초록 ▼

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
ㅇ 초연결 지능사회의 연결성, 다양성, 복잡성, 개방성에 대비하여, 다양한 新산업/新서비스가 창발될 수 있는 혁신적 인프라 구조를 제시하고, 관련한 지능‧자율‧신뢰‧응용맞춤전달 핵심원천 기술 연구개발 및 실증
- 초연결 지능 인프라 구조 및 프레임워크 연구 개발
- 초연결 지능 인프라를 위한 지능‧자율‧신뢰‧응용맞춤전달 원천 요소 기술 연구 개발
- 초연결 지능 인프라 적용 실증 서비스
[초연결 지능 인프라 원천 기술 개발 개념도]
ㅇ 최종 연구 결과물
-

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
ㅇ 초연결 지능사회의 연결성, 다양성, 복잡성, 개방성에 대비하여, 다양한 新산업/新서비스가 창발될 수 있는 혁신적 인프라 구조를 제시하고, 관련한 지능‧자율‧신뢰‧응용맞춤전달 핵심원천 기술 연구개발 및 실증
- 초연결 지능 인프라 구조 및 프레임워크 연구 개발
- 초연결 지능 인프라를 위한 지능‧자율‧신뢰‧응용맞춤전달 원천 요소 기술 연구 개발
- 초연결 지능 인프라 적용 실증 서비스
[초연결 지능 인프라 원천 기술 개발 개념도]
ㅇ 최종 연구 결과물
- 초연결 지능 인프라 구조 규격서/설계서
- 초연결 지능 인프라 오브젝트 스토리지(SW)(TRL 4)
- 실시간 고신뢰 분산 신뢰 트랜잭션 엔진(SW)(TRL 4)
- 데이터 인프라 컴퓨팅/저장/네트워크 자율제어 엔진(SW)(TRL 4)
- L1/L2/L3/L4 응용맞춤 계층통합 스위치 (HW+SW)(TRL 5)
- 데이터 중심 프로세싱 핵심 모듈(SW)(TRL 4)
- 에지/코어 데이터 중심 네트워킹 핵심 모듈(HW+SW)(TRL 4)
- 이벤트 구동형 데이터 분배 플랫폼(SW)(TRL 4)
- 데이터 인프라 마켓플레이스 플랫폼(SW)(TRL 4)
전체 내용
ㅇ 초연결 지능 인프라 구조 연구
- 초연결 지능 사회 서비스 시나리오 및 요구사항 도출
- 초연결 지능 인프라 구조 및 규격 연구
- 초연결 지능 인프라 세부 기능 구조 및 요소 기술 연구
- 초연결 지능 인프라 프레임워크 설계, 개발 및 PoC
ㅇ 초연결 지능 인프라 원천 요소 기술 개발
- AI 기반 데이터 인프라 자율관리 및 제어 핵심기술
• 데이터 인프라 컴퓨팅 자율제어 기술
• 데이터 인프라 네트워크 자율제어 기술
• 데이터 인프라 데이터 저장 자율제어 기술
- 자율형 분산 실시간 트러스트 핵심 기술
• 고신뢰 분산 실시간 트랜잭션 처리 기술
• 신뢰 기반 데이터 거래 서비스 기술
- 응용맞춤 계층통합 정밀전달 단일구조 Infra 핵심 기술
• L1/L2/L3/L4 계층통합 응용맞춤 정밀전달 기술
• 서비스 특성별 동적, 독립적 네트워크 슬라이싱 기술
- 데이터 중심 프로세싱 핵심 기술
• 데이터 중심 인-네트워크 분산 컴퓨팅 구조 및 핵심기술
• 사용자 인증 및 데이터 암호화 지원 INC 클러스터 기술
- 데이터 중심 네트워킹 핵심 기술
• 데이터 이름 기반 고성능 포워딩 기술
• 데이터 중심 네트워크 보호 기술
• Intra-Domain/Inter-Domain 라우팅 프로토콜 개발
- 이벤트 구동형 데이터 분배 핵심 기술
• 데이터 중심 Pub/Sub 네트워킹 기술
• 데이터 중심 Pub/Sub 서비스 기술
ㅇ 초연결 지능 인프라 실증 서비스
- 초연결 지능 인프라 적용 서비스 발굴
- 초연결지능 인프라 서비스 Specific Enabler 개발
- 초연결 지능 인프라 KOREN 실증

연구개발성과
□ 주요 연구개발 성과
ㅇ 가상인프라 AI 플랫폼 기술 (세계 Top 5)
- 자율 구성 대상 복잡도 : 멀티레이어 (물리/가상/기능) 지원
- 자율 운용 대응 수준 : 사전 대응 수준
ㅇ 자율형 분산 실시간 트러스트 엔진 기술 (세계 Top 5)
- 고신뢰 분산 트랜잭션 처리 응답시간: 0.5초 이하
ㅇ 계층통합 및 응용맞춤 정밀전달 기술(세계 최초)
- 응용맞춤 계층통합 수준 : L1/L2/L3/L4
- L1/L2/L3/L4 계층통합 정밀전달 성능 : 600 Gbps/LineCard
ㅇ 데이터 중심 프로세싱 기술(세계 Top 5)
- 인-네트워크 데이터 중심 프로세싱 응용 수 : 3개/초
ㅇ 데이터 중심 네트워킹 기술(세계 Top 5)
- 데이터 Name 기반 포워딩 성능 : 30Mpps
ㅇ 이벤트 구동형 데이터 분배 기술(세계 Top 5)
- Pub/Sub 지원 서비스 지원 개수: 5개
□ 연차별 주요 연구개발 성과
ㅇ 1차년도(2017년도)
- 초연결 지능 인프라 구조 연구 도출
• 초연결 지능사회 분석 및 서비스 시나리오 정의를 통한 Data 기반의 초연결 지능 사회에 대한 장기적 전망 제시
• AR, 자율주행차, 로봇, 스마트시티 등 대표적인 미래 Data-centric 초연결 서비스 시나리오에 대한 요구사항 도출 및 이에 부합되는 Data-centric 초연결 인프라 혁신 구조 제시
• Data-centric 초연결 지능 인프라의 요구사항에 부합되는 각 분야별 기술적 구성 요소 및 동작 메카니즘 도출
- AI 기반 가상인프라 자율관리 및 제어 핵심 알고리즘 설계
• 가상 인프라 AI 엔진 설계
• 가상인프라 Self-Configuration 및 Self-Optimization 알고리즘 설계
- 저지연 에지 클라우드 가상 네트워크 알고리즘 설계
• 가상 인프라 기반의 품질 보장 기술을 지원하는 저지연 에지 클라우드 가상 네트워크 구조 및 핵심 알고리즘 설계
- 자율형 분산 트러스트 핵심 알고리즘 설계
• 기본 블록체인이 가진 성능 한계를 극복하고, 다양한 환경에서 사용할 수 있는 확장 가능한 구조 제시
• 블록체인의 에너지 낭비 문제와 성능 문제를 개선한 신규 알고리즘 개발 및 검증
- 응용맞춤 계층통합 정밀전달방식 설계 및 개발 플랫폼 구축
• 응용맞춤 계층통합 정밀전달 문제점 및 요구사항 도출
• 응용맞춤 계층통합 정밀전달 개념 설계 (기 확보된 L1/L2 통합 POTN 시스템 구조 변경을 최소화하도록 L3/L4 계층 통합 설계)
• POTN 장치로 개발된 OCES-3.2T/10T를 활용하여 3테라 용량의 UNI-SW 3T와 10테라 용량의 UNI-SW 10T로 개발
ㅇ 2차년도(2018년도)
- 초연결 지능 인프라 프레임워크 Pre-PoC 개발
• 초연결 지능 인프라 실행 프레임워크 설계 및 구현
• 초연결 지능 인프라 기반 자율주행로봇의 안전 보장 및 협력 서비스 시연
- 데이터 인프라 자율구성 기술 개발
• 가상인프라 Self-Configuration 및 Self-Optimization 엔진 설계 및 구현
• 자율네트워킹을 위한 제어 모델의 자동생성, 환경변화에 따른 적응형 모델, 미래 예측을 내재한 선제적 대응이 가능한 강화학습 에이전트 기반의 자율제어 엔진 개념 및 구조 정의
• 자율 제어 엔진 학습 및 평가를 위해 검증된 CloudSim 기반의 분산 FaaS 시뮬레이터 개발 및 검증
• NUM 문제에 대한 비학습 기반 최고수준의 Max-weight 알고리즘의 단점과 성능 한계를 뛰어넘는 학습기반 알고리즘 개발
- 데이터 중심 프로세싱 핵심 기술 설계
• 데이터 처리 함수 및 인-네트워크 데이터 처리 구조 설계
• 메타데이터 기반 동적 데이터 바인딩 기술 설계
- 자율형 분산 트러스트 핵심 기술 개발
• 고신뢰 분산 트랜잭션 처리 알고리즘/프로토콜 개발 (비잔틴 폴트를 감내하며 노드 수에 성능 제약을 받지 않음, 700 TPS 성능 달성)
• EVM 기반 고신뢰 스마트 서비스 컨트랙트 실행 엔진 개발
• 오픈 멤버십 지원 인프라 내재형 분산 트러스터 엔진 설계 및 개발
- 서비스별 동적, 독립적 네트워크 슬라이스 기술 개발
• Best-effort 연결성 지원 네트워크 슬라이스 기능 설계 및 개발
• 저지연, 고신뢰 네트워크 슬라이스 기능 설계 및 개발
• Fine-grain 대역폭 보장, 고신뢰 네트워크 슬라이스 기능설계 및 개발
- L1/L2/L3/L4 계층통합 응용맞춤 정밀전달 핵심 기술 개발
• 다양한 네트워크 OS(N2OS, ZebOS, Quagga)와 연동 기능 제공으로 인한 확장성 제공
• L1/L2/L3/L4 계층통합 응용맞춤 정밀전달 데이터 플레인, 관리 모듈 설계 및 개발
- 데이터 중심 네트워킹 핵심기술 설계
• 다양한 서비스 지원을 위한 데이터 네이밍 구조 설계
• NDN 표준 라우터와 호환성을 지원하는 데이터 네임 기반 포워딩 기능, 인프라에 내재된 데이터 보안 구조 설계
• Producer mobility 및 컨텐츠 복제시에도 라우팅 확장성 확보
• 테라급 코어 라우터 기술적 한계 분석 및 연구 방향 수립
• Multi-segment로 구성된 data retrieval에 효율적인 플로우 스위칭 방식을 제공하여 기존 FIB 방식 대비 134% 성능향상(flow traffic 비율 80% case)
• 플로우 스위칭의 문제점인 Path Validation이 가능하며 Forwarding Strategy 적용이 가능한 구조 제시
ㅇ 3차년도(2019년도)
- 초연결 지능 인프라 프레임워크 PoC 개발
• 초분산 실행 엔진 설계 및 구현
• 초분산 저장 엔진 기존 방법 대비 7배 성능 개선, ACM ICN 2019 발표
• 자율차의 자율 안전 주행 시니라오 도출, 디오라마 환경 구축 및 라즈베리 파이 자동차 기반 통합 PoC 개발
- 데이터 인프라 자율제어 엔진 고도화
• 기존 연구 대비 최대 응답 시간 제한을 보장하고(기존연구는 평균만 보장) 가용자원이 부족한 경우에도 위배를 최대한 줄이는 방식 모델 설계 개발
• 분산저장 자율 제어 요구사항을 정의하기 위한 QoS 중심 분산저장 선행연구를 분석함으로써 서비스 프로파일과 메커니즘을 도출하고 자율제어 요구사항 추가 정의
• DFaaS 환경을 위한 강화학습 기반 QoS 인지형 (QoS-awared) 부하분배 및 실행위치 제어 기술 확보 (기존 알고리즘 대비 응답 시간 SLO 위배율 96% 향상, 평균 상대적 응답 시간 14% 향상, 제어 결정 시간 70배 이상 빠름)
• DFaaS 환경의 부하분배, 실행위치 및 오프로딩 제어 알고리즘 확보
• RL 개발용 S/W 라이브러리 및 프레임워크에 관한 분석을 기반으로 신속하고 효율적인 강화학습 개발 환경 및 플랫폼 구성분산 관리를 위한 계층적 분산 학습 방법 도출
• 최대 처리량과 최소 지연 시간 문제에 대한 기존 알고리즘의 성능을 뛰어넘는 동시에 문제의 복잡도를 낮춘 학습 기반 알고리즘 개발 (지연시간 최대 82% 감소)
- 데이터 중심 프로세싱 핵심 기술 개발
• 인터레스트 네임과 포워딩 제어 기능 간 연관성 제거하여 네임의 변경 없이 포워딩 패스를 자유롭게 제어가 가능한 인-네트워크 처리 기술
• 네임 변경 기반 포워딩 제어 방식에서 처리 결과를 반환할 때 필요한 매핑 테이블 유지 필요성이 없고, 포워딩 정책에 따른 최적 실행 노드를 인터레스트 포워딩 과정에서 결정 가능
• 인-네트워크 프로세싱 사용자 인증 기술 개발
- 자율형 분산 트러스트 엔진 PoC 개발
• 오픈 멤버쉽 지원 관리형 블록체인 시스템 성능 개선 (800 TPS 달성)
• 정확한 성능 측정이 가능한 인프라 내재형 분산 트랜잭션 시험환경 구축
- 데이터 중심 네트워킹 핵심기술 개발
• DPDK기반 병렬 포워딩 구조로 19 forwarding core 이용해 31Mpps 성능달성 (FIB: 1M, Avg. FIB Lookup: 4, CPU : Xeon E5-2660 v4@2GHz)
• NDN의 구조적 한계를 분석하여 internet-scale로 routing & forwarding이 가능한 DCN 구조 제시
• 수십Tbps급 Internet-scale DCN core router 구현을 가능케하는 Tag Table 기반 포워딩 구조 설계
- 이벤트 구동형 데이터 분배 기술 개발
• 발행자, 구독자 및 토픽의 규모확장성 지원 기술 개발 (NDN Psync대비 Producder당 토픽 생성 처리율 5배 이상 우수)
• 대규모 환경에서 성능 분석 및 최적화를 위한 분산 랑데부 구조 개발
• 대규모 시뮬레이션 환경 구축 및 성능 검증
ㅇ 4차년도(2020년도)
- 초연결 지능 인프라 실증 서비스 연구
• 초연결 지능 인프라 실증 시나리오 정의
• 실증 분야 프레임워크 요구사항 및 기능 정의
• 실증 서비스 Specific Enabler 설계
- 데이터 인프라 데이터 저장 및 네트워킹 자율제어 기술 개발
• 네트워크 환경 변화를 예측하고 콘텐츠 수에 대한 확장성을 지원하는 강화학습 기반 탄력적 네트워크 캐싱 제어 기술
• 환경 변화에 빠르게 적응할 수 있는 학습 구조와 서로 연동되는 다중 자원에 대한 최적의 처리량-지연 시간(throughput-delay) 성능을 달성하는 강화학습 기술 (max-weight 알고리즘 대비 약 48% 이상 향상)
• 특정 강화학습 프레임워크에 국한되지 않도록 강화학습-시뮬레이터 연동 규격 중 가능 널리 사용되는 Gym 인터페이스 기반의 연동기술
- 데이터 중심 프로세싱 핵심 기술 고도화
• 사용자의 정책에 따라 네트워크 토폴로지와 컴퓨팅 서버 클러스터의 자원정보를 기반으로 최적 실행 노드 선택 (데이터 인접성, 자원 상황 반영 가능)을 지원하도록 인-네트워크 데이터 프로세싱 최적화 설계
• 사용자 친화적 INC 분산 컴퓨팅 프로그래밍 모델 제공
• 동적 데이터/프로세싱 바인딩 응용 개발
- 자율형 분산 실시간 트러스트 핵심 기술 고도화
• 관리형 블록체인의 장점을 활용하면서 오픈 멤버십 프로토콜을 통해 퍼블릭 노드가 블록 생성 합의 과정에 참여하게 함으로써 탈중앙화를 실현한 고성능 하이브리드 블록체인 구현 (807 TPS, 트랜잭션 처리 응답 시간 성능 목표(0.5초) 대비 114%(0.43초) 달성)
• 기존 IP 오버레이 솔루션과 차별화된 초연결 지능 인프라의 마켓플레이스 실현을 위한 세계 최초의 NDN-native 블록체인 구현 (IP 기반 대비 70% 트래픽 감소 효과)
• DCN 기반 데이터 마켓 구조 설계 (데이터/함수 공유 거래 지원)
- 데이터 중심 네트워킹 확장 기술 설계 및 개발
• Hash 기반 포워더 구조 설계로, 메모리 액세스를 줄이고 복잡한 이름 비교를 제거함으로써 포워딩 성능 개선 (107Mpps)
• 네트워크 보호 지원 DCN 에지 라우터 설계 및 구현 (NFD 대비 13배 성능)
• 확장성 있는 멀티 도메인 DCN Intra-Domain 라우팅 프로토콜 상세 설계 및 구현
- 이벤트 구동형 데이터 분배 기술 고도화
• 다양한 사용환경 지원을 위한 확장 기술 개발
• 인터넷 스케일 규모 확장성 및 유션성을 제공하기 위한 분산 브로커 구조 및 MQTT 와 동일한 와일드 카드 토픽 지원
ㅇ 5차년도(2021년도)
- 초연결 지능 인프라 프레임워크 검증
• 데이터 중심 V2X기반 자율협력주행 서비스 실증
• 초분산 실행/저장 KOREN 실증서비스 환경 구축 및 검증 (RSA 대비 약 3.7배 성능 향상)
- 데이터 인프라 자율 제어 통합 PoC
• 자율제어 엔진의 학습 성능을 높이기 위하여 분산병렬 학습이 가능한 통합 시험 환경 구축 (최대 240개 시뮬레이터 동시 사용 병렬 학습 가능)
• 분포-내/분포-외 환경 변화에 모두 빠르게 적응할 수 있는 학습 구조와 서로 연동되는 최적의 처리량-지연 시간(throughput-delay) 성능을 달성하는 메타 강화학습 기술 (max-weight 알고리즘 대비 약 48.7% 이상 향상)
• 패키지 데이터의 요청 빈도 및 응답시간 QoS 요구사항을 고려한 강화학습 기반 패키지 데이터 분산 저장 기술 기존 대비 최대 16% 성능 개선
• 네트워크 환경 변화를 예측하고 콘텐츠 수에 대한 확장성을 지원하는 강화학습 기반 탄력적 네트워크 캐싱 제어 기술 성능 개선
• 데이터 인프라 강화학습 플랫폼 검증 및 오픈소스 공개 2건
- 데이터 중심 프로세싱 핵심 기술 적용 및 PoC
• 인-네트워크 데이터 프로세싱 기술 고도화 (사용자 인증 및 함수 입출력 데이터의 암호화 자동 지원, Warm-start 모드로 동작 시 cold-start 모드보다 1.9~2.7배 성능 향상)
• 인-네트워크 데이터 프로세싱 기술 실증 서비스 개발 (개인 의료데이터 분산 처리, Word Cloud)
• 인-네트워크 데이터 프로세싱 KOREN PoC
- DCN 기반 데이터 자율 거래 핵심 기술 개발 및 검증
• DCN 밀착형 블록체인 시스템 고도화 (IP 블록체인 대비 트래픽이 감소(outgoing 트래픽: 60~90%, incomming 트래픽: 60~70%)되고, 블록 전파효율 증가(IP대비 최대 300ms 이상 단축, 망이 커질수록 그 효과가 더 커짐)
• KOREN 테스트베드에서 초연결 지능 인프라의 DCN 기반 데이터 공유 거래 기능 검증 완료
- 데이터 중심 네트워킹 확장 기술 통합 및 PoC
• DCN 코어 라우터 설계 및 구현 (Transit 트래픽 : 347 Gbps)
• DCN Inter-Domain 라우팅 프로토콜 상세 설계 및 구현
• Data-centric networking KOREN 실증 시험환경 구축 및 통합 시험
- 이벤트 구동형 데이터 분배 기술 통합 PoC
• 프레임워크 기반 타 모듈과의 연동 고도화
• 데이터 분배 실증 서비스 개발 및 KOREN 테스트베드 검증 (토픽 매칭 성능: 600,000 TMS, 토픽 생성율: PSync대비 5배우수, 성능 확장성: 4.5 배달성(5개 브로커 사용))

연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
ㅇ 활용 계획
- L1/L2/L3 계층통합 기술 사업화 추진
• L1/L2/L3 계층 통합 기술 상용화를 위한 공동연구를 수행하여 ㈜우리넷과 코위버㈜가 POTN 시스템을 사업화함
• 후속 연구개발 과제를 발굴하여 ㈜우리넷 주관으로 대용량 L0/L1/L2/L3 계층 통합 POTN 개발을 추진 중이며, 2022년도 하반기에 통신사업자 BMT 추진 예정임
- 후속 연구개발 과제 도출
• AI 자율 네트워크 인프라 구축을 위한 ‘주문형 데이터 기반 네트워크 지능화 프레임워크 기술 개발’ 과제를 ETRI 주관으로 수행 중임 (과기정통부/정보통신방송기술개발사업, 기간 2021.04.~2025.12., 정부출연금 총 8,300백만원)
• 초연결 지능 인프라 원천 기술 고도화를 위한 ‘차세대 데이터 중심 네트워크 운영체제 원천기술’ 과제를 ETRI 주관으로 착수함 (과기정통부/ETRI기본사업, 기간 2022.01.~2026.12., 1차년도 정부출연금 2,414 백만원)
• 지속적으로 증대되는 모바일 네트워크 복잡성을 해결하고, 미래 사회의 기반 인프라로서의 6G 실현을 위한 ‘지능형 6G 모바일 코어 네트워크 기술개발’ 과제를 ETRI 주관으로 착수할 예정임(과기정통부/정보통신방송기술개발사업, 기간 2022.04.~2025.12., 정부출연금 총 14,880 백만원)
- 항공우주서비스 산업 확산을 위한 KARI-ETRI 융합사업 기획 추진
• 클라우드 기반 위성 영상 빅데이터 운영 및 분배 기술 R&D 기획을 추진하여 ‘위성ž지상 융합정보의 구독기반 이벤트 구동형 네트워킹 및 종단간 다계층 보안 기술’ 과제를 제안함 (NST 융합연구단 기획 보고서 및 제안 평가 발표)
ㅇ 기술적 파급 효과
- 국가 산업 경쟁력 선도를 위한, 2단계 국내 네트워크 플랫폼의 기능/성능/안정성 확보하여 주요 원천 기술은 초연결 지능 사회의 다양한 응용 및 인프라 등에 활용 가능함
• 코어/에지 데이터 중심 네트워크 플랫폼
• 인터넷 규모 확장 가능 이벤트 구동형 분배 플랫폼
• 인-네트워크 컴퓨팅 플랫폼
• 데이터 인프라 마켓플레이스 플랫폼
• 초분산 오브젝트 스토리지
• 데이터 인프라 자율제어 엔진
- 네트워크 연결형 자율주행 실증 : 초연결 지능 인프라 기반 V2X 실증으로 완전 자율주행 가능성 제고 (KBS, 한국경제 등 언론보도, 2021.06.10.)
• 데이터 중심 V2X를 통한 자율협력 주행은 자율주행의 안전성 및 효율성 증대
• 데이터 중심 초연결 지능 인프라의 기술적 우수성 및 V2X 정합성 검증
- KOREN 전국망 적용 실용성 검증 (전자신문 등 언론보도, 2021.09.23.)
• 전국망 규모 초연결 지능 인프라 테스트베드 구축 및 기능/성능 검증
• 장기간 실증 시험 및 KOLAS 공인 시험 통과 (2021.04~2021.11.)
- 공공 데이터 기반 지역현안 솔루션 개발 및 실용화 융합 사업 수행
• DDS(Data Driven Solutions) 융합연구단 (KISTI 주관기관, ETRI 협동기관, 부산시)에서 지역현안 해결을 위한 융합 다중 센서 IoT 단말 기반 실시간 공공데이터 전달/공유 플랫폼 실증 PoC
- 미래 네트워크에 대한 기술 홍보를 통한 연구인력 양성에 기여
• HSN, KRnet, JCCI, ICT Convergence Korea 등 국내 주요 행사와 IEEE/IETF 표준 신기술 공동 워크숍, 대학 세미나 및 ETRI Webzine에서 초 연결 지능 인프라 관련 기술 발표 및 홍보
ㅇ 경제적 파급 효과
- 본 사업에서 확보된 기술의 기술 상용화는 2026년부터 개시될 것으로 예상되며, 목표시장 총 규모는 2026년 67억 달러에서 2032년 152억 달러로 연평균 14.8%의 성장이 전망됨
- 목표 시장에서 1.2%를 점유할 경우, 2026년부터 2032년까지의 경제적 파급효과는 약 1,401억 원의 생산유발, 약 721억 원의 부가가치유발, 약 528 명의 고용유발 효과를 기대
ㅇ 전반적인 기대효과
- 기존 속도/용량 중심의 인프라를 넘어서, 인프라 자체에 지능/자율/신뢰/응용 맞춤 기능을 내재하고 응용 서비스들에게 공통적으로 제공함으로써, 수직 폐쇄적이고 고비용의 느린 산업/서비스 생태계를 수평 개방형이고 비용 효율적인 新산업/新서비스를 활성화 시킬 수 있는 생태계 조성에 기여가 예상됨
• 응용들의 공통적 Core 기능과 응용 특화 Specific 기능을 수평 공통적으로 제공하는 인프라로서 기능간 조합을 통하여, 국방/교통/교육/산업/의료/복지/환경/생활/행정 등 초연결 지능사회의 공공 및 민간의 인프라로 활용 가능

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 3
• 목차 ... 12
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 13
• 1-1. 연구개발 목적 ... 13
• 1-2. 연구개발의 필요성 ... 13
• 1-3. 연구개발 범위 ... 15
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 17
• 2-1. 연구개발과제 추진 전략·방법 ... 17
• 2-2. 연구개발 수행 내용 및 성과 ... 21
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 180
• 3-1. 연구수행 결과 ... 180
• 3-2. 목표 달성 수준 ... 265
• 4. 목표 미달 또는 미흡한 사항에 대한 분석 ... 269
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 270
• 5-1. 기술적 측면 ... 270
• 5-2. 경제적, 산업적 측면 ... 270
• 5-3. 사회적 측면 ... 274
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 275
• 6-1. 향후 5년간 성과활용·확산 활용방안 및 계획(활동계획) ... 275
• 7. 연구개발성과에 대한 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 279
• 7-1. AI 자율 네트워크 인프라 구축을 위한 네트워크 지능화 프레임워크 기술 개발 추진 ... 279
• 7-2. 초연결 지능 인프라 원천 기술 고도화를 위한 ETRI 기본사업 추진 ... 279
• 7-3. ETRI-KARI 협력으로 클라우드 기반 위성 영상 빅데이터 운영 기술 개발을 위한 기획연구 추진 ... 280
• 8. 연구개발비 사용실적 ... 282
• 8-1. 연구개발비 사용명세서 ... 282
• 8-2. 발생이자 사용명세서 ... 282
• 8-3. 반납액 명세서 ... 282
• 붙임1. 사업화대상기술별 기술명세서 ... 283
• 붙임2. 자체 보안관리 진단표 ... 290
• 붙임3. 기술문서 목록 (TDP 141, TM 730) ... 291
• 붙임4. 시험 성적서 ... 318
• 붙임5. 약어 ... 330
• 끝페이지 ... 332