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LoRa 통신망은 LPWAN 설비를 제공하기 위해 개발된 확산 스펙트럼 변조 기술로 스타 네트워크 토폴로지를 사용하며 아키텍쳐의 구조는 정보를 저장하는 네트워크 서버로 구성된 백엔드(Backend)와 게이트웨이 모듈 및 종단 장치 노드로 구성된 프론트엔드(Frontend)로 구분된다[3]. 게이트웨이 모듈은 종단 장치 노드와 네트워크 서버 간의 브릿지 역할을 하며 네트워크 서버와 게이트웨이 모듈 간의 정보는 IP 연결을 통해 전송된다[4].

Xu 외는 장거리 및 낮은 데이터 전송률에서 무선 키를 생성하는 문제를 LoRa 통신망을 위한 최초의 완전한 키 설정 프로토콜인 LoRa-key를 제안하여 정지 시나리오에서 18bps, 모바일 시나리오에서 31bps의 키 설정 속도를 달성했다[5].

Huh와 Kim은 기존 LoRaWAN의 단점을 극복하고 다양한 IoT 응용 사설 네트워크에 효과적으로 배포할 수 있는 개선된 LoRa 프로토콜을 제안하였다. 이 프로토콜은 네트워크 커버리지를 개선하기 위해 메쉬 네트워킹을 사용하고 데이터 충돌률을 줄이기 위해 새로운 다중 접근 체계를 채택했다[6].

Kim 외는 일반적인 LoRa LPWAN의 structural health 모니터링을 적용할 수 있도록 통신 대역의 공동 사용에서 기인하는 간섭을 최소화하면서 채널 간의 충돌을 방지하기 위해 채널 사용 사전 계획 기반의 LoRa 네트워크 제어 방안을 제안하였다[7].

Jeon 외는 중환자실에서 실시간으로 측정되는 의료 센서 데이터를 IoT 브릿지를 통해 Json 형식으로 통합하고 MQTT 프로토콜과 엘라스틱 서치 엔진을 사용한 중환자실 실시간 모니터링 플랫폼을 제안했다[8]. Lee 외는 IoT 단말과 게이트웨이는 BLE 통신을 통해 상대적으로 저전력으로 동작하고 BLE advertising 모드를 사용해 미리 설정하지 않은 IoT 단말을 자동 인식할 수 있는 실내환경 관리 플랫폼을 제안했다[9]. Hwang 외는 단조 공장에서 제품 생산 공정에 사용되는 다양한 데이터 수집 및 분석을 위해 Rest API 방식을 사용하며, 데이터 수집과 어플리케이션 서버를 나누어 운영해 검색 속도를 높일 수 있는 IoT 기반의 실시간 모니터링 플랫폼을 제안했다[10]. Park 외는 수자원 해석을 위해 수위 측정, 온도 보정, 자료 보정, 수위-유량 관계 곡선식, 데이터 로거 알고리즘을 사용하여 기후변화를 고려한 홍수 관리 기법 등에 적용할 수 있는 지능형 수위 모니터링 플랫폼을 제안했다[11].

다중 입출력 IoT 인터페이스 보드의 구조도는 그림 2와 같다. 센서들에서 데이터를 수집하거나 제어를 위한 다중 입출력 부분과 원격 데이터 통신을 위한 LoRa 모듈 부분으로 구성되어 있다.

Fig. 2. 
Structure of multiple I/O IoT interface board

스마트 공장 기계의 경우 대부분 센서 신호 및 이상 상황 알림을 디지털로 외부에 알려주게 되며, 개발된 보드에서는 디지털 입력을 5V/12V/24V 상태에서 입력 기기에 따라 설정하도록 설계했다.

디지털 입력의 경우 외부 입력 전원에 따라 내부 회로를 보호하기 위하여 외부 회로와 분리되게 설계하여 기기의 입력에 따른 외부 차폐를 진행했다.

아날로그 입력의 경우 프로세서 내부의 ADC가 10비트로 1024단계까지 디지털 값으로 변환 가능하며, 이를 통한 외부 전압을 입력받아 기계장비에서 계측되는 여러 가지 센서 및 아날로그 데이터를 디지털 값으로 표시한다.

LoRa 연동용 송수신 모듈은 그림 3과 같은 송수신 플로우 차트를 정의하고 절차에 따라서 개발되었으며 개발 환경에 따라서 송수신 검사용 펌웨어 작업을 진행하였다.

Fig. 3. 
LoRa data sending and receiving process flowchart

송수신 검사용 펌웨어의 경우, 송수신 패킷에 대한 인덱스 코드를 준비하고 데이터 취합기의 프로세서에서 송신될 때마다 패킷을 증가시켜서 패킷손실을 방지하며, 이를 통한 전송 에러율을 최소화시켜 LoRa 통신망을 안정화하였다.

아날로그 및 디지털 입력의 경우 입력 데이터 검사를 위한 테스트 지그를 제작하여 외부 입력사항을 확인하고 이를 통한 프로세서 입력 부분의 상황을 인지하도록 개발하였다. 개발된 다중 입출력 IoT 인터페이스 보드의 모습은 그림 4와 같다.

Fig. 4. 
Developed multiple I/O IoT interface board

원격 관제를 위한 플랫폼은 크게 데이터 수집과 분류 및 분석 기능과 외부에서 사용자가 모니터링을 위한 웹 대시보드로 구분하여 개발하였고, 그림 5와 같은 구성으로 다중 입출력 인터페이스 보드와 Thingplug 서버 및 센서 과제 서버와 LoRa 통신망과 HTTP 프로토콜로 연동하였다.

Fig. 5. 
LoRa network interworking configuration diagram

다중 입출력 IoT 인터페이스 모드에서 수집된 센서 정보를 LoRa 모듈의 인터페이스를 통하여 LoRa 망에 전송하고 SK telecom의 Thingplug LoRa 서버는 해당 정보를 저장한다.

센서 관제 서버에서는 LoRa 서버에 접속해 해당 주소의 LoRa 단말기에서 취합된 데이터를 수신받아 저장하여 분석하고, 웹 대시보드와 연동하여 사용자가 모니터링 할 수 있도록 한다.

LoRa 서버에 구독 정보가 있는 장치에서 데이터 전송이 일어나면 구독 정보를 등록해놓은 Rest-API Back-End 호출 경로로 패킷 데이터를 전송한다. 수신된 데이터는 json 형식으로 파서를 이용해서 필요한 데이터들을 미리 정의된 프로토콜에 맞춰서 파싱한 후 DB에 저장한다.

또한, LoRa 서버에 구독된 장치는 미리 정해진 프로토콜에 맞춰서 제어 명령어를 전달할 수 있도록 하였고, 이를 통해 설비 상태에 오류가 있거나 긴급 정지 혹은 장치 시작 등 다양한 경우에 원격에서 모니터링 후에 상태를 변경할 필요가 있는 경우를 고려하였다. 즉, 단순히 장치에서 전달한 측정 정보를 받기만 하는 것이 아니라 외부에서 언제든 설비 제어가 가능하도록 하였다.

웹 대시보드는 React-native와 Javascript 기반으로 개발했고, Node.JS와 Javascript 기반의 서버와 상호작용한다. 웹 대시보드에 접근하면 아이디와 패스워드를 입력하여 관리자 및 사용자 접근을 제한하였고, 로그인하면 그림 6과 같이 현재 Thingplug LoRa 망에 등록된 센서들을 표시한다.

Fig. 6. 
Whole sensor list dashboards and charts

웹 대시보드에서 센서 정보를 활성화하면 그림 7과 같이 현재 연결된 LoRa ID 및 IoT 데이터 수집기 이름을 접속되는 기기의 이름으로 변경할 수 있고, ADC의 데이터 레벨을 특정 전압(12V or 24V)으로 선택 설정하여 외부 기기의 아날로그 값에 대한 정보를 수정하도록 하였다.

Fig. 7. 
LoRa module hardware information modification linked to thingplug

Front-end는 관리자 및 사용자 인증 토큰 관리, 수집한 데이터 관리, 하드웨어 설정 저장 등의 사용자 인터페이스를 담당하도록 하였고, Back-end는 서버 측에서 필요한 로직을 담당하도록 하여 Front-end와 독립적으로 동작하도록 하였다. Linux 서버 내에 구동된 서비스 배포 및 모니터링 환경을 그림 8에 도시하였다.

Fig. 8. 
Server service distribution & monitoring environment

서버 측은 시스템 배포 이후에 사용 환경에 따라 연결된 기기 등이 많아지고 전송 데이터가 많아지게 되면 시스템에 문제가 생기거나 누락 되는 등 문제가 발생할 수 있기에 쉽게 스케일업이 가능하게 하여 서버 부하 등이 발생하는 경우에 원활하게 대응할 수 있도록 하였다. 또한, 다양한 분야나 사용 환경에 따라 내용이 달라질 수 있으며 외부 서버를 사용하지 못해 내부망에서만 사용하게 되는 등 다양한 문제가 발생할 수 있기에 유연하게 재배포 및 수정이 원활하도록 개발하였다.