스마트함”은 센서, 커넥티비티, 데이터 분석에서 시작

스마트 시티의 “스마트함”은 센서, 커넥티비티, 데이터 분석을 사용해서 가능한 것이다. IoT 기술과 AI를 활용해서 이 모든 것들을 연결할 수 있다. IoT 인프라는 스마트 시티의 신경계로서, 데이터를 포착하고 전송할 수 있는 수단을 제공하고 다양한 서비스들을 사용할 수 있는 플랫폼을 제공할 것이다.



세계 인구가 계속해서 증가하고 있으며, 갈수록 더 많은 인구가 도시로 이주하고 있다. 그럼으로써 사회적으로 및 경제적으로 많은 변화를 맞고 있다.

모든 시민들에게 안락한 삶의 질을 제공하기 위해서 인프라와 가용 자원에 대한 수요가 높아지고 있다. 도시화가 가속화하는 것에 따라서 첨단 기술을 사용해서 더 나은 라이프스타일을 실현하고자 등장한 것이 “스마트 시티”이다.

기술이 스마트 시티의 중추를 형성한다. 하지만 기술만으로 스마트 시티를 실현할 수 있는 것은 아니다. 스마트 시티를 실현하기 위해서는 도시 당국, 산업계, 시민 모두의 동참이 필요하다. 그런 다음에 기술을 활용해서 열거한 목표들을 달성할 수 있다. 인프라에 대한 투자, 잘 수립된 정책, 대중의 적극적인 참여 모두가 도시 환경의 발전을 위해서 중요하다. 이를 통해서 경제적 성장을 지속하고 생산성을 높일 뿐만 아니라 지속가능성을 높일 수 있다.

IDC의 스마트 시티 지출 조사에 따르면, 스마트 시티 사업에 대한 연간 지출이 2019년에 950억 달러에서 2022년에 1580억 달러로 증가할 것이라고 한다. 이러한 대표적인 사업들로서 스마트 야외 조명, 비디오 감시, 첨단 대중 교통, 지능적인 교통 관리를 들 수 있다. 전세계적으로 연구자들과 기술 개발자들이 어떻게 하면 스마트 사업의 성과를 극대화하면서 구축 비용은 최소화할 수 있을지 고심하고 있다. 이 목표를 달성하기 위해서 가장 좋은 방법은 되도록 이미 갖춰져 있는 인프라를 최대한 활용하는 것이다.

스마트 솔루션: 도시의 당면 문제 해결

지난 20여 년 동안 도시화가 가속화함에 따라서 메가시티(인구 천만 명 이상인 도시)의 숫자가 크게 늘고 있다.

뭄바이, 자카르타, 보고타, 상하이, 라고스 모두가 메가시티에 속한다. 이러한 도시들로 에너지와 수도 같은 필수적 공공 서비스를 제공하는 것이 과제가 되고 있다. 이럴 때 기술을 활용해서 자원 관리를 위한 스마트 솔루션을 제공할 수 있다. 자동화 계량 인프라(AMI)는 스마트 미터, 센서 하드웨어, 소프트웨어 분석, 데이터 네트워크, 데이터 관리 메커니즘을 결합해서 유틸리티 회사와 고객들 사이에 통신을 할 수 있다. 예를 들어서 원격 센서를 사용해서 거주자가 수도 같은 자원 사용량에 대한 데이터를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 누수를 감지할 수 있으므로 수도 회사가 낭비를 줄일 수 있다.

인구가 밀집된 도시 지역에서 또 다른 중대한 문제는 교통 혼잡이다. 이 문제를 해결하기 위해서 각국 정부에서는 대중 교통을 사용하도록 장려하는 것과 더불어서 e-모빌리티와 차량 공유 같은 것을 보급하기 위한 제도들을 시행하고 있다. 지능적인 신호등을 도입해서 교통 흐름을 더 잘 관리할 수 있다.

단순히 시간 간격으로 동작하는 타이머는 시시각각으로 변화하는 상황을 인식할 수 없는데, 다양한 센서들을 사용함 으로써 변화하는 교통 상황에 따라서 대응할 수 있다. 실시간으로 교통 상황을 업데이트하고, 포착된 데이터에 대해서 인공 지능(AI) 플랫폼을 활용해서 교통 패턴을 예측하고 교통 흐름을 최적화할 수 있다.

지능적인 가로등은 보행자, 자전거, 자동차의 움직임을 감지하고 그에 따라서 대응할 수 있다. 어떤 움직임도 감지되지 않으면 가로등을 어둡게 하고, 움직임이 있으면 가로등을 밝게 한다. 그러므로 에너지를 절약하고, 비용을 절감하고, 조명 장비의 수명을 연장할 수 있다.

범죄 행위를 감지하고 예방하기 위해서는 도시 감시 또한 매우 중요하다. 첨단 디지털 이미징 시스템을 도입함으로써 도시 당국이나 경찰이 도시 전체에서 무슨 일이 일어나고 있는지 중앙 통제실에서 확인할 수 있다. 아날로그 카메라를 IP 카메라로 대체함으로써 감시 분야로 기술적인 변화들이 가능하게 되었다.

IP 카메라를 사용하면 네트워크 인프라로 연결할 수 있기 때문이다. 또한 비디오 분석 기술과 알고리즘(배회하는 사람 감지, 소리 감지, 군중 통제 등)이 빠르게 발전하고 있다. 하지만 한편으로 이러한 것들은 개인의 프라이버시 보호와 관련한 문제들 또한 제기한다. 이것은 앞으로 스마트 시티가 해결해야 할 과제이다(다양한 데이터들이 수집되고 여러 당사자들 사이에 공유될 것이기 때문이다).



스마트 시티를 가능하게 하는 기술들

스마트 시티의 “스마트함”은 센서, 커넥티비티, 데이터 분석을 사용해서 가능한 것이다. IoT 기술과 AI를 활용해서 이 모든 것들을 연결할 수 있다. IoT 인프라는 스마트 시티의 신경계로서, 데이터를 포착하고 전송할 수 있는 수단을 제공하고 다양한 서비스들을 사용할 수 있는 플랫폼을 제공할 것이다.

통상적인 스마트 시스템은 하나 이상의 센서를 사용해서 다양한 것들을 동시적으로 모니터링할 수 있다. 이전에는 가로등이 전적으로 공공 장소를 밝히는 기능만 했는데, 앞으로는 스마트 시티에 필요로 하는 IoT 인프라를 제공할 수 있을 것이다. 오늘날 이미 보통의 가로등이 모션, 온도, 공기 질 감지 기능, 카메라(4대 혹은 6대의 카메라가 그룹을 이뤄서 여러 방향의 뷰 제공)까지 통합하면서 스마트 전신주로 진화하고 있다. 더 나아가서 에너지 하베스팅 기능(태양광 전지나 소형 풍력 터빈 등)을 통합하면 이러한 전신주를 자체적으로 구동할 수 있다.

스마트 시티 인프라에 사용하기 위한 통신 프로토콜은 주어진 임무나 애플리케이션 조건에 따라서 결정할 수 있다. 통상적인 IoT 디바이스는 유선 연결(이더넷)이나 무선 연결 (블루투스, LoRa 등)을 통해서 로컬 네트워크(게이트웨이나 데이터 집중화기 유닛(DCU) 등)로 연결된다. 이러한 로컬 통신 프로토콜로 전달된 데이터를 IP로 변환하고 이것을 백홀 네트워크로 전달한다.

다양한 프로토콜이 등장해 있고 필요한 하드웨어와 비용 요구가 다 다르기 때문에, 적합한 프로토콜을 결정하는 것은 많은 요소들을 고려해서 할 수 있다. 엔지니어들은 대역폭 제한적인 근거리 무선 기술(BLE나 Zigbee 등)을 선택하거나 저전력 광역 통신망(LPWAN) 기술(LoRa, Wi-SUN, Sigfox, NB-IoT 등)을 선택할 수 있다.

이러한 선택에 있어서 흔히들 가장 먼저 떠올리는 것이 와이파이일 것이다. 와이파이가 곳곳에 널리 쓰이고 있기 때문이다. 하지만 와이파이는 전력 소모 면에서 문제를 제기하므로 스마트 시티에 대규모로 적용하기에는 적합하지 않다(홈 오토메이션과 빌딩 자동화는 예외). 이 문제를 해결하기 위해서 또 다른 기술이 등장했다. 바로 6LoWPAN(IPv6 over low-power wireless personal area networks)이다. 6LoWPAN은 제한적인 프로세싱 성능으로 에너지 효율적인 소형 IoT 센서 노드를 구축할 수 있65다. 이 기술은 이미 스마트 그리드와 산업용 모니터링에 널리 채택되고 있다.

6LoWPAN이 근거리 용이라면, LoRa, Sigfox, NB-IoT는 원거리 LPWAN의 대표 주자들이다. 이들 기술은 저전력이 가능하므로 배터리 수명을 연장하고, 그러므로 비교적 긴 거리에 걸쳐서 하루에 수차례 소량의 데이터를 전송해야 하는 경우에 매우 효과적이다.
LoRa와 Wi-SUN(스마트 유틸리티 시장에서 인기를 끌고 있는 새로운 프로토콜)은 비-셀룰러 LPWAN 프로토콜로서 비인가 스펙트럼으로 동작하며, NB-IoT는 셀룰러 주파수로 전송한다(그에 따른 비용을 고려해야 함).

NB-IoT는 비-셀룰러 LPWAN들이 달성할 수 있는 것보다 네트워크 효율이 훨씬 높다. 그러므로 용량을 늘리고 가용 스펙트럼의 일부만을 사용해서 엄청난 숫자의 새로운 접속들을 지원할 수 있다. 또한 전력 소모를 낮추므로 10년 이상의 배터리 수명이 가능하다. 또한 NB-IoT는 지하와 막힌 장소들을 침투할 수 있기 때문에(실내에서 20dB 이상의 커버리지) 거리가 길다.

5G가 스마트 시티의 촉매제가 될 것인가?

강력한 네트워크를 사용할 수 없다면 많은 스마트 시티 솔루션들이 불가능할 것이다. 모바일 통신은 최종 사용자들(시민들)과 이들이 거주하는 도시를 연결하는 통로 역할을 할 것이다. 그 동안 5G 기술을 둘러싸고 무성한 말들이 쏟아져 나왔다. 그런데 이제 모든 개발 작업이 서서히 결실을 맺고 있다.

무엇보다도 5G의 장점은 속도를 높이고(최대 10Gbps) 대역폭을 늘린다는 것이다(더 많은 수의 커넥티드 디바이스 지원). 또 다른 중요한 장점은, 디바이스가 네트워크를 핑잉(pinging)하고 응답을 받는 사이의 시간 지체가 짧다는 것이다. 다시 말해서 지연시간을 크게 향상시킨다는 것이다.

5G는 더 높은 성능의 네트워크 인프라를 이용할 수 있으므로 스마트 디바이스로 새로운 것들을 가능하게 하고 다양한 작업을 자동화할 것이다. 하지만 5G가 널리 보급되고 밀리미터파 전송이나 빔형성 같은 관련 기술들이 본격적인 궤도에 오르기까지는 아직 가야 할 길이 멀어 보인다.

빅데이터와 인공 지능

오늘날 70억 개의 디바이스가 인터넷으로 연결되고 있으며, 이 숫자는 계속해서 늘어날 것이다. 그럼으로써 모바일 가입자 수보다도 머신 기반 연결의 숫자가 훨씬 더 많아질 것이다. 많은 조사에서 2020년대 중반에 이르면 커넥티드 디바이스 숫자가 200억~300억 개에 달할 것으로 전망된다. 어떤 조사에서는 이보다 더 높은 숫자를 전망하기도 한다.

효과적인 도시 계획을 위해서는 포착된 데이터의 정확성과 정교한 데이터 분석이 중요하다. 스마트 디바이스로부터 다량의 데이터를 포착하고 인터넷으로 전송한다고 하더라도 이것을 처리하고 이로부터 유용한 정보를 도출할 분석 기능과 AI가 없다면 무용지물일 것이다.

스마트 시티의 많은 애플리케이션들로 AI가 이미 중요한 역할을 하고 있다. 대표적인 것들로 스마트 주차(비어 있는 주차 공간을 식별함으로써 운전자의 편의성 향상), 지능적 통행료 시스템(번호판을 식별하고 사용량만큼 요금 부과), 적응식 교통 신호(차량 흐름을 좋게 함으로써 통근 시간 단축)를 들 수 있다. 법 집행/테러리즘 방지와 관련해서도 성공을 거두고 있다. AI를 활용해서 엄청난 분량의 비디오를 분석하고 얼굴 인식을 적용해서 수배 인물을 찾아내거나 도난 당한 차량의 번호판을 식별할 수 있다.

미래에는 모든 것이 점점 똑똑해질 것이다. 그러기 위해서는 데이터를 포착하기 위한 센서, 포착한 데이터를 전송하기 위한 무선/유선 커넥티비티, 데이터로부터 유용한 정보를 도출하기 위한 AI 같은 기술들이 필요하다. 이러한 기술들이 이미 도착해 있고 계속해서 진화하고 있다. 또 한편으로는 데이터 프라이버시나 보안과 관련된 과제들이 제기되고 있다. 완벽하게 스마트한 삶이 실현되기까지는 좀 더 시간이 걸릴 것이다.