[논문]LoRa망을 이용한 MQTT기반의 공장 환경 관리 시스템

고재욱; 김혜정; 이보경

doi:10.7236/jiibc.2018.18.6.83

LoRa망을 이용한 MQTT기반의 공장 환경 관리 시스템
Factory environmental management system based on MQTT using LoRa 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.18 no.6, 2018년, pp.83 - 90

고재욱 (한국산업기술대학교, 컴퓨터공학부) , 김혜정 (한국산업기술대학교, 컴퓨터공학부) , 이보경 (한국산업기술대학교, 컴퓨터공학부)

초록
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LoRa(Long Range)는 장거리, 저 전력 통신 기술이다. 근거리 무선 통신 기술보다 통신 범위가 넓어 다수의 AP를 설치하지 않고도 통신할 수 있으며, 초기 인프라 구축비용을 줄일 수 있다. MQTT(Message, Queuing, Telemetry, Transport) 프로토콜 또한 저 전력, 경량 프로토콜로 LoRa와 함께 사용 시 모듈의 지속성을 증가시키고, 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 LoRa와 MQTT를 활용해 공장 안의 다양한 환경 정보를 취합하는 시스템을 개발하였다. 먼 거리에 위치한 작업장들의 환경 센서 데이터를 관리 시스템에서 모니터링 할 수 있고, 각 작업장에 있는 설비들을 제어할 수 있다. 또한, 성능 실험을 통해 LoRa와 MQTT 활용이 장거리, 전력소모 측면에서 효과적임을 확인했다.

Abstract ▼ AI-Helper

LoRa (Long Range) is a long-distance, low-power communication technology. Broader range of communication than NFC technology allows communication without having to install multiple APs and reduces the cost of initial infrastructure deployment. MQTT (Message, Queuing, Telemetry, Transport) protocol is also low power and lightweight protocols. It can increase module persistence and reduce maintenance costs when used with LoRa. In this paper, we developed a system for compiling various environmental information in a factory using LoRa and MQTT. Environmental sensor data from long distances can be monitored by the management system and the facilities in each workshop can be controlled. Performance tests have also shown that the use of LoRa and MQTT is effective in terms of long-distance and power consumption.

주제어

표/그림 (16)

그림 그림 1. 통신망 비교 Fig. 1. Communication network comparison
표 표 1. 네트워크별 전류 소모량 Table 1. Power consumption by each network.
그림 그림 2. MQTT의 통신 방법 Fig. 2. MQTT Communication Method
그림 그림 3. 시스템 구성도 Fig. 3. System configuration
그림 그림 4. 모니터링(위), 설비제어(아래) 흐름도 Fig. 4. Monitoring(up), Facility control(down) flowchart
그림 그림 5. 설정한 SX1272 전송 모드 Fig. 5. SX1272 transmission mode
그림 그림 6. 센서/설비 패킷 구조 Fig. 6. Send Packet from End device to Gateway
그림 그림 7. 환경관리 보드(좌)와 게이트웨이(우) Fig. 7. Environmental management board(left) and gateway(right)
그림 그림8. 관리자 웹페이지 (임계값 설정, 설비제어, 모니터링) Fig. 8. Administrator web page (setting critical value, facility control, monitoring)
표 표 2. 측정한 전력소모량 Table 2. Power consumption by measurement.
그림 그림 9. 가시거리에서의 LoRa 측정 위치 Fig. 9. LoRa measurement positions at visible range
그림 그림 10. 비 가시거리에서의 LoRa 측정 위치 Fig. 10. LoRa measurement positions at non-visible range
그림 그림 11. 거리에 따른 성공률 Fig. 11. Success rate by distance
표 표 3. 가시거리에서의 LoRa 측정 결과 Table 3. LoRa measurement results at visible range
표 표 4. 비 가시거리에서의 LoRa 측정 결과 Table 4. LoRa measurement results at non-visible range
그림 그림 12. IEEE 802.11 표준 Fig. 12. IEEE 802.11 standard

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이로 인해 통신 과정에서 데이터 변조 및 유출, 게이트웨이 해킹공격 등이 발생할 수 있다. 따라서 향후 연구과제로 IoT와 연계된 시스템에 DTLS(Datagram Transport Layer Security) 보안 프로토콜을 적용하여 시스템의 안전성을 높일 수 있는 시스템을 구현하고자 한다.
본 논문에서는 저 전력 장거리 네트워크인 LoRa망과 IoT 경량 프로토콜인 MQTT를 활용한 공장 환경관리시스템을 개발하였다. 기존의 공장 네트워크는 물리적인 LAN 선으로 인프라를 구성하는데, 이는 유지보수 시 가용성이 떨어지는 불편함을 초래한다.
본 논문은 LoRa망을 이용한 MQTT 기반의 공장 환경 관리 시스템을 구현하는 것을 목적으로 한다. 센서 데이터는 크기가 작고 데이터를 지속적으로 송신해야 하는 특징을 가지고 있다.

제안 방법

로라 모듈(SX1272) 초기화는 대역폭이 125인 ‘1’로, 전력은 ‘MAX’로 설정하여 장거리 송수신에 적합하도록 설정하였다. IDE는 WaspmoteIDE를 사용하여 C언어로 개발하였다.^[10]
그림 9과 표 3은 LoRa를 사용한 가시거리에서의 측정 위치와 결과를 보여준다. 가시거리에서의 성능분석은 그림 9에 나와 있는 0m 지점에 모듈 1개를 놓고, 거리를 점차 늘려나가는 방식으로 진행했다. 두 모듈 사이의 물리적인 방해를 최대한 줄이기 위해 맑은 날씨의 가시거리가 확보된 지점에서 성능측정을 진행했다.
송수신 패킷은 18byte의 char 배열로, 구현한 시스템과 같게 구성했다. 거리마다 각각 100회의 전송시간 동안의 전송 성공률, RSSI(Received Signal Strength Indicator), SNR(Signalto Noise Ratio)값을 가시거리와 비 가시거리에서 측정했다.^[13] RSSI는 잡음이 포함된 무선 신호 세기이고, SNR은 신호 대비 잡음비이다.
비 가시거리에서의 성능분석을 진행하기 위해 그림 10에 나와 있는 0m 지점에 모듈 1개를 놓고, 거리를 점차 벌려나 가는 방식으로 성능측정을 진행했다. 두 모듈 사이의 가시거리가 확보되지 않아야 하므로 0m 지점에 있는 모듈을 건물 내에 위치시키고 성능측정을 진행했다.
가시거리에서의 성능분석은 그림 9에 나와 있는 0m 지점에 모듈 1개를 놓고, 거리를 점차 늘려나가는 방식으로 진행했다. 두 모듈 사이의 물리적인 방해를 최대한 줄이기 위해 맑은 날씨의 가시거리가 확보된 지점에서 성능측정을 진행했다.
첫 번째 프로세스는 작업장마다 설치된 환경 보드에 패킷 요청 메시지를 보내고, 수신한 센서 패킷을 구문분석(Parsing)하는 작업을 수행한다. 두 번째 프로세스는 파싱한 데이터를 MQTT 형식으로 변환하여 네트워크 서버에 발행하는 작업을 수행한다. 메시지 Topic은‘data/작업장 번호/센서 이름’으로 구성하고, 세 번째 프로세스는 관리 시스템이 보내는 설비제어, 임계값 메시지를 구독한다.
또, 센서 데이터는 크기가 작고 데이터를 지속해서 송신해야 하는 특징을 가지고 있다. 따라서 게이트웨이와 관리시스템 간의 양방향 통신을 MQTT로 구현하여 센서의 전력 소모를 줄이도록 했다. 실험을 통해 기존 통신인 Wi-Fi보다 LoRa가 전력소모량이 적다는 것을 확인했다.
무선네트워크인 Wi-Fi 통신 또한 범위에 따라 추가적인 AP 설치가 필요하다. 따라서 넓게 분산되어있는 작업장들의 환경정보를 LoRa 통신으로 취합하여 거리상의 제약을 극복하려 했다. 또, 센서 데이터는 크기가 작고 데이터를 지속해서 송신해야 하는 특징을 가지고 있다.
로라 모듈(SX1272) 초기화는 대역폭이 125인 ‘1’로, 전력은 ‘MAX’로 설정하여 장거리 송수신에 적합하도록 설정하였다.
멀티프로세스 기법을 사용해 총 3개의 프로세스로 구현했다. 첫 번째 프로세스는 작업장마다 설치된 환경 보드에 패킷 요청 메시지를 보내고, 수신한 센서 패킷을 구문분석(Parsing)하는 작업을 수행한다.
본 논문에서는 LoRa망을 이용한 MQTT 기반의 ‘공장환경 관리 시스템’을 구축하였다.
본 연구에서 구현한 LoRa망을 이용한 공장 환경관리시스템과 기존의 Wi-Fi 망을 이용한 시스템과의 성능분석을 시행하였다.
그림 10과 표 4는 비 가시거리에서의 측정 위치와 결과를 보여준다. 비 가시거리에서의 성능분석을 진행하기 위해 그림 10에 나와 있는 0m 지점에 모듈 1개를 놓고, 거리를 점차 벌려나 가는 방식으로 성능측정을 진행했다. 두 모듈 사이의 가시거리가 확보되지 않아야 하므로 0m 지점에 있는 모듈을 건물 내에 위치시키고 성능측정을 진행했다.
마찬가지로 임계값 설정, 설비 수동제어 버튼을 클릭하면 네트워크 서버로 해당 메시지를 발행(Publish)한다. 설비가 제어됐는지의 여부도 제공하는데, DynamoDB에서 Topic과 Data를 가져와 구현하였다. 그림 8은 관리 시스템의 웹페이지 화면이다
싱글 보드 컴퓨터인 라즈베리파이 2개를 사용하여, 구현한 시스템과 같은 18Byte의 char 배열을 송수신하는 방식으로 실험을 진행했다. LoRa 통신 시에는 라즈베리파이에 LoRa Shield를 장착하였고, Wi-Fi는 라즈베리파이에 내장되어있는 Wi-Fi 모듈을 활용하였다.
작업장 환경 측정을 위한 센서(온·습도, 이산화탄소, LPG)와 설비(Fan, Light, Buzzer)를 부착하여 환경관리 보드를 구성했다.
LoRa 통신 시에는 라즈베리파이에 LoRa Shield를 장착하였고, Wi-Fi는 라즈베리파이에 내장되어있는 Wi-Fi 모듈을 활용하였다. 전력 측정은 네트워크 소비전력을 측정할 수 있는 Wattman을 사용하여 패킷 전송 시 소모되는 전력을 기록하였다. 표 2를 보면 각 50번의 송신에서 측정되는 전력량(W)의 평균값과 대기 상태의 전력량을 알 수 있다.
멀티프로세스 기법을 사용해 총 3개의 프로세스로 구현했다. 첫 번째 프로세스는 작업장마다 설치된 환경 보드에 패킷 요청 메시지를 보내고, 수신한 센서 패킷을 구문분석(Parsing)하는 작업을 수행한다. 두 번째 프로세스는 파싱한 데이터를 MQTT 형식으로 변환하여 네트워크 서버에 발행하는 작업을 수행한다.

대상 데이터

ATMEGA 1281 MCU가 내장되어있는 Libelium 사의 Waspmote보드에 LoRa 통신을 위한 SX1272 모듈을 부착하였다. 작업장 환경 측정을 위한 센서(온·습도, 이산화탄소, LPG)와 설비(Fan, Light, Buzzer)를 부착하여 환경관리 보드를 구성했다.
네트워크 서버는 AWS(Amazon Web Service)의 AWS IOT와 DynamoDB 서비스를 사용하여 구축했다. AWS IOT는 MQTT 메시지들을 중개하는 브로커(Broker) 역할을 한다.
구성요소로는 환경관리 보드, 게이트웨이, 네트워크 서버, 관리 시스템이 있다. 연동 모듈로는 Libelium, AWS(Amazon Web Service)사에서 제공하는 API를 사용했다. 그림 3은 시스템 구성도이다.

이론/모형

다음으로 Wi-Fi 환경에서의 통신 범위를 확인하기 위해 IEEE(국제전기전자기술자협회)에서 정한 표준인‘IEEE 802.11’을 참조하였다.

성능/효과

75km 지점을 비교했을 때, 값이 소폭 감소한 것을 볼 수 있고, SNR 값은 거리가 멀어질수록 값이 감소하는 것을 볼 수 있다. 거리에 따라 통신 품질이 안 좋아지고, 이에 따라 성공률이 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
그림 11에서 보았을 때, 두 모듈 사이의 방해요소 유무가 LoRa 통신에 큰 영향을 미치는 것을 확인했다. 따라서 LoRa 통신환경을 구축할 때 방해요인이 많은 도심보다는 도시 외곽 지역 환경이 통신에 있어서 효율적일 것으로 보인다.
n에서 실외 250m, 실내 70m 통신이 가능하다고 명시하고 있다. 따라서 LoRa망을 이용한 시스템이 Wi-Fi 기반의 시스템보다 통신 범위가 넓다는 것을 확인했다. 특히 두 통신 모듈 사이에 방해요소가 적은 환경에서 시스템을 구축한다면 Wi-Fi 보다 LoRa가 더 큰 이점을 얻을 수 있을 것으로 보인다.
실험을 통해 기존 통신인 Wi-Fi보다 LoRa가 전력소모량이 적다는 것을 확인했다. 또 가시거리에선 230m, 비 가시거리에선 1km 차이로 LoRa를 사용했을 때 장거리 통신으로 확장될 수 있음을 확인했다.
75km 지점까지 통신이 가능한 것을 확인했다. 또한 RSSI 값을 보면 일정하게 증가하지는 않지만 500m 지점과 1.75km 지점을 비교했을 때, 값이 소폭 감소한 것을 볼 수 있고, SNR 값은 거리가 멀어질수록 값이 감소하는 것을 볼 수 있다. 거리에 따라 통신 품질이 안 좋아지고, 이에 따라 성공률이 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
또한 300m 지점과 400m 지점을 비교했을 때, RSSI값과 SNR 값이 감소한 것을 볼 수 있다. 비 가시거리도 가시거리와 마찬가지로 거리에 따라 통신 품질이 안 좋아지고, 이에 따라 성공률이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 그림 11은 표 3과 표 4의 성공률 값을 그래프로 나타낸 것이다.
따라서 게이트웨이와 관리시스템 간의 양방향 통신을 MQTT로 구현하여 센서의 전력 소모를 줄이도록 했다. 실험을 통해 기존 통신인 Wi-Fi보다 LoRa가 전력소모량이 적다는 것을 확인했다. 또 가시거리에선 230m, 비 가시거리에선 1km 차이로 LoRa를 사용했을 때 장거리 통신으로 확장될 수 있음을 확인했다.

후속연구

향후에는 장거리 저 전력이라는 LoRa 통신의 장점을 활용하여, 이동하는 물체에 LoRa 모듈과 GPS(Global Positioning System) 센서를 부착한 위치정보 연계 서비스를 개발할 것이다. 또한, IoT 통신은 하드웨어 자원, 통신방식 등이 상이한 사물들이 연결되는 구조이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	IoT(Internet of Things)는 무엇인가?	IoT(Internet of Things)는 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 연결하는 기술을 의미한다.[1] 그러나 보편적인 무선 통신 기술인 Wi-Fi는 AP가 존재하는 곳에서만 접속할 수 있으며 접속범위 또한 AP 근방으로 제한되어있다.
	블루투스(Bluetooth)가 지닌 한계점은 무엇인가?	[1] 그러나 보편적인 무선 통신 기술인 Wi-Fi는 AP가 존재하는 곳에서만 접속할 수 있으며 접속범위 또한 AP 근방으로 제한되어있다. 블루투스(Bluetooth)의 경우에도 근거리 접속만 가능하며 기기 간 통신 시 안정성이 떨어진다는 한계점이 있다. 거리상의 제약으로 연결 가능한 단말 노드 수가 제한적인 이러한 통신기술로는 넓은 지역에 다수의 단말노드가 분포되어 있을 때, 안정적인 송수신을 보장하기 어렵다.
	LPWAN(Low Power Wide Area Network)는 무엇을 효과적으로 해결하는 네트워크 기술인가?	LPWAN(Low Power Wide Area Network)은 저 전력의 장거리 무선 네트워크 기술이다. 대역폭은 작지만 넓은 적용 범위로, 근거리 네트워크가 가지고 있는 거리상의 제약을 효과적으로 해결하는 네트워크 기술이다. MQTT는 경량의 메시지 전달 프로토콜이다.

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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