필드레벨 데이터를 클라우드로 연결하는 방법
지난 시간에 이어 필드레벨 데이터를 클라우드로 연결하는 방법에 대해서 설명하고자 한다.
잠시 지난 시간에 언급했던 내용들을 정리해 보자면, 현 시스템에서 필드레벨 데이터를 클라우드로 올리는 가장 손쉬운 방법은 현재 사용하고 있는 PLC, DCS 또는 PC와 같은 제어기를 직접 클라우드로 연결하는 것이다. 이는 제어기가 공급하는 Ethernet port를 통해서 가능하며 시스템 구조의 변경이나 추가가 별도로 필요하지 않다는 장점이 있다. 다시 말해서 신규 투자를 최소화할 수 있는 방안이라는 점에서 시험적으로 산업용사물인터넷(IIoT)를 적용해보고자 하는 사용자에게 큰 메리트가 있다. 하지만 현실적인 장점이 큰 만큼 제약사항도 그 만큼 따른다. 기존의 제어기를 사용하여야 하므로 제어기의 동작에 영향을 주지 않는 범위내에서 데이터를 전송해야 하며, 제어기가 가지고 있는 프로그램을 수정해야 한다. 또한 어떤 데이터의 경우 Configuration 문제로 인해 기존에 사용하고 있던 필드버스나 리얼타임 이더넷 프로토콜(Real-Time Ethernet protocol)을 통해서 제어기로 전송할 수 없는 경우도 존재한다. 투자는 최소화할 수 있지만 전송 가능한 데이터도 최소화 될 수 밖에 없다.
두번째 방법은 필드 디바이스들을 직접 클라우드에 연결하는 것이다. 이를 위해서는 각각의 필드 디바이스가 IIoT 기능을 가져야 하며, 이는 필드 디바이스의 추가 개발이나 모델의 변경, 옵션의 추가와 같은 투자가 필요하며, 필드 디바이스를 클라우드로 연결하기 위한 통신 케이블의 추가 작업이 필요하다. 또한 대부분의 경우 각 필드 디바이스를 공급하는 업체에서 IIoT 기능을 제공해야 하는데, 이로 인해 사용자는 특정 업체에 종속되는 경우도 발생할 수 있다. 첫번째 방법에 비해서 변경사항이 많지만 사용자가 원하는 모든 필드 데이터를 클라우드로 전송할 수 있다는 점에서 추천할 만하다. 또한 기존 시스템의 속도나 안정성에 영향을 주지 않는다는 점에서 제어기능과 데이터 전송 기능이 분리된 시스템으로 볼 수 있다. 하지만 모든 데이터가 클라우드로 연결되므로 불필요한 데이터까지 클라우드에서 수집하게 되며, 이는 클라우드 저장 공간의 비효율성을 야기할 수 있다. 더불어 현장에서 즉시 사용 가능한 데이터 또한 클라우드를 통해서 받아야 하므로 경우에 따라서는 생성된 데이터를 필요한 시점에 사용하지 못하게 될 수도 있다.
마지막 세번째 방안은 Edge Gateway를 사용하는 것이다. 일반적으로 클라우드는 Information Technology라고 하는 IT 영역에 속해있고, 필드 디바이스들은 Operational Technology라고 하는 OT 영역에 속해 있다. 전통적으로 IT영역과 OT 영역은 분리되어 발전해 왔으며, 각각의 영역에 대한 기술 교류 또한 없었다. 이로 인해 서로 사용하는 언어나 시스템을 바라보는 시각 또한 차이가 있으며, 이것은 우리가 4차 산업혁명이라고 부르는 Industrie 4.0 시스템의 구현에 하나의 장애물이 되고 있다. 필자의 회사가 주력하고 있는 부분 중 하나는 IT와 OT 영역을 연결함에 있어서 서로의 괴리감이나 불협화음을 최소화 시키는 것이다. 간단한 예를 들어 Device Description file인 GSDML 파일의 필요성이나 그 용도에 대해서는 설명을 하지 않더라도 OT 영역에 있는 사람들은 어느 정도 알고 있으나 IT 영역에 있는 사람은 이에 대해 잘 알지 못한다. 반대로 Docker에 대해서는 IT 영역의 사람들은 잘 알고 있으나 OT 영역에서는 그러지 못한다. 이렇듯 양쪽 영역에서 필요로 하고 사용하는 프로그램, 파일, 언어등을 모두 파악하고 중간자적 입장에서 두 영역의 가교역할을 해 줄 수 있는 전문가가 필요한 것이다.
Edge Gateway도 이와 같은 역할을 하는 제품이다. IT와 OT의 양 끝단에서 데이터를 서로 교환해 주는 역할을 한다. 기본적으로 Edge Gateway를 사용하는 방안은 앞선 두 가지 보다 더 다양한 장점을 가질 수 있다. 하지만 두 번째 방안이었던 필드 디바이스를 직접 클라우드에 연결하는 것보다 더 많은 투자가 있어야 한다. 대략적인 시스템 구성을 보면 다음과 같다. 시스템의 제어기는 Real-Time Ethernet을 사용하여 자신의 시스템을 제어하고, Edge Gateway는 Real-Time Ethernet 상에서 하나의 Slave로 동작을 한다. 하지만 제어기는 Edge Gateway를 하나의 Slave로 취급할 뿐 제어를 위한 별도의 입.출력을 주고 받지 않으며 이를 위한 별도의 프로그램도 존재하지 않는다. 각 필드 디바이스는 제어기로부터 지령을 받아 시스템에서 구동을 하며, MQTT나 OPC UA를 사용하여 기존에 설치되어 있던 Real-Time Ethernet 통신 라인을 통해 Edge Gateway로 사전에 설정된 IIoT 데이터를 전송한다. Edge Gateway는 필드 디바이스들로 부터 받은 데이터를 클라우드로 올려준다. 이를 그림으로 표현하면 아래의 그림과 같다. 시스템의 구성만 놓고 보면 각각의 필드 디바이스를 개별적으로 직접 클라우드에 연결하던 것을 Edge Gateway를 통해 필드 데이터를 수집 후 하나의 통로를 통해 클라우드로 연결한다는 구성으로 변경된 것으로 보인다. 변경된 시스템의 구성도만 본다면 사용자가 가질 수 있는 추가적인 장점이 쉽게 보이지 않지만 이 방안을 통해 얻을 수 있는 장점들은 분명히 존재한다.
Edge Gateway를 사용하는 가장 큰 장점 중 하나는 필드에서 생성되는 각 IIoT 데이터를 즉시 사용할 수 있다는 점이다. 통상적으로 데이터를 클라우드에서 수집하는 이유는 빅데이터를 만들고 이를 통해 더 부가가치가 높은 결과를 얻고자 하는 것이다. 하지만 어떤 경우에는 필드의 데이터를 즉시 사용하는 것이 현실적으로 더 중요할 때가 있다. 예를 들어 현장에 100대의 로봇이 구동하고 있고, 각 로봇에 있는 CPU의 온도 데이터를 일정 시간마다 수신 받고 있다고 가정할 때 모든 로봇의 CPU온도는 오차 범위 내에서 동일하여야 한다. 만약 특정 로봇의 CPU온도가 다른 것들과 비교해 높다면 이 로봇은 고장 가능성을 내포하고 있다고 볼 수 있다. 이럴 경우 CPU의 온도 데이터를 클라우드로 올려서 저장하는 것보다는 현장의 설비 보전 담당자에게 이 정보가 전달되는 것이 휠씬 더 중요할 것이다. 설비 보전 담당자는 해당 로봇을 점검하여 CPU의 온도가 올라간 원인을 찾고 조치하여 생산 라인이 중지되는 것을 방지 할 수 있다. 또한 즉각적인 조치를 취하지 않더라도 해당 로봇은 향후 주요 보전 대상 장비가 되어 보다 세심한 관리를 받게 될 것이며, 이런 활동들을 통해 현장설비의 고장 정지 시간이 줄어드는 효과를 가져올 수 있다. 필자가 취급하고 있는 Edge Gateway는 클라우드와의 연결, 각 데이터의 처리등을 위해 Node-RED라는 프로그램을 사용하는데 이는 IBM에서 개발한 Open Source 형태의 프로그램으로 Drag-Drop 형식으로 간단하게 사용할 수 있게 구성되어 있다. 이 프로그램과 더불어 Edge Gateway에 있는 Wi-Fi를 통해 설비 담당자의 컴퓨터나 테블릿으로 이상 데이터와 함께 메세지를 전송할 수 있다.
또 다른 한 가지 장점을 예로 든다면 클라우드로 전송되는 데이터를 미리 선별하여 클라우드의 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있다는 것이다. 일반적으로 Edge Gateway는 Passive mode와 Active mode를 가지고 있다. 이는 전송되어 온 데이터를 클라우드로 단순하게 연결만 할 것인가, 아니면 이 데이터를 가지고 별도의 동작을 할 것인가에 관한 것이다. 앞서 소개한 필드 디바이스가 클라우드로 직접 연결되는 방법은 Passive mode와 유사하다고 할 수 있다. 이 모드를 사용하게 되면 생성된 모든 데이터가 클라우드로 전달되기 때문에 무의미한 데이터가 클라우드로 전송될 수 있다. 예를 들어 점심시간으로 인해 생산라인이 중지되었을 경우 각 디바이스들의 가동율이나 대기시간등은 의미가 없다. 하지만 Edge Gateway나 클라우드는 이를 모르기 때문에 모든 데이터를 전송하고 저장한다. 이는 데이터 수집 후 가공단계에서 결과의 오류를 불러 올 수도 있다. Edge Gateway는 Node-RED를 사용하여 데이터가 수신되는 시간, 데이터의 범위, 이전 데이터와의 비교등 다양한 작업을 할 수 있고, 이의 결과에 따라 데이터 전송 여부를 결정할 수 있다. 이를 통해 클라우드에서는 보다 유의미한 데이터만을 저장하게 되며, 이는 자연스럽게 저장 공간의 효율성을 증대시킨다. 다만 Edge Gateway에서 너무 많은 필터링을 하게 되면 Raw-Data의 변형을 초래하여 이를 빅데이터화 하였을 경우 최종 결론에 왜란을 줄 수도 있다.
현재 Edge Gateway는 IT와 OT 연결만이 아닌 다양한 추가 기능을 가지는 제품의 발전하고 있다. Real-Time Ethernet인 PROFINET이나 EtherNet/IP는 기본이고, PROFIBUS나 DeviceNet과 같은 필드버스 통신도 장착되고 있다. 이렇게 되면 투자비용을 최소화하면서 오래전에 설치된 장비들과의 통신도 가능하게 된다. 통신 관련 옵션외에도 Edge Gateway가 가지는 Computing 기능을 확대하여 기존 산업용 컴퓨터의 기능도 할 수 있게 되고 있다. 고 기능의 Edge Gateway는 데이터를 그래픽으로 보여주거나 Dashboard를 사용하여 직관적인 관리가 가능하게 하고 있다. 또한 특정 웹사이트를 열어 본다거나 매뉴얼등을 저장할 수 있어 그 사용의 한계를 규정짓지 않고 있다. 단순히 MQTT나 OPC UA를 사용하여 데이터의 수집과 전송을 하는 간단한 기능만을 가진 Gateway 부터 마치 복합기와 같은 다양한 기능을 가진 고기능의 Gateway까지 다양한 제품들이 시장에 출시되고 있다. 사용자의 입장에서는 자신의 시스템에 맞는 적당한 기능과 가격의 제품을 선택할 수 있다는 점에서 메리트를 가진다고 할 수 있겠다.
Smart Factory의 적용을 위한 시작은 IT 영역과 OT 영역의 연결이라고도 할 수 있다. 앞에서 소개한 3가지 방안을 통해 필드 레벨과 클라우드 레벨의 연결을 완료했다고 볼 수 도 있지만, 어떤 경우 OT 영역내에 있는 기기간의 연결도 필요하다는 사람도 있다. 예를 들어 자동화기기 스스로 고장여부를 판별하여 이를 통보하지 못 할 경우, 다른 기기들이 이들의 상태를 지속적으로 감시하여 정상동작 여부를 판단해야 하기 때문이라고 한다. 이와 같은 경우에는 이미 앞서 소개한 MQTT를 통해 간단히 해결이 가능하다. 설비들 사이에서 통신 Broker를 설정해 두고 이상여부를 판별할 수 있는 데이터의 중계를 설정해 두면 Broker와 연결되는 모든 기기들의 이상여부를 판별할 수 있다. 다른 영역간의 연결이 아닌 동일 영역내에서의 데이터 전송이나 교환을 더욱 간단하다. 이제 데이터의 연결을 완료하였으니 다음 시간에는 데이터의 활용에 대해서 생각해 보고자 한다.
원일민 / 힐셔코리아 대표
[원일민 칼럼]
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