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테크놀로지

[#ces] 콘티넨탈, 3D 플래시 라이다 시스템 통해 자율 주행차 지원한다

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The Qt Company의 Qt Framework가 벤츠의 차내 인포테인먼트 시스템 MBUX에 채택되었다(사진. 2018 Daimler AG)

수 센티미터에서 최대 200미터 까지의 360도 주변 환경을 제공해 자율주행차 안전감 강화

올해 CES가 자율주행차에서 큰 관심을 일으키고 있는 가운데, 기술적인 발전보다는 기술의 안정화와 고객편의성에 초점이 맞춰지고 있는 분위기다. 기술적인 진보는 어느정도 이뤄지고 있으며, 이를 운전자나 탑승자가 안전하다는 것을 확신할 수 있도록 하는 각종 정보제공 방안과 상호 인터페이스를 통한 정보 교환 방안이 요구되고 있는 상황과 직결된다.

콘티넨탈은 2017 CES가 열리고 있는 미국 라스베가스에서 4일 개최한 뉴스 컨퍼런스 이벤트를 통해 3D 플래시 라이다 시스템을 발표한 것으로 알려졌다. 이는 현재 콘티넨탈이 개발중인 차량의 주변 환경을 360도 사실 그대로 정확히 제공하는 차세대 환경 모델이다. 이날 콘티넨탈은 또한 자율주행차를 위한 스마트 타이어도 함께 발표했다.

두 기술은 이미 테스트 단계에 있는 콘티넨탈의 자율주행 시스템에 통합 될 것이라고 기업 기술 책임자 Kurt Lehmann과 시스템 및 기술 담당 책임자 Ralph Lauxmann은 뉴스 컨퍼런스에서 밝혔다. LIDAR 및 레이더 정보들을 결합해 사람이 스스로 운전하면서 확인하던 방식 그대로의 완벽한 운전 환경 이미지를 제공한다는 것이다. 특히 운전중 코너 회전에서 반드시 확인하고 싶어하는 것을 그대로 수용해서 이미지로 제공하게 된 것이라고 콘티넨탈측은 밝혔다.

3D Flash LIDAR는 최대 200 미터 거리에서 몇 센티미터까지의 차량 주변 환경을 완벽한 3D 모델로 구성해 초당 30 회에 해당하는  1.32ms로 제공한다. (제공. 콘티넨탈)

3D Flash LIDAR는 최대 200 미터 거리에서 몇 센티미터까지의 차량 주변 환경을 완벽한 3D 모델로 구성해 초당 30 회에 해당하는  1.32ms로 제공한다. (제공. 콘티넨탈)

 

자율 주행 차량이 운전자로부터 차량 제어 권한을 받으려면 데이터를 지속적으로 확보, 처리 및 해석하는 동시에 전후 상황과 관련된 지식을 습득하고 발전시켜 나가야 한다. 이는 직선 고속도로 주행에서부터 복잡한 도시 환경에 이르기까지 모든 상황을 숙지해 고도화된 자율 주행을 실현할 수 있는 유일한 방법이다. 안정적인 환경 모델은 주변의 다른 차량들, 도로 경계선과 같은 고정된 물체, 차량의 정확한 위치, 교통량 관리 대책 등과 같이 매우 다양한 정보를 필요로 한다는 고려인 것이다.

칼 하우프트(Karl Haupt) 콘티넨탈 ADAS 사업부 총괄 책임자는 “시스템이 필요한 정보를 단계적으로 확보하기 위해서는 레이더, 카메라, 서라운드 뷰(Surround View) 시스템과 같은 다양한 센서들이 필요하다”며 “이것은 인간의 수준, 혹은 그 이상으로 차량의 주변 환경을 이해할 수 있게 하기 위해서다”고 말했다. 그는 또한, “더 넓은 거리, 더 많은 센서, 수집된 데이터와 우수한 컴퓨터 시스템의 결과물을 통해 차량의 주변 환경을 더욱 선명하게 볼 수 있고 지속적으로 파악할 수 있다”고 밝혔다.

 3D 플래시 LIDAR는 실시간 3D 머신 비전을 캡처 및 처리하며 기계 구성 요소를 포함하지 않습니다.
3D 플래시 LIDAR는 실시간 3D 머신 비전을 캡처 및 처리하는 방식으로, 여기에 추가적인 기계 구성 요소를 추가할 필요가 없다. (제공. 콘티넨탈)

 

레이더, 카메라, 서라운드 뷰 시스템 등 각각의 센서들은 저마다 물리적 장단점이 있기 때문에 일부 애플리케이션은 기능의 한계점을 가질 수도 있다. 예를 들어 추가적인 백엔드 정보 외에 안정성과 견고함을 높이고 강력한 이중화를 위해서는 또 다른 센서가 필요하다.

콘티넨탈은 이러한 이유로 차량 주변 모니터링과 관련해 엄격한 요건을 이상적으로 충족하는 ‘고해상도 3D 플래시 라이더(High Resolution 3D Flash LIDAR)’를 개발하고 있다. 라이더 센서는 실시간으로 3D 머신비전 정보를 확보하고 처리하며, 다른 어떠한 기계적인 부품도 포함하고 있지 않다.

이처럼 다양한 센서에서 수집된 데이터는 개별 센서나 중앙 제어 장치에서 처리되어 이를 기반으로 차량 주변 환경에 대한 고정밀 환경 모델을 수립할 수 있다. 처리하고 분석하는 데이터 양이 많을수록 더 뛰어난 연산 능력이 필요하다. 이를 위해 현재의 환경 모델을 수립하고 관리하는데 사용되는 것보다 훨씬 강력한 제어 장치가 필요하다.

환경 모델은 개별 센서와 다양한 애플리케이션 사이에 있는 중간 소프트웨어 계층의 역할을 한다. 이 소프트웨어 계층은 정확성과 안정성을 높이고 개별 센서의 시야를 확대하기 위한 데이터 융합 및 기획 알고리즘을 포함하고 있으며 다른 기능 측면에서 추상화 계층으로서 역할을 한다. 콘티넨탈의 ADCU(Assisted & Automated Driving Control Unit)는 확보한 모든 정보를 평가 및 해석하는 중심점 역할을 하며, 초 당 50회 이상의 환경 모델을 생성한다.

3D Flash LIDAR는 전송 소스로서 펄스 레이저와 고집적 수용기 칩으로 구성됩니다.
3D Flash LIDAR는 차량 주변 환경을 스캔하는 펄스 레이저와 고집적 수용기 칩으로 구성된다. (제공. 콘티넨탈)
The 3D Flash LIDAR comprises of a pulse laser as a transmission source and a highly integrated receptor chip

고해상도 3D 플래시 라이더는 종합적인 3D 환경 모델을 생성하는 핵심 요소이다. 콘티넨탈의 아르노 라강드레(Arnaud Lagandré) 고해상도 3D 플래시 라이더 사업부 책임자는 “이미 항공우주 분야에서 사용되고 있는 고해상도 3D 플래시 라이더 기술은 주야에 상관 없이 차량 전체 주변 환경에 대한 보다 종합적이고 상세한 3D 뷰를 제공하고 궂은 날씨에서도 안정적으로 작동한다”고 말했다. 콘티넨탈은 고해상도 3D 플래시 라이더의 추가로 첨단 운전자 지원 시스템의 차량 주변 센서 포트폴리오를 확장, 다른 센서와 결합해 높은 수준의 완전한 자율 주행을 지원할 수 있게 되었다. 고해상도 3D 플래시 라이더의 대량 생산은 2020년 시작될 예정이다.

오늘날 사용하고 있는 많은 스캐너 부품에 비해 고해상도 3D 플래시 라이더는 단 2개의 핵심 부품으로 구성돼 있다. 전송 소스 역할을 하며 카메라 플래시처럼 최대 200m가 넘는 거리의 차량 주변 환경을 비추는 레이저와 고집적 수신기 칩(highly integrated receptor chip)으로 구성된다. 고집적 수신기 칩은 디지털 카메라에 있는 센서 칩과 개념이 유사하지만 레이저 펄스 전송 시간뿐만 아니라 각 픽셀마다 물체와의 거리에 상응하는 반사광을 기록할 수 있다는 점이 다르다. 이처럼 간단하지만 효율이 뛰어난 방식으로 레이저 플래시가 터질 때마다 주변 환경에 대해 매우 정확하고 왜곡이 없는 이미지를 생성할 수 있다.

라강드레 책임자는 “차량 근처나 200m 이상 떨어진 곳 아니면 불과 몇 센티미터 떨어진 매우 근접한 환경이든 완벽한 3D 모델을 단 1.32 마이크로초(100만분의 1초)만에, 그리고1초 당 30회 주기로 생성할 수 있다. 또한 개별 물체와의 거리도 정확하게 측정이 가능하다”며 “복잡도가 낮고 산업적 적용 가능성이 높다는 것은 차량 주변에 다수의 센서를 효율적으로 설치해 차량 주변 환경에 대한 완전한 360도 실시간 이미지 생성이 가능함을 의미한다”고 밝혔다.

전체 차량 주변 환경을 완벽하고 실제와 360도 전체적으로 볼 수있는 환경 모델은 자율주행을 위한 전제 조건입니다
전체 차량 주변 환경을 완벽하고 실제와 360도 전체적으로 볼 수있는 환경 모델은 자율주행을 위한 전제 조건이다. (제공. 콘티넨탈)

 

ADCU는 확보한 데이터를 평가 및 해석하고 궁극적으로 종합적인 주변 환경 모델을 생성하는데 이용된다. ADCU는 다양한 이종의 처리 장치 네트워크로 구성된 중앙 제어 장치이며 전자 샤시와 안전 시스템을 상호 연결하는데 중요한 역할을 한다. 아울러 독립적으로 작동했던 시스템을 상호 연결함으로써 기능적 범위를 넓혀준다. 개입 결정이 중앙에서 조율되기 때문에 각기 다른 시스템에서 동시에 개입하는 경우 서로 완벽하게 조화를 이루게 된다. 콘티넨탈 ADAS 사업부의 마이클 지덱(Michael Zydek) ADCU 제품 책임자는 “콘티넨탈에서 ADCU는 필수적인 기능안전 아키텍처를 실현하기 위한 핵심 요소인 동시에 자율 주행에 필요한 중앙집중식 환경모델과 주행 기능을 담당하는 중심 요소다”고 말했다.

콘티넨탈의 목표는 2019년까지 가장 엄격한 자동차 기능안전성 국제표준인 ASIL D를 충족하는 확장 가능한 보조 및 자율 주행 제품 군을 공급하는 것이다. 제어 장치는 필요한 데이터 흐름을 관리하기 위해 다양한 이더넷 및 LVDS(Low Voltage Differential Signaling) 연결 기능을 갖추게 된다.

지덱 책임자는 “콘티넨탈은 개발 단계에서 보조 주행 제어 장치와 자율 주행 제어 장치를 구분한다”며 “전자는 첨단 운전자 지원 시스템을 위한 확장 가능한 제어 장치 모듈로 모든 장비 단계마다 센서와 제어 장치로 구성된 비용 최적화된 완전한 패키지를 제공한다”고 말했다. 또한 그는 “반면 자율 주행을 위한 제어장치는 높은 수준의 자율 주행 요구조건을 충족하고 환경 모델의 특정 디지털 구조, ASIL D 컴퓨터 및 실시간 성능에 초점을 맞춘 강력한 성능의 컴퓨터다”고 덧붙였다.

오승모 기자 oseam@icnweb.co.kr

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스마트공장

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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