기술기고문

사물인터넷(IoT): 차세대 기술은 무엇인가?

2018-05-09
사물인터넷(IoT): 차세대 기술은 무엇인가?
 
. 그레인 머피(Grainne Murphy)
아나로그디바이스
 
초기의 사물인터넷(IoT)은 이미 배치되어 있거나 향후 배치될 센서의 수적 증가에만 기반을 둔 첨단기술발전 곡선(hype curve)을 따랐었다. 하지만 이제 우리는 미래를 살펴 보고 주목할 만한 성공 요인 몇 가지에 대해 논의해보도록 하자.
 
IoT의 향후 트렌드에는 최종 소비자에게 분명한 경제적 이익을 가져다 줄 수 있는 IoT 애플리케이션들이 포함되어 있다. 그 중 하나로는 배터리의 수명을 몇 년씩 지속되기까지 늘려가는 개선해 나가는 트렌드도 있다. 또한, 무선 기반 IoT 모니터링 시스템 내 모든 데이터 전송은 전력을 소비하게 되는데, 이 때 스마트 파티셔닝(smart partitioning)은 센스와 프로세스를 에지 노드에 위치시키고 단말기 상에서 의사 결정을 하도록 해준다. 이는 보다 산발적이고 짧은 지속기간 동안 더 적은 양의 데이터만을 처리할 수 있도록 해 준다는 점에서 IoT 시스템에 상당한 가치를 부가하게 된다고 할 수 있다. 마지막으로 향후 IoT 시스템의 매우 중요한 요인 중 하나는 안전하면서도 안정적으로 가동될 수 있는 역량이다. 따라서 탁월한 IoT 시스템을 갖추기 위한 향후 시스템 설계의 초점은 신뢰할 수 있는 센서 및 가동 시간 같은 주요 성능 지표들로 이동하게 될 것이다. 전문가들은 현재 저비용 개발 시스템(low cost development systems)에 대한 기대가 최대치로 부풀어 있다고 분석하는데, 예측하기로 해당 IoT 플랫폼은 1년 내 대중 시장에 대량으로 보급될 것이다. 그리고 차별화 또는 특화된 고정밀 센서와 아날로그 신호 체인이야말로 향후 2~5년 간 IoT 시장의 실질적인 미래를 앞당겨 줄 기술이 될 것이다.
 
[그림 1a.] 저비용 개발 보드의 데이터 포인트를 겹쳐서 표시한 첨단기술 발전 곡선
 
[그림 1b.] 디지털화에 있어 세 차례 큰 변화의 물결
 
나은 데이터의 중요성
IoT 시스템의 주요 과정 중 하나는 아날로그 신호를 디지털 형식으로 변환하는 것인데, 간단히 말해서 이 과정이 잘 이루어질수록 데이터의 효용성이 높아진다고 볼 수 있다. 그리고 반도체 분야의 혁신은 감지 및 측정, 해석, 그리고 통신 기술을 통해 물리적 세계와 디지털 세계를 연결해 줌으로써 우리 주변의 세상을 이처럼 변환하고 해석할 수 있도록 해준다.
 

[그림 2.] 센서에서 클라우드까지 프로세스 과정
 
 
IoT의 효과를 최대화하기 위해서는 해당 데이터가 변화를 인지하고 사용될 수 있는 곳에 IoT를 배치해야 한다. 이런 변화 중에서도 최종 소비자에게 더 나은 효율이나 탁월한 안정성 등 최고의 가치를 가져다 줄 수 있는 변화가 최선이다. 예를 들어 공장이라면 머신 러닝을 통해 향후 기계의 예측 정비가 필요한 시기를 파악하는 것뿐 아니라 구체적으로 어떤 작업이 필요한지(예: 모터에서 마모가 일어난 볼 베어링의 파악)를 더 자세히 파악할 수 있도록 해 주는 등의 기능 또한 제공되는 경우에 해당된다.
 
따라서 IoT 시스템의 첫 단계는 실시간으로 신호를 감지하고 측정한 뒤 분석 데이터로 변환하는 것이다. 이 과정이 얼마나 제대로 이루어지느냐에 따라 시스템의 이후 단계에서의 성공적 활용 여부가 결정된다. 어떤 IoT 분석 클라우드 플랫폼이든 불완전한 데이터를 투입하게 되면 당연히 불완전한 솔루션을 얻게 되는 것이다. 따라서 가장 탁월한 IoT 시스템이라면 다른 시스템에서는 능가할 수 없을 수준에서 데이터 측정과 보고가 이루어져야 한다.
 
이처럼 우수한 측정 및 보고 능력이 필요하다는 점에서 뛰어난 하드웨어를 갖는 것 역시 중요해진다. 최근의 가트너(Gartner) 보고서도 이와 의견을 같이 하는데, 가트너의 Hype Cycle에 적용 시, 저렴한 IoT 개발 보드의 전망이 관심이 바닥을 보이는 시기 (trough of disillusionment)로 빠르게 향하고 있다고 말한다. 이는 현재 판매되는 저렴한 개발 플랫폼의 수량 때문일 수 있다. 그러나 이러한 현상이 일어나는 실제 이유는 실질적인 경제적 가치를 제공하는 보다 까다로운 IoT 어플리케이션의 구현에 더 많은 관심이 쏟아졌기 때문이라 생각할 수 있다. 그리고 이러한 IoT 시스템은 데이터 출력에 전적으로 의존하게 되며, 대략적인 측정 기능만으로는 구현이 불가능하다.
 
노드와 클라우드 간의 IoT 시스템 파티셔닝
클라우드를 사용하면 확장된 여러 신호 체인에 애널리틱스와 빅데이터를 포함시킬 수 있다. IoT 애플리케이션의 많은 부분은 에지 노드에의 상당한 인텔리전스를 필요로 하게 된다. 이는 여러 요인으로 인한 것인데, 그 중에는 수집한 데이터를 클라우드에 전송할 때 사용할 대역폭 부족(더 정확히 말해 오류 없는 전송을 위한 데이터 전송 속도의 한계)이나 노드에서 필요한 행동의 속도가 시스템이 클라우드로부터 돌아오는 반응을 기다릴 수 없을 때 발생하는 대기 시간 문제 등이 있다. 따라서 노드와 중간 게이트웨이, 그리고 클라우드에는 여러 개의 제어 루프가 존재하게 된다. 클라우드를 통해 여러 센서의 데이터가 취합되면 이 데이터의 종합적인 분석을 통해서 각 에지의 설정은 상황에 맞게 제어가 된다. 맥킨지의 연구에 따르면 클라우드 데이터의 불과 1퍼센트만이 실제로 사용된다는 점과 증가하는 보안 위협으로 인해 데이터를 단말에 보관하는 편이 더 낫다고 한다.
 

[그림 3.] 에지 노드 인텔리전스의 오늘과 내일
 
센서에서의 스마트 파티셔닝과 알고리즘 삽입을 통해 가장 중요한 데이터가 데이터 수집부에서 실시간으로 해석될 수 있다. 스마트 센서와 클라우드에 내장된 알고리즘은 반도체만으로 가능한 것 이상의 해석을 가능하게 해 준다. 사실 이렇게 함으로써 향후 시스템 행동의 예상과 예측이 가능해진다. 임무 수행이 중요한 어플리케이션으로의 IoT 솔루션 도입이 가속화될 수 있을지 여부는 안전한 시스템을 구축할 수 있는 능력에 따라 좌우되며, 지능형 파티셔닝은 이를 가능하게 해 준다.
 
클라우드 컴퓨팅을 사용하면 시간, 장소, 센서에 따라 가장 기본적인 센서 측정값을 연결하고, 이러한 개별 센서 측정값을 서로 연관시킬 수 있어서, 그를 바탕으로 통찰력을 얻을 수 있다. 이는 데이터에서의 변화를 감지하는 능력(예: 기계 성능의 드리프트)과 디지털로 물체(모터 등)나 시스템과 동일한 소프트웨어 모델을 만드는 능력으로 나누어 생각해 볼 수 있다. 이와 같이 만든 디지털 쌍둥이는 사전에 장비를 수리하거나 제조 공정을 계획하는 데 사용할 수 있다. 이것이 바로 폭발적인 센서의 증가를 통해 그릴 수 있는 미래의 한 모습이며, 소프트웨어와 서비스로 경제적 가치를 만들어낼 수 있는 능력이 된다.
 
산업 자동화에서 능동 머신 모니터링을 사용하면 단말에서의 실시간 최적화와 간섭뿐 아니라 클라우드에서도 대기 시간 효율을 상당히 증가시켜서 공장을 새롭게 탈바꿈시킬 수 있다. 이때 여러 공장의 여러 시스템에서 수집한 정보는 취합되어 분석된 후 생산성 향상에 사용될 수 있다.
그렇기 때문에 스마트 IoT 시스템 파티셔닝으로 클라우드의 사용 효율을 보장할 수 있다.
 
신뢰할 있는 데이터가 열쇠
IoT에 중요한 마지막 요소는 무선 네트워크 구축이다. 네트워크에 연결된 대부분의 사물은 RF 및 마이크로파 주파수를 사용해서 클라우드와 무선으로 연결된다. 동작 범위도 단거리부터 장거리까지 다양하며 데이터 전송률도 낮음에서 높음까지 다양하다. 통신 없이도 수 개월에서 수 년까지 가동이 가능한 장치가 있는 반면, 임무 수행이 중요한 보안 네트워크에서 가동해야 하는 장치도 있다. 이러한 센서 노드 중 다수가 배터리나 에너지 하비스트를 통한 자가 동력으로 구동되기 때문에 효율적인 가동이 핵심이다. 통신 네트워크는 여러 요건을 충족해가며 센서로부터 클라우드로 이러한 스마트한 성능을 전달하는 데 반드시 필요하다.
 

[그림 4.] 신뢰할 수 있는 IoT 네트워크
 
그러나 성공적인 IoT 시스템을 구현하는 데 가장 중요한 요소는 안정적인 가동이 가능한지 여부다. 또한 이러한 모든 다양한 요건들을 충족시키려면 센서에서 클라우드로 스마트한 성능을 전달하는 데 필요한 통신 네트워크에 많은 비중을 두게 된다. 특히 금속과 콘크리트로 지은 공장 같은 가혹한 환경에서 시스템을 안정적으로 가동시키기란 아주 어렵다. 고객들은 저렴하고 전력 소비가 낮으면서 대기 시간이 짧은 시스템을 구현할 수 있는 기술을 원한다. 또, 제한 없이 센서를 추가할 수 있기를 바란다. 무선 프로토콜에 관계 없이 믿을 수 있는 네트워크를 구축하는 능력은 또 다른 경로와 채널을 사용해서 간섭을 해결함으로써 이와 같은 높은 안정성을 유지하는 능력으로 귀결된다.
ADI의 저전력 보안 무선 네트워크에 대한 자세한 정보는 www.linear.com/dust_networks에서 확인할 수 있다.
 
참조문서
Panetta, Casey. “Technologies Underpin the Hype Cycle for the Internet of Things, 2016.” Gartner, November 2016.
Patel, Mark, Jason Shangkuan, and Christopher Thomas. “What’s New with the Internet of Things?” McKinsey & Company, May 2017.
 
저자에 대하여
그레인 머피(Grainne Murphy, grainne.murphy@analog.com)는 아나로그디바이스의 IoT 마켓 매니저다. 리머릭대학교에서 공학사 학위를, 옥스포드 브룩스대학교에서 MBA 학위를 취득했다.
 
온라인 지원 커뮤니티
아나로그디바이스의 온라인 지원 커뮤니티에서는 ADI의 기술 전문가들과 교류할 수 있다. 까다로운 설계상의 질문을 던지거나, FAQ를 살펴보고 대화에 참여할 수도 있다.
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