한국전자통신연구원(ETRI), 세계 최초 40기가급 네트워킹 기술 개발 ㅣ 세계 최초 고령자 돕는 로봇에 특화 데이터·SW공개
ETRI, 세계 최초 40기가급 네트워킹 기술 개발
100만 분의 4초 이내 초저지연 보장 시간확정형 기술 검증 성공
다중 장애에도 데이터 손실없어 5G 융합서비스 창출 기대
국내 연구진이 통신망에 트래픽이 몰려도 지연시간이 무한정 늘어나지 않게 만들어주는 네트워크 기술을 개발했다.
재해가 발생하여 통신망에 다수의 장애가 발생해도 데이터를 손실 없이 전달하는 기술도 개발해 차세대 네트워크 인프라를 구축하는데 큰 도움이 될 전망이다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 지난 6일, 세계 최초로 데이터 전송 용량 성능 40기가급(40Gbps) 시간확정형 네트워킹(DetNet) 핵심기술을 개발, 해당 기술이 적용된 시스템 시제품을 KOREN(초연결 지능형 연구개발망)에 연동해 서울-대전 간 왕복 430km 구간 현장 검증에 성공했다고 밝혔다.
연구진은 인터넷국제표준화단체(IETF)에서 국제표준화가 진행 중인 뎃넷(DetNet)을 기반으로 본 기술을 개발, ‘초저지연’ 및 ‘무손실’ 보장 네트워킹 기술 분야에서 세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있음을 입증했다.
ETRI는 작년 11월에도 세계 최초로 데이터 전송 용량 성능이 8기가급(Gbps) 시간확정형 네트워킹 핵심 모듈을 개발, 이를 탑재한 시작품을 ‘KOREN’에 적용한 바 있다.
당시 연구진의 기술은 노드 당 백만분의 10초 이하의 저지연 전송 성능으로 단일 경로에서 장애가 발생해도 데이터를 손실없이 보내는 데 성공했다.
연구진은 작년 연구를 고도화해 저지연 성능을 백만분의 4초 이하로 단축하고 하나의 전송 경로만이 아니라 여러 경로에서 장애가 발생해도 무손실 데이터 전송을 보장하도록 개발했다.
데이터 전송 속도도 1기가급(Gbps)에서 10기가급(Gbps)으로 더 빠르게 만들었다.
덕분에 한 칩에서 처리할 수 있는 데이터 전송 용량도 8Gbps급(작년 1Gbps x 8개 내장)에서 40Gbps급(올해 10Gbps x 4개 내장)으로 늘릴 수 있었다.
현장 검증은 한국정보화진흥원(NIA), SKT, ㈜코위버, ㈜우리넷이 공동으로 참여했다.
ETRI가 개발한 시간확정형 네트워킹 시스템 시제품과 국내 산업체가 개발한 시간민감형 네트워크(TSN) 스위치 시제품을 서울-대전 간 ‘KOREN’에 연결, 전송 성능 검증을 마쳤다.
연구진의 기술은 스마트 공장 원격제어, 원격의료, 원격 드론제어, 원격 가상현실, 홀로그램 등 미래 실감 통신 분야 등에서 많은 활용이 이뤄질 전망이다.
지연이 발생하면 얼마나 걸릴지 모르는 현재 통신기술과 달리 최대 지연시간이 보장되고 데이터 손실도 막을 수 있어 실시간으로 정밀한 작업이 필요한 5G+ 버티컬 산업에 적합하기 때문이다.
ETRI는 수년간 패킷 광 통합 전달망 시스템 및 핵심기술 개발 노하우를 축적하며 이번 성과를 낼 수 있었다고 밝혔다.
ETRI 정태식 초저지연네트워크연구실장은 “5G 및 5G 플러스의 핵심기술인 초저지연·무손실 패킷전달 핵심기술을 조기에 확보함으로써 경제적 효과는 물론 융합산업의 동반 성장을 주도할 수 있는 계기를 마련하였다.”고 말했다.
연구진은 올해 2월, 공동연구기관이자 국내 전송장비 산업체인 ㈜코위버, ㈜우리넷에 각각 기술이전을 완료했으며 상용화를 위한 다양한 지원을 진행할 예정이다.
ETRI는 관련 산업체와 함께 2022년까지 본 기술의 전송 용량 성능을 100G급으로 높이고 현재 수 테라(Tbps)급인 패킷 광 통합전달망 시스템도 16테라급으로 끌어올려 산업체 활용도를 높여 나갈 계획이다.
아울러 본 기술의 초저지연, 무손실 성능을 보장할 수 있는 범위를 현재 단일 사업자망에서 향후 전국 망까지 넓히고 차세대 이동통신 기술인 6G와 융합하기 위한 연구도 진행할 계획이다.
본 기술은 지난 2017년부터 과학기술정보통신부 “안전한 무인이동체를 위한 ICT 기반 기술개발” 과제의 “초저지연·무손실 보장 시간 통제 네트워크 기술 개발” 세부과제로 연구되었다.
연구진은 본 기술에 대한 특허 4건, 기술이전 2건과 함께 고신뢰 네트워크 분야에서 SCI급 논문 2편, 국제표준 8건의 성과를 냈다.<보도자료 본문 끝>
한국전자통신연구원(ETRI)
ETRI, 고령자 돕는 로봇에 특화된 데이터·SW공개
세계 최초 실제 독거노인 일상행동 3D영상 데이터 6천 6백여개 공개
홈서비스 로봇 인공지능 연구 가속화 및 실용화 기여 전망
국내 연구진이 고령자의 일상을 돕는 휴먼케어로봇 연구에 필요한 데이터베이스(DB)와 SW를 공개했다.
이로써 고령화 시대, 사회 문제 해결을 위한 로봇 상용화 연구에 탄력이 붙을 전망이다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 로봇 환경에서 고령자의 일상행동을 인식하는 연구를 위한 3차원 영상 데이터셋(DataSet)을 홈페이지(https://ai4robot.github.io/)를 통해 공개한다고 밝혔다.
고령자케어 로봇 연구를 위해서는 로봇의 관점에서 고령자를 촬영한 데이터가 꼭 필요하다. 하지만 로봇 연구에 적합하면서도 사람의 일상행동을 인식하기 위한 데이터가 매우 부족한 실정이다.
특히 고령자에 특화된 데이터는 전무해 연구에 어려움이 있었다.
ETRI는 2018년부터 독거노인종합지원센터와 협력, 고령자가 실제 생활하는 가정 30곳을 3D 카메라로 영상을 촬영해 데이터를 확보했다.
공개하는 데이터셋은 총 6,589개에 달한다. 이는 특히, 세계 최초로 고령자 실주거 환경에서 로봇 시점으로 촬영한 3D 행동인식 데이터라 큰 의미가 있다.
연구진은 2017년부터 고령자케어 로봇을 위한 행동 인식 연구를 진행하며 다양한 환경에서 데이터를 구축해왔다.
지난해 11월에는 주거 환경을 모사한 아파트 테스트베드 환경에서 100명의 참가자와 함께 데이터를 마련키도 했다.
당시 ETRI는 55가지 일상행동이 포함된 3차원 영상 112,620개를 확보, 세계 최대 규모의 3D 영상 데이터셋(ETRI-Activity3D)을 공개했다.
연구진의 노력으로 얻어진 고품질 데이터는 협약을 맺고 국내외 다수 기업, 학교, 연구소 등에 연구 목적으로 제공된다.
실제 지난해 공개한 데이터는 연구목적용으로 국내 대기업, 대학 등 30여 개 기관, 해외 연구소, 대학 등 10여 개 기관과 협약을 맺는 등 다양한 활용이 이뤄졌다.
한편, 공동 연구기관인 한국과학기술연구원(KIST) 인공지능연구단은 가상으로 행동 데이터를 만들 수 있는 플랫폼도 개발해 공개했다.
플랫폼을 활용하면 직접 촬영이 어려운 환경에서, 로봇의 시점, 조명 등을 바꿔가면서 다양한 행동 데이터를 대용량으로 얻을 수 있다.
덕분에 학습 데이터 부족 문제와 도메인 적응 문제를 극복하는데 많은 도움을 줄 수 있다.
양 기관이 공개하는 데이터셋과 기술을 응용하면 로봇지능 실용화를 위한 폭넓은 연구가 가능해질 것이라는 전망이다.
ETRI는 이외에도 로봇의 비언어적 상호작용 행위를 학습하기 위한 데이터와 핵심기술들도 오픈소스 형태로 공개하고 있다.
현재까지 연구진은 ▲고령자의 일상 행동이 발생한 시점을 검출하는 행동 검출 기술 ▲얼굴 특징과 옷차림 등 외형 정보를 인식하는 외형특징 인식 기술 의상의 색상과 스타일을 인식하는 기술 ▲발화에 적합한 제스처를 자동으로 생성하는 기술 등 총 8가지 기술을 공개했다.
관련 정보는 깃허브 사이트(http://github.com/ai4r)에서 찾아볼 수 있다.
데이터는 기관생명윤리위원회(IRB) 승인 및 고령자 개개인에게 개인정보 수집 및 이용 동의를 구하는 과정을 통해 합법적이고 안전하게 수집됐다.
ETRI 인간로봇상호작용연구실 이재연 박사는“데이터가 부족해 관련 연구가 어려웠던 상황을 극복하고 로봇과 고령자가 서로 상호작용할 수 있는 고령자케어 로봇 연구를 가속화해 상용화가 앞당겨지길 바란다”고 말했다.
향후 연구진은 과제가 종료되는 내년까지 20가구를 추가, 데이터 품질을 높이는 한편, 과제를 통해 개발한 모든 기술을 공개할 예정이다.
또한, 확보한 데이터를 바탕으로 보다 실질적인 데이터 및 SW 기술을 얻기 위한 다양한 실증 과제를 진행해나갈 목표다.
본 연구는 과학기술정보통신부 “고령 사회에 대응하기 위한 실환경 휴먼케어 로봇 기술 개발” 사업과제로 진행되었다. 연구진은 국내외 특허출원 73여 건, SCI급 논문 9편, 로봇 및 영상인식 관련 업체에 기술 이전 11건을 실시했다.
케이콘텐츠
