EdgeEye 사용자 매뉴얼 (User Manual)

1. 제품 개요

EdgeEye는 전력 소모와 네트워크 인프라가 제한된 극한의 환경에서 초장거리 무선 통신 기술(LoRaWAN)을 사용하여 현장의 고해상도 스틸 이미지를 전송하는 산업용 원격 모니터링 카메라입니다.

Wi-Fi, LTE 등 기존 유무선 통신 수단이 불가한 지역에서 최대 10km 이상의 거리(개활지 기준)를 극복하고 안정적으로 이미지 데이터를 게이트웨이 및 서버로 송신합니다. 제한된 LoRaWAN 대역폭을 극대화하기 위해 온디바이스 AI 기반 데이터 최적화 기술을 탑재하여, 불필요한 전송을 방지하고 핵심 데이터만을 선별 송신합니다.

주요 특징

  • 초장거리 LoRaWAN 이미지 전송: 독자적인 이미지 분할 및 재조립 알고리즘을 통해 수 km 이상의 거리에서 무선 스틸샷 전송 성공률 극대화
  • 스마트 대역폭 절감: 설정 주기에 맞춰 촬영하되, AI 분석을 통해 유효한 객체가 있을 때만 이미지를 송신하는 저전력 동작 지원
  • 웹 기반 무설치 설정: USB 연결 시 자동 활성화되는 웹 인터페이스를 통해 카메라, 동작 시나리오, 촬영 주기 및 LoRaWAN 파라미터 등 간편 설정 지원

2. 제품 구성

  • EdgeEye 본체
  • 2dBi 무지향성 LoRa 안테나
  • DC 5V 1A 전원 어댑터
  • USB-C 설정 케이블

3. 각 부의 명칭 및 기능

  • 카메라 렌즈: 스틸 이미지 촬영, 초점 조절
  • USB-C 포트: PC 연결을 통한 LoRaWAN 망 연동 및 웹 설정 인터페이스 접속용 (주의: 전원 공급 불가 / 데이터 통신 전용)
  • 전원 입력부 (DC Jack): 기본 제공된 DC 5V 1A 전원 어댑터 또는 베터리 연결 단자
  • 안테나 포트: SMA 타입 고성능 LoRa 안테나 연결 단자 (장거리 송수신 품질 결정)
  • 1/4인치 마운트 홀 (제품 하단): 표준 카메라 삼각대, 관절형 거치대, 자석 클램프 등 다양한 고정 장치와 결합하기 위한 규격 홀

참고: 본 기기에는 별도의 LED 표시등 및 물리 버튼이 없습니다. 또한 USB-C 포트를 통한 전원 공급(USB Power)을 지원하지 않으므로, 기기 구동 및 설정 시에는 항상 전원 어댑터가 먼저 연결되어 있어야 합니다.

4. Getting Started

EdgeEye를 최초로 연동하기 위한 LoRaWAN 네트워크 서버 설정 및 이미지 수신 가이드입니다.

4.1 전원 연결 및 웹 설정 시작

EdgeEye를 처음 사용하시는 경우, 아래 순서로 진행하시면 되며 웹 설정을 통해 LNS에 따로 등록할 기기 정보를 확인할 수 있습니다.

  1. 본체 전원 입력부(DC Jack)에 기본 제공된 DC 5V 1A 전원 어댑터를 연결하여 기기를 켭니다.
  2. 전원이 켜진 상태에서 제공된 USB-C 케이블로 PC와 본체를 연결합니다.
  3. USB-C 연결 시 PC가 192.168.42.x 대역 IP를 자동으로 할당받습니다. IP 할당이 완료된 후 PC 웹 브라우저(Chrome 권장)를 열고 http://192.168.42.1로 접속합니다.
  4. 최초 접속 시 ID와 Password를 설정합니다. 이후 접속부터는 설정한 ID와 Password로 로그인합니다.
  5. 좌측 메뉴에서 LoRaWAN Configuration 페이지로 이동하여 AppKey를 입력 또는 랜덤 생성하고 Save를 누릅니다.
  6. Live Control 페이지에서 해상도, 가로 세로 반전 여부 등을 설정하고 Save를 누릅니다.
  7. Operation Configuration 페이지에서 기본 동작 모드를 Snap으로, 주기를 600초(10분)로 설정하고 Save를 누릅니다.
  8. 모든 설정이 완료되면 좌측 메뉴바에서 Exit을 클릭하면 웹 접속이 자동 종료되고 EdgeEye가 설정한 모드로 동작을 시작합니다. Exit 후 USB-C 케이블은 분리해도 기기가 정상 동작합니다.

이제 ChirpStack 및 EdgeEye Image Reassembler 설치를 진행하면 됩니다.

4.2 ChirpStack 연동

오픈소스 LoRaWAN 네트워크 서버인 ChirpStack에 EdgeEye 기기를 등록하는 방법입니다.

참고: ChirpStack v4 이상만 지원합니다.

Device Profile 생성:

EdgeEye Image Reassembler는 장치가 EdgeEye인지 아닌지 Device Profile로 구분합니다.

  1. ChirpStack 콘솔에 로그인한 뒤 Device profiles -> Add device profile을 선택합니다.
  2. LoRaWAN MAC version: LoRaWAN 1.0.3 선택
  3. Regional parameters revision: Regional Parameters v1.0.3 Regional Parameters A (또는 B) 선택
  4. ADR algorithm: Default ADR algorithm 활성화
  5. Join type: OTAA 선택
  6. Region: KR920 (한국 표준 대역)으로 설정 후 저장합니다.

애플리케이션 및 기기 추가:

  1. Applications 메뉴에서 대상을 선택하거나 새 애플리케이션을 생성합니다.
  2. Add device를 클릭하고 기기 정보(Device name, Description 등)를 기입합니다.
  3. Device EUI (DevEUI): EdgeEye 웹 인터페이스(http://192.168.42.1)의 기기 정보 탭 또는 제품 라벨에 표시된 16자리 DevEUI 값을 입력합니다.
  4. Device Profile은 앞서 생성한 것을 선택합니다.

AppKey 발급:

등록된 디바이스 상세 화면의 OTAA keys 탭으로 이동합니다. Application Key (AppKey): 임의의 32자리 16진수 키를 EdgeEye에서 설정한 값과 일치 시킵니다.

4.3 EdgeEye Image Reassembler 연동

LoRaWAN은 프로토콜 규격상 한 번에 전송할 수 있는 페이로드 크기가 매우 작습니다. 따라서 EdgeEye는 스틸샷 이미지를 여러 개의 조각(Fragment)으로 분할하여 전송합니다. EdgeEye Image Reassembler는 분할 이미지 데이터를 수신하여 완전한 JPEG로 재조합하고 MJPEG 스트리밍과 자동 업로드를 지원하는 참조 브릿지 유틸리티입니다.

  • EdgeEye Integration: EdgeEye LoRaWAN 카메라의 통신 프로토콜 구현
  • ChirpStack v4 Support: ChirpStack MQTT에 연결하여 Device Profile ID로 트래픽 필터링
  • Image Reassembly: 분할 데이터를 완전한 JPEG 이미지로 재구성
  • MJPEG Streaming: HTTP를 통한 실시간 진행 상황 및 최신 이미지 제공
  • Automatic Upload: 재조합 완료 시 원격지 HTTP 엔드포인트로 이미지 자동 전송

1) 작동 구조 (Data Flow)

EdgeEye 카메라 ➔ LoRaWAN 게이트웨이 ➔ LNS (ChirpStack / RAK LNS) ➔ MQTT Broker ➔ Docker 컨테이너 (EdgeEye Image Reassembler) ➔ 최종 이미지(.jpg)

2) 사전 준비 사항

  • Docker 및 Docker Compose가 설치된 리눅스 서버 또는 PC
  • ChirpStack v4 및 이와 연동된 MQTT Broker (docker-compose에 Redis 포함)

3) 설정 및 구동

공식 GitHub 저장소에서 소스코드를 클로닝하고 환경변수를 설정한 후 Docker Compose로 실행합니다.

① 소스 코드 클로닝

git clone https://github.com/CoXlabInc/EdgeEye-Image-Reassembler.git
cd EdgeEye-Image-Reassembler

② 환경 변수 설정 (.env)

템플릿 파일을 복사하여 .env 파일을 생성한 후 환경에 맞게 수정합니다.

cp .env.template .env

.env 파일에서 설정할 핵심 항목은 다음과 같습니다.

  • MQTT_URL: ChirpStack MQTT Broker URL (필수)
  • MQTT_USER: (선택) MQTT 인증 사용자명
  • MQTT_PASS: (선택) MQTT 인증 비밀번호
  • DEVICE_PROFILE_ID: ChirpStack에서 생성한 EdgeEye 기기용 Device Profile의 UUID (필수, EdgeEye 전용 Profile 사용 권장)
  • UPLOAD_URL: (선택) 이미지 자동 전송을 위한 원격지 HTTP Endpoint
  • UPLOAD_HEADERS: (선택) 업로드시 추가할 HTTP Header (JSON 문자열, 예: {“X-API-Key”: “token”})
  • TZ: 로컬 시간대 (예: Asia/Seoul)

③ 컨테이너 실행

다음 명령으로 전체 서비스를 백그라운드로 가동합니다.

docker compose up -d --build

실행된 서비스는 다음과 같습니다.

서비스설명
redis상태 저장 및 메시징
mjpeg_streamer (Port 8080)HTTP MJPEG 스트리밍 서버
edgeeye_reassembler이미지 재조합 엔진

4) 사용 방법

MJPEG Streaming

재조합 과정을 실시간으로 확인하거나 최신 이미지를 볼 수 있습니다. 아래 URL에서 {DevEUI}를 기기의 DevEUI로 대체하여 접근하십시오.

  • Live Reassembly: http://[SERVER_IP]:8080/{DevEUI}/live
  • Last Completed: http://[SERVER_IP]:8080/{DevEUI}/last

Automatic Upload

UPLOAD_URL이 설정된 경우, 재조합 완료 시 multipart/form-data POST 요청이 자동 전송됩니다.

  • snap: JPEG 이미지 파일 (filename: image.jpg)
  • deviceId: EdgeEye 기기의 DevEUI
  • _timestamp: ISO 8601 타임스탬프 (UTC)
  • data: 센서 데이터 JSON (예: system_voltage, ambient_light_lux)

5) 재조합 이미지 확인

EdgeEye 카메라가 촬영 주기에 맞춰 전송을 실행하면 LNS가 조각을 수신하고, 수신 즉시 Docker Reassembler가 데이터를 재조합합니다.

완전한 .jpg 이미지가 생성되면 복원된 이미지는 다음 경로에 저장됩니다.

  • reassembled_images/: 호스트 마운트 경로 (docker-compose.yml의 volumes 설정에 따라 다른 위치로 변경 가능)
  • 파일명 규격: {DevEUI}_{timestamp}.jpg

5. 웹 기반 LoRaWAN 설정 가이드 (Web Configuration)

안정적인 장거리 통신을 위해 게이트웨이 및 네트워크 서버와의 망 연동 설정이 필수적입니다.

  1. 전원 공급 (필수): 먼저 본체 전원 입력부에 기본 제공된 DC 5V 1A 전원 어댑터를 연결하여 기기를 완전히 구동합니다.
    주의: USB-C 케이블 연결만으로는 전원이 켜지지 않으며 설정 페이지 진입이 불가능합니다.
  2. USB 연결: 전원이 정상적으로 켜진 상태에서 제공된 USB-C 케이블로 PC와 본체를 연결합니다.
  3. 웹 접속: PC 웹 브라우저(Chrome 권장)를 열고 아래 주소로 접속합니다.
    접속 주소: http://192.168.42.1

핵심 LoRaWAN 설정 파라미터:

  • Activation Mode: OTAA (Over-The-Air Activation)
  • Keys & IDs: LNS(ChirpStack 또는 RAK 내장 LNS)에 등록한 DevEUI, AppEUI, AppKey 설정 값을 입력합니다.
  • Spreading Factor (SF): SF7 ~ SF12 중 선택. 거리가 매우 멀거나 장애물이 많을 경우 고감도 수신을 위해 높은 SF 값으로 고정 또는 ADR(Adaptive Data Rate) 활성화
  • Interval & Mode (촬영/전송 방식 설정):
  • 기본 주기 전송 모드의 전송 주기(Interval) 설정
  • AI 감지 모드 활성화 시 촬영 주기 및 감지할 타겟 객체 설정
  • Image Quality & Resolution: 대역폭 한계에 맞춰 QVGA(320×240) 또는 VGA(640×480) 해상도 및 압축률 설정

6. 설치 및 장거리 안테나 정렬 가이드 (Installation)

LoRa 통신 거리는 안테나 설치 환경에 매우 민감합니다.

6.1 안테나 결합 및 방향 정렬 (중요)

  • 안테나 연결: 기본 제공되는 2dBi 무지향성 안테나를 SMA 안테나 포트에 우측 시계 방향으로 완전히 돌려 결합합니다. (체결이 느슨하면 출력 손실로 전송 거리가 급격히 감소합니다.)
  • 안테나 지향: 기본 제공 안테나는 전 방향으로 전파가 방사되는 무지향성(Omni-directional) 모델입니다. 안테나 끝단이 하늘을 향해 수직이 되도록 똑바로 세워 거치하는 것이 가장 효율이 좋습니다.
  • 라인 오브 사이트 (LoS): 카메라와 수신 게이트웨이 사이에 큰 콘크리트 건물이나 산맥과 같은 장애물이 없도록 최대한 높은 곳에 설치할 것을 권장합니다.

6.2 장착 및 하우징

  • 거치 및 고정: 제품 하단의 표준 1/4인치 마운트 홀을 사용하여 견고한 구조물에 흔들림 없이 고정합니다. 바람에 의한 진동은 안테나 위상 변화와 통신 불량을 유발할 수 있습니다.
  • 방우 케이스(옵션): 실외 노출 환경 설치 시에는 반드시 방우 케이스 내부에 장치한 뒤 장착하십시오.

7. 운용 모드 설명 (Operation Modes)

EdgeEye는 LoRaWAN의 업링크 대역폭과 전력 사용량을 최적화하기 위해 두 가지 주요 운용 모드를 지원합니다.

  • 주기적 전송 모드 (기본 모드):
    사용자가 설정한 고정 시간 주기(예: 매 30분, 1시간 등)마다 자동으로 스틸샷 이미지를 촬영하여 무조건 전송합니다.
    현장의 전반적인 변화 과정을 빠짐없이 아카이빙하고 정기 보고를 수행할 때 가장 적합합니다.
  • AI 객체 감지 모드:
    사용자가 설정한 촬영 주기(예: 매 5분, 10분 등)에 맞춰 카메라가 스틸샷을 촬영합니다.
    촬영 즉시 온디바이스 AI 엔진이 이미지를 분석하여, 사용자가 지정한 관심 객체(사람, 차량 등)가 감지되었는지 판별합니다.
    분석 결과 감지된 객체가 있는 경우에만 LoRaWAN 무선망을 통해 전송을 수행합니다. 객체가 감지되지 않으면 무선 전송을 생략하고 즉시 대기(Sleep) 상태로 돌아가 배터리와 네트워크 페이로드를 보호합니다.
  • USB 로컬 점검 모드:
    USB 연결이 감지되면 무선 송신을 일시 차단하고, 장비 테스트 및 이미지 품질 교정을 위한 상태 대기 모드로 전환됩니다.

8. 유지보수 및 네트워크 관리 (Maintenance)

  • 링크 세기(RSSI / SNR) 모니터링:
    계절 변화에 따른 산림 무성화, 신축 건물 형성 등으로 신호 강도가 저하될 수 있습니다. 정기적으로 USB-C를 연결하여 192.168.42.1에서 RSSI(신호세기)와 SNR(신호대잡음비) 값을 점검하십시오.
  • 안테나 포트 점검:
    실외 노출 시 안테나 연결부에 부식이 발생하면 통신 감도가 저하됩니다. 정기적인 외관 점검을 권장합니다.

9. LoRa 통신 문제 해결 (Troubleshooting)

증상발생 원인해결 방법
웹 설정 페이지 접속 불가능전원 공급 부재 또는 연결 순서 오류USB 케이블만 연결한 경우 기기가 켜지지 않습니다. 반드시 제공된 DC 5V 1A 어댑터를 먼저 콘센트 및 본체에 꽂아 부팅한 후 USB-C를 PC에 연결하십시오. 케이블을 전부 분리한 뒤, 어댑터 전원 공급 ➔ 약 5초 대기 ➔ USB 연결 순서로 재시도하십시오.
이미지 전송 실패 및 타임아웃1. 게이트웨이 범위 이탈
2. 파라미터 불일치		안테나 방향이 수직인지 점검하고 높은 위치로 이설하십시오. 웹 인터페이스에 접속하여 DevEUI 및 AppKey가 LNS 서버와 완전히 일치하는지 대소문자를 확인하십시오.
기본 모드에서 이미지가 오지 않음전송 주기(Interval) 설정 오류웹 인터페이스(192.168.42.1)에 접속하여 기본 주기 전송 모드의 타이머가 올바르게 작동하는지 확인하십시오.
AI 감지 모드에서 사진이 안 옴1. 촬영 주기 내 객체 부재
2. AI 오탐지 및 화각 이탈		AI 감지 모드는 촬영 주기에 맞춰 찍은 사진에 객체가 있을 때만 전송됩니다. 객체가 실제로 지나갔음에도 전송되지 않는다면 웹 설정에서 감지 대상이 켜져 있는지와 렌즈 화각을 점검하십시오.
이미지 상단부만 전송되고 끊김통신 노이즈로 인한 패킷 누락SNR 값이 매우 낮을 때(마이너스 영역) 발생합니다. 기본 안테나 대신 고이득 지향성 안테나(옵션)로 교체하거나 수신 게이트웨이를 추가 배치하십시오.

10. 제품 사양 (Specifications)

  • 통신 모듈: LoRaWAN Class A / Class C 표준 완벽 대응
  • 지원 주파수: KR920-923 MHz (한국 전용 ISM 대역) 및 글로벌 표준 대역 대응
  • 기본 안테나: 2dBi 무지향성(Omni-directional) SMA 수성 안테나
  • 최대 송신 출력: 최대 +14dBm ~ +20dBm (지역별 전파법 제한 준수)
  • 전송 범위: 최대 10km ~ 15km (개활지 가시거리 기준, 설치 환경 및 수신 안테나 스펙에 따라 상이)
  • 대역폭 보존 기술: On-device AI 기반 전송 제어 (설정 주기별 촬영 후 Person/Vehicle 유무에 따른 선별적 송신)
  • 전원 스펙: DC 5V 1A 어댑터 전원 공급 (어댑터 기본 제공 / 주의: USB-C 포트를 통한 전원 공급 불가)
  • 설정 및 인터페이스: USB-C 인터페이스 연동형 로컬 Web GUI (http://192.168.42.1)
  • 규격 및 장착: 하단 표준 1/4인치 카메라 마운트 홀
  • 확장 옵션: 실외 전용 방우(Rain-proof) 하우징 지원, 별매 고이득 지향성 안테나

본 제품은 LoRaWAN 네트워크 서버 연동 및 전파 음영 최적화 기술 적용에 따라 실제 통신 가능 거리가 다소 상이할 수 있습니다.