빅데이터를 위한 무선 센서 네트워크
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, Amazon과 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.
첫째, 현재의 무선 센서 네트워크에서의 전력 절감 기술은 기본적으로는 송신 데이터 크기나 송신 빈도를 낮춰 휴지 시간을 늘림으로써 실현되고 있어 근본적인 해결이 되지는 못 한다. 둘째, 설령 통신과 전력의 기술적인 과제가 해결되었다고 해도 누가 무선 센서 네트워크를 도입하고 유지 및 관리할 것인가와 같은 과제가 남는다.
무선 센서 네트워크에서 빅데이터를 만들어내기 위해서는 전력 문제를 해결하지 않으면 불가능하다. 해결 방법으로써 환경발전 기술이나 무선 전력 전송 기술이 전력 무선화의 열쇠라고 생각하고 있다. 최근에는 전자계의 공명 현상을 이용한 전자계 공명 방식이 등장해 멀티홉으로 전력을 전송하는 방식도 검토되기 시작했다.
