IoT 사례 연구 - 아키텍처

■ IoT 사례 연구 - 아키텍처 

□ IoT 모델의 변화

현재의 IoT가 나오기 이전에도 사물을 활용한 정보 수집은 존재했지만, 필요에 의해 사물에 별도의 네트워크가 연결이 되었고 수집하는 정보도 극히 일부로 제한되었다. 이미 필요한 데이터만 미리 정해서 수집했기 때문에 데이터 양도 적고 데이터 활용처도 한정되어 있었다. 하지만, 최근 들어 빅데이터(Big Data) 활용이 늘어나고 빅데이터 속에서 사람들이 생각하지 못하는 인사이트를 찾아내면서 빅데이터를 수시로 수집할 수 있는 IoT에 대해 더 관심을 갖기 시작했다. 

기존에는 각 산업이나 서비스에서 필요한 정보만을 수집하다 보니 소프트웨어의 규모도 그리 크지 않았지만, 최근에는 엄청난 양의 정보가 수집되어 소프트웨어의 규모도 커지고 그에 필요한 아키텍처도 다양해지는 추세다. 이렇게, 정보를 한 곳으로 모았다가 다시 필요한 곳으로 정보를 제공하는 중앙 집중 식 클라우드 형태가 현재 많이 사용되는 모델이고, 이후 분산 클라우드 형태의 IoT가 많이 연구되어 발표되고 있는 추세다(그림1).

IoT는 사물을 상호 연결하여 어떤 서비스를 제공할 것인지가 가장 큰 목표이기 때문에 사물과 사람, 그리고 사물과 사람을 이어주는 디바이스를 기본으로 필요한 서비스를 제공하게 된다. 사물 간 통신을 나타내는 M2M, 사물인터넷을 나타내는 IoT, 그리고 IoT에 공간 개념을 도입한 만물인터넷이 IoT 모델의 변화 모델로 정의할 수 있다.

□ IoT 아키텍처의 기본 구성

IoT는 사물 기반이기 때문에 임베디드(Embedded) 아키텍처와 유사하게 보일 수 있다(그림2). 하지만 사물이 인터넷(Internet)에 연결이 되어 있고 다양한 데이터를 수집한다는 것이 주목적이기 때문에 임베디드 아키텍처와 다소 차이가 있다. 인텔(Intel)에서는 <그림2>와 같은 IoT 아키텍처 구성도와 <표1>과 같은 IoT 아키텍처의 특징을 5가지로 정의하고, 이러한 특징을 고려하여 소프트웨어를 설계하도록 가이드하고 있다.

IoT로 연결된 디바이스는 일반적으로 게이트웨이(gateway)를 거쳐 시스템으로 연결된다. IoT 게이트웨이를 통해 디바이스가 직접 시스템에 연결되지 않기 때문에 네트워크 대역폭을 낮추는 역할을 하고, 분석이 불필요한 데이터를 제거하고 과도한 데이터 수집을 줄이는 역할도 한다(그림3). 그림3을 살펴보면, 무선 네트워크 노드에서 수집된 정보가 게이트웨이에서 걸러져서 빅데이터로 저장되고 필요한 서비스에 제공된다. 

□ IoT 아키텍처의 기본 구성

IoT 서비스의 주요 기능에는 IoT 보안인증, 리소스 및 서비스 관리, 수집 데이터의 가공 및 처리 등이 있다. 이러한 서비스는 맞춤형 서비스인 응용 서비스(Application & Service) 형, 빅데이터 기반으로 정보를 분석하여 예측 정보를 제공하는 지식정보(Semantics & Knowledge) 형, IoT와 소프트웨어의 인증, 연동 등을 제공하는 보안인증(Security & Privacy) 형 등이 있다. 이런 내용을 기반으로 그림4와 같은 IoT 서비스 아키텍처가 구성될 수 있다.

그림4를 살펴보면, 센서 등을 통해 수집된 정보는 게이트웨이를 통해 보정되거나 걸러지고, 사용자에게 제공되는 서비스 별로 서비스 플랫폼을 가지게 된다. IoT 서비스 플랫폼은 앞 단의 IoT 구성요소를 연결하는 역할과 데이터 기반 서비스를 제공하는 역할을 수행하게 된다. 서비스 플랫폼을 표준형으로 구성한다면 초기 공수는 많이 들어갈 수 있으나 확장이 용이하고, 또한 제공하는 IoT 서비스들을 독립적인 모듈 형태로 제공되도록 구성하면 IoT 서비스 아키텍처에 IoT 서비스를 쉽게 추가할 수 있다.

■ 사례 연구

□ KT에서 제시하는 IoT 서비스

현재의 IoT 서비스의 아키텍처는 비 표준형인 경우가 일반적이다. 비 표준형인 경우는 IoT 서비스와 아키텍처의 확장이나 사용자, 디바이스 추가가 쉽지 않다. 최근에는 표준 프로토콜을 적용하고 IoT 서비스나 디바이스에도 표준이 적용되는 노력이 이루어지고 있다. KT에서는 비 표준 식의 Integral과 표준 식의 Modular 식으로 구분하여 IoT 아키텍처 변화를 제시하고 있다(그림5).

현재는 하드웨어 특성이 강하고 표준화 영향이 적은 센서, 디바이스 위주로 IoT 발전이 이루어졌지만 향후에는 IoT 서비스 전용 플랫폼 개발, IoT 전용 디바이스 개발과 표준화와 모듈화가 적용된 IoT 서비스가 필요하다고 제시한다. 표준화된 플랫폼 중심으로 IoT가 구성되면 그에 따른 IoT 센서, 디바이스 등의 표준화도 쉽게 이루어질 것으로 보인다. KT는 Integral과 Modular 방식에 따라 IoT 서비스와 소프트웨어 개발 방식도 달라진다고 말하고 있는데 그림6에 나타나 있다.

그림5의 Integral 형의 경우, 요구사항에 따라 서비스 기능과 소프트웨어, 시스템을 설계해야 하고, 이에 따른 플랫폼과 디바이스 등을 고민해야 한다. 반면에, 표준이 적용된 Modular 형의 경우는 표준화된 환경에 맞춰 플랫폼, 소프트웨어, 시스템 등을 개발하기 때문에 설계에 필요한 공수가 매우 줄어들게 된다. 

물론, 최초로 IoT 서비스를 개발할 경우는 표준 설계에 필요한 공수가 필요하겠지만, 범용적인 IoT 아키텍처가 이미 만들어져 있다면 서비스 요청 업체에 따라 별도로 구성하는 부담을 피할 수 있다. Modular 형으로 발전하기 위해 오픈소스를 활용하는 것도 방법이다. Ocean은 IoT 플랫폼을 구성하도록 하는 오픈소스를 제공한다. 오픈 디바이스 플랫폼인 &Cube와 서버 플랫폼인 Mobius 오픈소스로 구분된다(그림7). 

□ SKT에서 제시하는 IoT 서비스

SKT에서는 IoT 서비스를 위해 최적화된 LoRa(Long Range) 네트워크를 IoT 전용망으로 구축하여 제공하고 있다(그림8). LoRa는 대규모 저전력 장거리 무선기술로 소량의 데이터를 먼 거리까지 보내는 특징이 있는데 소량이 데이터를 전송하다 보니 전력이 많이 필요하지 않고 뛰어난 성능을 요구 하지도 않으면서 IoT 서비스를 이용할 수 있다는 장점이 있다. 그림8의 빨간색 부분이 LoRa 네트워크 범위이고, ThingPlug는 LoRa 기반으로 IoT 서비스를 개발할 수 있는 개발 플랫폼으로 이해하면 된다(그림9). 

그림8, 9를 기반으로 SKT의 IoT 서비스 아키텍처를 살펴보면 그림10과 같이 구성할 수 있다. SKT에서 제공되는 디바이스 센서를 통해 수집된 정보들이 IoT 전용망인 LoRa를 통해 플랫폼에 옮겨지면서 필요한 정보를 빅데이터로 저장한다. 이렇게 저장된 빅데이터는 각 고객사에 필요한 형태로 제공되는데, 각 고객사는 필요한 소프트웨어를 구축하여 플랫폼에 탑재하게 된다. 

□ 기대 효과와 결론

IoT의 핵심은 사물들이 수집한 정보를 얼마나 빠르고 정확하게 전달하는 것과 함께 필요한 정보를 빅데이터로 만드는 것도 중요하다. IoT를 통해 정보를 수집한 뒤에 필요한 인사이트를 찾는 것이 중요하기 때문이다. 소프트웨어 관점에서는 이렇게 수집된 정보에서 사용자가 필요한 인사이트를 효율적으로 찾을 수 있고 정보를 활용할 수 있도록 다양한 기능을 고민해야 한다. 빅데이터는 대량의 데이터를 수집해야 하고 IoT는 수집된 데이터를 분석해야 하는 숙제가 있는 점에서 상호 보완이 필요한 기술로 봐야 하고, IoT는 거의 모든 산업에서 활용이 가능하기 때문에 표준화된 IoT 기술 적용을 통해 활용 범위 확대가 필요한 시점이다.

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※ 인용 원문 URL

- 소프트웨어공학센터 : http://www.sw-eng.kr/member/customer/Webzine/BoardView.do?boardId=00000000000000045080&currPage=2&searchPrefaceId=&titOrder=&writeOrder=&regDtOrder=&searchCondition=TOT&searchKeyword=IoT