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엣지(Edge) 컴퓨팅, 이제는 필수 – 데이터 기반 스마트공장 접근 방법 연재 ④

엣지(Edge) 컴퓨팅 영역
앞선 기사에서는 OT 단에서 어떻게 데이터를 수집해야 하는지에 대해 설명했다(본지 P38). 이 과정에서 우리는 엄청나게 많은 데이터를 수집하게 되는데, 종전의 방식으로 한다면 이 데이터는 서버로 올라가야 했다. 

문제는 이렇게 많은 데이터를 극히 짧은 시간 안에 서버에 정확하게 올리는 것에는 2가지의 큰 문제점이 존재한다는 것이다. 첫째는 처리 과정에서 데이터가 손실되어 신뢰성을 잃게 될 수 있다는 점이다. 둘째로는 분산된 공장, 설비라인에서 데이터를 수집하는 방법이 매우 까다롭다는 것이다. 

이를 해결하기 위해 중간에서 데이터를 실시간 수집하고, 관리하는 ‘엣지(Edge) 컴퓨팅’의 중요성이 점차 부각되고 있다. 이 때문에 최근에 가장 관심을 많이 받는 분야 중의 하나이기도 하다.

엣지의 역할
엣지는 현장 즉 OT에 가깝게 위치하여 상위 서버로 전송할 데이터를 1차로 수집 및 분석을 진행하게 된다.

이런 역할을 통해 데이터 손실로 인한 신뢰성 저하와 네트워크 부담 및 서버 구축의 부담을 줄여주는 효과를 얻을 수 있다. 예를 들어 HPE의 엣지 장비와 울랄라랩의 SNIP 솔루션 등은 이 부분을 쉽고, 저렴하게 도입할 수 있게 해 주는 솔루션으로 주목받고 있다.

 HPE의 통합 엣지 시스템
HPE(Hewlett Packard Enterprise)의 이명한 부장은 “HPE의 컨버지드(Converged) 엣지 컴퓨팅은 데이터 수집 및 전처리를 아우른다는 의미에서 ‘융합’을 강조하고 있다.”라고 말했다. 이명한 부장은 “엣지란 사물(Things)이 있는, 데이터가 생성되는 장소를 말한다. IoT를 적용한 자동차를 예로 들면 자동차가 엣지가 되는 것으로 이해할 수 있다.”라고 정의했다. 

HPE 이명한 부장
HPE 이명한 부장

그는 앞서 이야기한 바와 같이 엣지의 중요성이 강조되는 이유를 자율 주행차를 예로 들어 설명했다. 자율주행 자동차에 갑작스럽게 사물이 접근했다고 가정하자. 이 경우 급정거를 하라는 명령은 어디서 내려야 할까? 만약 사물로 판단되는 이미지를 네트워크를 통해 서버로 보내고, 서버에서 연산한 뒤 명령을 내리는 방식이라면, 여러 가지 변수로 인해 위험한 상황에 닥칠 수도 있을 것이다.  

HPE는 데이터를 수집, 취합하는 게이트웨이 역할에 포커스된 HPE Edgeline Intelligent Gateway 시리즈뿐만 아니라 수집된 데이터에 대한 일차적인 분석까지 수행할 수 있는 HPE Edgeline Converged IoT System을 가지고 있다.
HPE는 데이터를 수집, 취합하는 게이트웨이 역할에 포커스된 HPE Edgeline Intelligent Gateway 시리즈뿐만 아니라 수집된 데이터에 대한 일차적인 분석까지 수행할 수 있는 HPE Edgeline Converged IoT System을 가지고 있다.

HPE는 크게 두 가지의 엣지 제품군을 가지고 있다. 데이터를 수집, 취합하는 게이트웨이 역할에 포커스된 HPE Edgeline Intelligent Gateway 시리즈와 게이트웨이 역할 뿐만 아니라 수집된 데이터에 대한 일차적인 분석과 연산까지 수행할 수 있는 HPE Edgeline Converged IoT System을 가지고 있다.

엣지 시스템이 갖춰야 할 덕목
먼지가 많거나 온도/습도 변화가 많은 등의 열악한 환경에서 동작하고 장시간 견딜 수 있는 시스템이어야 한다. 데이터를 수집하는 역할을 해야 하기 때문에 다양한 제조설비 시스템과 직접 연동하기 위해 PXI 모듈을 가지고 있어 PLC에 직접 연결할 수 있거나 MODBUS 등 다양한 산업용 프로토콜을 수용할 수 있는 확장성을 갖춰야만 한다. 또한, 일차적인 분석을 수행하기 위해서는 엔터프라이즈급 서버로서의 강력한 컴퓨팅 파워를 갖추어야 한다. 마지막으로 데이터센터급 보안 및 안정성과 원격 시스템 관리 기능이 필수적이다.

 다양한 OT 인터페이스를 갖춘 HPE Converged Edge 시리즈의 엔트리 모델인 EL300
다양한 OT 인터페이스를 갖춘 HPE Converged Edge 시리즈의 엔트리 모델인 EL300
 GPU 장착까지 가능한 범용 Edge 서버인 HPE Converged Edge EL1000 모델
GPU 장착까지 가능한 범용 Edge 서버인 HPE Converged Edge EL1000 모델

엣지 시스템 활용 사례
하드디스크 전문 기업인 시게이트(Seagate)는 하드디스크 헤드에 부착된 실리콘 웨이퍼의 정상 유무 판별을 위해 전자 현미경을 이용한 SEM(Scanning Electron Microscope) 작업을 통해 정밀 측정 작업을 수행하고 있다. 종전에는 전 세계 8개의 공장에서 매일 생성되는 약 1,500만 장의 사진을 클라우드 시스템에 올리고 판독을 거치는 방식을 사용하고 있었다. 하지만 한 장의 이미지가 클라우드에서 분석되어 24ms라는 짧은 시간 안에 도착해 판별되어야 한다는 요구 사항을 만족하기에 이 방식은 한계가 있었다.

시게이트는 엣지 컴퓨팅을 도입하기로 결정하고, HPE의 EL4000을 엣지(Edge) 단에 구성하고 딥러닝 인터페이스를 구축했다. 엣지 단에서 실시간으로 전자현미경 이미지를 분석해 결함 여부를 확인하게 된 것이다. 이와 더불어 상위 단에는 HPE의 Apollo 6500 HPC(High Performance Computing) 서버에서는 GPU 기반의 컴퓨팅을 통해 결함 확인 기능을 높이기 위해 새로 쌓은 데이터를 활용한 재학습을 수행하는 시스템을 갖추었다.

하드디스크 전문 기업인 시게이트(Seagate)는 클라우드 컴퓨팅 방식으로는 불가능했던 이미지 판독 시스템을 엣지 컴퓨팅 방식으로 구축하는 데 성공했다.
하드디스크 전문 기업인 시게이트(Seagate)는 클라우드 컴퓨팅 방식으로는 불가능했던 이미지 판독 시스템을 엣지 컴퓨팅 방식으로 구축하는 데 성공했다.

이 외에도 애플의 아이폰을 생산하는 것으로 유명한 폭스콘(Foxconn)의 사례도 있다. 폭스콘의 체코 공장에서는 HPE의 서버가 생산된다. 이 공장에서는 서버 조립을 수작업으로 완료한 후 조립이 잘 되었는지를 실시간으로 확인하고 싶었다. 폭스콘은 생산 라인에 머신 비전 카메라와 HPE의 데이터센터 급 엣지 서버인 EL4000을 설치하는 시스템을 구성해 이미지를 판독을 통한 정상 조립 여부를 확인 시스템을 구축했다.

폭스콘 체코 공장은 생산 라인에 머신 비전 카메라와 HPE의 엣지 서버 EL4000을 설치해 이미지를 판독해 정상 조립 여부를 확인한다.
폭스콘 체코 공장은 생산 라인에 머신 비전 카메라와 HPE의 엣지 서버 EL4000을 설치해 이미지를 판독해 정상 조립 여부를 확인한다.

전기 자동차를 생산하는 테슬라(Tesla)의 사례는 현장의 OT와 IT가 결합된 좋은 예이다. 테슬라는 2018년 초반 Model 3 자동차의 심각한 생산 지연 문제를 겪고 있었다. 테슬라는 종전에 제작이 완료된 차량을 테스트 공간으로 이동 시켜 여러 가지 테스트를 진행했는데, 이 부분에서 병목이 발생하고 있었다. 

테슬라는 이 방식을 생산 라인의 끝에 품질 테스트 설비 갖추는 방식을 도입해 차량 이동 없이 바로 검사할 수 있도록 했다. ‘실시간 인라인(in-line) 품질 검사’로 부르는 이 시스템에는 PXI 섀시, 카드 등의 OT 장비와 게이트웨이(Gateway), 서버 등 IT 장비를 하나의 시스템으로 통합할 수 있었던 것이 가장 주요했는데, 이때 사용된 엣지 컴퓨팅 장비가 바로 HPE의 Edgeline System EL1000이었다. 

이러한 개선에 힘입어 테슬라는 2018년 말 생산 지연 문제를 완전히 극복하는 데 성공했다. 

한 때 과도한 자동화로 인해 생산 차질을 겪었던 테슬라(Tesla). 엣지 컴퓨팅을 이용한 ‘실시간 인라인(in-line) 품질 검사’는 위기 해결에 큰 도움이 되었다.
한 때 과도한 자동화로 인해 생산 차질을 겪었던 테슬라(Tesla). 엣지 컴퓨팅을 이용한 ‘실시간 인라인(in-line) 품질 검사’는 위기 해결에 큰 도움이 되었다.

About 이상준 기자

생산제조인을 위한 매거진 MFG 편집장 이상준입니다. 대한민국 제조업 발전을 위해 일합니다.