IIoT 기술 매거진 - 아이씨엔
Home » 이슈포커스 » 산업용IoT » 산업용 통신망의 성능 평가(4)

산업용 통신망의 성능 평가(4)

제 4회. 산업용 통신망의 성능 평가의 예

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

산업용 통신망의 성능을 평가하는 방법들은 해석적 방법, 모의 실험, 실측에 의한 방법 등 다양하다. 해석적 방법은 시스템을 수학적 모델인 대기 모형, 페트리 네트 등으로 표현하여 성능을 알아내는 방법이다. 하지만 이 방법은 대규모 시스템에 적용하기가 힘들고 과도 상태의 특성을 해석하기 어려운 단점을 지닌다. 이러한 경우에는 컴퓨터 모의 실험을 통해서 성능을 평가한다. 본 회에서는 2회 및 3회에서 소개한 대기 모형과 페트리 네트를 이용한 산업용 통신망을 성능 평가하는 대표적인 예를 보인다. 또한, 모의 실험을 통한 산업용 통신망의 성능 평가에 대해서도 소개한다.

1. 페트리 네트를 이용한 성능평가의 예

필드버스(Fieldbus)는 공정제어시스템과 자동화 시스템내에서 하위층의 실시간 통신망이며 센서 및 작용기와 제어기들 사이의 정보를 교환하며, 기존의 복잡한 배선 시스템을 대체하기 위해 설계된 산업용 통신망이다 [4]. 필드버스는 생산 공장, 발전소, 항공기 및 선박, CNC 제어기와 자동차 등에 적용되고 있으며 그 응용 범위도 점점 넓혀가고 있다. 필드버스가 근본적으로 특정 생산환경을 위해서 제안된 규약이 대부분이기 때문에 필드버스의 성능평가를 일률적인 성능지표를 사용하여 하는 것은 공정하지가 않다. 따라서 각 필드버스 규약마다 적당한 성능지표를 사용하여 성능평가를 하는 것이 올바르다. 여기서는 참고 문헌[1][2]을 중심으로 페트리 네트를 성능해석에 사용하는 예를 소개한다.

참고 문헌[1][2]에서는 일반적인 조건하에서 IEC/ISA 필드버스 시스템 상의 한 스테이션을 확장형 확률 페트리 네트(ESPN: Extended Stochastic Petri Net)로 모델링하여 한 스테이션의 평균 전송(서비스) 시간을 수식으로 유도하고 이를 이용하여 대칭형(symmetric) 필드버스 시스템에서의 평균 토큰 회전시간을 구했다. 대칭 필드버스 시스템은 필드버스 상의 모든 스테이션의 확률특성과 매개변수의 값이 같은 시스템을 말한다. 평균 토큰 회전시간과 평균 전송시간은 데이터 링크 계층과 관련되어 있기 때문에 [1][2]에서는 IEC/ISA 필드버스 시스템은 데이터 링크 계층까지 구현된 시스템만을 고려한다.

그러나 IEC/ISA 필드버스에서 사용될 수 있는 모든 토큰 서비스 방식을 고려한 시스템의 해석에는 많은 어려움이 있으므로 필드버스 상의 스테이션은 유한 버퍼를 가지며 IEC/ISA에서 제안하는 토큰 서비스 방식 중 주기적 데이터 교환 시 사용되는 CTN (Circulated Token with No duration) 방식을 사용하여 데이터를 전송한다. CTN 방식은 타이머 제어 방식의 한 형태이다. 제시한 모멘트 생성 함수에 기반한 방법을 사용하여 토큰 보유시간, 스테이션의 수, 데이터 발생률과 평균 메시지 길이 등의 변수에 대한 함수로 한 스테이션에서의 평균 전송시간과 평균 토큰회전시간을 유도한다.

가. 필드버스 데이터 링크 계층의 확률 페트리 네트 모델
IEC/ISA 필드버스 데이터 링크 계층(DLL)(이하 필드버스)은 여러 개의 부계층으로 구성되어 있으며 상위 계층으로부터 전달된 데이터에 제어 비트들과 FCS (Frame Check Sequence) 등을 붙여 프레임으로 만든 후 물리 계층으로 보내며, 물리 계층으로 들어온 프레임을 제어 비트들과 FCS를 검사한 후 필요한 데이터만 상위 계층으로 보내주는 기능과 미디어에 대한 사용 권리, 즉 토큰을 관리하는 기능 등을 제공한다[4].

각 스테이션은 DLL에서 제공하는 기능에 따라 LM (Link Master) 혹은 브리지, LAS (Link Active Scheduler), 슬레이브 역할을 한다. LM은 버스를 공유하여 데이터를 주고받으며 토큰을 받을 수 있는 스테이션을 말하며, 브리지는 필드버스간의 데이터를 전달하기 위한 스테이션이며 LAS는 토큰을 관리하는 스테이션이다. 필드버스는 MAP과는 달리 LAS가 존재하여 토큰을 관리하는 방식을 채택하고 있다. LAS는 LM이라는 스테이션 중에서 선택된다. 슬레이브는 토큰을 받지는 못하고 데이터만을 수신할 수 있는 스테이션을 말하며, 이의 전형적인 예가 모터와 같은 작용기이다. IEC/ISA 필드버스 시스템의 망의 형태가 그림 1에 있다.

필드버스의 토큰은 2종류의 토큰, 다시 말하면 위임토큰 (DeT: Delegated Token)과 순환토큰 (CiT: Circulated Token)이 있다. 위임토큰은 LAS에 의해 관리되며 그 사용을 요구한 LM에 토큰 사용 시간을 붙여 전달된다. 지정된 시간이 만료되면 DeR (Delegated Return) 프레임을 LAS에 보내어 위임토큰을 돌려준다. 이런 방법으로 LAS는 위임토큰을 다른 스테이션으로 전달하며, 이러한 구조는 정확한 시간에 LM이 데이터를 전송하게끔 해준다.

순환토큰은 LAS에 의해 순환이 시작되지만 LM에서 LM으로 토큰이 전달된다. 순환토큰에도 사용 방법에 따라 두 종류의 토큰, 즉 순환 시간이 지정된 토큰(CTD)과 순환 시간이 지정 안된 토큰(CTN)이 있다. CTD는 토큰의 방문 일정이 존재하는 경우에 사용되며, CTN은 그렇지 않은 경우에 사용된다. CTN 방식이 IEEE 802.4 방식과 비슷하다. 데이터 전송에 관계되는 시간은 CTD 방식에서는 토큰 프레임 내에 설정된 값으로 지정되며, CTN 방식에서는 최소 토큰보유시간과 TTRT(Target Token Rotation Time)의 값에 의해 결정된다. 토큰을 가진 LM은 토큰이 도착하면 CTD에서 정한 기간 혹은 최소 토큰보유시간과 TTRT 중의 최대 시간을 토큰유지 타이머 (token holding timer)에 입력하여 그 타이머가 만료되거나 보낼 데이터가 없을 때까지 데이터들을 보낸다. 각 LM에 할당된 시간이 만료되거나 더 이상 보낼 데이터가 없는 경우에 다음의 LM으로 토큰이 전달된다.

특히, 다음 데이터를 보낼 경우 토큰유지 타이머에 남아있는 시간이 그 데이터를 보낼 수 있다고 예측되는 시간보다 작을 경우는 LM은 현재 보내는 데이터만 보내고 토큰을 LAS에 보내고 DeT를 요구하여 DeT를 받으면 다음 데이터를 보낼 수 있다. 필드버스는 3 개의 우선순위 전송 대기열을 가지고 있는데 이들 모두를 토큰유지 타이머가 관리하고 있으나, IEEE 802.4에서는 각 전송 대기열마다 타이머가 개별적으로 존재하고 있다.

참고 문헌[2]에서는 CTN만을 고려한 대칭형 필드버스 시스템에 대하여 해석하였다. 데이터 링크 계층의 가정은 다음과 같다. 전송 대기열은 가장 높은 우선순위 전송 대기열 하나만을 고려한다. LM이 전송 대기열에서 다음 데이터를 보낼 경우 토큰 유지 타이머에 남아 있는 시간이 그 데이터를 보낼 수 있다고 예측되는 시간보다 작을 경우에는 그 LM은 그 데이터를 보내지 않고 토큰을 다음 LM에 보낸다. 최소 유지 타이머 값이 TTRT 값보다 크게 하여 데이터가 존재하면 일정시간 동안은 데이터를 항상 보낼 수 있도록 한다. 이러한 동작을 함에 있어 각 시간들에 대해 다음과 같이 가정한다.

데이터의 전송 속도는 S bps이며 데이터 (혹은 메시지) 길이는 평균 1/α 바이트인 지수분포를 갖는다고 하면 데이터 전송시간은 평균이 8/(αS)를 1/μ로 하여 해석한다. 그리고, 데이터 발생률은 발생률 λ의 프아송 분포를 가지며, 스테이션은 k개의 데이터를 저장할 수 있는 전송 대기열을 가지며 선입선출 방식으로 전송 대기열을 관리한다.

필드버스에 있어서 CTN 토큰의 동작에 관하여 정리하면 다음과 같다. 토큰이 스테이션에 도착할 경우, 도착한 토큰의 사용 가능 여부를 판별한다. 먼저 버퍼에 저장된 데이터가 있고, 토큰 사용가능시간이 유효한 경우 전송을 수행한다. 그렇지 않은 경우는 토큰을 다음 스테이션으로 넘긴다. 토큰 사용가능시간의 유효여부에 대한 판별은 저장된 데이터의 전송시간과 할당된 토큰 사용가능시간의 비교에 의한다. 데이터를 하나 처리한 후에는 앞서와 같이 다시 토큰 사용가능시간과 비교한다. 저장되어 있는 데이터가 모두 처리되거나, 토큰 사용가능시간이 만료되었을 경우에는 토큰을 다음 스테이션으로 전달한다.

이에 대한 확장형 확률 페트리 네트 모델이 그림 2에 있으며 표 1에 각 플레이스와 트랜지션에 대한 설명이 있다. 그림 2에서 화살표 대신에 작은 원이 있는 아크(arc)는 금지 아크(inhibitor arc)로 플레이스에 토큰의 존재 유무를 판단하며 숫자가 있는 아크는 계수 가능 아크(countable arc)이다. 플레이스 P5는 전송 대기열을 나타내며 P5의 마킹 수가 k개 존재하면, 즉 전송 대기열에 데이터가 k개 존재하여 더 이상 데이터를 받을 수 없다면 트랜지션 T2를 점화불능(disable)이 되게 한다. 이를 위하여 계수 가능 금지 아크(countable inhibitor arc)를 사용한다. 트랜지션 T2, T3, T5는 데이터의 도착, 데이터의 전송시간과 토큰유지시간을 표시한다.

이렇게 하여 얻어진 페트리 네트 모델을 사용하여 성능해석을 한다. 참고 문헌[8]에서는 제안한 모멘트 생성 함수를 이용하여 수행한 후 모의 실험을 통하여 결과를 확인하는 과정을 보였다. 자세한 내용은 참고 문헌[8]를 참조하면 된다.

hilscher

2. 대기 모형을 이용한 성능 평가의 예

대기 모형을 이용하여 통신망의 성능을 평가한 예들은 상당히 많이 있다. 여기서는 MAP 시스템의 사용자 응답시간을 대기 모형을 사용하여 해석한 경우[7]를 예로 들어 보이겠다.

가. MAP 시스템에서의 사용자 응답시간 해석을 위한 대기 모형
Mini-MAP 시스템은 세 개의 계층으로 이루어진 통신망 시스템이다. 본래 MAP (Manufacturing Automation Protocol)에서 시작하여 작업 셀(work cell) 단위의 자동화에 알맞도록 제안된 규약이다. 구성은 물리 계층과 MAC, LLC로 이루어진 데이터 링크 계층, 그리고 응용 계층인 MMS로 이루어지고 MMS를 이용하는 응용 프로그램으로 구성되는 응용 프로세스가 MMS 위에서 동작하게 된다[4][5].

MMS 서비스를 이용하는 응용 프로세스 사이의 관계를 개념적으로 나타내면 그림 1과 같은 구조로 된다. 하나의 서비스에 대한 서비스 요구와 응답과정은 다음과 같은 과정을 통해서 이루어진다. 스테이션 A에서 스테이션 B로 서비스를 요구하면 요구된 서비스가 LLC, MAC, 물리 계층을 거쳐 통신 매체를 통해서 스테이션 B의 물리 계층으로 이어서 MAC, LLC 그리고 스테이션 B의 응용 계층인 MMS로 올라가 스테이션 B의 응용 프로세서에 전달된다. 동시에 스테이션 B에서는 스테이션 A에서 서비스 요구를 받으면 LLC에서 스테이션 A가 보낸 것을 받았다는 신호를 스테이션 A로 한다. 이것을 ACK라고 한다. 스테이션 A에서는 ACK를 받으면 스테이션 B가 서비스 요구를 받은 것을 확인하고 응답을 받을 준비를 한다. 이렇게 하여 서비스 요구과정이 완성된다.

서비스 응답과정은 다음과 같다. 스테이션 A의 서비스 요구를 받은 스테이션 B의 해당 응용 프로세스는 응답에 필요한 조치를 한 뒤 MMS 서비스를 사용하여 LLC, MAC, 물리 계층을 거쳐 통신 매체를 통하여 스테이션 A에 응답을 한다. 스테이션 A의 물리 계층에 전달된 응답은 MAC, LLC를 거쳐 MMS를 통해 서비스 요구를 한 응용 프로세스에 전달된다. 동시에 스테이션 A의 LLC에서는 응답을 받았다는 표시로 ACK를 스테이션 B로 보낸다. ACK를 받은 스테이션 B는 스테이션 A에서 응답을 받은 것을 확인하고 다른 작업을 계속 한다.

시스템 모델은 그림 3에서 이미 보였다. 참고 문헌[7]에서는 이 모델을 세 개의 세부 모델로 나누어서 응답시간을 구하였다. 세 개의 모델은 User-MMS 모델, LLC 부계층 모델, MAC-PHY 모델이다. 세 개의 모델에 대해서 각각 평균 사용자 응답시간을 구한 뒤 이 값들을 합하여 전체적인 사용자 응답시간을 구하였다. 그리고 이렇게 얻어진 시간이 평균적으로 타당하다는 것을 보이기 위해서 모의 실험을 하였다. 모의 실험의 결과와 해석적으로 얻은 결과가 거의 비슷한 결과를 가진다는 것을 보였다.

참고 문헌[7]에서 사용한 세 개의 세부모델을 살펴보면 그림 4와 같은 대기 모형으로 나타낼 수 있다. 그림 4를 보면 세 개의 서버가 존재한다. 이 세 개의 서버가 각각 세부모델에 해당되는 대기열을 가지고 있음을 쉽게 알 수 있다.

세 개의 대기열에 대해 각각 평균 대기시간을 구해 보는 수학적 계산법에 대해서는 참고문헌을 참조하면 된다.

3. 모의 실험을 통한 성능 평가

수학적 해석을 이용한 성능 평가에는 대기 모형을 이용하는 경우, 페트리 네트를 이용하는 경우 등 다양하다. 하지만 시스템이 복잡해짐에 따라서 이러한 방법을 사용하기가 어려워진다. 이러한 경우에는 모의 실험을 통해서 성능평가를 한다. 물론 대기 모형 등을 사용하여 수학적으로 성능 평가를 하더라도 미리 가정한 내용들이 실재 상황에 꼭 맞다고 할 수 없기 때문에 모의 실험을 통해서 검증하는 과정을 가진다. 하지만 여기서 다루는 모의 실험은 대형 시스템의 모의 실험을 말하는 것으로 예를 들면 산업용 통신망이 적용되는 분산제어 시스템의 성능 평가를 모의 실험을 사용하여 한다는 등의 것이다. 이러한 경우에는 통신망의 성능평가도 중요하지만 전체 시스템 차원의 성능이 중요하기 때문에 다양한 형태로 모의 실험을 수행하게 된다[4].

분산제어 시스템은 규모가 크고 복잡한 형태를 지닌다. 각 노드의 자원 운용체계, 응용 프로그램 및 통신망 등이 복잡하게 얽혀 있고, 실시간성 등 과도 상태의 성능이 중요시되기도 한다. 이러한 시스템의 경우 모의 실험을 통해 분산 시스템의 성능을 평가하는 것이 일반적이다. 모의 실험은 실제 시스템의 동작을 모사하여 필요한 정보를 얻는 방법으로 시스템의 세부 동작까지도 모델링이 가능하다. 이러한 도구를 사용하면 복잡한 시스템의 특성을 향상시키기 위하여 사용하거나 시스템을 디자인하고 구현하고 최적화 하는데 소요되는 시간과 비용을 감소할 수 있다.

이달의 추천기사 보기

이러한 방법으로 분산제어시스템의 성능평가를 한 결과 들로는 참고 문헌[3][6]에 다양한 모의 실험 방법 및 결과들이 포함되어져 있다. 참고 문헌들에서는 모의 실험 패키지로는 OPNET 및 NS(Network Simulator) 등이 사용하였고, 기본적인 모의 실험 모델 들을 제안하고 이 모델 들은 분산제어시스템의 성능평가를 대상으로 하고 있다.

참고문헌

[1] 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
[2] Sang Yong Moon, Hong Seong Park, and Wook Hyun Kwon, “Performance Analysis of the IEEE 802.4 Token Bus Network with Finite Buffers,” International Workshop on New Directions of Control and Manufacturing, pp.84-91, Hong Kong, 1994.
[3] R. Zurawski, The Indutrial Communication Technology Handbook, CRC Press, Talylor& Farncis, Februray, 2005.
[4] 산업용 필드버스 통신망 (권욱현, 김형석, 김동성, 성안당, 2004)
[5] MMS의 이해와 응용프로그래밍 (권욱현, 김동성, 오옴사. 2008)
[6] 이정일, 김동성, “비주기성 실시간 데이터 전송을 고려한 무선 제어 네트워크의 전송기법에 대한 연구” 제어자동화시스템 공학회지, 제 14권 2호, 2008
[7] H.S. Park, C.H. Lee and W.H. Kwon, “Analysis on the User’s Response Time for Mini-MAP Systems,” Control Engineering Practice, Vol. 3, No. 8, pp. 1177-1183, 1995.
[8] N. Viswanadham and Y. Narahari, Performance Modeling of Automated Manufacturing Systems, Prentice-Hall, 1992.
[9] Antonella Di Stefano and Orazio Mirabella, “Evaluating the Field Bus Data Link Layer by a Petri Net-Based Simulation,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 38, No. 4, August 1991.
[10] Hong-ju Moon, Sang Yong Moon, Wook Hyun Kwon, “Parameter Region for the Proper Operation of the IEEE 802.2 LLC Protocol : A Petri Net Approach,” submitted to Lecture Notes in Computer Science.
[11] Richard O. LaMaire, “An M/G/1 Vacation Model of an FDDI Station,” IEEE Transaction on Selected Areas in Communications, Vol. 9, No. 2, pp. 257-264, Feb. 1991
[12] Hideaki Takagi, “Queueing Analysis of Polling Models: An Update,” Stochastic Analysis of Computer and Communication Systems, Elsevier Science Publishers, pp. 267-318, 1990.

아이씨엔 매거진 2008년 09월호

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