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사물인터넷의 첫번째 구성 요소인 센서는 온도, 습도, 열, 가스, 윛, 속도 및 조도 등과 같은 물리량을 다양한 방법을 이용해 측정하는 Device이다. 사물인터넷에서는 센서 모듈을 통해 수집된 정보를 인터넷을 통해 공유하기 위해 기본적인 신호처리 및 알고리즘 수행이 가능한 모듈을 포함한 내장된 스마트 센서 기술을 필요로 한다. 센서 단말은 특정 사물에 부착되어 해당 사물로부터 데이터를 추출하여 네트워크를 통해 타 단말 또는 이들을 관리하는 게이트웨이(Gateway)로 전송하는 역할을 수행한다. RFID, 센서노드, 스마트 기기 등이 해당되며, 게이트 웨이는 다양한 이종 네트워크 프로토콜을 사용하여 송수신 되는 데이터를 처리할 수 있다.

사물인터넷의 두번째 구성요소인 네트워크는 사람, 단말 간 전송 데이터와 기기 인증정보, IoT 연결정도 등을 송수신하는 유,무선의 통로 역할을 수행한다. WPAN(Wireless Personal Area Networks), 와이파이(Wirelwss Fidelity), 3G·4G·LTE(Long Term Evolution), 블루투스, 이더넷, BcN(Broadband convergence Networks), 위성통신등을 이용할 수 있다.

사물인터넷의 세번째 구성요소인 데이터 분석은 네트워크 통신을 통해 전송한 데이터를 프로세서가 처리하는 과정을 말한다. 빅데이터나 AI가 포함된다. 빅데이터의 경우 테라바이트 이상의 데이터 그 자체를 의미하기도 하지만, 대용량 데이터를 처리하는 아키텍처라고 정의되기도 한다. IBM사에서 제공하는 고해상도 날씨 예측 시스템의 경우 날씨와 관련된 방대한 데이터를 분석해 폭우를 48시간 이전에 예측할 수 있다고 한다. 이는 다양한 센서를 통해 수집한 데이터를 이용하여 사람들이 이용할 수 있는 유의미한 정보를 만들어내는 데이터 분석의 적절한 예시가 될 수 있다.

사물인터넷의 마지막 구성요소인 actuation은 어플리케이션, 혹은 서비스 인터페이스라고 표현할 수도 있다. 이는 IoT 기술을 이용한 다양한 서비스를 제공하기 위한 단말, 유무선 네트워크를 구성하는 장비 등에 탑재된 운영체제, 미들웨어 뿐 아니라 End User 단의 IoT 관리, 통제 프로그램 등을 모두 포함한 개념이다. 서비스 인터페이스 기술은 사물인터넷의 주요 구성요소(인간, 사물, 서비스)를 통해 특정 기능을 수행하는 응용서비스와 연동하는 기술이며, 서비스를 제공하는 데 있어서 그 기능만큼이나 사용자의 정보를 지키기위한 보안 기술도 중요시된다.

1. 김동희, 윤석웅, 이용필.(2013).IoT 서비스를 위한 보안.한국통신학회지(정보와통신),30(8),53-59.
2. 공만식, 채홍준, 유보현(2016). 사물인터넷(IoT) 기술동향과 전망. Journal of the KSME (기계저널), 56(2), 32-26

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사물인터넷의 4가지 구성요소에는 센서(데이터), 인터넷(통신), 분석(빅데이터, AI), 액튜에이션(반응)이 있습니다. 이들 각각에 대해 논해보고자 합니다.

첫째로, 센서는 다양한 환경 변화를 통해 데이터를 수집합니다. 데이터가 클라우드에 도달하면 특정 프로그램을 통해 처리하고 작업을 수행하게 됩니다. 예를들어, 온도 및 습도 감지 센서를 이용하여 냉난방 기구에 활용할 수 있습니다. 또한 시니어 케어 서비스에 카메라를 사용하는 대신 인체 감지 센서를 이용하여 시니어 케어 데이터를 생성할 수도 있습니다. 우리가 매일 사용하는 스마트폰에는 동작 센서, 위치 센서 등이 탑재되어 있어 나침반 기능을 제공하고, 근접 센서를 통해 전화를 받을 때 화면이 꺼지도록 하게도 합니다. 또 최근 등장한 스마트폰에는 의료용 기기에서나 볼 수 있는 심박수 측정 센서나, 자율주행 자동차에 쓰이는 라이다 센서 같은 것들도 탑재되어 있다고 합니다.

둘째로, 인터넷(통신)입니다. 모든 데이터는 위성이나 와이파이, 블루투스, 또는 광역통신망 등 다양한 수단을 통해 수집이 됩니다. 인터넷을 통해 클라우드로 데이터를 가져오는 작업을 수행할 수 있습니다. 기기 간 통신을 할 때는 교환되는 데이터의 형식에 대해 상호합의가 필요한데, 이런 형식을 정의하는 규칙의 집합을 프로토콜이라고 합니다. 주요 프로토콜에는 HTTPS(응용 계층), TCP, UDP(전송 계층) 등이 있습니다. 인터넷에 있는 데이터를 요청할 때에는 HTTP 프로토콜을 사용하고, 주소(URL)을 통해 접근할 수 있게 됩니다. 예를들어 파이썬 requests 라이브러리를 통해 해당 url의 데이터에 접근할 수 있습니다.

셋째로, 분석입니다. 클라우드로 수신한 데이터를 각종 방법으로 처리하는 것을 의미하는데, 이때 빅데이터 분석이나 AI 등을 활용할 수도 있습니다. 이러한 데이터 처리는 온도를 읽어내고 그래프로 표현하는 간단한 것부터 컴퓨터 비전을 이용하여 물체를 식별하는 등과 같이 복잡한 작업도 수행할 수 있습니다. 예를 들면 NLP 기술을 이용해서 유튜브 댓글의 감성 분석을 진행할 수도 있고, 미리 학습된 이미지 처리 AI를 이용해 바이러스에 걸린 식물을 분류할 수도 있습니다.

마지막으로, 사용자가 액세스 할 수 있는 각종 액튜에이션을 통해 앞의 모든 과정을 거쳐 새롭게 가공된 데이터 또는 프로세스를 가시적으로 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 앱서비스를 통해 오늘 날씨 데이터를 받아볼 수 있고, 문자로 재난 상황에 대한 알림을 받을 수 있습니다.

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사물인터넷은 서비스, 플랫폼, 네트워크, 디바이스 총 4가지의 구성 요소로 이루어지며 영어의 약자를 따서 이를 SPND라고도 부른다.

서비스는 사물인터넷에서 특정한 작업을 수행하고 사용자에게 제공해주는 기능을 말한다.예를 들어 스마트홈을 생각해보면 조명, 온도, 미세먼지, 보안 등을 제어하는 스마트 홈 시스템이 될 수 있다.

플랫폼은 사물인터넷의 디바이스나 데이터를 관리하고 모니터링하거나 분석, 제어할 수 있는 소프트웨어적인 시스템을 이야기한다. 사용자가 직접 접하게 되는 부분 중 하나이며, 스마트폰의 어플리케이션이나 디바이스에 특정 소프트웨어를 조작하게 하는 식으로도 구현이 될 수 있을 것이다.

네트워크는 사물인터넷 장치들을 서로 연결하고 인터넷에 연결하는 통신 인프라를 이야기 하는데, wifi나 블루투스, 휴대폰에 주로 사용되는 셀룰러까지 다양한 통신망을 이용할 수 있다. 데이터를 수집해서 서버까지 이동하거나 서버에서 사용자에게 가공된 데이터를 제공하는 등으로 응용될 수 있을 것이다.

마지막 디바이스는 데이터를 수집하고 전송하는 물리적인 객체로 간단한 센서 자체가 될 수도 있고, 웨어러블 디바이스처럼 여러 개의 센서와 처리 장치가 한 번에 합쳐진 구조가 될 수도 있다.

이러한 구성요소들은 모두 사용자에게 더 편리한 기능을 제공해주기 위하여 함께 동작하게 된다. 사용자에게 특화되어 개인적인 데이터를 많이 다루게 되는 사물인터넷의 특성을 생각했을 때, 암호화나 인증과 같은 보안도 반드시 고려해야 할 것이다. 또한 다른 디바이스와도 원활한 데이터 공유 및 응용을 가능하게 하거나 더 좋은 데이터 분석을 제공하거나, 사용자에게 직관적인 인터페이스나 제어 기능 등을 제공하면서 더욱 좋은 사물인터넷을 구현할 수 있을 것이다.

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사물인터넷의 구성요소는 크게 4가지로 나누어볼 수 있다. 센서, 인터넷, 분석, 반응이다. 첫 번째로 센서는 데이터를 수집하는 것이다. 사물 인터넷은 센서를 통해 환경 데이터를 수집한다. 빛, 온도, 습도, 압력 등과 같은 물리적인 양을 측정하여 수집된 데이터를 디지털 신호로 변환한다. 온도 센서라면 온도를 측정하는 것에서 그치지 않고 측정한 온도를 전기 신호로 변환하여 데이터로 만드는 것이다. 센서를 통해 물리적인 정보는 네트워크를 통해 주고 받을 수 있게 된다.

두 번째는 인터넷이다. 이는 네트워크라고도 볼 수 있다. 앞서 센서에서 수집한 데이터는 인터넷을 통해 다른 디바이스 또는 서버와 연결된다. 이처럼 인터넷은 데이터를 전송하고 수신하는데 사용되며, 인터넷 연결을 데이터를 보내고 받는다. 센서나 서버에서 문제가 생겨 인터넷이 끊어지면 데이터의 송수신에도 문제가 생기고, 사물인터넷이 정상적으로 작동하지 않게 된다. 카카오의 서버에 불이 났을 때 카카오톡의 서비스가 제대로 작동하지 않았던 것이 예시이다.

세 번째는 분석이다. 분석은 빅데이터나 AI 등을 통해 이루어진다. 센서에서 수집되어 인터넷을 통해 전송된 데이터는 서버에서 저장되고 처리된다. 데이터 분석이나 예측 모델을 활용하여 데이터를 분석하고, 유의미한 정보를 추출한다. 예를 들어 방의 온도 값을 수집하였다면, 온도 값을 분석하고, 쾌적한 온도 값과 비교할 수 있다. 비교 결과 방의 온도 값이 쾌적한 온도 값보다 높다면, 방이 덥다는 것을 분석을 통해 알아낼 수 있다.

네 번째는 반응이다. 반응이란 앞서 수집하여 분석한 데이터로 유의미한 결과를 도출해 내었을 때, 이에 따른 행동이라고 볼 수 있다. 유의미한 결과에 따라 사물 인터넷 시스템은 사람의 개입 없이 자동으로 반응하고 제어된다. 앞에서 들었던 예시에서 비교 결과 방의 온도 값이 쾌적한 온도 값보다 높다 방이 덥다는 결과를 도출해내었다면, 자동으로 에어컨을 가동하는 동작이 반응이라고 할 수 있다.

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사물인터넷의 첫번째 구성요소는 센서(데이터)이다. 센싱은 필요한 사물이나 장소에 다양한 종류의 전자태그를 부착하여 주변 환경변화에 따른 데이터를 수집하는 핵심 기술이다. 센서는 빛, 온도, 습도, 압력, 위치 등 주위 환경과 사물의 변화를 감지하고 정보를 얻는다. 가장 쉬운 예시로는 실시간으로 온도를 측정할 수 있다는 것이다. 사물인터넷의 범주에 사람과 공간이 포함되면서 복잡한 수준의 정보를 필요로 하게 되었으며, 이에 따라 좀 더 정교한 센싱이 요구되고 있다. 그런 의미에서 웨어러블 디바이스의 등장(스마트워치)은 인체정보수집에 있어서 사물 인터넷의 수준을 한 단계 더 끌어올릴 기회가 되었다. 예를 들어 스마트워치를 차고 등산을 하는 경우, 내가 움직인 흔적이 지도에 남기도 하고(gps) 평균 속도, 최고/저 속도, 시간에 따른 심박수 변화가 측정된다.

사물인터넷의 두번째 구성요소는 인터넷(통신)이다. 사물에서 센서를 통해 얻어낸 데이터가 인터넷에 연결되도록 지원하는 기술로, 현재 일반적으로 이용하고 있는 다양한 네트워크 기술들을 포괄한다(wifi, 위성, 블루투스, 광역통신망). LTE의 등장으로 인해 무선으로 고속인터넷이 가능해졌고, 이러한 발달은 사물인터넷 환경에 있어서도 큰 변화를 가져올 전망이다.

사물인터넷의 세번째 구성요소는 분석(빅데이터, AI)이다. 데이터가 클라우드로 넘어가게 되면 소프트웨어가 처리를 담당한다.이러한 데이터 처리는 온도를 읽어내는 간단한 것부터 컴퓨터 비전을 사용하여 물체를 식별하는 것과 같은 복잡한 작업도 수행할 수 있다. 센싱과 네트워크 인프라의 발달로 더 많고 다양한 정보를 수집하게 되면서, 서비스 인터페이스는 단순한 데이터 축적을 뛰어넘어 새로운 수준으로 변화하고 있다. 그리고 그 중심에는 빅데이터가 있다. 빅데이터는 단순히 데이터베이스에 정보를 수집 및 저장/관리하는 단계를 넘어서 대량의 데이터를 분석하여 새로운 가치를 찾아내는 기술이다. 예를 들어 ‘위치와 시간대에 따른 따릉이 이용량’이라는 데이터를 통해, 어느 위치 어떤 시간대에는 따릉이가 몇 개정도 비치되어 있으면 좋을지 분석하여 적절한 주차공간 개수를 파악하여 설치할 수 있다.

사물인터넷의 네번째 구성요소는 액튜에이션(반응)이다. 액추에이터는 센서와 반대로, 컴퓨터 시스템에서 실행된 명령을 기반으로 실제적인 동작을 수행한다. 예를 들어 집안에서 가스 배관에서 가스가 누출된 상황을 가정하면 센서가 가스 누출을 감지했을 경우 감지 신호를 보내는 것만으로는 가스 누출을 막을 수 없다. 신호를 보냄과 동시에 가스 밸브를 잠글 수 있는 액추에이터가 필요한 것이다.

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사물인터넷의 가장 핵심적인 구성 요소는 센서이다. 센서는 온도, 습도, 에너지, 맥박, 빛 등의 다양한 정보를 수집하는 “기계”이다. 예를 들어, 토양수분측정기가 있다고 하자. 이 토양수분측정기는 기기의 특정 센서를 통해 토양의 습도(주변의 정보)를 감지하고, 해당 정보를 정량화하여 수치로서 저장할 수 있다. 결국 센서는 사물인터넷의 핵심인 데이터를 제공하는 요소이다.

센서는 데이터를 저장할 수 있는 기계일 뿐이므로, 이를 바깥 세상으로 내보내기 위해서는 결국 ‘통신’을 해야 한다. 데이터는 유선망 또는 무선망을 통해 웹사이트, 어플리케이션 등으로 전달될 수 있다. 이러한 통신은 인터넷 연결이 가능한 한 언제든 어디서든 끊임없이 이루어질 수 있다. 예를 들어 토양수분측정기가 “물주세흙”이라는 식물 수분 관리 어플리케이션과 연동이 되어 있다고 하자. 이 어플리케이션은 시간과 장소에 구애받지 않고 토양수분측정기로부터 토양의 정보를 전달받게 된다. 따라서 여기서의 기기와 어플의 연동은 결국 센서와 사물 간에 통신으로 이루어지는 것이라고 할 수 있다.

센서를 사용하여 정량화된 정보를 수집했다 한들, 이를 가공 없이 사람에게 전달하면 어떻게 될까? 물론 인간은 사고가 가능한 동물이기에 해당 정보로도 유의미한 결과를 도출할 수 있음은 자명하다. 하지만 우리는 현재 정보의 홍수 시대, 그리고 인공지능이 고도로 발달한 세상에 살고 있다. 이런 시대에 인간이 굳이 다량의 정보를 보고 일일이 해석할 필요는 없다. 여기서 우리는 사물인터넷의 세 번째 구성 요소인 ‘분석’을 생각해 볼 수 있다. 데이터를 적절히 가공하여 융합하면 인간에게 아주 유용한 정보를 가져다줄 수 있다. 예컨대, 앞서 언급한 “물주세흙” 어플리케이션은 토양의 습도 정보를 분석하여, ‘물이 필요해요!’, ‘수분 가득해요!’와 같은 적절한 문구를 만들어낼 수 있다.

센서로부터 인식된 정보는 다양한 경로를 거치게 되고, 최종적으로는 사람들에 의해 소비된다. 예를 들어, A씨가 수분 관리가 중요한 식물인 “율마”를 키우고 있다고 하자. 율마는 토양의 건조함에 아주 취약하기 때문에 A씨는 토양수분측정기(센서)를 율마에 꽂아두었다. 어느날 A씨는 물주세흙에서 현재 율마가 ‘매우 건조한 상태’라는 문구를 확인했다. 여기서 A씨는 어떠한 대처를 할 수 있을까? 물론 집에 가서 물을 줄 수도 있겠지만, 만약 기기를 통해서 물을 줄 수 있다면 어떨까? 이것이 바로 사물 인터넷의 네 번째 구성 요소인 액튜에이션이다. 물 주기 기능을 기기의 액튜에이터로서 사용하게 된다면, 이는 완벽한 사물인터넷의 활용 사례라고 할 수 있다.

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1. 센서 센서, 즉 감지는 사물 인터넷의 가장 기초적이고 핵심적인 기능이다. 사물 인터넷의 첫 번째 단계는 전자 센서를 통해 어떤 사물이나 장소의 상황에 대한 정보를 얻는 것이다. 센서의 종류에는 여러 가지가 있다. 온도, 열, 가스, 초음파, 전자기파처럼 어떤 것의 상태를 감지하는 센서가 있다. 또한 위치, 움직임, 레이더 등 사물과 주위 환경의 변화를 감지하는 센서도 있다. 스마트폰이 발달하지 않았던 과거에는 사용자와 밀접하게 연결되지 않는 센서가 많이 사용되었다. 하지만 요즘에는 스마트폰에도 많은 센서가 탑재되어있다. 최근에는 스마트폰을 넘어 더욱 인체와 밀접한 정보를 수집하기 위해 센서가 탑재된 웨어러블 디바이스가 사용되고 있다. 웨어러블 디바이스는 스마트폰보다 더욱 정밀하고 정교한 인체 정보 수집이 가능하다.

2. 인터넷 사물 인터넷의 두 번째 요소는 인터넷이다. 센서에서 수집한 정보는 그 자체로는 큰 의미가 없기 때문에 정보를 정제할 서버로 보내져야 한다. 이 과정에서 인터넷 네크워크 기술이 이용된다. 처음 센서를 통해 수집한 정보는 인터넷을 통해 네트워크로 전송된다. 이 정보 통신에서는 현재 일반적으로 사용되는 다양한 네트워크 기술을 사용한다. 크게 유선통신과 무선통신으로 구분할 수 있다. 이런 기술을 이용해 네트워크 서버로 전송된 정보는 서버나 클라우드에 저장된다.

3. 분석 센서를 통해 얻은 정보가 네트워크 서버로 전송되면 분석이 필요하다. 사물 인터넷의 세 번째 구성요소인 분석은 이러한 정보를 읽어내는 역할을 한다. 센서에서 수집한 방대하고 정제되지 않은 정보는 분석 과정을 거쳐 유의미한 정보로 재탄생한다. 이 단계에서 빅데이터와 AI는 정보를 저장, 변환, 가공, 처리하여 정보가 적절한 범주에 이용될 수 있도록 한다.

4. 액츄에이션 위 과정들을 거쳐 획득한 정보를 바탕으로 사물이 어떠한 행동을 취하도록 하는 것이 액츄에이션이다. 사물로 전달된 데이터에 따라 응용서비스가 특정한 기능을 수행한다. 예를 들어 센서에 감지된 방의 온도가 설정된 방의 온도보다 낮다면 에어컨의 온도를 낮추는 식이다. 또는 바깥에 있는 사용자가 착용한 스마트 워치가 낮은 기온을 감지한다면, 스마트 워치와 연동된 집의 난방 시스템이 자동으로 설정 온도를 올리는 것도 다른 예라고 할 수 있다.

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센서는 사물인터넷의 입력장치 역할을 한다. 주변 상황을 인지하고 필요한 데이터를 수집해서 데이터를 입력한다. 센서를 통해 입력된 데이터를 통해 내부에서는 이를 처리하고, 처리한 것을 다른 장치들로 보낼 수 있게 된다. 센서를 통해 수집되는 데이터는 새로운 가치를 만들 수 있기 때문에, 센서로 수집되는 데이터의 정교함과 형태는 중요하다고 할 수 있다. 일반적으로 센서를 통해 온도, 습도, 열, 가스, 위치, 속도, 조도 등과 같은 물리량을 측정할 수 있다. 생후 18개월 된 아기들에게 사용되는 스마트 양말이 있다. 이 양말은 아기의 발을 감싼 상태로 산소 수치와 심장 박동수를 추적해서 아기의 건강 상태를 부모에게 알려준다. 여기서 수집되는 산소 수치와 심장 박동수 데이터는 모두 센서를 통해 수집된 정보들이라는 것을 알 수 있다.

대부분의 사물인터넷은 독립적으로 작동되기보다는 스마트폰 혹은 인터넷에 연결이 되어 있다. 다른 것과 연결이 되어 있는 경우, 사물인터넷이 데이터를 송수신하게 된다. 그리고 데이터를 송수신하기 위해서는 통신 기술이 중요하다. 스마트폰과 연결할 경우, 주로 블루투스나 NFC 등을 이용해서 데이터를 송수신한다. 인터넷에 연결할 경우, 주로 WiFi를 이용한다. 사물인터넷의 통신 기술을 특히 잘 알 수 있는 예시로는 웨어러블 밴드가 있다. 웨어러블 밴드는 착용자가 대처를 하지 못할 정도의 긴급한 상황이 발생했을 때, 착용자의 정보를 긴급연락처 또는 응급센터에 자동으로 알려서 착용자가 도움을 받을 수 있도록 한다. 최근에는 사물인터넷의 통신 기술은 진화하고 있다. 먼저, 저전력 기술의 발전이 일어나고 있다. 예를 들어, 블루투스 4.0을 사용하는 웨어러블 밴드는 건전지 1개로 1년 이상 사용할 수 있게 되었다. 저전력 기술과 더불어 통신 속도와 대역폭도 발전하고 있다. 5G는 기존의 LTE보다 100~1,000배 빠른 전송 속도를 목표로 하고 있다.

사물인터넷은 데이터를 수집하는 것에서 그치지 않고 데이터를 분석까지 할 수 있어야 더욱 큰 가치를 지닐 수 있다. 왜냐하면 데이터를 분석해야 이를 바탕으로 알맞은 서비스를 제공할 수 있기 때문이다. 또한, 방대한 데이터들을 사람이 일일이 분석할 수 없기 때문이다. 빔 테크놀로지가 개발한 스마트 칫솔이 있다. 이 칫솔은 스마트폰과 연동이 되어서, 사용자가 칫솔질 할 때 생성되는 정보를 스마트폰 전용 앱에 전송한다. 그리고 전용 앱에서는 받은 정보를 바탕으로 사용자의 치아 건강 상태를 분석한다. 만약 다른 가족 구성원도 스마트 칫솔이 있을 경우, 각자의 칫솔질 패턴 및 치아 건강 상태를 통합해 비교할 수 있게끔 분석한다. 최근에는 머신러닝 기술을 활용한 분석으로 발전하고 있다. 데이터를 분석하기 위해서는 모델링이 필요하다. 이 모델링을 사람이 아닌 컴퓨터가 하게끔 하는 것이 머신러닝이다. 머신러닝은 많은 양의 센서 데이터들 사이에서 연관 관계를 찾고 향후 결과를 예측할 수 있게끔 해 준다.

사물인터넷은 분석 단계에서 추출한 데이터를 사용자에게 제공한다. 사용자에게 데이터 자체를 보내거나 문자 등의 형식으로 보내기도 한다. 그래서 사용자로 하여금 특정 조치, 비즈니스 의사결정 등을 할 수 있게 한다. 예를 들어, 사물인터넷 기능이 탑재된 자동차는 수집한 데이터를 바탕으로 경로를 계획해 주고, 좁은 공간에서 주차를 어떻게 하면 되는지 등을 사용자에게 알려준다. 이렇게 제공된 데이터를 기반으로 사용자는 각각의 알맞은 조치를 할 수 있게 된다.

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사물인터넷의 첫 번째 구성요소인 센서는 사물인터넷 구현의 시작이자, 주변 환경에서 물리적인 양상을 감지하고 측정하는 장치다. 센서가 측정하는 대상으로는 온도, 습도, 압력, 가속도, 자기장 등이 있으며, 이러한 정보를 수집하여 디지털 신호로 변환한다. 또한 IoT 기술의 발전에 따라 센서의 다양한 형태와 기능이 개발되고 있으며, 더욱 높은 수준의 자동화와 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 한다.

사물인터넷의 두 번째 구성요소는 네트워크다. 네트워크는 IoT 기기들을 연결하는 통신망을 말한다. 사물인터넷에서는 기존의 유선 네트워크 대신 무선 네트워크 기술을 주로 사용한다. 무선 네트워크는 대표적으로 Wi-Fi, 블루투스, NFC, Zigbee, LoRa, NB-IoT 등 다양한 프로토콜을 사용하여 기기들을 상호 연결한다. 이렇게 연결된 IoT 기기들은 다양한 데이터를 주고받으며, 이를 통해 사용자 또는 서버에 필요한 정보를 제공한다. 이처럼 네트워크는 사물인터넷에서 매우 중요한 구성 요소 중 하나로, IoT 기기들 간의 상호 연결을 가능하게 하여, 다양한 정보를 주고받고, 원격으로 제어할 수 있다.

사물인터넷의 다음 구성요소는 데이터 분석이다. 데이터 분석은 IoT 기기들이 수집한 데이터를 처리하고 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 과정을 의미한다. 전송된 데이터는 일반적으로 복잡하고 불완전하기 때문에 데이터 전처리 단계에서 데이터를 정제하고 가공하여 분석에 적합한 형태로 변환한다. 이를 통해 데이터 품질을 향상시키고 분석 시간을 단축할 수 있다. 전처리된 데이터는 분석 알고리즘에 의해 분석된다. 이 단계에서는 기계 학습, 통계 분석, 인공 지능 등의 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 특정 패턴이나 추세를 도출한다. 이 분석 결과를 통해 의사 결정이 이루어진다. 이는 기업의 경영 전략 수립부터 개인의 일상 생활까지 다양한 분야에서 활용된다. 예를 들어, 제조업 분야에서는 IoT 기기들이 수집한 데이터를 분석하여 제품 생산 과정을 최적화하거나, 서비스 분야에서는 IoT 기기들이 수집한 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공한다.

마지막 구성요소인 엑튜에이션은 IoT 시스템이 수집한 데이터에 기반하여 동작하는 장치들을 의미한다. 즉, IoT 기기들이 수집한 데이터를 바탕으로 외부 장치나 시스템을 제어하는 것을 말한다. 예를 들어, 스마트 홈에서는 IoT 기기들이 수집한 데이터를 분석하여 실시간으로 온도, 습도, 조도 등의 환경을 파악하고, 이를 바탕으로 자동으로 난방, 에어컨, 조명 등을 제어할 수 있다. 이렇게 IoT 기기들이 수집한 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 외부 장치나 시스템을 자동으로 제어하는 것이다. 엑튜에이션은 생산성과 효율성을 높일 수 있고 인간의 개입 없이 자동으로 제어됨으로써 인간의 실수를 줄이고 안전성을 높일 수 있지만, 과도한 자동화로 인해 예기치 못한 결과를 가져올 수 있으므로, 신중하게 설계되어야 한다. 또한, 보안 이슈가 발생할 수 있기 때문에 적절한 보안 조치가 필요하다. 이러한 이슈들을 고려하여 안전하고 효율적인 엑튜에이션 시스템을 구축해야 한다.

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사물인터넷의 구성요소는 크게 데이터, 연결성, 데이터 처리, 사용자 인터페이스입니다.

사물인터넷 환경에서는 기본적으로 다양한 환경 변화를 통해 데이터를 수집을 합니다. 데이터가 클라우드에 도달하면 스프트웨어가 데이터를 처리하고 작업을 수행합니다.

데이터는 위성이나 Wifi, 블루투스 그리고 광역 통신망 등 다양한 수단을 통해 수집됩니다.

데이터가 클라우드로 넘어가게 되면 소프트웨어가 데이터 처리를 담당합니다. 이러한 데이터 처리는 온도를 읽어내는 간단한 것부터 컴퓨터 비전을 사용하여 물체를 식별하는 것과 같은 복잡한 작업도 수행할 수 있습니다.

이렇게 새롭게 가공된 데이터 또는 프로세스는 문자 메세지나 전자 알림을 통해 사용자에게 전달이 되고, IoT 응용 프로그램을 통해 작업을 수정하고 시스템을 통해 반대 방향으로 사용자 인터페이스에서 클라우드로 전송한 다음 센서로 다시 전송되는 방식으로 변경이 가능해집니다.

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사물인터넷에서 센터는 온도, 미세먼지 등 물리적인 변화들을 감지하고 이를 전기적 신호로 바꿔 데이터를 전송해주는 역할을 한다. 측정이 가능한 요소는 가속도, 위치, 자력, 광량, 근접도, 고도, 온도, 습도, 심장박동, 산소포화도 등등 무수히 많기 때문에 우리 삶에 직접적으로 연관되어 있다. 예를 들어 현관등은 센서를 이용하여 사람이 오면 자동으로 켜진다. 핸드폰에서 하루 걸음 수를 보며 운동량을 확인하는 것도 모두 센서가 있기 때문이다. 센서는 우리가 무언갈 먹을 때 혀에서 느껴지는 맛과 비슷하다. 맛이 있으면 먹고 맛이 없으면 먹지 않는 것처럼 주어진 상태를 감지하는 것이다. 센서가 맛을 느끼는 것이라면 인터넷은 여러 음식들을 우리 몸으로 전달해주는 통로와도 같다. 인터넷은 여러 정보를 공유할 수 있는 거대한 통신망이다. 사물인터넷에서 인터넷 즉 통신은 그 주체가 기기나 센서 등의 사물이다. 센서에서 받은 정보들을 전깃줄처럼 연결해주는 것이 인터넷의 역할이다. 때문에 인터넷 통신망은 규모가 커야 수집한 대량의 데이터를 처리할 수 있다. 사물들이 인터넷으로 서로 통신하고 데이터를 주고받으며 서비스를 제공하는 것이다. 센서에서 감지하고 인터넷으로 받은 다량의 데이터들을 처리하고 분석하기 위해 빅데이터, AI를 통한 분석이 필요하다. 인공지능은 빅데이터 기반의 분석 기술로 딥러닝 등을 통해 데이터를 정확하게 분석할 수 있다. 이를 통해 인간의 개입 없이 사물 간에 상태 정보를 주고 받으면서 정보처리가 이루어지고 정해진 규칙에 따라 자동으로 판단이 이루어지는 것이다. 아이폰을 사용하며 잠자는 시간을 예측해주는 서비스가 있는데 이것이 인공지능을 이용한 예시이다. 이를 통해 높은 효율성을 낼 수 있다. 우리가 새로운 음식을 먹을 때 여러 가지 맛을 느낄 수 있는데 이때 본인에게 맛있는게 무엇이고 입맛에 안 맞는 건 무엇인지 판단한다. 이 역할을 사물인터넷의 분석 단계에서 수행하는 것이다. actuation은 수집한 센서 데이터를 분석한 결과를 이용하여 다양한 기기나 장치를 제어하는 것을 의미한다. 빅데이터와 AI로 분석한 정보를 실제로 활용하는 것이다. 컴퓨터나 스마트폰 같은 기기들을 통해 주로 실행된다. 핸드폰을 사용하여 주변 환경에 맞게 핸드폰 밝기가 바뀌는 것도 예시 중 하나이다. 교통정보도 실시간으로 전달되어 교통체증을 해결하는데 도움이 되기도 한다. 우리가 음식을 먹으면 배가 아프거나 속이 쓰리는 등 여러 반응이 나올 수 있는데 actuation은 이 반응들과 비슷하다. 우리가 먹고 맛을 느끼고 삼켰을 때 우리에게 전달되는 결과인 것이다.

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1. 센서(데이터) : 센서는 지속적으로 데이터를 수집하고 다양한 정보들을 전송하는 역할을 하기 위해 필요하다. 데이터가 클라우드에 도달하면 특정 소프트웨어가 처리하고 작업을 수행한다. 센서는 사용하는 목적에 따라서 종류가 광범위하다. 예를 들어 우리가 평소에도 사용하는 스마트폰과 스마트위치 등이 포함된다. 일반적으로는 온도 센서와 압력 센서, 습도와 수분 분석, 공도 검출기, 근접 감지 등의 장치가 탐재되어 있다. 사람으로 비교해보자면 감각기관이 된다. 냄새를 맡고 소리를 듣는 걸 생각할 수 있다.

2. 인터넷(통신) : 모든 데이터는 위성이나 wifi, 블루투스 그리고 고아역통시망 등 다양한 수단을 통해 수집이 되고, 어떤 수단을 사용하던 클라우드 데이터로 가져오는 동일한 작업을 수행하게 된다. 즉, 센서에서 얻은 데이터을 클라우드로 보냄을 생각하면 된다. 사람으로 비교해보자면 신경망으로 얻은 감각을 뉴런이라던지 교감, 비교감 신경을 통해 뇌로 전달함을 생각해보면 된다.

3. 분석(빅데이타, AI) : 데이터가 클라우드로 넘어가게 되면 소프트웨어가 처리를 담당한다. 이러한 데이터 처리는 온도를 읽어내는 간단한 것부터 컴퓨터 비전을 사용하여 물체를 식별하는 것과 같은 복잡한 작업도 수행할 수 있다. 이번에도 사람으로 비교했을 때 뇌의 역할에 해당한다. 예를 들어 뜨거운 물체를 만졌을 때 우리는 손을 빠르게 피하는데 이때 피하도록 명령을 내리는 역할이 뇌이다. 이처럼 정보를 받고 분석해 결정을 해내는 단계로 볼 수 있다.

4. 액튜에이션(반응) : 이렇게 새롭게 가공된 데이터 또는 프로세스는 문자메세지나 전자 알림을 통해 사용자에게 전달되고 IOT 응용 프로그램을 통해 작업을 수정하고 시스템을 통해 반대 방향으로 인터페이스에서 클라우드로 전송한 다음 센서로 다시 전송하는 방식으로 변경이 가능해진다. 이번에도 사람으로 예를 들면 우리는 뇌에서 분석을 마쳤으니 분석으로 나온 결과를 행하는 과정에 해당한다고 보면 된다. 위에서 말했듯이 우리는 손을 빠르게 피하는 단계라고 생각하면 된다.

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센서(데이터): 센서는 엑튜에이션과 함께 장치에 포함되는 요소로, IoT 장치는 이것를 통해 물리적인 세계에서 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터는 환경 데이터, 장치 사용자 데이터, 제품 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 수집할 수 있습니다. 센서는 물리적인 세계의 정보를 수집하고, 이 정보를 디지털 신호로 변환하여 전송합니다. 센서는 다양한 종류가 있으며 예시로는 온도 센서, 습도 센서, 카메라 센서, 가속도 센서 등이 있습니다.
인터넷(통신): IoT 장치들은 인터넷에 연결되어 있어야 합니다. 이를 위해 다양한 유형의 통신 기술이 사용됩니다. 예를 들어, Wi-Fi, 블루투스, NFC, ZigBee 등의 기술을 사용하여 장치 간 통신이 이루어집니다. 이러한 통신은 데이터를 수집하고, 전송하고, 처리하고, 제어하기 위한 중요한 역할을 합니다. 분석(빅데이터, AI): IoT 장치들은 다양한 종류의 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터는 센서에서 수집된 환경 데이터, 장치에서 수집된 사용자 데이터, 외부 서비스에서 제공된 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 포함합니다. 이러한 데이터는 다양한 분석 기술을 사용하여 처리됩니다. 빅데이터(Big Data), 인공지능(AI) IoT 장치에서 수집된 데이터는 분석을 통해 의미있는 정보로 변환됩니다. 이러한 분석은 빅데이터(Big Data) 기술과 인공지능(AI) 기술을 사용하여 수행됩니다. 데이터 분석을 통해 사용자의 행동 패턴, 환경 데이터, 제품 사용 패턴 등 다양한 정보를 추출할 수 있습니다. 이러한 정보는 IoT 장치의 성능을 개선하거나 새로운 기능을 추가하는 데 사용될 수 있습니다. 예시로는 기계 학습 알고리즘인 딥러닝과, 데이터 시각화, 머신 러닝 등이 있습니다. 액튜에이션(반응): 액튜에이션은 센서처럼 장치에 포함되는 구성요소로 IoT 시스템에서 제어 및 반응을 의미합니다. IoT 장치는 센서로부터 수집된 데이터를 분석하여 의사 결정을 내린 후, 액츄에이터를 사용하여 외부 환경에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 액튜에이션은 스마트 가전제품, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 스마트 홈에서는 온도 조절기, 조명 등의 기기를 제어하여 사용자의 편의성을 높일 수 있습니다.

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사물인터넷의 구성 요소 중 첫 번째는 센서이다. 센서는 사물인터넷의 사물에 해당하며 장치 연결 계층을 구성한다. 스마트 센서를 내장하여 지속적으로 실시간 데이터를 수집하는 역할을 한다. 센서가 장착된 디바이스 장치는 사용 목적에 따라 다양한데, 스마트폰, 스마트워치 등의 실물 기기들을 말한다. 예를 들어 스마트팜 기기는 디바이스 장치이고, 스마트팜 기기에 장착된 센서는 실시간으로 온도를 감지하여 사물인터넷을 통해 전송될 정보를 수집한다. 이외에도 사물인터넷에 사용되는 센서는 압력 센서, 습도 및 수분 분석 센서, 광도 검출기, 근접 감지, RFID 태그 등이 있다.

사물인터넷의 구성 요소 중 두 번째는 인터넷이다. 인터넷은 센서, 반응 장치 등 여러 종류의 네트워크 통신망을 상호 접속하여 정보를 주고받을 수 있게 한다. 다른 네트워크 프로토콜을 변환하고 연결된 센서들의 상호 운용 여부를 확인한다. 네트워크에 일정한 수준의 보안을 제공하고 장치와 분석 시스템 사이의 중간 계층으로서 고차 암호화 기술로 데이터를 전송한다. 예를 들어 인터넷은 스마트팜 기기에 장착된 센서로 얻은 온도 정보를 분석 시스템에 암호화하여 전송하는 역할을 한다.

사물인터넷의 구성 요소 중 세 번째는 분석 시스템이다. 분석 시스템은 센서에서 수집한 데이터를 분석하고 사용자가 자세한 분석에 사용할 수 있도록 데이터를 읽기 쉽게 변환한다. 실시간으로 전송받은 다량 데이터들을 빅데이터 또는 AI 등의 기술을 활용하여 사용자의 필요에 따라 분석한다. 분석한 데이터를 변환하여 인터넷을 통해 반응 장치로 전송한다. 그 과정에서 변환된 데이터를 클라우드 등에 저장하기도 한다. 예를 들어 스마트팜 기기의 온도 센서로부터 전송받은 온도 정보가 적정 온도보다 높은지 낮은지 분석하여 클라우드에 저장하고 분석한 정보를 반응 장치로 전송할 수 있도록 쉽게 변환한다.

사물인터넷의 구성 요소 중 네 번째는 반응(액튜에이션)이다. 반응은 분석된 정보를 바탕으로 사용자의 편의에 맞게 반응 장치가 작동하는 것을 말한다. 인터넷을 통해 전송받은 데이터 분석 정보에 따라 자동적으로 반응 장치가 작동한다. 이 때, 단순한 반응 장치의 작동 유무를 떠나 세부적인 작동 방식, 정도 등이 조절된다. 예를 들어 전송받은 온도 분석 정보에 의해 스마트팜 온도 조절 작동 기기가 작동한다. 특히 스마트팜에서 재배 중인 작물의 적정 온도와 비교하여 냉난방의 미세하게 조절하여 우수한 품질의 작물이 재배될 수 있도록 돕는다.

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사물 인터넷 구성 요소는 센서, 인터넷, 분석, 액튜에이션으로 4가지이다. 첫번째는 센서로 온도, 습도, 열, 가스, 조도 및 초음파등 다양한 센서를 이용하여 원격감지, 위치 및 모션 추적등을 이용하여 사물과 주위 환경으로부터 정보를 획득하는 기능이있다. 사물과 주위 환경에서 정보를 얻기 위한 기술이며 다양한 환경 변화를 통해 데이터를 수집한다. 수집한 데이터가 클라우드에 도달하면 특정 소프트웨어가 처리하고 작업을 수행한다. 대상으로부터 물리, 화학, 생물학적 요소를 측정하여 사용자나 시스템에서 사용할 수 있게 해주는 기능을 제공한다.

두번째로 인터넷이며 연결성, 통신으로 모든 데이터가 워싱, 와이파이, 블루투스, 광역통신망등 다양한 수단을 통해 수집이 되고 인간 사물 서비스를 연결하는데 필요하다. 또한 어떤 수단을 사용하던, 클라우드로 데이터를 가져오는 동일한 작업을 수행한다. 서로 다른 여러 종류의 네트워크 통신망을 상호 접속하여 네트워크 통신망간 정보를 주고받을 수 있게 해주는 기능 또는 장치로, 다른 네트워크 프로토콜을 변환하고 연결된 장치 및 센서의 상호 운용성을 확인해준다. 사물인터넷에서 게이트웨이는 네트워크에 일정한 수준의 보안을 제공하고 고차 암호화 기술로 데이터를 전송하게 된다. 장치와 클라우드 사이의 중간 계층으로 작동하여 악의적인 공격 및 무단 액세스로부터 시스템을 보호하는 역할을 한다.

세번째로는 분석이며, 데이터가 클라우드로 넘어가게 되면 소프트웨어가 처리를 담당하게 된다. 이러한 데이터 처리는 온도를 읽어내는 간단한 것부터 물체를 식별하는 복잡한 작업도 수행할수 있게 된다. 또한 센싱 데이터에 기반하여 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 빅데이터 분석이 필요하며, 여기서 클라우드가 데이터를 실시간으로 수집, 처리, 관리 및 저장하는 도구를 제공한다. 서비스나 산업에서 이러한 데이터에 원격으로 쉽게 액세스 하여 필요할 때 중요한 결정을 내릴 수 있다. 즉, 클라우드 시스템은 무수히 많은 장치, 센서, 게이트웨이, 프로토콜, 데이터 스토리지 등을 통합하고 예측 및 분석한다.

네번째는 액튜에이션, 사용자 인터페이스로 사용자가 액세스 할 수 있는 시스템에서 가시적으로 나타내 주는 프로그램이다. 사용자의 노력을 최소화하여 편리한 장치를 제공할 수 있도록 하는 것이 목적으로, PC에서 사용되는 윈도우나 리눅스, 스마트폰의 안드로이드나, ios 등의 운영체제에서 사용자들이 쉽고 간편하게 프로그램을 다룰 수 있도록 사용자 인터페이스를 구축한다. 또한, 이때 시스템을 통해 반대방향으로 사용자 인터페이스에서 클라우드로 전송된 다음 센서로 다시 전송되는 방식으로 변경이 가능하다.

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사물인터넷(IoT)은 두 가지 이상의 사물을 연결하여 연동이 가능하도록 하는 네트워크의 일종으로, “언제(anytime)，어디서나(anyplace)，무엇이든(anything) 인터넷을 통해 연결되며 인간의 명시적 개입 없이도 주변 상황을 감지하고 통신하며 상호 협력하여 적절한 정보 처리와 제어를 수행하는 기술과 서비스”(김종덕, 2015, 초록)라고 할 수 있다. 사물인터넷은 기본적으로 외부 자극을 감지하고 필요한 데이터를 추려 내어 알맞게 반응하는 과정을 통해 작동하며, 인간의 행동 과정과 매우 비슷한 시스템이다. 이러한 사물인터넷의 4가지 구성요소는 센서, 네트워크, 빅데이터, 액추에이터이다.

센서란 “빛, 열, 압력 등에 반응하여 기계 등이 어떤 일을 하게 하거나 어떤 일을 보여주기 위한 장치”(Oxford Dictionaries)이다. 센서는 외부에서 제공되는 데이터를 인식한다. 사물인터넷 기기가 어떠한 출력값을 내놓기 위해서는 입력값이 필요하고, 이 입력값에 해당하는 외부 데이터를 받아 기계가 인식할 수 있는 신호 형태로 변환하여 전달하는 것이다. 그 예로는 네이버 클로바 스피커의 목소리 인식 부위가 있다. 네이버 클로바는 약 2018년경 미니언즈 회사와 협업하여 미니언즈 클로바 스피커 시리즈를 출시한 적이 있는데, 미니언즈의 머리 위에 있었던 작은 머리카락 모양의 장치가 목소리 인식 센서였다.

네트워크란 기기들이 서로 연결되어 정보와 신호를 주고받는 연결망이다. 이러한 네트워크는 사물인터넷 기기가 광범위한 인터넷에 접속하여 보다 다양하고 많은 정보에 접근할 수 있도록 한다. 네트워크의 종류에는 소셜 네트워크, 인터넷, 블루투스, Wi-Fi 등이 있는데 IoT 기기에서는 주로 무선 인터넷을 이용한다. 집 밖에서 스마트홈 IoT 어플을 이용하여 거실의 불을 끄거나 공기청정기를 켜는 등의 작업이 가능한 것은 이 장치들의 센서와 모바일 기기가 인터넷이라는 네트워크로 연결되어 있기 때문이다. 위에서 언급한 클로바 스피커의 경우에는 기계가 인터넷에 접속하여 사용자가 요청한 정보를 검색하여 답변하는 것에서 네트워크의 활용 양상을 알 수 있다.

빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 관리 능력을 뛰어넘는 방대한 양과 광범위한 카테고리의 정형, 또는 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 묶음을 말한다(“위키백과”, 2022). 때로는 빅데이터 관리의 의미를 포함하기도 한다. 사물인터넷 기기가 외부의 데이터를 수집하고, 각자 연결된 네트워크를 통해 인터넷에 접속하여 정보를 교류함으로써 빅데이터가 형성되면 이를 통하여 유의미한 결과를 창출할 수 있다. 빅데이터를 활용한 사물인터넷 예시로는 스마트 시티가 있다. 어떤 범위의 지역을 설정하고 그 지역 곳곳에 설치된 센서들이 얻은 미세먼지 농도, 자외선 지수, 교통량 등 다양한 정보를 취합하여 지역에 대한 종합적 정보를 실시간으로 제공하는 스마트 시티는 현재 대전, 세종, 부산 센텀 등 국내의 다양한 지역에서 운영되고 있다.

액추에이터란 사물인터넷 시스템에서, 데이터를 분석 및 처리하고 그 결과에 따라 실제로 필요한 작업을 수행하는 장치이다. 액추에이터는 자동 또는 수동으로 요구되는 일을 실제로 수행하는 기능을 하므로, 외부 정보에 민감하게 반응해야 하기 때문에 센서와 긴밀히 연결되어 있다. 스마트 시티에서, 대기질이 과하게 오염되었다고 판단되었을 때 건물 등에 부착된 액추에이터가 미세먼지 저감을 위한 동작을 시행하는 것이 이에 해당된다.

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사물인터넷의 4가지 구성요소는 센서, 연결성, 데이터처리, 그리고 사용자 인터페이스로 볼 수 있다. 우선 센서는 외부의 데이터를 수집하는 장치이다. 센서는 인체에서의 감각기관과 유사한 역할을 수행한다. 우리가 눈, 귀, 코를 통해 외부 환경에 대한 정보를 인식하는 것처럼 센서도 데이터를 수집한다. 미세먼지 농도를 측정하여 어느 수준 이상이면 알림을 보내는 장치를 생각해보면 미세먼지의 농도를 측정하는 것이 센서의 역할이다.

다음으로 연결성은 센서에서 수집된 데이터를 클라우드로 전달하는 단계이다. 이때 전달 방식에는 위성, 와이파이, 블루투스 등이 포함된다. 연결성은 인체에서는 신경망의 역할에 해당한다. 감각기관에서 얻은 정보를 뇌로 전달하는 역할을 신경이 수행하는데 연결성도 이와 같이 센서에서 수집한 데이터를 클라우드로 전달하는 단계이다.

데이터처리는 클라우드가 전달받은 데이터를 소프트웨어가 분석하고 처리하는 과정이다. 데이터처리 과정에서는 센서를 통해 수집하고 연결성을 통해서 클라우드에 전달받은 방대한 양의 데이터 중에서 의미 있는 데이터를 뽑아내고 해석한다. 데이터처리는 인체에서는 두뇌가 작동하는 단계에 해당한다. 감각기관에서 수집한 정보를 신경망을 통해 두뇌에서 전달을 받아서 판단하듯이 데이터처리 과정에서는 유용한 데이터를 추출해내고 해석한다.

사용자 인터페이스는 분석한 데이터를 사용자에게 유용한 방식으로 전달하는 것이다. 이는 다양한 방식으로 나타날 수 있다. 예를 들어 사용자에게 알림을 보내는 식으로도 나타낼 수 있고, 반응을 나타내는 기기인 액추에이터를 통해서 이루어질 수 있다. 사용자 인터페이스는 인체에서의 운동기관에 해당한다. 두뇌에서 해석한 정보를 바탕으로 운동기관에 신경망을 통해 명령을 내리는 것과 마찬가지로 소프트웨어가 데이터를 분석해서 사용자에게 유용한 정보를 추출해내면 소프트웨어는 이를 사용자에게 유용한 형태로 전달한다.

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사물인터넷 개론의 구성 요소에는 센서(데이터), 연결성(통신), 분석(데이터 처리), 액튜에이션(사용자 인터페이스)가 있다.

1. ‘센서’는 다양한 환경 변화를 통해 데이터를 수집한다. 센서들은 사용자의 위치, 활동량, 건강 상태를 확인하는데 필요한 정보를 생성해 준다. 뿐만 아니라 와이파이, 블루투스, NPC 통신을 통해 센서 정보를 스마트폰이나 서비스에 전송하기도 한다. 과거에는 유선이었지만 오늘날에는 무선 통신 기술을 이용한다. 센서 네트워크인 USN과 WSN은 단방향성 특성을 가지고 있어 특정 노드 오류 시에도 문제가 발생하지 않기 때문에 화재 감지, 공기와 수질 모니터링, 공장 자동화, 차량 간의 통신 등에 활용된다. 센서에 사용되는 센싱 기술은 정보를 수집하고 이를 전송할 수 있는 지능을 갖도록 사물화한 기술이다. 주차 공간 바닥에 센서를 심어 빈 주차 공간을 파악할 수 있고 가로등에 센서를 심어 조명과 에너지 절감, 소음과 공기 오염도를 측정할 수도 있다.
2. ‘연결성(통신)’에서는 생성된 데이터를 인터넷 상의 서버에 전달하는 선로 역할을 한다. 모든 데이터를 위성이나 Wifi, 블루투스, 광역 통신망 등 다양한 수단을 통해 수집이 된다. 사물끼리 또는 사물과 인간/컴퓨터 간의 상호작용을 가능하게 한다. 프로토콜, 네트워크, 보안, 데이터 관리와 같은 요소들을 통해 다양한 디바이스와 센서를 연결하여 인간과 사물 간, 사물과 사물 간에 상호작용이 가능한 환경을 구축할 수 있다. 이동 통신 기술과 무선 근거리 통신 기술, 인터넷 등이 이 역할을 수행한다.
3. ‘분석’에서는 데이터가 클라우드로 넘어가게 되면 소프트웨어가 처리를 담당한다. 이러한 데이터 처리는 온도를 읽어내는 간단한 것부터 컴퓨터 비전을 사용하여 물체를 식별하는 것과 같은 복잡한 작업도 수행할 수 있다. 중앙에 서버를 이용하거나 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용한다. 또한 미들웨어 플랫폼에서 처리된 데이터는 데이터 분석 알고리즘을 사용하여 분석한다. 데이터 분석은 머신러닝, 인공지능 등 다양한 기술을 활용한다. 빅데이터 분석, 예측 분석, 상황 분석, 패턴 분석과 같은 분석 기술은 데이터의 가치를 극대화한다. 그리하여 사물 인터넷에서 수집한 데이터를 효과적으로 분석하여 경쟁력을 확보할 수 있다.
4. ‘액튜에이션’에서는 수집된 정보를 가공, 처리, 융합하여 새롭게 가공된 데이터 또는 프로세스를 문자 메시지나 전자 알림을 통해 사용자에게 전달한다. Iot 응용 프로그램을 통해 작업을 수정하고 시스템을 통해 클라우드로 전송한 다음 센서로 다시 전송되는 방식으로 변경이 가능해진다. 대표적인 예시로 스마트 시티에서는 교통 체증을 완화하기 위해 도로에 설치된 센서에서 수집한 데이터를 사용하여 교통 신호를 제어하는 응용 프로그램을 개발할 수 있다.

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1. 센서(데이터) 센서란 어떤 대상의 정보를 수집하여, 기계가 취급할 수 있는 신호로 치환하는 소자 및 장치를 뜻하는 말로 사물인터넷의 센서는 다양한 환경변화를 통해 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 온도 센서는 주변 온도를 측정하고, 습도 센서는 습도를 감지합니다. 가속도 센서는 물체의 가속도를 측정하고, 압력 센서는 압력을 감지합니다. 사물인터넷은 이러한 센서들을 통해 데이터를 수집하고 분석하여 정보로 제공합니다.

2. 인터넷(통신) 인터넷이란 인터넷 프로토콜 스위트(TCP/IP)를 기반으로 하여 전 세계적으로 연결되어있는 컴퓨터 네트워크 통신망을 일컫는 말이다. 사물인터넷에서의 인터넷(통신)은 센서를 통해 수집한 데이터를 다양한 장치들끼리 주고받는 다리를 놓아줍니다. 즉, 데이터를 전송하는 기반이 된다는 것입니다. 사물인터넷에서는 대개 Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee와 같은 무선 통신 기술을 사용하여 데이터를 전송합니다.

3. 분석(빅데이터,AI) 분석이란 복잡한 내용, 많은 내용을 지닌 사물을 정확하게 이해하기 위해 그 내용을 단순한 요소로 나누어 생각하는 것으로, 센서에서 수집된 데이터는 매우 방대하므로, 이를 저장하고 처리하는 기술이 필요합니다. 비즈니스 인텔리전스, 실시간 모니터링 및 제어, 예측 분석, 자동화, 보안 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이를 위해 데이터베이스, 빅데이터 분석, 인공지능 기술 등을 사용합니다.

4. 엑츄에이션(반응) 엑츄에이션(반응)이란 외부에서 오는 자극으로 어떤 현상이 일어나는 것을 의미합니다. 사물인터넷은 다양한 반응을 보이는데, 예를 들어, 온도 조절기는 주변 온도를 감지하고 그에 따라 자동으로 에어컨 또는 히터를 켜고 끄어 에너지를 절약합니다. 또한, 자동차는 주행 중에 주행 데이터를 수집하고, 그 정보를 기반으로 운전자에게 안전 운전에 대한 조언을 제공할 수 있습니다. 또는 자율적으로도 작동하는데 스마트 홈은 인공지능 기술을 활용하여 사람의 습관과 생활 패턴을 학습하고, 그에 따라 자동으로 조명, 보안 시스템, 가전 제품 등을 제어합니다.

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1. 센서(데이터) 사물인터넷에서 센서는 물리적인 환경에서 발생한 다양한 데이터를 수집하는 장치이다. 센서는 온도, 습도, 조도, 가속도와 같은 물리적인 양을 측정하여 데이터로 저장한다. 예를 들어 스마트 홈에서는 집의 환경을 자동으로 조절하기 위해 온도, 습도, 조도 등의 센서를 사용한다. 자동차에서는 가속도 센서를 사용하여 충돌 시에 에어백이 작동하도록 할 수 있다. 산업 현장에서는 진동, 압력, 온도 등을 측정하여 기계의 상태를 모니터링하고, 예방 정비를 수행할 수 있다.

2. 인터넷(통신) 사물인터넷에서 인터넷은 다양한 디바이스와 시스템 간에 데이터를 전송하는 통로가 된다. 센서와 기기들이 상호작용할 수 있는 통신 기반을 제공하며, 데이터를 전송하여 분석이나 처리 등의 작업을 가능하게 한다. 위의 예시처럼 스마트 홈에서 센서를 통해 온도, 습도, 조도 등의 데이터를 얻었다면, 다음 단계로 인터넷이라는 통로를 이용해 다른 기기들에 이 데이터를 전달하는 것이다. 블루투스, 와이파이, NFC 등을 통한 무선 통신과 이더넷, USB 등을 통한 유선 통신이 있다.

3. 분석(빅데이터, AI) 사물인터넷에서 수집되는 데이터는 수많은 센서와 기기로부터 지속적으로 생성되고 있다. 이러한 데이터를 활용하여 의사결정을 내리거나 예측을 수행하기 위해서는 데이터를 분석해야 한다. 센서에서 얻은 데이터를 인터넷 통신으로 전달받고, 그다음 단계로 그것을 분석하고 가공하여 가치 있는 정보를 만드는 것이다. 이것을 수행할 수 있는 것이 빅데이터와 AI이다. 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 파악할 뿐만 아니라, 인공지능의 기계 학습, 딥러닝, 자연어 처리 등의 기술을 사용하여 대규모 데이터에서 앞으로의 값을 예측하거나 의사결정을 내릴 수 있다.

4. 액튜에이션(반응) 사물인터넷에서 액튜에이션은 수집된 데이터와 분석 결과에 따라 기기나 장치가 작동하거나 반응하는 것을 의미한다. 즉, 센서와 분석 기술을 통해 수집된 정보를 기반으로 행동을 취하고 제어할 수 있는 능력이다. 스마트 홈에서 온도 센서가 집 안의 온도를 측정하여 이를 분석하면 난방 시스템이 자동으로 작동하도록 하는 시스템이 있다면, 여기에서 사람의 개입 없이 난방 시스템이 작동하는 것이 사물인터넷 액튜에이션에 해당한다. 또한, 스마트 시티에서 교통량 센서를 통해 교통 체증이 예상되는 지역에 교통 신호등의 신호 주기를 자동으로 조절하여 교통 체증을 완화하는 시스템처럼 인간이 직접 하기 어려운 것을 가능하게 할 수 있다.

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사물인터넷 구성요소로는 센서 및 디바이스, 게이트웨이와 같은 연결성, 데이터처리, 사용자 인터페이스가 있습니다. 사물인터엣에서 사용되는 클라우드는 실시간으로 센서, 장치, 게이트웨이와 같은 데이터를 수집하고 저장, 분석 및 처리를 하는 장치입니다. 센서는 지속적으로 데이터를 수집하고 다양한 정보들을 전송하는 역할을 하기 위해 필요합니다. 센서는 사용 목적에 따라 종류가 광범위하고 이에 대한 데이터도 다양하게 얻을 수 있습니다. 센서를 통해서는 다양한 환경 변화를 통해 데이터 수집이 가능하고, 데이터가 클라우드에 도달하면 특정 소프트웨어가 처리하고 작업을 수행하는 작동원리입니다. 모든 데이터는 위성이나 wifi, 블루투스 그리고 광역통신망 등 다양한 수단을 통해 수집이 됩니다. 어떤 수단을 사용하던 클라우드로 데이터를 가져오는 동일한 작업을 수행합니다. 두 번째 구성요소인 게이트웨이와 같은 연결성은 서로 다른 여러 종류의 네트워크 통신망을 상호 접속하여 정보를 주고받을 수 있게 해주고, 각각의 장치와 클라우드 사이의 중간 계층에서 악의적인 공격으로부터 시스템을 보호해 주는 역할을 하는 장치입니다. 이를 통하여 다양한 센서를 바탕으로 사전에 수집된 데이터들을 로컬로 사전 처리하도록 구성할 수 있습니다. 수집한 데이터들을 클라우드로 넘기면 소프트웨어가 처리를 담당합니다. 이를 3번째 구성요소인 데이터처리라고 합니다. 데이터 처리는 온도를 읽어내는 간단한 것부터 물체를 식별하는 것과 같은 복잡한 작업도 수행할 수 있습니다. 여기서 하는 데이터 분석 시스템은 사물인터넷 디바이스 장치 및 센서의 데이터를 분석하고 사용자가 분석 자료를 확인할 수 있도록 데이터를 변환해주는 시스템입니다. 마지막 구성요소는 사용자 인터페이스입니다. 이는 사용자가 접속하는 시스템에서 직접 데이터를 입력하고 제어하는 부분을 가시적으로 확인할 수 있는 환경 또는 장치입니다. 데이터 처리를 통해 새롭게 가공된 데이터 또는 프로세스는 문자메세지나 전자 알림을 통해 사용자에게 전달되고, 사물인터넷 응용 프로그램을 통해 작업을 수정하고 시스템을 통해 반대 방향으로 사용자 인터페이스에서 클라우드로 전송한 다음 센서로 다시 전송되는 방식으로 변경이 가능합니다.

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“Internet of Things” 사물들끼리 연결되어 정보를 주고받는 사물인터넷은 가전에서 시작하여 헬스, 식품 등에 이르기까지 우리의 전 일상에 퍼져가고 있다. 특히 삶 속의 데이터에서 창출한 인사이트는 비즈니스와 결합하며 새로운 시장을 개척해나가고 있다. 이 사물인터넷을 4가지의 구성요소로 논해 보고자 한다.

먼저 우리 주변의 모든 것에 부착되는 ‘센서’가 첫 번째 구성요소이다. 센서는 우리 주변의 정보를 수집하는 물리적 장치이다. 즉 유의미한 인사이트를 창출하기 위한 기본 재료를 수집하는 장치라고 할 수 있다. “Always-on”으로, 온도, 습도뿐만 아니라 각 사물과 공간에 대한 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 실시간으로 수집하는 역할을 한다.

이 센서가 수집한 데이터를 사람에게, 혹은 사물로 전달하기 위해서는 두 번째 구성요소인 ‘인터넷’이 필요하다. 인터넷은 센서와 사람, 사물과 사물 간의 센서 데이터를 연결해주는 매개체라고 할 수 있으며, 이 외에도 블루투스, 와이파이 등 다양한 통신망이 사용될 수 있다.

이렇듯 매개체를 통해 전달된 센서 데이터는 사라지지 않고 저장 공간인 클라우드에 축적되는데, 이 축적된 빅데이터를 기반으로 한 ‘분석’이 세 번째 구성요소이다. 앞서 센서로부터 모인 단순한 정보를 분석해 유의미한 인사이트를 만드는 과정으로, 데이터를 처리하는 AI 툴이 사용되기도 한다. 즉 실시간으로 데이터를 분석해 단순 센서 정보를 지능형 정보로 만드는 단계이다.

마지막으로 분석 단계에서 얻은 인사이트에 대한 ‘액튜에이션’이 네 번째 구성요소이다. 분석 단계에서 얻은 유의미한 인사이트에 대한 반응으로 표현할 수 있다. 신체 센서 데이터를 기반으로 건강 상태를 판단하여 인터페이스로 사람에게 반응하는 것과 실내 온도를 일정하게 유지하기 위해 히터를 작동시키며 사물에 반응하는 것이 예시가 될 수 있다. 쉽게 말해 분석 결과를 기반으로 사람이나 사물에 직접 행동하는 상호작용의 단계이다.

이전에는 내가 필요한 정보를 직접 찾고, 기록했다면 이제는 주변의 사물이 나에게 조언하고, 권하는 시대를 맞이하고 있다. 사물과 사물, 사물과 사람이 인터넷을 통해 연결되며 수집된 데이터는 축적되어 인사이트를 만들어 반응하는 것. 이 문장이 바로 사물인터넷의 구성요소를 모두 담았다고 말할 수 있다.

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센서란 어떤 물질의 양이나 온도, 움직임과 같은 정보를 수집하여 다른 기계장치가 이해할 수 있는 신호로 변환하는 장치이다. 센서는 주변의 밝기를 측정하여 입력 값으로 보내는 조도센서, 주변의 소리를 감지하는 소리센서, 온도를 감지하는 온도센서 등 다양한 기능을 하는 센서들이 있다. 가속도를 측정하는 가속도 센서는 중력가속도를 이용하여 우리가 자주 사용하는 스마트폰의 자동회전기능에 이용된다. 또한 코로나로 인해 자주 보던 적외선 온도계는 비접촉식 온도센서를 활용한 것이다.

인터넷이란 여러 통신망을 하나로 연결한다는 inter-network에서 시작된 말로 컴퓨터로 연결하여 통신 프로토콜을 이용해 정보를 주고 받는 컴퓨터 네트워크이다. 인터넷은 HTML이나 전자 우편을 지원하는 기반기술을 통해 다양하고 방대한 정보, 서비스를 운반한다. 이러한 인터넷의 활용은 시대의 변화에 맞춰 함께 달라졌는데 1970년대에서 1990년대 초반까지는 정보전달이 우선시 되었기에 전자우편이나 파일전송 등에 활용되었고 1990년대 초반부터는 웹 페이지가 만들어지면서 1990년대 후반에는 인터넷쇼핑, 인터넷 뱅킹과 같은 e-비즈니스, 2000년대 이후에는 소셜미디어에 활발하게 활용되었다.

분석이란 수학, 통계, 머신러닝 등을 이용해 수집된 데이터에서 의미있는 패턴을 찾아내어 해석하는 것이다. 정제되지 않은 데이터를 분석한다면 문제 해결의 도구로 사용할 수 있으며 데이터 분석을 비즈니스프로세스 구상에 이용할 수 있으며 의사결정 개선, 비즈니스 성장을 도모할 수 있습니다. 비즈니스에서 분석을 활용한 사례로 아마존이 있다. 아마존은 빅데이터 분석을 이용해 고객이 좋아하는 상품을 예측하여 추천하고 경쟁업체의 가격, 주문내역 등의 데이터를 분석하여 가격을 관리하여 수익을 증진시킨다.

액튜에이션이란 가공된 데이터를 사용자가 액세스 할 수 있는 시스템에 전달하고 가시적으로 나타내 주거나 반대로 사용자가 IOT응용프로그램을 통해 작업을 수정하고 반대방향으로 정보를 전송하는 것이다. 사용자가 그래픽 인터페이스를 통해 IOT디바이스 등을 관리하는 기능을 한다. 활용의 예로 핸드폰 앱을 통해 집안의 온도를 확인하고 제어하거나 보안 카메라, 누수 감지기 같은 주택 보안 시스템이 위협을 감지하고 사용자에게 알리면 사용자가 이를 통제 할 수 있다.

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먼저 스마트 장치 및 센서는 사물인터넷의 사물에 해당하는 디바이스 장치 및 센서는 장치 연결 계층의 구성요소이다. 스마트 센서를 내장하여 지속적으로 데이터를 수집하여 정보를 전송하는 역할을 하며 디바이스 장치는 사용 목적에 따라 광범위하다. 예를 들어 스마트폰, 스마트워치 등의 실물 기기들을 말한다. 사물인터넷에 사용되는 센서는 일반적으로 온도 센서 및 온도 조절기, 압력 센서, 습도 및 수분 분석 센서, 광도 검출기, 근접 감지, RFID 태그 등이 있다. 두 번째로는 네트워킹 기술이다. 사물인터넷에 연결된 사물들은 서로 간에 정보를 주고 받으면서 각자 고유한 역할을 수행한다. 근거리에 있는 사물들 사이에서 센싱한 데이터를 서로 주고받기도 하고, 멀리 떨어져 있는 서버와 데이터를 주고받기도 한다. 사물인터넷에서는 인간, 사물 및 서비스 등 분산된 IoT 환경요소들을 서로 연결시킬 수 있도록 유무선 통신 및 네트워크 장치들을 이용한다. 네트워크를 규모에 따라 분류하면 근거리 통신망, 도시권 통신망, 원거리 통신망으로 분류 할 수 있다. 세 번째로는 빅데이터이다. 수많은 기기에서 나오는 데이터의 양은 점차 증가하므로 그 데이터에서 의미 있는 정보를 얻고 중요한 데이터만 효율적으로 처리하고 저장해야 한다. 그러기 위해서는 빅데이터의 실시간 분석 및 저장 기술이 필요하다. 머지않아 공장의 기꼐뿐만 아니라 자동차, 가전제품, 대형마트의 상품 등 거의 모든 사물에 센서가 부착될 것이며, 그 센서에서 생성되는 데이터를 통해 비즈니스 가치를 발굴하려고 할 것이다. 마지막으로는 액추에이터이다. 이는 센서로부터 수집된 정보를 마이크로 컨트롤러를 통해 만들어진 전기 신호를 동작, 빛, 열 등 물리적 움직임으로 변환시킨다. 예를 들어 집안에서 가스 배관에서 가스가 누출된 상황을 가정하면 센서가 가스 누출을 감지했을 경우 감지 신호를 보내는 것 만으로는 가스 누출을 막을 수가 없다. 신호를 보냄과 동시에 가스 밸브를 잠글 수 있는 액추에이터가 필요한 것이다.

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사물인터넷의 4가지 구성요소는 센서, 인터넷, 분석, 액츄에이션이다. 다르게 표현할 수도 있지만 이 단어가 의미하는 바는 거의 다 비슷하다.

먼저 센서를 사전에 검색하면 ‘여러 가지 물리량을 검출하는 소자. 또는 그 소자를 갖춘 기계장치’ 라고 나온다. 하지만 지금의 센서는 단지 특정 물질을 감지하는 것에서 그치지 않고 감지 신호를 다른 시스템한테 전달한다. 정리하자면 센서는 주변 환경으로부터 빅데이터를 수집해 전기적 신호로 변환시켜주는 장치로 사람의 감각기관과 비슷하다. 온도, 습도, 열 감지, 가스 감지, 위치(GPS), 움직임 감지 등 모으는 데이터 종류가 정말 다양하다.

인터넷은 WIFI, 광역통신망, Zigbee, 블루투스 등을 활용해 센서가 수집한 많은 데이터를 연결하고 교환한다. 또한 클라우드에 데이터를 모아서 저장하기도 한다. 즉 인터넷은 다양한 디바이스에서 모은 방대한 데이터를 통합. 통신하는 역할이라고 말할 수 있다.

분석은 클라우드에 들어있는 데이터를 분석. 처리. 더 나아가 예측하는 것을 말한다. 사물인터넷의 센서로부터 수집된 빅데이터는 대부분 비정형 데이터이기 때문에 분석과 가공이 필수적이지만, 분석하기가 어렵다. 이에 데이터를 학습하고 데이터가 의미하는 바를 스스로 해석하여 목적에 맞는 답을 찾는 AI와 딥러닝이 활용된다. 예를 들면, 의료분야에서 임상실험 빅데이터와 환자 치료 빅데이터를 기반으로 AI가 병을 진단하고 치료법을 제시하는 사례가 있다.

마지막으로 액츄에이션은 가공된 데이터나 프로세스를 사용자에게 전달하는 것을 말한다. 앱, 웹, 문자 등 많은 수단으로 전달 가능하며, 사용자가 수정사항이 생겨 디바이스를 제어할 시엔 반대로 사용자에서 클라우드를 거쳐 센서로 전달사항이 전송된다. 너무 많은 예가 있지만 한가지만 말하자면 운전 시 데이터를 모니터링하다가 상황에 따른 대응방안을 운전자에게 알려주는 서비스가 있다. 한마디로 액츄에이션은 사용자와의 소통이라고 표현할 수 있다.

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센서 : 다양한 기기와 장치들에서 실시간으로 데이터를 수집하고 전송하는 기능을 가진 장치를 말합니다. 이 센서는 물리적인 환경에서 일어나는 제어, 감시, 측정 등의 작업을 수행하여 인간의 개입없이 자동으로 기기를 제어하거나 데이터를 수집할 수 있습니다. 홈오토메이션 시스템에서는 온도, 습도, 조도, 가스 농도 등과 같은 정보를 수집하기 위해 각종 센서를 사용합니다. 자율주행 자동차에서는 근접센서, 레이더, 카메라, GPS 등의 정보를 수집하여 상황을 판단하고 자동으로 조향, 가속, 감속 등을 수행할 수 있습니다. 사물인터넷 센서는 산업, 건설, 농업 등 다양한 분야에서 활용되며, 비용 절감과 생산성 증대 등 다양한 효과를 가져옵니다.

인터넷(통신) : 다양한 기기와 장비가 인터넷을 통해 서로 정보를 주고 받는 것을 의미합니다. 이를 위해서는 각 기기에는 인터넷 연결이 가능한 센서와 통신 모듈이 장착되어 있어야 합니다. 사물인터넷에서는 무선 통신 기술이 가장 많이 사용됩니다. 대표적인 기술로는 Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee, NFC, RFID 등이 있습니다. 이러한 무선 통신 기술을 이용해 기기들은 서로 통신을 하고, 인터넷에 연결되어 있는 서버와 통신을 합니다. 이를 통해 기기들은 데이터를 주고 받고, 서버에서는 실시간으로 기기들의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있습니다.

분석 :　사물인터넷 분석은 대규모 데이터를 실시간으로 처리하여 가치 있는 인사이트를 발견하는 것을 목표로 합니다. IoT 분석은 빅데이터와 머신 러닝, 인공지능 기술을 활용하여 데이터를 더욱 정확하게 분석할 수 있습니다. 이를 위해 데이터 과학자와 프로그래머들이 IoT 데이터를 수집, 저장, 분석하는 시스템을 개발합니다. 이렇게 수집된 데이터는 실시간으로 모니터링 및 빠른 분석이 가능하여 효율적인 비즈니스 의사 결정에 활용됩니다. 데이터는 에너지 절약을 위한 개선 조치를 제안하고 비용 절감에 기여할 수 있습니다.

출력 : 사물인터넷의 출력은 센서와 액추에이터를 통해 이루어집니다. 센서는 환경의 상태를 감지하고 그 정보를 수집하여 디지털 또는 아날로그 신호로 출력합니다. 예를 들어, 온습도 센서는 온도와 습도를 측정하여 측정 결과를 디지털 또는 아날로그 신호로 출력합니다. 액추에이터는 센서의 측정 결과나 제어 시스템의 출력 신호를 받아 동작을 제어합니다. 예를 들어, 스마트 조명에서는 액추에이터를 사용해 LED 전구를 켜고 끌 수 있습니다.

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센서(데이터)란 여러 가지 물리량, 곧 소리, 빛, 온도, 압력 따위를 검출하는 소자 또는 그 소자를 갖춘 기계 장치를 의미한다. 센서는 주변 환경에 대한 많은 양의 정보를 수집하여 그 데이터를 네트워크로 전송하는 기능을 한다. 예를 들어 온도 센서는 주변에서 발생하는 열의 양과 변화를 감지하며, 농업이나 의료 등의 분야에서 사용될 수 있다. 수질 센서는 pH 센서, 유기탄소 센서 등을 이용해 다양한 값을 측정하는 센서이다. 모션 센서는 특정 영역에서 물리적인 움직임을 감지하는 센서이고, 보안 시스템이나 에너지 관리 시스템 등에서 쓰일 수 있다.

인터넷(통신)은 전 세계의 컴퓨터가 서로 연결되어 정보를 교환할 수 있는, 하나의 거대한 컴퓨터 통신망이다. 사물인터넷에 연결되어 있는 사물들은 서로 정보를 교환하며 각자의 역할을 수행한다. 여기서 인터넷은 분산된 사물인터넷 요소들을 연결시켜주는 역할을 한다. 인터넷 연결을 기반으로 데이터를 교환하는 방식에는 NFC, 블루투스, 와이파이 등이 있다. 블루투스는 비교적 낮은 속도로 디지털 정보를 교환하는 용도로 사용되는 근거리 무선 통신기술이다. NFC 기술은 아주 가까운 거리에서 통신을 지원하는데, 인식 속도가 빠르고 연결 과정이 간단하여 결제, 정보전달, 잠금장치 등 광범위하게 쓰인다. 와이파이는 전파나 적외선 전송 방식을 통해 일정 거리 내에서 무선 인터넷을 할 수 있도록 하는 근거리 통신 기술이다. 보통 가정이나 건물, 실외 등에서 쓰인다.

분석(빅데이터,AI)-빅데이터는 다양한 대규모의 데이터를 빠르게 분석하여 비즈니스에 활용하는 기술이다. 빅데이터 분석은 아주 짧은 시간 안에 의사결정을 가능하게 하는 역할을 한다. 그래서 실시간 마케팅 등의 비즈니스 과정에서 중요하게 활용된다. 빅데이터 분석 기술에는 소셜 네트워크 연결 구조와 강도를 분석하여 사용자의 영향력을 분석하는 기법인 소셜 네트워크 분석, 인간의 학습을 모델링 한 것으로 컴퓨터를 학습시키는 기계학습, 문장의 의미를 파악하여 내용의 긍정이나 만족 강도를 수치화하여 분석하는 감성 분석 등이 있다.

액튜에이션(반응)은 어떠한 일이 일어나는 물리적인 기능이다. 액튜에이션은 신호를 받아 그 신호를 바탕으로 수행되는 특정 행동으로, 엑추에이터에 의하여 수행된다. 압축 공기를 사용하는 공압식 액추에이터, 유체 압력을 사용하는 유압식 액추에이터, 전기적 에너지 변환 모터를 사용하는 전기식 액추에이터 등에 의해 수행되는 액추에이션이 그 예이다.

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센서(데이터) ‘사물인터넷’의 ‘사물’에 해당한다. 장치 연결 계층의 구성요소, 컴퓨터 기능이 부여된 텔레비전, 보안 카메라 또는 운동 장비와 같은 디바이스. 다양한 환경 변화, 사용자 입력 또는 사용 패턴에서 지속적으로 데이터를 수집하고 인터넷을 통해 IoT 애플리케이션에게 다양한 정보들을 전송하는 역할을 하기 위해서 필요하다. 사용하는 목적에 따라서 종류가 광범위하다. 일반적으로는 온도 센서와 압력 센서, 습도와 수분 분석, 공도 검출기, 근접 감지 등의 장치를 찾아볼 수 있다. 생각보다 많은 것들이 들어가 있기 때문에 기술의 집합체라고도 부를 수 있다. 예를 들어 자동차에서는 자동차의 공기압, 온 습도 센서를 들 수 있고, 가정에선 가스, 연기, 화재 감지 센서가 그 예시가 될 수 있다. 더 익숙한 예를 들자면 우리가 평소에도 사용하는 스마트폰과 스마트워치 등도 여기에 포함된다.

인터넷(통신) ‘사물인터넷’의 ‘인터넷’이 되기 위해서는 네트워크가 필요하다. 네트워크란 랜(LAN)이나 모뎀 따위의 통신 설비를 갖춘 컴퓨터를 이용하여 서로 연결해 주는 조직이나 체계를 말한다. 센서로 수집한 데이터가 반응이 도출되는 애플리케이션으로 이동하기 위해서는 꼭 필요하다. 여기서 서로 다른 여러 종류의 네트워크 통신망을 상호 접속하여 정보를 주고받을 수 있게 해주는 장치가 게이트웨이다. 이는 다양한 센서에서 수집된 데이터들을 분석 및 처리에 적합한 형태로 만드는 전처리과정을 하도록 구성할 수 있어 이를 통해 암호화 기술로 데이터를 전송하게 된다. 또, 각각의 장치와 클라우드 사이의 중간 계층에서 악의적인 공격으로부터 시스템을 보호해 주는 역할을 하기도 한다.

분석(빅데이터, AI) 센서에서 수신한 데이터를 통합하는 서비스 및 소프트웨어의 모음으로 폭증하는 센서 데이터는 이제 사람이 수작업으로 분석할 수 있는 양이 아니기 때무에 시스템적인 분석이 점점 더 중요해지고 있다. 컴퓨터가 스스로 학습하는 머신러닝이 그 방법 중 하나이다. 이는 데이터들로부터 연관 관계를 찾고 향후 결과를 예측할 때 주로 쓰여, 특히 기계나 장비가 작동할 때 속도, 모터 온도, 오작동과 같은 각종 정보를 수집해 클라우드로 전송하여 언제 어떤 문제가 생길지 예측하는 사례를 통해 확인할 수 있다.

액튜에이션(반응) 클라우드에 모인 데이터는 IOT 디바이스로 전달되고 IOT 디바이스는 입력에 지능적으로 반응하게 된다. 에어컨을 예시로 들면 센서를 통해 기온, 습도 등의 여러 정보를 수집하고 네트워크를 통해 한 곳에 모은다. 모인 데이터를 토대로 에어컨은 스스로 적절한 온도와 바람의 세기를 설정하고, 이렇게 한 이유와 현재 온도 등을 사용자에게 문자로 보내는 모습까지 볼 수 있다.

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사물인터넷, 영어로 Internet of Things; IoT는 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술을 뜻한다. 놀라운 속도로 기술이 발전하는 현대사회에서 점점 실현되고 있는 사물인터넷은 그 실용성과 잠재력으로 각광받고 있다. 사물인터넷의 네 가지 요소 중 첫 번째는 센서이다. 센서란 ‘사물인터넷(Internet of Things)’의 ‘사물(Things)’이라고 볼 수 있겠다. 센서는 수집하려는 데이터를 잘 측정하기 좋은 환경에 설치되어 유의미한 데이터를 감지하고 저장한다. 예를 들면 지하철 역내에서 볼 수 있는 미세먼지 측정기, 집안의 소음 측정기, 스마트워치 등이 있다. 두 번째 요소는 인터넷이라고 할 수 있다. 센서는 데이터를 수집한다는 특성 상 여러 센서가 각각 다양한 환경에 있을 수밖에 없다. 그러므로 센서들에서 수집한 데이터를 한 곳으로 모아 유의미하게 분석하려면 센서에서 다른 기기로의 데이터 전송기능은 필수적이다. 이때, 통신할 때는 인터넷이 사용된다. 요즘에는 사물인터넷 기술이 집 안에서도 사용되어 집 밖에 나가 있는 사용자가 집안의 상태를 원격으로 전송받는 등의 활용되는 사례도 있다. 그 다음으로는 분석이다. 수많은 장소에서 수많은 데이터를 수집한다 한들, 데이터를 분석해서 유의미한 값을 도출해내지 못한다면 쓸모가 없을 것이다. 데이터를 분석하는 것은 데이터를 수집하는 것을 넘어서 또 다른 단계의 일이다. 데이터는 통계적으로 많으면 많을수록 좋다. 또한 다른 시기의 비교할 만한 값이 있으면 좋다. 예를 들어 센서에서 오늘의 미세먼지 농도를 측정했는데, 대부분의 미세먼지에 대해서 무지한 사람들은 평소의 평균치를 알려주지 않는다면 그 데이터는 직관적이지 않은, 대부분에게 쓸모 없는 데이터일 것이다. 또 측정값의 경향을 보고 패턴을 찾아내거나 미래를 예측할 수도 있다. 마지막으로는 반응하는 것이다. 센서에서 데이터를 수집하고, 그 데이터가 인터넷을 통해 시스템으로 전달되고, 그 전달된 데이터를 분석하기까지 마쳤다면 사용자는 그것을 확인하고 대처, 즉 반응을 해야 사물인터넷이 유용하게 쓰였다고 할 수 있다. ‘반응’이란 상황에 따라 다양하게 나타난다. 예를 들자면 스마트워치에서 기록한 ‘오늘 나의 걸음수’를 보고 내일은 좀 더 걸어야겠다고 생각하거나, 외출 전 오늘의 미세먼지 농도를 확인하고 마스크를 쓰고 나가거나, 공장에서 생산공정에 사물인터넷을 도입 후 에너지를 절감할 수 있는 방향을 모색한다거나 할 수 있다.

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사물인터넷의 구성요소 중 첫번째는 ‘센서’이다. 센서란, 사물에서 데이터를 수집하는 장치를 말하며 가속도 센서, 자이로스코프 센서, 라이다 센서 등 다양한 종류가 존재한다. 가속도 센서는 일반적으로 충격, 진동, 가속도 등의 동적인 힘을 측정하고, 자이로스코프 센서는 가속도 센서와 같은 말로 자주 쓰이며, 위치와 방향 설정 등의 용도로 자주 이용된다. 라이다 센서는360도로 회전하면서 레이저 빔을 목표물에 비춤으로써 사물까지의 거리, 방향, 속도, 온도, 물질 분포와 3D 영상 정보를 수집하는 역할을 한다. 이렇듯 센서는 종류에 따라 다양한 역할을 하지만 모든 센서가 공통적으로 수행하는 주요한 기능은 수집한 다양한 데이터를 전자 신호로 바꾸는 것이다. 센서는 데이터를 흡입하는 소자와 그것을 전자 신호로 바꾸는 소자로 구성된다. 이러한 센서는 감지한 데이터를 일정한 규칙에 따라 전자 신호로 바꾸고 송출한다. 센서의 대표적인 사례 중 하나를 미국 시카고시에서 진행된 스마트 시티 구현을 위한 프로젝트 ‘AOT(Array of Things)’에서 확인해볼 수 있다. 이 프로젝트는 Iot 센서를 이용하여 실시간으로 시카고시 내의 환경, 인프라, 주민생활 관련 정보를 수집, 구축 및 공유한다.

사물인터넷의 두번째 구성요소는 인터넷이다. 인터넷이란, 컴퓨터 네트워크들의 전세계적인 연결체로, 수많은 컴퓨터들이 서로 정보를 주고받을 수 있도록 하는 시스템이다. 앞서 센서에서 데이터를 수집하고 그것을 전기신호로 변환하여 어딘가로 송출했다면, 그 데이터가 전송되는 과정을 가능하게 하는 것이 인터넷이라고 할 수 있다.

사물인터넷의 세번째 구성요소는 데이터 분석 기술이다. 사물인터넷 환경에서 센서를 통해 수집되는 데이터들은 그 양이 방대하며 실시간으로 연속하여 증가한다. 이는 사람이 수작업으로 분석하거나 이해할 수 있는 양이 아니기 때문에 사물인터넷 환경에서 빅데이터 분석은 더욱 중요한 위치를 차지하게 되었다. 이때 빅데이터 분석이란, 대규모의 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하여 가치있는 정보나 인사이트를 추출하는 과정이라고 할 수 있다. 또한, 이러한 빅데이터 분석 기술에서 주목할 만한 동향이 인공지능을 활용한 머신러닝 기술의 활용이다. 즉, 빅데이터 분석을 수행하기 위해 선행적으로 필요한 모델링 과정을 사람이 하는 것이 아니라, 인공지능이 스스로 패턴을 찾아내고 새로운 분류체계를 만들어가면서 데이터를 분석한다는 것이다. 사물인터넷에 빅데이터 기술을 활용한 사례로는 일본의 건설기계 제조사 ‘코마츠 ‘의 건설 기계와 관련된 것이 있다. 이 회사에서는 생산한 건설기계 차량에 다양한 센서를 부착하고 센서데이터를 수집 및 관리하고 있다. 예를 들면 굴삭기나 불도저의 동작 및 상태에 관한 모든 센서데이터를 중앙관리센터로 보내고 있다. 이를 통해 현재 잘 작동하고 있는지 아니면 어떤 문제를 발생하고 있는지 모니터링 할 수 있다. 코마츠의 중앙관리센터에서는 세계각국에 퍼져 있는 이 회사의 모든 장비들의 센서데이터를 수집하고 관련 정보를 고객에게 제공해주는 서비스를 운영하고 있다. 즉, 장비의 오류 및 연료 부족까지 실시간으로 데이터를 수집 및 분석하여 고객과 대리점에 대시보드 형태로 정보를 전송하고 있다.

사물인터넷의 네번째 구성요소는 액추에이터이다. 액추에이터란, 센서가 수집한 데이터에 따라 작동하는 장치이다. 액추에이터는 센서로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어 명령을 받아 특정한 동작을 수행하는 기능을 한다. 사물인터넷 환경에서는 센서와 액추에이터가 함께 작동하여, 실제 세계의 물리적인 현상을 제어하고 조작하는 것이 가능해진다. 예를 들어 스마트 홈 환경에서는 액추에이터가 조명, 에어컨, 히터, 커튼 등의 가전제품을 제어하거나, 문 창문 등의 개폐를 제어할 수 있다. 또, 공장 자동화 분야에서는 액추에이터가 로봇 팔, 컨베이어 벨트, 밸브, 모터 등의 기계 장치를 제어하고, 제어 시스템과 연동하여 자동화 작업을 수행할 수 있다. 사물인터넷 환경에서 액추에이터가 활용된 사례로는 서울시에서 2016년부터 본격적으로 추진한 ‘스마트 LED 도로조명제어시스템’이 있다. 이는 가로등주 마다 도로 이용자를 감지할 수 있는 센서를 부착하고 가로등주와 서버를 통신 네트워크로 연결해 도로이용자가 있고 없음에 따라 전체 가로등의 밝기를 자동으로 조절하는 시스템이다. 시스템 기능을 살펴보면 차도의 경우 가로등 밝기를 낮춘 상태에서 차량의 접근이 감지되면 차량의 진행 속도를 감안하여 전방 100m까지 밝게 조절하고, 차량이 통과하고 후속 차량이 없으면 다시 밝기가 천천히 낮춰지도록 설계됐다.

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사물인터넷의 4가지 구성요소 중 첫번째는 센서이다. 센서는 외부환경에서 데이터를 측정하고 수집한다. 사물인터넷의 주된 목적은 사물에 추가적인 기술을 결합시켜 사물인터넷을 이용하는 대상이 디바이스 그 자체의 본래 쓰임보다 더 유용하고 발달된 기술을 누리게끔 하는 것이다. 이러한 관점에서 데이터를 취합하는 센서는 사물인터넷의 뼈대라고 볼 수 있다. 센서는 그 쓰임에 따라 종류가 다양한데, 위치나 온도를 측정하기도 하고 접촉 여부를 감지하기도 한다.

두번째는 인터넷이다. 데이터를 취합했으면 센서에서 사물로 그 데이터를 전송해야 하는데, 그 과정을 위해 통신망이 필요하다. 사물인터넷의 대표적인 사례인 스마트 홈에서 알 수 있듯이, 일반적으로 사물인터넷이 실생활에서 사용될 때 사용자와 디바이스는 직접적으로 통신하지 않는다. 스마트 홈의 에어컨은 사용자의 지시 없이 온도나 습도 따위의 데이터를 감지하여 스스로 작동한다. 사용자의 동선에 따라 집안의 전등이 켜지고 꺼지기도 한다. 이렇듯 스마트 홈의 가전제품들은 대부분 사용자의 지시 없이 스스로 작동하거나, 사용자가 제3의 디바이스를 사용함으로써 작동된다. 따라서 사물인터넷은 센서와 장치, 혹은 장치와 장치 간의 통신을 반드시 필요로 하는 것이다. 사물인터넷은 주로 무선통신기술을 사용하며 주변에서 흔히 볼 수 있는 블루투스, 와이파이 등이 그 예이다.

세번째는 분석이다. 센서를 통해 취득되어 인터넷을 통해 전달된 데이터는 그 내용과 쓰임을 분석해야 한다. 앞서 언급한 듯이 사물인터넷은 사용자의 편의를 위하기 때문에 단순히 데이터를 수집하는 것에 그치는 것이 아닌, 모은 데이터를 바탕으로 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 데이터를 분석하고 어떤 출력값을 내놓을지 판단까지 마쳐야 한다. 이에 따라 분석 과정에서 주로 사용되는 기술은 머신러닝과 같은 빅데이터 기술이나 인공지능이다. 스마트 홈의 에어컨이 스스로 온도를 조절하고 전등이 스스로 켜지는 등의 현상은 모두 이 분석 과정의 결과이다.

마지막 요소는 반응이다. 위 세가지 요소가 데이터의 수집과 전송 분석을 완료하면 이 단계에서는 사물이 작동하도록 한다. 사물인터넷이 데이터를 처리하는 과정은 사람이 자극에 반응하는 과정과 상당히 유사하다. 사람이 세포를 통해 자극을 받아들이는 것은 센서가 데이터를 수집하는 과정에 해당하고 신경을 통해 뇌와 같은 기관으로 자극이 전달되는 것은 통신(인터넷) 과정, 뇌가 자극을 분석하는 것은 사물인터넷에서 빅데이터의 이용과 유사하며 분석을 마친 뇌가 각 기관에 명령을 내리고 사람이 그에 따라 행동하게 되는 것은 반응 과정에 해당된다.

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센서 (데이터) 사물인터넷은 데이터를 주고받으며 상호작용하기 전 가장 먼저 온도, 습도, 조도, 가속도, 위치 등의 정보를 수집하는 것이 필요합니다. 이와 같은 물리적인 환경 정보의 변화를 전기적인 신호로 변환해주는 장치를 ‘센서’라고 하며 사물인터넷 기술에서 가장 기본적임과 동시에 매우 중요한 부분이라고 할 수 있습니다. 구체적인 예시를 들어 살펴보면, 일본의 경우 지진이 체감되기 이전에 지진파를 미리 센서로 감지하여 국민에게 지진 경보 문자를 보내는 시스템이 구축되어있습니다.

인터넷 (통신) 인터넷은 IoT 기기 사이에 센서로 얻은 데이터를 주고받을 수 있도록 하는 매개체라고 볼 수 있습니다. IoT 장비들은 보통 인터넷에 직접 연결되어 있거나, 게이트웨이를 통해 인터넷에 접속하고 인터넷은 수집된 데이터를 클라우드에 저장하거나, 분석을 위한 다른 시스템으로 전송합니다. 지진 경보 시스템의 예시를 들어 설명하면 지진파를 감지한 후 그 데이터를 지진 분석 시스템으로 전달하기 위해 매개체로 이용되는 것이라고 볼 수 있습니다.

분석 (빅테이터, AI) 분석은 수집된 IoT 데이터를 빅데이터와 AI를 이용해 분석하여 데이터를 시각화하거나, 패턴을 발견하여 예측 모델을 구축하는 등 유용한 정보를 도출하는 과정이라고 볼 수 있습니다. 감지된 지진의 강도를 빅테이터를 이용해 숫자로 나타내고 예상되는 피해 규모를 도출해내는 등의 과정이 이에 해당합니다. 사람이 분석하는 것이 아니기 때문에 신속, 정확한 대응할 수 있고 더 나은 의사결정이 가능하다는 장점을 생각해볼 수 있습니다.

액튜에이션 (반응) 액튜에이션은 분석한 데이터를 기반으로 IoT 장비가 사용자에게 정보를 제공하거나, 특정 상황에 다양한 제어를 하는 등의 과정을 말합니다. 분석해 알아낸 지진 강도에 따라 재난 문자에 시끄러운 경보의 유무가 달라지는 시스템, 지진 발생 시 자동으로 가스 밸브가 잠기도록 하는 시스템 등이 액튜에이션의 예시라고 볼 수 있습니다.

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내가 생각하는 사물 인터넷의 구성요소 4가지는 센서, 네트워크, 빅데이터 분석, 스마트 디바이스이다. 첫 번째는 센서이다. 센서란 열, 빛, 온도, 압력, 소리 등의 물리적인 양이나 그 변화를 감지하거나 구분 및 계측하여 일정한 신호로 알려주는 부품이나 기구, 또는 계측기이다. IoT 시스템에서 센서는 실제 세계에서 발생하는 데이터를 수집하는 역할을 한다. 센서는 사물인터넷 장치에 기본적으로 들어가는데, 예를 들어 스마트폰에는 손바닥에 반사되는 적외선을 감지하여 손동작을 인식하는 제스처 센서, 적외선을 활용하여 스마트폰이 신체에 가까이 위치한지를 인식하는 근접 센서, 플립 커버의 개폐 상태를 인지하는 홈 센서 등 20여 개의 센서가 사용된다. 두 번째는 네트워크이다. 네트워크란 둘 이상의 컴퓨터와 이들을 연결하는 링크의 조합이다. 즉, 센서와 데이터를 주고받는 통로임을 알 수 있다. IoT 시스템에서는 다양한 유형의 네트워크를 사용할 수 있으며, 이는 센서의 위치, 범위, 전력 소비 등에 따라 달라진다. 사물인터넷 기기들은 네트워크에 연결되어 상호 연결성과 운용성이 생기고, 이를 통해 데이터 전송 등의 기능을 수행한다. 우리가 가장 많이 사용하는 예시로는 WiFi를 이용하여 인터넷에 연결하는 것과 블루투스를 이용하여 스마트폰과 같은 기기들과 연결하는 것이 있다. 세 번째는 빅데이터 분석이다. 빅데이터란 기존의 데이터 처리 방법으로는 감당하기 힘들 정도로 방대한 분량의 데이터를 의미한다. 이에 따라 빅데이터 분석은 ‘방대한 분량의 데이터를 사용자가 이해하고 사용할 수 있는 형태로 만드는 프로세스’를 의미하게 된다. 사물인터넷에서는 다량의 센서 데이터들로부터 연관 관계를 찾고, 향후 결과를 예측할 때 주로 사용된다. 예시로는 다양한 IoT 기기로 구성된 스마트 홈에서 찾아볼 수 있다. 스마트 홈을 구성하는 다양한 기기들에서 생성되는 데이터를 분석하여 가스 밸브에서 누출된 가스를 감지하고 분석하여 가스 누출 방지를 위한 조치를 취하는 등의 가정 생활에 필요한 정보를 얻는다. 마지막은 스마트 디바이스, 즉 기기 그 자체이다. 스마트 디바이스란 각종 센서와 인터넷 기능이 탑재된 디바이스를 이야기하는 것으로, 사물인터넷의 사물에 해당하는 디바이스 장치를 말한다. 사실상 센싱과 네트워크 통신 기능만 갖추고 있으면 모두 스마트 디바이스에 해당한다. 스마트 디바이스의 핵심 기능은 데이터 수집과 처리, 그리고 이를 통한 자동화된 기능 수행과 의사 결정에 있다. 스마트 디바이스의 예시는 자율 주행 자동차, 원격 제어 가능 로봇 청소기, 휴대폰 그 자체 등 다양하다.

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센서는 지속적으로 반응하는 물리적 또는 환경적 조건을 감지하기 위해 신호를 제공하고, 측정하여 데이터를 수집하는 기능을 한다. 이후 데이터를 중앙 시스템 또는 네트워크로 전송을 하는 장치이다. 온도센서, 연기감지센서, 화재 감시 센서가 예시이다. IoT의 온도 센서로 예를 들면, 다양한 기술을 사용하여 온도를 측정한다. 사람에 비유하자면 환경으로부터 정보를 수집하는 눈, 코, 귀와 같은 ‘감각기관’으로 비유를 할 수 있다.

인터넷은 장치와 서버 그리고 클라우드 간의 데이터 교환을 말한다. IoT 장치는 데이터를 분석하고 처리할 수 있는 클라우드로 보낸다. 예를들어서 IoT온도계는 수집한 데이터를 와이파이나 블루투스같은 네트워크 연결을 통해 인터넷으로 전송하거나 다른 장치로 보낸다. 사람에 비유하면, 인간의 신경계가 신체의 다른 부분들 사이에 신호를 전송하는 ‘신경계’로 설명할 수 있다.

분석은 IOT 장치에서 생성된 데이터를 수집하고 처리하고 해석해서 데이터 중심의 결정을 도출해내는 과정이다. 분석하는 과정에서 IoT를 구성하는 시스템에서 생성된 방대한 양의 데이터인 빅데이터를 사용한다. 예를들어 IoT 중 스마트 홈 시스템에서는 센서와 장치의 빅데이터를 활용하여 거주 패턴 및 환경을 분석한 후 냉난방 설정을 자동으로 조절한다. 감각기관에 의해 수집된 정보를 처리하고, 그 정보를 바탕으로 결정을 내리는 ‘뇌’라고 비유를 할 수 있다.

액튜에이션은 IoT 시스템이 수집하고 분석한 데어터를 기반으로 물리적인 작업을 수행하는 것을 의미한다. 프로세스를 자동화하고 변화하는 조건에 실시간으로 대응을 할 수 있다. 예를들어 온도 데이터를 수집하고 분석한 결과를 토대로 냉방 시스템을 켜거나 끄는 과정이다. 사람에서의 액튜에이션은 우리의 ‘감각과 팔다리’로 볼 수 있다. 우리가 세상의 환경을 인식한 후 상호작용하는 과정이다.

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사물인터넷에는 4가지 구성요소가 있는데 센서, 인터넷, 분석, 반응이다. 첫 번째로 센서는 어떤 대상의 정보를 수집하여, 기계가 취급할 수 있는 신호로 치환하는 소자 및 장치를 뜻한다. 사물인터넷에서 센서는 데이터로도 생각할 수 있는데 그 이유는 센서가 환경의 변화를 감지하고 데이터를 수집하는 하드웨어 조각이기 때문이다. 전체 네트워크의 연결된 장치와 통신 및 공유를 통해 사물인터넷 센서는 데이터를 수집하는 역할을 한다. 이 수집된 모든 데이터를 통해 장치가 자동으로 실행될 수 있다. 사물인터넷에서 사용되는 센서의 종류로는 온도 및 습도 센서, 가속도계 센서, 위치 센서, 사람의 위치를 모니터링하는 PIR 센서 등이 있다. 인터넷은 전 세계에 걸쳐 원거리 접속이나 파일 전송, 전자 메일 등의 데이터 통신 서비스를 받을 수 있는, 컴퓨터 네트워크의 시스템이다. 인터넷은 컴퓨터나 원거리 통신 장비 사이에서 메시지를 주고 받는 양식과 규칙의 체계인 프로토콜을 통해 수집한 데이터를 전송한다. TCP/IP 프로토콜을 이용해 정보를 주고 받는데 IP는 인터넷 프로토콜로 호스트의 주소 지정, 패킷 기반의 정보 전송을 한다. TCP는 IP위에서 작동하는 프로토콜로, 데이터의 전달을 보증하고 보낸 순서대로 받게 해준다. 분석은 빅데이터를 통해 이루어진다. 빅데이터는 데이터를 수집-저장-관리-분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대용량 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기 술을 의미한다. 센서가 수집한 데이터를 실시간 의미 추출, 분석한다. 군집화 탐사, 패턴 탐사, 분류, 예측, 가공, 연관짓기 등의 과정이 있다. 위 과정을 거치며 사물인터넷은 반응하게 되는데, 이렇게 새롭게 가공된 데이터 또는 프로세스는 문자 메세지나 전자 알림을 통해 사용자에게 전달이 되고, 사물인터넷 응용 프로그램을 통해 작업을 수정하고 시스템을 통해 반대 방향으로 사용자 인터페이스에서 클라우드로 전송한 다음 센서 로 다시 전송되는 방식의 반응이 가능해진다.

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사물인터넷의 구성요소 중 센서는 온도, 습도, 압력, 움직임, 빛과 같은 전통적 요소에서부터 원격 감지, 전자파 흡수율, 위치, 모션, 영상 센서 등 주위환경과 사물의 변화를 감지하는 물리적인 장치이다. 물리적 센서뿐만 아니라 한 층 더 고차원적이고 지능적인 정보 추출을 가능하게 하는 스마트 센서도 있다. 센서는 웨어러블, 어플라이언스 및 인프라와 같은 다양한 유형의 장치에 내장될 수 있다. 예를 들어, ‘플리워’라는 사물인터넷 기기는 식물을 관리하는 데 도움을 준다. 이를 흙에 꽂으면 센서를 통해 토양의 상태, 온도, 햇빛의 양을 분석한다.

인터넷은 장치와의 연결, 장치 간의 데이터 교환을 가능하게 하는 네트워크 인프라이다. 장치 간의 통신 및 협업을 위한 플랫폼을 제공하며 장치가 실시간으로 데이터를 공유하고 처리할 수 있도록 한다. 우리가 흔히 사용하고 있는 와이파이, 블루투스와 같은 무선 개인통신망과 LTE와 같은 광역통신망을 포함한다. ‘플리워’의 경우, 블루투스를 통해 스마트폰으로 데이터를 전송하여 사용자가 볼 수 있도록 해준다.

사물인터넷의 분석 단계는 의사결정을 내리기 위해 센서가 수집한 데이터를 처리하는 것을 말한다. 방대한 양의 데이터를 모아, 그것의 패턴과 추세를 식별하고 미래 사건을 예측한다. 이때, 빅데이터를 통해 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있다. 나아가 인공지능과 머신 러닝을 통한 분석 결과를 바탕으로 학습하는 기능도 제공한다. 데이터 세트가 크고 다양할수록 AI 기반의 고급 분석으로 얻을 수 있는 통찰력과 지능도 더욱 강력하고 정확해진다. 따라서 사물인터넷에서의 데이터 처리 속도와 능력에 있어 빅데이터와 인공지능이 큰 역할을 하고 있다. ‘플리워’도 7000종이 넘는 식물 관리와 관련된 자료를 보유하고 있어, 사용자에게 물 주는 시기, 비료 주는 시기를 알려주고, 식물을 키우면서 발생하는 각종 문제를 쉽게 해결하도록 돕는다.

마지막으로, 액츄에이션은 사물인터넷 장치가 물리적 세계와 상호작용하고, 다양한 시스템을 자동화할 수 있도록 하는 필수 요소이다. 앞선 과정에서 받은 전기 신호를 행동으로 전환하는 역할을 한다. 데이터 분석을 통해 키운 통찰력과 의사결정 능력을 바탕으로 물리적 장치를 제어한다. 예를 들어, 센서가 실내의 높은 온도를 감지하면 액츄에이터로 에어컨을 가동시켜 온도 조절을 한다. 또한, ‘플리워’에는 액츄에이터인 솔레노이드 밸브가 있어, 센서와 일기 예보에 따라 스프링클러를 작동시킬 수 있다.

참고문헌 https://www.mokosmart.com/ko/internet-of-things-sensors/ https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=lool2389&logNo=220507837731 https://www.sap.com/korea/insights/what-is-iot-internet-of-things.html

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1. 센서(데이터) 센서는 환경이나 어떠한 대상의 상태 정보를 감지하고 수집한다. 그리고 그렇게 모은 데이터를 다른 방식으로 인식할 수 있는 형태로 변환한다. 온도, 습도, 소리, 움직임, 물체의 유무, 압력, 속도, 빛 등 매우 다양한 요소를 인식하는 센서가 있으며, 사물인터넷에 이용될 때는 이를 디지털 데이터로 변환한다.

2. 인터넷(통신) 사물인터넷에서 데이터는 인터넷을 이용해 전달된다. 네트워크들끼리 연결된 네트워크인 인터넷으로 통신망에 연결되어 있는 기기들 사이에서 정보를 전달할 수 있다. 사물끼리 직접 통신해야 하는 사물인터넷에서는 그 이름에도 들어가있듯이 인터넷이 핵심 요소이다. 센서에서 수집한 데이터는 인터넷을 통해 다른 기기나 서버로 전송된다.

3. 분석(빅 데이터, AI) 그렇게 만들어지고 전송된 데이터를 유의미하게 이용하기 위해서는 데이터를 분석하고 정리하는 과정이 필요하다. 데이터 분석에는 빅 데이터나 AI 등이 사용된다. 빅 데이터는 말 그대로 많은 양의 데이터를 분석하는 기술로, 많은 양, 빠른 속도, 다양성이 특징이다. 빅 데이터로는 기존의 적은 데이터 분석에서는 찾아낼 수 없었던 새로운 경향성이나 다양한 데이터 간의 관계성을 찾아낼 수 있다. AI는 인공지능으로, 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 컴퓨터에서 구현하고자 하는 기술이다. 이를 이용하면 기존 인간이 할 수 있던 더 높은 맥락에서의 데이터 분석을 빠르고 정확하게 해낼 수 있다. 분석 단계를 통해 예측, 최적화, 의사결정 등을 진행할 수 있게 된다.

4. 액튜에이션(반응) 분석된 데이터를 기반으로 사물인터넷은 다양한 액튜에이션 기능을 수행한다. 정보를 바탕으로 액추에이터에 명령을 내리면, 결과적으로 액추에이터는 명령에 따라 현실 환경에, 또는 다른 사물에 다양한 방식으로 작동하게 된다. 이때 여러 사물이 동시에 작동할 수도 있고, 명령이 또 다른 서버나 사물로 전달될 수도 있다. 현재 잘 쓰이는 종류로는 조명 조절, 냉난방 조절 등의 기능이 있다.