IoT의 미래를 주도하는 고급 스마트 센서

도시 인프라, 공장, 웨어러블 장치 등 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션은 인터넷을 통해 중앙 클라우드 기반 컴퓨팅 리소스로 전송하기 위해 데이터를 수집하는 대규모 센서 배열을 사용합니다. 클라우드 컴퓨터에서 실행되는 분석 소프트웨어는 생성된 대량의 데이터를 사용자가 실행 가능한 정보로 변환하고 현장에서 액추에이터에 대한 명령을 다시 내보냅니다.

센서는 IoT 성공의 핵심 요소 중 하나이지만 단순히 물리적 변수를 전기 신호로 변환하는 기존 유형이 아닙니다. IoT 환경 내에서 기술적으로나 경제적으로 실행 가능한 역할을 수행하려면 더욱 정교한 것으로 진화해야 했습니다.

이 기사에서는 센서에 대한 IoT의 기대 사항, 즉 IoT의 대형 센서 어레이 특성을 달성하기 위해 수행해야 하는 작업을 검토합니다. 그런 다음 제조업체가 제조 개선, 통합 강화, 내장 인텔리전스를 통해 어떻게 대응하여 현재 널리 사용되고 있는 스마트 센서라는 개념에 이르렀는지 설명합니다.

IoT 연결을 촉진하는 것 외에도 센서 지능이 예측 유지 관리, 보다 유연한 제조 및 생산성 향상과 관련된 더 많은 이점을 창출한다는 것이 분명해질 것입니다.

IoT는 센서에 무엇을 기대합니까?

센서는 전통적으로 물리적 변수를 전기 신호나 전기적 특성의 변화로 변환하는 기능적으로 단순한 장치였습니다. 이 기능은 필수적인 시작점이지만 센서는 IoT 구성 요소로 작동하려면 다음 속성을 추가해야 합니다.

• 비용이 저렴하므로 경제적으로 대량 배포 가능

• 어떤 환경에서도 눈에 띄지 않게 "사라지기" 위해 물리적으로 작음

• 무선(유선 연결은 일반적으로 불가능함)

• 본인 확인 및 본인 확인

• 전력이 매우 낮기 때문에 배터리 교체 없이 수년간 생존하거나 에너지 하베스팅으로 관리할 수 있습니다.

• 견고함, 유지 관리 최소화 또는 제거

• 자가 진단 및 자가 치유

• 자가 교정 또는 무선 링크를 통해 교정 명령 수용

• 게이트웨이, PLC 및 클라우드 리소스의 부하를 줄이기 위한 데이터 전처리

여러 센서의 정보를 결합하고 연관시켜 잠재적인 문제에 대한 결론을 추론할 수 있습니다. 예를 들어, 온도 센서와 진동 센서 데이터를 사용하여 기계적 고장의 시작을 감지할 수 있습니다. 경우에 따라 두 개의 센서 기능을 하나의 장치에서 사용할 수 있습니다. 다른 경우에는 기능이 소프트웨어에 결합되어 '소프트' 센서를 생성합니다.

제조업체의 대응:스마트 센서 솔루션

이 섹션에서는 IoT 애플리케이션용으로 개발된 스마트 센서의 구성 요소와 제조 측면을 살펴보고, 센서에 내장된 지능에서 발생하는 몇 가지 장점, 특히 자가 진단 및 수리 가능성을 검토합니다.

스마트 센서에는 무엇이 있고 어떤 기능이 있나요?

스마트 센서에 대한 IoT의 기대치를 검토했는데, 업계에서는 어떻게 반응했나요? 최신 스마트 센서에는 무엇이 내장되어 있으며 어떤 기능을 수행할 수 있나요?

스마트 센서는 측정 중인 실제 변수를 게이트웨이로 전송하기 위해 디지털 데이터 스트림으로 변환하는 IoT 구성 요소로 구축됩니다. 그림 1은 이를 수행하는 방법을 보여줍니다. 애플리케이션 알고리즘은 내장된 마이크로프로세서 장치(MPU)에 의해 수행됩니다. 이를 통해 필터링, 보상 및 기타 프로세스별 신호 조절 작업을 실행할 수 있습니다.

그림 1. 스마트 센서 빌딩 블록. (이미지 :© Premier Farnell Ltd.)

MPU의 인텔리전스는 IoT의 중앙 리소스에 대한 부하를 줄이기 위해 다른 많은 기능에도 사용될 수 있습니다. 예를 들어 교정 데이터를 MPU로 전송하여 생산 변경 사항에 맞춰 센서가 자동으로 설정되도록 할 수 있습니다. MPU는 또한 허용 가능한 표준을 벗어나기 시작하는 모든 생산 매개변수를 찾아내고 그에 따라 경고를 생성할 수 있습니다. 그러면 운영자는 치명적인 오류가 발생하기 전에 예방 조치를 취할 수 있습니다.

적절한 경우 센서는 측정된 변수 값이 이전 샘플 값에서 크게 변경된 경우에만 데이터를 전송하는 "예외별 보고" 모드에서 작동할 수 있습니다. 이는 중앙 컴퓨팅 리소스의 부하와 스마트 센서의 전력 요구 사항을 모두 줄여줍니다. 이는 센서가 연결된 전원이 없을 때 배터리나 에너지 수확에 의존해야 하기 때문에 일반적으로 중요한 이점입니다.

스마트 센서의 프로브에 두 개의 요소가 포함된 경우 센서 자가 진단 기능이 내장될 수 있습니다. 센서 요소 출력 중 하나에서 발생하는 모든 드리프트를 즉시 감지할 수 있습니다. 또한 단락 등으로 인해 센서가 완전히 고장난 경우 두 번째 측정 요소를 사용하여 프로세스를 계속할 수 있습니다. 또는 프로브에 향상된 모니터링 피드백을 위해 함께 작동하는 두 개의 센서가 포함될 수 있습니다.

스마트 센서:실제 사례

Texas Instruments에서 개발한 애플리케이션은 스마트 센서의 실제 사례를 제공하고 해당 빌딩 블록이 어떻게 함께 작동하여 아날로그 전류 및 온도 측정에서 유용한 정보를 생성하고 언급된 다른 기능에 대한 인텔리전스를 제공하는지 보여줍니다. 이 애플리케이션은 초저전력 MSP430 MCU 제품군의 변형을 사용하여 배전 네트워크용 스마트 오류 표시기를 구축합니다.

올바르게 설치되면 오류 표시기는 네트워크의 오류 부분에 대한 정보를 제공하여 운영 비용과 서비스 중단을 줄입니다. 동시에 이 장치는 위험한 결함 진단 절차의 필요성을 줄여 안전성을 높이고 장비 손상을 줄입니다. 오류 표시기는 위치상 주로 배터리로 구동되므로 저전력 작동도 매우 바람직합니다.

가공 전력선 네트워크의 교차점에 설치된 오류 표시기는 송전선의 온도 및 전류에 대한 측정 데이터를 전주에 장착된 집선기/단말 장치에 무선으로 보냅니다. 집선 장치는 GSM 모뎀을 사용하여 데이터를 셀룰러 네트워크로 전달하여 실시간 정보를 주 스테이션에 전달합니다. 메인 스테이션은 동일한 데이터 경로를 통해 오류 표시기에 대한 진단을 제어하고 실행할 수도 있습니다.

메인 스테이션에 대한 지속적인 연결에는 여러 가지 장점이 있습니다. 첫 번째는 현장에서 오류 상태를 검색하는 대신 원격으로 오류 상태를 모니터링하는 기능입니다. 또한 스마트 결함 표시기는 온도와 전류를 지속적으로 모니터링하여 주 스테이션의 컨트롤러가 배전 네트워크에 대한 실시간 상태 정보를 얻을 수 있도록 합니다. 따라서 전력 유틸리티 공급자는 오류 위치를 신속하게 식별하고, 전력 가동 중단 시간을 최소화하며, 오류가 발생하기 전에 조치를 취할 수도 있습니다. 주 스테이션의 작업자는 필요한 간격으로 결함 표시기에 대한 진단을 실행하여 올바르게 작동하는지 확인할 수 있습니다.

그림 2. MSP430 FRAM MCU 기반 스마트 오류 표시기의 기능 블록 다이어그램. (이미지 :텍사스 인스트루먼트)

그림 2는 TI MSP430 강유전성 랜덤 액세스 메모리(FRAM) 마이크로 컨트롤러(MCU)를 기반으로 하는 스마트 오류 표시기의 기능 블록 다이어그램입니다. 전류 변환기는 전력선 전류에 비례하는 아날로그 전압을 생성합니다. 연산 증폭기(op amp)는 이 전압 신호를 증폭하고 필터링합니다. MCU의 ADC(아날로그-디지털 변환기)는 연산 증폭기의 출력을 샘플링합니다. 그런 다음 ADC의 디지털 스트림은 CPU 또는 가속기에서 실행되는 소프트웨어에 의해 분석됩니다. 연산 증폭기 출력은 MCU의 비교기에 연결됩니다. 비교기는 입력 레벨이 미리 결정된 임계값을 초과하는 경우 MCU의 중앙 처리 장치(CPU)에 플래그를 생성합니다.

MSP430의 컴퓨팅 성능을 사용하면 이전의 시간 영역 방법보다 전력선 상태에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하는 주파수 영역 전류 측정 분석이 가능합니다. 빠른 FRAM 읽기 및 쓰기 속도 덕분에 패턴 분석을 위한 데이터 축적이 가능하고 MCU의 초저전력 작동 모드를 통해 배터리 수명을 연장할 수 있습니다.

제작

IoT의 잠재력을 최대한 실현하려면 센서 제조 방법을 통해 센서 구성 요소 및 시스템의 크기, 무게, 전력 및 비용(SWaP-C)을 지속적으로 줄여야 합니다. 현재 전체 비용과 폼 팩터의 최대 80%를 차지하는 센서 패키징에도 동일한 추세가 적용되어야 합니다.

스마트 센서는 MEMS(Micro-Electromechanical System) 센서 요소가 CMOS 집적 회로(IC)와 밀접하게 통합될 때 형성됩니다. 이 IC는 장치 바이어스, 신호 증폭 및 기타 신호 처리 기능을 제공합니다. 원래 사용된 WLVP(웨이퍼 레벨 진공 패키징) 기술에는 개별 센서 장치만 포함되었으며, 멀티 칩 통합이라는 접근 방식으로 개별 MEMS 칩을 패키지 또는 보드 기판을 통해 IC 칩에 연결하여 스마트 센서를 구현했습니다. 향상된 접근 방식은 시스템 온 칩(SoC)으로 알려진 구조에서 패키지나 보드의 라우팅 레이어를 사용하지 않고 CMOS IC와 센서 요소를 직접 상호 연결합니다. 개별 다중 칩 패키징 접근 방식과 비교할 때 SoC는 일반적으로 더 복잡하지만 기생이 감소하고 설치 공간이 더 작고 상호 연결 밀도가 더 높으며 패키지 비용이 더 낮습니다.

스마트 센서 인텔리전스의 기타 장점

스마트 광전 센서는 물체 구조의 패턴과 변화를 감지할 수 있습니다. 이는 외부 컴퓨팅 요소가 아닌 센서에서 자율적으로 발생합니다. 이는 처리 처리량을 늘리고 중앙 프로세서(또는 로컬 PLC)의 처리 부하를 줄입니다.

제조 유연성이 향상되었습니다. 이는 오늘날의 경쟁 환경에서 중요한 이점입니다. 제품 변경이 필요할 때마다 적합한 매개변수를 사용하여 지능형 센서를 원격으로 프로그래밍할 수 있습니다. 대량 생산 가격으로 단일 단위 배치 크기에 대해서도 생산, 검사, 포장 및 배송을 설정할 수 있으므로 각 소비자는 맞춤형 일회용 제품을 받을 수 있습니다.

선형 위치 센서의 피드백은 전통적으로 시스템 소음, 신호 감쇠 및 응답 역학과 관련된 문제로 인해 방해를 받았습니다. 이러한 문제를 극복하려면 각 센서를 조정해야 했습니다. Honeywell은 SPS-L075-HALS 스마트 위치 센서를 갖춘 솔루션을 제공합니다. 이는 ASIC과 MR(자기저항) 센서의 특허 조합을 사용하여 자체 교정이 가능합니다. 이는 엘리베이터, 밸브, 기계 등 움직이는 물체에 부착된 자석의 위치를 정확하고 안정적으로 결정합니다.

MR 어레이는 자석의 이동 방향을 따라 장착된 MR 센서의 출력을 측정합니다. 출력과 MR 센서 시퀀스에 따라 자석 위치의 중심에 가장 가까운 센서 쌍이 결정됩니다. 그런 다음 이 쌍의 출력을 사용하여 두 쌍 사이의 자석 위치를 결정합니다. 이 비접촉 기술은 가동 중지 시간을 줄이면서 향상된 제품 수명과 내구성을 제공할 수 있습니다. 자가 진단 기능을 통해 다운타임 수준을 더욱 줄일 수 있습니다.

이러한 센서는 다른 IoT 스마트 센서 요구 사항도 충족합니다. 크기가 작기 때문에 공간이 부족한 곳에 설치할 수 있으며, IP67 및 IP69K 밀봉 옵션을 사용하면 열악한 환경에도 설치할 수 있습니다. 이전에 필요했던 추가 배선, 외부 구성 요소 및 연결과 함께 여러 센서 및 스위치 구성 요소를 교체할 수 있을 만큼 똑똑합니다. 센서는 항공우주, 의료, 산업 분야에 사용됩니다.

자가 진단 및 수리 기능을 갖춘 스마트 센서

스마트 센서는 유해 가스, 화재 또는 침입자를 감지하는 등 안전이 중요한 응용 분야에도 적합할 수 있습니다. 이러한 환경의 조건은 가혹할 수 있으며 유지 관리나 배터리 교체를 위해 센서에 접근하기 어려울 수 있지만 높은 신뢰성이 중요합니다. 사우스 브리타니 대학의 Lab-STICC 연구 센터 팀은 자가 진단 및 수리가 가능한 하드웨어와 이중 프로브를 사용하여 신뢰성을 향상시키는 솔루션을 개발해 왔습니다.

프로젝트의 궁극적인 목표는 설명된 모든 요소를 항구나 창고와 같은 지역의 위험 가스 감지와 같은 응용 분야에 적합한 단일 개별 장치에 통합하는 것입니다. 이 프로젝트는 내부 오류를 정확히 찾아내고 시정 조치를 취하여 신뢰성과 에너지 효율성을 모두 향상시킬 수 있는 노드에 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 노드의 취약성이 줄어들고 유지 관리 비용이 절감됩니다. 설계에서는 제한된 배터리 자율성, 신뢰할 수 없는 에너지원 동작에 따른 에너지 수확, 제한된 처리 및 저장 리소스, 무선 통신의 필요성 등 이러한 센서의 한계를 인식했습니다.

그림 3. 무선 센서 노드의 하드웨어 구성. (이미지 :© Premier Farnell Ltd.)

노드에는 두 개의 센서가 장착되어 있습니다. 정상 작동 중에 첫 번째는 환경 데이터를 캡처하는 반면 두 번째는 획득된 데이터를 확인하기 위해 사용자에 의해서만 활성화됩니다. 첫 번째 센서에 장애가 발생하면 노드의 신뢰성이 저하되고, 작동하지 않는 센서에 전원을 공급하는 데 배터리 전력이 낭비됩니다. 그러나 노드가 첫 번째 센서의 연결을 끊고 두 번째 센서로 전환하면 에너지가 낭비되지 않으며 노드 신뢰성이 유지됩니다.

따라서 이 프로젝트의 목표는 무선 센서 노드의 모든 구성 요소에서 하드웨어 오류를 감지하기 위한 기능 및 물리적 테스트를 기반으로 하는 새로운 자가 진단 방법을 개발하는 것이었습니다. 이 방법을 사용하면 어떤 노드 구성 요소에 오류가 발생했는지 정확히 식별하고 적절한 수정 조치를 취할 수 있습니다.

그림 3은 자체 재구성 가능한 센서 노드의 하드웨어 구성을 보여줍니다. 해당 구성 요소에는 프로세서, RAM/FLASH 메모리, 환경과의 인터페이스를 위한 IAS(Interface for Actuator and Sensors), 데이터 전송 및 수신을 위한 RTM(Radio Transceiver Module), 전원 스위치(DC-DC 변환기)가 있는 배터리가 포함됩니다. 노드에는 FPGA 구성 가능 영역과 결합된 PAM(Power and Availability Manager)도 포함되어 있습니다. 첫 번째는 에너지 활용, 자동 진단, 내결함성을 극대화하는 지능형 부분으로 간주되고, 다른 하나는 센서 노드의 가용성을 향상시키는 역할을 합니다.

그림 4. 자가 진단 센서 노드의 문제점과 시정 조치 (이미지 :© Premier Farnell Ltd.)

그림 4의 표는 센서 노드가 다양한 노드 문제에 어떻게 대응할 수 있는지 보여줍니다. FPGA에는 성능 향상이 필요할 때 또는 실패할 경우 메인 프로세서를 교체하기 위해 활성화되는 소프트코어 8051 CPU가 포함되어 있습니다. FPGA는 신뢰성과 낮은 전력 소비를 위해 선택된 Actel 유형 IGL00V2입니다. 노드의 나머지 부분은 PIC 프로세서, RAM 메모리, Miwi 무선 송수신기 모듈, Oldham OLCT 80 가스 감지기 2개, LM3100 및 MAX618 전원 스위치, 배터리로 구성됩니다.

결론

이 기사에서 우리는 칩 제조업체와 연구원들이 스마트 센서에 대한 IoT의 요구에 어떻게 대응해 왔는지 살펴보았습니다. 이는 부분적으로 기본 변환기 기능에 지능과 통신 기능을 추가하는 문제였지만 개선된 제작도 필요합니다. MEMS 센서 요소와 CMOS 컴퓨팅 구성 요소를 단일 기판에 통합함으로써 스마트 센서는 환경 조건에 대한 탄력성과 함께 공간 제약이 있는 애플리케이션에 내장할 수 있는 작고 저렴한 패키지로 구현될 수 있습니다.

따라서 IoT 설계자는 유용한 정보와 원시 데이터를 제공할 수 있는 지능을 갖추면서 작고 저렴하며 복원력이 뛰어나고 유비쿼터스 배포에 충분한 저전력 센서를 소싱할 수 있습니다. 또한 생산 변경 사항을 수용하기 위해 재보정을 위한 수신 명령을 수용할 수 있으므로 보다 유연하고 세분화된 자동화가 가능합니다.

이 기사는 일리노이주 시카고의 Newark element 14에서 기고한 것입니다. 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요.