위치추적, 내비게이션 및 타이밍(PNT) 데이터를 활용하는 제품 또는 서비스 개발자에게 2024년은 흥미로운 한 해가 될 것이다.
인공지능(AI)과 에지 컴퓨팅이 지속적으로 발전하고 저궤도(LEO) 위성의 가용성이 부상함에 따라, 향후 12개월 동안 고정밀 위치 및 타이밍 정보를 획득하기 위한 새로운 방법이 등장하는 것을 보게 될 것이다. 그리고 새로운 제품 및 서비스의 출시 시간을 앞당길 기회도 생겨난다. 이 글에서는 AI, 에지 컴퓨팅, LEO 위성이 2024년에 위치추적, 내비게이션, 타이밍 산업에 어떤 기회를 가져올 것인지에 대해 살펴본다.
AI : 고정밀 위치추적 데이터 수행 위한 새로운 방식 제공
다른 모든 기술 산업 분야처럼, 위치추적, 내비게이션, 타이밍 역시 생성형 AI와 머신러닝(ML)을 포함한 AI 기술의 발전에 영향을 받고 있다. AI와 머신러닝은 높은 컴퓨팅 성능을 요구하기에 소비가전 웨어러블이나 무선 추적 태그 같은 저전력 기기에는 사용하기가 여전히 까다롭겠지만, 산업용과 차량용 애플리케이션의 경우는 얘기가 다르다.
예컨대 차량 분야에서는 많은 차량이 강력한 온보드 프로세서를 탑재하고 있다. 이는 AI와 머신러닝을 사용해 GNSS 데이터를 비롯해 라이다, 카메라, 관성센서(IMU) 같은 차내 PNT 센서가 수집한 데이터를 보완하는 새로운 기회를 제공한다. 이를 통해 IMU 드리프트 같은 기존 센서의 몇몇 단점을 극복할 길이 열릴 것이다. 이를 통해 AI와 머신러닝은 터널, 주차장 등 위치 판독이 어려운 다양한 장소에서 높은 수준의 차량 자율성을 구현하는데 필요한 센티미터 수준의 위치추적 정확도를 달성할 것이다.
한편, 생성형 AI는 새로운 위치추적 및 타이밍 기능을 획기적으로 빠르게 개발하게 해줄 것이다. 전에는 개발자가 며칠씩 걸리던 작업을 이제는 생성형 AI 챗봇과 코파일럿을 활용해 불과 몇 분 만에 끝낼 수 있다. 올해는 많은 기업이 이러한 AI 가능 개발 툴을 도입할 것으로 보인다. 이에 업계의 모든 사람이 새로운 PNT 서비스와 기능의 출시 시간을 앞당기고, 이는 스타트업이나 중소기업 같이 비교적 소규모 연구개발팀을 보유한 기업에 특히 유익할 것이다.
에지 컴퓨팅 : 정확도 향상 및 새로운 방식의 위치추적 가능
에지 컴퓨팅은 수신기 가까이에 강력한 프로세싱 능력을 배치한다. 어떤 애플리케이션 혹은 장소에서는 클라우드로 데이터를 전송하기가 불가능하거나 어려울 수 있는데, 에지 컴퓨팅을 활용하면 기기 제조사가 데이터를 클라우드로 전송할 필요 없이 복잡한 작업을 수행한다. 앞서 언급했듯이 AI와 머신러닝 기술로 GNSS 센서 데이터를 보완하기 위해 차량의 온보드 프로세싱 능력을 활용하는 것은 에지 컴퓨팅의 훌륭한 사례다. 올해는 위치추적, 내비게이션, 타이밍 애플리케이션에서 에지 컴퓨팅의 사용이 증가할 것으로 예상된다.
한 예로, 현재 웨어러블 기기는 트래커 워치를 착용한 골퍼가 퍼팅 거리를 재기 위해 짧게 왔다갔다하는 매우 작은 거리 이동을 감지하지 못 한다. 디바이스 제조사는 위치 계산을 워치가 아니라 착용자의 스마트폰에게 맡김으로써 이 문제를 해결한다. 이렇게 하면 훨씬 높은 컴퓨팅 성능을 활용할 뿐 아니라, 애플리케이션이 그 밖의 다른 센서 데이터에 접근하게 함으로써 높은 수준의 위치 정확도를 달성하고, 고객에게도 매력적인 서비스를 제공할 수 있다.
산업용 애플리케이션 역시 에지 컴퓨팅을 유용하게 활용한다. 예를 들어 GNSS 가능 태그를 사용해 물류 추적 서비스를 제공하는 회사는 근거리 통신을 이용해 데이터 처리와 통신을 에지 인프라에 위임함으로써 고객에게 풍부한 통찰을 제공하거나 태그 배터리 수명을 늘린다.
그러한 에지 인프라를 예컨대 선박이나 컨테이너 설비 같은 상위의 인프라 상에 배치하면 여러 엔드포인트를 지원한다. 여기서 데이터를 클라우드로 전송하기 전에 해당 데이터에 대한 추가적인 처리 작업이 수행될 수도 있는데, 이는 전력을 많이 소모할 가능성이 있다.
저궤도(LEO) 위성의 부상 : 중궤도(MEO) GNSS의 보완
2024년에는 중궤도(MEO)에서 위성을 운영하는 기존 GNSS 기술에 대한 발전이 계속해서 이뤄질 것이다. 그 중에서도 특히, 많은 위성이 최신 L5 신호를 전송하는 사례를 볼 것이며, 이는 듀얼 밴드 L1/L5 설정에서 사용 시 기존에 발생했던 재밍, 전리층 지연 및 멀티패스 같은 문제들을 극복하는 데 도움이 될 것이다.
이와 함께, LEO 위치추적 및 타이밍 기능에서 많은 개발이 이뤄질 것이다. LEO는 MEO 기반 GNSS를 보완할 것이다. 이는 LEO가 특정 애플리케이션에 적합하거나, 또는 MEO GNSS의 특정한 한계를 극복하는데 도움이 되는 고유의 특징을 제공함으로써 가능하다.
특히 LEO 위성은 더 강한 신호(위성이 지구에 더 가까우므로)와 더 많은 신호 다양성(위성이 더 짧은 시간 동안 시야에 들어오므로)을 제공할 것이다. LEO 위성들이 위치추적, 내비게이션, 타이밍에 널리 사용되려면 앞으로 몇 년이 더 지나야 할 것이지만, 올해는 위치추적과 타이밍에 있어 LEO 위성이 제시하는 새로운 기회를 어떻게 활용할지 생각하기 시작하는 해가 될 것이다.
초기 LEO 위치추적 활용 사례에는 건물을 투과하는 LEO 신호의 능력을 활용해 매끄러운 실내-실외 위치추적 및 타이밍을 제공하는 사례가 포함될 수 있다. 이 같은 활용 사례가 물류 추적 애플리케이션을 어떻게 향상시킬지 상상해보라. 물류 추적은 물건들이 운송 도중에 다양한 실내 및 실외 환경을 거쳐야 하고, 그 과정에서도 위치를 정확하게 추적해야 한다. MEO 기반 GNSS만으로는 전체 경로를 추적하기가 어려운 상황으로 LEO 기반 위치추적을 사용하면 틈새를 메울 수 있다.
데이터 센터 운영은 LEO 위성을 활용할 수 있는 또 다른 분야로서, 네트워크를 동기화하는 데 LEO 타이밍 신호를 사용할 수 있다. 이를 통해 네트워크 설계자는 데이터 센터 운영에 있어 중요하면서도 복잡한 이 작업을 간소화하고 회복성을 높이는 기회를 얻을 수 있다. LEO 기반 타이밍은 외부 GNSS 안테나 같은 부품의 필요성을 줄이거나 없애고, 그 대신에 네트워크 장비에 직접적으로 부착되는 LEO 안테나를 사용해서 작동하기에 접근 및 유지관리가 더 용이하다.
아직은 PNT에 LEO를 사용하지 못하는 이유 중 하나는 현재 이 궤도 상에는 어떠한 정부 차원의 위치추적 위성군이 존재하지 않는다는 것이다. MEO 위성이 공적으로 소유된다는 점과 GNSS 신호를 무료로 이용할 수 있다는 것은 지금까지 GNSS 채택이 활성화하고 오늘날과 같은 포괄적인 디바이스 에코시스템을 형성할 수 있게 한 핵심 동력이었다. 반가운 소식은 각국 정부가 LEO PNT 기능을 개발하기 시작했다는 것이다.
일례로, 유럽 우주국(ESA)은 2023년에 LEO PNT 시험 위성군 개발을 위한 입찰을 실시했다. 2024년에 우주에서 민간 기업이 어떠한 진보를 선보일지 지켜보는 것도 흥미진진할 것이다. 많은 기업이 활발하게 움직이지만 우주에서 사업을 펼치기 위해서는 비용이 많이 들고, 현재 LEO 위성군을 계획하고 있는 기업 모두가 중장기적 성공에 필요한 자금을 확보하지 못할 것이다.
올해가 위치추적, 내비게이션, 타이밍 시장 선점의 적기
위치추적, 내비게이션, 타이밍을 위한 AI, 에지 컴퓨팅, LEO는 향후 수년 간 이 분야를 지속적으로 형성해갈 장기적인 트렌드가 될 것이다. 그러나 스마트 제품 제조사들이 이 분야의 발전으로부터 혜택을 얻기 위해서는 2024년 동안 밟아야 하는 많은 단계가 있다는 것은 분명하다. 또한, 이들은 앞으로 개발될 몇몇 기술을 활용하기 위한 기반 작업을 올해 마련함으로써 중장기적으로 강력한 입지를 구축할 수 있을 것이다.
헬로티 서재창 기자 |
