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2019.04.19 14:19
[씨앗 이슈리포트 2019-04] FOCUSING ISSUE 02 엣지 컴퓨팅과 V2X
엣지 컴퓨팅과 인공지능

지난 4월 3일 밤 11시 우리나라의 이동통신 3사가 미국 버라이즌에 두 시간 앞서 ‘기습적’으로 5G 단말기 개통을 실시함으로써 본격적인 5G 시대가 열렸다.1) 이미 3G에서 4G로 넘어오며 와이파이 못지않은 전송속도를 이동성과 함께 갖추게 됨으로써, 언제 어디서나 고용량 멀티미디어를 끊임없이 즐길 수 있는 기반이 구축되었다. 인터넷 사용자들은 유튜브나 페이스북, 인스타그램 등에서 동영상 중심의 소통과 콘텐츠를 즐길 수 있게 되었고, 넷플릭스와 같은 프리미엄 동영상 서비스도 확장세를 키워가게 되었다.

5G로 넘어가면서 전송속도는 수십 배 빨라지고, 단순 동영상을 넘은 가상현실, 증강현실 등 몰입형 콘텐츠 서비스에 대한 기대감이 높아지고 있다. 5G에서의 또 다른 중요한 발전은 전송속도뿐만 아니라고 신뢰도 및 저 지연 통신(URLLC: Ultra Reliable and Low Latency Communication), 대규모 기기 간 통신(MMTC: Massive Machine Type Communication)에서도 찾아볼 수 있다. 동시에 수십/수백만 대의 기기가 손실 없이 1ms 이내에 안정적으로 통신하는 것이 더 이상 가정이 아닌 실제 현실에서 이루어질 수 있음을 의미한다.

5G와 커넥티드 카, 그리고 엣지 컴퓨팅

URLLC와 MMTC 범주에 속하는 대표적인 유즈 케이스가 커넥티드 카(Connected Car)이다. 자율주행차와 혼용되어 쓰이기도 하는데, 엄밀하게 말하면 자율주행차는 운전할 필요가 없는 차(driverless)로 커넥티드 카와는 다르게 정의된다. 하지만, 진정한 자율주행차로 가는 과정에서 반드시 필요하다고 공감하는 것 또한 커넥티드 카이다. 커넥티드 카는 운전에 필요한 많은 정보를 인터넷에 연결된 다양한 애플리케이션을 통해 입수한 후 이를 분석하여 실제 운전 경험에 반영한다. 사용자가 직접 운전하는 경우에 안전운행 등 편의성을 증대시키는데 활용되며, 자율주행차가 주위 교통상황이니 주변 환경에 적응하여 목적지까지 빠르고 안전하게 운행을 하는데 활용되기도 한다. 또한 자동차에서 직접 수집한 수많은 데이터들을 인터넷을 통해 데이터센터에 업로드하거나, 혹은 주변 차량과 통신을 하기도 한다.

이러한 통신 과정은 신속하고 안정적으로 이루어져야 한다. 5G의 URLLC가 중요한 이유이다. 또한, 주변 차량을 포함, 주위 센서들, 기지국들, 심지어 보행자들 등 수많은 기기들과 통신을 할 필요도 있다. 5G의 MMTC가 필요한 이유이다. 특히 자동차에서 수집된 데이터가 인터넷을 통해 데이터센터로 업로드된 후, 여기서 분석된 결과를 바탕으로 커넥티드 카에게 분석결과가 전달되는 과정들이 필요한데, 이 경우 운행의 안전을 담보하기 위해서는 전송 – 업로드 – 분석 – 결과전달 과정의 실시간 실행이 필수적이다.

여기서 문제는 전송구간에서 발생할 수 있는 예측 불가능한 지연 상황이다. 그래서 자율주행차를 연구하는 많은 그룹에서는 데이터의 수집 및 분석을 가능한 차량 내부에서 모두 완결할 수 있는 방안들을 모색하고 있으며, 성능이 뛰어난 GPU들을 장착한 차량용 컴퓨터를 탑재하기도 한다. 하지만, 안전하고 신속한 주행을 위해서는 운행 차량 외부 환경도 매우 중요하며, 이를 효과적으로 수집하여 처리하는 것을 차량에서 전적으로 담당하는 것은 비효율적이며 현실적으로도 적용하기 어렵다. 즉, 차량 외부에서의 데이터 수집 및 처리는 불가피하다는 얘기이다.

5G 통신망의 장점은 URLLC를 통해 최종 단말기와 무선망(radio network)으로 직접 연결된 곳까지의 최소 지연 요구사항을 충족시킬 수 있다는 점이다. 문제는 그 이후이다. 예를 들어 특정 차량이 5G로 연결된 곳이 어떤 한 기지국이라 치자. 여기까지는 5G망의 특성상 실시간 연결(최소 지연)이 보장되지만, 이후 이 기지국으로부터 데이터센터까지 인터넷으로 연결되는 구간에서의 지연은 보장할 수 없다. 즉, 데이터를 수집하여 분석/처리하는 것을 최소 지연이 보장되는 구간 내에서 할 수 있도록 하는 것이 유일한 해결책이 될 수 있다. 차량과 직접 연결된 곳 바로 “네트워크 엣지”이다. 엣지에 컴퓨팅 자원을 투입하는 것, 즉 “엣지 컴퓨팅”이 중요한 이슈로 대두될 수밖에 없다. 최종 단말 단에서의 “컴퓨팅”과 구분을 위해 “엣지 클라우드”라고 부르기도 하나, 대체로 “엣지 컴퓨팅” 범주에 포함시키고 있으며, 실제로 엣지 컴퓨팅이 5G의 상용화와 더불어 강조되는 이유이기도 하다.

V2X (Vehicle-to-everything) 통신

도로를 주행하고 있는 자동차들은 앞으로 점점 더 많은 인근 차량들, 그리고 주변 인프라와 통신을 필요로 하게 될 것이다. 이미 출시된 많은 차량들이 이동통신망을 이용해 자신의 차량 정보를 서비스센터와 공유하며 차량 상태에 따른 정비 안내를 받고 있다. 휴대폰의 내비게이션 앱을 통해서 실시간 도로상황이 서버에서 수집되고, 이 정보를 바탕으로 한 빠른 길안내는 이미 보편화 되어 있다. 만일 주변 차량들과 정보를 직접 공유할 수 있다면 실시간으로 운행상황을 업데이트하며 운전 경험을 최적화하거나, 혹은 자율주행 기능이 탑재된 차량들의 경우 차량 간 안전운행을 하는데도 활용될 수 있을 것이다. 더 나아가, 신호등 정보까지 실시간으로 활용할 수 있다면 더욱 최적화된 주행이 가능할 것이다.

이처럼 도로를 주행하는 차량은 주변 “모든 것”들과의 통신을 통해 신속하고, 안전하며, 편안한 운행 환경을 유지할 수 있다. 이를 V2X 통신이라 부른다. 자동차와 주변의 모든 것들과의 통신을 의미한다. 한편, V2X가 실제 차량 운행에 적용되기 위해서는 상호 호환성이 담보되어야 한다. 이동통신 표준기구인 3GPP에서는 2016년에 이동통신망을 활용한 V2X 표준 초기 버전을 완성한 바가 있으며2) 지금도 지속적으로 업데이트하고 있다. 또한, 2016년 9월에 설립된 5GAA(5G Automotive Association)는 자율주행차를 포함한 커넥티드 카, 그리고 좀 더 나아가 자동차 인더스트리와 ICT를 융합한 차세대 이동수단 및 자율주행에 관한 미래 청사진을 그리고 있다. 아우디, BMW, 다이믈러, 에릭슨, 화웨이, 인텔, 노키아, 그리고, 퀄컴 등 8개 기업이 창립 멤버로 시작하여 현재는 100개가 넘는 기업들이 멤버로 활동하고 있다. 우리나라에서는 완성차 업체로는 현대자동차가 참여하고 있고, LG와 삼성전자, 그리고 통신사로는 KT가 있다.3)

V2X는 차량과 차량(V2V), 차량과 인프라(V2I), 차량과 보행자(V2P), 그리고 차량과 네트워크(V2N)으로 구성되어 있다. 각 유형별로 다양한 응용이 가능하다. (그림 1)

⦁ V2V: 앞차에 가려 보이지 않은 사각지대에 대한 정보를 공유함으로써 잠재적 추돌 위험을 예방

⦁ V2I: 인근 모든 차량의 운행방향을 감지하여 전반적인 신호체계를 상황에 맞게 최적화 가능

⦁ V2P: 보행자 무단횡단 등 돌발 사태를 사전에 감지하여 사고 발생 방지

⦁ V2N: 주차 공간 정보 등을 활용한 편의성 증대

V2X 적용 예 [출처: 퀄컴]

그림 1 V2X 적용 예 [출처: 퀄컴]

V2X의 유즈 케이스 유형과 각각에 대한 요구사항들을 정리하면 표 1과 같다.4)

V2X 유즈 케이스별 요구 사항

표 1V2X 유즈 케이스별 요구 사항

최초의 V2X 표준은 와이파이에서 파생된 IEEE 802.11p를 기초로 하고 있다. 이 표준은 주로 차량과 도로에 설치된 인프라 간의 통신을 정의함으로써 지능형 운송시스템(ITS: Intelligent Transportation System)을 지원할 수 있도록 기존 와이파이를 보완한 것이다.5)지금은 5GAA를 중심으로 C-V2X(Cellular V2X)가 제정되어 지속적으로 업그레이드된 표준이 발표되고 있다. 새로운 릴리즈가 나올 때마다 신뢰도, 통신 처리량, 신뢰도, 지연속도 등이 향상되고 있으며 5G의 상용화와 함께 통신과 결합된 자동차 분야에서의 혁신을 리드하고 있다.6)

V2X의 중심에 있는 자동차의 경우 다양한 유즈 케이스를 모두 구현하기 위해서는 상당한 컴퓨팅 파워를 필요로 한다. 자동차에 고성능 컴퓨팅 장치를 장착하여 이를 해결하는 방법도 있지만, 분산된 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용함으로써 솔루션을 찾을 수도 있다. 특히, 머신 러닝에 기반 한 인공지능 기술이 자율주행차에 접목되면서 이런 컴퓨팅 요구사항은 더욱 높아질 수밖에 없고 결국 클라우드컴퓨팅을 고려하지 않을 수 없게 된다. 자율주행차의 실시간 실행 요구사항을 충족할 수 있는 클라우드컴퓨팅, 즉 네트워크 엣지에서 직접 차량과 통신할 수 있는 구조의 클라우드컴퓨팅인 “엣지 컴퓨팅”이 V2X의 유즈 케이스 구현의 열쇠인 이유이다.

MEC(Multi-Access Edge Computing)

MEC는 중앙 클라우드에 집중되는 있는 컴퓨팅 트래픽을 네트워크의 가장자리, 즉 최종 사용자에게 가까운 곳으로 컴퓨팅 트래픽을 분산시키는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 엣지 컴퓨팅을 데이터가 생성되고 소모되는 곳에서 컴퓨팅을 하는 것으로 정의하는 것과 사실상 동일한 개념이다. 엣지 컴퓨팅의 경우 스마트폰과 같은 최종 사용자 기기에서의 컴퓨팅 성능을 최대한 활용하는 것에 비중을 두고 있다면, MEC의 경우는 클라우드에서 실행되던 많은 작업을 가능한 네트워크 “엣지” 쪽으로 밀어낸다는 개념적인 차이인데 결국 목적은 같다고 볼 수 있다. 다만, MEC에서는 “엣지 클라우드”의 중요성을 좀 더 부각시키고 있다. 즉, 클라우드컴퓨팅의 범용성과 편리함을 네트워크 엣지에서 제공한다는 뜻이다. 5G가 본격 도입되면서 통신사업자들이 클라우드 사업을 강조하는 이유가 여기에 있다. 대부분의 유즈 케이스가 이동통신망에 연결된 기기를 통한 것이기에 과거에는 MEC를 Mobile-Access Edge Computing으로 불렀으나, 다양한 네트워크 구조에 적합한 엣지 컴퓨팅으로 진화하며 현재와 같은 Multi-Access Edge Computing으로 정착이 되었다.

유럽의 표준화 기구인 ETSI에서는 다양한 기기에서 요구하는 애플리케이션들을 실행할 수 있는 MEC 표준 구조를 제시하고 있다. (그림 2) 분산시스템의 한 전형이라 볼 수 있는데, 엣지 호스트를 기본 컴퓨팅 단위로 엣지에서 실행될 사용자 애플리케이션, 즉 엣지 애플리케이션을 엣지 호스트에서 실행시키는 모델이다. 엣지 호스트는 당연히 여러 개 존재하며, 사용자 디바이스에 가장 가까운(proximity) 엣지 호스트에서 실행되게 된다. 사용자 애플리케이션이 한 엣지 호스트에서 다른 엣지 호스트로 넘어가는 핸드오버 기능까지 고려하여 이동성(Mobility)를 보장하고 있다는 것도 중요한 특징이다. POD를 호스트 단위로, 분산 환경에서 사용자 서비스를 “오케스트레이션” 하는 쿠버네티스와도 유사하다. 다만 애플리케이션의 빈번한 이동성까지 고려한다는 점은 MEC의 다른 점이라 하겠다. 정리하면 다음과 같다.

⦁ 가용전력, 컴퓨팅 파워 부족 등 디바이스 자체에서의 애플리케이션 실행이 어려운 경우 엣지 클라우드에서 대신 실행할 수 있도록 함

⦁ 무선망(Radio Network) 범위 내 인근(proximity) 사용자 기기를 대상으로 함

⦁ 안정적이며 호환성 있는 이동성(mobility)을 보장함

ETSI MEC(Multi-Access Edge Computing) 참조모델 [출처: ScienceDirect & Elsvier]

그림 2 ETSI MEC(Multi-Access Edge Computing) 참조모델 [출처: ScienceDirect & Elsvier]

V2X를 이끌고 있는 5GAA에서는 MEC를 자동차 도메인에서 엣지 컴퓨팅을 적용할 수 있는 표준 솔루션으로 평가하고 있으며, 이를 활용한 커넥티드 자율주행차의 주요 유즈 케이스에 대해 언급하고 있다.7)

커넥티드 카의 핵심기술 – 엣지 컴퓨팅

V2X의 확장된 개념으로 엣지 컴퓨팅에 기반한 V2C(Vehicle-to-Cloud) 솔루션은 커넥티드 카를 전혀 다른 수준의 완전 자율주행까지 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 실제 자동차 운행에 필요한 고해상도 3D 지도와 상세한 도로상태 및 교통상황 모니터링 정보들을 활용한 정교하고 빠른 운행, 차 안에서 자유로워진 승객들을 위한 풍부한 서비스가 가능해진다. 또한 인공지능에 기반한 운행과정에 대한 정확한 상황 분석 그리고 이를 통해 파악된 우선순위에 따라 승객들과의 적절한 소통을 유지함으로써 자율주행에 대한 신뢰도를 향상시킬 수도 있다.

이는 다양한 정보를 종합적으로 취합하고 실시간으로 분석함으로써 가능해질 수 있는데, 그 중심에는 엣지 클라우드가 있다. 엣지 클라우드를 중심으로 근방의 모든 자동차로부터 받은 정보, 신호등과 같은 인프라에서 받은 데이터, 도로망이나 주차장 곳곳에 설치되어 있는 센서들로 받은 데이터, 더 나아가 보행자나 자전거 탑승자들과의 정보를 종합하여 전체 자율운행 시스템의 큰 그림을 완성할 수 있게 된다. (그림 3)

엣지 클라우드 중심의 V2X [출처: 5GAA]

그림 3 엣지 클라우드 중심의 V2X [출처: 5GAA]

5GAA에서는 V2X에 기반한 애플리케이션 영역을 안전, 편의성, 주행보조 그리고 보행자의 안전, 이 네 가지로 분류하고 있다. 각각의 경우에 있어서 MEC(Multi-Access Edge Computing)의 활용 가능성에 대해서도 언급하고 있다. 안전한 주행을 위해서는 다양한 소스의 데이터를 종합하여 실시간 분석하는 것이 필요하다. 기존 상황에서 발생한 데이터를 학습하여 만든 모델에 실시간 데이터를 대입함으로써 안전을 저해하는 다양한 요인들을 사전 예방할 수 있다. 도로의 상황, 운전자의 자세와 습관, 날씨 등 다양한 요소를 종합하면 많은 사고를 미연에 방지할 수 있다는 것이다.

커넥티드 카는 이 자체를 스마트 기기로 볼 수 있으며, 따라서 운영체제를 포함하여 많은 애플리케이션들, 그리고 데이터가 탑재되어 있다. 이를 항상 최신 버전으로 유지하는 것도 MEC에서 지원해 줄 수 있는 편의성 개선의 한 항목이다. 물론 “안전”처럼 실시간 요구사항이 크게 작용하지 않기에 상대적으로 MEC의 역할은 덜 중요하다고 볼 수 있다.

주행보조는 좀 더 확대 해석하면, 자율주행 각 단계별 요구사항에 따라 완전 자율주행까지 커버하는 영역이라고 볼 수 있다. 즉, 가장 도전적인 요구사항들을 해결해야 하는 것으로, 요구사항의 수준, 활용할 데이터, 서로 통신하여 할 대상 등 그 범위가 매우 넓고 다양하다. 즉, 다양한 요구사항을 수용하기 위해서는 MEC의 존재가 필수적이다.

보행자(자전거 사용자 포함)의 안전을 위해 가장 중요한 정보들은 실제 보행자들로부터 나오는 경우가 많다. 즉 보행자가 제공하는 정보들을 효과적으로 활용하여 자동차로 인해 상해를 입는 사고를 방지할 수 있다. 예를 들면 보행자가 소지한 스마트폰에서 보행자의 경로에 대한 정보를 입수할 수 있다면, 보행자의 경로와 주행 중인 자동차의 경로를 분석하여 충돌이 예상되는 지점에서의 경고를 미리 보내줄 수 있다. 이 경우 엣지 컴퓨팅은 네트워크 엣지에서의 상대적인 위치를 기반으로 보행자를 탐지하는데 최적의 솔루션이 될 수 있다. 이를 포함한 다양한 유즈 케이스에 대한 보고서도 나와 있다.8)

V2X관점에서 엣지 컴퓨팅의 주요 당면과제

엣지 컴퓨팅은 커넥티드 카를 구현하는 필수적인 요소이지만 또한 해결해야 할 몇 가지 과제들이 있다.

⦁ 표준화 문제: 여러 관련 표준화 기구들의 적절한 역할 분담을 통한 시너지 효과 극대화

⦁ 빅데이터 처리의 문제: 자동차에서 생성되는 대규모 데이터의 효과적 처리

⦁ 다중 사업자 지원: 보안, 지연속도 보장 등 사업자간 동일한 기준에 부합하는 동작에 대한 보장

V2X와 MEC 표준을 이끌고 있는 기구는 5GAA, ETSI MEC, 그리고 3GPP 이 세 곳이다. V2X관련 유즈 케이스 개발과 요구사항 정의를 리드하고 있는 5GAA는 이미 엣지 컴퓨팅, 그리고 MEC를 5GAA의 기본 구조로 고려하고 있다. 특히 커넥티드 자율주행차의 경우 엣지 컴퓨팅은 더욱 중요시되고 있다. 한편 ETSI는 MEC 기본 참조모델을 통해 엣지 컴퓨팅 기반 기술을 제공하고 있다. 또한 프레임워크 개념을 도입, 다양한 애플리케이션 개발을 더욱 용이하게 하려는 시도를 하고 있다. 이동통신 표준을 주도하는 3GPP도 엣지 컴퓨팅 개념을 5G 아키텍처에 적용하고 있으며, ETSI의 MEC AP I적용도 고려하고 있다. (그림 4)

5GAA, ETSI MEC, 3GPP 협력 모델 (출처: 5GAA)

그림 4 5GAA, ETSI MEC, 3GPP 협력 모델 (출처: 5GAA)

V2X관련 엣지 컴퓨팅에서 당면한 또 다른 중요한 도전과제는 대용량 데이터 처리이다. 2020년이 되면 자율주행차 한대에서 처리해야 하는 데이터가 매일 4,000 기가바이트가 넘을 것이라는 예측도 나오고 있다.9) 이는 2,600여명의 인터넷 사용자가 평균적으로 매일 처리하는 데이터와 맞먹는 규모이다. 결국, 이를 다룰 수 있는 충분한 컴퓨팅 파워와 안정적으로 사용할 수 있는 스토리지를 제공하는 새로운 서비스 플랫폼을 필요로 한다. MEC는 클라우드에서 제공되는 컴퓨팅 자원을 차량 가까운 곳으로 이전함으로써 대용량 데이터의 실시간 처리를 가능하게 하는 잠재력을 지닌 기술이라고 판단된다. 엄청난 양의 데이터를 다수의 엣지 클라우드에서 분산 처리함으로써, 모든 자율주행차량에서 쏟아내는 막대한 규모의 데이터를 감당할 수 있어야 하며, 이는 엣지 컴퓨팅에서 고민해야 할 숙제이다.

V2X의 주요 특징 중 하나는 이동성(mobility)이다. 도로 구간 사이의 이동성뿐만 아니라, 장거리 이동시 전혀 다른 통신사업자의 서비스를 받아야 하는 경우, 즉 로밍이 필요한 경우도 발생할 수 있다. 기존 이동통신망의 관점에서만 보면, 주파수 대역이나 패킷 포맷 등 물리적인 호환성이 가장 중요한 요소이나, 엣지 컴퓨팅으로 확대하면, 컴퓨팅 환경, 사용자 애플리케이션의 핸드오프 등 여러 사업자들 간의 합의된 프로토콜이 필요하게 된다. 엣지 컴퓨팅은 이러한 다중 사업자들에 대한 요구사항을 충족시킬 수 있어야 한다. 앞서 잠깐 언급했지만 분야가 다른 여러 표준화 기구에서 공동으로 해결해야 할 과제이다.

국내 사업자 동향

국내 통신 사업자들도 V2X 상용화에 대한 발빠른 행보를 펼치고 있다. SKT는 자사 대표 내비게이션 서비스인 T맵을 확장한 V2X 상용화를 시작했다.10) T맵을 사용하면서 앞서가는 어느 한 차량이 급제동하면 사고 위험이 있다고 판단하고, 최대 1km 반경 내 뒤따르는 차량의 T맵 화면에 경고를 띄우는 것이 주요 기능이다. 장비 업체와의 협력을 통한 V2X 기술 개발도 추진하고 있다.11) V2X를 기반으로 교차로에서의 차량 이동패턴 분석을 통해 차량 소통을 원활하게 하며, 자동차 사고가 발생했을 경우 이에 영향을 받을 수 있는 후방 차량들에게 정보를 제공함으로써 추가적인 차량 추돌사고를 예방할 수 있게 한다는 것이다.

KT는 국내 첫 C-V2X(Cellular-V2X)를 지원하는 차량용 단말기를 개발하여 자율주행 기술에 활용한다는 계획을 발표했다.12) V2X 기술이 적용된 커넥티드 카를 완전자율주행이 가능한 수준까지 끌어 올린다는 것이다. 이 기술을 활용한 자율주행차량 시범서비스를 판교 테크노벨리에서 선뵈기도 했다.

국내 사업자들도 V2X 상용수준 구현을 위해서 엣지 컴퓨팅은 필수적인 요소임에 의견을 달리 하지 않는다. 다만 각 사업자들이 자체적으로 엣지 클라우드를 구축함으로써 상호 호환될 수 없는 엣지 컴퓨팅에 대한 우려도 있다. 이런 관점에서 보면, 유럽 ETSI, 5GAA를 중심으로 한 표준 도입이 더욱 시급해 보인다. 5GAA에 KT를 비롯, 삼성전자, LG 등 주요 IT 기업이 참여함으로써, 국내에서만 통용되는 표준이 아닌 글로벌하게 적용될 수 있는 표준 도입이 가능해질 것으로 기대된다. 국내 기업들의 활동이 비교적 활발한 3GPP를 통해 V2X, 엣지 클라우드에 대한 호환성 기준이 정립될 것으로 예측해 볼 수도 있다.

‘5G – V2X – 엣지 컴퓨팅’, 이 삼박자의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않는다. 인더스트리 도메인 관점에서도 매우 큰 시장을 형성할 것으로 보여진다. 아쉽게도 국내 관련 기업들 간의 협력은 아직 본격적으로 드러나고 있지 않다. 만일 국내 기업들끼리의 긴밀한 공조가 쉽지 않다면, 오히려 유럽에서 활발하게 발전시키고 있는 표준을 활용하는 것도 진지하게 검토해 보아야 한다. 그 동안 정부나 기업들이 늘 내세우던 “세계최초”라는 강박관념만 버리더라도, 이미 준비되어 있는 표준/기술/프레임워크들을 충분히 효율적으로 활용할 수 있다. 좀 글로벌한 시각으로 V2X 및 엣지 컴퓨팅 활성화에 집중해야 할 시점이다.

참고문헌

01) 한국경제, “기습 작전 펼친 5G 첫 개통…美 버라이즌보다 2시간 빨랐다”, Apr 4, 2019
02) 3GPP, “Initial Cellular V2X standard completed”, Sep 26, 2016
03) http://5gaa.org/membership/our-members/
04) ZDNet, “What is V2X communication? Creating connectivity for the autonomous car era”, Mar 12, 2018
05) https://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.11p
06) 5GAA, “Path towards 5G for the automotive sector”, Oct 17, 2018
07) 5GAA, “Toward fully connected vehicles: Edge computing for advanced automotive communications”, Dec, 2017
08) ETSI GR MEC 022, “Multi-access Edge Computing (MEC); Study on MEC Support for V2X Use Cases”, Sep, 2018
09) Mashable, “Autonomous cars will make your data plan look tiny”, Aug 17, 2016
10) Netmanias, “SK텔레콤, 'T맵 V2X' 상용화 - 앞차 급제동시 후방 차량에 위험 경고”, Feb 13, 2018
11) The Korea Herald, “SKT, LG develop LTE-based connected car technologies”, Sep 6, 2017
12) 조선비즈, “KT, 셀룰라 V2X 상용화 기술 개발…완전 자율주행차에 한 걸음 다가서”, Dec 14, 2018

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