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에너지 하베스팅의 핵심 애플리케이션, 스마트 빌딩의 ‘무선 센서 노드’

에너지 하베스팅의 배경
오늘날에는 지구의 환경에 대한 인식이 높아지면서 우리의 모든 일상이 친환경을 염두에 두고 있는 듯한 모습이다. 에너지 하베스팅(energy harvesting)이라는 개념이 등장한 것은 10년도 더 된 일이지만, 실제 환경에 주변 에너지원을 활용하는 시스템을 구현하는 것은 까다롭고 복잡하며 비용이 많이 들었다. 그럼에도 불구하고 에너지 하베스팅은 교통, 무선 의료 디바이스, 타이어 압력 감지, 빌딩 자동화 같은 다양한 분야에 성공적으로 도입되고 있다. 특히 빌딩 자동화 시스템에서는 점유 센서, 온도조절기, 조명 스위치 같은 기술들을 활용함으로써 전원이나 제어 배선을 제거하고 주변 에너지 하베스팅 시스템을 사용할 수 있게 되었다.
 
상업용이든 주거용이든 에너지 효율을 높이고 화석 연료에 의존한 전통적인 전력원 사용을 줄이기 위해서는 스마트 빌딩을 구축하는 것이 필요해졌다.
 
상업용 빌딩의 경우, 스마트화는 건물 입주사들을 위해서도 중요하다. 건물의 에너지 효율을 높이고 합리화하는 것은 에너지 비용을 낮출 뿐만 아니라 그 안에서 업무를 보는 작업자들을 위해 생산적인 환경을 조성하는 데에도 도움이 되기 때문이다. 이를 위해서는 해결해야 할 과제들이 있다. 일례로 냉난방 시스템의 효율적 가동, 조명 제어, 효율적인 공간 활용을 위해 요구되는 피드백을 제공할 수 있는 인프라가 필요하다. 그러려면 환경을 모니터링하고 제어하기 위한 방법론으로서 사물인터넷(IoT) 활용이 필요할 것이며, 대체 전력원을 활용해서 IoT를 효과적으로 관리하고 제어할 수 있을 것이다.                                                                                                                                             
 
 
스마트 빌딩과 관련한 IoT 동향
스마트 빌딩은 우리의 일상에 근본적인 변화들을 가져오고 있다. 스마트 빌딩은 에너지를 절약할 뿐 아니라 돈도 절약한다. 이러한 변화들을 보여주는 IoT 스마트 빌딩과 관련한 동향들이 이미 생겨나고 있다.
 
대표적인 예가 예방 정비에 센서(IoT)와 그 밖의 하드웨어 장치들을 활용하여 상업용 빌딩과 그 안의 모든 장비들에 대한 상태를 파악하는 것이다. 이 피드백을 활용하면 언제 유지보수가 필요한지를 효과적으로 판단할 수 있다. 또한 예방 정비 접근법을 활용하면, 시스템을 구동하는 동안 예기치 않게 불쑥불쑥 터지곤 하는 고장이나 결함 문제를 상당 부분 미리 해결할 수 있다. 
 
업무 생산성은 공기 질에 의해서도 크게 영향을 받는다. 한 연구 결과에 따르면, 실내 환경의 질이 좋은 빌딩에서 일하는 작업자들은 일반적인 빌딩에서 일하는 작업자들에 비해서 업무 효율이 10% 이상 더 높은 것으로 조사되었다. IoT 기기를 활용하여 공기 질을 측정하고 검사할 수 있다. 예컨대 메시 네트워크를 형성하는 다양한 센서들을 사용하면 공기 중의 이산화탄소 농도를 측정할 수 있다. 빌딩 인프라의 모든 영역에 센서들을 설치함으로써 해당 건물 내에서 근무하는 모든 사람들의 건강과 생산성을 유지할 수 있다.
 
또 다른 동향은 스마트 빌딩에서 IoT를 활용한 애플리케이션이 늘어나고 있다는 점이다. 예를 들어 설비 관리자는 열 영상을 활용해서 장비가 지정된 동작 온도 범위를 벗어나지 않는지 검사할 수 있다. 이 방법으로 쉽게 검사를 할 수 있으므로, 특정 장비 고장으로 인한 가동 중단 사태가 발생하기 전에 예방 정비가 가능하다. IoT를 활용함으로써 상업용 설비 관리자들이 데이터를 측정하고 수집하는 방식으로 근본적인 변화가 가능해졌다. 이제 설비 관리자는 이전에는 접근하기 어려웠던 위치들을 포함해서 빌딩의 곳곳에 센서를 설치하여 필요한 모든 정보들을 추적하고 접근할 수 있다. 
 
IoT를 활용하면 건물을 친환경적이고 자원 효율적으로 만들 수도 있다. 이는 건물 설계에도 영향을 미친다. 뿐만 아니라 이러한 지능형 빌딩 관리 시스템은 어디서나 원격으로 관리할 수 있다. 센서를 활용하여 진동이나 온도 변화 같은 이상을 감지할 수 있으므로 구식의 크고 무거운 장비들을 대체할 수 있으므로 유지보수 비용을 절감하고 상당한 에너지와 돈을 절약할 수 있다.
 
끝으로, 건물에 IoT를 활용함으로써 기대할 수 있는 가장 중요한 측면은 에너지 효율이다. 건물 관리자는 센서 네트워크를 통해 수집한 정보를 활용해서 자산을 더 효과적으로 제어할 수 있으며 환경에 유해한 폐기물을 줄일 수 있다. 이러한 사례로는 다음과 같은 것들을 들 수 있다:
 
▶ 센서를 사용한 온도 제어
▶ 엑추에이터를 사용한 HVAC 제어
▶ 빌딩에 에너지 자동화를 구현하기 위한 복합 애플리케이션
▶ 실시간 기상 예보를 활용한 에너지 비용 절감
 
무선 센서 노드: 에너지 하베스팅을 활용할 수 있는 핵심 애플리케이션
에너지 하베스팅 시스템을 활용할 수 있는 핵심 애플리케이션으로 빌딩 자동화용 무선 센서를 꼽을 수 있다. 미국에서는 연간 에너지 사용량에서 가장 큰 비중을 차지하는 부분이 바로 빌딩이다. 그 다음이 교통과 산업용 분야이다.
 
에너지 하베스팅을 활용한 무선 네트워크는 건물에 많은 수의 센서들을 연결해서 실내에 사람이 없을 때 온도를 조절하거나 조명을 끄는 방식으로 HVAC를 줄이고 전기 요금을 절약할 수 있다. 뿐만 아니라 에너지 하베스팅 전자기기의 가격대가 전원 배선을 설치하거나 주기적으로 배터리를 교체하는 데 드는 비용보다 낮아짐에 따라, 에너지 하베스트가 경제적인 측면에서도 유리해졌다.
 
각각의 노드마다 외부 전원을 사용해야 한다면 무선 센서 네트워크의 이점을 살리지 못하게 될 것이다. 전력 관리 기술이 계속해서 발전한 덕분에 전자 회로가 주어진 전원으로 더 오래 작동할 수 있게 되기는 했지만, 이것만으로 부족한 부분은 에너지 하베스팅 전력을 사용해서 보완할 수 있다. 에너지 하베스팅을 통해 주변에서 포집한 에너지를 사용 가능한 전기 에너지로 변환해서 무선 센서 노드를 구동할 수 있다. 주변 에너지원은 빛, 온도 차이, 기계적 진동, RF 신호, 그 밖에 트랜스듀서를 통해서 전기 전하를 발생시킬 수 있는 어떤 것이든 될 수 있다. 이러한 에너지원은 우리 주변 어디서나 볼 수 있으며, 예를 들어서 온도 차이에는 TEG(열전 발전 소자), 진동에는 압전 소자, 태양광(또는 실내 조명)에는 태양광 셀 같이 적합한 트랜스듀서를 사용해서 주변 에너지를 전기 에너지로 변환할 수 있다. 습기나 수분으로부터 갈바닉 에너지를 활용할 수도 있다. 이러한 ‘공짜’ 에너지를 활용하여 전자 부품과 시스템을 자율적으로 구동할 수 있다.
 
오늘날에는 무선 센서 노드를 마이크로와트(µW) 대의 평균 전력 수준으로 작동할 수 있게 됨에 따라, 기존에는 사용하지 않던 전원으로 무선 센서 노드를 구동하는 것이 현실적으로 가능해졌다. 따라서 배터리를 사용하는 것이 불편하거나, 비실용적이거나, 비싸거나, 위험한 시스템에서 에너지 하베스팅 기술 활용해 배터리를 충전, 보완, 또는 대체할 수 있다. 이는 또 전력이나 데이터를 전송하는 데 필요한 배선까지 제거할 수 있다.
 
에너지 하베스팅을 활용한 무선 센서 노드(WSN)는 그림 1에서 보는 것처럼 통상 4개의 블록으로 이루어진다:
▶ 주변 에너지원
▶ 하위 전자장치들에 전력을 공급하기 위한 트랜스듀서 소자와 전력 변환 회로
▶ 노드를 물리적 세계로 연결하기 위한 센싱 소자와, 측정 데이터를 처리하고 메모리로 저장하기 위한 마이크로프로세서나 마이크로컨트롤러 같은 컴퓨팅 소자
▶ 인접 노드들 및 외부 세상과의 무선 통신을 위해 근거리 무선이 가능한 통신 소자
 
주변 에너지원의 예로는, TEG(또는 써모파일)를 HVAC 덕트 같은 발열체에 부착하거나 압전 트랜스듀서를 창유리 같이 진동이 발생하는 기계적 구조물에 부착하는 것을 들 수 있다. 열을 활용하기 위해서는 컴팩트한 열전 소자를 사용해서 작은 온도 차이를 전기 에너지로 변환할 수 있다. 기계적 진동이나 변형력을 활용하기 위해서는 압전 소자를 사용해서 진동이나 변형력을 전기 에너지로 변환할 수 있다.
 
전기 에너지를 생성했으면, 이것을 다시 하위 전자장치들을 구동하기에 적합한 형태로 변환해야 한다. 이렇게 해서 마이크로프로세서가 센서를 깨워서 판독이나 측정을 하도록 하고, 그런 다음에는 아날로그-디지털 컨버터(ADC)가 이것을 처리하고 초저전력 무선 트랜시버를 통해서 전송할 수 있다.
 
그림 1: 에너지 하베스팅 시스템의 주요 기능 블록
 
에너지 하베스팅을 이용해 제공되는 에너지는 그 에너지원을 사용할 수 있는 시간대에 따라서 달라진다. 따라서 포집량을 비교하기 위한 1차 기준은 에너지 밀도가 아니라 전력 밀도이다. 에너지 하베스팅으로는 사용할 수 있는 전력이 통상적으로 적고 가변적이며 예측하기가 어렵다. 이로 인해 하베스터와 2차 전력 저장소를 연결한 하이브리드 구조가 많이 사용된다. 하베스터는 에너지 공급은 무제한적이지만 전력이 제한적이므로 시스템에 에너지를 공급하는 역할을 한다. 배터리나 커패시터 같은 2차 전력 저장소는 더 높은 출력 전력을 제공할 수는 있지만 저장할 수 있는 에너지가 제한적이므로, 필요할 때만 시스템에 전력을 공급하고 평상 시에는 하베스터로부터 전하를 공급받는다. 주변 에너지원을 사용할 수 없을 때는 2차 전원 저장소를 사용해서 무선 센서 노드를 구동할 수 있다.
 
완벽하게 자족적인 무선 센서 시스템을 설계하기 위해서는 에너지 수준이 낮은 환경에서 최소한의 전기 에너지를 소모하는 절전형 마이크로컨트롤러와 트랜스듀서가 필요하다. 그림 1은 이러한 에너지 하베스터의 통상적인 구현을 보여준다. 이러한 구현은 디스크리트 구성으로서 30개 이상의 부품을 사용한다. 이러한 설계는 변환 효율이 낮고 대기 전류(quiescent current)가 높다. 이는 최종 시스템에서 성능 저하를 초래한다.
 
높은 대기 전류는 에너지 하베스팅 전원의 출력이 얼마나 낮아야 할지를 제한하므로, 출력에 여분의 전력을 공급하기 전에 먼저 시스템 자체 동작에 필요한 전류 레벨을 맞추는 것이 중요하다. ADI의 Power by Linear™(PbL) 제품이 한 차원 더 향상된 성능과 설계 간소화를 제공할 수 있는 지점이 바로 이 부분이다.
 
에너지 하베스팅의 사례
LTC3109는 통합 수준이 매우 높은 DC-DC 컨버터이자 전력 관리 디바이스이다. TEG, 써모파일, 소형 태양광 셀처럼 입력 전압이 극히 낮은 전력원들로부터 에너지를 포집 및 관리할 수 있다. 고유의 자동극성 토폴로지 덕분에, 극성에 상관없이 최저 30mV에 이르는 입력 소스를 사용해서 동작할 수 있다.
 
그림 2: LTC3109 애플리케이션 회로 예시
 
그림 2의 회로는 2개의 컴팩트한 스텝업 트랜스포머를 사용해서 입력 전압 소스를 부스트해서 LTC3109로 제공하고, LTC3109는 무선 센싱과 데이터 포착을 위한 포괄적인 전원 관리 솔루션을 제공한다. 전통적인 배터리 전원을 사용하는 것이 아니라 작은 온도 차이로부터 에너지를 포집하여 시스템 전력을 생성한다.
 
각 트랜스포머의 2차 권선에서 생성되는 AC 전압을 외부 차지 펌프 커패시터와 LTC3109 내부의 정류기를 사용해서 부스트하고 정류한다. 이 정류기 회로가 VAUX 핀으로 전류를 제공하고, 외부 VAUX 커패시터와 그 밖의 출력들로 전하를 제공한다. 내부 2.2V LDO 레귤레이터는 저전력 프로세서나 그 밖의 다른 저전력 IC들을 지원할 수 있다.
 
맺음말
아날로그 스위치 모드 전원공급장치(SMPS) 설계 전문 인력의 세계적인 부족으로 인해 친환경 빌딩을 위한 효과적인 에너지 하베스팅 시스템을 설계하기가 어려웠다. 특히 원격 무선 센싱과 관련한 전원 관리가 어려운 과제 중의 하나였다. LTC3109 같은 제품을 사용하면 어떠한 열 소스를 이용해서든 에너지를 추출할 수 있으므로, 시스템 설계자가 에너지 하베스트 전원을 손쉽게 설계할 수 있다. 이를 통해 화석 연료 사용을 줄일 수 있을 뿐 아니라 보다 친환경적인 빌딩을 구현하고 현재 세대와 미래 세대를 위해 환경 보호에도 기여할 수 있다.
 
저자 소개
토니 암스트롱(Tony Armstrong)은 아나로그디바이스 Power by Linear™ 제품 그룹의 사업 개발 디렉터였다. 전력변환 및 관리 제품과 관련해서 제품이 출시될 때부터 단종될 때까지 전반을 책임쳤다. ADI 입사 전에는 리니어 테크놀로지(Linear Technology), 실리코닉스(Siliconix), 셈텍(Semtech), 페어차일드 세미컨덕터(Fairchild Semiconductors), 인텔(Intel)에서 마케팅, 영업, 운영을 비롯한 다양한 직책을 역임했다. 영국 맨체스터 대학에서 응용수학을 전공했다.