UBMS는 분산 네트워크용 결정론적 2차원 격자 및 행렬 아핀 계산 기반 다중 경로 라우팅과 지향성 가십 구현 방법에 대한 특허를 출원했다고 23일 밝혔다.

이번 기술은 결정론적 격자와 경로 내장 전파 개념을 결합한 것으로, 분산 AI 및 IoT, 서비스 매쉬 등 대규모 네트워크 환경에서 전송 효율과 비용을 동시에 개선하는 신개념 네트워크 구조다.

UBMS 한혁진 대표는 “이번 기술은 단순한 전송 효율 개선이 아니라, 네트워크 구조 자체를 논리 공간 기반으로 재설계한 혁신적 접근”이라며 “규모가 커질수록 비용 절감 효과가 커지고, 사물망·공장망·블록체인·AI 등 다양한 분야에서 응용될 수 있다”고 설명했다.

UBMS는 이번 특허 출원에서 실제 시연을 통해 구현된 UBMS 시스템을 공개했다. 해당 시스템은 단순한 개념이 아닌 실사용이 가능한 프로토타입이다. 회사 측은 테스트 결과, 전통적 전파 방식 대비 최대 100배의 비용 절감 구간을 확인했다고 전했다.

현재 분산 네트워크는 지난 1960년대 제안된 메시·스타·트리 구조를 여전히 사용 중이다. 이로 인해 트래픽 오버헤드, 경로 불투명성, 혼잡 및 검열 취약성 등의 문제점이 지속돼 왔다.

UBMS는 이러한 구조적 한계를 토폴로지를 데카르트 좌표 공간에 사상해 해결했다. 즉, 모든 노드가 직접 연결될 수 없는 물리적 한계를 극복하기 위해 확률적 통신에 의존하던 기존 방식과 달리, UBMS 기술은 각 노드가 주변 8개 이웃 노드와 확정적으로 패브릭(fabric) 연결을 구성한 것이다.

이를 통해 네트워크 전체가 각 노드의 연결 상태를 실시간으로 유추할 수 있게 됐으며, 더 나아가 각 노드의 거리와 위치 정보를 논리적으로 파악할 수 있게 됐다. 그 결과, 송신자가 경로와 방향을 사전에 인지해 단 한 번의 통신으로 목적지에 정확히 도달할 수 있는 구조가 구현된 것이다.

이 방식은 확률 기반 중심의 전송을 검증 가능한 절차 기반의 전파 방식으로 전환시키며, 재현성 및 예측 가능성, 운영 단순화라는 세 가지 과제를 동시에 해결한다.

UBMS 기술은 분산 AI, IoT, 블록체인, 엣지 컴퓨팅, 서비스 메쉬 등 다양한 산업군에서 적용 가능하며, AI 트래픽 및 CDN, 자율주행 등 실시간성이 중요한 환경에서 즉각적인 비용 절감 효과를 기대할 수 있다.

UBMS 한혁진 대표는 “이번 특허 출원이 분산 AI·IoT·서비스 메쉬 분야의 새로운 표준 기술 후보로 부상할 가능성을 높일 것”이라며 “이를 시작으로 글로벌 특허 확장 및 상용화 프로젝트를 추진 중”이라고 전했다.