데이터의 가치가 높아지며 물리량을 전기적 신호로 변환하는 센서의 수요가 늘고 있다. 하지만 센서가 많아지면 광대역 통신이 필요해 AP의 전력 소모를 늘리는 단점이 있다. 반면 지능형 센서는 중앙처리장치의 전력 소모를 줄이고, 동일 성능의 프로세서로도 가용센서 수와 종류를 늘릴 수 있다는 장점이 있어 스마트 IT 융합 서비스에 적용될 핵심 부품으로 부상하고 있다.
지능형 센서, 저전력으로 고부가가치 정보 생산
스마트 IT 융합 서비스 핵심 부품으로 떠올라
소재와 알고리즘 등 HW·SW 역량 융합해야
AI, IoT, 빅데이터가 거의 모든 산업에서 성장동력으로 주목받으면서, 데이터 수집과 활용의 가치가 높아지고 있다. 이에 따라 압력, 온습도, 가속도 등의 물리량을 전기적 신호나 데이터로 변환하는 센서의 수요가 증가하고 있다.
한국산업기술평가관리원에 따르면 올해에만 1조 개의 센서가 생산될 것으로 예상된다. 하지만 센서 수가 많아지면 대용량의 데이터를 중앙 집중 방식으로 처리하기 위해서는 광대역 폭의 통신이 필요하여 애플리케이션 프로세서(AP)의 전력 소모가 커지는 단점이 있다.
▲ 센서, 신호처리, 통신 기능이 융합된
지능형 센서 아키텍처 [그림=ETRI]
그러나 기존 센서에 제어, 판단, 저장, 통신 기능을 결합한 지능형 센서(Intelligent sensor)를 활용하면, 센서 내에서 원시 데이터(Raw data)의 잡음을 줄이고, 의미 있는 정보를 추출하여, 필요에 따라 데이터를 중앙으로 전송하는 완전 분산 방식이 가능해진다.
지능형 센서는 중앙처리장치의 전력 소모를 줄이고, 동일 성능의 프로세서로도 가용센서 수와 종류를 늘릴 수 있다는 장점이 있어 AI, IoT, 빅데이터 기술을 활용하기 유리하다. 따라서 스마트 IT 융합 서비스에 적용되는 핵심 부품으로 부상하고 있다.
◇ 하드웨어와 소프트웨어 포괄하는 지능형 센서
한국전자통신연구원(ETRI) 지능형센서연구실은 ‘스마트 IT 융합 플랫폼을 위한 지능형 센서 기술 동향’ 보고서를 펴내며 지능형 센서 기술에 관한 연구 동향을 4가지 분야로 세분화해 분석했다.
지능형 센서 기술은 ▲지능형 센서 소자 ▲지능형 알고리즘 ▲신호처리 회로 및 모듈화 ▲집적 플랫폼에 이르는 하드웨어와 소프트웨어가 한데 모인 복합 솔루션 기술이다.
이러한 기술들을 확보하려는 움직임이 국내외에서 이뤄지고 있으며, 사회 전 분야의 지능형 융합 서비스를 제공하기 위한 스마트 IT 융합 플랫폼 개발도 빠르게 진전하고 있다.
AI 프로세서 포함하는 지능형 센서 소자
기존 센서 기술은 반도체 및 MEMS 기술, 유연 공정 기술 등 소재 및 공정 기술에 의존하는 소품종 저가의 센서 품목 중심으로 시장이 형성되어 왔다.
최근 AI, IoT, 빅데이터 기술의 발전으로 센서 수요가 급증하며 센서 원가 상승 부담을 줄이면서 다수의 센서 기능을 통합한 융복합 센서가 나오고 있다. 또한, AI와 빅데이터 기술을 통해 새로운 고부가가치의 정보를 생산하기 위해 AI 프로세서와 신호처리를 포함하는 지능형 모듈 형태로도 빠르게 발전하고 있다.
스마트 IT 융합 서비스에 적용되는 지능형 센서 기술은 기존 고성능 센서 기술을 뛰어넘어 인지, 추론, 판단의 과정을 거쳐 새로운 정보를 생산하는 IoT 시대 핵심 부품이다. 이에 따라 지능형 센서 소자는 소형화, 저전력화, 융복합화, 유연하고 신축적인 새로운 폼팩터화, 고해상도 센서 어레이 집적화 전략으로 개발이 진행되고 있다.
센서를 넘어선 센서 만드는 지능형 센서 알고리즘
지능형 센서는 MCU 내장과 SoC 기술을 접목하여 지능형 알고리즘 기반 데이터 처리, 저장, 자동보정뿐만 아니라 제어, 판단, 자가 진단, 의사결정 등의 기능으로 인간처럼 대상을 감지하고, 사물이 반응케 한다.
▲ 지능형 알고리즘이 적용된 지능형 센서는 탑재된 기기나
설비가 사람처럼 인지하고 판단할 수 있도록 한다
기존의 센서가 특정 상태를 감지하여 중앙처리장치가 판단을 내릴 수 있는 데이터를 제공하는 수준에서 머물렀던 반면, 지능형 알고리즘이 적용된 지능형 센서는 센싱 기능과 더불어 통신, 데이터 처리 및 AI 기능까지 갖췄다.
상황 인식, 분석, 추론이 가능한 AI 알고리즘이 추가되어 센서에서 생성되는 데이터를 클라우딩 방식이 아닌 실시간으로 처리 및 즉각 현장에 반영할 수 있다. 이러한 지능형 알고리즘을 탑재한 지능형 센서 기술은 다양한 스마트 IT 융합 플랫폼에 적용되어 4차 산업혁명 시대의 지능형 IoT 및 AI 서비스 구현을 가능하게 할 전망이다.
지능형 센서, 자체 컴퓨팅 파워 가진 모듈로 변화 중
네트워크 발전에 따라 스마트폰, AI 스피커, IoT 기기 등의 기기가 널리 보급되며 센서를 이용한 새로운 애플리케이션이 많이 나타나고 있다. 초기 센서 기반 정보화 단말기는 센서 신호를 수집하고 클라우드로 전송하는 기능만을 수행했다.
최근에는 데이터 부하 감소를 통한 전력효율 향상, 수집된 데이터에 대한 빠른 반응, 클라우드에서 단말기로 컴퓨팅 기능이 분배되는 에지 컴퓨팅 기술이 확산하고 있다. 특히 센서 모듈은 신호를 수집, 전송만 하던 수준에서 단말기의 에너지효율 향상 및 센서 신호의 정확성 향상을 위해 디지털신호 처리기반의 컴퓨팅 파워를 가지는 지능형 센서 모듈로 변화하고 있다.
지능형 센서 모듈은 단말기기의 소형, 저전력, 다기능화를 위해 모듈 내 컴퓨팅 파워의 집적화라는 특징을 가지고 있다. 기존 센서 모듈은 센서 소자와 아날로그회로(OP AMP, ADC 등)를 단일 패키지에 집적화하는 수준이었지만, 지능형 센서 모듈은 디지털 신호처리 회로도 단일 패키지에 집적화되어 단말기기로의 데이터 전송을 감소시켜 단말기의 전력효율을 높인다.
또한, 센서 오차를 측정하고 보정하는 수단을 내장하여 자체 컴퓨팅 파워로 센서 소자 신호의 정밀도를 높이기도 한다. 가령 온도센서 모듈은 온도에 따른 센서 신호 오차를 디지털 영역에서 보정하는 셀프캘리브레이션(self-calibration)용 회로를 내장하여 에이징 및 솔더링(soldering) 등에 의한 센서의 성능저하를 디지털 영역에서 보정한다.
새로운 비즈니스 모델 창출하는 지능형 센서 플랫폼
지능형 센서 플랫폼은 다종, 다수의 지능형 센서들의 측정 데이터를 통합하여 다양한 분야에서 데이터 시각화, 모델 구축 및 예측 서비스를 제공하는 데 공통으로 필요한 기술 요소의 집합으로 규정할 수 있다.
즉, 개별 지능형 센서들이 IoT 디바이스로 활용될 때, 지능형 센서 플랫폼은 IoT 서비스 플랫폼의 하위 집합으로 규정할 수 있다. 하지만 IoT 서비스 플랫폼은 기존 인터넷 통신 서비스 기업들의 주도로 IoT 통신 및 서비스를 위한 데이터 표준화, API 표준화에 치우쳐 정의되고 있다.
▲ 지능형 센서 플랫폼 구조 [그림=ETRI]
지능형 센서 플랫폼은 △지능형 센서 모듈, △통신 네트워크, △클라우드 서버, △응용 서비스의 4가지 기술 요소로 구성된다.
지능형 센서 모듈은 필요한 데이터들의 수집을 담당하며 다종, 다수의 센서 모듈이 서비스 제공 지역에 분산되어 설치된다. 지능형 센서 모듈의 측정 데이터는 다양한 통신 수단으로 구성된 통신 네트워크를 통해 클라우드 서버로 전달된다.
클라우드 서버에서는 전달받은 측정 데이터를 통합하여 빅데이터로 만들고는 AI 기술을 이용하여 데이터 시각화, 모델 구축 및 예측 데이터 계산을 수행한다. 마지막으로 응용 서비스를 통해 모바일 등 다양한 단말에 클라우드 서버의 계산 결괏값을 이용한 서비스를 제공하게 된다.
4차 산업혁명 시대 경쟁력, 지능형 센서가 좌우
보고서는 수많은 스마트 IT 융합 서비스에 적용될 지능형 센서 기술이 기존의 고성능 센서 기술을 뛰어넘어 AI를 기반으로 새로운 정보를 생산하는, 4차 산업혁명 시대를 이끄는 핵심 부품이 될 것으로 전망했다.
지능형 센서는 스마트홈, 스마트시티, 스마트팩토리 등 스마트 IT 융합 서비스의 초석이 되는 동시에 센서 산업의 폭발적인 성장을 가져올 것으로 예상된다.
지난 9월, 정부는 ‘차세대 지능형 반도체 사업단’을 출범시키며 오는 2029년까지 총 1조 원을 투입하는 ‘차세대 지능형 반도체 기술개발사업’을 진행하고 있다.
해당 사업에 참여하는 기업과 기관은 단순히 성능 좋은 반도체가 아니라 어디에서 어떤 반도체가 활용될 것인지를 고려하여 특정 환경에서 유용한 정보를 산출할 수 있는 반도체를 만들어야 한다. 센서의 활용이 지능형 반도체의 성패를 가를 것이다.