'빅아날로그데이터' 기반 산업용 IoT 주목

NIWEEK2015 현장 스케치

[오스틴(미국)=손경호 기자] "빅아날로그데이터로 사물인터넷 시대를 열어라(Unlocking the Internet of Things with Big Analog Data)"

올해 NIWEEK2015를 관통하는 핵심 주제는 산업용 IoT와 빅아날로그데이터였다. 그동안 주목하지 않았던 각 지역에 퍼져있는 수많은 아날로그 데이터들을 수집한 뒤 어떻게 하면 더 빠르고, 쉽고, 유연하게 처리해 의미있는 분석을 내놓고, 필요한 조치들을 취할 수 있는가에 대한 문제를 보다 구체적으로 풀어내기 시작한 것이다.

4일(현지시간) 미국 텍사스 오스틴에서 열린 NIWEEK2015에서 제임스 트루차드 내쇼날인스트루먼트(NI) 회장은 뜬구름처럼 보일 수 있는 IoT라는 말 대신 '산업용 IoT(Industrial IoT)'의 중요성을 강조하며 NI가 기계설비, 스마트그리드, 원격의료기기, 자동차 산업 등에서 어떻게 빅아날로그데이터를 수집, 분석, 처리할 수 있는지에 대한 사례들을 공유했다.

제임스 트루차드 NI 회장.

빅데이터 기술은 기존에 DB를 통해 수집할 수 있는 로그 등 정형데이터와 함께 동영상, 음악, 사진, 각종 소셜미디어 등 그동안 분석대상에서 제외됐던 비정형데이터들까지 모두 모아 빠르게 분석해 의미있는 내용을 뽑아내는 일련의 작업을 말한다.

NI에 따르면 빅아날로그데이터는 흔히 빅데이터 기술을 정의할 때 일명 '4V'라고 불리는 대용량 데이터(Volume), 정형/비정형 데이터(Variety), 초고속 처리(Velocity), 분석을 통한 의미추출(Value)에 더해 가시성(Visibility)이라는 요소를 추가한 것이다. 지정학적으로 서로 분리돼있거나 멀리 떨어진 곳에서도 엔지니어나 과학자들이 수집한 데이터들을 원격에서 수집해 분석한 뒤 필요한 조치들을 취할 수 있게 하겠다는 것이다.

사이버 공간이 아니라 현실세계에서 나오는 각종 물리적인 테스트 및 측정값(measurement)을 지리적 위치에 관계없이 대규모로 수집해 분석한 뒤 원격에서 기계설비 등을 제어하거나 모니터링해 연구개발속도나 생산효율성을 높이겠다는 설명이다.

아날로그 및 디지털데이터를 엔지니어들을 위한 그래픽기반 설계툴인 LabVIEW와 프로그래밍이 가능한 FPGA가 탑재된 RIO를 통해 IIoT 환경에서 빅아날로그데이터를 다룰 수 있다는 점을 보여준다.

사이버 공간에서와 마찬가지로 산업영역에서도 수많은 무선신호, 전류, 전압, 자기장, 진동, 온도, 속도, 습도 등 데이터들이 쏟아진다. 이들 중 실제로 활용하고 있는 것은 5%에 그치는 상황이다. 빅아날로그데이터는 나머지 95%까지 모두 수집, 분석해 산업분야에서 활용해보자는 고민에서 출발했다.

실제로 스마트그리드에서 측정되는 아날로그데이터들은 한 달 간 5TB 수준이다. 전기터빈에서는 하룻동안 10TB가, 제트엔진은 시간당 20TB, 입자가속기 등과 같은 물리실험에서는 초당 40TB가 생성되는 중이다.

NI가 강점으로 내세우고 있는 것은 모든 테스트 및 측정을 위한 설계툴과 실제 측정에 사용되는 기기들이 플랫폼화 돼있다는 점이다. LabVIEW라는 그래픽 기반 설계툴을 통해 엔지니어나 과학자들이 보다 손쉽게 필요한 테스트 및 측정 작업을 위한 프로토타입을 만들 수 있도록 돕는다는 전략이다.

이러한 설계툴은 다시 PXI, DAQ, RIO라는 하드웨어를 통해 모듈 형태로 용도에 따라 다양한 방식으로 적용할 수 있게 한다. 이들 중에서도 프로그래밍이 가능한 FPGA칩을 탑재한 RIO 시리즈가 NI 제품군의 범용성을 대표한다. 이렇게 수집한 데이터들은 다시 인사이트CM이라는 PC기반 모니터링툴, DIAdem이라는 빅아날로그데이터 분석툴을 통해 관리된다.

빅아날로그데이터를 적용한 대표적인 사례로 꼽힌 것은 영국 자동차 회사인 재규어 랜드로버다. 이 회사는 하룻동안 자동차 테스트에 필요한 데이터가 500GB이상 생산된다. 기존 방식은 서로 다른 분석툴을 써야하고, 수집되는 메타데이터가 표준화돼 있지 않고, 이를 분석하려면 또 다시 별도 알고리즘을 짜야하는 어려움을 겪었다. 이를 해결하기 위해 NI는 자체개발한 데이터파인드서버에 모든 측정데이터를 올리고, 다시 DIAdem을 적용해 해당 데이터들 중 원하는 내용을 쉽게 뽑아내 분석해 볼 수 있게 했다.

영국 지하철 중 빅토리아 노선은 각 구간에 compactRIO를 도입해 전압, 진동 등 데이터를 수집, 관리하는 방법으로 기존대비 약 6억원 비용절감효과를 얻었다.

이밖에도 지하철에 적용한 사례도 소개됐다. 영국 지하철 중 매년 2억1천300만명의 승객을 실어나르는 빅토리아 노선의 경우 45km 길이, 시간 당 33개 차량을 운행한다. 이 과정에서 차량을 멈추게 하고, 움직이게하는 각 구간을 관리하면서 compactRIO를 통해 전압, 진동 등 데이터를 수집, 관리하는 방법으로 35만파운드(약6억원) 비용절감효과를 냈다.

지난해 3월 설립된 산업인터넷컨소시엄(Industrial Internet Consortium, IIC)은 AT&T, 시스코, GE, 인텔, IBM이 공동창업자로 참여하며 국내서는 삼성전자, 전자부품연구원(KETI) 등이 회원으로 참여해 산업용 인터넷을 위한 표준 개발에 나섰다. IIC는 IoT와 관련된 기술, 아키텍처, 보안, 마케팅 등 4개 분과로 구성해 모바일 기기, 각종 장비, 사람, 처리, 데이터 등을 하나로 연결하는 공통아키텍처를 만들고, 정보처리에 대한 상호운용성을 확보하기 위한 필수사항들을 점검하는 것을 목표로 한다.

여기서 NI는 테스트베드 실제 산업용 IoT를 적용해 볼 수 있는 테스트베드 중 제조공장에서 사용되는 여러 전동공구가 오작동하거나 이를 통한 사고가 발생하는지 여부를 점검하는 트랙 및 트레이스(Track and Trace) 테스트베드, 스마트그리드 내부에 보다 작은 구간을 의미하는 마이크로그리드로부터 전력 배급방식을 원격으로 점검, 제어하는 테스트베드, 산업용 기계설비들로부터 데이터를 수집해 유지보수시기를 미리 예측하는 상태모니터링 및 예측가능한 유지보수 테스트베드 등에 속해있다.