[첨단 헬로티] 최근 IoT(Internet of Things)나 Industrie 4.0 등의 키워드 하에 생산 정보를 고도 활용함으로써 생산 공정의 플렉시빌리티나 생산성을 향상시키는 대응이 활발하게 이루어지고 있다. 이것을 실현하는 수단으로서 PC(Personal Computer) 중심의 생산 시스템인 PAC(PC-based Automation Controller)이 산업기기 제어 분야에서도 점차 보급되고 있다. PAC 도입이 추진되고 있는 배경으로서 이하를 들 수 있다. (1) 생산 시스템 소프트웨어 개발 코스트 증가 →IT 툴 도입에 의한 개발 효율 향상 (2) 생산 시스템 소프트웨어 개발자 부족 →비제조 분야 IT 기술자의 활용 (3) 생산 시스템의 복잡화 →오픈된 표준 IT 기술의 활용 더구나 오픈된 산업기기용 필드 네트워크인 EtherCAT, POWERLINK, PROFINET 등에 의해 PC에서 생산 설비의 각 기기를 직접 제어하는 것이 가능해진 것도 PAC 보급의 요인이다. 한편, 소프트웨어 면에서도 PAC가 매우 범용적인 기술이고, 실장의 자유도가 높기 때문에 기능 설계를 필요로 하는 부분이 많아 도입이 반드시 쉽
[첨단 헬로티] 로봇에서 시스템 인티그레이션을 할 때에, 특히 최첨단의 연구 성과/소프트웨어 모듈의 활용이나 혹은 센서, 제어 데이터의 로깅, 비주얼리제이션 등의 경우에서 ROS의 활용은 반드시 필요해지고 있으며, 현재에는 디팩트 스탠더드로서 널리 인식되고 있다. 필자 자신도 ROS에 관한 해설 기사를 여러 번 썼는데, 거기에서는 ‘ROS=통신 라이브러리, 툴, 기반, 에코 시스템’의 도식을 소개, ROS의 최대 특징으로서 미들웨어 기술에 머물지 않고 그것을 이활용하기 위한 개발 툴과 유저 커뮤니티에 주력한 점을 지적하며, 이 점이 기존 개발된 미들웨어와 구분되어 ROS가 널리 유저를 모아 디팩트 스탠더드로서의 위치를 확립한 이유라고 설명해 왔다. 이 글에서는 계측과 제어라는 측면에서 ROS의 활용 상황을 소개하는 동시에, 다른 미들웨어 간의 상호 운용성을 확보하는 브리지 기술을 시작으로 산업계의 응용과 ROS2의 상황에 대해 전망해 본다. ROS와 계측 ROS 툴에서 가장 널리 사용되고 있는 것의 하나로 rviz라고 불리는 데이터 비주얼리제이션 툴이 있다. 이 툴의 특징은 특정 데이터, 분야, 응용에 의존하지 않고, 미들웨어 상에서 통
[첨단 헬로티] 최근 시스템의 고도화가 진행되는 동시에 시스템의 구조가 복잡해지고 있다. 새로운 기술의 도입은 하드웨어적인 부분의 개량뿐 아니라, 소프트웨어 개발 공수 증가로도 이어지고 있다. 그렇기 때문에 소프트웨어 개발에서도 공수를 절감하기 위한 리소스의 재이용이 중요해지고 있다. 이러한 배경을 바탕으로 시스템 개발에서 미들웨어 도입이 가속되고 있다. 로봇 시스템 개발에서 미들웨어는 많이 등장하고 있으며, 산업기술종합연구소에서 개발이 추진되고 있는 RT(Robot Technology) 미들웨어나 최근 세계적으로 널리 이용되고 있는 ROS(Robot Operating System) 등 시스템에 대한 적용 범위에 맞춘 미들웨어가 널리 이용되고 있다. 대부분의 미들웨어는 소프트웨어 모듈을 조합해 시스템을 구축하는 형태를 취하고 있기 때문에 모듈 단위의 교체나 검증이 가능하고, 시스템의 보수성을 높이는 것이 가능하다. 또한, 네트워크 투과성을 높여 네트워크상의 상세한 정보를 의식하지 않고도 분산 시스템을 구축할 수 있으며, 시스템 구축의 유연성 향상으로 이어지고 있다. 이와 같이 미들웨어는 복잡화되어 가는 시스템 개발에서 반드시 필요한 플랫폼이 되고 있다. 최근
[첨단 헬로티] 최근 로봇 시스템의 소프트웨어 개발에서 로봇 미들웨어가 널리 이용되고, 상호 접속성이나 소프트웨어 자산의 축적·재이용성이 향상돼 시스템 인티그레이션이 용이해지고 있다. 더구나 소프트웨어 일반에 대해서도 오픈소스화의 흐름에 더해, github 등 소스코드의 공유, 커뮤니티의 형성이나 활동을 서포트하는 서비스의 출현, 애자일 개발, DevOps 등의 소프트웨어 개발 패러다임의 변화, Docker나 Docker hub 등 컨테이너 기술과 그것을 재이용하는 기술의 출현 등으로 소프트웨어 개발의 효율이 비약적으로 높아지고 있다. 이러한 배경에서 로봇 기술을 활용한 신규 시장 창출의 움직임도 활발하다. 로봇 공학이나 AI 기술의 진전, 특히 심층학습을 비롯한 혁신적 기술의 출현에 의해 로봇의 새로운 애플리케이션, 비즈니스를 전개하려고 하는 기운이 높아지고 있다. 한편, 이러한 로봇 기술을 활용한 신규 시장 자체는 이들 기술 혁신의 스피드만큼은 확대되지 않고 있는 것이 현재 상황이다. 앞에서 말했듯이 소프트웨어 관련 기술의 진화에 의해 학술 분야의 연구 개발 성과가 제품에 적용되기까지의 기간은 단축되었지만, 연구 개발에 있어 소프트웨어 품질과
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