수십억 대에 달하는 IoT 기기들은 어떻게 데이터를 송수신하고 이에 따라 동작할까요? 이들은 IoT 시스템 전반에 걸쳐 정보가 안전하고 효율적으로 이동할 수 있도록 돕는 통신 프로토콜, 표준, 플랫폼 및 클라우드 인프라에 의존합니다. ‘IoT 기초’ 시리즈의 이번 편에서는 메시징 프로토콜과 API부터 엣지 컴퓨팅, AI, 데이터 시스템에 이르기까지, IoT 통신의 기반이 되는 핵심 기술과 용어들을 설명합니다.
연결성과 보안부터 시장 동향에 이르기까지 IoT의 작동 원리에 대한 포괄적인 개요를 확인하려면, ‘IoT 기초: IoT 용어에 대한 입문 가이드(가이드)’를 다운로드하세요.
최종 업데이트: 2026년 5월
IoT 통신 프로토콜은 장치, 게이트웨이, 플랫폼 및 애플리케이션이 데이터를 어떻게 형식화하고, 전송하고, 수신하며, 이에 따라 어떻게 대응하는지를 정의합니다.
IoT 통신은 단순히 네트워크 연결만으로는 이루어지지 않습니다. 기기, 게이트웨이, 플랫폼, 클라우드 서비스, API, 데이터 시스템 등이 모두 안정적이고 안전하게 정보를 교환해야 합니다. 이러한 계층들이 서로 연동되어 연결된 기기에서 데이터를 수집하고, 이를 처리 및 저장하며, 분석한 후, 필요할 때 기기로 다시 명령을 전송할 수 있게 합니다.
많은 IoT 구축 환경에서 게이트웨이는 기기와 클라우드 시스템 사이에서 중요한 역할을 합니다. 게이트웨이는 센서, 기계 및 기타 엔드포인트에서 데이터를 수집하고, 서로 다른 프로토콜 간 변환을 수행하며, 정보를 클라우드 플랫폼이나 기업 시스템으로 전달할 수 있습니다. 사용 사례에 따라 게이트웨이는 물리적 장치, 임베디드 소프트웨어 또는 가상화된 기능의 형태를 띨 수 있습니다.
클라우드 및 엣지 인프라는 IoT 통신의 작동 방식에도 영향을 미칩니다. 일부 데이터는 저장, 분석, 기기 관리 및 비즈니스 시스템과의 연동을 위해 클라우드로 전송됩니다. 반면, 다른 데이터는 지연 시간을 줄이고, 대역폭 사용을 제한하거나, 로컬 의사 결정을 지원하기 위해 기기에 더 가까운 엣지 환경에서 처리될 수 있습니다.
IoT 통신 프로토콜은 기기와 애플리케이션의 요구 사항에 따라 선정됩니다. MQTT, CoAP, LwM2M과 같은 경량 프로토콜은 자원이 제한된 장치, 센서 네트워크, 대규모 M2M(Machine-to-Machine) 구축에 자주 사용됩니다. AMQP, DDS, Modbus, RESTful API, TCP/IP와 같은 다른 프로토콜 및 아키텍처는 메시징, 상호 운용성, 산업용 통신, 인터넷 기반 데이터 교환에 대한 다양한 요구 사항을 지원합니다.
적절한 통신 스택은 사용 사례에 따라 달라집니다. 스마트 계량기, 산업용 센서, 커넥티드 차량, 의료 기기 또는 원격 자산은 각각 대역폭, 전력 소비, 지연 시간, 신뢰성, 보안, 처리 능력, 그리고 클라우드 또는 기업 시스템과의 통합 사이에서 서로 다른 절충점을 필요로 할 수 있습니다.
아래 용어들은 IoT 통신에서 사용되는 주요 프로토콜, 플랫폼, 클라우드 개념, AI 기술 및 데이터 관련 용어들을 설명합니다.
IoT 시스템은 다양한 네트워크 간 데이터 교환, 보안 및 기기 간 통신을 관리하기 위해 특화된 프로토콜에 의존합니다. 다음은 가장 일반적인 IoT 프로토콜과 그 대표적인 활용 사례입니다.
메시지 프로토콜은 장치, 애플리케이션 및 시스템이 메시지를 구성하고, 전송하고, 수신하며, 라우팅하는 방식을 정의합니다. 이러한 프로토콜은 물리적 장치와 네트워크를 애플리케이션, 플랫폼 및 미들웨어와 연결하는 데 사용되므로, IoT 및 M2M 통신에 있어 중요한 역할을 합니다. 일반적인 IoT 메시지 프로토콜로는 MQTT, CoAP, AMQP, DDS 등이 있습니다.
MQTT는 장치, 애플리케이션 및 미들웨어 간에 데이터를 교환하는 데 사용되는 경량 퍼블리시-서브스크라이브 메시징 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 자원이 제한된 네트워크와 장치를 위해 설계되었기 때문에 IoT 및 M2M 환경에서 널리 사용됩니다.
기기들이 특정 “토픽”에 페이로드를 “게시”하고, 서버나 다른 기기들이 해당 토픽을 “구독”하여 데이터를 수신하는 메시징 모델(MQTT의 핵심)입니다.
CoAP는 HTTP 기반 IoT 시스템의 요구 사항을 충족하기 위해 설계된 애플리케이션 계층 프로토콜입니다. HTTP는 월드 와이드 웹(WWW)의 데이터 통신 기반이지만, 누구나 자유롭게 이용할 수 있고 모든 IoT 기기에서 사용할 수 있음에도 불구하고, IoT 애플리케이션의 경우 과도한 전력을 소모할 수 있습니다. CoAP는 HTTP 모델을 제한적인 기기 및 네트워크 환경에 적합하도록 변환함으로써 이러한 한계를 해결했습니다.
AMQP는 서버 간 트랜잭션 메시지 전송에 사용되는 개방형 표준 애플리케이션 계층 프로토콜입니다. 주요 기능으로는 메시지를 수신하여 큐에 넣는 것, 메시지를 저장하는 것, 그리고 구성 요소 간의 관계를 설정하는 것이 있습니다. 메모리 용량이 제한적인 IoT 센서 장치에는 적합하지 않습니다.
DDS는 IoT 환경에서 고품질의 통신을 가능하게 하는 확장 가능한 IoT 프로토콜입니다. MQTT와 마찬가지로 DDS도 게시자-구독자 모델을 기반으로 작동합니다. MQTT와 달리 DDS는 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼에 구애받지 않고 상호 운용 가능한 데이터 교환을 지원합니다.
산업용 전자 기기를 연결하는 데 사용되는, 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)와 함께 사용하는 시리얼 통신 프로토콜.
인터넷 프로토콜(IP) 스위트는 인터넷 및 이와 유사한 컴퓨터 네트워크에서 사용되는 컴퓨터 네트워킹 모델이자 일련의 통신 프로토콜입니다.
Lightweight M2M은 센서 네트워크와 M2M(Machine-to-Machine) 환경의 요구 사항을 충족하도록 설계된 장치 관리 프로토콜입니다.
‘기계 간 통신(Machine Type Communications)’이란 인간의 개입이 거의 없거나 전혀 없는 상태에서 지능형 기계들 간에 이루어지는 완전 자동화된 데이터 생성, 교환, 처리 및 구동을 지칭하는 용어입니다.
인공지능이란 시각적 인식, 음성 인식, 의사 결정 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템에 대한 이론 및 개발을 말합니다. 또한 인공지능을 통해 기계는 경험을 통해 학습할 수 있게 됩니다.
기계 학습은 시스템이 데이터로부터 학습하고, 패턴을 식별하며, 인간의 개입을 최소화한 상태에서 의사 결정을 내릴 수 있다는 개념에 기반하여 분석 모델의 구축을 자동화하는 데이터 분석 기법입니다.
컴퓨터가 예시를 통해 학습하도록 가르치는 기계 학습 기법.
컴퓨터가 인간의 시각과 유사한 방식으로 이미지를 인식하고 식별하며 처리할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야.
기계가 인간과 더 유사하게 추론할 수 있도록 돕기 위해 설계된, 인간의 뇌와 신경계를 본떠 만든 컴퓨터 시스템.
IoT 플랫폼은 기기, 네트워크, 애플리케이션 및 데이터 시스템을 연결하는 소프트웨어 제품군입니다. 이 플랫폼은 IoT 구축 환경 전반에 걸쳐 통신, 보안, 기기 운영, 데이터 수집 및 분석을 관리하는 데 도움을 줍니다.
API란 소프트웨어 애플리케이션, 플랫폼 및 시스템이 안전하고 일관된 방식으로 데이터를 교환하거나 기능을 실행할 수 있도록 해주는 일련의 규칙과 도구입니다.
사우스바운드 API는 하위 계층의 물리적 장치/게이트웨이와 통신하며, 노스바운드 API는 상위 계층의 엔터프라이즈 소프트웨어, 클라우드 애플리케이션 또는 데이터베이스와 통신합니다.
RESTful 웹 서비스라고도 불리는 RESTful API는 웹 서비스 개발에서 흔히 사용되는 아키텍처 스타일이자 통신 방식인 표현적 상태 전송(REST) 기술을 기반으로 합니다.
SOAP(Simple Object Access Protocol)는 XML(Extensible Markup Language)을 사용하여 다양한 운영 체제 간에 정보를 교환하기 위한 통신 프로토콜입니다.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 접속하는 원격 서버, 저장 공간 및 소프트웨어 서비스를 활용하여, 모든 인프라를 로컬에서 구동할 필요 없이 데이터를 처리, 저장 및 관리합니다.
엣지 컴퓨팅은 데이터 처리 및 저장을 기기나 데이터 소스에 더 가깝게 수행함으로써, 지연 시간을 줄이고 대역폭 사용량을 제한하며, 현지에서의 의사결정을 지원합니다.
‘엣지 컴퓨팅’ 또는 ‘포깅’이라고도 불리는 ‘포그 컴퓨팅’은 시스코가 만든 용어로, 클라우드 컴퓨팅을 기업 네트워크의 가장자리까지 확장하는 것을 의미합니다.
온프레미스, 프라이빗 클라우드 및 타사 퍼블릭 클라우드 서비스를 혼합하여 사용하고, 두 플랫폼 간에 오케스트레이션이 이루어지는 클라우드 컴퓨팅 환경.
장치의 특정 하드웨어에 대한 저수준 제어를 제공하는 특정 종류의 컴퓨터 소프트웨어입니다. FOTA는 무선(Over-the-Air)을 통해 펌웨어를 업그레이드하는 기능을 의미합니다.
새로운 데이터를 기기에 원격으로 배포하는 것. 하위 범주로는 FOTA(펌웨어), SOTA(소프트웨어 애플리케이션 수준), POTA(SIM 프로필) 등이 있습니다.
원본 소스 코드를 자유롭게 이용할 수 있으며, 재배포하거나 수정할 수 있는 소프트웨어를 의미합니다.
피어 투 피어(P2P) 컴퓨팅 또는 네트워킹은 작업이나 워크로드를 피어 간에 분할하는 분산 애플리케이션 아키텍처입니다. 피어는 애플리케이션 내에서 동등한 권한과 능력을 가진 참여자입니다.
프로그램 단계들이 일종의 채널을 통해 데이터를 전송함으로써 서로 통신하는 데이터 흐름 프로그래밍의 한 유형이다. 채널은 상위 시스템에서 관리되므로, 연결된 구성 요소들은 입력 처리와 출력 생성에만 집중할 수 있다.
자바는 범용 프로그래밍 언어입니다. JSON(JavaScript Object Notation)은 데이터를 구조화하고 시스템 간에 데이터를 교환하는 데 사용되는 경량 텍스트 기반 데이터 형식입니다.
기존 기술로는 전송이나 분석이 불가능할 정도로 방대한 양의 데이터. 일부 IoT 기술은 빅데이터의 처리 및 전송을 전문으로 하며, 이는 대기업들이 효율성을 극대화하려는 목표 달성에 핵심적인 요소로 여겨지기 때문이다.
반복적이거나 관련성이 없거나 심지어 민감할 수 있는 다른 데이터를 포함하지 않으면서, 사용자 또는 사용자 그룹이 필요로 하는 정보를 제공할 수 있도록 데이터 세트를 정제하기 위한 다양한 전략을 설명합니다.
데이터 관리자는 방대한 양의 빅데이터를 수집하여 기업이 실제로 활용할 수 있는 정보로 정리하는 사람을 말합니다.
검증 가능한 데이터로 뒷받침될 수 있는 의사결정을 중시하는 기업 지배 구조 접근 방식.
클러스터 시스템에서 실행되는 빅데이터 애플리케이션의 데이터 처리 및 저장을 관리하는 오픈 소스 분산 처리 프레임워크입니다.
‘블록’이라고 불리는 기록들이 암호화를 통해 서로 연결되어 점점 늘어나는 목록입니다. 분산 원장으로서 사용되기 위해, 블록체인은 일반적으로 노드 간 통신 및 새로운 블록의 유효성 검증을 위한 프로토콜을 공동으로 준수하는 피어 투 피어(P2P) 네트워크에 의해 관리됩니다.
일상적인 사물에 컴퓨팅 기능을 내장하여, 최종 사용자가 컴퓨터와 상호작용해야 할 필요성을 최소화하는 방식으로 사물들이 효과적으로 소통하고 유용한 작업을 수행할 수 있도록 하는 것.
실시간 데이터를 수집, 분석 및 제어하기 위한 컴퓨터 시스템.
다양한 시장에서 사업을 영위하거나 대규모 배포를 진행하는 기업을 위한 관리형 IoT 연결 서비스로, 운영 감독 및 라이프사이클 지원 기능이 기본으로 포함되어 있습니다.
규정 준수가 내장된 글로벌 차량 연결 솔루션과 소프트웨어 정의 차량(SDV) 지원을 통해, 자동차 제조사들이 대규모로 커넥티드 서비스를 제공할 수 있도록 돕습니다.