A bioreactor system remote laboratory for teaching process control

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이 논문은 원격 공정제어 교육을 위해 **실제 100L 바이오리액터(마이크로브루어리 설비)**를 그대로 활용한 사례를 다룹니다. 시뮬레이터나 가상 데이터가 아니라, 현장에서 돌아가는 설비 데이터를 그대로 원격으로 다룬다는 점이 핵심입니다.

흥미로운 부분은 기존 Siemens PLC/SCADA 환경은 전혀 건드리지 않으면서, 부족한 계측 채널을 **Arduino + Ethernet(WIZnet W5100)**으로 보완했다는 점입니다.

이 시스템의 출발점은 단순합니다.
기존 PLC에는 이미 필수 센서와 액추에이터가 연결돼 있지만, 교육용으로는 더 많은 데이터가 필요합니다. 그렇다고 PLC I/O를 확장하거나 산업용 센서를 추가하면 비용과 복잡도가 급격히 올라갑니다.

그래서 연구진은 추가 센서는 PLC가 아니라 Arduino에 연결합니다.
재킷 온도, 탁도, 레벨, 가스 유량 같은 항목을 Arduino가 읽고, 그 값을 PLC 쪽으로 “전달”하는 구조를 선택합니다.

여기서 중요한 선택이 하나 나옵니다.
Arduino를 네트워크에 연결하는 방식으로 Wi-Fi가 아니라 Ethernet을 선택했고, 구체적으로 Arduino Uno + W5100 Ethernet Shield 조합을 사용합니다.

이 선택 덕분에 Arduino는 단순한 실험용 보드가 아니라,

장시간 안정적으로 동작하고

PLC가 있는 로컬 제어망에 자연스럽게 붙고

센서 데이터를 지속적으로 흘려보내는

유선 계측 노드처럼 동작합니다.

WIZnet 관점에서 보면, W5100은 여기서 “인터넷 연결용 부품”이 아니라
산업 제어 환경 옆에서 신뢰성을 담당하는 네트워크 부품 역할을 합니다.

전체 데이터 흐름은 비교적 명확합니다.

Arduino(W5100)가 센서 값을 읽어 MQTT로 publish

Raspberry Pi에서 Mosquitto broker가 이를 수신

Python 스크립트가 값을 받아 Snap7으로 PLC 메모리 레지스터에 기록

PLC는 이 값을 자기 센서처럼 사용

즉, PLC 입장에서는 “어디서 왔는지 모르는 값”이 아니라
그냥 하나의 추가 계측 채널처럼 보이게 됩니다.

이 방식은 OT(PLC/SCADA)와 IT(MQTT, Python, 클라우드)를 깔끔하게 분리하면서도,
필요한 지점에서는 정확히 연결합니다.

PLC 네트워크는 인터넷과 분리되어 있기 때문에, Raspberry Pi가 이중 네트워크 브리지 역할을 합니다.
PLC 쪽 데이터를 읽어 ThingSpeak로 올리고, 학생들은 웹 대시보드에서 실시간 그래프를 확인합니다.

여기에 LMS(Canvas), MATLAB/Simulink까지 연동되어
학생들은 실제 공정 데이터를 기반으로 모델링과 제어 실습을 진행합니다.

이 논문의 좋은 점은 데이터를 예쁘게 포장하지 않는다는 점입니다.

발효 초기에 CO₂ 거품 때문에 비중(SG) 값이 이상하게 튀고

냉각수 라인이 얼어 밸브가 열려도 유량이 안 도는 상황이 발생하며

Arduino ↔ PLC 데이터 변환 과정에서 엔디안 문제도 겪습니다.

논문은 이런 문제를 실패로 숨기지 않고,
현장에서 실제로 겪게 되는 상황 자체를 교육 포인트로 삼습니다.

이 사례에서 WIZnet W5100은:

Arduino를 산업 제어망 옆에서 믿고 쓸 수 있는 노드로 만들고

Wi-Fi 없이도 안정적인 장시간 데이터 전송을 가능하게 하며

저가 센서를 PLC/SCADA 시스템에 자연스럽게 통합하는 연결 고리가 됩니다.

즉, 이 논문은
WIZnet이 ‘메이커용 인터넷 칩’을 넘어, 산업·교육 환경에서 신뢰성을 담당하는 네트워크 구성요소로 쓰일 수 있다는 점을 보여주는 꽤 설득력 있는 사례입니다.

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