[테크월드=정환용 기자] 이 글에서는 블루투스 5의 새로운 기능을 설명하고, 블루투스 5가 어떻게 새로운 차원의 사물인터넷(Internet of Things, 이하 IoT) 애플리케이션을 가능하게 하는지 설명한다. 블루투스 5는 2배의 속도, 4배의 거리, 장거리용으로 8배의 애드버타이징 용량, 보다 견고한 연결, 더 우수한 사용자 경험, 보다 스마트한 비콘 기능을 제공한다.

 

IoT에 적합하도록 개선
IoT 시장이 빠르게 진화하고 확대되면서 디바이스 업체들에게 많은 기회를 제공하고 있다. 새로운 애플리케이션들이 등장하고 무선 연결을 필요로 하는 디바이스가 폭발적으로 늘어나고 있다. 이에 따라 다양한 무선 표준 기구들이 IoT 요구사항을 충족하는 새로운 표준을 개발하거나 기존 표준을 업데이트하기 위해서 분주히 움직이고 있다.

IoT 관련 애플리케이션과 디바이스의 성장 전망은 조금씩 차이가 있기는 하지만, 대체적으로 2025년까지 16%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망된다. 다양한 유형의 IoT 애플리케이션으로 모든 활용 사례들을 지원하려면, 하나가 아닌 복수의 무선 표준이 필요할 수 있다. 그러려면 복수 표준을 공존하게 하는 문제 또한 해결돼야 한다. 적합한 게이트웨이 장치에 대한 수요 역시 늘어날 것이다.

시장 점유율 면에서는, 2021년에는 전체 무선 디바이스의 60%에 블루투스가 사용될 것으로 예상된다(저전력 블루투스(Bluetooth Low Energy, BLE)는 16%). 주로 스마트 홈, 비콘, 커넥티드 홈, 웨어러블 같은 애플리케이션이 성장 동력이 될 것이다. 컴퓨터 관련매체 ‘Datamation’이 기사에 인용한 ABI 리서치의 조사에 따르면, BLE 출하 대수는 2016~2021년 사이에 34%의 CAGR로 늘어날 전망이다. 이런 성장세를 뒷받침하기 위해서는 무선 표준을 지극히 견고하고 신뢰할 수 있게 개발해야 한다. 또한, 디바이스 제조업체들은 자사 하드웨어 제품으로 무선 표준의 가능성을 최대한 활용할 수 있게 해야 한다. 그러려면 사용하기 편리하고 강력한 소프트웨어 스택이 필요하다.

블루투스가 등장한지 20년이 다 됐고, 오늘날 약 82억 대의 디바이스에 이 기술이 사용되고 있다. 기술의 견고성과 신뢰성은 충분히 검증된 셈이다. 여기서 한 발 더 나아가 새로운 IoT 애플리케이션의 필요를 충족하기 위해, 블루투스 SIG는 2016년 12월에 블루투스 5 표준을 발표했다. 이 최신 블루투스 표준은 대역폭, 거리, 브로드캐스팅, 공존 기능을 향상시켰다.

 

2배의 속도
블루투스 5의 가장 큰 특징은 새로운 2Mbps PHY(physical layer, 물리계층)를 지원한다는 것이다. 블루투스 4.x는 1Mbps PHY 하나만 지원하는데, 블루투스 5는 1Mbps와 2Mbps PHY 둘 다 지원할 수 있다. PHY 속도가 두 배가 됨으로써 [표 1]에서 보는 것처럼 디바이스로 전송할 수 있는 데이터의 양이 거의 두 배로 늘어난다. 더 빠른 PHY의 또 다른 이점은, 데이터를 전송하고 수신하는 데 걸리는 시간이 단축됨으로써 평균 전류 소모를 낮출 수 있다는 것이다. 이것은 기기를 더 오랜 시간 동안 저전력 슬립모드로 사용할 수 있다는 것을 의미한다.

▲[표 1] 1Mbps와 2Mbps 블루투스 LE PHY 비교(배율기 값은 근사치다).

낮은 전력 소모로 쓰루풋을 두 배로 높일 수 있기 때문에, OTA(Over-The-Air) 펌웨어 업데이트나 센서로부터 수집된 수일간의 데이터를 전송하는 것 같은 경우 데이터를 더 빠르게 전송할 수 있다. 의료 장비나 보안 시스템처럼 시간을 중요하게 요구하는 애플리케이션은 지연시간과 응답성을 향상시킬 수 있다.

2Mbps PHY를 지원하는 블루투스 5는 블루투스 4 디바이스와 완벽하게 역으로 호환될 수 있어, 1Mbps PHY를 사용해서 2Mbps PHY를 지원하지 않는 디바이스들과 통신할 수 있다. 2017년에는 블루투스 5와 2Mbps PHY를 지원하는 최초의 스마트폰 또는 태블릿이 출시됐는데, 앞으로 2~4년 안에 대부분의 스마트폰이 블루투스 5를 지원할 것이다.

[그림 1]에서는 실리콘랩스(Silicon Labs)의 2개의 EFR32 블루 게코(Blue Gecko) SoC로 1Mbps PHY와 2Mbps PHY를 사용해 연결했을 때의 평균 전류 소모 차이를 알 수 있다. +8dBm TX 전력과 25ms 연결 간격을 사용해 80ms, 44ms의 패킷을 전송했다. 짧은 패킷을 전송한 것인데도 2Mbps PHY가 평균 전력 소모가 약 15% 더 낮다는 것을 알 수 있다. 만약 최대 길이의 블루투스 패킷을 전송하고 2M PHY를 사용한다면, 전력 절감이 40~50%까지 이를 수도 있다.

▲[그림 1] EFR32BG12 SoC를 기반으로 한 1Mbps PHY(위)와 2Mbps PHY의 평균 전력 소모 비교.

 

4배의 거리
블루투스 LE 롱레인지(Long Range)를 사용하면 도달 거리를 4배까지 늘리면서 견고하고 신뢰할 수 있는 연결을 할 수 있다. 그러면 집안 전체나 빌딩 전체를 커버할 수 있을 뿐 아니라 옥외, 산업용, 상업용 애플리케이션으로 새로운 활용이 가능해질 것이다. 기존에는 이런 것들이 가능하지 않았거나, 가능했다 하더라도 거리가 제한적이었다. 그렇다면 블루투스 5는 어떻게 4배의 도달거리가 가능하게 된 것일까?

▲LE Coded PHY
2M PHY 외에도, 블루투스 5는 LE Coded PHY라고 하는 2개의 추가적인 PHY를 제공한다. LE Coded PHY는 1M PHY 속도를 사용한다. 하지만 실제 페이로드는 500kbps(S=2)나 125kbps(S=8) 속도를 사용해 코드화하고, 프리앰블(preamble)과 액세스 어드레스는 1M 코딩을 사용한다.

▲[그림 2] 블루투스 5의 Uncoded 대 Coded PHY 패킷 형식 비교.

LE Coded PHY는 또 1M, 2M PHY와 약간 다른 패킷 형식을 사용한다. LE 패킷에는 코딩 인디케이터(CI)와 TERM1, TERM2 헤더가 추가된다. Coded PHY를 사용함으로써 RX 감도를 향상시킬 수 있고, 이는 또 도달거리도 늘릴 수 있게 된다. 500kbps나 125kbps PHY를 사용해 4~6dB의 RX 감도 향상을 달성할 수 있는데, 이는 도달거리를 2~4배 향상시키는 효과에 해당된다.

LE Coded PHY의 단점은 TX, RX 시간이 늘어난다는 것이다. 그러면 평균 전력 소모가 증가한다. [표 2]는 LE Coded PHY의 주요 파라미터를 나타낸다.

▲[표 2] LE Coded PHY 비교(배율기 값은 근사치다).

FEC와 패턴 맵퍼
LE Coded PHY는 TX, RX 동작을 위한 비트 스트림 프로세싱 역시 달라졌으며, 패킷 전송과 수신을 위해 두 단계가 추가됐다. 먼저 패킷에 FEC(Forward Error Correction)을 적용함으로써 수신 측에서 패킷을 수신하고 나서 비트 오류를 교정할 수 있으므로 패킷 오류율을 향상시킬 수 있다. 두 번째로 패킷으로 패턴 맵퍼를 적용함으로써 통신 효율을 향상시킬 수 있다. [그림 3]은 이런 새로운 비트 스트림 PDU 프로세싱 시퀀스를 보여준다.

▲[그림 3] LE Coded PHY의 TX, RX 패킷 프로세싱.

FEC 블록은 아래 그림에서 보듯이 컨볼루션형(Convolutional) 오류 교정 인코더를 사용해서 매 입력 비트를 2개의 출력 비트로 변환한다. 따라서 패킷에 FEC를 적용하면 전송되는 비트 수가 두 배가 된다.

컨볼루션형 FEC 인코더로부터의 비트는 패턴 맵퍼에 의해서 P 심볼로 변환된다. P 값은 어떤 코딩 방식을 선택하느냐에 따라서 달라진다. [표 3]에서 보듯 S=2이면 P=1이고, S=8이면 FEC 인코더로부터의 매 비트가 4개 출력 비트(P=4)로 변환된다.

▲[그림 4] FEC 인코더.
▲[표 3] 패턴 맵퍼 출력 옵션.

S=2를 사용하면 무선 거리를 약 두 배 가까이 늘릴 수 있고, S=8을 사용하면 거리를 4배로 늘릴 수 있다. 하지만 거리가 늘어나는 대신 FEC 알고리즘에 추가적인 비트들이 필요하기 때문에 처리 부담이 늘어난다는 것은 단점이다. 실제로 S=2를 사용하면 바뀌는 것이 없으나(P=1), S=8을 사용하면 FEC 인코더로부터 한 비트마다 4개 출력 비트(P=4)를 발생시킨다. 리시버 측에서 FEC 알고리즘에 추가적인 데이터를 필요로 하기 때문에 전송돼야 하는 데이터의 양에 영향을 미치고, 결과적으로 데이터 속도를 떨어트린다. 실제로 FEC 인코더와 패턴 맵퍼를 적용하면 한 비트가 S=2는 2비트, S=8은 8비트가 된다.

 

최대 송신 전력과 채널 선택 알고리즘 #2
블루투스 5에서 최대 송신 전력은 +20dBm으로 정의하고 있다. 블루투스 4에서는 +10dBm으로 정의돼 있다. TX 전력을 10배 높이면 최대 거리에도 영향을 미치는 것은 당연하다.

하지만 블루투스 LE 기술에 +20dBm TX 전력을 사용하는 것이 말처럼 그렇게 간단하지만은 않다. 많은 규제 기관들이 10dBm 이상의 송신 전력을 사용하는 것을 허용하지 않고 있다. 이것은 광고 기능을 하거나 연결을 하고 있을 때 블루투스 LE 무선이 간소화된 호핑 시퀀스와 적은 수의 채널만 사용할 수 있기 때문이다.

블루투스 5는 애드버타이징 기능과 채널 선택 알고리즘 둘 다 향상시킴으로써 블루투스 4보다 더 많은 RF 채널을 사용할 수 있다. 이런 향상을 통해 블루투스 5 디바이스는 세계 어느 지역에서든 10dBm 이상의 송신 전력을 사용할 수 있게 될 것이며, 도달 거리를 향상시키고 더 긴 거리와 더 견고한 연결이 가능해질 것이다.

이런 신기능 중의 하나가 채널 선택 알고리즘 #2(CSA#2)다. 이 기능은 블루투스 무선의 간섭 허용을 향상시키며, 무선 장치가 간섭이 높은 환경으로 사용할 수 있는 최소 RF 채널 수를 제한할 수 있다. 최소 채널 수를 15개로 제한하면 TX 전력을 +10dBm 한계 이상으로 높일 수 있다.

 

거리에 미치는 영향
무선 장치에서 이론적으로 가능한 거리를 구하기 위한 가장 간단한 방법은 다음과 같은 자유 공간 손실 공식을 사용하는 것이다.

이 공식에서 F는 주파수(GHz)고, D는 거리(Km)다. 하지만 이 공식은 멀티패스 전달(반사)로 인한 손실이나 안테나 손실 같은 것은 반영하지 못한다. 그러므로 대개의 경우 지나치게 낙관적인 근사값만을 얻을 수 있다.

좀 더 현실적인 거리 계산 방법이 있다. 탁 트인 장소에서 지면으로부터 h 미터 높이의 안테나를 사용한다고 가정했을 때의 안테나 손실과 지면으로부터의 반사를 반영해 거리를 계산하는 것이다. 이렇게 하면 항공기 이착륙장 같이 탁 트인 곳에서 가능한 거리를 매우 정확하게 계산할 수 있다. 평면 지면 손실은 다음 공식을 사용해서 계산할 수 있다.

이 공식에서 h1과 h2는 각각 안테나 높이고, k는 자유공간 파수(free space wavenumber), r은 안테나들 사이의 거리다. [그림 5]는 자유 공간 손실과 평면 지면 손실의 차이를 보여준다. 이것을 좀 더 단순화하면, dm거리까지는 20dB/decade 손실이고, 그 이후로는 40dB/decade라고 할 수 있다. 그러면 다음과 같은 공식을 얻을 수 있다.

이 공식에서 h1과 h2는 지면으로부터 안테나 높이다. 안테나를 더 높은 곳에 설치할수록 dm 거리가 멀어지고, 그러면 거리가 늘어날 것이다. 반대의 경우라면 결과 역시 반대가 될 것이다.

▲[그림 5] 자유 공간 손실 대 평면 지면 손실.
▲[표 4] EFR32BG12를 사용해서 각기 다른 TX 전력과 RX 감도로 가능한 최대 거리(안테나 손실은 –5dB. 안테나 설치 위치는 지면으로부터 1.5m 높이인 것으로 간주. 2개의 EFR32BG12 사이에서 추정).

통상적인 블루투스 애플리케이션에서는 링크 말단이 어느 방향으로 향하고 있는지 잘 알 수 없다. 때문에 안테나 이득은 거리를 계산하는 데 적용될 수 없다. 안테나 효율은 안테나로 인가된 RF 에너지 대비 공기중으로 방사되는 RF 에너지의 양을 나타낸다. 그러므로 효율은 디바이스 방향에 상관없이 평균 거리를 더 잘 나타낼 수 있다.

최적의 안테나 설계라고 하면 -1dB의 안테나 효율을 달성할 수 있다. 실제로 안테나 성능은 PCB와 안테나를 둘러싼 기계적 설계에 따라 크게 좌우된다. 우수한 안테나 설계라고 했을 때 통상적인 효율은 -5dB이다. 안테나 크기와 PCB 설계의 크기 역시 안테나 효율에 실제적으로 영향을 미친다. 아주 작은 설계라면 안테나 효율이 -8dB 이상 될 수 없을 것이다.

 

작성: 헨릭 스넬만(Henrik Snellman), 미코 사볼라이넨(Mikko Savolainen), 예레 크나피야(Jere Knaappila), 파시 라히칼라(Pasi Rahikkala)
제공: 실리콘랩스(Silicon Labs)

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