2.1 시스템 구성 원리

본 연구에서 제안하는 가로등 제어 시스템은 차량의 접근을 사전에 감지하여, 차량이 가로등 구간에 도달하기 전에 해당 구간의 조명을 사전에 점등하는 방식으로 동작한다. 이는 기존의 단순 시간 기반 점·소등 방식과 달리, 본 시스템은 교통량의 변화에 따라 실시간으로 대응함으로써 불필요한 전력 소모를 최소화하면서도 운전자의 시야 확보를 통해 도로의 안정성을 보장한다.

제안 시스템은 도로에 일정 간격으로 설치된 다수의 IoT 단말을 기반으로 구성되며, 각 단말에는 차량 감지 센서와 LoRa 기반 무선 통신 모듈이 탑재된다. 차량 감지 센서는 특정 구간의 감지 영역을 지속적으로 모니터링하면서 차량의 진입 여부를 탐지한다. 이후 해당 단말은 감지 결과 또는 제어 명령을 포함하는 패킷을 생성하여 무선으로 송신한다. 송신된 패킷은 동일한 통신 범위 내의 모든 단말이 수신할 수 있으며, 각 단말은 수신한 패킷의 정보를 분석하여 스스로 제어 여부를 결정한다. 즉, 중앙 제어 서버에 의존하지 않고 독립적으로 판단하고 동작할 수 있도록 설계된 독립형 제어 방식이다. 이러한 구조는 통신 지연을 최소화하고, 특정 단말의 장애 시에도 주변 단말들이 독립적으로 동작하여 신뢰성과 확장성이 높다.

2.2 시스템 통신 원리

그림 1. 패킷 구조 정의

Fig. 1. Packet format definition

그림 1에 제시된 패킷 구조 정의에서 볼 수 있듯이, 본 시스템에서 사용하는 패킷은 총 3바이트(=24비트)로 구성된다. LoRa는 도로 환경과 같이 개방된 공간에서 장거리 전송에 적합한 기술로 평가된다. 그러나 전송 속도가 상대적으로 낮고, 소용량 데이터를 효율적으로 주고받는 데 최적화되어 있어서, 본 연구에서는 패킷 구조를 최소한의 비트로 필요한 정보만 담을 수 있도록 설계하였다. 이러한 단순화된 구조는 불필요한 전송 지연을 줄이고, 다수의 단말이 동시에 운용되는 상황에서도 각 단말을 명확히 구분하여 안정적인 통신이 가능하다.

패킷은 기능, 도로 유형, 도로 번호, 진행 방향, 단말 번호를 포함하는 다섯 개의 필드로 이루어진다. 첫 번째 필드인 기능(FC, Function Code)은 해당 패킷이 차량 감지 정보인지, 혹은 제어 정보인지를 구분하는 기준이 된다. 값이 0이면 감지 정보를 의미하고, 1이면 제어 정보를 의미하므로, 수신 단말은 복잡한 연산 과정 없이도 즉시 패킷의 성격을 식별한다. 도로 유형(RT, Road Type) 필드는 해당 구간이 고속도로, 일반국도, 국가지원지방도, 지방도인지(값 0), 혹은 그 외의 기타 도로인지(값 1)를 구분하며, 이를 통해 복잡하게 교차되어있는 도로 환경에서도 유연한 적용이 가능하다. 도로 번호(RN, Road Number)는 특정 도로를 고유하게 식별하기 위한 값으로, 예를 들어 일반국도 21호선의 경우 RN 값이 21로 부여된다. 이는 도로 유형 값과 함께 사용되어 동일한 통신 범위 내에서도 특정 도로를 명확히 식별하는 데 사용한다.

진행 방향(RD, Road Direction) 필드는 차량의 상행과 하행을 구분하기 위해 포함되며, 값 0은 상행을, 값 1은 하행을 의미한다. 국내 도로 체계에서는 남북 방향 도로의 경우 남쪽을 기점으로, 동서 방향 도로의 경우 서쪽을 기점으로 정의되며, 기점에서 종점으로 향하는 방향을 하행, 종점에서 기점으로 향하는 방향을 상행으로 설정한다. LoRa의 통신 범위는 도로 폭을 초과하므로 반대 차로 단말도 신호를 수신할 수 있다. 따라서 진행 방향 필드는 반대 차로의 단말에서 수신된 신호가 잘못 해석되어 가로등 제어에 혼선을 주는 상황을 방지하는 역할을 수행한다. 마지막으로 단말 번호(ID, Identification)는 FC 값에 따라 의미가 달라진다. FC가 감지 정보일 경우 발신 단말 번호를, 제어 정보일 경우 수신 단말 번호를 나타낸다. 단말 번호는 도로의 방향에 따라 순차적으로 부여되는데, 상행의 경우 기점에서 가장 가까운 단말이 0번, 하행의 경우 종점에서 가장 가까운 단말이 0번으로 설정되며, 차량 진행 방향에 따라 번호가 오름차순으로 증가한다. 모든 비트가 1인 최댓값에 도달하면 다시 0번으로 초기화되어 순환 방식으로 재사용된다.

예를 들어, 49번 지방도 상행 기점에서 1번째 위치한 단말이 차량을 감지하면 표 1에 정의에 따라 감지 정보 패킷은(FC=0, RT=0, RN=49, RD=0, ID=0) 00000001 10001000 00000000이며, 동일 도로 상행 3번째 단말로 전송되는 제어 정보 패킷은(FC=1, RT=0, RN=49, RD=0, ID=2) 10000001 10001000 00000010이 된다. 차량을 감지한 단말은 사전 설정에 따라 감지 정보(FC = 0) 또는 제어 정보(FC=1)를 선택하여 송신한다. 제어 정보 송신 시에는 ID를 수신 단말의 번호로, 감지 정보 송신 시에는 ID를 발신 단말의 번호로 설정한다.

2.3 시스템 동작 프로세스

본 시스템의 동작 절차는 그림 2의 제어 흐름도에 요약되어 있다. 각 가로등에 부착된 단말은 내장된 차량 감지 센서를 통해 감지 구역 내 차량의 진입 여부를 실시간으로 모니터링한다. 감지 모듈은 센서 신호를 기반으로 차량 존재 여부를 판단하며, 차량이 감지되면 즉시 해당 정보를 LoRa 기반 무선으로 송신한다. 이때 생성 및 송신되는 패킷의 구조와 각 필드의 값은 3.2절에서 정의한 규격을 따른다.

그림 2. 제어 흐름도

Fig. 2. Control flow diagram

서로 다른 가로등에 설치된 단말은 사전에 설정된 주파수 채널에서 LoRa 신호의 수신을 대기하며, 신호가 수신되면 패킷 해석 과정을 수행한다. 수신 단말은 패킷의 각 필드를 확인한 뒤 자신에게 부여된 조건과 일치하는 경우에만 제어 동작을 수행한다. 특히 FC 값은 해당 패킷이 어떤 종류의 동작을 수행하기 위한 것인지를 구분하는 기준으로, 감지 정보와 제어 정보에 따라 처리 절차가 달라진다. 본 시스템에서는 FC 값을 기준으로 크게 두 가지 유형을 정의하고 있으며, 이에 따른 세부 동작과 적용 사례는 그림 3과 그림 4에 제시하였다.

그림 3. LoRa 기반 차량감지 가로등 제어시스템 구성도(FC=1)

Fig. 3. System configuration diagram of LoRa-based vehicle detection and control (FC=1)

그림 3은 FC 값이 1인 경우, 즉 제어 정보를 이용한 가로등 점등 동작 예시를 나타낸다. 그림에서 파란색으로 표시된 가로등은 차량을 감지한 단말이 장착된 가로등이며, 노란색은 해당 제어에 따라 추가로 점등된 가로등을 의미한다. 예를 들어, 차량이 도로를 따라 이동하다 단말 1의 감지 영역에 진입하면, 단말 1은 차량을 감지하고 사전 설정된 제어 규칙에 따라 제어 대상 단말을 결정한다. 본 예시에서는 L[m] 떨어진 가로등에 제어를 내리기 위해, 설정된 가로등의 간격 D[m]를 이용하여 제어대상 ID([현재 단말 ID+L/D]의 소수점 첫 째자리 절하)로 적용하여 제어한다. 이 규칙을 통해 현재 단말 ID가 1번이며 떨어진 거리 L이 100m이고, 가로등 간격 D가 50m라면 [1+100/50]의 계산식을 통해 단말 3을 제어 대상으로 지정하고 LoRa 패킷을 생성·송신한다. 이때 송신되는 패킷에는 그림 1과 표 1의 정의에 따라 정보가 포함된다.

정보를 수신한 단말 3은 수신된 패킷의 FC 값이 1임을 확인한 후, RT, RN, RD, ID 값이 자신에게 할당된 값과 일치하는지를 검증한다. 모든 조건이 충족될 경우 단말 3은 가로등 제어 동작을 수행하는데, 이때 가로등이 이미 점등 상태라면 현재 상태를 그대로 유지하고, 소등 상태일 경우에만 점등 동작을 새롭게 실행한다. 이후 내장된 소등 타이머를 즉시 재설정하며, 타이머가 초기화된 이후에는 설정된 시간이 만료될 때까지 점등 상태를 지속적으로 유지한다. 이와 같은 절차를 통해 불필요한 중복 동작을 방지하고, 차량 통행이 지속될 때 가로등을 안정적으로 점등 상태로 유지한다.

제어 대상 단말 결정 방식은 도로 환경과 목적에 따라 유연하게 설정할 수 있다. 예를 들어, 특정 단말 번호를 고정적으로 지정하는 방법, [현재 단말 ID+N]과 같은 간단한 산술식, 또는 그림 3 예시와 같이 물리적 거리 기반 계산식을 사용할 수 있다. 거리 기반 방식에서는 가로등 간격 D[m]와 목표 거리 L[m]를 활용하여 [ID+L/D]로 제어 대상 단말을 지정한다. 이러한 방식은 차량 제한속도와 도로 구조를 고려하여 적합하게 점등할 수 있다.

또한, 이 방식은 격등 점등과 같은 특수 운영에도 적용할 수 있다. 예를 들어, 모든 가로등을 점등하는 대신 일정 간격의 가로등만 점등하도록 제어 규칙을 설정하면, 필요한 최소한의 조도로도 운전자의 시야를 확보할 수 있어 에너지 절감 효과를 더욱 높일 수 있다. 이는 차량 통행량이 적은 도로 구간이나 심야 시간대에 특히 유용하다. 결과적으로, 특정 단말제어(FC=1)는 필요 구간의 가로등만 선별적으로 점등함으로써 불필요한 전력 소모를 줄이고, 상황에 따라 점등 방법을 유연하게 조정할 수 있다.

그림 4. LoRa 기반 차량감지 가로등 제어시스템 구성도(FC=0)

Fig. 4. System configuration diagram of LoRa-based vehicle detection and control (FC=0)

그림 4는 FC 값이 0인 경우 가로등 점등 예시를 나타낸다. 이 방식은 특정 단일 가로등만 점등하는 방식이 아니라, 패킷을 수신한 다수 가로등이 각자의 설정 조건에 따라 점등 여부를 결정할 수 있도록 설계되어 있다.

예를 들어, 차량이 단말 1의 감지 구역에 진입하면, 단말 1은 이를 감지하여 FC=0, ID=1(발신 단말 ID)로 설정된 LoRa 패킷을 생성 및 송신한다. 이때 패킷에는 RT, RN, RD 정보가 함께 포함되어, 다른 방향 또는 다른 도로의 가로등이 잘못 점등되는 것을 방지한다.

패킷을 수신한 단말 2, 단말 3, 단말 4는 먼저 FC 값이 0임을 확인하고, RT, RN, RD 값이 자신의 설정과 일치하는지 확인한다. 조건이 일치하면 각 단말은 발신 단말 ID와 자신에게 설정된 점등 조건을 비교한다. 예를 들어, 단말 2와 단말 3의 점등 조건이 [수신 단말 ID–1] 또는 [수신 단말 ID-2]라면, 이번 경우 발신 단말의 ID가 1이므로 단말 2와 단말 3이 점등 대상이 된다. 반면, 단말 4를 기준으로는 [수신 단말 ID-3]이며 조건이 불일치하므로 점등하지 않는다.

이 방식은 한 번의 송신으로 여러 모듈이 동시에 점등되며 상호 보완적으로 동작할 수 있다는 장점이 있다. 특히 차량이 일정 속도로 이동하는 경우, 감지 정보가 연속적으로 전송되면서 도로 전방의 가로등이 순차적으로 점등되어 운전자는 끊김 없는 조명을 확보한다. 소등 타이머 작동법과 점등된 가로등의 제어 방법은 그림 3의 기능 정보(FC=1)를 수신한 경우와 동일하게 타이머에 따라 작동한다.

3.1 분석 개요 및 절차

본 연구에서는 제안한 LoRa 기반 분산형 가로등 제어 시스템의 전력 절감 효과를 검증하기 위해, 국내 주요 도로에 설치된 VDS 데이터를 활용하였다. 각 도로 구간에는 차량 검지를 위한 VDS가 설치되어 있으며, 이를 통해 30초 단위로 차량 통행량 데이터를 수집한다. 분석 기간은 2025년 10월 15일부터 22일까지로 설정하였고, 계절적 특성 비교를 위해 2025년 8월 16일의 데이터를 추가로 포함하였다. 분석 대상 시간은 가로등 점등이 필요한 일몰부터 익일 일출까지의 야간 시간으로 한정하였다.

본 연구의 분석 절차는 다음 세 단계로 구성된다. 첫째, 도로별 VDS에서 수집된 데이터를 이용하여 차량 통행량이 0인 시각, 즉 해당 구간을 차량이 전혀 통과하지 않은 시간을 산출하였다. 이 시간은 본 시스템이 적용될 경우 소등할 수 있는 가로등의 시간 비율과 동일하게 간주할 수 있으며, 곧 절감 가능한 전력 비율과 일치한다. 둘째, 산출된 차량 부재 시간을 전체 야간 시간 대비 비율로 환산하여 ‘차량 부재율’을 구하였다. 셋째, 동일 도로 내의 모든 VDS에서 산출된 차량 부재율의 평균을 구함으로써, 해당 도로의 대표적 야간 교통 특성을 반영하기 위해 산출하였다.

3.2 도로별 차량 부재율 분석

도로별 분석 결과, 도로의 특성에 따라 차량 부재율의 편차가 크게 나타났다. 아래의 표 2와 같이 신선봉로(68.66%), 일반국도 21호선(74.86%), 영남대로(66.56%), 지리산대로(72.84%) 등은 심야 시간대 교통량이 급격히 감소하는 도로로 확인되었다. 이들 구간은 심야 시간에 불필요한 점등 시간이 길어, 제안 시스템 적용 시 야간 시간의 60~70% 이상을 소등할 수 있다. 그에 따른 전력 절감 효과가 매우 높을 것으로 판단된다.

반면, 중부내륙고속도로(3.59%), 경부고속도로(6.48%)와 수도권 제1순환고속도로(9.14%) 등 주요 고속도로는 심야에도 지속적인 차량 통행이 이루어져 차량 부재율이 10% 이하로 나타났다. 이처럼 부재율이 낮은 상시 이용되는 도로의 경우 가로등 제어를 통한 절감 효과는 상대적으로 제한적이다. 또한, 공수원로(91.35%), 백암운천로(91.15%), 무평로(72.62%)는 차량 부재율이 매우 높았으나 설치된 가로등 수가 적다. 이로인해 가로등 소등 시간은 길지만, 절감 에너지는 제한적인 것으로 나타났다.

분석 결과 제안한 시스템을 전국 도로에 일괄 적용하기보다는, 평균 차량 부재율이 높고 가로등이 많은 구간을 선별적으로 도입하는 것이 가장 효율적임을 보여준다. 특히, 도시 외곽 및 교외 지역과 같이 심야시간 교통량이 낮고 시간대별 편차가 큰 도로는 투자 대비 에너지 절감 효율이 극대화될 것으로 판단된다.

3.3 요일별 분석

그림 5. 요일에 따른 평균 차량 부재율 비교

Fig. 5. Comparison of Average Vehicle Absence Rate by Day of Week

그림 5는 요일별 차량 부재율을 비교한 결과를 나타낸다. 토요일의 평균 차량 부재율은 평일 대비 약 0.50%p 높았으며, 일요일은 평균보다 0.37%p 낮게 나타났다. 이러한 결과는 주말과 평일 간 야간시간 차량 운행 경향 차이가 크지 않음을 의미하며, 요일별 교통량 변화가 제어 시스템 효율에 미치는 영향이 미미함을 보여준다. 따라서 제안한 LoRa 기반 예측형 가로등 제어 시스템은 요일 변화와 무관하게 안정적인 에너지 절감 효과를 유지할 수 있다.

3.4 계절별 분석

표 3은 2025년 8월 16일(토)과 10월 18일(토)의 가로등 소등 가능시간을 비교한 결과이다. 두 시점의 평균 차량 부재율 차이는 약 0.8%p로 거의 동일하였으나, 일몰 이후 일출까지의 시간은 8월 16일의 10시간 25분에서 10월 18일의 12시간 53분으로 약 2시간 30분 증가하였다. 이는 계절 변화에 따라 일조 시간이 감소하면서 야간 조명 유지 시간이 길어지고, 이에 따라 소등 가능 시간이 확대됨을 보여준다. 즉, 동일한 교통량 조건에서도 일조시간이 짧은 시기일수록 전력 절감 효과가 커지는 계절적 특성이 나타났다.