이번 연재에서는 총 4회에 걸쳐 USN의 개념과 각 부분별 구성요소를 중점적으로 살펴보고자 한다. 유비쿼터스 서비스에서 말하는 보이지 않는 컴퓨팅을 구현할 수 있는 가장 현실적인 도구인 USN은 반도체 기술, 초소형 OS 기술, 무선 통신 기술 간 상호 조화로 이뤄지는 종합 예술이라고 할 수 있다. 그 첫 번째로 USN 기반의 서비스 제공 사례와 최근 이슈가 제기되고 있는 USN 정보자원 관리 체계를 알아보자.



안철현｜한국전산원 차세대인터넷팀 선임 연구원

연■재■순■서

1. USN - 인간, 컴퓨터, 사물의 유기적 연계 마법사(2006년 5월호)

2. 유비쿼터스 센서 노드 플랫폼 기술 및 센서 네트워크 구성(2006년 6월호)
3. USN 미들웨어와 USN 응용서비스 구현(2006년 7월호)
4. USN과 IPv6의 연계, USN 정보관리 체계(USIS)의 개념 및 추진 계획(2006년 8월호)

2003년 미국의 비즈니스위크(Business Week)는 'The Future of Tech-Road Map'이라는 특집기사에서 미래에 주목해야할 네 가지 핵심 기술 가운데 하나로 '센서 혁명, The Sensor Revolution'을 언급했다. 미래에 정보 식별의 대상이 사물까지 확대되고, 인간과 컴퓨터, 사물이 유기적으로 연계되는 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 고조되고 있기 때문이다.

USN의 정의
USN(Ubiquitous Sensor Network)은 유비쿼터스(Ubiquitous) 서비스나 비즈니스 모델에서 약방의 감초처럼 빠지지 않고 등장하는 핵심 요소지만, 막상 물리적인 센서 노드(Sensor Node)나 USN 기반의 서비스를 접하기는 쉽지 않은 것이 현실이다. 유비쿼터스 환경의 중추적인 역할을 수행하고 있지만, USN 자체가 전면에 부각되지 않는 인프라적 요소이며, 물류·유통 지원, 환경 감시, 홈오토메이션, 산업 시설 관리 등 다양한 유비쿼터스 서비스의 실현을 뒷받침하는 기반 기술적인 성격이 강하기 때문이다.

유비쿼터스 센서 네트워크(USN)란 기존 인간과 컴퓨터 간의 커뮤니케이션에 일상생활에 산재된 사물과 물리적 대상을 추가시켜 협력 네트워크를 구성하는 것으로, 필요로 하는 모든 곳에 수많은 센서 노드들을 부착해 자율적으로 정보를 수집·관리·제어하는 시스템이다. 즉 물리 공간에 센서 노드를 설치해 빛, 소리, 온도, 움직임 같은 환경 정보를 감지해 정보시스템으로 전달하는 구조를 가진 네트워크다.

USN을 우리 인체에 비교해보면, 센서 노드는 인체의 신경세포로, 센서 네트워크는 신경망으로, USN 기반 정보시스템은 인체의 두뇌로 각각 비유할 수 있다. 따라서 USN은 현 세계와 디지털 세계를 연결해주는 유비쿼터스 사회의 디지털 신경망이라고 할 수 있다.

이런 USN 인프라를 이용해 다양하고 편리한 서비스를 제공하는 것이 유비쿼터스 사회의 궁극적인 목표이며, USN은 u-코리아 실현을 위한 초석으로 유비쿼터스 시대를 이끌어갈 핵심 기술 중 하나로 주목받고 있다.

USN와 WSN의 관계
해외의 센서 네트워크 관련 연구를 보면, 일반적으로 USN 대신 WSN(Wireless Sensor Network)라는 개념을 사용하고 있다. 국내에서는 정보통신부가 IT839 전략에서 USN을 '전자태그(RFID)와 u-센서를 BcN과 연계해 사물의 정보를 인식, 관리하는 네트워크이며, 기존 사람 중심의 정보화를 사물에까지 확대해 유비쿼터스 사회를 구현하기 위한 기본 인프라'로 정의하고 있다.

반면 WSN은 기존 유선 기반의 센서 노드에 지그비(Zigbee), 블루투스(Bluetooth), 와이파이(WiFi)와 같은 무선 RF기술과 애드혹(Ad-Hoc), 메시(Mesh) 네트워크 기술을 접목해 무선 기반의 센서 네트워크를 구현하는 것으로 정의된다. USN은 WSN을 포함하는 보다 광범위한 개념으로 이해할 수 있다. (그림 3)과 같이 USN에서는 기존의 RFID를 사물의 정보를 감지하는 일종의 센서로 인식함으로써, 처리대상을 환경 정보뿐만 아니라 사물 정보까지 확대한 것이다. 다만 이번 기고에서는 USN의 영역 중 RFID 부분을 제외한 WSN과 관련 내용을 중심으로 설명한다.

USN의 주요 구성요소

USN을 구성하는 핵심 요소에는 물리적인 센서 노드 하드웨어 플랫폼, 초소형 운영체제, 센서 노드 사이의 통신을 위한 무선 통신 기술, USN을 관리하고 정보시스템과 연계하기 위한 미들웨어, 그리고 이 전체를 활용해 구현되는 USN 애플리케이션 등이 있다. 최근에는 USN 정보보호 기술과 USN 정보자원 관리 체계도 필수 요소로 인식되고 있다.

(표 2)에서 센서 데이터(Sensor Data)와 센싱 데이터(Sensing Data)는 다른 의미로 쓰이고 있다. 센서 데이터는 센서 자체에 대한 정보, 즉 노드 이름, ID, 위치, 네트워크 주소 등을 의미하며, 센서에 의해 측정된 환경 정보인 센싱 데이터는 온도, 습도, 진동에 대한 측정치를 뜻한다.

- 센서 노드 하드웨어
센서 노드 하드웨어 플랫폼은 센서를 이용해 주위 환경 정보를 획득(센싱)하는 일반적인 센서 노드와 외부 네트워크 특히 인터넷과 연동을 위한 연동 노드인 싱크 노드(Sink Node) 또는 게이트웨이로 구성된다.

센서 노드 하드웨어 플랫폼은 초소형·저전력 MCU(Micro Controller Unit), 유무선 네트워킹 유닛, 정보 측정을 위한 센서가 집적된 초소형 컴퓨팅 하드웨어다. 이 플랫폼은 한번 배치되면 유지보수가 어렵기 때문에 짧게는 수일, 길게는 수년에 걸쳐 동작을 해야하기 때문에 강인한 구조에 저전력으로 설계돼야 하는 특성이 있다. 

특히 응용 분야에 따라 크게 달라질 수 있기 때문에 어떤 구조에도 효과적으로 사용될 수 있도록 유연성과 모듈성을 갖춰야 한다. 이 때문에 다양한 센서의 부착이 가능해야 하고, 목적에 맞는 하드웨어로 쉽게 교체를 할 수 있어야 한다.

또한 지그비, 블루투스, 와이파이, UWB(Ultra Wide Band) 등 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 맞게 무선 네트워크 기술을 지원해야 한다. 이와 함께 많은 센서 노드가 산재되기 위해 가격이 저렴하고 크기가 작아야 한다는 시장성도 있어야 한다. 현재는 수만 원에서 수십만 원 단위지만, 몇 년내로 수천 원에서 수백 원까지 떨어질 것으로 예상하고 있다.

센서 노드에 사용되는 대표적인 MCU로는 아트멜의 ATMega128L, TI의 MSP430, 마이크로칩의 PIC18F 등이 있으며 대부분 MCU 내부에 CPU와 함께 프로그램 메모리, SRAM, EEPROM, ADC(Analog Digital Converter) 등이 하나로 집적돼 있어 소형화, 저전력화가 가능한 구조다.

이런 센서용 MCU와 지그비, 블루투스, UWB(Ultra Wide Band), 와이파이, 시리얼(Serial), 이더넷(Ethernet) 등의 각종 유무선 통신 모듈을 부착함으로써 센서 노드 간 통신이 가능하다. 예를 들어 Chipcon CC2420과 같은 지그비 표준을 따르는 칩을 부착함으로써 센서 노드와 게이트웨이 간 무선 통신을 할 수 있고, 환경 정보(온도, 습도, 조도, 가스, 진동, 가속도, 초음차 등)의 측정을 위해 다양한 물리적 센서를 부착함으로써 하나의 u-센서 노드가 구성된다.

초소형 MCU, 유무선 네트워킹 모듈, 센서가 집약된 센서 노드 하드웨어 플랫폼의 종류에는 크로스보우의 Mica 시리즈, 인텔의 iMote, 모테이브의 Telos 등의 외산 제품과 옥타컴의 Nano-24, 맥폴의 TIP 시리즈, 한백전자의 ZigbeX Mote, 휴인스의 UStar-2000 등의 국내 제품이 있다. 그리고 일부에서는 먼지처럼 작은 센서 노드를 개발해 주위 환경을 모니터링 하고자 하는 스마트 먼지(Smart Dust) 프로젝트도 추진되고 있다. 일반적으로 초소형 무선 센서 노드를 모트(Mote)라고 말하는데, 먼지나 티끌을 의미하는 모트는 무선 센서 노드의 크기가 작기 때문에 붙여진 별명이다.

유비쿼터스 센서 네트워크
유비쿼터스 센서 네트워크(USN)는 다수의 u-센서 노드간 애드 혹(Ad Hoc), 멀티 홉(Multi Hop) 통신으로 구성된다. 그러나 USN이 시작 단계인 현재 시점에서, 과거 시리얼이나 이더넷으로 구성된 유선 네트워크를 지그비, 블루투스, 와이파이 등을 이용한 포인트 투 포인트(Point To Point) 무선 네트워크로 전환하는 이슈가 많은 부분을 차지하고 있다. 하지만 적용 범위가 넓고 별도의 광역 인프라를 구성하기 곤란한 경우, USN을 이용한 애드 혹, 멀티 홉 메시 네트워크를 구성하는 사례도 점차 늘어나고 있다.

애드 혹 메시 네트워크는 고정된 네트워크 구조를 가지지 않고 이동 단말(Mobile Host) 사이에 임의로 구성되는 형태이다. 새로운 센서 노드가 추가되거나 제거되는 경우 자동으로 노드간 최적 네트워크가 재구성되고, 각 노드가 직접 외부 네트워크와 연결되어 있지 않더라도 징검다리 형태의 홉 대 홉(Hop by Hob) 통신을 함으로써 최종 목적지인 게이트웨이 또는 베이스 스테이션으로 정보를 전달할 수 있다.

USN 미들웨어
센서 노드와 센서 네트워크의 원활한 운영과 USN 기반의 응용서비스 구현을 효율적으로 가능하게 하는 것이 USN 미들웨어이며, 센서 노드 자체를 위한 미들웨어(센서 노드 미들웨어)와 USN 서비스 제공과 관리를 위한 미들웨어(USN 미들웨어)로 구분할 수 있다.

센서 노드 미들웨어는 애플리케이션과 환경 변화에 따른 센서 노드의 재프로그래밍, 센서 네트워크의 변화 지원, 센싱 데이터의 처리·저장·질의 처리 기능, 이벤트 처리 기능 등을 제공하며, 주로 센서 노드와 게이트웨이(싱크노드) 영역으로 국한된다. 센서 노드 미들웨어에는 TinyDB, TinySec, Cougar, SINA, DSWare, MiLAN 등이 있다.

반면 USN 미들웨어는 이기종 센서 네트워크로부터 수집한 센싱 데이터를 필터링·통합·분석해 의미 있는 상황정보를 추출·저장·관리·검색하고 그 정보를 응용서비스로 전달해, USN 서비스간 연계·통합을 용이하게 하는 기술이다.

USN 미들웨어는 USN 디렉토리 서비스, u-센서 노드 모니터링, USN 상황 정보 관리 서비스, USN 서비스 연계를 위한 개방형 API 등의 구성요소로 이뤄진다.

USN 미들웨어는 이미 많은 연구가 진행된 센서 노드 미들웨어에 비해 연구 초기 단계이며, 인텔 아리스넷, 센서-그리드(Sensor-Grid), 센서-웹(Sensor-Web), OSWA(Open Sensor Web Architecture) 등이 대표적 USN 미들웨어 R&D 프로젝트이다.

u-센서 노드 OS
USN을 구성하는 센서 노드 자체가 초소형 컴퓨팅 단말인 관계로 각종 장치를 구동·관리하고 애플리케이션 실행을 위한 OS(Operating System)가 필요하다. 센서 노드 OS에 요구되는 기술적 요구사항은 저전력 통신, 메모리의 효율적 관리, 노드간 시간 동기화, 효율적 I/O, 동적 환경 대응, 멀티 홉 라우팅 지원, 손쉬운 프로그래밍을 위한 API 지원 등이다.

이런 다양한 기술적 요구사항을 충족하는 센서 노드 OS는 약 32∼128Kbyte 수준의 작은 메모리에 설치돼야 하며, OS와 애플리케이션이 이용할 수 있는 저장공간 역시 4K∼8Kbyte에 불과하기 때문에 센서 노드용 OS와 애플리케이션 개발 과정은 1bit를 줄이기 위한 도전으로 불린다.

주요 센서 노드용 OS로는 스마트 먼지 프로젝트에 적용하기 위해 개발된 UC 버클리의 Tiny OS, UCLA에서 개발한 SOS, 멀티 쓰레드를 지원하는 콜로라도 대학의 MANTIS, 그리고 일본 TRON 프로젝트에서 개발한 T-Engine 등이 있다. 국내에서는 한국정보통신대학교의 ANTS, ETRI의 Nano-Qplus 등이 대표적 센서 노드용 OS이다.

USN 관리 체계
최근 학계와 한국전산원, ETRI, 한국인터넷진흥원 등의 R&D 기관을 중심으로 USN 활성화에 대비해 USN 정보자원을 체계적으로 관리하고자 하는 움직임이 시작되고 있다. USN 관리체계는 유비쿼터스 센서에 적합한 코드, ID, 프로파일 체계의 정립, USN을 포함한 유비쿼터스 정보자원을 체계적으로 관리하는 구조와 표준 시스템 개발 등을 포함한다. 향후 USN 서비스의 확산과 u-City, u-Health, u-Work와 같은 유비쿼터스 서비스 확산에 대비해 유비쿼터스 기반 인프라가 되는 USN 인프라 구축에 대한 청사진을 그리게 된다.

 

국내외 USN 관련 조직
2004년부터 본격적으로 추진된 국내 USN 관련 활동은 (그림 7)과 같은 추진체계로 진행되고 있다. 정보통신부와 산업자원부 등의 정부부처를 중심으로 USN 관련 정책이 발굴, 추진되고 있으며, ETRI와 벤처기업에서는 USN OS, 미들웨어, 프로토콜, 센서 노드 등의 원천 기술을 개발하고 있다. 그리고 한국전산원은 USN 시범사업과 인프라 구축을 담당하고 있고, USN 표준화 포럼, 한국 RFID/USN 협회 등을 중심으로 산업화 요구사항 반영과 기술 확산이 이뤄지고 있다.

 

해외에서는 IEEE(P1451), IETF(6LowPan), EPC 글로벌, 지그비 얼라이언스 등의 조직에서 센서 네트워크에 대한 분야별 표준화와 산업화를 진행하고 있다.

USN의 적용 분야와 사례
초기 USN 적용 분야는 농수로 관리, 장비 시설 관리 등으로 무선 네트워킹 기술과 초소형 센서 노드 기술을 이용해 기존의 유선 센서 네트워크를 대체하는 형태다. 이는 기존의 유선 네트워크 설치, 이용 비용을 절감하고 원하는 위치에 손쉽게 센서 노드를 설치해 전체 비용의 반 이상을 차지하는 기반 공사비용을 절감할 수 있고, 센서 노드의 위치와 개수를 쉽게 변경할 수 있기 때문이다.

이런 유선/무선 대체 과정을 거치고 초소형, 저전력, 멀티 홉 네트워크를 지원하는 무선 센서 노드가 하나둘 상용화됨에 따라, 이제는 단순한 유선-무선 대체가 아닌 다양한 무선 센서 노드를 이용한 환경 정보 모니터링, 구조물 안전 관리, 공장 설비 관리 등의 분야에까지 USN이 활용되고 있다.

USN 적용 사례를 살펴보면, 미국 UC 버클리는 가속도 센서가 부착된 약 200개의 무선 센서 노드를 캘리포니아의 금문교(Golden Gate Bridge)에 설치해 구조물 상태 모니터링(Structure Health Monitoring)을 실시하고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크를 이용하면 수백 가닥과 수백 미터의 케이블이 필요하나, 무선 센서 노드와 멀티 홉 라우팅 기술을 활용해 거대한 구조물의 진단을 효율적으로 할 수 있다.

지금까지 유비쿼터스 센서 네트워크의 개념과 USN을 구성하는 각 구성요소에 대해 간단하게 알아보았다. 우리가 소설이나 영화에서 보는 유비쿼터스 개념이 현실로 다가오기 위해서는 RFID와 센서 노드, 센서 네트워크의 지속적 발전이 필요하다. 아직은 여러 기술적, 제도적 제약으로 인해 다양한 문제점이 발생하고는 있지만, 반도체 기술, 배터리 기술과 무선 네트워크 기술, 그리고 초소형 OS 기술 등이 지속적인 발전을 거듭함에 따라 미래 영화에서 보던 손톱만한 센서 노드의 등장도 멀지 않았다.

이번 호부터는 USN의 각 부분별 구성요소를 중점적으로 살펴보고자 한다. 유비쿼터스 서비스에서 말하는 보이지 않는 컴퓨팅을 구현할 수 있는 가장 현실적인 도구인 USN은 반도체 기술, 초소형 OS 기술, 무선 통신 기술 간 상호 조화로 이뤄지는 종합 예술이라고 할 수 있다. 이번 호와 다음 호 2회에 걸쳐 센서노드 하드웨어 플랫폼과 운영체제와 센서노드로 구성되는 무선 센서 네트워크의 특성을 자세히 알아본다.



안철현｜한국전산원 차세대연구팀 선임 연구원

연■재■순■서
1. USN - 인간, 컴퓨터, 사물의 유기적 연계 마법사 (2006년 5월호)
2. 유비쿼터스 센서 노드의 플랫폼 (2006년 6월호)
3. 유비쿼터스 센서 노드의 운영체제 기술과 네트워크 (2006년 7월호)
4. USN 미들웨어와 USN 애플리케이션 구현 (2006년 8월호)
5. USN과 IPv6의 연계, USN 정보관리 체계(USIS)의 개념과 추진 계획 (2006년 9월호)

무선 센서노드는 센서 네트워크를 구성하는 가장 기본적 요소로 센서 노드에 부착된 센서로 데이터를 수집하고 다양한 무선 통신 기술을 활용해 USN 미들웨어나 USN 애플리케이션으로 데이터를 전송한다.

명함 상자 크기부터 손톱만큼 작은 크기를 가지는 무선 센서노드는 그 자체가 운영체제를 가지고 지능적 애플리케이션이 구동되는 초소형 컴퓨터이며, CPU, 메모리, I/O 장치, 네트워크 모듈, 센서 모듈이 유기적으로 배치, 통합된 구조다.

물론 데스크탑 컴퓨터, 노트북, PDA 등 고성능 하드웨어를 이용하고 유선 LAN, 무선 LAN, 블루투스(Bluetooth), CDMA 등 일반적인 무선 네트워킹 기술을 적용할 수도 있으나, 사용 용도보다 비싼 하드웨어가 필요하고 높은 전원 소모로 인한 배터리 수명 문제가 발생한다.

따라서 무선 센서노드 플랫폼은 기술적, 경제적 제약 사항을 해결하기 위해 소형 메모리가 내장된 저전력, 초소형 MCU(Micro Controller Unit)를 이용하고, 소규모 데이터 전송에 적합한 지그비(Zigbee) 등의 무선 네트워크 기술을 활용하고 있다. 특히 최근 USN 활용이 점차 증가함에 따라 대량생산을 위한 SoC(System on Chip), 원칩(One-Chip)화가 이뤄지고 있다.

저전력 초소형 MCU(Micro Controller Unit)
일반 PC의 CPU는 고속 연산능력, 낮은 전력 소모, 소형화 등의 요소 중 연산능력의 최대화에 초점을 맞추고 있지만, 무선 센서노드에 사용되는 MCU는 저전력화와 소형화에 큰 비중을 두고 있다. 보통 게이트웨이에는 16∼32비트 MCU, 소형 센서노드에는 8비트 저전력 MCU가 사용된다.

(화면 1) BTnode의 Atmega128L 8bit MCU

(화면 2) Telos의 Motorola HCS08 8bit MCU

대표적 MCU는 Atmel의 ATMega128L, TI(Texas Instruments)의 MSP430, Microchip의 PIC18F 등이며, MCU 내부에 CPU와 함께 프로그램 메모리(Program Memory), SRAM, EEPROM, ADC(Analog Digital Converter) 등을 하나로 집적해 소형화, 저전력화가 가능하다.

무선 네트워크 모듈
기존 RFID에 비해 센서노드가 가지는 가장 큰 특성은 지그비, 블루투스, 와이파이(Wi-Fi), UWB(Ultra Wide Band) 등 각종 무선 네트워킹 기술을 이용해 애드 혹(Ad-hoc), 멀티 홉(Multi-hop), 매시 네트워크를 구성한다는 점이다. 즉 주위 환경을 모니터링하면서 수시로 최적의 네트워크를 재구성할 수 있다. 그리고 무선뿐만 아니라 이더넷, USB, 시리얼 등 기존의 유선 통신 기술을 이용할 수 있기 때문에 목적에 맞는 구성을 할 수 있다.

현재 가장 많이 이용되는 네트워크 모듈은 IEEE 802.15.4에 기반의 지그비 모듈로 Chipcon, Freescale, Ember, Zennic, Radiopulse 등이 지그비 칩셋을 상용화했다. 특히 반도체 기술의 발달로 지그비 칩셋 내부에 저전력 MCU를 SoC(System on Chip) 형태로 내장하는 추세이며, 초소형 지그비 칩셋을 이용한 무선 센서노드의 소형화가 더욱 진전될 것으로 예상된다.

저속, 저전력 특성을 가진 지그비는 그 특성상 주로 일반 센서노드에 이용되며, 대용량의 데이터 취합과 전송이 요구되는 게이트웨이 또는 싱크 노드에는 무선 LAN(Wi-Fi), 블루투스, 유선 LAN, 시리얼 등의 유무선 네트워크 기술이 복합적으로 활용된다.

센서 인터페이스 기술과 IEEE 1451
무선 센서노드에는 환경 정보를 센싱하는 온도, 습도, 가속도, 진동, 초음파 센서 모듈 등이 장착돼 있으며, 센서에 의해 측정된 데이터는 싱크 노드와 게이트웨이를 거쳐 USN 애플리케이션에서 활용된다. 그러나 시장에는 수많은 종류의 물리적 센서와 MCU 보드, 다양한 유무선 센서 네트워크 기술이 있고, 서비스의 목적과 적용 환경이 상이하기 때문에 현실적으로 하나의 공통된 인터페이스 표준없이는 다양한 센서노드의 통합이 곤란한 상황에 이르게 됐다.

이런 맥락에서 IEEE 1451 표준은 센서와 구동소자들이 네트워크로 연결돼 제어, 관리되는 센서 시스템의 공통 인터페이스 표준을 제시한 것이다. 1993년 9월부터 표준화 작업이 시작됐으며, 현재 IEEE 1451.0부터 IEEE 1451.6까지 표준안이 완료됐다.

IEEE 1451 표준의 제목은 'A Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators'로서, 네트워크와 트랜스듀서(Transducer : 센서와 구동소자를 통칭함) 간에 표준 인터페이스를 규정한다. 즉 센서나 구동소자 업체는 연결될 네트워크의 종류나 연결 구조에 상관없이 오직 표준 인터페이스만 제공하고, 네트워크 입장에서는 연결된 트랜스듀서의 종류에 상관없이 공통 인터페이스를 통해 정보를 취득하고 제어할 수 있도록 하는 것이다.

IEEE 1451 표준은 소프트웨어 인터페이스와 하드웨어 기반의 인터페이스로 나눠질 수 있다. 소프트웨어 인터페이스 표준인 IEEE 1451.1은 지능형 변환기의 행동에 대한 정보와 네트워크 연결을 위한 경로를 정의하며, 네트워크 독립적인 지능형 변환기 객체 모델을 정의해 다양한 네트워크와 프로토콜의 지원을 가능하게 한다. IEEE 1451 표준 가운데 하드웨어 부분은 다양한 산업의 요구사항에 따라 (그림 4)처럼 1451.0, 1451.2, 1451.3, 1451.4, 1451.5로 분리돼 정의된다.

주요 국내외 센서노드 하드웨어 플랫폼
주요 센서노드 하드웨어 플랫폼에는 크로스보우(Crossbow)의 Mica 시리즈, 인텔의 iMote, 모테이브(Moteiv)의 Telos 등의 외산 제품과 옥타컴의 Nano-24, 맥폴(Maxfor)의 TIP 시리즈, 한백전자의 ZigbeX Mote, 휴인스의 UStar-2000 등의 국내 제품이 있다.
     

(화면 3) 크로스보우의 Mica2 센서노드

(화면 4) 인텔의 iMote 센서노드

· 크로스보우 Mica 시리즈
미국 버클리 대학에서 개발돼 크로스보우(www.xbow.com)에서 상용화한 Mica 시리즈는 TinyOS라는 센서 네트워크 운영체제뿐 아니라 시뮬레이터, 애플리케이션과 소스 코드까지 공개돼 전 세계에서 R&D 분야에서 가장 많이 이용되는 센서노드 하드웨어다. 초기 Rene로 시작해 Dot, Mica, Mica2, MicaZ까지 개발됐다.

특히 Mica2는 433/868/915Mhz의 RF를 지원하며, MicaZ는 ISM 밴드인 2.4Ghz의 RF를 지원하므로 국내 환경에서는 MicaZ를 이용해 USN을 구성할 수 있다. 참고로, ISM(Industrial, scientific, medical) 밴드란 산업용, 과학용, 의료용 전파응용설비를 위해 사용되는 주파수 대역을 말하며, 국내에서는 2.4Ghz와 5Ghz를 주로 이용한다.

Mica 시리즈의 메인보드 하드웨어 사양은 (표 2)와 같으며, 이 메인보드에 온도, 조도, 습도, 자기, 가속도 센서 보드를 CPU 보드에 스택형태로 부착해 하나의 센서노드로 이용한다. 그리고 최근 크로스보우는 기존 MicaZ 플랫폼을 우표 크기 정도로 축소한 MicaZ Postage Stamp 버전을 발표했다. 이는 OEM 형태의 센서노드 제조를 위한 것으로, 이 모듈을 이용해 다양한 정보통신기기와 USN 기술을 접목할 수 있다.

· 옥타컴 Nano-24
국내 벤처기업인 옥타컴(www.octacomm.net)이 개발한 센서노드 플랫폼으로 메인 모듈을 기준으로 MCU는 ATmega128L, RF는 Chipcon(TI) 2420을 채택해 지그비 표준을 지원한다. 운영체제로는 ETRI의 Nano-Qplus를 이용한다.

(화면 5) 옥타컴의 주요 센서 모듈

·기타 센서노드 하드웨어 플랫폼
지금까지 설명한 센서노드 하드웨어 플랫폼 이외에도 32비트 ARM 프로세스와 블루투스 RF를 이용한 인텔의 iMote 시리즈, TI의 MSP430 MCU를 이용한 모테이브 Telos, Tmote SKY, 록웰의 WINS 노드, 센소리아(Sensoria)의 WINS NG 2.0, UCLA의 iBadge, MIT의 u-AMPS 등이 대표적인 외국 센서 노드 플랫폼이다.

반면 한국전자부품연구원(KETI)에서 개발해 상용화한 맥폴의 TIP, 그리고 한백전자 ZigbeX Mote, 휴인스의 UStar-2400, 한국정보통신대학교(ICU)의 ANTS 등의 국산 무선 센서 네트워크 플랫폼이 있다. 특히 한국정보통신대학교(ICU)에서 개발한 ANTS 하드웨어 플랫폼은 각각의 용도와 목적에 맞도록 센서 플랫폼을 세분화했으며, 현재 한라산 등산로 지연환경 모니터링 프로젝트로 투입돼 활용되고 있다.

· 스마트 더스트
얼마 전까지 먼지처럼 작은 센서노드를 개발해 주위 환경을 모니터링하고자 하는 스마트 더스트(Smart Dust) 프로젝트가 UC 버클리에서 추진됐다. MEMS(MicroElectroMechanical Sensor) 기술을 활용해 약 5mm 내외의 센서노드(Micro Mote)가 개발됐다. 최종적으로 약 1mm 내외의 센서노드 개발을 목표로 했으며, 이 기술의 상용화를 통해 앞으로 먼지처럼 작은 센서노드의 출현도 멀지 않았다. MEMS이란 반도체 칩에 내장된 센서, 밸브, 기어, 반사경, 그리고 구동기 등과 같은 아주 작은 기계장치와 컴퓨터를 결합하는 기술이다.

(화면 6) UC 버클리의 Micro Mote

USN이 가진 물리적, 논리적 제약을 극복하고, 하드웨어와 서비스간 효율적 연동을 위해 USN 미들웨어가 속속 개발되고 있다. 또한 우리가 모르는 사이에 USN을 활용한 다양한 서비스 모델이 개발돼 공장자동화, 홈 네트워크, 환경모니터링, u-시티 등에 이미 적용되고 있다. 이번 강좌에서는 USN 미들웨어 개념과 역할, 그리고 실제로 USN을 이용한 각종 서비스 모델과 주요 사례에 대해 알아본다.

                                               

                                        안철현 한국전산원 차세대연구팀 선임 연구원                                                        

                                                                                                                                                 

연■재■순■서
1. USN - 인간, 컴퓨터, 사물의 유기적 연계 마법사 (2006년 5월호)
2. 유비쿼터스 센서 노드의 플랫폼 (2006년 6월호)
3. 유비쿼터스 센서 노드의 운영체제 기술과 네트워크 (2006년 7월호)
4. USN 미들웨어와 USN 애플리케이션 구현 (2006년 8월호)
5. USN과 IPv6의 연계, USN 정보관리 체계(USIS)의 개념과 추진 계획 (2006년 9월호)

일반적으로 미들웨어란 애플리케이션 프로그램과 네트워크 운영체제의 중간 영역에 위치하는 하드웨어와 소프트웨어를 의미하며. 즉 서로 다른 종류의 애플리케이션 사이에서 조정과 중개 역할을 담당한다.

USN 미들웨어는 센서 노드 하드웨어, 운영체제와 USN 응용 서비스 사이에 존재하는 일종의 소프트웨어로, 기존 컴퓨팅 환경보다 물리적, 논리적 자원 제약이 큰 센서 노드와 네트워크의 한계를 극복하고 애플리케이션 개발과 제공의 복잡성을 피하기 위한 것이다.

USN 미들웨어의 기능
USN 미들웨어는 협의의 센서 노드 미들웨어와 광의의 USN 미들웨어로 구분할 수 있다.

센서 노드 미들웨어는 센서 노드와 센서 네트워크의 운영과 관리, 서비스 구현을 용이하게 하는 것으로, 환경 변화에 따른 센서 네트워크의 재프로그래밍, 센서 네트워크의 변화 지원, 센싱 데이터의 처리, 저장, 관리, 질의 기능, 이벤트 처리 기능 등을 제공한다.

또한 이기종 센서 네트워크로부터 수집한 센싱 데이터를 필터링하고 그 데이터를 통합, 분석해 의미있는 상황 정보를 추출, 저장, 관리, 검색하고 응용 서비스로 전달, 연계하는 기능을 수행한다. 그러나 일반적으로 센서 노드 미들웨어와 USN 미들웨어를 명확하게 구분하지는 않고, USN 미들웨어로 통칭하는 경우가 많다.

센서 노드 미들웨어에는 TinyDB, TinySec, Cougar, SINA, DSWare, MiLAN 등이 있다. USN 미들웨어는 이미 많은 연구가 진행된 센서 노드 미들웨어에 비해 연구 초기 단계이며, 인텔 아이리스넷, 센서 그리드, 센서 웹 등이 대표적 USN 미들웨어 R&D 프로젝트다.

센서 노드 미들웨어는 센서 노드의 원활한 동작과 센서 네트워크의 효율적인 구성, 관리, 운영을 위해 (표 2)와 같은 주요 기능을 수행한다.

이기종 USN을 상호 연계, 통합 관리하기 위한 USN 미들웨어는 다음과 같은 기능을 수행한다.

·센서 네트워크 추상화
이기종 센서 네트워크로부터 센싱 데이터 수집을 위한 센서 네트워크 공통 인터페이스로, 센서 네트워크의 구동, 모니터링, 제어, 진단, 복구 등을 위한 센서 네트워크 모니터링 기술 등이 있다.

·센서 네트워크 지능화
다양한 센싱 데이터의 수집, 통합 처리, 저장, 관리, 검색을 위한 센서 정보 통합 관리 기술로, 실시간 복합 이벤트 정보의 공지와 조치 처리를 위한 지능형 이벤트 관리 기술과 상황 정보를 인식해 적합한 서비스를 제공하기 위한 상황정보 관리 기술 등이 있다.

·미들웨어 서비스 플랫폼
미들웨어 서비스 컴포넌트의 개발 환경을 제공하는 서비스 컴포넌트 관리 기술로, 서비스 컴포넌트 연계를 위한 서비스 동기화(Orchestration) 기술과 관리영역이 다른 광역, 분산 센서 네트워크 환경에서 필요한 센서 네트워크의 위치와 해당 센서 데이터 서비스를 탐색할 수 있는 USN 디렉토리 서비스 기술, 그리고 응용 서비스 개발을 위한 웹서비스 연동 기술과 공개 API 기술 등으로 구성된다.

USN 미들웨어의 핵심 요소
USN 미들웨어의 핵심 요소로는 USN 데이터베이스, USN 기반 위치 정보, USN 관리와 모니터링 등으로 구분할 수 있다.

·USN 데이터베이스
센서는 취득한 환경 정보를 저장하고 분석하기 위한 컴퓨팅 기능, 분석된 정보를 제공하기 위한 무선 통신 기능을 이용해 각 센서 노드들이 센싱한 정보를 실시간으로 수집, 저장할 수 있으며, 수집된 정보를 스스로 분석하고 처리할 수 있다. 센서 노드의 등장과 센서 네트워크 형성으로 데이터베이스 분야에서는 기존 분산 데이터베이스 기술 등을 활용한 센서 데이터베이스에 대한 관심을 가지고 연구를 진행하고 있다.

전통적으로 데이터베이스라고 하면, 중앙의 강력한 DB 서버에서 모든 자료를 취합하고, 사용자들은 중앙 데이터베이스 서버에 접속해 원하는 데이터를 추출하는 클라이언트 서버 모델이다.

그러나 USN 데이터베이스는 각 센서들을 소규모 DB로 가정하거나 각 센서들로부터 수집되는 스트림 정보들을 가상의 데이터베이스 테이블로 가정하고 센서들의 제한된 리소스를 고려하면서 질의를 효율적으로 처리한다.

TinyDB, Cougar, Stream 등이 USN 데이터베이스 관련 프로젝트다. 특히 TinyDB는 사용자가 TinyDB 프로그램에 원하는 쿼리를 입력하면, 이 쿼리를 메시지 형태로 바꿔 각 센서 노드들에게 전송한다. 그리고 이 메시지를 수신한 각 센서 노드들은 쿼리문에 있는 조건에 따라 데이터를 센싱해 그 결과를 기본 장소로 전송하며, 결과를 받은 TinyDB 프로그램이 취합해 사용자에게 보내주거나 DB 서버에 저장한다.

·USN 기반 위치 정보
센서가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 주목받고 있는 이유는 주변 상황을 인지할 수 있으며, 인지된 상황과 위치 정보를 기반으로 상황에 적합한 서비스(Context-Aware Service)를 제공할 수 있기 때문이다.

따라서 최근 지그비, UWB, 블루투스 등과 같은 다양한 USN 네트워크 기술을 이용해 사물이나 사람의 위치를 파악하고 이를 기반으로 LBS(Location Based Service)를 제공하는 서비스 모델이 속속 개발되고 있으며, 위치 정보 인식이 USN 미들웨어가 제공해야 하는 핵심 기능 중 하나로 개발되고 있다.

위치 인식 기술에는 이동통신 기지국 등의 신호를 이용하는 네트워크 기반 방식과 단말기에 장착된 GPS 수신기 등을 이용하는 단말기 기반 방식, 그리고 PAN(Personal Area Network) 상에서 위치를 인식하는 PAN 기반 방식이 있다.

PAN 기반 방식은 PAN이 형성돼 있는 특정 지역에서 PAN 간의 위치 측정 알고리즘을 이용해 사람, 사물의 위치를 인식한다. PAN 기반 방식은 네트워크 기반 방식보다 정밀한 위치 인식이 가능하며, 단말기 기반 방식이 가진 실내 위치 식별의 어려움을 해결할 수 있다.

그리고 이런 기법을 이용함과 동시에 정확한 센서의 위치를 확보하기 위해 적외선, 초음파, 영상 인식 등의 방법을 병행하고, USN 미들웨어에서 각 센서에서 도출된 위치 정보를 종합적으로 분석함으로써 위치 인식의 정확성을 높이고 있다.

최근에는 센서 노드의 정밀한 위치 인식을 위한 IEEE 802.15.4a 표준화가 진행되고 있다. 위치인식 기능과 저전력 기능이 특징인 IEEE 802.15.4a는 위치인식 저전력 센서 네트워크 표준화 그룹으로, 지그비(IEEE 802.15.4)와 UWB(IEEE 802.15.3)의 혼용 기술이다. 지그비는 데이터 전송 속도는 적절하나 위치 측정 기능이 약하고, 전송 속도가 빠른 UWB(IEEE 802.15.3a)는 위치 측정 기능은 있으나 고속 전송을 위해 전력을 과다 소비해 다량의 무선 센서에 적용하기 곤란하며 거리 제약(10m 내외)이 있다는 단점을 보완한 것이다.

하지만 표준화가 진행된 지그비에 비해 IEEE 802.15.4a는 이제 시작 단계로, 당분간 지그비, GPS, 이동통신 기지국을 복합적으로 활용한 USN 위치기반 서비스가 활용될 것으로 예상된다.

(그림 3)은 지그비를 이용한 지역 기반의 개인화 서비스 사례다. 지그비 단말을 가진 사용자가 특정 지그비 지역에 들어오면 사전에 파악된 개인 성향 정보를 활용해 해당 지역에 적합한 서비스를 제공하는 개념이다.

·USN 관리와 모니터링
초기 중앙 집중형인 스타 형태를 이용하는 센서 네트워크의 관리는 모든 정보가 중앙에 집중됨으로써 센서 노드와 센싱 데이터의 관리가 간단했다. 하지만 수백, 수천 개의 센서가 무작위로 배포되고 자율적인 애드 혹 네트워크가 구성되는 상황에서는 센서 노드와 센서 네트워크의 관리가 이슈로 부각되고 있다.

TCP/IP 네트워크에서는 네트워크와 장치 관리를 위해 SNMP(Simple Network Management Protocol) 기반의 NMS를 활용하고 있으나, USN에서는 이런 관리 기법과 시스템이 표준화되지 않은 상황이다.

최근 센서 노드와 네트워크 관리를 위해 기존 IP 영역의 SNMP를 센서 네트워크에 적합하도록 프로토콜, MIB(Management Information Base), 에이전트 등의 경량화를 시도하고 있다.

특히 IP 프로토콜이 탑재되는 기본 장소, 게이트웨이 등은 기존의 SNMP를 바로 적용해 IP@SNMP-OID(Object ID) 형태로 센서의 정보와 센싱 데이터를 관리할 수 있다. 그리고 비 IP 센서 네트워크에서는 향후 표준화를 통해 센서 ID를 부여하고, SSNMP(Simple Sensor Network Management Protocol) 등의 센서노드 관리를 위한 프로토콜을 정의해 ID@Sensor-OID 형태로 비 IP 계열의 센서 정보와 센싱 데이터를 관리하고자 하는 개념이다.

일부 선도적인 센서 플랫폼 개발 업체는 자사의 센서 플랫폼의 관리와 모니터링을 위한 관리 솔루션을 제공하고 있다. 예를 들어, 크로스보우의 Mica 플랫폼은 센서 네트워크 구조, 센서 노드 정보, 센싱 데이터의 획득, 표시와 배터리 상태 등을 모니터링하는 MoteView 소프트웨어를 제공하고 있다.

USN 애플리케이션
얼마 전까지 TV 광고를 보면 유무선 기술을 활용한 홈 네트워크와 유비쿼터스를 표방한 아파트 광고가 자주 눈에 띄었다. 이제는 개인적 생활공간을 넘어 도시 전체에 지능형 유무선 네트워크와 컴퓨팅 기능을 구현하는 u-시티도 등장하고 있다.

u-시티를 구현하기 위한 핵심 기술 가운데 환경 정보 센싱, 시설물 모니터링, 위치기반 서비스, 지능형 홈 네트워크, u-헬스 등의 다양한 분야에 센서 노드와 센서 네트워크가 이용될 것으로 예상된다. 그리고 u-시티가 아니더라도 이미 공장 자동화, 환경 모니터링, 구조물 관리를 중심으로 USN을 적용하는 사례가 늘어나고 있다. (표 4)는 USN의 주요 응용 분야를 정리한 내용이다.

해외의 대표적인 USN 활용 시스템과 서비스에는 지구 환경 모니터링을 위한 NASA의 센서 웹 프로젝트, 마이크로 웨더 모트(Micro Weather Mote)를 이용한 UC 버클리의 레드우드 공원 생태계 관찰 시스템, 캘리포니아 금문교 구조물 모니터링 프로젝트, 그레이트 덕 섬의 조류 생태 모니터링, 인텔 리서치와 캐나다 농무성이 추진한 1만 5000평 규모의 포도밭 대기 온도 모니터링 시스템, 군사 목적의 ARGUS(Advanced Remote Ground Unattended Sensor) 프로젝트 등이 있다.

USN 적용 사레와 서비스 모델
이미 USN을 활용한 다양한 서비스 모델이 개발돼 공장 자동화, 홈 네트워크, 환경 모니터링, u-시티 등에 적용되고 있다. 한국전산원 USN 현장 시험, 공장 생산 자동화, USN 기반의 기상/해양 환경 관측 시스템, 지능형 홈 네트워크, 금문교 구조물 상태 모니터링 시스템, 지그비를 이용한 전압 원격 검침 시스템 등이 그 예이다.

·한국전산원 USN 현장 시험
한국전산원은 2005년부터 USN 현장 시험을 실시하고 있다. 이는 USN 산업이 초기 단계에 서비스 모델 발굴 시점부터 기술적, 사업적, 경제적 타당성에 대한 면밀한 사전 검토가 필요하기 때문이다.

2005년에는 총 4개의 현장 시험사업이 추진됐으며, 2006년에는 총 5개의 현장 시험사업이 진행되고 있다.

·공장 생산 자동화
초기 주요 USN 적용 분야는 농수로 관리, 장비 시설 관리 등으로 무선 네트워킹 기술과 초소형 센서 노드 기술을 이용해 기존의 유선 센서 네트워크를 무선으로 대체하는 형태다. 이는 기존의 유선 네트워크 설치와 이용 비용을 절감하고 원하는 위치에 손쉽게 센서 노드를 설치해 전체 비용의 큰 부분을 차지하는 기반 공사 비용을 절감할 수 있고, 센서 노드의 위치와 네트워크 구조를 쉽게 변경할 수 있기 때문이다.

(그림 6)은 현재 공장 자동화에 많이 사용되는 PLC/MODBUS를 지그비 기반의 무선 메시 네트워크로 전환한 사례다. 기존에 PLC 모뎀을 지그비 이더넷 게이트웨이로 변경, 무선 메시 네트워크 구성을 위해 지그비라우터 설치, I/O 장치에 연결된 기기를 지그비 통신 모듈이 내장된 센서와 스위치 모듈로 전환했다. 그리고 애플리케이션 클라이언트와 서버를 지그비 환경에 적합하도록 수정함으로써 공장 여기저기에 걸쳐있던 통신 케이블과 전원 케이블을 제거할 수 있다.

·USN 기반의 기상/해양 환경 관측 시스템
(그림 8)은 2006년 USN 현장 시험 사업 중 하나로, 기상/해양 관측 정보의 실시간 측정과 모니터링을 위해 제주도 연안에 구성될 All IP 기반 USN 관측 시스템의 구성도다. 로컬 센서 네트워크는 IPv6를 지원하는 6LoWPAN 센서노드와 게이트웨이를 활용했으며, IEEE 802.11b 기반의 장거리 무선 메시 네트워크를 이용해 각각의 6LoWPAN 센서 네트워크를 연계함으로써 향후 전국 규모의 USN 관측 시스템으로 확장을 목표로 하고 있다.

·지능형 홈 네트워크
기존 유선 이더넷이나 PLC(Power Line Communication) 기반의 홈 네트워크 기기에 지그비 모듈을 결합해 무선 기반의 홈 네트워크 기기 제어가 가능한 모델이 속속 개발되고 있다. 홈 네트워크의 중심부인 홈 서버나 홈 게이트웨이에 지그비 코디네이터 기능을 탑재하고, 전등, 가스밸브, 디지털 도어락, 온도조절기 등의 각 홈 네트워크 기기는 지그비 말단 노드가 돼 홈 서버의 통제를 받는 형태다.

·금문교 구조물 상태 모니터링 시스템
USN을 이용한 구조물 관리는 노후 교량, 중요 건물, 사고 위험이 높은 도로, 터널 등 지속적인 관심이 필요한 구조물에 진동, 온도, 변형율, 거리측정, 풍향, 풍속 측정 센서를 부착하고, 멀티 홉 네트워크를 구성하는 방법을 사용한다. 기존 고가의 전용 측정 장비를 사용할 때 발생하는 경제적, 공간적, 시간적 제약을 극복하고, 365일 24시간 모니터링 함과 동시에 인터넷/CDMA 네트워크를 통해 중앙 관제 센터로 데이터를 전송함으로써 구조물의 진단을 효율적으로 수행할 수 있다.

·지능형 교통 정보 서비스
도로에 설치된 센서 네트워크와 차량에 부착된 센서 노드를 이용해 도로의 기상상황, 교통량과 사고 정보 등을 실시간으로 제공하는 서비스다. 특히 각 차량에 부탁된 센서에서 제공되는 속도, 정체 상황, 기상 상황 등의 교통 정보를 무선 센서 네트워크로 수집함으로써 주요 도로의 실시간 정보를 제공한다.

·지그비를 이용한 전압 원격 검침 시스템
원격 검침, 사물이나 사람의 위치 확인 등 일일이 사람이 지속적으로 관리나 모니터링을 하기 어려운 분야를 중심으로 USN이 적용되고 있다.

전압 원격 검침 시스템은 전자식 전력량계와 지그비 모듈을 결합해 전력 수용가의 전력 소요량을 원격으로 검침하는 시스템으로, 측정 데이터는 인터넷을 통해 전력 공급사의 데이터베이스에 저장되며, 사용자와 관리기관은 각 수용가의 전력 소요량을 주기적으로 확인할 수 있는 서비스다.

각 전력량계에서 발생하는 데이터가 소규모이고, 계량기와 데이터 수집 장치간 근거리 무선 네트워크가 요구되기 때문에 지그비가 적합한 솔루션으로 활용됐다. 그리고 외부 네트워크와 연동은 기존 초고속인터넷 또는 CDMA 네트워크를 이용했다.

(화면 2) 전압 원격 검침 프로그램 화면

지금까지 USN 미들웨어의 개념과 주요 기능, USN을 활용한 주요 서비스 사례와 서비스 모델에 대해 살펴 봤다. 다음 호에는 USN 인프라 구축과 관리, USN 서비스간 상호 연계에 필요한 USN 정보자원 관리체계와 USN 식별 체계 등에 대해 알아본다.

유비쿼터스 환경을 구현하기 위한 핵심 기술로 인식되는 USN 관련 서비스의 구현과 제공을 위해서는 기존 정보시스템으로는 불가능하고, 다차원적 상황정보를 복합적으로 이용해 높은 단계의 정보를 생성하는 정보시스템이 요구된다. 그리고 이를 위한 정보 자원 관리와 제공체계가 필요하다. 이번 호에서는 유비쿼터스 사회에서 주요 요소와 국내외 USN 관련 사업을 살펴보면서 현행 USN 관련 사업의 문제점과 이슈를 제기해본다.

안철현｜한국전산원 차세대연구팀 선임 연구원

연■재■순■서
1. USN - 인간, 컴퓨터, 사물의 유기적 연계 마법사 (2006년 5월호)
2. 유비쿼터스 센서 노드의 플랫폼 (2006년 6월호)
3. 유비쿼터스 센서 노드의 운영체제 기술과 네트워크 (2006년 7월호)
4. USN 미들웨어와 USN 애플리케이션 구현 (2006년 8월호)
5. USN 시범사업의 현황과 과제(2006년 9월호)
6. USN과 IPv6의 연계, USN 정보관리 체계(USIS)의 개념과 추진 계획 (2006년 10월호)

USN은 유비쿼터스 환경을 구현하기 위한 핵심 기술로 인식되고 있으며, 기상·군사·환경 분야 등을 중심으로 현장·실증 시험과 상용화가 활발히 추진되고 있다. 특히 u-시티, u-헬스와 같은 유비쿼터스 관련 사업에 적용하는 방안이 적극 논의되고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크를 무선으로 전환함과 동시에 각종 환경 정보를 지능적으로 센싱하는 무선 센서 네트워크 관련 연구가 가장 활발하다.

그러나 지금까지 대부분의 USN 관련 서비스가 식별체계, 프로파일, 통신프로토콜, 데이터 형식 등이 상이해 향후 서비스와 인프라간 상호 연동에 필요한 비용이 크게 증가할 것으로 예상된다. 이와 함께 국가적 USN 정보자원을 효율적으로 파악하기 어려운 상황이 도래해 정보화 시대의 선구축 후통합의 문제점을 그대로 답습할 가능성이 높다.

정보화의 변천과 유비쿼터스 사회의 주요 요소
1980∼1990년대에는 부동산, 주민, 자동차, 금융 정보가 국가 기본 데이터베이스로 관리됐으며, 1990∼2000년대에는 전자정부를 비롯한 국가의 각종 정보가 데이터베이스화됐다. 앞으로 다가오는 유비쿼터스 사회에서는 유비쿼터스 정보자원을 저장, 축적, 관리, 분배할 수 있는 정보체계가 요구된다. 특히 기존 정보처리 자원과 차별화되는 u-센서는 그 특성상 활용과 적용범위가 매우 넓기 때문에 유비쿼터스 사업 초기에 연동 표준화와 관리방안 정립이 요구된다. 

미래의 유비쿼터스 사회는 현실 세계가 사이버 공간으로 전환됨과 동시에 물리적 공간이 사이버 공간과 연계됨으로써 두 공간이 긴밀하게 상호 작용하는 유비쿼터스 사회로 진화할 것으로 예상된다. 즉 시간(Time), 장소(Place), 상황(Occasion)과 관련된 TPO 정보와 보이지 않는 기술을 기반으로 사라지는(disappearing) 인프라가 언제 어디서나 구현돼, 개개인의 생활에 스며드는(pervasive) 서비스가 구현되는 사회를 예상할 수 있다.

이처럼 유비쿼터스 사회에서는 인간의 주위를 둘러싸고 있는 다양한 환경 정보를 이용한 지능적인 서비스가 요구된다. 즉 온도, 습도, 조도, 진동, 움직임, 위치와 같은 낮은 단계의 상황 정보(Low-Level Context Data)를 바탕으로 높은 단계의 정보(High-Level Context Information)를 도출·유통·관리함으로써 유비쿼터스 서비스 이용자가 요구하는 지능적·복합적 서비스를 제공할 수 있다.

따라서 유비쿼터스 서비스의 구현과 제공을 위해서는 기존의 일차원적인 정보를 바탕으로 한 정보시스템으로는 불가능하고, 다차원적 상황정보를 복합적으로 이용해 높은 단계의 정보를 생성하는 정보시스템이 요구된다. 그리고 이를 위한 정보 자원 관리와 제공체계가 필요하다.

USN은 유비쿼터스 서비스 제공에 필요한 정보를 획득하기 위해서 설치되는 유·무선 네트워크로, 인체의 신경조직으로 비유할 수 있다. USN은 신경세포와 같은 수많은 u-센서의 연결로 구성되며, 사물에 부착된 태그와 u-센서에서 감지·측정·분석된 정보는 유무선 네트워크를 거쳐 유비쿼터스 정보시스템으로 전달·저장·가공돼, 상황인식 정보와 디지털 컨텐츠 생성을 통해 유비쿼터스 서비스 제공에 필요한 핵심 정보자원이 된다.

즉 인간의 생활공간, 기기, 기계 등 모든 사물에 컴퓨팅 기능과 센서 노드간 자율 네트워크를 구성함으로써 보다 정밀한 정보유통과 고도화된 유비쿼터스 서비스(u-서비스)를 실현할 수 있다. 인체가 신경세포, 신경전달물질, 신경을 이용해 외부환경을 인지하고 두뇌에서 지능적 의사결정을 내리듯이, 유비쿼터스 환경에서는 u-센서와 USN이 신경세포의 역할을 담당함에 따라 u-서비스 제공을 위한 토대, 즉 u-센서와 USN에 대한 일관되고 체계적인 관리체계가 요구된다.

이처럼 USN과 이를 구성하는 u-센서노드는 유비쿼터스 사회에서 정보를 생성하는 신경세포와 이 정보를 실어 나르는 신경조직과 같은 존재로 u-코리아를 실현하고 u-인프라를 구성하는 디지털 신경 조직인 것이다.

이미 우리 주위에는 u-센서를 활용한 USN 실증실험, 현장적용 등의 시범 사업이 활발하게 추진되고 있으며, 이와 동시에 USN을 이용한 다양한 서비스 모델의 개발과 검증 활동이 이뤄지고 있다. 그리고 u-시티, u-워크, u-헬스 등 대규모 유비쿼터스 사업도 기획, 추진되고 있어 향후 USN의 확산에 더욱 가속도가 붙을 것으로 예상된다.

그러나 다른 시작에서 살펴보면, USN 활동 사업들이 개별 서비스 모델을 중심으로 추진되다 보니 다양한 유비쿼터스 자원과 서비스간 상호 연계는 거의 고려되지 못하는 상황이다. 즉 개발 서비스 단위로는 원활한 서비스가 가능하겠지만, 유비쿼터스 관점에서 볼 때 향후 해결해야할 많은 과제를 갖고 있다.

USN 관련 사업 추진 경과
USN과 u-센서 노드에 대한 연구는 이미 90년대 말부터 진행돼, 최근 초소형 MCU(Micro Controller Unit), 멀티 홉 애드 혹(Multi-Hop Ad-Hoc) 무선 네트워킹 기술, 임베디드 OS 기술, 고감도 초소형 센서 기술이 급속히 발전함에 따라 인간이 접근하거나 지속적으로 모니터링이 곤란한 산불 감시, 대형 구조물 관리, 공장 기계 모니터링 등의 분야를 중심으로 이미 현장에서 활용되고 있으며, 지능형 홈네트워크와 건물 관리 분야를 중심으로 우리의 실생활과 연계되고 있다.

예를 들어 HP의 쿨타운(Cool Town), 마이크로소프트의 이지 리빙(Easy Living), 로체스터 대학의 Smart Medical Home, 버클리 대학의 스마트 더스트(Smart Dust) 프로젝트와 같이 USN을 이용해 삶의 질을 향상시키기 위한 시도가 계속되고 있으며, USN을 IPv6, BcN이 주요 이슈로 부각됨에 따라 IETF(Internet Engineering Task Force)를 중심으로 표준화가 진행되고 있다.

u-센서 정보 검색과 측정된 센싱 정보를 효율적으로 관리·활용할 목적으로 USN 미들웨어에 대한 개념 정립과 연구 개발도 활발하게 추진되고 있다. 버지니아 대학의 Nest 프로젝트, 코넬대학의 Cougar 프로젝트 등은 u-센서 노드에 적합한 미들웨어 개발을 목적으로 하며, IEEE 1451, Sensor-ML(Markup Language), Sensor-MIB (Management Information Base), 6LoWPAN 등의 개념을 정의하고 물리적 센서와 논리적 애플리케이션간 연계 작업이 추진되고 있다.

또한 대규모 센서 네트워크 사업 수행 경험을 바탕으로 사실상 표준형태의 USN 미들웨어(Tiny OS·DB, Intel IrisNet, Sensor Grid, Sensor-Web 등) 개발과 상용화에 초점을 맞춤으로서 국제 표준화와 관련 시장을 주도하고 있다.

국내에서는 ETRI가 Nano-Qplus OS를, 옥타컴, 맥스포 등의 벤처 업체가 u-센서 노드를 개발해 국내 시장 확대를 꾀하고 있다. 그리고 ETRI는 USN과 텔레메틱스, GIS, 홈네트워크간 결합을 목표로 센서 데이터, 모바일 에이전트, QoS, 센서 그룹 등을 관리하기 위한 미들웨어 개발이 진행되고 있다.

한편 2003년부터 한국전산원을 중심으로 8개 현장에서 실증 시험 사업이 추진됐고, 현재는 USN 정보관리 표준화와 선행 시스템 연구가 진행되고 있다.

USN 현장시험은 USN의 다양한 서비스 모델을 발굴하고 기술적, 사업적, 경제적 타당성을 검증하기 위해 5개 분야에서 추진됐다. 이들 사업 내역은 (표 3)과 같다.

USN과 IPv6간 연동 시험에서는 IPv6를 활용해 u-센서 관리를 용이하게 하고 다양한 USN 통신망 프로토콜이 IPv6기반의 BcN 망과 자연스럽게 연동되는 기술 개발과 시험을 진행했다.

표준화 연구로는 센서네트워크와 IP 네트워크간 상호연동을 위한 아키텍처를 사전에 설계하고 이를 실제 사업에 적용해 BcN, IPv6, USN간 연동을 추진하고자 했다. 미래 통신 환경은 IPv6 기반의 BcN 통신망이므로 USN과 IPv6 기반의 BcN 통신망 연동기술과 표준은 효율적인 유비쿼터스 인프라를 구성하기 위한 중요한 연구 분야라 할 수 있다.

현행 USN 관련 사업의 문제점
앞서 한국전산원에서 추진한 8개 USN 관련 사업간 정보 공유 연계 가능성에 관해 분석했다. 그 결과 (그림 4)와 같이 한라산, 제주해양 모니터링, 재난재해 모니터링 사업은 향후 확산 사업 추진시 직접적인 상호 연계가 필요한 것으로 나타났다. 하지만 실증시험 결과 해당 사업 관계자 이외에는 USN 현황 파악이 어려워, u-센서 사업간 정보연계가 힘든 구조로 진행됐음을 알 수 있었다.

만일 현재와 같이 유비쿼터스 정보 공동 활용을 염두에 두지 않고 관련 사업이 진행될 경우, 향후 유비쿼터스 정보자원 조사시 많은 어려움이 발생될 것으로 예상된다. 실제 사례로 공공부문 정보자원조사의 경우, 정보화 사업 초기에 제도화, 시스템화가 돼 있지 않아 어려움이 많은 상황이다. 정보자원조사 양식을 각 기관에 배포하고, 회신 문서를 다시 취합하는 방식으로 진행하고 있어 약 3개월 이상 시간이 소요되고 있으며, 조사에 강제성이 없어 추진상의 어려움이 발생되고 있다.

이런 분석 과정에서 USN간 연동을 초보적 수준에서 연동하기 위해 USIS 선행 시스템을 구축해 봤고, 현실적 경험을 통해 그 구현 과정에서 4가지 문제점을 도출하게 됐다.

  - 일관된 u-센서 ID와 관리체계가 없어 다른 사업의 u-센서노드 식별이 불가하다.

  - u-센서 프로파일(Profile) 정보가 불일치해 센서를 관리하기 위한 정보 항목이 부족하다.

  - 센싱 데이터(측정치)와 전송 데이터 형식의 불일치해 센서 네트워크 별로 센싱 데이터 처리 알고리즘을 적용한다.

  - USN과 BcN 연동 통신 프로토콜이 표준화돼 있지 않아 향후 통신 시스템간 연동 문제가 발생할 수 있다.

첫 번째, 일관된 u-센서 ID와 관리체계에 관한 문제는 개별사업마다 자체적인 센서 ID를 사용하고, 해당 ID에 대한 일관된 관리체계가 없기 때문에 발생하고 있다. 이런 ID 체계 문제는 기본적으로 USN을 관리하는데 커다란 비효율적인 요소를 야기하고 있다. 하나의 예로써 USN 노드간 연계시 ID가 불일치할 경우 별도의 연동 시스템을 필요로 할 수 있다. (표 5)는 ID 불일치에 대한 사례다.

두 번째, u-센서 프로파일(Profile) 불일치다. 센서간 상호 연계와 센싱 정보를 공동 활용하기 위해서는 u-센서 프로파일의 존재와 일치가 중요하다. 하지만 대부분의 사업에서 (표 6)과 같이 관리자만이 이해할 수 있는 형태로 u-센서 프로파일을 개별적으로 설계하고 관리하기 때문에 USN 구축시 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 또한 사업간 관리하는 프로파일 정보의 종류, 특성, 데이터 형식이 상이해, 향후 국가에서 공통적으로 관리하게 될 경우 혼란이 발생할 수 있다. 이는 마치 서울시와 경기도가 정보 항목을 서로 상이하게 관리하는 것에 비유될 수 있으며, 교통카드 호환 문제와 같은 상황을 다시 야기할 수 있다.

세 번째, 센싱 데이터(측정치)와 전송 데이터 형식의 불일치다. u-센서에 의해 측정된 데이터 또는 부가적인 정보는 동일한 데이터 전송 형식으로 처리돼야 한다. 하지만 이 역시 앞의 두 가지 문제와 같이 사업별로 별도로 처리하고 있어 상호 연동이 어려운 상황이다. 실제로 (표 7)과 같이 사업간 데이터 형식과 관리방법이 상이해 애플리케이션에서 u-센서 또는 게이트웨이로부터 데이터를 직접 획득하지 못하고 각 상황별로 변환 기능을 설계하고 구현해야 한다. 이는 사업의 복잡성을 높이고, 비용을 추가로 발생시키며, 사업기간 연장을 가져온다.

네 번째, USN과 BcN을 연동하기 위한 통신 프로토콜 분야다. BcN은 IP 기반 통신망으로 구성돼 있으므로, 서로 상이한 IP망과 USN을 연동하기 위한 통신 표준이 필요하다. 특히 센서 종류에 따라 성능이 좋은 센서는 IP를 직접 탑재할 수 있지만, 소형 센서의 경우 낮은 속도, 전원, 메모리 문제로 인해 IP 주소를 직접 탑재해 처리하기는 어려운 상황이다. 하지만 USN과 BcN은 반드시 상호 연계돼야 하므로 이에 대한 해결책이 필요하다. 현재까지 진행된 사업은 USN과 BcN을 연계하기 위해 중간 접점에 별도의 게이트웨이를 독자적으로 구축해 운영하고 있다. 이렇게 특정한 연계 표준 없이 진행될 경우, 홈게이트웨이와 단말 제품간 상호 호환 문제와 같은 어려움이 많이 발생할 것이다.

이와 같이 현재 상황대로 USN이 추진될 경우 기존 정보화와 같이 향후에 상호연계, 통합을 위한 비용이 크게 소요될 것으로 예상된다. 특히 전자정부 31대 과제 중 인력, 제도를 제외한 대부분의 과제가 연계, 통합 과제로써 선구축 후통합의 과정을 거치고 있으며, 이를 근본적으로 해결하기 위해 ITA(Information Technology Architecture) 법제화가 추진되고 있다.  월간 온더넷 2006년 9월호