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[AI서재] 2.3 센서 네트워크, 5G 및 차세대 통신 체계
도시의 뇌와 디지털 트윈
2.3 센서 네트워크, 5G 및 차세대 통신 체계
김경진 변호사
도시를 지능화하려면 현장의 상황을 놓치지 않고 잡아내는 센서와, 그 데이터를 지연 없이 실어 나르는 통신망, 그리고 차량이 신호등이나 다른 차, 보행자와 정보를 주고받는 V2X(차량과 주변 모든 것을 무선으로 잇는 통신 기술) 체계가 함께 갖춰져야 한다. 센서는 도시의 눈과 귀에 해당하고, 5G와 6G 같은 이동통신망은 그 정보를 실어 나르고 현장 장비를 제어하는 신경망 역할을 한다.
도시 곳곳에 깔린 사물인터넷 센서는 도로변 카메라와 지지선 감지기, 대기와 수질을 재는 환경 감지기, 수도와 전기를 재는 계량기, 건물 관리 센서처럼 서로 다른 여러 장치로 이루어진다. 도시 곳곳에 센서를 촘촘히 깔면서도 통신 비용과 전력 소비를 감당하려면 저전력 통신 기술과 5G를 함께 쓰는 설계가 필요하다. 넓은 지역을 덮는 5G 매크로 기지국과 좁은 지역을 촘촘히 채우는 소형 기지국 위에 NB-IoT(적은 전력으로 좁은 대역폭에서 작동하는 사물인터넷 통신 기술)를 겹쳐 쓰는 방식은 통신사들이 흔히 채택하는 설계다. NB-IoT는 전력 소모를 극도로 줄인 통신 규격이어서, 데이터를 자주 보낼 필요가 없는 수도나 가스 원격 검침처럼 수만 대의 단말을 한꺼번에 깔아야 하는 상황에 알맞다.
이 통신 체계는 네 개의 층으로 쌓인다. 맨 아래에는 현장의 물리적 지표를 재는 여러 사물인터넷 센서와 단말이 놓이는 감지층이 있다. 그 위에는 5G의 대용량 전송 기능과 NB-IoT, 와이파이처럼 서로 다른 통신망을 하나로 묶어 데이터를 실어 나르는 네트워크층이 있다. 다음은 에지 컴퓨팅 노드와 클라우드 관리 시스템이 이 데이터를 실시간으로 처리하고 저장하며 분석하는 플랫폼층이다. 맨 위에는 교통 제어와 치안 관리, 지하 관로 점검, 에너지 배분 같은 실제 행정 업무로 제어 명령을 넘기는 응용층이 자리 잡는다.
5G는 대용량 데이터를 빠르게 옮기는 성능(eMBB)과 수많은 단말을 동시에 수용하는 성능(mMTC), 오차 없이 아주 짧은 지연으로 통신하는 성능(URLLC)을 함께 갖춰서, 스마트시티의 대규모 센서 데이터를 실어 나르는 뼈대 통신망 역할을 한다. 5G와 사물인터넷, 인공지능을 결합한 차세대 전력망 연구도 이 세 가지 성능이 스마트시티 인프라의 기초 조건이라고 설명한다(Esenogho et al., 2022). 이 가운데 '네트워크 슬라이싱'이라는 기술은 하나의 물리적인 5G 망을 여러 개의 가상 통신망으로 나눠, 서비스마다 필요한 품질 수준에 맞춰 별도의 통신 자원을 배정한다. 스마트 그리드 통신이나 지능형 교통 신호, 응급차량 이동처럼 신속함과 보안이 엄격히 요구되는 서비스는 이렇게 나눠진 전용 대역폭과 우선순위를 배정받아, 통신이 몰리는 상황에서도 끊기지 않고 작동한다. 여기에 통신 기지국이나 도로변에 연산 장치를 직접 배치해 중앙 데이터센터까지 오가는 시간을 없애는 다중 액세스 에지 컴퓨팅(MEC)이 더해져, 밀리초 단위의 빠른 응답 속도를 만들어 낸다.
5G를 넘어 6G로 가는 연구도 활발하다. 이론적으로 6G는 초당 1테라비트에 가까운 대역폭과 1밀리초에 못 미치는 지연을 목표로 삼는다. 차량이 서로 무선으로 통신하는 환경에서 전파가 흔들리거나 신호가 끊기는 현상을 실시간으로 보정해 여러 대의 인공지능 장치와 차량이 동시에 맞물려 움직이도록 뒷받침하는 방향으로 연구되고 있다.
V2X는 이 통신망 위에서 차량과 주변의 모든 요소를 잇는 핵심 기술이다. 차량과 도로변 장치, 신호 제어기가 통신하는 V2I, 인접한 차량끼리 위험 정보를 주고받는 V2V, 차량과 보행자의 휴대전화가 안전 신호를 나누는 V2P, 차량과 중앙 관제 클라우드가 이어지는 V2N으로 나뉜다. 이런 통신은 유럽전기통신표준협회(ETSI)나 미국전기전자공학회(IEEE), 국제표준화기구(ISO), 국제전기통신연합(ITU)이 정한 규격을 따라 나라와 제조사가 달라도 서로 통하도록 설계된다. 5G 기반 V2X의 구조와 활용 사례를 정리한 연구는 응급차량 대응처럼 시간이 중요한 상황에서 이 기술의 효과가 뚜렷하게 나타난다고 분석한다(Pawar et al., 2024). 기술 방식으로는 5.9기가헤르츠 대역에서 작동하는 근거리 전용 무선통신(DSRC)과, 이동통신망을 그대로 쓰는 C-V2X, 이 둘을 함께 쓰는 혼합 방식이 있다. ITS-G5 방식과 LTE 기반 V2X를 함께 쓰는 하이브리드 통신망을 연구한 결과는, 두 기술을 병행하면 한쪽 통신이 끊겨도 다른 쪽이 이를 보완할 수 있다고 설명한다(Stellwagen et al., 2023). 도로변에 세워진 노변 장치(RSU)는 도로 감지 센서, 신호 제어기, 에지 컴퓨팅 장치와 이어져 교차로의 사각지대를 알리고, 신호가 몇 초 뒤 바뀌는지 미리 알려 주며, 차량과 보행자가 서로의 위치를 인지하도록 돕고, 구급차가 지나갈 때 신호 우선권을 준다.
이런 커넥티드 모빌리티 실험은 이미 현실 도로에서 진행되고 있다. 항저우시는 2024년 5월 1일부터 지능형 연결차량 조례를 시행했다. 2025년 6월까지 누적 시험 운행 거리는 592만 킬로미터에 이르렀다. 시험 지역은 9개 구와 1개 현에 걸쳐 있다고 시 정부는 밝히고 있다. 도로와 차량, 클라우드를 하나로 통합해 시험하는 이 사업에는 법적 근거와 도로변 장비 설치 지침이 함께 마련되어 있다. 싱가포르는 2026년 풍골 지역에서 고정 노선을 도는 자율주행 셔틀을 시험하고, 같은 해 하반기에는 마리나베이와 원노스 지역에서 자율주행 버스를 시험할 계획이라고 교통부가 밝혔다. 실제 상용화에 앞서 안전요원이 개입하지 않고 지정된 노선을 얼마나 달렸는지, 여러 교통 상황에 얼마나 잘 대응했는지를 육상교통청의 정량적 안전 지표로 평가한다. 상용화 전 자율주행차의 안전 수준이 사람이 운전할 때보다 나쁘지 않아야 한다는 원칙을 이 지표 안에 반영하고 있다.
통신망이 촘촘해질수록 새로운 과제도 따라붙는다. 5G 기지국을 늘리는 과정에서 발생하는 탄소 배출과 전력 소비를 어떻게 관리할지, 통신 접점이 늘어난 만큼 커진 사이버 공격 위험에 어떻게 대응할지가 함께 논의된다. 5G-V2X 네트워크에서 개인정보를 지키면서 침입을 탐지하는 방법을 연구한 결과는, 스스로 학습 방식을 익히는 탐지 모델이 새로운 공격 유형에도 비교적 잘 대응한다고 보고한다(Hossain et al., 2025). 암호화 인증과 차분 프라이버시, 데이터의 신뢰를 기록하는 블록체인, 침입을 자동으로 잡아내는 인공지능 기반 탐지 체계 같은 여러 겹의 보안 장치를 함께 쌓아 올리는 일이 이 통신 인프라의 필수 조건으로 다뤄지고 있다.
근거 및 참고문헌
Esenogho, E., Djouani, K., & Kurien, A. M. (2022). Integrating artificial intelligence Internet of Things and 5G for next-generation smartgrid: A survey of trends challenges and prospect. IEEE Access, 10, 4794–4831. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3140595
Hossain, S., Senouci, S. M., Brik, B., & Boualouache, A. (2025). A privacy-preserving self-supervised Learning-based intrusion detection system for 5G-V2X networks. Ad Hoc Networks, 166, 103674. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2024.103674
Pawar, V., Zade, N., Vora, D., Khairnar, V., Oliveira, A., Kotecha, K., & Kulkarni, A. (2024). Intelligent transportation system with 5G vehicle-to-everything (V2X): Architectures, vehicular use cases, emergency vehicles, current challenges and future directions. IEEE Access, 12, 183937–183960. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3506815
Singapore Ministry of Transport. (2026). Automated & autonomous vehicles. https://www.mot.gov.sg/what-we-do/automated-autonomous-vehicles/
Singapore Ministry of Transport. (2026). LTA's Quantifiable Safety Metrics and AV Standards Governing AI Decision-Making Prior to Commercial Deployment on Public Roads. https://www.mot.gov.sg/news-resources/newsroom/lta-s-quantifiable-safety-metrics-and-av-standards-governing-ai-decision-making-prior-to-commercial-deployment-on-public-roads/
Stellwagen, J., Deegener, M., & Kuhn, M. (2023). Hybrid vehicle-to-X communication network by using ITS-G5 and LTE-V2X. IEEE Access, 11, 30783–30795. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3260980
杭州市人民政府. (2025). 我市各类智能网联车辆累计测试应用里程达592万公里. https://www.hangzhou.gov.cn/art/2025/6/10/art_812262_59113826.html