이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 계획 과정 체크리스트와 기능적 결합 및 차폐에 대해서 알아본다. 계획 과정 체크리스트 다음 체크리스트는 이 장에서 제시된 계획 단계를 요약한 것이다. 두 가지 체크리스트를 사용할 수 있다. 표 1은 폭발적인 대기가 없는 지역의 APL 계획을 위한 체크리스트이다. 표 2는 폭발적인 대기가 있는 지역의 계획을 위한 체크리스트이다. 모든 체크리스트에 주의하기 바란다. 전원이 공급되지 않는 트렁크는 [APS2021]에 아직 명시되어 있지 않다. 향후 개발 대상이다. 기능적 결합 및 차폐 다음 장에서는 APL 네트워크의 본딩 및 차폐 개념에 대한 권장 사항을 제공한다. 기능적 결합과 차폐는 두 가지 목적으로 사용된다. 첫째, 폭발성 대기를 점화시킬 수 있는 잠재적인 차이를 피한
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 전원이 공급되지 않는 트렁크를 사용한 모범 사례 계획과 산업용 이더넷을 필드 스위치에 적용한 모범 사례 계획의 예에 대해서 알아본다. 그림 1은 단면이 1.5mm²(16AWG)인 APL 트렁크 케이블을 사용하면 두 APL 필드 스위치 각각에 최대 2개의 APL 필드 장치를 연결할 수 있음을 보여준다. 단면이 2.5mm²(14AWG)인 APL 트렁크 케이블을 사용하면 장치 수가 APL 필드 스위치당 3개로 증가한다. 모범 사례가 요구사항이나 독자에게 맞지 않을 경우 사용된 구성 요소의 개별 데이터를 기반으로 등급을 개별적으로 계산할 수 있다. APL 필드 스위치와 APL 필드 장치의 전력은 APL 트렁크 케이블을 통해 전달되어야 한다. 앞의 예를 통해 APL 필드 스위치
선별장이나 포장 설비에서 과일과 채소를 분류하는 것은 엄청나게 복잡한 일이다. 온갖 것의 크기, 색상, 흠집을 검사해야 한다. 게다가 상품이 소비자에게 도착했을 때 품질을 보장하기 위해서는 이 작업을 지극히 신속하게 처리해야 한다. 과거에는 이 모든 작업을 위해서 사람의 손을 거쳐야 했다. 다수의 인원이 일일이 과일을 선별하고 포장했다. 오늘날에는 크고 작은 업체들이 이러한 작업을 머신비전을 사용해서 처리한다. 산업용 장비로 고품질 광학 조명 플랫폼, 이미지 포착 하드웨어, 섬세하게 맞춤화된 소프트웨어를 사용해서 고품질 이미지를 획득하고 정확하게 불량을 감지한다. 이와 같은 방법으로 머신비전을 사용해서 효율, 품질, 신뢰성을 크게 높이게 되었다. 불량 감지의 복잡함 각각의 소매업자나 고객들마다 불량 감지에 대한 요구가 다를 수 있다. 더욱이 식품은 검사 시점의 상태에 따라서 수명이 제각각이다. 문제를 더 복잡하게 하는 것은, 사람 눈으로 검사한다고 했을 때 불량을 분류하는 것이 꽤 주관적이라는 것이다. 그리고 이러한 모든 작업을 아주 신속하게 처리해야 한다. 포장 업체들은 특히 그렇다. 의료 분야처럼 완벽한 정밀도를 요구하는 것은 아니나, 이 처리 과정이 신
갑작스럽게 몰아닥친 ESG 열풍으로 이제 ESG가 무엇인지에 대해서는 설명할 필요도 없이 너도나도 ESG 경영에 뛰어들고 있는 지금이다. 지금까지는 주로 대기업의 ESG 활동에 대한 관심이 집중되었다면, 이제는 ESG 경영에 대한 요구가 공급망 전체로 확대되면서 중소·중견기업의 ESG 대응 역량 강화에 대한 이해관계자들의 목소리가 높아지고 있다. 하지만 대기업에 비해 상대적으로 규모가 작고 영세한 기업들에게 추가적인 인력과 비용 투입이 수반될 수밖에 없는 ESG 경영은 상당히 부담스러운 과제임이 분명할 것이다. 그럼에도 불구하고 해야만 하는 ESG, 우리는 왜 ESG 경영을 도입해야 할까? 왜(Why)? 먼저 국내 현황에 대한 설명이 필요하다. 2023년 기준 한국거래소에 따르면 코스피 상장법인 가운데 지속가능경영보고서를 공시한 기업은 160개 사로, 2026년 이후 의무적으로 ESG 공시가 필요한 자산 규모 2조 원 이상 기업의 경우 242개 사 중 56%인 135개 사가 보고서를 공시하고 있다. 현행 ESG 자율 공시에 따라 ESG 경영을 도입했음에도 보고서를 공시하지 않는 기업도 있음을 고려하면, ESG 의무 공시화를 앞두고 대기업을 중심으로 이에 대한
이 글에서는 YKT(주)가 일본 총대리점을 맡고 있는 미국 OGP(QVI사)제 멀티센터 3차원 측정기 ‘스마트 스코프(그림 1)’의 새로운 기종인 ‘스마트 스코프 E7(이세븐)(그림 2)’를 중심으로 화상 측정기의 엔트리 모델이 맡게 역할과 효과 등을 소개한다. 엔트리 모델의 사명과 차별화 ‘엔트리 모델’이나 ‘입문기’, ‘염가판’ 등 명칭은 여러 가지이지만, 시장에 유통되는 많은 상품에 대해 그 존재는 널리 인지되어 있다. PC나 스마트폰, 카메라 등 취향성이 높은 제품이라면 볼 기회도 많다. 경쟁 상대가 많은 민생용이라면 그 목적은 라이트 유저의 확보일 것이다. 유저와 계속적인 관계를 구축하는 것은 고객 이탈을 방지하고, 신규 고객 획득에 많은 노력을 쏟지 않아도 안정적인 이익으로 이어진다. 마케팅으로는 더할 나위가 없는 기법이다. 그 ‘시작의 첫걸음’ 역할을 맡는 것이 엔트리 모델이다. 따라서 이것은 라이트 유저의 판매 의욕을 자극하는 ‘매력적인 상품’일 필요는 있지만, 그에 이어지는 하이엔드기와 동등한 성능을 가져서는 본말전도가 되어 버리기 때문에 각사가 ‘차별화’에 고민하고 있다. 무엇을 가지고 차별화할지는 그 상품의 시장이나 용도에 따라 다양한데,
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 폭발성 대기가 없는 지역에서의 APL 적용 예시와 폭발성 대기가 있는 지역의 네트워크 토폴로지와 성능 고려사항에 대해서 알아본다. 폭발성 대기가 있는 지역의 네트워크 토폴로지 1. NEC 500에 따른 폭발성 대기가 있는 스퍼 토폴로지의 예 그림 1은 Class I, Div 2에 필드 스위치가 설치된 스퍼 토폴로지의 예를 보여준다. 필드 스위치는 산업용 이더넷 제어 네트워크에 직접 연결된다. APL 트렁크는 사용되지 않는다. 필드 스위치는 Class I, Div. 2에 있다. 본질안전(I.S.) 스퍼는 APL 필드 스위치를 Class I, Div. 1에 있는 필드장치와 연결한다. 토폴로지에는 다음과 같은 기능이 있다. · APL 필드 스위치는 별도로 전원이 공급되고 A
가공 정도는 물론이고, 그것에 부수되는 가공 방법이나 공법, 재료, 표면 성상에 대해서도 여러 가지 고도화가 추진되고 있으며, 그 고도화를 수치화, 정량화하기 위해서는 기존의 측정기나 측정 기술로는 실현할 수 없는 케이스가 증가하고 있다. 가공의 고도화를 뒷받침하기 위해서는 동일한 수준으로 계측 기술을 고도화할 필요가 있다. 계측에 대해서는 기존에 2차원에서 3차원, 접촉에서 비접촉으로 스탠더드가 변화하고 있는데, 기술의 발달과 함께 여기서 다시 다음 단계로 고도화가 요구되고 있다. 고정도화, 고속화, 자동화, 디지털화, AI화, 여러 가지 벡터의 고도화가 서로 관계되면서 앞으로도 가공의 고도화를 실현하기 위한 기술이 개발되어 갈 것으로 생각한다. 이 글에서는 가공의 고도화를 실현하기 위한 비접촉 계측 기술에 대해서 알리코나(Alicona)사제 비접촉 3차원 측정기를 이용한 측정 사례와 함께 소개한다. 포커스 배리에이션에 의한 고정도 비접촉 3차원 측정기 1. 배리에이션이란 (주)유로테크노는 20년 이상 전부터 유럽 오스트리아를 거점으로 포커스 배리에이션을 측정 원리로 한 비접촉 3차원 측정기를 개발․제조․판매하고 있으며, 자동차 업계, 공구 업계, 금형 업
제철소 및 석유화학플랜트, 발전플랜트 같은 대규모 산업 분야 등에서 밸브에서의 누설은 빈번히 발생하는 현상으로 고압과 고온수증기 등을 취급하는 발전플랜트나 부식성 가스, 용액 또는 가연성 가스 등을 취급하는 석유화학 플랜트에서 중대한 사고 발생을 미연에 방지하기 위해 누설을 조기 검출하는 것이 요구되고 있다. 또한 미세누설이 시작 되는 경우에는 사전 인지가 어렵고 단위시간당 누설량은 적더라도 장기간에 걸쳐 누설이 계속되면 손실량은 막대하게 늘어나게 되므로 이것이 원인이 된 경제적 손실도 증가하게 된다. 또한 유해가스의 경우 안전보건 등의 심각한 인적, 물적 자원의 위해를 일으키게 된다. 따라서 누설이 일어나고 있는 밸브들을 조기에 발견하여 그 누설량으로 인한 손실을 정량적, 정성적으로 평가할 수 있는 검사 기술이 매우 중요하게 인식되고 있다. 해당 기술은 다양한 산업 현장에서 사용 중인 각종 중요 밸브에 대해 음향방출(Acoustic Emission) 센서 및 고속, 정밀 데이터 수집 및 분석기술을 이용하여 내부 미세 누설 및 설비 이상 상태를 실시간 감시와 사전 진단이 가능하도록 개발하여, 요즘 4차 산업혁명의 화두인 스마트 팩토리 구축을 위한 예지정비 및
하이브리드 전기차(HEV), 연료전지차(FCEV), 배터리식 전동차(BEV) 등 자동차의 전동화가 진행되는 가운데 파워트레인에 이용되는 인버터 등의 파워 일렉트로닉스 기술의 중요성이 높아지고 또한 성능이 진화하고 있다. 파워 일렉트로닉스 기술은 많은 응용에서 이른바 원하는 기능을 실현하기 위한 하나의 요소 기술에 지나지 않지만, 그 성능은 많든 적든 응용 시스템의 성능에 영향을 미친다. 그 중에서도 자동차 응용에서는 인버터의 성능(효율이나 중량·체적)이 차량의 항속 거리나 연비, 실내 공간의 넓이 등 응용 시스템의 중요한 성능 지표에 큰 영향을 미치기 때문에 각 회사가 활발히 개발을 추진하고 있는 분야이다. 이 글에서는 전기자동차용 파워트레인의 핵심 컴포넌트의 하나인 파워 컨트롤 유닛(PCU)에 이용되는 전력 변환 기술에 대해 개략적으로 설명한다. HEV, BEV, FCEV 등 에너지원·구성의 차이에 따라 어떤 회로 구성이 선택되는지, 또한 거기서 이용되는 인버터, DC-DC 컨버터의 동작 원리, 제어 원리를 소개한다. 그것을 바탕으로 성능 향상을 위한 접근법으로서 차세대 파워 반도체 디바이스의 채용과 패키지 기술의 진전에 대해서도 소개한다. 주회로 기술 1
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 폭발성 대기가 없는 지역에서의 APL 적용 예시와 폭발성 대기가 있는 지역의 네트워크 토폴로지에 대해서 알아본다. APL 토폴로지 계획 기본 사항 그림 1은 보조 장치와 케이블 커넥터가 있는 네트워크의 예를 보여준다. 이 예는 표 1에 정의된 요건을 충족하는 것을 알 수 있다. 계획 과정에서 모든 세그먼트가 표 1에 따라 보조장치의 최대 개수와 최대 삽입 개수를 준수하는지를 확인한다. 자세한 내용은 보조장치의 문서를 확인한다. 폭발성 대기가 없는 지역에서의 APL 적용 예시 이 장에서는 폭발적인 대기가 없는 지역의 APL 시스템 계획 과정을 안내하려고 한다. 폭발적인 대기가 있는 지역의 계획 네트워크에 관심이 있는 독자를 초대하여 섹션 바로 진행하고자 한다. 그림 2는
EtherNet/IP는 단일 컨트롤러, 기계 또는 스키드에서 이산(discrete), 하이브리드 및 프로세스 자동화에 이르기까지 모든 시설 설치를 수용할 수 있는 검증된 산업제어 네트워킹 솔루션이다. 자동차, 반도체, 포장, 식음료, 제약, 물, 폐수, 화학, 광업, 석유 및 가스 등 다양한 산업 분야에서 EtherNet/IP 통신 및 제어기술에 더욱 많이 의존하고 있다. EtherNet/IP는 ODVA의 CIP 애플리케이션 계층을 활용하고 이더넷, Wi-Fi 또는 5G와 같은 표준 네트워킹 기술에 배포하여 애플리케이션의 유연성을 상당히 높였다. 안전하고 뛰어난 애플리케이션 유연성 EtherNet/IP를 통해 사용자는 프로세스 자동화 담당자가 필요로 하는 안전하고 유연한 애플리케이션별 기능을 실시간으로 제공할 수가 있게 되었다. 실시간 데이터의 경우 사용자는 IIoT 디바이스에서 제공되는 정보에 비할 바 없이 액세스가 잘 되므로 운영이 어떻게 수행되는지에 대한 가시성과 통찰력을 즉시 얻을 수 있으며, 이를 통해 보다 나은 비즈니스 의사 결정을 할 수가 있게 되었다. EtherNet/IP는 상용의 기술 및 표준, TCP/IP Suite와 결합된 IEEE 802
리튬이온 축전지는 1991년에 최초로 상품화되었는데, 이전의 축전지에 비해 상당히 고출력, 고에너지 밀도를 가지고 있었기 때문에 혁신적인 축전 디바이스로서 세상에 기술 혁신을 일으켰다. 보급 초기에는 휴대전화나 퍼스널컴퓨터, 태블릿 단말 등과 같은 초소형 경량 디바이스의 큰 진화를 가져왔다. 최근에는 유럽과 중국을 중심으로 저탄소화에 대한 요구로 전기자동차의 급속한 보급이 추진되고 있다. 그러나 너무나 급속한 수요 증가 때문에 리튬이온 축전지의 재료가 되는 리튬과 코발트, 니켈과 같은 희소금속 공급 부족이 될 우려가 커지고 있다. 따라서 희소금속을 사용하지 않는 축전지로 전환하거나 재활용을 요구하는 등 축전 시스템 개발에 큰 변화가 일어나고 있다. 또한 보다 안전하고 고출력, 고에너지 밀도의 전고체 전지로 발전하기를 크게 기대하고 있다. 한편 저탄소사회 실현에는 태양광이나 풍력, 지열과 같은 자연 에너지의 유효 활용이 강하게 요구되고 있는데, 자연 에너지는 기본적으로 출력의 변동이 커서 그 안정화를 위해 대용량 축전지 시스템과의 연계가 필수적이다. 전기자동차 1대에 탑재되는 전기에너지는 일반 주택 1채용 축전 시스템의 3~5배 용량이기 때문에 전기자동차 축전
자동차 산업이 100년에 한 번 있는 변혁으로서 자동차의 전동화·지능화에 대응하는 가운데, 닛산자동차에서는 세계 최초로 2010년에 전기자동차(Electric Vehicle: EV 또는 Battery EV, BEV) ‘닛산 리프’을 양산하기 시작했다. 그 후 많은 전기자동차가 BEV 시장에 진출해 경쟁력을 유지하기 위해 차량의 모델 체인지에 맞춰 전동 파워트레인의 성능을 향상시키고 또한 그 제어도 개량·발전시켜 왔다. 2016년에는 BEV의 전동 파워트레인과 구동계를 공용하는 100% 모터 구동 e-POWER를 일본 시장의 ‘닛산 노트’용으로 선보였다. e-POWER는 파워트레인 방식으로서 시리즈 하이브리드로 분류되는데, 다른 하이브리드 시스템과 차별화해 높은 가속 성능과 액셀 조작성을 BEV의 개발로 얻은 전동 파워트레인의 제어를 통해 실현하고 있다. 현재는 BEV를 비롯해 100% 모터 구동 차량이 많이 시장에 투입되고 있는데, 전동 파워트레인 제어의 관점에서 정리된 문헌은 많지 않다. 이 글에서는 닛산자동차의 전동 파워트레인 발전을 사례로 BEV와 e-POWER 모두를 다루어 보고, 특히 양산차에 채용된 전동 파워트레인의 제어에 대해 설명한다. 전동 파
사람의 시각 시스템은 우리가 세상을 이해하기 위한 주요 수단 중 하나이다. 빛이 눈에 들어오고 정보가 시신경을 통해 뇌로 전달되면 뇌가 그 정보를 해석해 ‘이미지를 생성’한다. 그 중 뇌가 관여하고 있는 과정은 특히 복잡하고 난해한데, 이것이 인식과 의사 결정, 그리고 모든 행동의 기반이 된다. 즉, 시각 시스템은 뇌의 구조를 알고 싶어하는 과학자의 주된 목표 중 하나가 된다. 그리고 동시에 시각 시스템은 이미지 정보 처리를 위한 궁극 모델 중 하나이다. 공학자는 시각 시스템을 이해하고 이것을 모방함으로써 기계가 복잡한 문제를 해결한다는 오랜 목표에 대응해 왔다. 양쪽의 대응 목적은 다르지만, 동일한 연구 대상을 다른 형태로 쫓고 있다. 최근 심층 신경망이라는 기술은 이들 양쪽의 합류를 촉진해 각각의 목표를 실현하는 데 공헌하기 시작했다. 심층 신경망은 뇌의 신경세포 네트워크의 일부를 모방해 이미지 인식, 물체 탐지 및 이미지 생성과 같은 시각 과제에 대해 탁월한 성능을 보여주고 있다. 그리고 자율주행차, 의료영상 진단, 비디오 분석, 가상현실, 증강현실, 대규모 언어 모델 등 많은 분야에서 혁신적인 응용이 이루어지고 있다. 그리고 이 놀라운 기술은 뇌의 모
최근 몇 년 동안 TSN(Time-Sensitive Networking)은 학문적 기술에서 현실 세계의 실제 애플리케이션으로 도약하는데 성공했다. 이 혁신적 기술의 이점을 활용하고자 하는 기업들은 관련 업계의 요구사항을 바탕으로 TSN 적용이 가능한 시스템을 구축하기 시작했다. Moxa는 IEEE TSN 작업 그룹이 구성되기 전부터 업계 파트너들과 협력하여 산업화 4.0(Industry 4.0)으로 잘 알려진 제조 분야의 디지털화와 산업 자동화를 위한 모든 핵심 기술을 촉진시키는데 주력해 왔다. TSN은 Moxa가 널리 기여하고 있는 산업 디지털화 애플리케이션의 중요 원동력이기도 하다. 실제로 Moxa는 수많은 업계 이해관계자들과 협력하여 TSN이 적용된 시스템을 구축하고, 실제 애플리케이션 및 여러 기술적 발전을 통해 입증된 TSN의 이점을 공장 현장에 제공하고 있다. 그동안 산업 자동화 애플리케이션은 각기 다른 장비와 인터페이스 및 프로토콜로 인해 적시에 대량의 데이터를 전송, 수신 및 처리하는데 상당한 어려움이 있었다. TSN은 연결된 모든 장치들이 공통의 시간 레퍼런스를 공유하여 특정 작업을 위한 특정 시점에 모든 데이터를 이용할 수 있도록 네트워크상