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테크놀로지

[테크] 라인 간 전송 EMCCD 기술을 통한 초저조도 이미징 구현

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|글| Michael DeLuca / Go to Market Manager, Industrial and Security Division, Image Sensor Group, ON Semiconductor

모든 영상 센서에 광민감도가 중요한 사양이긴 하지만 몇몇 애플리케이션은 영상 센서 이용 범위를 넘어선 초저조도 환경에서도 작동이 가능한 장비를 필요로 한다. 현미경으로 확인되는 수준의 형광 마커나 안전 카메라로 포착되는 망막의 이미지 혹은 맑고 달이 없는 밤에 운영되는 관측 이미지 검출 여부와 관계없이 초저조도 촬영(0.1lux에 이르는 조명에서도 30fps 영상 캡쳐가 가능한)이 가능한 기술은 성공의 핵심 요소이다.

그 동안 전자 증폭 전하 결합 소자(EMCCD) 기술은 초저조도 수준의 장면을 촬영하는데 성공적으로 활용되어 왔다. EMCCD 기술은 저조도 환경의 한 개 픽셀 내에서 검출되는 전하를 아주 적은 양으로 소모하므로 센서의 증폭기에 도달하기 전에 이를 수 배로 증가시켜 초기에 해결이 불가능했던 저신호 수준을 증폭기 노이즈 플로어가 검출할 수 있는 수준으로 높여준다.

그러나 이는 저조도(단일 광자 검출 수준만큼 낮은) 영상 캡쳐에 탁월한 반면 EMCCD 레지스터에 입력되는 신호가 너무 높은 경우 전자 증폭 케스케이드가 넘쳐서 터무니 없는 결합물이 생성될 가능성이 있으므로 밝은 부분을 포함한 장면들에 EMCCD 기술을 이용한 센서 사용을 제한한다. 게다가, 기존에 EMCCD 설계에 사용되던 풀 프레임 트랜스퍼 기술이 EMCCD 기술을 비디오 애플리케이션에 적용하면 기대할 수 있는 수준의 영상의 부분적인 품질을 제한하며 이러한 장비에 가능한 해상도를 대략 백 만 픽셀 이하로 제한해버린다.

라인 간 전송 EMCCD 기술은 이러한 제약적인 부분들을 영상 균일성과 해상도 스케일링 및 라인 간 전송 CCD의 글로벌 일렉트로닉 셔터 출력을 갖춘 전자 증폭 출력 레지스터의 저조도 광민감도를 통합하여 직접적으로 해결해준다. 이 조합은 초저조도에서부터 밝은 광까지 다양한 조도화에서 지속적인 캡쳐가 가능하므로 수백 만 픽셀 해상도의 범위를 지원하는 영상 센서 개발이 가능해진다.

EMCCD 기술 성능의 장점은 내부-장면 전환 가능한 증폭 기능인데 이는 필요한 장면의 부분만을 선별적으로 결합해 밝은 조명 환경에서 EMCCD 출력 레지스터의 오버 플로우를 미연에 방지해주는 역할을 한다. 이 출력 설계는 그림 1에서 설명되는데 각 픽셀에 전달되는 신호의 초기 값을 측정하기 위해 모든 픽셀의 전하가 카메라 제어 전자 설비로 판독되는 비파괴 감지 노드를 통과한다. 이 수치는 카메라가 선택하는 한계치를 기준으로 두 가지 출력 값 중 한 가지 출력 값에 전하 패킷을 전달하는 센서 내부의 스위치를 구동하는데 사용된다.

그림1: 상호 전환 게인 출력 (온세미)

고전하 픽셀(영상의 밝은 부분에 해당하는)은 전압 전환을 위한 기준 CCD 출력에 전달되며 저전하 픽셀(영상의 어두운 부분에 해당하는)은 전압 전환 이전의 추가 증폭 작용을 위한 EMCCD 출력에 전달된다. 그 후 이들 두 데이터 집합은 최종 영상 조합을 위해 병합된다. 고전하 픽셀의 전하는 EMCCD 레지스터에 입력되지 않기 때문에 이 출력 구조는 초저조도에서부터 밝은 광까지 다양한 조도화에서 검출되도록 되어 있으며 EMCCD 출력 레지스터의 오버 플로우와 관련해 영상에 결합물이 생성되지 않도록 방지한다.

그림 2를 통해 EMCCD 기술의 동력에 대해 살펴보기로 한다. 밝은 광부터 어두운 그림자 부분 까지 다양한 조도를 포함해 가장 어두운 부분은 오로지 달빛 또는 별빛 정도의 조명이 적용된 단일 장면의 영상 캡쳐를 보여준다.

온세미컨덕터 라인 간 전송 EMCCD 기술 그림 2 설명

기존 영상 센서 (그림 2의 좌측 그림)는 영상의 밝은 부분을 영상화하지만 영상의 가장 어두운 부분에 대한 가독성이 높지는 않다. 기존 EMCCD (그림 2의 중앙 그림)은 영상의 가장 어두운 부분을 구성하고 있으나 저조도 부분을 위해 증폭 값이 높아지게 되면 밝은 부분에 결합물이 발생하게 되어 영상의 완전성이 저하된다. 라인 간 전송 EMCCD 기술 (그림 2의 우측 그림)은 영상 내 다양한 조도에 해당하는 부분을 문제없이 영상화 하고 있다. 어두운 부분은 달빛 혹은 별빛 정도로 조도를 확연히 낮추어 가독성을 높였다.

연구실에서부터 제품 생산에 활용에 이르기까지 다양해지는 라인 간 전송 EMCCD 기술이 최근 성장가도를 달리고 있는 제품에 활용되고 있다. 온세미컨덕터의 KAE-02150 영상 센서는 라인 간 전송 EMCCD 기술을 탑재해 30fps 환경에서 작동되어 1080p의 저조도 영상 캡쳐 해상도를 지원할 수 있으므로 보안, 감시, 비디오 프레임률을 이용한 고감도 영상 캡쳐를 필요로 하는 상황 별 인지 애플리케이션에 적합하다.

더 높은 해상도 지원을 위해 8백만 픽셀(2856 x 2856)의 KAE-08151 영상 센서는 여러 기종의 전문가용 현미경 및 의학용 장비의 기본 광학 형식에 맞추어 대각선 22mm의 사각 영상비로 설계되었다. 라인 간 전송 EMCCD 기술을 이용한 발전을 통해 이 소자들은 저조도 환경 조건의 고성능 영상 장비의 신세계를 펼치는 데에 앞장서게 된다.

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훼스토 IO-Link 기술로 Industry 4.0 연결한다

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전동 실린더 EPCO, 서보 스텝 모터 EMMS-ST, 모터 컨트롤러 CMMO-ST 및 필요한 모든 케이블이 있는 OMS(Optimised Motion Series) 패키지는 기존의 전기 위치 시스템보다 훨씬 저렴하다.

IO-Link 기술이 적용된 Festo 자동화 기술

표준화된 IO-Link 기술은 센서 및 액추에이터의 심플하고 경제적인 연결을 지원한다. 3 ~ 5 개의 배선을 가진 이 저비용 연결 기술은 혁신적인 개발 결과로, 복잡한 배선없이 최소한의 자재로 점대점 연결을 실현한다.
IO-Link는 새로운 형태의 버스 시스템은 아니지만 필드 버스, 이더넷 시스템을 대체하기 위한 새로운 종류의 통신 인터페이스로 추가 개발되었다.

이 기능을 사용하면 제어 시스템에서 센서 또는 액추에이터의 파라미터 데이터를 다운로드 할 수 있을 뿐만 아니라 진단 데이터를 제어 시스템에 전송할 수도 있다. 기존에는 제일 하위 레벨을 필드버스 인터페이스 통합하기 위해서 매우 많은 비용이 들었지만 이제는 디지털 또는 아날로그 값과 모든 파라미터 및 진단 데이터를 케이블의 스크리닝, 트위스트, 임피던스 또는 종단 저항 추가와 같은 특별한 작업 없이도 심플한 3선 또는 5선 케이블로 전송할 수 있다.

O-Link: 컨트롤러, 밸브 터미널, 비례 제어 밸브 및 센서를 통해 Festo는 완벽한 범위의 IO-Link 자동화 기술을 제공한다.

O-Link: 컨트롤러, 밸브 터미널, 비례 제어 밸브 및 센서를 통해 Festo는 완벽한 범위의 IO-Link 자동화 기술을 제공한다.

필드버스와 IO-Link 슬레이브 간의 게이트웨이는 일반적으로 여러 IO-Link 마스터 채널이 있는 필드버스 디바이스 형태로 제공된다. 사이즈 때문에 필드버스가 필요하지 않은 소형 머신 또는 시스템에서는 PLC가 IO-Link 마스터 역할을 한다.

보안 강화

IO-Link는 아날로그, 바이너리 및 직렬 통신 장치에 대한 보안 연결을 제공한다. 자동차 BIW 제조 및 어셈블리 현장의 작업자 보호를 위한 안전 펜스, 중장비 건설 및 머신 툴에서, 매뉴얼 워크 스테이션, 어셈블리 셀, 입/출력 스테이션 등과 같은 복잡한 센서 기술 및 터미널이 적용된 곳에서 전형적인 IO-Link 어플리케이션을 찾아볼 수 있다.

미래 연결 컨셉을 지원하는 IO-Link는 표준화된 프로토콜이기 때문에 낮은 투자 리스크를 가진다. 그 결과 장비 다운타임이 줄어들고 생산성이 향상된다. 디바이스와 마스터 시스템 간의 진단 및 운영 데이터의 포괄적인 데이터 교환은 문제 해결을 가속화시키고 상태 모니터링 시스템의 기초를 형성한다.

업무 단순화를 통한 효율성 증가

IO-Link는 설치 및 배선을 위한 균일하고 표준화 된 효율적인 기술이다. IO-Link 디바이스는 간단하고 편리하게 파라미터화할 수 있으며, 엔지니어링 소프트웨어 툴없이 교체 직후에 바로 작동 상태로 되돌릴 수 있다.

IO-Link 마스터를 통해 지능형 센서 및 액추에이터의파라미터를 쉽게 설정하고 재할당 할 수 있다. IO-Link를 통한 복잡하지 않고 표준화된 센서-액추에이터 조합의 배선은 자재 비용을 절감하고, 물류의 단순화가 가능해지며 시간을 절약할 수 있게 된다. 이로 인해 설치를 훨씬 편리하게 할 수 있다.

전동 실린더 EPCO, 서보 스텝 모터 EMMS-ST, 모터 컨트롤러 CMMO-ST 및 필요한 모든 케이블이 있는 OMS(Optimised Motion Series) 패키지는 기존의 전기 위치 시스템보다 훨씬 저렴하다.

전동 실린더 EPCO, 서보 스텝 모터 EMMS-ST, 모터 컨트롤러 CMMO-ST 및 필요한 모든 케이블이 있는 OMS(Optimised Motion Series) 패키지는 기존의 전기 위치 시스템보다 훨씬 저렴하다.

향상된 경쟁력

Festo라는 단일 공급원을 통해 다양한 마스터, 압력 및 유량 센서, 변위 엔코더/위치 센서, 5 개 밸브 터미널 시리즈, 비례 압력 제어 밸브, 스텝 모터 컨트롤러 및 연결 케이블과 같이 IO-Link를 위한 포괄적인 제품 제공이 가능하다. 또한 Festo는 공장 자동화 및 프로세스 오토메이션에 대한 풍부한 어플리케이션과 산업 종사자를 위한 기본 및 심화 교육을 제공한다.

IO-Link 마스터와 CECC/CPX-E 컨트롤러

4 개의 IO-Link 마스터 포트가 있는 소형 컨트롤러 CECC를 사용하여 경쟁력 있고 일관된 분산 설치가 가능하며, 전기 및 공압 드라이브를 제어한다. 이 소형 컨트롤러는 지능형 센서 및 밸브 터미널의 설치 및 네트워크 비용을 줄여 줄뿐만 아니라, 제어 캐비닛 내부 및 외부의 유용한 진단 옵션을 제공한다.

Festo는 크고 복잡한 어플리케이션을 위한 모듈형 모션 컨트롤러인 CPX-E를 제공한다. I/O 모듈은 모듈 당 4 개의 IO-Link 마스터를 사용할 수 있다. CPX-E는 EtherCAT® 마스터가 장착되어 있으며 독립형 CoDeSys 컨트롤러로 사용하거나 PROFINET 또는 EtherNet/IP 네트워크로 서브 시스템 및 슬레이브를 통합할 수 있다.

CPX 터미널

리모트 I/O로 사용하거나 밸브 터미널 MPA 또는 VTSA와 함께 사용하면 IO-Link 디바이스에 하나 이상의 마스터 인터페이스를 통합 할 수 있다. 기능 통합 덕분에 공압 및 전기 드라이브를 제어하는 것이 CPX 터미널에서 매우 용이하다. PROFINET 또는 Sercos 지원 CPX 터미널은 2 채널 IO-Link의 I-Port 인터페이스를 갖추고 있다. 따라서 개별 IO-Link 타사 디바이스를 밸브 터미널의 근접한 곳에 바로 연결할 수 있다.

밸브 터미널

MPA-L, VTUG, VTUB, VTOC 또는 기존 CPV와 같은 밸브 터미널과 비교하여 경제적이며 효율적인 설치가 가능하다. 밸브 터미널용 멀티 핀 연결 케이블은 표준 M12 케이블과 IO-Link로 대체된다. 이렇게 하면 자재 비용이 절감되고 특히 유연하고 쉬운 설치, 특히 까다로운 작업 조건에 대한 적응과 같은 기술적 장점을 제공한다.

4 개의 IO-Link 마스터 포트가 있는 소형 컨트롤러 CECC를 사용하여 경쟁력 있고 일관된 분산 설치가 가능하다.

4 개의 IO-Link 마스터 포트가 있는 소형 컨트롤러 CECC를 사용하여 경쟁력 있고 일관된 분산 설치가 가능하다.

전기 자동화

구성 및 진단을 위한 통합 웹 서버가 있는 모터 컨트롤러 CMMO-ST도 IO-Link 인터페이스를 지원한다. CMMO-ST는 스텝 모터를 위한 폐 루프 서보 컨트롤러이며 Festo의 OMS (Optimized Motion Series)의 중요한 부분이다. OMS 시스템은 포지셔닝을 매우 쉽게 만든다. 전기 실린더 EPCO, 서보 기능이 있는 스텝 모터 EMMS-ST, 모터 컨트롤러 CMMO-ST 및 필요한 모든 케이블은 기존의 전기 위치 제어 시스템보다 훨씬 저렴하다.

EPCO가 있는 Festo의 OMS는 두 가지 방법으로 구성할 수 있다. 웹 구성 및 서버의 파라미터 클라우드를 사용하여 매우 간단하고 빠른 구성을 할 수 있다. 컨트롤러는 자체 IP 주소를 가지며 사전 정의 및 테스트 된 조합에 필요한 모든 데이터가 포함된 카탈로그가 제공된다. 즉, 사용자가 많은 시간을 절약 할 수 있다.

비례 압력 제어 밸브 VPPM

IO-Link에 연결된 비례 제어 밸브 VPPM은 차폐된 아날로그 케이블이 필요하지 않아 신호 레벨이 간섭을 받을 확률이 감소된다. 파라미터는 IO-Link 마스터에서 설정되고 데이터가 저장된다. 이는 실용적이며 부품을 교체한 후 바로 재시작 할 수 있다. IO-Link는 점대점 연결 덕분에 짧은 사이클 시간이 가능하다. 압력 제어, 테스트, 미터링, 프레스 및 피팅 어플리케이션은 주로 특수 기계, 식품 및 음료, 인쇄 및 종이, 자동차 및 전자 산업에서 적용된다.

위치 센서 SDAT

IO-Link의 균일한 인터페이스는 개별 센서 연결을 대체하므로 복잡한 센서를 쉽게 통합할 수 있다. 즉, 위치 센서 SDAT 및 파라미터화 가능한 압력 및 유량 센서를 통합하여 저렴한 비용으로 설치할 수 있다. 예를 들어, 위치 센서 SDAT는 스크루 드라이빙, 리벳팅, 초음파 용접, 가압 및 클램핑을 위한 프로세스 모니터링에서부터 물체 감지에 이르기 까지 높은 반복 정밀도로 피스톤 위치를 감지한다. [제공. 훼스토]

더 자세한 내용보기 http://www.festo.com/cms/en-gb_gb/15646.htm

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칼럼

엣지 노드와 센서 설계의 더 높은 수준을 요구하는 디지털 트위닝

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포뮬러 1 경주 (이미지. 마우저 일렉트로닉스)

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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스마트공장

[이슈] 인공지능을 통한 인간-로봇 콜라보레이션

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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)

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.

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)

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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