자동화에서 ‘자율’로 혁신을 일으킨 프라이빗 5G과 AI 기술
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작성자: 치아웨이양(Chia-Wei Yang), 에이디링크 IoT 솔루션 기술 사업부, 비즈니스 및 제품 센터 이사
사물인터넷(IoT)과 인더스트리 4.0이 본격화되면서 머신비전, 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 무선센서 등의 기술이 자동화에서 ‘자율’로 나아가는 진보적 경로를 지속적으로 구축하고 있다. 하지만 최근까지 이러한 연결은 설치비용이 높고 유연한 제조 환경에는 적용이 어려워 유선 인더스트리얼 이더넷 형태를 유지해 왔다. 또한 와이파이나 4G와 같은 무선 솔루션은 높은 속도와 대역폭은 제공하지 못하며, 4G LTE는 이러한 대기 시간이 아쉬운 측면이 있다.
본문에서는 프라이빗 5G(일명 P5G)와 AI 카메라를 포함한 첨단 및 신생 기술을 지원하여 제조업체가 보다 많은 기능을 엣지에 가깝게 구동할 수 있는 방법에 대해 살펴본다.
프라이빗 5G의 짧은 대기 시간은 시장의 판도를 바꿀 수 있으며, 높은 대역폭과 함께 제조 작업에 대한 실시간에 가까운 통찰력을 포착할 수 있다. 군집 지능을 갖춘 무인 운반 차량(AGV)에서 자율 이동 로봇(AMR)으로의 전환은 이러한 시작에 불과하다.
본문은 5G 커넥티드 AI 지원 기기가 자신의 환경을 감지하고 상호 연동해 분산형 의사결정을 내릴 수 있는 활용 사례들을 소개하고 이에 대한 가까운 미래를 전망한다.
IoT 개발의 4단계
연결, 스토리지, 컴퓨팅 파워는 IoT를 가능하게 하는 기반이다. 레거시 작업을 스마트 팩토리로 이전하는 과정에서 극복해야 할 첫 번째 장애물은 설치된 기계들 마다 PLC, PC, MCU와 같은 서로 다른 컨트롤러와 모드버스, 디바이스넷, CAN 버스, 심지어 독점 프로토콜과 같은 다양한 기계 프로토콜을 사용해왔다는 것이다. 오래된 많은 기계들은 심지어 어떤 종류의 통신도 없는 경우가 있다.
두 번째 장애물은 기계 제작자들이 독점적인 소스 코드를 개발하여 엔지니어가 특정 요구사항에 맞게 작업을 변경하거나 업그레이드하기 어려울 수 있다는 점이다. 마지막으로, 일부 공장 관리자들은 시스템 통합자들이 현재 설치된 컴퓨터에 응용 프로그램들을 추가, 삭제, 수정하는 것을 꺼려한다는 것이다.
에이디링크의 데이터 추출 시리즈는 먼저 연결되지 않은 설비의 데이터를 원격으로 제어하고 검색해, 네트워크로 출력이 없는 디바이스의 필수 데이터를 변환하여, 비연결 레거시 머신을 효과적으로 연결한다. 초기 IoT 구축은 본질적으로 수동적인, 간단한 작업을 위한 임베디드 컨트롤러로 컴퓨팅 성능이 제한적이었다.
센서 및 기타 디바이스에서 수집된 데이터는 데이터 레이크와 같은 중앙집중식 위치에 저장되어 빅데이터 아키텍처를 기반으로 처리 및 분석된다. 이 분석으로부터 얻은 통찰력은 패턴과 모든 상관관계를 이해하기 위해 현장 데이터를 시각화하는 데 사용되었다. 이러한 통찰력은 기계 가동 시간을 극대화하기 위한 예측 유지보수 능력을 높여 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있다.
두 번째 단계에서는 산업 IoT(IIoT) 네트워크를 통해 다른 엣지 디바이스와 결과를 공유할 수 있는 연결성과 엣지 디바이스로 더욱 활성화된 공장 환경을 만들었다. 여기에 AI를 추가함으로써, IIoT 구현은 단지 일어난 일에 대한 사실만을 제시하는 것에서 벗어나 이슈별 자동 조치를 취할 수 있게 되었다.
군집 지능의 도입으로, 간단한 엣지 디바이스들은 상호 작용할 수 있다. 개미와 벌과 같은 곤충 집단에서 발견되는 개념으로, 군집 지능은 개체들 간의 집단적인 상호작용을 의미한다. 제조 환경의 역동적인 진화에 적응하기 위해, 군집의 개체들은 스스로 조직되고, 조정된 방식으로 빠르게 움직인다. 이는 비록 능력과 크기 면에서 제한적이지만, 이러한 자율성은 인지 AI와 ML 기술 사용의 기반이 된다.
4단계에서 IoT 기술이 본격적으로 보급되기 위해서는, 대기 시간을 줄여 실시간 의사 결정을 가능하게 하고 보다 자율적으로 운영될 수 있어야 한다. 프라이빗 5G는 데이터 네트워크의 엣지에 더 많은 인텔리전스를 적용하고 대기 시간을 단축한다. 동시에, 사물 인공지능(AIoT) 기술은 많은 IoT 생태계에서 인간의 의사 결정 역할을 점차 줄여나가고 있다.
최근의 연결 기술
IoT 구현의 대부분은 현재 2단계에 있으며, 유선 산업용 이더넷과 와이파이, 4G, 그리고 최근에는 4G LTE 기술을 현장 디바이스 연결의 백본(backbone)으로 사용하고 있다. 이러한 무선 연결 기술에는 속도와 대역폭 면에서 한계가 있다.
여기서 더욱 중요한 것은 데이터가 두 지점 사이를 이동하는 데 필요한 시간인 대기 시간이다. 초고속 4G LTE를 생각해보면, 지연 시간은 200ms로 일부 의사 결정에는 충분히 '실시간' 역할을 하지만, 사고를 피하기 위해 장비를 종료하는 것과 같은 안전이 요구되는 중요한 상황에선 빠르지 않은 시간이다.
5G의 약속
퍼블릭 5G 롤아웃은 데이터 보안에 취약하고 일관된 대기 시간을 제공하지 못할 수 있지만 기업 의 프라이빗 5G(P5G) 롤아웃은 가속화되고 있다. 4G의 200ms 대비 프라이빗 5G의 P5G는 1ms로, 짧은 대기 시간을 자랑한다. P5G의 빠른 속도와 대역폭, 지능형 AI/ML 기술은 공장 운영자가 제조 작업에 대한 실시간에 가까운 통찰력을 제공하여 사안이 발생한 후의 대처가 아닌 능동적으로 대처를 할 수 있도록 지원한다.
이는 안정적이고 안전한 실시간 네트워킹이 필요한 로봇, 카메라, 차량 및 모든 엣지 AI 애플리케이션에 적용된다. 이러한 기술의 좋은 예는 생산성과 작업자 안전을 위한 자율 이동 로봇(AMR)과 머신 비전이다.
AGV에서 AMR로
군집 지능을 갖춘 AGV에서 자율 이동 로봇(AMR)으로 전환하는 것은 시작에 불과하다. AGV는 매핑 트랙에 따라 움직이며, 값비싼 기반 시설과 추가적인 개인 안전 조치가 필요하다. 반면에 군집의 AMR은 인간의 감시 없이 업무를 수행할 수 있다. AMR는 환경을 감지하고 서로 협력하여 분산형 결정을 내릴 수 있다.
군집 자율화를 가능하게 하는 기술 중 하나는 AIoT와 더불어 2세대 로봇 운영체제(ROS 2)이다. 로봇 소프트웨어 개발을 위한 오픈소스 프레임워크는 분산데이터서비스(DDS)를 통합해 데이터를 일괄적으로 공유할 수 있는 통일된 데이터 교환 환경을 제공한다. 이는 멀티 로봇 협업과 신뢰할 수 있는 내결함성 실시간 통신을 허용한다.
대만 컨트렉트 전자 제조업체 폭스콘이 에이디링크와 합작하여 ARM개발을 위한 FARobot (Foxconn ADLINK Robot)을 개발하고 있다. 이번 파트너십에 에이디링크는 내비게이션에 사용되는 플랫폼인 이클립스 사이클론 DDS 소프트웨어를 제공하고 있다. AMR은 데이터를 클라우드로 보내는 비용과 지연을 피하기 위해 소프트웨어를 사용하여 엣지 디바이스 간에 데이터를 실시간으로 공유한다.
제품을 다음 작업대로 운반하기 위해 AMR 무리를 사용하는 것이 일반적인 예이다. 만약 모든 결과물이 다른 목적지로 가야 한다면, 한 AMR은 배치의 절반을 생산 셀 'A'에, 다른 AMR은 30%를 생산 셀 'B'에, 나머지 하나는 생산 셀 'C'에 전달할 수 있다. AMR이 협업적으로 작동하고 AI 지원 카메라를 이용해 현장 데이터를 시각화하므로 작업의 몇 퍼센트가 어디로 가는지 우선순위를 정할 줄 안다. 이 AMR들은 자동으로 순서를 설계하고 결정할 수 있는 지능을 가지고 있다. 이 모든 기술이 결합해야만 스마트팩토리가 가능해져 작업자의 안전과 생산 효율성 및 처리량을 높일 수 있다.
SOP 준수여부 모니터링
AI 머신 비전을 활용하는 또 다른 시나리오는 관리 운용 규정(SOP) 모니터링이다. SOP는 제품 품질과 싸이클 타임을 최적화하고 근로자를 위험으로부터 보호하기 위해 개발되었다. 전통적으로 산업 제조업체는 수동 모니터링을 통해 SOP 규정 준수를 감사한다. 따라서 생산 관리자마다 편차가 있을 수 있으며 일반적으로 제한된 기간 동안만 가능하다.
각 작업자가 모든 생산 라인에서 수행하는 모든 단계를 추적하는 것은 시간이 너무 많이 걸린다. 따라서 워크플로우 데이터는 불완전하며 통합 후 분석을 수행하는 데에 시간이 걸린다. 잘못된 절차를 수정하기 위한 이러한 지연된 대응은 품질 문제, 생산성 저하 또는 심지어 사고로 이어질 수 있다.
에이디링크의 대주주인 대만 LCD 패널 제조사 AUO는 AI 스마트카메라와 행동분석 딥러닝 알고리즘을 활용해 이 같은 요구사항을 해결하고 있다. 이 솔루션은 인텔 모비디우스나 엔비디아 젯슨 AI 비전 처리 코어 이미지 센서와 통합한 에이디링크의 NEON AI 스마트 카메라를 기반으로 한다. 추가로, 최적화된 운영 체제와 소프트웨어가 미리 설치되어 제공된다.
엣지비전분석(EVA) 소프트웨어 개발 키트(SDK)는 인텔 오픈비노 AI 및 엔비디아 텐서 RT는 물론 AI 비전 프로젝트 개발 시간을 간소화하기 위한 현장 지원 애플리케이션 플러그인을 지원한다. 또한 EVA는 엔지니어가 AI 비전 분석을 검색하기 위한 프로그래밍 코드가 없거나 낮은 소프트웨어 플랫폼이다. AI의 혜택을 받고 싶지만 검증된 지식과 기술이 갖춰져 있지 않은 경우, 시스템 통합업체나 AI 프로젝트 오너는 EVA로 편리하게 AI 비전 애플리케이션에 대한 PoC를 신속하게 진행할 수 있다.
이러한 기술을 통해 일관되고 최적화된 SOP 모니터링 및 평가가 가능하므로 관리자는 귀중한 시간을 보다 생산적인 작업에 사용할 수 있다. 실시간 AI 비전 분석으로 잘못된 절차에 즉시 대응할 수 있어 재작업 비용과 자재 손실도 줄일 수 있다. 또한 잘못된 절차 또는 조작으로 인한 작업자의 위험을 방지할 수 있다. 종합적인 모니터링은 사이클 타임 개선을 위해 추가 교육이 필요한 운영자를 파악하는 데도 도움이 된다. 생산 관리자는 이제 귀중한 시간을 보다 생산적으로 사용할 수 있다.
스마트 제조의 미래
대량 커스터마이징이 가능한 스마트팩토리로의 행보에 제조사들이 열의를 보이고 있다. 이를 위해서는 기존의 제조에 대한 개념이 완전히 바뀌어야 한다. 디지털 트랜스포메이션은 스마트팩토리가 생산라인이나 배치, 인력 배분 등을 변경하지 않고도 다양한 제품을 제조할 수 있도록 할 것이다.
한 예로 AMR이 생산에 필요한 부품과 도구를 수거하여 워크스테이션에 전달한다. 워크스테이션에서는 자율로봇이 제품을 제작하고, 완성되면 자율물류 채널을 통해 직접 픽업해 고객에게 발송된다. 작업 방식도 바뀔 가능성이 높다. 예를 들어 근로자는 더 이상 위험 장소에 진입할 필요가 없이 증강현실(AR)과 디지털 트윈을 활용해 사무실에서 실시간으로 운영 상황을 시각화 및 모니터링할 수 있게 될 것이다.
스마트 제조의 디지털 백본은 P5G 지원 IoT 연결이라면, AI는 시스템 전반의 의사결정을 하는 뇌를 담당한다. AI와 IoT의 결합은 AIoT가 되어 자가 교정 및 자가 치유까지 가능한 지능형 연결 시스템을 제공한다.
에이디링크의 제휴 및 파트너로 구성된 AIoT 생태계는 자동화에서 자율로 전환하는 스마트 제조를 위한 AI-at-the-edge 솔루션 구축을 가속화할 수 있도록 지속적으로 지원할 것이다. 치아웨이양(Chia-Wei Yang)은 에이디링크 사물인터넷(IoT) 솔루션 및 기술사업부 이사로 스마트 제조 시장과 비즈니스를 담당하고 있다.
머신 비전 및 자동화 혁신 개발에 15년 이상의 경력을 보유했으며 AI AOI 애플리케이션뿐만 아니라 스마트 제조에 대한 정교한 지식을 바탕으로 고객과 파트너가 최상의 제조 효율성을 보유할 수 있도록 지원한다. 치아웨이양은 파트너 생태계 참여와 버티컬 시장 개척을 담당하고 있다.
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