마이크로그리드는 대규모 영역에 분산되어 있는 독립형 전원으로, 여러 IoT 센서를 활용하여 데이터를 수집한다. 센서 동작의 고유한 특성은 상당한 데이터 전송 중복을 발생시키며, 그 결과 전체 파이프라인에 걸친 연산 오버헤드가 증가한다. 본 연구는 OPC 통합 아키텍처(UA) 기반 마이크로그리드와 OPC-CLOUD를 관리하기 위한 새로운 클라우드-엣지 협력 프레임워크를 제안한다. 주요한 특징은 클라우드 메트릭 엔진(CME)과 엣지 컨트롤러(EC)의 오케스트레이션에 있다. CME는 수집된 데이터를 분석하여 전송 구성을 전술적으로 결정하며, 특히 데이터의 변동에 적응적으로 대응한다. EC는 CME가 설정한 주파수 기반 및 임계값 기반 전송을 통해 네트워크 오버헤드와 자원 소모를 줄이면서 효과적인 전송 제어를 가능하게 한다. 최신 기술의 딥러닝 예측 접근법과의 비교를 통해, 엣지에서의 연산 오버헤드를 유의미하게 감소시키면서도 네트워크 전송을 안정적으로 유지하는 OPC-CLOUD의 유효성을 확인하였다. 또한, OPC-CLOUD는 네트워크 트래픽을 줄이면서 시계열 예측 모델의 성능을 유지할 수 있음을 보여준다.

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