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‘바야흐로 센서 전성시대’…사물인터넷이 여는 날씨 예측의 신세계
Posted by kimdirector | 2016.01.08 | Hit : 3164
센서 사물인터넷 날씨 예측
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도로 운전 중 스마트폰이나 차량의 알람 시스템이 2Km 전방에 빙판이 있음을 알린다고 생각해 보자. 빙판에 조금씩 더 가까워질 때마다 알람이 계속 울린다. “전방 1Km, 전방 800m, 전방 500m, 전방 100m, 전방 50m에 빙판이 있습니다, 전방30m에 빙판이 있습니다” 빙판의 위치를 어떻게 그렇게 정확히 파악할 수 있는 것일까?
 
날씨 예측 시스템은 같은 도로에 있는 다른 차량에서 데이터를 수집한다. 이들 차량은 도로 상태와 날씨 데이터를 무선으로 전송한다. 여기에는 기압, 공기 온도, 방풍 와이퍼 설정, 차량 안정 콘트롤 상태, 도로의 미끄러운 정도를 나타내는 자동차 바퀴의 회전 양 등 각종 데이터가 포함된다. 일조량, 전조등 상태 등은 물론이다.
 
 
이 모든 데이터는 사물 인터넷을 뒷받침하는 온도, 기압, 습도, 광량 등을 관장하는 센서 뿐 아니라 가속도계나 자이로스코프 등 운동 센서 등에서 수집된다. 대다수 센서가 이미 일반 사용자들의 스마트폰 안에도 존재하며 곧 일상 생활에 쓰이는 모든 기기에 탑재될 것이다. 즉, 날씨 예측 역시 모든 장소에서 모든 기기를 통해 가능해지며, 날씨 기록 및 예측의 정확도 향상에도 도움이 될 것이다.
 
이러한 센서와 무선 기술이 발전하기 전에는 날씨 데이터는 주로 공항이나 해상의 기상 관측소에서 수집됐다. 기상 관측 요원들은 풍향과 풍속, 온도, 기압, 기압 변화 동향, 이슬점, 구름양 등을 기록해야 했고, 수백, 수천 가지의 기상 데이터를 다뤄야 했던 것이다. 그러나 오늘날 센서가 측정하는 날씨 데이터는 수십억 종류에 달한다.
 
2년 전, 슈나이더 일렉트릭은 토양 습도 등의 지면 상태와 대기 조건 등을 측정하는 농업용 원격 모니터링 스테이션을 판매하기 시작했다. 슈나이더 일렉트릭 클라우드 서비스 수석 부회장 론 슈나이더는 이러한 데이터는 공식, 비공식 날씨 데이터와 결합해 매 시간별로 기상 조건을 업데이트하고 농업 종사자들이 살충제, 비료, 수분 등에 대해 더 올바른 전략을 짤 수 있도록 지원한다고 말했다. 이를 통해 “날씨로 인한 위험을 완화하는 것”이 목적이었다는 설명이다.
 
농업에서의 날씨 시스템을 통해 농부들은 수원까지의 거리, 고도, 언덕 또는 골짜기로 토지의 변화 양을 인식할 수 있다. NCAR(National Center for Atmospheric Research)의 애플리케이션 조사 연구팀 부국장 윌리엄 마호니는 “농업에 있어서는 미시적인 수준의 기후 변화 인식이 매우 중요하다”고 강조했다. 예를 들어 날씨 변화에 따라 관수량을 조절해 장기적으로 지출을 절약할 수 있다는 것이다.
 
그러나 날씨 데이터의 원천이 되는 정보원이 너무나 다양해지고 있기 때문에 데이터 활용이 쉽지만은 않다.
 
기상 관측 요원들은 센서 데이터와 동시에 질적으로 훌륭한 메타데이터를 확보하기 위해 노력하고 있다. 마호니에 따르면, 메타데이터, 즉 데이터를 설명하는 데이터는 데이터 수집과 정확성 확보에 활용된 기기를 나타내며, 이를 통해 날씨 예측 모델 연구자들이 “가치 있는 데이터 모음"을 선택할 수 있다.
 
차량에서 수집되는 센서 데이터는 연구에 활용되기도 한다. 차량 데이터의 품질은 센서 위치, 즉 엔진에 가까운 정도에 따라 달라진다. 심지어는 차량의 색상이 밝은지 어두운지 여부도 센서 데이터의 정확도에 영향을 미치는 요인이 된다. 센서 위치 최적화에 대한 기준은 아직 합의되지 않은 상태다.
 
또한, 날씨 예측률을 개선하기 위한 차량 센서 데이터와 운전자용 경보 시스템 활용을 통해 인명 구조라는 장점을 누릴 가능성이 높아지고 있다. 미 연방 도로국(FHA)에 따르면 미국에서는 매년 576만 건 이상의 자동차 간 충돌 사고가 일어나며, 이 중 22%가 날씨 조건과 관련돼 있다. 연방 도로국은 “매년 날씨와 관련된 자동차 충돌 사고로 약 6,000명이 사망하며 44만 5,000명이 부상을 입는다”고 발표했다.
 
사물 인터넷 데이터를 활용한 날씨 예측에는 난관도 존재한다. 마호니는 센서 데이터 양의 증가는 곧 “더 미세한 수준에서 정확하게 물리 데이터를 포착하기 위한 노력의 일환”이라고 설명했다. 도시, 호수, 강, 개천 등 많은 환경에서 오는 피드백이 모두 미시 기후에 영향을 미친다. 마호니는 “이러한 물리적인 연관성이 매우 중요하다”고 덧붙였다.
 
마호니는 현재로서는 날씨 예측에 휴대폰이나 차량 데이터가 일상적으로 사용되지는 않지만, 곧 이러한 시대가 다가올 것이라고 예상했다. 연구를 통해 향후 수 년 내에 사물 인터넷 기기에서 수집한 데이터 원을 활용하는 방법론과 기술이 등장하리라는 예측이다.
 
Posted by kimdirector | 2016.01.08 | Hit : 3164
Origin http://www.itworld.co.kr/news/97287
Tags 센서 사물인터넷 날씨 예측
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