· 2019. 11. 19. · 1923호 기획시리즈 2 스마트시티 보안 이슈와 대응기술 동향 [엄익채/전남대학교] Ⅰ. 서론 Ⅱ. 스마트시티

1923호2019.11.20.

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

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1923호

기획시리즈 2스마트시티 보안 이슈와 대응기술 동향

[엄익채/전남대학교]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 스마트시티 보안 이슈

Ⅲ. 스마트시티 보안 대응 동향

Ⅳ. 결론

ICT 신기술 12데이터 기반의 글로벌 스마트시티 표준 및 핵심 기술

[송재승·안종관·이지은/세종대학교·전자부품연구원]

Ⅰ. 스마트시티의 이해

Ⅱ. 글로벌 스마트시티 개발 현황

Ⅲ. 스마트시티 주요 표준기술 및 연구개발 현황

Ⅳ. 결론

ICT R&D 동향 25신경모사 인지형 지능형 반도체 기술

[이주현/한국전자통신연구원]

뉴로모픽 반도체 소자 모델링 기술

[이승훈/서강대학교]

주간기술동향 2019. 11. 20.

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I. 서론

2019년 6월 미국 플로리다주의 Riviera Beach Town의 경찰서에 근무하는 직원이

랜섬웨어에 감염된 이메일을 열람하자, 악성웨어가 도시에 연계된 네트워크를 통해 감염

되어 도시행정시스템, 교통관제시스템, 주차요금 지불시스템 등이 파괴되는 사태가 발생

하였다. 시청에서는 시스템을 복구하고자 60만 달러를 비트코인으로 해커에게 지급하여

* 본 내용은 엄익채 조교수(☎ 062-530-3714, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

스마트시티는 공공 서비스, 스마트홈, 교통, 물류, 에너지 등 각종 산업과 서비스가 융․복합화된 거대한 플랫폼이다. 최근 국내외 동향을 보면 노후도시 재생, 새로운 기술혁신 구현의 일환으로 스마트시티 구축 프로젝트가 활발해지고 있으며 2025년까지 현재의 4배가량 증가할 것으로 예측된다. 첨단 기술로 융·복합화된 스마트시티는 갈수록 사이버 공격의 표적이 되고 있으며, 스마트시티를 구성하는 에너지 기반 시설 등의 사이버 물리 시스템 및 연계된 사물인터넷, 클라우드 등에 보안 사고가 발생한다면 그 파괴력은 사이버 공간에 국한되지 않고, 물리적 현실 세계를 파괴하는 수준이 될 것이다. 본 고에서는 스마트시티에 관련된 보안 이슈를 인프라, 서비스 측면으로 구분하여 살펴본 후 이에 대응하는 일곱 가지 사이버 보안 대응기술 동향에 대해 살펴보고자 한다.

chapter 1

스마트시티 보안 이슈와 대응기술 동향

•••엄익채 ‖ 전남대학교 시스템 보안연구센터 조교수

기획시리즈

기획시리즈-스마트시티

정보통신기획평가원 3

암호 해독키를 획득한 이후에야 시스템을 정상화할 수 있었다.

이 사례에서 알 수 있듯이 간단한 피싱 메일 하나로 지역의 기반시설 등이 침해될 수

있으며, 첨단 기술로 융복합화된 스마트시티에서는 이러한 위협 경로가 더욱더 복잡해지

고 정교화되고 있으며 실제 위협이 되고 있다.

본 고에서는 스마트시티에 대한 보안 이슈를 인프라 및 서비스로 구분하여 파악한 후

이에 대응하는 사이버 보안 기술 동향에 대해 살펴본다. 먼저 II장에서는 스마트시티의

보안 이슈를 인프라 및 서비스로 구분하여 살펴보고, III장에서는 이에 대응하는 일곱 가

지 사이버 보안 기술 동향을 설명하고, IV장에서 본 고의 결론을 제시한다.

II. 스마트시티 보안 이슈

스마트시티는 다양하고 복잡한 디지털 기반의 시스템으로 구성되어 있다. 특히, 사물인

터넷 기반의 설비들이 스마트시티 내의 여러 다양한 서비스들을 지원하고 있다. 이러한

사물인터넷 기반의 설비들이 다양한 네트워크에 연결됨에 따라, 사이버 보안 위협이 증대

되고 있고 네트워크를 통한 침해 위협도 커지고 있다. 결과적으로 악의적인 공격자는 이러

한 취약점을 악용하여 악성웨어를 감염시킨 후 스마트시티 내에 연결되어 있는 사물인터

넷 기반의 시스템을 대규모 단위로 감염시킬 수 있다.

이러한 공격을 통해 공격자는 개인의 건강 및 금융정보 등 민감한 정보들을 탈취 및

변조할 수 있다. [표 1]은 스마트시티에 대한 사이버 공격 형태를 보여주고 있다.

스마트시티에 가장 위협적인 사이버 공격은 분산 서비스 거부 공격(Distributed Denial

Of Service)이다. 실제 봇넷(Botnet)을 통한 분산 서비스 공격을 통해 스마트시티 내의

[표 1] 스마트시티 사이버 공격 형태

목적 설명 예시

기밀성 공격 승인되지 않은 정보 추출 네트워크 트래픽 스니핑을 통한 정보 추출

무결성 공격 시스템 정보 등 무단 변경 승인되지 않은 설정 정보 변경

가용성 저하 상시적 서비스 사용 불능 분산 서비스 거부 공격

인증 우회 불법 인증 무선 중계기 등 인증을 통한 데이터 변조

<자료> 전남대학교 자체 작성

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교통 제어용 컨트롤러와 CCTV에 장애를 일으킨 사례도 있다[1].

최근 스마트시티의 보안 이슈를 인프라 측면과 서비스 측면으로 분류해 보면, [그림

1]과 같이 인프라 측면에서는 사물인터넷과 클라우드의 이슈를 생각해 볼 수 있으며 서비

스 측면에서는 프라이버시 관련 사항을 살펴볼 수 있다. 스마트시티의 특성상 위 세 가지

이외에도 여러 가지 보안 이슈가 존재하지만 최근 융합되는 스마트시티의 기술 요소에서

가장 이슈화되고 있는 사항을 고려하여 세 가지 이슈에 대해서 논하고자 한다.

스마트시티의 사물인터넷 보안 이슈는 [그림 2]와 같이 구분할 수 있다. 스마트시티에

상시로 연결되어 있는 사물인터넷 장비들은 스마트시티 내의 다양한 정보들을 수집, 저장,

분석하는 데 중요한 역할을 한다.

이러한 스타트시티 내의 사물인터넷 장비들이 가지는 첫 번째 취약점으로는 필요 이상

의 데이터를 수집 및 저장한다는 점이다. 사물인터넷 장비들은 스마트폰처럼 여러 다양한

센서를 가지고 있으며, 다양한 애플리케이션들이 구동되고 있어서 특정 애플리케이션의

취약점이 발견될 경우 장비 전체의 보안에 위협을 줄 수가 있다. 이러한 사물인터넷 기반

의 엔드포인트에 대한 취약점이 이슈가 된다.


[그림 1] 스마트시티 보안 이슈


[그림 2] 스마트시티의 사물인터넷 보안 이슈



스마트시티 내의 사물인터넷 장비들은 여러 제조사의 다양한 모델들로 구성되어 있다. 또

한, 사물인터넷 장비들은 CPU 등의 하드웨어가 경량화되어 있어서 일반 엔터프라이즈 IT

환경에서 사용하는 암호화 알고리즘 등을 적용하는 데 문제가 있다. 스마트시티 내의 다양

한 네트워크 환경 내의 사물인터넷 장비들이 안전한 통신을 하기 위해서 IEEE 802.15.4

기반의 저속 무선 개인 네트워크(Low-Rate Wireless Personal Area Network)에서의

단말 인증 알고리즘 등을 사용하기도 한다[2]. 더불어 이러한 사물인터넷 장비들의 안전한

종단 간 통신을 위해서 경량화된 암호화 알고리즘의 적용도 필요하다.

스마트시티 내의 사물인터넷 장비들은 민감한 정보들을 수집한 후 유무선 통신을 통해

데이터센터에 전송한다. 이렇게 정보를 수집하고 전송 및 저장하는 과정에서 보안과 관련

한 상당한 이슈가 존재한다. 먼저 스마트시티 내의 다양한 빅데이터를 저장하기 위해서는

대규모 용량의 스토리지가 필요하며 급증하는 데이터 저장 비용을 절감하고 효율적인 관

리를 위해 스토리지 티어링(Storage Tiering) 기술을 적용하고 있다. 스토리지 티어링은

데이터 활용도에 따라 고성능 디스크와 저성능 디스크에 구분하여 저장하여 관리하는 기

술로서 [그림 3]과 같이 구성된다.

<자료> Dell EMC

[그림 3] 스토리지 티어링

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스토리지 티어링에서는 자주 사용하는 데이터가 SSD나 SAS와 같은 Performance

Tier에 저장되고, 접근 빈도가 낮은 트랜잭션 로그 등은 Archive Tier에 저장된다.

문제는 Archive Tier에는 Performance Tier보다 보안 기술의 적용이 덜되어 있는

경우가 많은데, Archive Tier에는 스마트시티에서 수집된 다양한 개인정보 등 민감한

정보들이 저장되기 때문에 이러한 정보가 유출될 경우 심각한 문제가 발생할 수 있다.

스마트시티 내에서는 수많은 사물인터넷 장비들이 데이터를 생성하고 있고, 공격자의 입

장에서 보면 악의적인 노드 및 데이터를 추가할 수 있는 여지가 있다.

사물인터넷 장비의 ID 복제나, 공격자가 다수의 계정이나 노드를 구성하여 스마트시티

내의 네트워크를 장악하려는 시빌 공격(Sybil Attack) 등이 가능하다. 결국, 스마트시티

아키텍처의 데이터 수집 계층에서는 이러한 악의적인 데이터의 소스를 판단하고 신뢰할

수 없는 데이터를 필터링하고 공격자를 판단하는 보안 기술의 적용이 필요하다.

스마트시티를 구성하는 인프라 중 클라우드에 대한 보안 이슈도 존재한다. 미국 및 싱가

포르에서는 스마트시티의 일부 서비스를 클라우드 기반으로 운용 중인데 가상화 취약점,

정보 위탁, 자원 공유 및 정보 집중화, 분산 처리에 따른 보안 적용의 어려움, 법규 및

규제 이슈 등이 존재한다.

III. 스마트시티 보안 대응 동향

앞서 살펴본 스마트시티의 보안 이슈에 대한 대응 동향을 살펴본다. 먼저 스마트시티의

전체적인 계층 구조를 살펴본 후 계층별로 보안 대응기술을 알아본다.

[그림 4]는 스마트시티의 4계층을 보여주고 있다[3].

<자료> IEEE 16th International Conference

[그림 4] 스마트시티 계층 구조



스마트시티에서 계층별 기능은 대략 다음과 같다.

- 감지 계층: 스마트시티 내의 다양한 정보를 감지하는 계층으로, 다양한 센서, 엑츄에

이터, 카메라들로 구성

- 데이터 수집 계층: 스마트시티 내의 감지 계층에서 생성된 다양한 데이터들을 신뢰

된 통신을 통해 수집하여 저장하는 계층으로, 빅데이터 형태로 수집되며 클라우드

등의 대용량 IT 인프라가 필요

- 데이터 처리 계층: 데이터 수집 계층에서 저장된 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하

는 계층으로 실시간 처리와 배치 처리 등을 수행

- 애플리케이션 계층: 스마트시티 내의 이해관계자들에게 필요한 정보를 제공하는 계층

스마트시티의 계층별로 발생 가능한 보안 이슈에 대한 대응 기술을 정리해 보면 [그림

5]와 같다. 스마트시티 보안 대응 기술은 총 7가지로 구분할 수 있으며, 기술별 세부적

내용은 다음과 같다.

1. 안전한 통신

스마트시티 내의 다양한 사물인터넷 장비들이 생성하는 인증정보, 암호키, 개인 영상정

보, 결제 정보 등을 전송할 경우에는 중요한 정보가 노출되지 않도록 암호 알고리즘으로

암호화하여 전송해야 한다[4]. 주요 통신 유형별 보안 프로토콜 사용 방법은 [표 2]와 같다.


[그림 5] 스마트시티 보안 대응 기술

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[표 2] 사물인터넷 주요 통신에 대한 보안 프로토콜 적용 방법

2. 안전한 부팅

바이러스나 웜 등이 시스템의 부트 섹터 등에 감염될 경우, 시스템의 운영체제에 존재하

는 안티바이러스 솔루션에 의해 탐지되지 않는 등의 문제가 있다. 특히, 스마트시티 내의

사물인터넷 장비 등이 이러한 사전 부팅 악성웨어(Pre-boot malware)에 감염될 경우

취약점 스캐너에도 탐지되지 않고 대규모의 봇넷 클러스터링을 구성할 수 있어 스마트시

티 인프라의 전체적인 보안에 위협이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템이 부팅할

때 “보안 부팅”이라는 펌웨어 유효성 검사 프로세스를 사용한다. 이러한 보안 부팅은 칩셋,

하드웨어, 시스템, 펌웨어 및 운영체제 공급업체가 모여 만든 UEFI 포럼에서 제정한 UEFI

(Unified Extensible Firmware Interface)를 통해 적용한다. 보안 부팅이 적용되면 운

영체제 자체가 로드되기 전에 서명이 있는 인증된 정상 코드와 부팅 로더만 실행될 수

있으므로 부팅 경로에서 악성코드의 차단이 실행된다.

3. 보안 대응 체계

스마트시티에 대한 사이버 보안 모니터링 등의 보안 대응 체계 수립을 통해 악의적인

사이버 공격을 탐지 및 격리할 수 있다. 기존에는 보안 관제센터(Security Operation

Center: SOC)에서 사이버 공격을 탐지하고 실시간 대응을 해왔다. 하지만 스마트시티는

관제의 대상이 되는 장비의 수가 많고, 고도화된 사이버 공격의 증가로 인해 기존의 보안

대응 체계로는 한계에 봉착하였다. 이러한 스마트시티의 보안 위협을 빠르게 탐지하고

유형 설명

Bluetooth BLE(Bluetooh Low Energy) 4.0/4.1을 포함하여 낮은 버전의 제품은 암호화된 인증 페어링을 적용해야 하고, BLE 4.2 제품은 암호화된 저전력 보안연결 인증을 적용

Zigbee Zigbee의 CCM 운영 모드는 보안강도 128비트 이상의 메시지 인증 또는 보안강도 128비트 이상의 암호화 및 메시지 인증을 적용

Z-wave Z-Wave 인증을 받고 시큐리티2 프레임워크를 적용

WiFi WPA2 방식 적용

<자료> “사물인터넷(IOT) 보안 시험·인증 기준 해설서”, 한국인터넷진흥원, 2019, p.32.



대응하기 위해 수동적으로 대응하는 보안 대응 프

로세스를 종합하여 체계적으로 관리하고 자동화

시키는 “보안 오케스트레이션과 자동화 및 복구”

(Security Orchestration, Automation, Response:

SOAR)가 효과적인 방안으로 대두되고 있다[5].

[그림 6]은 자동화된 보안 대응 체계의 구성을 보

여주고 있다. 이러한 자동화된 보안 대응 체계를

통해 스마트시티 내의 방대한 사이버 보안 위협에

대해 탐지하는 수준을 벗어나, 자동으로 대응할 수

있는 체계를 갖추게 된다.

4. 취약점 패치

스마트시티 내의 다양한 장비들은 날로 새롭게 발견되는 취약점에 대해 조속한 패치가

필요하다. 스마트시티 내의 사물인터넷 기반의 장비에 대한 취약점 패치를 적용할 때 고려

할 요소는 크게 두 가지가 있다. 첫째, 패치 관리 서버와의 안전한 인증을 통한 패치 업데

이트이다. 악의적인 공격자는 패치 관리 서버를 위장하여 악성웨어를 배포할 수 있기 때문

이다. 둘째, 사물인터넷 기반 장비의 경량화된 특성을 고려하여 취약점 패치 검색 주기

및 패치 적용 시점 등에 대한 스케줄링이 필요하다. 또한 테스트 베드 등에서 사전 패치를

적용한 후 기능에 문제가 없으면 배포하는 정책의 수립이 필요하다[6].

5. 인증 및 접근제어

기본적으로 스마트시티에 연결되는 기기 및 사용자들은 기존의 인증 및 접근제어 기술

을 사용하여 접속을 제한한다. 하지만 경량화된 사물인터넷 기반의 장비들은 이러한 접근

제어 기술을 적용할 수 없어 패시브 형태의 접근제어 기술을 사용한다. 이를 개선하는

다양한 방법이 제시되고 있으며, 더욱더 꼼꼼한 로그 모니터링과 인증된 자산과의 연계를

통해 의심스러운 단말을 먼저 찾아내어 격리하는 프로세스의 적용이 필요하다.

<자료> Source44 Consulting

[그림 6] 보안 오케스트레이션과 자동화 및 복구

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6. 데이터 보호

스마트시티를 구성하는 데이터에 대한 무결성 확보는 중요하다. 중요한 데이터에 대한

무결성이 침해되면 전체 스마트시티 서비스 공격의 시초가 될 수 있기 때문이다. 이러한

무결성이 확보되고 보호되어야 할 데이터들은 스마트시티의 설정 정보, 로그파일, 소프트

웨어 라이브러리, 바이너리 실행 파일들을 포함할 수 있다.

악성코드 감염 등을 통해 의도하지 않게 데이터가 변경된 것을 무결성 검증을 통해 파악할

수 있다. 이러한 무결성 검증 기술로 가장 고전적으로는 순환중복검사(Cyclic Redundancy

Check)가 있지만, 변조가 가능하기 때문에 사용을 권장하지 않고 있으며, SHA-2 이상의

해시함수 사용을 권장하고 있다.

7. 블록체인

최근 스마트시티가 활성화되고 있는 동인 중의 하나는 데이터 중심의 도시 운영(Data- Driven Smart City)이다. 스마트시티 내에서 발생하는 데이터들이 각각의 분야별로 운영되는 것이 아니라, 교통·에너지·기반시설 등에서 각각 발생하는 도시 데이터를 상호 연계하여 빅데이터로 통합 관리하는 것이다. 이러한 빅데이터에 포함되는 개인정보 등을 비식별화하고 다양성을 확보함과 동시에, 스마트시티의 데이터가 클라우드에 저장 시, 데이터의 물리적 소재지에 따라 적용해야 하는 규제의 차이점에 대해서도 고려해야 한다.

IV. 결론

스마트시티의 기술이 융합되고 인터넷 연결이 증가함에 따라 외부 사이버 공격에 노출되는 범위가 넓어지고 있으며, 사이버 공격에 따른 데이터 침해, 도시 서비스 중단, 랜섬웨어 공격에 의한 금전적 대가 요구 등의 문제가 발생하고 있다. 최근 스마트시티는 스마트시티 플랫폼으로 디지털 트윈(Digital Twin)을 지향하고 있어서 도시의 현실과 사이버 공간이 하나로 융합되고 있다. 이렇게 스마트시티는 모든 것이 연결되는 초연결 사회이며 관련된 사이버 보안 위협도 날로 정교해지고 있다.

본 고에서는 스마트시티에서 발생 가능한 이슈를 정리하고, 이슈를 해결하기 위한 세부



방안을 제시하였다. 더불어 스마트시티의 생명주기 측면에서 볼 때, 스마트시티의 기획

단계에서부터 보안 내재화(Security by design)를 추진해야 한다.

[ 참고문헌 ]

[1] ZDnet, “What is a botnet attack and how to identify it?,” 2017. 8. 21. [2] HI Kobo, “A Survey on software-defined wireless sensor networks: Challenges and

design requiremenrs?,” IEEE Access Vol.5, 2017, pp.1872-1899.[3] M Soookhak, “Security and Privacy of Smart Cities: Issues and Challenges,” IEEE 16th

international confernece on Smart City, 2018, pp.1351.[4] “사물인터넷(IOT) 보안 시험·인증 기준 해설서”,한국인터넷진흥원, 2019, p.32.[5] “Security Orchestration, Automation, Response(SOAR),” Source44Counsulting, 2017.[6] “Developing and hosting applications on the cloud”, IBM Press book, 2012, p.131.

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I. 스마트시티의 이해

United Nation(UN)의 보고서에 따르면 도시에 거주하는 인구는 지속적으로 증가하여

2050년에는 약 2/3에 해당하는 인구가 도시에 거주하게 될 것이며, 이는 전 세계의 도시

화를 가속시킬 것으로 보인다. 이에 따라 인류는 여러 도시 문제에 직면할 것으로 예상되

기 때문에, 도시의 각종 문제를 해결하고 효율성을 증가시킬 수 있는 스마트시티는 각종

새로운 비즈니스를 창출할 것으로 기대되고 있다.

우리나라에서 제정한 스마트도시 조성 및 산업진흥 등에 관한 법률에서는, 스마트시티

를 도시의 경쟁력과 삶의 질의 향상을 위해 건설과 정보통신기술을 융복합하여 건설된

도시기반시설을 바탕으로 다양한 도시 서비스를 제공하는 지속가능한 도시로 정의하고

있다[1]. 국제적으로도 정의하는 기관에 따라 조금씩 다르기는 하지만 대체적으로 사물인

터넷 기기들을 활용하여 데이터를 수집하고, 이들 데이터를 활용하여 도시의 여러 물자

및 에너지 등을 효율적으로 관리함으로써 기존 도시들이 가지고 있는 여러 가지 문제를

* 본 내용은 송재승 교수(☎ 02-3408-2901, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

chapter 2

데이터 기반의 글로벌 스마트시티 표준 및 핵심 기술

•••송재승 ‖안종관 ‖이지은 ‖

세종대학교 교수전자부품연구원 위촉연구원전자부품연구원 위촉연구원

ICT 신기술

ICT 신기술


해결할 수 있는 도시를 스마트시티로 정의하고 있다[2]. 스마트시티에는 스마트빌딩, 스마

트홈, 스마트에너지, 스마트공장, 스마트교통 등 수많은 도메인 및 산업이 공존하기 때문

에 기기 간의 호환, 데이터의 공유, 대용량 데이터의 관리 및 처리 기술이 표준을 통해

개발되어지는 것이 무엇보다 중요하다.

본 고에서는 글로벌하게 개발이 진행되고 있는 스마트시티의 실증 동향에 대해서 살펴

보고, 스마트시티와 관련된 국제표준 개발 사례들을 기기 간의 호환성 지원 및 시스템

통함 관점에서 oneM2M과 같은 국제사물인터넷 표준 단체를 중심으로 설명하였다. 또한,

최근 스마트시티에서 데이터의 호환, 공유, 지능형 서비스 제공 등의 중요성이 강조되는

동향을 고려하여 시맨틱 기술 관련 표준 기술 및 우리나라에서 국가전략 프로젝트로 진행

중인 데이터 중심 스마트시티 연구개발 현황에 대해 기술하였다.

이를 위해, 먼저 II장에서는 글로벌하게 진행되고 있는 스마트시티 연구개발 및 실증사

례에 대해 살펴봄으로써 기존 스마트시티의 문제점 및 최신 트렌드에 대해 확인하고, III

장에서는 데이터 중심의 스마트시티를 구현하기 위한 주요 핵심 표준 기술 및 실증 프로젝

트에 대해 설명하였으며, 마지막으로 IV장에서 본 고의 결론을 제시한다.

II. 글로벌 스마트시티 개발 현황

스마트시티의 경우, 국가별로 연구개발 및 실증을 진행하는 방향 및 전략이 상당히 많이

다르다. 본 장에서는 국가별로 추진되고 있는 스마트시티 연구개발 전략과 현황을 살펴본

다. 이러한 현황에 대한 분석은 스마트시티의 발전 방향을 가늠하고, 연구개발 전략을 세

우는데 중요한 정보로 사용될 수 있다.

1. 한국의 스마트시티

우리나라는 과거 2000년 후반에 동탄, 흥덕, 송도 등에 스마트시티의 전신에 해당하는

유비쿼터스 시티라는 이름으로 센서 설치 위주의 도시 건설 프로젝트를 진행했었다. 하지

만, 인프라 구축에 중점을 두고 있는 유비쿼터스 시티는 비즈니스 모델과 연속성 부재로

인해 지속 가능한 성장을 하지 못하고, 스마트시티의 가능성을 보여주는 단계에서 마무리

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가 되었다. 2010년도 중반 이후 기존 유비쿼터스 시티의 문제점들을 분석하고, 지속 가능

한 스마트시티 개발을 위해 선도적으로 국제 사물인터넷 표준과 오픈소스를 기반으로 한

스마트시티 개발을 민간 기업과 함께 3개(부산, 대구, 고양) 도시에 정책적으로 추진하여

해외에서 스마트시티의 성공 사례로 많이 소개되기도 하였다[3]. 이들 도시들은 사물인터

넷 플랫폼 관련 국제 표준을 개발하는 oneM2M에서 제정한 표준을 사용하여 스마트시티

를 운영하였다.

- 부산 스마트시티: 시민참여를 통한 개방형 스마트시티를 표방하며 부산시는 정부의

지원과 SKT 등 민간 기업의 참여를 통해 글로벌 호환성을 제공할 수 있는 스마트파

킹, 스마트횡단보도, 스마트빌딩 에너지 관리 등과 같은 각종 스마트시티 서비스들을

개발하였다. 특히, 국제 표준에 따른 개발을 통해 유럽 주요 도시들과의 서비스 연동

이 가능하다는 것을 세계 최초로 보여주는 등의 가시적인 성과를 달성하였다.

- 고양 IoT 융복합 시험단지: 고양시민의 니즈를 분석하여 도시 현안 문제 해결, 광역단

위 통합 에너지 및 환경관리 ICT 통합 안전 솔루션 구축, 고양시 통합 앱 활용을

통한 스마트 서비스 기획 확대를 목표로 고양시, 고양지식정보산업진흥원, LG유플러

스 등 총 9개 기관이 과학기술정보통신부 주관으로 스마트시티 개발 및 실증을 진행

하였다. oneM2M 국제표준 기반의 개방형 사물인터넷 플랫폼을 활용하여 도시문제

를 해결할 수 있는 각종 IoT 솔루션을 개발하고, 실증 지원센터를 구축하였다.

국제표준 기반의 호환성 및 지속 성장 가능 스마트시티를 성공적으로 추진한 연구결과

를 기반으로, 대한민국 정부에서는 국가과학기술자문회의를 통해 스마트시티를 국토교통

과학기술 연구개발 종합계획의 8대 미래 혁신 성장동력으로 선정하고 향후 10년간 4,400

억 원을 투입하는 대규모 사업을 시작하였다. 특히, 해당 국가전략프로젝트에서는 각종

스마트시티에서 생산되는 데이터들을 체계적으로 관리하고 공유함으로써 보다 지능화된

스마트시티 서비스 개발이 가능하도록, 데이터 허브 등을 핵심 기반 기술로 개발하는 내용

을 포함하고 있다(III장 참조).

2. 유럽의 스마트시티

스마트시티가 가장 활발하게 개발되고 있는 유럽의 경우 여러 나라들이 국경을 맞대고

ICT 신기술


있는 만큼 유럽 차원에서 스마트시티 연구 개발을 체계적으로 진행하면서도 지차체별 또

는 국가별 차별화된 스마트시티 개발도 별도로 추진하고 있다. 대부분의 경우 에너지와

교통, 환경과 관련된 도시문제를 고려하면서 도시 간의 상호호환성을 지원하고자 하는

노력을 하고 있다. 네덜란드 암스테르담, 스페인의 센텐더, 이태리의 밀라노 등이 유럽의

대표적인 스마트시티로 인식되고 있다. European Commission 차원에서 진행되고 있

는 스마트시티 프로젝트는 크게 세 가지 정도를 예로 들을 수 있다.

- 첫 번째는 스마트시티의 정보 시스템에 대한 연구 개발에 중점을 두고 있는 Smart

Cities Information System을 꼽을 수 있다[3]. 이곳에서는 라이트하우스(Lighthouse)

프로젝트를 별도로 진행하고 있는데, 이는 총 14개의 라이트하우스 프로젝트를 통해

40개의 라이트하우스 시티를 개발하고, 개발 결과 및 시스템을 활용하여 총 55개의

라이트하우스 시티를 따르는 펠로우(Fellow) 시티로 확장시킴으로써 정보의 공유 및

결과에 대한 검증을 효과적으로 수행하고자 하는 범 EU 차원의 프로젝트이다. 스톡

홀름, 바르셀로나, 쾰른 등이 유럽의 라이트하우스 시티로 선정되었다. 이렇듯 유럽의

경우 스마트시티 개발에 있어서 데이터를 다루는 정보시스템의 개발 및 확산에 많은

주안점을 두는 것을 볼 수 있다.

- 두 번째는 데이터의 호환성에 중점을 둔 피에스타(FIESTA) 프로젝트이다[4]. 피에스

타 프로젝트는 스마트시티에서 반드시 사용되어지는 사물인터넷 플랫폼에서 수집되

는 데이터의 상이함으로 인해서 발생되는 문제를 해결하고자 하는 프로젝트이다. 시

맨틱 기술을 활용하여 서로 다른 플랫폼에서 수집되는 데이터에 의미를 부여함으로

써 데이터의 호환성을 보장하고자 하는 프로젝트로 스마트시티에서 시맨틱 기술을

사용할 수 있다는 가능성을 보여주었다.

- 세 번째는 총 133개의 도시가 자신들의 데이터 중심 스마트시티 솔루션을 가지고

대규모 실증 사업에 참여를 하는 싱크로니시티(Synchronicity) 프로젝트이다[5]. 특

히, 싱크로니시티는 서로 다른 스마트시티 간의 호환성을 글로벌 표준에 기반하여

제공하며, 이를 통해 기존 도시의 문제점들, 환경문제, 기후문제 등을 해결하기 위한

연구 개발을 진행하고 있다. 싱크로니시티 프로젝트는 유럽의 도시들뿐만 아니라 한

국에서도 전자부품연구원이 참여하여 글로벌 스마트시티 호환성 개발을 하고 있다.

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3. 미국의 스마트시티

유럽과는 다르게 미국의 경우 국가 보다는 개별 기업들을 위주로 스마트시티 연구 개발

이 추진되고 있다. 소프트웨어 및 인터넷 글로벌 선두 기업인 마이크로소프트 및 구글이

관련 연구 개발에 적극적이다. 예를 들어, 마이크로소프트의 경우 미국 애리조나 남서부주

지역 벨몬트에 스마트시티를 건설하는 계획을 2017년에 발표하고 현재 추진중에 있다.

또한, 마이크로소프트 본사가 위치한 미국 시애틀의 리치몬드에 전기차 인프라 등을 구축

하여 스마트시티 캠퍼스로 재개발함으로써 스마트시티에 필요한 핵심 기술들을 서비스하

고 검증하는 노력을 하고 있다. 기존의 도시에 ICT 기술을 활용하여 도시 문제를 해결하

는 접근 방식보다는, 스마트시티를 위한 기본적인 인프라 구축이 용이하도록 별도의 토지

를 매입하고 그 위에 초고속 인터넷, 최첨단 교통 제어 시스템, 자율주행차 인프라, 스마트

공장 등을 구축하는 전략을 활용하고 있다[7].

구글의 모기업인 알파벳도 마이크로소프트처럼 캐나다의 토론토에 250만 평의 부지를

스마트시티로 탈바꿈시키는 계획을 2017년 말에 발표하고 개발에 착수하였다. 알파벳은

이곳에서 보행자 및 자전거 유동 인구의 움직임 파악을 위해 최첨단 센서 기술을 활용하고

장기적으로 자율주행 기술을 접목시키고, 다양한 서비스들을 활성화시킨다는 계획을 가지

고 있다.

4. 인도의 스마트시티

우리나라와 같이 인도의 경우도 정부주도의 스마트시티를 계획하고 추진 중에 있다.

인도의 모디 총리는 낙후되어 있는 도시들을 스마트시티로 탈바꿈시킴으로써 도시화를

달성하고, 기존 도시의 각종 문제를 해결하기 위해 인도 전역에 걸쳐 100개의 스마트시티

를 건설하는 공약을 2014년에 발표하고, 추진 중에 있다. 이를 통해 인도의 교통, 환경,

에너지 등의 문제를 해결하고 도시의 각종 자원과 물자를 효율적으로 사용할 수 있게 하는

것을 목표로 하고 있다. 최근에는 그동안 우후죽순으로 개발된 스마트시티의 데이터 및

서비스들 간 호환성 보장이 되지 않았던 문제들을 인식하고, 이의 해결을 위해 oneM2M

과 같은 사물인터넷 국제표준을 기반으로 스마트시티를 개발할 것을 강제화하는 움직임을

보이고 있다[8].

ICT 신기술


III. 스마트시티 주요 표준기술 및 연구개발 현황

앞장에서 살펴본 것처럼 전세계적으로 스마트시티 개발이 활발하게 이루어지고 있으며,

대부분의 도시들이 기존 도시문제의 해결을 위해 스마트시티 기술을 활용하고 있다는 것

을 확인할 수 있었다. 특히, 스마트시티 기술이 점점 확산됨에 따라 기존의 데이터 수집,

가공 및 공유의 공통기능을 벗어나 데이터에 대해 호환성과 의미를 제공함으로써 인공지

능 기술 등을 사용하는 서비스에 활용될 수 있도록 하는 데이터 중심의 스마트시티에 대한

연구 개발이 본격적으로 시작된 것을 볼 수 있다. 본 장에서는 이기종 스마트시티 시스템

에서 수집되는 방대한 양의 데이터를 가공하고 처리하여 의미를 제공할 수 있는 시맨틱

관련 스마트시티 기술에 대한 주요 표준 기술 및 연구개발 현황에 대해서 설명한다.

1. oneM2M 스마트시티 및 시맨틱스 표준

oneM2M은 사물인터넷 서비스를 제공함에 있어서 필요로 되어지는 공통기능이 포함

<자료> Smart Cities Done Smarter, oneM2M whitepaper

[그림 1] oneM2M의 스마트시티 구조

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되는 서비스 계층 플랫폼에 대한 국제 표준 개발을 위한 파트너쉽 프로젝트로, 우리나라의

TTA를 비롯하여 유럽, 미주, 중국, 일본, 인도의 총 8개의 표준제정기구(Standards

Development Organizations: SDO) 및 이들의 멤버사들 약 270여사가 활동하고 있다

[6]. 초기 릴리즈에서 스마트 홈 등에 대한 사물인터넷 표준을 개발하고 검증을 하였으며,

이후, 스마트 인더스트리뿐만 아니라 스마트시티로 사물인터넷 표준의 범위를 넓혀가고

있다.

[그림 1]은 oneM2M에서 제시하고 있는 스마트시티 구조로, 다양한 표준을 oneM2M

공통기능을 통해 통합함으로써 데이터 및 기기의 호환성을 제공하며, 데이터에 의미를

추가함으로써 지능형 사물인터넷 스마트시티 서비스가 가능하도록 하는 장점을 가진다.

oneM2M은 스마트시티에서 활용되어지는 Zigbee, Wi-Fi, Modbus, Open Connectivity

Foundation(OCF)과 같은 다양한 표준 네트워크 프로토콜을 탑재한 기기들을 통합하고

연동할 수 있는 Generic Interworking Framework 표준을 개발하여 확장 가능한 스마

트시티 프레임워크를 보장하였다. 또한, 사물인터넷 데이터를 대표하는 리소스 구조에 주

변 사물과의 관계, 의미, 값 등 여러 가지 메타데이터를 공통 언어인 온톨로지를 활용하여

추가하고, 이를 시맨틱 기반 검색에 활용할 수 있는 시맨틱 상호운용성 기술에 대한 표준

을 개발하여, 서로 다른 시스템에서 수집되는 데이터들이 스마트시티의 백앤드에 위치한

지능형 데이터 저장소에 모여서 공통적으로 관리가 될 수 있게 할 것을 제시하고 있다.

또한, 전세계의 많은 스마트시티를 표방하는 도시들의 경우 하나의 통일된 표준보다는

각자의 환경에 맞추어 독립적인 표준을 사용하고 있는 경우가 많기 때문에, 스마트시티

간의 상호운영성 지원은 중요한 이슈이다. 그 예로 현재 유럽에서는 미래 인터넷 기술에

대한 핵심 기술들과 간단하고 유용한 API의 집합으로 이루어진 오픈소스 컴포넌트를 제

공하는 것을 지향하는 FIWARE라는 플랫폼이 일부 유럽의 스마트시티에서 사용되고 있

다. oneM2M에서는 [그림 1]과 같이 타 플랫폼 또는 표준을 수용하고 통합할 수 있는

유연한 인터워킹 및 호환성 기술과 관련된 표준을 제공함으로써, 도시 거주자들이 동일한

사용자 경험을 oneM2M 스마트시티 애플리케이션을 통해 제공받을 수 있는 기회를 제공

하는 표준을 개발한다.

스마트시티 사물인터넷 플랫폼 표준을 위해 oneM2M에서 기 개발되었거나 현재 개발

중에 있는 표준에는 oneM2M 표준을 스마트시티에 적용하는 방안을 분석하는 아이템

ICT 신기술


[표 1] oneM2M 스마트시티 관련 일부 개발 표준[7]

(TR-0036), 시맨틱 기술 적용을 위한 기본 온톨로지 및 다양한 스마트시티 도메인 온톨로

지(TS-0012, TR-0061), 다양한 정보모델에 대한 상호호환성 제공을 위한 기술(TS-0023,

TR-0049), 이동통신 및 여러 사물인터넷 디바이스 표준과의 상호운용성 지원(TS-0033,

TR-0043, TS-0023) 등이 포함되어 있다([표 1] 참조).

2. ETSI ISG CIM 및 NGSI-LD

유럽전기통신표준협회 ETSI(European Telecommunications Standards Institute)

는 우리나라의 한국정보통신기술협회 TTA(Telecommunications Technology Association)

에 해당하는 통신 산업 분야의 표준화 기구로 스마트시티 관련 표준 개발을 다양한 방면에

서 진행하고 있다. 특히, 기술 전문가 그룹을 통해 유럽 내 산업 표준을 개발하는 Industry

Specification Group(ISG)를 통해 스마트시티 관련 표준 개발을 지원하고 있다. 그 중에

서도 Context Information Management(CIM) 그룹에서는 이기종 데이터들을 상호연

동하기 위해서 필요로 되어지는 시맨틱 기술과 컨텍스트 기반의 데이터관리를 제공하는

핵심 API의 집합체인 NGSI-LD 표준 개발을 진행하고 있다[8],[9].

표준번호 표준제목 설명

TR-0036 Smart City 스마트시티 구조 표준

TS-0012 Base Ontology oneM2M 기본 온톨로지

TR-0061 Study on ontologies for Smart City Services 다양한 스마트시티 온톨로지 지원

TS-0026 3GPP interworking 이동통신망 인터워킹 지원

TR-0049 Industrial domain information model mapping semantics support 산업 도메인 정보모델 지원

TS-0023 SDT based information model and mapping for vertical industries 다양한 정보모델의 지원

TS-0034 Semantic support 시맨틱스 기능 지원

TS-0033 Interworking framework 이기종 인터워킹 제공

TS-0030 Ontology based interworking 온톨로지 기반의 호환성

TS-0024 OCF interworking OCF 인터워킹 제공

TR-0043 Modbus interworking Modbus 인터워킹 제공<자료> oneM2M 홈페이지 참조 세종대학교 자체 작성

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[그림 2]와 같이 ETSI ISG-CIM에서 개발하고 있는 NGSI-LD는 스마트시티에서 생산

되는 다양한 상황정보인 컨텍스트 정보 관리를 위한 오픈 API 집합체로, OMA의 NGSI-9

과 NGSI-10의 인터페이스를 기반으로 하여 Linked Data 관련 최신 기술들을 통합하는

것을 목표로 한다. 특히, NGSI-LD는 각종 IoT 플랫폼과 기존 도시의 레거시 시스템에서

수집되는 데이터들을 메타데이터 모델을 포함하는 컨텍스트 기반의 정보로 접근할 수 있

게 지원하는 것을 특징으로 한다.

NGSI-LD의 핵심은 모든 데이터들이 속성과 관계성을 가지는 그래프를 기초로 하는

정보모델을 통해서 정의된다는 것에 있다. NGSI-LD 정보모델은 시맨틱 웹 기술을 기반

으로 데이터 표현 매커니즘 지정 및 컨텍스트 정보관리 어휘의 구조를 지정함으로써 기존

OMA NGSI 정보모델을 확장시켰다. 또한, NGSI-LD 정보모델은 핵심 메타 모델과 서로

다른 도메인 사이의 상호운용성을 제공하는 크로스 도메인 온톨로지를 기초로 하여 서로

상이한 도메인 사이에서 발생 가능한 클래스 충돌 및 중복 등의 문제를 해결하였다. 이러

한 기술을 기반으로 정의된 NGSI-LD API는 RESTful 기반으로 정의되어 기존 사물인터

넷 및 웹기반 기술처럼 손쉽게 사용될 수 있으며, Javascript Simple Object Notation-

Linked Data(JSON-LD)로 표현이 가능하여 특정 도메인에 따라 확장하여 활용되어질

수 있다.

<자료> TTA 저널, “스마트시티 국내외 표준화 동향”, 176호, 2018, pp.34-38.

[그림 2] ETSI ISG-CIM의 스마트시티 데이터 관리 구조

ICT 신기술


NGSI-LD는 스마트시티의 주차관리 시스템, 군중 모니터링 및 비상상황 대응, 대기환경 등을 고려한 교통관리, 스마트 가로등 등 다양한 분야에 적용되어질 수 있다. 특히, NGSI-LD에서는 “@context” 섹션을 사용하여 데이터를 전송할 수 있게 했는데, 이는 데이터의 메타정보를 제공하고, Uniform Resource Indicator(URI)를 사용하여 각각의 도메인에서 공통적으로 적용이 가능한 공통 온톨로지에 연결될 수 있게 하여 상호운용성 기능을 제공한다. 예를 들면, NGSI-LD를 활용한 스마트 주차 애플리케이션의 경우 주차시설 관리자와 주차 공간을 찾는 운전자에게 필요한 정보와 서비스를 제공함으로써 도시의 교통 정체에 따른 시간 손실 문제를 해결할 수 있다. NGSI-LD 적용을 통해 기 사용 중인 여러 주차 애플리케이션의 비교를 할 수 있으며, 이는 서비스에 필요한 핵심 데이터 및 상황정보의 추출을 가능하게 한다. 서비스에 연관된 에이전트와 관련된 데이터 자원 (센서, 엑추에이터 등)을 통합하여 주차장 관리, 운전자 주차 안내, 교통 관리 등과 같은 여러 시스템들을 컨텍스트 기반 하에 상호작용할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.

3. CityHub 프로젝트

2010년도 중반에 시행한 스마트시티 실증단지들의(부산, 고양, 대구 등) 경우 동일 사물인터넷 표준으로 개발이 되었음에도 불구하고, 데이터 및 시스템의 인터페이스가 공유되지 않아 지속 가능 및 확장 가능한 스마트시티 구현에 어려움이 발견되었었다. 이러한 문제의 해결을 위해 스마트시티 개방형 데이터허브 아키텍처 및 핵심기술에 대한 연구 개발이 2018년도부터 진행되고 있다. CityHub로 불리는 해당 프로젝트의 경우 도시 구성원, 환경 및 ICT 인프라에서 발생하는 도시 데이터의 통합적 관리/운영, 스마트시티 서비스 인프라, 그리고 시맨틱 기반 지능형 서비스를 오픈API를 통해 제공하는 지속 가능한 스마트시티 데이터 허브 개발을 목표로 한다.

[그림 3]에서는 CityHub 프로젝트 중 시맨틱 기능에 중점을 둔 구조를 보여주고 있다.

CityHub에서는 스마트시티를 이루는 여러 사물들에서 수집되는 데이터들이 표준기반의

공통언어인 온톨로지를 통해 표현하고, 이를 시맨틱 기반의 데이터베이스(Triple Store)

에 저장함으로써 모든 도시 데이터들을 시맨틱을 통해 연결한다. CityHub에서 수집된

정형화된 형식의 데이터들은 시맨틱 주석화(Semantic Annotation) 작업을 통해 의미가

추가되고 서로 연결됨으로써 다양한 서비스에서 활용되어질 수 있게 된다. CityHub의 오픈

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시맨틱 API는 지능형 스마트시티 서비스들을 위해 다음과 같은 기능을 제공할 계획이다.

- 하나의 데이터와 연결된 데이터의 검색이 가능(예; 사고가 발생한 차량의 위치를 통해

인접 병원 및 경찰서 파악)

- 하나의 데이터와 연결된 다른 데이터들에 대한 필터링(예; 사고 차량에서 5km 이내

견인차량 필터링)

- 다른 외부 온톨로지 등록 및 확장 가능

CityHub에서 개발 중인 시맨틱 데이터 결합 기술, 온톨로지, 상호호환성 기술 등은

도시 데이터의 통합적 관리체계 및 도시 데이터 생태계를 구축할 수 있는 중요한 기술로

oneM2M과 같은 국제 표준에 반영하여 글로벌 호환이 가능한 기술로 발전시켜 나가고

있다. 최근 oneM2M을 자국 스마트시티 개발 표준으로 지정할 계획에 있는 인도의 경우

도 CityHub와 동일한 개념의 도시 데이터 집합소 및 메타 정보 모델 활용에 대한 실증을

수행 중에 있으며, 실증 결과에 대한 국제 표준 반영 등을 검토 중에 있다.

<자료> 세종대학교 자체작성

[그림 3] CityHub 프로젝트 시맨틱스 구조

ICT 신기술


IV. 결론

본 고에서는 국내외에서 활발하게 개발되고 있는 사물인터넷 기반 스마트시티의 개발

현황을 살펴보고, 관련 표준 기술 및 스마트시티의 진화 방향에 대해서 알아보았다. 수십

년 간 이루어진 여러 스마트시티들의 경우 데이터의 호환성 문제로 인해, 최근 국제 표준

에 기반한 스마트시티 플랫폼 및 데이터 관리 기술을 적용하기 시작하였다. 이를 통해

사물인터넷 표준에 기반한 스마트시티 플랫폼들이 개발되고 확산되었지만, 데이터의 호환

성과 의미있는 정보를 방대한 스마트시티 데이터로부터 추출하고 활용하는 데에는 한계가

발생했고, 이는 바로 시맨틱 기술을 활용한 데이터 중심의 스마트시티 연구 개발로 이어지

게 되었다.

스마트시티 플랫폼 표준 중 oneM2M의 경우 초기 릴리즈를 통해 다양한 도시 서비스

에 필요로 되는 공통기능에 대한 표준을 개발하였으며, 이후 이기종 플랫폼 및 디바이스

통신 표준(3GPP, Zigbee, OCF 등)과의 인터워킹 기술 및 다양한 산업의 정보모델에

대한 표준을 개발하여 확장성을 확보하였다. 최근에는 ETSI ISG-CIM, W3C, ETSI Smart

M2M, 한국의 CityHub 프로젝트 컨소시엄 등과 협력하여 대규모 도시 데이터에 대한

공통 온톨로지 및 산업별 온톨로지, 시맨틱 주석화 기술, 시맨틱 및 컨텍스트 기반 오픈

API와 관련된 표준 개발을 진행하는 등 스마트시티에 필요한 주요 표준이 최근 트렌드에

맞추어 개발되어지고 있어 본 고에서는 이러한 oneM2M 표준과 CityHub 프로젝트에

대해서 살펴보았다.

[ 참고문헌 ]

[1] 국토교통부(도시경제과), “스마트도시 조성 및 산업진흥에 관한 법률(스마트도시법)”, 2017. 3.[2] JaeYoung Hwang, et. al., “Interworking Models of Smart City with Heterogeneous Internet

of Things Standards,” Vol.57, Issue 6, 2019, pp.74-79.[3] 안종관, 김재호, 송재승, “스마트시티 글로벌 연동 사례와 사물인터넷 표준 플랫폼”, TTA Journal,

Vol.176, 2018, pp.39-45.[4] Havard Haarstad, “Constructing the sustainable city: examining the role of sustainablility

in the smart city discourse,“ Journal of Environmental Policy & Planning, Vol.19, Issue 4, 2017. pp.423-427.

[5] Serrano, Martin et. al., “FiestaIoT Project: Federated Interoperable Semantic IoT/Cloud Testbeds and Applications,” WWW ’18 Companion Proceedings of the Web Conference

주간기술동향 2019. 11. 20.

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2018, pp.425-426. [6] Spagnoli F. et. al., “The Paradigm Shift of Living Labs in Service Co-creation for Smart

Cities: SynchroniCity Validation,” Lecture Notes in Information Systems and Organisation, Vol.27. Springer, 2018. pp.135-147.

[7] IT 조선, “빌게이츠, 894억으로 스마트시티 만든다.”, 2017. 11. 14.[8] SESEI EU Project, “Report on Smart City Mission-India,” 2018. 7.[9] Joerg Swetina et. al., “Towards a standardized common M2M service layer platform:

Introduction to oneM2M,,” IEEE Wireless Communications Magazine, Vol.21, Issue 3, 2014. pp.20-26.

[10] oneM2M whitepaper, “The interoperability enabler for the entire m2m and IoT ecosystem,” 2015. 1.

[11] ETSI GS CIM004, Context Information Management(CIM); Application ProgrammingInterface (API), v.0.0.11, ETSI Group Specification, 2018-02.

[12] ETSI GS CIM009, Context Information Management(CIM); NGSI-LD API, v.1.1.1, ETSI Group Specification, 2019-01.

ICT R&D 동향


*

I. 결과물 개요

II. 기술의 개념 및 내용

1. 기술의 개념

모바일 장치 및 센서 등의 경량 장치에서 사람 수준의 시각인지 능력을 실현한 시각지

* 본 내용은 이주현 책임연구원(☎ 042-860-6574)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 5 TRL 6

결과물 형태RTL 소스코드, 회로도 등

SW 소스코드 검증방법 ETRI Q-mark

Keywords 신경모사, 시각지능, 인지프로세서, 온칩러닝, 뉴로모픽

외부기술요소 오픈 소스 SW 사용(일부) 권리성 SW(소스코드), 특허 등

chapter 3-1

신경모사 인지형 지능형 반도체 기술

•••이주현 ‖ 한국전자통신연구원 책임연구원

ICT R&D 동향

주간기술동향 2019. 11. 20.

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능 반도체 칩 기술로서, 3가지 항목으로 구성되어 있음

- (시각지능 칩) 경량 모바일 장치에서도 사람의 시각 지능과 유사한 인지 능력을 실현

가능하도록 하는 저전력, 고성능의 딥러닝 기반 시각지능 반도체 칩

- (인지 시뮬레이터 및 시냅스 컴파일러) 영상 데이터(사진, 동영상)로부터 범용 객체를

인지 가능하도록 학습을 실행하여 신경망 네트워크를 생성하고 생성된 네트워크의

[그림 1] 시각지능 칩 및 FPGA 기반 플랫폼 보드 개념도

[그림 2] 인지 시뮬레이터 및 시냅스 컴파일러 개념도

ICT R&D 동향


최적화(모델 압축, 양자화 등)를 수행하여 칩에서 실행 가능한 코드 형태의 데이터를

생성

- (시각지능 칩 FPGA 플랫폼 보드) 시각지능 칩의 기능을 검증하고 성능을 확인하기

위한 FPGA 기반 시각지능 칩 플랫폼 보드

2. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항

기술의 상세내용

- 기술의 내용

※ 센서 및 모바일 장치의 사람 수준의 시각지능 실현

※ 일상생활 속 어떤 물체(최대 1,000종의 범용 객체)라도 학습하여 칩에서 실

시간 인지

- 기술의 특성

※ 데이터 기반의 학습을 통한 범용 객체의 인지 및 추출 가능

※ 기존 기술이 비교적 적은 개수의 정해진 객체에 대한 인지만을 실행하는 반면,

[그림 3] 개발된 시각지능 기술의 시뮬레이션 화면

주간기술동향 2019. 11. 20.

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본 기술은 범용의 객체에 대한 인지(Recognition)뿐만 아니라 추출(Localization)

까지 실행 가능하여 기존 기술대비 활용성 및 기술 진보성이 뛰어남

- 기술의 상세 사양

※ 영상 데이터로부터 범용 객체 및 영상의 인지가 가능한 신경망 학습 기술

※ 학습된 신경망의 최적화를 통한 영상인지 효율성 극대화 기술(신경망 규모

축소 및 속도 개선)

※ 저전력, 고성능의 모바일 시각지능 칩 기술(경량 시스템에서 1,000개 물체

실시간 인지 가능)

※ 딥러닝 SW 프레임워크와 연동하여 딥러닝 실행 가속

기술이전 범위

- 기술 개발 결과물은 칩의 하드웨어기술언어(RTL) 소스코드, 플랫폼 보드 설계도,

소프트웨어 시뮬레이터 및 시냅스 컴파일러 등의 C/C++ 소스 코드 등으로 구성되

며, 세부 협의에 따라 기술이전 범위 및 내용을 결정 예정

사업화 제약사항

- 해당 없음

III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력

1. 국내 기술 동향

국내에서는 학계 중심으로 딥러닝 연산의 가속을 위한 칩 설계 기술을 연구개발 중이며

산업계에서는 아직 관련 제품이 출시되고 있지 않음

주요 사양

- 신경망 최적화를 통한 연산 효율성 및 파라미터 저장 용량 약 50배 개선- 기존 GPU 대비 소비전력 1/100

- 센서 등의 경량 시스템과 융합하여 사물(Thing)에서의 사람 수준의(약 1,000여종 객체) 인지(Recognition) 및 추출(Localization) 수행

ICT R&D 동향


2. 해외 기술 동향

해외에서는 IBM(TrueNorth), Qualcomm(Zeroth), Google(TPU, AlphaGo), NVIDIA

(Pascal GPU), MobileEye(EyeQ) 등의 글로벌 기업 및 연구소에서 선행 연구와 함께

관련 시제품을 출시하고 있는 상황임

3. 표준화 동향

현재 본 기술과 관련한 표준화 논의는 없음

4. 보유특허

5. 기술의 경쟁력

IV. 국내외 시장 동향 및 전망

1. 국내시장 동향 및 전망

현재 국내에서는 휴대폰, 드론, 무인자동차, 인지 로봇 등의 장치에 딥러닝 기술을 이용

No. 국가 출원번호(출원일) 상태 명칭

1 미국 15/867601 출원COMPRESSED NEURAL NETWORK SYSTEM USING SPARSE PARAMETERS AND DESIGN

METHOD THEREOF

2 대한민국 2018-0116571 출원 객체 인식 장치 및 그 동작 방법

3 대한민국 2018-0134727 출원 신경망 제어 장치 및 방법

경쟁기술 본 기술의 우수성 및 차별성

NVIDIA(GPU) - 기존 GPU 시스템 대비 1/100 정도의 소비 전력- 기존 GPU 시스템 대비 약 10배 우수한 신경망 연산 속도

MobileEye(EyeQ) - 인지 객체 종류 약 1000종으로 기존 기술 대비 200배 (* IBM TrueNorth, MobileEye EyeQ 등은 약 5가지 객체를 인지)

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한 물체 인지 기술을 구현하기 위한 연구 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 관련하여

본 기술은 해당 기술을 초소형 반도체 부품으로 실현한 국내 최초 결과물로 예상함

2. 해외 시장 동향 및 전망

해외에서는 Intel(Altera), Xilinx 등의 기업에서 서버용의 FPGA 기반 딥러닝 솔루션

을 확보하기 위한 연구 개발이 매우 활발하며, Google 등의 기업에서는 자사 운영

서버에서의 인공지능 서비스를 위한 TPU(Tensor Processing Unit) 시스템을 자체

개발하는 등 매우 활발한 연구 개발을 진행하고 있고 향후 5~10년 이내 대규모의 신시

장이 형성될 것으로 전망되고 있음

미국의 시장조사업체인 Tractica에 따르면, 딥러닝 칩셋 시장은 2017년 16억 달러(약

1조 9,000억 원)에서 2025년 663억 달러(약 77조 6,000억 원)로 성장하고, 특히 GPU

와 ASIC이 시장 성장을 주도할 것으로 전망되고 있음

* Deep Learning Chipset Revenue by Type, World Markets: 2016~2025<자료> Tractica

[그림 4] 향후 10년간 전세계 딥러닝 칩셋 시장 추이 및 전망

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3. 제품화 및 활용 가능 분야

V. 기대효과

1. 기술도입으로 인한 경제적 효과

인공 신경망 컴퓨팅 기술의 활용 분야 및 범위는 매우 광범위하나 기존 기술의 제약사

항(소모전력, 성능)으로 적용에 극히 제한적이었음

저전력 및 고성능을 실현한 본 기술을 적용함으로써 소형화와 모바일 장치에의 적용이

가능함에 따라 고부가가치의 다양한 신제품 출시로 대규모의 시장창출이 기대됨

2. 기술사업화로 인한 파급효과

저전력, 고성능 시각지능 칩을 장착한 상용제품은 시장진입 단계이므로 본 기술의 조기

사업화를 통해 거대 시장의 선점이 가능할 것으로 예상됨

활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용 분야 세부 내용

신경모사 인지형 모바일 컴퓨팅 지능형반도체 기술

- 지능형 보안 솔루션, 신경망 기반 범용 객체 인지, 스마트 도어락용 사용자 인지, 자율주행 객체 인식, 인지로봇의 시각지능, 지능형 IoT 부품

- 대용량 영상(그림, 동영상 등) 데이터베이스의 시각기반 의미화 및 정형화 딥러닝 실행 가속

신경모사 인지형 모바일 컴퓨팅 지능형반도체 기술

예상 시장점유율(%) 소계

- 10% 20% 30% 50% 100%

예상 시장점유율에 따른 매출효과(단위: 백만 달러) 소계

- 6,836 15,462 26,687 63,900 112,885

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*

I. 결과물 개요

II. 기술의 개념 및 내용

1. 기술의 개념

최근 반도체 칩이 인간의 뇌를 모사하여 감각과 인지, 상호작용 등이 가능한 인공지능을 구현하려는 연구가 활발하게 진행되고 있음

* 본 내용은 이승훈 교수(☎ 02-705-8471)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 2022. 2. 기술성숙도(TRL)개발 전 개발 후

TRL 2 (예)TRL 6

결과물 형태 기타(기술) 검증방법 자체검증

Keywords 뉴로모픽, 저전력, 고집적, 모델링

외부기술요소 100% 개발기술 권리성 SW

chapter 3-2

뉴로모픽 반도체 소자 모델링 기술

•••이승훈 ‖ 서강대학교 교수

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현재의 반도체 칩은 비록 그 집적도와 속도는 빨라졌지만, 기본적으로 계산기의 원리에

서 출발했기 때문에 우리의 뇌가 동작하는 방식과는 근본적으로 다름

오늘날 반도체 칩의 원형이라고 할 수 있는 폰 노이만 (von Neumann) 방식은 단순한

작업을 굉장히 빠르고 효율적으로 해내는 것에는 훌륭하지만, 유연성이나 적응력, 진화

와 학습 등에 있어서 많은 부분 문제가 발생하고 있으며, 본 연구는 이를 극복하기 위한

뉴로모픽 반도체 소자의 모델링에 관한 것임

2. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항

기술의 상세내용

- 뉴로모픽 반도체 소자 기술의 개발은 새로운 소자의 개념을 제안하고 이를 구현하기

위한 공정 기술을 개발하는 것도 중요하지만 결국 회로설계에 적용이 가능해야 제품

의 구현이 가능함

- 뉴로모픽 반도체 소자를 이용한 회로 설계를 수행하기 위해서는 해당 소자에 대한 간소 모델이 반드시 필요함

- 간소 모델은 look-up table을 이용하는 방법, 경험적으로 유도된 식을 이용하는

방법, 물리적으로 유도된 식을 이용하는 방법이 있고, 이들 중에 가장 유용한 방법은

물리적으로 유도된 식을 이용하는 방법임

[그림 1] 기술개념도

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- 본 기술은 뉴로모픽 반도체 소자를 이용한 회로설계에 필요한 간소 모델 개발에 관한

것이며 물리적으로 유도된 식을 이용하고 있음

기술이전 범위

- 개발된 모델링 수식 및 소스 코드

사업화 제약사항

- 없음

III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력

1. 국내 기술 동향

국내 산업체의 경우 산발적인 연구 수준에 머물고 있는 가운데, 네패스(Nepes)는 미국

인공지능 칩 설계 회사인 General Vision과의 기술협약을 통해 국내 최초 인공지능

칩 생산을 진행하고 있으나 미국의 기술을 도입한 상황임

2. 해외 기술 동향

Google은 TPU(Tensor Processing Unit)라는 자체 반도체 칩을 개발하여 자사가

제공하는 인공지능 서비스에서 활용

IBM은 TrueNorth(Neural Processing Unit: NPU)를 개발하여 매우 낮은 전력 소모

로 영상 인식이 가능함을 보임

Intel은 Arria 10이라는 FPGA 기반의 딥러닝 가속기를 개발하여 시장 상황 변화에

대비

Qualcomm은 Zeroth(NPU) 개발을 통해 모바일 SOC 상에서의 효율적인 인공지능을

구현

중국 Huawei는 NPU를 탑재한 모바일 AP인 Kirin 970을 발표

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3. 표준화 동향

없음

4. 기술적 경쟁력

IV. 국내외 시장 동향 및 전망

1. 국내 시장 동향 및 전망

범용의 하드웨어를 이용하는 인공지능의 기술격차를 극복하고자 다양한 기술개발/인

력양성 사업이 진행되고 있음

이에 반하여, 반도체 기술에 강점이 있는 우리나라가 선두주자가 될 가능성이 충분한

지능형 반도체 연구 분야에서는 조직적인 기술개발/인력양성 사업이 거의 전무한 상황

임

2. 해외 시장 동향 및 전망

지능형 반도체 수요가 급증함에 따라 시장규모가 급성장하고 있고, 이에 따라 다양한

산·학·연 연구와 산업화가 활발히 이루어지고 있음

소프트웨어를 중심으로 하고 범용의 하드웨어를 이용하는 기존의 인공지능은 이미 성

숙단계이며, 하드웨어의 혁신에 기반한 새로운 인공지능의 연구가 활발히 진행되고

있음

경쟁기술 본 기술의 우수성 및 차별성

현재 존재하지 않음뉴로모픽 반도체 소자의 모델은 대부분 look-up table을 이용하는 방법, 경험적으로 유도된 식을 이용하는 방법에 머물러 왔으며 물리적으로 유도된 식을 이용한 기술은 본 연구 결과가 세계 최고 수준임

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3. 제품화 및 활용 분야

V. 기대효과

1. 기술도입으로 인한 경제적 효과

지능형 뉴로모픽 반도체 소자 모델링 기술의 선점으로 반도체 모델링 SW 시장에 있어

서 성공적 진출이 기대

2. 기술사업화로 인한 파급효과

지능형 뉴로모픽 반도체 소자 개발에 소요되는 시간과 비용 최소화가 기대

활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용 분야 세부내용

뉴로모픽 반도체 소자 모델링/회로설계 뉴로모픽 반도체의 특성을 선제적으로 예측하여 개발에 소요되는 비용과 시간을 단축함

사업책임자: 문형돈(기술정책단장)

과제책임자: 이성용(산업분석팀장)

참여연구원: 이재환, 이효은, 이상길, 안기찬, 김용균, 정해식, 김우진, 장예지, 전영미(위촉)

통권 1923호(2019-45)

발 행 년 월 일 : 2019년 11월 20일발 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, 8214 팩스 : (042) 612-8209

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· 2019. 11. 19. · 1923호 기획시리즈 2 스마트시티 보안 이슈와 대응기술 동향 [엄익채/전남대학교] Ⅰ. 서론 Ⅱ. 스마트시티