국내 모바일 트래픽 현황 및 전망
국내 모바일 트래픽 현황 및 전망
  • 박연수
  • 승인 2018.01.18 20:13
  • 조회수 3499
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모바일 트래픽은 이동통신 시장 성장을 대표하는 지표중 하나입니다. 주파수 수요와 공급, 네트워크 관리, 정보통신 정책 등과 밀접한 관계를 가지고 있죠.

 

한국전자통신연구원(ETRI)은 이러한 시장수요에 대응하고 전파자원의 선제적 확보·공급이 가능한 주파수 선순환 기술 개발의 일환으로‘국내 모바일 트래픽 현황 및 전망’을 발표했습니다.

 

국내 이동통신 가입자, 트래픽 추세, 이용자 특성별 트래픽 현황 등을 살펴보고, 2023년까지 향후 6년간 이동통신 가입자, 이동통신 트래픽 전망 등을 소개하고 있어요.

 

이동통신 데이터 트래픽 추이 및 4G 비중 (PB/월, %) 출처:ETRI

2017년 3분기 기준, 우리나라는 인구 대비 이동통신 보급률이 122%를 넘어섰습니다. 이동통신 대비 4세대 이동통신(4G) 가입률은 78% 수준이죠. 이동통신 데이터 트래픽은 305 페타바이트(PB) PB(Petabyte) : 페타바이트. 바이트(Byte) 정보량. 통상적으로 1 PB는 1,000 TB이며, 그중 4G는 99.6%로 대부분을 차지하고 있다고 합니다.

 

이미 4G 데이터 서비스를 통해 라이프 스타일의 변화를 경험한 바 있죠. 이로써 다양한 요구사항들이 반영된 5세대 이동통신(5G) 혁신 서비스에 대한 수용도 역시 높을 것으로 예상되고 있습니다.

 

이동통신 가입자 수 전망 (천만) 출처:ETRI

무엇보다 다음 달 개최되는 평창 동계올림픽을 기회로 우리나라는 세계 최초로 5G 시범서비스를 추진하고 있습니다. 아울러 2019년에 세계 최초로 5G 상용화를 목표로 하고 있다고 해요.

 

특히 제 4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 모든 산업과 생활 전반이 정보통신기술(ICT) 중심으로 재편되어 5G 수요는 증대되고, 고품질 무선기술 및 서비스 도입은 가속화 될 전망인데요.

 

이동통신 트래픽 전망 (EB/월) 출처: ETRI

본 연구결과에 따르면, 향후 6년간 국내 이동통신 트래픽은 10배 급증하여 2023년 말에는 3.2 엑사바이트(EB) EB(Exabyte) : 엑사바이트. 바이트(Byte) 정보량. 통상적으로 1 EB는 1,000 PB에 이를 것으로 보고 있습니다.

 

그 중에서 5G 시스템은 시장이 성장할수록 풀HD(FHD), 4K, 8K 등의 고화질 동영상 애플리케이션 비중이 높아질 것으로 예상되는바 오는 2023년 말에는 2.8 엑사바이트(EB)까지 증가할 것으로 ETRI는 추정했다. 이제 이동통신은 엑사바이트(EB) 시대로의 진입을 준비해야 함을 알 수 있습니다.

 

급격한 트래픽 증가를 수용하기 위해서는 무선 네트워크의 용량을 증가시키는 기술개발 및 추가 주파수 공급의 필요성이 높아지고 있습니다. 그 동안 4G는 3㎓ 이하 대역에서 부족한 무선 네트워크 용량 증대를 위해 공간상에서의 셀(Cell) 분할 뿐만 아니라 주파수 효율을 높일 수 있는 다중안테나(MIMO), 주파수 집성(Carrier Aggregation), 256쾀(QAM 데이터 전송속도를 높이기 위한 변조 기법(Quadrature Amplitude Modulation)) 등을 활용했는데요. 

 

그럼에도 트래픽을 수용하는 주파수 포화용량이 한계에 이르면, 이동통신 서비스는 전송지연과 통화 끊김, 비디오 시청불가 등의 전송품질(QoS) 문제가 발생하게 된다고 합니다. 

 

나 인터넷이 끊겼어! 너는? 출처:pixabay

다행히 최근 5G 기술표준이 완성돼 갑니다. 새로운 주파수 대역에 대한 공급도 가시화 되고 있습니다. 이로써 원활한 4G 서비스를 지속함과 동시에 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등 스마트폰 시대 이후 5G 패러다임 전환을 세계에서 대한민국이 가장 먼저 맞이할 거라네요.

 

국내 이동통신 서비스 및 시장 환경에 적합한 트래픽 전망이 체계화 되면, 이동통신 주파수 수요 및 공급과 연계하여 보다 객관적이고 효율적인 전파정책 수립이 가능할 것으로 예상됩니다.

 

이번 트래픽 전망은 시간 흐름에 따른 가입자 및 가입자당 트래픽 변화량의 곱으로 산출했다고 해요. 기술별 모바일 트래픽 특성에 따라 적합한 예측모형을 설정하고, 커버리지, 전송속도, 동영상 이용시간 등에 근거한 합리적 가정을 통해 추정했다네요.

 


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