제 2 장 국내·외 연구 동향

본 장에서는 소프트웨어-정의 인프라 대응 테스트베드 기술, 스마트 에지 관련 네트워킹 기술, IoT 환경을 위한 보안 기술에 대한 해외·국내 연구 동향을 설명한다.

제 1 절 초연결 사회를 위한 지능형 서비스

본 절에서는 초연결 사회 패러다임을 실현시키기 위해서 필요한 지능형 서비스와 상황정보 인식 기술에 대한 기술 및 시장 동향을 분석한다.

1. 지능형 서비스 기술 및 시장 동향

모든 것이 인터넷으로 연결되는 초연결 사회를 앞두고, 초연결 사회에서 활용될 지능형 서비스 플랫폼을 선점하기 위해 국내외 기업들이 다양한 시도를 하고 있다. 지능형 서비스는 사용자의 요구를 인식하거나 행동패턴을 분석하여 기기 및 주변 환경을 제어해 주는 서비스이다.

가상 비서 서비스는 가장 많이 상용화되고 있는 대표적인 지능형 서비스이다. 현재 상용화되고 있는 서비스로는 애플 (Apple) 의 시리 (Siri), 마이크로소프트 (Microsoft) 의 코타나 (Cortana), 아마존 (Amazon) 의 알렉사 (Alexa), 구글 (Google) 의 구글 나우 (Google Now) 등이 있다.

그림 -1 왼쪽부터 코타나, 시리, 구글 나우

최근에는 소프트웨어에서 그치지 않고 가상 비서 서비스가 내장된 IoT 기기를 개발하여 이 IoT 기기를 통해 집 안의 인터넷과 연결된 사물들을 제어하는 스마트 홈 서비스를 선보이는 추세이다. 대표적인 서비스로는 2014년에 아마존에서 먼저 선보였던 음성 제어 스마트 홈 제품인 에코 (Echo) 가 있다.

그림 1- 아마존의 에코, 에코닷, 에코탭

아마존 에코에는 인공지능 가상 비서인 알렉사(Alexa)가 탑재되어 있다. 알렉사는 1000여개 이상 기능을 보유한 클라우드 기반 서비스이다. 또한 알렉사 스킬 킷 (Alexa Skills Kit) 개발자 도구를 개발하여 다양한 서드파티 제품들을 통합하여 많은 제품과 연동이 가능하도록 하고 있다. 집 안에서 벗어나 포드, BMW, 현대자동차 등 자동차기업과 함께 차량 내부에 알렉사를 탑재하여 차와 소통할 수 있도록 개발 중에 있다. 2016년 9월에는 현대차 제네시스와 제휴를 맺어 양산차 최초로 알렉사가 탑재되었다. 집 안의 에코를 통해 자동차의 잠금장치와 공조장치를 조절할 수 있으며 시동을 키고 끌 수 있다.

이어서 2016년 11월에 구글에서 지능형 서비스인 가정용 디지털 비서 구글 홈(Google Home) 을 출시했다. 구글 홈에는 구글 나우가 탑재되어 있어 음성 인식을 통하여 사용자의 명령을 알아듣고 연결되어있는 IoT에 명령을 수행한다. 그 외에도 음악이나 팟캐스트를 재생하고 뉴스를 읽어 주고 현재 시간을 알려주며 쇼핑 목록을 만들어 사용자의 스마트폰에 보여주는 일 등을 할 수 있다. 또한 다른 경쟁 제품들에 비해 높은 수준의 음성 인식을 지원한다. 명령어를 포함한 일상 언어뿐만 아니라 연관된 후속 질문을 인식하는 등 상황과 대화 전체 맥락을 파악해서 답변한다. 온라인 콘텐츠를 TV에서 즐길 수 있도록 해주는 미디어 스트리밍 어뎁터인 구글 크롬캐스트 (Google Chromecast) 와 연동하여 유튜브 동영상을 TV로 보내고 여러 대의 구글 홈과 구글 캐스트 스피커를 연동하여 집안 모든 곳에서 같은 음악을 들을 수도 있다.

그림 1- 구글의 구글 홈

국내 기업에서도 SK텔레콤 (SKT) 가 인공지능 음성인식 디바이스 누구 (NUGU) 를 출시하였다. 한국어 음성인식을 지원하며 어플리케이션을 모바일에 설치하여 기기와 연동해 사용한다. 삼성전자, LG전자, 위닉스, 게이트맨 등 다양한 가전사와 협력하여 다양한 기업의 제품을 제어할 수 있다.

그림 1- SKT의 NUGU

2. 지능형 공간에서의 상황 정보 추론 기술 동향

지능형 공간에 설치된 IoT 기기들이 생산하는 정보를 바탕으로 지능형 서비스 수행을 위한 상황 정보 추론 기술들이 연구되고 있다. 국내외 관련 기술 동향은 다음과 같다.

국내에서는 KAIST 연구팀에서 SpinRader 기술을 개발하였다. SpinRader는 사물 인터넷(IoT) 기반 스마트 공간에서 태스크 추천을 위해 사용자 프로파일, 공존 이력, 공간 내에서 수행한 활동의 종류와 그때의 시간적/환경적 특성 등을 기반으로 상황 정보를 추론한다. 한양대학교 연구팀에서는 특정 공간에서 상황 정보가 형성되는 데 영향을 미치는 요인과 인과구조를 분석하였다. 이 분석을 통해 상황 정보 형성 요인들 간 상호관계에 대한 이론적 모델과 상황정보 형성 요인의 인과 구조를 정의하였다. 중앙대학교 연구팀에서는 상황 정보와 사용자 맥락간의 연관성을 추론하는 기술 연구를 진행하였다. 5W1H에 해당되는 요소 중 Where, When, What의 정보를 토대로 사용자가 특정 공간 내에서 특정 시간대에 어떤 장치를 이용 중인지에 대한 사용자의 맥락을 파악하고 그에 맞추어 사용자가 필요로 하는 서비스를 추론해 낼 수 있도록 베이지안 네트워크를 구성하는 방법을 제안하였다.

해외에서는 Heriot-Watt University 및 University of Glasgow 공동 연구팀이 Mobile geotagging 기술을 이용해 공간에 대한 키워드 및 사회적 의미를 분석하였다. Cornell University 소셜 미디어 연구그룹에서도 마찬가지로 Mobile geotagging 정보를 활용하거나, 증강현실 서비스에서의 사용자 행동 분석을 통해 장소의 변화하는 의미를 파악하기 위한 연구를 진행하였다. IBM Zurich Research Lab은 코사인 유사도, 피어슨 상관계수 등을 활용하여 사용자 맥락이 반영된 세부 장소 간의 관련도를 계산하는 연구를 진행하였다.

상황 정보 추론 기술을 활용한 대표적인 서비스는 위치기반 지능형 정보 추천 서비스이다. 이 서비스의 시장 규모는 다음과 같다. Transparency Market Research에 따르면 전 세계 위치기반 지능형 정보추천 서비스 시장 규모가 2012년 3억 5200만 달러에서 2018년까지 연평균 39% 성장할 것으로 예상되며, Washington State University의 연구에 따르면 사물인터넷의 발전으로 공간의 스마트화가 이뤄지면 사용자들의 사회적 상호작용 행위가 각종 서비스를 보다 지능적으로 추천하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 예상된다. 따라서 사용자들의 사회적 행위로 인해 나타나는 장소의 다양한 의미들을 고려한 지능형 정보추천 서비스의 개발이 요구된다.

<국내외 시장 예측>LBS, 위치기반서비스시장

다음 자료를 참고하였음:

*Forecast: Consumer Location-Based Services, Worldwide (Gartner),

*남선미, 박민수, 김경신, 김승주, “위치기반서비스(LBS)의 규제와 시장 활성화에 관한 연구”, Journal of Internet Computing and Services(JICS), 2014

	단위	2014년	2017년 (개발)	2018년 (종료 +1)	2019년 (종료 +2)	2020년 (종료 +3)	2021년 (종료 +4)	CAGR (%)
세계 시장 규모 (국내포함)	백만$	8300	35747	58160	94626	153956	250486	62.7
한국 시장 규모	억 원	166	715	1163	1893	3079	5010	64

3. 지능형 공간의 특성 추론 기술 동향

공간의 장소성을 추론하는 관점에서 특정 공간의 '정보'와 더 나아가서 '의미'를 정의하는 시도는 주로 1) 공공장소 또는 2)스마트홈 도메인에서 연구되어 왔다. 예를 들어 [2, 3]은 도시 및 공공장소에서 이루어지는 사용자들의 행동을 사용자 피드백, GPS 등을 통해 추측하여 특정 위치의 특징들을 정의하였고 [Matassa15, Leggieri15]는 스마트홈과 상호작용하는 IoT 디바이스들 및 센서들의 기능으로 장소가 가질 수 있는 특유의 정체성을 나타내었다. 장소성을 정의하는 궁극적인 목표는 사람 또는 기계가 특정 위치에 대한 물리적/정적인 정보와 문맥적인 정보를 얻기 위함인데, 장소에 관련된 정보가 쉽게 검색되고 활용되기 위해 정형화된 문법 체계를 가지는 것이 필요하다. 앞서 연구된 바에 의하면 장소에 대한 대표적인 지식체계는 1) 미가공 상태 그대로의 정보를 활용하는 방식, 2)키워드/태그를 활용하는 방식, 3)관계 구조를 활용하는 방식으로 사용되어 왔다.

가공 형태의 장소성 정의는 센서[Cranshaw10] 혹은 사용자의 입력[4]으로 들어온 데이터를 아무런 필터링/매칭없이 활용하는 방법이다. 가공되지 않은 데이터 자체로는 장소 분류엔 적합하지 않지만 통계적인 의미와 사용자 입력의 개인적인 문맥의 희소성이 크다는 장점이 있다.

키워드/태그로 장소성을 정의하는 방식은 미리 정해놓은 단어들의 존재유무와 일치 횟수에 기반하여 한 장소를 정의하기도 하고 다른 장소와의 유사성 혹은 차이점을 구분한다. 관계구조화 형식과 매우 흡사하지만 라벨간의 인과관계가 고려되지 않는 점에서 다르며 키워드 필터링을 통해 매우 쉽게 장소와 관련된 주요 단어들을 얻을 수 있다는 장점이 있다 [Krumm13, 6, 7].

관계구조화 형식은 데이터들의 상관관계 및 인과관계를 그래프 혹은 트리 구조로 표현함으로써 장소성이 가질 수 있는 속성들의 문맥적인 의미를 가장 잘 표현한 방식이다. [9, 10]과 같이 온톨로지를 설계하여 관계를 구조화시키는 방식이 대표적이며 [Lin10, 8]과 같이 순환 혹은 계층적 구조를 활용하기도 하였다.

4. 상황정보 기반의 장소/서비스 추천 기술

장소 추천 기술은 장소를 방문하는 사람들의 이동성을 관찰하고 이를 통해 나타나는 패턴을 알고리즘으로 디자인하여 시스템에 적용해왔다.먼저 유명 장소에 사람들이 많이 방문한다는 점을 활용하여 장소의 인기도를 바탕으로 추천하는 것이 가장 기초적인 방법으로 제시되었으며 대부분의 장소 추천 관련 연구에서 비교 모델로 활용하고 있다.이에 더 나아가 사람들이 가고자 하는 장소의 유형별로 방문하는 장소가 다름을 관찰하여 각 유형별로 나타나는 장소의 인기도를 바탕으로 추천하는 방법론이 등장했다 [1].후에 사람의 이동성과 사회적 요소 간의 관련성을 관찰한 뒤에는 사용자의 사회적 정보를 활용하여 자신의 지인이 방문했던 장소를 추천하는 방식이 등장했다 [11, 12]. Foursquare나 Yelp와 같은 위치 기반 SNS가 등장한 뒤로는 개인 방문 이력과 장소 태그 및 코멘트에 대한 데이터에 접근이 가능해졌고 이를 활용한 다양한 연구가 활발히 진행되었다.

SNS데이터를 활용한 예로, [14]는 개인의 방문 이력과 장소 카테고리 정보를 활용하여 개인의 취향을 추출해 내고 더 나아가 각 지역의 대표 사용자 군을 추출하여 이들과 자신의 취향을 협업 필터링에 활용하여 장소를 추천하는 시스템을 제시했다.[13]은 장소의 메타데이터 (태그),장소 태그나 코멘트로부터 추출한 사용자들의 감정, 방문 이력 데이터들을 동시에 고려하여 좀 더 자세한 (fine-grained) 사용자 취향을 추출해 내고 이를 바탕으로 사용자에게 자신의 취향에 적합한 장소를 추천하는 알고리즘 및 시스템을 제시했다. 특히 기존 연구들은 부정적인 감정이 담긴 태그나 의견은 의도적으로 제거하는 반면 본 논문에서는 위와 같은 정보를 활용하여 보다 정확한 사용자의 취향을 추출해내고 있다.

5. Smart connectivity를 위한 무선 네트워크 프로토콜의 공존과 연동

다양한 네트워크 인터페이스를 갖는 이동 단말들 및 IoT 단말들의 확산에 따라  이를 지원하는 네트워크들이 서로 경쟁하고 간섭을 일으키는 상황은 심화되고 있다. 이러한 다중 네트워크 간들을 조율하고, 더 나아가 연동하여 활용하기 위한 네트워크 자원의 동적 풀링 (Dynamic Pooling) 연구들이 진행 중이며, 이중 핵심 기술로 이기종 네트워크 프로토콜간의 공존 기술 개발이 활발히 진행중이다. IoT 디바이스로 대표되는 다양성 요구 단말은 같은 ISM 대역과 같은 공통 주파수 대역을 사용하는 경우가 대부분이므로, 프로토콜 공존의 문제는 물리 계층 (Physical Layer)에서의 간섭 문제를 포함하며, 상위 네트워크 계층들과의 연동 문제 또한 포함한다.

[그림 1-] 이기종 프로토콜 공존을 위한 대표 기법들 예시

본 문서에서는 다양한 무선 네트워크 및 디바이스들을 활용하는 IoT 기반 서비스들을 효과적으로 지원하기 위해 현재 네트워크의 구조적인 문제점을 진단하고, 이를 개선하기 위한 네트워크 프로토콜 공존/연동 아키텍처에 대해 소개한다. 또한, 이를 위한 향후 연구 방향을 제시하며, 필수 연구 주제 및 내용에 대해 다룬다.

가. 물리 계층에서의 네트워크 프로토콜 공존/ 연동

Qualcomm은 WiFi 가 널리 사용하고 있는 unlicensed band 중 하나인 5GH에서 운용 가능한 LTE-LAA (License-Assisted Access) 기술을 위한 간섭회피 방식을 제안하였다. 이 기술은 (1) 채널 선택, (2) CSAT (Carrier Sensing Adaptive Transmission), (3) LBT (Listen Before Talk)을 포괄한다.

[그림 1-] Qualcomm의 간섭회피 운용기술

Qualcomm의 제안기술은 현재의 표준 규격 제품에 바로 적용이 가능한 CSAT에 초점이 맞추어져 있는데, CSAT는 오래전부터 알려져왔던 ABS (Almost Blank Subframe) 방식의 LTE-LAA 에 대한 변형이다.  수백 ms단위의 통신상태 (Talk Burst)를 반복적으로 유지하므로, WiFi 의 접속 권한을 침해할 여지가 다분한 한계를 지니고 있다. 따라서, WiFi 의 전송 현황을 확인하는 LBT 와 같은 보완 기술들이 함께 제시되고 있다.

LTE-LWA (LTE WLAN Aggregation)는 CA (Carrier Aggregation) 및 LAA와는 다른 이종 네트워크간의 링크 수준 결합방식이다. 아래 그림은 CA, LTE-LAA, LTE-LWA의 차이를 표현하고 있다 (LTE-LWA의 구현은 다양한 방식으로 가능하다).

[그림 1-] LTE 계열 공존 연동 기술 비교

Belgium Louvain 대학교에서는 Multipath Aggregation 기술 중 하나로, iOS 7의 음성 인식 비서 서비스에 최초로 적용된 MPTCP (Multi-Path TCP) 기술을 개발하였다. 동시에 여러 개의 무선 네트워크 인터페이스를 이용하여 데이터를 전송할 수 있도록 하여, 네트워크 연결성에 문제가 생기더라도, 이중 하나의 세션 만 활성화 되어있으면 연결이 끊기지 않고 유지될 수 있도록 하는 기술이다. 이 기술은 데이터를 우선적으로 WiFi로 보내고, WiFi 연결이 비정상적인 경우에만 3G나 LTE를 사용함으로써, 통신 비용을 절감하도록 설계되었다. 초기에는 iOS의 커널에만 적용되던 MPTCP는 넥서스 3/4/5 등에 대한 커널레벨 구현이 진행되면서, 안드로이드에서도 활용이 가능하게 되었다.

또다른 Multipath Aggregation 기술 중 하나인 RAN (Radio Access Network) Aggregation은 LTE와 WiFi를 통해 데이터를 동시에 전송할 수 있도록 하는 데이터 묶음 전송 기술이다. 하위 계층인 Link 계층에서 Aggregation을 수행하므로 Network, Transport, Application 계층과 같은 상위 계층에서 사용하는 프로토콜에 제한을 받지 않아, 광범위하게 적용이 될 수 있다. 다만 WiFi의 모든 트래픽이 SGW (Serving Gateway), PGW (Packet Data Network Gateway) 와 같은 이동 통신망의 장비들을 거쳐 처리 되는 특성으로 인해, 통신사업자에게 추가 비용이 발생하는 단점이 있다. 따라서, Aggregation을 통해 얻게 되는 효용과의 Trade-off 에 대한 고려가 필요하다.

[그림 1-] LTE 중심 공존 연동 움직임

물리계층에서의 공존 연동 연구는 LTE와 로컬 네트워크와의 공존 연동에 집중되어 있다. 다수의 이동통신사들이 LTE-LAA를 사용하기 위한 소형셀 장비를 개발 중에 있다. LTE-LAA를 지원하는 소형셀의 H/W, S/W, 운용알고리즘 까지의 통합 연구 개발이 진행되고 있으며, 2017년을 기점으로 상용화가 추진되고 있다. 간섭 회피 기술 및 운용 S/W에 관한 특허 기술 개발 및 출원들도 동시 다발적으로 이루어지고 있는 상황이다.

LG U+는 2014년 10월 2.6GHz 주파수 대역과 5.8GHz 주파수 대역을 CA(Carrier Aggregation)을 이용해 연동하여 300Mbps의 속도를 시연하는데 성공하였고, 2015년 5월, 두번째 시연에서 2.6GHz 주파수 대역의 20MHz와, 5.8GHz에선 60MHz를 묶어 이전 시연의 300Mbps보다 2배 빠른 600Mbps의 속도를 보여주는데 성공하였다.

[그림 1-] LG의 LTE-LAA 시연

KT 또한 삼성과 Qualcomm과 협력하여 2015년에 개최된 MWC에서 LTE-LAA 기술을 선보였다. KT는 삼성의 LTE 기지국 장비와 Qualcomm 칩을 사용한 단말을 연동하여 1.8GHz 주파수 대역의 20MHz와 5GHz 주파수 대역의 40MHz 를 CA하였고, 그 결과로 450Mbps의 다운링크 속도를 보여주었다.

[그림 1-] KT의 LTE-LAA 시연

KT 는 LTE-LAA 뿐 아니라 LTE-LWA (LTE-HetNet) 기술도 선보였다 (보다 구체적으로는 LTE와 WiFi 대역을 묶어서, 동시 전송하는 기술로 표준화 이전의 LWA 기술 형태). 기지국의 컨트롤 유닛 (BBU: Broadband Unit)에서 플로우를 나누고 이를 2개의 라디오 링크로 나눠 전송한 후 단말에서 재조합하는 방식을 사용했다.

SKT 는 3개의 LTE 네트워크 밴드를 CA 하고, 갤럭시 S7, LG G5 등 최신 단말이 지원하기 시작한 256QAM 모듈레이션을 결합하여 500Mbps를 달성할 수 있는 LTE-A Pro 기술을 2016년 6월부터 상용화 하였다.

[그림 1-] KT의 LWA 구조

위 기술들과 별개로, 삼성전자는 단말의 소프트웨어 스택 변경만으로, LTE와 WiFi를 묶어 사용하는  Multipath Aggregation 기술인 다운로드 부스터 (Download Booster)를 개발하여 2014년 출시된 갤럭시 S5 이후의 단말 들에 이 기술을 탑재하고 있다. 다운로드 부스터는 30MB 이상의 크기를 가지는 파일을 다운로드 할 때, HTTP/1.1 프로토콜의 Range Retrieval Request를 사용하여 파일의 일부를 LTE로 또 다른 일부를 WiFi로 받을 수 있는 구조를 가지고 있다. 이러한 구조적 특징으로 인해, 네트워크 장비의 아무런 지원 없이도 LTE/WiFi를 동시에 사용하여 속도를 증가시킬 수 있는 장점을 가진다. HTTP/1.1 버전 이상을 지원하는 웹서버에서만 지원이 가능한 기술이지만, 현재 거의 모든 웹 서버가 HTTP/1.1 이상을 지원하므로, 범용성에도 특별한 문제가 없다.

나. S/W 중심 네트워크 공존/연동

국외에서도 S/W 중심의 네트워크 제어 기술은 빠른 속도로 개발되고 있다. 엔터프라이즈급 기술은 상용화를 거쳐 확산 단계에 있으며, 캐리어급 기술은 다양한 인프라 구성 요소를 가상화를 통해 통합적으로 제어하는 기술 위주로 발전하면서 NFV (Network Function Virtualization) 기술과 연계하여 발전 중인 상황이다.

엔터프라이즈급 SDN은 오픈스택 연동 지원을 통한 ICT 자원 가상화의 통합적 지원 위주로 기술 발전하고 있으며, 클라우드 및 데이터센터 관련 기술은 기존의 데이터센터내 (intra-DC) 처리기술에서 데이터센터간 (inter-DC) 기술로 발전이 진행중이다.

캐리어급 SDN (Software Defined Networking) 기술은 다계층, 다중망, 다중 벤더들의 인프라 자원 및 경로 등의 가상화를 통합적으로 제어하는 기술 위주에서, NFV 기술과 연계한 동적 서비스 오케스트레이션 기술로 그 중심이 옮겨가고 있다.

주요 SDN 벤더들은 그들의 SDN 솔루션에서 Firewall, DPI, Load balancing, PCRF, EPC 등의 기능을 수행하는 소프트웨어 응용모듈을 지원함으로써, NFV와 연계가능한 기술 및 제품을 개발하는 추세이다.

다. 국내 ․ 외 표준화 현황

국내에서는 5Ghz 연구반을 중심으로 LTE-LAA와 이기종 네트워크 공존문제를 다루고 있다. 5Ghz 연구반은 2014년 결성되어 여러 차례의 회의를 거쳐 5Ghz 대역에서의 무선 기술간 공존, 주파수 분배, 기술 표준안에 대한 협의를 진행해 왔다.

* 3GPP Release-13

3GPP는 R13에서 두가지의 LTE-WLAN의 라디오 수준 통합 (Radio Level Integration) 워크 아이템 (Work Item)을 승인하고 추진하여왔다. 해당 워크 아이템은 2016년 3월에 종료되어 각각 LTE-WLAN을 PDCP (Packet Data Convergence Protocol) 수준에서 링크 통합하는 방식 및 IPSec 터널링을 통해 Radio Bearer 수준에서 통합하는 방식을 제시 하였다.

(a) LTE-WLAN PDCP Aggregation      (b) LTE-WLAN Bearer Aggregation

[그림 1-11] 3GPP R13 의 LTE-LWA 프로토콜 연동 기법들

3GPP TSG RAN에서는 주파수 집성기술(Carrier Aggregation)을 위한 신규 주파수 확보 및 LTE-LAA 기술 확산에 대비하여 최대 32개의 주파수를 집성하는 것을 목표로 연구를 진행해 왔으며, 여러 재난 상황에 대응이 가능한 필요 기능들을 개발하는 과제를 채택하였다. 또한 재난상황에서 네트워크 커버리지가 없는 경우에도 단말간 직접 통신이 가능하도록 하는 규격 개발을 진행하고 있다.  마지막으로 다수의 사용자에 의한 간섭의 개선과 고속이동 중인 환경에서의 성능개선이 추가로 논의되고 있다.

* LTE-U (LTE-LAA) 포럼

2014년 국내 기업 삼성과 버라이존, 알루, 에릭슨, 퀄컴이 주요 멤버가 되어 LTE-U (LTE in Unlicensed Spectrum) 포럼을 결성하였다. 이 포럼의 주요 어젠다는 5GHz UNII-1 및 UNII-3 대역에서 LBT (Listen-Before-Talk)을 수행하지 않고 공존 요구사항을 만족하는 LTE-LAA의 pre-standard 버전을 조기 상용화하는 것이다. LTE와 WiFi의 공정한 공존으로 서로의 성능에 손해를 미치지 않는 것을 중요하게 다루고 있다. LTE-LAA 포럼의 표준 문서로는 LTE-LAA 기술 보고서, CSAT기반의 공존규격, LTE-LAA SDL 단말 최소 성능 규격, LTE-LAA SDL 기지국 최소 성능 규격에 대한 초기 버전 등이 있으며, 2015년 3월에 공개하였다.

* LTE/WiFi Multipath Link Aggregation 기술 표준화

LWA의 주요 기술인 Multipath Link Aggregation은 계층에 따라 HTTP 계층, TCP 계층, Physical/Link 계층으로 나눌 수 있음. HTTP 계층에서 Aggregation하는 HTTP 1.1(RFC 2616)의 Range Retrieval Request를 사용하여 스마트폰에 받을 파일을 LTE와 Wi-Fi로 나누어 받는 방법으로 IETF에서 1999년에 표준화 한바 있다. TCP 계층의 대표적인 Aggregation 기술인 MPTCP (Multipath TCP)는 클라이언트와 서버 간 협상에 의해 여러 개의 서브플로우(subflow)를 구성하는 기술로써 IETF에서 표준화 하였다. 마지막으로, Physical/Link 계층의 Aggregation 기술로는 RAN Aggregation, LAA 등이 있으며, 3GPP RAN의 study item으로 승인되어 논의 중에 있다. Downlink only를 먼저 표준화한 후, Downlink/Uplink 양방향 전송에 대한 표준화를 진행하는 것으로 결정되었다.

라. 네트워크 공존/연동 관련 시장 성장

네트워크 가상화 관련 시장은 아직 초기단계로서 본격적인 시장 조사 결과가 미비하지만, 현재 발표된 기업 및 데이터센터용 네트워크 가상화 시장에서는 White Box 형태의 장비들이 가장 높은 점유율을 차지하고 있다.

White Box는 소프트웨어가 탑재되지 않아 이용자가 네트워크 하드웨어 장비와 소프트웨어를 각각 다른 독립된 벤더의 것으로 구성할 수 있는 open hardware기반의 스위치로써, 3억 3900만 달러의 매출액을 기록하며 전체시장의 43.4%를 차지하고 있다.

VMware (SDN 스위치 870만 달러, SDN 컨트롤러 1억 2,200만 달러), Arista (SDN 스위치 5,300만 달러), Dell (SDN 스위치 5,200만 달러), Cisco (SDN 스위치 4,360만 달러,  SDN 컨트롤러 780만 달러) 등의 업체들이 주요 점유율을 구성하고 있다.

<표> 2014년 기업 및 데이터 센터용 SDN  벤더 점유율 현황

Rank	Vendor	매출액 ($M)	시장점유율
1	White Box	339	43.4%
2	VMware	131	16.7%
3	Arista	53	6.8%
4	Dell	52	6.7%
5	Cisco	51	6.6%

자료: Infonetics 2015, Data Center and Enterprise SDN Hardware and Software

2014년 기준 네트워크 시스템은 Huawei가 19.3%의 시장 점유율로 1위를 차지하였고, 기업용 장비의 경우, Cisco가 49.7%의 매우 높은 시장을 점유하고 있다.

라우터/스위치 및 광 전송 장비 부문의 경우, 2014년 기준 1위 벤더는 Cisco로 시장의 약 23%를 차지, Huawei는 18.8%의 시장을 점유하여 2위를 차지

통신 서비스 제공 사업자들의 신규 서비스 도입 경쟁에 따라 가입자 망 장비 시장이 지속적으로 증가하고 있음

Huawei(26.1%)는 가입자 장비 시장의 1위 벤더로 높은 시장 점유율을 보이고 있으며, Al-Lu는 15.3%의 시장 점유율을 보이며 2위 벤더로 자리 잡고 있음

<표> 2014년 네트워크 시스템 벤더 점유율 현황

Rank	사업자용 장비			기업용 장비
	Vendor	매출액($M)	시장점유율	Vendor	매출액($M)	시장점유율
1	Huawei	8,379	19.3%	Cisco	18,759	49.7%
2	Cisco	6,575	15.1%	HP	3,148	8.3%
3	Alcatel-Lucent	5,781	13.3%	Huawei	1,334	3.5%

자료: Market Share Communications Service Provider Operational Technology, Worldwide 2014, 2015.03
Market Share Enterprise Network Equipment by Market Segment, Worldwide, 4Q14 and 2014, 2015.03

<표> 시장규모 전망 및 예측

구분		2015	2016	2017	2018	2019	2020	CAGR
네트워크 가상화 기술	세계	4,272	8,236	14,242	22,055	30,431	41,128	74.0%
	국내	175	321	513	772	1,004	1,275	65.0%
네트워크 시스템 기술	세계	85,360	89,175	92,566	95,670	98,401	101,752	3.6%
	국내	1,249	1,306	1,367	1,425	1,477	1,546	4.3%

<표> 네트워크 가상화 기술 관련 시장 (단위 : 백만불)

구분			2015년	2016년	2017년	2018년	2019년	2020년	CAGR
세계	SDN	사업자용 장비	278	807	1,768	3,386	5,700	8,067	109.6%
		기업용 장비	1,729	3,330	5,971	9,449	13,129	17,962	77.8%
	NFV		2,264	4,099	6,504	9,220	11,602	15,099	63.4%
	합 계		4,272	8,236	14,242	22,055	30,431	41,128	74.0%
국내	SDN	사업자용 장비	11	31	64	118	188	250	98.8%
		기엉용 장비	71	130	215	331	433	557	65.6%
	NFV		93	160	234	323	383	468	54.9%
	합 계		175	321	513	772	1,004	1,275	65.0%

자료: Infonetics, Carrier SDN Hardware, Software, and Services (2015.08)
Infonetics, NFV Hardware, Software, and Services (2015.07)

Infonetics, Data Center and Enterprise SDN Hardware and Software(201505)

SNS Research, The SDN, NFV & Network Virtualization Bible: 2015-2020(2014.04)

통신사업자, 공공기관, 일반 기업 등 최종 이용자들이 서비스 통신망, 사설망, 공공망 등을 구성하기 위해 제조사부터 관련 장비 및 시스템을 공급받아 최종 수요시장을 형성한다. 통신서비스 제공을 위한 백본망, 가입자망 등 대규모 네트워크를 보유한 통신사업자가 가장 큰 수요시장을 형성하고 있으나, 공공기관 및 일반 기업용 네트워크 수요가 증가하면서 수요 다변화가 진행되고 있다.

(통신사업자) ’14년 기준 약 6.3조원 가량을 투자한 것으로 전망되며, 이중 약 1조원 가량이 네트워크 장비․시스템 구매 투자로 이어진 것으로 전망된다.

(공공부문) 센터망, 자가망에 구축에 대한 요구로 국가․공공기관에서 소요되는 네트워크 장비․시스템 수요가 증가하고 있다.

(일반) 기업의 스마트워크 및 클라우드 기반 업무환경 도입으로 네트워크 장비․시스템 수요가 크게 증가하고 있다.

네트워크 시스템 시장은 주요 글로벌 벤더가 시장을 과점하고 있으며, 국내사업자는 일부 품목에 한해 경쟁력을 보유하고 있다.

글로벌 시장측면에서 살펴보았을 때, 주요 글로벌 벤더에 의한 공급시장의 과점체제가 확립되면서 중소 업체의 시장 경쟁은 점차 어려워지는 추세에 있으며, 특히 일반 기업용 장비시장에서는 글로벌 벤더에 대한 집중도가 매우 높다.

시장집중도를 나타내는 척도인 글로벌 상위 3개 업체의 점유율(CR3)이 통신사업자용 시장은 47.7, 일반 기업용 시장은 61.5로 나타나 소수 글로벌 벤더에 의한 과점이 확인되고 있다.

최근에는 SDN/NFV와 같은 가상화 기술을 이용한 네트워크 아키텍처가 관심을 받고 있으며, 점차 레거시(legacy) 장비시장을 대체하면서 기존의 시장 구조를 재편하는 기회가 될 것으로 기대되고 있다.

한편, 국내 네트워크 장비․시스템 업계의 경쟁력은 약한 편이나 일부 품목 (FTTH PON, WDM 등)은 국내에서 높은 시장점유율을 보이고 있어, 글로벌 시장에서의 경쟁도 가능할 것으로 보인다.

국내 네트워크 기업들을 대상으로 3년 이내 영향력이 가장 클 것으로 생각하는 네트워크 장비산업에 대해 조사한 결과 이동통신장비가 23.5%로 가장 많이 응답한 것으로 나타났다.

이동통신장비 다음으로는 보안어플라이언스 장비 16.2%, 전송장비 11.8%,네트워크 서비스 및 운영관리 11.8%, 무선AP 5.9%, FTTH장비 2.9%, 일반 가입자용 단말 1.5%, VoIP용 장비 1.5% 등의 순으로 나타났다.

보안 어플라이언스장비 다음으로는 이동통신장비 10.4%, 스위치 6.0%, 전송장비 4.5%, FTTH장비 3.0%, 네트워크서비스 및 운영관리 3.0%, 부품 및 부분품 3.0%, 무선AP 1.5%, VoIP장비 1.5% 등의 순으로 나타났다.

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제 3 장 연구 내용 및 발전 방향

제 1 절 초연결 사회를 위한 지능형 서비스

본 절에서는 초연결 사회에서 지능형 공간을 방문하는 사용자의 의도에 적합한 서비스를 주변 사물들과 연동하여 실시간으로 제공하기 위해서 필요한 데이터 마이닝 기반 기술에 대한 연구 이슈를 분석하고 이를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시한다.

1. 사용자의 사회적 행위 이력 기반의 장소성 추론 기술

가. 연구 이슈

(1) 장소성 추론에 필요한 핵심 요소 부재로 인해 지능형 공간의 상황과 사회적 의미 파악을 할 수 없다.

장소성을 데이터의 관계성으로 정의를 한 연구들은 장소 분류 및 검색에 매우 적합한 반면에 관계의 복잡도와 관련 데이터 추출의 어려움 때문에 주어-동사 등 한정되고 적은 수의 카테고리만을 구조화 하여 온톨로지 모델에 담아 내었다 [Dearman10, Riboni11]. 따라서 장소에 대한 정적인, 문맥적인 정보를 모두 담는게 아니라 주어-동사 같은 한정된 요소만을 고려해서 정의한다면 장소간의 미세한 차이를 알아내거나 장소에 대한 사소한 세부적인 정보를 기록할 수 없다는 한계가 발생한다.

(2) 초연결 사회를 구성하는 각 지능형 공간에 대한 다면적인 장소성 표현이 불가능하다.

위치기반 서비스들이 채택하는 장소성의 정의 방식 및 선행되어 연구된 장소성의 개념은 대부분 위치와 장소성 간의 1:1관계를 갖는다. 따라서 이론상 한 장소는 두개의 장소성을 갖고 있는 것이 받아들여지지 않을 뿐만 아니라 정형화된 키워드 태그를 사용하는 경우 매우 흡사한 키워드라도 매칭이 불가능하기 때문에 장소 하나에 대하여 여러 장소성의 측면을 갖는 1:N 속성을 정교하게 파악하지 못한다는 이슈가 존재한다.

(3) 장소성 추론을 달성하기 위해 과도한 사용자 개입이 발생한다.

앞서 소개한 서비스들과 연구에서는 사용자가 특정 장소를 향해 경험하고 느낀 장소성을 추출해내기 위해 여러 시도들이 이루어져왔지만 그 추출 방식이 사용자에게 불편한 방식으로 설계되었다. 예를 들어, 정보 추출을 목적으로 계속해서 정확한 입력을 요구하거나 스마트폰의 센서를 상시 활용하는 방법들은 사용자에게 간섭적이며 배터리를 크게 소모하고 보안에 취악하며 사생활 침해를 일으킬 수 있다는 문제가 존재한다 [Schaefer10, Chon13].

나. 연구 방향 제시

(1) 육하원칙에 해당하는 요소를 장소성 추론에 활용해야 한다.

사람의 사회적 행위와 공간의 물리적인 특성을 함께 고려하여 하나의 장소를 표현하기 위해서는 사람의 사회적 행위와 그 사회적 활동이 발생하는 물리적 위치를 함께 고려할 수 있는 육하원칙(5W1H; 누가, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게, 왜)을 모두 고려해야 한다. "누구(who)"는 개인 및 동행한 사람들과의 사회적 관계를 설명할 수 있고, "언제(when)"는 단순히 절대적인 시간만을 의미하는 것이 아니라 그 시간이 갖는 다양한 의미(계절, 휴일 여부, 오전/오후의 구분 등)를 활용하는 측면에서 중요하다. "어디(where)"는 공간의 이름, 분류, 위치 등 변하지 않는 물리적인 속성을 표현할 수 있다. "무엇(what)"은 본 연구에서 같은 공간을 여러 사회적 의미로 해석하는 데 매우 중요한 역할을 갖는 요소이며, 여기서 사용자들이 어떤 행위를 수행했는지를 표현할 수 있어야 한다. "어떻게(how)"는 앞서 설명한 무엇(what)을 수식하는 형용사 및 부사 역할을 하므로, 이것은 같은 목적의 장소라도 사용자가 원하는 분위기나 특성에 따라 구분할 수 있는 데 도움을 준다. "왜(why)"에 해당하는 요소는 무엇(what)을 하는지, 대상 사용자가 다른 장소에서부터 현재 장소까지 장소 간 이동 순서의 특성과 연관성이 높다.

(2) 분위기와 상황을 수식하는 표현을 세부 요소로써 장소성 추론에 활용해야 한다.

사용자가 특정 선호 장소에 방문하고 활동을 하는 이유는 가장 먼저 목적의 달성 여부에 있으나, 목적을 달성할 수 있는 동일한 종류의 장소가 여러 개 있을 경우, (또한 거리의 제약이 없다고 가정할 경우) 그 중에서 하나의 장소를 선택하는 것은 해당 장소가 갖는 여러 가지 다른 세부 요소들의 영향을 받는다. 이러한 세부 요소들은 대체로 해당 공간의 분위기를 설명하거나, 사용자의 행위와 공간을 수식하는 표현이 될 수 있다. 따라서 사용자들의 방문 이력으로부터 분위기에 대한 표현이나 육하원칙을 수식하는 형용사/부사를 수집하여 세부 요소로 활용할 필요가 있다.

(3) 육하원칙 및 기타 요소들 간의 의미적 연관성을 정의해야 한다.

사람이 일상 영역에서 육하원칙에 의거하여 상황을 파악하고, 그 중 중요한 영향을 미치는 요소를 고려하여 의사결정을 내리듯이, 사용자들의 장소 방문 이력이 육하원칙 및 분위기와 같은 요소들로 표현이 되면, 컴퓨팅 시스템에서 이 요소들의 조합으로부터 상황별로 중요한(의미 있는) 장소를 파악할 수 있도록 요소들 간 연관성을 정의해야 한다. 예를 들어, 같은 식당이라도 '귀빈 대접' 또는 '상견례'가 주로 일어나는 식당과 '데이트'를 주 목적으로 방문하는 식당을 구분하기 위해 "위치"와 "활동" 사이에는 "일어난다"는 연관성이 정의될 필요가 있다. 또한 주로 어떤 사용자들이 특정 공간에 방문해서 특정 행위를 수행하는지 알기 위해, "사용자"와 "활동" 사이에도 "수행한다"는 연관성이 정의되어야 한다. 이와 같이 장소성 추론에 필요한 요소들 간의 연관성을 정의하고, 이를 지식체계로 활용해야 한다. 따라서 지식체계를 유연하고 확장성 있게 표현하는 도구로써 온톨로지를 활용해야 한다.

(4) 일부 요소의 조합에 대하여 적합한 장소를 추출할 수 있어야 한다.

장소성 추론에 필요한 요소들 간의 연관성이 정의되면, 장소 방문 이력 데이터로부터 각 장소가 주로 갖는 요소를 파악할 수 있게 된다. 따라서 반대로 핵심 요소들을 조합하여 어떤 공간이 그러한 요소에 가장 부합하는지 알아내는 것도 가능하다. 이것은 사람이 방문할 장소를 결정할 때 일상적으로 수행하는 추론의 과정과도 일맥상통한다. 따라서 장소성 추론 시스템은 방문 이력 데이터로부터 각 장소가 갖는 주요 요소들을 파악할 뿐만 아니라, 주요 요소들을 활용하여 적합한(relevant) 장소를 찾아낼 수 있어야 한다.

2. 다양한 데이터 소스 기반의 장소성 추론 기술

가. 연구 이슈 도출

IoT 환경에서 다양한 소스로부터 데이터를 수집하여 해당 장소의 장소성을 파악하여 사용자 개입이 없이 서비스를 제공해줄 수 있어야 한다. 서비스를 추천 및 제공해주기 앞서 사용자에게 서비스해 줄 장소의 장소성을 파악하기 위해서는 소셜 데이터, 사용자 선호도, 사용자의 맥락 등 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 활용한다. 하지만 이런 데이터로 장소성을 추론하기엔 여러 가지 문제점들을 안고 있다.

(1) 장소성 추론 데이터 소스의 user-bias 문제: 소스의 공신력 부족.

기존 연구에서는 장소성을 정의할 때 온라인 소셜 데이터를 이용하여 정의하였으나 온라인 소셜 데이터만을 사용한 추천 시스템에는 신뢰도가 부족하다. 왜냐하면 장소와 상관없는 스팸 필터링이 어렵기 때문이다. 더 나아가서 SNS 데이터 소스인 트위터, 인스타그램 및 블로그는 user-bias 문제를 초래할 수 있다.

(2) 데이터 소스의 특성에 맞춘 추출 및 분류 방법 부재: 텍스트로 해당 장소의 장소성을 정의하기 힘듬.

기존 위치기반 서비스나 연구에서 채택한 방법은 텍스트로 해당 장소의 장소성을 정의하는 것이다. 이러한 방식은 다양한 장소성을 갖고 있는 장소의 장소성을 정확히 추출하기 어렵다. SNS데이터는 종류가 다양하고 비정형 데이터이기 때문이다. 따라서 각 데이터 셋마다 통일 되지 않은 행태로 제공 된다. 이러한 형태의 데이터로 장소성을 정의가 어렵고, 또한 정의를 하더라도 여러 문제를 초래 할 수 있다. 또한 IoT 센서 데이터 세트만으로 장소성을 파악하기 힘들다. 왜냐하면 이런 데이터 셋으로는 그 장소에 대한 환경 정보만 제공할 수 있지 장소만의 특성 및 특이사항 정보를 줄 수가 없다. 따라서 unique하게 장소성을 분류할 수 없다.

(3) 지능형 공간들 사이의 특성 관계 표현 부재: 공간의 범위를 명확이 나누기 힘들다.

공간의 특성을 추론하기 전에, 우선 공간의 범위가 명확히 나눠져야 한다. 하나의 지능형 공간의 범위는 그 공간에 포함되어 있는 세부 공간들의 합으로 정의할 수 있는데, 이러한 공간의 특성을 추론하기 위해서 지능형 공간 안에 있는 하위 지능형 공간들이 갖고 있는 계층구조에 맞춰서 공간을 분류해야 한다. 기존 연구에서는 여행정보안내 서비스를 위한 공간분류 및 공간 간의 계층구조를 정리하였다, 하지만 해당 구조는 여행안내 위주로 구성되어 있어 초연결 사회에서 실제로 구현되는 다양한 목적의 지능형 공간들과 다양한 사용자 맥락에 적용하기에는 무리가 있다 [Moreno13]. 예를 들어 기존의 장소 추천 시스템은 사용자에게 하나의 장소를 추천할 때, 해당 사용자의 패턴(나이, 성별 등)와 세부장소의 단독적인 특성만을 고려하여 추천을 하였다. 하지만 사용자의 맥락에 맞게 특정장소를 추천하기 위해서, 같은 상위 지능형 공간에 해당 되어있는 세부 지능형 공간이 갖고 있는 특성들도 함께 고려해야 한다.

나. 연구 방향 제시

장소성을 파악하여 지능형 추천 서비스를 제공하기 위한 요구사항들은 다음과 같다.

(1) 장소성 추론이 가능한 다양한 데이터를 파악하고 이를 기반으로 장소성을 추론하는 세부 모델을 제시해야 한다.

온라인 소셜 데이터를 통한 장소성의 파악은 개개인이 생각하는 장소성을 얻어내기에는 적합하지만 전체 공간 속에서 해당 장소가 차지하는 역할을 파악하기에는 부족함이 있다. 이러한 한계를 해결할 수 있는 대안으로서 공공데이터를 사용할 수 있다. 제공되는 공공데이터가 점점 더 방대해지고 세밀해진다는 점을 고려하면 공공데이터를 통한 장소성 추론은 필수적이며 그 결과가 보다 나아질 것으로 예상된다. 이를 위해서는 제공되는 공공데이터의 종류를 파악하고 이 중 장소성을 파악할 수 있다고 여겨지는 공공데이터를 선별한 후 각각의 공공데이터로부터 실제 장소성을 추론할 수 있는 세부적인 모듈을 구현해야 한다. 대부분의 공공데이터가 수치로 제공된 다는 점을 고려하면 각각의 공공데이터 수치를 특정 장소성으로 변환하는 모델을 제시할 것이다.

(2) 정형화를 통해 데이터에서 장소성을 추출하고 카테고리화 할 모듈을 제시해야 한다.

SNS 데이터는 비정형 데이터이다, 또한 여러 기관에서 제공되는 공공데이터는 서로 다른 형식을 갖고 있다. 따라서 SNS 및 공공데이터에서 장소성을 추출하려면 우선 다양한 데이터에 정형화 전처리가 있어야 한다. 그리고 이러한 데이터에서 추출한 장소성은 서로 평행적인 관계를 갖고 있어 카테고리화 시킬 필요가 있다. 예를 들어, 한 장소의 온도를 표현할 때, “춥다”와 “쌀쌀하다”는 비슷한 뜻을 나타내는데 기존 추론 방식에서는 구분이 안되어 왔다. 이를 해결하기 위해서는 이러한 비슷한 장소성을 나타내는 단어들을 카테고리화 시킬 모듈을 제시해야 할 것이다.

(3) 세부장소의 장소성과 상위관계의 장소성 간의 관계를 설명하는 모델을 제시해야 한다.

현재 지역에서 세부장소를 검색하는 경우와 달리 다른 장소로 이동하여 적합한 장소를 방문하려는 경우 상위장소는 가장 먼저 고려해야 할 추천 단위가 된다, 장소의 선택이 단순히 세부장소의 특성만을 고려하는 것이 아니라 세부장소가 속해있는 상위장소의 다양한 특성과 주변 세부장소의 특성에 의해서도 결정되기 때문이다. 따라서 상위장소와 세부장소 또한 각 세부장소 간의 관계를 포함하는 온톨로지를 구현해야 상위장소와 세부장소의 장소성을 기반으로 사용자와 사용자의 상황에 적합한 장소를 추론해야 한다. 이를 위해서는 물리적 위치 특성, 건축물과 토지 이용에 관한 법률 등을 동시에 고려하여 온톨로지 구현해야 하고, 세부장소의 장소성의 분포에 따른 새로운 장소성을 설명할 수 있는 모델들이 다양하게 제시되어야 한다.

3. 사용자 맥락과 지능형 공간의 연관성 분석 기술

가. 연구 이슈 도출

(1) 효과적인 장소 방문 모델을 구축하기 위해 필요한 장소 선택 및 방문 요인의 데이터가 다양하기 때문에 이를 통합적으로 표현하기 힘듦.

장소 선택 및 방문 주요 요인을 분석한 기존 국내 연구들을 살펴보면 레스토랑에 있어서는 맛, 가격,분위기 등 해수욕장에서는 위락시설 및 휴양과 같은 다양한 요인에 따라 장소를 선택하고 방문하는 것을 관찰할 수 있었다.즉 사용자에게 장소를 추천하는 데 있어 장소 유형, 사용자의 유형 및 맥락에 따라 요인이 다양하게 존재하기 때문에 이를 동시에 통합적으로 고려할 수 있어야 한다는 어려움이 있다. 이를 단일 프레임워크 내에서 처리할 수 있는 방법으로 데이터를 연결망(그래프)으로 표현하고 해당 연결망에서 랜덤워크를 통해 장소와 사용자의 관련도를 계산하는 것이 최근 연구되었다. 하지만 개인 방문 이력 데이터만 활용하여 단일 연결망을 구축하였기 때문에 앞서 언급한 다양한 요인을 장소 방문 모델에 반영하지 못하고 있다.

(2) 장소 방문에 있어서 사용자의 맥락은 중요한 요소이기에 다양한 사용자 맥락 정보 중 핵심 요소를 파악해야 함.

맥락에 적합한 장소를 추천하기 위해서 먼저 장소 추천에 필요한 사용자 맥락을 정의할 필요가 있다. 사용자의 맥락은 상황을 설명할 수 있는 모든 정보를 말하며 기존 장소 추천 연구들은 다음과 같은 항목들을 활용하였다. 시간에 있어서는 월,요일, 주중/주말, 숫자로 나타나는 시간(시:분:초), 범주로 나타나는 시간 (아침, 오후, 저녁, 새벽)으로 표현했고, 위치의 경우 GPS 좌표나 집, 회사, 기타와 같은 범주로 표현했다. 이외에도 날씨, 온도와 같은 기상 정보 뿐만 아니라 방문 목적 및 동반자 등이 나타나는 Occasion과 나이, 직업과 같은 사용자 프로파일 정보를 포함했다. 하지만 장소 방문과 관련 있는 사용자 맥락 요소가 무엇인지 구체적으로 분석하고 정의한 기존 연구가 없다는 문제점이 존재한다.

(3) 사용자의 맥락과 관련 있는 장소성을 나타내는 장소를 선택하기에 사용자의 맥락과 일치하는 장소성을 찾을 수 있어야 함.

장소 선택 및 방문 주요 요인을 분석한 기존 연구들을 살펴보면 방문 동기에 따라 장소를 선택하고 방문하는 것이 변화하는 것을 관찰할 수 있었다. 즉 시스템은 사용자의 현재 방문 목적, 시간 등과 같은 맥락과 부합하는 장소성을 고려하고 이와 같은 장소성을 나타내는 장소를 추천할 수 있어야 한다. 하지만 기존 추천 시스템에서는 장소성을 정의하지 못했기 때문에 사용자의 맥락과 부합하는 장소성을 찾아내는 방법에 대해서는 연구가 미흡하다.

나. 연구 방향 제시

(1) 장소 추천에 필요한 다양한 유형의 데이터를 단일 프레임워크로 표현할 수 있어야 함

장소를 추천하는데 있어 필요한 다양한 요인을 통합적으로 단일 프레임워크 내에서 활용하기 위해서 그래프 관련 선행 연구가 있어왔다. 하지만 연구 대상 데이터는 방문 이력으로 제한적이어서 장소 추천에 필요한 다양한 정보를 활용하고 있지 못하다. 따라서 방문 이력 외 장소 추천에 있어 앞서 수집한 중요한 장소성 관련 정보들을 유형별로 관련 있는 장소와 연결 짓는 그래프로 구축할 필요가 있다. 이와 같이 방문 이력 및 장소성 등과 연결된 장소로 구성된 다수의 그래프의 데이터 구조를 다차원 연결망이라고 부르며 다른 유형의 데이터를 단일 프레임워크 내에서 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다.

(2) 장소 추천에 필요한 사용자 맥락 요소는 장소성과 관련되어야 함

장소를 방문하는 데 있어 사용자는 자신의 맥락과 각 공간이 지니는 장소성을 비교하여 가장 적합한 것을 선택하고 이를 나타내는 공간들 중 그 외에 요소들을 고려하여 하나의 공간을 선택한다고 볼 수 있다. 특히나 장소성은 공간에서 일어나는 시간에 따라 변화하는 사람들의 행위를 통해 정의되기 때문에 시간과 Occasion이 장소 추천에 있어서 중요한 사용자 맥락 요소가 된다. 따라서 사용자 맥락을 장소를 방문하려는 시간과 방문 목적 및 동반자 등의 정보가 담긴 Occasion으로 정의할 필요가 있다.

(3) 다차원 연결망 내에서 사용자 맥락과 장소성 간 관련도를 추론 할 수 있어야 함

사람들은 장소에 대해서 가지고 있는 자신 또는 타인의 인식을 활용하여 자신의 현재 상황 및 방문 목적 등에 적합한 장소를 선택하고 방문한다. 즉 자신의 현재 상황 및 방문 목적 등의 정보를 표현하는 사용자의 맥락과 장소에 대한 인식을 나타내는 장소성이 얼마나 관련 있는지 장소를 선택하고 방문하는데 있어 중요하게 고려한다는 것이다. 따라서 장소 추천 시스템에서는 사용자의 맥락과 장소성 간 관련도를 정량적으로 계산할 수 있는 방법이 필요하다. 앞서 사용자의 맥락이나 장소성은 다양한 정보로 구성되어 있기 때문에 다차원 연결망으로 표현해야 한다고 했기 때문에 다차원 연결망으로 표현된 사용자의 맥락과 장소성의 관련도를 정량적으로 추론할 수 있는 방법이 필요하다.

4. Smart connectivity를 위한 무선 네트워크 프로토콜의 공존과 연동

가. 모바일 클라우드 수준에서의 프로토콜 공존/연동

저비용으로 IoT 디바이스들에 연결성을 제공할 수 있는 다양한 솔루션이 제안되는 상황에서 저전력 장거리 통신과 같은 개념적으로 매력적인 기술 솔루션들이 제안되고 있으나 제안 기술들이 표준화를 통해 하나로 정립되기보다 시장에서의 치열한 경쟁을 통해 각자 나름대로의 포지션을 갖출 것으로 예상되는 상황이다.

이런 상황에서 다수 후보 네트워크간 공존 문제, 또 여기에 ISM 대역을 사용하는 모든 다른 네트워크들 사이의 공존문제가 중요하게 발생하는데  앞서의 물리계층에서의 간섭회피 뿐 아니라 지역적으로 산재되어 있는 개별 네트워크에 클라이언트 사업자들이 공통적으로 접근할 수 있고 IoT 기기들이 손쉽게 로컬에서 연동할 수 있는 모바일 클라우드 수준에서의 프로토콜 공존/연동 연구가 필요하다.

다양한 네트워크에서 발생시키는 IoT 데이터를 가공하여, 응용 서비스 개발자가 원활하게 사용할 수 있도록 매개하는 역할이 필요할 것으로 보인다. 복수의 프로토콜이 발생시키는 각종 네트워크 메시지와 데이터를 일원화된 개방형 API로 제공하는 유니버셜 프로토콜 브로커 플랫폼은 IoT 서비스의 확산에 일조하여 다양성 네트워크의 가치가 급속히 증대시킬 수 있다.

[그림 1-] 유니버셜 프로토콜 브로커 구조도

다양한 네트워크 프로토콜로부터 발생하는 메시지들을 하나의 공통 개방형 API로 재구축해 IoT 서비스와 같은 다양한 요구사항을 가진 네트워크 서비스를 구축할 수 있는 다양성 연동 플랫폼 기술이 요구된다.

[그림 1-] 다양성 연동 플랫폼 구성도

위 그림은 다양성 지원을 위한 프로토콜 연동 방식을 저전력 장거리 통신 (LPWA)의 3가지 프로토콜에 대해 적용한 네트워크 플랫폼 구성도이다. 물리계층에서의 간섭회피뿐 아니라, 서로 다른 메시지 구조와 네트워크 자원 표현을 해석하고 공통의 형태로 서비스에 제공. 효율적 네트워크 구성을 위한 모바일 클라우드 게이트웨이와 네트워크 서버로 분할된 역할 모델을 표현한다.

나. 요청기반 네트워크 서비스

요청기반의 네트워크 서비스는 사용자의 동적인 요구사항 변경에 따라 네트워크가 자동적으로 반응하여 적절한 네트워크 QoS를 제공하는 형태를 의미한다. 다중이 모인 장소에서는 상황이벤트에 따라 다양한 형태의 전송속도 / 지연정도 / 연결정도 (data speed / latency / connection density)를 요구하는 서비스가 발생하고 이를 네트워크가 효율적으로 처리할 수 있어야 한다. 동적인 서비스 요구사항을 즉각적으로 수용하기 위해서는 사용자를 중심으로 한 모바일 클라우드 풀 (mobile cloud pool) 단에서의  단말-네트워크간 인터페이스 풀링이 요구된다.

[그림 1-] 모바일 클라우드 풀 (Mobile Cloud Pool) 에서의 인터페이스 풀링

단말/네트워크 인터페이스 풀링의 연구는 인터페이스의 표준 ID (Standard Interface ID) 하에서의 Pub/Sub 구조를 채용한 모바일 클라우드 인터페이스 풀링과 요구기반(Request/Reply)의 모바일 클라우드 인터페이스 풀링, 그리고 풀링된 인터페이스의 효과적 활용을 위한 트래픽 플로우 분리/결합 매커니즘을 모두 다루어야 한다.

(1) Pub/Sub 구조를 채용한 모바일 클라우드 인터페이스 풀링

Pub/Sub 구조는 다양한 인터페이스를 갖는 디바이스간의 메시지 전송 구조로 적합하다. 단순성과 범용성을 갖춰 어느 인터페이스를 갖는 디바이스라도 제어 메시지 전송을 적절히 수해할 수 있는 구조이다. 따라서 모바일 클라우드 네트워크 상에서 존재하는 다양한 디바이스간의 인터페이스 풀링을 위한 제어 메시지 프레임으로 사용하기에 매우 적절하다.

다음 그림은 Pub/Sub 메시지 프레임 하에서의 인터페이스 풀링의 개념도이다. 단위 모바일 클라우드 네트워크에서 인터페이스 풀링을 위해서는 인터페이스의 표준 ID가 요구된다. 표준 인터페이스 ID는 인터페이스를 소유한 디바이스의 위치, 종류, 인터페이스 정의사항이 모두 포함될 수 있는 유연한 구조를 가져야 한다.

표준 인터페이스 ID는 Pub/Sub 프레임 하에서 공개되고 인터페이스 풀은 인터페이스 ID의 집합으로 표현된다. 인터페이스 풀에 존재하는 인터페이스를 이용하고자 하는 단말은 자신의 서비스(콘텐츠) ID에서 추출한 요구 인터페이스 (Required Interface) 파라미터를 가지고 Pub된 표준 인터페이스 ID 집합과 정합 시퀀스를 실행해야한다. 요구 인터페이스 사항을 발견하면 인터페이스 풀에서 Sub 시퀀스를 실행하게 된다.

[그림 1-] Pub/Sub 구조를 채용한 모바일 클라우드 인터페이스 풀링

(2) Request/Reply 형태의 모바일 클라우드 인터페이스 풀링

Request/Reply 구조는 보다 전통적인 서비스 발견 구조이다. 인터페이스 풀에 존재하는 인터페이스를 이용하고자 하는 단말은 자신의 서비스(콘텐츠) ID에서 추출한 요구 인터페이스 (Required Interface) 파라미터를 가지고 주변에 존재하는 풀링 게이트웨이 (Pooling Gateway) 혹은 모바일 클라우드 헤드 (Edge Head)에 가용 가능한 인터페이스 풀을 요구 (Request Interface)하게 된다.

풀링 게이트웨이는 주변의 디바이스에 공유 가능한 인터페이스 정보를 요구하고 (Request Available Interface Pool) 디바이스들은 자신이 공유 가능한 인터페이스를 표준 인터페이스 ID 형식으로 답신 (Reply Available Interface) 한다.

최종적으로 풀링 게이트웨이는 가용 인터페이스 풀을 구성하고 이를 사용자 단말에 답신 (Reply Available Interface Pool) 한다.

사용자는 수신한 가용 인터페이스 풀 중 자신의 요구에 맞는 인터페이스를 결정하고 이를 제공하는 단말과 중계 링크 (Relay Link)를 형성하고 네트워크에 접속한다.

[그림 1-] Request/Reply 구조를 채용한 모바일 클라우드 인터페이스 풀링

(3) 인터페이스 풀링 하에서의 트래픽 플로우 관리 프레임

인터페이스의 풀링을 통해 사용자는 복수의 인터페이스를 이용해 고속 전송, 저지연, 고신뢰성 네트워킹이 가능하다. 이를 위해서 복수 인터페이스를 이용하는 트래픽 플로우 관리 프레임이 필요하다.

트래픽 플로우의 분리, 인터페이스-플로우간 정합, 혼잡제어 (Congestion Control), 재정렬 (Reordering)을 수행하여 인터페이스 풀링의 효과를 극대화할 수 있다.

다음 그림은 LTE와 WiFi 인터페이스 풀을 동시에 이용하기 위한 TCP 플로우의 제어 방식을 표현한다. 트래픽 플로우를 다수의 서브플로우(Subflow)로 나누어 무선 구간에서는 각각 LTE와 WiFi에 정합하고, 이를 게이트위에에서 다시 원래의 트래픽 플로우로 복원한 후 복수의 유선 인터페이스를 사용할 수 있을 때 다시 다경로(Multipath)의 플로우로 나누어 전송하는 방식을 표현하고 있다.

[그림 1-] 인터페이스 풀링 프레임 (LTE & WiFi)

풀링 게이트웨이 혹은 모바일 클라우드 헤드 (Edge Head)는 유니버설 프로토콜 브로커를 갖고 각 링크에 적당한 다경로 운영 (Multipath Operation)을 수행한다. 서브플로우의 분할, 복원, 재분할을 수행한다.

링크의 특성 (handshake time, handover)를 고려한 최적 인터페이스 풀링 문제  (Segment Size, Flow Control in Congestion Control 등)를 해결할 S/W구조와 알고리즘 개발이 수반되어야 한다.

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