LPWAN IoT 장치 수명 개선: 더 나은 배터리 관리를 위한 기술 전략

저전력 광역 네트워크(LPWAN)에서 작동하는 IoT 장치의 경우 배터리 수명은 매우 중요한 고려 사항이며, 특히 이러한 장치가 원격지나 접근하기 어려운 위치에 배포되는 경우는 더욱 그러합니다. 그렇다면, 이러한 IoT 장치의 배터리 수명을 극대화하는 데 도움이 되는 전략은 무엇일까요?

이 기사에서는 이러한 전략을 살펴보기 위해 가상의 회사인 Y사를 기반으로 한 실제 시나리오를 소개합니다. 이 시나리오에서는 배터리 구동 IoT 센서를 개발하는 동안 직면하는 일반적인 문제를 해결하여 Y 센서의 배터리 수명을 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.

시나리오: 배터리 수명 최적화를 위한 과제

Y사는 오지 산림 지역의 공기질, 온도, 습도를 모니터링하는 데 사용되는 배터리 구동 환경 센서 설계 회사입니다. 이러한 센서는 LoRaWAN을 통해 연결되며, 높은 비용과 원격 사이트 접속의 어려움으로 인해 배터리를 자주 교체하지 않고도 몇 년 동안 사용할 수 있어야 합니다. 제품 개발 과정에서 Y사는 일관되지 않은 배터리 수명 예측, 데이터 전송 중 빠른 전력 소모, 다양한 환경 조건에 따른 배터리 성능 변화 등 몇 가지 문제에 직면하게 되었습니다.

Otii 제품군 | 사무실, 실험실 및 현장 테스트를 위한 컴팩트한 휴대용 전력 측정기. (이미지 출처: Qoitech)

1. LPWAN 배터리 수명에 영향을 미치는 주요 요인 파악하기

이러한 문제를 해결하기 위해 Y사는 다양한 장치 상태에서의 전력 소비, 네트워크 연결 요구 사항, 환경 변수의 영향 등 배터리 수명에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것부터 시작했습니다.

실제 측정치와 이론적 계산치 비교

Y사는 초기에는 이론적 계산을 사용하여 데이터시트 값을 기반으로 배터리 수명을 추정하는 방식을 사용했습니다. 그러나 Otii 계측기와 같은 도구를 사용하여 전력 소비량을 측정했을 때 이론적 소비량과 실제 소비량 사이에 차이가 있음을 발견했습니다. 예를 들어, 매시간 100mW로 데이터를 전송하는 센서는 재전송과 긴 연결 시간으로 인해 네트워크 상태가 좋지 않을 때 최적의 조건보다 30% 더 많은 에너지를 소비했습니다. 전력 프로파일링은 배터리 수명을 최적화하기 위해 적응형 전송 전력 조정의 필요성을 보여줌으로써 불필요한 전력 소비를 20%까지 줄였습니다.

Otii 제품근 | Otii 계측기. (이미지 출처: Qoitech)

2. 최적의 배터리 수명을 위한 전력 관리 방법 구현

Y사는 유휴 시간 및 데이터 전송 시 에너지 사용을 최소화하는 데 중점을 두고 다양한 전력 관리 전략을 적용했습니다.

전력 관리 단계 및 결과

• 동적 전송 전력 조정: Y사는 신호 품질과 기지국과의 거리에 따라 장치의 전송 전력을 조정하는 전략을 채택했습니다. 기지국과 가까운 곳에 위치한 장치의 경우 전송 전력을 낮추어 전체 전력 소비를 줄이고 배터리 수명을 연장했습니다.
• 절전 모드 최적화: 센서는 대부분의 시간을 최대 절전 모드로 보내고 데이터 수집 및 전송을 위해서만 깨어나 작동합니다. 펌웨어는 급격한 온도 변화와 같이 데이터의 중요도에 따라 절전 시간을 동적으로 조정하도록 구성되었습니다. 이러한 조정을 통해 유휴 기간 동안 평균 전력 소비가 크게 감소했습니다.
• 전송 중 활성 시간 감소: Y사는 통신 프로토콜을 최적화하여 데이터 패킷을 압축하고 상태 업데이트 빈도를 줄임으로써 전송 중 사용되는 전력을 줄여 에너지 사용 효율을 높일 수 있었습니다.

Otii 제품군 | Otii Ace Pro | 전류, 전력 및 전압 채널을 측정하는 파워 박스 설정 (이미지 출처: Qoitech)

3. 열악한 조건에 적합한 배터리 선택하기

온도 변화가 심한 실외 환경에서 작동하는 Y사의 환경 센서와 같은 IoT 장치의 경우 안정적인 성능과 수명 연장을 위해 올바른 배터리를 선택하는 것이 필수적입니다. 고려해야 할 주요 요소로는 전기 화학, 용량, 에너지 밀도, 전압 및 방전 특성, 온도 범위, 장치 보관 수명, 비용 및 수명이 있습니다. Y사의 엔지니어는 이러한 요소를 평가하여 IoT 장치에 안정적이고 오래 지속되는 전원 공급 장치를 보장함으로써 전반적으로 배포 작업을 잘 진행해 왔습니다.

4. 성공적인 IoT 배터리 선택 프로세스를 위한 4단계

배터리 수명을 효과적으로 최적화하기 위해서는 구조화된 배터리 선택 프로세스를 따르는 것이 매우 중요했기에에 Y사는 다음과 같은 4단계를 따랐습니다.

#1) 사용 사례 정의: Y사는 다양한 실외 조건에서 지속적인 환경 모니터링이 주요 사용 사례이며, 이를 위해서는 높은 에너지 밀도와 온도 복원력을 갖춘 견고한 배터리가 필요하다는 사실을 확인했습니다.

#2) 전력 프로파일링: Y사는 Otii 배터리 툴박스를 사용하여 데이터 전송, 액티브 센싱, 최대 절전 모드 등 다양한 장치 활동에 대한 전력 프로파일링을 수행했습니다. 프로파일링 데이터에 따르면 전력 소비의 80%가 전송 중에 발생하여 펌웨어 및 애플리케이션 소프트웨어의 추가 최적화와 반복이 필요한 것으로 나타났습니다.

#3) 배터리 프로파일 생성: 다양한 온도와 부하 조건을 포함한 실제 사용 사례 시나리오를 기반으로 배터리 프로파일을 생성했습니다. 이를 통해 특히 전류가 많이 소모되는 상황에서 다양한 브랜드와 화학 물질 간의 가용 용량 차이를 강조했습니다.

#4) 배터리 성능 에뮬레이션: Otii Ace Pro를 사용하여 실제 조건을 에뮬레이션하기 위해 배터리 프로파일을 재생했습니다. 테스트 결과, 부하에 따라 일부 배터리 브랜드의 실제 사용 가능 용량이 데이터시트 용량의 60%까지 낮게 나타나 상세한 프로파일링의 중요성이 강조되었습니다.

Otii 제품군 | 배터리 프로파일러 설정. (이미지 출처: Qoitech)

5. 배터리 화학 물질 프로파일링 및 에뮬레이션

다양한 배터리 화학 물질을 프로파일링: 사례 연구에서 Qoitech는 Otii Ace Pro와 Otii 배터리 툴박스를 사용하여 다양한 배터리 화학 물질을 자세히 비교했습니다. Y사는 이러한 방법을 적용하여 다양한 배터리가 장치에서 어떤 성능을 발휘하는지 평가했습니다.

현실적인 배터리 용량 예측을 위한 프로파일링 결과

• 리튬-망간 배터리: Saft LM17500의 세 가지 샘플을 프로파일링한 결과 상온에서 평균 용량은 3050mAh로 데이터시트 값보다 약간 높은 것으로 나타났습니다. 추운 조건에서는 용량이 10%밖에 떨어지지 않아 온도 회복력이 강하다는 것을 알 수 있었습니다.
• 알카라인 배터리: 브랜드별로 용량의 차이가 컸는데, AAA 배터리는 1080mAh에서 1150mAh, AA 배터리는 2420mAh에서 2730mAh 사이였습니다. 알카라인 배터리는 0°C에서 최대 35%의 용량 감소를 보여 추운 날씨에 배포하기에 적합하지 않은 것으로 나타났습니다.
• 배터리 프로파일 에뮬레이션: Otii Ace Pro를 사용하여 배터리 프로파일을 재생함으로써 Y사는 다양한 배터리 조건에서 장치의 전원 차단 동작을 예측할 수 있었습니다. 이 에뮬레이션 접근 방식을 통해 다양한 시나리오에서 장치 수명 주기를 정확하게 예측하여 안정적인 전력 관리 계획을 수립할 수 있었습니다.

Otii 제품군 | 배터리 툴박스 | 배터리 에뮬레이션. (이미지 출처: Qoitech)

결론: LPWAN 배터리 수명 최적화를 위한 종합적인 접근 방식

Y사의 이러한 여정은 LPWAN IoT 장치에서 배터리 수명을 극대화하기 위한 체계적이고 기술적인 접근 방식의 중요성을 분명히 보여줍니다. 실제 전력 소비 패턴, 환경적 요인, 작동 동작을 고려한 실제 조건에서 배터리를 검증하면 장치의 실제 용도를 반영하는 시나리오에서 장치를 테스트할 수 있습니다. 이 접근 방식은 이론적 추정치와 데이터시트 값을 넘어 전력 관리 최적화, 에너지 절약 기술 미세 조정, 철저한 배터리 선택 및 프로파일링에 중점을 둡니다.

이러한 관행을 따르면 개발자는 IoT 센서의 전반적인 성능과 수명을 크게 개선하여 까다로운 환경에서도 안정적이고 효율적인 작동을 보장할 수 있습니다.