인터넷과 연결되는 IoT 디바이스, 급속히 늘어
수많은 IoT 노드가 전송하는 대량의 데이터,
리티 알고리즘 구동 시스템이 처리에 유리


IoT 기술 채택이 빠르게 늘고 있다. 향후 전 세계 IoT 디바이스의 수는 수백억 개로 증가할 전망이다. 대표적인 IoT 기술 활용 사례로는 온도 및 습도, 공기 질 같은 환경 파라미터 모니터링 등이 있다.

조직은 IoT 기술로 수집한 데이터를 토대로 의사결정을 내리고, 상황에 맞춰 적절한 조처를 할 수 있다. 가령 플랜트의 화학물질 처리 설비에서 배출되는 기체의 성분을 분석하면, 고장이 생겨 보수가 필요한 것인지, 수명이 끝나 교체가 필요한 것인지 파악하고 이에 대처할 수 있다.

그러나 센서들로부터 지속해서 포착되는 방대한 데이터를 효과적으로 분석하고 어떤 조처를 할지 결정하는 것은 만만치 않은 작업이다. 몇 개 정도 노드의 데이터를 처리하는 것은 그렇게 어려운 일이 아니지만, 스마트 홈/팜/빌딩/팩토리 시스템엔 보통 엄청난 숫자의 IoT 노드가 존재한다.

효율 극대화와 빠른 응답 시간을 구현하려면 자동화된 의사결정 프로세스를 구축해야 한다. 이를 위해서는 첨단 알고리즘이 필요하다. 처리해야 할 IoT 노드가 많으면, 단지 데이터베이스로 일련의 규칙들을 저장하고 들어오는 데이터에 대해서 이러한 규칙들을 적용하는 것만으로는 효과적이지 않다. 금방 처리 한계에 도달할 것이기 때문이다. 따라서 좀 더 정교하면서도 간소화된 접근법이 필요하다.

리티(Rete) 알고리즘이 대표적이다. 이미 다수의 애플리케이션에 활용 중인 이 알고리즘은 1970년대 후반에 처음 개발됐다. 리티 알고리즘의 기본 뼈대는 패턴 매칭 메커니즘을 통해 대량의 패턴 데이터를 다양한 물체들을 포함하는 데이터베이스와 빠르게 비교할 수 있도록 하는 것이다. 이러면 데이터 반복을 피할 수 있고, 처리 과정에서 특정한 패턴 상태를 저장소에 저장할 수도 있다. 이전에 적용되던 규칙으로 돌아갈 필요가 없어 처리 속도가 빠르다는 장점이 있다.

실리콘랩스의 ‘썬더보드(Thunderboard) 2’ 센서 모듈, 욕토 리눅스(Yocto Linux)를 사전 탑재한 ‘라즈베리 파이 3B+’ 컴퓨터를 기반으로 하는 우르사레오(UrsaLeo)의 클라우드 기반 분석 시스템이 바로 리티 알고리즘을 사용한다.

이 시스템은 시간을 참조하고 다시 룩업 테이블을 참조하는 방법이 아니라, 포착된 데이터에 대해서 트리 기반 규칙 구조를 적용해서 패턴 매칭을 하고, 그에 따라서 적절히 조처를 할 수 있도록 한다. 이에 따라 시스템으로 원치 않는 지연시간을 추가하지 않고 효과적으로 의사결정을 할 수 있다.

맞춤화된 대시보드로 컴파일된 데이터 세트를 확인할 수 있고, 사람의 개입이 필요한 특정한 이벤트가 발생했을 때 작업자에게 통보가 가도록 설정할 수도 있다.

직관적인 시각적 에디터 툴을 사용해서 애플리케이션의 필요에 적합하게 일련의 규칙들을 구축할 수도 있다. 가령 메시지가 수신될 때마다 통보하도록, 또 아니면 특정한 시간 간격 동안에 메시지가 수신되지 않을 때 통보하도록 설정할 수 있다.

또는 장기적 모니터링의 목적에서 1시간이나 하루, 일주일 등 특정한 간격을 두고 통보하게끔 설정할 수도 있다. 지오펜싱(geo-fencing) 규칙을 적용하여 모바일 노드가 특정 지역으로 들어가거나 벗어났을 때 통보하도록 할 수도 있다.

이 방법을 사용해서 공장에서 지게차가 특정 구역을 벗어나지 않도록 할 수 있으며, 차량 관리나 가축 추적 애플리케이션에도 이 방법을 사용할 수 있다.

만약에 포착된 데이터 값이 평소와 다르면, 예를 들어 계속해서 같은 값이거나 계속해서 0으로 표시되는 경우, 이것은 센서가 적절하게 동작하고 있지 않다는 표시일 수 있다. 이럴 때도 통보를 하도록 설정할 수 있어 신속한 수리가 가능해진다.

◇ 다양한 환경 데이터 수집, 최대 2백만 개의 노드 데이터 처리 가능

썬더보드 2 모듈은 빛, 공기 질, 기압, 상대 습도, 온도 같은 것들을 측정하는 다양한 센서로부터 환경 데이터를 포착할 수 있으며, 기체 감지 기능을 추가할 수 있다. 또한 6축 관성 센서(공간적 방향)와 홀 효과 센서(지리적 방향)를 포함한다.

라즈베리 파이 보드는 구글 클라우드 플랫폼으로 곧바로 연결되므로 IoT 게이트웨이 역할을 한다. 이 게이트웨이를 통해 컴파일된 모든 데이터를 무선(와이파이)이나 유선(이더넷)을 통해 클라우드로 전송할 수 있다. 애플리케이션의 필요에 따라서 이들 하드웨어를 USB로 구동하거나 리튬이온 코인 전지로 구동할 수 있다.

이 시스템은 트리 기반 방법론을 채택해 네트워크 내로 연결된 어떤 숫자의 IoT 노드든 처리할 수 있다. 가령 초당 수십만 개의 이벤트 및 경고를 처리할 수 있다. 중간 용량 서버를 사용해서 초당 500,000개의 메시지를 처리할 수 있다. 고용량 서버를 사용하면 1~2백만 개까지도 처리할 수 있다.

최적화된 클라우드 접속 가능 하드웨어에 리티 알고리즘이 더해진 시스템은, 다양한 산업에서 IoT 노드들이 전송하는 데이터의 신속하고 효율적인 처리가 가능하다. 이는 IoT 기술 도입을 가속하며, 더 많은 노드의 연결을 가능케 한다.



이 기사는 마우저 일렉트로닉스의 마크 패트릭(Mark Patrick) 테크니컬 마케팅 매니저가 저술한 '자동화된 클라우드 기반 분석을 통한 환경 센서 데이터의 효과적 분석 방안(More Effective Analysis of Environmental Sensor Data Through Automated Cloud-Based Analysis)'이라는 제목의 글을 정리한 것입니다.