IIoT 기술 매거진 - 아이씨엔
Home » 이슈포커스 » 산업용IoT » 산업용 통신망의 성능 평가(3)

산업용 통신망의 성능 평가(3)

제 3회. 산업용 통신망의 성능 평가를 위한 모의실험 방법

글_ 김동성, 금오공과대학교 전자공학부
dskim@kumoh.ac.kr

앞선 기고에서는 산업용 통신망을 대기 모형과 페트리 네트로 모델링 하는 방법을 소개했다. 본회에서는 2회에서 소개한 모델링 기법을 바탕으로 이를 위한 모의실험 방법의 대표적인 예들을 소개한다.

1. 대기 모형(Queuing Model)을 위한 모의실험

대기모형(Queuing Model)은 통신망뿐만 아니라 일반적인 시스템에 대한 모델을 만들 때 널리 사용될 수 있다. 따라서 어떤 대상 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해 그 대상 시스템을 대기 모형으로 모델링을 하고 이를 컴퓨터로 모의 실험하여 성능 평가를 하고 이에 따라 대상 시스템의 매개변수를 적당하게 정하는 등의 과정이 수행된다.

대상 시스템의 매개변수를 정하고 시스템을 모의 실험하면 그 시스템의 성능을 파악할 수 있고 매개변수의 변화에 따른 성능의 변화를 알아낼 수 있게 된다. 또한 모델을 실행시킴으로써 그 모델이 가지고 있을 수 있는 오류들을 발견할 수 있게 된다. 특히 시스템이 복잡해지면 그 시스템을 단시간 수행해서는 그 시스템의 성능을 완벽하게 평가할 수 없을뿐더러 그 시스템이 가지고 있을 수 있는 오류도 찾아내기 어렵다.

따라서 이러한 경우에는 그 시스템을 장시간 수행해야 하는데 실제 시스템을 가지고 이러한 일을 하는 것은 대개 불가능한 경우가 많다. 이러한 경우에 컴퓨터를 이용하여 모의실험을 수행하면 위와 같은 문제점들을 해결할 수 있다.

특히, 산업용 통신망이 적용된 대규모 시스템 개발 시에는 모의실험이 반드시 필요하다고 할 수 있다. 이러한 요구에 따라 이러한 개발 과정을 보다 능률적이고 쉽게 할 수 있도록 하는 소프트웨어가 많이 개발되어 현재 널리 사용되고 있다. 본 절에서는 최근에 널리 사용되고 있는 OPnet Modeler 및 SES/workbench 라는 소프트웨어에 대해 간단히 설명한다. 그 외에도 다양한 모의실험 도구 들이 사용되어지고 있으나 본 원고에서는 두 가지 모의실험 도구에 대해서 간단히 소개한다.

가) OPnet Modeler

다양한 통신 장비, 네트워크 및 프로토콜 그리고 응용개발을 손쉽게 개발할 수 있도록 만들어진 네트워크 개발 툴이다. 쉽게 비교를 한다면 매트 랩이 제어 및 신호처리 분야 전용 개발 툴이라면 OPnet Modeler는 네트워크 전용 개발 툴이라고 보면 된다.

산업용 분야에서부터 일반 네트워크 및 프로토콜 분야의 설계 및 개발 시 성능분석 및 모의실험을 할 수 있는 강력한 툴이다. 특히 다양한 장비 모델을 지원하는 표준 모델 라이브러리를 이용하는 개발자가 실제 환경에 사용되는 동일한 장비들을 배치하여 성능분석 및 매개 변수 조정 작업을 할 수가 있다. 객체지향적인 모델링과 그래픽 에디터는 실제 네트워크와 네트워크의 구성요소들에 대한 구조를 그대로 반영하므로 신뢰성 있는 성능 분석 및 사전 검증이 가능할 수 있다.

Solaris 및 Windows 기반의 다양한 플랫폼을 제공하며 현재 국내에도 많은 국공립 연구소와 대기업에서 사용되어지고 있다. 대기 이론을 교육하는 도구로도 쉽게 이용될 수 있으며 M/M/1 대기 모델 등을 기 구현된 모델을 통해 쉽게 학습하도록 제공하고 있다.

다음 그림들은 OPmet Modeler를 이용하여 산업용 무선 제어 망을 설계하고 성능 분석하는 실 예를 설명하였다[4]. 일단 기존의 모델을 이용하여 환경을 설정하고 개발하고자 하는 환경에 맞도록 각 노드들을 그림 1 처럼 수정하게 된다. 그리고 최종적으로 원하는 매개 변수를 설정한 후 그림 2와 같이 보고자하는 성능평가 관련 항목 들을 모의실험을 통해 살펴 볼 수 있다.

나) SES/workbench

SES/workbench는 대상 시스템의 성능을 평가하고 시스템 설계의 정확성 등을 평가하는데 사용할 수 있는 소프트웨어이다. 계층적 설계 방법을 사용하기 때문에 복잡한 시스템을 계층적 구조로 나누어 보다 알기 쉽게 설계할 수 있고 또한 그래픽으로 모델을 설계하고 모의실험 과정도 눈으로 볼 수 있기 때문에 사용자가 보다 쉽게 모든 과정을 이해할 수 있다는 장점 등이 있다. SES/Workbench는 디자인하고 성능을 측정하기 위한 소프트웨어 도구들의 집합이다. SES/Workbench는 아래와 같은 소프트웨어 도구로 구성되어져 있다.

– SES/design : 그래픽 편집기 모듈

– SES/sim : 실행 가능한 모의 실험 모델로의 전환과 모의 실험 모듈

hilscher

– SES/scope : 결함 수정과 관찰을 위한 에니메이터 모듈

SES/Workbench는 모델의 디자인과 성능 평가와 분석을 병렬적으로 진행하여 디자인의 작업을 효과적으로 할 수 있도록 한다. SES/design을 사용한 개발과정은 그림 3과 같다.

시스템의 사용이 정하여지면 디자인의 수준(level)을 정한다. 그리고, 모델의 구성요소(components)를 선택하여 모델링하고 시스템을 분석하여 요구조건이 만족되면 디자인을 끝마치며 그렇지 않을 때에는 디자인의 수준을 정하는 과정으로 되돌아가 앞의 과정을 반복한다.

이 외에도 많이 사용되어지는 NS 2(Network Simulator 2) 같은 이산 시간 구동 시뮬레이터도 있으며 사용자의 목적 및 용도에 맞게 사용하는 것이 중요하다. NS 2의 경우는 특수한 환경의 산업용 제어 네트워크의 성능 분석보다 일반적인 망 분석에 많이 사용되어진다.

2. 페트리 네트의 모의실험

페트리 네트는 모델링에 있어서 매우 뛰어난 도구이다. 이에 따라 페트리 네트 모델을 해석하기 위한 기법들에 대한 연구도 활발히 진행되었고 지금도 활발히 진행되고 있다. 그러나 페트리 네트는 성능 해석의 측면에서는 그리 좋은 도구가 아니다. 그림 4의 경우처럼 단위 모듈들이 전체를 이루먀 플레이스나 트랜지션이 하나 늘어남에 따라 가능한 상태는 급격히 증가하여 성능 해석이 복잡해지기 때문이다.

따라서 어느 정도 큰 시스템을 페트리 네트로 모델링한 후 수학적으로 해석한다는 것은 어렵고 복잡한 과정이 된다. 따라서 이러한 페트리 네트 모델을 해석하기 위한 컴퓨터 모의 실험 용 소프트웨어가 여러 곳에서 개발되어 사용되고 있다. 그리고 이들을 이용한 연구 결과들도 많이 나와 있는 상태이다. 최근에 개발되어 사용되고 있는 페트리 네트 모의실험 소프트웨어 도구로는 다음과 같은 것들이 있다.

□ Pesim
□ DSPNexpress
□ GreatSPN
□ SPNP

여기에서는 각 모의 실험 소프트웨어에 대해 간략히 소개한다.

가) Pesim

Pesim은 페트리 네트 모델을 구성하고 이를 해석하고 모의 실험하는 도구이다. 다음과 같은 특징을 지닌다.

– Technical University of Brno에서 개발

– MS Windows에서 동작

– 일반 페트리 네트

– 마코프(Markov)그래프

– 확률적 페트리 네트

– 특별한 구성(configuration)이 필요 없다.

나) DSPNexpress

DSPNexpress는 Technical University of Berlin에서 개발된 소프트웨어로서 DSPN을 해석할 수 있는 도구이다.

– 베를린 공과대학에서 개발

– UNIX 및 Linux에서 동작

DSPNexpress는 기존에 알려진 수치적 방법에 비해 아주 빠른 시간 내에 복잡한 DSPN을 해석할 수 있다. DSPNexpress는 UNIX를 OS로 사용하는 워크스테이션(workstation)에서 동작하게 되는데 예를 들어 SUN SPARC 2에서 동작한다고 가정할 때 DSPNexpress는 100,000개의 실체 마킹(tangible marking)을 가지고 5,000,000번의 상태 변환이 일어나는 DSPN을 1시간 이내에 해석할 수 있다.

다) GreatSPN

GreatSPN은 SPN을 모델링하고 해석할 수 있는 소프트웨어로서 다음과 같은 특징을 가진다.

– UNIX 에서 동작

– 그래픽(graphic) 사용자 접속을 제공

– 내부적으로 두 개의 모듈로 구성

페트리 네트 모델을 구성하기 위한 그래픽 에디터(editor)

구성된 모델을 해석하고 모의 실험하기 위한 프로그램

– 정상 상태 (steady-state) 또는 과도(transient) 상태에서 해석이 가능

라) SPNP

SPNP는 Stochastic Petri Net Package의 약자로서 페트리 네트 중에서도 특히 SPN을 모델링하고 해석하는 데 목적을 둔 도구이다. 특징은 다음과 같다.
– UNIX 시스템, VMS 시스템, OS/2 시스템, AIX 시스템에서 사용가능

페트리 넷 모델의 성능 평가를 위해서는 모의실험을 이용하는 방법 이외에도 수학적 해석(mathematical analysis)에 의한 성능 평가 방법 들이 있을 수 있다. 페트리 넷에서의 수학적 해석을 이용한 성능 평가 방법은 많은 기초적 수학적 기법들이 선행되어야 되는 관계로 본 원고에서는 생략하고자 한다. 수학적 기법을 이용한 성능 해석 방법들에 괸심이 있는 연구자나 개발자는 참고문헌 [5] 또는 [6]를 통해서 그 방법들을 살펴 볼 수 있다.

참고문헌
1) R. Zurawski, The Indutrial Communication Technology Handbook, CRC Press, Talylor& Farncis, Februray, 2005.
2) 산업용 필드버스 통신망(권욱현, 김형석, 김동성, 성안당, 2004)
3) MMS의 이해와 응용(권욱현, 김동성, 오옴사. 2008)
4) 이정일, 김동성, “비주기성 실시간 데이터 전송을 고려한 무선 제어 네트워크의 전송기법에 대한 연구” 제어자동화시스템 공학회지, 제 14권 2호, 2008
5) N. Viswanadham and Y. Narahari, Performance Modeling of Automated Manufacturing Systems, Prentice-Hall, 1992.
6) D-S. Kim, H.J.Moon, W.H.Kwon and Z.J.Haas, “Efficient Computation for Evaluating Stochastic Petri Nets using Algebraic Operations”, International Journal of Control, Automation and System, Vol.1, No.4, pp. 431-443, Dec., 2003
7) OPnet Modeler. http://www.m-alliance.co.kr

아이씨엔 매거진 2008년 07~08월호

이달의 추천기사 보기


추천 뉴스

CLAROTY, Extreme Visibility For Improved Security

슈나이더 일렉트릭, 제조 설비 운영기술 네트워크에 보안강화 나서

전 세계 산업 인프라의 안전과 사이버 보안 과제 해결을 위해 슈나이더 일렉트릭과 클라로티간의 파트너십 체결 ...

힐셔 넷파이 netPI

이제 ‘라즈베리 파이’에서 IIoT를 안정적으로.. 힐셔 netPI 출시

힐셔 netPI, 라즈베리와 결합하여 산업용으로 활성화 산업용 통신 솔루션 선두업체인 힐셔(Hilscher Gesellschaft für Systemautomation mbH)는 ...

답글 남기기

이메일은 공개되지 않습니다. 필수 입력창은 * 로 표시되어 있습니다.

hilscher