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테크놀로지

클라우드를 알면, IT의 미래가 보인다 [아이씨엔]

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최근 기업의 경영방식이나 개인의 삶을 다양하게 바꿀 것으로 예상되는 대표적인 IT 트렌드로 클라우드가 자주 회자되고 있다. 클라우드는 인터넷만 연결되면 서버를 통해 소프트웨어나 웹하드와 같은 IT 서비스를 언제든 사용할 수 있는 컴퓨팅 환경을 말한다.

클라우드 컴퓨팅이 컴퓨팅과 웹이 융합된 완전히 새로운 비즈니스 환경을 제공함에 따라 구글, 애플, MS, 아마존 등 글로벌 기업들은 진작에 클라우드 컴퓨팅을 IT 산업 자체의 패러다임 변화로 받아들여 클라우드 컴퓨팅 구현에 박차를 가하고 있다.

일예로 드림웍스(DreamWorks)가 슈렉, 쿵푸팬더 시리즈 제작에 클라우드 시스템을 도입하여 프로세스 혁신을 통해 흥행에 성공한 사례는 국내에서도 유명하다. 이밖에도 MS는 윈도우 서버 기반의 클라우드 시스템을 개발하였으며, 구글은 안드로이드 기반의 모바일 기술과 결합된 클라우드 서비스로 아마존, MS 등과 주도권 경쟁을 벌이고 있다.

이에 부응하여 국내에서도 기업과 개인을 중심으로 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 하는 새로운 서비스를 창출하기 위한 연구가 활발하다.

특허청(청장 김호원)에 따르면, 클라우드 컴퓨팅 특허출원은 2009년 이후 매년 2배 이상 급증한 것으로 나타났다. 연도별로는 2009년 23건이었던 특허출원이 2010년 76건, 2011년 198건으로 꾸준히 증가하고 있다.

클라우드 컴퓨팅 기술 특허출원의 기술분야별 분포를 보면, 클라우드 도입 초창기(2010년 이전)에는 컴퓨팅 플랫폼이나 시스템 관리에 관한 기반기술 개발에 치중한 반면, 이후에는 클라우드 컴퓨팅 환경을 이용한 응용 서비스 분야의 비중이 증가했다. 이미 구축된 클라우드 시스템을 활용하여 공공 서비스를 비롯한 교육, 쇼핑, 영상 스트리밍 등 다양한 분야에서 클라우드와 서비스를 접목시켜 활용분야를 넓혀가고 있는 것이다.

특허청은 “사용자 중심의 웹기반과 컴퓨팅 기술 발달에 힘입어, IT 환경이 PC에서 클라우드 컴퓨팅 환경으로 진화할 것으로 예상”된다고 밝히고, “금융·통신·의료 등 산업 전반에 걸쳐 모바일, 소셜 네트워크 등과 결합한 새로운 서비스 창출로 말미암아 향후 관련 특허출원도 지속적으로 증가할 것”이라고 전망했다.

아이씨엔 김철민 기자 min@icnweb.co.kr

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칼럼

엣지 노드와 센서 설계의 더 높은 수준을 요구하는 디지털 트위닝

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그림 1: 디지털 트윈(DT) 아키텍처는 IoT 아키텍처와 마찬가지로 엣지 노드 상의 센서, 게이트웨이 노드, 엔터프라이즈 노드로 이루어진다.

디지털 트윈 모델은 센서 설치와 관련하여 꽤 까다로운 요건들을 수반한다. 레거시 애플리케이션들은 특히 그렇다. 이에 따라 디지털 트윈 시스템 설계자는 최적의 솔루션을 구할 때까지 센서 성능과 대역폭 제한에 각별한 주의를 기울일 필요가 있다.

디지털 트윈(digital twins, DT) 모델이 제조를 비롯한 산업 분야로 빠르게 도입되고 있다. 사물인터넷(IoT)의 연결성과 저렴한 가격대의 센서를 사용할 수 있게 된 덕분이다. 하지만 디지털 트윈을 구현하려면 신호 체인의 모든 측면에서 더 높은 성능이 요구된다. 디지털 트윈을 적용하고자 하는 해당 장비 또는 그 가까이에 설치되는 엣지 노드의 경우는 특히 더 하다. 이 글에서는 센서와 엣지 노드 아키텍처에 대한 개요를 비롯하여, 엣지 노드의 중요성과 엣지 노드 통신에 대해서 설명한다.

 

센서와 엣지 노드 아키텍처
디지털 트윈 아키텍처는 3가지 차원의 IoT 아키텍처와 매우 비슷하게 닮았다(그림 1):

• 엣지 노드 – 엣지 노드 상의 센서들은 기능 유닛(산업용 로봇, 항공기 엔진, 풍력 터빈 등)의 동작에 대한 실시간 정보를 수집하고, 이 정보를 유선 또는 근거리 무선 통신망(LAN)을 통해서 전송한다.
• 게이트웨이 노드 – 게이트웨이 노드는 다양한 프로토콜을 사용하는 여러 개의 엣지 노드와 통신하고 이 정보를 취합해서 광역 통신망(WAN)으로 전송한다.
• 엔터프라이즈 노드 – 엔터프라이즈 노드는 게이트웨이 데이터를 수신하고, 디지털 모델을 적용하고, 그 결과를 통신한다.

정확한 모델과 고품질 데이터를 활용한다면 DT 모델을 통해 결함을 예측하고 효율을 높일 수 있을 뿐 아니라, 심지어는 가상이 아닌 실제 세계에서의 동작까지도 변경할 수 있다.

 

이러한 데이터 수집을 위해서는 엣지 노드가 핵심적인 역할을 한다. 실제 세계로부터 동작과 환경에 관한 데이터를 수집하는 센서와, 이렇게 센서들이 수집한 정보를 상위 레벨로 전송하는 통신 링크들이 엣지 노드에 포함되어 있기 때문이다.

 

엣지 노드의 중요성
DT는 물리적 기계를 가상으로 모델링하기 위해 실제 세계로부터 지속적으로 수집한 고품질 데이터를 필요로 한다. 그렇지 않다면 실제 세계와 가상 세계의 차이가 점점 더 벌어져, DT를 적용한 계산이나 예측이 쓸모 없어질 것이다.

그림 1: 디지털 트윈(DT) 아키텍처는 IoT 아키텍처와 마찬가지로 엣지 노드 상의 센서, 게이트웨이 노드, 엔터프라이즈 노드로 이루어진다.

그림 1: 디지털 트윈(DT) 아키텍처는 IoT 아키텍처와 마찬가지로 엣지 노드 상의 센서, 게이트웨이 노드, 엔터프라이즈 노드로 이루어진다. (이미지. 마우저 일렉트로닉스)

 

이러한 데이터 수집을 위해서는 엣지 노드가 핵심적인 역할을 한다. 실제 세계로부터 동작과 환경에 관한 데이터를 수집하는 센서와, 이렇게 센서들이 수집한 정보를 상위 레벨로 전송하는 통신 링크들이 엣지 노드에 포함되어 있기 때문이다. 또한 물리적인 프로세스까지 변경할 수 있는 DT 모델이라면 액추에이터도 엣지 노드에 포함된다.

센서 측정은 두 가지 범주로 구분할 수 있다:
• 동작 측정(기계 또는 장비의 물리적 동작): 장력, 속도, 유량, 변위, 토크, 동작 온도, 진동 등
• 환경 데이터(물리적 동작에 영향을 미침): 주변 온도, 기압, 습도 등

엣지 노드에는 다양한 형태의 센서들이 사용될 수 있다. 온도 센서, 압력 센서, 로드 셀, 가속도계 같은 다양한 센서들이 실제 세계의 특성을 측정하고 수치적 정보를 제공한다. 센서 퓨전 시스템은 여러 센서 측정 결과를 조합해서 단일 센서로는 할 수 없는 통찰을 제공할 수 있다. 카메라와 마이크로폰은 복잡하고 구조화되지 않은 정보를 사용해서 비디오 및 오디오 스트림을 발생시키므로 이를 해석하려면 별도의 프로세싱이 필요하다.

 

기존 장비를 개조할 때의 어려움

 

DT 설계는 실제 설치물을 위한 모델 역할을 하는 디지털 설계에서 시작한다. 따라서 실시간 데이터를 제공하는 센서들이 이 모델에 포함되어 최종 버전까지 계속해서 기능을 수행할 수도 있다. DT는 석유 및 가스, 핵 에너지, 항공우주, 자동차 같은 하이테크 애플리케이션에 주로 사용된다. 여기에 사용되는 기계들은 가상 모델이 도입되기 훨씬 전에 설치되었을 수 있다. 그러므로 디지털 트윈이 가능하도록 엣지 노드를 업그레이드하기에는 많은 어려움이 따른다.

기존 산업 분야에 DT를 도입하기 위해서 DT에 대한 현실 세계 버전을 완전히 처음부터 설계하는 경우는 거의 없다. 수 년 또는 수십 년 동안 잘 작동해온 기존 설비를 가지고 어떻게든 해보아야 한다. 다시 말해서 기존 시스템을 DT가 가능하도록 개조해야 하는 것이다. 디지털 트윈 시스템을 아무리 잘 설계한다 하더라도, 기존 장비의 성능을 모니터링하기 위한 센서가 부족하거나 아예 설치되어 있지 않다면 통합 과정은 엄청나게 복잡해질 것이다. 이러한 기술을 수용할 수 있도록 전혀 설계되지 않은 기계에 수십 혹은 수백 개의 센서들을 설치해야 하기 때문이다.

이미 센서들이 설치되어 있는 경우라도, 센서의 정확도가 디지털 모델에 유용한 데이터를 제공하기에 미흡할 수 있다. 예컨대 온도 센서가 설치되어 있기는 하지만 과열 결함만 감지할 수 있을 뿐, 결함을 조기에 예측하는데 필요한 온도 스트레스 패턴까지는 식별하지 못할 수 있다.

통신 네트워크의 용량 또한 문제가 될 수 있다. 기존에 설치된 IoT는 다양한 유선 및 무선 표준을 사용해서 엣지 노드를 해당 게이트웨이로 연결한다. 이러한 통신 기술에는 다음과 같은 표준 기술들이 포함된다:
• 지그비 – 저전력 메시 애플리케이션용
• 서브 1GHz – 저전력 및 장거리용
• 와이파이 – 고속의 직접 인터넷 연결
• 블루투스 – 가장 낮은 전력
• 기타

설계자는 각 표준들이 디지털 트윈 데이터로 인해서 가중되는 부담을 처리할 수 있는지 면밀히 검토해야 한다.

 

수십 배 증가해야 하는 센서 수

 

디지털 트윈은 많은 산업 분야에서 아직은 초기 단계에 있지만, 많은 제품들이 첫번째 시제품을 세상에 선보이기 위해 가상 세계에서 설계, 테스트, 검증 과정을 거치고 있다. 이러한 제품들 역시 특수한 실시간 센서들에 의해 엄청난 양의 데이터가 수집되고 있다. 항공기 엔진과 포뮬러 1 경주용 차는 대표적인 두 가지 사례이다.

항공기 엔진
항공기 엔진은 이미 고도로 계장화 되어 있다. 전통적인 터보팬 엔진(그림 2)은 압력, 온도, 유속, 진동, 속도를 측정하기 위한 센서들을 포함한다. 또한 각 범주별로 여러 특수 센서들이 사용되어 보다 세분화된 기능들을 담당한다. 압력 측정을 예로 들면 터빈 압력, 오일 압력, 오일 또는 연료-필터 차동 압력, 스톨 감지(stall detect) 압력, 엔진 제어 압력, 베어링실 압력 등을 측정하기 위해 각각의 센서들을 사용할 수 있다.

그림 2: 항공기 터보팬 같은 엣지 노드는 이미 수백 개의 센서들을 포함한다. 여기에 DT를 도입하려면 센서 수가 지금보다 수십 배 늘어나야 한다.

그림 2: 항공기 터보팬 같은 엣지 노드는 이미 수백 개의 센서들을 포함한다. 여기에 DT를 도입하려면 센서 수가 지금보다 수십 배 늘어나야 한다. (이미지. 마우저 일렉트로닉스)

 

DT는 기존의 모니터링 애플리케이션보다 훨씬 더 많은 데이터를 필요로 하기 때문에 그만큼 훨씬 더 많은 수의 센서들을 필요로 한다. 오늘날 사용되는 대부분의 항공기 엔진은 약 250개의 센서를 포함하지만, 요즘 나오고 있는 차세대 DT 가능 제품은 5천 개 이상의 센서를 포함한다. 연료 유량, 연료 및 오일 압력, 고도, 대기 속도, 전기 부하, 외부 공기 온도 등을 모니터링하는 센서들로부터 추가적인 데이터가 제공된다. 롤스로이스(Rolls-Royce), GE, 프랫 앤 휘트니(Pratt & Whitney) 같은 회사들은 이미 DT를 사용해서 신뢰성과 효율을 끌어올리고, 제조 비용은 낮추고 있다.

포뮬러 1 경주

그림 3: 포뮬러 1 경주 (이미지. 마우저 일렉트로닉스)

 

DT 기술은 치열한 경쟁이 펼쳐지는 포뮬러 1 경주에서 운전자와 자동차의 성능을 향상시키는 데에도 사용될 수 있다. 맥클라렌-혼다(McLaren-Honda) 팀은 200개 이상의 센서를 사용해서 엔진, 기어박스, 브레이크, 타이어, 서스펜션, 공기역학에 관한 실시간 데이터를 전송한다. 경기가 진행되는 동안, 이 센서들은 영국 워킹(Woking)에 있는 맥클라렌 기술 센터(McLaren Technology Centre)로 100GB에 이르는 데이터를 전송한다. 분석가들은 이 데이터를 분석하고 DT를 적용해서 운전자에게 최적의 경주 전략을 전달한다. 가상의 세계에서 DT가 실제 자동차와 동일한 도로 조건, 날씨, 온도로 동일한 경기를 펼친다.

 

DT 엣지 노드 아키텍처의 미래

 

DT 모델의 잠재력을 최대한 실현하기 위해서는 기존의 엣지 노드 아키텍처에서 다음과 같은 몇 가지 과제들을 해결해야 한다:

스마트 센서와 엣지 노드 프로세싱
센서들이 점점 더 많은 데이터를 수집함에 따라서, 디지털 모델로 데이터를 어떻게 사용할지, 또 데이터를 어디에서 처리해야 할지(노드, 게이트웨이, 클라우드 등) 결정해야 한다. 노드에서 처리하면 네트워크 대역폭은 줄일 수 있으나 정보를 잃을 우려가 있고, 그러면 DT 성능이 떨어질 수 있다.

이 결정에는 사용하는 센서가 어떤 유형인지가 영향을 미친다. 많은 센서들은 예컨대 압력을 나타내는 디지털 전송처럼, 사용하기 편리한 구조화된 포맷으로 정보를 전송한다. 하지만 마이크로폰이나 이미지 센서 같은 것들은 구조화되지 않은 대량의 원시 데이터를 발생하므로 대대적인 프로세싱을 하지 않으면 쓸모가 없다.

향상된 통신 인터페이스
엣지 노드 프로세싱을 늘린다 하더라도, 어마어마하게 늘어나는 데이터 양 때문에 시스템 설계자는 어떻게든 네트워크 대역폭을 늘려야 할 것이다. 예를 들어 항공기 엔진은 엔진 한 대마다 초당 5GB의 데이터를 발생하며, 상업용으로 사용되는 트윈 엔진 항공기는 하루에 최대 844TB의 데이터를 발생한다.
전통적인 산업들은 또 다른 복잡함을 안고 있는 엄청난 양의 데이터를 발생한다. 전통적인 산업용 IoT 애플리케이션에 이용되는 많은 원격지 엣지 노드들은 저전력 소비 특성을 최적화하기 위해 배터리 전원과 저성능 무선 프로토콜을 사용한다. 따라서 이러한 기존 설계에 DT를 사용하려면 통신 병목지점이 어디인지부터 파악할 필요가 있다.

견고한 엣지 노드 보안
기존에 설치된 IoT 네트워크는 엣지 노드 디바이스에서 보안성이 문제가 될 수 있다. 이에 따라 암호화, 보안 하드웨어, 애플리케이션 키, 장치 인증서 같은 보안 조치들이 점점 더 일반화되고 있다. DT 프로그램의 도입이 늘어날수록 이러한 보안 기술들의 중요성은 더욱 강조될 것이다. 특히 인터넷 프로토콜(IP) 연결이 가능한 노드들은 해커들의 공격 대상이 되기 쉽다.

 

맺음말

 

디지털 트윈 프로그램을 구현하려면 신호 체인의 모든 측면에서 더 높은 성능이 필요하다. 디지털 트윈을 적용하고자 하는 해당 장비 또는 그 가까이에 설치되는 엣지 노드의 경우는 특히 더 하다. 엣지 노드는 디지털 트윈을 구현하는 데 있어서 핵심적인 역할을 한다. 실제 세계로부터 동작과 환경에 관한 데이터를 수집하는 센서와, 이렇게 센서들이 수집한 정보를 상위 레벨로 전송하는 통신 링크들이 엣지 노드에 포함되어 있기 때문이다. 현재 디지털 트윈은 주로 항공기와 자동차 같은 분야에 사용되고 있다. 이들 분야에는 이미 많은 수의 센서들이 사용되고 있는데, 여기에서 디지털 트윈이 가능하도록 기존 장비를 개조하려면 지금보다 수십 배 더 많은 센서들을 설치해야 한다. 그 밖에도 엣지 노드 프로세싱, 통신 프로세싱, 엣지 노드 보안 같은 것들을 향상시켜야 한다.

 

글_ 폴 피커링(Paul Pickering) / 마우저 일렉트로닉스

 

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머신/팩토리

[이슈] 인공지능을 통한 인간-로봇 콜라보레이션

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필립 델롬(Philippe Delorme) 슈나이더 일렉트릭 부회장

바이오닉 워크플레이스(BionicWorkplace)로 미래 공장을 보다

훼스토(Festo)는 지난 하노버 산업 박람회에서 인간의 팔에서 모티브를 얻은 생체 로봇 팔인 바이오닉 코봇(BionicCobot)과 함께 작동하는 바이오닉 워크플레이스를 통해 수많은 지원 시스템 및 주변 장치와 서로 연결되어 통신하는 인상적인 시연을 선보였다. 작업자는 이러한 바이오닉 코봇의 지원을 받아 작업에서 과중한 업무 강도나 위험한 작업으로부터 벗어날 수 있게 된다.

산업 환경의 변화로 인해 짧은 제품 수명 주기와 다품종 소량 생산의 다양한 사양에 대한 요구가 증가되고 있다. 동시에 직원들이 신속하고 직관적으로 새로운 작업에 적응할 수 있도록 하는 것이 점차 중요해지고 있으며 사람, 기계 및 소프트웨어 간의 새로운 형태의 협력이 요구된다. 여기서 중요한 역할은 로봇 기반의 자동화 솔루션이며 획기적인 작업 환경인 바이오닉 워크플레이스를 통해 인공 지능을 갖춘 자가 학습 시스템과 사람 작업자가 함께 작업하며 서로 네트워크를 형성할 수 있게 된다.

필립 델롬(Philippe Delorme) 슈나이더 일렉트릭 부회장
바이오닉 워크플레이스 (BionicWorkplace): 훼스토는 서로 연결되어 서로 통신하는 수많은 지원 시스템 및 주변 장치와 함께 인간이 생체 로봇 팔과 함께 작동하는 바이오닉 워크플레이스를 통해 인상적인 시연을 보여준다.(사진. 훼스토)

미래 공장을 위한 배치 사이즈 1까지의 유연한 생산
미래 생산은 제품 생산뿐만 아니라 작업장 및 작업 환경의 설계면에서도 유연해야 한다. 인공 지능 및 머신 러닝은 작업장을 지속적으로 개발시키고 요구 사항에 걸맞게 최적의 상태로 자체 적응시키는 최적화 러닝 시스템으로 전환시킨다. 훼스토(Festo)는 지난 하노버 산업 박람회에서 인간의 팔에서 모티브를 얻은 생체 로봇 팔인 바이오닉 코봇(BionicCobot)과 함께 작동하는 바이오닉 워크플레이스를 통해 수많은 지원 시스템 및 주변 장치와 서로 연결되어 통신하는 인상적인 시연을 선보였다. 작업자는 이러한 바이오닉 코봇의 지원을 받아 작업에서 과중한 업무 강도나 위험한 작업으로부터 벗어날 수 있게 된다.

인체 공학적으로 설계된 전체 작업장은 조명에 이르기까지 작업자 맞춤형으로 적용할 수 있다. 센서 및 카메라 시스템은 작업자, 컴포넌트 및 도구의 위치를 등록하여 작업자가 제스처, 터치 또는 스피치를 통해 직관적으로 바이오닉 코봇을 제어 가능하다. 동시에 소프트웨어 시스템은 모든 카메라 이미지를 처리하고 다양한 주변 장치에서 입력하며, 이 정보를 사용하여 최적의 프로그램 순서로 이끌어낸다. 시스템은 각 동작을 인식하고 지속적으로 최적화하고 제어, 프로그래밍 및 시퀀스 설정은 점차 더 자유로운 작업 방법으로 점진적으로 발전시키고 있다.

일단 학습 및 최적화 작업을 거치면, 바이오닉 워크플레이스의 프로세스와 기술은 실시간으로 동일한 유형의 다른 시스템으로 쉽게 이전되고 전 세계적으로 공유 가능하다. 예를 들어, 미래에는 작업 공간의 지식 모듈을 공유하는 글로벌 네트워크를 통합하는 것이 가능하게 될 것이다. 생산은 더욱 유연해질뿐만 아니라 분산화 될 것이다. 작업자는 인터넷 플랫폼을 통해 생산 주문을 하고 개별 고객의 요구 사항에 따라 기계와 협력하여 자율적으로 수행할 수 있으며 작업장의 원격 조작도 가능하게 된다.

핵심 구성 요소로서의 바이오닉 코봇
핵심 구성 요소는 경량의 공압으로 구성된 “바이오닉 코봇” 이다. 이 로봇은 인간의 팔을 모델로 하며 압축 공기의 유연한 움직임으로 사람들과 직접적이고 안전하게 상호 작용할 수 있다. 이것은 디지털화된 공압인 훼스토 모션 터미널(Festo Motion Terminal)으로 가능하다. 바이오닉 코봇과 함께 사용되는 훼스토 모션 터미널은 안전한 인간-로봇 협업을 위한 완전히 새로운 솔루션을 제안하며, 빠르고 강력하고 부드럽고 섬세한 움직임을 수행 가능하다.

지난 하노버 산업박람회에서 훼스토는 바이오닉 워크플레이스의 제품 제조 프로세스를 시연했다. 예를 들어, 개별 모델의 헤드를 만들기 위해 먼저 레이저 커터로 아크릴 유리를 조각 낸다. 스마트 폰을 사용하여 스캔, 저장된 사람의 얼굴 특징을 소프트웨어 프로그램을 통해 CAD 모델로 변환한 다음 별도의 조각으로 나눈다. 그 다음, 레이저 커터는 이 3D 템플릿을 기반으로 아크릴 유리에서 조각을 잘라낸다. 바이오닉 코봇은 레이저 커터에서 직접 조각을 가져와서 올바른 순서로 작업자에게 제공한 다음 조립하여 모델을 만든다.

이 시나리오에서 로보티노®(Robotino®)의 레이저 스캐너를 사용하여 스테이션간에 자율적으로 이동하고, 안전하게 길을 찾게 되며 지속적인 재료 자동 공급이 가능하게 된다. 공압으로 동작되는 부드러운 로봇 구조의 바이오닉 코봇으로 로딩된다.

박은주 기자 news@icnweb.co.kr

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