머리말

자신의 머릿속에 그린 것이 물리 공간에 바로 반영된다. 이것은 필자(猿渡 俊介)가 10년 전 졸업 논문 테마를 찾기 시작했을 때 실현하고자했던 연구의 최종 목표 이미지다. 당시, 정보공학과 학생이었던 필자는 시간만 있다면 퍼스널 컴퓨터를 이용해 머릿속으로 그린 것은 인터넷 상에서 어느 정도 실현할 수 있는 감각이 있었다. 퍼스널 컴퓨터와 인터넷 다음에 오는 컴퓨터 네트워크는 어떠한 것일까. 당시 필자는 컴퓨터가 만드는 전자 두뇌(電腦) 공간과 우리가 생활하는 물리 공간이 융합한 것이 될 것이라고 막연하게 생각하고 있었다. 

물리 공간을 다루는 컴퓨터 네트워크를 고려할 경우, 당시 압도적으로 부족했던 것이 물리 공간의 정보를 전자 두뇌 공간에 집어넣기 위한 입력 기능이다. 퍼스널 컴퓨터는 기본적으로 키보드와 마우스만 입력 기능을 갖고 있다. 물리 공간과 전자 두뇌 공간을 밀도 있게 결합하기 위해서는 센서나 액추에이터를 네트워크에 접속해야 한다. 그리고 그것을 위해서는 우선 입력 기능인 무선 센서 네트워크 기술을 확립해야 한다.

이러한 관점에서 무선 센서 네트워크의 하드웨어 플랫폼인 U3(그림 1)나 무선 센서 네트워크의 애플리케이션 중 하나인 지진 센서 네트워크(그림 2)를 도입했다. 그러나 무선 센서 네트워크 연구를 진행할수록 2개의 큰 벽이 존재함을 알게 됐다. 여기서는 우선 다음 장에서 무선 센서 네트워크의 매력에 대해 재고한 후에 현재의 무선 센서 네트워크의 과제, 과제를 타파하기 위한 기술적·사회적 접근을 해설한다.

▲ 그림 1. 무선 센서 네트워크 테스트베드 : U3

▲ 그림 2. 지진 센서 네트워크

무선 센서 네트워크의 매력

무선 센서 네트워크의 원점으로는 1999년 ACM MobiCom에서 발표한 Smart Dust 콘셉트 논문을 들 수 있다. Smart Dust란 MEMS 기술을 이용해 만들어진 센서, 무선 통신 기능, CPU, 태양광 패널, 배터리가 세트가 되어 완성된 사방 수 미터의 무선 센서 노드이다. Smart Dust를 공간에 살포하고 각각의 센서 노드가 서로 통신을 하면서 물리 공간 정보를 모은다. 전장에 자기 센서를 구비한 Smart Dust를 살포하면 탱크나 자동차를 추적하는 응용 시나리오가 그려졌다.

Smart Dust의 콘셉트는 어떤 점에서 임팩트가 있었던 것일까. 필자는 소형인 점과 무선인 점이라고 생각한다. 소형이면서 무선인 까닭에 물리 공간 어디에서도 고밀도로 센서를 매입할 수 있다. 당시에는 Smart Dust를 페인트에 섞어 벽에 바르는 아이디어도 있었다. 퍼스널 컴퓨터에 비해서도 Smart Dust는 훨씬 작아 차세대 컴퓨터 네트워크의 분위기가 있다.

Smart Dust를 기점으로 하여 최근 15년 간 다양한 관점에서 무선 센서 네트워크가 연구되었다. 무선 센서 네트워크에서는 지금까지 상상도 하지 못했던 장소에 센서를 매입할 수 있기 때문에 응용 범위가 넓다. 예를 들면, 축산업과 같이 지금까지 정보통신이 별로 사용되지 않았던 분야에도 적용할 수 있다. 낙농 등의 축산업에서는 소라는 자산의 회전율에 따라 경영 효율이 결정되므로 발정을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 발정기 암소의 걸음 수는 8,000~12,000보/일(보통 때는 2,000~3000보/일)이며 수소를 따라 다녀 원 형태로 걷는 경우가 많다는 사실에 기반을 두면 가속도 센서나 만보계 등으로 발정기를 정확하게 파악할 수 있다. 발정기의 수소는 상하 운동이 많아지고 암소를 따라다니므로 원 형태로 걷는 경우가 많아 수소 발정기 파악도 가능하다. 또한, 발정 시작 이후 15시간 이후에 수정하면 수소가 탄생할 확률이 높다고 알려져 있으므로 발정기를 파악할 수 있다면 수소와 암소를 구분해 낳을 수도 있다.

이미 무선 센서 네트워크가 활용되고 있는 예로 스마트 그리드를 들 수 있다. 그림 3은 스마트 그리드의 전체 모습을 나타낸 것이다. 스마트 그리드는 일반 발전기에서 생성되는 전력과 태양전지나 풍력발전 등의 클린 에너지, 전기자동차에 축적된 전력 및 가정 내에서 이용되는 전력을 실시간으로 취득해 전력의 발전량, 축적량, 소비량을 최적화하는 시스템이다. 이를 위해 국내외 제조 회사를 중심으로 전력 미터의 무선 센서 네트워크화를 실현하는 스마트 미터가 사용되고 있다. 이미 일본에서도 원격 검침을 목적으로 하여 전력 회사와 가스회사가 스마트 미터를 도입한 예가 있다.

▲ 그림 3. 스마트 그리드

무선 센서 네트워크에 의해 사람과 사람의 관계성을 센싱해 비즈니스 효율화를 꾀하려는 것이 비즈니스 현미경이다. 적외선 센서, 가속도 센서, 마이크, 무선 통신 디바이스를 내장한 명찰형 센서 노드를 사원이 장착하고 조직 내에서의 대면 커뮤니케이션 빈도와 활동 상황을 가시화하는 것이 주요 개념이다. 센서에서 받은 정보를 이용해 사원의 커뮤니케이션 타입을 관리자형·사교형·특정형·개인작업형으로 자동 분류하거나 활동량을 가시화함으로써 조직 운영에 따른 위험 저감과 생산성 향상을 지향하고 있다.

현 무선 센서 네트워크의 과제

무선 센서 네트워크와 전혀 다른 방향으로 전자 두뇌 공간에서 물리 공간의 정보를 다루는 것이 주목받고 있다. 데이터베이스 분야에서 시작된 것이 빅데이터이다. 지금까지의 전자 두뇌 공간에서는 빅데이터로서 첫 번째 미디어인 사람이 눈으로 인식하는 정보인 화상과 영상, 두 번째 미디어인 사람이 귀로 인식하는 정보인 음성, 세 번째 미디어인 문자로 표기된 텍스트를 다루어 왔다. 이러한 미디어는 사람을 중심으로 한 미디어이다. 현재의 Google, facebook, Ama-zon과 같은 신흥 기업은 이러한 빅데이터를 효과적으로 활용하면서 성장하고 있다.

앞으로 빅데이터의 열쇠가 되는 것이 물건을 중심으로 한 네 번째 미디어, 즉 센서 데이터이다. 다양한 장소에 고밀도로 매입해 물리 공간을 전자 두뇌 공간에 집어넣을 수 있는 무선 센서 네트워크와 센서 데이터를 다루는 빅데이터 처리란 언뜻 상성(相性)이 좋아 보인다. 그러나 현재의 무선 센서 네트워크를 이용해 빅데이터를 만들어 내려면 넘어야 할 과제가 2가지 있다.

1. 기술적 과제 : 통신과 전력

무선 센서 네트워크의 큰 이점은 무선이라는 점이다. 무선이기 때문에 유선이라는 물리적인 속박에서 해방되어 간단히 공간에 매입된다. 그런데 통신의 무선화는 간단해도 전력의 무선화는 어렵다. 현재로서는 전력으로 전지를 이용하지만 전지는 갖고 있는 에너지가 유한하기 때문에 근본적인 해결이 되지는 못 한다.

무선 센서 네트워크 기술을 이용해 단3전지 1개로 얼마나 많은 데이터를 모을 수 있을까. 단3전지 1개가 구비하는 에너지의 양은 대략적으로 계산하면 10,000J이다. MEMSIC사에서 발표한 MICAz를 시작으로 다양한 무선 센서 네트워크에서 이용되고 있는 RF 모듈 CC2420의 구동 전압은 3.0V, 송신 전력 0dBm에서의 소비전류가 17.4mA, 통신 속도가 250kbps이다. 즉, CC2420에서 1비트 송신하는 데 필요한 에너지의 양은 대략적으로 계산하면 0.1μJ이 된다. 단3전지의 에너지 모두를 물리 공간 데이터 취득에 이용할 수 있다고 해도 단3전지 1개분인 10,000J로는 고작 1GB 데이터밖에 얻을 수 없다.

1GB는 상한일 뿐 실제로 모을 수 있는 데이터의 양은 더 작아진다. 무선 센서 노드에서는 센서를 구동하는 에너지와 CPU를 구동하는 에너지, 통신거리를 늘리고자 할 경우에는 송신 전력 증가분만큼의 에너지, 멀티홉을 할 경우에는 중계 에너지, 일시적으로 내부 스토리지에 저장할 경우에는 플래시 메모리를 읽는 에너지, 시각 동기에 필요한 에너지 등 송신 에너지 이외에도 다양한 에너지를 소비한다.

현재의 무선 센서 네트워크에서의 전력 절감 기술은 기본적으로는 송신 데이터 크기나 송신 빈도를 낮춰 휴지 시간을 늘림으로써 실현되고 있어 근본적인 해결이 되지는 못 한다. 현재의 스마트 미터에서는 10년이나 쓸 수 있는 전지 시스템이 실현되었지만, 통신 빈도는 1일 1회 정도로 적다. 단3전지 1개가 장수명 동작한다고 해도 센서에서 받는 데이터 취득 간격을 크게 하는 데 지나지 않으므로 실제로 얻을 수 있는 데이터의 양은 1GB를 넘는 경우가 없다.

2. 사회적 과제 : 도입·유지·관리

설령 통신과 전력의 기술적인 과제가 해결되었다고 해도 누가 무선 센서 네트워크를 도입하고 유지 및 관리할 것인가와 같은 과제가 남는다. 누가 초기 비용을 부담할 것인지, 누가 유지·관리할 것인지, 유지·관리에 필요한 비용은 누가 부담할 것인지를 설계할 수 없으면 무선 센서 네트워크가 아무리 유익하다고 해도 보급되지 못 한다. 더 나아가 무선 센서 네트워크로 빅데이터를 만들어낼 수 있게 되었다고 하면 빅데이터를 어떻게 유지·관리할 것인지도 생각해야 한다.

‘무선’이라는 키워드를 무시한 경우, 지금 거리에서는 이미 많은 센서가 네트워크화 되어 있다. 하수도국의 수량 센서, 도로에 설치된 정체 센서 등이 유선으로 네트워크화 되어 있다. 그러나 유선이라고 해도 도입·유지·관리 문제는 있다. 예를 들면, 각각의 센서 데이터가 각각 다른 조직에 속해 있는 까닭에 조직 횡단적으로 센서 데이터를 이용해 새로운 서비스를 만드는 것은 현재로서는 곤란하다.

센서 데이터를 활용하는 시도로서 스마트 타운, 스마트 시티가 있다. 스마트 타운, 스마트 시티에서는 주민이나 센서를 통해 수집한 빅데이터로 마을의 기능 효율화, 마을의 매력 향상, 새로운 비즈니스나 산업 창출 등에 기여하려는 시도가 이루어지고 있다. 행정이 센서 데이터를 관리함으로써 서로 다른 조직에 속한 센서 데이터 활용이 쉬워질 것이다. 그러나 기존 시도 대부분은 최종적으로는 지자체에서 유지관리 비용을 부담하는 것을 상정하고 있다. 저출산 고령화가 진행되는 일본에서는 센서 네트워크 유지관리 비용을 지자체, 즉 시민의 세금으로 부담하는 모델로는 보급이 한정적일 것이다.

기술적 접근

1. 에너지 하베스트와 무선 전력 전송

앞서 설명한 바와 같이, 무선 센서 네트워크에서 빅데이터를 만들어내기 위해서는 전력 문제를 해결하지 않으면 불가능하다. 적어도 배터리 구동으로 소비전력을 신경 쓰는 한 무선 센서 네트워크가 빅데이터를 만들어내는 핵심 기술이 될 수 없다. 배터리 이외의 전력 무선화를 생각해야 한다.

필자는 환경발전 기술이나 무선 전력 전송 기술이 전력 무선화의 열쇠라고 생각하고 있다. 환경 발전 기술로서는 태양전지, 압전, 진동, 열, 음향 잡음, 전파 등 다양한 기술이 존재한다. 무선 전력 전송 기술로는 오래 전부터 전파를 이용한 전력 전송이 연구되고 있으며, 이미 RFID에 응용되고 있다. 최근에는 전자계의 공명 현상을 이용한 전자계 공명 방식이 등장해 멀티홉으로 전력을 전송하는 방식도 검토되기 시작했다.

이러한 환경 발전 기술이나 무선 전력 전송 기술 중에서도 필자들은 무선 LAN에 의해 나오는 전파에 착안했다. 무선 LAN의 광대역화는 끝이 없다. 현재의 IEEE 802.11n에서는 이미 상품레벨에서 600Mbps의 스루풋을 달성하고 있으며, 차세대의 IEEE 802.11ac에는 5GHz대에서 수 Gbps의 통신이 실현될 전망이다. 또한, 휴대전화망의 데이터 오프로드에서도 무선 LAN이 적극적으로 이용되기 시작했다. 스마트폰의 등장에 맞물려 데이터 트래픽이 매년 증가하고 있어 휴대전화망만으로는 지탱할 수 없게 되었다. 데이터 트래픽 증가에 대해 각 통신 사업자는 스마트폰의 데이터 통신을 무선 LAN에 방출하는 데이터 오프로드로 대응하고 있다.

이와 같이, 무선 LAN이 고속화되고 사용 기회가 늘어남으로써, 렉테나를 이용해 무선 LAN의 전파를 환경 발전 에너지원으로 만들 가능성이 있다. 또한, 무선 LAN 전파를 수동적으로 환경 발전에 사용하는 것이 아니라 능동적으로 무선 전력 전송하는 방법도 생각할 수 있다. 전파로 전력을 전송하는 것을 전제로 하면 장래 무선 LAN 시스템과 무선 전력 전송 시스템을 융합할 수도 있으며, 무선 LAN을 전개해 나가면 언제 어디서나 네트워크 접속과 전력 공급이 가능한 환경이 만들어질 것이다.

무선 LAN이 에너지원이 되는 것을 시야에 두고 필자들은 환경 발전 구동 무선 센서 네트워크 연구를 진행하고 있다. 환경 발전은 배터리와 달리 전력 충전과 소비를 반복하는 불안정한 동작 모델이다. 예를 들면, 무선 LAN 전파에서 에너지를 얻을 경우, 무선 LAN의 트래픽이나 센서 노드와 액세스 포인트 사이의 사람의 움직임 등에 따라 얻을 수 있는 에너지의 양이 변화한다. 전력 공급이 불안정하면 각 노드는 주위 노드가 그 순간에 수신 가능한지, 충전 중인지 파악하는 것이 곤란해진다.

이러한 환경 발전 구동의 전력 공급량이 항상 변동해 불안정하다는 문제에 대해 필자들은 레이트리스(rateless) 부호화를 적용함으로써 높은 데이터 수집 효율을 가진 데이터 수집 프로토콜 Burnet를 제안하고 있다. Burnet는 각 단말이 전력에 여유가 있는 한 레이트리스 부호화로 다른 패킷 정보를 가진 부호화 패킷을 생성함으로써, 전력을 효과적으로 활용해 쓸데없는 통신을 줄였다. 공급 전력 변동으로 패킷 손실이 발생했어도 부호화 패킷에서 손실을 입은 패킷의 복호를 가능케 한다.

2. 무선 LAN과 융합

무선 LAN 전파에서 센서 노드의 에너지를 얻는 에너지 하베스팅 무선 센서 네트워크에 대해 설명했다. 무선 LAN 전파에서 에너지를 얻는 것을 전제로 한 경우, 액세스 포인트로부터 떨어진 거리가 가까운 쪽이 전파의 감쇠가 작으므로, 공간에 기지국이 많은 편이 좋다. 또한, 다수의 기지국이 존재하는 무선 LAN에서는 각 기지국이 연계하면 통신 스루풋 향상도 기대할 수 있다.

이러한 관점에서 필자는 다수의 기지국, 중계국 연계에 의한 무선 LAN 연구를 진행하고 있다. 그림 4는 이러한 연구의 전체상을 그린 것이다. 그림 4에서는 하나의 공간에 존재하는 다수의 기지국과 중계국이 연계하면서 하나의 무선 LAN 시스템을 구축했다. 기지국은 유선으로 네트워크 접속되어 있다. 중계국은 유선으로 전력이 공급되고 있지만 무선으로 기지국과 단말의 통신을 중계한다.

▲ 그림 4. 다수의 기지국, 중계국 연계에 의한 LAN

다수의 기지국을 제휴시킨 경우, 수신 신호를 기지국 사이에서 교환할 수 있으므로 간섭 제거를 적극적으로 이용할 수 있다. 간섭 제거란 2개의 통신이 충돌한 경우, 한 쪽 신호를 이미 알고 있으면 충돌 신호에서 이미 알고 있는 신호를 제거하여 또 다른 신호를 추출하는 기술이다.

간섭 제거를 이용한 무선 통신 방식으로서 중첩 부호화를 이용한 무선 LAN 미디어 액세스 제어 프로토콜 TSPC-MAC(Traffic-aware Superposition Coding Medium Access Control)을 제안해 GNU Radio 상에서 실장하고 있다. 중첩 부호화를 이해하기 위해서는 축차 간섭 제거를 알 필요가 있다.

그림 5는 축차 간섭 제거의 예를 나타낸 것이다. 그림 5에서는 단말 A와 단말 B가 기지국 A로 동시에 프레임을 송신해 2개의 프레임이 겹친 것을 보여주고 있다. 단말 B가 단말 A보다도 기지국 A에 가까운 경우, 기지국 A는 캡처 효과에 의해 단말 B로부터의 프레임만 복조할 수 있다. 복조한 단말 B의 프레임으로 단말 B에서 오는 신호를 복원하고, 수신 신호로부터 단말 B의 신호를 제거하면 단말 A에서 오는 신호만 남으므로 단말 A로부터의 프레임도 복조할 수 있다.

▲ 그림 5. 축차 간섭 제거

그림 6은 중첩 부호화의 예를 나타낸 것이다. 기지국 A는 단말 A 앞의 프레임과 단말 B 앞의 프레임을 겹쳐 하나의 신호로 2개의 단말에 동시에 송신한다. 기지국 A와 가까운 장소에 존재하는 단말 A는 전술한 축차 간섭 제거를 이용해 2개의 프레임을 복조한다. 단말 B는 단말 A에 비해 기지국 A보다도 먼 장소에 존재하므로 단말 A가 수신한 것보다 작은 전력으로 중첩 프레임을 수신한다. 단말 B가 수신한 중첩 프레임에서는 단말 A 앞 신호를 노이즈에 묻혀 복조할 수 없게 되므로 단말 B 앞의 프레임만을 복조할 수 있다.

▲ 그림 6. 중첩 부호화

중계국을 이용한 무선 LAN으로서 무선 전체 2중 통신을 이용해 통신 스루풋을 손상시키지 않고 멀티홉 통신을 이용하는 방법에 대해 검토하고 있다. 무선 전체 2중 통신에서는 여러 개의 안테나와 간섭 제거를 조합함으로써 하나의 주파수대에서 동시에 송수신할 수 있다.  무선 전체 2중 통신의 동작은 그림 7과 같다. 단말 A와 기지국 A가 동시에 프레임을 송신한 경우, 자신이 송신하는 신호를 스스로 받게 되므로 단말 A가 수신하는 신호는 기지국 A에서 송신된 신호와 단말 A가 송신한 신호가 겹진 것이 된다. 무선 전체 2중 통신에서는 단말 A는 자신이 송신한 신호를 알고 있으므로 아날로그 회로에 의한 간섭 제거와 디지털 회로에 의한 간섭 제거의 2가지를 조합함으로써 기지국 A에서 받은 신호를 복조한다.

▲ 그림 7. 무선 전체 2중 통신

필자들은 멀티홉 통신에 대응한 전체 2중 통신 MAC 프로토콜로서 RFD-MAC(Relay Full-duplex MAC)를 제안하고 있다. 중계국이 기지국에서 프레임을 수신하면서 단말기에 프레임을 송신할 수 있으므로 절반 2중 통신 중계보다도 높은 스루풋을 실현할 수 있다. RFD-MAC에서는 제3자가 수신한 프레임에 포함되는 다음에 와야 할 후속 프레임을 유지하고 있는지에 대한 1비트 정보를 토대로 세컨드리 신호의 송신처 노드를 선택함으로써 전체 2중 통신이 발생할 기회를 증가시킨다. RFD-MAC를 시뮬레이션으로 평가한 결과, CSMA/CA보다 스루풋이 약 1.6배 향상됨을 알 수 있었다. 현재, 라이스대학 소프트웨어 무선 플랫폼인 WARP 상에 실장하고 있다.

사회적인 접근

기술적 과제가 모두 해결되었다고 해도 간단히 무선 센서 네트워크를 도입할 수 있는 것은 아니다. 무선 센서 네트워크를 도입하는 메리트가 있다고 해도 비즈니스 관점에서 도입·유지·관리 사이클을 회전시키지 않으면 사회에 도입하기 어렵다.

예를 들면, 필자는 가지마건설의 구라다(倉田) 씨와 함께 지진 센서 네트워크를 사회에 도입하려 하고 있다. 지진에 의한 진동을 건물에 매입된 가속도 센서로 계측한다. 예를 들면, 방 상하 네 귀퉁이에 설치된 가속도 센서로 지진을 계측해 가속도를 2계 적분하면 변위를 얻을 수 있으므로 지진으로 공간이 어떻게 휘어지는지를 추출할 수 있다. 공간이 어떻게 휘어지는지를 알면 내진 기준에서 이용되고 있는 층간 변형각을 추출할 수 있어, 지진 후에 그 공간의 안전성 여부를 판단하는 재료가 될 수 있다. 내진 기술의 기반인 지진 모니터링을 저코스트·고밀도화하려는 요구가 강해 유선 부설이 불필요한 무선 센서 네트워크로 시스템을 구축하는 의미는 크다. 또한, 현재의 광역 지진 관측망은 25km마다 1대 정도밖에 지진계가 설치되어 있지 않지만 하나의 건물에 1대 이상의 지진 센서가 있으면 고밀도로 지진 현상을 포착할 수 있으므로 과학적인 영향도 크다.

지진 센서 네트워크에 이러한 메리트가 있음에도 불구하고 도입·유지·관리 비용을 누가 부담할 것인지를 해결하지 않으면 보급이 어렵다. 여기서는 필자가 현재 진행하고 있는 ESCO(Energy Service Company) 사업과의 제휴, ISP(Internet Service Provider) 사업과의 제휴 2개의 전략을 설명한다.

1. ESCO 사업과 제휴

지진 센서 네트워크를 사회에 도입하기 위한 전략 중 하나는 ESCO 사업과의 제휴이다. ESCO 사업은 고객의 전기요금 등을 삭감해, 삭감 실적으로부터 대가를 얻는 비즈니스 형태이다. 예를 들면, 고객의 조명을 모두 무료로 LED 조명으로 교체하고 고객의 전기요금에서 절약한 만큼 대가를 얻는 것과 같은 사업이다.

ESCO 사업을 실시하고 있는 기업 중에서도 센서 네트워크에서 취득한 빅데이터를 활용해 성공한 기업이 있다. 에빌의 BEMS(Building Energy Management Service)이다. 이 회사에서는 전력 센서, 조도 센서, 인체 감지 센서를 건물에 설치해 센서 데이터를 취득하고 해석해, 사람이 활동할 때 쾌적성을 해치지 않도록 하면서 에너지 절감을 실현하고 있다. 특히, 이 회사에서는 건축 설비 전문가에 의해 분석이 이루어지므로 공조나 냉장고 등의 각각의 설비에서 벽재 등 건물 자체의 설계까지 감안한 에너지 절감을 제공할 수 있는 점이 특징이다.

필자들은 에빌, 아사히기기와 협력해 BEMS와 지진 센서 네트워크를 연계시키는 것을 목표로 하고 있다. 구체적으로는 BEMS의 센서 네트워크 일부에 지진 센서를 내장한다. 센서 네트워크의 인프라 부분을 공유함으로써 도입·유지·관리 비용을 억제할 수 있다. 또한, 지진 센서를 이용해 지진의 도래를 검출한 경우에는 엘리베이터, 펌프, 팬, 공조 등의 가동 부분을 가진 장치를 사전에 정지시켜 고장을 미연에 예방함으로써, BEMS만으로는 실현할 수 없는 서비스도 제공할 수 있다.

BEMS와 지진 센서 네트워크는 이하의 2가지 공통점을 갖고 있어 친화성이 높다. 첫 번째는 모두 보다 좋은 건물을 실현하는 것을 지향하고 있다는 점이다. (주)에빌에서 대상으로 하고 있는 에너지 절감도, 지진 센서 네트워크에서 대상으로 하고 있는 안심, 안전도 눈에 보이는 것이다. 그러나 에너지 절감, 안심, 안전은 거주하는 사람의 쾌적성과 관련된 중요한 요소이다. 장래 지구 환경에 미치는 영향을 고려해도 환경이나 토지와 융화된 살기 좋은 건물을 실현하는 의미는 크다.

두 번째는 센서 네트워크를 도입하고 나서 효과를 알기까지 시간이 걸린다는 점이다. (주)에빌의 ESCO 사업의 경우, 에너지 절감 기기를 도입하고 펌프, 팬, 공조 등의 자동 제어에 의한 운용 개선을 실시해 건물 에너지 효율을 개선하고 도입 비용을 회수하기까지 몇 년이 걸린다. 또한, 장기적인 관점에서 보면 CO2 삭감, 피크 전력 억제에 의한 발전소 삭감 등 지구 환경에 미치는 공헌이 크다. 지진 센서 네트워크의 경우도 장기적인 관점에 설 필요가 있다. 여러 개의 소지진을 경험한 건물의 열화, 대지진이 발생했을 때의 건물의 손상은 눈에 보이면 다행이겠지만 실제로 피해가 발생했을 때에는 건물 붕괴 등 치명적인 것이 된다.

2. ISP 사업과 제휴

ESCO 사업과 지진 센서 네트워크를 연계시켜 ESCO 사업의 부가가치로서 안심, 안전을 제공할 수 있음을 보였다. 에빌의 ESCO 사업은 건물과 주택 모두에 적용할 수 있는 비즈니스 모델이다. 한편 건물이라면 어디서나 도입할 수 있는 사업인 까닭에 지역과 밀착한 서비스를 전개하기가 곤란한 것도 과제이다.

필자들은 지역에 뿌리내린 형태로 센서 네트워크를 도입하는 것을 지향하여 스마트 타운 서비스 프로바이더라는 새로운 형태의 ISP 사업을 하마마츠 시에 도입하는 것을 하마마츠 지역활성화 ICT 기술연구조합과 공동으로 진행하고 있다. 스마트 타운 서비스 프로바이더란 인터넷 접속 서비스와 함께 센서 네트워크에 의한 지역 정보 수집, 관리, 지역 밀착형 시민 인터넷 방송 등의 물리 공간에서의 기본 서비스를 제공하는 스마트 타운 시대의 새로운 형태의 통신 사업자이다. 점포, 기업 홈페이지, BEMS, 방범 카메라 서비스, 고객 동선 검출 서비스, 건물 열화 진단, 시민 인터넷 방송 등을 패키지로 만들어 기본 서비스로서 제공하는 것을 상정하고 있다. ISP가 인터넷 접속성과 이메일이나 개인 웹사이트와 같은 전자 두뇌 공간에서의 기본 서비스를 제공해 인터넷을 보급시켰듯이 스마트 타운을 구현하기 위해서는 스마트 타운 시대에 입각한 통신 사업자가 필요하다.

스마트 타운 서비스 프로바이더는 초기 도입 비용과 운용 비용을 스마트 타운 서비스 프로바이더의 이용료서 징수하는 것을 상정하고 있다. 구체적으로는 하마마츠시 중소기업을 대상으로 하고 있다. 예를 들면 번화가의 각 점포는 매장 내 단말기를 인터넷에 접속하기 위해 ISP와 계약하고 있다. 이러한 점포에 대해 인터넷 접속에 맞춰 카메라, 전력 센서, 지진 센서 등의 각종 센서를 접속해 방법 카메라 서비스, 에너지 절감 서비스, 지진이 왔을 때의 점포 안전 서비스를 웹서비스로서 제공한다. 각 점포에서는 가령 지진이 왔을 때 자택에서 방범 카메라를 통해 점포의 피해 상황을 체크하는 것이 가능하다.

스마트 타운 서비스 공급자는 재해 피해 대책으로서도 중요할 것이다. 현재의 정보통신 기술은 전자 두뇌 공간을 중심으로 발전해 왔기 때문에 언제 어디서나 동일한 서비스를 얻을 수 있다는 메리트가 있다. 한편, 지금만, 여기서만 등의 지역 밀착형 서비스에 대한 공헌도는 낮다. 예를 들면, 데이터센터를 집약해 해외에 두는 등 서버 관리의 저가격화를 실현할 수는 있지만 재해가 발행해 지역에 밀착된 정보가 필요하게 된 상황에서는 외부와의 네트워크 접속이 끊겨 이용할 수 없게 되는 문제가 발생한다. 데이터센터, 지역 IX, 공중 무선 LAN을 지역 밀착형으로 제공해 평상시뿐 아니라 비상시에도 유용한 서비스를 제공할 수 있다.

스마트 타운 서비스 공급자와 유사한 콘셉트로 이미 성공하고 있는 예로 지역 블로그 서비스를 들 수 있다. 하마마츠시에서는 시포인트에 의해 지역 블로그 서비스 ‘하마조’가 운용되고 있다. 시포인트는 하마마츠 지역활성화 ICT 기술연구조합에도 참가하고 있다. 하마조에서는 하마마츠시의 사용자가 하마마츠시의 정보를 중심으로 블로그 기사를 쓰고 있으며, 2013년 6월 현재 2만5000명이 넘는 사용자 수와 하루 2,500개가 넘는 기사가 투고되고 있다. 하마마츠 지역 정보가 모이는 원스톱의 역할을 하고 있다.

맺음말

유비쿼터스, 스마트 그리드, M2M, 빅데이터, 사이버 피지컬 시스템 등 왜 계속해서 새로운 유행어가 나오는 것일까. 새로운 유행어가 등장할 때 유행어에는 그 기술을 실현하는 꿈이나 마법과 같은 이미지가 따라붙는다. 예를 들면, 빅데이터는 ‘일단 데이터를 모으면 뭔가 대단한 일을 할 수 있다’는 등의 막연한 이미지 말이다.

꿈같은, 마법 같은 이미지를 갖고 큰 과제 해결에 나설 때 연구자는 정열을 갖고 연구를 진행할 수 있다. 일반적으로 큰 과제 해결을 위해 여러 개의 작은 과제로 분해해 해결하는 접근이 채택된다. 그러나 작은 과제 해결에 나서는 과정에서 각각의 과제에 대해 근시안적이 되고 말아 연구의 본질을 잃고 최종적으로는 연구에 대한 정열이 사라져 버린다.

무선 센서 네트워크도 다른 유행어와 마찬가지의 길을 걷고 있는 것 같다. 현재의 무선 센서 네트워크는 무선 센서 네트워크가 본래 가진 힘의 극히 일부 기능만 실현되었다. 무선 센서 네트워크가 이미 완성되어 버린 기술인 것 같다는 인식이 확산되고 있는 것에 위기감을 느끼고 있다.

무선 센서 네트워크는 한층 더 진화되어 사람의 창조성 향상에 기여할 여지가 있다. M2M, 빅데이터, 사이버 피지컬 시스템 등의 새로운 키워드가 나올 때에는 무선 센서 네트워크의 본질을 재고할 좋은 기회라고 생각하면 될 것이다. 

 시즈오카대학 

 오사카대학

本 記事는 日本 「計測自動制御學會」가 發行하는 「計測と制御」誌와의  著作權協定에 依據하여 提供받은 資料입니다.