전기전자/정보통신

Nikkei Systems_2017. 4_특집요약 (p76-81)

리더가 알아두어야 할 IoT의 급소
IoT의 개론 (제1회)
우선은 전모를 파악

2년 전부터 급속하게 주목을 받고 잇는 키워드가「IoT(Intenet of Things)」이다. 이미 기업용 IT엔지니어로서도 무시할 수 없는 존재가 되었다. 우선은 IoT의 현상과 아키텍처, 필요한 지식 등에 대해 알아본다. 

IoT는 사물인터넷이라고 하듯이, 사물이 인터넷에 접속되는 형태를 폭넓게 말하고 있다. 1999년 경에 이미 알려져 있는 오래되었지만 새로운 발상인 것이다. 본 연재에서는 IoT를 활용한 시스템 구축에 필요한 지식을 전반적으로 알려드리고자 한다. 첫 회에서는 우선 IoT를 둘러싼 상황과, IoT를 실현하기 위해 필요한 지식에 대해 설명한다.

IoT가 제창된 당시부터, 사람이 사물로부터 데이터를 수집하여 사용하는 것만이 아닌「언젠가는 사물과 사물이 통신한다」고 했었다. 그 것이「M2M(Machine to Machine)」이라는 컨셉으로, 최근까지는 사물의 인터넷보다도 M2M이 메이저로 인식되고 있다.

자동판매기에 통신기능을 붙여서 온도와 재고상태를 원격으로 모니터링 하는 것이 대표적인 사례이다. 이외에도 엘리베이터의 가동상황의 원격모니터링이나, ATM의 가동상황의 감시 등, M2M은 다양한 곳에서 보급되어 왔다. M2M의 사례에서 보듯이, M2M의 커다란 특징을 알 수 있다. 그것은 M2M이 「단일 종류의 기기를 일방통행으로 모니터링 하는 시스템」이란 것이다.

기기로부터 수집된 데이터는 하나의「계열」로 취급된다. 데이터 분석결과를 다시 기기에 피드백하거나, 데이터를 기기의 제어에 이용하거나, 데이터를 고도로 분석하여 경영에 활용하거나 하는 것은 M2M의 세계에서는 거의 없다.

기기의 제어라는 관점에서는, M2M의 흐름과는 별도로, 일본의 대형제조업을 중심으로, 생산라인의 고도한「FA(Factory Automation)화」가 오래 전부터 진행되어 왔다. 자동차산업, 부품산업 등의 조립제조업, 화학품과 소재 등의 프로세스 제조업이나 식품제조업 등에서는, 생산라인을 자동화 하는 것으로 정보무장을 진행하여, 기기의 가동데이터 등을 정리해 왔다. FA의 목적은 어디까지나 생산의 효율화이고, 그 데이터를 이용한 서비스의 제공 등으로 이어지는 경우는 거의 없었던 것이다.

한편 최근 수년, 구미의 산업용 제조업에서는, 서플라이체인 만이 아닌 밸류체인 전체를 디지털로 무장하기 위한 수단으로 IoT를 활용하고 있다. 구미의 제조업은, IT 중에서도 특히 클라우드 컴퓨팅과 모바일, 소셜, 빅데이터 분석학과 같은「제3의 플랫폼」을 구성하는 기술을 적극적으로 활용하고, 아날로그정보를 받아 들여 디지털화하고자 했던 것이다.

이러한 움직임을 보면, M2M과 IoT의 커다란 차이는 아래의 5가지로 집약되며, IoT의 경우가 5가지의 특징을 갖고 있음을 알려준다.
(1) 하나의「계열」로 완결되지 않는다
(2) 현장 측에 피드백과 제어가 있다
(3) 자동처리, 아날로그의 디지털화, 시사점의 발견, 최적화를 목적으로 하고 있다
(4) 제3의 플랫폼(모바일, 클라우드, 소셜, 아날리틱스)를 중심으로 구축
(5) 엣지 측의 인텔리전스와의 연대처리

여기에서 새롭게 IoT란, 이들 특징을 가진「모든 사물·행위를 연결하여 과제를 해결함과 동시에, 디지털화를 통하여 새로운 비즈니스 모델을 실현하는 것」이라고 정의하고 싶다.

-- IoT원년은 2016년, 본격적 스테이지는 지금부터 --
IoT라는 키워드가 시민권을 획득하기 시작한 것은 2015년 초이다. 정부의 정책에도 키워드로 왕성하게 사용되게 되고, 다양한 미디어에서도 알려지기 시작한 시기이다. 4월 경에는 제조업을 중심으로 다양한 기업에서「IoT 추진실」이나「IoT 프로젝트」란 명칭의 조직이 발족하여 기업활동에 IoT를 활용하고자 하는 검토를 시작했지만, 정보수집이 중심이었고 대부분이 실제로 무엇을 해야 할 지 모르는 곳이 태반이었다.

2015년 말부터 2016년 3월에 걸쳐「PoC(Proof of Concept)」를 위한 프로젝트가 착수된  상태로, 2016년도에 들어와서 드디어 많은 일본기업이 IoT 비즈니스에 본격적인 활용을 검토하기 시작하여, 2016년이 IoT의 원년이라고 불릴 수 있게 되었다.

국내외에서도 IoT를 추진하는 조직의 움직임도 2016년에 활발해졌다. 2016년 3월에는 독일정부가 주도하는「Industrie 4.0」의 조직과 미국에서 IoT를 추진하는 단체인「IIC(Industrial Internet Consortium)」이 제휴하였다. 게다가 4월 말에는 독일정부와 일본정부가 IoT를 공동으로 추진한다는 내용의 각서를 체결하였다.

-- 제조업에서 추진하는 IoT의 도입 --
IoT라고 하면, 제조업 생산공정의 가시화나 연결되는 공장을 연상하는데, 실제로 제조업은 IoT의 대응이 가장 빠르게 진행되고 있는 업종의 하나이다.

후지쯔는 자회사인 야마나시 공장 등에서, 공장의 생산설비와 생산환경에 설치한 다양한 센서로부터 수집된 데이터와, 제조장치의 가동상황 기록과 제조계획/실적데이터, 작업자의 가동데이터 등을 클라우드에 집약·통합하고 있다. 통합한 대량의 데이터는 분석하여 예측모델을 만들어, 의사결정과 개선활동의 스피드업, 가시화에 의한 다른 공장과의 생산성 비교나 노하우의 공유 등을 목표로 하고 있다.

자사가 생산하고 있는 기기의 데이터를 수집하고, 서비스의 향상에 활용하는 제조업도 있다. 그 대표적인 곳이 산업용 라벨프린터 메이커인 사토(SATO)이다. 사토는 공장이나 물류창고에서 출하 시에 이용하는 라벨프린터를 생산하는데, 자사가 출하한 프린터를 온라인으로 감시하는 서비스「SOS(SATO Online Service)」의 제공을 시작하였다. 트러블 발생시에도 프린터를 멈추지 않고, 멈춘 경우에는 신속하게 문제해결을 하는 등,「Virtual Customer Engineer를 고객의 옆에」라는 컨셉을 기본으로 SOS는 개발되었다.

프린터에 통신기능을 실장, 프린터 자신이 가동상황 등의 데이터를 클라우드에 송신하고, 사토는 클라우드상에 축적된 데이터를 분석하여 문제가 생길 소지가 있는 곳을 사전에 발견하여, 필요한 보수작업을 제공 가능하도록 하였다. 이전에는 고장이 발생하면 그때 그때 대응하였으나, 이 시스템에 의해 사토는 자사의 프린터를 24시간 365일 원격감시가 가능하게 되어, 사전에 고장을 예방하는 것이 가능하게 되었다.

사토와 같은 시스템이 실현되면, 디바이스로부터 데이터를 수집하는데 드는 통신비용이 문제가 되는 경우가 많아 채용하는 기업이 곤란을 겪는 경우도 있었으나, 그 해결책으로 등장한 것이 MVNO(가상이동체 통신사업자)이다. MVNO에 의해 IoT에도 이용할 수 있는 요금체계가 만들어지고, SORACOM이 제공하는 특화된 서비스가 등장하였다. SORACOM은 시큐리티를 높이는 통신과 함께 인증서비스 등, IoT에 필요한 기능을 클라우드서비스와 세트로 제공하고 있다. 이미 4,000사 이상이 채용하는 등 폭발적으로 보급이 되고 있다.              
 
-- IoT용의 신기술이 계속 등장 --
실제로 IoT는 여러 가지 기술로 구성되는 아키텍처에 의해 실현된다. 그 중에서도 주목 받고 있는 기술은 크게 세가지로 나누어 소개한다.

우선 첫 번째는, 클라우드 시점에서 빠질 수 없는「IoT클라우드 플랫폼」이다. IoT를 실현하기 위해 필요한 기능을 제공하는 것을, 미 Amazon Web Service(AWS) 등 다양한 클라우드 Vendor가 제공하고 있으나,「IoT클라우드 플랫폼」이라고 해도 제공되는 기능은 다양하다.         
 
IoT를 이용하는 어플리케이션을 개발하기 위한 플랫폼 기능을 풍부하게 가진 곳은, 미 PTC의「Thing Work」이다. 어플리케이션을 개발하기 위한 템플레이트나 Tool Kit를 제공한다. 앞서 말한 SORACOM은 AWS의 클라우드 상에서 IoT를 실현하기 위해 필요한 통신기능이나 보안의 통신 인증기능을 실장하고 있어, IoT플랫폼이라고 부를 수 있다.

두 번째의 중요한 기술요소는, 클라우드와 디바이스를 연결하기 위한 네트워크 관점에서 중요한「저전압광역무선(LPWA)」이다. LPWA(Low Power Wide Area)는 2016년에 상용서비스가 개시된 것으로, 갑자기 주목을 받기 시작했다. LPWA인「LoRa」나「SIGFOX」등의 통신통신규격을 채용한 곳이 늘어난 것이다.

LPWA는 저 소비전력에 의한 광역통신이 가능하다는 특장점이 있다. 지금까지 휴대전화용 기술규격인「3G」나「LTE」가 Wireless기술이 적합하지 않았고, IoT에서는 반드시 문제가 되었던「대량의 디바이스를 연결하고자 하면 통신비용이 보틀넥이 되어 버리는」문제를 해결할 수 있다는 점이다.  

LPWA는 1회의 통신 량이나 1일당 통신횟수 등에 제한이 있고, 통신대역이 극단적으로 좁아서, 3G나 LTE와 같은 사용방법은 불가능하다. 그러나 통신거리가 수 키로 미터까지 도달하는 것들은 IoT용으로 커다란 기대를 모으고 있다.

세 번째의 기술요소는, Local Device를 고려할 때 중요한「엣지 컴퓨팅」이라는 처리의 방법·기술을 들 수 있다. IoT로 기기로부터 발생하는 대량의 데이터를 리얼타임으로 처리하려고 하면, 클라우드만으로는 능숙한 처리가 어렵다. 그때 엣지측(기기)에서 어느 정도 처리해 버리는 것이 엣지컴퓨팅이다.

엣지컴퓨팅을 실현하기 위한 서비스나 소프트웨어도 계속하여 등장하고 있다. 벤처기업인 미 FogHorn Systems 등은, 간단한 처리 소프트웨어를 클라우드 측에서 엣지 디바이스 측에 배신·업데이트 하는 솔루션을 제공하고 있다. 소프트뱅크가 매수하여 2016년에 화제가 되었던 반도체 라이선스기업인 영 ARM이 개발하고 있는「mbed OS」는, 엣지 디바이스 측에서 가동하는 IoT시대의 작은 Operating System이다.

지금까지 클라우드 측의 컴퓨팅만 제공하고 있었던 AWS도, 엣지컴퓨팅에 참여하여 2016년 말에 엣지 디바이스에서 동작하는「Greengrass」라는 컴퓨팅서비스의 제공을 시작하였다.

-- IoT 실현에 필요한 6개의 지식 --
지금까지 보아왔듯이, IoT는 본격적인 보급단계에 들어와 있다. 기업용 시스템에 관련된 IT엔지니어에게도 관련이 없을 수가 없게 되었다. IoT시스템 구축에 필요한 6가지의 지식을 갖출 필요가 있다.

(1) 디바이스(특히 센서)에 관한 지식
센서에 관한 흥미와 지식의 확충은, IoT시스템구축에는 필수이다. 센서는 현실세계의 사물과 환경 등을 센싱하여, 아나로그정보를 디지털로 변환하는 역할을 한다. 가속도, 온도, 기울기, 진동 등으로 센서는 다양한 종류가 있으나, 무엇이 어떤 사물의 센싱에 사용되는가 정도의 지식은 갖추어야한다.

(2)디바이스/ 시스템 개발영역의 지식
IoT시스템구축에서 중요한 것은, 디바이스 측의 시스템영역까지의 이해를 필요하다. 지금까지의 기업용시스템이 애플리케이션 과 네트워크, 서버 등의 인프라 중심의 지식으로 끝났던 것과는 크게 차이가 있다. IoT시스템을 실현하기 위해서는, 클라우드나 서버측에서의 처리와, 디바이스 측에서의 처리의 양쪽을 하나의 아키텍처로 감안한 설계방법이 필요해진다ㅣ.

(3) 처리의 분담방법에 대한 지식
IoT에서는, 사물로부터 수집된 대량의 데이터를 어디서 처리할 것인지, 몇 가지의 선택이 있다. 디바이스 측, 모바일네트워크, 클라우드 등이 그 선택이다. 클라우드가 전성기가 되어 선택도 증가하고 있다. 데이터 형태나 처리목적, 처리의 부하를 감안하여 데이터처리 장소를 분담해야 한다. 

(4) 다양한 통신기술에 관한 지식
앞서 말했듯이 LoRa나 SIGFOX를 시작으로 하는 LPWA가, 크게 화제로 되어 있다. 기존의 3G나 LTE만이 아닌 Local무선규격에 관한 지식을 어느 정도 갖추는 것이 IoT세계에서는 필수로 되어가고 있다. 또 유선에 대해서도 도요타자동차 그룹이 채용을 결정한「EtherCAT」등의 Field 네트워크의 규격에 대해서도 동향을 파악해 둘 필요가 있다. 

(5) 환경조건을 평가하는 지식
IoT에서는 프로그램이 정상적으로 가동해도 퍼포먼스가 나지 않거나, 데이터가 원활히 수집되지 않는 등의 사태가 빈번하게 발생한다. 전자파 노이즈나 복사열 등에 의해 Wi-Fi가 통하지 않거나, 데이터 손실이 많이 발생하는 기기와 센서의 사양 등,  트러블의 원인이 환경에 있는 경우가 IoT시스템에서는 많이 발생한다.트러블이 발생했을 때, 원인이 환경요인의 어디에서 발생했는지를 제대로 파악·평가하여 구분하여 트러블슈팅이 가능한 지식이 필요하다.        

(6) 오픈 협업방법에 관한 지식
한 회사만으로 IoT시스템을 신속하게 개발하는 것은 어려운 케이스가 많고, 협업이 필수적인 것이 일반적이다. 서로 다른 계층의 기술을 가지고, 스피드감이 맞는 복수의 기업이 협업하는 경우가 많다. 협업의 경우에는, 상호 가진 기술과 아이디어를 오픈하여 빠르게 만들어 나가기 위해서「Partner Ring」나「Open Colaboration」의 방법 등에 관한 지식이 필요하다.  

지금까지 설명한 것과 같이 IoT를 실현하기 위해 확실하게 다져놓을 영역은, 기업용 시스템의 세계와 비교하여 상당히 폭넓은 것이 큰 특징이다. 따라서 자사나 자신들이 부족한 점은 적극적으로 타사와의 협업모델 등으로 보완하고, 가능한 빠른 환경구축과 실증실험을 행할 체제를 정리하여 상용화로 이어 나가는 것이 추구된다. 본 연재로 이번에 거론한 항목에 대해서 다음 회부터 상세하게 해설하겠다. 다음은 IoT실현을 위한 기본적 아키텍처에 대해서 설명하도록 하겠다.

  -- 끝 --