Ⅰ. 서론
최근 기후변화, 지속적인 인구증가, 인구 집중화에 따른 대도시화 등으로 인한 물 부족으로 물 환경변화에 대비한 지속 가능한 물 관리를 위해 첨단 IT 기술을 물 관리에 접목한 ‘스마트워터그리드’ 연구되고 있다. 스마트워트그리드는 수자원 및 상하수도 관리에 정보통신기술을 접목해 수자원을 효과적으로 관리하는 체계를 말한다. 우리나라는 높은 수준의 IT 기술기반을 구축하고 있어 스마트워터그리드의 도입 및 확산에 유리한 조건을 갖추고 있다. 스마트워터그리드는 물 관리 과정을 센서내장 등으로 디지털화하고, 생성되는 데이터를 유․무선 네트워크를 통해 상호연결하며, 실시간으로 분석․예측하여 최적 대응토록 하는 등 지능(Intelligence)을 부여하는 것이다[1]-[3].
전력 분야의 스마트그리드가 공급자와 소비자의 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 높이는 기술이라면, 스마트워터그리드는 공급자와 소비자의 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 수자원관리의 효율을 높이는 기술인 것이다. 스마트 그리드와 스마트워터그리드는 전기와 물이라는 매체를 대상으로 한다는점에서차이가 있지만, IT 기술과 SOC 관리를 융합하여 효율 향상과 지속가능성 확보를 달성하고자 한다는 유사점을 가지고 있다[4]-[6].
스마트워터그리드에서 기술적 실현의 주 핵심 기술요소는 원격검침 시스템이다[7]-[9]. 본 연구에서는 최근 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술에 대한 기대와 관심이 높아지고 있는 가운데 워터그리드 분야에서 사물인터넷과 스마트 수도미터기의 원격검침(AMR, Automatic Meter Reading) 및 계량데이터관리시스템(MDMS, Meter Data Management System)을 설계 구성하여 개발한다. 개발된 시스템은 추후 원격검침 인프라(AMI, Advanced Metering Infrastructure) 시스템구축등에활용할 수 있어, 워터그리드 서비스를 효과적으로 구현할 수 있다. AMI는 국내뿐만 아니라 세계적으로 확대 보급 추세여서 IoT 기술과의 융합 시 더욱 큰 시너지를 발휘할 것으로 예상한다. 이에 따라, 개발된 시스템을 활용하면 고객의 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대할 수 있을 것이다.
Ⅱ. 시스템 구성
2-1 전체 시스템 구성
그림 1은 본 논문에서 개발하는 시스템의 구성을 보여준다.
그림 1. LoRa IoT 원격검침 시스템의 전체 구성도
Fig. 1. Diagram of LoRa IoT Remote Meter Reading System
그림 1에서 디지털 수도미터기는 각 가정에 설치되어 가정 내 수도의 사용량을 측정하는 계기이다. 각 가정에 설치된 디지털 수도미터기에는 LoRa 통신 모듈이 장착되어 서버 PC와 LoRa가 무선 통신으로 데이터를 송수신할 수 있다.
서버용 PC에도 LoRa 통신 모듈이 USB 포트에 장착되어 각 세대의 수도미터기에 장착된 LoRa 모듈과 연결하여 데이터를 송수신한다. 서버용 PC에는 본 연구에서 개발한 서버프로그램을 실행시킨다. 서버프로그램은 MDMS(Meter Data Management System) 프로그램으로서 통신부, 데이터베이스 부 및 사용자인터페이스로 구성된다. 서버프로그램은 설정된 주기마다 각 세대의 수도미터기에 LoRa 통신으로 검침 데이터 요청을 하여 수도미터기에 연결된 LoRa 통신 모듈을 통하여 각 세대의 검침 데이터를 받아 데이터베이스에 저장하고 저장된 데이터를 사용자에게 보여준다.
서버가 인터넷에 연결되어 있고 클라우드(웹 서버 MySQL)가 연결되어 있으면 수도미터기에서 전송받은 검침 데이터는 인터넷을 통하여 클라우드에 즉시 전송 저장된다. 본 연구에서는 각 세대의 사용자가 원격에서 스마트폰으로 검침 데이터를 읽어 볼 수 있도록 하는 스마트폰 앱 프로그램을 개발하였다. 개발된 앱 프로그램을 사용자의 스마트폰에 설치하고, 웹 서버 MySQL에 접속하면 원격에서 자신의 스마트폰으로 해당 세대의 계량 검침 값을 열람할 수 있다. 이러한 데이터 흐름도를 그림 2에 보여준다.
그림 2. LoRa IoT 원격검침 시스템의 데이터 흐름도
Fig. 2. Data Flow Chart of LoRa IoT Remote Meter Reading System
2-2 디지털 수도미터기
디지털 수도미터기는 ID 설정부, 센서 인터페이스부, 제어부, 통신부, 저장부, 전원부 및 디스플레이부로 구성된다. 디지털 수도미터기의 ID(식별 번호) 설정은 외부에서 통신으로 설정 가능하도록 하여 ID를 저장하도록 한다. 디지털 수도미터기의 인터페이스부는 수도의 사용량을 감지하는 센서의 센싱 신호를 주기적으로 수신하여 제어부에 전달하여 수도 사용량을 계산하여 저장부에 저장하고 LCD에 디스플레이 한다. 디지털 수도미터기의 통신 포트는 LoRa IoT 모듈과 연결한다. 본 논문의 개발에 사용된 디지털 수도미터기의 외관과 LoRa 통신 모듈 및 메인보드 장치를 그림 3에 보여준다. 수도미터기와 PC 서버와 통신을 위하여는 프로토콜이 일치하여야 하며 LoRa 모듈은 ASCII 통신을 하여야 하므로 디지털 수도미터기의 하드웨어와 프로그램을 직접 작성하였다. 본 연구에서는 수도미터기의 MCU는 TI사의 MSP430FR4133을 사용하였고, MCU에 최적화된 IAR Embedded Workbench[10]를 사용하여 프로그램하고 컴파일하여 MSP430 Gang 프로그래머[11]로 다운로드하였다.
그림 3. (a) 디지털 수도미터기와 LoRa 통신 모듈 연결 모습, (b) 디지털 수도미터기의 메인보드
Fig. 3. (a) Connection of Digital Water Meter and LoRa Communication Module, (b) Main Board of Digital Water Meter
2-3 LoRa 통신 모듈
LoRa 통신 모듈은 자체설계할 수도 있지만, 비용이나 시간을 고려할 때 상용 모듈을 사용하는 것이 타당하다고 고려되어, REYAX의 RYLR896 모듈을 선택하였다[12]. 본 연구에 사용된 LoRa 통신모듈을 그림 4.(a)에 보여주고, 모듈의 구성도를 그림 4.(b)에 보여준다. RYLR896 트랜시버 모듈은 핀, 안테나, STM32L 마이크로 컨트롤러 IC 및 Semtech SX1267 엔진을 기반으로 한 모듈로서 장거리 통신 및 저전력 통신에 적합하다.
그림 4. (a) RYLR896 LoRa 통신 모듈, (b) LoRa 통신모듈 구성도
Fig. 4. (a) RYLR896 LoRa Communication Module, (b) Diagram of LoRa Module Communication
통신연결은 디지털 수도미터부에서는 RYLR890 로라 모듈을 수도미터기의 메인 MCU와 UART로 연결한다. 서버부에서는 PC의 USB 포트에 USB to RS232 변환기를 연결하고 변환기와 RYLR890 로라 모듈과 연결한다. 통신연결은 그림 5에서 보는 바와 같이 1:N 연결로서 동일한 Network ID로 설정된 모둘이 그룹을 형성하여 송수신할 수 있게 된다.
그림 5. LoRa 모듈 통신연결
Fig. 5. LoRa Module Communication Connection
로라 모듈의 Address는 0부터 65535중에서 설정할 수 있다. 본 논문에서는 관리사무소의 PC(서버)와 연결된 로라 모듈의 Address는 120으로 설정하고 각 세대의 수도미터기에 연결된 로라 모듈은 동과 호수를 조합해 Address를 설정한다. 예를 들어 101동 103호인 경우 Address를 1103로 설정한다. Network ID는 0부터 16중에서 설정할 수 있는데 본 개발에서는 6으로 설정하였다. 로라 모듈 간의 통신은 AT Command로 통신한다[13]. AT Command는 ASCII 형태로 통신한다. 통신 거리의 사양은 도심에서 약 500m, 개활지에서는 약 3Km이다. 아파트 단지의 각 세대에 수도미터기를 설치할 경우 통신 거리가 짧아질 수 있는데 이 경우 설치 시 수도미터기의 위치에 따라 LoRa 통신모듈부에 자체배터리를 내장하여 수도미터기와 거리를 두어 외부로 표출되게 설치하면 장거리 통신에 도움이 된다.
Ⅲ. 소프트웨어 설계
3-1 PC 서버프로그램(MDMS, Meter Data Management System)
PC 서버프로그램은 계량데이터 운용시스템(MDMS)으로서 로라 모듈과 연결되어 디지털 수도미터기에서 수도 사용량 정보를 읽고 표시하고 저장하는 기능을 담당한다. MDMS의 주요기능은 주기적으로 또는 필요시 수동으로 미터기에 검침 값을 요청하여, 전송되는 검침 값을 수신하여 데이터베이스에 저장하고, 그 결과를 화면에 보여주는 것이다. 본 논문의 MDMS는 Visual C#으로 작성하였으며, Window 환경으로 편리한 시각편집과 마우스만으로 모든 기능이 수행될 수 있도록 하였다. 검침 데이터는 추후 요금계산 처리 및 고지서 발부 등 다양한 보고서용 데이터로 사용할 수 있다. 개발된 MDMS 화면을 그림 6 및 7에 보여준다. 그림 6은 예시아파트의 전 세대를 볼 수 있는 화면이고, 그림 7은 특정 세대의 현재 및 과거 검침 데이터를 볼 수 있도록 한 화면이다. 그림 7의 데이터를 시각적으로 볼 수 있도록 그림 8에서와같이 그래프로 표출하는 기능을 부가하였다. 개발된 MDMS는 다음과 같은 주요기능을 수행한다.
- 검침 값 모니터링 기능 : 세대별, 계량기별 사용량 검침 값을 요청, 수신하여 PC서버의 데이터베이스(MySQL)에 해당 세대의 동, 호수와 함께 저장하고 화면에 표출하며, 세대별 계량기의 동작 상태 및 이상 유무를 보여준다.
- 검침 값 웹 서버 전송 기능: 각 세대에서 수신된 검침 값을 인터넷을 통하여 미리 설정된 웹 서버(candy6395.ivyro.net)로 전송하여 웹 서버 데이터베이스(fr12.ivyro.net/webmysql/phpMyAdmin)에 저장한다.
- 검침 주기설정 기능 : 사용자가 검침 주기를 설정하여 수동 조작 없이 주기적으로 자동으로 계량기를 검침한다.
- 수동검침 기능 : 필요한 세대의 계량기를 설정하여 해당 계량기만 즉시 검침이 가능하며, 이때 계량기의 이상 유무 판별 및 동작 상태 확인이 가능하다.
- 데이터 검색 기능 : PC의 데이터베이스에 저장된 데이터에 대하여 검색을 지원하고 검색결과를 보고서 화면이나 엑셀 파일로 출력할 수 있다.
- 보고서 작성 기능 : 계량기별 및 시간대별 사용량 등을 보고서로 작성한다.
- 검침 내용 그래프 분석 기능 : 세대별, 시간대별, 일별, 월별 사용량 추이 그래프로 출력 가능하여 사용량 분석, 전월대비, 전년 동기 비 분석 등이 가능하다.
- 기기 이상 시 알람 기능 : 계량기의 이상 유무 판별 및 동작 상태 확인, 검침기기 이상 시 이상 표시와 알람 표시가 가능하다.
- 운영자 등록 및 로그 온 기능 : 등록된 운영자의 등급에 따라 데이터의 접근이 가능하도록 한다. 운영자 등록 및 삭제, 패스워드 기능이 포함된다.
- 통신설정 기능 : 로라 모듈과 UART 통신설정을 한다.
MDMS에서 수집된 데이터는 세대별, 시간대별, 일별, 월별 사용량 추적이 가능하므로 워터그리드에 활용이 가능하다. 또한, 실시간 사용량 추적으로 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지 추정할 수 있으므로 사회적 문제해결 등 부가적 활용도 가능하다.
그림 6에서 수신설정에서는 세대의 수도 사용량 정보 수신주기를 선택할 수 있다. 본 연구에서는 매시간, 하루에 2번, 매일 10시 및 일주일에 1번 등 다양한 선택이 가능하도록 하였다. 또한, 현재 사용량을 누르면 현재 세대의 수도 사용량 정보를 읽고 표시된다. 세대의 디지털 수도미터기에서 수신받은 수도 사용량 정보는 관리사무소의 PC의 데이터베이스에 저장되고, 그림 6의 설정에서 웹 서버 데이터베이스에 저장이 선택되어 있으면 각 세대의 사용량 데이터는 수신받는 즉시 인터넷을 통하여 웹 서버의 데이터베이스에도 저장된다. 특정 세대의 누적 수도 사용량 정보를 알고 싶으면 그림 6에서 세대의 호수를 클릭하면 그림 7의 화면이 팝업되어 특정 세대의 최신 수도 사용량 정보 20개가 표시된다. 여기서 검색 기간 설정에서 원하는 기간을 선택하면 특정 기간의 수도사용량 정보를 검색할 수 있다. 또한, 사용량 추이표 버튼을 눌러 검색한 자료를 엑셀 파일로 저장하거나 사용량 추이 도표를 눌러 검색한 자료를 그림 8에서 보는 바와 같이 막대 그래프, 원그래프 및 꺾은선 그래프로 표시할 수 있다.
그림 6. MDMS 전 세대 표출 화면
Fig. 6. MDMS Display Screen for All Households MDMS display screen for all generations
그림 7. MDMS 특정 세대 표출 화면
Fig. 7. MDMS Display Screen for a Specific Household
그림 8. MDMS 특정 세대 사용량 추이 그래프 표출 화면
Fig. 8. MDMS Display Screen of usage trend Specific Household
3-2 앱 프로그램
앱 프로그램은 세대 사용자가 자신의 수도 사용량 정보를 스마트폰에서 쉽게 확인할 수 있도록 한 프로그램으로서 안드로이드 스튜디오로 작성하였다. 앱 프로그램의 수도 사용량 정보는 웹 서버의 데이터베이스로부터 전달받는다. 앱 프로그램은 그림 9에서 보여주는 바와 같이 사용자의 가장 최근 수도 사용량 정보와 검침 시간 표시와 최근 3개의 수도 사용량 정보가 막대 그래프로 표시된다. 이전과 다음 버튼으로 이전과 다음의 수도 사용량 정보도 알 수 있다. 본 연구에서는 수도 사용량 정보와 회원 정보가 웹 서버의 데이터베이스로 전달될 때 PHP 파일을 이용하는 방법을 사용하였다. 즉, 미리 작성한 여러 PHP 파일을 FileZila로 웹 서버에 전송하여 연결하는 방법이다.
그림 9. 웹 서버 MySQL 연결 앱 프로그램 실행 화면
Fig. 9. Web Server MySQL Connection App Program Execution Screen
Ⅳ. 시스템 연결 테스트
4-1 LoRa IoT 검침 시스템 테스트 구성
본 연구에서 개발된 LoRa IoT 원격검침 시스템 테스트를 위하여 디지털 수도미터기와 PC 서버에 각각 LoRa 모듈을 장착하고, PC 서버는 웹 서버에 인터넷으로 연결하여 전체 네트워크를 구성하였다. 테스트에 사용된 미터기는 디지털 수도미터기로서 테스트를 위하여 메인보드를 자체적으로 제작하였으며 메인보드의 펌웨어는 C언어로 작성하였고 PC 서버의 MDMS는 Visual C#으로 작성하여 통신테스트 결과 정상 동작을 확인하였다. 시스템 구성은 10개의 디지털 수도미터기를 PC 서버와 LoRa 통신하도록 하였다. 디지털 수도미터기와 서버의 통신 프로토콜은 자체프로토콜을 사용하였다.
통합 성능 테스트의 목적은 LoRa 무선네트워크의 데이터 전달 성능을 확인하고, 서버에서 LoRa 통신으로 다수의 디지털 수도미터기들로부터 검침 데이터를 주기적으로 이상 없이 수신하여 서버의 데이터베이스에 저장하는가와 이 데이터를 인터넷을 통하여 웹 서버로 전송 저장하는가 및 스마트폰에서 웹 서버의 데이터베이스에 접속하여 각 세대의 검침량 확인이 가능한가를 종합적으로 확인함에 있다. 또한, 다수의 디지털 수도미터기와 PC 서버 간, PC 서버와 웹 서버 간 및 웹 서버와 스마트폰 간에 전송된 데이터들의 패킷 에러율을 분석하여 시스템의 신뢰성을 확인하고 LoRa 네트워크를 기반으로 한 시스템이 대단위 세대를 위한 검침 시스템으로 사용 가능한가를 시험하는 데 있다. 10개의 디지털 수도미터기를 수도미터기 사용량 테스트벤치에 그림 10에서 보는 바와 같이 장착하여 유량을 통과시키며 24시간 동안 매5분마다 PC 서버에서 각 미터기의 검침 값을 자동으로 읽도록 세팅하여 실제 검침량과 비교하였다. 그 결과 PC 서버프로그램에서 데이터 수신 성공률과 정확성은 100%이었고, 모든 수신데이터는 웹 서버 데이터베이스로 이상 없이 전송되어 저장됨을 확인하였다. 스마트폰 통신 가능 지역에서는 어디서든 스마트폰 앱 프로그램에서 웹 서버를 접속하여 해당 계량기의 검침 값을 확인할 수 있었다.
그림 10. LoRa IoT 원격검침 시스템 테스트 장면
Fig. 10. LoRa IoT Remote Meter Reading System Test
4-2 원격 전송오류 및 전송 거리 시험
4.1절의 LoRa IoT 검침 시스템 테스트에서 전송 거리는 중요하다. 전송 거리 시험을 위하여 그림 11에서 보는 바와 같이 대학 실험실에 PC 서버를 위치하고 LoRa 모듈이 장착된 디지털 수도미터기를 대학 주변 위치를 변경하며 전송 거리 시험을 하였다. 본 시스템 테스트에서는 두 개의 디지털 수도미터기에서 데이터를 읽는 테스트를 1분 간격으로 1개의 데이터를 읽는 방식으로 장소마다 100개의 데이터를 수신하여 패킷 에러율을 분석하였다.
그림 11의 지도상 ① 및 ⑤ 지점은 직선거리 300m 및 600m의 가시거리이며, ②지점은 직선거리 500m의 5층 건물에 가려진 비 가시거리이다. ③ 및 ④ 지점은 직선거리 1.7Km 및 1Km로 5층 건물로 약간 가려진 비 가시거리이다. 테스트 시 1분마다 미터기 검침 데이터를 서버에서 요청하는 방식으로 각각의 지점에서 총 100회의 데이터를 전송하여 테스트하였다. 표1에서 보는 바와 같이 테스트 지점에서의 모든 데이터는 성공적으로 전송됨을 확인하였다. 다만 ③ 및 ④ 지점에서 약 98% 및 94%의 데이터 성공률을 보였다. 이는 거리와 건물에 의한 통신장애가 있음을 알 수 있다. 통신 성공률은 에러 발생 시 재전송요구, 통신 모듈과 계량기와 분리하여 외부에 설치 등 성공률을 높일 수 있는 연구로 개선 가능할 것으로 보인다. 결과를 보면 실제 적용 시 반경 약 1.5Km 내의 세대를 위한 원격검침은 가능할 것으로 보인다.
그림 11. LoRa 전송 거리 시험 위치
Fig. 11. Location of the LoRa Transmission Distance Test
표 1. LoRa 전송 거리 시험 결과
Table 1. LoRa Transmission Distance Test Result
Ⅴ. 결론
본 논문에서는 각 세대의 수도미터기를 원격으로 검침할 수 있는 LoRa IoT 원격검침 시스템을 개발하고 이에 대한 적합성 테스트를 하였다. 시스템 구성은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신 받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하였다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하였으며, PC 서버프로그램으로서 MDMS 프로그램과 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램을 자체 설계 제작하였다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내에서 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보였고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하였다. 테스트 결과, 개발된 시스템은 추후 성능개선과 추가 현장 테스트를 거치면 충분히 실사용 현장에 사용 가능함을 확인하였다. 개발된 시스템은 추후 다른 계량기에 적용 가능할 것으로 생각된다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 AMI에 적용 시 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능할 것이다.
References
- Gwangju Institute of Science and Technology, "Water grid intelligence technology reports", Gwacheon: Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, pp. 1-32, June, 2011.
- Dong-hwan Kim, Kyung-hye Park, Kyung-jin Min, "A study on Smart Water Grid through IT Convergence", Journal of Digital Convergence, Vol. 11, No. 7, pp.27-40, 2013. https://doi.org/10.14400/JDPM.2013.11.7.027
- Hyung-soo Kim, "The Future Intelligent Smart Water Grid", Water for future Vol. 44, No.8, pp. 10-14, 2011.
- Sang-ho Lee, "Comparison of Smart Water Grid and Smart Power Grid", Water for Vol. 44, No. 8, pp. 25-30, 2011.
- Do-young An, "A Study on the IoT Service Based on AMI for Energy Utility", MS, Chonnam National University, Gwangju, 2018.
- Jae-hee Jung, Min-geun Ji and Gang-man Yi, "An intelligent predictive model for analyzing public service data on IoT device", Korea Information Processing Society, Vol. 26, No. 2, pp. 101-105, November, 2019.
- Ho-seok Go, "'Real-time meter reading' of tap water consumption:Daegu city expects automation of meter reading tasks and life care for the vulnerable", Local Information Vol. 122, pp. 6-11 May, 2020.
- Young-hwan Choi and Yeong-real Kim, "Research regard to necessity of smart water management based on IoT technology", Journal of the Korea Industrail Information Systems Research, Vol. 22, No. 4, pp. 11-18, 2017. https://doi.org/10.9723/jksiis.2017.22.1.011
- Yong-gil Park, "The Development of Smart Water Grid based Intergrated Water Information Porviding System of Urban Drinking Water", Ph.D, Inha University, Incheon, February, 2020.
- IAR Embedded Workbench IDE User Guide. Available:https://netstorage.iar.com/SuppDB/Public/UPDINFO/004916/arm/doc/EWARM_UserGuide.ENU.pdf
- Texas Instruments, MSP Gang Programmer, Available:https://www.ti.com/lit/ug/slau358q/slau358q.pdf?ts=1649564822682&ref_url=https%253A%252F%252Fwww.google.com%252F.
- REYAX. RYLR896. Available: https://reyax.com/tw/wp-content/uploads/2019/12/RYLR896_EN.pdf.
- REYAX. LoRa AT COMMAND GUIDE. https://reyax.com/wp-content/uploads/2020/01/Lora-AT-Command-RYLR40x_RYLR89x_EN.pdf.