사물인터넷(IoT)에 사용되는 보드와 센서 종류 총정리

사물인터넷(IoT)에 사용되는 보드와 센서 종류 총정리라는 제목을 달고 글을 쓰기 시작했지만, 사실 이 주제는 목록만 외운다고 해결되지 않습니다. 보드 하나를 고르면 쓸 수 있는 센서의 전압, 통신 방식, 전력 사정이 함께 정해지기 때문입니다.

이 글에 실린 사진은 모두 제가 직접 만든 작품을 찍은 것인데요. 아두이노로 만든 온습도 표시기와 미세먼지 측정기, 태양광 자동 추적기 같은 결과물에서 가져왔습니다. 보드 사양과 센서 수치는 공식 문서와 제조사 자료를 기준으로 옮겼고, 어디서 확인했는지 문장 뒤에 밝혀 두었습니다.

사물인터넷(IoT) 시스템은 보드, 센서, 통신으로 이루어집니다

IoT 센서는 온도나 움직임 같은 물리량의 변화를 감지해 디지털 데이터로 바꾸는 장치입니다. 이 센서를 제어 보드에 연결해 값을 읽고, 무선망으로 서버나 스마트폰에 보내는 것이 기본 구조입니다 (Particle IoT 센서 가이드, 2024년 기준).

그래서 보드와 센서 종류를 따로 외우기보다 “무엇을 재고, 어디로 보내고, 전원은 어떻게 쓰는가”를 먼저 정리해 두면 선택이 쉬워집니다. 보드는 센서값을 읽고 판단하는 두뇌이고, 센서는 감각 기관에 해당합니다.

보드를 고르는 큰 줄기는 단순합니다. 유선으로 단순한 제어를 하려면 아두이노, 무선 조종과 IoT 기능이 필요하면 ESP32, 카메라와 웹과 AI까지 다루려면 라즈베리파이가 적합하다고 정리됩니다 (Tilnote 제어 보드 선택하기, 2026년 5월 기준).

여기서 한 가지 오해를 풀어 두겠습니다. ESP32는 마이크로컨트롤러이고 라즈베리파이는 싱글 보드 컴퓨터여서, 두 보드는 경쟁 관계가 아니라 서로 보완하는 관계입니다 (Ultimate Systems Blog, 2026년 7월 기준).

IoT 보드 종류: 마이크로컨트롤러와 싱글 보드 컴퓨터

IoT에 쓰이는 보드는 크게 두 갈래로 나뉩니다. 운영체제 없이 프로그램 하나만 돌리는 마이크로컨트롤러(MCU) 계열과, 리눅스가 올라가는 싱글 보드 컴퓨터(SBC) 계열입니다.

아래 표는 이 글에서 다루는 대표 보드를 한눈에 비교한 것입니다. 수치는 각 보드의 공식 문서와 비교 자료의 값을 그대로 옮겼습니다.

보드	유형	CPU	RAM(SRAM)	무선	개발 환경
Arduino Uno	MCU	ATmega328P 16 MHz	2 KB	없음	Arduino IDE
Arduino UNO R4 WiFi	MCU	Cortex-M4 48 MHz	32 kB	Wi-Fi/Bluetooth(ESP32-S3 담당)	Arduino IDE
ESP32	MCU	Xtensa LX6 듀얼 최대 240 MHz	최대 520 KB	Wi-Fi + Bluetooth	Arduino IDE, ESP-IDF, MicroPython
Pico W	MCU	Cortex-M0+ 듀얼 133 MHz	264 kB	Wi-Fi + Bluetooth 5.2	MicroPython, C/C++
Pico 2 W	MCU	Cortex-M33 또는 RISC-V 최대 150 MHz	520 kB	Wi-Fi + Bluetooth 5.2	MicroPython, C/C++
Raspberry Pi 5	SBC	Cortex-A76 쿼드 2.4 GHz	1~16 GB	Wi-Fi 5 + Bluetooth 5.0	Linux, Python

아두이노 계열: 입문과 센서 읽기에 강합니다

아두이노 우노는 ATmega328P 칩을 쓰고 16 MHz로 동작하며, SRAM 2 KB와 플래시 32 KB를 가집니다. 운영체제 없이 setup() 함수를 한 번 실행한 뒤 loop() 함수를 계속 반복하는 구조라서 흐름이 눈에 잘 보입니다 (OpenELab 비교 글; Tilnote 제어 보드 선택하기, 2026년 5월 기준).

다만 클래식 우노에는 무선 기능이 없습니다. 이 한계를 보완한 것이 UNO R4 WiFi인데요. Renesas RA4M1(Arm Cortex-M4) 48 MHz에 SRAM 32 kB, 플래시 256 kB를 갖췄고 Wi-Fi와 Bluetooth는 ESP32-S3가 맡습니다. 12×8 LED 매트릭스, RTC, 12비트 DAC, CAN도 지원합니다 (Arduino 공식 문서 UNO R4 WiFi).

아두이노는 5V 기반 부품과 호환성이 좋고, 센서 읽기와 모터 제어에 강합니다 (Tilnote 제어 보드 선택하기, 2026년 5월 기준). 제가 만든 작품 대부분이 우노 위에서 시작한 것도 이 때문입니다.

ESP32 계열: Wi-Fi와 Bluetooth가 기본입니다

원조 ESP32는 듀얼 코어 Xtensa LX6가 최대 240 MHz로 동작하고 SRAM이 최대 520 KB이며, Wi-Fi와 Bluetooth를 내장했습니다. Arduino IDE, ESP-IDF, PlatformIO, MicroPython으로 개발합니다 (OpenELab 비교 글).

가격은 약 5~10달러, 부팅은 1초 미만, 소비 전류는 약 20~500 mA입니다 (Ultimate Systems Blog, 2026년 7월 기준). 딥슬립 상태에서는 약 10~20 µA까지 내려가 배터리로 돌리는 센서 노드에 유리하다고 알려져 있습니다 (Soldered, ThinkRobotics 비교 가이드, 2025년 기준).

Espressif는 용도별로 시리즈를 나눠 놓았습니다. ESP32-S3는 듀얼코어 240 MHz로 AI와 HMI용이고, ESP32-C3는 RISC-V 160 MHz의 저가 보안 IoT용입니다. ESP32-C6는 Wi-Fi 6를 지원하고, ESP32-C5는 2.4 GHz와 5 GHz 듀얼밴드 Wi-Fi 6까지 다룹니다. ESP32-H2는 96 MHz 저전력형이고, ESP32-P4는 듀얼코어 400 MHz에 풍부한 입출력을 내세웁니다 (Espressif SoC 제품 페이지, 2026년 10월 확인).

ESP32를 쓸 때 주의할 점도 분명합니다. 논리 전압이 3.3V이고, ADC2 핀은 Wi-Fi를 쓰는 동안 사용할 수 없습니다. GPIO 6~11은 내부 플래시용이고, GPIO 34~39는 입력 전용이며, 기본 I2C는 GPIO 21(SDA)과 22(SCL)입니다 (Random Nerd Tutorials ESP32 핀아웃 가이드).

라즈베리파이 Pico 계열: MicroPython 입문에 좋습니다

Pico W는 RP2040 칩의 듀얼 Cortex-M0+ 133 MHz에 SRAM 264 kB, 플래시 2 MB를 갖고, 2.4 GHz Wi-Fi(802.11n)와 Bluetooth 5.2를 지원합니다. Pico 2 W는 RP2350 칩으로 최대 150 MHz, SRAM 520 kB, 플래시 4 MB이며 PIO 상태머신이 12개입니다(Pico W는 8개) (Raspberry Pi 공식 문서 Pico 시리즈).

MicroPython과 CircuitPython 라이브러리가 풍부해 입문자에게 쉽다는 평가가 많습니다. 반대로 저전력 딥슬립은 ESP32가 유리하다고 비교됩니다 (ThinkRobotics Pico W vs ESP32 가이드, 2025년 기준).

라즈베리파이 5: 카메라, 웹, AI를 맡는 싱글 보드 컴퓨터

라즈베리파이 5는 Broadcom BCM2712 쿼드코어 Cortex-A76 2.4 GHz에 RAM 1, 2, 4, 8, 16 GB 모델이 있습니다. 듀얼밴드 802.11ac Wi-Fi, Bluetooth 5.0, 40핀 GPIO, PCIe 2.0 x1, 듀얼 4K HDMI를 갖췄고 2036년 1월까지 생산할 예정입니다 (Raspberry Pi 공식 제품 페이지, 2026년 10월 확인).

라즈베리파이 계열은 가격이 약 35~75달러, 소비 전류 약 0.5~3 A, 부팅 20~30초이며 풀 리눅스가 돌아갑니다. 미디어 센터, 웹 서버, 홈 오토메이션 허브 용도로 많이 쓰입니다 (Ultimate Systems Blog, 2026년 7월 기준). 카메라, 웹, 데이터 저장, AI에는 적합하지만 실시간 제어는 약하다는 점이 단점입니다 (Tilnote 제어 보드 선택하기, 2026년 5월 기준).

IoT 센서 종류: 무엇을 재느냐로 나눕니다

센서는 측정 대상에 따라 분류하면 헷갈리지 않습니다. Particle 가이드는 환경(온도, 습도, 압력, 빛, 가스), 움직임과 위치(가속도, 자이로, 근접, 초음파), 전자기(전류, 전압, 자기장), 음향(마이크, 진동)으로 나눕니다 (Particle IoT 센서 가이드, 2024년 기준).

AKCP는 여기에 레벨, 이미지, 수질(염소, 산소, 전도도, pH, 탁도), 연기, 적외선, 광학 센서까지 일반적인 IoT 센서로 꼽습니다 (AKCP IoT 센서 가이드). 종류가 많아 보이지만, 실제 프로젝트에서는 아래 세 묶음이 가장 자주 등장합니다.

온도, 습도, 기압 센서

DHT11은 온도 0~50°C에서 ±2°C, 습도 20~80%에서 ±5% 정확도를 가지며 최대 1 Hz로 읽습니다. DHT22는 -40~80°C에서 ±0.5°C, 습도 0~100%에서 2~5% 수준으로 더 정밀하지만 약간 비쌉니다 (Adafruit DHT 가이드).

온도, 습도, 기압을 한 칩으로 재려면 Bosch BME280이 대표적입니다. I2C와 SPI를 지원하고, 압력 300~1100 hPa, 온도 -40~85°C, 습도 정확도 ±3% RH이며, 1 Hz 측정 시 3.6 µA만 쓰고 공급전압은 1.71~3.6 V입니다 (Bosch Sensortec BME280 제품 페이지).

제가 만든 온습도 표시기가 이 구조인데요. 센서는 브레드보드에 꽂고 값은 문자 LCD에 띄웁니다. 사진에서 LCD에 23°C와 35%가 찍혀 있습니다.

움직임, 거리 센서

인체 감지에는 PIR 센서를 씁니다. 초전형 센서가 적외선의 변화를 감지하며, 약 6 m 거리와 110°x70° 범위를 보고, 모듈 입력은 5~12 V이고 감지하면 디지털 HIGH를 내보냅니다. 사람 수나 거리는 잴 수 없고 반려동물에도 반응할 수 있다는 점은 알아 둬야 합니다 (Adafruit PIR 가이드).

거리 측정은 초음파 센서 HC-SR04가 흔합니다. 2~400 cm를 0.3 cm 정확도로 재고, 5V에 40 kHz로 동작하며, 10 µs 트리거 펄스를 보내면 돌아오는 시간으로 거리를 계산합니다. 계산식은 (음속 x 시간)/2입니다 (Random Nerd Tutorials HC-SR04 가이드).

가속도와 자이로 센서는 Hall 효과, 정전용량, 압전 방식 등으로 구현됩니다 (AKCP IoT 센서 가이드).

토양 수분, 가스, 연기, 빛 센서

토양 수분 센서는 저항식과 정전용량식으로 갈립니다. 저항식은 금속이 노출되어 산화와 값 드리프트가 생기고, 정전용량식은 노출 금속이 없어 산화 문제가 적습니다. Adafruit STEMMA 토양 센서는 I2C로 연결하며 3~5V에서 동작합니다 (Adafruit STEMMA 토양 센서 가이드).

가스 센서는 전기화학, 광이온화, 반도체 방식이 일반적이라고 소개되는데, 이 부분은 검색 요약 수준의 자료여서 세부 사양은 제품 데이터시트로 확인하셔야 합니다. 연기 센서는 광학 방식과 이온화 방식이 있고, 빛을 다루는 광학 센서는 투과형, 재귀반사형, 확산반사형으로 나뉩니다 (AKCP IoT 센서 가이드).

위 사진은 제가 만든 공기질 측정기 여러 대를 나란히 놓고 값을 비교하던 작업대입니다. LCD마다 CO2, PM2.5, PM10, 온도, 습도가 표시되는데요. 센서 하나마다 값이 조금씩 달라서 같은 장소에서 여러 대를 비교해 보면 편차를 가늠할 수 있습니다.

보드와 센서를 연결할 때 확인할 체크포인트

보드와 센서를 사 놓고 안 맞아서 낭패를 보는 경우가 많습니다. 연결 전에 아래 세 가지는 꼭 점검해 보세요.

전압 레벨: 아두이노는 5V, ESP32는 3.3V 논리를 씁니다. 5V 센서를 ESP32에 바로 물리면 문제가 생길 수 있습니다 (Tilnote 제어 보드 선택하기, 2026년 5월 기준).
핀 제약: ESP32는 Wi-Fi를 쓰는 동안 ADC2 핀을 쓸 수 없으므로, 아날로그 센서는 ADC1(GPIO 32~39)에 연결합니다 (Random Nerd Tutorials ESP32 핀아웃 가이드).
통신 방식: BME280과 토양 센서는 I2C, DHT는 디지털 단선, HC-SR04는 펄스, PIR은 디지털 출력입니다. 보드의 핀 구성과 맞는지 먼저 따져 봅니다.

세 번째 항목이 특히 중요한데요. I2C 센서는 선 두 가닥으로 여러 개를 이어 붙일 수 있어 배선이 단출해집니다. 반면 HC-SR04처럼 펄스 타이밍을 직접 재는 센서는 코드에서 시간 처리를 신경 써야 합니다.

직접 만든 작품으로 본 보드와 센서 조합

제가 만든 작품들은 교육용 IoT 사이트인 에듀 아이오티(eduiot.kr)에 정리해 두었습니다. 이 사이트는 아두이노와 라즈베리파이 오픈소스를 이용한 사물인터넷 구현에 중점을 두고, 손소독제 자동분사기, 태양광 자동 추적기, 미세먼지 측정기, 화분 자동 물주기 시스템, 3D 프린팅 모형 제작 등을 소개합니다 (에듀 아이오티 사이트 첫 페이지, 2026년 10월 확인).

그중 태양광 자동 추적기는 센서와 보드의 관계를 가장 잘 보여 주는 예입니다. 태양광 패널에 조도 센서를 행렬로 배치하고 밝기 차이를 이용해 태양 방향을 추적하는 방식이 일반적인데요 (한국정보처리학회 학술대회논문집 요약, 2015년 자료), 저는 이 원리를 좌우와 상하 2축으로 확장해 만들었습니다.

위 사진은 3D 프린터로 출력한 부품들입니다. 메인 판, 가로축 기어, 세로축 메인, 세로축 작은 기어, 솔라판넬 연결 지지대, 연결 볼트와 너트로 구성됩니다.

조립한 모습을 보면 아두이노 우노가 서보 모터를 움직여 기어를 돌리고, 브레드보드의 저항들이 센서 입력 네 방향을 받는 구조입니다. 사진 위에 손으로 1번부터 4번까지 표시해 둔 것이 그 네 방향 입력입니다.

이 부품은 센서 쪽 배선을 모아 두는 지지대로, 십자 모양 홈을 따라 선이 네 방향으로 나뉩니다. 2축 추적기의 세부 사양까지는 공개 자료로 확인한 것이 없어서, 제가 만든 구조는 사진 수준에서만 소개합니다.

이 부품들을 어떻게 출력했는지는 3D 프린터 프린팅 영상에 담겨 있습니다. 센서 이야기만 하다가 외형 제작으로 넘어간 듯하지만, 보드와 센서를 고정하는 케이스와 거치대가 있어야 작품이 실제로 오래 쓰인다는 것이 제 경험입니다.

상황별로 어떤 보드를 고를까

여러 보드를 놓고 고민된다면 용도부터 정하세요. 센서를 읽어 모터나 릴레이를 움직이는 단순 제어라면 아두이노가 가장 편합니다. 값을 인터넷으로 올려야 한다면 ESP32나 Pico W가 맞고, 카메라 영상이나 웹 서버, AI 추론이 필요하면 라즈베리파이 5가 낫습니다.

장단점도 같이 보셔야 합니다. 아두이노는 쉽지만 무선이 약하고, ESP32는 무선이 강하지만 3.3V와 핀 제약을 챙겨야 합니다. 라즈베리파이는 기능이 풍부한 대신 전력 소모와 부팅 시간이 부담이 됩니다. 어느 한 보드가 모든 면에서 앞서지는 않습니다.

저는 센서 노드는 ESP32나 아두이노로, 데이터를 모아 보여 주는 허브는 라즈베리파이로 나누는 구성을 권합니다. 두 보드가 보완 관계라는 앞의 설명과도 맞는 접근입니다.

자주 묻는 질문

IoT 보드와 센서는 각각 무슨 역할을 하나요?

센서는 온도나 움직임 같은 물리량을 전기 신호로 바꾸는 입력 장치입니다. 보드는 그 신호를 읽어 판단하고, 필요하면 Wi-Fi나 Bluetooth로 밖에 전달하는 두뇌 역할을 합니다.

입문자는 어떤 보드부터 시작하면 좋을까요?

간단히 센서를 읽고 LED나 모터를 움직이는 정도라면 아두이노 우노가 무난합니다. setup()과 loop() 구조가 단순해서 흐름을 이해하기 쉽습니다.

아두이노 우노에는 Wi-Fi가 없나요?

클래식 우노에는 무선 기능이 없습니다. 무선이 필요하다면 Wi-Fi와 Bluetooth를 ESP32-S3가 담당하는 UNO R4 WiFi를 고르거나 ESP32 계열로 넘어가는 방법이 있습니다.

ESP32와 라즈베리파이는 어떻게 다른가요?

ESP32는 하나의 프로그램만 돌리는 마이크로컨트롤러라 부팅이 1초 미만이고 전력이 적게 듭니다. 라즈베리파이는 리눅스가 도는 소형 컴퓨터여서 부팅에 20~30초가 걸리는 대신 카메라와 웹 서버, AI를 다룰 수 있습니다.

ESP32에 5V 센서를 바로 연결해도 되나요?

ESP32의 논리 전압은 3.3V라서 5V 센서를 그대로 연결하는 것은 권하지 않습니다. 센서의 동작 전압을 확인하고, 필요하면 레벨 변환을 거쳐 연결하세요.

ESP32에서 아날로그 센서는 아무 핀에나 꽂으면 되나요?

Wi-Fi를 쓰는 동안에는 ADC2 핀이 동작하지 않습니다. 그래서 아날로그 센서는 GPIO 32~39에 해당하는 ADC1 핀에 연결해야 값이 안정적으로 읽힙니다.

DHT11과 DHT22 중 무엇을 사야 하나요?

정확도가 중요하면 DHT22가 낫습니다. 온도 범위 -40~80°C에 ±0.5°C라서 DHT11의 0~50°C, ±2°C보다 폭이 넓고 정밀하지만, 가격은 약간 더 높습니다.

PIR 센서로 사람 수를 셀 수 있나요?

PIR 센서는 적외선 변화를 감지해 움직임이 있는지만 알려 줍니다. 사람 수나 거리는 측정하지 못하고, 반려동물에도 반응할 수 있으니 용도를 구분해서 쓰세요.

토양 수분 센서는 저항식과 정전용량식 중 무엇이 좋은가요?

오래 꽂아 두는 용도라면 정전용량식이 유리합니다. 저항식은 금속이 노출되어 시간이 지나면 산화되고 값이 흔들리기 때문입니다.

초음파 센서 HC-SR04는 어느 범위까지 잴 수 있나요?

측정 범위는 2~400 cm이고 정확도는 0.3 cm입니다. 5V로 동작하며, 10 µs 길이의 트리거 펄스를 준 뒤 돌아온 시간으로 거리를 계산합니다.

배터리로 오래 쓰는 센서 노드에는 어떤 보드가 맞나요?

딥슬립 전류가 약 10~20 µA까지 내려가는 ESP32 계열이 유리하다고 비교됩니다. Pico W도 쓸 수 있지만 저전력 딥슬립 면에서는 ESP32가 앞선다는 평가가 많습니다.

라즈베리파이 5는 앞으로도 구할 수 있나요?

라즈베리파이 재단은 라즈베리파이 5를 2036년 1월까지 생산할 예정이라고 공식 제품 페이지에 밝혔습니다. 장기 프로젝트에도 부담 없이 쓸 수 있는 편입니다.

참고 자료

보드는 두뇌고 센서는 감각이어서, 결국 “측정하려는 것에 맞춰 연결부터 고르는 것”이 이 주제의 핵심입니다. 이제 막 시작하신다면 아두이노 우노 하나와 DHT 센서 하나로 값을 화면에 띄우는 것부터 해 보시길 권해 드립니다. 작게 시작해도 구조는 그대로 커집니다.

이 글은 2026년 10월 05일 기준으로 작성했으며, 제도와 고시 내용은 수시로 바뀔 수 있으므로 관련 사이트/기관의 최신 정보를 확인하시기 바랍니다.

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사물인터넷(IoT)에 사용되는 보드와 센서 종류 총정리: 직접 만든 작품으로 보는 선택 기준

사물인터넷(IoT) 시스템은 보드, 센서, 통신으로 이루어집니다