KR102620137B1

KR102620137B1 - Ｔｓｎ 트래픽 스케줄링에 대한 구현 및 평가 방법

Info

Publication number: KR102620137B1
Application number: KR1020220022968A
Authority: KR
Inventors: 홍승호; 장준휘; 송원석
Original assignee: 네스트필드(주)
Priority date: 2022-02-22
Filing date: 2022-02-22
Publication date: 2024-01-02
Also published as: KR20230126008A; WO2023163372A1

Abstract

IEEE 802.1 작업 그룹(task group)에서 표준화되어 유지 관리되는 TSN(Time-Sensitive Networking)은 이더넷의 실시간 및 결정적(deterministic) 능력을 향상시킨다. 그러나 트래픽 스케줄링은 표준화되지 않았으며 광범위하게 연구되고 있다. 대부분의 연구는 본질적으로 이론적이며 실용적인 검증 연구는 드물다. 이러한 격차를 메우기 위해 본 발명은 먼저 실제 TSN 기반 프로세스 자동화 시스템을 구축하고 산업 시설에 어떻게 트래픽 스케줄링 방법(TSM: Traffic Scheduling Method)을 배포할지에 대한 세분화된 지침을 제시한다.본 출원인은 본 발명에 따른 방법에 대한 타당성을 실험적으로 조사하고 그 성능을 상용 TSN 스케줄러의 성능과 비교했다. 그 결과 본 발명에 따른 방법이 확고한 실시간 요구 사항을 충족하도록 트래픽을 정확하게 스케줄링하고 대기열 지연을 제거하여 초저 대기 시간(ultra-low latency)을 달성한다는 것을 보여준다. 500개의 무작위 사례에 대한 스케줄링 계산 시간은 TSM이 상용 스케줄러보다 571배 이상 빠른 밀리초 단위로 흐름을 적절하게 스케줄링할 수 있음을 보여준다.

Description

ＴＳＮ 트래픽 스케줄링에 대한 구현 및 평가 방법{Method for implementing and assessing traffic scheduling in Time-Sensitive Network}

본 발명은 트래픽 스케줄링에 대한 구현 및 평가 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 TSN(Time-Sensitive Network) 트래픽 스케줄링을 산업 자동화 시스템에 구현한 것이다.

시간에 민감한 네트워킹(TSN: Time-Sensitive Networking)은 다음 산업 통신 시대를 위한 주요 기술로 부상하고 있다. TSN은 이더넷의 우수한 대역폭과 낮은 비용을 활용하여 일련의 향상된 표준을 사용하여 실시간 및 결정론적(deterministic) 능력을 보완한다. IEEE 802.1 TSN 작업 그룹(Task Group)은 고정밀 클럭 동기화, 제한 지연 시간, 초고신뢰성 및 유연한 리소스 관리와 같은 표준을 개발하고 유지 및 관리한다.

TSN은 다른 이더넷 기반 실시간 통신 기술(예: EtherCAT, PROFINET, Sercos III 등)보다 더 나은 표준 준수 및 벤더 독립성, 호환성을 제공한다. 저렴한 비용과 사용 편의성으로 인해, TSN 네트워크는 쉽게 확장되고 다른 상위 계층 통신 기술들(예를 들어, OPC UA)과 통합될 수 있다.

따라서 TSN은 다양한 산업 응용 프로그램의 구현에 핵심적인 역할을 하고 있으며 산업용 사물 인터넷에서의 정보 기술 및 운영 기술의 통합에도 기여하고 있다. TSN은 산업 자동화에 국한되지 않으며, 차량 내 네트워킹, 항공우주 등과 같은 실시간 통신이 필요한 다른 많은 영역에서도 중추적인 역할을 한다.

이전의 보고서들은 시간 동기화, 시뮬레이션, 자원 관리, 트래픽 스케줄링 측면에서 TSN을 조사하였다. 선행 연구에서 EtherCAT 노드들 간의 매우 정확한 클럭 동기화를 보장하는 TSN 기반 시간 동기화 방법이 제시되었다. TSN을 무선 네트워크로 확장하기 위해, 새로운 고정밀 무선 시간 동기화 전략이 개발되었다.

다른 선행 연구에서 실용적인 산업 시스템에 배치하여 IEEE 802.1AS의 클럭 동기화 정확도가 테스트되었다. 클럭 정확도에 영향을 미치는 주요 요인(PHY 지터 및 클럭 세분성)이 분석되었다. 다른 연구에서 OMNET++ 시뮬레이터를 사용하여 IEEE 802.1 Qbv를 모델링했고, 실제 TSN 테스트 베드에서 시뮬레이션을 추가로 검증하였다.

다른 연구에서 OPC UA TSN 구성 아키텍처가 제안되었으며 실험실 수준의 제조 시스템에서 검증되었다. 다른 연구에서 TSN 네트워크를 자동으로 구성하기 위한 SDN 기반 자체 구성 프레임워크가 제시되었다. 시뮬레이션 결과, 토폴로지가 다른 TSN 네트워크가 적절하게 구성되어 있는 것으로 나타났다.

TSN을 트래픽 스케줄링에 적용하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 만족도 모듈로 이론(SMT) 및 정수 선형 프로그래밍(ILP)과 같은 최적화 이론이 널리 적용되었다. 선행 연구에서 SMT 모델과 배열 이론을 사용하여 스케줄링 제약 조건을 공식화했다. 다른 선행 연구에서 SMT 기반 최적 계수 이론을 사용하여 대기 없는 스케줄링 알고리즘을 제시했다. 다른 선행 연구에서 TSN을 가상 머신(VM) 기반 제어 네트워크에 적용하고 트래픽 스케줄링을 위한 경량 휴리스틱 알고리즘을 제시하였다. ILP 기반 접근법도 탐구되었다. 다른 선행 연구에서 ILP 기반 알고리즘을 사용하여 시스템에 들어오는 새로운 TSN 트래픽을 예약했다. 제안된 공식을 해결하기 위해 상용 ILP 솔버(solver)(CPLEX)가 사용되었다. 다른 연구에서는 대규모 시간 민감 네트워크를 위한 ILP 기반 충돌 정도(DoC) 인식 반복 라우팅 및 스케줄링 알고리즘을 제시했다. 또한 다른 연구에서 공동 라우팅 및 스케줄링 문제를 모델링하는 ILP 공식을 개발하고 최첨단 ILP 솔버(solver)와 다양한 입력을 사용하여 런타임 제한을 탐구했다.

상술한 선행 연구들은 최적화 이론이 TSN 스케줄링 문제를 해결했다는 것을 발견했다. 그러나 입력 수가 증가함에 따라 런타임이 급격히 증가하여 산업 시스템의 실제 구현이 복잡해졌다. 최적화 이론과 다르게 본 발명자는 대역폭 할당 개념을 사용하여 트래픽 스케줄링 방법(TSM)을 발명하였다. 대부분의 선행 연구는 시뮬레이션을 통한 TSN 스케줄링 이론에 초점을 맞췄으며, 실제 제조 시나리오에서는 스케줄링 알고리즘이 아직 구현되지 않았다. 극소수의 연구가 실제 구현에 의한 이론적 접근방식을 검증했다. 한 연구가 IEEE 802.1Qbv의 성능을 평가할 때 개념 증명 실험을 수행하였다. 다른 연구에서, 다양한 공급업체에서 구할 수 있는 기성 TSN 장치들이 요약되었다. 다른 연구에서, 스케줄링을 위해 Slate XNS 소프트웨어의 핵심 구성 요소로 Z3 SMT 솔버를 사용했습니다. 따라서, 이러한 연구는 실질적인 TSN 연구를 수행했다. 그러나, TSN 표준에 대한 증명과 하드웨어 솔루션에 대한 설명에만 관심이 있었다. 다른 연구에서 실험용 테스트 베드를 사용하여 알고리즘을 검증했지만, 실제 산업 애플리케이션이나 장치 다양성은 고려되지 않았다. 구체적으로, TSN 트래픽을 전송하거나 수신하는 엔드 스테이션만 평가되었고, 실제 제어 시스템(컨트롤러, 센서 및 액추에이터)의 몇 가지 핵심 구성 요소가 부족했다. 따라서 TSN 스케줄링의 실현 가능성이 입증되어야 한다. 또한, 인용된 작업들은 기술적 세부 사항이 부족했고, 알고리즘 구현이나 TSN 테스트 베드 개발 어느 것도 설명되지 않았다

본 발명은 상기와 같은 상황을 감안하여 창안된 것으로서, 본 발명의 목적은 시간에 민감한 네트워킹(TSN: Time-Sensitive Networking)를 위한 트래픽 스케줄링 방법(TSM)을 개발하여 실제 환경에 구축하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 TSM의 실제 가능성을 분석하기 위해 다양한 실험 결과를 탐색하는 것이다.

이를 위해, 본 발명에 따른 방법은 산업 자동화 시스템의 제어 장치에서 수행되는 방법으로서, 네트워크 토폴로지(network topology)(G), 트래픽 흐름(traffic flow) 사양(F) 및 라우팅 경로(routing path)()에 근거하여 네트워크를 하위 네트워크로 분할하고 트래픽 흐름 사양을 조정하는 네트워크 파티션(network partition)을 수행하는 단계와, 상기 하위 네트워크(G'), 상기 조정된 트래픽 흐름 사양(F'), 링크 사양(링크 속도 및 길이)에 근거하여 각 트래픽 흐름에 대해 메시지 전송 시작 순간() 및 라우팅 경로 상의 스위치(SW)를 특정 시간에 열거나 닫기 위한 게이트 제어 목록(GCL)을 결정하는 스케줄링 단계를 포함한다.

본 발명에 따른 장치는 산업 자동화 시스템의 제어 장치로서, 네트워크 토폴로지(network topology)(G), 트래픽 흐름(traffic flow) 사양(F) 및 링크 사양(링크 속도 및 길이)을 입력받아 각 트래픽 흐름의 라우팅 경로(routing path)()를 계산하고, 상기 라우팅 경로에 근거하여 각 트래픽 흐름에 대해 발화자(송신기)의 메시지 전송 시작 순간() 및 라우팅 경로 상의 스위치(SW)를 특정 시간에 열거나 닫기 위한 게이트 제어 목록(GCL)을 생성하는 중앙 네트워크 구성기(CNC)와. 상기 중앙 네트워크 구성기로부터 상기 발화자(송신기)의 메시지 전송 순간을 수신하여 발화자(송신기)의 메시지 전송 동작을 제어하는 중앙 사용자 구성기(CUC)를 포함한다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 현실적인 TSN 시스템을 구축하여 로봇 프로세스 자동화 시나리오가 TSM 스케줄러의 효과를 검증하는데 사용되었다.

본 발명에 따른 TSM의 실시간 성능을 상업용 스케줄러의 성능과 비교한 결과, TSM은 산업용 로보틱 애플리케이션의 엄격한 실시간 요구 사항, 큐잉 지연 제거 및 초저지연 시간을 보장할 수 있다.

본 발명에 따른 TSM은 상용 스케줄러보다 571배 이상 빠르게 500개의 흐름을 밀리초 단위로 스케줄링할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 TSM은 Industry 4.0의 맥락에서 네트워크 인프라 또는 사용자 지향 애플리케이션의 변경에 필요한 재구성을 신속하게 처리할 수 있는 효과가 있다.

도 1 : TSN 네트워크의 예시
도 2 : 임의 SW_k의 출구에 대한 대역폭 할당 체계
도 3 : 시스템 아키텍쳐
도 4 : CNC 및 CUC에 대한 절차 순서도
도 5 : 구성(configuration) 절차의 순서
도 6 : 실제 TSN 기반 프로세스 자동화 시스템
도 7 : 표 3과 표 2의 시간 간격 할당에 대한 그림
도 8 : 종단 간 지연 시간(T_e2e) 비교: TSM 및 Cisco CNC 결과
도 9 : 지연 제약이 다른 스케줄링 성능 비교
도 10 : 실제 테스트 베드에 대한 TSM 및 Cisco CNC의 계산 시간(T_cal)
도 11 : TSM 및 Cisco CNC의 계산 시간(T_cal) 비교

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다. 본 발명의 구성 및 그에 따른 작용 효과는 이하의 상세한 설명을 통해 명확하게 이해될 것이다.

본 발명은 네트워크 모델 제시, TSM(Traffic Scheduling Method)의 핵심 원칙, 실제 산업 시설을 위한 실제적인 트래픽 스케줄링 및 시스템 구성 및 성능 평가의 순서로 구성되어 있다.

네트워크 모델

TSN 토폴로지는 방향 가중치 그래프 G≡(V,E)로 모델링된다. 여기서 V는 네트워크 노드 집합이고, E={(v_i,v_j)|v_i,v_j∈V}는 소스 v_i와 목적지 v_j의 모든 방향 링크 집합이다.

V = (SW ∪ ES), 여기서 SW 및 ES는 각각 TSN 스위치 및 엔드 스테이션을 나타낸다. 도 1에 TSN 네트워크 토폴로지의 예가 나와 있으며, 여기서 SW = {SW_i|i=1...5} 및 ES = {ES_j|j=1...10}. SW 및 ES는 802.1AS을 통해 동기화되고, 802.1Qbv에서 정의된 트래픽 스케줄링을 위한 시간 인식 셰이퍼(TAS)가 구비되어 있다. 특히, TAS에는 시간 인식 게이트가 있는 8개의 우선 순위 큐가 있다. 게이트 제어 목록(GCL)을 사용하여 TAS는 특정 시간에 게이트를 열거나 닫아서 트래픽을 스케줄링한다. GCL은 중앙 네트워크 구성기(CNC)에 의해 계산되고 시스템이 실행되기 전에 SW(TSN 스위치)에 구성(설정)된다. 실시간 애플리케이션은 ES에 의해 실행되며, ES는 일련의 시간이 중요한 흐름(TC flow) F를 생성한다.

각 흐름 f_i∈F는 튜플 로 표현될 수 있다. 여기서 src_i∈ES는 소스, dst_i∈ES는 목적지, p_i는 전송 주기, l_i는 트래픽 크기, φ_i는 지연 제약(즉, 최대 허용 지연), 는 src_i에서 노드 v_j(v_j∈V)까지의 홉 개수이다.

실시간 성능을 보장하기 위해서 φ_i 안에 f_i가 src_i에서 dst_i로 전송되어야 한다. 예제 토폴로지의 흐름 사양은 도 1의 하단에 나와 있다.

여기서, ,

등이 있다.

도 1에 표시된 흐름 사양의 마지막 요소는 src_i에서 dst_i(즉, v_j=dst_i)까지의 홉 카운트 이다. 라우팅 경로 는 소스 v_i에서 목적지 v_j로 f_i의 전달 경로를 따라 상호 연결된 모든 노드의 순서이다. 예를 들어, 도 1의 녹색 화살표에 표시된 바와 같이, ES₁에서 ES₃까지의 f₁의 경로는 이다.

TSM의 핵심 원칙

입력은 네트워크 토폴로지 G, TC 흐름 F 및 링크 사양(길이 및 속도)이다. 출력은 TSN 스위치의 GCL과 모든 TSN 화자에 대한 트래픽 전송의 시작 순간이다. 본질적으로 TSM에는 두 가지 루틴이 포함되어 있다. 두 가지 루틴은 확장성을 높이기 위한 네트워크 파티션과 실시간 성능을 보장하기 위한 트래픽 스케줄링이다.

네트워크 파티션

네트워크 파티션 루틴은 후술하는 스케줄링을 대규모 TSN의 하위 네트워크에 적용한다. 임의의 TSN 네트워크 G는 분기가 없는 여러 하위 네트워크 G'로 분할할 수 있다. 예를 들어, 도 1에서 네트워크는 4개의 하위 네트워크 G'= {(SW₁,SW₂), (SW₂,SW₃), (SW₃,SW₄), (SW₃,SW₅)}로 분할된다. 각 하위 네트워크 G'는 직렬로 N개의 입력 f_i, N개의 출력 f_i 및 K개의 TSN SW를 포함한다. 따라서, L번째 하위 네트워크 G'_L에서 f_i의 최대 허용 지연 φ_i ^L은 다음과 같다.

여기서 L은 하위 네트워크 인덱스, K는 G'_L에 있는 SW의 수, M은 에 따른 총 SW 수이다. 각 하위 네트워크의 f_i의 실제 종단간(end-to-end) 지연 시간이 φ_i ^L을 초과하지 않는 경우, 총 최대 허용 지연 요구 조건 φ_i가 충족된다.

트래픽 스케줄링

트래픽 스케줄링의 기본 개념은 시분할 멀티플렉싱을 통해 사용 가능한 대역폭을 시간 슬롯으로 나누는 것이다. 다음으로, 두 개의 분리된 간격(즉, 시간이 중요 간격 및 시간이 중요하지 않은 간격)이 TC 및 비TC 트래픽 흐름에 할당되어 비TC 트래픽 흐름에서 TC 트래픽 흐름으로의 전송 간섭을 제거한다. 시간이 중요한 간격은 개별 TC 트래픽 흐름에 할당되는 여러 개별 시간 슬롯으로 더 세분된다. 이러한 할당은 서로 간섭 없이 서로 다른 TC 흐름의 독립적인 전송을 보장한다. 따라서, 최대 허용 지연 요구 조건이 충족되고 어떤 흐름도 대기 지연을 경험하지 않는다. 트래픽 스케줄링에 대한 입력은 각 하위 네트워크 내에서 전송되는 흐름의 사양이며 출력은 TSN 스케줄이다. 네트워크 파티션에서 각 φ_i는 수학식 1을 사용하여 φ_i ^L로 조정되어야 한다. L번째 하위 네트워크 G'_L에서, Φ는 φ_i ^L(∀i=1, ...,N)의 벡터로서 다음과 같이 오름차순으로 정렬된 구성이다.

다음으로, 트래픽 스케줄링의 기본 원칙을 요약한다.

단계 1: SW_k 출구에 대한 시간 분할 간격(TDI_k)을 결정한다. SW_k 출구 시간에서 TC 흐름 f_i 및 비TC 흐름은 대역폭 자원을 두고 경쟁한다.

도 2에서 도시된 바와 같이, f_i의 실시간 성능을 보장하기 위해, 공유 대역폭은 여러 시간 분할 간격으로 분할된다. 여기서는 인스턴트 0을 TSN 스케줄의 시작으로 간주한다. 모든 TDI^k 값의 길이는 초주기(T_cycle ^k)로 합산된다. 스케줄링은 T_cycle ^k 간격으로 반복된다. 일반적으로 각 TDI^k는 보호 밴드 간격(GBI^k), TC 간격(TCI^k) 및 2개의 비TC 간격[첫 번째 TC 간격(NTCI₁ ^k) 및 두 번째 비TC 간격(NTCI₂ ^k)]으로 추가로 분할된다. TCI^k에는 f_i 전송 전용 시간 간격(TS^k)이 여러 개 있다. GBI^k는 비TC 흐름으로부터의 전송 간섭을 방지하기 위해 항상 TCI^k 바로 앞에 스케줄링되어 있다. NTCI₁ ^k는 TCI^k 전에 할당되고 NTCI₂ ^k는 TCI^k 다음에 할당된다. 그런 다음 TCI^k, GBI^k 및 NTCI₁ ^k의 길이를 결정한다.

TDI^k는 SW_k의 기본 스케줄링 단위이며, 그 길이는 수학식 3에 의해 결정되며, 여기서 φ_min은 가장 작은 최대 허용 지연이다. 수학식 3은 TDI^k의 길이를 φ_min으로 제한함으로써 실시간 성능을 보장한다.

802.1Qbv에 정의된 바와 같이, GBI^k는 최대 전송 단위(MTU) 크기 프레임 전송의 지속 시간이며, 수학식 4에 의해 결정된다. 여기서 L_mtu는 MTU 크기이고 는 링크 속도이다.

다음으로, NTCI₁ ^k의 길이를 결정한다. NTCI₁ ^k와 GBI^k의 합은 f_i가 경험하는 네트워크 지연 과 같다. 따라서 f_i가 SW_k에 도착하는 즉시 TCI^k 동안 전송될 것이다. 는 수학식 5와 같다.

여기서 M_i는 src_i와 SW_k 간의 SW 개수이다. 전송 지연(d_trans)과 전파 지연 (d_prop)은 간단히 계산될 수 있다. 스위치의 처리 지연(d_proc)이 입력이라고 가정한다. NTCI₁ ^k는 수학식 6에 의해 주어지며, 여기서 GBI^k와 는 각각 수학식 4 및 5에 의해 결정된다.

단계 2: TCI^k에 할당된 시간 슬롯 수(TSTCD^k) 및 시간 슬롯 할당 간격(TSAI_i)을 결정한다. 큐잉 지연을 제거하기 위해 먼저 입력 f_i에 대한 최대 허용 지연 요구 사항을 조화시킨 다음 적절한 시간 슬롯을 할당한다. 구체적으로, TSAI를 벡터라고 하자. 이 벡터의 원소들은 다음과 같이 TSAI_i의 오름차순으로 정렬된다.

TSAI₁은 가장 작은 TSAI_i이며 수학식 8로 정의된 TDI^k의 길이와 같아야 한다.

수학식 8의 정의는 가장 긴급한 TC 트래픽이 최대 허용 지연 요구 조건을 초과하지 않도록 보장한다. 그러므로, 모든 지연 요구 조건이 충족된다. 다음으로 윈도우 스케줄링 알고리즘을 채택하여 TSAI_i(∀i=2,...N)를 계산한다.

수학식 9의 첫 번째 항은 각 TSAI_i가 정수 k_i에 TSAI₁을 곱한 값을 나타낸다. k_i는 2의 거듭제곱(2^m)으로 정의된다. 여기서 m은 바닥 함수 이다. 수학식 9에서 알 수 있듯이, 최대 시간 슬롯 할당 간격 TSAI_max는 TSAI_i의 최소 공배수이며, 따라서 위에서 언급한 초주기 T_cycle과 동일하다. 즉, TSN 스케줄링은 TSAI_max 간격으로 반복된다. TCI^k에 할당된 시간 간격 개수(TSTCD^k)는 다음과 같다.

모든 TSTCD^k 값이 정수가 되도록 하기 위해 수학식 10은 공식을 반올림한다. 이 공식은 TDI^k 동안 f_i에 할당된 평균 시간 간격 수를 나타낸다. 그런 다음 TCI^k의 길이를 다음과 같이 결정한다.

여기서 는 f_i를 전송하는 데 걸리는 시간이고, L_frame은 프레임 크기이며, 는 링크 속도이다. 이 시점에서 TDI^k의 경우 GBI^k, NTCI₁ ^k 및 TCI^k의 길이가 결정되었다. 나머지 대역폭은 NTCI₂ ^k에 할당되며, 그 길이는 다음과 같다.

NTCI₂ ^k는 입력 TSN 흐름이 증가함에 따라 감소한다. 그러나 입력 흐름의 수가 무한히 증가할 수 없기 때문에(대역폭은 유한), NTCI₂ ^k는 음수가 될 수 없다. 너무 많은 f_i가 입력되면 대역폭이 오버로드된다. 이를 방지하려면 입력 TSN 흐름 수가 최대 대역폭을 초과하지 않아야 한다. 즉, NTCI₂ ^k의 길이는 다음과 같이 제한되어야 한다.

수학식 12 및 13에 따르면, 안정성 조건은 수학식 14가 되며, 이는 f_i가 적절히 스케줄링된다는 것을 보장한다.

단계 3: 특정 시간 슬롯을 f_i에 할당하고, 발화자 와 스위치()에서 전송된 첫 번째 메시지의 시작 순간(instant)을 결정한다. 여기서, 시간 슬롯 할당의 순서는 지연 요구사항이 가장 작은 f_i에서 가장 큰 순으로 결정된다. 특히, φ₁인 f₁이 첫 번째 TDI^k에서 사용 가능한 첫 번째 시간 슬롯에 할당된다(도 2에서 빨간색 별표로 표시됨). 그런 다음, φ_i(∀_i=2,...N) 값을 가진 나머지 f_i가 다음 사용 가능한 시간 슬롯에 할당되고 계속된다. f_i가 SW_k에서 스케줄링 될 때, 는 다음과 같이 된다.

여기서 m과 n은 각각 TDI^k와 TS^k의 지수이다. 수학식 15는 f_i가 SW_k의 출구로부터 전송되는 순간을 나타낸다. f_i가 출구에 도착하기 전에, 전달 경로 에 따른 지연을 경험한다. 따라서, 해당 시간 만큼 역추적한 후 를 결정한다.

여기서 는 수학식 5에 의해 결정되는 src_i에서 SW_k까지의 네트워크 지연이다.

단계 4: TSN 스케줄(즉, GCL)을 생성한다. GCL은 TAS에 특정 순간에 게이트를 여닫고 일정 시간 동안 게이트 상태를 유지하도록 지시한다. 세 가지 핵심 매개변수가 필요하다.

1. f_i를 전송할 수 있는 게이트가 열리는 순간

단계 3에서 결정된 및 는 발화자 또는 스위치에 전송 시작 순간을 알려준다.

2. 완전한 트래픽 전송을 허용해야 하는 게이트 개방 시간

단계 1와 단계 2에 나타난 바와 같이, TCI^k, NTCI₁ ^k 및 NTCI₂ ^k는 각각 f_i 및 비TC 흐름의 전송에 사용할 수 있는 간격이다. GBI^k는 비TC 흐름으로부터의 전송 간섭을 방지하기 위해 구성된다. 게이트는 각 간격이 시작될 때 열리고 끝날 때 닫힌다.

3. GCL의 주기 시간

GCL은 단계 2에서 결정된 TASI_max 간격으로 반복된다.

구현 방법론

이제 TSN 기반 프로세스 자동화 시스템의 두 가지 중요한 구성 요소인 스케줄링 절차 및 구성 에이전트의 구현을 위한 세부 지침을 제시한다.

도 3에서 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예는 완전히 중앙 집중화된 모델을 기반으로 시스템 아키텍처를 구축하였다. 구체적으로 TSN 네트워크 G={(ES_i,SW_j) |i=1,...,8,j=1,2}에서, SW1과 SW2는 상호 연결되고, ES₁, ES₂, ES₃, ES₄는 TSN 발화자(송신단)이며 ES₅, ES₆, ES₇, ES₈은 청취자(수신단)이다. 하드웨어 배치 및 애플리케이션 시나리오는 후술한다.

본 발명의 실시예는 CNC(중앙 집중식 네트워크 구성기)와 CUC(중앙 집중식 사용자 구성기)의 두 가지 주요 시스템 구성 요소를 개발했다. CNC는 TSN ES 및 SW의 전달 경로 및 스케줄을 계산한다. CUC는 트래픽 정보와 모든 TSN ES의 구성 매개변수의 중앙 정비를 담당한다.

CNC와 CUC가 어떻게 개발되는지를 명확히 하기 위해 도 4에 도시된 흐름도를 제시한다. CNC 입력은 네트워크 토폴로지 G, TC 흐름 F 집합, 링크 길이 , 속도 로서 녹색 블록으로 표시되어 있다.

주황색 블록은 세 가지 내부 CNC 루틴, 즉 라우팅 과정, 스케줄링 과정 및 구성 에이전트이다. 라우팅 과정에서 잘 알려진 최단 경로 알고리즘을 사용한다. 그러면 전달 경로가 계산되어 스케줄링 과정에 입력된다. 스케줄링 과정에서 상술한 TSM이 실행된다. 스케줄링 과정의 출력은 TSN 장치를 위해 구성된 GCL 및 이다. 는 CUC에 의해 TSN ES를 구성하는데 사용되는 반면, GCL은 CNC에 의해 SW를 구성한다. 이 절차는 네트워크 장치의 구성을 중앙에서 관리하는 NETCONF(네트워크 구성 프로토콜) 및 YANG(Yet Another Next Generation) 프로토콜을 기반으로 한다. 더욱이, NETCONF는 네트워크 장치의 구성을 획득하고 수정하기 위해 간단한 원격 프로시저 호출 (RPC) 메커니즘을 채택하는 RFC 6241에서 제안되었다. YANG은 RFC 7950에서 공개된 데이터 모델링 언어로 네트워크 장치의 구성 데이터, 상태 데이터 및 RPC를 정의한다. YANG 인스턴스는 XML 형식으로 인코딩되고 NETCONF에 의해 추출되어 네트워크 장치를 구성할 수 있다. 스케줄링 및 구성 구현에 대해서는 아래에서 설명한다.

스케줄링 과정

TSM은 네트워크 파티션과 트래픽 스케줄링의 두 가지 루틴을 사용하는 스케줄링 절차가 되도록 구현했다. 일반적으로 네트워크 파티션은 네트워크 G를 분기 없이 여러 하위 네트워크 G'로 분할하여 입력을 획득 및 처리한다. 그런 다음, 이 루틴은 G'에 대한 입력 파라미터(예: 최대 허용 지연 요건 φ_i)를 조정한다. 마지막으로, G'와 조정된 파라미터는 TSN 스케줄을 계산하기 위한 트래픽 스케줄링에 입력된다. 자세한 내용은 아래에 설명한다.

네트워크 파티션

절차 1에서 나타난 바와 같이, 네트워크 파티션에는 일반적으로 분기 노드 획득(Obtain branch nodes), 파티션 네트워크(Partition network) 및 입력 조정(Adjust inputs) 등 3가지 하위 기능이 포함되어 있다.

특히 라인 1은 분기 노드 획득 루틴이 분기 노드를 찾기 위해 입력 토폴로지 G를 사용한다는 것을 나타낸다. 분기 노드는 스위치 노드이며 branchNodes = 로 표기된다.

branchNodes는 네트워크 G가 분기 없이 다양한 G'로 분할되는 중단점(breakpoint)이다. 이를 위해 branchNodes의 각 요소는 두 개의 스위치를 통해 엔드 스테이션 또는 스위치 중 하나에 상호 연결되어야 한다. 분기 노드의 모든 요소를 찾으려면 분기 노드 획득은 다음과 같은 필터를 실행한다.

1) N개 스위치(N≥3)와 M개 엔드 스테이션(M≥0)과 연결된 스위치 노드를 필터링한다.

2) M개 TSN 엔드 스테이션(M≥1)과 N개 스위치(N = 2)와 연결된 스위치 노드를 필터링한다.

예를 들어, 도 1의 토폴로지를 입력하고 분기 노드 획득을 실행한다.

SW₃가 세 개의 스위치에 연결되고(필터 규칙 1) SW₂가 두 개의 엔드 스테이션에 연결되므로(필터 규칙 2), 분기 노드 branchNodes={SW₂,SW₃}이다. 이것은 네트워크가 분기 노드 지점에서 분할되는 경우 각 하위 네트워크가 어떤 분기도 가지지 않음(즉, 입출력 흐름의 수가 동일)을 보장한다.

branchNode를 정의한 후 파티션 네트워크는 전달 경로 에 branchNode가 포함되어 있는지 확인하여 네트워크를 분할한다(라인 2). branchNode의 요소가 감지되면 네트워크는 branchNode의 요소에 해당하는 지점에서 두 개의 하위 네트워크로 분할된다. 예를 들어, f₂의 전달 경로는 이고, 분기 노드는 위에서 결정된 것처럼 {SW₂,SW₃}이다. 따라서 를 따라 네트워크는 두 개의 하위 네트워크, 즉 {(SW₁,SW₂ ), (SW₂,SW₃)}로 분할된다. 이 과정을 반복함으로써 전체 네트워크는 결국 도 1의 파란색 점선으로 표시된 4개의 하위 네트워크로 분할된다.

파티션 네트워크를 실행한 후 흐름 사양이 조정된다(라인 3). 허용 가능한 최대 지연 요구사항(φ_i 값)은 수학식 1을 사용하여 조정된 다음 스케줄링 함수에 입력된다. 예를 들어, 도 1에서 f₂의 φ₂는 200μs이고, 첫 번째 하위 네트워크 {(SW1,SW2)}에 관련된 SW의 수는 2이며, 전달 경로의 SW의 수는 3이다. 따라서 조절된 최대 허용 지연 φ₂ ¹은 수학식 1을 사용하여 100μs이다. 마지막으로 G'와 F'를 구하여 스케줄링 함수에 입력한다.

트래픽 스케줄링

절차 2에 의해 TSN에 대한 트래픽 스케줄링(Traffic Scheduling)을 구현한다. 여기서 네 가지 스케줄링 단계는 회색으로 강조된다. 상세하게, 라인 1은 f_i의 수(numflow)로 표시되는 F'의 길이를 얻기 위해 len() 함수를 이용한다. 그 다음, F'는 힙소트(heapsort) 방법을 사용하여 φ_i'의 오름차순으로 정렬되고, φ_i'는 Φ에 포함된다. 시간 분할 간격(즉, 트래픽 스케줄링의 단계 1)은 라인 3과 4에 의해 결정된다. 특히, 기본 스케줄링 단위 TDI는 모든 φ_i' 중 가장 작은 값(φ₁')으로 업데이트된다. 그런 다음 GBI의 길이는 수학식 4를 사용하여 결정된다.

단계 2는 5-15번 라인에 의해 구현된다. 먼저 할당 간격 TSAI_i가 결정된다. TSAI_i의 가장 작은 값은 TSAI의 첫 번째 원소(TSAI₁)로서 TDI로 업데이트된다. 그 다음, 다른 TSAI_i 값들은 수학식 9에 의해 점진적으로 계산된다. 모든 TSAI_i가 결정되면 최대값이 T_cycle로 업데이트된다. T_cycle 마다 TSN 스케줄이 반복된다. 다음, TSTCD 및 TCI의 길이는 라인 8과 라인 9에서 계산된다. 하이퍼 주기(T_cycle)에서 TDI의 수를 나타내는 mumTDI는 T_cycle/TDI로 업데이트된다. numTDI는 항상 정수이다(수학식 8 및 9 참조). T_cycle에 포함될 수 있는 시간 슬롯의 개수 mumTS는 라인 11에서 계산된다. 라인 12은 길이 mumTS를 가진 튜플 availableTS를 초기화한다. availableTS는 시간 슬롯 점유를 반영한다. 모든 시간 슬롯을 사용할 수 있을 때 모든 요소는 -1로 초기화된다. 시간 슬롯 할당 중에 availableTS의 임의 요소(예: i번째 요소)는 양의 정수 j로 변경될 수 있는데, 이것은 ID가 j인 흐름이 i번째 슬롯을 점유하고 있음을 나타낸다.

예를 들어, availableTS = [1,-1,-1,-2]는 mumTS가 4이고, 첫 번째와 네 번째 시간 슬롯은 각각 f₁과 f₂에 할당되며, 두 번째와 세 번째 시간 슬롯은 다른 흐름에 사용할 수 있다는 것을 나타낸다. 라인 13~15은 수학식 14를 보장함으로써 TSN 시스템의 안정성을 유지한다. 안정성 조건이 충족되지 않으면 스케줄링 절차가 오류로 종료된다. 이 경우, 네트워크 엔지니어는 최대 대역폭 제약을 참조하여 입력 f_i를 줄여야 한다.

동일한 하위 네트워크에 포함된 모든 SW는 단계 1과 단계 2에서 계산된 파라미터를 공유한다. 어떤 하위 네트워크도 분기를 포함하지 않기 때문에 입력과 출력 흐름의 수는 동일하다. 즉, 라인 1-15의 계산은 각 하위 네트워크에 대해 한 번만 실행된다.

트래픽 스케줄링의 단계 3은 라인 16-41에 의해 구현된다. 단계 3은 하위 네트워크의 모든 스위치에서 각 f_i에 대한 시간 슬롯을 할당한다. 라인 16은 크기 numflow를 가진 튜플 를 초기화한다. 튜플의 각 요소는 TSN 토커로부터 f_i가 전송되는 시작 순간을 나타낸다. 라인 17-41은 numflow 반복을 통해 f_i를 개별적으로 스케줄링하는 루프를 유지한다. 각 반복에는 두 개의 하위 루프가 포함된다. 첫 번째 서브 루프는 라인 21-40으로, 하위 네트워크 G'의 모든 스위치를 거치며 모든 스위치에서 f_i가 스케줄링된다. 두 번째 서브 루프(라인 35-39)는 f_i에 의해 요구되는 모든 시간 슬롯이 특정 SW_k의 출구에 완전히 할당됨을 보증한다.

라인별로 각 절차를 설명한다. 앞서 언급했듯이, 시간 슬롯은 φ_i'가 더 작은 f_i에 우선 할당된다. 따라서, 가장 작은 값 φ_i'를 갖는 f_i는 힙팝(heappop) 방법을 사용하여 F'로부터 도출될 것이다. 그런 다음, f_i가 경험하는 네트워크 지연과 NTCI₁ ^k의 길이가 결정될 수 있다. 다음으로, G'의 특정 SW_k에 대해 해당 f_i를 위한 슬롯을 검색한다. 특히 FindIndex() 메소드를 사용하여 availableTS 튜플에서 -1(시간 슬롯이 사용 가능)의 최초 등장을 찾는다. 그런 다음 indexAvailableTS 즉, 사용 가능한 첫 번째 시간 슬롯의 인덱스로 업데이트된다. 변수 indexAvailableTS를 사용하여, 현재 T_cycle에서 사용 가능한 첫 번째 시간 슬롯의 특정 위치를 결정한다. 이 위치는 T_cycle ^k에서 m번째 TDI^k와 n번째 TS^k의 지수(즉, m과 n)로 나타낼 수 있다. 즉, T_cycle에서 사용 가능한 첫 번째 시간 슬롯은 m번째 TDI의 n번째 TS이다. 라인 23에서 m은 indexAvailableTS / TSTCD의 몫을 반올림하여 구한다. n은 indexAvailableTS / TSTCD의 나머지이다. 다음으로, 수학식 15에 의해 가 계산된다. 값은 라인 26에서 보조 변수 에 의해 일시적으로 저장된다.

라인 27-30, 토커 src_i에서 어떤 전송 충돌도 점검되어 회피된다. 특히, 라인 27은 의 요소가 라인 26에서 계산되는 와 동일한지 확인한다. 동일하면 전송 충돌이 있는 것이다. 이 문제를 해결하려면 indexAvailableTS에 1이 더해져 업데이트된다. 이는 f_i에 처음 할당된 시간 슬롯이 사용 가능한 다음 슬롯으로 이동된다는 것을 의미한다. 그런 다음, 라인 22에서 시작하는 절차를 실행하면 리스케줄링이 트리거된다. 전송 충돌이 없는 경우 가 라인 31에서 로 업데이트된다. 그리고 나서, 라인 35-39 루프를 사용하여, 시간 슬롯은 매 slotInterval 슬롯마다 f_i에 할당된다. 할당은 f_i에 필요한 모든 시간 슬롯이 할당될 때 종료된다. 이를 구현하려면 입력 매개 변수를 결정해야 한다(라인 32-34). 먼저 requireTS 변수를 사용하여 T_cycle/TSAI_i에 의해 결정되는 f_i에 필요한 시간 슬롯 수를 나타낸다. 앞서 언급했듯이 시간 슬롯은 매 slotInterval 슬롯마다 f_i에 할당된다. slotInterval은 으로 계산되는데 이것은 T_cycle의 TC 흐름 전송에 전용되는 총 시간 슬롯 수이다. 마지막으로, 이 매개변수들은 라인 35-39의 루프에 공급되어, 이 루프는 T_cycle 동안 f_i에 의해 요구되는 모든 시간 슬롯을 할당한다. 상세하게, f_i의 흐름 ID가 튜플 availableTS의 indexAvailableTS 번째 요소로 업데이트된다. 이것은 indexAvailableTS 번째 시간 슬롯이 f_i에 의해 점유된다는 것을 의미한다. 그런 다음 allocateCNT가 플러스 1로 업데이트되며, 이는 시간 슬롯 할당이 한 번 수행되었음을 나타낸다. 이후 f_i에 할당되는 다음 시간 슬롯은 slotInterval을 indexAvailableTS에 더함으로써 결정된다. 루프는 allocateCNT가 requiredTS와 일치할 까지 종료되지 않는다. 이것은 f_i에 필요한 시간 슬롯이 완전히 할당됨을 의미한다. TSN 스케줄(GCL)은 위에서 계산한 파라미터를 사용하여 라인 42에서 생성된다.

구성(Configuration) 과정

구성(환경 설정)은 CNC와 CUC가 공동으로 수행한다. CNC는 TSN SW를 구성(환경 설정)하고 CUC는 ES를 구성한다. 도 5에 순서가 도시되어 있다. 여섯 개의 구성 요소가 포함된다(상단의 색상 상자). 파란색 화살표는 두 개체 간의 정보 상호 작용을 나타낸다. 검은색과 녹색은 각각 왼쪽에서 오른쪽으로, 오른쪽에서 왼쪽으로 정보가 전송됨을 나타낸다. 스케줄링 결과(GCL 및 )를 얻으면 CNC의 구성 에이전트(CA) 루틴이 트리거된다. CA는 두 개의 내부 서브루틴, 즉 을 CUC로 전송하기 위한 RESTful 서버와 GCL을 TSN SW로 구성하기 위한 netconf 클라이언트를 실행한다. 스케줄링이 완료되면 TSN 구성을 담당하는 CUC와 CNC가 초기화된다.

다음으로, RESTful 서버와 netconf 서버는 각각 CUC의 RESTful 클라이언트와 CNC의 netconf 클라이언트에 의해 검색된다. 연결이 확인되면 CNC는 즉시 2개의 단계로 SW를 구성한다. 먼저, GCL을 XML 기반 구성 데이터로 변환하는데 YONG 데이터 모델용 Python(파이썬) 기반 도구 상자인 pyang이 사용된다. 둘째, netconf 클라이언트는 대상 SW에서 netconf 서버로 구성 데이터를 전송함으로써 원격으로 SW를 구성한다. 동시에 RESTful 서버는 스케줄링된 데이터를 POST 방법을 통해 CUC로 전송한다. CUC가 구성 데이터를 얻으면 netconf 클라이언트는 ES를 구성한다. CUC 구성 절차는 CNC와 동일하다. CUC 구성은 모든 ES가 구성될 때까지 종료되지 않는다.

실험적 배포

위의 내용을 바탕으로, 본 발명은 도 3의 아키텍처를 통해 실제 TSN 기반의 프로세스 자동화 시스템을 구축하였다. 도 6의 왼쪽은 전체 시스템을 보여주고 오른쪽은 산업용 TSN 설비를 보여준다. 이 시스템은 세 종류의 독립 산업용 로봇(엡손 C4, 엡손 SCARA, KUKA R540 로봇)과 한 개의 턴테이블을 갖추고 있다. 턴테이블은 철판을 전달하고, 로봇 3대 중 2대가 교대로 선택되어 연속적인 선택 및 배치(pick-and-place) 작업을 수행한다. 한편, 세 번째 로봇은 대기 작업을 실행하며, 이 작업은 로봇이 현재 작업을 선택 및 배치 작업으로 전환시키는 트리거 신호를 대기하도록 요구한다. 이러한 TC 애플리케이션은 3개의 로봇과 턴테이블을 제어하는 TC 흐름을 생성하는 4개의 TSN 토커에 의해 실행된다. 트래픽 사양은 표 1에 나와 있다. 특히, 동일한 길이(l_i = 1,500 B)의 4개의 TC 흐름 f_i가 대화자에 의해 주기적으로 생성된다(p_i = 1 ms). f_i의 지연 제약조건(φ_i)은 1ms이며, 이는 f_i가 1ms 이내에 해당 수신기로 전송되어야 함을 나타낸다. 모든 물리적 링크의 전송 속도(1Gbps)는 동일하다. TSM을 검증하기 위해 전송 간격을 조정하여 높은 트래픽 부하를 설정하기 위한 트래픽 발생기(TG)를 개발했다. TG에 의해 생성된 간섭 트래픽은 SW₁과 SW₂ 사이의 링크를 강조하며, 이는 모든 트래픽에 의해 공유된다. 효과적인 스케줄링이 없다면 TC 흐름은 막대한 간섭 트래픽에 의해 방해를 받아 실시간 서비스를 손상시킬 것이다.

도 6의 오른쪽과 같이, 장치 캐비닛은 세 개의 층으로 분할된 모든 TSN 장비를 포함한다. 최상위 계층에서 LS1028ardb 보드는 TC 흐름을 전송하거나 수신하는 TSN ES의 역할을 한다. 중간에 두 개의 Cisco 스위치(IE 4K)가 TSN 스케줄에 따라 스케줄링된 트래픽과 스케줄링되지 않은 트래픽을 모두 전환하는 TSN SW 역할을 한다. NUC 미니 PC는 CUC와 CNC가 실행되는 하단 레이어에 포함되어 있다. CUC는 도 6의 오른쪽 하단에 나와 있는 것처럼 웹 기반 사용자 인터페이스를 가지고 있다. 네트워크 토폴로지는 도 3의 토폴로지이다. 오픈 소스 소프트웨어는 TG로 사용되었고 많은 양의 간섭 트래픽을 생성하기 위해 NUC PC에서 실행되었다. 따라서 스케줄링 성능을 검증하기 위해 높은 트래픽 부하 시나리오를 설정했다.

도 12는 본 발명에 따른 TSM이 적용되는 산업 자동화 시스템에서 스케줄링 처리 과정을 나타낸 것이다.

도 12에 도시된 처리 과정은 산업 자동화 시스템의 제어 장치 또는 별도의 컴퓨터 장치에서 수행되며, 이러한 처리 과정을 통해 생성된 각 흐름의 스케줄링 결과가 산업 자동화 시스템에 적용된다.

구체적으로 도 12에 도시된 처리 과정은 산업 자동화 시스템의 운영 관리를 최적화하기 위한 것이며, 이러한 처리 과정은 산업 자동화 시스템의 제어 장치 또는 별도의 컴퓨터 장치의 프로세서에 의해 수행될 것이다. 이하에서는 프로세서에 의해 수행되는 것으로 상술한다.

도 12를 참조하면, 본 발명에 따른 트래픽 스케줄링 방법(TSM)은 네트워크 파티션 단계(S100) 및 스케줄링 단계(S200)로 크게 구분된다.

네트워크 파티션 단계(S100)는 네트워크 토폴로지의 네트워크를 하위 네트워크로 분할하는 단계이다.

산업 자동화 시스템의 프로세서는 네트워크 토폴로지(network topology)(G), 트래픽 흐름(traffic flow) 사양(F) 및 라우팅 경로(routing path)()에 근거하여 네트워크를 하위 네트워크로 분할하고 트래픽 흐름 사양을 조정함으로서 네트워크 파티션(network partition)을 수행한다.

구체적으로, 프로세서는 네트워크 토폴로지를 구성하는 스위치를 필터링하여 분기 노드를 획득하고, 각 라우팅 경로에 획득한 분기 노드가 포함되어 있는지 확인하여 네트워크를 하위 네트워크로 분할하게 된다.

스케줄링 단계(S200)는 네트워크 토폴로지에 포함된 각 트래픽 흐름의 발화자와 스위치의 전송 시작 순간(instant)를 결정하는 스케줄을 생성하는 단계이다.

산업 자동화 시스템의 프로세서는 네트워크 파티션 단계(S100)에서 산출된 하위 네트워크(G') 및 조정된 트래픽 흐름 사양(F')과 링크 사양(링크 속도 및 길이)에 근거하여 각 트래픽 흐름에 대해 메시지 전송 시작 순간() 및 라우팅 경로 상의 스위치(SW)를 특정 시간에 열거나 닫기 위한 게이트 제어 목록(GCL)을 결정함으로써 스케줄링을 수행하게 된다.

구체적으로, 프로세서는 스위치에 대한 시간 분할 간격(TDI^k)을 계산하고, 상기 시간 분할 간격을 구성하는 시간이 중요한 간격(TCI^k)에 할당되는 시간 슬롯 수(TSTCD^k) 및 시간 슬롯 할당 간격(TSAI_i)를 계산하고, 상기 시간이 중요한 간격(TCI^k)의 특정 시간 슬롯을 각 트래픽 흐름에 할당하여 발화자(송신기)의 메시지 전송 시작 순간() 및 라우팅 경로 상의 스위치의 메시지 전송 시작 순간()을 계산하여, 상기 결정된 스위치의 메시지 전송 시작 순간을 이용하여 게이트 제어 목록(GCL)을 생성하게 된다.

도 13은 본 발명에 따른 TSM이 적용되는 산업 자동화 시스템의 제어 장치의 개략적인 구성을 나타낸 것이다.

도 13을 참조하면, 본 발명에 따른 제어 장치는 중앙 네트워크 구성기(CNC: Central Network Configurator)(10) 및 중앙 사용자 구성기(CUC: Central User Configurator)(20)로 구성되어 있다.

중앙 네트워크 구성기(10)는 네트워크 토폴로지(network topology)(G), 트래픽 흐름(traffic flow) 사양(F) 및 링크 사양(링크 속도 및 길이)을 입력받아 각 트래픽 흐름의 라우팅 경로(routing path)()를 계산하고, 상기 라우팅 경로에 근거하여 각 트래픽 흐름에 대해 발화자(송신기)의 메시지 전송 시작 순간() 및 라우팅 경로 상의 스위치(SW)를 특정 시간에 열거나 닫기 위한 게이트 제어 목록(GCL)을 생성한다.

중앙 네트워크 구성기(10)는 게이트 제어 목록(GCL)을 XML 기반 구성 데이터로 변환하여 TSN 스위치(30)로 전송하고, 메시지 전송 시작 순간()을 POST 방법을 통해 중앙 사용자 구성기(20)로 전송하게 된다.

중앙 사용자 구성기(20)는 중앙 네트워크 구성기(10)로부터 발화자(송신기)의 메시지 전송 순간을 수신하여 TSN 스테이션(발화자)(40)의 메시지 전송 동작을 제어하게 된다.

성능 평가 및 분석

이제 실제 TSN 기반 프로세스 자동화 시스템의 수치 결과를 조사한다(도 6). 이 시스템은 TSM과 Cisco CNC 소프트웨어를 사용하여 파생된 GCL로 구성된다. 실험은 인텔 코어 i7-8565U CPU와 16GB 램을 장착한 PC에서 수행되었다. TSM과 Cisco CNC 입력이 동일하므로 네트워크 토폴로지 G = {(ES_i,SW_j)|i=1,...,8, j=1,2}(도 3 참조) 및 트래픽 사양 F는 표 1의 사양과 동일하다. Cisco CNC와 TSM의 출력은 각각 표 2와 표 3에 요약된 GCL이며, f₁-f₄에 대한 스케줄을 명시한다. 표들에는 우선 순위 큐에 대한 열기 시간 인스턴스() 및 닫기 시간 인스턴스()가 포함되어 있다. 특히 노드 v_i의 출구에서 f_i의 전송은 에서 시작하여 에서 끝난다. 남은 시간은 비TC 흐름을 전송하는데 완전히 사용된다.

GCL(표 2 및 3)에 대한 이해를 용이하게 하기 위해 도 7에 해당 시간 슬롯 할당 다이어그램이 도시되어 있다. 구체적으로 도 7(a) 및 7(b)에서와 같이, 4개의 타임라인은 f_i의 스케줄을 나타낸다. 각 타임라인에는 TSN 발화자(src_i) 및 스위치(SW₁ 및 SW₂)에서 시간 슬롯 할당을 나타내는 세 개의 박스가 있다. 각 박스의 상승 및 하강 에지는 각각 f_i를 전송하는 시간 게이트의 열기()와 닫기()의 시간 인스턴스이다. 주황색 화살표는 f_i가 생성되는 순간()을 나타낸다. 그런 다음 전송 창이 즉시 열려 f_i를 내보낸다.

도 7(a)에 표시된 것처럼, 본 발명에 따른 TSM은 0시간에서 시작하여 계산이 완료될 때까지 12.336μs씩 증가하여 각 f_i에 대해 를 계산한다. 4개의 전용 시간 슬롯이 f_i에 지속적으로 할당되어 큐잉 지연을 제거하고 전송 충돌을 방지한다. 그러나 Cisco CNC는 SW₁에서 을 f_i에 임의로 할당하므로 시간 슬롯 할당이 겹치지 않지만 상당한 대기열 지연이 발생한다(도 7(b) 참조). 큐 지연에 대해서는 나중에 논의한다. TSN 수신기는 SW₂의 개별 포트에 연결된다. 즉, TSN 흐름 f_i는 대역폭 리소스를 두고 경쟁하지 않는다. 따라서 TSM과 Cisco CNC는 동일한 정책을 사용하여 SW₂에 시간 슬롯을 할당하며, f_i가 전송 준비가 되면 적절한 슬롯이 할당된다.

상술한 대역폭 할당 체계를 사용하여 SW₁ 및 SW₂의 세분화된 시간 슬롯 할당 다이어그램을 표시하였다. 도 7(c)와 7(d)에 도시된 바와 같이, 슬롯은 TC와 비TC 흐름 모두를 하이퍼 주기(1,000μs) 내에 적절히 전송했다. 할당은 1,000μs 간격으로 반복되었다. 도 7(c)에 표시된 것처럼 TSM은 수학식 4 및 6을 사용하여 NTCI₁ ^k(파란색 박스)와 GBI^k(회색 박스)를 정확하게 계산한다. GBI^k가 완료되면 TCI^k는 즉시 시작되고 f_i 전송을 위한 시간 슬롯(주황색 박스)을 연속적으로 할당한다. 이렇게 하면 TSN 흐름이 적시에 이루어지며, SW가 전송될 때 대기열이 없다. 예를 들어, f₂는 12.336μs에서 생성되어 SW₁에 도달하고, f₂가 46.076μs에서 전송 준비가 되었을 때 시간 슬롯이 즉시 할당된다. 나머지 슬롯 NTCI₂ ¹(파란색 박스)은 비TC 흐름에 의해 완전히 활용된다. 그러나 도 7(d)에서 알 수 있듯이 Cisco CNC는 f_i에 대해 중복되지 않는 시간 간격을 무작위로 할당한다. 이것은 전송 충돌을 피하지만 상당한 대기 지연을 초래한다. 예를 들어, f₂는 0에서 생성되고 약 35 μs 후에 SW_1의 출구에 도달한다. 그러나 f₂는 슬롯이 935μs로 할당될 때까지 대기한다. TSM과 Cisco CNC 모두 TCI^k와 GBI^k를 제외한 나머지 슬롯을 NTCI^k에 할당하여 비TC 트래픽에서 대역폭을 완전히 활용할 수 있도록 한다. 더욱이 전송 간섭을 완전히 제거하기 위해 TSM과 Cisco는 SW₂의 출구에서 TC 트래픽 흐름에 특정 슬롯(빨간 별표로 표시된 주황색 박스 참조)을 할당하며, 심지어 TSN ES도 SW₂의 별도 출구에 부착된다. 그런 다음 동일한 입력을 사용하되 10μs의 스텝으로 지연 제약(φ_i)을 1ms에서 100μs로 점진적으로 줄여 TSM과 Cisco CNC의 성능을 추가로 평가했다.

φ_i가 전송 주기(p_i)와 같기 때문에, p_i의 값도 φ_i가 변화함에 따라 변한다고 가정할 필요가 있다. 따라서 100세트의 비교 실험을 진행했고, 각 세트마다 TSM과 Cisco CNC를 실행하여 스케줄을 계산했다. 도 9는 결과를 나타내며, 녹색 박스는 유효한 TSN 스케줄을 얻을 수 있음을 나타내는 반면, 빨간색 박스는 실행 가능한 스케줄을 계산할 수 없음을 나타낸다. 특히, TSM은 φ_i가 1ms에서 100μs까지 변화할 때 TSN 트래픽을 적절하게 스케줄링할 수 있다. 반면에 Cisco CNC는 φ_i가 200μs보다 높을 때만 TSN 트래픽을 예약할 수 있다. 일단 φ_i가 작아지면(예를 들어 200μs 미만), 스택 크기의 제한으로 인해 starkOverFlowError가 발생하므로 Cisco CNC는 유효한 스케줄을 얻을 수 없다. 이후 종단간 지연 시간 T_e2e, 큐잉 지연 및 계산 시간 T_cal의 세 가지 주요 지표를 기반으로 TSM과 Cisco CNC의 성능을 비교했다.

종단간 지연 시간

종단간 지연 시간(T_e2e)은 발화자(src_i)에서 수신기(dst_i)로 f_i의 전송 시간이다. T_e2e는 산업 시스템의 실시간 성능을 평가하는 데 중요하다. ProfiShark 1G+ 지연 측정 장치를 사용하여 T_e2e를 측정하였다. 두 개의 장치가 각각 TSN 토커의 출구와 TSN 수신기의 입구에 배치되었다. 화자에 의해 전송될 때, f_i가 포착되어 타임스탬프 가 찍혔다. 그런 다음 TSN 수신기의 입구에 도달하면 f_i가 다시 타임스탬프되었다(). 따라서 T_e2e는 다음과 같이 표현된다.

상술한 바와 같이, TSN 테스트베드의 T_e2e를 측정했다. TG가 대량의 방해 트래픽을 발생시키는 최대 트래픽 기간 동안 총 1,000개의 패킷이 포착되었다. 이 경우 SW₁과 SW₂의 공유 링크가 완전히 점유되었다. 수치적인 T_e2e 결과는 도 8에 표시되어 있다. 주황색과 녹색 선은 각각 TSM과 Cisco CNC에 의해 스케줄링된 f_i의 T_e2e 값이고, 빨간색 선은 φ_i 값이다. 측정된 T_e2e가 φ_i 를 초과하지 않는다. TSM과 Cisco CNC 모두 실시간 성능 요구사항을 충족하기 위해 f_i를 적절히 스케줄링한다. 도 8(b) 및 8(d)의 TSM과 Cisco CNC의 T_e2e 결과는 상당히 유사하다. 왜냐하면 SW₁의 출구에서 f₁(35μs ~ 49μs) 및 f₄(49μs ~ 63μs)에 대한 Cisco CNC 할당은 TSM의 할당, 즉 f₁(33.74μs ~ 46.076μs) 및 f₄(70.048μs)와 동시에 유사하기 때문이다. 그러나 도 8(b) 및 8(c)의 경우 TSM이 큐잉 지연을 제거하지만 Cisco CNC는 제거하지 않기 때문에 상당히 다르다(아래 참조).

큐 지연

대기 지연 는 SW_k에서 f_i가 "고착"되는 시간이며 다음과 같이 표현된다.

여기서 는 게이트가 열려 f_i를 전송하는 순간(즉, SW_k의 출구에서 송신)이다.는 f_i가 src_i에서 SW_k로 전송될 때의 물리적 지연이다. 는 발화자 src_i에서 f_i 전송 시작 시간이다. 이 세 가지 매개변수는 위에서 계산한 것이다. 는 이전 홉 동안 f_i에 의해 경험된 큐 지연이다. k가 1일 때 가 0이라고 가정한다. 가 클수록 종단간 지연 시간이 길어진다. φ_i가 초과될 수 있고 실시간 성능이 가능하지 않을 수 있다. 수학식 18을 사용하여 큐 지연을 계산하고 표 3에 요약하였다. 본 발명에 따른 TSM은 f_i를 신중하게 스케줄링하여 이러한 지연을 제거하지만 Cisco CNC의 사용은 상당한 지연과 관련이 있다. 특히 와 는 둘 다 약 900μs이다.

계산 시간

계산 시간 T_cal은 스케줄러 시작과 실행 가능한 TSN 스케줄 계산 사이의 시간이다. T_cal은 실제 산업 시스템에서 작동 성능을 위해 중요하다. 제품 서비스 요구사항의 변경은 서비스 지향 애플리케이션 및 네트워크 인프라를 조정해야 한다. 이러한 변경은 빈번할 수 있으며 TSN 스케줄은 매번 다시 계산되어야 한다. 따라서 T_cal이 높은 TSN 스케줄러는 허용되지 않는다. T_cal을 측정하기 위해 널리 사용되는 Linux 도구인 "time"을 사용하며, 이 도구는 프로그램의 호출과 종료 사이의 경과 시간을 반환한다. TSM과 Cisco CNC를 100번 사용하여 TSN 테스트 베드에서 f_i을 스케줄링했다. 도 7은 T_cal 결과를 표시하며, 여기서 X축은 실행 숫자를 나타내는 반면 Y축은 계산 시간을 초 단위로 표시한다. 주황색과 녹색 라인은 각각 Cisco CNC와 본 발명에 따른 TSM의 T_cal을 나타낸다. 검은색 점선은 TSM과 Cisco CNC의 평균 T_cal 값인 12.3ms와 15.6초를 각각 나타낸다. 본 발며에 따른 TSM은 Cisco CNC보다 훨씬 빨랐다.

또한 입력 TSN 흐름 수가 T_cal에 미치는 영향도 평가했다. i의 범위가 10에서 500(단계 크기 = 10) 사이인 f_i 흐름을 입력하고 50개의 사례를 생성하였다. 각 세트에는 10개의 서로 다른 토폴로지가 들어 있으며, 각각의 토폴로지는 네트워크 크기(20 SW, 60 ES)는 동일하지만 무작위 연결을 보여주었다. 따라서 최종적으로 500건의 사례가 생성되었다. NetworkX를 사용하여 랜덤 위상을 만들었다. 발화자(송신기) src_i와 청취자(수신기) dst_i는 ES에 무작위로 배포되었다. 흐름 크기는 1,500 바이트이고 흐름 주기 p_i는 4, 8, 16 ms 중에서 무작위로 선택되었으며 데드라인 φ_i는 주기와 동일했다. 도 11은 T_cal 결과를 나타낸다. 여기서 x축은 흐름 수를 나타내고 y축은 흐름 수에 따라 증가하는 T_cal을 나타낸다.

구체적으로, 도 11(a)는 TSM이 137 ms 이내에 500 ms의 흐름을 스케줄링할 수 있음을 보여준다. 도 11(b)는 Cisco CNC가 약 110초 안에 120개의 흐름을 스케줄링하는 것을 보여준다. 흐름 수가 130에 도달하면 starkOverFlowError 스위치가 던져지기 때문에 Cisco CNC 프로세스가 종료된다. 이는 스택 크기의 제한으로 인해 발생한다. TSM이 Cisco CNC보다 얼마나 빠른지 직관적으로 보여주기 위해 10에서 120 사이의 흐름 번호에서 T_cal의 특정 값을 보여주는 표 4를 제시한다. Cisco CNC의 T_cal을 TSM의 T_cal로 나누고 이 값(즉, x-fold)을 세 번째 열에 제시한다. 예를 들어, 10개의 TSN 흐름을 스케줄링하려면(표 5의 첫 번째 행 참조) TSM은 30.94μs가 필요한 반면, Cisco CNC는 17.69초를 요구하므로, TSM은 Cisco CNC보다 최소 571배(17.69초/30.94μs) 빠르다. 또한 네트워크가 고정되면 TSM은 더 많은 트래픽 흐름을 스케줄링할 수 있다.

결론

본 발명은 이론적 연구와 실제 구현 사이의 격차를 해소하기 위해 TSN 시스템을 위한 TSM을 개발했다. TSM의 실제 구현에 도움이 되는 세분화된 지침을 제시한다. 본 발명은 실제 TSN 기반 공정 자동화 시스템을 구축하고 기술 세부 사항을 명시했다. 마지막으로, 본 발명은 종단 간 지연 시간, 큐 지연 및 계산 시간을 측정하여 TSM 성능을 실험적으로 연구하고 TSM 데이터를 Cisco CNC의 데이터와 비교했다. 결론은 다음과 같다.

1) 본 발명에 따른 TSM은 트래픽 부하가 높은 경우에도 TC 트래픽 흐름에 대한 강력한 실시간 성능을 보장한다.

2) TSM은 스케줄링이 미세하기 때문에 TC 트래픽 흐름의 큐잉 지연을 제거한다.

3) 500개의 무작위 사례를 제시했을 때, TSM은 실현 가능한 스케줄을 생성하는 데 매우 짧은 계산 시간만 필요로 했다. TSM은 시스코 CNC보다 약 571배 빨랐다.

향후 TSM을 확장하여 시스템 실행 중에 증가되는 트래픽을 스케줄링할 것이다. 이는 다양한 산업 4.0 애플리케이션(예: plug-and-produce application)의 유연한 구성 요구 사항을 충족한다.

이상의 설명은 본 발명을 예시적으로 설명한 것에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술적 사상에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형이 가능할 것이다.

따라서 본 발명의 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명을 한정하는 것이 아니다. 본 발명의 범위는 아래의 특허청구범위에 의해 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술도 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석해야 할 것이다.

10: 중앙 네트워크 구성기(CNC) 20: 중앙 사용자 구성기(CUC)
30: TSN 스위치 40: TSN 스테이션(종단장치)

Claims

산업 자동화 시스템의 제어 장치에서 수행되는 방법에 있어서,
네트워크 토폴로지(network topology)(G), 트래픽 흐름(traffic flow) 사양(F) 및 라우팅 경로(routing path)()에 근거하여 네트워크를 하위 네트워크로 분할하고 트래픽 흐름 사양을 조정하는 네트워크 파티션(network partition)을 수행하는 단계와,
상기 하위 네트워크(G'), 상기 조정된 트래픽 흐름 사양(F'), 링크 사양(링크 속도 및 길이)에 근거하여 각 트래픽 흐름에 대해 메시지 전송 시작 순간() 및 라우팅 경로 상의 스위치(SW)를 특정 시간에 열거나 닫기 위한 게이트 제어 목록(GCL)을 결정하는 스케줄링 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 네트워크 파티션을 수행하는 단계는 네트워크 토폴로지를 구성하는 스위치를 필터링하여 분기 노드를 획득하는 과정과,
각 라우팅 경로에 상기 분기 노드가 포함되어 있는지 확인하여 네트워크를 하위 네트워크로 분할하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 스케줄링 단계는 스위치에 대한 시간 분할 간격(TDI^k)을 결정하는 과정과,
상기 시간 분할 간격을 구성하는 시간이 중요한 간격(TCI^k)에 할당되는 시간 슬롯 수(TSTCD^k) 및 시간 슬롯 할당 간격(TSAI_i)를 결정하는 과정과,
상기 시간이 중요한 간격(TCI^k)의 특정 시간 슬롯을 각 트래픽 흐름에 할당하여 발화자(송신기)의 메시지 전송 시작 순간() 및 라우팅 경로 상의 스위치의 메시지 전송 시작 순간()을 결정하는 과정과,
상기 결정된 스위치의 메시지 전송 시작 순간을 이용하여 게이트 제어 목록(GCL)을 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
산업 자동화 시스템의 제어 장치에 있어서,
네트워크 토폴로지(network topology)(G), 트래픽 흐름(traffic flow) 사양(F) 및 링크 사양(링크 속도 및 길이)을 입력받아 각 트래픽 흐름의 라우팅 경로(routing path)()를 계산하고, 상기 라우팅 경로에 근거하여 각 트래픽 흐름에 대해 발화자(송신기)의 메시지 전송 시작 순간() 및 라우팅 경로 상의 스위치(SW)를 특정 시간에 열거나 닫기 위한 게이트 제어 목록(GCL)을 생성하는 중앙 네트워크 구성기(CNC)와.
상기 중앙 네트워크 구성기로부터 상기 발화자(송신기)의 메시지 전송 순간을 수신하여 발화자(송신기)의 메시지 전송 동작을 제어하는 중앙 사용자 구성기(CUC)를 포함하는 장치.
제4항에 있어서,
상기 중앙 네트워크 구성기(CNC)는 상기 게이트 제어 목록(GCL)을 XML 기반 구성 데이터로 변환하여 스위치로 전송하고, 상기 메시지 전송 시작 순간()을 POST 방법을 통해 상기 중앙 사용자 구성기(CUC)로 전송하는 것을 특징으로 하는 장치.