[피지컬 AI와 OT 네트워크②]필드버스, 산업 이더넷 강세 속 TSN 기지개

코히어런트 마켓 인사이트의 올 1월 ‘산업 통신 시장(Industrial Communication Market) 보고서는 필드버스가 올해에도 42%의 점유율을 차지할 것으로 보고 있다. 이 보고서는 산업 통신 시장 전체 규모를 올해 230억달러, 2033년까지 6%의 연간평균성장률(CAGR)로 350억달러 규모가 될 것으로 전망한다.

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시장 조사 보고서마다 TSN 분류 기준이 달라 정확한 비중 산정에는 차이가 있지만 포춘 비즈니스 인사이트(Fortune Business Insights)와 퓨처마켓 인사이트(Future Market Insights) 등의 최근 보고서를 종합하면 글로벌 산업 통신 시장은 △산업용 이더넷(Industrial Ethernet) 약 48~50% △필드버스 약 30~32% △TSN 약 2~5% 미만으로 집계된다. '스마트 팩토리'라고 불리는 곳들도 10곳 중 3곳 이상은 여전히 구형 필드버스를 쓰고 있으며, 나머지 절반은 산업용 이더넷 환경이다.

이 같은 시장 조사 보고서들은 TSN을 독립적인 솔루션으로서 별도 세그먼트로 구성한 자료, 기존 산업 이더넷의 연장선으로 분류하는 자료가 혼재돼 있기 때문에 주의가 필요하다.

TSN을 산업 이더넷에 혼합해 조사하는 것은, TSN이 기존 이더넷(IEEE 802.3) 표준 위에 실시간성(Determinism)을 부여하기 위해 IEEE 802.1 워킹그룹에서 정의한 표준 확장 규격들의 집합이기 때문이다. 최신 이더넷 표준 규격(IEEE 802.1Q)에 많은 TSN 기술들이 통합, 발표되고 있어 분리가 어렵다.

TSN 기술이 통합된 EtherNet/IP의 네트워크 프로토콜 스택 아키텍처. (자료 출처=ODVA. ODVA는 산업용 통신 프로토콜 개발과 표준화를 관리하는 국제표준기구이자 무역협회)

예를 들면 가장 널리 사용되는 산업용 이더넷 표준인 PROFINET과 TSN이 결합된 PROFINET over TSN 등 주요 산업용 이더넷 프로토콜들이 자사의 차세대 표준으로 TSN을 채택하고 있다. 이 때문에 현장에서도 기존 이더넷 장비를 순차적으로 TSN 지원 장비로 교체하는 방식이 주를 이루는 것으로 보고서들은 전한다.

TSN의 분류 기준에 상관없이 시장 조사 보고서들은 TSN 시장이 아직은 초기 단계라는 점, 그러나 산업 통신 전체 시장, 혹은 산업 이더넷 전체 시장의 성장률보다 4~5배 높은 성장률을 보일 것이라는 점에는 공통된 견해를 보이고 있다. 5G 연동, AI 기반 관리, 전기차(EV) 인프라와 결합하며 폭발적인 성장이 실현되는 단계에 진입했다는 평가다.

포춘 비즈니스 인사이트는 "5G 네트워크와의 통합을 통해 자율주행차, 원격의료를 위한 초신뢰·저지연 통신(URLLC)의 새로운 가능성을 열고 있다"고 전했다.

비즈니스 리서치 컴퍼니는 산업용 IoT(IIoT)의 수요 증가가 TSN 시장의 성장을 직접 견인하고 있다며 "주요 TSN 플레이어들은 실시간 데이터 처리 엔진 개발에 집중하고 있으며, 이는 네트워크 스위치 내에서 고속 데이터를 즉각 처리해 확정적 전송을 보장하는 기술적 도약으로 이어지고 있다"고 소개했다.

글로벌 TSN 시장 규모와 전망. (자료 출처=포춘 비즈니스 인사이트, 2026년 4월)

또 전기차와 자율주행차가 TSN 기술의 새로운 동력으로, 차량 내 센서 데이터의 정밀한 동기화, 지터(Jitter, 데이터 전송 시 도착 시간이 달라지는 시간 편차 혹은 변동폭) 제거를 위해 표준 이더넷 프로토콜에 TSN 기술을 통합하려는 움직임이 가속화되고 있다고 설명하고 있다.

AI 기반의 네트워크 관리 솔루션 역시 주요 트렌드 가운데 하나다. 복잡해진 TSN 스케줄링을 사람이 아닌 AI로 최적화하기 위해 일부 업체들은 AI 기반 네트워크 오케스트레이션, TSN 스케줄링 자동화를 연구한다.

TSN을 산업 이더넷에 포함시키고 있는 마켓 리포트 월드의 ‘산업 이더넷 시장(Industrial Ethernet Market, 2026년 4월) 보고서에서 현재 산업 이더넷에서 고도화 옵션으로서 TSN 채택률이 19%로, 모션 제어 애플리케이션 전반에서 TSN 채택이 증가하고 있다고 분석했다.

이 보고서는 지난해 기준 글로벌 산업용 이더넷 시장 규모는 약 24.7억달러 규모이며 2034년 35.5억달러(CAGR 6.2%)로 예측했다. 새로 설치되는 산업용 통신 노드의 약 68%를 산업 이더넷이 차지하면서 기존 필드버스를 빠르게 대체하고 있으며, 산업 시설의 42% 이상에서 1Gbps 이상의 전송 속도를 지원하는 이더넷 프로토콜을 사용 중이라고 밝혔다.

제조현장에서 TSN 도입이 이제야 시작되는 이유는 수십 년간 검증된 필드버스 시스템을 바꾸는 데서 오는 위험 부담 때문이다. 한 시장 조사 보고서에서는 2026년 TSN 전체 시장에서 하드웨어 부문이 56.7%를 차지할 것으로 전망되는데, 장비 교체 수요가 높은 만큼 비용 부담이 크다는 뜻이다.

2026년 글로벌 TSN 스위치 시장 규모와 전망. (자료 출처=데이터인텔로, 2026년 4월)

전체 제조 현장에서 TSN 구축 비율은 아직 한 자릿수 수준에 머물고 있는 초기 단계다. 그러나 로봇 기반 자율 제조, 정밀 제어 등 피지컬 AI로 오면 다소 달라지는 모습을 보이고 있다. 공장 전체는 아니더라도 로봇 셀, 자율주행 물류 등 특정 공정에서는 TSN 채택이 늘어나고 있다. 로보틱스 분야가 대표적이다.

마켓 어스(Market.us)가 지난달 발표한 TSN 기반 모션 컨트롤러 시장(The Global TSN Motion Controller Market) 조사 보고서를 보면, 이 시장에서 로보틱스 부문의 점유율은 약 36.8%다. 공장의 기본 네트워크는 필드버스여도 AI 기반 로봇 셀이나 정밀 모션 제어 구간을 중심으로 TSN을 부분 적용하는 흐름이 나타나고 있다는 설명이다.

기존 산업 네트워크, 산업 장비의 강자라고 할 수 있는 지멘스는 "TSN 표준화 활동에 깊이 관여하고 있으며 향후 생태계가 성숙함에 따라 해당 기술을 충분히 지원할 수 있도록 준비돼 있다"고 하면서도 TSN, OPC UA over TSN 환경이 완전히 정착되길 기다리는 것은 오히려 피지컬 AI 구현을 늦출 수 있다는 입장을 전했다.

또 지멘스는 자사 솔루션, PI(PROFIBUS&PROFINET International) 포트폴리오 내 포함된 네트워크로 피지컬AI 활용 사례에 필요한 데이터 기반을 현재 충분히 제공하고 있다고 설명했다. 이에 따라 자사 고객 중에는 IO-Link, MQTT(Message Queuing Telemetry Transport), PROFINET over APL/SPE 등의 표준 프로토콜을 사용해 피지컬 AI를 구현, 현장의 데이터를 AI 클라우드로 보내고 있다고 소개한다.

글로벌 TSN 시장 규모와 전망. (자료 출처=비즈니스 리서치 컴퍼니)

IO-Link는 센서와 액추에이터를 위한 표준화된 IO 기술(IEC 61131-9)이다. 단순 측정값(Process Data), 장비의 상태(Service Data), 오류 알람(Event Data)까지 3층 구조의 데이터를 동시에 전송한다. 기존에 단지 'On/Off' 신호만 보내던 센서를 지능형 센서로 바꿔주는 데 기여했다. MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 데이터 전송의 표준 규격 중 하나로 AWS, 구글 클라우드 등 대부분의 하이퍼스케일러들이 채택하고 있다.

즉, 피지컬AI의 학습과 추론 분야에서는 센서에서 추출된 데이터가 필수인데 IO-Link를 통해 AI 학습에 필요한, 충분히 깊이 있는(Contextual) 데이터를 현장에서 수집하고 이를 MQTT로 클라우드 등 AI 플랫폼으로 보내 바로 사용하고 있다는 뜻이다.

장희돈 한국지멘스 상무(디지털 인더스트리 사업부 포트폴리오 제품 총괄)는 “IO-Link는 단순 PLC 신호를 넘어 센서와 액추에이터로부터 매우 풍부한 정보를 제공할 수 있으며, PROFINET over APL/SPE를 통해 공정 자동화용 필드 디바이스뿐만 아니라 다양한 필드 레벨 장비까지 데이터 접근 범위를 확장하고 있다”고 강조했다.

또 PROFINET이 실시간 I/O 데이터와 IT 데이터를 병렬로 전송함으로써 OPC UA over TSN이 약속하는 가치의 상당 부분을 현재 지원하고 있다고 주장했다. 진단 정보를 포함한 의미기반(시맨틱) 정보를 포함하고 있으며, 관련 프로파일들은 OPC UA Companion Specification을 통해 이미 매핑돼 있어 고객은 필요에 따라 OPC UA를 활용할 수도 있다고 전했다.

OPC UA Companion Specification은 상호운용성을 높이기 위해 OPC UA의 기본 인프라 위에 특정 산업·장치·사용 사례에 맞춘 정보 모델(Information Model)이나 프로파일을 정의한 문서다.

이러한 기술 기반은 역설적으로 '통합 신경망'으로서 TSN 필요성을 시사한다. IO-Link와 MQTT를 통해 현장의 데이터가 풍부해질수록, 이를 실시간 제어 데이터와 충돌 없이 단일 네트워크에서 처리해야 하는 대역폭 관리와 도달 시간 보장의 가치가 더욱 커지기 때문이다.

이기종 설비가 늘어나고 더욱 많은 센서 데이터가 AI에 활용될수록 기존 네트워크 구조에서는 병목 현상이 발생할 가능성이 커진다. 범용 이더넷 환경에서 AI가 물리 설비 제어에 깊숙이 개입할수록, 실시간성과 상호운용성을 동시에 확보하기 위해 벤더 중립적인 TSN 기반 인프라의 필요성이 커지는 것이다.

결국 TSN의 핵심은 AI·로보틱스·산업용 데이터·실시간 제어를 단일 컨버지드 이더넷 환경 위에서 얼마나 안정적이고 예측 가능하게 통합할 수 있느냐에 있다.

PROFINET over TSN이란?

PROFINET 협회(PI, PROFIBUS&PROFINET International)는 TSN 지원 여부에 따라 등급을 △일반적인 실시간(RT) 수준의 Class A, B △기존 하드웨어 기반 IRT 수준의 Class C △TSN을 기반으로 작동하는 PROFINET의 Class D로 나누고 있다.

최신 장비들은 Class D 인증을 목표로 개발되고 있는데, 기존 PROFINET이 가진 사용 편의성과 생태계를 유지하면서 데이터 전송의 확정적(deterministic) 통신 특성과 네트워크 통합 능력을 TSN으로 업그레이드하고 있다.

PROFINET over TSN은 기존 IRT 방식의 전용 ASIC 의존도를 낮추고, 표준 IEEE 802.1 TSN 기반 하드웨어를 활용해 고성능 실시간 통신을 구현하는 것이 특징이다. 하나의 네트워크 안에서 영상 스트림, MES, 클라우드 등 IT 데이터와 OT 데이터(제어 신호)가 함께 흐르더라도, TSN의 시간 예약(Time-Aware Scheduling) 기술을 통해 제어 신호를 지연 없이 전달할 수 있다.

PROFINET over TSN 다이어그램. (자료 출처=PI/PROFIBUS&PROFINET International)

특히 기존 PROFINET IRT 환경이 주로 100Mbps 기반으로 구축돼 왔다면, TSN 기반에서는 표준 기가비트 이더넷(1Gbps 이상) 환경으로의 확장이 보다 용이해졌다. 네트워크 토폴로지 구성이 더 자유로운 점과, 장치 추가나 변동 시 전체 네트워크의 실시간 성능에 미치는 영향을 상대적으로 줄일 수 있다는 점도 PROFINET over TSN의 장점이다.

현재 PROFINET 최신 버전은 V2.44 이상으로 TSN과 보안 기능 강화가 포함돼 있다. 지멘스, 피닉스 컨택트(Phoenix Contact) 등 주요 컨트롤러 제조사들이 Class D 기반 TSN 지원 제품을 출시하고 있다.

업계는 기존 산업 이더넷이 TSN으로 완전히 대체된다기보다, 기존 생태계와 엔지니어링 자산을 유지한 채 TSN 기능을 흡수하는 방향으로 진화하고 있다고 본다. PROFINET뿐 아니라 EtherNet/IP, CC-Link IE 등 주요 산업용 이더넷 진영 역시 TSN 기반 차세대 아키텍처를 준비 중이다. 이는 제조 현장에서 OT 제어망과 IT 데이터망을 하나의 이더넷 기반으로 통합하려는 ‘컨버지드 네트워크’ 흐름과도 맞닿아 있다.

자율주행과 TSN

매킨지는 1월 발표한 보고서(The automotive software and electronics market through 2035)에서 이더넷 백본이 자동차 네트워크의 실질적 표준으로 자리잡았다며, 차량 아키텍처가 영역 기반(Zonal)으로 통합되면서 하나의 이더넷 케이블에 인포테인먼트(고대역폭)와 조향/제동(저지연/고신뢰) 데이터가 섞이는 점을 지적하고 있다.

이 때문에 TSN 기반 네트워크 기술이 안전 운행에 핵심 역할을 한다고 강조하고 있다. 이더넷 위에 시간 동기화와 예약 기반 트래픽 제어 기능을 추가해 자율주행의 핵심인 센서 데이터와 제어 신호가 지연 없이 전달되도록 보장하기 때문이다.

매킨지의 분석에 따르면 과거에는 브레이크용 CAN(Controller Area Network), 인포테인먼트용 MOST 등으로 망이 분리돼 있었으나, 이제는 TSN 기반 이더넷 백본 하나로 통합된다. TSN은 하나의 물리적 이더넷 망 안에서 조향·제동 같은 시간 민감형 트래픽에 우선순위를 부여하고, 예약된 시간 슬롯을 통해 긴급 제어 신호가 지연 없이 전달되도록 한다. 사실상 차량 제어 신호에 ‘급행 차선’을 열어주는 셈이다.

자동차 OEM 업체들이 TSN 스위치와 컨트롤러를 실제 하드웨어 설계에 반영하는 단계를 TSN 지원 영역형(Zonal) 백본으로의 시프트(The shift from centralized domains to a TSN-enabled zonal backbone)로 정의하며, 현재 실제 적용 단계에 진입했다는 게 매킨지의 분석이다.

특히 매킨지는 SDV(소프트웨어 중심 자동차) 구현에 데이터 일관성이 필수로, 소프트웨어가 차를 제어하려면 차 안의 모든 센서와 액추에이터가 동일한 시간을 공유해야 한다고 발표했다. 이에 TSN 표준(IEEE 802.1AS 등)을 통해 차량 전체의 시계를 마이크로초(µs) 단위로 동기화하는 것은 SDV에서 소프트웨어 업데이트만으로 차량을 제어하기 위한 기반 인프라라고 주장한다.

즉 SDV 시대에는 단순한 고대역 이더넷만으로는 부족하며, TSN 기반의 시간 동기화·확정적 통신·우선순위 제어 기능의 중요성이 커지고 있다는 의미다.

매킨지의 분석은 시장 조사 보고서에서도 맥락을 같이 한다. 퓨처 마켓 인사이트(Future Market Insights)는 ‘자동차 이더넷&SDV 적합성 테스트 솔루션’을 다룬 시장 보고서(Automotive Ethernet and SDV Network Conformance Test Solutions Market)를 지난해 12월 발표했는데, 이더넷 기반 차량 네트워크 인프라가 구축됨에 따라 이를 검증하는 테스트 시장이 급성장하고 있음을 보여준다.

이 시장 조사 보고서는 △자동차 산업이 SDV의 부상을 지원하기 위해 전통적인 도메인 기반 구조에서 영역 기반 아키텍처(Zonal Architecture)로 패러다임이 전환되고 있으며 △차량 내부 네트워크가 극히 복잡해진 상태에서 무결점 신뢰성을 유지하면서 방대한 데이터 처리량을 감당할 수 있는 첨단 네트워크 백본 솔루션을 요구한다고 전제한다. 이어 자동차 이더넷과 SDV 적합성 테스트 시장의 핵심 성장 동력은 이더넷 MAC, TSN 프로토콜 테스트에 대한 수요라고 보고 있다.

소프트웨어 중심 차량(SDV) 또한 이더넷 기반 영역형(Zonal) 아키텍처로 발전하고 있다. (자료 출처=인피니언/Infineon)

기존 프로토콜과 달리 TSN은 안전 필수 자율주행 기능에 필요한 확정적 통신(deterministic communication) 기능을 제공하며, TSN 표준(IEEE 802.1AS, 802.1Qbv 등)의 검증은 차량 이더넷 백본 전체의 원활한 데이터 동기화를 보장하기 위해 자동차 제조의 티어1 업체와 OEM이 반드시 거쳐야 하는 요구 사항이라고 제시했다.

이에 올해부터 이더넷 MAC/TSN 프로토콜 테스트 시스템이 이 시장을 주도할 것이며, 이는 주요 OEM들이 이미 차량용 이더넷 백본 설계를 마치고, TSN 기반 네트워크의 실제 검증·양산 단계로 이동하고 있음을 시사한다고 전했다.

박현선 전문기자