IT Solutions/IoT

사물인터넷(IoT)을 구현하려면 무엇이 필요한가요?

2015.06.16 09:44



지난 1, 2편에는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷)의 개념과 시장 전망, 그리고 적용 사례를 살펴보았습니다. 이어서 오늘 이 시간에는 사물인터넷 구현 기술 트렌드를 함께 정리해 보겠습니다. 


 

흔히 IoT를 구현한다고 하면 인터넷에 연결된 카메라처럼 디바이스를 개발하는 것으로 생각하기 쉽습니다. 그러나 1편에서 이야기한 것처럼 사물인터넷은 디바이스뿐만 아니라 디바이스가 생성한 데이터를 분석하여 지능형 서비스를 제공하는 수준이 될 때 더욱 가치 있는 시스템이 됩니다. 


교통카드 시스템을 예로 들어 볼까요? 버스 단말기가 인터넷에 연결되어 교통카드를 사용하면 잔돈이 없어도 버스를 탈 수 있어서 좋습니다. 그러나 여기에 그치지 않고, 버스 단말에서 생성된 정보를 분석하여 버스 도착 시간 알림, 배차 간격 조정, 최적 환승 정보, 승객 통행량 패턴에 기반한 버스 노선 변경까지 더해져야 진짜 편리한 교통 카드 시스템이 되는 것이죠.   


<LG CNS의 IoT (출처: LG CNS Entrue World 2015)>


다시 말해 IoT를 구현하기 위해서는 크게 4가지 기술 요소, 즉 1) 스마트 디바이스, 2) 진화된 네트워크, 3) 클라우드 컴퓨팅, 4) 빅데이터 분석이 필요한데요. 다음에서는 이에 대한 더 세부적인 내용을 살펴보도록 하겠습니다. 



 

● 스마트 디바이스

스마트 디바이스란 각종 센서와 네트워크 기능이 탑재된 디바이스를 말합니다. 스마트 와치를 예로 들 수 있을 것 같은데요. 'LG Watch Urbane'은 자이로, 가속도, 나침반, 기압, 심박, GPS 센서를 탑재하고 있습니다. 


이 센서들은 사용자의 위치, 활동량, 건강 상태를 확인하는데 필요한 정보를 생성해 주는데요. 뿐만 아니라 와이파이, 블루투스, NFC 통신을 통해 센서 정보를 스마트폰이나 서비스에 전송하기도 합니다.


스마트 와치 외에도 안경이나 팔찌 형태의 각종 웨어러블 디바이스, 자율 주행 자동차, 원격 제어 가능 로봇 청소기, 세탁기 같은 가전, 그리고 스마트폰 자체도 모두 스마트 디바이스에 해당하는데요. 이러한 예들을 보면 PC에 버금가는 성능을 지니거나 비싼 가격의 제품들만 스마트 디바이스라고 생각할 수도 있지만, 사실 센싱과 통신 기능만 갖추고 있으면 모두 스마트 디바이스에 해당됩니다.   

<여러 가지 스마트 디바이스 (출처: Entrue world 2014 자료 재편집)>


주차장에서 흔히 볼 수 있는 차량 점유 여부를 알려 주는 디바이스의 경우 스스로 판단하고 처리하는 능력이 미약합니다. 그러나 적외선 센서, 통신 기능을 갖춘 만큼 스마트 디바이스에 포함되는 것이죠. 


스마트 디바이스를 조금 더 자세히 살펴보면 각종 센서/통신 모듈, 배터리 등의 전력 모듈, 사람의 뇌와 같은 역할을 하는 칩, OS, 원격 제어 및 모니터링을 할 수 있도록 디바이스 상에 탑재되어 있는 Embedded SW 플랫폼 및 애플리케이션으로 구성되어 있는 것을 알 수 있습니다. 그리고 스마트 디바이스를 개발하기 편리하도록 통신, 칩, OS, SW 플랫폼 및 개발 환경을 묶어 제공하는 시스템이 있는데요. 이를 'IoT Device Platform'이라고 합니다. 


최근 스마트 디바이스 기술 동향에서 중요해지고 있는 것 중 하나는 배터리 혹은 전력 관리 기술입니다. 앞서 언급한 스마트 와치, 로봇의 예들을 보더라도 사물인터넷은 항상 전원을 연결할 수 없는 환경이 대부분입니다. 따라서 충전 없이 오래 사용하려면 배터리 용량이 커야 하는데요. 배터리가 커지면 그만큼 무게가 나가서 휴대가 어려워지죠.    


또한 휴대형이 아닌 경우에도 설치 공간의 문제나 전력 설비 공사 등 비용이 증가하는 문제가 생깁니다. 그래서 같은 배터리를 쓰더라도 전력 사용을 효율적으로 해서 충전 없이 더 오래 스마트 디바이스를 사용할 수 있도록 하는 기술이 주목받고 있습니다. 


이와 같은 저전력 소비 기술은 ARM, Intel, Qualcomm 등의 칩 제조사들이 리딩하고 있는데요. 그중에서도 ARM의 '빅 리틀 프로세싱'은 상호 보완적 기능을 가진 두 개의 코어를 하나의 칩에 결합해 태스크가 필요로 하는 퍼포먼스에 따라 적합한 코어를 사용하여 전력 소비를 효율화하는 기술입니다. 


즉 게임, GPS와 같이 데이터 처리량이 많고 복잡한 태스크에는 고성능 코어를, 웹브라우징이나 이메일 같이 상대적으로 간단한 태스크에는 저전력 코어를 사용하여 결과적으로 전력 소비를 최적화하는 것이지요. [각주:1] 


최근에는 칩이 아닌 SW적으로 전력 소비를 효율화하는 기술들도 나오고 있는데요. 지난달 발표된 Android M의 Doze 기능을 한번 살펴볼까요? 


Doze란 폰이나 태블릿의 움직임 감지 센서를 통해 사용자가 단말을 사용하는 패턴을 모니터링하다가, 일정 시간 동안 사용하지 않을 경우 대기 모드에서 백그라운드 프로세스를 제거해 절전 효율을 높여 주는 기능입니다. 구글은 넥서스9 태블릿으로 테스트한 후, 배터리 수명이 50%까지 향상되었다고 밝힌 바 있는데요. 이처럼 스마트 디바이스 관련 기술은 지속적으로 발전하고 있습니다. 


● 진화된 네트워크

네트워크는 스마트 디바이스를 스마트폰, 다른 스마트 디바이스 혹은 서비스와 연결해 주는 통신기술 입니다. 그런데 여기에서 이야기하는 네트워크는 흔한 네트워크 아니라 ‘진화된(Advanced) 네트워크'를 의미하는데요. 그렇다면 사물인터넷(IoT)을 위해 네트워크는 어떻게 진화되어 가고 있을까요? 


스마트 디바이스에서 언급했던 저전력 기술의 발전은 네트워크에서도 일어나고 있습니다. '블루투스 4.0'나 '지그비(zigbee)' 같은 저전력 근거리 무선 기술 표준이 그 예라고 할 수 있는데요. 블루투스 4.0의 경우 3.0에 비해 에너지 소비를 50% 가량 개선했습니다. 그리고 블루투스 4.0 통신을 사용해 위치 정보 및 경보 알람을 알려 주는 웨어러블 밴드[각주:2]의 경우 건전지 1개로 1년 이상 사용할 수 있습니다. 


근거리 무선 기술뿐만 아니라 LTE 역시 발전하고 있는데요. 배터리 하나로 10년 간 통신 가능한 저전력 기술인 'LTE-M'으로 진화되고 있습니다. 


통신 속도와 대역폭 측면에서도 발전은 계속되고 있습니다. 차세대 무선 이동 통신 규격인 5G는 LTE보다 100~1000배까지 빠른 전송 속도를 목표로 하고 있는데요. IoT 환경에서 5G가 요구되는 이유는 폭증하는 데이터를 지연 없이 전송하고 처리해야 하기 때문입니다.  


한 예로 재난 환경에 투입된 원격 제어 로봇과 원격에서 조종하는 사용자를 한번 생각해 볼까요? 로봇은 영상, 오디오, 팔/다리 움직임 등의 대량 센싱 데이터를 원격지에 있는 사용자에게 지연 없이 보내야 합니다. 그리고 사용자는 이 정보를 현장에 있는 것처럼 실시간으로 체험하여 원격지 로봇에게 적합한 명령을 결정하게 되는 것이죠.


● 클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅이 처음 등장한 이유는 높은 수준의 IT 인프라를 저렴한 비용으로 유연하게 사용하기 위해서였습니다. 그러나 IoT 시대의 클라우드 컴퓨팅은 단순히 싸고 유연한 인프라가 아니라 서비스 백본(Backbone)으로서의 그 중요성이 더 큽니다.


스마트 디바이스의 경우 저장 용량이나 시공간이 제약이 있는데요. 스마트 디바이스가 클라우드와 연결되는 순간 이러한 제약을 뛰어 넘어 사용자에게 끊김이 없는 서비스를 제공할 수 있게 되죠. 또한 센싱 데이터에 기반하여 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 빅데이터 분석이 필요한데요. 클라우드 컴퓨팅은 빅데이터 분석을 위해서도 꼭 필요한 서비스 인프라입니다. 


마지막으로 IoT 관점에서 클라우드 컴퓨팅 기술 동향 중 주목할만한 점은 IoT 생태계 형성을 위한 서비스/개발 클라우드 플랫폼 투자가 활발해지고 있다는 점인데요. 자이블리(Xively), 패치베이(Pachube), 에브리씽(Everything), 싱스픽(Thingspeak), 씽웍스(Thingworx), 모비어스(Mobius)등의 플랫폼을 활용해 볼만합니다. 


<한국전자부품연구원의 IoT 플랫폼 Mobius 개념도 (출처: http://iotmobius.com)>


● 빅데이터 분석

IoT 환경에서는 빅데이터 분석이 중요합니다. 지난 1편에서 IoT는 이제 디바이스 중심에서 서비스 관점으로 발전할 것이라고 이야기했었는데요. 서비스 관점에서의 IoT의 4개 기술 요소 중, 빅데이터 분석은 사용자 부가 가치가 가장 큰 영역이기 때문입니다.


또한 IoT 환경에서 폭증하는 센서 데이터(오디오, 영상, 이미지와 대량의 센서로부터 생성된 측정 값들)는 사람이 수작업으로 분석하거나 이해할 수 있는 양이 아니기 때문에 시스템적인 분석이 점점 더 중요해지고 있습니다. 


IoT 측면에서 빅데이터 분석 기술 동향 중 주목할만한 점은 '머신러닝(Machine Learning)' 기술에 대한 관심과 적용의 증가입니다. 데이터를 분석하기 위해서는 모델링이 필요한데요. 이 모델링을 사람이 아니라 컴퓨터가 알아서 하게 하는 것이 바로 '머신러닝'입니다.  


즉 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾아 내고 새로운 분류 체계를 만들어 가며 데이터를 분석해 의미 있는 결과물, 예를 들면 향후 예측과 같은 결과를 내놓게 되는 것이죠. 지금까지 이것은 사진의 문자를 인식하거나 이메일 스팸 필터링, 쇼핑몰 연관 추천 시에 많이 사용되었습니다. 


그러나 IoT에서는 대량의 센서 데이터들로부터 연관 관계를 찾고, 향후 결과를 예측할 때 주로 쓰입니다. GE의 '프리딕티비티 솔루션(Predictivity solutions)'을 예로 들어 보면, 이 솔루션은 천만 개의 센서를 통해 하루 오천만 가지의 정보를 수집하고 분석하는데요. 이는 고객의 자산인 기계나 장비가 돌발적으로 가동 중지 상태, 즉 다운타임을 겪지 않도록 예방해 준다고 볼 수 있습니다. 


티센크루프 엘리베이터 역시 IoT 데이터 분석에 머신러닝을 적용한 사례인데요. 티센크루프는 각 엘리베이터에 센서를 부착해 속도, 모터 온도, 출입문 오작동 등 각종 정보를 수집해 이를 클라우드로 전송합니다. 


이 데이터를 바탕으로 예측 모델을 만들고 언제, 어떤 문제가 생길지 예측하는데요. 이를 통해 엘리베이터에 문제가 발생하기 전에 정기 점검을 하고 수리할 수 있습니다. 결과적으로 안전성 확보는 물론 정비 기사 파견 횟수를 줄일 수 있다고 합니다. 



 

지금까지 사물인터넷(IoT) 구현을 위한 4가지 기술 요소, ① 스마트 디바이스, ② 진화된 네트워크, ③ 클라우드 컴퓨팅, ④ 빅데이터 분석에 대해 살펴보았습니다.  


1~2편에서 IoT 사례를 살펴보았을 때는 IoT가 우리 생활과 밀접한 것처럼 느끼셨을 텐데요. 오늘 살펴본 내용은 어쩌면 조금 거창하고 어려운 기술들이라서 여러분이 IoT를 멀게 느끼셨을지도 모르겠습니다. 그래서 초보자들도 IoT를 쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 제품과 서비스들을 소개해 드릴까 합니다. 


미국에서 개발된 장난감을 만들 수 있는 하드웨어 세트인 리틀비츠(LittleBits)는 개발 지식이 전혀 없더라도 Input과 Output의 개념만 이해하면 손쉽게 아이디어를 구현할 수 있는 '전자 회로 개발 키트'입니다. 컴퓨팅 모듈 외에도 모터, 불빛이나 소리의 크기와 속도를 조절할 수 있는 가변 저항기, 광감지 센서 등의 엄지 손가락 크기의 작은 모듈들이 키트에 포함되는데요. 사용자는 이 키트들을 자석으로 쉽게 붙였다 떼었다 하며 원하는 회로로 구성해 볼 수 있습니다. 



가장 기본적인 모듈로 구성된 키트만으로 15만 가지의 조합을 생성해 낼 수 있다고 하는데요. 처음 도전이 어렵다면 리틀비츠 커뮤니티에 소개된 프로젝트를 보고 따라 해보는 것도 좋은 방법입니다. 자세한 내용은 첨부한 동영상을 참고하시기 바랍니다. 


또한 개발에 대한 지식이 있다면 스마트 디바이스의 HW는 '라즈베리파이(Raspberry Pi)'나 '아두이노(Arduino)' 보드를, 스마트 디바이스의 SW 및 클라우드 컴퓨팅은 한국전자부품연구원의 'Mobius 플랫폼'을 활용하여 개발하는 것도 하나의 방법입니다. 


그렇다면 개인이 아닌 회사에서 IoT를 구현하려면, IoT의 4가지 기술 요소를 어떻게 조달하고 결합해야 할까요? 


<LG CNS IoT Platform> 


LG CNS는 이러한 고민을 가진 고객을 위해 IoT 시스템이 갖추어야 할 기능과 기능 구현을 위한 각 기술 요소, 솔루션과 표준 등을 포함하는 LG CNS 'IoT Reference Architecture'를 제시합니다. 또한 IoT 보안 및 빅데이터 솔루션을 포함하는 LG CNS 'IoT 플랫폼'을 확보하고 있는데요. 상세한 내용은 '이제 IoT도 플랫폼이다! LG CNS의 IoT 플랫폼' 기사(http://blog.lgcns.com/817)에서 확인해 보시기 바랍니다.    


오늘은 사물인터넷(IoT) 연재 3편으로 IoT 구현을 위해 필요한 기술 트렌드를 함께 살펴보았습니다. 이어서 다음 4편에서는 IoT 업계 동향에 대해 알아보겠습니다.  


LG CNS 페이스북 바로가기 : http://on.fb.me/1N0Ocol


글 ㅣ LG CNS 정보기술연구원 기술전략팀 


['서비스 관점의 IoT를 말하다' 연재 현황 및 향후 계획]


● 1편 IoT의 개념과 시장 전망 : http://blog.lgcns.com/758

● 2편 IoT 적용 사례 : http://blog.lgcns.com/788

● 3편 IoT 구현 기술 트렌드 : http://blog.lgcns.com/818

● 4편 IoT 업계 동향 : http://blog.lgcns.com/835

● 5편 IoT 향후 전망과 발전을 위한 전제 조건 : http://blog.lgcns.com/864






  1. '모바일 혁명 문제는 저전력이다', 윤범진, www.elec4.co.kr, 2013 [본문으로]
  2. 출처: http://www.beluvv.com/ [본문으로]
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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS
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