우에는 관련 사업자의 관심 확대 방안, 투자가치 요인 발굴 등 주파수 공동사용

관련시장 활성화를 도모할 수 있는 방안이 선행되어야 할 것으로 판단된다. 이를 위해 본

저자는 향후 국제 주파수 조화 및 상업적 주파수 후보대역(IMT 후보대역)에 부합하는 주파수

공동사용 후보대역의 선정이 무엇보다 중요할 것으로 판단하며, 주파수 할당 측면에서도 지

역적 면허할당 제도 및 인센티브 경매방식 도입과 같은 주파수 이용의 효율화를 확보할 수

있는 선진 경매방식의 도입을 순차적으로 고려해 볼 것을 제안한다.

또한, 현재 국내외적으로 활발히 진행되고 있는 5G 관련 표준 및 기술기준 등이 어느 정도

완비된 이후에는 주파수 공동사용 도입 방안에 대한 논의가 본격적으로 이루어질 것으로 예

상되고 있다. 즉, 5G 서비스에서 요구하는 성능목표 및 Massive IoT, 드론 및 차량통신, VR

등 다양한 서비스에 대한 원활한 운영을 위해서는 추가 주파수 할당을 비롯하여 부족한 서비

스 품질을 보완할 수 있는 주파수 공동사용 방식의 도입이 필수적이라고 판단된다. 따라서

미국 및 유럽에 비해 늦은 감은 있으나 지금이라도 국내 주파수 공동사용 관련 법제도의 구체

화를 비롯하여 실효성 확보 마련을 위한 관련 전파규칙 개정 및 신규생성, 표준 핵심기술

개발 등에 대한 중장기 추진 로드맵을 마련할 필요가 있다.

[ 참고문헌 ]

[1] PCAST, “Realizing the Full Potential of Government-held Spectrum to Spur Economic Growth,” Report to the President, July 2012.

[2] Tony Lavender, Val Jervis, William Webb, “Flexible spectrum access methods Report for the

UK,” Spectrum Policy Forum, 17 Oct. 2017.

26 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 7. 25.

[3] FCC, “Connecting America: The National Broadband Plan,” Mar. 2010.[4] FCC 14-49, “Further Notice of Proposed Rulemaking,” Apr. 2014.[5] Spectrum Sharing Committee Release Schedule, “Approved by the Spectrum Sharing Committee

Steering Group,” 24 May 2017.[6] WInnForum CBRS Certificate Policy Specification Document WINNF-TS-0022 Version V1.0.0, 24

Apr. 2017.

[7] CBRS Communications Security Technical Specification Document WINNF-TS-0065 Version V1.0.0,

26 July 2017.

[8] https://www.cbrsalliance.org/

[9] Kyung Mun, “CBRS White Paper: CBRS: New Shared Spectrum Enables Flexible Indoor and

Outdoor Mobile Solutions and New Business Models,” Mar. 2017.[10] Think Small Cell, “What is CBRS Shared Spectrum for in-building small cell wireless,” 10 Nov.

2016.

[11] DAVID CHAMBERS, "MulteFire™ lights up the path for universal wireless service,” May, 2016.

최신ICT이슈


I. 수조 속 물고기에도 QR 코드, 알리바바의 신소매 신선식품 매장

10억 명이 만들어 내는 빅데이터와 우수한 ICT 인재, 그리고 강력한 정부의 후원을 바탕으로

중국의 ICT는 새로운 사회 서비스를 잇달아 선보이고 있음. 알리바바의 ‘신소매(new retail)’

전략 역시 이러한 흐름을 잘 보여주는데, 신소매의 대표 매장인 ‘허마시엔셩’은 빅데이터를

기반으로 신선식품 수퍼마켓과 외식, 모바일 상거래 및 유통물류를 통합한 미래형 옴니 채

널 매장으로 큰 주목을 받으며 중국 대도시에 급속히 확산되고 있음

◾ 베이징과 상하이를 비롯한 중국 대도시에서는 최근 1년 사이 알리바바가 운영하는 오프라

인 신선식품 매장 ‘盒馬鮮生(허마시엔셩)’의 점포 수가 급속히 늘어나고 있음

▸ 중국 부동산시장에는 최근 ‘허마권’이라는 신조어가 생겼는데, 파란색 간판의 신선식품

마트 ‘허마시엔셩’이 들어서는 지역의 부동산 가격이 급등하고 있기 때문

▸ 2016년 1월 상하이에 1호점을 오픈한 이후 베이징, 닝보, 션전, 항저우 등으로 확장되었

으며, 2018년 6월 말 현재 매장 수는 13개 도시에 50개에 달함

▸ 알리바바는 오픈 당시부터 허마시엔셩에

투자했고 2017년에 직접 인수한 이래 소위

‘신소매(new retail)’ 전략의 실험장으로 활

용하고 있는데, 최첨단 주문형 물류시스템

으로 기존 전자상거래의 약한 고리였던 신

선식품 유통의 어려움을 해결하고 있음

▸ ‘신소매’ 전략은 2016년 10월 마윈 회장이

제시한 것으로 온·오프라인의 벽을 허무

는 소매와 스마트 물류를 융합한 미래형

* 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀(☎ 042-612-8296)과 최신ICT동향 컬럼리스트 박종훈 집필위원([email protected] ☎ 02-576-2600)에게 문의하시기 바랍니다.


최신 ICT 이슈*

<자료> PIP LLC

[그림 1] 알리바바 신선식품 매장 허마시엔셩

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소비유통 모델이며, ICT를 활용하여 공급망을 혁신하고 빅데이터 분석에 따라 소비자의

요구를 만족시킨다는 것이 핵심임

▸ 이런 배경 하에 등장한 허마시엔셩은 고급 소비를 지향하는 30~40대 소비자의 압도적인

지지를 받고 있으며, 일약 중국 신유통의 ‘간판스타’로 부상하고 있는 것임

▸ 한편, 신소매 전략을 위해 알리바바는 허마시엔셩 외에도 그동안 인타이(銀泰) 백화점,

바이롄(百聯) 수퍼마켓, 싼지앙(三江) 쇼핑 등에 투자해 왔으며, 무인 마트인 ‘타오 카

페’, 스마트 편의점인 ‘티몰스토어’ 등도 선보인 바 있음

◾ 허마시엔셩 매장에 들어서면 맨 먼저 육류와 야채 등의 코너가 보이는데, 정확한 수요

예측을 통해 당일 생산과 당일 판매를 함으로써 최고의 신선도를 추구하는 것이 특징

▸ 냉장 쇼케이스와 제품 포장에는 숫자가 크

게 표시되어 있는데, 이 숫자는 요일을 나

타내는 것으로 가령 ‘3’은 수요일을 의미함

▸ 중국어는 요일에 숫자를 사용하는데 월요

일부터 토요일은 星期一부터 星期六로 표

기하며, 일요일만 星期天으로 나타냄

▸ 숫자 옆에는 “不売隔夜肉(하루를 넘긴 고기

는 판매하지 않습니다)“라는 캐치프레이즈

가 붙어 있는데, 그 날 판매할 수량만 생산

·입하하여 당일에만 판매하고 있으며, 만일 판매되지 않으면 폐기처분 하는데, 이로

인한 손실(loss)은 거의 발생하지 않는다고 함

◾ 육류와 야채 등 신선식품의 수요를 높은 정확도로 예측하고 당일 판매의 신뢰성을 보장할

수 있는 것은 철저한 고객 데이터 분석과 상품 추적 시스템을 활용하고 있기 때문

▸ 허마시엔셩은 회원제를 채택하고 있으며, 고객이 쇼핑을 하려면 스마트폰 전용 앱을

통해 반드시 회원 가입을 해야 함

▸ 이 멤버십 시스템은 알리바바 그룹의 결제 서비스인 쯔푸바오(支付宝), 일명 ‘알리페이

(Alipay)’와 연계되어 있기 때문에, 허마시엔셩은 고객의 매장 방문 내역과 구매 내역

데이터를 축적할 수 있음

▸ 전체 고객에 ID를 부여하고 모든 판매 기록을 분석할 수 있기 때문에, 일반적인 식품

<자료> xTech

[그림 2] 당일 입하, 당일 판매 원칙

최신ICT이슈


매장의 POS(계산대) 데이터 분석에 의한 예

측보다 정확도를 높일 수 있는 것임

▸ 농수산물의 신선도와 함께 허마시엔셩이 중

시하고 있는 것은 “추적 가능성(Traceability)”

이며, 스마트폰 앱으로 상품 포장과 가격표에

붙어있는 바코드 및 QR 코드를 읽으면 상품

에 관한 자세한 설명을 볼 수 있게 하고 있음

▸ 육류와 야채 등은 생산지, 수확일, 가공일, 매

장까지의 배송 내역 등을 알 수 있는데, 매장

내 수조에서 헤엄치고 있는 물고기들에도 1 마리씩 QR 코드를 붙여 놓았을 정도로 상품

이력 관리 및 정보 제공을 철저히 하고 있음

◾ 상품의 결제도 여느 매장들과 차별화를 꾀하고 있는데, 결제 수단은 알리페이로 한정하고

소비자가 직접 결제(self-register)하는 것을 우선으로 하고 있음

▸ 상품 계산대의 모습은 중국의 식료품 마트와 크게 다른데, 출구 부근에는 최근 국내

대형 마트들에서도 시험적으로 시작하고 있는, 디지털 키오스크와 바코드 리더기 등으

로 구성된 간단한 형태의 셀프 계산대가 설치되어 있음

▸ 고객은 바코드 리더기로 상품을 스캔하고

마지막으로 앱에 표시되는 QR 코드를 스캔

하면 되는데, 허마시엔셩 매장에서 사용할

수 있는 결제 수단은 원칙적으로 알리페이

등 알리바바 그룹의 결제 서비스로 한정하

고 있음

▸ 따라서 결제용 QR 코드를 스캔하면 이미 연

동되어 있는 알리페이를 통해 자동으로 결

제가 완료되기 때문에, 신용카드를 읽혀야

하는 국내 대형마트들의 셀프 결제 시스템보다는 편의성이 더 높다고 할 수 있음

▸ 매장 점원이 계산하는 기존의 POS 계산대도 있지만 주요 동선에서 벗어난 눈에 잘 띄지

않는 곳에서 1~2개 라인만 운영하고 있으며, 이는 셀프 계산을 확산시키고자 하는 허마

시엔셩의 의도가 잘 드러나는 대목

<자료> xTech

[그림 3] 물고기에 부착한 QR 코드

<자료> xTech

[그림 4] 허마시엔셩의 셀프 계산대

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▸ 슬립한 모양의 셀프 계산대들을 벽쪽으로 나열하여 개방적인 느낌을 주고 있으며, 키오

스크와 출입구 주변의 감시 카메라와 매장 직원 배치 외에 별도의 도난 방지 대책은

마련하고 있지 않음

◾ 허마시엔셩은 매장을 방문하여 상품을 구매하는 것 외에 두 가지 방식의 ‘신소매’ 패턴을

제안하고 있는데, 첫 번째는 “구매 후 현장에서 즉시 조리해서 먹는 것”임

▸ 매장 방문 고객이 해산물을 수조에서 꺼내 결제한 다음 조리 카운터에서 조리법과 양념

을 지정하면 매장 내 상주 요리사가 즉석에서 요리를 해 오고, 이를 매장 내 마련된

식탁에서 먹을 수 있는데, 표준 대기 시간은 15분 정도임

▸ 국내 수산물 시장에서도 구매 후 회와 매운탕, 찜 등을 현장에서 먹을 수 있는데, 허마시

엔셩은 이를 보다 소비자 지향적으로 시스템화한 것임

▸ 식료품 매장(grocery, 그로써리)과 레스토랑(restaurant)을 결합한 이러한 유형의 서비스

를 ‘그로써란트(grocerant)’라고 하는데, 유럽과 미국에서도 최근 인기를 끌고 있음

▸ 특히, 허마시엔셩에서는 서민들이 쉽게 즐기기 어려운 레스토랑의 해산물 요리를 저렴

한 가격에 먹을 수 있기 때문에, 매일 저녁시간대에는 해산물을 구매하고 조리 신청하려

는 사람들이 장사진을 이루는 광경을 쉽게 볼 수 있음

▸ 캐나다산 랍스터는 500g에 99위안(약 1만 7,000원)으로 미국의 마트보다 싸게 판매하고

있는데, 이는 물류 혁신 때문으로 알리바바는 B2C 쇼핑몰인 티엔마오와 손잡고 원산지

에서 신선식품을 직접 구매해 단가를 대폭 낮췄음

▸ 또한, 알리바바는 인타이, 순펑 등 중국 주요 유통그룹과 택배회사, 금융회사와 공동으로

물류업체인 ‘차이니아오(Cainiao)’를 세우고 전세계의 상품을 신속히 운송하고 있음

<자료> xTech

[그림 5] 매장에서 구매 후 곧 바로 조리하여 먹는 허마시엔셩의 그로써란트 서비스

최신ICT이슈


◾ 허마시엔셩을 이용하는 두 번째 ‘신소매’ 패턴은 “스마트폰으로 주문하고 배송 받는 것”으

로, 미국에서도 신선식품 배달 서비스가 인기이지만, 허마시엔셩은 30분 내에 배송해 줌

▸ 매장에서 대략 3km 이내 거리인 경우, 앱으로 매장에 있는 상품을 주문하면 30분 이내에

받을 수 있으며, 주문이 들어가면 점원이 매장에서 상품을 선택하고 허마시엔셩의 오토

바이 퀵서비스를 이용해 배송함

▸ 고객이 주문한 상품은 초록색 가방에 담겨 매장의 벽과 천장에 설치된 레일을 타고 이동

하여 매장 외부의 물류 공간으로 옮겨지는데, 저녁 등 피크 타임 때는 주문 상품이 들어

있는 가방들이 곳곳에 주렁주렁 매달려 이동하는 것을 볼 수 있음

▸ 점원이 상품을 픽업하는 데 3분, 집결지까지 레일웨이로 이동시키는 데 3분, 오토바이로

출발할 때까지 3분 등 세세하게 작업 시간을 구분하여 30분 이내 배송을 지키고 있으며,

이런 편의성 때문에 매장 주변 3km 이내 거리는 ‘허마생활권(盒区房)’이라 불림

▸ 미국에서도 인스타카트(Instacart) 등 신선식품 배달 및 장보기 대행 서비스 등이 수년

전부터 인기를 얻고 있지만, 아르바이트할 사람을 매칭하여 배달하는 이들 서비스에

비해 자체 직원이 직접 30분 이내에 배달해주는 허마시엔셩은 보다 속도를 강조하고

있음

▸ 매장 판매가격과 전자상거래 가격은 동일하며 배송비는 따로 징수하지 않기 때문에,

매장 인근 주민들은 평소 앱 주문을 활발히 이용하고 있는데, 알리바바에 따르면 매장에

따라 앱 주문 고객과 매장 방문 고객의 비율이 7:3인 곳도 있다고 함

◾ 소비자들은 허마시엔셩의 서비스에 크게 호응하고 있는데, 기존 수퍼마켓에 대한 불만에

착안하여 ICT 기술을 이용해 해결책을 제시하고 있기 때문

▸ 허마시엔셩은 1호점 오픈 후 2년 만에 대도시 중심으로 매장이 50개로 늘었으며, 베이징

에서만 2018년 30개 매장의 신규 오픈을 계획하고 있는 등 급성장세를 보이고 있음

<자료> xTech

[그림 6] 앱 주문 후 30분 이내 무료 배달 받을 수 있는 허마생활권

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▸ 이렇게 급성장할 수 있었던 배경에는 기존 수퍼마켓의 식품 안전성에 대한 중국 소비자

들의 뿌리 깊은 불신이 자리 잡고 있으며, 중국에서는 야채의 잔류 농약이 오래 전부터

문제였으며 2008년에는 분유에 화학물질을 섞은 소위 “멜라민 분유” 파동도 있었음

▸ 이런 상항에서 육류와 야채의 판매량 예측을 통해 입하 당일 판매와 철저한 상품 이력

추적을 내세운 허마시엔셩은 소비자의 불안을 ICT로 해소하고 있는 것임

▸ ICT의 활용은 허마시엔셩과 알리바바에도 이익을 가져다주는데, 농산물 입고 내역 및

판매 내역, 가격·재고 상황 등의 데이터를 활용한 판매 예측으로 할인 판매 및 폐기로

인해 발생하는 손실을 최소화할 수 있기 때문

▸ 또한, QR 결제 시스템은 현금 관리의 번거로움과 계산 직원에 의한 부정의 위험을 줄일

뿐더러, 고객 정보와 연계된 결제 내역을 알리바바 그룹 내에 축적할 수 있게 해줌

▸ 앱 주문과 택배 서비스의 확산은 ‘타오바오(淘宝網)’, ‘티몰(Tmall, 天猫商城)’ 등 알리바

바 그룹의 인터넷 쇼핑몰 이용에 대한 심리적 장벽을 낮추는 효과도 있음

◾ 최신 ICT 기술로 신선식품 매장을 변화시키고 있는 허마시엔셩의 약진은 ‘허마 쇼크’로

불리며 경쟁업체에도 영향을 주고 있어, 중국의 소매유통은 급속히 변모할 것으로 보임

▸ 알리바바에 이어 중국 전자상거래 부문 2위인 징둥 그룹(JD.com)은 2018년 1월 베이징

근교의 본사 근처에 ‘7Fresh(세븐프레쉬)’ 매장 1호점은 오픈하였음

▸ 7Fresh는 신선식품의 당일 판매, 상품이력

추적, QR 결제, 오프라인 매장과 온라인 쇼

핑몰을 융합한 옴니 채널 유통, 3km 거리 이

내 30분 배송 등 허마시엔셩의 핵심 사업 모

델을 그대로 카피하고 있음

▸ 후발주자로 아직 지명도는 높지 않지만, 방

문 고객을 자동으로 따라다니는 무인 자율

주행 쇼핑 카트나, 셀프 계산대에서 얼굴 인

증 결제를 도입하는 등 단순히 선발주자를

카피하는 것에서 끝나지 않고 징둥 그룹만의 차별화 요소를 강조하고 있음

▸ 징둥 그룹은 중국 스마트폰 사용자들 사이에 널리 보급되어 있는 채팅 앱 ‘위챗(微信)’을

개발한 텐센트(騰訊控股)로부터 투자를 받는 등 긴밀한 관계에 있음

▸ 이런 배경으로 인해 7Fresh 매장에서는 알리페이를 사용하지 못하며, 대신 위챗의 결제

기능인 ‘위챗페이(微信支付)’만 이용 가능함

<자료> 99.co

[그림 7] 7Fresh 마트의 자율주행 카트

최신ICT이슈


▸ 텐센트·징둥 그룹의 연합은 신소매를 내세운 알리바바의 독주를 허락하지 않기 위해

7Fresh 사업을 시작했으며 알리바바처럼 소매유통 관련 기업을 잇달아 인수하고 있는

데, 이런 경쟁이 치열해지면서 중국의 소매 유통은 보다 발전해 나갈 것으로 예상됨

◾ 경쟁사들의 도전에 알리바바 그룹은 허마시엔셩의 뒤를 잇는 새로운 시도를 모색하고 있

는데, 2018년 4월 오픈한 해외 직구 상품의 오프라인 매장이 대표적

▸ 알리바바는 해외 제품을 수입해 중국 소비자에 판매하는 글로벌 전자상거래 사이트 “티

몰 글로벌(Tmall Global)”을 운영하고 있으며, 상품을 볼 수 있는 실제 오프라인 매장을

2018년 4월 항저우에서 오픈했음

▸ 기저귀, 화장품, 어린이 장난감 등을 인터넷 쇼핑몰에서 주문하기 전에 직접 확인할 수

있는 쇼케이스 매장인 셈인데, 여기서도 매장과 인터넷을 연계하는 옴니 채널 전략이

강하게 반영된 매장을 설계하였음

▸ 가령, 티몰 글로벌 사이트에서 인기있는 상품을 골라 실제 매장에 진열하고 있는데, 전자

종이 가격표에 표시되는 가격은 전자상거래 사이트와 연동되기 때문에, 사이트에서 가

격 인상이 있으면 즉시 매장의 가격표에도 반영됨

▸ 또한, 매장에서는 상품만 체크하고 실제 구매는 인터넷에서 하는 소위 ‘쇼루밍

(showrooning)’족을 위해 매장에는 재고가 있지만 쇼핑몰 사이트에서는 품절인 상품이

있다면 그 사실이 가격표에 표시되게 하여 낭패를 보지 않도록 조치하고 있음

▸ 또한, 수입품의 상품이력 데이터 제공 시스템도 운영하고 있으며, 이는 현지 수입부터

글로벌 및 중국 내 유통을 알리바바가 직접 수행하기 때문에 가능한 것임

◾ 한편, 알리바바와 징둥 그룹은 무인 매장 구현을 위해서도 치열한 경쟁을 벌이고 있으며,

‘아마존 고(Amazon GO)’를 넘어설 무인 매장을 조만간 중국 곳곳에서 볼 수 있을 전망

▸ 양사는 각각 구조가 비슷한 2~3개의 무인 매장을 시험적으로 오픈하였는데, 입점 시에

고객의 얼굴 데이터와 결제용 ID를 매칭시켜 놓고, 그 다음부터는 매장 내에서 각 고객

이 어떤 상품을 담았는지를 감시 카메라의 이미지 인식 기술로 추적함

▸ 아마존 고 매장에서 셀프 계산대도 필요 없이 상품 진열대에서 물건을 담은 후 그대로

매장 밖으로 나가는 모습을 알리바바와 징둥의 무인 매장에서도 마찬가지로 볼 수 있음

▸ 양사에 차이가 있다면, 알리바바가 무인 매장에서 어떤 상품이 반출되었는지를 식별하

기 위해 RFID 태그를 사용하는 반면, 징둥 그룹의 일부 매장에서는 RFID 태그를 사용하지

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주간기술동향 2018. 7. 25.

않고 진열대에 내장한 무게 센서 및 이미지

인식 기술만으로 식별한다는 것임

▸ 또한, 알리바바가 매장 출입구의 게이트에

얼굴 촬영 전용 카메라를 탑재하는 반면 진

둥 그룹은 카메라를 천장에만 설치하는 등

구현방법에도 다소 차이가 있음

▸ 중국 전자상거래를 이끌고 있는 두 거대 기

업이 경쟁적으로 무인 매장 기술과 운영 전

략 개발에 투자하고 있으므로, 조만간 중국

은 무인 매장을 포함한 오프라인 매장 혁신의 글로벌 리더 국가로 부상할 전망

◾ 알리바바와 진둥 그룹 둥 중국 전자상거래 업체들의 실험이 디지털 혁신 시대에 오프라인

유통업체들에게 새로운 발전 경로를 제시할 수 있을지 관심이 모이고 있음

▸ 알리바바는 허마시엔셩을 통해 더 나은 소비를 원하는 새로운 고객층, 특히 25~35세의

기혼 여성들을 타깃으로 신뢰와 경험을 판매하고 있으며, 공급망 측면에서는 수급불균

형으로 인해 어려움을 겪고 있는 농가의 문제도 해결하고 있음

▸ 또한, 알리바바는 허마시엔셩 입점 지역의 상권을 분석하고, 그 수요에 맞춰 재고관리와

상품 구성을 하고 있는데, 가령 지역별 데이터를 기반으로 푸드코트에서 만드는 메뉴와

향신료, 소스 등을 차별화하여 중국의 지역별 식문화 지도를 만들어 내고 있음

▸ 알리바바와 진둥 그룹은 단순한 오프라인 매장 확대가 아니라, 빅데이터와 운영 전략을

통해 신선식품 수퍼마켓과 외식, 전자상거래와 물류배송 등을 통합하는 실험을 하고

있는 것인데, 이는 오프라인 유통업체들의 디지털 생존 전략의 하나가 될 수 있을 것임

[ 참고문헌 ]

[1] Alibaba Group, “ake a Tour of a Hema Supermarket and Experience ‘New Retail’”, 2018. 7. 16.[2] xTech, “泳ぐ魚にQRコード、アリババ先進店舗を現地レポ”, 2018. 7. 13. [3] technode, “What's new in new retail: Wang Xiruo, CTO of Hema Xiansheng,” 2018. 7. 6. [4] 한국경제, “캐나다산 랍스터 美보다 싼 中… 비결은 빅데이터 ‘가격 혁명’”, 2018. 7. 1.

<자료> xTech

[그림 8] 무인 매장 구현을 위한 천정 카메라

최신ICT이슈


II. 주목도 높아지는 전세계 젊은 유튜버들의 축제 ‘비드콘(VidCon)’

◾ 6월 말 미국 캘리포니아 애너하임 컨벤션센터에서 개최된 유튜버(YouTuber)들의 축제 ‘비

드콘(VidCon) 2018’은 최근 가장 주목받는 비디오 콘텐츠 관련 행사임

▸ 2018년 컨퍼런스에는 100만 명 이상의 팔로워를 보유한 유명 유튜버, 영상 크리에이터와

마케터 등 동영상과 관련한 다양한 참석자 약 3만 명이 모여 성황을 이루었음

▸ 2018년 비드콘에는 어린이와 청소년들이 눈에 많이 띄었는데, 대회장 인근에 디즈니랜

드가 있기 때문일 수도 있겠지만, 유튜버가 청소년들의 선망 직업이 되고 있음을 감안하

면 좋아하는 유튜버를 보기 위해 부모와 함께 온 아이들이 많다는 해석도 가능할 것임

▸ 유튜버는 동영상 UCC 사이트인 유튜브에서

인기를 얻고 있고 영향력이 있는 인플루언

서(influencer)들을 총칭하는 말로, 영상 조

회 수에 따라 유튜브에서 수익을 얻고 있음

▸ 연간 100만 달러 이상의 수입을 올리는 유

튜버들도 나오고 있기 때문에 전세계적으

로 유튜버는 청소년들의 선망 직업이 되고

있으며 이는 우리나라도 마찬가지임

▸ 청소년과 함께 여성 참가자가 많은 것도 비드콘의 특징인데, 2017년의 경우 여성이 약

60%, 17세 이하가 약 40%를 차지했으며, 2018년 통계는 아직 발표되지 않았지만 이

비율은 더욱 높아졌을 것이고 앞으로도 이러한 추세가 계속 이어질 것으로 예상됨

◾ 2018년 비드콘에서 큰 인기를 모은 유튜버는 젊은 여성층의 지지를 받고 있는 쌍둥이 자매

유튜버 “머렐 트윈스(Merrell Twins)”였음

▸ 쌍둥이 자매가 내보내는 일상생활의 대화와 코미디가 큰 호응을 얻고 있는데, 약 400만

명이 이들을 팔로우하고 있으며, 이 두 명이 참여하는 세션 행사에는 어린이부터 어른까

지 폭넓은 연령대의 사람들이 모였음

▸ 사회자가 트위터 등으로 수집한 질문을 자매에게 물어가는 형태로 세션이 진행되었는

데, “어떻게 하면 당신들처럼 많은 사람들이 보는 유튜버가 될 수 있을까”라는 질문에

“처음에는 아무도 거들떠보지 않을 수도 있지만 거르지 않고 동영상을 편집해 포스팅하

면 계속 봐주게 된다”며 열정과 긍정적 마인드, 그리고 꾸준함이 중요하다고 조언

<자료> xTech

[그림 1] 유튜버들의 컨퍼런스 VidCon 2018

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주간기술동향 2018. 7. 25.

▸ 세션 행사에서 가장 관심을 모은 질문은 “콜라보하고 싶은 유튜버는 누구인가”였는데,

콜라보(collaboration)는 유튜버들이 팔로워를 늘리기 위해 서로 상대방의 채널에 나오는

방식으로 상부상조하는 것임

▸ 이어 “자유 시간에는 무엇을 하는가”, “앞으로 무엇이 되고 싶은가“ 등과 같이 마치 할리

우드 배우들을 대하는 듯한 질문이 이어졌으며, 이는 현재 인기 유튜버들의 위상이 어느

정도인지를 잘 보여준 장면임

◾ 비디오 콘텐츠 분야로 보면 팔로워가 특히 많은 유튜버들은 대부분 게임의 실황을 중계하

는 사람들로 컨퍼런스 곳곳에서 청중들의 큰 환호를 받았음

▸ 2018년 비드콘에 참여한 유튜버 ‘마크플라이어(Markiplier)’는 게임을 플레이하면서 흥분

된 어조로 코믹하게 설명하는 스타일로 큰 인기를 얻고 있음

▸ 그는 스마트폰을 이용하여 트위터 등에 올라온 질문에 차례로 답했으며, 세션에 참가한

사람들과도 질문을 주고받으며 만원의 청중들에게 웃음을 선사하였음

▸ 마크플라이어의 팔로워 수는 현재 무려 2,089만 명인데, 비즈니스 인사이더 잡지에 따르

면, 2016년 그의 추정 연간 수입은 550만 달러라고 함

◾ 유튜브가 UCC를 표방한 서비스이긴 하지만 전문 동영상 콘텐츠 플랫폼으로 자리잡고 있는

것처럼 주요 스튜디오나 방송사 소속으로 활동하는 유튜버들도 적지 않음

▸ 가령, ‘Liza on Demand’는 유튜브에서 인기 있는 코미디 프로그램 채널로 약 1,500만

명의 팔로워를 자랑하는데, 이번 비드콘에서는 멤버들이 모두 참여해 올 여름에 시작할

예정인 새로운 시리즈를 홍보하기도 하였음

▸ 인기있는 짧은 코미디 전문 채널인 ‘SMOSH’도 약 2,300만 명의 팔로워가 있는데, 그

채널의 하나의 ‘SMOSH GAMES’의 멤버도 이번 비드콘에 등장하였음

▸ SMOSH GAMES는 온라인 게임과 보드 게임을 즐겁게 플레이하면서 짧은 코미디를 전개

하는 스타일로, 약 700만 명의 팔로워를 보유하고 있음

◾ 유명 유튜버들 외에 2018년 비드콘에서 청소년과 어린이들의 관심을 끌었던 것은 이들을

대상으로 브랜딩하려는 기업들의 전시공간이었음

▸ 대회장 중앙에는 어린이용 엔터테인먼트 브랜드 기업인 니켈로디언(Nickelodeon)이 대형

부스를 마련했는데, 니켈로디언은 인기 애니메이션 ‘스폰지 밥’ 등으로 유명한 기업임

최신ICT이슈


▸ 니켈로디언은 비드콘의 단골 참여 기업으로 부스에서는 체험형 게임 등을 제공하여 젊

은이들이 계속 장사진을 이루었으며, 대회장 곳곳에 캐릭터를 비치하여 젊은층에게 브

랜딩을 강화하였음

▸ 전시장에는 각 기업이 준비한 유튜브 촬영 부스들이 다수 있었는데, 젊은이들이 전문

유튜버들처럼 서로 촬영하며 어울리는 공간이 되었음

▸ 페이스북은 ‘좋아요’나 ‘최고에요’ 아이콘

을 배경으로 한 부스를, 레고는 레고 블록

으로 만든 부스를 각각 마련하였는데, 많

은 방문자가 동영상을 촬영해 공유하는 장

소가 되었음

▸ 이 밖에도 엠앤엠즈나 스니커즈 등 초콜릿

제품으로 유명한 마스(Mars)와 음악 전문

채널 MTV 등 많은 소비자 브랜드가 전시회

에 참여해 경품을 나눠 주거나 촬영 포인

트를 제공하는 등 활발한 마케팅을 전개하

였음

◾ 사실 비드콘를 주최하는 곳은 유튜브나 모회사인 구글이 아니며, 컨퍼런스 이름과 같은

비드콘이라는 기업이며, 올해로 9번째 행사를 주최하였음

▸ 2018년 2월에 비드콘의 영향력에 주목한 미국의 미디어 기업 비아콤(Viacom)이 인수했

지만, 인수 이후에도 비드콘은 독립적으로 운영되고 있음

▸ 비아콤 산하에 있는 니켈로디언은 인수 이전부터 비드콘의 가치에 주목해 행사에 참여

해 왔으며, 이런 우호적 관계가 인수까지 이어지게 되었음

▸ 비드콘 컨퍼런스 방문객은 유튜버와 그 팬들인 사용자 커뮤니티, 영상관련 크리에이터,

마케터 등 광고 산업 종사자 등 크게 3 부류로 나뉘는데, 특히 젊은층의 참여가 활발한

것은 유튜버 커뮤니티가 그만큼 탄탄하기 때문

[ 참고문헌 ]

[1] Tubular Insights, 7. 8, https://bit.ly/2KZZG4T

[2] xTech, 7. 13, https://nkbp.jp/2LouIPS

<자료> BizBash

[그림 2] 비드콘 2018의 페이스북 부스

38 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 7. 25.

III. 쇼핑몰의 안내 로봇, 아이들의 집단 괴롭힘을 피할 방법 학습

◾ 대형 쇼핑몰 등에 배치되는 안내 로봇은 종종 아이들에게 둘러싸여 폭행과 괴롭힘을 당하

는데, 이를 피하기 위한 “집단 괴롭힘 방지 알고리즘”이 개발되었음

▸ 매장에서 접객이나 경비 업무를 대행하는 로봇을 배치하기 시작하면서, 로봇은 종종

사람들의 과도한 관심 표현을 받게 되는데, 특히 아이들의 관심이 때로는 지나쳐서 로봇

에 물건을 던지거나 폭력을 행사하는 일이 벌어지고 있음

▸ ‘ATR IRC(지능형 로봇 커뮤니케이션) 연구소’는 쇼핑몰에 배치된 로봇을 실험 관찰한

결과, 로봇이 가는 길에 사람이 가로막고 있을 경우, 대부분의 사람은 로봇이 길을 비켜

달라고 요청했을 때 옆으로 비켜서지만 그렇지 않은 경우가 있음

▸ 특히, 아이들의 경우 로봇의 부탁을 무시하

거나, 특히 여러 명의 어린이가 함께 있을

경우 로봇을 둘러싸고 경로를 바꾸지 못하

게 한 상태에서 발로 차거나 공을 던지는 등

의 폭력적 행동을 보이는 경우가 적지 않음

▸ 이 문제 해결을 위해 연구자들은 아이들의

행동 패턴 및 폭력 행위 모델을 포함한 시

뮬레이션 학습용 알고리즘, ‘회피 기동 시

스템(Escape Maneuver System)’을 개발

◾ 알고리즘의 핵심은 폭력이 발생할 가능성이 높은 상황이라고 판단되면, 로봇이 원래의

경로를 변경하거나 목적지를 변경하도록 하는 것임

▸ 연구원들의 관찰 결과에 따르면 아이들은 주변에 사람이 별로 없는 경우, 특히 어른이

없어 자신들의 행동을 제지할 사람이 없는 경우에 폭력 성향을 드러내는 경향이 높음

▸ 이런 상황을 반영해 개발된 알고리즘을 탑재한 로봇은 사람과 조우했을 때, 상호작용

시간, 인구 밀도, 1.4m 이하의 사람이 있는지 등을 감지하며, 위험이 감지될 경우 1.4m

이하의 사람들로부터 달아나 키가 큰 사람의 그룹이나 인구밀도가 높은 장소로 이동함

▸ 실제 테스트를 한 결과, 로봇이 “부모와 함께 있는 어린이”들에게 접근하는 움직임 등을

통해 괴롭힘을 당하는 비율이 현저히 감소했다고 함

▸ 한편, 로봇을 괴롭힌 아이들을 인터뷰 한 결과, 74%의 어린이는 “사람 같기 때문에”라고

<자료> ATR IRC Laboratories

[그림 1] 집단으로 로봇을 괴롭히는 아이들

최신ICT이슈


응답했고, 13%의 어린이는 “로봇 같기 때

문에”라고 응답했다고 함

▸ 심리학 연구 결과에 따르면 공감과 동정의

마음은 나이가 먹어가면서 발달하는 것이

기 때문에, 아이들의 폭력적 행동은 공감 능

력이 작기 때문에 일어나는 것으로 해석됨

▸ 어린이들의 행동은 보통 아직 어리다는 이

유로 이해되고 넘어가는 경우가 많지만,

로봇을 일상생활 속에서 접하는 경우가 늘

어날수록 로봇과 아이들 사이에서 예기치 못한 문제가 발생할 가능성이 있다는 점을

염두에 두고 대비책을 마련할 필요가 있음

[ 참고문헌 ]

[1] IEEE Spectrum, 7. 6, https://bit.ly/2gY26j1

[2] Gigazine, 7. 17, https://bit.ly/2Jw7C87

<자료> ATR IRC Laboratories

[그림 2] 위험 발생이 적은 곳으로 가는 로봇

정보통신기술진흥센터는 주간기술동향의 ICT기획시리즈에 게재할 “인공지능(AI)” 분야

원고를 모집하고 있습니다.

관심 있는 산·학·연 전문가 여러분들의 많은 참여를 바랍니다.

원고 주제 : 인공지능(AI) 관련 기술·시장·정책 동향(제목 및 목차는 저자 자율 결정)

제출 자격 : 대학, 연구기관, 산업체의 정보통신분야 재직자(5년 이상)

접수 기간 : 수시접수 (2018년 7월 1일~9월 30일까지)

제 출 처 : 주간기술동향 원고접수메일([email protected])로 제출

원고 양식: 파일참조(원고양식)

원고 분량: 13페이지 내외

기타

- 게재 원고에 대하여 소정의 원고료 지급(200자 원고지 7,000원/1매, 최고 20만 원~40만 원,

지급대상별 상한액 적용)

- 기획시리즈 칼럼은 매주 1편씩 발간

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참여연구원: 변화성, 이재환, 이효은, 이상길, 안기찬, 김용균, 박혜영, 김우진, 전영미(위촉)

통권 1856(2018-28)

발 행 년 월 일 : 2018년 7월 25일발 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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