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조지아 써던 대학교 (Georgia Southern University)는 미국 조지아주 남동부에 위치한 연구중심대학교입니다. Statesboro, Savannah, Hinesville 이렇게 총 3개 도시에 캠퍼스를 가지고 있는데요. 메인 캠퍼스는 Statesboro에 있습니다. 2020년도 기준 총 26,949명의 학생들이 재학 중입니다.
이미 한국에도 많이 알려진 바와 같이 조지아주는 한국 기업들, 특히 자동차 관련 기업들이 많이 진출해, 한국과 한국인에 대한 인식이 굉장히 좋은 곳입니다. West Point라는 도시에 기아자동차 공장이 이미 가동 중이고, Commerce라는 도시에 SK On 배터리 공장이 착공됐습니다. 특히 Bryan 카운티에 2024년 완공되는 현대차 전기차 공장은 저희 학교로부터 20분 거리에 있어, 이미 졸업생 유치와 연구 협력을 위한 다양한 활동이 시작된 상태입니다.
저의 연구실 New-Era Wireless (NEW) Laboratory는 Statesboro 메인 캠퍼스 내에 위치하고 있고, 공과대학 (College of Engineering) 내 전기컴퓨터공학과 (Department of Electrical and Computer Engineering)에 속해 있습니다. 2017년에 설립된 NEW Lab은 현재 지능형 교통 시스템 (intelligent transportation system, ITS)을 위한 차량간연결, 강화학습 (reinforcement learning), 블록체인 연구에 그 역량을 집중하고 있으며, 그 외에도 무선통신 및 네트워킹 관련 다양한 연구를 수행하고 있습니다.

1. 블록체인과 차량간연결
차량간연결 (또는 차량간 네트워킹)은 그 특유의 “이동성”에서 비롯되는 기술적 복잡성으로 인해 아직 여러 해결해야 할 문제를 안고 있습니다. 그 중 하나는 최근 각광받고 있는 블록체인의 차량간 네트워크에의 적용에서도 나타납니다. 블록체인은, 정의상 분산 형태의 의견 통합 및 검증 시스템으로서, 최근 암호화폐 분야를 필두로 여러 응용 분야에서 각광을 받고 있습니다. 블록체인은 wisdom of crowd를 기본 전제로, 신규로 생성된 블록은 일단 신뢰하지 않는 것을 전제로 하며, 해당 블록의 신뢰성 입증이 완료된 후에야 체인에 추가하도록 설계돼 있습니다. 다시 말해 블록 검증에 참여하는 노드의 수가 많을수록 해당 블록체인 시스템의 신뢰도가 향상됩니다. 하지만 노드의 수가 많을수록 검증에 걸리는 시간과 에너지의 소모가 급격하게 증가하는 이면으로 인해, 분명한 tradeoff를 형성합니다. 더 나아가, 이더리움의 창시자인 Vitalik Buterin이 밝힌 바와 같이 모든 블록체인에는 “scalability trilemma”라는 근본적인 성능 상한선이 존재합니다. 어떤 형태의 블록체인도 scalability, security, decentralization의 세 항목을 모두 충족시킬 수는 없다는 것이 그 의미입니다.
이에 본 연구실은 블록체인을 차량간 네트워크에 적용 시, 그 시나리오에 따라 scalability와 security 그리고 decentralization을 상황에 맞게 설정할 수 있는 메카니즘을 개발하는 데 집중할 계획입니다. 또한, 기존의 블록체인 알고리즘과 응용 시나리오들은 대부분 모든 노드들의 연결은 이미 형성되었다고 가정한 상태에서 출발합니다. 하지만 특히 차량간 네트워크의 경우, 차량들의 연결성을 항상 담보할 수 없습니다. 이에 우리 연구실은 “차량들 간 연결이 100%가 아닌 경우 블록체인의 성능에 어떤 영향을 미치는가?”라는 근본적인 물음에 대한 이해를 목표로 연구를 진행하고 있습니다.

본 주제와 관련한 현재 우리 그룹의 성과를 아래와 같이 소개하고자 합니다. 저는 블록체인이 차량간 네트워크에 적용됐을 때 성능을 분석할 수 있는 이론적 프레임을 제안하고, 이를 “Impacts of mobility on performance of blockchain in VANET”이라는 제목으로 IEEE Access 저널에 출판한 바 있습니다. 또한 mobility를 가진 노드들이 Byzantine fault tolerant 컨센서스를 형성할 때의 security와 latency를 수학적으로 분석한 논문을 통해 IEEE ICEIC 2022 학회에서 Best Paper Award를 수상하였습니다. 이 두 논문은 아래의 [논문 1, 2 링크]에서 각각 찾아 보실 수 있습니다. 아울러 해당 논문의 발표 영상 역시 아래 [영상 링크]에 올려 두었습니다.
상기 [그림 1]은 IEEE ICEIC 2022 논문의 핵심 결과를 도식화한 것입니다. 블록체인은 새로운 트랜잭션이 생성될 때마다 모든 구성원이 그 검증에 참여해야 하는 구조의 특성상 "컨센서스" 과정에 가장 많은 시간이 소요됩니다. 다시 말해, 전체 지연 시간 중 컨센서스 작업이 가장 큰 비중을 차지하는 것이지요. 컨센서스란, 한 트랜잭션에 대한 여러 노드들 간 검증 결과가 상이한 경우 그 합의점을 도출하는 과정으로 정의됩니다. 본 연구의 핵심 내용은, 차량간 네트워크에 적용된 블록체인이라면 이 컨센서스 과정이 특히 더 오래 걸린다는 것입니다. 컨센서스 과정에서 (자의든 타의든 관계없이) 방해를 일으키는 구성원을 비잔틴 노드 (byzantine node)라고 부르는데요. 차량간 네트워크에서는 블록체인의 구성원들이 움직이는 차량들이기 때문에 이 비잔틴 노드의 수 역시 계속 변한다는 것이 핵심입니다. 상기의 그림 1은 비잔틴 노드의 수가 증가할수록 한 차량간 네트워크가 컨센서스에 도달하기까지 걸리는 시간이 더 길어진다는 점을 표현하고 있습니다. 아울러, 그 컨센서스 도달 시간은 통계적으로 베타 분포 (beta distribution)로 근사화할 수 있다는 점 역시 본 연구의 핵심 발견 중 하나가 되겠습니다.

- [논문 1] 링크: https://arxiv.org/abs/2302.10603
- [논문 2] 링크: https://arxiv.org/abs/2201.03648
- 영상 링크: https://www.youtube.com/watch?v=X6vM2a7wsCY

2. 강화학습과 차량간연결
본 연구는 차량간 연결과 자율주행을 위한 핵심 미션으로서 "차량 간의 효율적인 데이터 전송"을 그 목적으로 합니다. 차량간 통신 기술의 눈부신 발전에도 불구하고, 그 높은 이동성과 다이나믹함으로 인해 차량간의 원활한 데이터 전송은 아직 달성이 어려운 목표로 남아 있습니다. 뿐만 아니라, 더 많은 수의 차량들이 연결될수록 공중에 떠다니는 메세지의 수가 기하급수적으로 증가하게 되며, 이는 차량간 데이터 전송률의 급격한 저하를 초래할 것이 자명합니다. 이에 본 연구는 전송된 정보의 "우선순위"를 할당하는 데 그 초점을 맞추고 있습니다. 이 문제는 자연스레 "그 우선순위를 어떻게 정할 것인가?"의 문제로 귀결되는데요. 본 연구는 각 차량의 "운전 위험도"를 측정하여, 위험도가 높은 차량일수록 차량간 통신에서 높은 우선권을 할당하는 알고리즘을 개발합니다. 이렇게 하면, 위험하게 운전하는 차량이 통신에 성공할 확률이 높아지기 때문에 주변 차량들에게 위험을 더 신속하게 사전에 알릴 수 있게 될 것입니다.
현재까지 본 연구의 진행 상황은 다음과 같습니다. 우리 연구팀은 이 "우선순위" 기반 메카니즘이 우리가 의도한 차량간 통신의 성능 개선에 효과가 있다는 사실을 입증하였습니다. 하지만 여전히 해결해야 할 문제가 남아 있는데요. 각 차량의 운전 위험도를 정확하게 측정하는 일은 여전히 개선의 여지가 있습니다. 이유는 다음과 같습니다. 첫째, 운전의 위험을 결정하는 요소들이 너무 다양하고, 서로 그 효과가 얽혀 있다는 점입니다. 둘째, 그 다양한 요소들이 시간에 따라 빠르게 변한다는 점입니다. 이 두 가지 문제를 해결하고자 우리는 강화학습 (reinforcement learning, RL) 기반 알고리즘을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다.
이 강화학습 알고리즘은 다음의 주요 기술들로 이루어집니다. 먼저, 여러 요소들의 복잡한 인과관계에 의해 결정되는 운전 위험도를 정확히 계량하는 수치적 기준을 정해야 합니다. 다음으로는, 우리의 강화학습 문제를 본격적으로 수식화해야 하는데, 고도의 수학적 스킬이 요구됩니다. 본 연구실은 combinatorial optimization 문제로 해당 강화학습을 모델링하고 있는데요. 문제는 이 combinatorial optimization 문제가 "모든 가능성을 일일이 대입해 보는 것 외에는 풀 방법이 없는" (nondeterministic polynomial, NP hard) 종류의 문제로 잘 알려져 있다는 것입니다. 이에 우리의 다음 목표는 이 문제를 풀 현실적인 방법을 고안하는 것입니다. 이렇게 마련된 수학적/이론적인 토대는 차량간 네트워크 내에서 데이터 전송의 한계 성능이 어디까지인지 정확히 측정할 수 있는 강력한 무기가 될 것입니다.
상기의 수학적인 연구로부터 얻은 발견을 적용하기 위한 방법으로서, 본 연구실은 가상현실 (virtual reality, VR) 기반 드라이빙 시뮬레이터 (driving simulator) 개발을 병행하고 있습니다. 실제로, 교통 관련 연구에서는 가상현실 시뮬레이션에서 얻은 데이터와 그에 대한 통계적 분석 결과들이 실제 환경에서 얻은 결과 사이에 유의미한 연관성이 있습니다. 이에, 본 연구실은 몇몇 주요 지역의 "디지털 트윈"을 제작해 가상현실 시뮬레이터에 구축하는 작업을 진행하고 있습니다. 예를 들어, 메릴랜드주 볼티모어 지역은 미국 전체에서 가장 교통사고가 많이 일어나는 도시이고, 695번 고속도로는 가장 교통사고가 많이 일어나는 도로라는 통계가 있습니다. 따라서 우리는 본 연구를 통해 해당 지역들의 디지털 트윈을 구현하고, 인공적으로 교통사고 시나리오를 만들어 실험 참여자들에게 부여할 계획입니다. 이렇게 하면, 차량간 연결이 성공적으로 형성된 경우와 그렇지 않은 경우를 비교할 수 있기 때문에, 우리가 개발한 차량간 연결 최적화 기법이 실제 도로 안전을 제고하는 데 얼마나 기여할 수 있는지를 수치적으로 분석할 수 있게 됩니다. 더 나아가, 이렇게 해서 증진된 도로 안전이 지역 사회에 미치는 경제적 효과를 분석하는 것을 목표로 경제학과 소속 연구팀과 협업 중에 있습니다.

[그림 2]는 본 연구실이 구현 중에 있는 가상현실 시뮬레이션 시나리오들의 예시입니다. (a)에서 볼 수 있듯이, 바로 앞에 큰 트레일러 트럭이 있어 추월을 위한 시야가 가리는 경우 반대편에서 오는 차량이 있는지 알 수 없어 위험한 상황이 초래되는데요. 이때 반대편에서 오는 차량과 내 차량이 차량간 통신을 통해 연결돼 있다면, 운전자의 육안에 의지하지 않고도 서로의 존재를 인식하여 위험한 추월 시도를 막을 수 있습니다. (b)는 교통사고 현장을 가상현실로 재현한 것인데요. 우측 상단에 노란색 자막으로 표현된 부분은 교통사고 한 건 당 해당 지역이 치러야 할 비용을 나타냅니다. 이와 같이 본 가상현실 기반 시뮬레이터가 개별 차량 또는 네트워크에 국한되는 것이 아니라 지역사회 단위로도 확장돼 사회/정치적 의사결정에 사용될 수 있음을 보여 줍니다.
또한, 아래의 링크는 해당 가상현실 시뮬레이터의 개발 과정을 나타낸 것인데요. 하나는 지금까지 개발된 시뮬레이터의 기능과 발전시켜야 할 방향을 기술한 논문이고, 다른 하나는 운전자의 위험한 행동을 센서로 인식해 가상현실로 옮기기 위한 개발 과정을 보여 주는 영상입니다.

- 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2302.10603
- 영상 링크: https://drive.google.com/file/d/1J2nobnS8m2vFZ_ewmc09D__6h2tlNo0M/view

저는 현재 기준 3개의 funded projects를 운영 중이며, 총 2명의 graduate research assistants (GRAs)와 5명의 학부연구생이 각기 서로 다른 task에 투입돼 있습니다. 저는 결국 공학은 문제 해결의 연속이고, 중요한 건 긴 대학원 과정 동안 혼자서 헤매도 보고 물어도 보며 스스로 해결할 능력을 갖추어야 한다고 믿습니다. 이에 저는 각 개별 연구생이 A부터 Z까지 스스로 문제 해결을 할 수 있도록 지도하고 있는데요. 그러다 보니 기술적인 것뿐 아니라 "멘탈(?)"과 관련된 상담을 하게 되는 경우도 허다합니다. 또한 개별 역량을 강조하다 보니, 팀 미팅을 주기적으로 하지는 않고요. 미팅하느라 시간을 들이는 것보다는 일에 집중하는 게 더 중요하다는 신념을 스스로 실천하고자, 개별 미팅도 주기나 날짜를 정해 놓고 하지는 않습니다. 다만 연구자는 글로써 소통하는 능력이 무엇보다 중요하다고 믿기 때문에, 저는 개개인의 연구자로부터 매주 weekly report를 받고 있는데요. 파워포인트나 bullet points 형태가 아닌 문단으로 된 줄글로 형식이 엄격히 정해져 있습니다. 본인들의 아까운 시간을 들여 연구한 내용들을 이렇게 매주 "강제로(?)" 글로 축적해 나가다 보면, 매 학기 학회 논문 하나 정도 제출하는 것은 그리 어려운 일이 아니더라고요. (하하) 저에게 이메일로 컨택을 한 후보생들의 경우 Zoom interview를 통해 주로 코딩 스킬과 간단한 수학 (주로 확률통계) 문제들을 검증하고요. 가능성이 있는 후보생들의 경우 며칠 짜리 소규모 프로젝트를 통해 코딩과 문제해결 능력을 더 면밀히 관찰합니다. 저희 학교에 석사 또는 박사과정에 입학하면 대부분 큰 문제가 없는 한 graduate teaching assistant (GTA) 또는 lab assistant 자리를 통해 지원을 받을 수 있는데요. 다만 저는 제가 가진 funded projects 내에서만 선발해 가급적 그 task에 온전히 몰입할 수 있는 환경을 제공하는 것을 선호하는 바, 소수의 GRA 위주로 선발하고 있습니다.
위에서 이미 언급해 드린 것처럼, 조지아주는 한국인이 지내기에 아주 편안하고도 편리한 환경을 제공합니다. 조지아주는 대한민국 국토의 2/3 정도 크기가 되는데요. 남쪽으로 1시간 이내에 위치한 Savannah에 가면 공항은 물론 아울렛 몰, Costco 등 모든 편의시설에 접근할 수 있습니다. 또한 2024년 양산을 시작할 현대차 전기차 공장은 Savannah를 채 도착하기도 전에 학교에서 20분 정도 떨어진 곳에 위치해 있습니다. 학교에서 출발해 남쪽으로 2시간 정도를 가면 플로리다주 Jacksonville이라는 도시가 나오는데요. 가장 가까운 Ikea가 이곳에 있습니다. 남쪽 방향으로 더 내려가 플로리다주 Orlando까지는 학교에서 총 4시간 정도 걸리는데요. 가족이 있으신 분들은 매년 수차례씩 필수로 가셔야만 하는 곳이라는 느낌이 오시지요? :-) 이제 북쪽으로 가 볼까요. 학교에서 1시간 정도 북쪽으로 가면 매년 PGA Masters Tournament가 열리는 Augusta라는 도시가 있고요. 3시간 정도 가면 아틀란타 국제공항과 다운타운이, 3시간 반 정도 가면 아틀란타 한인타운이 있는 Duluth 지역이 나옵니다. 여권이나 출생/혼인신고 등의 업무를 보시려면 아틀란타 다운타운에 위치한 아틀란타 주재 대한민국 영사관으로 가시면 되는데요. 운전도 주차장 찾기도 수월해서 편리합니다.

저희 학교 Statesboro main campus는 Savannah International Airport에서 차로 약 40분 거리에 위치해 있습니다. 저와 저희 가족의 경우 주로 인천-아틀란타-사바나 경로로 비행하는데요. 인천-아틀란타는 대한항공과 델타항공 직항편이 각각 매일 있고요. 아틀란타-사바나는 하늘길로 40분 정도 짧은 거리여서 전혀 불편함 없는 경로입니다.

■ 주소  : IT Building Room 1307, Georgia Southern University, Statesboro, GA 30460
■ 웹페이지  : https://www.mokim.org/
■ 전화  : +1-912-478-0539
■ 이메일  : seungmokim@georgiasouthern.edu