1.1 연구의 배경

신ㆍ재생에너지로 촉발된 신개념 에너지원의 패러다임은 대전력 전기에너지의 구현은 물론 소전력 이동형 전기에너지의 개발도 요구하고 있다. 최근 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행차, 가상현실(VR) 등의 기술이 4차 산업혁명을 주도하고 있으며, 빅데이터와 이를 생성하는 센서기술이 필수적이다. 센서는 감지한 각종 아날로그 신호를 디지털값으로 전환하여 통신회로와 네트워크를 통해서 프로세서로 보내어 메모리에 저장하며, 멀리는 데이터 센터로 보내게 된다. 따라서 센서의 구동을 위해 전력소모가 적게 설계하는 것이 무엇보다도 중요하다.

개별 센서의 정상적이고 상시적인 동작을 위한 전력공급 문제와 날로 증가하는 모바일 기기의 전력 소모로 인하여 배터리의 전력공급 능력은 오히려 한계를 보이며 이를 극복하기 위한 일환으로 에너지 하베스팅(Energy Harvesting) 기술이 주목받고 있다⁽¹⁾. 저전력 전원 관리 회로(PMC: Power Management Circuit) 및 멀티소스(Multi-source) 시스템 설계 등 소자의 최적화, 회로의 고성능화를 위해 에너지 하베스팅 기술을 이용한 연구가 다양하게 진행되고 있다^(2-3).

1.2 연구의 목적 및 방법

특히, 축산현장에서는 IoT 기술을 접목하여 소, 돼지 등의 건강 상태, 발정시기 등 생체정보를 수집하여 실시간으로 점검하고 결과를 휴대폰 및 서버 등으로 전송하여 관리하고 있다. 하지만 IoT 센서의 구동전력을 배터리로 구성함으로써 배터리의 수명에 따라 센서의 수명도 결정되므로, 센서의 잦은 교체로 인한 농가의 경제적 부담이 많아져 IoT 센서기술의 적용이 많은 이점이 있음에도 이를 기피하는 현상이 있다.

이를 극복하기 위해서는 IoT 센서의 수명을 획기적으로 늘려야 하고, 이를 위해서는 IoT 센서의 전력소모를 최대한 줄이는 저 전력설계가 필요하며 자체에서 발전할 수 있는 에너지 하베스팅 메커니즘의 구현이 중요하다. 다양한 에너지 하베스팅 기술들 중에서 영구자석(PM:Permanent Magnet)을 통하여 강력한 자기장을 형성하기 쉬운 전자기 진동 발전기가 많이 사용되고 있다^(4-5).

본 연구는 적외선 센서로 소의 체온을 측정하고 가속도 센서로 소의 운동성을 측정하여 소의 건강상태를 관측하고 발정주기 예측이 가능하도록 하는 IoT 센서를 설계 및 구현하고자 하였다. 소의 움직임을 통한 운동에너지(Kinetic Energy)와 이를 활용하기 위한 구조의 코일 및 영구자석의 구조 설계와 소의 상태를 감지하기 위한 진동 및 적외선 열 감지 센서와 WI-FI 구동을 위한 마이크로컨트롤러로 구성된 저 전력 IoT 센서를 설계하였다. 이를 위하여 전자기 유도방식의 에너지 하베스팅 메커니즘의 개발과 저 전력 센서 회로의 설계를 통하여 센서의 수명을 10년 이상으로 늘릴 수 있는 설계기술을 제안하였다. 또한, 연구 결과로 소의 운동에너지에 의한 전자기유도방식의 발전 메커니즘과 실험결과를 제시하였으며 저 전력 센서 회로 설계를 통하여 전력소모량을 기존 대비 15배 정도 저감되도록 구현하였다.

2.1 전자기 유도 발전 이론

본 연구에서는 축산용도에 적합한 에너지 하베스팅을 위해 운동에너지를 통한 전자기 유도로 발전이 가능하도록 선형 발전기(Linear Generator) 구조를 선택하였다. 선형 교류발전기는 본질적으로 발전기로써 사용되는 교류 발전기의 유형이며, 전자기 유도의 원리로 작동한다. 자석이 전자기 코일로 이동할 때, 이것은 코일을 통과하는 자속을 변경하고 이에 따라 작업을 수행하는데 사용할 수 있는 전류의 흐름을 유도한다. 선형 교류발전기는 가장 일반적으로 왕복 이동을 직접 전기에너지로 변환하기 위해 사용된다.

2.2 유도기전력 발생 메커니즘 분석

축산용도로 사용되는 센서는 크기와 구조의 제약이 많이 따르기 때문에 그림 1처럼 가장 간단한 구조의 전자기 유도발전기를 설계하였다. 자석의 세기는 자석재료의 자기이력루프(Magnetic Hysteresis Loop)에 따라 좌우됨으로, 본 연구에서는 현재 가장 강한 자석 재료로 알려진 NdFeB(Neodymium Iron Boron)자석을 적용하였다.

Fig. 1. Electromagnetic Inductive Development Model

전자기력을 크게 하기 위해서는 식 (1)과 (2)에서 보듯이 코일의 저항 Rc가 적어야 하고 Rc를 줄이기 위해 코일의 두께가 클수록 좋다^(6-7).

Dem : electromagnetic damping,

Rl : load resistance

Rc : coil resistance,

Lc : coil inductance

t : 코일의 두께

$r_{0}$ : 코일외경

$r_{i}$ : 코일내경

$\rho$ : 코일재료의 저항계수

3.1 축산용 IoT 센서의 구성

그림 2는 축산용 IoT 센서의 내부 구성도이다. 전원부는 소의 움직임을 전기에너지로 변환하는 전자기유도방식의 발전부와 백업용 코인배터리로 구성되어 있고, 타이머 스위치를 통해서 회로 구동용 DC-DC 컨버터가 위치한다. 또한, 마이크로컨트롤러는 적외선 온도 센서에서 소의 체온을 측정하게 되고 가속도 센서를 통해 소의 행동 패턴을 읽어온 다음 가공 후 블루투스 송수신기를 통해서 송신하도록 구성했다. 본 연구의 핵심은 센서의 수명을 10년 이상으로 늘이는 것이고 이것을 가능하게 하는 핵심요인 중의 하나가 저 전력 기반의 설계이다. 따라서 최대한 소모전력이 적은 부품을 사용해야하고 각 소자의 동작 상태를 분석하고 프로세스를 설계하는 것이 중요하다. 이를 구현하기 위해서 구동 에너지의 분포를 분석하고 필요할 때만 스스로 깨어나서 구동 후 다시 휴면상태로 들어가는 설계가 필요하다. 동작 주기는 데이터를 송신하는 주기로 설정하였다.

Fig. 2. Internal composition diagram of IoT sensor

3.2 축산용 IoT 센서의 설계

저전력 소모의 축산용 IoT 센서 회로 설계를 위하여, 소의 움직임과 체온을 감지하고 분석 저장한 데이터를 송신하는 경우의 부품 소모전력을 고려해야 한다. 또한, 소모전력을 최소화하기 위하여 MCU 의 On/ Off 동작 시간 최적화가 필요하다. 표 1은 센서의 1회 송신주기를 600 초로하고 그 시간 동안의 회로 내에서 소비되는 전력을 계산하기 위한 기본 표이다. 각 부품의 소모전력은 부품들의 데이터 시트를 참고하였으며 1CYCLE(송신주기)는 600초로 하고 이를 토대로 가속도 센서가 내부에 저장할 수 있는 최대 시간 선정이 필요하다.

먼저, 가속도 센서(ADXL362)의 측정주파수는 12.5회이고, 가속도 센서의 FIFO(File Input File Output) 크기는 512이므로, FIFO의 기록저장 가능 시간은 다음 식 (3)과 같다.

또한, wake-up mode로 동작시켜 소의 동작 상태에 반응하여 저장하도록 함으로써 전력소비량을 줄였다.

이때 마이크로컨트롤러의 동작 시간을 계산하기 위하여 각 부품의 동작 시간 확인이 필요하다. 적외선온도센서(MLX90614)의 파워온 셋업시간 및 자료수집시간, 그리고 가속도센서(ADXL362)의 데이터수집시간과 마이크로컨트롤러(CC2640R2)의 데이터송신시간을 모두 합한 시간으로 다음과 같다.

a. 적외선온도센서 파워온 셋업시간 ≒ 15 ㎳

b. 적외선온도센서 데이터 수집시간 ≒ 2 ㎳

c. 가속도센서 데이터수집시간 ≒ 2 ㎳

d. 마이크로컨트롤러 데이터송신시간 ≒ 5 ㎳

따라서, 마이크로컨트롤러의 총 동작 시간은 상기 a부터 d까지의 합계인 24 ㎳이다. 마이크로컨트롤러 총 동작 시간 및 소모전력 계산을 바탕으로 타이머를 통해 스위치의 동작시점을 결정하므로, 스위치(TS5A3160)의 온 타임 또한 24 ㎳로 설정하였다. 데이터의 송신주기는 600초로 하고 이를 위해 타이머(TPL5111)의 동작 주기를 600초로 구성하였고, 이를 위해 TPL5111의 PIN3에 57.437 ㏀ (107.0 ㏀ // 124.0 ㏀)를 GND로 연결하였다.

그림 3은 센서의 동작 상황을 흐름도로 나타낸 것이다. MCU의 Wake-up 시간은 총 동작 시간과 상기 스위치 온 타임에서 결정한 24 ㎳의 시간 주기의 반복으로, 그림 3의 (a)와 같이 600초마다 타이머를 켜서 MCU를 Wake-up 시킨다.

Fig. 3. Switch Operation(a) and MCU Action of Flow Chart

또한 그림 3의 (b)는 Wake-up된 MCU의 플로우 차트를 보여주고 있다. Start된 MCU는 센서 데이터 수집에 쓰이는 I2C통신, SPI통신, Timer 그리고 GPIO등의 Peripheral을 셋업 하고 적외선온도센서(MLX90614)의 파워온 셋업시간 15 ㎳를 기다린 후 적외선온도센서(MLX90614)의 데이터를 읽어온다. 다음으로 가속도센서(ADXL362)의 데이터를 읽어오고 이 데이터들을 적절하게 계산 후 블루투스통신을 통해 마스터로 전송한 다음 전원스위치(TS5A3160)를 끈다. MCU 동작 프로세스를 시간별로 정리하여 소모전력을 계산하면 표 2와 3과 같다. 가속도센서(ADXL362)의 경우 소의 활동상태에 따라 Wake-up상태가 만들어짐으로 1회 Wake-up 해서 측정하고 저장하는 시간을 평균 500 ㎳로 계산하고 1 Cycle동안 10회 wake-up 것으로 500 ㎳ * 10 회 = 5000 ㎳ 로 계산하였다.

표 2는 슬립모드 및 스탠바이모드로 구동시키는 경우로 총 소모전력량은 34.74 ㎼이고, 표 3은 타이머로 전원부 단의 스위치를 ON/OFF하여 회로 전체 전원공급을 차단하는 구조에서의 소비전력으로 약 2.19 ㎼ 이다. 타이머와 스위치의 조합으로 15배 정도의 구동전력을 줄일 수 있음을 확인할 수 있다.

그림 4는 IoT 센서의 회로도이다. 회로의 구동은 타이머 600초 주기의 ON SIGNAL로 시작되어서 스위치가 ON되면 회로 전체에 전원이 공급되는 구조이다. DC-DC컨버터는 MCU에 내장되어있고 출력은 3.0 V로 구성하였다. 따라서 DC-DC 컨버터 후단 부에는 3.0[V]의 전원이 공급되며, 다만 가속도센서(ADXL362)는 상시 전원이 공급되어야 하므로 VDD가 바로 연결되어 있다. 그림 5는 AC를 DC로 변환하기 위한 브릿지 정류회로이고 그림 6은 타이머에 의한 전원 공급 스위치 회로이다.

Fig. 4. IoT Sensor Circuit Diagram

Fig. 5. Rectifier Circuit

Fig. 6. Timer and Switch Circuit

Fig. 7. Internal photos of IoT sensors

그림 7은 IoT 센서의 내부구조로, 플라스틱 원통형보빈에 코일을 감고 원통형 보빈속에 영구자석을 삽입한 다음 양끝을 영구자석으로 막아놓은 형태로 구성하였다. 소가 목을 흔들면 중앙의 영구자석이 움직이며 그로 인해 전자기유도작용이 일어나 코일 양단에 기전력이 발생하고 이것을 정류하여 커패시터에 저장하는 형태이다. 발전효율을 높이기 위해 여러 단의 중첩된 구조로 제작할 수도 있으나, 표 3에서 계산된 바와 같이 센서의 소비전력량이 약 2.19 ㎼으로 매우 작으므로 제작공정을 단순화하여 제작단가를 낮추는 것에 초점을 맞추었다.

본 연구에서는 센서 구조와 시중에 판매되는 영구자석의 제약으로 그림 8과 표 4와 같이 제작하였다. 그림 8은 에너지 하베스팅 부의 사진이며 코일 구조로, 보빈에 감진 코일(Coil) 내부를 가동자인 영구자석(Nd)이 관통하여 놓여있다. 그리고 영구자석은 코일 내부 홀의 중앙을 기준으로 위아래 시소 운동을 할 수 있도록 구성하였다. 코일의 좌. 우측 내부에서 자석 1, 2가 배치되어 있으며 중앙에 자석 3이 배치되어 중앙에 떠 있는 구조로 되어 있다. 식(1)과 (2)에서 전자기력 Fem을 크게 하려면 코일 저항 Rc가 적어야하고 코일저항 Rc를 적게 하려면 코일의 두께 t가 클수록 좋음을 알 수 있다. 하지만 센서의 구조적으로 제약이 되지 않는 범위에서 코일의 두께 t를 최대한 크게 제작하였다.

Fig. 8. IoT Sensor Energy Harvesting Part Structure

3.3 시험결과

3.3.1 진동시험

축산용 IoT 센서 회로의 발생 전압 확인을 위해 소의 움직임을 가정하여 5 ㎐, 0.1 m 조건으로 200 ㏀ 부하 시의 코일 양단 유기전압은 그림 9와 같이 4.76 V, 212 ㎳ 주기임을 확인할 수 있다. 진동시험의 조건 및 결과는 표 5와 같다.

Table 5. Conditions and Results of Vibration Test

시험 조건	・거리간격 : 0.1 m ・주파수 : 5 ㎐ ・부하 : 200㏀ ・프로브 임피던스 : 10 ㏁
시험 방법	일정속도 및 거리 흔들기
시험 목적	진동에 의한 유기전압 확인
시험 결과 (전압/주기)	4.76 V / 212 ms

Fig. 9. Output voltage 1 - Vibration test

3.3.2 낙하시험

전자기 유도 발전기에는 센서 내부에서 발생되는 전력을 측정하는 회로가 없기 때문에 가속도 센서를 이용해서 생산되는 전력을 추정 계산하기 위한 낙하시험을 진행하였다.

그림 10에 전자기 유도 발전기의 내부자석(그림 8의 자석 3)의 동작 상태를 확인하기 위해 높이 0.2 m , 각도 90 ° 조건에서 떨어뜨리는 낙하 시험시 18.06 V의 충격파가 유기됨을 확인할 수 있다.

Fig. 10. Output voltage of generator 2 – Fall test

3.3.3 발전량 계산

그림 10에서 도시된 발전기를 0.2 m 높이에서 수직으로 자유낙하 시킨 경우 지면에 부딪힐 때 내부 자석의 운동에너지 Ek 는 식 (4)와 같이 계산된다.

(4)

$E_{K}= mg h$

m : 질량 = 0.00585 ㎏

g : 중력 가속도 = 9.80665

h : 높이 = 0.2 m

∴ $E_{K}$ = 0.00585 $\times$ 9.80665 $\times$ 0.2 = 0.0115 J

그림 10의 결과를 전력으로 환산하기 위해 그림 11와 같이 근사화 할 수 있다.

Fig. 11. Fall Test Output Approximate Graph

그림 11을 한 주기로 식을 세우면 식 (5)와 같다.

(5)

$Vm1(t)=\begin{cases} \left |\dfrac{-(V_{m1}- V_{d}}{t_{1}}\right | t&\\ \left |\dfrac{(V_{m1}- V_{d})}{t_{2}-t_{1}}\right | t& \end{cases}$

여기서 Vm1rms=$\dfrac{Vm1}{2\sqrt{3}}$ 이 되고 전체 실효전압은 각각 아래와 같이 계산될 수 있다.

Vm1rms$=\dfrac{Vm1}{2\sqrt{3}}$=$\dfrac{10.5}{2\sqrt{3}}$= 3.031 Vrms

Vm2rms$=\dfrac{Vm2}{2\sqrt{3}}$=$\dfrac{9.0}{2\sqrt{3}}$ = 2.598 Vrms

Vm3rms$=\dfrac{Vm3}{2\sqrt{3}}$=$\dfrac{8.2}{2\sqrt{3}}$ = 2.367 Vrms

Vm4rms$=\dfrac{Vm4}{2\sqrt{3}}$=$\dfrac{4.0}{2\sqrt{3}}$ = 1.155 Vrms

Vm5rms$=\dfrac{Vm5}{2\sqrt{3}}$=$\dfrac{3.0}{2\sqrt{3}}$ = 0.866 Vrms

따라서 1 회 0.2 m 자유낙하 발전량 $P_{r}$은 아래의 식 (6)으로 나타낼 수 있다.

(6)

$$P_{r}=\dfrac{1}{R}\sum_{k=1}^{5}V_{mkrms}^{2}$$ $$=\dfrac{1}{R}(Vm1_{r m s}^{2}+ Vm2_{r m s}^{2}+ Vm3_{r m s}^{2}+ Vm4_{r m s}^{2}+ Vm5_{r m s}^{2})$$ $$=(9.188+6.75+6.06+1.333+0.75) / 100×10^{3}$$ $$=23.624 / 100×10^{3} = 236.24 ㎼ $$

자유낙하의 운동에너지의 전기에너지 변환량은 AC전기로 236.24 ㎼가 추정발전 되었고 이 AC전원을 센서의 구동전원으로 쓰기 위해 정류회로를 구성하여 DC전원으로 변환하였다. 또한 정류회로는 그림 2와 그림 5에서 발전코일의 구조에 적합한 형태인 브릿지 다이오드와 LC필터로 결합된 구조의 정류회로로 그림 5의 D4, FL2, C47~C48 같이 구성하였다.

진동에 의한 전기에너지는 전기에너지를 브릿지 정류하면 컨덴서에 저장되는 에너지 $P_{d}$는 식 (7)과 같다.

(7)

$P_{_{d}}=\dfrac{1}{R}\sum_{k=1}^{5}(V_{mkrms}- V_{F})^{2}$

$V_{F}$ : 브리지정류다이오드 $V_{F}$(1.2[V])

$Vm1_{R M S}=\dfrac{Vm1}{2\sqrt{3}}$ 이 되고 전체 실효전압은

Vm1rms$=\dfrac{Vm1}{2\sqrt{3}}$=$\dfrac{10.5 - 1.2}{2\sqrt{3}}$= 2.685 Vrms

Vm2rms$=\dfrac{Vm2}{2\sqrt{3}}$=$\dfrac{9.0 - 1.2}{2\sqrt{3}}$ = 2.25 Vrms

Vm3rms$=\dfrac{Vm3}{2\sqrt{3}}$=$\dfrac{8.2 -1.2}{2\sqrt{3}}$ = 2.02 Vrms

Vm4rms$=\dfrac{Vm4}{2\sqrt{3}}$=$\dfrac{4.0 -1.2}{2\sqrt{3}}$ = 0.808 Vrms

Vm5rms$=\dfrac{Vm5}{2\sqrt{3}}$=$\dfrac{3.0 -1.2}{2\sqrt{3}}$ = 0.519 Vrms

$P_{d}=\dfrac{1}{R}(Vm1_{{s}}^{2}+ Vm2_{{s}}^{2}+ Vm3_{{s}}^{2}+ Vm4_{{s}}^{2}+ Vm5_{{s}}^{2})$

= (7.21+5.05+4.08+0.653+0.269) / 100×10$^{3}$

= 17.262 / 100×10$^{3}$ = 172.62 ㎼

가 된다. 따라서, 낙하시험의 운동에너지는 $E_{k}$ = 0.0115 J이고 발전량은 $P_{r}$ = 172.62 ㎼ 가 된다. 최종 회로 손실(컨덴서손실포함)을 무시한 정류기의 전력변환효율은 다음과 같다.

변환효율 $\eta =\dfrac{P_{d}}{P_{r}}\times 100$=$\dfrac{172.62 u W}{236.24 u W}\times 100$≒73 \%

$P_{r}$ : 발전기 출력 전력

$P_{d}$ : 브릿지정류후의 전력

3.3.5 실증시험

개발한 센서는 그림 12와 13과 같이 한우농가에 직접 설치한 후 소의 움직임을 모니터링하였다.

Fig. 12. Field-Test

소는 주로 상하와 좌우방향으로 움직이기 때문에 코일 내부의 영구자석은 중앙에서 상하로 왕복운동을 하고 코일양단에는 운동량에 해당되는 전력이 발생된다. 또한, 코일의 영구자석의 상하운동은 가속도 센서의 y축 값에 비례하므로 발전량을 추정할 수 있다.

Fig. 13. Field- Test monitoring Data

그림 13의 DB를 통해 저장된 1일 평균 1시간 운동에너지 $E_{DA}$는 0.4997 J이다.

$E_{DA}$ = ma = 9.80665$\times$8.711$\times$0.00585 = 0.4997 J

따라서 소의 1일 평균 1시간 추정 발전량 $P_{DA}$는 다음 식 (8)과 같이 2.084 ㎼ 로 계산된다.

(8)

$P_{DA}=\dfrac{F_{DA}(하루평균 1시간 운동에너지)}{F_{r}(자유낙하운동에너지)}\times P_{r}(자유낙하발전량)$ $=$$\dfrac{0.4997 J}{0.0115 J}\times 172.62 ㎼$ = 7,501 ㎼h $=$ 2.084 ㎼

Table 7. 24 Hour Field Test Data( ’20.3.13. )

시간	0∼1	1∼2	2∼3	3∼4		4∼5	5∼6	6∼7	7∼8
센서값 가속도	1759	1423	824	1264		889	2354	3567	8348
	0.858887	0.694824	0.402344	0.617188		0.434082	0.434082	1.149414	4.076172
시간	8∼9	9∼10	10∼11	11∼12		12∼13	13∼14	14∼15	15∼16
센서값 가속도	13576	19378	16563	17882		15946	34687	48362	65462
	6.628906	9.461914	8.087402	8.731445		7.786133	7.786133	16.937012	31.963867
시간	16∼17	17∼18	18∼19	19∼20		20∼21	21∼22	22∼23	23∼24
센서값 가속도	52376	48984	38581	16628		8285	4871	3529	2625
	25.574219	23.917969	18.838379	8.119141		4.04541	4.04541	2.378418	1.281738
평균값 (1시간)	센서값	17,840			운동에너지		0.4997
	가속도	8.711			발전량(uWh)		7,501.21

표 7은 24시간동안 실측 데이터를 나타내었으며, 지속적인 센싱 및 자가발전이 이루어지고 있음을 확인할 수 있다.