한국내쇼날인스트루먼트는 매년 ‘버추얼 인스트루먼트 기술 고객 솔루션 콘테스트’를 개최한다. 2007 NIDays에서도 소개된 바 있는 다양한 수상작들을 총 5회로 소개하기로 한다.
버추얼 인스트루먼트 활용 사례 [4]
자료제공│한국내쇼날인스트루먼트
SPI/I2C 센서 테스트
- 소속 : 임상성 실장, 한국이매지니어링
- 사용 솔루션 : LabVIEW 8.20(한글판), LabVIEW FPGA Module, PCI-7813R 3M Gate R 시리즈 보드, SHC68-68-RDIO 케이블, SCB-68 커넥터 블록
SPI 및 I2C 통신을 사용하는 센서를 NI FPGA 보드에 연결하여 한번에 수십 개의 센서로부터 고속으로 데이터를 수집하였다. 수집되는 데이터 종류는 설정 창을 통해 사용자가 직접 셋팅할 수 있게 하였으며, 수집된 데이터를 유저가 요구할 때 저장하였다.
개발 배경
기존의 SPI/I2C 센서에서는 USB 등으로 연결되는 통신 모듈을 통하여 PC에서 자동으로 데이터를 수집하였다. 그러나 연결할 수 있는 센서의 수도 많지 않았고, 고속으로 수집할 수도 없었다. 따라서 본 프로젝트에서는 한번에 연결 가능한 센서의 수를 증가시키고, 수집 속도를 높이는데 주력하였다.
그림 1. SPI 시스템 구성
하드웨어
SPI 통신은 SS (Chip Select), SCLK (Clock), MOSI(Data Output), MISO (Data Input)과 Reset으로 구성되어 있다. Master가 FPGA를 포함한 PC가 된다. I2C는 SCL(Clock), SDA(Data Input/Output), Reset으로 구성되어 있다.
그림 2. I2C 시스템 구성
소프트웨어
소프트웨어는 크게 FPGA 프로그램과 Windows 프로그램으로 나눌 수 있다. FPGA 프로그램은 FPGA 보드의 각각의 라인 셋팅과 Clock 및 실행 알고리즘을 구현하는 부분이다. Windows 프로그램은 FPGA 내에서 구성한 API를 사용하여 FPGA 프로그램으로 입력과 출력의 데이터를 공유하는 부분이 된다. 실제 사용자는 Windows 프로그램의 화면만 볼 수 있고 Windows 프로그램의 메인 프런트패널인 사용자 인터페이스는 그림 3과 같다.
그림 3. 사용자 인터페이스
사용자 인터페이스는 ‘동작’과 ‘저장’이라는 Top Level Menu와 메인 화면으로 구성되어있다. ‘동작’의 메뉴에는 각각 ‘통신시작’, ‘통신정지’, ‘헤더변경’, ‘클럭 설정’, ‘종료’로 나누어져 있으며, ‘저장’ 메뉴에는 수집되는 데이터를 저장할 것인지의 여부를 결정할 수 있다. 메인 화면의 센서 선택과 데이터 선택은 각각 사용할 센서와 수집할 데이터의 사용 유무를 판단할 수 있다.
결론
본 솔루션은 VHDL 프로그램을 모르더라도, LabVIEW 기반으로 FPGA 프로그램을 구성할 수 있다. 그리고 FPGA 보드를 사용함으로써, 한번에 통신할 수 있는 기존의 센서 사용 수를 증가시키고, 또한 통신 속도를 향상 시킬 수 있었다. 마지막으로 하나의 시스템에서 SPI 및 I2C 통신을 동시에 수행할 수 있으며, 맞춤형 통신 프로토콜도 LabVIEW FPGA 모듈을 사용하여 구현할 수 있다.
고속열차(KTX) 및 자기부상열차 소음 스캐너
- 소속 : 김영기 대표이사, 에스엠인스트루먼트
- 사용 솔루션 : LabVIEW 8(한글판), Sound and Vibration 툴 킷, PXI-8187, PXI-4472
운행중인 고속열차 (KTX) 및 자기부상열차의 소음을 측정하여 동영상으로 가시화하는 음향카메라를 제작 공급하였다. 본 애플리케이션은 48개의 마이크로폰과 데이터 취득 장비로 구성되어 소음 정보를 측정하고 가시화 한다. 음향카메라는 300km/h로 고속 진행중인 KTX 및 고유의 시험선로에서 운행중인 자기부상열차에 근접하여 설치되어 소음원 영상을 취득한다. 실제 열차가 운행 중일 때 발생되는 열차 전체의 소음을 단시간 내에 측정할 수 있는 유일한 방법으로 알려져 있으며, 강력한 강점을 갖는 애플리케이션이다.
개발 배경
고속 운행(300km/h)로 생활의 혁명을 가져온 고속열차(KTX)의 경우 차실 내 소음이 이슈화 되어 왔다. 이러한 소음은 차량의 외부에서 발생되는 유체 유동 소음에 의해 기인된다고 추정되어 왔으나, 이를 뒷받침하는 개관적인 측정자료나 연구결과가 미비하였다. 따라서, 음향카메라를 이용해 차량의 외부 소음을 촬영함으로써 고속 열차 (KTX)의 소음 문제 해결에 획기적인 전기 마련이 필요하였다.
자기부상열차는 저소음 열차로 알려져 있어 비교적 소음문제가 적으나, 외부에서 특유의 전기적 소음이 발생하여 이를 해결하는 것이 개발 과제 중의 하나이다. 전기적 소음은 자기부상열차 하부의 모터에서 주로 발생되는 것으로 알려져 있으나, 소음원의 방사 특성이나, 각 모터의 상대 비교 등을 위한 측정방법이 존재하지 않았다. 따라서, 음향카메라를 이용한 외부 소음 촬영이 필요하였다.
음향카메라는 다수의 마이크로폰의 신호 컨디셔닝 및 동시 샘플이 필요하다. NI PXI 시스템 및 DSA 보드는 이러한 문제점에 대한 솔루션을 제공했다. 특히 NI-4472보드는 마이크로폰 사용을 위한 IEPE 신호 컨디셔닝을 제공하고, 24비트의 고해상도, 동시 샘플 등 소음 진동 측정에 완벽한 솔루션을 제공한다. 또한 48개 채널을 단일 섀시에 장착할 수 있어 이동도 편리하며, 가격적으로 좋은 강점을 갖는다.
하드웨어
고속 열차의 경우, 그림 1과 같이 방사형 마이크로폰 어레이를 선로에 근접시켜 설치하고, 열차가 진행하는 약 4.5초간 소음을 스캔 하였다. 총 48개의 마이크로폰을 사용하였으며, NI PXI-4472를 이용하여 동시 샘플 하였다. 자기 부상열차의 경우, 공간적인 분해능의 향상을 위해 X-Shape 마이크로폰 어레이를 사용하여 측정하였다. 그림 2와 같이 장비를 설치하고 측정하였다.
그림 1. 방사형(Spiral) 마이크로폰 어레이를 이용한 음향 스캐너 구성 (고속열차 속도: 297km/h, 측정구간: 오송, 마이크로폰 수: 48, 측정 장비: NI PXI-4472)
그림 2. 자기부상열차 하단부 음향 스캐너 (어레이 형태: X-Shaped, 마이크로폰 수: 48, 측정 장비: NI PXI-4472, 측정 구간: 한국기계연구원 시험 선로)
소프트웨어
고속 열차의 소음 촬영결과 열차의 소음 발생 주요부를 시각적으로 확인할 수 있다. 그림 3은 전제 주파수에 대한 주요 소음 발생부위를 도시하고 있다. 팬토그라프 및 열차의 전두부에서 강한 소음이 발생하고 있음을 알 수 있다. 그림 4는 이슈가 되고 있는 저파수 소음이며, 객차와 객차 사이에서 발생함을 알 수 있다. 또한 특정열차 및 객차에서 강하게 발생하는 경우도 있음을 확인할 수 있다. 자기 부상열차의 주요 소음원은 객차 아랫부분에 장착된 선형 모터(Linear Motor)임을 그림 5의 소음 스캔 사진에서 확인할 수 있다. 또한 총 6개의 선형 모터의 소음 발생 크기를 상대적으로 비교하여 볼 수 있다.
그림 3. 고속열차의 소음 스캔 사진(진행 방향의 선두부, 바퀴, 펜토크라프 부분에서 소음이 발생하고 있음을 보여준다)
그림 4. 고속열차 저주파 소음 스캔 사진(20량의 열차 전체에 대한 소음 사진을 보여준다. 객차와 객차 사이에서 소음이 발생하며, 객차별로 소음 분포가 틀린 것을 확인할 수 있다)
그림 5. 자기 부상 열차의 소음 스캔 사진(객차 하부의 선형 모터에서 소음이 발생하고 있음을 보여 준다)
결론
본 솔루션 개발로 고속열차 및 자기부상열차의 소음원 확인이 가능해졌다. 특히 고속열차의 경우 저주파수에서 ‘붕붕’거리는 고속열차 특유의 소음이 객차와 객차 사이의 연결부 및 바퀴에서 주로 발생됨을 명확히 확인할 수 있었다. 또한, 이동하는 물체에 대한 음향카메라를 상용화 개발함으로써, 앞으로 자기부상열차의 개발과정에서 사용되어 세계적인 수준의 자기부상열차 개발이 가능하게 되었다.
음향카메라를 이용한 고속열차 및 자기 부상열차의 측정은 외국의 연구기관에서 일부 시도된 바 있으나, GUI 등을 갖춘 상용제품은 출시된 바 없다. NI의 LabVIEW는 단 기간 내에 신규 소프트웨어를 완벽하게 구성할 수 있게 해주었다. 또한, 편리한 GUI를 통한 상용화로 곧바로 연결시켜 개발된 소프트웨어를 사업 목적에 상시 사용할 수 있게 되었다.