TEMEP Wiki

Forecasting the video data traffic of 5G services in South Korea

Hyungsup Shin, Jiyeon Jung, 구윤모 (2020) · Technological Forecasting & Social Change · DOI ↗

한국 5G 비디오 데이터 트래픽 을 2019-2025 6년간 예측. 혼합 로짓 (소비자 콘텐츠 선호) + logistic-curve (5G 사용자 보급률 디퓨전) 결합. 2019 156만 사용자 → 2025 2,650만 사용자, 2019 46 PB 트래픽 → 2025 6,340 PB (138 배). 콘텐츠 mix 변화 가 트래픽 폭증 주범 — UHD 가 줄고 VR/MR + 홀로그램 비중이 2025년 67% 차지.

  • RQ: 한국 5G 서비스의 2019-2025 사용자 + 비디오 트래픽 은 어떻게 변할까? 새 콘텐츠 (VR/MR, 홀로그램) 가 트래픽에 미치는 영향은?
  • 방법론: 혼합 로짓 (콘텐츠 종별 선택 확률 — UHD 2k, UHD 4k, VR/MR, 홀로그램) + logistic-curve (5G 사용자 보급률) + sensitivity analysis (콘텐츠량, 액세서리, 추가요금, 단말기 추가비용)
  • 데이터: 한국 소비자 SP 설문 (5G 콘텐츠 선호) + 한국 통신사 LTE/5G 보급 통계
  • 주요 발견: (i) 5G 사용자 1.560M (2019) → 3.475M (2020) → 37.340M (2025 말). (ii) 데이터 트래픽 46 PB (2019) → 129 (2020) → 342 (2021) → 1,343 (2022) → 6,340 PB (2025) = 138 배 증가. (iii) 콘텐츠 mix 급변 — 4G UHD 75.4% (2019) → 9.3% (2025); VR/MR 5.7% → 14.6%; 홀로그램 7.6% → 53.1%. (iv) Sensitivity — 5G 단말기 추가비용 이 가장 sharp 한 영향 (50% 하락 시 트래픽 수 배 증가). 콘텐츠량·액세서리·추가요금은 상대적으로 영향 작음
  • 시사점: 통신사·정부 5G 인프라 투자 계획 의 정량적 근거. 콘텐츠 mix (VR/MR/홀로그램 비중) 가 트래픽 결정 — 콘텐츠 보급 + 디바이스 가격 의 정책 연계 필수.

Fig. 1 — 5G 사용자 + 비디오 트래픽 예측 2019-2025.

요약

이 paper 는 구윤모 의 2 기 (2017-2021) ICT 도메인 의 기술확산 + 트래픽 예측 작업. Jiyeon Jung (제 2 저자, 카셰어링 Analyzing the Effects of Car Sharing Services on the Reduction of Greenhouse Gas (GHG) Emissions 의 같은 박사과정) 와 Hyungsup Shin (제 1 저자) 의 5G 시장 예측 협업.

방법론적 핵심은 2 단계 결합: (i) 혼합 로짓 으로 2018-2020 SP 설문 데이터에서 콘텐츠 종별 (UHD 2k/4k, VR/MR, 홀로그램) 효용 추정; (ii) logistic-curve (S-curve) 로 5G 사용자 보급 모형화 — Korea Telecom 등 통신사 LTE 보급 패턴 calibration. 두 단계 결합으로 콘텐츠 mix × 사용자 수 = 총 트래픽 산출.

핵심 발견 — 138 배 증가 의 폭증성. (i) 사용자 수 17 배 (2019→2025), (ii) 사용자당 트래픽 8 배 (콘텐츠 mix 변화 + 데이터량 자체 증가). 콘텐츠 mix 의 결정적 변화: 2019 75% 가 4G UHD 였으나 2025 9% 로 추락, 대신 홀로그램이 53% (가장 데이터 집약적). VR/MR + 홀로그램 합계 2025 67.7% — immersive 콘텐츠 가 5G 시장 지배.

Sensitivity 분석: 5G 단말기 추가비용 이 가장 sharp 한 영향 — 비용 50% 하락 시 트래픽 수 배 증가. 콘텐츠량·액세서리·추가요금은 상대적으로 영향 작음. 즉 정책 leverage 는 단말기 보조금 에 있다.

구윤모 의 연구 궤적 안에서 이 paper 는 2 기 ICT 의 시장 예측 라인, Analysis of user characteristics regarding social network services in South Korea using the multivariate probit model 등 소비자 선호 작업의 forecasting 확장. 후속 5G 사회경제 효과 연구의 출발선.

핵심 결과

항목2019202020212022202320242025
5G 사용자 (백만)1.563.597.8515.59——26.50
데이터 트래픽 (PB)46129342———6,340
4G UHD 비중75.4%69.7%61.8%33.7%15.3%11.1%9.3%
VR/MR 비중5.7%6.6%8.1%12.2%20.2%15.1%14.6%
홀로그램 비중7.6%9.8%12.8%30.6%34.7%50.6%53.1%

(N=설문 응답자 + 한국 통신사 LTE 보급 통계; selection probability)

방법론 노트

혼합 로짓 콘텐츠 선택 효용:

Unj=βn,contentcontentj+βn,accessoryDj,acc+βn,feefeej+βn,devicedeviceCostj+εnjU_{nj} = \beta_{n,content} \text{content}_j + \beta_{n,accessory} D_{j,acc} + \beta_{n,fee} \text{fee}_j + \beta_{n,device} \text{deviceCost}_j + \varepsilon_{nj}

응답자별 βn\beta_n 정규분포 Gibbs 추정. logistic-curve 5G 보급:

Nt=K1+exp⁡(−r(t−t0))N_t = \frac{K}{1 + \exp(-r(t - t_0))}

KK = saturation, rr = 디퓨전 속도, t0t_0 = 변곡점. LTE 보급 패턴 calibrate.

식별 가정: (i) SP 응답이 실제 콘텐츠 사용 행동 근사, (ii) 5G 보급 패턴이 LTE 와 유사, (iii) sensitivity 시나리오의 attribute 변화 외 통제변수 고정.

연구 계보

이 paper 는 (i) Bass (1969), Norton-Bass (1987) 의 베스 확산 모형 / 로지스틱 디퓨전 정통, (ii) Train (2003) 혼합 로짓 정통, (iii) 구윤모 의 연구 궤적 1 기 ICT 적용 (Analysis of user characteristics regarding social network services in South Korea using the multivariate probit model) — 의 직접 선행. 2 기 ICT 도메인 의 시장 예측 라인.

See also

인접 그래프

1-hop 이웃 11개
  • 인물 3
  • 방법론 3
  • 수록처 1
  • 분류 2
  • 논문 2
휠 = 확대/축소 · 드래그 = 이동 · hover = 강조 · 클릭 = 페이지 이동