LoRa, Sensor Node, Cloud Platform을 활용한 계측관리에 관한 연구
Measurement Management System Using LoRa, Sensor Node, and Cloud Platform
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Abstract
최근 4차 산업혁명으로 통신분야와 센서분야는 눈부시게 발전하고 있다. 그 중 LoRa LPWAN은 저전력 IoT 전용기술로 기존의 LTE 망보다 저렴하며, 근거리 통신방식(Bluetooth/WiFi/Zigbee)보다 넓은 커버리지를 제공하는 통신기술이다. 이번 연구에서 LoRa LPWAN 통신을 활용한 계측관리 시스템을 제안하였다. 지상구간과 지하구간에 각각 공용망(Public), 자가망(Private)을 활용한 하이브리드 계측시스템으로 구축하였다. 각 메카니즘에 맞는 센서를 선정하여 고유신호를 처리할 수 있는 센서노드를 개발하였으며, 원시 데이터를 Cloud Platform에 저장할 수 있는 통합 모니터링 프로그램을 개발하였다. 연구 결과 통신 성공률은 1차 송수신시 90%, 2차 송수신시 99%로 나타났으며, 센서에서의 측정치와 센서노드 연결 후 통신 완료시 측정치가 정확히 일치하는 것으로 확인되었다.
Trans Abstract
With the recent Fourth Industrial Revolution, communication and sensor fields are developing remarkably. Among them, LoRa low-power wide-area network (LPWAN) uses low-power Internet-of-things-only technology, which is cheaper than the existing long-term evolution network, and it is a communication technology that provides wider coverage than short-range communication methods (such as Bluetooth, WiFi, and Zigbee). In this study, a measurement management system was developed using LoRa LPWAN communication. It was constructed as a hybrid measurement system using public and private networks for the ground and underground sections, respectively. We developed a sensor node that could process unique signals by selecting sensors suitable for each mechanism and an integrated monitoring program that could store raw data in the Cloud Platform. The results showed that the communication success rate was 90% for the first transmission and reception and 99% for the second transmission and reception. It was confirmed that the measured values at the sensor and when communication was completed after connecting the sensor node were equal.
1. 서 론
4차 산업 혁명은 정보통신과 센서분야를 빠른 속도로 발전시키고 있다. 네트워크, 클라우드 플랫폼, 빅데이터, 인공지능, 디지털기술이 각 분야의 기반기술과 융합하여, 급속한 경제사회 변화를 일으키고 있다. 이런 혁신의 물결에서 건설 산업도 예외일 수 없다. 타 산업과 비교해 현격히 낮은 생산성으로 대표적인 고비용 저효율 산업으로 평가받는 건설 산업의 혁신은 생산성 재고를 넘어 건설 개념 자체를 바꾸는 수준까지 포함될 것으로 예상된다.
사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 센서 기반의 시공중 시설물 상태, 모니터링 진단 기술, 시설물 정보 빅데이터 통합 및 표준화 기술을 핵심으로 건설 생산성 및 안정성의 혁신적 향상을 목표로 하고 있다.
사물 인터넷(IoT)은 건설계측에서도 적용되고 있다. 기존 유선 자동화 계측은 센서와 케이블을 연결하여 수십에서 수백 미터를 Data Logger가 위치한 임의의 지점까지 설치하여 일 단위 혹은 주 단위의 계측을 통해 자체 개발한 모니터링 프로그램을 사용하였으나, 계측지점이 아닌 예상외의 지점에서 붕괴나 변형이 일어나는 경우가 빈번하다. 또한 높은 초기 설치비용과 유지관리 비용이 문제가 되고 있다. 이를 해결하기 위해 무선 데이터 통신을 이용한 저비용 저전력 스마트 센서에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다.
사물 인터넷(IoT) 통신 기술은 일반적으로 Low Power Wide Area Network (LPWAN) 기술 기반으로 비면허 ISM 대역을 사용하는 De-facto Standard 기술로 구분되고 있다. LPWAN기술은 다양한 사물 인터넷 프로토콜(LoRa, LTE-M, NB IoT, SIGFOX 등)이 개발되었다.
국내 대형 통신사를 중심으로 LPWAN 기술은 통신 시장에 출시하여 전국망을 구축하였으며, 이러한 사물인터넷의 LPWAN중에 하나인 LoRa 통신기술은 저전력과 초장거리 연결을 목적으로 개발된 사물인터넷 통신 방식으로 넓은 대역폭을 필요로 하지 않고, 비면허 통신 대역인 ISM대역을 사용하기 때문에 저렴한 비용으로 센서 네트워크 구축이 가능하다.
해외에서도 무선센서 네트워크 기반 구조물 모니터링을 실시하고 있다. Northstream (2016)은 정⋅동적 무선센서를 이용하여 교량 모니터링을 실시하였으며, Tsuno (2018)는 노후 터널의 손상을 모니터링하기 위하여 LoRa 기반의 무선 계측시스템을 개발⋅연구하였다.
국내에서는 최근에야 무선 계측센서 기술을 활용한 구조물 모니터링 개발⋅연구가 수행되고 있다. 구조물 모니터링은 주로 교량의 건전성을 검토하기 위한 목적으로 실시되어 왔다. Heo et al. (2011), Park et al. (2019), Yeon et al. (2019), Park et al. (2020)은 교량 건전성을 평가하기 위해 활용하였다. 교량 구조물이 아닌 다른 토목 구조물의 경우, Lee and Yoon (2017), Lee et al. (2018)은 건물, Yoo et al. (2018)은 제방에 활용하였다. 이처럼 국내에서는 아직까지 토목 구조물 전반에 대한 실용화 단계에는 이르지 못하였다.
본 연구에서는 LoRa LPWAN 모뎀과 Data Logger, Multi Plexer, 전원공급장치, 내장형 안테나가 융합된 센서노드를 개발하여 활용하였으며, LoRa 전용 게이트웨이가 필요한 자가망(Private)과 전국 25,000개의 기지국을 사용할 수 있는 공용망(Public)을 하이브리드로 구축하였다. 대상현장은 철도 터널, 철도 수직구 2곳이며, 터널 내외부 온도, 세그먼트 경사, 지중 경사, 지하 수위를 측정할 수 있도록 센서를 설치하였다. 센서로부터 전송되어진 데이터는 각 물리량으로 변환하였으며, 클라우드 플랫폼에 저장할 수 있는 통합 모니터링 프로그램을 개발, 관리하였다.
2. 본 론
2.1 기존 계측시스템
토목공사에서 지반 거동은 지층의 불균일성, 지반조사의 한계성, 모델 및 이론의 단순성 등에 의해 예상 설계값과 많은 차이를 나타낸다. 따라서 합리적이고 안정적으로 시공하기 위해서는 실제 지반 거동을 정확히 파악할 수 있는 계측시스템이 필요하다. 기존 계측시스템의 경우, 계측 센서의 데이터를 수신하기 위해 Data Logger가 위치한 지점까지 케이블 작업이 필요하고, Data Logger로 수집된 데이터를 서버로 전송하기 위한 LTE 모뎀이 필요하다. 하지만 Data Logger와 LTE 모뎀으로 시스템을 구축할 경우 다음과 같은 문제가 발생되고 있다.
• Data Logger마다 LTE Modem 필요
• 센서 & 케이블 배선작업이 어려운 지역 존재
• 외부에 데이터 수집 서버 구축 필요
• 항시 전원공급이 필요하여 전기공사 필수
• 통신비용 및 시스템 구축비용 고가
• 잦은 서버고장으로 인한 데이터 분실 우려
이와 같이, 기존 계측시스템의 문제점을 해결하기 위한 방법으로 LoRa LPWAN (Long Range Low Power Wide Area Network)을 사용하였다.
2.2 LoRa LPWAN
2.2.1 LoRa LPWAN 기술
Long Range Low Power Wide Area Network (LoRa LPWAN)은 장거리 통신과 저전력을 목표로 개발된 통신 프로토콜이다. Fig. 1과 같이 시스템 구조는 단말기(End nodes), 게이트웨이, 네트워크서버, 어플리케이션 서버의 4개의 메인 블록으로 구성된다. 단말기는 기지국과 Physical Layer 송수신을 수행하고, 네트워크서버와 연동된다. 게이트웨이는 단말의 무선 신호를 Bit Stream으로 복조하고, 네트워크 서버에 전달하는 역할을 수행한다. 네트워크서버는 단말의 망접속, 재전송 등 호처리 기능을 수행하고, IoT플랫폼으로 단말의 데이터를 전달한다. LoRa의 특징으로는 디바이스 별 채널 점유 시간 최적화 및 망 수용용량을 효율적으로 운용한다. 또한 모든 게이트웨이가 디바이스 신호를 수신하고 Core단에서 Best 수신 기지국을 선택 하는 방식으로 핸드오버도 불필요하다. 그리고 주파수/시간 오차에 강인하여 동기를 빠르게 맞출 수 있어 Latency가 낮은 장점이 있다.
LoRa Network Structure
국내에서는 상용 통신망 회사가 LoRa를 기반으로 한 LPWAN 전용망을 구축하였으며, 인구 대비 99%, 면적대비 90%의 넓은 커버리지를 제공하고 있으며, 전국단위 서비스가 가능한 상황이다.
Fig. 2와 같이 전국에 LoRa 공용망(Public) 기지국이 설치되어 있다.
LoRa Coverage
2.2.2 ThingPlug
ThingPlug는 국제표준(oneM2M)을 지원하는 IoT 플랫폼이다. IoT Device와 Application과 연동해 IoT 서비스를 개발하기 위해 필요한 공통 기능을 oneM2M 표준에서 정의한 형태의 Open API로 제공한다.
ThingPlug는 전체 LoRa 네트워크 시스템에서 외부 Application이 연동하기 위한 접점에서 API 서버 역할을 담당하고 있다. Application 개발자는 ThingPlug와 연동해 Device가 전송한 데이터를 얻어 올 수 있고 Device를 제어하도록 명령어를 전송할 수 있다. 또한 N/W서버와 연동이 되어있어, LoRa 디바이스가 ThingPlug를 활용하기 위해 필요한 디바이스 인증 프로세스, 데이터 전송 프로세스, 디바이스 제어 프로세스는 N/W서버가 대신 수행한다. 따라서 LoRa 디바이스는 LoRaWAN 프로토콜에 따라 데이터 전송 및 제어 메시지 처리 기능을 구현하면 된다. ThingPlug 연동을 위해 본 연구에서는 프로그램을 개발하였다.
2.2.3 LoRa 기반 전용망 특성 및 개발 고려 사항
LoRa 기반 IoT 전용망은 안정적인 서비스 제공을 위해 높은 수준의 QoS를 적용하였다. 1회 전송 성공율은 90%, 재전송 3회 고려 시 99% 이상이며, 상, 하향 모든 서비스를 수용 가능하다. 또한 핵심 장비 대상 이동전화 수준의 Risk Mgmt. 기준을 반영하였다. N/W서버는 국사 이원화 및 국사 내 1:1 이중화되며, 기지국은 3G + LTE Dual 모뎀을 활용해 백홀을 이중화하였다.
개발시 고려 사항으로는 전파 도달이 어려운 인빌딩/지하의 밀폐 환경은 서비스 불량을 고려해야한다. 기존 LTE 커버리지의 40% 수준으로 예상되는데 서비스 설계 시 추가적으로 설치할 안테나 위치를 고려해야한다. 품질 불량 지역 중 Biz Requirement 지역은 즉시 망 보완을 시행할 예정이며, 지속적인 망 보완을 통해 품질 향상을 추진할 예정이다.
2.3 센서노드
센서노드는 Table 1과 같으며, LoRa LPWAN을 활용하여 장거리 통신과 저전력으로 계측 센서 데이터를 수집할 수 있다. 이미 전국망(공용망: Public)으로 LTE망과 동일한 기지국 수 25,000개소를 설치하여, 인프라 구축 비용이 낮다. 특정 지하구간은 기지국이 설치되어 있는 지역도 있으나, 대부분 기지국이 설치되어 있지 않아 이들 구간은 계측 센서노드 설치 시 통신 테스트를 실시하여 기지국을 추가 설치하여야 한다.
4CH, 32CH Transmission Device for Measuring Smart Construction Technology Node Specification
Fig. 3과 같이 센서노드는 기존의 데이터 로거에서 측정되어지는 센서 측정방식인 mV 아날로그 신호와 Hz 디지털 신호를 모두 측정할 수 있도록 개발하였다. 이 신호들은 각각의 물리량으로 환산되어 각도, 변형률, 하중, 변위로 표시할 수 있으며, 이렇게 수집된 데이터는 LoRa망을 통하여 Cloud Platform에 저장된다. Cloud 보안인증(Iaas, Saas)을 통해 더욱 강력해진 보안기능과 빅데이터를 통한 안전한 데이터 저장이 가능하여 기존에 오래된 데이터를 활용하지 못하는 단점이 보완되었다.
. 4CH / 32CH Transmission Device for Measuring Smart Construction Technology Node
3. 모니터링 시스템
3.1 LoRa 자가망(Private) 모니터링
터널내 온도 계측관련 연구의 경우, Kim et al. (2011)은 계측 시 데이터로거를 사용하였으며, Jun (2019)은 적외선(Infrared) 온도측정 장비를 사용하여 사람이 직접 수동계측을 실시하였다. 본 연구에서는 운행 중인 철도 ￮￮터널에서, 외기 온도에 따른 터널내 영향 범위를 확인하기 위하여 기존 계측시스템이 아닌 LoRa 자가망(Private) 기반으로 Fig. 4와 같이 모니터링을 실시하였다.
Measurement Device Installation in Tunnel
터널 시점에서 중심까지 약 3.27 km 구간에 측벽부와 배수부에 센서와 계측 센서 노드를 설치하였다. 측벽부의 경우, 시점부터 30 m 간격으로 8개소, 이후 50 m 간격으로 12개소, 70 m 간격으로 12개소, 90 m 간격으로 18개소 총 50개소를 설치하였다. 배수부의 경우, 시점부터 100 m 간격으로 8개소 이후 210 m 간격으로 12개소 총 20개소를 설치하였다.
터널 내부에는 공용망 LoRa Gateway가 없기 때문에 LoRa Gateway가 필요하여, 통신 커버리지 반경 2 km 안테나를 사용함에 따라 LoRa Gateway를 터널 시점으로부터 1.5 km 부근에 설치하였다.
설치비용의 경우, 본 현장은 약 108,000천 원으로 센서노드 72,000천 원, 온도계 7,000천 원, 케이블 1,000천 원, 통신비 1,000천 원, 설치비 10,000천 원, 클라우드 플랫폼 통합모니터링 프로그램 13,000천 원이며, 기존 계측시스템은 약 202,000천 원으로 데이터로거 50,000천 원, 멀티플렉서 10,000천 원, LTE 모뎀 7,000천 원, 온도계 7,000천 원, 케이블 75,000천 원, 통신비 6,000천 원, 설치비 27,000천 원, 웹기반 프로그램비 20,000천 원으로 산정되었다. 즉, LoRa 자가망(Private) 기반의 설치비용은 기존 계측시스템에 의한 설치비용 대비 53.4%로서, 약 46.6%의 절감 효과가 있는 것으로 나타났다.
2019년 1월부터 2020년 2월까지 모니터링을 수행하였다. 약 13개월간 Gateway 기준으로 반경 2 km 구간까지 모든 송신장치에서 Fig. 5와 같이 측벽부와 배수부의 온도를 측정하였다. 측정 결과, 터널 시점 측벽부와 배수부의 온도차는 계절에 따라 큰 변화폭을 보였으며, 시점을 기준으로 200미터 이후부터는 온도 변화폭이 크지 않은 것으로 나타났다.
Temperature Data Graph
향후, 터널 외. 내부 온도변화량을 확인하는데 중요한 자료가 될 것으로 판단된다.
3.2 LoRa 자가망(Private), 공용망(Public) 기반 모니터링
｢KCS 11 10 15_시공 중 지반계측｣에 명시되어있는 지하굴착공사의 경우, 계측기기 운용은 현장 조건을 고려하여 인력에 의한 운용과 자동화 장비에 의한 운용을 선택하도록 명시되어 있으며, 케이블 포설 계획, 통신규격과 케이블 연결 및 접속에 대한 설치계획을 수립하여야 한다고 명시되어 있다(KCS 11 10 15, 2018). 본 연구에서는 Fig. 6과 같이 시공 중인 ￮￮철도 수직구 현장에서, 시방 기준에 명시되어 있는 기존 계측시스템이 아닌 Fig. 7과 같이 LoRa 자가망(Private)과 공용망(Public) 기반으로 시스템을 구축하였다. 수직구 세그먼트 연직도를 확인하기 위하여 세그먼트 경사계(SI)를 설치하였으며, 경사계는 세그먼트 한 블럭 1.5 m당 1개를 설치하여 시공깊이 60.0 m에 대해 총 40개를 설치하였다. 그리고 수직구 배면의 지중 변위를 확인하기 위하여 지중경사계(I)를 설치하였으며, 지중경사계는 2 m당 1개를 설치하여 시공깊이 60.0 m에 대해 총 30개를 설치하였다. 또한 수직구 지중의 수위변화를 확인하기 위하여 지하수위계(W)를 설치하였으며, 지하수위계는 G.L –62.0 m지점에 설치하였다. 세그먼트 경사계와 지중경사계는 LoRa 자가망으로 구축하였으며, 지하수위계는 내장되어 있는 공용망으로 구축하였다. 두 망은 LoRa Network Server ThingPlug에 연동하여 Fig. 8과 같이 클라우드 플랫폼에 저장 통합 모니터링 하였다.
Longitudinal Section
Measurement Device
Smart Construction Technology Integrated Monitoring System
데이터 검토 결과 세그먼트 경사계(SI)는 최대변위 –0.215 mm가 발생하였고, 이는 1차 관리 기준치 23.94 mm 이내이므로 세그먼트 연직도는 이상이 없는 것으로 판단된다. 또한 지중경사계(I)와 수위계(W)는 각각 5.38 mm, 0.44 m/day의 변위가 발생하였으며 1차 관리 기준치인 23.94 mm, 0.5 m/day이내로 측정되어 수직구 배면의 거동 또한 이상이 없다고 판단된다.
설치비용의 경우, 본 현장은 약 79,000천 원으로 센서노드 6,000천 원, 세그먼트 경사계 35,000천 원, 경사계 22,500천 원, 수위계 1,000천 원, 케이블 1,000천 원, 통신비 500천 원, 설치비 3,000천 원, 클라우드 플랫폼 통합모니터링 프로그램 10,000천 원이며, 기존 계측시스템은 약 143,000천 원으로 데이터로거 20,000천 원, 멀티플렉서 4,000천 원, LTE 모뎀 2,000천 원, 세그먼트 경사계 45,000천 원, 경사계 35,000천 원, 수위계 1,000천 원, 케이블 5,000천 원, 통신비 3,000천 원, 설치비 8,000천 원, 웹기반 프로그램비 20,000천 원으로 산정되었다. 즉, LoRa 자가망, 기존 계측시스템은 약 143,000천 원으로 산정되었다. 즉, LoRa 자가망(Private)과 공용망(Public) 기반의 설치비용은 기존 계측시스템에 의한 설치비용 대비 55.7%로서, 약 44.3%의 절감 효과가 있는 것으로 나타났다. 2020년 5월부터 2020년 10월까지 모니터링을 수행하고 있으며, 약 5개월간 모든 계측기기에서 Fig. 8과 같이 매우 정확한 데이터를 측정하고 있다.
향후, 본 현장과 유사 현장의 모니터링은 LoRa 자가망(Private)과 공용망(Public) 기반을 활용한다면 비용 절감과 안정적인 데이터 확보 등 기존 계측시스템의 문제들을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
4. 결 론
본 연구에서는 기존 유선 자동화 계측시스템이 아닌 LoRa LPWAN 센서노드를 이용하여 구조물 모니터링을 실시하였다. 데이터 측정 최소 시간은 5분부터 가능이며, 정확도는 센서의 정확도를 전적으로 따랐다. 데이터 정확도를 검증하기 위해 송신된 원시 데이터와 센서노드를 통해 클라우드 플랫폼에 기록된 데이터를 비교⋅분석한 결과 정확하게 일치하는 것으로 나타났다. 또한 비용의 경우, LoRa LPWAN 센서노드를 이용한 결과가 기존 유선 자동화 계측시스템보다 약 40% 이상의 절감 효과가 있는 것으로 나타났다. 따라서 연구 결과, 더욱 정확한 데이터 수집과 저렴한 계측관리가 가능할 것으로 판단된다.
프로그램 또한 기존의 웹서버 기반 프로그램에서 클라우드 플랫폼을 활용한 보안성과 안전성이 우수한 통합 모니터링 시스템으로 구축하였다. 비면허대역 기반 LoRa LPWAN 무선 네트워크 시스템은 이미 국외에서는 다양한 산업분야에 적용되고 있는 기술이다. 국내에서도 통신사들이 지금보다 더 넓은 커버리지를 확장중이며, 시공중 및 유지관리 공공시설물을 더욱 정확하고 편리하게 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
감사의 글
본 연구는 서울과학기술대학교 산학협력단 학술 연구비 지원(과제번호:2019-0301)으로 수행되었으며, 이에 감사드립니다.