실제 환경에 이용하기 위한 무선 센서 네트워크의 과제 및 해결책
리니어 테크놀로지는 해로운 멀티패스 효과를 극복하기 위해 Dust Networks WSN을 구현했다. 여기서는 실제 구현 예를 가지고
데이터를 살펴본다. 이와 같이 간단한 정책들이 어떻게 각각 다른 요구의 다양한 애플리케이션을 가지며, 낮은 디바이스 듀티 사이클로 패킷들을 신뢰할 수 있도록 수집하고 배급할 수 있는지 설명한다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 온보드 에너지 저장 한계, 무선 규격이나 해당 지역 규제에 따른 송신 전력 한계, 공존하는 다른 무선 네트워크(802.11 등)로부터의 높은 잡음 플로어, 실내 환경에서의 강한 멀티패스 페이딩 등으로 인해 노드들의 링크 예산이 제한적이다.
산업용 및 상용 구현에 의해 통상적으로 요구되는 밀도일 때 데이터 패킷은 목적지에 도착하기 위한 멀티-홉 경로(Multi-hop Route) 상에서 다수의 센서 디바이스를 통과해야 한다. 또한 인접 디바이스간 각각의 홉은 지속적으로 변화하는 RF 환경을 만나며 Line-of-sight가 거의 불가능하다. 그러므로 멀티패스 효과를 분석하거나 예측할 수 없으며, 멀티패스 효과가 시간 경과에 걸쳐 일정하게 유지되는 것도 아니다.
해로운 멀티패스 효과를 극복하기 위해 리니어 테크놀로지(Linear Tech-nology)는 Dust Networks WSN을 구현함으로써 각각의 디바이스 쌍 사이에 다중의 무선 주파수를 이용, 각각의 디바이스가 다중의 상위 디바이스로 데이터를 전송하도록 했으며 실패한 전송은 시간이 지나면 조건이 변화될 수 있으므로 그 때 재시도 할 수 있도록 했다. 또한 모든 통신을 시분할함으로써 수십 개의 노드에서 수천 개의 노드로 결정론적 확장이 가능하다.
우리가 살고 있는 세상은 센서로 가득 차 있다. 우리가 일하는 건물은 센서를 이용하여 온도, 건물 내 사람의 유무, 화재와 연기, 보안을 모니터링 한다. 또한 오늘날의 자동차는 수십 개 혹은 수백 개의 센서들을 이용하여 엔진 성능, 제동, 탑승자 안전 장치 등을 모니터링한다.
생산 환경에서 측정할 수 없는 것은 제어할 수 없으므로 센서를 필요로 한다. 안전성, 품질, 효율 면에서 목표를 충족시키는 제품을 생산하려면 다수의 센서가 필요하다.
센서는 지난 몇 십 년 사이에 크기가 훨씬 소형화됐고 가격이 낮아졌으며 더 낮은 전력을 소모할 수 있게 됐다. 이것은 부분적으로 무어의 법칙과 MEMS 혁신에 의한 것이다. 그런데 불행히도 센서를 설치하는 비용은 이러한 진보를 따라잡지 못하고 있다. 전력과 데이터를 전달하기 위해 배선을 설치하는 비용은 센서 자체의 가격보다 훨씬 높다.
예를 들어 벽장 조명 스위치를 설치하는 경우에 대해 생각해보자. 새로 짓는 건물이라고 하더라도 1달러짜리 스위치를 연결하기 위한 배선 비용이 50달러에 달할 수 있다(대부분은 인건비이다). 이 스위치를 다른 벽으로 옮기려고 할 때 이러한 개조 비용은 그보다 훨씬 더 비쌀 것이다.
산업 프로세스 자동화의 경우 대체적인 기준은 센서 하나를 설치하기 위해 1만 달러가 들어간다는 것이다. 아무리 간단한 스위치라고 하더라도 말이다. 이러한 비용이 들어가는데도 다수의 센서는 오로지 로컬 컨트롤러로 데이터를 보고할 뿐이다. 이러한 센서가 수백 또는 수천 개 설치되어 있더라도 “전체적인 그림(Big Picture)”은 거의 제공하지 못한다. 이럴 때 필요한 것이 적은 비용이 들면서도 신뢰할 수 있는 방식으로 센서들을 네트워크로 연결하는 것이다.
사람들은 거의 마르코니(무선 전신 발명) 시대부터 무선으로 센서 데이터를 통신하고 있는데, 그 결과는 성공도 있었고 실패도 있었다.
전통적으로 이러한 링크는 라인 구동 및 점-대-점 방식이었고 흔히 환경적인 조건 때문에 시간에 따라 신뢰성이 변동적이다. 이는 일부 애플리케이션에서는 괜찮을 수도 있지만 대부분의 애플리케이션에서는 성능상 문제를 일으킬 수 있다.
시장 현황
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network) 시장은 건물 자동화, 산업 제어, 홈 자동화, 스마트 그리드 및 자동화 미터링 인프라(Automated Metering Infrastructure), 산업 프로세스 제어, 환경 모니터링, 주차 및 운송 인프라, 에너지 모니터링, 재고 관리 등을 포함하고 있다.
대부분의 경우 이 애플리케이션은 양방향 비동기 데이터 수집 애플리케이션이다. 다수의 센싱 지점에서 데이터를 중앙 호스트로 전송하면, 이 호스트는 이에 대한 응답으로 프로세스 설정 포인트나 기타 구성을 변경한다.
기술 선택의 폭
고객들은 이상적으로 비용이 낮고 제약 없이 센서를 설치할 수 있으며 낮은 지연시간으로 신뢰할 수 있는 주기적 데이터를 수신할 수 있고, 배터리를 교체할 필요 없이 장비 수명 동안 가동할 수 있는 기술을 원한다. 최근 기술이 발전함에 따라 많은 시장 분야에서 이와 같은 요구들을 달성할 수 있게 됐다.
이러한 요구를 충족시키는 솔루션을 제공하기 위해 위성, 셀룰러, 와이파이, IEEE 802.15.4 무선 규격을 기반으로 한 일련의 솔루션들을 비롯하여 다수의 기술들이 경쟁하고 있다. 사용자는 이러한 기술들을 이용하여 센서 데이터를 수집하기 위한 WSN(Wireless Sensor Network)을 구축할 수 있다.
위성 및 셀룰러 기술은 많은 애플리케이션에 효과적으로 사용할 수 있지만 패킷당 에너지 비용이 가장 높다. 또한 데이터 플랜 요금이 지나치게 높을 수 있다. 다만 이러한 점은 통신업체들이 비교적 한산한 데이터 플로우에 적합한 요금 모델을 개발함에 따라 변화할 가능성이 있다. 그리고 커버리지 또한 문제가 될 수 있다.
위성 신호나 휴대전화 신호는 두터운 장애물들로 가려져 있는 구조물을 통과하기 어려울 수 있으며, 센서는 통상적으로 이리저리 움직여가면서 “이제 들립니까?”라고 물어볼 수 있는 능력이 없다.
하지만 매우 낮은 데이터 레이트(예를 들어 하루에 한 개의 데이터 패킷)이며 우수한 접속 성능으로 데이터를 전송할 수 있는 애플리케이션이라면 위성이나 셀룰러 기술이 높은 타당성을 갖고 있을 수 있다.
오늘날에는 와이파이(IEEE 802.11b, g) 센서가 널리 이용되고 있다. 와이파이 패킷의 에너지 비용은 셀룰러보다 훨씬 낮으며 데이터에 대해 반복적인 비용(Recurring Fees)이 발생하지 않는다. 접속 성능과 커버리지는 여전히 중요한 문제인데, 이것은 고정되어 있는 센서를 이용하여 신뢰할 수 있는 통신을 달성하기 위해 필요한 액세스 포인트의 밀도가, 통상적으로 사람이 이동하면서 기기를 이용할 때 필요한 것보다 높기 때문이다.
OSI층 모델과 관련하여 802.15.4 규격은 무선 센서 네트워크에 적합한 근거리 저전력 동작에 대해 물리층(PHY)과 MAC(Medium Acc-ess Control) 층을 정의하고 있다. 무선은 비교적 낮은 데이터 레이트이다(최대 250kbps). 패킷은 짧고(128바이트 미만) 저에너지이다. 예를 들어 루팅, 암호화, 기타 헤더를 포함한 수바이트의 센서 데이터를 전송하려면 1ms 미만이 걸린다. 이 프로세스는 보안 링크층 승인을 수신하는 것을 포함하여 30μC 미만의 전하를 사용한다(그림 1).
센서는 인접한 센서로부터 무선 패킷을 전달할 수 있기 때문에 네트워크의 범위를 단일 무선 범위보다 훨씬 더 넓게 확장할 수 있으며, 네트워크로 어떠한 단일 무선 링크의 결함을 견딜 수 있는 내구성도 갖게 한다.
성능 지수
여러 유형의 WSN 솔루션을 평가하기 위해서는 두 가지 질문을 해야 한다. “모든 데이터를 충분히 빠르게 획득할 수 있는가?”와 “그러기 위해서 비용은 얼마나 들어가는가?”이다. WSN은 링크층 PDR(Packet Delivery Ratio : 패킷 전달율)이 최저 약 50%에 이르는 환경으로 동작하도록 설계해야 한다.
무선 데이터 수집 시스템을 개발할 때에는 몇 가지 성능 기준을 충족해야 한다.
첫째, 시스템이 최소 신뢰성 목표 기준을 충족해야 한다. 산업용 애플리케이션에서는 이 목표가 통상적으로 생성된 데이터의 최소한 99.9%를 수신할 수 있어야 한다는 것이다. 데이터를 소실하는 것은 경고 조건을 발생시키고 막대한 비용적 대가를 치를 수 있기 때문이다.
둘째, 시스템이 초당 센서 데이터 패킷 수로 나타낸 특정한 스루풋을 지원할 수 있어야 한다.
셋째, 이러한 데이터 패킷은 최대 지연시간 안에 수신되어야 유용하게 쓸 수 있다. 많은 프로세스들이 시시각각 데이터 업데이트를 필요로 한다. 시간이 지난 데이터는 제어에 아무 쓸모가 없다.
넷째, 많은 시스템이 넓은 온도범위로 동작해야 하고 근본적인 안전성 한계를 지니고 있는 혹독한 환경에서 동작해야 한다. 이러한 모든 요구들을 충족하는 솔루션이여야만 좀더 상세한 평가 대상이 될 수 있을 것이다.
이러한 요구들을 충족하는 솔루션 중 어떤 솔루션을 선택해야 할지 결정하는 가장 중요한 기준은 유지 비용(Cost of Ownership)과 유연성일 것이다. 유지 비용은 제품 개발, 설치, 하드웨어, 설치 수명 동안 전력을 공급하는 것 등 여러 측면을 포괄한다. 무선 기술은 유선 솔루션에 비해 설치 비용을 크게 낮출 수 있게 됐지만 배터리 사용 무선 장비는 네트워크 수명 동안 배터리를 교체할 수도 있다. 또한 네트워크 구축 시 소수의 고전력 디바이스를 이용하여 하드웨어 비용을 낮출 것인지, 아니면 다수의 저전력 디바이스를 이용할 것인지의 문제가 있을 수 있다. 에너지 포집 셀(태양열, 열전기 등)을 이용하여 구동되는 디바이스는 커패시터 크기가 비용의 상당 부분을 결정할 수 있다. TDMA(Time-Division Multiple Access)와 같이 결정론적 스케줄링을 이용하는 솔루션은 고전류 이벤트를 되도록 최대한 분리시킴으로써 요구되는 커패시터의 크기를 줄일 수 있다.
최종적인 설치 조건을 예측할 수 없으므로 네트워크의 유연성이 뛰어나게 설계해야 한다. 또한 네트워크를 소수의 센서에서 다수의 센서로, 그리고 낮은 밀도에서 높은 밀도로 확장할 수 있어야 한다. 다양한 무선 환경에 걸쳐 견고하게 작동할 수 있으려면 디바이스들이 적정한 정도의 간섭으로 신뢰할 수 있게 통신할 수 있도록 하고 네트워크가 개별 디바이스의 소실에도 불구하고 작동할 수 있도록 자원을 제공해야 한다. 더 많은 무선 링크, 각각의 디바이스로 더 많은 인접 디바이스, 더 높은 신호 증폭과 같은 추가적인 자원을 제공함으로써 신뢰성과 지연시간을 향상시킬 수 있다.
이와 같은 모든 추가적인 자원은 전력 비용을 증가시키는데, 이것은 동적 할당으로 최소화할 수 있다.
표준을 기반으로 하는 솔루션은 공급 체인상 어떤 업체 부품의 변덕스러운 변화의 영향을 받지 않을 수 있으며 커뮤니티 전체가 보안 아키텍처 등을 비롯한 주요 동작 원칙에 합의하고 있다고 확신할 수 있으므로 안심할 수 있다.
해결 과제
무선 채널은 근본적으로 신뢰성이 떨어지며, 다양한 현상들 때문에 송신된 패킷이 리시버로 도달하지 못할 수 있다. 그러한 현상 중의 하나가 간섭이다. 만약 각각의 트랜스미터 2개가 동일한 채널로 신호를 전송하고 이들 신호가 중첩된다면 리시버의 무선 장치에 도달했을 때 서로 상대방의 신호를 오염시킬 수 있다. 그러면 트랜스미터가 신호를 다시 전송해야 하므로 추가적인 시간과 에너지 비용이 들어간다.
매체 액세스 기술이 경쟁 없는(Contention-free) 통신으로 되도록 스케줄링하지 못했을 때 동일 네트워크에서 간섭이 발생할 수 있다. 이것은 2개의 트랜스미터가 리시버를 청취할 수 있는데, 상대방은 서로 청취할 수 없을 때 특히 문제가 될 수 있다. 이것을 “Hidden Terminal” 문제라고 한다. 그러면 충돌을 해결하기 위해 백오프(Backoff) 및 승인 메커니즘을 필요로 한다.
또한 동일 무선 범위 내에서 동작하는 다른 네트워크에서 또는 동일 주파수 대를 이용하는 다른 무선 기술로부터 간섭이 발생할 수 있다. 후자는 “외부적(external)” 간섭이라고 하는데, 2.400-2.485GHz ISM(Instrument-ation, Scientific, and Medical) 대역과 같은 비인가 대역에서 와이파이, 블루투스, 802.15.4 등이 혼잡하게 사용될 때 특히 많이 발생하게 된다.
그림 2는 사무실 환경에서 45개의 802.15.4 노드를 설치하고 이들이 802.15.4 채널 16개에 걸쳐 균등하게 배분하여 1,200만 패킷을 교환하도록 했을 때 얻어진 것이다. 이 그림에서는 전송 채널에 대한 함수로서 이들 패킷의 평균 패킷 전달율을 보여주고 있다. 와이파이 채널과 중첩된 채널에서는 이 전달율이 더 낮다.
두 번째 현상은 멀티패스 페이딩(Multipath Fading)이라고 하는 것으로(그림 3), 이 현상은 전송된 패킷이 리시버에 도달하지 못하도록 한다. 이 현상은 좀더 파괴적이고 수치화하기가 어렵다. “자기 간섭(self-interference)”이라고 하는 이 현상은 수신측이 트랜스미터로부터 Line-of-sight 경로로 전송되는 신호와 주변 환경의 물체(바닥, 천장, 문, 사람 등)에 반사되어 오는 동일 신호의 “에코”를 둘 다 수신할 때 발생한다. 동일 신호의 복제판인 이들 신호가 각각 다른 거리를 이동함에 따라 리시버에 각각 다른 시간에 도착하면 유해하게 간섭을 일으킬 수 있다. 20∼30dB에 이르는 페이딩이 드물지 않게 발생한다.
그림 3은 트랜스미터가 5미터 거리에서 리시버로 1000패킷을 전송하도록 하고 리시버를 35cm×20cm 격자 지점 각각으로 위치를 옮기면서 전송을 반복했을 때 얻어진 것이다. z축은 이 링크의 패킷 전달율을 나타낸다. 링크는 대부분의 위치에서 양호하지만 일부 위치에서는 멀티패스 페이딩 때문에 패킷을 성공적으로 수신하지 못하고 있다.
멀티패스 페이딩은 환경 내 모든 물체의 위치와 특성에 따라 좌우되며 어떠한 실제적인 셋업으로 예측할 수 없다. 한 가지 다행인 점은, 그림 3에서 묘사하고 있는 지형도가 주파수에 따라 변화한다는 것이다.
그러므로 어떤 패킷이 멀티패스 페이딩 때문에 수신되지 못했다면 다른 주파수로 재전송함으로써 성공 확률을 높일 수 있다.
환경 내 물체들은 정지되어 있지 않으므로(예를 들어 자동차는 움직이고 문은 열리거나 닫히므로) 멀티패스의 효과는 시간에 따라 변화한다. 그림 4는 26일의 시간 경과에 걸쳐 시스템에 이용된 16개 채널 각각에 대해 산업용 센서 두 개 사이의 단일 무선 경로의 패킷 전달율을 보여준다.
이 그림을 보면 한 주마다 주중과 주말을 확연하게 구분할 수 있는 사이클이 있다는 것을 알 수 있다.
어떤 특정한 시간대에 어떤 채널은 양호하고(높은 전달율) 어떤 채널은 불량하며 또 어떤 채널은 크게 변동적이다. 17번 채널은 전반적으로 양호하지만 최소한 한 시간 간격에서 제로 전달율을 나타낸다. 네트워크 내 각각의 채널이 수치적으로 유사한 동작을 나타내지만 채널 성능은 각각 다르며 네트워크에서 어떤 한 채널도 모든 시점에 양호하지는 않다는 것을 알 수 있다.(1)
간섭과 멀티패스 페이딩 현상 때문에 신뢰할 수 있는 무선 시스템을 구축하려면 채널 및 경로의 다이버시티(동일하지 않음)를 활용하는 것이 중요한 포인트이다.
솔루션
앞에서도 언급했듯이 WSN의 문제점을 해결하는 데 적합한 기술 중 하나가 IEEE 802.15.4이다. 802.15.4 무선 시스템은 북미 지역에서 이용되고 있는 915MHz 대역이나 전 세계적으로 이용되고 있는 2.4GHz ISM 대역 등과 같은, 다수의 비인가 주파수 대역에서 저전력 및 낮은 데이터 레이트의 PHY를 제공한다.
2.4GHz 대역 확산 스펙트럼 PHY는 잡음에 대한 내구성을 제공한다. 이 점은 저-에너지 디바이스를 혼잡 가능성이 높은 비인가 대역으로 동작하도록 설계할 때 특히 중요한 특성이다.
이 규격은 또한 선택적인 암호화 및 인증을 포함하며 신뢰할 수 있고 인정된 패킷(또는 프레임) 기반의 MAC 층을 정의하고 있다.
이 유연한 솔루션이 ZigBee 프로토콜(비동기 단일 채널 네트워크 구축)이나 WirelessHART 프로토콜(2)(시간-동기화 멀티채널 네트워크 구축)과 같은 다수의 고유 기술 및 표준 기반 프로토콜의 토대로 채택되고 있다.
WirelessHART 프로토콜은 리니어 테크놀로지 Dust Networks의 도움을 받아 개발된 것으로, 802.15.4 2.4GHz PHY 및 802.15.4 기반 링크층을 이용했으며 표준적인 802.15.4 MAC으로 동기화, 채널 호핑, 우선순위, 시간 기반 인증을 추가했다.
이 프로토콜은 루팅과 end-to-end 보안을 제공하는 네트워크층, 씬(thin) 저신뢰성/고신뢰성 메시 전송층을 포함한다. Wire-lessHART 프로토콜은 반복적인 수퍼프레임에 대해 시간을 분할된 통신 기회(시간 슬롯)로 분할함으로써 시간 슬롯 타이밍을 지정하고 디바이스들이 어떻게 동기화를 유지할지 지정하며 또한 어떻게 시간/채널 통신 기회를 스케줄링 할지 지정한다.
이 프로토콜은 산업 프로세스 모니터링 및 제어 애플리케이션에 널리 이용되고 있는 기존의 유선 HART 설치를 통해 무선 디바이스들을 매끄럽게 통합할 수 있도록 설계되었다.
WirelessHART는 HART 애플리케이션층의 명령 셋을 확장하고 무선 자원을 관리하며 네트워크 건전성을 모니터링 하기 위한 명령들을 추가했다.
WirelessHART 네트워크는 고도로 신뢰성이 뛰어난 메시 구조로서 디바이스가 Line-of-sight를 할 수 없으며 수십 또는 수백 미터 간격이라고 해도 각각의 디바이스가 다중의 인접 디바이스로 데이터를 전송할 수 있어, 신뢰성을 달성하기 위해 필요한 경로 다이버시티를 제공한다. 뿐만 아니라 Wireless HART 네트워크는 중앙집중식으로 관리되며 대다수의 네트워크 “지능”이 매니저에 상주한다. 필드 디바이스(무선 센서)가 상태 정보를 보고하면 매니저가 이를 이용하여 네트워크를 관리 및 최적화하고, 센서 데이터는 게이트웨이라고 하는 애플리케이션 프록시로 보고된다.
올해 초 새로운 802.15.4e 수정안이 발표됐다. 이 수정안에서는 무엇보다도 802.15.4 MAC층에서 WirelessHART에 이용되는 것과 같은 시간 분할 채널 호핑 기능에 대해 공식적으로 정의했 다. 이 표준에서는 디바이스들이 네트워크로 동기화할 수 있도록 동기화 정보를 애드버타이즈하기 위한 메커니즘과 시간 기반 보안에 대해 정의했으며 슬롯 통신 및 홉 시퀀스를 정의했다.
이 표준은 “information elements”의 형태로 데이터 캡슐화를 포괄적으로 사용하고 있다. 그럼으로써 이 표준이 개정되기를 기다릴 필요 없이 MAC층을 맞춤화 확장할 수 있도록 했다. 이것은 다중층 프로토콜 개발을 수월하게 하기 위한 것이며, 특히 IETF RFCs 4944 및 6282에서 정의하고 있는 것과 같은 6LoWPAN 압축 IPv6 네트워크 층으로 결합할 수 있도록 설계됐다.(3)
애플리케이션
리니어 테크놀로지의 Dust Networks Smart MeshTM 제품 라인은 Wireless HART 및 6LoWPAN 지원 IPv6 제품들로 구성되어 있으며 802.15.4 규격을 채택하여 시장에서 가장 신뢰성이 뛰어나고 전력이 낮은 WSN 솔루션을 제공한다.
Dust EternaTM 모트(LTC5800 제품군)는 Cortex-M3TM 마이크로프로세서, 메모리, 주변장치와 오늘날 가장 전력이 낮은 802.15.4 무선을 결합한 단일 칩 디바이스 제품들이다(그림 5). 디자이너들은 자신의 센서 패키지로 모트를 임베딩하고 네트워크를 활용하여 센서 데이터를 형성하고 최적화하며 자신의 애플리케이션으로 전송할 수 있다.
Dust 매니저는 수십 개의 디바이스에서 수천 개의 디바이스로 매끄럽게 확장할 수 있으며 네트워크에 대한 데이터 및 구성 인터페이스를 제공할 수 있다. 두 제품군 모두 노드 단위로 데이터 레이트를 구성할 수 있으며 고도로 신뢰성이 뛰어난 멀티-홉 메시 네트워크를 구축할 수 있다.
이들 제품군은 다양한 유형의 WSN 요구를 충족하기에 적합하다. Dust 모트와 매니저를 이용한 애플리케이션의 예로는 다음과 같은 것을 들 수 있다.
1. 주차
Streetline(4)은 도심 주차 공간의 이용 가능성을 실시간으로 모니터링하는 스마트 주차 업체이다. 주차 공간 아래, 포장도로 내부, 차도를 따라 차량 감지기가 설치되어 있다. 이 점에는 해결해야 할 과제가 있는데, 그것은 센서 디바이스의 안테나가 지면 아래에 매립되고 자동차가 주차해 있을 경우에는 다시 금속성 자동차가 센서를 가리고 있다는 것이다. 각각 다른 자동차 위치에 따라 디바이스 쌍 사이의 경로 품질이 달라지므로 무선 경로 다이버시티가 무엇보다도 중요하다.
Streetline은 주차장 센서로 Line-of-sight를 확보하기 위해 인접한 가로등에 고가의 리피터 디바이스를 설치하고 있다. 이들 리피터가 멀티-홉 메시를 형성함으로써 모든 점거 데이터를 로컬 네트워크 매니저로 수집하면, 이곳에서 고객들과 행정 당국이 이용할 수 있는 전체 도시 차원의 데이터베이스로 취합된다.
이와 같은 애플리케이션을 위해서는 무선 기술이 중요하다. 유선 센서로는 각각의 주차 공간으로 접근하기가 용이하지 않고 저전력 무선 기술을 이용하면 배터리 교체 빈도를 줄일 수 있기 때문이다.
2. 정제 프로세스 제어
Chevron은 무선 네트워크를 이용하여 석유 추출 및 정제 설비를 모니터링하고 있다. 이 네트워크는 흔히 혹독한 환경에서 가동되며(높은 온도, 화학물질, 폭발 위험성 등) 유선 센서를 설치하기 위해 도관을 설치하는 것이 불가능하다.
또한 무선 기술은 회전하는 구조체나 움직이는 작업자들을 모니터링 할 수 있다.
그림 6은 대형 정제 설비 주위로 다수의 위치에 무선 네트워크를 설치한 일례이다. 
중앙 제어 센터로 데이터를 수집하기 위해 각각의 IEEE 802.15.4 네트워크 매니저의 백홀 커넥션으로 Cisco IEEE 802.11a 무선 메시를 이용하고 있다. 그에 따라 저전력 센서 디바이스들이 로컬 매니저로 보고하면 여기서 데이터를 취합하고 신뢰할 수 있게 전송될 수 있도록 한다. 이 구현은 이 두 표준의 강력한 결합을 잘 나타낸다.
3. 에너지 모니터링
Vigilent(5)는 환경 제어가 중요한 데이터 센터와 같은 실내 환경의 지능적인 에너지 관리 시스템을 제공하는 회사이다. 데이터 센터에서는 어떤 위치에서든 온도가 올라가면 장비 결함을 일으킬 수 있으므로 에어 컨디셔닝 시스템을 최대 성능으로 연속 가동함으로써 에너지를 낭비할 수 있다.
설비 관리자는 내부 네트워크에서 위험이 초래되는 것을 원하지 않으므로 Vigilent는 정규 가동에 간섭을 일으키지 않는 무선 디바이스를 설치했다. 이들 설비는 또한 보안에 민감하므로 무선 프로토콜이 모든 패킷을 철저하게 암호화하고 네트워크 매니저로 추가적인 보안을 제공해야 한다. 데이터 센터 센싱 포인트는 통상적으로 밀집되어 있는데, Vigilent는 다중의 중첩적인 네트워크를 구축하여 요구되는 센서 수를 성공적으로 달성할 수 있었다.
802.15.4 무선 규격을 기반으로 한 다중채널 시간 동기화 메시 네트워크는 유연성과 신뢰성이 뛰어난 저전력 무선 센서 네트워크를 구축하기 위해 요구되는 많은 과제들을 해결할 수 있다.
참고문헌
1. L. Doherty, W. Lindsay, J. Simon, K. Pister, “Channel-Specific Wireless Sensor Network Path
Analysis,“Proc. ICCCN '07, Honolulu, HI, 2007.
2. http://www.hartcomm.org/hcf/documents/documents_spec_list.html
3. https://datatracker.ietf.org/doc/
4. http://www.streetline.com/
5. http://www.vigilent.com/
Lance Doherty, Jonathan Simon, Thomas Watteyne
Linear Technology Corporation
