Microsoft Word _17-24_ 특집 차석근

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동엽 장
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1 한국정밀공학회지제 32 권 1 호 pp J. Korean Soc. Precis. Eng., Vol. 32, No. 1, pp ISSN (Print), ISSN (Online) January 2015 / 17 특집 IT 융합생산 / 가공기계지능화기술 스마트공장을위한 IT 융합표준화동향분석과시스템구조 The System Architecture and Standardzation of Production IT Convergence for Smart Factory 차석근 1,, 윤재영 1, 홍정기 1, 강현구 1, 조현찬 1 Suk Keun Cha 1,, Jae Young Yoon 1, Jeong Ki Hong 1, Hyun Gu Kang 1, and Hyeon Chan Cho 1 1 에이시에스기술연구소 (R&D Center, ACS Corporation) Corresponding author: skcha@acs.co.kr, Tel: Manuscript received: / Revised: / Accepted: Smart factory requires 4 Zero factors including Zero Waiting-time, Zero Inventory, Zero Defect, Zero Down-time) that needs IT convergence for production resources of 4M1E(Man, Machine, Material, Method, Energy) in real time and event processing in all type of manufacturing enterprises. This paper will be explaining about core emerging production IT convergence technologies including cyber device security, 4M1E integration, real time event driven architecture, common platform of manufacturing standard applications, smart factory to-be model for small and medium manufacturing enterprises. Key Words: Smart factory ( 똑똑한공장 ), Production IT Convergence (IT 융합생산 ), Real-time event driven ( 실시간이벤트기반 ) 1. 서론 스마트팩토리는제 4 차산업혁명으로불리는 ICT(Information Communication Technology) 와제조업의융합으로기계스스로시뮬레이션을통해자동생산하는시스템이구축된공장이다. 스마트팩토리는이미미국에서는오바마정부출범이후 NNMI(National Networked Manufacturing Innovation) 정책발표로우주항공, 국방등 3D Printer 산업을중심으로추진되고있고, 독일의경우에는 SAP, Siemans 등과같은 SW 와정밀기계분야와인터넷을기반으로하는모든제조업과서비스분야에 서 Industry 4.0이추진되고있다. Industry 4.0은독일산업부흥정책인 High-Tech Strategy 2020 Action Plan 의일환으로추진하는전략중하나로, 자동차 기계등제조업에 ICT를접목해모든생산공정, 조달및물류, 서비스까지통합적으로관리하는스마트팩토리 (Smart Factory) 구축을목표로한다. 이러한스마트팩토리는국내에서산업혁신 3.0 정책이입안되면서 2020년까지 1만개기업에보급을목표로하고있다. 1 스마트팩토리는 Fig. 1과같이시시각각변화하는 4M1E (Man, Machine, Material, Method, Energy) 의생산자원정보를실시간현장에서취합하여최 Copyright C The Korean Society for Precision Engineering This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License ( which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

한국정밀공학회지제 32 권 1 호 pp. 17-24 January 2015 / 18 Fig.

2 한국정밀공학회지제 32 권 1 호 pp January 2015 / 18 Fig. 1 Block diagram of production IT convergence model for smart factory 2 고경영자에게는최상의의사결정을위한실시간정보를제공하고, 고객에게는주문된생산제품에대한납기정보를제공하며, 공장관리자에게는현장의상태정보를실시간으로제공한다. 이렇게실시간으로정보를제공받은최고경영자, 고객, 공장관리자는공장전체의생산성향상과최적화운영을위한피드백을제공한다. 이를바탕으로 IT 융합생산정보화시스템에기반을둔 4Zero (Zero Waiting-time, Zero Inventory, Zero Defect, Zero Downtime) 의연속개선 (CIP: Continuous Improvement Process) 관리를구현하는것이라말할수있다. 이에본연구에서는열악한환경의산업분야에상용기성품 (COTS: Commercial off-the-shelf) 기반의 IT 관련표준을살펴보고, 융합생산정보화시스템을제시하고자한다. 2. 스마트제조업에필요한 IT 융합국제표준화동향 생산현장의정보를실시간수집하여생산계획에반영하는시스템은과거 30 년전부터존재하였지만, 기존의시스템은상위의계획시스템을중심으로생산현장의자동화시스템과정보통합화가부분적으로만추진되었다. 그러나최근각광받는스마트제조업, 스마트팩토리는중앙정보처리장치의단방향, 일방적명령이아닌작업장내모든설비가상호간, 또는중앙정보시스템과실시간통신하고공장별 MES 와연동하여최적화된조업솔루션을도출한다. 이를통해공장내실시간으로전사적자원관리시스템 (ERP) 과연동되어최적화솔루션을제공함으로그룹사전체의경영 재무 재고 유통 인사전략수립에기여한다. 이에본장에서는스마트제조업에요구되는일반 IT 융합기술이실제산업및공장에적용가능한지여부를살펴보고자한다 사이버보안기술미국에서는 3D Printer 를통해살상무기의제조가가능한데, 최근북한및아랍권의사이버공격이우려되는가운데스마트팩토리에대한사이버보완문제가대두되고있다. 이러한문제에대해현재미국이진행하고있는산업용사이버보안은크게 Device 사이버보완및클라우드서비스에대한보안으로나누어볼수있다 디바이스사이버보안 (Device cyber security) 먼저디바이스사이버보안은원자력발전소핵심제어기기인 SCADA/DCS 등과같은민감한제어기기를보호하는것과 M2M/IoT device 의센서와디바이스간의무선통신을분리하는보완방식이있다. SCADA/DCS 보안은미국국립표준기술연구소 (NIST: National Institute of Standards and Technology)

3 한국정밀공학회지제 32 권 1 호 pp January 2015 / 19 Fig. 2 The 3 type of typical method of production resource integration in real time 3 와산업자동화협회 (ISA: International Society for Automation) 등에서이루어지는방식으로각디바이스의프로파일을관리하는산업사이버보안관리인 IEC(International Electro-technical Commission) 의 62443( 과거 ANSI ISA99) 표준이있으며, 산업용네트워크표준화를추진하고있는 IEC TC65: Industrial-process measurement control and automation 과밀접하게협업하고있다. WSN(Wireless Sensor Network) 분야에서는 NIST 에서암호표준화로제시한 128, 196, 256 bit AES (Advanced Encryption Standard) 방식을미국국가안보국에서정식승인하였다. IP v6 가표준프로토콜로예상되는 IoT(Internet of Things) 분야는전기전자기술자협회인 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 가주도하는표준이사실상표준으로사용되고있고, 센서정보전달목적과비동기적요청 / 응답설계구조인 CoAP (Constrained Application Protocol) 이저전력을지향하는프로토콜로향후유력한국제표준을제시하고있다 클라우드서비스보안 (Cloud service security) 클라우드서비스보안에는미국오바마정부출범후 NNMI(National Networked Manufacturing Innovation) 프로젝트수행으로만들어진정보시스템의보안및인프라보호에대한특별지시보고서에명시된항목에따라모든클라우드서비스에 대하여표준방식으로접근하고감시할수있도록하는 FedRAMP(Federal Risk and Authorization Program) 이추진되고있다. 이로인해기타산업에서도클라우드서비스보안은 FedRAMP 에서제시하는표준방식을준수하는것을권고하고있으며, 이를향후표준으로예상할수있다. 2.2 Object Process Methodology 기반생산자원 (4M1E) 통합화기술 M1E 생산자원통합화기술생산현장의생산자원 (4M1E) 통합화에는 Fig. 2 와같이유무선을통한자동, 수동및반자동으로처리하는 3 가지방식으로나누어볼수있다. 첫번째, 자동수집방법은생산설비의제어기기가외부 IT 시스템과연결되는 RS-232C 시리얼인터페이스와 Fieldbus, Ethernet 등과같이생산설비가컴퓨터표준인터페이스장치를보유한경우, TCP/IP, OPC(OLE for Process Control) 의실시간통신프로토콜프로그램을통하여생산설비의운전상태정보의수집이가능하다. 두번째, 수동수집방법은바코드리더기, RFID 혹은터치스크린등의편리성을중시한기능을이용하여작업자가직접생산활동정보를입력하는방법이다. 세번째, 반자동수집방법은크게두가지형태로구분되는데먼저첫번째방안은 PLC 등과같은순차제어기기가설비된경우, 센서로부

한국정밀공학회지제 32 권 1 호 pp. 17-24 January 2015 / 20 Fig.

4 한국정밀공학회지제 32 권 1 호 pp January 2015 / 20 Fig. 3 Concept of how it works for autonomous 4M1E production resources configuration 4 터 PLC 와연결된 Process I/O 를외부정보수집기를통하여자동으로정보를수집하는방법과추가로정보수집에필요한센서를생산설비에부착하여생산활동정보를실시간취합하는정보수집기를활용하는방법이있다. 실시간생산활동정보수집에서가장중요한결정사항은입력하는방법, 정보수집수준의분해능력과경제적관점에서의투자회수율인 ROI(Return On Investment) 관점의검토가필요하다. 이는디지털제어기기가있지만정보시스템과실시간연결을위한인터페이스장치가고가인경우나설비의설치가오래되어제어기기에인터페이스장치를추가할수없는경우에센서의설치혹은 Process I/O 를통해실시간정보수집을할수있는방안으로추진한다. 이러한생산자원의정보수집을위해서는 4 Zero 관리의핵심요인인생산, 품질, 납기, 고장정보에대한정량화가필요하며이를위해실시간표준성과관리지표 (KPI for MOM) 의표준에대한기반구축이필요하다. 이에 KPI for MOM(Key Performance Indication for Manufacturing Operation Management) 은 ISO 표준으로진행되고있으며, 제조업에서에너지사용량에대한원단위측정은 ISO 20140(Automation systems and integration -- Evaluating energy efficiency and other factors of manufacturing systems that influence the environment) 표준으로추진되고있다. 또한무선통신은 ISO JTC 1 WG 7 Sensor Networks 표준으로센서네트워크간의상호통신운영성기반게이트웨이및이를운용하는미들웨어등에대한표준과 IoT Reference Architecture 등이제시되고있다 생산자원의객체화기술제조업분야에서는열악한생산현장에서의운영이요구되는관계로운영에대한신뢰성이중시되며이로인해 IT 분야와는다르게보수적으로구현되어왔다. 그러나 IT 의급속한발전과수요확대로인하여이러한문제점이해소되고있고, 최근 IoT (Internet of Things) 혹은 IoS(Internet of Service) 의현실화로인하여인터넷과 TCP/IP 등과같은통신프로토콜이산업용을포함하여모든분야에적용이확대되고있다. 생산현장의자원관리를위해서는통신프로토콜이통일이요구되고기존의 IT 관점에서객체를주도하였던통합모델링언어 (UML: Unified Modeling Language) 는아직통일이되지않아활성화의어려움으로대두되었다. 최근 IEC Enterprise-Control System

5 한국정밀공학회지제 32 권 1 호 pp January 2015 / 21 Integration, ISO Enterprise Integration-Constructs for enterprise modeling, ISO/IEC Automatic ID and Data Capture Techniques 표준화그룹에서는 OPM(Object Process Methodology) 을기반으로 ISO TC184/SC5 OPM SG(Study Group) 을결성하는표준화를추진하기로하였다. 이러한 IoT, IoS 활용증대는생산현장의생산자원이객체화되어 Smart Factory 구현에도움을줄것으로기대하고있다 자율재구성기술 4M1E 생산자원으로구성된생산현장은고객의다양한주문변경에따른생산작업장의변경, 이동, 추가, 제거등의변화에신속하게대응할필요가있으며, 미래스마트공장에서는고객의주문변경에따르는유연성을보유한스마트자율재구성능력이필수적으로필요하게된다. 생산자원 4M1E 는각작업장과물류이동을위한공정흐름과연계되어작업장에서작업장으로작업이완성된반제품 (WIP: Work In Process) 이이동하는경로정보로구성된다. 자율재구성의핵심기능은 Fig. 3 에제시한 IEC 62264(ANSI S-95) Enterprise-Control Integration 에서보여주는것과같이 4M1E 자원계층구조의정의및 4M1E 자원을식별하고할당하는기능과실시간데이터베이스를바탕으로공정기준을고려하여정보를취합하고, 4M1E 정보의실시간통신과공정흐름에대한다이어그램을통하여 4M1E 정보를동적관리하는기본기능을포함한다. 2.3 실시간이벤트기반구조화기술 실시간이벤트의의미모든사물이고밀도로인터넷에연결되어정보를수집해야하는 IoT 관점과대량의센서정보의고속실시간처리와빅데이터를활용하는 IT 관점에서실시간이벤트처리는중요한문제로부각된다. 이러한실시간이벤트기반아키텍쳐는일반적인선저장후처리방식과반대로선처리후저장방식으로진행되며이는 Response 가아닌 Reaction 하는시스템이라할수있다. 이러한실시간이벤트방식에는 Asynchronous Style Processing 으로 In- Memory-Computing 기술을적용하며, 처리엔진은일반적으로초당 50 만건이상의처리성능과평균 3 microseconds 이하로처리한다. 이러한처리속도는, Real-time Analytics, Predictive Fig. 4 Reference architecture of IoT@work project 5 Analytics, Real Time ETL(Extract, Transform, Load), Algorithmic Stock-Trading, Operational Intelligence 등을포함하는적용모델구현이가능하다 IoT@work 현재 IoT 적용모델로가장최신의현실적적용이가능한것은 IoT@work 프로젝트로, 이프로젝트는 2010 년 6 월부터 2013 년 6 월까지총 3 년간 EU FP7-ICT-Call5 과제로약 590 만 Euro 예산으로수행하였다. IoT@work 프로젝트는 Semantic data model 를관리하는 Directory Service, OPC-UA 상에서 Service Oriented Architecture 상의 Auto-configuration of Real- Time Ethernet, near-real-time event 처리가가능한 Event Notification Service, IoT capability-based access control, 고속실시간처리를위한 Complex Event Process, 공장네트워크의백본기능의 Network slices 와 Embedded Access Control 기술을제조업환경에서자동화시스템과연계하기위해개발되었다. IoT@work 프로젝트의아키텍쳐는 Fig. 4 와같이수평적으로현장네트워크, 디바이스와네트워크임베디드서비스, 디바이스리소스생성과관리서비스, 어플리케이션층미들웨어서비스및자동화애플리케이션과같이 5 개층으로구성되어있으며, 수직적으로통신, 보안, 관리기능으로나눌수있다. IoT 표준화는미국과유럽에서표준화의기준을선점을위한전쟁상태라고할수있다. 미국의경우에는국제전기통신연합 ITU(International Telecommunication Union) 를주축으로 IEEE P2413 IoT architectural framework 기반의용어및정의와네트워크환경표준을주도하고있다.

한국정밀공학회지제 32 권 1 호 pp. 17-24 January 2015 / 22 유럽연합은이동통신회사를중심으로 ETSI M2M(Technologies & Clusters Committees & Portals Machine to Machine) 표준을주도하고있다.

5 에보인것과같이과거 1960 년대에는 5 계층으로 IT 시스템 MRP (Material Resource Planning) 도입시생산현장에작업지시정보를전달하기위한수단으로 PM&C(Plant Monitoring & Control) 기능의도입이시작되었는데이후 1980 년대컴퓨터통합생산, CIM (Computer Integrated Manufacturing)

6 한국정밀공학회지제 32 권 1 호 pp January 2015 / 22 유럽연합은이동통신회사를중심으로 ETSI M2M(Technologies & Clusters Committees & Portals Machine to Machine) 표준을주도하고있다. ISO/IEC 은 IoT Reference architecture 표준화를최근승인하고추진하고있다. 이처럼 IoT 의요구사항이증대되고있는현실에서스마트팩토리분야에참조모델에대한적극적연구가필요하다 공통생산정보화플랫폼서비스기술 생산정보화기술트랜드생산정보화는 Fig. 5 에보인것과같이과거 1960 년대에는 5 계층으로 IT 시스템 MRP (Material Resource Planning) 도입시생산현장에작업지시정보를전달하기위한수단으로 PM&C(Plant Monitoring & Control) 기능의도입이시작되었는데이후 1980 년대컴퓨터통합생산, CIM (Computer Integrated Manufacturing) 개념하에서일본을중심으로생산시점관리 POP(Point of Production) 시스템으로구축되었다. 이후 2000 년대에는개방형클라우드서버컴퓨팅방식소개로 ERP-MES-Control 등과같이 3 계층으로구성되어왔으며, 개방형클라우드서버컴퓨팅이 ERP 와제어시스템과중간에위치하여생산제품을관리할수있는독립적시스템으로자리매김하였다. 미래에는인터넷을기반으로서비스와사물의 2 계층체제인 CPPS(Cyber Physical Production System) 개념으로발전한다 생산정보화표준기능및국제표준동향생산정보화표준기능은 60 년대 APICS(American Production and Inventory Control Society) 에서제시한 MRP 를요구하는데, 호스트컴퓨터에서벳치처리로 BOM(Bill Of Material), Production Plan 에종속된수동적기능에서 PC 에서실시간정보를처리하는기능을가진독립적 POP/MES 등과같은분산처리기능으로발전하였다. 이러한생산정보화표준기능은크게 Production Operation Management, Inventory Operation Management, Quality Operation Management, Maintenance Operation Management 분야에사용하는표준업무프로세스기능으로 2001 년발표된 ANSI ISA95 표준기능은 Fig. 6 과같다. ISA-95 는장치산업, 벳치, 디스크리트생산공 Fig. 5 Trend of Production IT convergence 6 Fig. 6 Functional diagram of ISO/IEC (ANSI S- 95) 7 정과상위의 ERP/SCM 과통합하는것을기반으로하고있으며, ANSI/ISA Enterprise- Control Integration Part1: Models and Terminology, ANSI/ISA Enterprise-Control System Integration Part 2: Object Model Attributes, ANSI/ISA Part 3: Enterprise-Control System Integration models of Manufacturing Operations management, Part 4: Object models and attributes for Manufacturing Operations Management, Part 5: Business to manufacturing transactions 등에소개되었고 ISO/IEC Enterprise-Control System Integration 표준이되었다. 3. 중소제조업 Smart Factory 적용참조모델 본연구의스마트팩토리적용참조모델은매출 100~200 억원, 종업원 50~100 인미만수준으로아직까지열악한생산환경속에서 IT 융합생산기술이미실시되고있는주물생산기업의생산환경을독일 Industry 2.5 과 3.5 에서제시한수준까

한국정밀공학회지 제 32 권 1 호 pp. 17-24 January 2015 / 23 Fig. 7 Reference model of Smart Factory for SMEs8 지 도달하게 하는 것과 Fig. 7에 제시한 것과 같이 IoT/빅데이터클라우드, 모바일 IT융합화를 목적으 로 하고 있다.

미들웨어는 ISO/IEC 30128 Generic Sensor Network Application Interface를 표준 기반으로 하고 있으며 데이터 수집 요청, 데이터 필터링, 구동기 제어 등의 질의 처리를 담당하며, 경량형 연산과 현장 디바이스 연결 및 상태관리 처리는 데이터 수집 미들웨어 기능을 통하여 생산 빅데이터 플랫 폼에 정보를 전송한다.

7 한국정밀공학회지 제 32 권 1 호 pp January 2015 / 23 Fig. 7 Reference model of Smart Factory for SMEs8 지 도달하게 하는 것과 Fig. 7에 제시한 것과 같이 IoT/빅데이터클라우드, 모바일 IT융합화를 목적으 로 하고 있다. 본 스마트 팩토리 적용 참조모델은 크게 보급 형 스마트 디바이스 계층, 데이터수집 미들웨어, 생산 빅데이터 플랫폼과 제조업종 특화 응용분야 로 구성되어 있다. 보급형 스마트 디바이스 계층에서 지원되는 유 무선 센서 네트워크는 현장의 생산자원 4M1E를 ISO KPI for MOM을 통해 요구 표준 정보를 수집한다. 미들웨어는 ISO/IEC Generic Sensor Network Application Interface를 표준 기반으로 하고 있으며 데이터 수집 요청, 데이터 필터링, 구동기 제어 등의 질의 처리를 담당하며, 경량형 연산과 현장 디바이스 연결 및 상태관리 처리는 데이터 수집 미들웨어 기능을 통하여 생산 빅데이터 플랫 폼에 정보를 전송한다. 생산 빅데이터 플랫폼에서는 생산자원 통합 모 니터링, 생산공정 운영관리 효율, 실측변수 연동 자동 공정 시뮬레이션을 수행하고 제조업종 특화 응용 애플리케이션에서는 설비 예지보전 및 통합 관리 등을 포함한다. 4. 결론 본 연구에서는 공장 전체의 생산성 향상과 최 적화 운영을 위하여 IT 융합 생산 정보화 시스템 을 바탕으로 연속개선을 수행할 수 있는 스마트 팩토리의 구축을 하고자 하였다. 독일 Industry 4.0을 구축하는 기업을 대상으로 한 설문조사에서 Industry 4.0 구축에 가장 큰 장애 물은 무엇인가라는 질문에 1위가 표준화를 차지하 였을 정도로 표준화는 중요하며, 그러한 의미에서 본 연구에서 다룬 참조 모델 제시는 매우 의미 있 는 일이라 할 수 있다. 최근 IT 기술로 부각되고 있는 IoT, 빅데이터, 클라우드 서비스 및 모바일 등을 포함하는 IT융합 생산이 Smart Factory 시범사업을 통하여 산업 혁신 3.0 분야에 확대 적용되길 기대한다. REFERENCES 1. Ministry of trade, industry & energy 3.0 Manufacturing Innovation Strategy, p. 10, Cha, S., U-Manufacturing model, TIS-07-08, pp , 2013.

8 한국정밀공학회지제 32 권 1 호 pp January 2015 / Cha, S., U-Manufacturing model, TIS-07-08, pp , Cha, S., Auto-Configuration, J. Korean Soc. Precis. Eng., Vol. 25, No. 2, pp , Seitz, C. and Legat, C., Embedding Semantic Product Memories in the Web of Things, Iot@work, pp , Cha, S., U-Manufacturing model, TIS-07-08, pp , ISO/TC 184/SC 5, Report on Activities of ISO/TC 184/SC 5/OPM SG, Smart Factory government R&D projects, Smartfactory Supported Platforms Conceptual, p. 7, 2014.

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<30312DC1A4BAB8C5EBBDC5C7E0C1A4B9D7C1A4C3A52DC1A4BFB5C3B62E687770> Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering 한국정보통신학회논문지(J. Korea Inst. Inf. Commun. Eng.) Vol. 19, No. 2 : 258~264 Feb. 2015 ID3 알고리즘 기반의 귀납적 추론을 활용한 모바일 OS의 성공과 실패에 대한