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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

인공지능(AI)을 산업기술에서 활용하는 방안

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훼스토(Festo)의 보드 멤버이자 제품 및 기술 관리 이사인 프랭크 멜저(Dr Frank Melzer) 박사

Festo의 디지털화 된 제품은 미래의 부가 가치를 향상시킨다

훼스토(Festo)의 보드 멤버이자 제품 및 기술 관리 이사인 프랭크 멜저(Dr Frank Melzer) 박사

훼스토(Festo)의 보드 멤버이자 제품 및 기술 관리 이사인 프랭크 멜저(Dr Frank Melzer) 박사

신기술은 전례없는 시장 기회를 창출한다. 이것은 머신 및 플랜트 건설 분야의 디지털화에 더 많이 적용된다. 훼스토(Festo AG)의 목표는 고객과 파트너를 지원하고 이러한 변화 과정의 일부로 디지털 시대로 끌어들이는 것이다. 산업 지능화 회사인 리졸토 인포마틱(Resolto Informatik GmbH)를 인수함으로써 훼스토는 자동화 기술의 다음 단계인 인공 지능을 적용할 준비를 마쳤다.

2000년에 노키아 3310의 오너들은 튼튼한 휴대 전화를 자랑스러워했다. 노키아의 매출액은 판매 대수가 많았기 때문에 수십억에 이르렀지만, 이 매출액은 하드웨어 매출뿐이었다. 그로부터 거의 20 년 후, 아이폰 X는 하드웨어 매출뿐만 아니라 디지털화 덕분에 새로운 비즈니스 모델과 새로운 시장을 창출하였다. 애플 스토어에는 10만개 이상의 앱이 있으며 음악 및 소프트웨어 시장 규모는 95 억 유로에 이른다. 그리고 그 증가 추세가 계속되고 있다.

스마트 솔루션
디지털화 시대의 자동화 기술은 드라이브, 제어 시스템, 밸브 또는 서비스 유닛과 같은 전통적인 자동화 제품을 스마트 솔루션으로 발전시키는 것까지 고려하고 있다. 그들은 점점 더 많은 기능을 통합하고, 센서 기술, 인텔리전스 및 소프트웨어 기반 기능 덕분에 더 높은 수준의 자동화 피라미드뿐만 아니라 그들 간의 커뮤니케이션을 가능하게 한다.

예를 들어, 전통적인 서비스 유닛 컴포넌트 D 시리즈는 압축 공기를 준비한다. 필터, 오일 및 물 분리기는 고품질의 압축 공기를 제공한다. 이것은 MS 시리즈 서비스 유닛 컴포넌트와 에너지 효율 모듈 MSE6-E2M로 할 수 있으며, 이 모듈은 훨씬 더 많은 일을 할 수 있다. 센서가 장착된 모듈은 편차를 없애기 위해 평가할 수 있는 데이터를 수집한다. 누수를 탐지, 리포트하고 프로세스 관련 데이터를 기반으로 상태 모니터링의 수행이 가능하다. 이를 통해 압축 공기 소비가 줄어들어 30 %의 에너지 절감이 가능하다.

E2M Module

E2M Module: 전천후 서비스 유닛 컴포넌트: 센서가 장착된 훼스토의 에너지 효율 모듈 MSE6-E2M에서 데이터를 수집하여 편차를 상쇄할 수 있다.

지속적인 부가가치 창출
훼스토는 수십 년 동안 ‘제품을 설치한 뒤에는 잊어 버리십시오 (fit and forget)’이라는 모토를 따랐다. 오늘날에도 이 원칙이 적용되지만 요즘에는 디지털화로 인해 추가 제품을 설치한 이후에도 지속적으로 부가 가치의 창출이 가능하다.

훼스토는 이제 한 걸음 더 나아가는 시작점에 서 있다. 리졸토 인포마틱을 2018 년 봄에 인수함으로써 실시간 애플리케이션을 위한 인공 지능 솔루션을 제공할 수 있게 될 것이다. 데이터는 머신 근처의 현장에서 해석되며, 이를 통해 에너지를 절약하고 사이클 시간을 단축하며 기계 고장 및 생산 오류를 줄일 수 있다.

리졸토 인포마틱을 2018 년 봄에 인수함으로써 실시간 애플리케이션을 위한 인공 지능 솔루션을 제공할 수 있게 될 것이다.

리졸토 인포마틱을 2018 년 봄에 인수함으로써 실시간 애플리케이션을 위한 인공 지능 솔루션을 제공할 수 있게 될 것이다.

예를 들어, 리졸토 인포마틱의 SCRAITEC 소프트웨어 솔루션은 시스템의 컨디션을 파악하고 시스템의 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 모든 이상을 탐지한다. SCRAITEC은 조기에 정확한 예후를 제공하고, 진단 및 조치를 위한 권장 사항을 제시한다.

“인공 지능 알고리즘은 훼스토의 컴포넌트와 클라우드에 모두 통합될 수 있기 때문에 분석 및 인공 지능이라는 토픽은 훼스토 제품 포트폴리오에 막대한 영향을 미칠 것이다.”

프랭크 멜저(Dr Frank Melzer) 박사, 훼스토(Festo)의 보드 멤버이자 제품 및 기술 관리 이사

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Arm, 디바이스-투-데이터 보안 위해 상위 스택으로 나아가다

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Arm, PSA 설계 원칙에 따라 보안 디바이스 IP와 펠리언 IoT 플랫폼을 활용해 업계에서 가장 광범위한 IoT 보안 솔루션 구축 중

최근 열린 Arm 테크콘(TechCon)에서 사이먼 시거스(Simon Segars) Arm CEO는 기조 연설을 통해 Arm 보안 선언문 버전 2.0에 담길 내용을 언급했다. 그 내용 중에서 필자는 IoT 디바이스 관련 위험과 기업 인프라에 미치는 파괴적 여파는 아무리 규모가 작아도 데이터 무결성에 즉각적인 손상을 줄 뿐만 아니라, 데이터 기반 통찰에 대한 기업과 소비자의 신뢰에 장기적 악영향을 준다는 점을 눈 여겨 보았다.

신뢰는 궁극적으로 신기술을 폭 넓게 채택하기 위한 핵심적 요소이다. IoT 실리콘과 시스템, 데이터도 마찬가지이다. 보안은 IoT 디바이스에서 뒷전에 둘 수 없다. 이들 디바이스가 제공하는 데이터 기반 통찰을 얼마나 신뢰할 수 있느냐는 곧 기업 및 소비자들이 이 디바이스를 얼마나 신뢰하느냐에 달렸기 때문이다.

PSA 출시 후 1년, 신뢰할 수 있는 커넥티드 디바이스 구축에 핵심적 역할

이러한 신뢰를 구축하기 위한 첫 걸음으로 Arm은 1년 전 1조개 커넥티드 디바이스의 보안을 위한 공통 프레임워크인 플랫폼 보안 아키텍처(PSA)를 선보였다. 이 후 PSA는 더 많은 업계 지원을 확보하고 모델링 문서화, 사양 및 오픈 소스 트러스티트 펌웨어 프로젝트(TF-M)을 통한 레퍼런스 소프트웨어로 구성된 3단계 파이프라인의 모든 영역에 제품을 제공하며 성장했다. 오늘 필자는 일련의 API와 강력한 PSA 구현 개발 및 제공을 가속화 할 테스트 키트로 구성된 최신 PSA 이정표를 발표한다.

Arm, 디바이스-투-데이터 보안 위해 상위 스택으로 나아가다

새로이 발표하는 PSA API와 API 컴플라이언스 테스트 키트는 다음을 포함하는 세 가지 핵심 설계 영역을 지원한다.

• RTOS 공급업체와 소프트웨어 개발자를 위한 PSA 개발자 API

• 사용자 지정 보안 기능을 만드는 보안 전문가용 PSA 펌웨어 프레임워크 API

• 칩 공급 업체를 위한 트러스티드 베이스 시스템 아키텍처(TBSA-M)) 아키텍처 테스트 키트로 PSA TBSA-M 사양에 대한 칩 하드웨어 컴플라이언스 확인

PSA는 오늘날 현실로 자리잡았으며, 신뢰할 수 있는 IoT 디바이스를 구축하기 위한 필수적 요소로 여겨진다. 일례로 세계적인 IT 자문기관 가트너는 올 초 실시한 조사에서 “기술 제품 관리 리더들은 보안 소프트웨어 업체들과의 파트너십을 맺어야 하며, Arm의 PSA를 통합할 계획을 갖고 있는 반도체 업체들을 우선적으로 고려해야 한다”고 말했다.1

Arm은 지속적인 PSA 투자에 기반해 파트너들이 안전한 SoC를 신속히 구축할 수 있도록 완벽한 솔루션과 시스템 차원의 접근법을 제공해야 한다는 점을 인식하고 있다. 이를 위해 테크콘에서 새로운 상위 개념 설계 솔루션을 선보일 예정이다. Arm 보안 기반은 프로세서와 보안 IP, 개발 도구 (FPGA/테스트 칩 보드 등), 오픈 소스 코스톤(Corstone) 지원 소프트웨어와 사전 통합된 코스톤 기반 IP로 구성되어 있다.

물론 PSA와 코스톤, Arm 트러스트존(TrustZone), Arm 크립토셀(CryptoCell)과 같은 보안 IP는 보안 IoT 디바이스를 설계하는데 있어 중요하지만, Arm은 할 일이 더 남았다는 걸 알고 있다. Arm 펠리언 IoT 플랫폼에 의해 입증된 바와 같이 IoT 디바이스의 보안을 확실히 하기 위해 한층 높은 솔루션 스택으로 나아가고자 한다. 펠리언은 이미 PSA 원칙을 통합했으며, IoT 디바이스와 데이터 모두에 통합된 디바이스-투-데이터 보안을 제공한다. 이 솔루션은 최신 PKI 기반 디바이스 보안과 신뢰할 수 있는 TLS 보안 통신, 데이터 암호화, 그 외 보안 펌웨어 업데이트와 현장 디바이스 액세스 제어 등의 서비스를 제공한다.

펠리언, 새로운 헌팅 파트너를 얻다

그러나 수십억 대의 커넥티드 디바이스라는 방대한 공격 표면에 보안을 제공하는데 따르는 복잡성을 해결하려면 디바이스-투-데이터 보안 전용 생태계를 구축하기 위한 업계 차원의 협력이 필요하다. 앞으로 몇 주, 몇 달, 몇 년에 걸쳐 디바이스 보안을 위한 Arm 파트너 간 협업이 왕성히 이뤄지는 모습을 볼 수 있을 것이나, 오늘 사이버리즌(Cybereason)과 함께 발표하는 솔루션은 펠리언 디바이스 관리에 대한 IoT 디바이스 보안을 모니터링하기 위한 완전히 새로운 차원을 제시한다.

사이버리즌 AI 헌팅(hunting) 엔진은 펠리언 IoT 플랫폼에 연결된 모든 미래 Arm 기반 IoT 디바이스를 보호하는데 도움이 되는 방패 역할을 한다. 사이버리즌의 기술로 초당 8백만개 이벤트를 분석할 수 있으며, 각 이벤트는 공격 시작 시점이나 디바이스 오류에 대한 신호를 줄 수 있다. 이 솔루션은 펠리언 디바이스 관리가 제공하는 강력한 보호 기능에 가시성과 공격 대응 기능을 추가하며, 수십억 개 디바이스 규모의 IoT에서 작동하도록 설계된 포괄적인 사이버 보안 솔루션을 포함하고 있다.

이번 주 테크콘 행사에 참석할 예정이라면, Arm 부스에서 스마트 미터 한 대를 공격해 스마트 미터 사업자의 전체 데이터가 손상되는 상황을 사이버리즌 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있다. 이런 일이 실제로 벌어진다면 이 스마트 미터와 이 미터로 집계한 요금에 대한 고객 신뢰가 즉각 저하될 것이다. 이러한 파장은 커넥티드 디바이스를 구축하는 업계 전체로 퍼지게 마련이다.

따라서 업계는 IoT 시스템을 구축하는 방법과 디바이스에서 데이터에 보안을 갖추는 방법에 대한 생각을 달리해야 한다. Arm 생태계가 아키텍처에 출하한 칩 수만 무려 1,300억개에 달하므로, 우리에겐 미래 위협에 대비해 생각을 달리해야 할 의무가 있다. 그렇기에 Arm은 IoT 디바이스 설계, 강력한 보안 IP 세트로 디바이스 지원, 펠리언 IoT 플랫폼에서 생성되는 데이터와 디바이스를 안전하게 보호하고 관리하기 위한 공통 보안 프레임워크인 PSA에서 시작하는 업계 최고 수준의 확장 가능성을 갖춘 디바이스-투-데이터 보안 솔루션 스택을 제공할 독보적 위치에 있다고 할 수 있다.

글_  윌리엄슨(Paul Williamson)

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ODVA의 EtherNet/IP, 2015년도 산업용 이더넷 시장 출하 노드 25% 차지

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ODVA IIoT 이미지

2015년 ODVA의 EtherNet/IP가 전세계 모든 산업용 이더넷 중에서 가장 많은 수의 노드를 출하

지난해말 SPS IPC Drives 전시회와 동시에 독일 뉘른베르크 컨퍼런스 센터에서 개최된 ODVA 미디어 브리핑에서 ODVA는 EtherNet/IP가 2015년부터 산업용 이더넷(industrial Ethernet) 네트워크의 선적된 새로운 노드 중 가장 많은 수를 차지했다고 발표한 바 있습니다. 또한 2016년 1년 동안 산업용 통신 지능서비스의 한 부분 으로서 EtherNet/IP의 시장 마켓 세어를 보고한 국제 분석 회사인 IHS Markit에 따르면 이는 세계 25%의 시장 점유율 이라고 보고 했습니다.

EtherNet/IP(이더넷아이피)는 IEEE 802.3 specifications에 의해 정의된 것이며, Internet Engineering Task Force에 의해 출간된 RFC가 내린 TCP/IP의 정의로써 이더넷 기술과 표준에 더하여 공통 산업 프로토콜(CIP)를 적용하고 있습니다. EtherNet/IP는 사용자들이 기성 제품으로써 성능 대 가격 비용이 저가일 뿐 아니라 물리적인 매체와 시간 – 동기화 제어를 강화한 높은 가용성의 산업 자동화 솔루션으로 성능 강화분야에 많은 혜택을 베풀고 있습니다.

EtherNet/IP & MODBUS 플랫폼

EtherNet/IP & MODBUS 플랫폼

EtherNet/IP는 생태계의 모든 범위를 커버하는 수백의 벤더들과 모든 산업 응용에 대한 수천 가지 제품들로 구성된 소프트웨어 환경에서 매우 강력한 IIoT(산업용사물인터넷) 인프라-툴입니다. EtherNet/IP의 급성장 이유는 “EtherNet/IP가 순수한 TCP/IP를 사용함으로써 산업자동화에 표준 이더넷 기술로서 보다 빠른 접속을 실현함으로써 혜택을 빠르게 제공하는 산업용 이더넷 기술”이라는 것입니다. 이는 자동화 업계로부터 강력한 지원요구를 받기 때문이라고 생각합니다.

EtherNet/IP는 두 개의 쌍선만으로 디스크리트와 하이브리드 및 프로세스(계장분야)제어의 응용을 위한 네트워크로 IIoT를 MODBUS 등의 망에 게이트웨이를 통해 Edge 브라우저를 써서 Thing+나 MQTT 등의 IoT 프로토콜로 변환할 수 있습니다. 이는 간편하게 IoT인증기관인 oneM2M 등을 통해 인증을 받으면, 즉시 Cloud Client로써 LoRa(Long Range)센서 등을 써서 간편히 아마존 서버 같은 Cloud 서버에 연결 함으로써 IIoT 클라우드 서비스를 즉시 제공 할 수 있는 IIoT 인프라인 것입니다.

이미 기존기술 분야가 되어버린 필드버스(Fieldbus) 통신망의 한계를 뛰어넘는 응용에서의 첫 번째의 이유이고, 두 번째로는 TCP/IP를 이용하는 순수한 이더넷 네트워크 분야를 계승하는 기관은 ODVA 뿐이라고 ODVA 대표 겸 실행전무인 Ms. Katherine Voss씨는 강조했습니다.

또 IHS Markit에서는 자동화 분야에서 산업용이더넷과 산업용사물인터넷으로의 변화 추세를 일깨워 주었습니다. “산업용 이더넷 화와 IIoT 화는 매년 빠르게 가속화 되는 추세이며, EtherNet/IP는 2015년에 출하된 세계의 모든 이더넷 노드의 약 25%를 ODVA의 기술을 채용하는 벤더들이 점유하고 있습니다. 그 이유는 EtherNet/IP에 대한 성장 트렌드는 강력한 IIoT 설치기반과 필드버스가 이더넷 네트워크 및 IIoT 생태계로 전환함에 따라 산업용 이더넷이 스마트 공장 및 IIoT 솔루션을 가능케 하는데 필요한 접속 재 들과 접속의 속도가 초고속화 되고 있다는 사실에 기반하여 지속적인 발전이 예상됩니다.”라고 IHS Markit의 분석가인 Alex West 씨는 설명했습니다.

EtherNet/IP 제품을 만들어 판매하는 회사들의 정보를 접하거나, ODVA의 EtherNet/IP제품들에 관해서 보다 상세한 정보에 대하여 관심이 있는 분은, www.marketplace.odva.org를 방문해 주시면 내용을 알 수 있습니다.

글_ ODVA TAG Korea 조익영 전무, www.odva.co.kr

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