1. IoT 전력분석 |
| IoT 개발에있어서 가장 중요한 단계 중 하나는 배터리 수명과 기능의 균형을 결정하는 것입니다.
더 큰 배터리를 사용해야 할까요? 무선 통신을 줄여야 할까요? 전력 사용량을 이해하고, IoT 제품 계획에 문제되는 설계 변경을 피하기 위한 방법을 안내해 드립니다.
IoT 제품이 어떻게 전력을 소비하여 배터리 수명을 단축하는 지를 이해하는 것은 기본 전력 분석에서 시작됩니다.
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2. 전자 부하에 의한 IoT 전력 특성 |
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IoT 제품을 시장에 내놓기 위한 중요한 측면은 장치의 배터리 수명을 파악하는 것입니다. 장치는 원하는 시간동안 작동시키는 데 충분한 전력이 있는지, 장시간의 배터리 테스트를 어떻게 처리 할지를 알아야 합니다.
IoT 디바이스가 어떻게 전력을 소모하고 배터리 수명을 단축하는 지 더욱 잘 이해하기 위해서는 공칭 전력, 부팅사이클 및 주변 장치에서의 소비 전력을 이해할 필요가 있습니다.
이런 정보를 통하여 전자 부하를 사용하여 장기간에 걸쳐 전류 사용을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이렇게하여 실제 사용시 IoT 제품의 일부로 배터리가 어떻게 동작하는지 테스트 할 수 있습니다.
궁극적으로는 충전 또는 배터리 교체 사이에서 IoT 제품이 고객의 기대를 충족하도록 보다 신뢰할 수 있는 배터리 요구 사항 데이터를 제공합니다.
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3. 무선 센서의 특성 평가 |
1) ASK / FSK 센서 통신의 특성 평가 |
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IoT 센서의 대부분은 800MHz 또는 900MHz 대역에서 2.4GHz까지의 다양한 ASK 또는 FSK 프로토콜 중 하나를 사용하여 메인 애플리케이션 플랫폼에 무선으로 연결합니다.
이러한 센서가 실제 환경에서 어떻게 작동 하는지를 평가하는 것은 네트워크 통신과 범위, 센서의 도입을 최적으로 구현하는 방법을 이해하는 데 중요합니다.
IoT 디바이스를 시장에 출시하기 전에 가장 간단한 센서 및 통신 프로토콜도 특성을 파악해야 합니다.
심각한 베이스 밴드 데이터 오류가 성능에 영향을 미치기 전에 실제 환경에서의 타이밍, 무선 전원 및 변조 설정의 오류 특성을 파악합니다. 스펙트럼 분석기의 실시간 대역폭을 사용하여 RF 신호를 분석합니다.
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2) 센서 에뮬레이션 |
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센서 데이터를 처리하는 IoT 플랫폼 개발은 매우 복잡한 일 입니다. Z-Wave와 Zigbee 같은 메쉬 네트워크를 사용하면 문제의 근본 원인을 분석하기가 더 어려워 질 수 있습니다.
알려진 노드 또는 간섭 네트워크에서 데이터를 에뮬레이트하여 시스템이 실제 상황에서 어떻게 작동하는지 파악하여야 합니다.
센서와 허브간의 통신 및 간섭을 에뮬레이트하여 Z-Wave와 같은 표준화 된 프로토콜의 안정성과 기능을 확인합니다. 변조 및 분석을 사용하여 성능을 검증하고 프로토콜의 통신 성능을 분석합니다.
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