사물인터넷(Internet of Things) 환경의 사물들은 네트워크를 통해 정보를 교환하여 다양한 서비스가 이루어진다. 사물인터넷을 구성하는 WSN(Wireless Sensor Network)은 무선 센서 노드를 물리적인 공간에 배치하여 구성된 네트워크로 사물의 식별, 센싱, 통신 등의 기술이 더해져 다양한 목적으로 운용된다. 대표적으로 저가 저전력 장치들로 구성된 지그비(Zigbee) 네트워크는 지역 모니터링 및 원격 장치제어에 활용된다. 다양한 WSN으로 구성된 사물인터넷은 네트워크 간 통신 규약 및 데이터 표현이 상이하여 상호운용에 제약이 있지만 실시간 통신 미들웨어 표준인 DDS(Data Distribution Service)를 통해 이질적인 네트워크 간 상호연결 및 정보교환이 가능하다. 본 논문은 지그비 네트워크와 사물인터넷의 다른 네트워크 간 양방향 데이터/이벤트/서비스 연동을 위한 지그비 어댑터 설계를 다룬다. DDS 기반의 지그비 어댑터는 지그비 표준을 따라 지그비 네트워크와 통신하고 다양한 구성요소 간 유기적인 동작으로 지그비 네트워크와 사물인터넷의 다른 네트워크 간 상호운용을 가능케 한다.
최근 개발 시스템의 대형화로 순차적 시뮬레이션 방법으로는 오랜 시간이 소요되거나 실시간으로 결과가 요구되는 시스템 검증이 불가능해 졌다. 때문에 여러 프로세스로 나누어 시뮬레이션하는 분산 시뮬레이션 시스템의 연구가 진행되었다. 그리고 실시간 시스템의 시뮬레이션을 위해 분산된 시스템들 간의 효율적인 데이터 교환이 필요하다. Data Distribution Service는 Object Management Group에서 제안한 데이터 중심의 통신 미들웨어로 효율적인 데이터 교환과 다양한 QoS를 제공한다. 그러나 광역에 분포되어 있는 대규모 분산 시뮬레이션 환경에서는 데이터 교환 시 도메인 분리로 참여자 탐색 문제와 QoS 보장의 어려움을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 SDN 기반의 네트워크에서 QoS보장과 효과적인 참여자 탐색이 가능한 DDS/SDN 아키텍처를 제안한다.
CPS는 네트워크로 연결된 다수의 임베디드 시스템들이 물리 시스템과 연동하는 새로운 개념의 시스템 이다. 기존의 시스템은 일반적으로 물리 시스템 부분을 고려하지 않았다. 그러나 CPS에서 우리는 물리 시스템에서의 변화와 움직임을 고려해야 한다. 따라서 CPS의 복잡도가 증가로 시스템에서 잠재적인 문제 발생 역시 증가 한다. 본 논문에서 우리는 CPS의 신뢰성을 위하여 실행 가능한 모델 기반 설계 방법론을 적용하고 이를 검증하기 위한 분산 실시간 시뮬레이션 기법을 사용한다. 이산과 연속 요소를 갖는 하이브리드 시스템의 설계를 위하여 우리는 DEV&DESS 형식론을 적용하고 DDS 미들웨어 기반 분산 시뮬레이션 환경에서 시뮬레이션을 수행한다. 또한 우리는 개발한 모델링 도구를 이용한 CPS 응용분야의 모델링 및 시뮬레이션 수행 결과를 보여준다.
최근 철도안전 감시 및 제어를 위한 데이터 분산 서비스 기반의 융합시스템인 실시간 철도안전 통합 감시 제어 시스템 개발 연구가 진행되고 있다. 차량, 신호, 전력 및 안전감시 설비의 안전 데이터를 실시간 수집하고, 대용량 데이터 처리를 위하여 분산 서비스 기반의 통신 미들웨어를 채택하였다. 그러나, 기존 관제 서버로 활용되는 서버장치의 경우 안전성 등의 사유로 하드웨어 성능이 낮아 분산 서비스 미들웨어의 최대 성능을 발휘하지 못하는 실정이다. 안전관제 시스템에서도 초당 20만 패킷을 전송량 목표로 설정하였으나 LAB 기반 성능시험을 수행한 결과 충족하지 못하였다. 본 논문에서는 기존 장비의 데이터 수집 성능을 개선하고자 철도 데이터의 특성을 분석하였고, 분석 결과에 따라 패킷량이 많은 신호설비와 차량설비의 데이터 모델에 DDS 기반의 스트리밍 전송방식을 적용하였다. 그 결과 하드웨어 성능이 동일한 경우 처리량이 기존보다 약 30.4배 향상됨을 확인하였다. 향후 실시간 철도안전 통합 감시 제어 시스템에 실제로 적용하여 데이터 처리의 성능을 개선해나갈 예정이다.
4차 산업혁명에 대한 관심도가 높아지면서, 현실에 존재하는 요소들과 가상에 존재하는 요소들이 상호작용 하는 CPS 라는 개념이 중요한 기술로 주목받고 있다. 전기자동차, 자율주행, 스마트 팩토리나 스마트 그리드 시스템과 같은 복잡한 구조를 가진 시스템들은 4차 산업혁명의 핵심 기술 분야로 간주되고 있으며, 이를 개발하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 시스템 구성요소들의 복잡한 연결은 개발을 어렵게 하고, 개발의 신뢰성을 보장하기 쉽지 않다. 시스템의 신뢰성은 자율주행자동차 경우 사람의 안전 직결되며 실제 자동차의 하드웨어와 ADAS의 소프트웨어의 연결된 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 복잡한 하이브리드 시스템의 신뢰성 있는 검증을 위해 HILS를 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어를 제안한다.
함정 전투체계는 생존성과 임무효과의 극대화를 위해 수집된 정보를 종합하고, 실시간으로 처리하여 최적의 전투능력을 제공하도록 고안되었다. 전투체계의 소프트웨어 컴포넌트는 함정 규모에 따라 수십 개에서 수천 개에 이르며, 각 컴포넌트 간 통신은 메시지 지향 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)를 통해 이뤄진다. DDS를 통한 전투체계 메시지 인터페이스는 MDMS(Message Define & Management System)를 통해 관리되어 왔으나, 체계 규모가 증가함에 따라 개발 효율이 저하되는 등 다양한 문제점들이 대두되었다. 따라서, 본 논문에서는 분산 처리 환경 운용이 가능한 차세대 메시지 정의 및 관리 시스템을 개발하고, 이를 통해 기존의 문제들을 해결하고자 한다. 실험 결과는 XMDMS(neXt Message Define & Management System)가 기존 시스템에 비해 처리 지연 및 네트워크 성능이 향상됨을 보여준다.
실시간 시험자료 토픽은 시험을 수행하는 네트워크에 연결되어 있는 여러 계측 장비로부터 실시간으로 데이터를 수신하여 분석 처리하고 계측장비로 데이터를 제공하거나 가시화 할 수 있는 일종의 패킷 형태를 의미한다. 기존 UDP 통신프로토콜을 활용한 구조에서는 모든 계측장비들이 전송하는 데이터를 하나의 패킷으로 통합 설계하여 계측장비들의 필요유무와 상관없이 송 수신 하는 한계점이 존재하였다. 하지만 DDS(Data Distribution Service)를 활용하여 제안하는 시스템의 토픽 설계는 다음과 같은 장점들이 있다. 각 시스템에서 사용하는 플랫폼에 유연하게 공통된 API를 사용하여 개발이 가능하며 향후 장비 업그레이드 시 필요 토픽의 추가 선언 등 최소 작업만 필요하고 전체 시스템을 재설계하지 않아도 된다. 또한 시스템 간 연계를 위한 계측장비 및 시스템이 추가로 도입 시에도 공통 메시지 포맷을 적용하여 개발하기 때문에 기존 장비의 수정이 불필요하여 시스템의 확장이 용이하다. 추가 장비의 도입은 토픽의 QoS(Quality of Service) 튜닝을 통하여 우선 적용할 수 있기 때문에 통신의 성능을 조정 및 유지할 수 있다. 본 논문에서는 이종 시스템간의 플랫폼과 통신 프로토콜을 통합 설계한 DDS 미들웨어를 활용하여 새로운 센서 및 계측장비 도입 시 기존 시스템 구성장비들의 수정과 시스템의 별도 통신 커넥션, 신규 장비의 도입 및 업그레이드에 따른 시스템 S/W 재설계를 지양하는 토픽의 설계를 통해 보다 효율적인 자료 전달체계를 제안하고자 한다.
함정 전투체계는 함정에 탑재되는 다양한 종류의 센서와 무장 및 각종 통신체계들을 통합하여 함정 고유의 작전임무를 수행하는 복합 무기체계로, 급속하게 발전하는 상용 기술을 접목하여 분산형 대형 컴퓨팅 시스템의 특성을 보유하고 있다. 최근에는 함정에 탑재되는 이질적 특성의 다양한 탑재체계들을 효율적으로 통합하고 상호운용하기 위해 상용 기술인 고수준의 통신 미들웨어를 함정 전투체계 개발에 적용하기 위한 활발한 연구가 수행되고 있다. 본 논문은 대형 복합 실시간 시스템의 특성을 보이는 함정 전투체계 시스템에 통신 미들웨어를 적용하기 위해 선행되어야 하는 다수의 노드에서 많은 수의 전투체계 응용프로그램 개체가 상호 운용을 위해 필요로 하는 초기의 상호 경로 탐색 기법에 대해 연구하여 정적 기법과 동적 기법을 결합한 고속의 하이브리드 경로탐색기법을 제시하고, 실험을 통해 체계 적용성을 확인한다.
최근 AI 기술이 학술적 연구단계를 넘어 산업계에서 활용이 확산됨에 따라, 실시간 시스템 분야에서도 AI를 접목하려는 움직임이 증가하고 있다. 실시간 시스템은 시간 제약이 있는 시스템으로써, 자율주행 시스템과 같은 안전 최우선 시스템에서는 시간 제약 위반으로 인한 예외 상황 발생 시, 심각한 피해로 이어질 수 있기 때문에 예외 상황 처리를 위한 신뢰성 있는 시스템 설계가 필요하다. 본 논문에서는 실시간 임베디드 AI를 위한 스트림 데이터 처리 언어인 Splash에 신뢰성 향상을 위한 예외 처리 메커니즘을 구현하였다. 구체적으로 예외 감지와 처리 부분으로 나눠서, 예외 상황을 감지하는 시점 및 방법을 정의하고 예외 발생 시 이를 처리하는 과정을 구현하였다. 예외 처리 메커니즘은 실시간 발행/구독 기반의 통신 미들웨어인 DDS 상에 라이브러리 형태로 구현되었으며, 시계열 센서 데이터를 사용하여 확인한 결과, 응용 개발자가 명시한 제약 사항 위반 시 발생하는 예외를 성공적으로 감지하고 예외 처리 동작을 수행하는 것을 확인하였다.
생체모방로봇은 조류나 곤충과 같은 생체의 특성을 모방하여 미래 전장에서 은밀한 감시와 정찰 작업에 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 이 로봇들의 효과적인 활용을 위해서는 새의 날갯짓이나 바퀴벌레의 움직임 등을 모방하는 기술이 중요하지만, 이를 지원하는 하드웨어 확보와 소프트웨어 개발 및 검증 과정의 복잡성으로 인해 어려움이 따른다. 본 논문에서는 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기술을 적용한 다중 HILS 기반 생체모방로봇 소프트웨어 검증 테스트베드를 설계하고 구현한 결과를 소개한다. 테스트베드를 사용함으로써 개발자들은 하드웨어 부재 문제를 극복하고, 미래 전장 시나리오를 시뮬레이션하며 소프트웨어 개발과 테스트를 수행할 수 있다. 그러나, 다중 HILS 기반 테스트베드는 테스트 대상 로봇 수의 증가에 따른 장치 간 연동 지연 문제를 경험할 수 있으며, 이는 시뮬레이션 결과의 신뢰도에 크게 영향을 미칠 수 있다. 이를 해결하기 위해, 우리는 우선순위 기반 미들웨어인 data distribution service prority (DDSP)를 추가로 제안한다. DDSP는 기존 DDS 대비 1.95 ms의 평균 지연 감소 효과를 보이며, 테스트베드에서 요구되는 데이터 전송 품질을 보장할 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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