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title: "A bioreactor system remote laboratory for teaching process control"
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type: "UCC: User Created Content"
author: "Antony Higginson"
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editor: "WIZnet"
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original_author: "Antony Higginson"
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published: "2025-12-30"
language: "en"
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source: "WIZnet Makers (https://maker.wiznet.io/)"
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# A bioreactor system remote laboratory for teaching process control

> A bioreactor system remote laboratory for teaching process control

Original author: Antony Higginson (source: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896322015476?utm_source=chatgpt.com)

## Article

![](https://maker.wiznet.io/upload/ckeditor5/438134055%5F1767108585%2Epng)

### PLC/SCADA 실험실에 Arduino + WIZnet(W5100)을 끼워 넣은 원격 바이오리액터 시스템

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 다룬다**는 점이 핵심입니다.

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

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![](https://maker.wiznet.io/upload/ckeditor5/438134055%5F1767108619%2Epng)

#### 1) 기본 아이디어: “PLC는 그대로, 센서는 밖에서 추가”

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 연결**합니다.
재킷 온도, 탁도, 레벨, 가스 유량 같은 항목을 Arduino가 읽고, 그 값을 PLC 쪽으로 “전달”하는 구조를 선택합니다.

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#### 2) WIZnet이 등장하는 지점: Arduino를 ‘현장 노드’로 만드는 선택

여기서 중요한 선택이 하나 나옵니다.
Arduino를 네트워크에 연결하는 방식으로 **Wi-Fi가 아니라 Ethernet**을 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 노드**처럼 동작합니다.

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

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![](https://maker.wiznet.io/upload/ckeditor5/438134055%5F1767108647%2Epng)

#### 3) 데이터 흐름: Arduino → MQTT → Pi → PLC

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 채널**처럼 보이게 됩니다.

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

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#### 4) 원격 실험실로서의 완성도

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

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

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![](https://maker.wiznet.io/upload/ckeditor5/438134055%5F1767108680%2Epng)

#### 5) “현장 데이터는 깔끔하지 않다”를 그대로 보여줌

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 포인트**로 삼습니다.

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#### 6) 정리: WIZnet 관점에서 왜 좋은 레퍼런스인가

이 사례에서 WIZnet W5100은:

Arduino를 **산업 제어망 옆에서 믿고 쓸 수 있는 노드**로 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 있다**는 점을 보여주는 꽤 설득력 있는 사례입니다.

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Source: https://maker.wiznet.io/Alan/projects/a-bioreactor-system-remote-laboratory-for-teaching-process-control/
