대기 오염은 현대 사회의 중요한 문제 중 하나로 거론되고 있다. 하지만 미국 환경보호국(EPA: Environmental Protection Agency)에 따르면, 대부분의 사람들은 실내에서 훨씬 더 많은 시간을 보내고 있으며, 미국인의 경우 최대 90%에 이르는 것으로 나타났다. 따라서 집이나 사무실, 상가, 체육관, 레스토랑 등의 내부 공기를 청정하게 유지하지 못한다면, 주요 건강 위험이 발생할 수 있다.
세계보건기구(WHO: World Health Organization)가 집계한 결과 중 가장 심각한 규모의 경우, 실내 대기 오염으로 연간 320만 명 이상의 사망자가 발생한 것으로 확인되었다.(참고자료 1)
미국 국립환경보건서비스연구소(National Institute of Environmental Health Services)는 실내 대기 오염과 관련하여, 건축 및 건설 자재와 장비 및 가구에서 나오는 증기, 그리고 흡연이나 고체연료연소, 조리 및 청소 등과 같은 일상 활동으로 발생하는 실내 오염원을 비롯해 곰팡이, 바이러스 또는 알레르기 유발 물질과 같은 생물학적 오염원을 원인으로 언급하고 있다.
이러한 오염 물질 중 상당수는 적절한 감지 기술이 없으면 검출이 어렵다. 예를 들어, 가스 히터에서 발생하는 일산화탄소는 냄새가 없다. 이러한 배기 가스는 적절하게 배출되면 안전하지만, 심각한 누출이 발생하고, 수치가 위험 수준으로 올라가면, 기존 일산화탄소 경보기를 통해 경고를 보낼 수 있다. 하지만 기존 경보기의 임계값 이하로 낮은 수준의 배기 가스가 지속적으로 유출되면, 상황이 급속히 악화될 수 있다. 이러한 수치는 치명적인 수준은 아니지만, 장기간 일산화탄소에 노출되면 근골격계 손상, 피로, 기억력 상실 등과 같은 심각한 증상으로 이어질 수 있는 것으로 알려져 있다.
IoT(Internet of Things)는 이에 대한 해결책을 제공한다. IoT 네트워크는 잠재적인 위험, 특히 장기적으로 낮은 수준의 오염물질에 노출되는 경우, 보다 세밀하고, 신속하게 대응할 수 있도록 해준다. 최근 무선 기술이 발전하면서 실내 공기질 측정 및 모니터링을 지원하는 다양한 확장 가능한 솔루션이 개발되었다. 이러한 발전 덕분에, 로컬 IT 네트워크와 무관하게 다양한 센서를 유연하게 배치할 수 있게 되었다. 또한 센서의 데이터와 지능형 분석 기능이 결합되면서 실내 공기질에 영향을 미치는 요인을 보다 효과적으로 파악할 수 있게 되었다.
실내 환경 개선
블루투스 LE(Bluetooth Low Energy)와 같은 기본 IoT 기술은 건물 전체의 공기를 샘플링하는 소형 배터리 기반 센서에 적합하며, 저전력 와이파이(Wi-Fi) 기술은 기존 와이파이 액세스 포인트를 활용하는 공기질 센서에 적합하다. 두 기술 모두 데이터를 적절한 리소스의 와이파이 게이트웨이로 전송할 수 있으며, 이를 통해 클라우드로 데이터를 전송하여 원격 액세스를 구현할 수 있다. 또는 건물 전체에 블루투스 LE 네트워크를 구축하여 셀룰러 IoT 게이트웨이로 데이터를 전송함으로써 와이파이와 독립적으로 데이터를 클라우드로 전달할 수 있다.
무선 솔루션은 케이블 연결이 필요하지 않기 때문에 새로운 건물에 통합하거나 기존 건물 개조에 모두 용이하다. 물리적인 배선이 없기 때문에 화석 연료 히터 근처나 환기가 어려운 방에 일산화탄소 센서를 설치하는 등 전략적으로 쉽게 센서를 배치할 수 있다.
기존 유형의 센서와 비교해 차세대 센서의 주요 장점은 지속적인 데이터 흐름을 제공한다는 점이다. 이를 통해 해당 건물이나 부지에 대한 공기질 흐름을 장기적으로 파악할 수 있어 정밀 제어가 가능하게 된다. 예를 들어, 대량으로 축적된 과거 데이터를 바탕으로, 꽃가루 분진이 더 증가할 것으로 예상되는 여름철에는 자동으로 공기정화를 추가하도록 하거나 추위와 습도로 인해 곰팡이가 번식할 수 있는 계절에는 환기 및 난방을 늘리도록 시스템을 제어할 수 있다.
오늘날의 IoT 기기는 엣지 컴퓨팅 기능을 통해 지속적으로 생성되는 데이터를 필터링하고, 습도와 온도, 환기 또는 정화 작업과 관련하여 변경 조치가 필요한 경우에만 스마트폰 및 게이트웨이 또는 클라우드로 직접 정보를 전달하게 된다. 이를 통해 에너지 소비를 줄이고, 기기가 규제된 무선 스펙트럼을 사용하는 경우 데이터 요금도 절감할 수 있다.
IoT는 스마트 공기 정화, 여과 시스템 및 지능형 HVAC(Heating, Ventilation and Air Conditioning) 등과 통합되어 유연하고, 정밀한 제어 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 습도가 상승하여 곰팡이가 번식할 가능성이 높아지면, HVAC 시스템이 습기 제거를 강화할 수 있다. 또는 센서가 인체에 가장 해로운 공기 중 위협 물질 중 하나인 이산화탄소와 휘발성 유기화합물(VOC: Volatile Organic Compound) 또는 기타 대기 오염 물질을 감지하면, 이러한 통합 시스템이 자동으로 여과 기능을 강화하도록 할 수 있다.
미국 환경보호국은 페인트와 광택제, 제품 세척, 소독 및 탈지 등에 널리 사용되는 휘발성 유기화합물의 농도가 실외보다 실내에서 최대 10배 더 높을 수 있으며, 두통이나 메스꺼움, 간, 신장 및 중추 신경계 손상 등 주요 건강 문제를 유발할 수 있다고 밝혔다.
교육 현장에 청정 공기 공급
상업용 무선 공기질 모니터링 솔루션이 시장에 진출하면서 긍정적인 효과를 거두고 있다. 예를 들어, 뉴질랜드에서는 실내 환경의 질이 학생들의 학습 효과 개선과 상관관계가 있다는 연구 결과에 따라 뉴질랜드 교육부가 주도하는 테 라하타우(Te Haratau) 프로젝트가 진행되고 있다.
에어스위트(AirSuite)의 피터 푸란(Peter Pooran) CEO는 “우리는 다양한 실내 환경 변수를 지속적으로 모니터링함으로써 모든 기업들에게 중요한 이점을 제공하는 고용 안정, 건강 및 생산성을 개선할 수 있다는 것을 발견했다”고 말했다.
2023년, 에어스위트는 상업, 산업 및 가정 환경에서 사람들의 건강과 생산성에 영향을 미칠 수 있는 다양한 환경 변수를 감지하고, 기록할 수 있도록 설계된 실내 모니터링 기기를 출시했다. 이 에어스위트 글랜스(AirSuite Glance)는 다양한 센서를 이용해 이산화탄소, 휘발성 유기화합물, 온도 및 습도는 물론, 소음, 조도 및 기압 등을 모니터링할 수 있다.
에어스위트는 블루투스 LE 연결을 제공하는 노르딕 세미컨덕터(Nordic Semiconductor)의 nRF52840 SoC(System-on-Chip)를 이용해 1분마다 사용자의 스마트폰으로 직접 데이터를 전송하고, LTE-M 또는 NB-IoT(셀룰러 IoT) 연결을 제공하는 노르딕의 Nordic nRF9160 SiP(System-in-Package)를 이용해 최소 15분마다 관련 데이터를 클라우드로 전송한다. 사용자는 전용 앱과 웹 플랫폼을 통해 환경 지표가 미리 정해진 임계값을 초과하거나 그 이하로 떨어질 때 이를 모니터링하고, 알림을 받을 수 있다.
피터 푸란 CEO는 “에어스위트 글랜스와 같은 기기는 기업들이 조직의 가장 귀중한 자산인 직원들을 위한 최적의 환경을 구축할 수 있도록 지원한다. 이는 수집된 데이터를 무선 네트워크를 통해 안전하고, 안정적으로 전송함으로써 가능하게 되었다”고 밝혔다.
스마트 빌딩의 공기질 모니터링
이외에도, 프랑스의 선도적인 IoT 센서 전문 기업인 아두니스(Adeunis)는 스마트 빌딩에 사용할 수 있도록 설계된 실내 환경 및 공기질 솔루션을 개발했다. 이 회사의 컴포트(COMFORT) 및 컴포트 세레니티(COMFORT Serenity) 기기는 온도·습도·이산화탄소 및 휘발성 유기화합물 센서를 이용해 거의 실시간으로 데이터를 클라우드에 전달한다. 이 기기들은 NB-IoT 및 LTE-M 네트워크를 모두 지원하는 노르딕의 nRF9160 SiP를 기반으로 원활한 셀룰러 IoT 연결을 제공한다.
아두니스의 RF 하드웨어 개발자인 카탈리나 라바 모라(Catalina Raba Mora)는 “빌딩 관리에 아두니스 센서를 이용하면 높은 수준의 이산화탄소 또는 휘발성 유기화합물에 대한 잠재적인 노출 가능성 등 중요 데이터에 즉시 액세스하여 건강에 해로운 영향을 미칠 수 있는 안전 수준을 모니터링하고 관리할 수 있다. 또한 아두니스 기기를 통해 정확한 온도 및 습도를 측정하여 건물 거주자들에게 최적의 편안함을 보장할 수 있다”고 말했다.
아두니스의 기기는 모두 네트워크 및 애플리케이션 구성을 간소화하기 위해 NFC 인터페이스와 직관적인 안드로이드(Android) 앱을 이용한다. 기기의 데이터는 사용자가 정보를 검토하고 관리할 수 있도록 nRF9160 SiP를 통해 클라우드로 전송된다. 클라우드 서버는 센서의 동작 상태, 배터리 수명, 네트워크 품질 및 데이터 수신에 대한 포괄적인 통찰력을 제공한다. 사용자는 기기 관리를 위임하거나 원격으로 기기를 구성하고, 수집된 데이터를 기반으로 필요한 조치를 취할 수 있다.
모라는 “노르딕의 nRF9160은 단일 SiP를 통해 LTE-M 및 NB-IoT 기술을 모두 지원함으로써 글로벌 고객들에게 탁월한 유연성을 제공한다. 또한 노르딕 SiP는 뛰어난 저전력 성능을 갖추고 있어 빌딩에 여러 센서를 사용해야 하는 기업들이 기기의 배터리 수명을 극대화하는데 크게 기여한다”며, “이를 기반으로 아두니스 기기는 15년이라는 놀라운 배터리 수명을 달성했다”고 말했다.
무선 공기질 모니터링은 이산화탄소와 휘발성 유기화합물을 감지하는 것 외에도, 실내 환경의 다른 잠재적 위험 요소를 식별하는데 사용할 수 있다. 예를 들어, 인도에 기반을 둔 제품 엔지니어링 서비스 기관인 테크노스피어(Technosphere)가 PAI(P Alert Industries)를 위해 개발한 예방 솔루션은 자산 관리자 및 임대주가 건물 내부에서 메스암페타민(Methamphetamine, 마약류)의 유무여부를 감지할 수 있도록 해준다.
건물 내에서 메스암페타민의 흡연 또는 제조 등이 감지되면 피얼랏 메스 알람(P Alert Meth Alarm)이 사용자의 스마트폰에 즉각적으로 경보를 발송한다. 이 솔루션은 노르딕의 nRF9160 SiP에서 제공하는 셀룰러 IoT 연결을 통해 경보 및 실시간 메스암페타민 농도 보고서를 관련 클라우드 기반 보안 플랫폼으로 전달하며, 지속적인 모니터링을 제공한다. 또한 사용자는 테스트 빈도를 설정할 수도 있다.
PAI(P Alert Industries)의 제임스 한센(James Hansen) 및 알렌 스픽(Allan Spic) 디렉터는 “낮은 농도의 메스암페타민에 노출되더라도 건강에 부정적인 결과를 초래할 수 있다는 우려가 커지고 있다”며, “피얼랏 메스 알람은 공간 내의 메스암페타민의 입자 농도와 오염도를 나타낼 수 있다. 메스암페타민에 노출된 후 이를 해결하는 것보다 사전에 오염을 예방하는 것이 훨씬 더 효과적인 방지책이 될 것이다”고 말했다.
피얼랏 메스 알람 개발자들은 여러 가지 이유로 셀룰러 IoT 연결을 채택했다. 테크노스피어의 바스카르 라오(Bhaskar Rao) CEO는 “게이트웨이 및 서버와 같은 추가 맞춤형 인프라를 사용할 필요 없이 전 세계 여러 국가에 신속하게 구축할 수 있도록 지원하는 것은 물론, 전력소모를 최적화하기 위해 LPWAN 기술 대신 NB-IoT/LTE-M 셀룰러 IoT 연결을 선택했다”고 말했다.
차세대 무선 기술로 보건 환경 최적화
마켓앤마켓(Markets and Markets)에 따르면, 글로벌 공기질 모니터링 시스템 시장은 2028년까지 69억 달러 규모로 성장할 것으로 예상(참고자료 2)되고 있으며, 차세대 무선 SoC를 도입하면서 다음 단계로 나아가고 있다. 주요 솔루션으로는 노르딕의 멀티 프로토콜 SoC인 nRF54H20 및 nRF54L15가 널리 적용되고 있다. 이러한 SoC는 높은 수준의 통합 기능을 갖추고 있어 총 BoM(Bill-of-Materials)을 절감하는 것은 물론, 전력소모를 줄이고, 보안을 강화(노르딕 SoC는 PSA 레벨 3을 준수하도록 설계됨)할 수 있도록 해준다.
nRF54L15는 다중 프로토콜(블루투스 5.4, 블루투스 NLC/Mesh 1.1, 매터(Matter), KNX IoT 등)을 지원하는 저전력 및 비용 최적화 기기에 이상적인 솔루션이다. nRF54H20은 전력소모는 최소화하면서도 더욱 뛰어난 프로세싱 성능을 필요로 하는 고사양 기기나 단일 칩 게이트웨이 애플리케이션(예, 와이파이를 위해 nRF7002 컴패니언 IC와 결합)에 적합하다.
또한 두 SoC는 머신러닝을 위한 충분한 리소스를 모두 갖추고 있어 장기간에 걸쳐 수집된 공기질 데이터를 이용해 머신러닝 모델을 트레이닝할 수 있다. 그런 다음, 이 모델을 센서에 적용하여 빌딩 시스템과 HVAC를 지능적으로 조정할 수 있도록 함으로써 입주자들의 건강과 편의를 위한 최적의 환경을 구축하는데 도움을 줄 수 있다.
이러한 빌딩 시스템은 특정 이벤트에 대응하여 설정을 자율적으로 조정할 수 있다. 예를 들어, 빌딩 내 점유율이 증가할 것으로 예상되는 특정 시간대에 공기 청정기나 제습기를 가동하고, 다시 점유율이 감소하면 장비 가동을 중단시킬 수 있다. 이러한 장비 최적화를 통해 불필요한 사용을 방지하여 전력소모를 줄이는 동시에, 정교한 조정으로 입주자의 건강에 부합하는 실내 환경을 조성할 수 있다.
저자 소개
로렌조 아미쿠치(Lorenzo Amicucci)는 노르딕 세미컨덕터(Nordic Semiconductor)의 사업 개발 매니저로, 노르웨이 오슬로에서 근무하고 있다. 그는 다양한 산업 분야의 주요 파트너 및 고객들과 함께 혁신적인 솔루션을 개발하고 있는 노르딕 세일즈 팀을 지원한다. 그는 밀라노 공대(Politecnico di Milano)에서 아날로그/RF IC 설계 전공으로 전자공학 석사 학위를 취득했다.
