· 2 days ago · 정보통신기획평가원 23 식약처 인허가 우선심사 특혜가 주어질 예정이므로 관련 분야의 성장은 더욱 두드러질

1951호2020.06.17.

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1951호

기획시리즈 2스마트시티와 블록체인

[정승현/한국건설기술연구원]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 스마트시티에서 블록체인 적용 분야와 기술

Ⅲ. 블록체인 적용 스마트시티 사례

Ⅳ. 결론

ICT 신기술 15인공지능 헬스케어 산업의 실용화 동향

[박찬홍·이장우/과학기술일자리진흥원]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 인공지능과 헬스케어의 융합

Ⅲ. 결론 및 시사점

ICT R&D 동향 28시간 확정형 무손실 패킷 전달 모듈(FPGA) 기술

[안재영/한국전자통신연구원]

저전력 IoT 센서 응용을 위한 12b 50MSs ADC IP 기술

[이승훈/서강대학교]

주간기술동향 2020. 6. 17.

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*

I. 서론

블록체인은 공공 또는 사적 네트워크에서 발생하는 거래정보가 암호화되어 해당 네트워

크 구성원들 사이에서 공유되는 디지털 원장(ledger)을 의미한다[1]. 거래 원장의 복사본

이 각 네트워크 구성원에게 분산되어 저장되고, 새로운 거래가 발생할 때마다 구성원들의

동의가 있어야만 해당 거래가 인증되는 구조이다. 이 같은 블록체인을 통한 거래는 중앙

집중화된 시스템에 의존하지 않고 개인 간 네트워크 방식에 기반하고 있으며, 거래 정보를

* 본 내용은 정승현 수석연구원(☎ 031-910-0377, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

스마트시티는 도시문제 해결을 위해 데이터와 정보를 활용하여 다양한 도시 서비스들을 제공하는 도시로 볼 수 있다. 스마트시티에서 정보가 가진 중요성으로 인해 보안과 관련된 이슈가 자주 대두되고 있는데, 블록체인 기술은 스마트시티의 보안 문제를 해결할 수 있는 대안으로 주목 받고 있다. 실제 스마트시티 구축 사례를 보면 블록체인을 정보보안의 핵심 기술로 채택하여 서비스를 제공하고 있다. 스마트시티에 블록체인 기술이 적용되면 보안을 이유로 제한적이었던 도시 서비스의 종류가 증가하고 새로운 비즈니스 모델 창출에도 기여할 수 있을 것으로 보고 있다. 따라서 본 고에서는 실제 스마트시티에 적용된 블록체인 기술의 적용 동향과 사례에 대해서 알아보고, 향후 스마트시티 구현과 관련된 블록체인 기술의 발전 방향에 대해서 살펴보고자 한다.

chapter 1

스마트시티와 블록체인

•••정승현 ‖ 한국건설기술연구원 수석연구원

기획시리즈

기획시리즈-블록체인

정보통신기획평가원 3

임의로 바꿀 수 없기 때문에 거래의 신뢰성이 높은 방식으로 알려져 있다.

[그림 1]은 블록체인의 작동방식을 보여준다. 블록체인에서 거래는 ‘블록(block)’ 단위

로 저장되어 온라인에 게시된다. 그리고 네트워크 상의 모든 참여자에게 전송되어 거래가

타당한지 검증하는 과정을 거친다. 승인된 블록이 기존 블록들에 체인 형태로 추가되는데

이로 인해 블록체인(blockchain)이라 불리게 된 것이다. 기존의 중앙집중방식의 원장과

달리 거래정보를 네트워크 상의 다수 컴퓨터에서 공유하고 승인하는 방식으로 진행되기

때문에 하나의 거래 정보를 변경하기 위해서는 거래정보가 저장된 수많은 여러 컴퓨터들

을 동시에 해킹해야 한다. 이 때문에 블록체인 방식이 신뢰성과 보안성이 높다고 하는

것이다.

보안성 외에도 블록체인은 분산원장을 사용함에 따라 거래기록의 신뢰를 확보하면서도

거래시간을 줄여 속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 또한, 거래 정보가 분산되어 저장

<자료> Financial Times 게시 이미지[2]를 한글화

[그림 1] 블록체인 작동방식

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[표 1] 블록체인 기술의 장점

되기 때문에 중앙의 서버를 구축할 필요가 없어 비용적인 측면에서도 유리하다. 그리고 거래정보를 검증하는 네트워크 참여자들을 통해 실시간으로 거래를 모니터링할 수 있어 거래가 투명하게 공시될 수 있는 장점이 있다.

[표 1]과 같이 블록체인은 보안성, 시간절약, 경제성 등의 장점으로 인해 암호화폐와 같이 금융거래와 관련된 분야에서 먼저 적극 도입되었다. 최근의 블록체인 기술들은 금융 분야에서 확대되어 개인의 정보를 다루는 영역으로 확장되고 있는 추세이다. 특히, 4차 산업혁명의 주요기술인 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일, 인공지능과 같은 지능정보기술의 중요성이 날로 강조되고 있고, 스마트시티의 정보보안 문제를 해결하기 위해 그 적용 분야는 앞으로 지속적으로 확대될 것으로 전망된다.

이 같은 상황에서 본 고의 목적은 스마트시티 서비스를 구축하는데 있어서 적용되는 다양한 기술 중 블록체인 부문의 활용사례를 살펴보는데 있다. 이를 위해 본 고에서는 먼저 블록체인의 기본적인 개념과 주요 적용 분야를 설명하고, 스마트시티 분야에서 블록체인 기술이 적용된 국내외 사례를 유형별로 구분하여 제시하였다. 이미 비트코인과 같은 암호화폐 기술과 금융거래 기술에 대해서는 유사한 조사 내용이 다양하여, 스마트시티에 특화된 공간정보, 인프라 관리, 에너지 분야를 중심으로 검토하였다. 그리고 세계 최초로 블록체인을 활용한 국가시스템을 구축중인 에스토니아와 완벽한 블록체인 기반 스마트시티를 추구하는 두바이 스마트시티, 그리고 블록체인 분야의 선도국가로 알려진 중국의 항저우 스마트시티 사례를 조사하여 정리하였다. 이 글의 말미에는 향후 스마트시티에서 블록체인 기술 적용을 활성화하기 위한 방안을 제안하는 것으로 마무리하였다.

장점 내용

보안성 향상- 분산원장 기술은 암호화된 데이터와 암호화된 키값으로만 거래가 이루어지므로 보안성을 높일 수 있음- 새로운 블록은 기존의 블록과 연결되므로 전체 블록 안의 데이터 변조와 탈취가 불가능- 각 참여노드의 분산화로 해킹이 불가능

거래 속도 향상- 거래의 인증·증명과정에서 제3자를 배제시키는 실시간 거래가 이루어지므로 거래기록의 신뢰성 확보와

동시에 거래의 효율성 및 속도가 향상됨- 분산원장 기술로 오류와 실수를 최소화시킬 수 있으므로 오류의 정정과 수정을 위한 시간이 줄어듦

비용 감소 - 거래 정보와 인증을 위한 중앙 서버와 집중화된 시스템이 필요 없기 때문에 비용이 적게 듦- 거래 정보가 분산되어 있어 해킹 위험도 낮음

투명성 극대화 - 네트워크 참여자들의 실시간 거래 모니터링이 가능하므로 투명성이 극대화됨- 거래상의 가시성은 투명성과 자기부인 방지의 기능을 지님

<자료> 이제영, “블록체인(Blockchain) 기술동향과 시사점”, 동향과 이슈, 과학기술정책연구원, 34, 2017 재인용



II. 스마트시티에서 블록체인 적용 분야와 기술

1. 스마트시티 공간정보 분야

디지털트윈은 스마트시티의 계획운영관리 모델로 주목받고 있다. 가상세계와 현실세계를 통합(Cyber Physical System: CPS)하고 연결하는 핵심은 바로 공간정보(Spatial Information)이다. 인공위성 GPS(Global Positioning System)를 통해 수신되는 위치정보와 이를 기반으로 생성되는 개인의 활동정보가 스마트시티 서비스의 핵심으로 활용되고 있다. 그러나 위치기반의 개인정보가 모인 디지털트윈의 중앙집중식 빅데이터(카드매출, 통신내역, 이동 동선 등)는 개인정보보호 관련 법률에 의해 활용이 제한되거나, 일부 공개되는 내용들도 보안에 취약한 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 블록체인의 도입이 제기되고 있다.

스마트시티 공간정보 분야에 블록체인이 적용된 사례로 위치정보 인증과 관련된 공개

<자료> FOAMSpace Youtube

[그림 2] 블록체인 기반 위치정보 검증 방식

<자료> FOAM Whitepaper

[그림 3] 블록체인 기반 공간 탐색기

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규약인 FOAM(the Future of Proof Location)을 들 수 있다. FOAM에서는 CSC (Crypto-Spatial Coordinate)로 불리는 블록체인 기반의 공개위치 표준을 제시하였다. GPS는 해킹위험이 있고, 자율주행차나 사물인터넷 기기를 활용하기 위한 물리적 주소가 부재한 한계가 있었다. 이를 해결하기 위해 FOAM에서는 오픈소스 기반의 블록체인 기술이 적용된 위치 표준을 제시하게 된 것이다. CSC는 물리적 세계에 존재하는 주소와 동일한 이더리움 기반의 주소를 활용하기 때문에 온라인과 오프라인에서 모두 검증 가능하다. 위치를 검증하는 과정은 [그림 2]와 같이 구역앵커(zone anchor)에서 시작한다. 4개의 구역앵커가 하나의 조합으로 시간을 동기화하여 구역을 설정하게 된다. 위치정보를 확인하기 위한 고객이 구역 내로 들어오게 되면 신호를 돌려받게 되는 시간 차이를 이용하여 각 앵커에서의 거리를 측정하게 된다. 측정된 정보는 검증자(verifier)에게 보내지게 되고 측정하여 검증된 결과는 이더리움 블록체인에 저장되는 구조이다. FOAM은 또한 블록체인 기반의 공간 탐색기로 Spatial Index[그림 3]를 제공하여 웹브라우저에서 관련 내용을 배포할 수 있게 하고 있다[4].

2. 스마트시티 인프라 관리

스마트시티는 통신망을 비롯한 기반시설인 인프라층, 인프라를 통해 각종 도시정보가 수집되는 데이터층, 수집된 데이터를 바탕으로 도시문제 해결을 위한 서비스가 제공되는 서비스층의 3계층으로 구성되며 이를 스마트시티의 계층모델이라 한다[5]. 이들 인프라, 데이터, 서비스들은 상호 연계되어 영향을 주는 관계에 있다. 따라서 스마트시티에서는 인프라, 데이터에 대한 보안과 관리체계가 중요하게 작용한다. 인프라 관리와 관련하여 블록체인 기술이 직접적으로 적용된 사례는 아직 없다. 다만, 자산의 관점에서 토지와 시설물에 대한 관리에 블록체인 기술이 적용된 사례는 다수 보고되고 있다.

관련 사례로 부동산 분야에서 스웨덴은 토지장부시스템에 블록체인 기술 적용을 추진하고 있다. 스웨덴 내 모든 부동산 거래를 블록체인 거래장부로 디지털화하여 거래의 개방성과 투명성을 확보한 Lantmateriet를 개발하였다. 이 시스템은 위조 방지와 사기거래를 예방하는 효과가 있으며, 거래절차의 효율성을 향상시켜 정부의 예산절감에도 기여할 것으로 예상하고 있다. 이외에도 우크라이나, 온두라스, 조지아 등에서는 공공성 강화의 관점에서 부동산 분야의 공공장부시스템 구축을 추진하고 있다[6].



부동산 관리는 스마트시티의 인프라 관리에 직접적인 관계를 가지는 것은 아니다. 아직

블록체인 기술을 이용하여 도로, 교량, 항만, 건축물 등 다양한 도시기반시설에 대한 운영

과 관리 사례가 많지 않지만 스마트시티의 계층모델에서 기반이 되는 인프라 관리의 중요

성과 보안 문제를 고려하면 앞으로 블록체인 기술이 적극적으로 도입될 필요가 있다.

3. 블록체인 기반 도시에너지 관리

스마트시티에서 기후변화는 가장 핵심적인 이슈로 유럽 스마트시티 프로젝트의 대부분

은 에너지와 관련이 있다. 에너지 공급과 관리가 중앙집중에서 분산형으로 전환되고 있는

추세와 맞물려 스마트시티 에너지 분야에서도 블록체인 기술 도입이 추진되고 있다. 에너

지 블록체인이 구축되면 에너지 사용정보가 분산원장에 기록되게 되고, 누구나 거래내역

을 확인할 수 있게 되어 그간 제한적으로 시행되어온 에너지 거래가 활성화될 수 있다.

그리고 스마트 계약을 통해 복잡한 절차를 간소화 할 수 있고 비용 또한 절감할 수 있다.

도시나 단지규모에 블록체인 기반 에너지 관리를 적용한 사례로 오스트리아의 Grid

Singularity를 들 수 있다. Grid Singularity는 개인, 가정, 기업의 에너지 데이터를 분산

원장에 기록하여 소비패턴 분석, 수요예측, 스마트그리드 관리, 에너지 투자 결정, 에너지

교환 등의 다양한 비즈니스 모델을 제공하는 기업이다. 본 프로젝트의 특징은 이더리움을

<자료> 우창원, “에너지 블록체인 도입방안 연구”, STEPI Insight, 과학기술정책연구원, 222, 2018.

[그림 4] 블록체인 에너지거래 플랫폼

주간기술동향 2020. 6. 17.

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기반으로 에너지 사용량을 수집하고 저장하는 것으로 전력거래소에서 활용 가능한 정보를

제공하는 사업모델을 제시하고 있다. 이와 관련하여 국내에서도 스마트시티에 적용 가능한

소규모 단지 규모 에너지 블록체인과 관련하여 시범사업을 수행한 사례[그림 4]가 있다.

이는 한국인터넷진흥원에서 추진한 소형 건물군 대상 에너지 서비스 플랫폼 사업으로, 수요

반응량 측정과 검증 자료를 분산원장에 공유하여 수요관리사업자와 한국전력 간의 거래

신뢰성을 향상시키고 거래정산에 소요되는 시간을 단축시키는 목적으로 시행되었다[7].

III. 블록체인 적용 스마트시티 사례

1. 에스토니아의 블록체인을 이용한 범국가적 스마트시티 전략

블록체인을 스마트시티 정책에 도입한 성공적인 사례로 에스토니아가 대표적이다. 에스

토니아는 전체 인구가 125만 명에 불가한 소국이나 과거 Hotmail로 불리던 대표적인

메일사이트와 현재 마이크로소프트 윈도즈의 인터넷전화 플랫폼으로 활용되고 있는

Skype를 개발한 나라로 국가차원에서 IT와 같은 지식집약적인 산업에 집중 투자 중이다.

블록체인 기술 도입도 어느 나라보다 빠르게 진행 중이며 그 적용 범위 또한 혁신적이다.

에스토니아는 전 세계 최초로 디지털ID에 기반한 전자시민권인 ‘e-residency’ 제도를 만들어 시행하였다. ‘e-residency’는 누구든 소정의 심사 요건을 만족하면 발급받을 수 있는데 디지털 ID 카드를 이용하여 정부가 제공하는 다양한 공공 서비스를 편리하게 이용할 수 있는 구조로 되어 있다. ID카드에 내장된 IC칩은 개인인증과 전자서명 키 역할을 하는데 여기에 블록체인의 암호화 기술이 적용되어 해킹과 같은 범죄행위를 방지하는 것이다[8].

개인의 의료기록을 활용할 경우 맞춤형 의료 서비스 제공이 가능한 점을 최대한 활용하기 위해 에스토니아는 블록체인 기술을 의료 서비스에 도입하였다. 환자는 블록체인을 통해 MRI나 CT와 같은 의료 영상 데이터를 실시간으로 모니터링하는 것이 가능해질 뿐만 아니라, 안전이 보장된 상태에서 암호화된 형태로 의사가 환경의 정보를 기반으로 처방을 내리는 것이 가능하다. 또 보험청구나 심사 과정에서 블록체인 기반의 자동화된 시스템을 통해 효율성이 올라가고 과다 청구나 과소 지급 등의 문제점을 사전에 예방할 수 있다.



에스토니아는 블록체인 기술을 이용하여 2005년 대통령 선거 때 전 세계 최초로 인터

넷을 통한 온라인 투표를 실시했다. 투표장에 가지 않고도 ID카드를 통해 어디서든 개인

인증을 거쳐 투표를 할 수 있기에 투표율은 높이고, 개표 관련 선거비용은 줄일 수 있었다.

에스토니아의 투표 서비스는 [그림 5]와 같이 유권자 등록여부와 투표여부를 확인하여 기록

하는 부분과 투표 내용을 기록하는 두 개의 블록체인으로 구분된다. 투표여부와 투표결과가

분리되어 저장되기 때문에 유권자는 익명성을 보장받을 수 있다. 유권자 블록체인에서는

등록 시 트랜잭션이 생성되고, 다음 트랜잭션은 정부(마이너-채굴자)가 투표권을 허가할

때 발생되는 구조이다. 투표 포워딩 서버에서 투표기간 동안 투표내용이 암호화되어 저장

되고 투표마감 후에는 투표저장 블록체인으로 이동되어 개표절차에 들어가게 된다.

[유권자 블록체인 확인과정]

[투명정보 투표권 행사과정]

<자료> Reap Pay 공식 블로그

[그림 5] 에스토니아 블록체인 기반 투표 방식

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[표 2] 에스토니아의 블록체인 기술 도입 현황

에스토니아에서는 모든 행정업무를 디지털기반으로 수행하는 것으로 전환하고 있다. 이와 관련하여 에스토니아는 2000년 세계 최초로 인터넷 접속권한을 기본적인 인권으로 선언하고 같은 해 디지털 서명을 필기 서명과 동일한 효력으로 인정하는 법을 제정했다. 모든 국민이 기본적으로 인터넷에 접속되어 있고 서류에 펜으로 서명을 하지 않기 때문에, 결혼과 이혼과 같은 민감한 사안을 제외하고는 세금납부, 계좌개설, 대출수령, 처방전 받기 등의 대부분의 일반 업무 처리 과정에서 종이 서류가 사라졌다. 종이서류가 없어진 것 뿐만 아니라 세금과 같은 복잡하고 어려운 사항들도 전자정부를 통해 신속하게 처리할 수 있다. 에스토니아는 사전 동의가 된 경우 개인계좌가 모두 세무당국과 직접 연결되어 있고, 지출거래 내역 또한 세무당국에 자동으로 신고된다. 이 때문에 세무서에 서류 등을 제출하는 복잡한 절차 없이 모든 절차는 전자서명으로 해결할 수 있다. 이 경우 예상되는 개인정보 탈취나 사생활 침해문제에 대응하여 블록체인 기술이 적용되고 있는 것이다.

2. 두바이 스마트시티의 블록체인 행정 서비스

매년 스페인 바로셀로나에서 개최되는 스마트시티 엑스포 세계총회(Smart City Expo

World Congress)에서는 ‘스마트시티 어워즈’를 통해 혁신적이고 선도적인 스마트시티를

분야 특징 관련 시스템

행정(전자시민권)

- 에스토니아 국민이 아니어도 소정의 심사를 거쳐 누구나 발급받을 수 있는 가상의 시민권

- ID카드에 내장된 IC칩이 개인인증과 전자서명 키 역할을 하며 블록체인의 암호화기술이 적용

e-Residency

치안 - 모든 경찰차량에 모바일 단말기를 설치하여 순찰 중 현장 정보의 즉시확인 가능- 국민들 개인정보가 블록체인 장부에 기록되어 즉시 확인 가능, 현장 대응 용이 e-Police

의료

- 전자건강기록 시스템에 블록체인 기술을 도입하여 국민 건강관리 서비스 제공- 병원과 의사에 관계없이 ID카드만으로 환자의 건강보험 가입여부, 진료기록, 병력

등을 확인하고 의료 처방이 가능- e-prescription을 통한 약 처방과 투약 기록의 일괄 관리

e-Health Recordse-Prescription

X-roade-Ambulance

정치 - 2005년 이후 블록체인 기술이 적용된 ID카드만으로 가능한 전자투표 시행KSI Blockchain

e-Lawe-Justice

경제 - 전자화폐 도입을 검토 중(2017년 8월 중앙은행이 암호화폐를 국가화폐로 추진하겠다는 계획을 발표하고, 이후 검토 중) -

<자료> 한국건설기술연구원 요약 정리



부문별로 선정하고 있다. 2017년 11월에 개최된 행사에서는 아랍에미리트의 두바이가

블록체인 부문의 최초 수상 도시가 되었다([그림 6] 참조). 두바이는 스마트시티 분야의

선도도시로 블록체인을 도시전반에 도입하여 도시행정 분야의 혁신을 주도하고 있다.

에스토니아가 세계 최초로 블록체인을 추진한 국가라면, 두바이는 가장 완벽한 블록체

인 기반의 스마트정부를 구축한 최초의 도시라고 볼 수 있다. 두바이는 2000년대부터

디지털사회로 전환하기 위해 [그림 7]과 같은 다양한 정책을 펼쳐왔는데, 스마트시티가

[표 3] UAE 두바이 스마트시티의 블록체인 기술 도입 현황

<자료> Dubai Blockchain Strategy 2020 Achievement Report, Smart Dubai

[그림 6] SCEWC 스마트시티 수상 장면

<자료> Dubai Blockchain Strategy 2020 Achievement Report, Smart Dubai

[그림 7] 두바이 블록체인 응용 정책

분야 특징 관련 기업 및 서비스

전자문서- 공공문서를 블록체인 기반의 전자문서로 전환하는 작업 추진- ID카드에 내장된 IC칩이 개인인증과 전자서명 키 역할을 하며 블록체인의 암호화

기술이 적용-

여권 - 2017년 두바이 국제공항에 블록체인 기반의 디지털 여권 도입을 계획하고 영국의 오브젝트테크와 계약 체결 영국 오브젝트테크

의료 - 진료기록, 처방전, 환자병력 등을 블록체인에 저장하고 공유하는 블록체인 기반 의료정보시스템 도입 검토 -

물류 - IBM과 협업하여 무역 및 물류 솔루션을 위한 블록체인 활용을 테스트 중- 두바이 세관과 무역기업간 실시간 정보공유시스템을 구축 IBM

경제 - 2018년 암호화폐를 금융거래에 활용하는 사업 시작- 정부가 직접 발행하고 관리하는 자체 디지털 통화 ‘emCash’ 준비 중 emCash

관광 - 관광객 정보를 블록체인에 저장하는 방안을 구상 중으로, 관광객의 신원 확보를 용이하게 하여 관광편의 향상 -

<자료> ETRI 2018, 저자 재정리

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그 핵심을 차지하고 있다. 두바이에서는 블록체인 기술을 활용한 행정시스템을 구축하여

온라인과 모바일을 통해 다양한 정부 서비스를 제공하고 있다. 이를 위해 먼저 공공문서를

블록체인 기반의 전자문서로 변환하는 작업을 추진하였고 의료, 물류, 경제, 관광 등 각

분야에서 블록체인을 활용한 스마트시티 서비스를 구상 중에 있다[9].

두바이 스마트시티의 특징은 블록체인을 활용한 행정시스템 혁신에 있다. 2020년까지

블록체인 스마트시티 구축과 세상에서 가장 행복한 도시 만들기를 목표로 기업과의 협력

을 통해 스마트시티 혁신을 주도하고 있다. 두바이는 블록체인 기반 스마트시티 전략 추진

과정에서 얻게 되는 노하우를 전 세계 도시와 공유할 수 있는 플랫폼 구축도 추진 중이다.

3. 중국의 블록체인 스마트시티 정책

중국은 정부주도의 블록체인 인프라 구축을 시작으로 블록체인 기술 발전을 위한 전략을 수립하고 관련 사업을 적극적으로 시행하고 있다. 그 결과 블록체인 특허 보유 세계1위 국가가 되었다. 스마트시티 분야에서는 항저우와 충칭시에서 지방정부와 기업의 협업에 의한 블록체인 기술이 도입되어 도시에 적용되고 있다[6].

이 중 항저우는 중국의 대표적인 스마트시티로 자동차 부품업체인 완샹그룹이 주도하여 블록체인 기반의 도시건설을 목표로 하고 있다. 블록체인 기반 도시는 항저우 인근에 전기차 배터리를 생산하는 인구 9만 명, 면적 10㎢ 규모로 계획되었다. 블록체인 기술을 사물인터넷과 연계하여 디지털월렛(전자지갑)에 적용하여 전체 도시를 온라인으로 연결시키는 계획을 수립하였다. 항저우 스마트시티는 도시 내 모든 시설이 자동화되고 금융거래를 비롯하여 출생과 사망증명서 발급, 투표에 이르기까지 블록체인 기술이 적용되어 개인정보가 안전하게 기록되고 보관될 수 있다. 완샹그룹과 같은 민간기업이 이 같은 대규모 프로젝트를 추진할 수 있었던 배경에는 중국 정부의 전폭적인 지원정책이 뒷받침하고 있다. 정부는 블록체인 기반 도시건설을 위해 모든 규제를 제거하였으며, 완샹그룹이 설립한 완샹블록체인연구소가 구축한 블록체인 연합체에 중국의 국영증권협회도 참여하는 등 민간과 정부의 협력이 활발한 사례로 손꼽힌다[10].

이러한 항저우의 블록체인 기반의 스마트시티는 알리바바에서 개발한 클라우드 기반의

도시운영체계인 ‘시티브레인’과 연계하여 도시의 각종 데이터를 효과적으로 관리·활용하

고 있다. ‘시티브레인’은 도시의 각종 데이터를 기반으로 효율적인 도시운영을 위한 방안



을 제시해주는데 핵심적인 역할을 수행하고 있으며 마카오, 말레이시아를 비롯한 전 세계

로 확대 적용되고 있다[11].

IV. 결론

도시에서 생성하는 다양한 데이터를 활용하여 서비스를 제공한다는 스마트시티의 특성

상 개인정보와 같은 민감한 정보로의 접근이 필요하다. 이 때 보안성과 인증 효율성, 비용

절감효과 등의 특징을 가진 블록체인 기술의 도입은 더욱 활발해질 것이며, 그 적용 분야

도 금융을 넘어 행정, 에너지, 시설물관리 등 공공 분야로의 확대가 가속화될 것으로 예상

된다. 국외의 경우 에스토니아에서는 국가차원의 블록체인 기술 도입과 사회전반적인 적

용이 진행되고 있으며, 두바이는 도시자체를 블록체인 기반의 스마트시티로 만드는 것을

추진하고 있다. 가까운 중국은 블록체인 기술의 선도국가로 공공과 민간이 협력하여 항저

우를 블록체인 기술이 적용된 시범도시로 구축하고 있다. 이에 반해 국내의 경우 민간의

스마트시티 서비스를 중심으로 블록체인 기술이 적용되고 있으며, 도시 전반적인 혁신에

대한 부분은 미흡한 상황이다.

이 같은 상황에서 스마트시티에 블록체인을 도입하는 과정에서 몇 가지 고려되어야 할

사항을 다음과 같이 제안한다.

첫째, 스마트시티 산업 생태계 활성화가 필요하다. 스마트시티가 성공하기 위해서는 기

업, 시민, 공공이 협력하여 생산적 가치를 창출하는 시장을 형성하고 혁신적인 기술과 솔

<자료> 이민석 외 9인, “AI·데이터가 만드는 도시 데이터 기반 스마트도시: 해외사례를 중심으로”, 한국정보화진흥원, 2017.

[그림 8] 항저우 스마트시티에 적용된 ‘시티브레인’의 운영구조와 교통관리 사례

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루션들이 창출되기 위한 환경을 조성하는 것이 무엇보다 필요하다. 하지만 전술한 사례에

서 제시된 에너지 블록체인의 경우 우리나라에서는 아직 시장 생태계가 구축되지 않는

상태이다. 관련 연구도 미비하며 사업 추진을 위한 비즈니스모델로 빈약한 실정이다.

둘째, 스마트시티에서 블록체인 체계를 운영·관리하는 주체가 명확해져야 한다. 블록체

인 기술에 대한 개발도 중요하지만 공공정보와 개인정보가 혼합되어 관리되는 스마트시티

블록체인시스템의 운영주체, 의사결정과정, 문제 발생 시 대응 체계 등의 운영관리시스템

에 대한 고민이 먼저 필요하다.

셋째, 스마트시티 블록체인 활성화를 뒷받침할 수 있는 제도가 구축·정비되어야 한다.

신뢰할 수 있는 블록체인 기술이 적용된 사례에 한해 과도한 개인정보 제한과 관련된 규정

은 완화할 필요가 있다. 에스토니아에서의 사례와 같이 전자주민증, 전자투표와 같은 향후

사회변화에 대응하기 위해서는 사전에 이에 대비한 제도적 개선방안 마련에 대한 연구가

선행될 필요가 있다.

[ 참고문헌 ]

[1] McKinsey & Company, “Beyond the Hype: Blockchains in Capital Markets,” McKinsey & Company, McKinsey Working Papers on Corporate & Investment Banking, 12, 2015.

[2] Jane Wild, Martin Arnold and Philip Stafford, “Technology: Banks seek the key to blockchain,” Financial Times, The Big Read UK, 2015.

[3] 이제영, “블록체인(Blockchain) 기술동향과 시사점”, 동향과 이슈, 과학기술정책연구원, 34, 2017.[4] Foamspace Corp, “FOAM Whitepaper,” Foamspace Corp, 2018.[5] 황종성, 장준희, “스마트시티 발전전망과 한국의 경쟁력”, 한국정보화진흥원, 6, IT & Future Strategy,

2016, p.8.[6] 민대홍 외 9인, “블록체인, 어디에 응용하고 있나? - 응용 사례와 분야별 특성을 중심으로”, ETRI

Insight Report, ETRI, 2018.[7] 우창원, “에너지 블록체인 도입방안 연구”, STEPI Insight, 과학기술정책연구원, 222, 2018. pp.17-22.[8] Kaspar Korjus, “E-RESIDENCY 2.0 WHITE PAPER,” Government of the Republic of Estonia,

white paper, 2018. [9] Smart Dubai, “Dubai Blockchain Strategy 2020 Achievement Report,” Smart Dubai, 2020.[10] 매일경제, “항저우를 현금·종이없는 블록체인 도시로”...中의 飛上, 2017. 2. 6.[11] 이민석 외 9인, “AI·데이터가 만드는 도시 데이터 기반 스마트도시: 해외사례를 중심으로”, 한국정

보화진흥원, 2017, pp.12-25.

ICT 신기술


*

I. 서론

스마트 헬스케어로 통용되는 의료 산업은 의료기기 분야와 의료 서비스 분야에서 두각

을 나타내고 있다. 웨어러블 디바이스의 등장은 개인의 생체정보를 기록하고 모니터링하

는데 상당한 진보를 가져왔다. 가트너 보고서에 따르면 2020년 웨어러블 디바이스 시장

은 2019년 410억 달러보다 27% 증가한 총 520억 달러 규모를 형성할 것으로 전망된다.

이러한 스마트 헬스케어의 성장은 의료·건강관리 콘텐츠 등 수집되는 생체 데이터의 양을

기하급수적으로 증가시켰다. 세계 각국의 병원·제약사 및 ICT 업체들은 수집되는 데이터

를 활용하여 보다 새로운 서비스를 제공하기 위해 투자규모를 확대하고 있다.

수집되는 의료 데이터양이 증가하면서 인공지능 기반의 헬스케어 관련 기술의 특허출원수도 증가세를 보이고 있다. 한국특허전략개발원에서 분석한 [그림 1]의 의료관련 인공지능 글로벌 특허출원 추세를 살펴보면 출원이 시작된 90년대 중반부터 2000년대 초까지 급격히 증가하였으나, 2000년대 초중반에 급격히 감소한 후 2000년대 중반부터 2010년대 초반까지 다시 증가세를 보인 것으로 나타났다[1].

* 본 내용은 박찬홍 연구원(☎ 02-736-9044, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

chapter 2

인공지능 헬스케어 산업의 실용화 동향

•••박찬홍 ‖이장우 ‖

과학기술일자리진흥원 연구원과학기술일자리진흥원 기술사업화팀장

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세계 각국의 정부는 스마트 헬스

케어 성장을 위해 다양한 지원을

하고 있다. 미국은 트럼프 정부의

American AI Initiation 정책을

필두로 각종 규제를 완화하고 구

글, IBM, 애플 등 민간기업의 막강

한 기술력을 적극적으로 활용하고

있다. 중국은 ‘차세대인공지능발전

계획’을 통해 빠르고 정밀한 인공

지능 의료 시스템을 구축하고 스마

트 병원 건설을 추진하고 있다. 우

리나라는 2018년 4차 산업혁명위

원회에서 헬스케어 특별위원회를 출범하였으며, 2020년 인공지능 국가전략을 통해 바이

오의료 산업 전반의 AI 활용 전면화(AI 신약개발 플랫폼, AI의료기기 검증·심사 등)를 추

진하고 있다.

본 고에서는 인공지능 기술이 적용된 헬스케어 분야별 최신 기술 및 사례에 대해 살펴볼 것이다. 인공지능이 활용되는 분야의 다양성을 고려할 때 분류기준이 전문가 별로 상이할 수는 있지만 여기서는 크게 3가지로 분류할 것이다. 또한, 각 분야별 주요 기술을 간략히 소개하고, 관련 분야 유망 기업의 서비스도 몇 가지 살펴볼 예정이다. 마지막으로는 분석내용을 종합하여 결론 및 시사점을 살펴보고자 한다.

II. 인공지능과 헬스케어의 융합

인공지능 기술은 모든 산업 분야에 걸쳐 활용되고 있다. 특히, 스마트 헬스케어에서 AI 분야의 투자규모는 비약적으로 증가하였다. 실제로 글로벌 시장에서 2012년부터 2018년까지 450건 이상의 투자가 이루어졌으며 총 투자금액은 약 71억 달러에 달했다[2].

스마트 헬스케어 인공지능이란 질병을 진단 또는 예측함에 있어 인간의 지능(학습능력,

추론능력, 지각능력, 이해능력 등)을 수행할 수 있도록 개발된 기술(기기)을 의미한다. 2016

<자료> 한국특허전략개발원, “의료관련 인공지능 특허동향보고서”, 2016.

[그림 1] 의료관련 인공지능 글로벌 특허출원 추세선 분석 그래프

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년 구글의 자회사 딥마인드가 개발한 알파고가 인간을 능가하는 연산능력을 보여준 사건

은 인공지능이 충분히 많은 의료 데이터를 축적·학습한다면 고도의 정밀도가 필요한 의료

분야에도 기여할 수 있음을 보여 주었다. [그림 2]와 같이 인공지능과 헬스케어의 융합은

의사결정 지원·프로세스 효율화 등 의료 서비스의 질 향상은 물론 새로운 제품과 서비스를

제공하는데 기여할 것으로 보인다.

1. 모바일 디바이스 개발 및 의료 데이터 활용 분야

가. 기술 개요

현재 스마트 헬스케어에서 가장 많이 보편화된 인공지능 분야는 데이터 기반의 의료

서비스이다. 특히, 인공지능이 적용된 웨어러블 디바이스는 신체 일부에 착용함으로써 개

인의 생체신호를 모니터링하고 분석한다. 웨어러블 디바이스의 기술은 크게 5가지(입력,

처리, 출력, 전원, 응용)로 구분되는데, 인공지능은 처리기술에 주로 활용되고 있다[3]. 애

플은 스마트워치를 통해 얻은 고객의 데이터를 활용하여 Healthkit이라는 플랫폼을 운영

하고 있으며, 이는 개인의 생체신호를 입력하는 것은 물론, 맞춤형 헬스정보를 전달하여

자사 디바이스에 대한 충성도를 높이는데 기여하고 있다.

기존과는 다른 방법으로 생체 데이터를 수집하고 활용하는 경우도 있다. 의류에 디바이

스를 설치하여 체온, 심박 데이터를 수집하거나 침대와 디바이스를 결합하여 사용자의

<자료> 소프트웨어정책연구소, “인공지능 기반 의료기기 기술개발의 장점”, 2018.

[그림 2] 인공지능 헬스케어 적용 방식

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수면 데이터를 분석하기도 한다. 이밖에 전동칫솔을 통해 개인의 양치습관을 수집하여

올바른 양치습관을 돕는 등 일상생활에서 다양한 데이터를 활용하여 사업화하는 기업들이

많아지고 있다.

자체 디바이스를 생산하지 않고 빅데이터만을 활용하여 의료 서비스를 제공하는 사업모

델도 있다. 인간의 유전자정보를 활용하여 사용자의 질병 가능성을 예측하기도 하고, 채팅

애플리케이션을 통해 사용자의 평소 기분이나 행동을 분석하여 정신질환을 진단하기도

한다.

나. 활용사례

차세대 통신(5G) 서비스의 등장은 의료 데이터를 기반으로 한 인공지능 서비스 분야의

성장을 가속화시키고 있다. 방대한 양의 의료 데이터의 전송이 가능해지면서 “의사-기업-

사용자(환자)”가 언제든지 소통할 수 있게 되었다.

전통적 의료기기 시장은 글로벌 사업자인 필립스, GE, 지멘스 등의 대형 의료장비가

주를 이루었다. 그러나 빅데이터가 의료기기에 도입되면서 IBM의 Watson, Google의

Streams 등이 점차 개발되었다. 2010년대 후반에 들어서면서 디스플레이 및 배터리 기

술의 발전으로 의료기기의 소형화가 가능해졌고, 애플, 삼성, Fitbit 등 글로벌 ICT 기업에

서 모바일(웨어러블) 디바이스 개발에 착수하였다. 모바일 의료기기에서 수집되는 데이터

의 증가는 모바일 의료 서비스를 아이템으로 하는 스타트업을 빠르게 증가시켰다.

모바일 디바이스 및 영상진단기기는 주로 예방의학 분야에 많이 사업화되고 있다. 웨어

[EarlySense] [KARDIAMOBILE(Alivecor)]

<자료> EarlySense, Alivecor 제품소개, 2020.

[그림 3] AI가 적용된 모바일 디바이스

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러블 디바이스에서 수집된 의료정보는 사용자의 건강에 대한 컨설팅 소스로 활용된다. 모바일 디바이스는 사용자의 심장박동, 수면패턴 등을 분석하여 건강한 생활습관을 가질 수 있도록 돕는다. 개인용 의료기기를 개발하는 미국의 Alivecor사는 손가락에서 감지되는 박동을 이용한 심장실환 진단기기 KardiaMobile을 선보였다. FDA 승인을 받은 이 제품은 작은 크기로 휴대성을 극대화하고, 스마트폰과의 연동을 통해 데이터를 저장 및 전송할 수 있도록 설계되었다.

별도의 디바이스를 개발하지 않고 수집한 생체·의료 데이터를 활용하여 새로운 서비스를 제공하기도 한다. 사용자의 생체정보를 수집하여 건강 유지에 필요한 정보를 서비스하기도 하고, 생활패턴 및 인지능력을 분석하여 정신질환(Mental Healthcare) 예방에 활용하기도 한다. 의료기관에서는 인공지능을 이용하여 전자의료기록(EMR)을 분석하여 효율 경영을 위한 수단으로 활용하고 있다. [표 1]은 의료 데이터를 활용하여 서비스를 제공하는 해외의 유망 기업 현황을 정리한 것이다.

국내에도 의료 데이터를 활용한 사업 모델이 속속들이 나타나고 있다. 삼성서울병원은 환자의 진단정보, 의료차트, 유전체 및 개인습관 등 다양한 의료 데이터를 분석하여 개인별

[표 1] 해외 의료 데이터 활용 분야 유망 기업구분 기업명(국가) 설명

라이프스타일 모니터링 분야

WellTok(US)

사용자의 라이프스타일을 분석하여 건강한 삶을 유지하는데 필요한 다양한 정보를 제공하고, 사용자에게 예방 접종이나 건강검진 일정을 스스로 계획할 수 있도록 지원

Pathway Genomics

(US)

인간의 유전자 정보를 빅데이터화 하여 AI를 통해 환자의 신체가 생성하는 단백질과 호환되지 않는 약물을 사전에 제시함으로써 약물의 부작용을 최소화할 수 있는 서비스 제공

mPulse Mobile(US)

Machine learning을 통한 대화형 AI를 이용하여 의료 서비스가 필요한 소비자에게 고유한 맞춤형 대화형 메시지 서비스를 제공함

정신질환 예방 및 치료 분야

Neural Analytics(US)

AI 초음파 플랫폼을 활용하여 환자 뇌 건강의 양적 및 객관적 생리학적 측정을 수행하여 뇌졸중, 치매, 편두통 등 뇌 건강장애를 검출하고 추적함

Intendu(Israel)

멀티태스킹 능력, 기억능력, 억제능력 등 인지기능의 향상을 목표로 하는 AI 게임을 개발하여 뇌기능 장애인의 재활을 도움

예측 인사이트 및 리스크 분석 분야

Ayasdi(US)

AI를 통해 모든 전자 의료 기록(EMR)과 재무 데이터를 신속하게 분석하여 수천 건의 환자 시술과 수백만 건의 개별 이벤트를 나타내고 치료 결과에 대한 품질과 비용을 예측하는 서비스 제공

Digital Reasoning Systems(US)

의료진이 문서화, EMR 및 컴퓨터 작업에 소비하는 시간을 줄이기 위해 반복적이고 일상적인 작업을 자동화하는 관리 플랫폼 제공

<자료> Frost&Sullivan, Artificial Intelligence.Top 10 Applications in Healthcare, Global, 2018.2022(재가공)

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맞춤 치료 서비스를 제공하고 있다. 삼성서울병원은 2013년에 자살률에 영향을 주는 요

소(물가지수, 실업률, 날씨, 유명인 자살 등)를 데이터화하여 자살률을 모니터링하는 프로

그램도 선보인 바 있다. 그 밖에 희귀질환 진단·치료제를 개발하고 있는 3Billions사는

인공지능시스템 고도화를 통해 7,000여 종 희귀질환의 진단시간 및 비용을 획기적으로

낮추는 서비스를 준비 중이다.

지금 이 순간에도 각종 생체·의료 데이터는 엄청난 속도로 쌓이고 있다. 현재 인공지능 시장의 성장세를 가늠해보면 의료 데이터를 활용하는 사업모델은 앞으로도 증가할 것으로 전망된다. 정부가 2020년 1월 ‘바이오헬스 핵심규제 개선방안’을 발표한 만큼, 다양한 비즈니스 모델이 개발될 수 있도록 산업 생태계 확장을 위한 정책적 지원을 아끼지 말아야 할 것이다.

2. 인공지능 수술로봇 및 영상진단장치 분야

가. 기술 개요

미래에는 굳이 병원에 가지 않아도 진단과 수술을 받을 수 있을 것으로 전망된다. 식품의약품안전처에 따르면 세계 의료용 수술 로봇 시장은 2015년 4조 5,824억 원에서 2021년 9조 6,413억 원까지 커질 것으로 전망된다. 인공지능 수술로봇·영상진단 분야는 첨단 기술의 집약체라고 할 수 있다. 의료과정을 정밀하게 진행할 수 있는 고도화된 기계, 전자, 영상기술뿐만 아니라 이들을 컨트롤하는 두뇌까지 갖춰져야 한다. 여기서 두뇌는 ‘머신러닝(Machine Learning)’이 얼마나 정교하게 구현되어 있느냐가 핵심이다. 런던대 스토야노프 교수는 개인마다 상이한 장기 위치·모양을 구분할 수 있는 머신러닝이 인공지능 수술로봇에 필수적이라고 밝혔다.

머신러닝은 데이터 기반의 학습능력을 가진 인공지능의 한 분야이다. 머신러닝은 알고리즘을 통해 데이터를 학습하고 기존보다 더 나은 결과물을 예측하도록 설계된다. 머신러닝은 예측모델에 따라 다양한 접근방법을 가지고 있다. Supervised Learning(지도학습)은 특정 현상을 구분하기 위해 데이터의 패턴을 분석한다. 이때 데이터 패턴을 분류하는 방식의 명확한 이해를 바탕으로 한다. Unsupervised Learning(비지도학습)은 데이터가 분류되지 않아도 되는 시스템에서 활용한다. 각종 SNS에 존재하는 불특정 데이터를 토대로 패턴 또는 시사점을 추출할 때 주로 사용된다. Reinforcement Learning(강화학습)은

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데이터 분석에 대한 피드백을 학습하는 형태이다. Reinforcement Learning은 성공적인 의사결정 케이스를 반복적으로 학습시키는데, 이는 최적의 해결책을 제시하는데 매우 유용하다. 보편적으로 알고 있는 딥러닝도 머신러닝 알고리즘의 한 종류이다. 딥러닝은 인간의 두뇌의 학습 원리를 알고리즘화하는 방식이며, 데이터를 반복 학습시킴으로써 예측 능력을 계속해서 강화시킬 수 있다[4].

현재의 인공지능 수술로봇 및 영상진단장치는 기존의 의료 데이터를 통해 가장 적합한

치료법을 제안하는 수준에 머물러있다. 이들의 고도화를 위해서는 기존 의료종사자의 끊

임없는 연구와 기술 개발이 수반되어야 하며, 인공지능의 학습도구도 더욱 정밀하고 다양

해질 필요가 있다.

나. 활용사례

앞서 언급했듯이 인공지능 수술로봇은 Machine learning을 기반으로 발전하고 있다.

현재까지는 수술실에서 의사를 보조하는 역할이지만 향후 정밀함과 정확도가 향상된다면

더 높은 수준까지 수행할 수 있을 것으로 보인다. Digital Surgery사가 개발한 수술로봇

은 AI, 카메라, 컴퓨터를 결합하여 수술과정을 학습하고 다음 단계를 예측한다. 이러한

시스템은 향후 복잡한 수술 진행 시 의사에게 올바른 수술법을 조언하고 계획함으로써

의료사고를 줄이는 데 기여할 것으로 보인다.

특정 분야에 전문화된 수술로봇도 등장하고 있다. Gauss Surgical사가 개발한 로봇은

<자료> IBM, ‘머신러닝이란?’ 2020.

[그림 4] 머신러닝의 정의

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환자의 혈액 손실 현황만을 전문적으로 모니터링하며, Medasense Biometrics사의

PMD(Pain Monitoring Device)-200은 개개인의 통증 지수를 분석하여 중환자실에서

환자의 상태를 모니터링한다.

Augmedics사는 척추 수술 데이터를 수집하여 증강현실(AR) 기반의 수술 시스템을 개

발하였다. 이 시스템은 환자의 척추에 대한 3D 영상을 실시간으로 의사 망막에 투영하여

실시간으로 알맞은 수술법과 주의사항을 제공한다.

전통적으로 병원 내에서만 가능했었던 영상진단 분야는 점차 일상생활에서도 가능하도

록 발전하고 있다. Butterfly Network사가 개발한 iQ는 태블릿PC에 영상진단기기를 연

결하여 언제 어디서든 개인이 자신의 심장, 폐 등을 촬영할 수 있다. 이 서비스 역시 수집

된 영상을 의료기관에 전송하여 건강을 체크할 수 있도록 제작되었다. 의료기관에서는

경험적 진료에서 벗어나 AI가 적용된 영상진단기기 사용을 점차 늘려가고 있다. 이스라엘

의 Zebra Medical Vision사는 수백만 장의 검사영상을 스캔하여 데이터화시킨 후 인공

지능을 통해 가장 효과적인 치료법이 제안되도록 설계되었다.

국내의 경우에도 의료영상분석 디바이스 개발이 지속적으로 진행되고 있다. ㈜뷰노가

개발한 VUNOmed-BoneAge는 인공지능이 X-ray 영상을 분석하여 환자의 뼈 나이를

제시하고, 이를 통해 의사가 성조숙증이나 저성장을 진단할 수 있도록 설계되었다. 이외에

도 ㈜제이엘케이인스펙션, ㈜루닛 등에서 폐질환, 뇌경색 등을 진단할 수 있는 제품을 개

발하고 있다[5]. 향후 인공지능 영상진단기기 등 융복합 기술이 적용된 의료기기에 대해

[Triton(Gauss Surgical)] [ViZOR(Augmedics)]

[그림 5] AI를 기반으로 한 수술로봇

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식약처 인허가 우선심사 특혜가 주어질 예정이므로 관련 분야의 성장은 더욱 두드러질

전망이다.

3. 신약연구 및 개발 분야

가. 기술 개요

전통적인 의약품 개발의 프로세스는 크게 연구(Research) 단계와 개발(Development)

단계로 구분된다. 첫 번째 연구단계(탐색)는 의약학적 개발목표(목적효능 및 작용기전 등)

를 설정하고, 신규물질의 설계, 합성 및 효능검색 연구를 반복하여 개발대상 물질을 선정

하는 단계이다. 두 번째 개발 단계는 대상물질에 대한 대량제조 공정개발, 제제화 연구,

안전성평가, 생체 내 동태규명 및 임상시험을 거쳐 신약을 개발해 가는 과정이다. 전통적

[Heartflow Planner(Heartflow)] [AI1 Solution(Zebra Medical Vision)]

[Viewer AI(Arterys)] [iQ(Butterfly Network)]

[그림 6] AI를 기반으로 한 영상진단기기

주간기술동향 2020. 6. 17.

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인 의약품 개발 프로세스는 후보물질 탐색과정이 오래 걸릴뿐더러 초기 성공 가능성이

매우 낮다. 미국바이오협회에 따르면 소재 개발에서 허가/판매까지는 대략 10년이라는

기간이 소요되며 신약의 최종 상용화까지 평균 성공률은 9.6%에 불가하다.

이러한 어려움을 타개하기 위해 제약회사에서는 인공지능을 활용한 신약개발 프로세스

를 점차 늘려가고 있다. 생명공학정책연구센터에서 발간하는 BioINwatch에 따르면 AI를

활용하여 신약개발 연구 분야 사업을 진행하고 있는 글로벌 기업은 150여개에 달한다.

이들은 주로 신규 후보물질 도출 분야에 AI를 활용하고 있으며, 이외에도 질병기전 이해,

바이오마커 구축 등 약 15가지 분야에서 사업을 영위하는 것으로 나타났다.

AI를 활용한 신약개발 프로세스는 스타트업에게 큰 기회로 찾아오고 있다. 전통적인 신약 개발은 천문학적인 시간과 비용이 소요되어 대형 제약사만의 영역이라는 색이 짙었다. 제약 분야 스타트업인 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)은 인공지능을 활용하여 신약 후보물질 발굴에서 검증까지 46일로 단축하는데 성공하였다. 그들이 개발한 AI 시스템 ‘GENTRL’은 딥러닝을 활용하여 기존보다 훨씬 적은 비용으로 타겟 물질 6개를 발굴하는데 결정적인 역할을 하였다[6].

나. 활용사례

AI를 활용한 신약연구 대부분은 임상 전 표적물질 개발 분야에 많이 활용되고 있으나,

최근에는 임상 및 환자 데이터 분석, 약물의 용도 변경, 바이오마커 개발까지 그 범위가

확장되고 있다.

신약 개발의 가장 큰 난관은 임상단계라고 할 수 있다. 많은 중소 제약사들이 후보물질

을 개발하고도 임상단계에서 글로벌 제약사에게 기술이전·양도하는 이유도 바로 이 때문

<자료> 한미약품, ‘신약개발 과정’, 2020.

[그림 7] 의약품의 개발단계

ICT 신기술


[표 2] AI를 활용한 신약연구 및 개발 기업

이다. AI를 활용한 임상단계 평가는 임상기간과 비용을 줄이고, 임상실패에 대한 리스크를

감소시킬 것으로 기대된다. 영국의 BenevolentAI사는 후보물질 선정부터 임상단계까지

단계별 전문가의 실험 데이터를 토대로 가장 적합한 신약개발 프로세스를 컨설팅하고 있

다. 뿐만 아니라 빅데이터를 통해 질병의 근본적인 원인을 밝혀냄으로써 약물의 표적치료

를 가능하게 하는 플랫폼도 곧 상용화할 전망이다.

국내 제약사의 경우, 자체 인공지능 전문인력의 부족으로 관련 업체와 MOU를 맺고

신약 개발을 진행 중이다. 유한양행은 캐나다의 Cyclica사가 보유한 신약개발 플랫폼을

활용하여 후보물질 발굴을 진행하고 있다. CJ헬스케어도 인공지능 신약개발 전문업체인

스탠다임과 항암 신약 개발에 착수하였다. 이러한 상황은 국내 인공지능 기반의 신약연구

생태계 활성화가 얼마나 절실한지를 보여준다. 최근 SK바이오팜에서 새로운 화합물을 설계

할 수 있는 인공지능 약물설계 플랫폼 개발을 완료한 것은 매우 고무적인 결과로 평가된다.

빅데이터와 인공지능을 활용한 신약개발 시장에서 중요한 것은 더 이상 신약 개발이

전통적 제약사에서만 이루어지지 않는다는 것이다. 향후 AI를 활용한 신약개발 프로세스

구분 기업명(국가) 설명

해외

BenevolentAI(UK) BenevolentAI 플랫폼은 많은 양의 의학 데이터를 기반으로 세계의 우수 연구자들이 공동으로 작업하여 약물 발견 과정의 모든 단계를 개선하고 가속화할 수 있는 서비스 제공

Berg LLC(US)Berg LLC의 프로그램은 환자의 생물학적 데이터를 비교하여 정상세포와 비정상세포를 구분하고 비정상세포의 지질, 단백질, 유전자 등을 분석하여 건강한 세포로 복원하는 치료법을 제공

BioXcelCorporation(US)

기존의 승인된 약품 및/또는 임상적으로 평가된 제품 후보들을 빅데이터 및 AI를 활용하여 새로운 치료 방법을 제시하여 희귀 질병의 약물 개발과 관련된 비용과 시간을 줄일 수 있는 프로그램 개발

RecursionPharmaceyticals(US)

수백 가지의 세포 표현형 특성을 빅데이터화 하여 인공지능을 통해 세포의 이미지를 분석함으로써 단발성 섬유증, 염증 및 면역질환, 유효성과 독성 점수, 선량 대응 특성, 표적 발견 및 예측에 대한 정보 제공

InSillicoMedicine Inc(US)

제약사, 대학, 화장품회사의 협업으로 인공지능을 활용하여 약물의 새로운 용도 발견과 관련된 약물정보, 질병·노화와 관련된 바이오마커 등을 연구

국내Standigm 다양한 의학적 데이터베이스(생물학적 모델, 학술지, 수술모델) 등을 수집하고 이에 가중치를

부여하여 인공지능을 학습시키고 이를 통해 신약 화합물을 예측하는 서비스 제공

SK바이오팜 신약개발을 위한 화합물 실험 정보와 특허 정보를 AI 모델로 가공하여 약물이 작용하는 기전과 숨겨져 있는 패턴과 속성을 파악하여 새로운 화합물을 설계·제안하는 플랫폼 개발

<자료> Frost&Sullivan, Artificial Intelligence.Top 10 Applications in Healthcare, Global, 2018.2022(재가공)

주간기술동향 2020. 6. 17.

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의 신뢰성이 입증된다면 ICT 업체의 신약개발 분야 진출이 더욱 가속화될 것으로 판단된다.

Ⅲ. 결론 및 시사점

본 고에서는 인공지능이 헬스케어 산업에 어떻게 적용되고 제품화되었는지 알아보았다.

모바일 디바이스 기술은 이미 상당히 많은 발전을 이루었다. 웨어러블 디바이스의 정밀도

는 실제 질병진단에 참고할 수 있을 정도로 발전하였고, 다양한 생체신호를 활용한 의료기

기가 매년 출시되고 있다. 기술 집약 분야인 수술 로봇 및 영상진단장치는 전통적 의료

프로세스를 대폭 변화시키고 있으며 환자의 편의를 빠르게 향상시킬 것이다. 마지막으로

신약개발과 인공지능의 융합은 시급성이 높은 글로벌 유행병 및 희귀질환의 대응력을 높

이고, 대형 제약사 위주의 제약산업에 새로운 패러다임을 제시할 것이다.

인공지능 기술과 헬스케어의 융합은 앞으로 기술이전, 창업 등 기술사업화 시장을 더욱 활발하게 할 것이다. 그러나 이를 위해서는 몇 가지 이슈도 극복해야 한다. 나라마다 차이는 있지만 국내의 경우 생체 및 의료정보를 활용하기 위해서는 개인정보보호법, 생명윤리법, 의사법 등 다양한 법적 규제의 극복이 필요하다. 인공지능으로 인한 의료종사자의 역할 변화 등 윤리·사회적 현상에 대한 합의도 반드시 필요한 부분이다. 해당 분야 최강국인 미국은 이미 인공지능으로 발생하는 법률·윤리·사회적 이슈를 활발히 연구해왔다. 하버드 케네디 스쿨의 The Future Society 그룹에서는 개인정보의 보호와 관련 법률의 균형을 주제로 토론과 정책을 수립하고 있으며, 국방연구를 담당하는 방위고등연구계획국(DARPA)은 2019년 3월 인공지능으로 발생하는 사회적 문제를 검토하고 있음을 밝혔다[7]. 우리나라는 데이터 이용 활성화를 위한 ‘데이터 3법(개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법)’ 개정안을 발표하였고, 식약처는 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 허가·심사 가이드라인을 수립하는 등 법률 재정비를 진행하고 있다. 다만, 윤리·사회적 논의는 아직 부족한 실정이다.

한국정보화진흥원(NIA)이 발표한 ‘2019 NIA AI Index-우리나라 AI 수준 조사’ 보고

서에 따르면 지난해 한국의 헬스케어 분야 시장규모는 8개 비교국(한국, 미국, 일본, 영국,

독일, 중국, 인도, 이스라엘) 중 5위로 나타났다. 1위 국가인 미국의 6% 수준이며, 2위인

중국보다 약 2,000만 달러 낮은 수치이다. 인공지능 관련 기업 수준은 더욱 심각하다.

ICT 신기술


우리나라 인공지능 기업의 수는 26개로 8개 비교국 중 최하위를 기록했으며, 2위 중국의

2.5% 수준에 불과한 것으로 나타났다.

이러한 현실을 돌이켜 봤을 때 정부는 AI 생태계 발전을 위한 종합적 대안을 마련해야

한다. 최근 과기정통부는 2020년도 업무계획에서 “혁신을 선도하는 AI 일등국가”를 목표

로 전문인력 양성·빅데이터 플랫폼 고도화·전용펀드 조성 등 다양한 정책을 추진한다고

밝혔다. 이를 계기로 “전문인력 양성-Data 확보 및 가공기술 확보-BM 수립-창업”으로

이어지는 전주기적 정책수립과 인공지능으로 야기되는 윤리적·사회적 이슈 공론화에 보다

많은 노력을 기울일 필요가 있다.

[ 참고문헌 ]

[1] 박은지 외 2인, 한국지식재산전략원, “보건복지부 보건의료기술연구개발사업 특허기술동향조사 보고서 인공지능 관련 보건의료기술_재가공”, 2016. 6. 37.

[2] “Healthcare AI Funding Analysis(2012.2018). By Major Use Cases, Artificial Intelligence, Top 10 Applications in Healthcare, Global, 2018.2022,” FROST SULLIVAN, 2019. 4.

[3] 한상철, 한국산업기술평가관리원, “웨어러블 스마트 기기 기술동향과 산업전망”, MARCH 2016 VOL 16-03, 2016. 3, p.137.

[4] 오미애, “기계학습기반 사회보장 빅데이터 분석 및 예측모형 연구,” 한국보건산업연구원, 2017. 12. 27.

[5] 이영찬, 한국보건산업진흥원, “인공지능(AI) 기반 의료기기 현황 및 이슈_보건산업이슈브리브”, 2018. 12. 11.

[6] 생명공학정책연구센터, “인공지능(AI)를 활용하여 신약 후보물질발굴에서 검증까지 46일로 단축”, 2019. 10. 1.

[7] 안성원, “AI에 대한 미국의 사회윤리연구 동향: 정부와 학계”, 소프트정책연구소, 2019. 9. 29.

주간기술동향 2020. 6. 17.

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*

I. 결과물 개요

II. 기술의 개념 및 내용

1. 기술의 개념

일반 Best Effort 서비스 트래픽이 혼재된 단일 네트워크 인프라 상에서 AR/VR 등

5G 초저지연 서비스와 무인이동체 원격제어 등 B5G 초정밀 산업 응용 서비스를 안정

* 본 내용은 안재영 책임연구원(☎ 042-860-6305)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(1단계)주1)

2021. 12(2단계)주2) 기술성숙도(TRL)개발 후

TRL 4(1단계) / TRL 6(2단계)

결과물 형태 HW-IP 검증방법 3자검증, 품질보증(ETRI Q-Mark)

Keywords TSN, DetNet, FPGA, PTN

외부기술요소 100% 개발기술 권리성 특허, HW-IP, 설계도(레퍼런스 PCB)

주1) 1단계: 10μs급 지연/단일장애 무손실, 주2) 2단계: 4μs급 지연/다중장애 무손실

chapter 3-1

시간 확정형 무손실 패킷 전달 모듈(FPGA) 기술

•••안재영 ‖ 한국전자통신연구원 책임연구원

ICT R&D 동향

ICT R&D 동향


적으로 제공할 수 있는 TSN 및 DetNet 기반의 시간 확정형/무손실 패킷 전달 기술

[그림 1] 기술개념도

[그림 2] 시스템 구현 예

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2. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항

기술의 상세내용

- IEEE TSN 및 IETF DetNet 표준 기반 시간 확정형/무손실 패킷 전달 모듈(FPGA

IP-Core)

※ IEEE TSN(Time-Sensitive Networking): L2 이더넷 기반 시간 민감형 네

트워킹 기술

※ IETF DetNet(Deterministic Networking): L3 IP 또는 MPLS 기반 시간

민감형 네트워킹 기술

- 지원 표준

※ IEEE 802.1Qbv, 802.1Qci, 802.1Qch, 802.1Qbu, 802.1CB, 802.3br

※ IETF draft-ietf-detnet-mpls, draft-ieft-detnet-mpls-over-tsn, draft-

ietf-detnet-tsn-vpn-over-mpls

- 성능 및 규격

※ 10μs 이하 시간 확정형 패킷 전달 기능(1단계: ≤10μs, 2단계: ≤4μs)

※ 무손실 패킷 전달 보장 기능(1단계: 단일 장애 무손실, 2단계: 다중 장애 무

손실)

※ L2/L3/L4 정보 기반 플로우 생성 및 플로우별 패킷 프로세싱(최대 8K개 플

로우 지원)

※ 1588v2 TC(Transparent Clock) 지원 Time-Stamping 기능

※ 내장 메모리, 버퍼 등 특징적인 FPGA 성능 추가

※ 외부 메모리 인터페이스: DDR4 SDRAM, QDR SRAM(기능 및 성능 확장용)

※ 라인 인터페이스: 8포트 GbE 또는 10GbE 라인 인터페이스

※ 시스템 인터페이스: 8×12.5Gb/s InterlakenTM

※ 제어/관리 인터페이스: 16bit/37.5MHz 로컬버스, 1포트 PCIe, 1포트 GbE

※ 시간 동기 인터페이스: 10MHz Serial 버스(Proprietary)

※ 적용 FPGA: Xilinx Kintex UltraScale Series(Xilinx 제공 IP: GbE, 10GbE,

InterlakenTM, PCIe)

ICT R&D 동향


기술이전 범위

- 시간 확정형/무손실 보장 패킷 전달 FPGA(TCNI) 기술

※ TCNI FPGA IP-Core(소스코드), Device Driver, Test bench, 각종 기술

문서 제공

- TCNI 적용 레퍼런스 PTN 시스템 라인카드 기술

※ 레퍼런스 PCB 회로도 및 CAD 데이터, Device Driver, Test bench, 각종

기술문서 제공

사업화 제약사항

- 특이사항 없음

III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력

1. 국내 기술 동향

SKT는 코위버, 다산네트웍스, 쏠리드 등과 함께 2017년부터 5G 네트워크에서의 TSN 서비스를 위해 인빌딩 및 전달망 적용을 목표로 TSN 기반 저지연 이더넷 스위치 시스템을 개발 중

KETI는 한컴 MDS와 함께 2017년부터 스마트공장 내 머신과 머신(또는 서버) 간 실시간 통신을 위한 OPC-UA TSN 기술을 연구개발 중

ETRI는 SKT, 코위버, 우리넷과 함께 2017년부터 전달망 인프라를 통한 실시간 원격제어 등 B5G 초정밀 산업응용을 위해 요구되는 TSN 및 DetNet 기반 초저지연·무손실 보장 기술을 연구개발 중

2. 해외 기술 동향

제정된 TSN 표준 기반 초기 제품군이 출시되고 있으며 적용 영역별로 설립된 산업체

컨소시엄 및 얼라이언스에서 시험/인증 중이나 모든 표준 기능을 제공하는 제품은 아

직 출시되지 않음

주간기술동향 2020. 6. 17.

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AVnu는 TSN 기술을 AVB Gen2라는 명칭으로 정의하고 관련 제품의 상호운용성 및

적합성 시험을 통한 제품 인증 및 기술 마케팅을 수행 중

OPC-UA, IEC, ODVA 등은 스마트공장 등 다양한 산업 응용 지원을 위한 네트워크

인프라로서 TSN 기술을 적용하기 위해 IEEE 802와 협력 중

2016년 GE, IBM, Intel, Cisco, AT&T, SAM 등이 주도하는 산업인터넷 컨소시움

(IIC)에서는 Bosch, Cisco, Intel, KUKA, National Instruments 등이 참여하여

Industrial IoT 및 Industry 4.0을 위한 네트워크 인프라로서 TSN 테스트베드를 구

축하여 시험 중

2017년 주요 TSN 표준을 지원하는 Broadcom 320Gb/s급 스위치(BCM 53750)와

일부 TSN 표준을 지원하는 NXP(SJA1105TEL), TTTech(FDS), Microsemi(VSC9955),

Comcores(10GbE TSN MAC) 등 스위치 칩이 출시되었으며, SoC-e에서는 24포트

GbE 지원 TSN 스위칭 기능을 제공하는 Xilinx FPGA IP-Core를 발표

Cisco, Ericsson, Huawei, Broadcom 등은 IETF DetNet 기술 표준화에 적극 참여

중이나 제품 개발 계획은 아직 발표되지 않음

3. 표준화 동향

초저지연·무손실 패킷 네트워크 기술로서 이더넷 기반 시간 민감형 네트워킹 기술인

TSN과 IP/MPLS 기반 시간 확정형 네트워크 기술인 DetNet 표준화가 각각 IEEE

및 IETF를 중심으로 진행 중

IEEE 802 TSN은 자동차, 빌딩, 공장 등 소규모 네트워크 적용을 목표로 하며, 시각

동기를 제외한 대부분의 TSN 데이터 평면(포워딩, 보호절체 등) 기술 표준화를 완료하

였고, SDN 기반 TSN 제어관리 평면 기술과 적용 분야별 TSN 프로파일 표준화를

진행 중

IETF DetNet은 단일 사업자 관리 하의 캠퍼스 또는 사설 WAN 규모 네트워크 적용을

목표로 하며, DetNet 유스케이스 및 문제점 분석 표준화를 완료하였고, DetNet 아키

텍처, IP/MPLS 기반 DetNet 데이터 평면 기술, SDN 기반 DetNet 제어관리 평면

기술 등 세부 기술 표준화를 진행 중

ICT R&D 동향


국내에서는 TTA 이더넷 프로젝트 그룹(PG218), 광전송 프로젝트 그룹(PG201), 산업

융합네트워크포럼(ICNF) 등이 TSN/DetNet 준용 표준을 개발함과 동시에 이를 국내

환경에 맞도록 개선하거나 버티컬 도메인에 적용하기 위한 고유표준 개발을 추진 예정

4. 보유특허

5. 기술의 경쟁력

IV. 국내외 시장 동향 및 전망

1. 국내 시장 동향 및 전망

초저지연·무손실 네트워크 기술 시장은 초기 생성 단계로 국내 시장 동향 분석을 위한

자료 부재

B5G 초정밀 산업 응용 서비스 활성화 시 통신사업자망 외에 스마트공장 인프라, 국방

망, 전력망 등 초저지연·무손실 특성을 필요로 하는 다양한 특수목적망 구축을 위한

장비 시장 진입이 가능

No. 국가 출원번호(출원일) 상태 명칭

1 미국 16/143966(2018.09.27) 출원공개공보등록

스케줄링된 데이터 트래픽의 프레임 프리엠션 기능을 제공하기 위한 스테이트 머신

경쟁기술 본 기술의 우수성 및 차별성

StandaloneTSN Switch

- DetNet 기술 적용으로 TSN의 확장성 한계 극복 및 기존 MPLS-TP 기반 패킷 전달망과의 기능적 융합 실현

- 100Gb/s급 InterlakenTM 인터페이스 제공으로 샤시 구조의 대용량 시간 확정형 패킷 전달 시스템 구현 가능

- L2, L3, L4 등 5-tuple 이상의 헤더 정보를 이용한 플로우 생성·관리 및 서비스별 차별화된 QoS 제공

주간기술동향 2020. 6. 17.

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2. 해외시장 동향 및 전망

초저지연·무손실 네트워크 기술 해외 시장은 개화 단계로서, TSN 시장의 경우 2019년

7,000만 달러(약 820억 원)의 규모였으며, 이후 연평균 53.8%로 급성장, 2024년에는

6.6억 달러(약 7,700억 원)에 이를 것으로 전망되며, 전체 제품군 중 스위치, 라우터

등 네트워크 장비가 높은 비중을 차지

3. 제품화 및 활용 가능 분야

V. 기대효과

1. 기술도입으로 인한 경제적 효과

표준화 진행 중인 기술의 조기 개발로 국내 산업체의 Time-to-Market 지원, 글로벌

<자료> MarketsAndMarkets, Time-Sensitive Networking Market - Global Forecast to 2024, 2017. 8.

[그림 3] TSN 글로벌 시장 전망

활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용 분야 세부내용

5G/B5G 네트워크 5G/B5G 이동통신 기능간 초저지연 연결성 보장 유선 네트워크 장비

스마트공장 네트워크 실시간 모니터링, 원격제어 등 IT·OT 융합 지원 네트워크 장비

특수목적 네트워크 국방망, 전력망 등 초저지연·고생존성이 요구되는 특수목적망을 위한 네트워크 장비

ICT R&D 동향


경쟁력 강화를 통해 개화하는 시간 민감형 네트워킹 시장의 국내 산업체 진입 기회를

제공

초저지연·무손실 패킷 전달 핵심기술 확보로 5G 기반 新산업융합 네트워크 영역에

적용 가능한 다양한 제품군 개발이 가능

2. 기술사업화로 인한 파급효과

산업 계측·제어망, 전력망, 공연장/스튜디오 A/V망, 빌딩 자동화 등 실시간 원격제어가

요구되는 다양한 산업융합 서비스를 지원할 수 있는 네트워크 인프라 구축에 활용

초저지연·무손실 보장 시간 통제 네트워크를 통해 물리적/공간적으로 떨어진 다자간에

가상의 동시공간을 제공함으로써 네트워크 기반 서비스 접근의 공평성을 제공하고 미

래의 다양한 초실감 서비스 및 신산업 창출에 기여할 것으로 기대

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*

I. 결과물 개요

II. 기술의 개념 및 내용

1. 기술의 개념

본 기술은 실생활에서 연속적으로 나타나는 아날로그 신호를 이에 상응하는 디지털

* 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 2019. 12 기술성숙도(TRL)개발 전 개발 후

TRL 5 TRL 7

결과물 형태 HW-IP, 반도체배치배선(SW-IP),특허, 시제품, 설계도, 논문 등 검증방법 통상적인 IP 검증지표에 기반한

자체 검증

Keywords ADC, IoT, 센서, 저전력

외부기술요소 100% 개발기술 권리성 특허, 논문, 시제품, 설계도, 반도체배치배선(SW-IP), HW-IP

chapter 3-2

저전력 IoT 센서 응용을 위한 12b 50MSs ADC IP 기술

•••이승훈 ‖ 서강대학교 교수

ICT R&D 동향

ICT R&D 동향


신호로 변환할 수 있도록 지원하는 기술로, 특히 본 기술은 저전력 IoT 센서 시스템

응용을 목표로 함

이러한 IoT 센서 시스템은 아날로그 센서를 통해 감지된 빛, 소리, 음성, 온도 등의

아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 시스템 내의 처리 블록을 거쳐 메모리에 저

장하며, 사용자가 접근 및 사용할 수 있는 형태로 제공함

2. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항

기술의 상세내용

- 제안하는 ADC는 monotonic 스위칭 기법에 VCM 기법을 접목한 저전력 복합 스위

[그림 1] IoT 센서 시스템 블록도

[그림 2] 12b 50MS/s 0.18um CMOS ADC 전체 블록도

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칭을 적용하여, DAC 출력 공통 모드 전압 변화에 따른 동적 오프셋의 문제와 DAC

의 평균 스위치 전력 소모를 최소화하였으며, 간단한 스위칭 동작을 통해 SAR 동작

에 사용되는 스위치 개수 및 이를 구동하기 위한 디지털 회로를 간소화하였음

- 또한, 기준 전압 레인지 스케일링 기법을 통해 입력 신호 및 기준 전압의 범위를

일치시켰으며, 하위 5비트 결정을 위해서 C-R 하이브리드 DAC 구조를 사용함으로

써 전체 커패시터 개수를 획기적으로 줄여 전체 DAC 면적을 최소화함

기술이전 범위

- HW-IP, 반도체배치배선(SW-IP), 특허, 시제품, 설계도, 논문 등

사업화 제약사항

- 응용 시스템의 구체적인 용도 및 사양의 차이 등에 의한 사업화 제약사항은 사용자와

협의 후 기술의 일부 수정을 통해 보완 가능함

III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력

1. 국내 기술 동향

국내 ADC IP 설계 관련 동향

- 일부 대기업을 제외하고 대부분 자체인력 및 기술부족으로 외부 산학의 형태로 소수

의 대학, 연구소 및 디자인 하우스에 의존하고 있는 상태

2. 해외기술 동향

해외 ADC IP 설계 관련 동향

- 해외의 경우 대부분의 기업들이 자체 제품 수요 충당을 위해 IP를 개발하고 있으며,

이를 국내에서 수입할 경우 사용 공정별로 가격의 편차가 심하며 지불해야 하는 비

용이 비쌀뿐만 아니라 IP의 제공 시간 및 사용 조건도 대단히 열악한 상태

ICT R&D 동향


3. 표준화 동향

본 ADC IP는 저전력 IoT 센서 시스템뿐만 아니라 다양한 센서 시스템 응용을 위한

범용 ADC로서 각종 응용 시스템 표준화를 위한 활용이 가능하며, 필요 시 기술의 일부

를 수정 및 보완하여 요구 사양을 만족시킬 수 있음

4. 관련 보유특허

5. 기술적 경쟁력

IV. 국내외 시장 동향 및 전망

1. 국내 시장 동향 및 전망

시스템 반도체 수출 산업 동향 및 전망

- 한국 콘텐츠 미디어에 따르면 2017년 2분기 한국 10대 수출 품목 중 반도체 품목이

다른 품목보다 2배가량 높은 수출량을 차지하지만, 메모리 반도체의 시장점유율은

74%인 반면 시스템 반도체의 시장점유율은 6% 수준임

- IoT 센서 응용 반도체를 비롯한 시스템 반도체 시장이 지속적으로 확대되는 상황에

서 향후 한국 산업에서 큰 비중을 차지할 시스템 반도체의 발전은 필수 불가결함

No. 국가 출원번호(출원일) 상태 명칭

1 한국 10-2017-0056498(2017.05.02) 출원 연속적인 근사 레지스터 아날로그 디지털 변환 장치

2 미국 US 10,097,198 B1(2018.10.09) 등록 SAR ADC

경쟁기술 본 기술의 우수성 및 차별성

해외 시스템 반도체 IP

- 0.18um CMOS 공정을 사용하여 최근 발표되는 유사 사양 성능을 가지는 ADC보다 적은 소자 개수, 전력소모 및 작은 면적을 구현

- 다양한 센서 응용을 위한 저전력 소면적 ADC를 통해 시스템 반도체 개발 시 가격 경쟁력을 제고하여 국내 산업 경쟁력을 강화

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2. 해외 시장 동향 및 전망

IoT 센서 응용을 위한 반도체 수요 시장 전망- IHS에 따르면 2018년 세계 IoT 응용 반도체 판매량 중 센서 관련 반도체가 차지하

는 비율은 47%로 시장 규모의 증가 추세에 따라 IoT 센서 관련 반도체 판매량 또한 크게 증가할 것으로 예상됨

- 현재 미국, 유럽 등의 선진국은 IoT 분야 원천기술 확보와 상용화 추진을 위해 저전력 ADC를 비롯한 IoT 응용 반도체 관련 국가 주도의 대형 프로젝트를 진행 중임

3. 제품화 및 활용 분야

V. 기대효과

1. 기술도입으로 인한 경제적 효과

IoT 센서 응용을 위한 저비용 ADC IP를 통해 가격 경쟁력을 제공함으로써 국내 산업 경쟁력 강화

Time to Market 추세에 맞춘 핵심 IoT 센서 IP의 신기술 개발로 다양한 신산업 및 신시장 개척

2. 기술사업화로 인한 파급효과

핵심 IoT 센서 IP의 원천기술 확보로 세계시장 선점기술 선진국의 높아지는 기술 장벽 및 기술 무기화에 대응한 범국가적인 국가경쟁력

향상 기대

활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용 분야 세부내용

저전력 IoT 센서 일상 기기 사이에 이루어지는 통신을 통해 정보를 도출 및 분석하는 센서

각종 시스템 반도체 프로세서, 메모리, 소프트웨어 등 개별 반도체를 하나로 통합하여 각종 전자기기 시스템을 제어 및 운용하는 반도체

사업책임자: 문형돈(기술정책단장)

과제책임자: 이성용(융합정책팀장)

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

통권 1951호(2020-23)

발 행 년 월 일 : 2020년 6월 17일발 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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· 2 days ago · 정보통신기획평가원 23 식약처 인허가 우선심사 특혜가 주어질 예정이므로 관련 분야의 성장은 더욱 두드러질