미래측정요구를충족하는차세대계측기
‘모듈형측정시스템’

경쟁력을 유지하기 위해서는 미래의 측정 요구를 충족시키도록 빠르게 조정할 수 있는 계측 방식이 필요하다. 모듈형 소프트웨어와 하드웨어 툴로 이루어진 그래픽 기반 시스템 디자인 방식을 이용하면, 경제적으로 쉽게 최신 기술로 업데이트할 수 있는 유연한 측정 시스템을 생성할 수 있다.

한정규 한국내쇼날인스트루먼트

최신 기술과 디자인에서는 급속한 기술의 발전만큼이나 새로운 측정 유형과 구성이 필요한 경우가 잦다.
이에 따라 새롭게 계측기를 사들이거나 기존 계측기를 조 정해야 하지만, 사실 새로운 계측기를 자주 구매한다는 것은 비용 면에서 현실적인 부담이 아닐 수 없고, 기존 솔루션을 조정하는 데에는 그에 따른 상당한 시간이 소요된다. 예를 들어, 디지털 멀티미터나 오실로스코프와 같이 기능이 고정된 계측기는 새로운 측정 요구에 맞추기 위해 직접 정의한 하드웨어가 필요하기도 하다.
이처럼 사용자 정의를 완료하는 데에는 많은 시간이 소요 될 수밖에 없으며 결국 새 프로젝트의 진행을 지연시키게 된다.
경쟁력을 유지하기 위해서는 미래의 측정 요구를 충족시키도록 빠르게 조정할 수 있는 계측 방식이 필요하다. 모듈형 소프트웨어와 하드웨어 툴로 이루어진 그래픽 기반 시스템 디자인 방식을 이용하면, 경제적으로 쉽게 최신 기술로 업데이트할 수 있는 유연한 측정 시스템을 생성할 수 있다.

모듈형 소프트웨어 장점

30년이 넘는 기간, 엔지니어들은 PC를 이용해 자신의 애플리케이션에 적합한 소프트웨어 기반 계측을 개발했다
데이터 수집을 정의하고, 분석한 결과를 PC에 디스플레이 하기 위해 소프트웨어를 이용하던 그래픽 기반 시스템 디자인을‘버추얼 인스트루먼테이션’이라고 일컫는다. 엔지니어 들은 소프트웨어에서 계측기의 분석과 시각화 처리를 정의 함으로써, 간단하게 소프트웨어를 업데이트하게 되면 앞으로의 요구에 맞게 자신의 측정 시스템을 조정할 수 있었다.
이와 같이 과거부터 이어져 온 현재의 측정에 대한 고급 그래픽 기반 시스템 디자인 방식은 기능이 고정된 계측기와 업체에서 정의한 소프트웨어보다 훨씬 더 뛰어난 유연성을 제공한다.
소프트웨어 기반 측정 시스템은 새로운 PC 기술을 쉽게 활용할 수 있다. 예를 들어, 기존에 사용하던 수집 하드웨어와 소프트웨어는 그대로 사용하고 측정 시스템에 탑재되어 있던 PC 부품들만 교체하는 것만으로 버추얼 인스트루먼트의 처리 성능을 향상시킬 수 있다. 반면, 새로운 PC 기술은 호환상에 문제가 발생할 수도 있어 지금까지 사용하던 하드웨어와 소프트웨어를 사용하지 못할 수도 있다.
PC에 멀티코어 프로세서가 적용되기 시작할 무렵, 작업을 분할하여 여러 코어가 동시에 처리하는 병렬 프로그래밍 구조는 일반적인 프로그래밍 방식과는 근본적으로 다른 구조로 되어 있다. 향상된 처리 성능을 활용하려면 엄청난 양의 코드를 재작성해야 한다.
오늘날, NI LabVIEW와 같은 시스템 디자인 소프트웨어의 추상화와 내재적인 병렬 특성은 그래픽 코드를 최소한 변경하여 루프를 특정 프로세서 코어에 할당하는 방식으로 멀티코어 프로세서의 성능을 활용할 수 있도록 돕는다.






그림 1의 예제에서는 두 개 루프 안에 있는 코드들을 설정하여 두 개의 프로세서 코어들을 루프 중 한 파라미터로 타깃팅 할 수 있기 때문에 아키텍처나 코드를 변경할 필요가 없다.
이와 같은 새로운 측정 프로젝트에는 새로운 하드웨어가 필요할 수 있다. PC에서 5m 이상 떨어진 곳에서 측정을 수행해야 하는 경우에는 USB가 아닌 이더넷이나 802.11 Wi-Fi와 같은 장거리 통신이 가능한 측정 디바이스가 필요 하다.
다양한 하드웨어와 작동하는 드라이버 소프트웨어를 이용 하면 새 하드웨어에 맞게 수집 코드를 변경해야 할 필요가 없으므로 프로젝트 개발 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있다. 이와 같은 접근방식은 단일 드라이버를 사용하기 때문에 일관된 API를 활용하고 기존 코드를 재사용함으로써 모든 프로젝트에서 생산성을 높일 수 있게 한다.

모듈형 하드웨어 장점

측정 애플리케이션들은 대부분 비슷한 신호의 I/O를 요구 하지만, 프로젝트마다 고유한 요구사항을 가지고 있다. 단일 툴에서 여러 신호 유형을 제공하는 데이터 수집 디바이스는 하나의 신호 유형만 지원하는 개별 디바이스들을 사들일 때 보다 비용 면에서 효율적이다.
이러한 다기능 디바이스는 다양한 버스에서 다양한 가격과 성능 사양을 제공하며, 향후 하드웨어에 추가로 투자할 필요 없이 신호 유형을 추가하여 프로젝트를 확장할 수 있다.
대부분 측정 애플리케이션에서 출력을 정확히 디지털 처리 하려면 센서에서 수집한 신호의 증폭, 자극, 절연, 필터링과 같은 신호 컨디셔닝이 필요하다. 직접 신호 컨디셔닝 전자장치를 제작할 수는 있지만 그러려면 상당한 시간이 소요되고, 직접 정의한 신호 컨디셔닝 전자장치는 상용 솔루션처럼 엄격한 기준에 따라 제조되거나 테스트 되지 않기 때문에 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 제품보다 신뢰성이 떨어진다.
이에 대한 대안은 유연성이 뛰어나고 확장할 수 있는 모듈 형 측정 하드웨어를 이용하는 것이다. 모듈형 측정 하드웨어는 다양한 통신 버스를 위한 여러 옵션과 측정 모듈을 위한 다양한 섀시를 제공한다. 모듈형 측정 시스템은 다양한 애플 리케이션의 요구사항을 충족시킬 수 있도록 사용자가 직접 필요한 모듈을 선택할 수 있으며 이에 따라 유연성을 확보할 수 있다.
모듈형 측정 시스템은 측정 유형과 관계없이 개별 모듈을 추가하거나 교체하기만 하면 되므로 향후 측정 요구에 빠르게 대응할 수 있다는 이점이 있다.



솔루션 사례 : 토네이도 추적에 그래픽 기반 시스템 디자인 방식 채택

TWISTEX는 토네이도 연구자인 Tim Samaras가 이끄는 기상학 연구팀으로 토네이도 인접 거리에서 토네이도 현상을 포착하여 연구한다.
이 연구팀은 2001년부터 토네이도 경로에 프로브를 배포 하여 토네이도 기둥으로부터 상세한 데이터를 수집하고 있는데, 이들이 수집하는 측정 데이터는 대기 조건을 더 잘 이해 하고, 극심한 기후 현상의 발생 위치와 시간을 예측함으로써, 궁극적으로 주변 시민의 생명을 구하기 위한 목적이 있으며, 최종적으로 미국 아이오와 주립대학교 연구원들이 진행 중인 연구에 활용된다.
연구가 지속되면서 측정 데이터와 프로브는 더욱 복잡해져만 갔다. 시스템의 크기는 8피트에 달하며, 이 시스템에 탑재 되어 영상을 촬영하고 온도, 습도, 압력, 소리, 풍속, 풍향을 문서화하는 계측기의 무게는 600파운드에 이르렀다.
프로브의 측정 요구사항이 복잡하고 거대해지자 이 연구팀은 필요한 모든 측정 유형을 독립적으로 샘플링하고, 대용량 데이터 세트를 저장할 수 있는 유연한 측정 플랫폼을 찾아야만 했다.
이 같은 과제를 해결하기 위해 연구팀은 모듈형 소프트웨어와 하드웨어를 포함하도록 시스템을 업데이트했다. 이들은 LabVIEW와 모듈형 NI CompactDAQ 플랫폼을 이용해 향후 프로브의 확장 요구에 신속하게 대응할 수 있는 측정 시스템을 구축했다.