클라우드 컴퓨팅 대용량 데이터 처리에 한계
MEC, 이용자 측에 전진 배치해 속도·보안성↑
MEC 적용 스마트팩토리, 비상상황 대처 빨라져


무선 단말의 개수가 증가하면서 처리해야 할 데이터의 양이 늘고 있다. 이로 인한 데이터 서버의 안정성, 느린 응답 속도, 데이터 통합 관리로 인한 보안성 문제가 제기되고 있다.

분산 클라우드 컴퓨팅(Multi-access Edge Computing; MEC)은 기존 클라우드처럼 중앙이 아닌, 이용자 측에 추가로 전진 배치함으로써 빠르고 안정적이며 보안성 높은 서비스를 제공한다.


MEC를 구현하는 3가지 솔루션
다양한 분야에 활용될 것으로 전망되는 MEC에는 3가지 솔루션이 필요하다.

첫 번째는 프로세서다. 원활한 데이터 처리 및 제어를 위해선 CPU, APU, GPU 등을 활용한 고성능 프로세서가 필요하다.

두 번째는 메모리이다. DRAM, SRAM 등의 기존 메모리뿐 아니라 MRAM, PCRAM, ReRAM과 같은 차세대 메모리를 활용한 초고속의 읽기/쓰기 속도가 필요하기 때문이다.

마지막은 네트워크다. 지연 시간을 최소로 줄인 데이터 처리는 자율주행차량, 항공기 등 안전 사고와 관련된 분야에서 가장 필요한 항목이다.

MEC는 이 3가지 솔루션으로 URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications) 서비스를 제공한다.

스마트팩토리는 MEC가 가장 유용하게 쓰일 분야다. 제품 기획, 설계, 생산, 유통, 서비스 등 모든 과정을 ICT로 통합하여 소비자 맞춤형 제품을 제공하고, 실시간으로 공장 생산 체계를 분석하여 최적의 솔루션을 제공할 수 있기 때문이다.

MEC 모듈은 공장 내 PLC, 로봇, 카메라, 작업자, 컨베이어 벨트 등 다양한 에지 단에 설치되어 기존의 하드웨어 중심적인 모델에서 소프트웨어 중심의 동적 성장형 모델을 이룰 것으로 기대된다.


스마트팩토리에서의 MEC
MEC를 활용한 스마트팩토리의 핵심도 3가지다.

첫 번째는 실시간 공장 관리이다. 원격으로 공장 가동 상황, 생산 정보, 설비 및 제품 정보를 취합하여 데이터를 관리하고 불량 및 사고 발생 시 빠른 대응이 가능하다.

디지털 트윈 기술을 통해서 컴퓨터 속에 실제 사물을 복사하고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 시뮬레이션하여 결과를 예측할 수도 있다.

두 번째는 최적화된 제어와 생산 예측이다. 효율성 향상을 위해 증강현실(AR), 혼합현실(MR)과 같은 기술을 활용하여 공정 제어를 원활히 진행할 수 있으며, 빅데이터를 기반으로 미래 상황을 예측하고 조기 계획화가 가능하다.

마지막으로 머신 러닝을 통한 품질 관리이다. MEC를 활용한 스마트팩토리는 머신 비전 기술을 기반으로 이미징 기반 자동 검사 및 분석을 할 수 있다.


국내외 스마트팩토리 개발 현황
시장조사기관 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)에 따르면, 전 세계 스마트팩토리 시장은 매년 8%씩 성장할 전망이다. 제조업이 발달한 국내의 경우에는 매년 11.2%씩 성장할 것으로 판단된다.

롯데정보통신은 스마트팩토리 사업을 강화하기 위해 2019년 초, 지멘스와 파트너십을 체결했다. 포스코 ICT는 제너럴 일렉트릭과 손잡고 제철설비에 최적화된 스마트팩토리 개발을 추진하고 있다.

미국 로크웰 오토메이션은 2017년, IT 기술과 OT를 융합하여 커넥티드 엔터프라이즈를 구현하기 위해 노력하고 있다고 밝혔다. 스위스 ABB는 2018년, 원격으로 최적화 및 관리 프로세스를 수행할 수 있는 스마트팩토리 솔루션인 ABB 드라이브를 선보였다.

미국 에머슨은 올해 초, 제너럴 일렉트릭의 인텔리전트 플랫폼 부문을 인수하기로 했다고 밝혔다. 제너럴 일렉트릭 인텔리전트 플랫폼은 클라우드 연결 컨트롤러 장치 제품군을 개발했다.

2019년 올해의 공장으로 손꼽히는 독일 지멘스의 암베르크 공장은 디지털 트윈을 적극 활용하고 있다. 각종 환경 변화가 제품에 어떤 영향을 끼치는지 실시간으로 분석하여 생산 공정 최적화를 이뤄낸 지멘스는 1989년 첫 공장 가동 때보다 생산성이 14배 향상되었다고 밝혔다.

MEC는 스마트팩토리 뿐만 아니라 스마트시티, 자율주행차량, AI, VR/AR을 너머 더욱 다양한 분야에서 활용될 여지가 많다. 따라서 지금은 새로운 비즈니스 모델 창출을 위해 도전정신을 발휘할 적기다.

이 기사는 e4ds 전자기술연구원의 김동욱 연구원의 글을 정리한 것입니다.