[논문]스마트 팩토리에서 원격 실시간 모니터링을 위한 게이트웨이 인터페이스 연동 API 설계 및 구현

전동철; 이병문; 황희정

doi:10.9717/kmms.2019.22.5.601

스마트 팩토리에서 원격 실시간 모니터링을 위한 게이트웨이 인터페이스 연동 API 설계 및 구현
Design and Implement of Smart Gateway Interface API for Real-time Monitoring in Smart Factory 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.22 no.5, 2019년, pp.601 - 612

전동철 (Dept. of IT Convergence Engineering, Gachon University) , 이병문 (Dept. of Computer Engineering, Gachon University) , 황희정 (Dept. of Computer Engineering, Gachon University)

Abstract ▼ AI-Helper

As the $4^{th}$ industrial revolution is accelerating, IT convergence application technologies are attracting attention in various fields. In the manufacturing industry, Smart Factory technology, which is blended with IT technology, has been developed to solve the problem casued by the decrease of the labor force, and a monitoring server is required to remotely control the equipment or to inquire about the operation status of the factory. In this paper, we designed and implemented RESTful API for data sharing between factory equipment and monitoring server in Smart Factory. In order to verify the designed API, a testbed was operated for an actual plastics manufacturing plant. As a result, it was confirmed that the testbed can be operated normally in actual operating environment.

주제어

표/그림 (19)

표 Table 1. Korea’s level of smart factory component technology
표 Table 2. HTTP’s CRUD methods[9]
그림 Fig. 1. Sequence diagram of registering gateway and drying machine.
표 Table 3. List of RESTful API
그림 Fig. 2. Sequence diagram of sending meta-data.
그림 Fig. 3. Sequence diagram of sending measurement data and saving.
그림 Fig. 4. Sequence diagram of sending event log and saving.
그림 Fig. 5. Base structure of API message.
표 Table 4. Description of API of registering device
표 Table 5. Type of meta data
표 Table 6. Parameter of measured data API
그림 Fig 6. System configuration.
그림 Fig. 7. Maven dependencies of API.
그림 Fig. 8. Class diagram of API.
그림 Fig. 9. Class diagram of API security.
그림 Fig. 10. Class diagram of database connection.
그림 Fig. 11. Source code about registering gateway.
그림 Fig. 12. API unit tests and results.
표 Table 7. Result of API test in factory

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 본격적인 첨단 시설을 확보하기 어려운 중소규모의 플라스틱 제조 공장을 대상으로 최소한의 노력으로 스마트 팩토리를 구현하는데 필수적인 통합 모니터링과 원격제어를 위한 API시스템을 설계하고 구현 하였다. 본 연구는 중소기업벤처부2019 산학협력기술개발사업의 성과물로 경기도 시화공단에 위치한 ㈜아성프랜트 본사 공장에서 실제운영 장비들을 대상으로 시험환경을 구축해 테스트 베드를 운영하였으며 실험결과 현업에서 요구되는 기능들이 모두 정상 구현되었음을 보였으며 실제 운영환경에서 발생하는 다양한 문제에도 대응할 수 있음을 확인할 수 있었다.
서버는 이에 대한 결과 응답을 보내주거나 또는 서버에서 전달하는제어 및 설정 값을 게이트웨이로 보내고, 게이트웨이가 해당 제어를 하는 제습 건조기로 요청을 보내주게된다. 본 논문에서는 이러한 과정에서 필요한 제습건조기, 스마트 게이트웨이, 그리고 서버 간의 데이터공유에 필요한 요구사항을 분석하고 공장 운영환경에 따른 동기/비동기 처리 모델의 조합과 실시간 데이터를 통합 대시보드로 전달하기 위한 아키텍처를설계하고 실제 공장 환경에서 실험을 통해 실제 운용 가능함을 보였다.
본 논문에서는 첨단 기술의 확보가 어려운 중소규모의 공장 환경 중에서 플라스틱 제조 공장을 대상으로 장비들에 대한 정보를 통합관리하기 위한 스마트 게이트웨이와 원격 모니터링 시스템과의 정보 공유를 위한 REST 기반 API를 설계하고 구현하였다.공장 장비에서 발생한 데이터는 네트워크 인터페이스를 통해 스마트 게이트웨이로 전달되고 게이트웨이는 센서를 통해서 얻은 다수의 정보들을 실시간 모니터링 웹 서버로 전달을 해준다.

제안 방법

3.1에서 정의한 요구사항을 바탕으로 API 메시지구조를 설계 했다. Fig.
데이터베이스 연동은 JPA(Java Persistance API)를 사용하였으며 Spring framework에서 기본적으로 사용하는 Hibernate를 이용해 구현 하였다. 일부 요청은 표준 JPA 인터페이스로 구현되지 않는 데이터 요청이 있기 때문에 이 경우 별도의 DTO(Data Transfer Object) 클래스를 두어 JPQL을 직접 작성해 문제를 해결 하였다.
본 논문은 중소기업벤처부의 2019 산업협력기술개발사업의 연구결과물로 주관기관인 ㈜아성프랜트의 플라스틱 사출공장에서 일반적인 규모의 공장 환경을 고려하여 1주일 동안 하루 6시간씩 50대의 제습건조기와 10대의 게이트웨이를 토대로 실제 환경에서 테스트베드를 구축하고 실험을 진행하였다. 전체 실험환경 구성은 Fig.
이러한 요구 사항을 처리하기 위해 Table 3와 같이 API를 설계했다. 설계한 API는 제습건조기에 있는 센서와 직접적인 통신을 하는 것이 아닌 게이트웨이를 통해서 통신을 하는 과정에서 사용되는 API의 설계이다.
요구사항에 따라 설계된 API 검증을 위해 실제환경에서 정상적으로 동작하는지 확인하기 위해 API별 단위 테스트를 진행하였다. 테스트는 IntelliJ에서 제공되는 HTTP 테스트 도구를 사용해 진행하였으며, Fig.
또한 API 보안을 위해 등록된 게이트웨이마다OAuth2 인증을 통해 등록된 JWT(Jason WebToken)를 키로 사용하여 API 요청에 대한 인증을 처리해 발생할 수 있는 비인가 API요청을 차단할 수 있다. 이를 위해 Spring Security를 이용한 사용자 인증 및 권한관리, API 사용인증을 처리하도록 클래스를 설계 하였다. Fig.
일반적인 규모의 공장 환경과 공장이 24시간 운영되는 것이 아닌 일정 시간 동안만 가동이 된다는 점을 고려하여 ㈜아성프랜트에서 1주일 동안 하루 6시 간씩 테스트베드를 운영했다. 실험에 사용된 API는 7종류이며, 총 누적 API 요청 건수는 3,703,500 건이었다.
테스트는 IntelliJ에서 제공되는 HTTP 테스트 도구를 사용해 진행하였으며, Fig. 12는 ‘/gwsvc/save/eventLog’, ‘/gwsvc/ save/measureData’, ‘/gwsvc/save/metaData’ API에 대한 단위 테스트 HTTP와 결과 코드이다.

대상 데이터

일반적인 규모의 공장 환경과 공장이 24시간 운영되는 것이 아닌 일정 시간 동안만 가동이 된다는 점을 고려하여 ㈜아성프랜트에서 1주일 동안 하루 6시 간씩 테스트베드를 운영했다. 실험에 사용된 API는 7종류이며, 총 누적 API 요청 건수는 3,703,500 건이었다. 평균 정상 처리율은 약 99.
8은 전체 API에 대한 클래스 다이어그램이다. 전체 API는 Controller와 Entity를 중심으로 공장에서 발생하는 메시지를 처리하기 위한 클래스들로 구성되어 있으며 본 논문의 대상은 아니지만 관리자 인터페이스 구현을 위한 MVC Web Controller를 포함하고 있다.

데이터처리

API의 구현은 Spring Boot 2.x와 JPA를 이용해 진행했고 데이터베이스는 MariaDB를 사용했다. Fig.

성능/효과

이는 설계한 API에 문제가 있어서 발생한 장애 상황이 아닌 테스트하는 과정에서 외부적인 요인으로 인해 발생한 장애 상황이다. 그 외 다른 API 요청은 성공적으로 처리했으며, 구현한 API가 실제 환경에서 사용되는데 문제가 없음을 확인했다.
12는 ‘/gwsvc/save/eventLog’, ‘/gwsvc/ save/measureData’, ‘/gwsvc/save/metaData’ API에 대한 단위 테스트 HTTP와 결과 코드이다. 단위 테스트를 한 결과 API가 정상적으로 동작이 되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 본격적인 첨단 시설을 확보하기 어려운 중소규모의 플라스틱 제조 공장을 대상으로 최소한의 노력으로 스마트 팩토리를 구현하는데 필수적인 통합 모니터링과 원격제어를 위한 API시스템을 설계하고 구현 하였다. 본 연구는 중소기업벤처부2019 산학협력기술개발사업의 성과물로 경기도 시화공단에 위치한 ㈜아성프랜트 본사 공장에서 실제운영 장비들을 대상으로 시험환경을 구축해 테스트 베드를 운영하였으며 실험결과 현업에서 요구되는 기능들이 모두 정상 구현되었음을 보였으며 실제 운영환경에서 발생하는 다양한 문제에도 대응할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구를 통해 사람이 직접 공장을 제어하고 관리하는 기존 시스템에서 기기가 자동으로 현재 상황을 모니터링하고 실시간 문제 대응 및 원격제어를 통해 효율적인 공장운영이 가능함을 확인할 수 있었다. 향후 연구 계획으로는 본 논문에서 설계된 API를 바탕으로 스마트 팩토리 관리 및 운영을 위한 통합대시보드를 구현하는 것이며 이를 통해 설계된 시스템의 상용화가 가능할 것으로 기대 한다.
실제 공장에서 테스트를 진행하면서 요청된 API가 정상적으로 처리되지 못하는 상황이 발생되었다. 원인을 분석한 결과, 제습건조기를 교체를 하고 등록하는 과정에서 IP주소를 잘못된 값으로 전송해 연결이 정상적으로 이루어지지 않았다. 이로 인해 제습건조기에서 API를 통해 메타 데이터 및 이벤트 로그를 전송할 때 등록한 장비를 찾지 못해 API에 대한 요청이 처리되지 않았다.
제습건조기와 게이트웨이를 등록하는 과정에서 사용되는 ‘/gwsvc/reg/*’ API는 장비 한 대당 하루 평균 한 번씩 등록 요청을 보냈다.

후속연구

본 연구의 대상 환경인 플라스틱 제조공장의 경우 제습건조기가 주요 장비이며, 많으면 100대까지 한 공장에서 운용될 수 있는데, 동시에 다수의 제습건조기에서 발생하는 데이터를 공유할 경우 공장 운영환경의 특징으로 인한 동기방식 요청을 효과적으로 처리하기 어렵고 데이터 병목 현상이 발생할 수 있기 때문에 여러 대의 게이트웨이를 두고 제습건조기의 정보를 모아서 전달하거나 서버에서 발생한 데이터를 제습건조기로 전달할 수 있어야 한다. 이러한 요구 사항을 처리하기 위해 Table 3와 같이 API를 설계했다.
본 연구를 통해 사람이 직접 공장을 제어하고 관리하는 기존 시스템에서 기기가 자동으로 현재 상황을 모니터링하고 실시간 문제 대응 및 원격제어를 통해 효율적인 공장운영이 가능함을 확인할 수 있었다. 향후 연구 계획으로는 본 논문에서 설계된 API를 바탕으로 스마트 팩토리 관리 및 운영을 위한 통합대시보드를 구현하는 것이며 이를 통해 설계된 시스템의 상용화가 가능할 것으로 기대 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스마트 팩토리를 위해서는 어떤 기술이 요구되는가?	이러한 스마트 팩토리는 인력 낭비를 줄이고 사람으로부터 발생할 수 있는 변수를 통제할 수 있으며 효율성과 생산성을 높일 수 있다는 장점이 있다[4]. 특히 소프트웨어 기술과의 결합을 통해 공장 운영 중 발생하는 각종 상황, 문제, 생산율 등의 전반적인 데이터를 조회하거나 장비를 효과적으로 원격 통제할 수 있는 기술들이 요구되고 있으며 이를 위해서는 장비 제어를 위한 통합 인터페이스와 데이터 중계서버 및 모니터링 소프트웨어 기술들이 필요하다. 본 논문에서는 첨단 기술의 확보가 어려운 중소규모의 공장 환경 중에서 플라스틱 제조 공장을 대상으로 장비들에 대한 정보를 통합관리하기 위한 스마트 게이트웨이와 원격 모니터링 시스템과의 정보 공유를 위한 REST 기반 API를 설계하고 구현하였다.
	스마트 팩토리의 정의는 무엇인가?	특히 제조업에서는 노동력이 감소하면서 IT기술과 제조업을 융합시킨 기술들이 주목을 받고 있으며 IoT 기술과의 결합을 통해 스마트 팩토리로 발전해 나가고 있다[2]. 스마트 팩토리는 제품의 기획 및 설계, 생산, 유통 및 판매 등 전 과정을 정보통신기술과의 융합을 통해 최소 비용과 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산하는 미래형 공장을 뜻하는데, 인터넷으로 연결된 장비들이 스스로 정보를 획득하고 이를 활용하여 효율적인 생산 공정을 하는 시스템을 말한다[3]. 이러한 스마트 팩토리는 인력 낭비를 줄이고 사람으로부터 발생할 수 있는 변수를 통제할 수 있으며 효율성과 생산성을 높일 수 있다는 장점이 있다[4].
	스마트 팩토리의 장점은 무엇인가?	스마트 팩토리는 제품의 기획 및 설계, 생산, 유통 및 판매 등 전 과정을 정보통신기술과의 융합을 통해 최소 비용과 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산하는 미래형 공장을 뜻하는데, 인터넷으로 연결된 장비들이 스스로 정보를 획득하고 이를 활용하여 효율적인 생산 공정을 하는 시스템을 말한다[3]. 이러한 스마트 팩토리는 인력 낭비를 줄이고 사람으로부터 발생할 수 있는 변수를 통제할 수 있으며 효율성과 생산성을 높일 수 있다는 장점이 있다[4]. 특히 소프트웨어 기술과의 결합을 통해 공장 운영 중 발생하는 각종 상황, 문제, 생산율 등의 전반적인 데이터를 조회하거나 장비를 효과적으로 원격 통제할 수 있는 기술들이 요구되고 있으며 이를 위해서는 장비 제어를 위한 통합 인터페이스와 데이터 중계서버 및 모니터링 소프트웨어 기술들이 필요하다.

저자의 다른 논문 :

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].

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