우리는 모든 산업과 시장에서 제품의 서비스 수명이 길어지면서 에너지 효율이 높은 배터리 구동 기기를 요구하고 있다는 것을 잘 알고 있다. IoT(Internet of Things)가 새롭게 등장함에 따라 임베디드 설계자들은 전보다 더욱 ‘저전력 소모’를 위한 기기의 전력관리에 중점을 두고 많은 개발 노력을 기울이고 있다.

특히 단순한 점대점 무선 네트워크 구성이거나 더욱 복잡한 방사형 네트워크(star network) 또는 메쉬(mesh) 네트워크이거나 무선 연결을 필요로 하는 배터리 구동 기기를 고려할 때 특히 저전력 소모에 대한 설계 요건이 높아지고 있다.

저전력 소모기기 범위에 적합하다고 간주할 수 있는 수많은 애플리케이션이 존재한다. 대표적으로 배터리로 구동되면서 더욱 오래 동안 기능을(일부의 경우 최대 7년까지) 수행해야 하는 기능적 관점에서 상대적으로 단순한 기기인 무선 센서 노드다.

이와 같은 애플리케이션을 위한 제품을 성공적으로 구현하기 위해 개발자는 전반적인 설계의 많은 부분을 고려해야 한다. 이와 같은 설계 고려 사항은 마이크로컨트롤러(MCU)와 에너지 효율성 수준, 무선 인터페이스(물리적 구현뿐 만 아니라 무선 프로토콜까지), 시스템 수준 전력 관리(MCU에 통합된 낮은 전력 조절기 또는 전용 전력 관리 ICs), 센서, 센서 데이터 수집 및 처리를 위해 필요한 아날로그 기능성 등 시스템의 기타 요소들을 포함한다.

▲ 그림 1. 일반 무선 센서 노드 아키텍처

[그림1]은 무선 센서 노트의 주요 요소를 보여준다. 특히 디자인의 핵심인 MCU를 살펴볼 수 있다.

배터리 구동 무선 센서 노드의 경우 MCU는 에너지 효율성이 상당히 높아야 할 것이다. RF 프로토콜과 데이터 조작 처리 요구 사항은(신호 조정 및 디지털 신호 처리에 사용될 수 있는 요소) 32비트 또는 8비트 MCU 필요 여부를 결정하겠지만 MCU 선택과 무관하게 대부분의 저에너지 요구 사항은 그래도 존재할 것이다.

예를 들면 초저 전력 모드에서 짧은 시간 내에(2㎲ 등) 전속력 동작으로 기동할 수 있는 성능은 배터리 전력 절감에 현저한 차이를 만든다. 이 경우 MCU 기동이 빠를수록 더 효율적이다. MCU가 전력 모드를 전환하면서 유용한 어떤 것도 효과적으로 운영할 수는 없다.

시스템 수준 전력에 중대한 영향을 주게 될 두 개의 또 다른 파라미터는 저전력 모드에서(<1 ㎂ 이하) 에너지 소비와 활성 모드에서 에너지 소비(이 값은 사용된 MCU 코어와 MCU 자체 처리 기술 노드에 따라 다르며 150㎂/㎒ 이하가 되어야 함)이다. 에너지 효율성에 영향을 주는 다른 요인들이 있지만 이 세가지 요인들은(산출 요구 사항, 저전력 모드 소비, 활성 모드 소비) 모두 필수적인 아키텍처 고려 사항이며 애플리케이션을 위한 MCU 선택의 기준이 될 것이다.

▲ 그림 2. 32비트 EFM32 MCU에 사용된 저에너지 센서 인터페이스(LESENSE) 기술

또한 시스템 설계자들은 선택한 MCU가 실제 CPU 코어 자체에 영향을 주지 않고 얼마나 많은 기능을 수행할 수 있는지를 신중하게 고려해야 한다.

예를 들면 센서 인터페이스 자동 처리로 전력을 현저하게 절감할 수 있다. 자동 센서 인터페이스를 위해 유용한 데이터를 획득할 때까지 MCU를 기동하지 않고 MCU로부터 센서 자극 신호(또는 전력 공급)를 생성하고 결과를 회수해서 해석할 수 있는 기능을 제공한다.

예를 들면 [그림2]에 제시된 바와 같이 실리콘랩스의 EFM32 MCU 아키텍처는 자동 저에너지 센서 인터페이스와(LESENSE라는 명칭의 주변 기기) 온보드 비교측정기를 결합시켜 외부 센서로부터 데이터를 수집해서 1.5㎂의 적합한 저전력 수요 예측과 관련해서 유효하거나 유용한 데이터인 경우에만 CPU를 기동시킨다.

저전력 애플리케이션을 위해 고려하기 위해 MCU의 다른 에너지 절감 측면들이 있지만 아직도 단순한 무선 센서 노드 애플리케이션의 예를 좀 더 살펴볼 필요가 있다. 무선 연결성 요소의 경우 몇 가지 현저히 다른 옵션을 고려할 수 있다.

네트워크 토포롤지와([그림3] 참조) 프로토콜 선택([그림4] 참조)은 무선 링크를 유지하기 위해 필요한 전력 예측 수요에 영향을 줄 것이다.

▲ 그림 3. 네트워크 토폴로지 예

어떤 경우 독점 서브-㎓(sub-㎓) 프로토콜을 사용하는 단순한 점대점 링크가 배터리를 가장 적게 사용할 수 있기 때문에 적합한 선택처럼 보일 수도 있다. 그러나 이와 같은 단순한 무선 구성은 센서 구현과 활용 위치 및 방식을 제한한다.

2.4㎓ 또는 서브-㎓ 기술로 구현된 성형 구성은 센서 배치의 융통성을 증가시키며 이것은 동일한 네트워크에 다수의 센서를 구현할 수 있다는 의미이지만 데이터 전송을 위해 필요한 프로토콜의 복잡성을 증가시킬 가능성이 높으며 이에 따라 RF 트래픽량이 증가해서 배터리 전력이 고갈될 수 있다.

고려할 수 있는 세 번째 옵션은 지그비(ZigBee)와 같은 프로토콜을 기반으로 한 메쉬 형태의 구성이다. 메쉬 네트워크는 센서 노드 배터리를 가장 많이 사용하지만 또한 노드 대 노드 데이터 전송을 포함해서 가장 융통성 있는 배치를 가능하게 한다.

무선 스택에 따라(지그비 등) 메쉬 네트워크는 또한 자기 회복 네트워크를 포함하는 가장 신뢰성 있는 배치 옵션을 제공할 수 있다(즉 메쉬 네트워크의 한 노드가 실패하는 경우 전송 메시지는 다른 경로로 수신지에 전달될 수 있다). 

네트워크 구성 선택 사항과 밀접한 관계가 있는 것은 노드 대 노드 또는 노드 대 수신기까지 전송돼야 하는 데이터양이다.

센서 노드에서 특히 데이터가 MCU 노드에서 처리되고 수집된 모든 데이터 보다는 관련 정보만 전송되는 경우 무선 링크로 전송할 데이터의 양은 상대적으로 작아야 한다.

이와 같이 지그비는 최적의 메쉬 네트워킹 솔루션을 제공한다. 블루투스 스마트는 표준 기반의 전력에 민감한 점대점 구성에 최적의 선택이며 독점 서브-㎓ 솔루션은 방사형 네트워크 또는 점대점 구성에서 네트워크 크기와 대역폭, 데이터 페이로드의 융통성을 최대한 보장한다.

[표1]은 IoT 애플리케이션에서 사용되는 주요 RF 기술의 수많은 주 기능과 장점을 요약했다.

또한 로라(LoRa) 및 시그폭스(Sigfox) 등 최대 수십 킬로미터까지 확장되면서 저전력 시스템을 지원할 수 있는 연결성을 갖춘 높은 노드 수 네트워크를 가능하게 하는 장거리 기술 및 플랫폼을 고려하는 것도 도움이 될 수 있다.

이와 같은 장거리 무선 기술을 사용해서 매우 광범위한 지역에서 인색한 센서 노드를 배치할 수 있다.

▲ 표1. RF 프로토콜 주요 차이

무선 링크에서 고려해야 하는 또 하나의 사항은 전송된 데이터를 보호하기 위해 사용하는 암호화다. 암호화를 처리하는 방법은 저전력소모 기기에 중대한 영향을 미칠 수 있다.

예를 들면 지그비는 스택에 구축된 암호화를 사용하지만 스택을 구동하기 위해 사용하는 MCU(또는 프로세서 코어)가 올바른 암호화 하드웨어를 갖지 못하는 경우 소프트웨어에서 알고리즘을 운영하기 위해 수많은 사이클을 허비해야 할 것이다.

예를 들면 AES 하드웨어 가속기가 포함된 ARM 코어텍스-M0+ 프로세서에서 128비트 AES 암호화 알고리즘을 관리하기 위해서 54사이클이 필요하지만 하드웨어 가속 기기가 없이 동일한 알고리즘을 관리하는 경우 400 사이클 이상이 필요하다.

이것은 하드웨어 암호가 지원되는 MCU보다 약 80배 긴 시간이다. 무선 링크로 데이터를 송수신할 때 이와 같은 조건은 센서 노드의 전반적인 전력 소비에 상당한 영향을 미치게 된다.

IoT 시장에서 무선 링크 보안 요구가 증가하고 있다. 무선 네트워크에 더욱 복잡한 암호화 요구 사항이 적용되고 있기 때문에 저전력 소모기기를 위한 이와 같은 보안 중심 전력 관리 요소는 점점 더 중요해지고 있으며 개발자가 만드는 하드웨어 선택에 상당한 영향을 줄 것이다.

예를 들어 노드에서 사용된 센서와 관련해서 옵티컬에서 환경 및 움직임까지 수많은 센서 선택이 가능하다.

궁극적으로 센서 선택은 사용자가 측정하려는 대상에 의해 결정된다. 여기서 우리는 주변광 수준을 선택할 것이다. 매우 낮은 전력을 달성하도록 설계할 수 있는 디스크리트 센싱 구성 요소부터 시작해서 주변광 측정을 위한 옵션은 몇 가지가 있지만 이 방법의 경우 MCU는 신호 획득 및 처리 기능을 수행해야 한다.

결과적으로 MCU는 더 오래 동안 작동 모드를 유지해야 할 것이다. 아날로그 디지털 변환기기(ADC) 등 더 많은 주변 기기들이 작동 상태를 유지할 것이며 전반적인 시스템 전력 소비가 증가할 것 이다. 대안은 [그림4]에 제시된 바와 같이 임베디드 지능이 포함된 주변광 센서를 사용하는 것이다. 

센서에 신호 조정 기능을 구축하면 중요한 장점들이 많다. MCU로 전송되는 데이터는 애플리케이션이 간단하게 그리고 신속하게 해석할 수 있는 관련 데이터일 것이며 이것은 MCU가 가능한 오래 동안 정지 상태를 유지할 수 있다는 의미다.

사전 조정된 데이터를 SPI 또는 I2C 등 디지털 인터페이스로 전송한다는 것 또한 MCU가 ADC를 사용하는 경우보다 더 효율적으로 데이터를 수집할 수 있다는 의미다.

이 예는 주변광 감지에 특정한 예이지만 임베디드 지능을 포함하고 전반적인 시스템 전력 소비를 감소하기 위해 즉시 작동이 가능한 호스트 MCU로 데이터를 전송하는 기능을 포함하는 유사한 경로를 적용하는 다른 많은 센서가 있다.

저전력 소모의 애플리케이션에서 고려해야 하는 마지막 설계 요소는 간단히 시스템 자체를 작동시키는 것이다.

▲ 그림 4. 임베디드 신호 조정을 포함한 주변광 센서

애플리케이션에서 사용하는 배터리 형태에 따라 배터리 보다 더 많은 전압 또는 전류가 필요한 경우 부스트 컨버터 또는 부스트 스위칭 레귤레이터가 필요가 경우가 많이 있다.

예를 들면 1.5V 단일 건전지를 사용하지만 MCU를 위해 3.3V를 생성해야 하는 경우 전반적인 기기 전력 관리를 고려하면서 이 기능을 지원해야 한다.

신중히 선택해도 시스템의 전반적인 전력 소비에 심각한 영향을 줄 수 있다. 전력 소비가 5~7 ㎂ 범위를 제공하는 수많은 부스트 컨버터가 있지만 대부분 대기 모드를 사용하는 경우 비용이 너무 비싸지게 된다.(높은 부스트 효율성을 유지하면서)전력 소비가 1㎂인 부스트 컨버터와 150㎁만큼 낮은 컨버터 옵션도 있다.

더욱 복잡한 시스템의 경우 전반적인 시스템을 더욱 정확하게 조절할 수 있는 전력 관리 통합 회로(PMIC)를 고려할 필요도 있다.

한 개의 전원으로부터 임베디드 시스템의 다양한 요소를 구동하기 위한 다수의 전압 레일을 생성하고 각 전압 레일을 조절해서 전력을 낭비하지 않고 애플리케이션이 필요로 하는 전력만 공급할 수 있다.

예를 들면 MCU로 분리된 시스템 내 라디오에 대한 전용 전력 공급을 지정할 수 있으며 이것은 라디오를 사용하지 않는 경우 완전히 중지할 수 있다는 것이다.(프로토콜이 이 기능을 허용하는 경우) 또는 MCU가 I/O고리와 코어를 개별적으로 공급하는 옵션을 가지고 있는 경우 PMIC를 사용해서 최적의 MCU 에너지 효율성을 달성할 수 있으며 애플리케이션에 사용된 센서에 개별적인 전압 레일을 공급할 수 있다.

고품질 PMIC는 와치독(watchdog) 타이머, 휴식 성능 등 일반적인 시스템 제어를 위한 추가적인 기능을 제공할 것이다. PMIC는 추가 비용 때문에 부분적으로 모든 애플리케이션에 적합하지는 않지만 추가 비용을 부담할 수 있는 애플리케이션의 경우 PMIC는 저전력 소모 애플리케이션에서 전반적인 시스템 전력을 관리할 수 있는 효율적인 방법이다.

결론적으로 배터리 구동의 저전력 소모애플리케이션 개발과 관련된 많은 다양한 시스템 설계 측면이 있다. 사용된 반도체 구성 요소 뿐만 아니라 무선 스택, 암호화, 데이터 처리 등 소프트웨어에 대한 전반적인 접근 방법이 중요한 고려 사항이다.

이와 같은 설계 요소 각각은 시스템의 전반적인 전력 예측에 중대한 영향을 줄 수 있으며 유용한 배터리 수명을 최대화하는 저전력 소모기기를 개발할 수 있도록 지원한다. 그러나 이것만이 우수한 IoT 시스템을 설계하는 것이 전부는 아닐 것이다.

[글: 매트 선더스(Matt Saunders) 실리콘랩스 마이크로컨트롤러 및 무선제품 필드마케팅 담당]
<자료제공: 실리콘랩스(www.silabs.com)>

 

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