[논문]H-DsM: 하이브리드 시스템 검증을 위한 HILS 지원 분산 시뮬레이션 미들웨어

이승기; 윤성진; 김한진; 김원태

doi:10.7471/ikeee.2018.22.4.1073

H-DsM: 하이브리드 시스템 검증을 위한 HILS 지원 분산 시뮬레이션 미들웨어
H-DsM: Distributed Simulation Middleware with HILS for Hybrid System Verification 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.22 no.4, 2018년, pp.1073 - 1078

이승기 (Dept. of Computer Science and Engineering, Koreatech University) , 윤성진 (Dept. of Computer Science and Engineering, Koreatech University) , 김한진 (Dept. of Computer Science and Engineering, Koreatech University) , 김원태 (Dept. of Computer Science and Engineering, Koreatech University)

초록
AI-Helper

4차 산업혁명에 대한 관심도가 높아지면서, 현실에 존재하는 요소들과 가상에 존재하는 요소들이 상호작용 하는 CPS 라는 개념이 중요한 기술로 주목받고 있다. 전기자동차, 자율주행, 스마트 팩토리나 스마트 그리드 시스템과 같은 복잡한 구조를 가진 시스템들은 4차 산업혁명의 핵심 기술 분야로 간주되고 있으며, 이를 개발하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 시스템 구성요소들의 복잡한 연결은 개발을 어렵게 하고, 개발의 신뢰성을 보장하기 쉽지 않다. 시스템의 신뢰성은 자율주행자동차 경우 사람의 안전 직결되며 실제 자동차의 하드웨어와 ADAS의 소프트웨어의 연결된 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 복잡한 하이브리드 시스템의 신뢰성 있는 검증을 위해 HILS를 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어를 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper

As interest in the 4th Industrial Revolution increases, the CPS, in which things existing in the reality and things existing in the virtual interact with each other, is attracting attention as an important technology. Complex systems such as electric vehicles, autonomous driving, smart factories, and smart grid system are considered as core technology fields of the 4th Industrial Revolution, and many types of research have been conducted to develop it. The reliability of the system is directly related to the safety of people in case of the autonomous driving, and verification of the actual vehicle's hardware and software of ADAS is essential. In this paper, we proposed distributed simulation middleware supporting HILS for reliable verification of the complex hybrid systems.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. The design of H-DsM. 그림 1. H-DsM의 설계
그림 Fig. 2. Simulation adaptation layer. 그림 2. 시뮬레이션 적응 계층
그림 Fig. 3. SDN-based H-DsM. 그림 3. SDN 기반의 H-DsM
그림 Fig. 4. Hardware adaptation layer for HILS interworking. 그림 4. HILS 연동을 위한 하드웨어 적응 계층
그림 Fig. 5. (a) Parameter configuration block UI (b) Simulation session handling block UI (c) Connection configuration block UI. 그림 5. (a) 모델 설정 블록 UI (b) 파라미터 설정 블록 UI (c) 연결 설정 블록 UI
그림 Fig. 6. Distributed real—time simulation testing example. 그림 6. 분산 동시-시뮬레이션 테스팅 예시
그림 Fig. 7. Result of distributed simulation using H-DsM. 그림 7. H-DsM를 이용한 분산 시뮬레이션 구현 결과

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 연구에서는 하이브리드 시스템 검증을 위한 HILS 지원 분산 시뮬레이션 미들웨어(H-DsM)을 제안하였다. 전기자동차와 자율주행의 ADAS와 같이 복합적인 시스템을 개발하는데 ECU들의 연동이 어렵고 완성된 시스템의 검증을 하는 것은 쉽지 않다.

제안 방법

아래의 그림 7은 제안한 H-DsM을 활용하여 수행한 분산 동시-시뮬레이션의 구현을 보여준다. 3 개의 FMU를 연동하기 위하여 하나의 시뮬레이션 마스터와 두개의 시뮬레이션 슬레이브를 구성하였다. 각 분산된 시뮬레이션은 0.
데이터 중심 통신 지원 계층 ( Data-centric communication layer)는 미들웨어를 통해 연결된 시뮬레이터, HILS 타겟 시스템과 같은 분산 시뮬레이션 환경의 개체들 사이의 통신 기능을 제공해 준다. DDS 기반의 데이터 중심 발간/구독 환경을 구성하여 시뮬레이션 적응 계층과 HILS 적응 계층을 통해 정의된 DDS 토픽 기반의 데이터 교환을 가능케 한다. DDS에서 제공하는 21종의 QoS 정책을 활용하여 HILS 지원 분산 시뮬레이션 데이터 교환을 위한 네트워크 요구사항을 정의한다.
하지만 DDS는 QoS 정책을 활용해 설정된 네트워크 요구사항의 만족 여부에 대해서는 보장하지 못하고 있다. HILS 지원 분산 시뮬레이션 환경을 위해서는 설정된 네트워크 요구사항들이 반드시 만족되어야 하는데, 이러한 한계점을 보완하기 위하여 소프트웨어 기반의 네트워크 제어 기술인 SDN을 적용한다[7]. 이를 활용하여 분산 시뮬레이션에 참여하는 개체들이 요구하는 DDS QoS 정보들을 수집해서 이를 만족시킬 수 있도록 네트워크 라우팅 설정을 수행한다.
L, V, C는 각각 다른 시간도메인, 해상도와 동작방식을 갖는 특성상 연동 gateway를 통한 시뮬레이션 동기화가 매우 중요하다. LVC의 동기화를 위해 DDS 기반의 L 과 HLA/RTI 기반의 V와 C를 연동하는 방안을 제안하였고, 실제 응용을 개발하여 제안한 동기화 방식을 검증하였다. 결과적으로는 더 신뢰성이 있는 L의 DDS에 V와 C의 HLA/RTI의 시간을 맞춤으로써 동기화를 하였고, 실시간성에 있어서 DDS의 우수성을 입증하였다.
분산 시뮬레이션을 위하여 시뮬레이션을 수행하고자 하는 타겟 모델을 세 부분으로 나누어서 세 개의 FMU를 구성하였다. 각 FMU들의 분산 동시 시뮬레이션을 위하여 그림 5와같이 구성한 GUI를 통해 시뮬레이션 연결, 단위, 타임스텝 등의 시뮬레이션을 위한 파라미터들을 설정하였다. 이러한 구성 과정을 통하여 3개의 FMU들은 H-DsM을 활용하여 분산 동시-시뮬레이션을 수행할 수 있게 된다.
데이터 중심 통신 지원 계층 ( Data-centric communication layer)는 미들웨어를 통해 연결된 시뮬레이터, HILS 타겟 시스템과 같은 분산 시뮬레이션 환경의 개체들 사이의 통신 기능을 제공해 준다. DDS 기반의 데이터 중심 발간/구독 환경을 구성하여 시뮬레이션 적응 계층과 HILS 적응 계층을 통해 정의된 DDS 토픽 기반의 데이터 교환을 가능케 한다.
Yun은 시뮬레이션을 이용해 이종 간 생산 시설 들이 서로 상호작용할 수 있도록 표준화를 수행하는 연구를 진행하였다[5]. 또한 중앙 집중형 디지털 트윈의 자원과 에너지 낭비를 해결하기 위해 분산된 대규모의 디지털 트윈 환경을 제안하였으며, 이를 위해 분산된 트윈 간 데이터 통신 미들웨어 메커니즘을 설계하였다. 제안한 플랫폼을 검증할 수 있는 시나리오를 제안하여, 그 적합성을 주장하였다.
본 연구에서 제안한 H-DsM의 실용성을 검증하기 위해 한 시뮬레이터의 파라미터 값을 다른 시뮬레이터에게 전달하는 간단한 분산 시뮬레이션을 구성하였다. 분산 시뮬레이션을 위하여 시뮬레이션을 수행하고자 하는 타겟 모델을 세 부분으로 나누어서 세 개의 FMU를 구성하였다.
모델 연동 기술을 통해 서로 다른 환경에서 동작하는 시뮬레이션들을 연결시키고, 자동차의 ECU같은 실제 하드웨어를 HILS를 통해 시뮬레이션 가능하다면, 정확한 분산 시뮬레이션이 가능할 것이다. 본 연구에서는 HILS 검증을 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어(H-DsM：Distributed Simulation Middleware with HILS for Hybrid System Verification)를 제안하여 다양한 환경에서 분산되어 동작하는 시뮬레이션을 지원하고 높은 신뢰도를 가지는 시스템 개발에 기여한다.
본 연구에서 제안한 H-DsM의 실용성을 검증하기 위해 한 시뮬레이터의 파라미터 값을 다른 시뮬레이터에게 전달하는 간단한 분산 시뮬레이션을 구성하였다. 분산 시뮬레이션을 위하여 시뮬레이션을 수행하고자 하는 타겟 모델을 세 부분으로 나누어서 세 개의 FMU를 구성하였다. 각 FMU들의 분산 동시 시뮬레이션을 위하여 그림 5와같이 구성한 GUI를 통해 시뮬레이션 연결, 단위, 타임스텝 등의 시뮬레이션을 위한 파라미터들을 설정하였다.
HILS 지원 분산 시뮬레이션 환경을 위해서는 설정된 네트워크 요구사항들이 반드시 만족되어야 하는데, 이러한 한계점을 보완하기 위하여 소프트웨어 기반의 네트워크 제어 기술인 SDN을 적용한다[7]. 이를 활용하여 분산 시뮬레이션에 참여하는 개체들이 요구하는 DDS QoS 정보들을 수집해서 이를 만족시킬 수 있도록 네트워크 라우팅 설정을 수행한다. 그림 x.
또한 중앙 집중형 디지털 트윈의 자원과 에너지 낭비를 해결하기 위해 분산된 대규모의 디지털 트윈 환경을 제안하였으며, 이를 위해 분산된 트윈 간 데이터 통신 미들웨어 메커니즘을 설계하였다. 제안한 플랫폼을 검증할 수 있는 시나리오를 제안하여, 그 적합성을 주장하였다. 하지만 HILS와의 구체적인 통신을 고려하지 않기 때문에 하드웨어 기반의 검증 시뮬레이션은 불가능하다는 단점이 있다.

대상 데이터

HILS 연동을 위한 하드웨어 적응 계층(HILS Adaptation Layer)은 아래 그림 4와 같이 구성되며, 이종 네트워크를 사용하는 하드웨어와 데이터 중심 통신 미들웨어를 중심으로 구성되는 분산 시뮬레이션 검증 프레임워크와의 연동 기능을 제공한다. 발간/구독(Publish/Subscribe) 인터페이스와 이종 네트워크(CAN, Ethernet) 인터페이스를 통하여 각각 검증 프레임워크로부터의 데이터와 HILS 대상 하드웨어로부터 데이터를 받는다. 그 후 각각의 데이터는 HILS 메시지 처리 모듈(HILS message handler module)을 통하여 메시지 분석이 수행되고 전달 대상이 사용하고 있는 네트워크에 적합한 형태로 메시지를 가공하여 이종 네트워크 간 데이터 교환이 일어날 수 있도록 돕는다.

성능/효과

LVC의 동기화를 위해 DDS 기반의 L 과 HLA/RTI 기반의 V와 C를 연동하는 방안을 제안하였고, 실제 응용을 개발하여 제안한 동기화 방식을 검증하였다. 결과적으로는 더 신뢰성이 있는 L의 DDS에 V와 C의 HLA/RTI의 시간을 맞춤으로써 동기화를 하였고, 실시간성에 있어서 DDS의 우수성을 입증하였다.
FMI는 이종 시뮬레이션 모델링 환경에서 만들어진 모델의 교환이나 모델 간 연결을 위한 인터페이스 표준이다[2-3]. 또한 시뮬레이션 모델의 재사용성을 높이고 이종 시뮬레이션 모델 간의 상호 호환성을 제공하여 모델 교환, 동시 시뮬레이션 기능을 제공한다. FMI 표준을 준수하여 만들어진 모델은 FMU 라고 하며 FMI 인터페이스를 통해 FMU 모델을 읽어와 각각의 시뮬레이션 환경에서 사용할 수 있도록 하거나 FMU에 내장된 시뮬레이션 솔버(Solver)를 활용하여 여러 FMU들이 연결된 연동 시뮬레이션 환경을 구성할 수 있다.
전기자동차와 자율주행의 ADAS와 같이 복합적인 시스템을 개발하는데 ECU들의 연동이 어렵고 완성된 시스템의 검증을 하는 것은 쉽지 않다. 제안한 H-DsM은 HILS 적응 계층을 이용하여 각 하드웨어의 소프트웨어적 시뮬레이션을 가능하게 하였고, 데이터 중심 통신 지원 계층을 통해 ECU들의 연동 시뮬레이션을 지원할 수 있다. 이러한 강점은 전기자동차, 자율주행 시스템, 스마트 팩토리 및 스마트 그리드 시스템과 같은 4차 산업혁명의 핵심 기술 분야의 개발에 적용되어 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

후속연구

또한 분산되어 있는 이종 시뮬레이션들은 서로 상호작용하기 위해 데이터 교환이 이루어져야 하며, 정확하고 빠른 데이터 교환을 위해서 DDS(Data Distribute System), HLA/RTI(High Level Architecture/Real Time Infrastructure)와 같은 기술을 사용할 수 있다[4]. 모델 연동 기술을 통해 서로 다른 환경에서 동작하는 시뮬레이션들을 연결시키고, 자동차의 ECU같은 실제 하드웨어를 HILS를 통해 시뮬레이션 가능하다면, 정확한 분산 시뮬레이션이 가능할 것이다. 본 연구에서는 HILS 검증을 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어(H-DsM：Distributed Simulation Middleware with HILS for Hybrid System Verification)를 제안하여 다양한 환경에서 분산되어 동작하는 시뮬레이션을 지원하고 높은 신뢰도를 가지는 시스템 개발에 기여한다.
제안한 H-DsM은 HILS 적응 계층을 이용하여 각 하드웨어의 소프트웨어적 시뮬레이션을 가능하게 하였고, 데이터 중심 통신 지원 계층을 통해 ECU들의 연동 시뮬레이션을 지원할 수 있다. 이러한 강점은 전기자동차, 자율주행 시스템, 스마트 팩토리 및 스마트 그리드 시스템과 같은 4차 산업혁명의 핵심 기술 분야의 개발에 적용되어 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	복잡한 구조를 가지는 전기자동차, 자율 주행 등의 하이브리드 시스템의 개발의 문제점은?	하지만, 이 시스템들을 이루는 구성 요소들은 거대하고 복잡하게 얽힌 관계를 가지고 있다. 이처럼 복합적인 시스템은 개발을 하는 데 많은 시간과 비용을 소모해야 하고 시스템의 복잡한 구성은 개발을 한층 더 어렵게 하기 때문에 결과적으로 완성된 제품을 신뢰할 수 있는 지에 대한 문제가 생긴다. 또한, 하이브리드 시스템이나 ADAS 등의 시스템은 계속적으로 발전이 되고 있으며, 자동차의 ECU(Electronic Control Unit) 같은 제어장치들의 복잡도가 더 증가 하고 있다.
	CPS(Cyber-Physical System)란?	최근 현실에 존재하는 요소와 가상에 존재하는 요소들이 복합적으로 통합되어 동시에 동작하는 CPS(Cyber-Physical System)라는 아키텍처가 제시되었고, 복잡한 구조를 가지는 전기자동차, 자율 주행 등의 하이브리드 시스템의 개발에 적용되고 있는 추세이다[1]. 특히나 4차 산업혁명에서 전기자동차의 하이브리드 시스템이나 자율주행을 위한 ADAS(Advanced Driving Assistance System) 등의 중요성이 커지고 있다.
	데이터 중심 통신 지원 계층은 무엇을 제공하는가?	데이터 중심 통신 지원 계층 ( Data-centric communication layer)는 미들웨어를 통해 연결된 시뮬레이터, HILS 타겟 시스템과 같은 분산 시뮬레이션 환경의 개체들 사이의 통신 기능을 제공해 준다. DDS 기반의 데이터 중심 발간/구독 환경을 구성하여 시뮬레이션 적응 계층과 HILS 적응 계층을 통해 정의된 DDS 토픽 기반의 데이터 교환을 가능케 한다.

참고문헌 (7)

R. Baheti, and H. Gill, "Cyber-physical systems," The impact of control technology, vo 12, pp.161-166, 2011.
T. Blochwitz, et al, "The functional mockup interface for tool independent exchange of simulation models," Proceedings of the 8th International Modelica Conference, 2016. DOI:10.3384/ecp11063105}
J. Bastian, C. ClauB,. S. Wolf and P. Schneider, "Master for co-simulation using FMI," Proceedings of the 8th International Modelica Conference, No. 63. 2011.
M. G. Valls, P. J. Dominguez and I. E. Touahria. "Using DDS middleware in distributed partitioned systems," ACM SIGBED Review vo 14, no.4, pp.14-20, 2018. DOI:10.1145/3177803.3177806

상세보기
S. J. Yun, J. H. Park, and W. T. Kim. "Data-centric middleware based digital twin platform for dependable cyber-physical systems," Ubiquitous and Future Networks (ICUFN), 2017 Ninth International Conference on. IEEE, 2017. DOI:10.1109/ICUFN.2017.7993933
X. Luo, D. Zhang, L. T. Yang, J. Liu, X. Chang and H. Ning, "Time Synchronization Scheme of Cyber-Physical Systems for Military Training Systems," KICS, vo 41. no 12, pp.1814-1823, 2016.
L. Bertaux, A. Hakiri, S. Medjiah, P. Berthou and S. Abdellatif, "A DDS/SDN based communication system for efficient support of dynamic distributed real-time applications," Distributed Simulation and Real Time Applications (DS-RT), IEEE/ACM 18th International Symposium on. IEEE, pp.77-84, 2014. DOI:10.1109/DS-RT.2014.18

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증