1960호2020.08.19.

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1960호

기획시리즈 2양자 센서 연구 동향 및 활용 전망

[이동헌/고려대학교]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 양자 센서의 작동원리

Ⅲ. 양자 센서의 활용 예

Ⅳ. 국내외 연구 동향 및 활용 전망

Ⅴ. 결론

ICT 신기술 14추천기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼 동향과 전망

[손준영/드림어스컴퍼니]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 추천 기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼 현황

Ⅲ. 추천 기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼의 구성

Ⅳ. 시사점과 향후 전망

ICT R&D 동향 27부정맥을 진단하는 스마트 체중계

[박두순/순천향대학교]

자성 특성 기반의 비파괴 3차원 Imaging 시스템

[홍효봉/한국전자통신연구원]

주간기술동향 2020. 8. 19.

2 www.iitp.kr

*

I. 서론

양자정보과학은 20세기 양자역학 태동 이후 정보이론, 정밀 계측 실험의 발전과 더불어

급속도로 성장해 왔다. 특히, 최근에는 양자 컴퓨팅, 양자 통신, 양자 시뮬레이션, 양자

센싱으로 대표되는 양자 기술로서의 활용 가능성이 대두되면서 큰 주목을 받고 있다. 중

첩, 이중성, 불확정성, 양자 얽힘과 같이 원자 수준의 미시세계에서나 관측되던 양자역학

적 특성들을 실생활의 기술로서 활용하려는 시대로 성큼 들어서고 있다.

* 본 내용은 이동헌 교수(☎ 02-3290-3095, donghun@korea.ac.kr)에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

양자 컴퓨팅, 양자 시뮬레이션, 양자 통신과 더불어 미래 양자정보산업의 한 축을 담당할 양자 센싱은 넓은 의미에서 양자 시스템, 양자 효과를 이용하여 고전 센서로는 얻을 수 없는 높은 민감도와 분해능으로 다양한 물리량을 측정하는 기술을 일컫는다. 고전 센서가 극복할 수 없는 양자 한계 이하의 미세 신호를 측정함으로써 기초연구뿐만 아니라 ICT, 산업, 의료, 국방 등 다양한 센싱/이미징 분야에 활용 가능할 것으로 기대된다. 본 고에서는 양자 센서의 개념, 기본 작동원리, 대표적인 활용 예를 소개하고 국내외 연구 동향 및 시장 활용 전망에 대해 살펴보고자 한다.

chapter 1

양자 센서 연구 동향 및 활용 전망

•••이동헌 ‖ 고려대학교 부교수

기획시리즈

기획시리즈-디바이스

정보통신기획평가원 3

앞서 언급한 4대 양자 기술 분야 중에서 양자 센싱은 측정하려는 대상과 센서의 종류에

따라 다양하게 분류되기 때문에 공통된 정의를 내리기가 쉽지 않지만 일반적으로 큐비트

등의 양자 시스템을 이용하여 시간, 자기장 등의 물리량을 정밀하게 측정하는 기술을 뜻한

다([그림 1] 참조). 특히, 고전 시스템으로는 측정이 불가능한 미세한 신호를 양자 얽힘과

같은 양자 시스템만의 고유한 특성을 활용하여 더 나은 민감도와 분해능으로 측정할 수

있는 센싱 및 이미징 기술을 의미한다. 양자 센싱 개념 및 정의의 예를 [표 1]에 정리하였다.

[표 1] 양자 센싱 개념 및 정의

[양자 센서에 따른 분류]

[센싱 물리량에 따른 분류]

<자료> Science News, “Scientists are close to building a quantum computer that can beat a conventional one,” 2016.

[그림 1] 센서 종류 및 측정 물리량에 따른 다양한 양자 센싱 기술

개념 및 정의 참고문헌

양자시스템(예, 큐비트) 또는 양자결맞음(예, 중첩)을 이용하여 물리량(예, 온도, 자기장)을 측정하는 기술 [2]

양자얽힘(entanglement), 압착(squeezing) 등 양자특성을 이용하여 물리량을 양자한계(standard quantum limit) 이하로 측정하는 기술 [2]

고전시스템만을 사용했을 때 얻을 수 있는 것보다 더 나은 민감도와 분해능을 얻기 위해 양자얽힘과 같은 양자특성을 활용하는 기술 [3]

기존 센서/이미징의 정밀도를 획기적으로 개선하고 새로운 초정밀 양자센서/이미징 산업을 창출할 수 있는 기술을 포함 [3]

<자료> 참고문헌 내용 정리

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따라서, 양자 센서는 궁극적으로 고전 센서의 한계인 표준양자한계(Standard Quantum

Limit)을 뛰어 넘어 측정이 가능해야 한다. 흔히 양자 컴퓨팅 분야에서 고전 슈퍼컴퓨터에

비해 획기적으로 연산 시간을 줄이는 것을 양자우월성(Quantum Supremacy)이라고 하

는데 양자 센싱 분야에서는 표준양자한계 이하의 초정밀 측정이 이에 해당한다고 하겠

다.1)

큐비트 등의 양자 상태를 정밀하게 계측하는 것은 모든 양자 기술의 토대가 되기 때문에

양자 센싱 기술의 발전은 양자 컴퓨팅, 양자 통신과 같은 중장기 대형 기술 실현에 마중물

역할을 할 수 있다. 뿐만 아니라 다양한 센서 분야에 활용 가능하기 때문에 ICT, 산업,

의료, 국방 등 여러 분야에 걸쳐 폭넓은 파급효과를 미칠 수 있다.

본 고에서는 II장에서 기본적인 양자 센서의 작동원리, III장에서 몇 가지 대표적인 양자

센서의 활용 예를 각각 소개하고, IV장에서 국내외 연구 동향 및 활용 전망을 살펴본 후

V장에서 결론을 맺고자 한다.

II. 양자 센서의 작동원리

기본적인 양자 센싱 과정은 센서의 초기화, 대상 신호와의 상호작용, 센서의 최종 상태

1) 양자 센싱도 궁극적으로는 하이젠베르크 한계 이하는 측정 불가능함

[양자 컴퓨팅/양자 우월성] [양자 센싱/양자 한계]

<자료> 고려대학교 자체 작성

[그림 2] 양자 컴퓨팅에서의 양자우월성과 양자 센싱에서의 양자한계

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측정으로 크게 나뉜다. 이때 관건은 센서와 대상 신호 사이의 상호작용을 통해 발생하는

미세한 양자 위상 변화(Quantum Phase Accumulation)를 얼마나 정밀하게 측정할 수

있느냐는 것이다. 따라서, 단위시간 당 측정할 수 있는 최소 신호 세기를 뜻하는 민감도

(Sensitivity)는 양자 센서의 성능을 평가하는 중요한 척도(Figure of Merit)이다. [그림

3]은 큐비트를 이용한 양자 센싱의 기본 작동원리를 보여준다. 큐비트는 만큼의

에너지 차이를 갖는 0, 1의 양자 상태로 이루어진 two-level system이고 다양한 게이트

제어를 통해 0과 1 사이의 임의의 중첩 상태를 만들 수 있다. 외부 타깃으로부터 발생하는

신호에 의해 큐비트 상태가 시간에 따라 변화하고 이에 따른 0, 1 사이의 상대적인 위상

변화를 측정함으로써 대상 신호의 크기, 주파수 등의 정보를 얻게 된다. 또한, 양자 상태가

확률적으로 주어지기 때문에 이를 여러 번 반복하여 의미있는 평균값을 얻는다.

따라서, 일반적인 양자 센싱 프로토콜 과정은 ① 센서 큐비트 초기화(예; 0 상태), ②

임의의 중첩 상태로 변환(예; 0과 1이 50:50으로 중첩된 상태), ③ 신호와의 상호작용으로

<자료> C. L. Degen, F. Reinhard, P. Cappellaro, “Quantum Sensing,” Reviews of Modern Physics 89, 0034-6861, 2017(우측그림: 순서도).

[그림 3] 일반적인 양자 센싱 프로세스

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인한 큐비트 상태 변화(예; 자기장 신호의 경우 Zeeman 효과로 인해 스핀 큐비트가

Bloch sphere 적도를 따라 회전하게 됨), ④ 큐비트 상태를 읽어 들일 수 있게 변환,

⑤ 투사 측정(projection readout)을 통해 0, 1 큐비트 상대를 확률적으로 측정, ⑥ ①~

⑤ 과정을 반복하여 의미 있는 평균값 확보, ⑦ 측정 평균값으로부터 신호 크기, 방향,

주파수 등을 추정하는 총 7단계의 과정으로 이루어진다[2].

이때, 타깃 신호의 주파수 대역에 따라 ②~④ 과정에 상이한 종류의 센싱 프로토콜이

사용된다. 예를 들어, DC 신호의 경우 ESR(Electron Spin Resonance)/NMR(Nuclear

Magnetic Resonance) spectroscopy, Ramsey interferometry와 같은 방법들이 주

로 사용되며, AC 신호의 경우 Hahn echo, CPMG(Carr-Purcell-Meiboom-Gill),

XY8 등과 같은 dynamical decoupling sequences나 T1 relaxometry와 같은 noise

spectroscopy 방법들이 주로 사용된다[2]. [그림 4, 5]는 대표적인 DC, AC 센싱 프로토

콜인 Ramsey interferometry와 Hahn echo를 보여준다. Ramsey interferometry의

경우 큐비트 초기화 이후 펄스를 가해주어 0과 1이 동일하게 중첩된 상태로 만든다.

만큼의 시간을 기다려 큐비트가 free precession하게 한 이후 다시 펄스를 가해주

<자료> 고려대학교 자체 작성

[그림 4] Ramsey 기반 DC 신호 센싱

<자료> 고려대학교 자체 작성

[그림 5] Hahn echo 기반 AC 신호 센싱

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어 큐비트의 양자화(quantization) 방향으로 투사하여 0, 1 상태를 읽어 들인다. DC 자

기장이 있는 경우 스핀 큐비트의 에너지가 제이만(Zeeman) 효과로 인해 변화하게 되는

데 이에 따라 Ramsey interferometry의 진동주기 또한 바뀌게 되고 이를 통해 DC 자기

장의 크기를 알 수 있다.

반면, AC 신호의 경우는 해당 주파수의 신호만 읽어 들이고 다른 주파수 대역의 잡음은

걸러냄으로써(Narrow Bandwidth Filtering) 잡음 대비 신호비(SNR)을 높이는 방법이

사용된다. 예를 들어, Hahn echo의 경우 두 펄스 사이 중간지점에 펄스를 가해주

어 큐비트의 변화(evolution) 방향을 펄스 전후로 바꿔줌으로써 해당 주파수(주기 2에

해당)의 신호만 메아리되어 남기고 다른 주파수의 잡음은 상쇄시킨다. [그림 5]에서처럼

AC 신호의 주기 2의 홀수 배에 해당하는 곳에서만 신호가 관측되게 된다.

이외에도 앙상블 센싱, 양자얽힘 상태 기반 센싱, 양자 메모리 센싱, 적응(adaptive)

센싱 등 다양한 양자 알고리즘과 차세대 센싱 프로토콜들이 연구, 개발되고 있다[2].

III. 양자 센서의 활용 예

[그림 1]에서처럼 양자 센서의 종류와 이를 이용하여 측정할 수 있는 물리량은 매우

다양하며 특정 물리량에 최적화된 양자 센서가 존재한다. III장에서는 대표적인 양자 센서

의 활용 예를 살펴보고자 한다. 더 자세한 내용은 [표 2]에 정리하였다.

[표 2] 양자 센서 종류

대분류 소분류 큐빗 측정하는 양 진동수 초기화 상태 읽기

중성 원자원자 증기 원자 스핀 자기장, 회전,

시간/진동수 dc–GHz 광학 광학

차가운 구름 원자 스핀 자기장, 가속도, 시간/진동수 dc–GHz 광학 광학

갇힌 이온 -수명이 긴 전자

상태시간/진동수 THz 광학 광학

회전 - 광학 광학

진동 모드 전기장, 힘 MHz 광학 광학

리드버그 원자 - 리드버그 상태 전기장 dc, GHz 광학 광학

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힘, 관성, 변위를 측정하는데 사용되는 양자 센서의 대표적인 예가 중력계이다. 중력계(gravimeter)는 중력가속도 변화를 정밀하게 측정하는 계측 장치이다. 대표적으로 광학간섭계와 원자간섭계가 있다. 원자간섭계 같은 양자 중력 센서를 활용하면 휴대, 이동 가능한 소형 중력계 제작이 가능하고 국소 지역에 따른 작은 중력가속도 변화를 정밀하게 측정할 수 있다[4],[5]. [그림 6]은 소형 원자 중력 센서와 이를 활용한 도시 지역 내 중력가속도 구배를 측정한 예를 보여준다[4]. 따라서, 양자 중력 센서는 화산, 지진 활동과 같은 지구물리학 분야로부터 광물, 석유 등의 지하 매장량 분석, 싱크홀, 건물 지반 안정성 등의 도시 건설 현장에 이르기까지 광범위한 분야에 활용 가능할 것으로 기대된다.

회전각, 회전각속도를 측정하는데 사용되는 센서의 대표적인 예는 자이로스코프이다. 자이로스코프(gyroscope)는 주로 MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)나 링 레이저 형태의 센서가 많이 사용되어 왔는데 최근 원자, 스핀 큐비트 기반의 양자 센서

대분류 소분류 큐빗 측정하는 양 진동수 초기화 상태 읽기

고체 스핀 (앙상블)

NMR 센서 핵 스핀 자기장 dc 열 픽업 코일

NV 센터 앙상블 전자 스핀 자기장, 전기장, 온도, 압력, 회전 dc–GHz 광학 광학

고체 스핀 (단일 스핀)

Si 반도체의 P 도너 전자 스핀 자기장 dc–GHz 열 전기

반도체 양자 점 전자 스핀 자기장, 전기장 dc–GHz 전기, 광학 전기, 광학

단일 NV 센터 전자 스핀 자기장, 전기장, 온도, 압력, 회전 dc–GHz 광학 광학

초전도 회로

SQUID 초전류 자기장 dc–GHz 열 전기

Flux 큐빗 순환 전류 자기장 dc-GHz 열 전기

전하 큐빗 전하 고유상태 전기장 dc–GHz 열 전기

기본 입자뮤온 뮤온 스핀 자기장 dc 방사성 붕괴 방사성 붕괴

중성자 핵스핀 자기장, 포논 밀도, 중력 dc 브래그 산란 브래그 산란

기타 센서

SET 전하 고유상태 전기장 dc–MHz 열 전기

광역학계 포논 힘, 가속도, 질량, 자기장, 전압 - - -

간섭계 광자(원자, 분자) 변위, 굴절률 - - -

<자료> C. L. Degen, F. Reinhard, P. Cappellaro, “Quantum Sensing,” Reviews of Modern Physics 89, 0034-6861, 2017.

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연구가 활발히 진행되면서 크기는 더 작지만 더 큰 민감도의 센서로 주목을 받고 있다[6]. [표 3]은 다양한 자이로스코프 센서의 크기와 민감도를 비교한 표이다. 자이로스코프 양자 센서는 항해, 항공, 무인자동차, 드론, 로봇에 이르기까지 다양한 분야에서 활용 가능할 것으로 기대된다.

[표 3] 양자 자이로스코프 회전민감도, 센서 크기 비교

자기장 크기 및 방향을 측정하는데 사용되는 센서인 자력계(Magnetometer)는 Hall

probe, MEMS 형태의 고전 센서로부터 SQUID(Superconducting Quantum Interface

Device), 원자증기 셀(Atomic Vapor Cell), 다이아몬드 NV센터의 양자 센서에 이르기

자이로스코프 종류 회전 민감도 (deg ) 센서 크기()

MEMS 3×10-2 150

링 레이저 6×10-5 1×10-6

Cold atoms(양자센서) 5×10-6 ~ 109

NMR(양자센서) 2×10-5 > 103

다이아몬드 NV센터(양자센서) 5×10-4 1

<자료> A. Ajoy and P. Cappellaro, “Stable three-axis nulcear-spin gyroscope in diamond,” Physical Reveiw A 86, 062104,2012.

<자료> X. Wu et al., “Gravity surveys using a mobile atom interferometer,” Science Advances 5, eaax0800, 2019.

[그림 6] 미국 버클리대학 인근 중력가속도 구배 측정

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까지 다양하다[7]. 양자 자력센서를 사용하면 높은 공간 분해능과 높은 자기장 민감도를

동시에 만족할 수 있어 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 기대된다. [그림 7]은 다양한

자력계를 공간 분해능과 자기장 민감도에 따라 나타낸 그래프이다[7]. 표준양자한계에 도

달한 양자 센서들을 다수 볼 수 있으며 공간 분해능, 센서 크기에 부합하는 적절한 양자

센서를 사용할 수 있다. 양자 자력 센서는 관성측정장치(Inertial Measurement Unit:

IMU)에 사용되는 지자기장 보정, 자성 메모리 디바이스 내 국소 자기장 분석으로부터

뇌자도 측정(Magnetoencephalography: MEG), 나노 자기공명영상(Magnetic Resonance

Imaging: MRI)에 이르기까지 광범위한 분야에 활용 가능성이 높다.

산업, 의료 분야에서 실용화를 앞두고 있는 대표적인 양자 센서들의 예를 [그림 8~11]

에 나타내었다. [그림 8]의 휴대형 원자 중력 센서는 이미 상업용으로 출시된 제품이다[5].

[그림 9]는 원자 증기 셀로 이루어진 헬멧 형태의 MEG를 이용하여 뇌 활동에 따른 자기장

을 이미징한 연구결과이다[8]. 기존의 SQUID 기반의 거대 MEG 장치에 비해 소형화되고

휴대 가능하며 상온에서 구동 가능한 장점이 있다. [그림 10]은 NMR, MRI 측정에 사용되

는 DNP(Dynamic Nulcear Polarization) 장치로 기존의 장치가 저온(< 1K), 고자기장

(> 3T)에서 구동되는 반면 다이아몬드 NV센터로 이루어진 양자 센서의 경우 상온과 저자

기장(< 70mT)에서 사용 가능하다는 장점이 있다[9]. [그림 11]은 칩 형태의 원자시계이다

[10]. 원자시계를 이용하면 오차가 매우 작은(300억년에 1초 오차) 초정밀 시간 측정이

<자료> M. W. Mitchell and S. P. Alvarez, “Colloquium: Quantum limits to the energy resolution of magnetic field sensors,” Reviews of Modern Physics 92, 021001, 2020.

[그림 7] 양자 자기장 센서 민감도, 센서 크기 비교

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가능한데 이는 다른 양자 센서들의 기준점(reference)이 된다. 칩 형태로 공정이 가능한

원자시계는 양자 센서들과 하이브리드 형태로 결합이 가능하기 때문에 다른 양자 센서들

의 정밀도를 한층 더 높여줄 것으로 기대된다.

IV. 국내외 연구 동향 및 활용 전망

양자 센싱을 비롯한 양자 기술 전반에 대한 급증하는 관심으로 인해 최근 몇 년 사이에 국내외 정부 출연 연구비와 기업 R&D 투자 규모도 급격히 늘어나는 추세이다. 먼저 국가별 연구비 규모를 살펴보면, 미국의 경우 2019년부터 10년 동안 National Quantum Initiative를 통해 양자 기술 전 분야에 1.5조 원 가량(전반기 5년)을 투자한다[11]. 유럽

<자료> V. Menoret et al. Scientific Reports, 2018.

[그림 8] 원자 중력 센서

<자료> E. Boto et al. Nature, 2018.

[그림 9] 뇌자기장 이미징(MEG) 양자 센서

<자료> A. Ajoy et al. Rev. of Sci. Instr., 2020.

[그림 10] 다이아몬드 NV 센터 NMR 센서

<자료> S. Knappe et al. Appl. Phys. Letts., 2004.

[그림 11] 칩 스케일 원자시계

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12 www.iitp.kr

연합의 경우 Quantum Technologies Flagship을 통해 2018년부터 10년 동안 총 1.3조 원의 연구비를 지원하며 광기반 양자시계, 원자 증기 셀 기반 각속도/자기장/시계, 다이아몬드 NV센터 기반 MRI 이미징, 다이아몬드 NV센터 기반 자기장/전기장/온도/압력 센서 등의 총 4개 양자 센싱 프로젝트를 지원한다[12]. 영국의 경우 Quantum Technology Hub를 통해 2014년부터 10년 동안 총 4,000억 원 규모의 지원을 하고 있으며 중력계, 자력계, 자이로스코프, 원자시계, 양자 이미징 등 총 12개의 양자 센싱 프로젝트를 진행하고 있다[13]. 중국의 경우 2020년 오픈을 목표로 총 12조 원 규모의 National Lab for Quantum Information Sciences 거대 연구센터를 조성하고 양자 기술 전반에 대한 지원에 들어갈 계획이다[14]. 우리나라의 경우 2019년부터 연구재단, IITP 주관으로 양자 기술 전 분야에서 약 5년간 총 1,000억 원 가량의 지원이 이루어질 계획이며 중력계, 자력계, 이미징, 광원 등 5개 양자 센싱 프로젝트를 진행 중에 있다. 또한, 양자정보 분야 초기 생태계 확보 정도와 국내외 연구 추이를 바탕으로 연구비 규모를 확대해 나갈 것으로 기대된다.

2019년 1조 원 가량인 양자 센서 세계 시장 규모는 10년 후인 2028년에는 약 2.5조

원 규모로 성장할 것으로 기대된다[15]. 양자자력계, 원자시계 등이 양자 센서 시장을 주

도할 것으로 예상되는 가운데, 양자 센서는 항해/운송, 의료 등을 중심으로 산업, 의료

전반에 걸쳐 수요가 증가할 것으로 예상된다.

V. 결론

본 고에서는 양자 기술 중 하나인 양자 센싱에 대한 기본적인 측정 원리, 활용 예, 국내

외 연구 및 시장 동향을 간략히 살펴보았다. 다른 양자 기술과 마찬가지로 양자 센싱은

잠재력이 높은 차세대 기술이면서 동시에 해결해야 할 문제들이 산적해 있는 신생 미개척

분야이다. 고전 센서와는 근본적으로 다른 작동원리로 인해 고전 센서가 가지는 한계점을

뛰어넘는 초정밀 센싱이 궁극적으로 가능하지만, 동시에 깨지기 쉬운 양자 특성을 유지하

면서 센싱할 수 있는 높은 차원의 제어 기술이 요구된다. 따라서, 진정한 의미의 양자

센서가 상용화되는 데까지는 상당 기간이 필요할 것으로 보이며 당분간은 새로운 플랫폼,

소형화, 저자기장 등이 필요한 니치 마켓을 대상으로 기존 센서들이 차지하고 있는 시장에

기획시리즈-디바이스

정보통신기획평가원 13

서 혁신 기술로 활용되거나 기존 센서와 병행하여 상호보완적으로 사용될 것으로 전망된

다. 뿐만 아니라, 반도체 개발 역사에서 상용 컴퓨터가 출시되기 이전에 광전지(photocell)

등과 같은 센서들이 먼저 개발되어 다양한 분야에 앞서 활용되었던 것처럼 양자 센서가

다른 양자 기술 실현에 마중물 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다[2]. 이러한 중요성을

인지하여 우리나라도 정부 및 기업 차원에서 지속적인 투자와 연구/개발 노력이 이루어지

길 기대해 본다.

[ 참고문헌 ]

[1] Science News, “Scientists are close to building a quantum computer that can beat a conventional one,” 2016.

[2] C. L. Degen, F. Reinhard, P. Cappellaro, “Quantum Sensing,” Reviews of Modern Physics 89, 0034-6861, 2017.

[3] 정보통신기술진흥센터 ICT R&D 기술로드맵 2023.[4] X. Wu et al., “Gravity surveys using a mobile atom interferometer,” Science Advances

5, eaax0800, 2019.[5] V. Menoret et al., “Gravity measurements below 10−9 g with a transportable absolute

quantum gravimeter,” Scientific Reports 8, 12300, 2018.[6] A. Ajoy and P. Cappellaro, “Stable three-axis nulcear-spin gyroscope in diamond,”

Physical Reveiw A 86, 062104, 2012.[7] M. W. Mitchell and S. P. Alvarez, “Colloquium: Quantum limits to the energy resolution

of magnetic field sensors,” Reviews of Modern Physics 92, 021001, 2020.[8] E. Boto et al., “Moving magnetoencephalography towards real-world applications with a

wearable system,” Nature 555, 657, 2018.[9] A. Ajoy et al., “Room temperature ‘nanodiamond hyperpolarizer’: Physics, design, and

operation,” Review of Scientific Instruments 91, 023106, 2020.[10] S. Knappe et al., “A microfabricated atomic clock,” Applied Physics Letters 85,

1460-1462, 2004.[11] M. G. Raymer and C. Monroe, “The US National Quantum Initiative,” Quantum Sci.

Technol. 4, 020504, 2019.[12] A. Acin et al., “The quantum technologies roadmap:a European community view,” New

J. Phys. 20, 080201, 2018.[13] UK National Quantum Technology Hub Sensors and Metrology Annual Report 2015-16.[14] Q. Zhang et al., “Quantum information research in China,” Quantum Sci. Technol. 4,

040503, 2019.[15] Inside Quantum Technology, “Quantum Sensors: Ten-Year Market Projection,” 2019.

주간기술동향 2020. 8. 19.

14 www.iitp.kr

*

I. 서론

스마트폰 기반의 라이프 스타일 변화로 음악 콘텐츠에 대한 소비 패턴이 오프라인 콘텐

츠 플레이에서 온라인 실시간 플레이로 변화된지 이미 오랜 시간이 흘렀다.

기존에는 특정 음악 콘텐츠에 대해서 앨범 발매 정보, 바이럴 마케팅 등의 광고를 통해

사전 정보를 얻고 자신의 취향에 맞는 음악 콘텐츠를 선별하여 소비했다. 하지만, 전 세계

적으로 끊임없이 늘어나는 음악 콘텐츠에 대한 모든 정보를 사전에 취득하고 선별하여

소비하기가 어려운 시대에 접어들었다. 이에 따라 음악 스트리밍 서비스 플랫폼 업계에서

는 음악 콘텐츠 소비자들의 만족스럽고, 지속적인 음악 콘텐츠 소비를 돕기 위해 선제적인

음악 추천 서비스를 시작하였다. 본 고에서는 이러한 추천 기반의 음악 스트리밍 서비스

플랫폼의 현황과 플랫폼의 구성, 그리고 기술요소에 대한 이해를 통해 플랫폼 서비스의

한계와 향후 발전 방향에 대해 살펴본다.

본 고의 구성은 다음과 같다. II장에서는 음악 스트리밍 서비스의 국내외 현황과 함께

추천 기반 음악 스트리밍 서비스의 현황을 소개하고, III장에서는 플랫폼의 시스템 아키텍

처와 구성요소를 제시하고 추천 중심의 기술 요소에 대해 살펴본다. 마지막으로 IV장에서

* 본 내용은 손준영 매니저(☎ 1599-6034, jun.y.son@dreamus.io)에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

chapter 2

추천기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼 동향과 전망

•••손준영 ‖ 드림어스컴퍼니 매니저

ICT 신기술

ICT 신기술

정보통신기획평가원 15

는 추천 기반의 음악 스트리밍 플랫폼 서비스의 한계점과 앞으로의 발전 방향에 대한 전망

을 제시한다.

II. 추천 기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼 현황

1. 국내외 음악 스트리밍 서비스 현황

우리나라의 경우 2000년대 MP3 중심의 오프라인 디지털 음원 플레이어를 이용한 음악

감상이 주류를 이루었다, 하지만, 2010년 전후로 스마트폰이 보급되고 네트워크 환경이

고속으로 발전하면서 온라인 실시간 음악 스트리밍 서비스가 확산되어, 2020년 현재는

스마트폰, 스마트워치 등의 모바일 기기를 이용한 온라인 스트리밍 음악 감상이 일상화

되었다.

하지만, 음악 스트리밍 서비스의 경우 저작권, 인접권, 실연권 등의 도메인 특화된 권리로

인한 제약사항 때문에 각 국가 내에서 서비스를 제공하는 경우가 많다. 이러한 음악 콘텐츠

가 가진 특별한 권리들에 의해 글로벌 음악 스트리밍 서비스를 제공하기가 쉽지 않고 시장

이 이미 포화된 상태임에도 불구하고 플랫폼 특성상 CAPEX(CAPital EXpenditures)에1)

비해 OPEX(OPerational EXpense)는2) 상당히 작은 비율을 차지하기 때문에 해외 국가

들에 서비스를 제공하려고 끊임없이 준비하며 시도하고 있다.

이와 관련하여, 우리나라의 음악 스트리밍 서비스 시장과 해외 음악 스트리밍 서비스

시장의 현황과 국내의 추천 기반 음악 스트리밍 서비스 성장 추세를 확인해 본다.

가. 국내 음악 스트리밍 서비스 시장 현황

[그림 1]은 2014년을 기준으로 음악 스트리밍 경험자들의 음악 스트리밍 서비스 이용

방법에 대한 조사 결과로, ‘멜론’이 63.7%로 1위를 차지하고 있다[1].

[그림 2]는 2018년과 2019년을 기준으로 조사한 음악 스트리밍 및 다운로드 서비스

이용 결과로, ‘멜론’이 56.8%로 가장 높고, 이어서 ‘유튜브(39.3%)’, ‘지니(20.3%)’ 등의

1) 서비스 제공을 위한 소프트웨어를 포함한 하드웨어 전반의 설비 환경을 구축하는데 투입된 비용2) 서비스를 제공하고 운영하는데 소요되는 비용

주간기술동향 2020. 8. 19.

16 www.iitp.kr

순으로 높게 나타났다. 전년도에 이어 ‘멜론’이 가장 높으며, ‘유튜브’는 전년대비 3.5%p

증가했다.[2]

[그림 1]과 [그림 2]를 비교해 보면 부동의 1위 사업자의 점유율은 조금씩 낮아지고

경쟁사들의 점유율이 올라가고 있음을 확인할 수 있다.

[그림 3]은 최근 1년 음악 스트리밍 및 다운로드 서비스에 대한 유료 경험에 대한 조사

결과로, 성별에 따른 큰 차이 없이 전체적으로 유료 이용경험이 증가하고 있음을 알 수

있다.

[그림 4]에서 알 수 있듯, 음악 스트리밍 서비스 이용 빈도에서도 일주일에 1회 이상

<자료> 음악산업백서, 2015.

[그림 1] 음악 스트리밍 서비스 이용 방법

* Base: 음원 스트리밍, 다운로드 및 기타 디지털 음원 이용자, 증복 응답, 단위: %** 2018년 ‘유튜브 레드’, ‘몽키3’, ‘벅스뮤직’이 2019년 ‘유튜브 뮤직’, ‘모모플(몽키3)’, ‘벅스’로 각각 보기 수정됨*** 2019년 ‘FLO’ 보기 추가됨<자료> 음악산업백서, 2019.

[그림 2] 음악 스트리밍 및 다운로드 서비스 이용 방법

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서비스를 이용하는 비율이 매년 증가 추세에 있으며, 2019년에는 약 80%에 이르렀다[1].

음악 스트리밍 서비스 신규 유입대상을 기준으로 생각해보면 레드오션으로 해석될 수 있

지만 이미 충분한 서비스 이용자 규모가 조성되었고 유료 사용자의 증가 추세 측면에서는

블루오션으로 해석될 수도 있다. 이는 국내 음악 스트리밍 서비스뿐만 아니라 해외 서비스

시장에서도 비슷한 지표를 보여주고 있다.

* Base: 음원 스트리밍, 다운로드 및 기타 디지털 음원 이용자, 단위: %<자료> 음악산업백서, 2019.

[그림 3] 최근 1년 음악 스트리밍 및 다운로드 서비스 유료 경험

* Base: 음원 스트리밍 및 기타 디지털 음원 이용자, 단위: %<자료> 음악산업백서, 2019.

[그림 4] 음악 스트리밍 서비스 이용 빈도

주간기술동향 2020. 8. 19.

18 www.iitp.kr

나. 해외 음악 스트리밍 서비스 시장 현황

해외 음악 스트리밍 서비스 시장의 경우 부동의 1위인 미국 시장만을 보아도 글로벌

서비스에 대한 지표를 얻을 수 있다. [그림 5]와 같이 애플의 애플 뮤직(Apple Music)이

4,950만 명으로 시장 1위 사업자였고, 스포티파이(Spotify)는 4,770만 명으로 2위를 기

록했다. 판도라 라디오(Pandora Radio)와 사운드클라우드(Sound Cloud)가 각각 3,680

만 명과 3,420만 명의 가입자로 3위와 4위를 차지했다.[2]

국내 시장과 비교해 볼 때, 하드웨어(스마트폰)를 기반으로 한 애플 뮤직이 상당한 시장

점유율을 차지하고 있다는 특이점을 볼 수 있다. 이는 콘텐츠 기반의 서비스뿐만 아니라

재생기기에 대한 고려도 시장 선점에 중요한 요소로 인식될 수 있음을 암시한다.

또한, 스포티파이는 추천 기반의 음악 스트리밍을 선도적으로 제공하며 성공한 기업으

로 유명하다. 음악 스트리밍 시장의 경쟁이 과열됨에 따라 추천 기반의 음악 스트리밍

서비스는 필수로 변화되어 가고 있다.

2. 추천 기반 음악 스트리밍 서비스 현황

국내의 대표적인 음악 스트리밍 서비스 대부분이 기존 차트 중심의 콘텐츠 제공 모델에

서 변화하여 추천 기반의 콘텐츠(Playlist)를 제공하고 있는 추세이다. [그림 6]은 국내

<자료> 음악산업백서, 2019.

[그림 5] 미국 음악 스트리밍 월 가입자 규모(단위: 백만 명)

ICT 신기술

정보통신기획평가원 19

음악 스트리밍 서비스 애플리케이션의 추천 콘텐츠 제공화면이다. 이는 개인 맞춤형 추천

콘텐츠를 제공함으로써 지속적인 서비스 이용을 유지하도록 한다.

이러한 추천 콘텐츠를 제공하기 위해서는 기본적인 시드(seed)3) 데이터인 장르, 가수,

트랙 등의 데이터를 기반으로 추천 플레이 리스트를 생성하기도 하고 OTP(Occasion/

Time/Place) 요소가 가미된 추천 콘텐츠를 제공하기도 한다. 최근에는 머신러닝(Machine

learning) 기술을 적용하여 사용자 개개인에 최적화된 추천 콘텐츠를 제공하기 위한 노력

이 많이 진행되고 있다.

추천 콘텐츠를 생성하여 제공하기 위해서는 기본적인 음악 스트리밍 서비스 제공 플랫

폼에 더하여 추천 콘텐츠 생성/관리/제공 플랫폼이 더해져야 한다. 다음 장에서 추천 기반

음악 스트리밍 서비스 플랫폼의 구성에 대해서 살펴본다.

3) 추천 콘텐츠를 생성하기 위한 최소한의 정보. 시드 데이터를 시작으로 사용자의 행태 정보를 가미하여 보다 높은 품질의 추천 콘텐츠를 생성할 수 있다.

<자료> 드림어스컴퍼니 자체 제작

[그림 6] 국내 추천 기반 음악 스트리밍 서비스

주간기술동향 2020. 8. 19.

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III. 추천 기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼의 구성

1. 추천 기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼의 구성요소

[그림 7]과 같이 추천 기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼은 크게 음원 관리 모듈, 메타정

보 관리 모듈, 서비스 관리 모듈, 추천 관리 모듈 4가지로 구성되어 있다.

음원 관리 모듈은 음원에 대한 입수(Ingestion)부터 트랜스코딩(Transcoding)을 진행

하며, 기본적인 메타정보 등록까지 담당한다. 메타정보 관리 모듈은 운영적인 요소로 필요

에 의한 추가적인 메타정보를 생성/관리한다. 서비스 관리 모듈은 서비스 이용권의 구매,

인증, 재생, 정산과 함께 서비스 전반적인 기능을 제공한다. 추천 관리 모듈은 사용자가

제공한 시드(seed) 데이터(장르, 아티스트 등)를 시작으로 Behave(청취이력, 좋아요, 댓

글 등), OTP 등의 부가적인 요소를 더하여 사용자가 좋아할 만한 메타정보를 생성하고

추천 데이터로 제공한다. 4가지 관리 모듈의 역할을 정리해 보면 [표 1]과 같다.

<자료> 드림어스컴퍼니 자체작성

[그림 7] 추천 기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼의 구성요소

ICT 신기술

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[표 1] 추천 기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼의 구성요소별 역할

추천 관리 모듈의 경우 서비스 이용자에 최적화된 콘텐츠를 생성하기 위한 여러 가지

알고리즘과 기술 요소들을 활용한다.

2. 추천 시스템 아키텍처

추천 시스템을 기반으로 음악 스트리밍 서비스를 제공하는 플랫폼에 대한 기술 요소를

확인하기 전에 추천 시스템의 아키텍처에 대한 이해가 필요하다. 유튜브의 추천 시스템

아키텍처는 동영상에 대한 추천을 위한 아키텍처이지만, 기본적인 추천 시스템 아키텍처

를 이해하기에 무리가 없다.

[그림 8]은 유튜브 서비스에서 영상에 대한 추천을 위한 시스템 아키텍처로, 추천 시스

템의 기본적인 흐름을 이해할 수 있다.

구성요소 역할

음원 관리 모듈 음원 입수(Ingestion), 트랜스 코딩(Transcoding), 메타정보 등록(Meta data) 등

메타정보 관리 모듈 Album, Genre, Track, Artist, Playlist, Chart 등의 운영요소로서의 메타정보 관리

서비스 관리 모듈 콘텐츠 딜리버리, 인증/인가, 서비스 이용권 구매, 유관기관 정산 등 서비스 전반에 필요한 기능

추천 관리 모듈 시드 데이터 기반 사용자 맞춤 추천 콘텐츠 생성 및 제공<자료> 드림어스컴퍼니 자체작성

<자료> Deep Neural Networks for YouTube Recommendations, 2016. 9.

[그림 8] 유튜브의 추천 시스템의 아키텍처

주간기술동향 2020. 8. 19.

22 www.iitp.kr

기본 흐름은 다음과 같다.[4]

① 콘텐츠를 수집한다.

② 추천될 후보 콘텐츠 리스트를 생성한다.

③ 후보 콘텐츠 리스트에 부가적인 특징 요소들을 반영하여 순위를 정한다.

④ 정해진 순위를 기준으로 상위 후보부터 추천 콘텐츠로 제공한다.

여기서 후보 콘텐츠를 생성하고 부가적인 특징 요소들을 반영하여 순위를 계산하는 과

정에 있어서 다양한 기술요소들이 이용된다. 각 흐름에 대해서 조금 더 자세히 살펴보면

[표 2]와 같이 정리할 수 있다.

[표 2] 유튜브의 추천 시스템 단계별 처리 과정 상세

순위 결정 단계가 추천 콘텐츠 선정의 핵심 단계이고, 주로 알고리즘 기반의 CF

(Collaborative Filtering) 기술과 콘텐츠가 지닌 특성 기반으로 분석하는 CBF(Content

-based Filtering) 기술을 주로 이용한다.

단계 처리 과정

1. 데이터 수집 단계 사용자가 동영상을 업로드하고 동영상에 대한 메타정보를 입력받아서 지속적인 데이터 수집 과정을 진행한다.

2. 후보 도출 단계유튜브 사용자의 행위 이력(시청정보, 좋아요, 플레이리스에 추가 등)을 입력으로 받고 대량의 동영상에서 사용자에게 적합한 서브셋(subset) 동영상을 추출하여 후보를 도출한다. 이 때 도출된 후보는 일반적인 관점에서 사용자에게 적합하다고 판단된 데이터이다.

3. 순위 결정 단계

후보 도출 단계에서 생성된 데이터를 크게 3가지(동영상 자체, 사용자 중심, 다각화)* 단계로 평가하고 순위를 결정한다.- 동영상 자체 단계는 사용자와 무관한 동영상 그 자체에 대한 속성(전체 시청수, 평점, 댓글,

공유 등)을 기반으로 평가한다.- 사용자 중심 단계는 사용자의 기호와 환경(사용자의 시청이력, 시청시간 등)을 기준으로 평가

한다.- 다각화 단계는 앞서 진행한 평가만으로는 유사한 특정 콘텐츠에 치우친 추천 데이터가 생성

될 수 있으므로 연관된 콘텐츠에 대한 제한 또는 제공 채널을 한정하여 다양한 콘텐츠를 제공하도록 한다.

4. 콘텐츠 제공 단계 순위 결정 단계에서 정해진 점수를 기준으로 높은 점수부터 낮은 점수 순으로 사용자에게 콘텐츠를 제공한다.

* 참고 문헌에서는 video quality, user specifcity, diversification으로 표현하고 있다.<자료> J. Davidson, B. Liebald, J. Liu, P. Nandy, T. Van Vleet, “The YouTube video recommendation system”, ACM,

RecSys’10, 2010, pp.293-296.

ICT 신기술

정보통신기획평가원 23

3. 음악 스트리밍 서비스 플랫폼의 추천 시스템 기술요소

추천 기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼의 시스템을 구성하기 위한 기술 유형은 [표

3]과 같이 CF, CBF, Hybrid(CF+CBF) 이렇게 3가지로 분류할 수 있다.

[표 3] 추천 기반 음악 스트리밍 서비스 플랫폼의 시스템 기술 유형

CF 기술은 사용자로부터 기본적인 기호 데이터를 제공받고 음악 스트리밍 서비스 사용

패턴과 상황/시간/장소 등의 부가적인 요소들을 결합하여 연관관계를 파악하고 유사도를

[표 4] 음악 스트리밍 서비스 플랫폼의 추천 시스템 기술 요소

기술 유형 개념

CF(Collaborative Filtering)

사용자가 제공한 seed data(장르, 아티스트 등)와 사용자의 behave data(청취 이력, 좋아요/싫어요, 댓글 등), OTP(Occasion/Time/Place) 등의 데이터를 연결하고 이를 기반으로 유사도를 평가하고 음원을 분류하는 기술

CBF(Content-based Filtering)

콘텐츠 자체의 특징을 추출하고 분석하여 사용자의 기호에 맞는 콘텐츠를 제공할 수 있도록 분류하는 기술

Hybrid(CF + CBF) CF와 CBF를 혼용하여 사용자별 최적화된 콘텐츠를 분류하는 기술

<자료> 드림어스컴퍼니 자체작성

기술 유형 기술 요소 설명

CF(Collaborative

Filtering)

행렬 분해(Matrix Factorization)

행렬을 특정한 구조를 가진 행렬들의 곱으로 표현. 분석 대상(user, track, artist 등) 간의 상관관계를 행렬로 표현하고 곱하여 나온 행렬의 유사도를 기준으로 순위를 결정하는 기술[6]

오토인코더(Autoencoder)

원본 데이터에 대한 특징을 추출(데이터 압축)하고 다시 추출된 특징을 기반으로 원본에 가까운 데이터를 복원하는 기술[10]

디노이징 오토인코더(Denoising Autoencoder)

복원 능력을 더욱 강화시키기 위해 오토인코더(Autoencoder)의 학습 방법을 변경시킨 기법으로 원본에 노이즈(noise)를 추가하여 학습하고 원본데이터를 복원하는 기술[11]

CBF(Content-based

Filtering)

신호처리 기술FFT(Fast Fourier Transform), DCT(Discrete Cosine Transform), STFT (Short-Time Fourier Transform), 멜 스펙트로그램(mel-spectrogram) 등의 신호변환 기술 등[3]

특징 추출(Feature Extraction)

Log-amplitude Mel-spectrogram과 Convolution을 이용한 특징 추출이 주로 이용됨[3]

필터링 메소드(Filtering Method)

의사결정 나무(Decision Tree)[7], DNN(Deep Neural Network)[4], Probabilistic Model[10] 등의 알고리즘을 이용하여 콘텐츠에 대한 분류 실행

<자료> 드림어스컴퍼니 자체작성

주간기술동향 2020. 8. 19.

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도출하여 분석된 결과를 기반으로 추천해 주는 방식이다[6],[8]. CBF 기술은 콘텐츠 자체

가 지닌 특성을 추출하고 분석하여 비슷한 특성을 가진 콘텐츠에 대해서 연관관계를 설정

하고 추천해 주는 방식이다. 음악 스트리밍 서비스의 경우 음파에 대한 분석을 통해 특성

추출이 가능하다[7],[8]. 과거에는 비교적 손쉽게 구축 가능한 기술인 CF 기술을 기반으로

콘텐츠 분류와 함께 추천 콘텐츠를 제공해 왔지만, 최근에는 CF 기술과 더불어 CBF 기술

을 병행하여 사용하는 하이브리드 방식을 주로 이용한다[9].

CF 기술과 CBF 기술에서 적용되는 기술 요소에 대해서 좀 더 자세히 살펴보면 [표

4]와 같다. 특히, CBF 기술의 특징 추출 과정에서는 음파를 FFT, STFT, spectrum[3]

등의 기술을 이용하여 Mel-spectrogram으로 이미지화하고, CNN(Convolutional Neural

Network)을 이용한 학습을 통해 유사도를 판별하고 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 필터

링하여 제공한다[6].

IV. 시사점과 향후 전망

딥러닝 기술의 발전에 힘입어 추천 시스템 기술도 상당한 발전을 꾀하고 있다. 이러한

추천 기반의 콘텐츠 제공으로 성공한 대표적 서비스인 스포티파이(Spotify)가 한국 지사

를 설립하면서 국내 음악 스트리밍 시장을 위협하고 있다. 뿐만 아니라 세계 1위의 영상

플랫폼을 갖춘 유튜브 서비스도 음악 스트리밍 서비스 시장에 대한 점유율을 높이고자

적극적인 마케팅 활동을 하고 있다.

과거에 글로벌 음악 스트리밍 서비스 기업이 국내 음원 시장에 참여했다가 실패한 사례가 있다. 당시의 실패의 원인은 한국의 소비자들의 K-POP 중심 소비문화에 맞춘 음원 소싱이 이루어지지 않았기 때문으로 해석된다.

하지만, 지금은 글로벌 음악 스트리밍 서비스 기업들도 K-POP에 대한 중요성을 충분히 인식하고 그에 대한 준비와 함께 개인화된 추천 기반의 강력한 기술을 이용하여 국내 시장에 진출하려고 시도하고 있다.

향후, 국내 음악 스트리밍 서비스 기업들은 개인화된 추천 서비스를 기본으로 제공하고

보다 고품질의 콘텐츠를 제공해야만 시장에서 살아남을 수 있을 것으로 전망된다. 그러기

위해서 필요한 추천 요소를 [그림 9]와 같이 짐작해 볼 수 있다.

ICT 신기술

정보통신기획평가원 25

크게 6가지 영역(행위(behave), 감정(feeling), 사회(social), 디바이스(device), 바이

오 정보(bio), 프라이버시(privacy))로 나누어 각 영역별로 활용할 수 있는 데이터를 충분

히 활용하고 적용했을 때 완전하게 개인화된 콘텐츠를 추천해 줄 수 있을 것으로 보인다.

앞서 제시한 데이터 요소를 활용하기 위해서는 정책적인 문제로 개인정보의 활용과 사

생활보호라는 양자 간의 trade-off가 있을 것으로 전망된다.

결국, 사용자의 선택에 따라 추천의 품질이 결정될 것이므로 기술적으로 충분한 준비를

해야 한다.

[ 참고문헌 ]

[1] 한국콘텐츠진흥원, “2015 음악 산업백서”, 문화체육관광부, 2016. p.176.[2] 한국콘텐츠진흥원, “2019 음악 산업백서”, 문화체육관광부, 2019. p.101, p.107, p.112, p.189.[3] 황승원, “딥러닝 기술을 활용한 소리 인식”, 창조경제혁신센터, 2017. 9. 29.[4] Paul Covington, Jay Adams, Emre Sargin, “Deep Neural Networks for YouTube

Recommendations,” Google, 2016.[5] J. Davidson, B. Liebald, J. Liu, P. Nandy, T. Van Vleet, “The YouTube video

recommendation system,” ACM, RecSys’10, 2010, pp.293-296.[6] Aaron van den Oord, Sander Dieleman, Benjamin Schrauwen, “Deep content-based

music recommendation,” Ghent University, 2013.

<자료> 드림어스컴퍼니 자체작성

[그림 9] 향후 요구될 것으로 보이는 추천 요소

주간기술동향 2020. 8. 19.

26 www.iitp.kr

[7] Yoshinori Hijikata Kazuhiro Iwahama Kazuki Takegawa Shogo Nishida, “Content-Based Music Filtering System with Editable user Profile,” Osaka University, 2006.

[8] Mark Claypool 외 5명, “Combing Content-Based and Collaborative Filters in an Online Newspaper,” WPI, 1999.

[9] Marko Balabanovi’c and Yoav Shoham, “Fab content-based, collaborative recommendation,” ACM, 1994.

[10] Maurizio Ferrari Dacrema, Paolo Cremonesi, Dietmar Jannach, “Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches,” ACM, 2019.

[11] Tae Young Lee, “Denooising auto encoders,” SlideShare, 2016, pp.9-16.

ICT R&D 동향

정보통신기획평가원 27

*

I. 결과물 개요

II. 기술의 개념 및 내용

1. 개인 맞춤형 심혈관질환 위험도 예측 알고리즘을 적용한 Smart Scale 개발

심혈관 질환 위험도 예측 알고리즘을 적용한 심혈관 관련 생체 신호 측정 및 분석 시스

* 본 내용은 박두순 교수(☎ 041-530-1317)에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.***정보통신기획평가원은 현재 개발 진행 및 완료 예정인 ICT R&D 성과 결과물을 과제 종료 이전에 공개하는 “ICT

R&D 사업화를 위한 기술예고”를 2014년부터 실시하고 있는 바, 본 칼럼에서는 이를 통해 공개한 결과물의 기술이전, 사업화 등 기술 활용도 제고를 위해 매주 1~2건의 관련 기술을 소개함

개발목표시기 2019. 12. 기술성숙도(TRL)개발 전 개발 후

TRL 4 TRL 7

결과물 형태 SW-System 검증방법 자체검증

Keywords 부정맥 진단

외부기술요소 100% 개발기술 권리성 특허

chapter 3-1

부정맥을 진단하는 스마트 체중계

•••박두순 ‖ 순천향대학교 교수

ICT R&D 동향

주간기술동향 2020. 8. 19.

28 www.iitp.kr

템으로, Smart Scale을 개발하였음

Smart Scale은 사용자의 생체 신호로, 몸무게와 ECG 신호를 측정하여, ECG 신호로

부터 심박수와 AF의 위험성을 예측하여 알려줌

몸무게 측정을 위해서, HX711을 이용하여 4개의 LoadCell 센서로부터 획득한 압력

정보를 증폭하여 몸무게를 측정하였으며, ECG 신호를 획득하기 위해 PSL-iECG2 모

듈을 사용하였는데, LoadCell 신호와 PSL-iECG2 신호는 모두 아두이노를 통해 수집

되고, ECG 신호의 경우, AF 평가를 하기 위해 기 학습된 AF 탐지 알고리즘을 사용하

여 AF의 위험성을 경고하도록 구현하였음

AF 위험성 탐지 알고리즘은 수집된 56명의 사용자를 대상으로 수집된 데이터를 기반으

로 SMOTE 방법을 사용하여 학습 데이터의 크기를 늘린 뒤, kNN, DT, 그리고 NNs

방법을 사용해 학습시켰고, 이렇게 학습된 3개의 분류기의 성능을 평가하였음

SMOTE를 사용하여 데이터를 확장시키지 않았을 경우의 결과는 다음과 같음

kNN DT NNs

NSR AF NSR AF NSR AF

NSR 31 3 30 4 33 1

AF 3 0 2 1 3 0

[그림 1] LoadCell 사용 모델 [그림 2] PSL-iECG2 모듈 적용 모델

ICT R&D 동향

정보통신기획평가원 29

SMOTE를 사용하여 데이터를 확장 시킨 후, 이를 토대로 학습시켰을 때의 결과는 다음

과 같음

kNN DT NNs

NSR AF NSR AF NSR AF

NSR 65 1 64 2 65 1

AF 0 24 0 24 0 24

56명의 사용자를 대상으로 데이터를 수집하였

지만, PSL-iECG2 모듈의 채널 민감도가 개발

한 Smart Scale의 구조와 간섭이 발생하여 모

듈을 직접 연결하여 사용했을 경우와 비교하여

노이즈가 많이 발생함에 따라 수집된 데이터 중

학습 과정에서 사용할 수 없는 데이터가 많이

존재하였는데, 이는 추후 기구 설계 과정에서

ECG 모듈의 탐침 노드와 기구 구조와의 간섭

을 최소화할 수 있도록 기구 수정을 해야 할 필

요성이 있음

각각의 사용자를 대상으로 수집된 데이터의 측정 편차는 전체 수집된 데이터의 사용자

별 편차와 비교하여 적은 값을 보였으며 사용자별 데이터의 평균 속성을 대상으로

SMOTE를 적용한 뒤 학습시킨 결과와 사용자별 데이터의 구분 없이 전체 수집 데이터

를 대상으로 SMOTE를 적용한 뒤 학습시킨 결과의 정확도 차이에서는 유의미한 결과

가 나오지 않았음

SMOTE를 사용했기 때문에, 사용자별 특성 정보가 희석되어 사라진 것인지 아니면,

기구 구조와 ECG 신호 사이의 간섭으로 인한 노이즈가 계속 남아서 개인별 데이터의

편차치 정보가 무의미해진 것인지에 대해서는 개선된 Smart Scale을 사용해 다시 데

이터를 수집하여 테스트해 봐야 할 필요가 있으며, 이는 차년도 연구 내용으로 이관하

도록 함

Data Analyzer

Data Collector

Displayer AF Detector

ECG Analyzer

Data Receiver

Arduino Uno

HX711 Amplifier PSL-iECG2

4 load cell sensors

[그림 3] Smart Scale의 구성도

주간기술동향 2020. 8. 19.

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2. 개인 맞춤형 클라우드 기반 심부전 모니터링 서비스 모델 및 서비스 플랫폼 개발

Smart Scale 장비는 원격지의 서버와 연동하여, 각각의 사용자별 생체 신호를 수집할

수 있도록 구현되었으며, Smart Scale을 사용하기 위해 사용자는 자신의 계정으로

로그인을 하거나, 로그인 없이 무명의 상태로 Smart Scale을 사용할 수 있고, 이 과정

을 통해서 수집된 사용자의 생체 정보는 서버에 저장되도록 구현되었음

Smart Scale을 통해 수집 가능한 정보는 사용자의 몸무게와 ECG 신호이고, ECG

신호로부터는 심박수와 AF 위험성을 예측하였음

서버의 DB Schema를 수정하므로, Smart Scale뿐만 아니라 정해진 프로토콜을 따르

는 3rd party 시스템들이 정보를 전달할 수 있으며, 프로토콜은 사용자의 계정, 시스템

의 ID를 정하고, 개별 시스템에서 수집하는 생체 신호 정보는 JSON 형식을 기반으로

NoSQL을 사용하여 저장되기 때문에, 다양한 데이터를 이용하는 장비들도 데이터 형

식에 구애받지 않고 본 서버를 이용해서 정보를 저장할 수 있음

서버에 저장된 사용자의 생체 정보를 모니터링하기 위해서는 저장 데이터를 해석하기

위한 각각의 뷰어 애플리케이션을 서버에 추가로 설치해야 하며, 현재는 Smart Scale

을 통해 저장된 데이터만 볼 수 있는 애플리케이션이 개발되어 있음

다양한 종류의 3rd party 장비들의 데이터를 저장한 데이터베이스에 접근할 수 있는

권한 관리 및 뷰어 연동은 차년도 연구 목표로 진행함

[그림 4] 모니터링 애플리케이션의 데모 화면

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정보통신기획평가원 31

3. 관련 보유특허

4. 기술적 경쟁력

III. 국내외 시장 동향 및 전망

1. 국내시장 동향 및 전망

우리나라의 인구 고령화는 급속도로 진행 중이며, 2018년 고령사회, 2026년 초고령사

회에 진입할 것으로 예상되고 있으며, 최근 영국의 보고서에 의하면 2045년에는 우리

나라의 전체 인구의 평균 연령이 50세에 달하여 전 세계에서 가장 높을 것으로 예상되

고 있음

기대수명 증가에 따른 노령인구 급증과 독거노인

의 꾸준한 증가에 따라, 우리나라는 초고령화 사

회를 대비하고 국내 IT 시장의 새로운 돌파구로서

의료와 IT를 결합한 신산업 전략 분야를 적극적으

로 육성하고 선제적으로 대응하는 것이 필요함

국내 스마트 헬스케어 산업의 지속적인 성장세를

예측해 볼 수 있는 또 다른 근거로 정부의 정책방

향을 들 수 있는데, 2017년 12월 18일 산업통상

자원부가 발표한 “새 정부의 산업정책 방향”의 내

용에 따르면 “5대 신산업 선도 프로젝트”에 바이

경쟁기술 본 기술의 우수성 및 차별성

진단기술 체중계만을 이용하여 측정하기 때문에 원격진단 등 다양한 분야에서 사용 가능

<자료> 산업통상자원부

[그림 5] 국내 바이오/헬스 시장 현황

No. 국가 출원번호(출원일) 상태 명칭

1 대한민국 2016-0038053(2016.03.30.)/ 10-1950555(2019.02.14.)

출원등록

스마트 체중계를 이용한 부정맥을 포함한 생체신호 측정 시스템

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오·헬스 분야를 포함시켰으며, 2017년 12월 26일에는 바이오·헬스가 포함된 5대 신산

업의 기술 개발에 2018년 산업통상자원부 R&D 총예산의 29.1%에 이르는 9,193억

원을 지원할 계획임

2. 해외시장 동향 및 전망

한국보건산업진흥원에 따르면 2014년 기준 210억 달러에 머물렀던 글로벌 스마트 헬스케어 시장규모가 2020년에는 1,015억 달러 규모가 되면서 약 4.8배 성장할 것으로 전망되고 있음

스마트 헬스케어의 기술 분야별로 살펴보면, 우선 빅데이터 기술이 45.9%로 시장 성장에 가장 중추적인 역할을 할 것으로 예상되며, 두 번째가 인공지능(35.3%)으로, 인공지능을 의료 검사에 도입하게 되면 진단 결과를 개선할 수 있고, 신약개발에도 활용하여 개발 기간과 비용을 절감할 수 있는 등 다양한 장점이 존재함

심방세동(Atrial Fibrillation: AF)은 1,000명의 환자에서 20.7명의 비율로 발생하는

매우 흔한 율동 부정으로 2040년에는 전세계적으로 1,600만의 개인이 부정맥에 의해

영향을 받을 것으로 추정되고 있음

심박세동은 뇌졸중(중풍), 심장 마비, 사망까지 이를 수 있는 질병으로 급속한 확산을

보이고 있으며, 치료법은 존재하지만 진단할 수 있는 비율이 50%에 불과하며, 여전히

50%의 AF환자들은 조기 진단의 미비로 치료의 기회를 놓치는 경우가 많은 실정임

<자료> 한국보건산업진흥원

[그림 8] 글로벌 스마트 헬스케어 시장 규모 전망

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정보통신기획평가원 33

3. 제품화 및 활용 분야

IV. 기대효과

1. 기술도입으로 인한 경제적 효과

본 연구의 결과에 의해 일반인들이 손목시계형 심전도 모니터링 기기를 이용하여 쉽게

사용할 수 있기 때문에 의료비를 크게 절감하고 정확하고 빠르게 진단결과를 얻을 수

있으며, 이에 따라 생명에 위협을 주는 심부전과 같은 부정맥 관련 합병증을 예방하고

시의적절한 진료를 받을 수 있는 기회를 제공함으로써 국민의 건강을 증진시킬 수 있음

본 연구의 결과가 AF, AFL, AT, PAC, PVC, CHF 검출뿐만 아니라, 당뇨와 암의 조기

검진이 가능해질 수 있으므로, 향후 미래의 보건의료 서비스에 IT 등 신기술이 적용되

어 예방, 진료, 치유, 처방, 관리 측면에서 많은 변화가 일어날 것으로 기대

2. 기술사업화로 인한 파급효과

심혈관질환과 직접적으로 연결된 ECG 신호 이외에, 대상 사용자의 다양한 생체 신호를 획득할 수 있는 통합 시스템을 개발함으로써, 신호 이외의 외부 컨텍스트 정보를 사용할 수 있으므로, 사용자의 상황에 따른 심혈관질환의 위험성 판별이 가능할 것으로 기대

또한, 클라우드 기반의 모니터링 시스템은 사용자별 생체 신호 변화를 추적 관리할 수 있으며, 사용자들의 ECG 신호 이외의 상황 정보의 유사성을 볼 수 있으므로, 사용자의 병력 추적 및 유사 병력 사용자 집단의 심혈관질환 위험성의 공통 및 차이점을 유추할 수 있는 기반 시스템으로 활용될 수 있을 것으로 기대

활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용분야 세부내용

u-메디컬 가정에서도 심박과 호흡 측정 가능

u-실버 지속적인 모니터링을 할 수 있는 환경 제공

u-웰니스 스마트 디바이스를 사용하여 어디서나 호흡 측정 가능

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*

I. 결과물 개요

II. 기술의 개념 및 내용

1. 기술의 개념

본 기술의 목표는 공간상의 미세한 자기장의 자기 특성 변화를 신호화하여 물질의 자기

* 본 내용은 홍효봉 책임연구원(☎ 042-860-6863)에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.***정보통신기획평가원은 현재 개발 진행 및 완료 예정인 ICT R&D 성과 결과물을 과제 종료 이전에 공개하는 “ICT

R&D 사업화를 위한 기술예고”를 2014년부터 실시하고 있는 바, 본 칼럼에서는 이를 통해 공개한 결과물의 기술이전, 사업화 등 기술 활용도 제고를 위해 매주 1~2건의 관련 기술을 소개함

개발목표시기 2019. 10. 기술성숙도(TRL)개발 전 개발 후

TRL 2 TRL 5

결과물 형태 H/W 및 제어 S/W를 포함한 전체 시스템 검증방법 실검 시료를 이용한 이미징 획득

Keywords 비파괴 영상 시스템, 나노 자성 입자, 3차원 영상 시스템

외부기술요소 100% 개발기술 권리성 특허, SW, HW-IP, 설계도

chapter 3-2

자성 특성 기반의 비파괴 3차원 Imaging 시스템

•••홍효봉 ‖ 한국전자통신연구원 책임연구원

ICT R&D 동향

ICT R&D 동향

정보통신기획평가원 35

특성을 분석하는 분석 장비 및 영상 장비를 개발하는 것임

2. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항

기술의 상세내용

- 영구 자석 기반의 초상자성 이미징 시스템(H/W)

※ 3차원 입체 자기장 발생 시스템: 영구 자석을 이용하여 비선형 자성 신호를

공간상에서 발생시킬 수 있는 자력 발생 시스템

※ 검출 - 영구 자석 기반의 초상자성 이미징 시스템(H/W)

- 제어 시스템(H/W)

※ 구동부 및 신호의 여기와 확보를 자동으로 수행하는 제어 시스템

- 제어 S/W

※ 전자적인 시스템을 제어하고 신호를 확보 및 처리

※ Data 및 imaging processing

기술이전 범위

- 상기 MPI 시스템

[그림 1] 기술개념도

주간기술동향 2020. 8. 19.

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※ 영구 자석으로 MPI 전체 시스템을 구성하는 방법

※ 상기 시스템에서 전자기장을 용도에 따라 3차원 공간상에 위치하게 하는 자

기장 발생 시스템

※ 상기 시스템의 구동을 포함한 시스템을 제어하는 Controller의 제작

※ 저체 시스템을 제어하고 imaging 및 data processing software

사업화 제약사항

- 사업화 업체의 관련 분야 인지도

- Marketing 및 영업 관련 지원

- 각종 인증에 대한 다양한 요구 사항

- 장비의 사용의 효율성 증빙을 위한 실사용 시료 확보

[그림 2] 상기 시스템 및 S/W를 이용한 실제 시료를 이용한 이미징 확보 결과

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정보통신기획평가원 37

III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력

1. 국내 기술 동향

현재 국내에서는 한국전자통신연구원(이하 ETRI)이 관련 연구 수행

- ETRI는 영구 자석 및 영구 자석+코일 type을 차용하여 전자석 전용 MPI 대비

1/100 이하의 전력 소모

- ETRI는 Controller 및 S/W를 자체 개발하여 제품에 대한 추가 기술개발 여지가

많음

2. 해외 기술 동향

미국

- 미국의 경우는 UC-Berkeley와 GE를 중심으로 관련 연구를 수행하고 있으며 현재

Magnetic-Insight라는 spin-off 회사를 통해 시제품 성격의 MPI 장비를 공급

- Harvard-MIT 공동연구센터에서 차세대 의료 영상 장비로 개발 중

EU

- 독일 중심으로 Philips-Bruker가 3차원 전자기장 방식의 연구용 MPI를 공급 중

- 현재 상용화와 연구용 Prototype 중간 단계이며 사람보다는 주로 연구용 mouse를

찍을 수 있는 장비로 개발 중이나 수천 Kw 이상의 전력 소모 문제가 상용화의 가장

큰 걸림돌로 부상

3. 기술의 경쟁력

경쟁기술 본 기술의 우수성 및 차별성

X-ray CT - X-ray처럼 방사선 기반이 아니므로 인체에 무해하여 보호 장비와 같은 부가적인 비용이 들지 않음- 일반 X-ray 영상으로는 확보가 어려운 물성에 대한 정보 획득도 가능

PET - PET 영상을 확보하기 위해 필수적인 방사능 물질의 투입이 전혀 필요하지 않음- 따라서, 방사능 차폐와 같은 문제가 발생하지 않으며 작업자 및 시료를 온전하게 보호할 수 있음

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IV. 국내외 시장 동향 및 전망

1. 국내 시장 동향 및 전망

바이오 장비 관련 시장

- 현재 국내 시장의 규모는 OECD 국가 안에도 상위권에 들 정도로 큰 시장을 이루고

있으나 의료 영상을 포함한 비파괴 장비의 시장은 외산이 모두 점유하고 있음

2. 해외 시장 동향 및 전망

의료 분야

- 세계 의료용 영상장비의 매출액은 2012년 267억 달러(약 31조 5,000억 원)에서

연평균 5.0% 증가하여 2017년에는 341억 달러(약 40조 2,200억 원)에 이른 것으로

추정

- 세계 분자분광 분석장비의 매출액은 2010년 16억 8,000만 달러(약 2조)에서 연평균

11.7% 증가하여 2017년에는 39억 7,000만 달러(약 4조 7,000억 원)에 이른 것으

로 추정

- UV-Vis 시장은 2012년 5억 8,700만 달러(약 7,000억 원)에서 2017년 11억 4,000

만 달러(약 1조 3,500억 원)로 연평균 14.2% 성장, Raman 시장은 동 기간 3억

6,400만 달러(약 4,300억 원)에서 5억 8,500만 달러(약 7,000억 원)로 9.9% 성장,

그리고 ESR 시장은 1억 6,700만 달러(약 2,000억 원)에서 2억 4,500만 달러(약

3,000억 원)로 8.0% 성장한 것으로 추정

3. 제품화 및 활용 가능 분야

활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용 분야 세부내용

1 기초 연구 분야 (바이오/의료) - X-ray CT 대체 imaging system(현재 수준: 동물용) - NMP 기반의 바이오칩 및 Micro channel 칩 영상화 - PET 대체 영상 분석 장비

ICT R&D 동향

정보통신기획평가원 39

V. 기대효과

1. 기술도입으로 인한 경제적 효과

바이오/의료뿐만 아니라 현재 재료 및 소재 분야에서의 비파괴 영상 장비의 개발은

산업계 전체에 공통으로 사용될 수 있는 기초/기반 기술로 성장 가능성이 큼

최근 X-ray의 사용을 엄격하게 제한하고 사용자체를 금지시키는 추세에 있으며, 이와

같은 상황에서 상기와 같이 자성 특성을 이용한 영상 장비의 개발은 산업계 전반의

경쟁력 강화에 도움을 줄 것으로 기대

2. 기술사업화로 인한 파급효과

현대 산업의 다양한 분야에서 필수적인 재료인 금속 분말을 포함한 다양한 산업용 재료

및 부품의 공정, 연구용 검사 장비로서 광범위한 응용 분야를 가짐

활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용 분야 세부내용

2 소재 - 금속/비금속 복합 물질의 비파괴 검사 및 영상화- 이종 금속 복합 레이어 분석(2차 전지 및 영상 장비)- 금속 재료의 표면 분포 분석

3 부품 - Soldering 및 Weldering 분석 및 영상화 - PCB board를 포함한 모듈의 비파괴 분석 - 금속관의 Crack 등 이상 부위 분석

정보통신기획평가원은 주간기술동향의 ICT 기획시리즈에 게재할 “방송·콘텐츠” 분야 원고를

모집하고 있습니다.

관심 있는 전문가 분들의 많은 참여를 바랍니다.

원고 주제 : 방송·콘텐츠 관련 기술·시장·정책 동향

(※ 제목과 목차는 저자가 자율적으로 결정)

제출 자격 : 대학, 연구기관, 산업체 재직자

접수 기간 : 2020년 7월 16일~9월 15일 기간 내 수시접수

제 출 처 : 주간기술동향 원고접수메일(wttrends@iitp.kr)로 제출

원고 양식: 파일참조(원고양식)

원고 분량: 13페이지 내외

기타

- 게재 원고에 대하여 소정의 원고료 지급(200자 원고지 10,000원/1매, 최고 40만 원)

- 기획시리즈 칼럼은 매주 1편씩 발간 예정

- 원고제출 시 반드시 원고심의의뢰서(첨부파일참조)를 함께 제출하여 주시기 바랍니다.

- 게재된 원고로 인해 지적재산권 침해문제가 발생할 경우, 원고저자는 원고료 반환, 게시물 삭제 및

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주간기술동향 원고 공모

사업책임자: 문형돈(기술정책단장)

과제책임자: 이성용(융합정책팀장)

참여연구원: 이재환, 이효은, 권요안, 김용균, 박주혁, 김우진, 전영미(위촉)

통권 1960호(2020-32)

발 행 년 월 일 : 2020년 8월 19일발 행 소 : 편집인겸 발행인 : 석제범등 록 번 호 : 대전 다-01003등 록 년 월 일 : 1985년 11월 4일인 쇄 인 : ㈜승일미디어그룹

(34054) 대전광역시 유성구 유성대로 1548(화암동 58-4번지)

전화 : (042) 612-8296, 8210 팩스 : (042) 612-8209

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