스마트 센서의 혁신을 이끄는 새로운 기술

브랜든 루이스(Brandon Lewis) / 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)


스마트 센싱은 데이터를 수집하고 분석하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 이를 통해 환경, 프로세스, 그리고 인간의 행동 패턴까지 더 깊이 이해할 수 있게 되었다. 센서 시스템에 지능을 탑재하면 데이터 수집의 정확도와 자동화 수준이 향상되며, 24시간 인적 모니터링의 필요성이 줄어든다. 이를 통해 반복적인 공정의 효율적인 자동화가 가능해지고, 운영 비용 절감과 함께 건물 시스템, 산업 안전, 농업 워크플로우가 개선된다.

일반적인 스마트 센서 시스템은 센서 부품들, 증폭기와 같은 신호 체인 회로, 그리고 마이크로컨트롤러(MCU) 등의 연산 요소를 최적의 조합으로 구성한다. 그러나 최근 센서의 소형화, 기능 통합, 엣지 AI 기술의 발전은 엔지니어가 스마트 센서 시스템을 설계하는 방식을 크게 바꾸어 놓았다. 이 글에서는 센서 구성 요소의 진화가 설계 프로세스에 미치는 영향을 살펴보고, 환경 사물인터넷(IoT)과 AI 기능을 갖춘 MCU 등 스마트 센서 산업의 주요 트렌드와 새로운 설계 과제에 대응하기 위해 요구되는 기술 역량의 변화를 분석한다.

 
통합 서브시스템으로 진화하는 첨단 센서

두 가지 주요 혁신이 센서를 크고 취약했던 과거의 모습과 달리 오늘날의 소형화되고 지능적인 장치로 이끌었다.
 
• 마이크로 전자기계 시스템(MEMS) 기술은 센서를 미세한 크기로 축소할 수 있게 했으며, MEMS 제조 공정의 향상은 센서의 신뢰성과 정밀도를 크게 높였다.
• 데이터의 디지털화는 신뢰할 수 있고 정확한 데이터를 얻기 위해 필요한 외부 신호 체인의 복잡성을 줄임으로써 아날로그 센싱이 가진 여러 한계를 해소했다.
 
그 결과, 많은 현대 센서들은 이미 사용할 준비가 완료된 솔루션 형태로 제공되어 개별 부품 수준의 설계 전문성이 덜 필요하게 되었다. 이는 제품 개발 속도를 높이는 동시에 설계 비용, 신호 체인 구성 요소의 수, 그리고 보정(calibration)의 필요성을 줄이는 효과를 가져왔다.

반도체 제조 기술의 발전은 센서에 전력 절감 모드, 웨이크업 트리거, 내장형 AI와 같은 기능을 통합할 수 있게 했다. 이러한 기능들은 효율성을 높이거나 데이터를 사전 처리하는 데 도움을 준다. 이로써 센서는 단순히 데이터를 전달하는 디지털 소스가 아니라, 논리적 판단과 자율성을 갖춘 모듈형 서브시스템처럼 동작할 수 있게 되었다. 이처럼 많은 기능이 통합되고 성능이 향상되었음에도 불구하고 첨단 센서들은 매우 콤팩트한 형태를 유지하고 있으며, 이전 세대 설계보다 전력 소비가 적은 스마트 디바이스의 구현을 가능하게 한다.

센서에 내장 기능이 늘어남에 따라 최근 시스템 설계의 초점은 부품 수준의 작업에서 애플리케이션 및 데이터 중심 설계로 옮겨가고 있다. 새로운 과제는 이러한 장치들이 점점 복잡해짐에 따라 소프트웨어와 펌웨어 간의 호환성을 유지하는 것이다.

 
저전력 센싱과 앰비언트 IoT의 부상

센서의 소형화, 저전력화, 그리고 비용 절감은 공장, 공급망, 건물, 인프라 전반에 걸쳐 IoT의 확산을 이끄는 핵심 요인이다. 무선 센싱 모듈은 온도, 진동, 압력, 가스, 모션 등 다양한 물리적 변수를 기존에는 접근하기 어려웠던 장소에서도 모니터링할 수 있게 한다.

그러나 무선 IoT 센서는 일반적으로 배터리로 구동되기 때문에 유지보수성과 확장성 측면에서 새로운 과제를 안고 있다. 예를 들어 수천 개의 센서를 사용하는 공장에서 정기적으로 배터리를 교체하거나 충전해야 한다면 이는 비용과 시간이 많이 들고 물류적으로도 복잡한 문제가 된다. 따라서 IoT 센서 노드는 작동 수명을 연장하고 유지보수 및 가동 중단 시간을 줄이기 위해 극도로 낮은 전력을 소비해야 한다. 이러한 초저전력 동작은 하드웨어 선택보다는 펌웨어 수준에서의 슬립 모드 최적화에 더 크게 의존하며, 이는 IoT 센서 설계에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있다.

센서가 슬립 모드일 때 소모하는 전류가 마이크로암페어(µA) 수준으로 낮아지면서, 설계 엔지니어들은 이제 일회용 배터리를 완전히 제거하려는 새로운 기술인 앰비언트 IoT(ambient IoT)와 이를 결합할 수 있게 되었다. 이 기술은 자체 전력으로 구동되는 초저전력 엔드포인트를 기반으로 하며, 수많은 무선 센서 노드가 운동 에너지, RF, 열, 주변광 등 미세한 재생 에너지를 수확해 구동할 수 있게 해준다. 이러한 에너지 하베스팅 기술을 활용하면 센서가 배터리 없이도 동작할 수 있게 될 뿐 아니라 다음과 같은 주요 이점을 누릴 수 있다.
 
• 지속 가능성: 주변 에너지를 수확함으로써 환경적 지속 가능성 목표와 일치하며, 매일 전 세계적으로 약 7,800만 개씩 소비되는 일회용 배터리의 사용을 줄일 수 있다.
• 확장성: 배터리를 교체할 필요가 없기 때문에 수천 개의 센서를 경제적으로 배치할 수 있다.• 설치 후 무인 운용: 유지보수가 어려운 장소나 내장형 구조물에 설치된 센서도 장기간 별도의 관리 없이 안정적으로 동작할 수 있다.
 
ABI 리서치는 2030년까지 전 세계적으로 11억 개의 앰비언트 IoT 기기가 출하될 것으로 전망한다. 이러한 성장은 센서 하드웨어 설계에서 새로운 전문 역량을 요구하는 새로운 기회를 만들어낸다.
 
• 엄격한 전력 제약 조건하에서 마이크로암페어(µA) 또는 나노암페어(nA) 수준의 슬립 전류를 가진 센서 및 무선 MCU를 선택하고 운용할 수 있는 능력
• 장치 성능을 극대화하기 위한 효율적인 구성요소 상호운용성 설계
• 에너지 하베스팅 전원 인프라에 대한 이해, 즉:
• 슈퍼커패시터나 충전식 배터리와 같은 에너지 저장 요소
• 태양광 셀이나 압전 트랜스듀서와 같은 에너지 하베스터
• DC-DC 변환 및 에너지 분배를 위한 전원 관리 IC(PMIC) 설계
 
앰비언트 IoT는 기존 IoT 개발과 유사한 소프트웨어 전문성을 요구하지만, 설치된 기기가 사실상 무기한 작동하기 위해서는 극도로 제한된 전력 환경에 맞춘 하드웨어 설계 역량이 필수적이다. 그러나 이러한 초저전력 설계 경험을 갖춘 개발자는 아직 많지 않다.

이와 같은 제약으로 인해, 앰비언트 IoT 시스템의 ‘스마트 기능’에 관심을 가진 소프트웨어 개발자들은 주로 하드웨어 단이 아닌 클라우드 환경에서 지능형 처리를 구현하는 경우가 많다.
 
원시 센서 데이터 기반 AI 추론의 가치

보안 감시나 산업 공정 모니터링과 같은 실시간 작업을 제외하면, 엣지에서 동작하는 센서 기반 IoT 시스템은 일반적으로 데이터를 클라우드로 지속적으로 전송하는 대신 주기적으로 보고한다. 이러한 방식은 초당 수천 회(KHz 수준)의 샘플링이 가능한 최신 센서의 잠재력을 충분히 활용하지 못한다. 데이터의 양이 많은 게 반드시 유용한 것은 아니지만, 기존의 IoT 구조로는 이러한 고속 데이터를 완전히 활용하기 어렵다.

AI 기능이 내장된 MCU는 모든 데이터를 클라우드로 전송하지 않고, 엣지 단에서 빠른 데이터 스트림을 실시간으로 처리할 수 있게 해준다. AI는 이러한 데이터 흐름을 필터링해, 단순한 데이터 집합을 의미 있는 이벤트 트리거나 추론 결과로 변환시킨다. 이를 통해 원시 데이터가 장치를 벗어나지 않아도 분석이 가능하고, 데이터 보안이 강화되며, 센서가 네트워크 연결에 의존하지 않고도 독립적으로 의사결정을 내릴 수 있다.

온디바이스 AI는 스마트 센서의 설계 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 기존에는 단순히 특정 임계값(threshold)을 초과할 때마다 시스템을 깨우는 방식이었지만, AI를 적용하면 센서 데이터에서 특정 패턴이나 이벤트가 감지될 때만 장치를 활성화할 수 있다. 이를 위해 엔지니어는 시스템이 해당 이벤트를 정확히 인식하도록 AI 모델을 학습하고 검증해야 한다. 가장 신뢰성 높은 트리거는 단일 센서가 아니라 여러 센서들의 데이터를 결합해 얻어지며, 이러한 접근법을 ‘센서 퓨전 AI(sensor-fusion AI)’라고 한다. 이는 특정 동작이나 상태가 여러 센서의 데이터 조합을 통해서만 감지될 수 있을 때 특히 유용하다.

예를 들어, 의사는 심박수 측정 웨어러블 기기에 가속도 센서와 온도 센서를 결합해 심장 질환 환자의 상태를 모니터링할 수 있다. 센서 퓨전 AI를 활용하면 웨어러블 기기는 심박수의 이상 징후를 감지할 뿐 아니라, 이를 신체의 특정 움직임이나 체온 변화와 결합해 이를 경미한 증상인지, 혹은 위험을 알리는 심각한 에피소드인지 구분할 수 있다. AI 처리를 엣지 단에서 수행하고, 위급 상황에만 추론 결과를 전송함으로써 환자는 개인정보가 보호된 상태에서 회복 기간 동안 독립적으로 생활할 수 있다.

이처럼 AI를 엣지로 가져오려면 개발자에게 새로운 설계 및 개발 역량이 요구된다. MCU와 같은 엣지 장치에서 AI를 실행할 때는 엣지 임펄스(Edge Impulse)나 텐서플로 라이트(TensorFlow Lite) 같은 툴을 사용해 모델을 최적화하고, 제한된 메모리 환경에 맞게 파라미터를 양자화하며, 자원이 제한된 하드웨어에서도 효율적으로 배포할 수 있도록 설계를 단순화해야 한다.

 
 
스마트 센서 개발의 새로운 트렌드

IoT 센서 기술은 크기, 전력 효율, AI 기능 등 여러 측면에서 빠르게 발전하고 있으며, 이는 기업과 개발자 커뮤니티 모두에게 새로운 기회를 열어주고 있다. 스마트 센서가 약속하는 지능형 연결 생태계를 실현하기 위해서는 이전보다 높은 수준의 전문성이 요구된다. 많은 응용 분야에서 개발자의 역할은 이제 낮은 수준의 하드웨어 최적화에서 시스템 수준의 설계와 소프트웨어 엔지니어링으로 이동하고 있다.

스마트 센싱 시스템은 개별 부품보다 통합과 조율의 수준으로 정의되기 때문에, 성공의 핵심은 하드웨어와 소프트웨어, 데이터 처리 전문성의 균형을 유지하고 최신 산업 동향을 지속적으로 따라가는 데 있다.

앰비언트 IoT는 하드웨어 개발자에게 새로운 가능성을 열어주며, 초저전력 설계와 에너지 하베스팅 역량을 요구한다. 동시에 엣지 AI는 소프트웨어 개발자를 데이터 과학과 모델 엔지니어링 전문가로 성장시키고 있다. 이러한 흐름은 스마트 센서 시스템의 작동 방식을 바꾸고 있으며, 센서 기술이 계속 진화함에 따라 이 두 분야는 점점 더 융합될 것으로 예상된다.