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무선 센서 네트워크

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1. 개요

무선 센서 네트워크(WSN)는 RFID 등을 포함하는 임베디드 무선 네트워크 기술로, 저전력, 자가 구성, 내고장성, 확장성을 특징으로 하며, 센서 노드, 기지국, 소프트웨어 플랫폼, 관련 표준 등으로 구성된다. WSN 기술은 지역 모니터링, 스마트 더스트, 헬스케어 모니터링, 환경/지구 감지, 산업 모니터링, 위협 탐지 등 다양한 분야에 응용되며, 라우팅 프로토콜, 위치 추정, 센서 데이터 보정, 보안 등 기술적 과제를 해결하기 위한 연구가 진행되고 있다. 2012~2015년에는 IPv6 기반의 WSN 기술 상용화가 주요 이슈였으며, 현재는 4차 산업혁명 시대에 발맞춰 지속적인 발전을 기대하고 있다.

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무선 센서 네트워크
개요
센서 네트워크
센서 네트워크
유형유선 네트워크
무선 네트워크
특성
통신 범위100m 이내
노드 수수십 개 ~ 수천 개
에너지 제약배터리 전원 사용으로 인해 에너지 효율성이 중요함
응용 분야
환경 모니터링기상 관측
수질 감시
토양 모니터링
대기 오염 측정
헬스케어환자 모니터링
원격 진료
건강 관리
산업 자동화공장 자동화
생산 라인 모니터링
재고 관리
스마트 홈조명 제어
보안 시스템
에너지 관리
군사감시
정찰
목표 추적
농업정밀 농업
작물 모니터링
가축 관리
물류자산 추적
재고 관리
공급망 관리
기술적 고려 사항
네트워크 토폴로지스타 토폴로지
메시 토폴로지
트리 토폴로지
라우팅 프로토콜거리 벡터 라우팅
링크 상태 라우팅
플러딩
전력 관리듀티 사이클링
전력 인식 라우팅
데이터 집계중복 제거
데이터 압축
보안암호화
인증
키 관리
표준 및 프로토콜
무선 통신 표준IEEE 802.15.4 (지그비)
블루투스
와이파이
네트워크 프로토콜6LoWPAN
RPL
데이터 프로토콜MQTT
CoAP
과제 및 미래 방향
과제에너지 효율성 향상
네트워크 보안 강화
데이터 처리 능력 향상
네트워크 확장성 확보
미래 방향인공지능 기반 센서 네트워크
사물 인터넷 (IoT)과의 통합
에지 컴퓨팅 적용
자율 운영 센서 네트워크

2. 역사

무선 센서 네트워크(WSN) 기술은 20세기 후반 군사적 목적으로 처음 개발되었다. 초기에는 적군의 움직임을 감지하거나 전장 상황을 파악하는 데 사용되었으며, 크기가 크고 전력 소비가 많아 활용에 제한이 있었다. 그러나 기술 발전으로 소형화, 저전력화가 가능해지면서 민간 분야로 확산되었다. 초기에는 먼지처럼 작게 만들어 유비쿼터스 환경을 구현하는 것을 목표로 "모트(Mote)"나 "스마트 더스트" 등의 명칭으로 연구가 진행되었다.

21세기 들어 WSN 기술은 다양한 민간 분야로 확산되었다.

2. 1. 개발 배경

WSN 기술은 20세기 후반, 군사적 목적으로 처음 개발되었다. WSN은 적군의 움직임을 감지하거나 전장 상황을 파악하는 등 군사 작전의 효율성을 높이는 데 활용되었다. 초기 WSN은 크기가 크고 전력 소비가 많아 활용에 제한이 있었으나, 기술 발전으로 인해 소형화, 저전력화가 가능해지면서 민간 분야로 확산되었다. 초기 구상에서는 먼지처럼 작게 만들어 의식하지 않고 편재하는 유비쿼터스를 목표로 했기 때문에 "모트(Mote, 먼지)"나 "스마트 더스트(똑똑한 먼지)" 등의 명칭으로 연구 개발이 진행되었다.

2. 2. 민간 분야 확산

21세기 들어, WSN 기술은 스마트 팩토리, 스마트 시티, 환경 모니터링, 헬스케어, 재난 감시 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 대한민국은 사물 인터넷(IoT) 기술 발전에 힘입어 WSN 기술을 적극적으로 도입하고 있으며, 정부 주도의 스마트시티 사업 등에서 WSN이 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 최근에는 인공지능, 빅데이터 기술과 결합하여 더욱 지능화된 서비스를 제공하고 있다.

센서 네트워크는 전투 지역 감시에서 시작되었지만, 민수 분야에서는 에너지 절약 관리, 산업 계측, 건강 관리, 교통 상황, 농업 등을 모니터링하는 데 많이 사용된다. 센서의 종류 및 입력 형식은 전압, 온도, 습도, 가스, 조도, 시리얼 데이터 등 종류와 형식에 제한이 없다.

다수 지점을 거의 동시에 측정할 수 있으므로 물리 현상의 분포 변화를 파악하는 데 유효하다. 또한, 실내 배선에서 전기 기기의 스위치를 센서 및 제어로 간주하면 센서 네트워크를 사용하여 배선 감소를 기대할 수 있다.

3. WSN 기술의 특징

WSN(무선 센서 네트워크)은 RFID를 포함한 임베디드 무선 네트워크 기술로, 모든 사물에 적용될 수 있다. WSN의 주요 특징은 다음과 같다:[30][31][32][33][34]


  • 전력 소모 제약: 배터리 또는 에너지 수확을 사용하여 노드의 전력 소모를 최소화한다.
  • 복원력: 노드 고장에 대한 대처 능력이 뛰어나다.
  • 이동성: 일부 노드의 이동성을 지원한다.
  • 이종성 및 동종성: 다양한 종류의 노드와 동일한 종류의 노드를 모두 지원한다.
  • 확장성: 대규모 배치에 용이하다.
  • 내구성: 열악한 환경 조건에서도 잘 작동한다.
  • 사용 편의성: 사용자가 쉽게 사용할 수 있다.
  • 계층 간 최적화: 무선 통신 분야에서 중요한 연구 영역으로, 데이터 전송률, 에너지 효율, 서비스 품질(QoS) 등을 향상시킨다.[33]


센서 노드는 인터페이스와 구성 요소 측면에서 소형 컴퓨터와 유사하다. 일반적으로 제한된 계산 능력과 메모리를 가진 ''처리 장치'', ''센서'' 또는 MEMS, ''통신 장치''(무선 송수신기 또는 광학 방식), 배터리 형태의 ''전원''으로 구성된다. 에너지 수확 모듈,[35] 보조 ASIC, 보조 통신 인터페이스(RS-232 또는 USB) 등이 추가될 수 있다.

기지국은 WSN의 구성 요소 중 하나로, 센서 노드보다 더 많은 계산, 에너지, 통신 자원을 가진다. 센서 노드와 최종 사용자 간의 게이트웨이 역할을 하며, WSN에서 서버로 데이터를 전달한다.[36]

초기에 WSN은 먼지처럼 작게 만들어 유비쿼터스 환경을 구축하는 것을 목표로 "모트(Mote)"나 "스마트 더스트(똑똑한 먼지)" 등의 명칭으로 연구 개발이 진행되었다. 센서 노드는 센서 값을 보내는 것 외에도, 애드혹 기능과 다른 센서 노드로부터 데이터를 받아 중추 노드(Gateway)로 전송하는 라우팅 기능을 갖추고 있다. 즉, 센서 노드 간 통신에 장애가 발생하면 다른 경로를 자율적으로 재구축하여 데이터 전달을 보장한다.

WSN 관련 소프트웨어 플랫폼으로는 TinyOS, Nano Qplus, Contiki, LiteOS 등이 있으며,[65][66][67][68][69][70] 6LoWPAN, 직비, 와이어리스하트, ISA 100 등 다양한 표준 및 프로토콜을 지원한다.

IPv6를 접목한 WSN 기술이 확산될 것으로 예상되며, 대한민국에서는 방통위 주도로 사물통신망이라는 이름으로 법제화 및 표준화가 진행되고 있다.

4. 주요 플랫폼

TinyOS, Sun SPOT, ZigBee(지그비), HART, SP100 등 다양한 플랫폼이 존재하며, 각 플랫폼은 특정 목적과 환경에 맞게 설계되었다.

플랫폼설명
TinyOS미국 DARPA의 스마트 더스트 프로젝트의 일환으로 개발된 센서 네트워크 전용 OS이다. 캘리포니아 대학교 버클리를 중심으로 개발되었으며, 제한된 리소스에서 가볍게 동작하는 것이 특징이다. C++에 가까운 nesC로 작성된 오픈 소스이며, MICA, DOT, TELOSB, IRIS, Imote2 등 연구용 하드웨어가 있었다.
Sun SPOT썬 마이크로시스템즈(Sun Microsystems)에서 연구용으로 판매한 시스템이다.
ZigBee(지그비)가전제품이나 산업 계장 응용을 위한 프로토콜로, ZigBee Alliance에서 표준화하였다. 이 규격을 따르는 제품들은 통신 호환성을 목표로 한다. 초기 ZigBee의 물리 계층으로 표준화된 IEEE802.15.4는 리모컨이나 감시 카메라에도 사용된다.
HARTHART Communication Foundation의 계장 통신 프로토콜이며, 무선 통신 규격은 Wireless-HART이다. 통신 환경에 따라 무선 채널을 자동으로 전환하여 방해 전파에 강하며, 주로 계장에 사용된다.
SP100ISA의 무선 버전으로, 동 위원회가 표준화한 데이터 버스 프로토콜이다.


4. 1. 하드웨어

무선 센서 네트워크(WSN)의 주요 과제 중 하나는 저렴하고 소형인 센서 노드를 생산하는 것이다.[36] 소규모 기업들이 WSN 하드웨어를 생산하는 수가 증가하고 있으며, 상업적 상황은 1970년대 가정용 컴퓨팅과 비교할 수 있다. 많은 노드는 특히 소프트웨어 측면에서 여전히 연구 개발 단계에 있다. 센서 네트워크 채택에는 무선 통신 및 데이터 수집을 위한 매우 저전력 방식의 사용이 필수적이다.

센서 노드는 인터페이스와 구성 요소 측면에서 매우 기본적인 소형 컴퓨터로, 일반적으로 다음과 같이 구성된다.

  • 제한된 계산 능력과 제한된 메모리를 가진 ''처리 장치''
  • ''센서'' 또는 MEMS(특정 조절 회로 포함)
  • ''통신 장치''(일반적으로 무선 송수신기 또는 광학 방식)
  • 일반적으로 배터리 형태의 ''전원''


다른 가능한 포함 사항으로는 에너지 수확 모듈,[35] 보조 ASIC 및 가능한 보조 통신 인터페이스(예: RS-232 또는 USB)가 있다.

많은 응용 프로그램에서 WSN은 게이트웨이를 통해 근거리 통신망(LAN) 또는 광역 통신망(WAN)과 통신한다. 게이트웨이는 WSN과 다른 네트워크 간의 브리지 역할을 하며, 원격 위치의 서버와 같이 더 많은 리소스를 가진 장치에서 데이터를 저장하고 처리할 수 있게 한다. 저전력 장치를 위해 주로 사용되는 무선 광역 네트워크를 저전력 광역 네트워크(LPWAN)라고 한다.

초기에는 먼지처럼 작게 만들어 의식하지 않고 편재하는 유비쿼터스를 목표로 했기 때문에 "모트(Mote, 먼지)"나 "스마트 더스트(똑똑한 먼지)" 등의 명칭으로 연구 개발이 진행되었다. 센서 노드는 센서 값을 발신할 뿐만 아니라, 애드혹(ad hoc) 기능과 다른 센서 노드로부터 중추 노드(Gateway)로 데이터를 전송하기 위한 중계 라우팅 기능(routing algorithm)을 갖추고 있다. 즉, 센서 노드 간의 중계 통신에 장애가 발생하면 다른 중계 경로를 자율적으로 재구축하여 중추 노드로의 데이터 도달을 확보한다.

4. 2. 소프트웨어

TinyOS, Contiki, LiteOS, RIOT (운영 체제) 등 WSN 노드용 운영 체제는 일반적인 운영 체제보다 덜 복잡하며, 임베디드 시스템과 유사하다. 이들은 이벤트 기반 프로그래밍 모델을 기반으로 하는 경우가 많다.[41][42][43]

데이비드 컬러(David Culler)가 개발한 TinyOS는 무선 센서 네트워크용으로 특별히 설계된 최초의 운영 체제 중 하나이다. TinyOS는 멀티스레딩 대신 이벤트 기반 프로그래밍 모델을 기반으로 한다. TinyOS 프로그램은 실행 완료 의미 체계를 가진 ''이벤트 핸들러''와 ''태스크''로 구성된다. 외부 이벤트(예: 수신 데이터 패킷, 센서 판독 값) 발생 시, TinyOS는 적절한 이벤트 핸들러에게 이벤트 처리를 신호로 보낸다. 이벤트 핸들러는 나중에 TinyOS 커널이 예약하는 태스크를 게시할 수 있다.

아담 덩켈스(Adam Dunkels)가 개발한 Contiki는 C로 더 간단한 프로그래밍 스타일을 사용하면서 6LoWPAN 및 프로토스레드와 같은 고급 기능을 제공하는 OS이다.

LiteOS는 UNIX와 같은 추상화와 C 프로그래밍 언어에 대한 지원을 제공하는 새롭게 개발된 무선 센서 네트워크용 OS이다.

RIOT (운영 체제)은 Contiki와 유사한 기능을 포함하는 최근의 실시간 OS이다.

PreonVM[47]Contiki를 기반으로 6LoWPAN을 제공하고 자바 프로그래밍 언어를 지원하는 무선 센서 네트워크용 OS이다.

다음은 주요 플랫폼의 분류이다.

플랫폼설명
TinyOS미국 DARPA 주최 스마트 더스트 프로젝트의 일환으로, 캘리포니아 대학교 버클리 중심으로 개발된 센서 네트워크 전용 OS. 제한된 리소스에서 가볍게 동작하며, C++에 가까운 nesC로 작성된 오픈 소스. 연구용 하드웨어로는 MICA, DOT, TELOSB, IRIS, Imote2 등이 있음.
Sun SPOT썬 마이크로시스템즈(Sun Microsystems)사가 연구용으로 판매한 시스템.
ZigBee(지그비)가전제품이나 산업 계장 응용을 목적으로 ZigBee Alliance라는 단체가 표준화하는 프로토콜. 이 규격의 제품 간에는 통신 호환성을 갖는 것을 목표로 함. 초기 ZigBee의 물리 계층으로 표준화된 IEEE802.15.4는 리모컨이나 감시 카메라에도 사용됨.
HART미국의 HART Communication Foundation의 계장 통신 프로토콜로, 무선 통신용 규격은 Wireless-HART. 통신 환경에 따라 무선 채널을 자동으로 전환하므로, 방해 전파가 강한 경우 효과적. 주 용도는 계장.
SP100ISA의 무선 버전으로 동 위원회가 표준화한 데이터 버스 프로토콜.


4. 3. 무선 통신

센서 노드 연결을 위해 여러 무선 표준 및 솔루션이 사용된다. 스레드와 지그비는 2.4 GHz에서 작동하고 250 kbit/s의 데이터 전송률을 갖는다. 많은 센서들이 무선 통신 거리를 늘리기 위해 더 낮은 주파수(일반적으로 1 km)를 사용하는데, 예를 들어 지웨이브는 915 MHz에서 작동하며, EU에서는 868 MHz가 널리 사용되어 왔다. 하지만 데이터 전송률은 더 낮다(일반적으로 50 kbit/s). IEEE 802.15.4 작업반은 저전력 장치 연결을 위한 표준을 제공하며, 일반적으로 센서와 스마트 미터는 연결을 위해 이러한 표준 중 하나를 사용한다. 사물 인터넷의 등장과 함께 센서 연결을 제공하기 위한 많은 다른 제안이 있었다. 로라[37]는 장치에 장거리 저전력 무선 연결을 제공하는 LPWAN의 한 형태로, 스마트 미터 및 기타 장거리 센서 애플리케이션에 사용되어 왔다. Wi-SUN[38]은 가정의 장치들을 연결한다. 협대역 사물 인터넷[39] 및 LTE-M[40]은 셀룰러 기술을 사용하여 최대 수백만 개의 센서 및 장치를 연결할 수 있다.

5. 응용 사례

무선 센서 네트워크는 전투 지역 감시 목적으로 처음 개발되었지만, 현재는 에너지 절약 관리, 산업 계측, 건강 관리, 교통 상황, 농업 등 민수 분야에서 폭넓게 활용되고 있다.[2] 탑재되는 센서의 종류와 입력 형식에는 제한이 없으며, 전압, 온도, 습도, 가스, 조도, 시리얼 데이터 등 다양한 종류의 센서를 사용할 수 있다.

여러 지점의 데이터를 거의 동시에 측정할 수 있어 물리적 현상의 분포 변화를 파악하는 데 효과적이며, 실내 배선에서 전기 기기의 스위치를 센서 및 제어로 간주하면 배선 감소 효과를 얻을 수 있다.[3]

5. 1. 지역 모니터링

지역 모니터링은 무선 센서 네트워크(WSN)의 흔한 응용 중 하나이다. 지역 모니터링에서 WSN은 모니터링이 필요한 지역에 배치되어 현상을 모니터링한다. 군사적인 응용으로는 적군의 침입을 감지하는 시스템을 예로 들 수 있으며, 상업적인 응용으로는 가스나 오일 파이프라인의 지오펜싱 시스템을 예로 들 수 있다. 센서 네트워크의 개념은 전투 지역 감시에서 시작되었지만, 민수 분야에서는 에너지 절약 관리, 산업 계측, 건강 관리, 교통 상황, 농업 등을 모니터링하는 데 많이 사용된다.[2] 다수 지점을 거의 동시에 측정할 수 있으므로 물리 현상의 분포 변화를 파악하는 데 유효하다. 또한 실내 배선에서 전기 기기의 스위치를 센서 및 제어로 간주하면 센서 네트워크를 사용하여 배선 감소를 기대할 수 있다.[3]

5. 2. 스마트 더스트

스마트 더스트는 먼지 크기의 작은 센서를 물리적 공간에 먼지처럼 뿌려 주위의 정보를 감지하는 기술이다. 비행기로 적지에 침투하여 스마트 더스트를 뿌려 적군의 수, 움직임, 보유 장비 등을 파악하고 이를 바탕으로 전략을 수행할 수 있다.[1]

5. 3. 헬스케어 모니터링

의료 분야에 사용되는 센서 네트워크는 이식형, 착용형, 환경 내장형 등 여러 유형이 있다. 이식형 의료 기기는 인체 내부에 삽입되는 기기를 말한다. 착용형 기기는 사람의 신체 표면이나 사용자와 가까운 곳에 사용된다. 환경 내장형 시스템은 환경에 포함된 센서를 사용한다. 가능한 응용 분야에는 신체 위치 측정, 사람의 위치 파악, 병원이나 가정에서 환자의 전반적인 모니터링 등이 있다. 환경에 내장된 기기는 심도 카메라 네트워크, 감지 바닥 또는 이와 유사한 기기의 데이터를 입력으로 사용하여 지속적인 건강 진단을 위해 사람의 신체 상태를 추적한다. 신체 영역 네트워크는 개인의 건강, 체력 및 에너지 소비량에 대한 정보를 수집할 수 있다.[9][10] 의료 응용 분야에서는 사용자 데이터의 개인 정보 보호 및 진위 여부가 매우 중요하다. 특히 사물 인터넷(IoT)과 센서 네트워크의 통합으로 인해 사용자 인증이 더욱 어려워지고 있지만, 최근 연구에서 해결책이 제시되고 있다.[11]

5. 4. 환경/지구 감지

무선 센서 네트워크는 대기 및 수질 오염을 감시하고, 산불이나 산사태를 감지하며, 자연재해를 예방하는 등 다양한 환경 문제 해결에 활용된다.

  • 대기 오염 모니터링: 도시의 개인별 대기 오염 노출 수준은 매우 다를 수 있으므로, 오염물질과 미세먼지에 대한 시간적, 공간적 해상도를 높이는 것이 중요하다.[13] 무선 센서 네트워크는 런던 등에서 시민들에게 위험한 가스 농도를 모니터링하는 데 사용되어 왔다.[14] 그러나 가스 및 미세먼지 센서는 개별 센서 간의 변동성, 상호 민감도 및 (개념) 드리프트가 심각하여,[15] 현장 교정으로 인해 측정 결과의 신뢰성이 떨어지고 빈번한 재교정이 필요할 수 있어 현재 데이터 품질은 신뢰할 수 있는 의사결정에 충분하지 않다. 블라인드 교정 또는 이동 기준의 사용이 해결책으로 제시된다.[16][17]
  • 산불 감지: 숲에 설치된 센서 노드 네트워크는 온도, 습도, 나무나 식물에서 발생하는 가스를 측정하여 산불 발생을 조기에 감지할 수 있다. 이를 통해 소방대는 산불 발생 위치와 확산 상황을 파악하여 효과적으로 대응할 수 있다.
  • 산사태 감지: 산사태 감지 시스템은 무선 센서 네트워크를 이용하여 미세한 지반 움직임과 다양한 매개변수 변화를 감지한다. 수집된 데이터를 통해 산사태 발생 가능성을 예측할 수 있다.
  • 수질 모니터링: 댐, 강, 호수, 바다뿐만 아니라 지하수 매장량의 수질 특성을 분석하는 데 활용된다. 많은 분산형 무선 센서를 사용하여 수질 상태에 대한 더 정확한 지도를 작성하고, 접근이 어려운 위치에도 모니터링 스테이션을 영구적으로 배치할 수 있다.[18]
  • 자연재해 예방: 홍수와 같은 자연재해 발생 시 수위 변화를 실시간으로 모니터링하여 피해를 줄이는 데 활용될 수 있다.

5. 5. 산업 모니터링

무선 센서 네트워크는 기계 상태 기반 유지보수(CBM)에 사용되어 비용 절감과 새로운 기능을 가능하게 한다.[19] 무선 센서는 회전 기계나 무선 차량과 같이 유선 시스템으로 접근이 어렵거나 불가능한 위치에 설치할 수 있다.

무선 센서 네트워크는 냉장고 온도, 원자력 발전소의 넘침탱크 수위 모니터링 등 환경 정보 모니터링을 위한 데이터 수집에도 사용된다.[20] 이러한 통계 정보는 시스템 작동 상황을 보여주는 데 사용될 수 있으며, 기존 로거에 비해 실시간 데이터 피드가 가능하다는 장점이 있다.

수자원 관리는 지하수 또는 지표수 수질 점검, 국가 수자원 인프라 확보 등 인간과 동물 모두에게 이익이 되는 활동을 포함하며, 물 낭비를 방지하는 데 사용될 수 있다.

무선 센서 네트워크는 센서를 사용하여 데이터 로깅을 통해 장기간에 걸쳐 실시간에 가까운 민간 기반 시설 및 관련 지구 물리적 프로세스의 상태를 모니터링하는 데 사용될 수 있다.

무선 센서 네트워크는 포도밭과 와인 저장고에서 와인 생산 과정을 모니터링하는 데 사용된다.[21]

5. 6. 위협 탐지

광역 추적 시스템(WATS)은 지상 기반 핵 장치(예: 핵 "서류가방 폭탄")[22]를 탐지하기 위한 시제품 네트워크이다. 로렌스 리버모어 국립 연구소(LLNL)에서 개발 중인 WATS는 통신 네트워크를 통해 연결된 무선 감마 및 중성자 센서로 구성된다. 센서에서 수집한 데이터는 "데이터 융합"을 거쳐 정보를 쉽게 해석할 수 있는 형태로 변환되며, 이 데이터 융합은 시스템의 가장 중요한 측면이다.[23]

데이터 융합 과정은 중앙 컴퓨터가 아닌 센서 네트워크 ''내부''에서 발생하며, 베이즈 통계에 기반한 특수 개발 알고리즘에 의해 수행된다.[24] 연구원들은 지연 시간과 사용 가능한 대역폭과 같은 요인이 상당한 병목 현상을 유발한다는 것을 발견했기 때문에 WATS는 분석을 위해 중앙 컴퓨터를 사용하지 않는다. 네트워크 자체가 현장에서 처리한 데이터(인접 센서 간에 소량의 데이터를 전송하여)는 더 빠르며 네트워크의 확장성을 높인다.[24]

WATS 개발에서 중요한 요소는 더 많은 센서가 탐지율을 향상시키고 오탐을 줄이기 때문에 ''배치의 용이성''이다.[24] WATS 센서는 영구적인 위치에 배치하거나 차량에 장착하여 특정 위치를 이동하면서 보호할 수 있다. WATS 구현의 장벽 중 하나는 현재 사용 가능한 무선 센서의 크기, 무게, 에너지 요구 사항 및 비용이다.[24] 개선된 센서 개발은 LLNL의 비확산, 군비 통제 및 국제 안보(NAI)국에서 현재 진행 중인 연구의 주요 부분이다.

WATS는 1997년 10월 1일 미국 하원 군사 연구 개발 소위원회에 핵 테러와 대응책에 대한 청문회에서 소개되었다.[23] 1998년 8월 4일, 그 소위원회의 후속 회의에서 커트 웰던 위원장은 클린턴 행정부가 WATS에 대한 연구 자금을 최저 수준으로 삭감했고 프로그램이 잘못 재편성되었다고 밝혔다.[25]

5. 7. 사고 모니터링

센서를 이용한 사고 모니터링은 소방관과 경찰의 예기치 못한 상황에 대한 대응 능력을 크게 향상시킨다는 연구 결과가 있다.[26] 사고를 조기에 감지하기 위해 음향 센서를 사용하여 사고로 인한 도시 소음의 급증을 감지하거나,[27] 열 감지 센서를 사용하여 화재 가능성을 감지할 수 있다.[28]

5. 8. 공급망 관리

저전력 전자 장치를 사용하여 무선 센서 네트워크(WSN)는 다양한 산업의 공급망에도 비용 효율적으로 적용될 수 있다.[29]

6. 기술적 과제 및 해결 방안

무선 센서 네트워크(WSN)는 여러 기술적 과제를 안고 있으며, 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.
주요 기술적 과제


  • 에너지 효율성: WSN에서 에너지는 가장 부족한 자원이며, 네트워크의 수명을 결정한다. 센서 노드의 제한된 에너지를 효율적으로 사용하기 위해, 듀티 사이클링 기법이 활용된다. 듀티 사이클링은 센서 노드의 감지 및 통신 기능을 주기적으로 켜고 끄는 방식이지만, 비동기적인 수면 및 활성화 스케줄링은 네트워크 지연 시간 및 라우팅 오버헤드를 증가시킬 수 있다.[46]

  • 위치 추정: 초저전력 센서는 크기, 비용, 환경적인 제약으로 전 지구적 위치 확인 시스템(GPS) 수신기를 사용하기 어렵다. 따라서 무선 연결 기반 위치 추정 시스템이 연구되었으며, AHLoS, APS, Stardust 등 다양한 시스템이 제안되었다.[50]

  • 데이터 보정 및 내고장성: WSN에 사용되는 센서와 장치는 저가형이므로, 측정값에 잡음이 많고 불완전하며 부정확할 수 있다.[36] 따라서 데이터 보정 및 내고장성 확보가 중요하다.

  • 매크로 프로그래밍: 개별 센서 노드가 아닌 전체 센서 네트워크를 하나의 집합체로 프로그래밍하는 방식으로, 네트워크를 데이터베이스로 보는 방식도 연구되었다.[36]

  • 재프로그래밍: 센서 노드의 코드를 원격으로 업데이트하는 기술로, Deluge, Trickle, MNP, Synapse, Zephyr 등 다양한 재프로그래밍 프로토콜이 개발되었다.[43]

  • 보안: WSN은 인프라가 없는 아키텍처와 무인 작업 환경으로 인해 공격에 취약하다.[51] 군사 및 의료 분야에서는 보안이 매우 중요하며, 기존 컴퓨터 네트워크 보안 방법은 효과가 없거나 덜 효과적이다. "로컬 모니터링"과 같은 새로운 보안 기술이 개발되어 블랙홀이나 웜홀과 같은 공격을 감지하고 완화하는 데 사용된다.[51][52]

  • 분산 센서 네트워크: 중앙 집중식 아키텍처는 중앙 노드 고장 시 전체 네트워크가 작동하지 않는 문제가 있다. 분산 제어 아키텍처는 센서 네트워크의 신뢰성을 높인다.[53]

  • 데이터 통합 및 센서 웹: 개방형 공간 정보 컨소시엄(OGC)은 서로 다른 종류의 센서 웹을 인터넷에 통합하기 위한 표준을 정하고 있다.[48]

  • 네트워크 내 처리: 통신 비용 절감을 위해 노드의 중복된 센서 정보를 제거하거나 줄이는 알고리즘이 연구되고 있다. 데이터 마이닝 및 집계 기법을 활용하여 에너지 소비를 줄인다.[59][60]

  • 안전한 데이터 집계: WSN에서 데이터 집계에 보안을 제공하는 것을 "WSN에서의 안전한 데이터 집계"라고 한다.[60][62][63] 주요 보안 과제는 데이터 기밀성과 무결성이며, 암호화를 사용하지만 집계 과정에서 평문이 노출될 수 있다.[64]

6. 1. 라우팅 프로토콜

무선 센서 네트워크(WSN)에서 에너지는 가장 부족한 자원이며, WSN의 수명을 결정한다. 따라서 듀티 사이클링 WSN에서 에너지 효율, 라우팅 오버헤드, 네트워크 지연 시간 등을 고려한 라우팅 프로토콜 개발이 필요하다.[44][45] 듀티 사이클링은 센서 노드의 감지 및 통신 기능을 주기적으로 켜고 끄는 방식으로, 네트워크 수명을 연장할 수 있지만 비동기적인 수면 및 활성화 스케줄링으로 인해 네트워크 지연 시간, 라우팅 오버헤드 등이 증가할 수 있다.[46]

이러한 제한 사항을 해결하기 위해 성균관대학교 연구진은 LNDIR(Lightweight Non-Increasing Delivery-Latency Interval Routing)이라는 새로운 라우팅 방식을 제안했다. 이 방식은 각 시간 슬롯 대신 각 비증가 전달 지연 간격에서 최소 지연 경로를 검색하여 라우팅 정보, 라우팅 트래픽 부하 및 에너지 소비를 최소화한다. 시뮬레이션 결과, LNDIR은 기존 방식에 비해 라우팅 트래픽 부하 및 에너지 효율 측면에서 최대 12배 및 11배의 성능 향상을 보였다.[46]

센서 노드는 센서 값을 발신하는 기능 외에도, 애드혹 기능과 다른 센서 노드로부터 데이터를 중추 노드(Gateway)로 전송하기 위한 중계 라우팅 기능(routing algorithm)을 갖추고 있다. 즉, 센서 노드 간의 중계 통신에 장애가 발생하면 다른 중계 경로를 자율적으로 재구축하여 중추 노드로 데이터가 도달하도록 보장한다.

6. 2. 위치 추정

초저전력 센서의 경우 크기, 비용 및 환경 때문에 센서에 전 지구적 위치 확인 시스템(GPS) 수신기를 사용할 수 없다. 2000년, 니루파마 불루수(Nirupama Bulusu), 존 하이데만(John Heidemann), 데보라 에스트린(Deborah Estrin)은 무선 센서 네트워크의 위치 추정을 위한 무선 연결 기반 시스템을 최초로 제안했다.[50] 이후 이러한 위치 추정 시스템은 거리 무시 위치 추정 시스템(range free localization systems)으로 불리게 되었으며, AHLoS, APS, Stardust를 포함한 많은 무선 센서 네트워크 위치 추정 시스템이 제안되었다.

6. 3. 센서 데이터 보정 및 내고장성

무선 센서 네트워크에 사용되는 센서와 장치는 최첨단 기술이지만 가격이 저렴하다는 특징이 있다. 따라서 이러한 장치에서 얻는 센서 측정값은 종종 잡음이 많고, 불완전하며, 부정확하다.[36] 이러한 이유로, 저가 센서의 측정값은 데이터 보정 및 내고장성 확보가 중요하다.

6. 4. 매크로 프로그래밍

매크로 프로그래밍은 맷 웰시(Matt Welsh)가 만든 용어로, 개별 센서 노드가 아닌 전체 센서 네트워크를 하나의 집합체로 프로그래밍하는 것을 의미한다. 네트워크를 매크로 프로그래밍하는 또 다른 방법은 샘 매든(Sam Madden)이 개발한 TinyDB 시스템에서 대중화된 것처럼 센서 네트워크를 데이터베이스로 보는 것이다.[36]

6. 5. 재프로그래밍

재프로그래밍은 센서 노드의 코드를 업데이트하는 과정이다. 가장 실행 가능한 방식은 원격 재프로그래밍으로, 노드가 배치된 상태에서 코드가 무선으로 배포된다.[43] 다양한 재프로그래밍 프로토콜이 존재하며, 각 프로토콜은 작동 속도, 신뢰성, 에너지 소모량, 노드에 상주하는 코드의 요구 사항, 다양한 무선 환경에 대한 적합성, DoS 공격에 대한 저항성 등에서 서로 다른 수준을 제공한다.[43] 널리 알려진 재프로그래밍 프로토콜로는 Deluge(2004), Trickle(2004), MNP(2005), Synapse(2008), Zephyr(2009) 등이 있다.[43]

6. 6. 보안

WSN(무선 센서 네트워크)은 인프라가 없는 아키텍처와 무인 작업 환경 등 고유한 요구 사항으로 인해 여러 취약점을 가지고 있어 적대적인 대상에게 공격받기 쉽다.[51] 군사 및 의료와 같이 특수한 응용 분야에 WSN을 배포할 때는 보안이 매우 중요하다. WSN의 고유한 특성 때문에 컴퓨터 네트워크의 기존 보안 방법은 효과가 없거나 덜 효과적이다. 따라서 보안 체계가 부족하면 네트워크 침입으로 이어진다. 이러한 침입은 감지되어야 하며 완화 방법이 적용되어야 한다.

무선 센서 네트워크 보안에는 중요한 혁신이 있었다. 대부분의 무선 임베디드 네트워크는 무지향성 안테나를 사용하므로 이웃 노드가 노드 내외부의 통신을 도청할 수 있다. 이는 블랙홀이나 웜홀과 같은 정교한 공격을 감지하는 데 사용된 "로컬 모니터링"[51]이라는 방법을 개발하는 데 사용되었다. 이러한 공격은 대규모 네트워크의 처리량을 거의 제로에 가깝게 저하시킨다. 이 방법은 이후 많은 연구자와 상용 무선 패킷 스니퍼에 의해 사용되었으며, 공모, 이동성, 다중 안테나, 다중 채널 장치와 같은 더 정교한 공격에 대해 개선되었다.[52]

6. 7. 분산 센서 네트워크

분산 센서 네트워크에서 중앙 집중식 아키텍처를 사용하는 경우, 중앙 노드가 고장나면 전체 네트워크가 작동하지 않게 된다. 그러나 분산 제어 아키텍처를 사용하면 센서 네트워크의 신뢰성을 높일 수 있다. 무선 센서 네트워크(WSN)에서 분산 제어가 사용되는 이유는 다음과 같다.

# 센서 노드는 고장이 잦다.

# 데이터 수집을 개선하기 위해

# 중앙 노드 고장 시 노드에 백업을 제공하기 위해

또한 자원을 할당하는 중앙 기관이 없으므로 자체적으로 구성되어야 한다.

분산 센서 네트워크에서 분산 필터링을 하는 경우, 일반적인 설정은 주어진 네트워크 토폴로지에 따라 구성된 센서 그룹을 통해 기본 프로세스를 관찰하는 것이다. 이를 통해 개별 관찰자는 자체 측정값뿐만 아니라 이웃 센서의 측정값도 기반으로 시스템 상태를 추정한다.[53]

6. 8. 데이터 통합 및 센서 웹

개방형 공간 정보 컨소시엄(OGC)은 서로 다른 종류의 센서 웹을 인터넷에 통합하기 위한 표준을 정하고 있다.[48] 이러한 표준을 통해 누구나 웹 브라우저를 통해 무선 센서 네트워크(WSN)를 모니터링하거나 제어할 수 있다.

6. 9. 네트워크 내 처리

통신 비용 절감을 위해 일부 알고리즘은 노드의 중복된 센서 정보를 제거하거나 줄이며, 쓸모없는 데이터의 전달을 피한다. 노드는 전달하는 데이터를 검사하여 다른 노드의 판독값의 평균이나 방향성을 측정할 수 있다. 예를 들어, 감지 및 모니터링 애플리케이션에서 환경 특징을 모니터링하는 인접 센서 노드는 일반적으로 유사한 값을 등록하는 경우가 많다. 이러한 센서 관측 간의 공간적 상관관계는 네트워크 내 데이터 마이닝 및 집계 기법을 활용하도록 한다. 집계는 네트워크 트래픽의 양을 줄여 센서 노드의 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 된다.[59][60]

6. 10. 안전한 데이터 집계

무선 센서 네트워크(WSN)에서 데이터 집계에 보안을 제공하는 것을 "WSN에서의 안전한 데이터 집계"라고 한다.[60][62][63] 안전한 데이터 집계의 주요 보안 과제는 데이터 기밀성과 무결성이다. 무선 센서 네트워크에서 종단 간 기밀성을 제공하기 위해 보통 암호화를 사용하지만, 안전한 데이터 집계 시나리오에서 집계기는 집계를 수행하기 위해 암호화된 데이터를 복호화해야 한다. இதனால் 집계기에서 평문이 노출되어 데이터가 공격에 취약해진다. 또한 집계기는 집계에 잘못된 데이터를 넣어 기지국이 잘못된 데이터를 받도록 할 수 있다. 데이터 집계는 네트워크의 에너지 효율을 높이지만, 기존의 보안 문제를 더 복잡하게 만든다.[64]

7. WSN 기술의 미래

IPv6 또는 인터넷 기반 무선 센서의 성공 여부가 2012~2015년의 가장 큰 이슈였다. 지난 수년간의 노력이 상용화로 이어져 대중화되어야 하는데, 이를 위한 장벽 극복이 중요한 과제였다.[1]

개별 무선 센서에 대한 다양한 기술이 개발되었으나, 시장 확대가 더뎌지면서 상용화에 어려움을 겪었다. 또한 스마트폰을 이용한 서비스가 주류를 이루면서 무선 센서 기술의 입지가 좁아졌다.[1]

인터넷에 연결되는 무선 센서와 이를 활용한 가치 창출이 필요하다. 센서의 인터넷 연결은 IPv6이든 IPv4이든 적극적으로 이루어져야 하며, 장기적으로는 IPv6가 대중화되어 더욱 풍부한 네트워크 환경이 구축될 것이다.[1]

참조

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