IoT 에코시스템의 7가지 주요 구성 요소

사물 인터넷(IoT)은 사람의 직접적인 개입 여부에 관계없이 광범위한 네트워크에서 감지, 작동 및 공동1TP14통신이 가능한 상호 연결된 사물들의 집합을 말합니다. 또한 환경 변화에 따라 자율적으로 프로세스를 트리거하고 이 정보를 네트워크에서 공유하여 환경에 관한 유용한 정보를 처리하고 생성함으로써 자율적으로 행동할 수 있습니다. 2025년까지 200억 개 이상의 디바이스가 IoT 디바이스로 식별될 것으로 예상되는 등 빠르게 성장하고 있는 기술입니다.

IoT의 핵심 개념은 '스마트 사물'과 '스마트 환경'입니다. 스마트 오브젝트는 프로세서, 데이터 저장 시스템, 센서 시스템, 네트워크 기술이 탑재된 물리적 객체로, communication을 위한 네트워크 기술입니다. 이러한 객체 중 일부는 액추에이터를 통해 환경에 영향을 줄 수 있습니다. 동일한 정의에 따라 스마트 환경은 스마트 오브젝트가 배치되고 상호 작용하는 물리적 범위를 의미합니다. 이제 IoT의 프레임워크에 대해 간략히 이해했으니 이제 IoT의 주요 구성 요소에 대해 살펴보겠습니다.

사물 또는 장치

IoT에서 사물과 디바이스는 센서, 액추에이터와 같은 구성 요소로 지칭되며 때로는 센서와 액추에이터가 내장된 웨어러블이 포함될 수 있습니다. 이러한 구성 요소는 IoT 프레임워크의 중추 역할을 하는 IoT 아키텍처의 물리적 계층에 배포됩니다. 이러한 사물과 디바이스의 주요 기능은 환경으로부터 데이터를 감지 및 수집하고 환경의 필요한 변수를 제어하기 위해 필요한 제어 메커니즘을 구현하는 것입니다.

1. 센서

센서는 환경 변화를 감지하고 감지하여 판독하는 역할을 하는 부품입니다. 오늘날 센서는 온도부터 사람의 혈압까지 거의 모든 것을 감지할 수 있으며, 다른 복잡한 측정이 가능한 첨단 센서도 있습니다. 이 모든 기능은 매우 작은 공간을 차지하면서도 VLSI(Very Large-Scale Integration)와 같은 최신 기술 덕분에 가능해졌습니다. VLSI는 미세전자기계시스템(MEMS)이라는 새로운 고급 센서 세트를 탄생시켰으며, 현재 대부분의 IoT 애플리케이션에서 매우 공동mmon으로 사용되고 있습니다. 다음은 널리 사용되는 센서 카테고리 중 일부입니다:

• 온도 센서: 이 센서는 감지 환경의 온도 변화를 측정합니다. 온도 센서에는 열전대, 서미스터, IR 센서, 저항 온도 감지기(RTD) 등 온도를 감지하는 기술에 따라 다양한 유형이 있습니다.
• 근접 센서: 이 센서는 주변 물체의 존재 유무나 물체의 특성을 감지합니다. 근접 센서에는 유도 센서, 정전 용량 센서, 초음파 센서, 광전 센서 등 다양한 유형이 있습니다.
• 동작 감지 센서: 이 센서는 특정 영역의 모든 물리적 움직임을 감지합니다. 초음파 센서, 수동 적외선(PIR) 센서, 마이크로파 센서가 co1TP14 전용으로 배포되는 센서 중 일부입니다.
• 광학 센서: 이 센서는 빛의 광자를 포착하여 신호로 변환하여 환경에 대한 중요한 정보를 해석할 수 있습니다.
• 압력 센서: 이 센서는 감지 환경의 압력 변화를 감지합니다.
• 자이로스코프 및 가속도계: 이 센서는 모든 회전 동작과 가속도를 측정할 수 있습니다.
• 화학 및 가스 센서: 이 센서는 환경에서 특정 화학 물질 및 가스의 존재를 감지합니다. 이러한 센서에는 요구 사항에 따라 다양한 유형과 제품군이 있습니다.
• 습도 센서: 환경의 습도를 측정합니다.

2. 액추에이터

센서와 반대되는 개념입니다. 특정 명령이나 감지 데이터에 따라 환경에 따라 작동합니다. 예시를 통해 이를 살펴보겠습니다. 식생에 공급되는 물의 흐름을 제어하기 위해 농업 분야에 IoT 애플리케이션을 배포했다고 가정해 보겠습니다. 이를 위해 수위 센서와 토양 수분 센서를 사용하여 토양의 수분 수준을 감지할 수 있습니다. 이제 밸브를 제어하여 펌프를 이용해 물을 공급할 수 있습니다. 여기서 밸브는 액추에이터 역할을 합니다. 센서가 과도한 양의 물을 감지하면 액추에이터인 밸브에 신호를 보내 펌프를 닫습니다.

사용되는 액추에이터의 유형은 수직 및 사용 사례에 따라 달라집니다. 스위치를 켜거나 끄는 데 필요할 수도 있고, 이전 예시에서처럼 밸브를 제어하거나 파지, 회전, 회전과 같은 고급 동작이 필요할 수도 있습니다.

연결 및 네트워킹

IoT 애플리케이션에는 디바이스, 센서, 액추에이터, 클라우드가 서로 통신하여 의사 결정을 내리고 수집된 데이터를 처리합니다. 이를 위해서는 IoT 에코시스템에서 이러한 구성 요소를 상호 연결하는 수단을 구축하는 것이 필수적입니다. 따라서 연결성은 IoT 애플리케이션을 구현하는 데 있어 또 다른 필수 요소입니다. 일반적으로 연결성을 구축하는 방법론에는 무선 연결과 유선 연결의 두 가지 유형이 있습니다. 이 두 가지 중 어떤 것을 선택할지는 전적으로 사용 사례와 업종에 따라 달라집니다.

Co1TP14통신 프로토콜

이제 데이터가 수집되고 필요한 제어 데이터를 가져온 후에는 필요에 따라 이러한 데이터를 클라우드 플랫폼이나 엣지로 communicate해야 합니다. 이를 실현하기 위해 이 IoT 애플리케이션은 다양한 유형의 communication 프로토콜을 활용합니다.

엣지 노드(센서 및 액추에이터 포함)가 근거리에서 설정된 경우 이를 통칭하여 개인 영역 네트워크(PAN)라고 합니다. PAN은 일반적으로 인터넷이 아닌 프로토콜을 사용합니다. 하지만 IP 기반 프로토콜도 있습니다. 이러한 PAN용 프로토콜은 IEEE 802.15 무선 개인 영역 네트워크 정의에 따라 정의됩니다. 프로토콜 중 일부는 Bluetooth 5입니다, ZigBee 및 Z-Wave 프로토콜을 지원합니다. 또한 다음과 같은 프로토콜도 지원합니다. 6LoWPAN 를 통해 PAN에서도 IP 기반 프로토콜을 사용할 수 있게 되었습니다.

에지 노드가 넓은 지역에 분산되어 있는 경우, 이를 통칭하여 광역 네트워크(WAN) 또는 근거리 통신망(LAN)이라고 합니다. 이 두 용어는 때때로 같은 의미로 사용되기도 합니다. 이러한 LAN은 노드 장치와 클라우드 간의 통신을 위해 IP 기반 communication 프로토콜을 사용합니다. 상당한 양의 에너지를 소비하는 장거리 communication 프로토콜이 필요하기 때문입니다. 유명한 프로토콜은 다음과 같습니다. LoRaWAN, MQTT, HTTP, 셀룰러(4G/3G) 및 Wi-Fi는 가장 널리 사용되는 co1TP14통신 프로토콜 중 일부입니다.

클라우드

IoT 클라우드는 "스마트함"이 있는 곳이라고 할 수 있습니다. 클라우드는 관련 co1TP14 통신 프로토콜을 통해 수집된 모든 데이터를 수집하고 필요한 처리를 수행합니다. IoT 클라우드는 데이터 수집과 데이터 처리 외에도 데이터를 실시간으로 저장하고 관리할 수 있습니다. 따라서 적합한 클라우드 서비스를 결정할 때 가장 중요한 요소는 클라우드 서비스의 지연 시간을 고려하는 것입니다. 클라우드 제공업체는 다양한 서비스형 소프트웨어(XaaS) 제품을 지원합니다. 서비스에는 서비스형 네트워킹(NaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS) 및 서비스형 인프라(IaaS)가 포함됩니다. 사용자는 IoT 사용 사례와 업종에 따라 사용할 서비스를 결정할 수 있습니다.

간단히 설명하자면, IoT 클라우드는 위의 서비스에 최적화된 서비스 네트워크와 방대한 양의 데이터를 실시간으로 관리하는 네트워크로 구성됩니다. 여기에는 분산 관리 데이터베이스 시스템도 포함됩니다.

운영 비용이 적게 들고 간편하지만, 엣지 자체에서 관련 데이터를 처리하고 관리하는 새로운 트렌드가 등장하면서 엣지 컴퓨팅, 포그 컴퓨팅과 같은 새로운 개념이 등장했습니다. 애플리케이션에 따라 클라우드와 엣지 컴퓨팅 중 선호하는 방식이 달라지는데, 온프레미스에서 대량의 데이터를 처리해야 하는 경우 엣지 컴퓨팅을 선호합니다.

IoT 분석

센서가 수집한 물리적 데이터는 엣지에서 디지털 신호로 변환되며, 이러한 디지털 신호는 실행 가능한 결과를 가져올 수 있습니다. 예를 들어 환자의 바이탈 상태를 중증 또는 건강으로 분류해야 할 수 있습니다. 이를 위해 센서를 사용하여 환자로부터 데이터를 수집하고 시계열 데이터로 수집한 후 규칙 기반 엔진을 사용하여 처리하여 예측을 할 수 있습니다. 응급 상황에서는 이 규칙 기반 엔진의 정확성과 속도가 매우 중요한 역할을 합니다. 또한 예측을 위해 immediate 조치를 실행하는 것이 중요합니다.

이러한 기능을 실현하기 위해 예측 분석을 위한 딥러닝 모델과 다양한 머신러닝 기술을 배포하여 추세를 예측하고 회귀 문제를 해결하며 이벤트 예측을 고안하고 유용한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

분석은 현명한 의사 결정을 내리기 위해 이러한 작업을 수행하기 위해 상당한 저장 용량과 연산 능력이 필요합니다. 따라서 IoT 클라우드에서 호스팅하는 것이 이상적입니다. 그러나 TinyML과 같은 새로운 개념은 엣지 자체에서 의사 결정을 내릴 수 있는 가능성을 열어두고 있습니다.

사용자 인터페이스

최종 사용자가 IoT 에코시스템과 적극적으로 상호 작용하는 구성 요소입니다. 사용자는 전체 시스템을 제어하고 시스템에 대한 변경 사항과 기본 설정을 지정할 수 있습니다. 따라서 사용자 인터페이스는 전체 시스템의 높은 수준의 추상화 역할을 합니다.

사용자 인터페이스는 디바이스 자체에 내장되어 있거나 웨어러블, 스마트폰, 태블릿에 설치되거나 웹 애플리케이션의 형태로 제공될 수 있습니다. IoT 대시보드는 또 다른 인기 플랫폼이지만, 대시보드와 상호 작용하기 위해서는 약간의 기술력이 필요할 수 있습니다. 마지막으로, 사용자 인터페이스를 디자인할 기회가 있다면 디자인이 가장 중요한 고려 사항이라는 점을 기억하세요. 멋진 글꼴, 음성 지원 및 터치 인터페이스를 추가하여 제품의 시장 경쟁력을 높이세요.

이제 IoT 에코시스템의 추가 구성 요소에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

보안

이는 IoT 애플리케이션을 설계할 때 설계자와 IoT 설계자가 대부분 간과하는 구성 요소로, 이로 인해 공격에 취약한 디바이스가 나날이 증가하고 있습니다. 안전한 시스템은 반대 전략, 복구 전략이 있어야 하며 시스템에 대한 악의적인 공격을 인식할 수 있어야 합니다.

이상적으로는 이러한 보안 시스템을 클라우드에 배포하고 네트워킹 구성 요소에 통합할 수 있습니다.

IoT 게이트웨이

IoT 게이트웨이 는 특정 IoT 시스템을 연결하는 센서와 노드 디바이스의 수가 증가함에 따라 널리 사용되는 구성 요소가 되었습니다. 이를 통해 데이터 트래픽 관리가 쉬워지고 있으며, 원치 않거나 손상된 데이터를 제거하기 위한 데이터 사전 처리와 함께 데이터 보안 조치를 추가로 제공할 수 있습니다. 또한 고급 IoT 게이트웨이에는 데이터를 분석하고 현명한 결정을 내릴 수 있는 기능이 탑재되어 있어 클라우드 서비스에 대한 부담이 줄어듭니다.

결론 

이미 성숙한 기술인 사물 인터넷은 새로운 기술의 발전과 새로운 프로토콜이 이 분야에 합류하면서 급속도로 성장하고 있습니다. 5G와 같은 새로운 공동1TP14통신 기술의 등장으로 새로운 차원을 맞이할 것으로 보이며 미래가 유망할 것으로 예상됩니다.