[논문]실시간 통합제어를 위한 스마트 제조시스템의 새로운 최적화 알고리즘 설계

이주연; 김인영; 정태경

doi:10.9723/jksiis.2016.21.2.001

실시간 통합제어를 위한 스마트 제조시스템의 새로운 최적화 알고리즘 설계
Novel Optimal Controlling Algorithm for Real-time Integrated-control Smart Manufacturing System 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.21 no.2, 2016년, pp.1 - 10

이주연 (아주대학교 산업공학과) , 김인영 ((주)에스에이치 씨앤씨) , 정태경 (서울여자대학교 디지털미디어학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 스마트팩토리의 대량 제조 산업 중심의 실시간 통합제어 시스템과 리소스 메니지먼트를 위한 알고리즘과 수치 해석을 고려한다. 사이버 물리 시스템(CPS)상에서 전송되어지는 다양한 데이터들이 실시간으로 제어되어야 각각의 주소체계를 가진 단말과 플랫폼, 서비스로 묶여 진정한 스마트제조업이 실현될 것으로 기대하며, 기존의 연구결과로부터 새롭게 제안되어지는 최적화운용 알고리즘을 반영하여 패러미터별 증명과 자코비 연산에 의한 수치해석을 덧붙이게 된다. 최적의 운용 알고리즘을 센싱데이터에 의하여 결정을 하게 되고 이를 통한 CPS상에서 전송되는 현상을 구체적으로 제시한다. 또한 실험을 통해서 기존의 연구결과와 비교 검토함으로서 제시된 실시간 통합제어 시스템의 우수성을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we consider the algorithms and numerical analysis for real-time integrated control system and resource management of large-scale manufacturing smart factory system. There various data transmitted on Cyber-Physical-System (CPS) is necessary to control in real time, as well as the terminal and the platform with respective system service. This will be a true smart manufacturing which consisting of existing research results, and a numerical analysis by the parameter-specific information. In this paper, Jacoby calculation to reflect the optimization algorithms that are newly proposed. It also presents a behavior that optimal operational algorithm on CPS which is adapted to the sensing data. In addition, we also verify the excellence of the real-time integrated control system through experimentation, by comparison with the existing research results.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

실시간 통합제어를 위하여 최적화변수를 항상 18Byte의 패킷 전송이 가능하도록 데이터의 길이를 패딩 해주는 작업을 수행하고 있다. 발생하는 에러의 처리와 더불어 에러의 발생 자체를 낮추기 위하여 확장성을 갖는 Switch의 구현을 목표로 한다. 부분적 또는 전체적인 확장성을 갖는 코드는 하나의 고장이 일으킬 문제의 확률을 최소화하기 때문에 안정적인 동작을 기대 한다 [18].
본 연구를 통하여 스마트팩토리에서 CPS를 이용하여 데이터를 전송함에 있어서 실시간으로 제어할 수 있는 근원적 문제를 검증하고 증명하였다. 대량의 물량을 요구하는 자동차 산업의 예를들어 유연한 생산계획을 세우기 위해서는 제조환경을 보완하고 확장하기 위한 연구의 일환으로 최적운용 알고리즘의 강화 및 실제 스마트 제조환경에서의 적용이 필요하게 된다.
이중에서 특히 단순 소품종 대량생산이 가능하게 되는 경우 3D 프린터를 중심으로 일어나고 있기 때문에 중소·중견기업들이 관심을 가질 수 있겠지만, 본 논문에서는 대량생산을 주로 하는 대형 제조사 또는 스마트팩토리에 크게 이바지 할 수 있는 기계 및 자동차 제조사의 측면에서 살펴보기로 하겠다.

제안 방법

그러므로 새롭게 제안되는 알고리즘은 자코비 연산에 의거하여 최적의 운영정책 결정을 위한 방법론으로서 컴퓨터시뮬레이션과 통합한 새로운 ‘최적화운용 알고리즘’을 설계하고 검증한다.
현재 구현된 실시간 통합제어 시스템은 기본적인 하드웨어 VHDL언어로 Bit와 String 값을 처리하는데 착안하여 정수형의 데이터와 캐릭터 형의 문자 데이터를 처리하는데 중점을 두고 실험을 진행하였다 [16]. 기존에 제시한 알고리즘은 End-to-end Delay를 측정하고 각각의 Switch의 대역폭을 측정하는 실험으로 건전성을 검증하는데 최우선으로 하였다.
기존의 단순 데이터를 비교하고 만약 데이터에 문제가 생겼을 시 CRC 연산을 수행하여 정상 데이터를 찾는 방법을 이용하였으나, 본 논문에서는 이전의 Node정보를 다시 불러들여 CRC연산을 수행하고 현재의 CRC정보를 구하고 비교를 한 뒤에 정상 데이터를 찾는 방법으로 구현을 해야하기 때문에 비효율적이라고 판단, 각각의 Node가 보유하고 있는 포트의 CRC를 항상 체크하고 저장하도록 프로그램을 구현하였다.
더욱이 100, 343 Packet 실험이 잘 되었는지 확인하기 위해 추가적으로 5000 Packet 전송 실험을 진행하였다. 그림 6에서 보듯이 컨트롤 데이터의 Packet의 전송 속도가 메시지 데이터 보다 더 빠른 경향이 있다는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서 사용한 실험 데이터는 정수형 데이터와 문자 데이터의 길이를 같게 생성한 것과 실험 데이터의 길이를 실제 데이터와 유사하게 임의의 길이를 발생시켜 생성한 데이터가 있다. 데이터의 길이가 모두 다른 경우 페이로드의 길이에 따라 패킷 사이즈가 달라질 수 있으므로 현재 차량용 네트워크 환경에서 많이 사용되는 CAN, Flex Ray, UDP환경에 적합한 20Byte [17]의 패킷 사이즈에 맞춰 실험이 진행 될 수 있도록 패딩 기능을 구현한 것이다.
또한 시뮬레이션을 통해서 기존의 연구결과와 비교 검토함으로서 제시된 알고리즘의 우수성을 검증한다.
새롭게 제안하는 최적화운용 알고리즘은 기존의 알고리즘에서 데이터의 복구를 쉽게 수행할 수 있도록 각 포트 별 CRC코드[19]를 구하고 고유번호를 계속 기억하고 저장을 하는 기능을 추가했다. 이때 사용한 CRC 방법은 수식 1로 간단히 나타낼 수 있다 [20].
실시간 통합제어시스템이 가지는 여러 가지 데이터는 혼합될 수 있다는 점을 간과하지 않아야하며, 이는 그림 2에서 보는 메시지 데이터 (작업 또는 명령ID)에 해당하는 처리시간을 페이로드의 Packet수에 의하여 4번 실시하는 실험을 진행하였다. 이는 페이로드의 Packet수가 증가하면 증가할수록 시간이 걸리는 것을 볼 수 있지만 간혹 작은 Packet수보다 덜 걸리는 현상을 종종 볼 수 있다.
wav 데이터를 생성하여 처리 한 결과를 나타낸 것이다. 실험에서 사용한 멀티미디어 데이터는 임의의 음원(실험을 위하여 소녀시대 가사 설정; .mp3파일포맷에서 .wav파일 포맷으로 변환)으로 최적화운용 알고리즘을 이용하여 처리하였다.
이때 수치상 오류를 줄이기 위해 각 Node를 통과할 때 걸리는 시간은 Switch의 연결 과정 중생기는 지연시간(3µs)을 더하는 방식으로 구현하였다.
자코비 연산을 위하여 ASCII값을 이용했으므로 언어(한국어)의 제약이 있다는 점 등 CRC연산에 비하여 제약이 많다는 단점이 있었다. 이러한 실험 데이터들은 스마트팩토리에서 센싱되는 실시간 데이터이고 정형 데이터들이기 때문에, 임의의 개수의 임의의 데이터를 주입하였기 때문에 지정한 횟수만큼 반복하여 자코비 연산 수행하여,그 신뢰성에 대한 확신이 들 수 있도록 최적화운용을 위한 패러미터값이 수렴할 때 까지 반복 되는 방법을 이용하였다.
자코비 연산을 통하여 고유 값을 추출하는 실험은 CRC-16을 통해 고유 값을 추출한 방법과 비교하기 위해 동일한 프로세스로 진행하였고, 데이터의 1차적 일치여부 비교 이후 에러 검출 방법만 다르게 하는 방법을 이용했다.
제안하는 최적화운용 알고리즘은 오류가 주입되거나 데이터의 손실이 발생하면 데이터를 비교하는 단계에서 문제의 여부를 판별하고 기억하고 있던 CRC 코드를 이용해 정상 데이터를 판별하여 전송할 수 있도록 하였다.
최적화운용 알고리즘을 실행 시 데이터 파일을 로딩 되기도 하지만 CPS공간에서 데이터를 다양화하여 실험을 이루었다. 만약 데이터의 종류가 영상, 음원을 포함하는 멀티미디어 데이터를 센싱하여 전송이 필요할 경우 그림 4에서 보이는 결과와 같은 처리시간을 볼 수 있게 된다.
현재 구현된 실시간 통합제어 시스템은 기본적인 하드웨어 VHDL언어로 Bit와 String 값을 처리하는데 착안하여 정수형의 데이터와 캐릭터 형의 문자 데이터를 처리하는데 중점을 두고 실험을 진행하였다 [16]. 기존에 제시한 알고리즘은 End-to-end Delay를 측정하고 각각의 Switch의 대역폭을 측정하는 실험으로 건전성을 검증하는데 최우선으로 하였다.

대상 데이터

본 논문에서 사용한 실험 데이터는 정수형 데이터와 문자 데이터의 길이를 같게 생성한 것과 실험 데이터의 길이를 실제 데이터와 유사하게 임의의 길이를 발생시켜 생성한 데이터가 있다. 데이터의 길이가 모두 다른 경우 페이로드의 길이에 따라 패킷 사이즈가 달라질 수 있으므로 현재 차량용 네트워크 환경에서 많이 사용되는 CAN, Flex Ray, UDP환경에 적합한 20Byte [17]의 패킷 사이즈에 맞춰 실험이 진행 될 수 있도록 패딩 기능을 구현한 것이다.

이론/모형

간단히 정리하면 Bit연산을 통해 Shift 연산을 한 후 지정된 다항식으로 나누어 주는 연산을 수행하면 된다. 이 알고리즘에서 사용된 CRC방법은 CRC-16으로 CCITT의 표준라이브러리를 이용해 고유 식별 번호를 산출했다[21].

성능/효과

결과적으로 데이터처리에 관한 통계를 보면 모든 네트워크 형태가 비슷한 처리속도를 보이며 하향평준화 될 수 있다. 이러한 결과로 인해 CPS 시스템의 센싱 데이터 전송 시 네트워크의 성능보다 어떤 알고리즘이 전송속도에 더 영향을 준다는 것을 알 수 있었다.
그러므로 총 65초 분량의 멀티미디어 데이터를 전송했을 때 데이터의 전송시간은 평균 47.8초였으며 앞선 실험에서 발생한 것처럼 평균과 많이 차이가 나는 데이터가 발생했을 때 48.5초에서 48.6초 사이의 값을 얻을 수 있었다.
이러한 결과로 인해 CPS 시스템의 센싱 데이터 전송 시 네트워크의 성능보다 어떤 알고리즘이 전송속도에 더 영향을 준다는 것을 알 수 있었다.
그림 5에서 보듯이 자코비 연산에 의한 이항연산의 비율도 제안된 실시간 통합제어를 위하여 충분한 검증의 효과를 보여주었다. 이중 100, 343 Packet 이라는 의미는 Packet수를 의미하는 것이며 간혹 메시지 데이터의 처리속도가 컨트롤 데이터 처리실험보다 더 좋은 성능을 보이는 모습을 볼 수 있었다.
통합 제어를 위한 CPS공간에서 센싱 데이터는 컨트롤 데이터와 메시지 데이터가 있을 수 있으므로 이를 다시 최적화 운용을 위한 자코비 알고리즘으로 검증한 실험의 결과는 그림 5와 같이 표현되었다. 진행한 실험에 따르면 컨트롤 데이터의 처리속도가 메시지 속도보다 빠른 모습을 보였으며, 처리속도는 Packet수가 증가하는 양에 따라 비례하게 증가하는 모습을 보였다.

후속연구

이러한 결과로 인해 CPS 시스템의 센싱 데이터 전송 시 네트워크의 성능보다 어떤 알고리즘이 전송속도에 더 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 제시된 ECU 구조가 적합하지 않았다면 새로운 ECU를 만드는 것을 고려할 수 있지만, 최적운용의 측면에서 부담을 덜 줄 수 있는 알고리즘을 형성하는 것이 더 좋은결과를 얻을 수 있을 것이다.
제안하는 알고리즘이 수치 해석적으로 검증과은 확정되었으며 스마트팩토리 환경에서 적극적으로 구동을 확인, 앞으로 제조 산업 환경 변화에서 그 결과를 주목받게 될 것으로 예상한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	실시간 통합제어 시스템은 어떤 방식으로 동작하는가?	실시간 통합제어 시스템은 최적화운용 알고리즘을 실행 시 데이터 파일을 로딩 되고 그 이후의 값은 초기에 로딩 된 데이터를 기억하고 있다가 데이터를 하나씩 넘겨주는 방식으로 동작된다. 이증에서 100Packet을 전송한 실험에는 데이터의 사이즈를 표기 하지 않은 이유는 100Packet을 전송한 실험에는 65536개의 Packet을 생성한 데이터의 앞부분 데이터를 이용했기 때문이다.
	Industry 4,0의 목표는?	그림 1에서 보이는 바와 같이 최신 스마트팩토리라고 불리우는 독일의 Industry 4,0의 시스템은 센서, 제어, 통신시스템을 근간으로 ERP, MES 의 자원(리소스)운용[9]을 전반적으로 실시하고 있다. 각종 Field Layer간의 연계를 이루기 때문에 실시간 최적운용이라는 고유의 목적을 달성하고, 스마트팩토리의 최종목표를 궁극적으로 이루어낸다.
	대형 제조사, 스마트 팩토리에서 실시간 통합제어에 매우 작은 오류라도 발생한다면 어떤 문제가 발생하는가?	최소요구물량(MOQ; Minimum Request ofreQuired)을 넘어서는 대량생산을 주로 하는 대형 제조사 또는 스마트팩토리에서는 실시간 통합제어를 미세하게 차이가 발생하는 경우 기하급수적인 에러를 가지고 오게 된다. 가상의 CPS공간에서 전송되어지는 스마트 머신들은 센싱 데이터를 계속해서 전송하며 제어의 명령을 기다리게 된다.

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용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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