ARM Core - 7. 실습 프로젝트 (1. ARM Cortex-M을 활용한 IoT 센서 데이터 수집 및 분석)

1. ARM Cortex-M을 활용한 IoT 센서 데이터 수집 및 분석

ARM Cortex-M 프로세서는 저전력, 실시간 처리, 확장성 등의 강점을 갖추고 있어 IoT(Internet of Things) 센서 데이터 수집 및 분석에 최적화된 마이크로컨트롤러(MCU) 기반 프로세서이다.
센서 데이터를 효과적으로 수집하고 필터링한 후, BLE/Wi-Fi/LoRa 등의 무선 통신을 통해 서버나 클라우드로 전송하여 분석할 수 있다.

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1. IoT 센서 데이터 수집 개요

1) IoT 센서 데이터 수집의 필요성

IoT 센서는 환경 데이터, 동작 데이터, 전력 사용량 등을 실시간으로 측정하여 스마트 홈, 산업 자동화, 의료 기기, 차량 모니터링 등의 분야에서 활용된다.

센서 유형	측정 데이터	활용 사례
온습도 센서	온도, 습도	스마트 홈, 공조 시스템
가속도 센서(IMU)	동작, 충격	웨어러블, 차량 모니터링
광 센서	조도 값	스마트 조명, 자동 밝기 조절
기체 센서	공기질, CO₂	환경 모니터링, 공장 안전
전류/전압 센서	전력 소비량	스마트 미터링, 배터리 모니터링

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2. ARM Cortex-M 기반 IoT 시스템 설계

1) Cortex-M 기반 IoT 시스템 구성 요소

ARM Cortex-M을 활용한 IoT 시스템은 다음과 같이 구성된다.

1️⃣ 센서 인터페이스 → I2C, SPI, UART, ADC를 활용한 센서 데이터 수집
2️⃣ Cortex-M 프로세서 → 센서 데이터를 읽고, 실시간 분석 수행
3️⃣ 데이터 저장 및 전송 → SD 카드 저장 또는 BLE/Wi-Fi/LoRa를 통한 데이터 전송
4️⃣ 클라우드 연동 (선택적) → MQTT, HTTP, CoAP 등을 사용하여 서버로 데이터 전송

2) Cortex-M 프로세서의 장점

Cortex-M 모델	주요 특징	활용 예시
Cortex-M0/M0+	초저전력, 단순 연산	배터리 기반 IoT
Cortex-M3/M4	실시간 처리, DSP 지원	환경 센서, 산업 IoT
Cortex-M7	고성능, 복잡한 데이터 처리	엣지 AI, 스마트 공장

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3. IoT 센서 데이터 수집 및 필터링 구현

1) I2C 기반 온습도 센서 데이터 수집 (HTU21D 예제)

#include "stm32f4xx_hal.h"

#define HTU21D_ADDRESS 0x40  // I2C 센서 주소

I2C_HandleTypeDef hi2c1; // I2C 핸들러

uint16_t read_temp_sensor() {
    uint8_t command = 0xE3;  // 온도 측정 명령
    uint8_t buffer[2];

    HAL_I2C_Master_Transmit(&hi2c1, HTU21D_ADDRESS << 1, &command, 1, HAL_MAX_DELAY);
    HAL_I2C_Master_Receive(&hi2c1, HTU21D_ADDRESS << 1, buffer, 2, HAL_MAX_DELAY);

    uint16_t raw_value = (buffer[0] << 8) | buffer[1];
    return raw_value & 0xFFFC;  // 하위 2비트 제거
}

설명: I2C 통신을 이용하여 온습도 센서의 데이터를 읽고 변환

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2) ADC 기반 아날로그 센서 데이터 수집 (전압 센서 예제)

#include "stm32f4xx_hal.h"

ADC_HandleTypeDef hadc1;

uint16_t read_adc_sensor() {
    HAL_ADC_Start(&hadc1);
    HAL_ADC_PollForConversion(&hadc1, HAL_MAX_DELAY);
    return HAL_ADC_GetValue(&hadc1);  // 12비트 ADC 값 반환
}

설명: 아날로그 센서 데이터를 12비트 해상도로 읽어 변환

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3) 센서 데이터 필터링 (이동 평균 필터 적용, 노이즈 제거)

#define BUFFER_SIZE 5
uint16_t temp_buffer[BUFFER_SIZE] = {0};
uint8_t index = 0;

uint16_t moving_average_filter(uint16_t new_value) {
    temp_buffer[index] = new_value;
    index = (index + 1) % BUFFER_SIZE;

    uint32_t sum = 0;
    for (uint8_t i = 0; i < BUFFER_SIZE; i++) {
        sum += temp_buffer[i];
    }
    return sum / BUFFER_SIZE;  // 이동 평균 필터 적용
}

설명: 이동 평균 필터를 통해 노이즈를 제거하고 센서 데이터를 안정화

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4. IoT 센서 데이터 전송 및 클라우드 연동

1) BLE를 활용한 데이터 전송 (NRF52 기반, 개념 코드)

#include "nrf_ble_gatt.h"

void send_data_ble(uint16_t temp) {
    uint8_t data[2] = {temp >> 8, temp & 0xFF};
    ble_gatt_send(data, 2);  // GATT 프로파일을 통해 전송 (실제 구현은 복잡)
}

⚠️ 주의: 실제 BLE 구현에서는 GATT 설정 및 BLE 스택 관리가 필요

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2) MQTT를 활용한 클라우드 데이터 전송 (서버/게이트웨이 측 코드)

import paho.mqtt.client as mqtt

client = mqtt.Client()
client.connect("mqtt.example.com", 1883, 60)

temp_data = 25.5  # Cortex-M에서 BLE/Wi-Fi로 받은 센서 데이터

client.publish("sensor/temperature", temp_data)

⚠️ 주의: Cortex-M에서는 Python 실행이 어렵기 때문에,
해당 코드는 서버/게이트웨이 측에서 실행되는 코드임을 명확히 함.

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5. Cortex-M 기반 IoT 데이터 수집 및 분석의 장점

✅ 초저전력 동작 → Cortex-M 프로세서는 배터리 기반 IoT 장치에 최적
✅ 실시간 데이터 처리 → 센서 데이터 필터링 및 이상치 제거 가능
✅ BLE/Wi-Fi를 통한 클라우드 연동 → AWS IoT, Google Cloud IoT와 연결 가능
✅ 유연한 확장성 → 다양한 센서(I2C, SPI, ADC)를 손쉽게 통합 가능

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6. Cortex-M IoT 시스템의 확장 방향

• 엣지 AI 추가 → TensorFlow Lite를 활용한 로컬 AI 분석
• OTA 업데이트 지원 → 원격 펌웨어 업데이트 기능 추가
• 멀티센서 데이터 통합 → 환경 센서, 카메라, GPS 등을 결합하여 종합적인 분석 가능

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7. 결론

• ARM Cortex-M 프로세서는 저전력, 실시간 데이터 처리, 무선 전송에 최적화된 IoT 센서 플랫폼
• I2C, SPI, ADC 등의 인터페이스를 활용하여 다양한 센서 데이터를 수집 가능
• 필터링 및 분석 기법을 적용하여 신뢰성 높은 데이터 처리 가능
• BLE, Wi-Fi, LoRa 등을 통해 무선 데이터 전송 및 클라우드 연동 가능

Cortex-M 기반 IoT 시스템을 활용하면, 저전력·실시간 데이터 수집 및 분석이 가능하며,
스마트 홈, 산업 IoT, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다.