[기술분석] Ethernet-APL, 공정 자동화의 ‘라스트 마일’ 뚫는다

4차 산업혁명 시대, 공정 산업의 데이터 병목 현상을 해결할 ‘Ethernet-APL’이 부상하고 있다. 기존 필드버스의 한계를 넘어 위험 지역까지 TCP/IP를 연결하는 이 기술이 스마트 플랜트의 ‘라스트 마일’을 어떻게 혁신하는지 짚어본다.

필드버스 한계 넘은 ‘초고속 데이터 고속도로’… 스마트 플랜트 신경망 구축

[기술분석] Ethernet-APL, 공정 자동화의 ‘라스트 마일’ 뚫는다
4차 산업혁명의 데이터 병목을 해소할 열쇠로 ‘Ethernet-APL’이 급부상하고 있다. 기존 필드버스의 한계를 넘어 위험 지역까지 초고속 TCP/IP 연결을 확장한다. (이미지. 아이씨엔 미래기술센터, by Google Gemini)

데이터 병목의 해소… 왜 ‘Ethernet-APL’인가?

[아이씨엔 우청 기자] 지난 수십 년간 공정 자동화(Process Automation) 산업은 4-20mA 아날로그 신호나 HART, 혹은 Profibus PA, Foundation Fieldbus와 같은 전통적인 필드버스(Fieldbus) 통신에 의존해 왔다. 이 기술들은 높은 안정성을 자랑했지만, 4차 산업혁명 시대가 요구하는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하기에는 전송 속도가 느리고 대역폭이 좁다는 치명적인 한계가 있었다.

일반적인 사무실이나 공장 자동화(Factory Automation)에서 쓰이는 표준 이더넷은 속도는 빠르지만, 공정 산업 특유의 까다로운 요구사항인 ‘본질 안전(Explosion Protection)’, ‘100m 이상의 장거리 전송’, ‘2선식을 통한 전력 및 데이터 동시 공급’을 만족시키지 못했다. 이러한 기술적 간극을 메우기 위해 ODVA, OPC Foundation, PI, FieldComm Group 등 주요 표준화 기구와 글로벌 자동화 기업들이 연합하여 개발한 표준이 바로 ‘Ethernet-APL(Advanced Physical Layer)’이다.

위험 지역까지 뻗은 ‘초고속 데이터 고속도로’

Ethernet-APL은 기존의 단일 쌍 이더넷(SPE, Single Pair Ethernet) 기술을 기반으로 하되, 공정 산업에 특화된 물리 계층을 정의한다. 가장 큰 특징은 10Mbit/s의 전송 속도다. 이는 기존 필드버스의 31.25kbit/s에 비해 약 300배 이상 빠른 속도로, 데이터 병목 현상을 획기적으로 개선한다.

또한 최대 1,000m의 전송 거리를 지원하며, 폭발 위험이 있는 위험 지역(Zone 0, 1, 2)에서도 안전하게 사용할 수 있는 본질 안전(Intrinsic Safety) 인증을 갖췄다. 이를 통해 현장의 센서와 액추에이터가 생성하는 방대한 프로세스 데이터와 진단 데이터를 별도의 복잡한 게이트웨이 변환 없이 상위 시스템으로 직접 전송할 수 있게 되었다. 즉, 현장의 말단 장치(End Device)까지 TCP/IP 프로토콜이 직접 도달하는 ‘완전한 디지털 통신’을 실현한 것이다.

오승모 아이씨엔 미래기술센터 수석연구위원은 “Ethernet-APL의 등장은 수직적이고 폐쇄적이었던 기존의 ‘자동화 피라미드’ 구조를 근본적으로 변화시키고 있다”고 진단했다. 이어 “과거에는 현장 데이터를 상위로 올리기 위해 복잡한 게이트웨이를 거쳐야 했지만, 이제는 모든 장치가 단일 네트워크로 연결되는 수평적(Flat) 아키텍처로 변모하며 시스템 설계의 유연성을 극대화하고 있다”고 설명했다.

IT-OT 융합과 ‘NOA’ 구현의 핵심 열쇠

Ethernet-APL은 향후 공정 플랜트의 디지털 전환(DX)을 완성하는 핵심 인프라로 자리 잡을 전망이다. 특히 유럽 공정산업 자동화 사용자 협회(NAMUR)가 주창하는 개방형 아키텍처인 NOA(NAMUR Open Architecture) 구현에 필수적이다. NOA는 기존의 핵심 제어(Control) 채널에 영향을 주지 않으면서, 별도의 모니터링 및 최적화(Monitoring & Optimization) 채널을 통해 데이터를 자유롭게 추출하여 활용하는 개념이다.

앞으로 Ethernet-APL은 현장의 OT(운영 기술) 영역과 클라우드 기반의 IT(정보 기술) 영역을 물리적으로 통합하는 가교가 될 것이다. 이를 통해 디지털 트윈(Digital Twin)의 정밀도를 높이고, AI 기반의 예지보전(Predictive Maintenance)을 현실화하는 등 ‘스마트 플랜트’의 중추 신경망 역할을 수행할 것으로 기대된다.

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