Chapter 9. Wireless Sensor Network (WSN) and IoT-based Monitoring
| 스마트 인프라의 계측 개론 | 건설환경공학과 대학원
전통적인 유선 DAQ 시스템은 센서에서 데이터 로거까지 케이블을 직접 연결해야 한다. 교량·댐·사면과 같이 접근이 어렵거나 수 km에 걸쳐 넓게 퍼진 구조물에서는 배선 공사 비용이 매우 크고, 케이블 포설 자체가 불가능한 경우도 있다.
WSN(Wireless Sensor Network, 무선 센서 네트워크)와 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 기술의 발전은 이러한 제약을 극복하고 대규모·분산형 상시 계측 시스템 구현을 가능하게 하였다. 수십~수백 개의 센서 노드가 무선으로 데이터를 수집하고, 인터넷을 통해 관제 서버로 전송하는 방식이 이미 실용화되어 있다.
WSN 기반 계측의 주요 장점은 다음과 같다.
WSN의 기본 단위는 센서 노드(mote)이다. "mote(티끌, 먼지 한 톨)"*란 먼지 한 톨처럼 작은 무선 센서 장치라는 의미에서 붙여진 이름이다. 각 노드는 독립적으로 동작하며 다음 4개의 서브시스템으로 구성된다.
* mote(티끌, 먼지 한 톨)
미국 UC 버클리 대학의 연구진들이 주도한 '스마트 더스트(Smart Dust, 영리한 먼지)' 프로젝트에서 유래하였다.
| 서브시스템 | 기능 |
|---|---|
| 감지부 (Sensing) | 다종 센서(가속도, 온도, 습도 등) 물리량 계측 |
| 처리부 (Processing) | MCU(Micro Controller Unit, 마이크로컨트롤러)로 데이터 전처리, 임계값 판단 |
| 통신부 (Communication) | RF(Radio Frequency, 무선 주파수) 모듈을 통한 데이터 송수신 |
| 전원부 (Power) | 배터리, 에너지 하베스터, 전력 관리 IC(Integrated Circuit, 직접 회로) |
토폴로지(topology)*란 노드들이 서로 어떻게 연결되는지를 나타내는 구조를 말한다. WSN에서는 현장 조건과 목적에 따라 세 가지 구조 중 하나를 선택한다.
* 토폴로지(topology)
원래는 수학(위상수학)에서 유래한 용어로, '도형이나 공간의 위치 관계를 다루는 학문'을 의미한다.
배터리 기반 WSN 노드에서 가장 많은 전력을 소모하는 부품은 무선 통신 모듈(라디오)이다. 배터리 수명을 연장하는 핵심 전략은 다음과 같다.
WSN과 IoT에서 사용하는 무선 통신 방식은 전송 거리와 데이터 속도, 소비 전력의 트레이드오프(Trade-off)에 따라 다양하다. 현장의 규모와 측정 주기에 맞는 프로토콜을 선택하는 것이 무엇보다 중요하다.
| 프로토콜 | 주파수 | 전송 거리 | 데이터 속도 | 적용 |
|---|---|---|---|---|
| ZigBee | 2.4 GHz | 10~100 m | 250 kbps | 건물 내 메시 네트워크 |
| Bluetooth LE | 2.4 GHz | 10~100 m | 1 Mbps | 스마트폰 연동, 근거리 |
| Wi-Fi | 2.4/5 GHz | 50~100 m | 수십~수백 Mbps | 고속 데이터, 영상 전송 |
| LoRa | 868/915 MHz | 수 km~15 km | 0.3~50 kbps | 장거리 저전력 IoT |
| NB-IoT | LTE 대역 | 수 km | ~200 kbps | 이동통신망 기반 IoT |
| LTE-M | LTE 대역 | 수 km | ~1 Mbps | 중속 이동 단말 |
LPWAN(Low Power Wide Area Network, 저전력 장거리 통신망)은 스마트폰처럼 빠른 속도는 필요 없고, 수 분에 한 번씩 소량의 센서 데이터만 전송하면 되는 IoT·계측 환경에 최적화되어 있다.
LoRa(Long Range)는 Semtech사가 개발한 확산 스펙트럼(Chirp Spread Spectrum, CSS) 기반의 물리 계층 변조 방식이다. 신호를 넓은 주파수 대역으로 "확산"시켜 잡음에 강하고 장거리 전송이 가능하다. LoRaWAN(Long Range Wide Area Network)*은 이를 기반으로 한 상위 네트워크 프로토콜(MAC + 네트워크 구조)이다.
* LoRaWAN(Long Range Wide Area Network)
적은 데이터를 멀리 보내면서, 배터리는 아주 오래가는 IoT 전용 무선 네트워크
LoRa 주요 파라미터인 확산 인수(Spreading Factor, SF)는 전송 거리와 데이터 속도의 트레이드오프를 제어한다. SF가 높을수록 신호를 더 넓게 확산시켜 잡음에 강해지지만, 같은 데이터를 전송하는 데 더 오랜 시간(에어 타임)이 걸린다.
| SF (확산 인수) | 전송 속도 | 전송 거리 | 에어 타임 |
|---|---|---|---|
| SF7 | 5.47 kbps | 짧음 (수백 m) | 짧음 |
| SF9 | 1.76 kbps | 중간 (수 km) | 중간 |
| SF12 | 0.25 kbps | 최대 (15+ km) | 길다 |
외부 전원 공급 없이 주변 환경에서 에너지를 수집하여 센서 노드를 구동하는 기술로, 배터리 교체 없는 완전 자립형 계측 시스템 구현을 가능하게 한다. 접근이 극히 어려운 장소(교량 하부, 지중, 산악 사면 등)에서 특히 유용하다.
| 에너지원 | 변환 소자 | 특징 및 출력 |
|---|---|---|
| 태양광 | 태양전지 (PV) | 100~1000 mW/cm² (일조), 옥외 계측에 가장 널리 사용. 일조량과 패널 크기에 따라 출력 변동이 크다. |
| 진동 | 압전소자, 전자기 유도 | 수십 μW~수 mW. 교량·기계 설비처럼 상시 진동이 발생하는 환경에 적합. |
| 열 (온도 차) | 열전소자 (TEG) | 수십 μW~수 mW. 배관, 터빈 등 열원이 있는 설비에 활용. 온도 차이가 클수록 효율 증가. |
| 무선 전력 | 정류 안테나 (Rectenna) | 수 μW~수백 μW. 주변 RF 전파(Wi-Fi, LTE) 환경 의존. 출력이 낮아 보조 전원으로 주로 사용. |
현장의 센서 데이터가 엔지니어의 모니터 화면에 도달하기까지의 경로는 다음과 같다.
| 플랫폼 | 특징 | 적용 |
|---|---|---|
| AWS IoT Core | 대규모 확장성, ML 연계 용이 | 대규모 상용 서비스 |
| Azure IoT Hub | 마이크로소프트 생태계, Digital Twins 연계 | 엔터프라이즈 BIM 통합 |
| Google Cloud IoT | BigQuery, AI/ML 분석 우수 | 데이터 분석 중심 |
| ThingsBoard | 오픈소스, 자체 서버 운용 가능 | 연구·중소 규모 프로젝트 |
| Node-RED | 시각적 흐름 기반 로직 구성 | 프로토타이핑, 교육 |
엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 중앙 집중형 클라우드 서버 대신, 데이터가 생성되는 물리적 장치(스마트 기기, IoT 센서 등)나 네트워크의 가장자리(Edge)에서 즉시 데이터를 처리하고 분석하는 분산 컴퓨팅 기술이다. "엣지(edge)"는 네트워크의 가장자리, 즉 현장을 뜻한다.