도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.
도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.
Due to disasters such as earthquakes and landslides in urban areas, persons have been buried inside collapsed buildings and structures. Rescuers have mainly utilized detection equipment by applying sound, video and electric waves, but these are expensive and due to the directional approaches onto th...
Due to disasters such as earthquakes and landslides in urban areas, persons have been buried inside collapsed buildings and structures. Rescuers have mainly utilized detection equipment by applying sound, video and electric waves, but these are expensive and due to the directional approaches onto the collapsed site, secondary collapse risk can arise. In addition, due to poor utilization of such equipment, new human detection technology with quick and high reliability has not been utilized. To address these issues, this study develops a wireless signal-based human detection module that can be loaded into an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The human detection module searches for the 3D location for buried persons by collecting Wi-Fi signal and barometer sensors data transmitted from the mobile phones. This module can gain diverse information from mobile phones for buried persons in real time. We present a development framework of the module that provides 3D location data with more reliable information by delivering the collected data into a local computer in the ground. This study verified the application feasibility of the developed module in a real collapsed area. Therefore, it is expected that these results can be used as a core technology for the quick detection of buried persons' location and for relieving them after disasters that induce building collapses.
Due to disasters such as earthquakes and landslides in urban areas, persons have been buried inside collapsed buildings and structures. Rescuers have mainly utilized detection equipment by applying sound, video and electric waves, but these are expensive and due to the directional approaches onto the collapsed site, secondary collapse risk can arise. In addition, due to poor utilization of such equipment, new human detection technology with quick and high reliability has not been utilized. To address these issues, this study develops a wireless signal-based human detection module that can be loaded into an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The human detection module searches for the 3D location for buried persons by collecting Wi-Fi signal and barometer sensors data transmitted from the mobile phones. This module can gain diverse information from mobile phones for buried persons in real time. We present a development framework of the module that provides 3D location data with more reliable information by delivering the collected data into a local computer in the ground. This study verified the application feasibility of the developed module in a real collapsed area. Therefore, it is expected that these results can be used as a core technology for the quick detection of buried persons' location and for relieving them after disasters that induce building collapses.
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문제 정의
다수의 매몰자가 넓은 지역에 분포하였을 경우 탐지거리를 벗어난 매몰자는 구조가 어렵고, 매몰자의 위치가 탐지 거리 내에 있는 경우 발견한다 할지라도 매몰자 발견 및 구호까지의 시간이 얼마나 걸릴지 알 수 가 없다. 따라서, 본 연구에서는 매몰자들이 스마트폰 등을 소지했다는 가정에서 기기들의 센서 신호정보에 따라 위치를 탐지하는 비접촉식의 UAV 탑재형 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하고 구현체계를 검증한다.
여기에는 무선신호 스캐닝 기술을 적용하였다. 본 기술은 매몰자 탐지모듈에 탑재한 지향성 안테나를 통해 일정 범위내의 휴대기기로부터 송출되는 무선신호 세기 즉 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 측정한다. 이때 해당 기기의 Mac Address 값을 취득하게 되어 어떠한 기기로부터 신호가 송출되는지 확인 가능하다.
본 연구에서는 매몰자의 휴대기기 신호를 탐지하여 매몰위치를 3차원 측위하고 해당 정보의 전송을 통해 위치를 시각화 할 수 있는 매몰자 탐지모듈 개발을 위한 프레임워크 모델을 구축하였다. 이에 따라 매몰자 휴대기기의 Mac Address, GPS 위치, 센서 및 신호강도 정보수집을 통해 매몰자 위치를 추정할 수 있는 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다.
본 연구에서는 상기에 제시된 매몰자 위치를 확인하기 위한 기술 및 기능 요구사항을 기반으로 매몰자 탐지 모듈 H/W를 개발하였다. 기본적인 Wi-Fi AP역할을 통한 신호감지 및 감도 측정, 매몰자 휴대기기의 신호 데이터 수신 및 지상부로의 데이터 송신, 신호강도별 위치 저장을 위한 기본 프레임을 토대로 요구되는 부품 BOM(Bill Of Materials)을 구성하였다.
본 연구의 목적은 UAV에 탐재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈 제작을 통해 인명탐지의 기술적 성능을 검증할 수 있는 통합 프레임워크를 구축하는 것이다. 이를 위해 UAV와 연동 가능한 무선신호기반 인명탐지 모듈을 개발 체계를 구축하고 이를 활용하여 매몰자 휴대기기의 무선신호, 센서 및 GPS 정보 취득을 통해 매몰자의 3차원 공간 위치를 시각화 할 수 있는 시스템 구축 및 현장 검증을 수행한다.
가설 설정
지진에 의해 지반붕괴에 따라 건축물 또는 지하시설물이 붕괴될 경우 매몰 공동구에 다수의 매몰자가 매몰된다. 이때 매몰자가 휴대하고 있는 휴대기기가 파손됨이 없이 신체 인근 또는 몸에 소지하고 있는 것으로 가정한다. 그리고 재난이 발생하면 무선신호를 강제적으로 활성화하기 위해 특정 코드를 담은 재난발생 문자를 해당 재난지역 거주자에게 전송한다.
제안 방법
또한, USB 확장 인터페이스를 위한 USB HUB를 적용하여 시작품의 확장성을 고려하였다. CPU 보드는 제품 크기와 핀맵 매칭에 맞는 상용 CPU 보드를 사용하여 제작 공수를 줄이며, 제품의 품질을 확보하여 CPU 설계를 수행하였다. 마지막으로 Debug 회로도를 위해 비디오·오디오·지자기센서 등의 동작확인용 회로 설계 및 실제 드론 비행 중에 데이터 핸들링 관련 디버깅용 회로를 설계하여 데이터로그 저장용, 동작관련 소리 등으로 확인하는 기능을 추가 하였다.
이는 고속 데이터 전송 속도를 위해 낮은 소비 및 뛰어난 노이즈 내성의 특징을 갖는다. LCD 파워 부분에 대한 노이즈 대책을 위한 필터 및 스위치를 추가하여 설계하였다. USB의 경우 USB OTG 인터페이스의 외부 커넥터 접촉부의 정전기로 인한 보드데미지에 대비하여 써지필터를 적용하여 설계 하였다.
3의 블록다이어그램은 각 장치 간의 Data 전송을 고려한 부품간의 상관관계를 도식화 한 것이다. 각 장치는 실제 부품을 제작하는 것이 아닌 기능적 구성에 따라 기성부품을 조합하여 구성하였다. 이를 운영하기 위한 각각의 디바이스 드라이버들은 안드로이드 OS에 맞게 리눅스 커널을 개발하여 호환성을 확보 하였다.
5 툴을 이용하여 10개의 Layer를 갖는 PCB Artwork을 제작 하였다. 그리고 임피던스 매칭과 Land 및 비어홀 사이즈에 주의하였으며, 파워부에 노이즈 필터를 적용하였다.
본 연구에서는 상기에 제시된 매몰자 위치를 확인하기 위한 기술 및 기능 요구사항을 기반으로 매몰자 탐지 모듈 H/W를 개발하였다. 기본적인 Wi-Fi AP역할을 통한 신호감지 및 감도 측정, 매몰자 휴대기기의 신호 데이터 수신 및 지상부로의 데이터 송신, 신호강도별 위치 저장을 위한 기본 프레임을 토대로 요구되는 부품 BOM(Bill Of Materials)을 구성하였다. 매몰자 탐지 H/W 모듈의 설계를 위해 OrCAD Ver.
운영 전력은 3V로서 저전력설계를 수행하였으며, 공급저항과 부하저항을 같게 하는 안테나 임피던스 매칭에 주의하여 최대 수신 감도를 유지할 수 있도록 설계하였다. 데이터 실시간 전송을 담당하는 LTE 모듈의 경우 초기 USB 타입을 고려하였으나 전송속도 및 모듈 크기의 제약으로 Mini PCI 인터페이스의 범용 인터페이스를 사용하여 소형화 설계를 수행하였다. 통신 제어 정보를 담당하는 LCD 모듈의 경우 회로보드의 호환성을 위해 5인치의 LCD를 채용하였다.
우선 실제 재난 붕괴현장과 유사한 장소로서 경기도 남양주시에 소재한 수도권 119특수구조대 붕괴건물훈련장이 선정되었다. 드론에 개발된 모듈을 탑재하고 붕괴지형의 범위를 고려하여 매몰자 탐지를 위해 비행계획을 수립한다. 자동화된 경로에 따라 드론 비행동안 인명탐지 모듈이 매몰자 휴대기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호와 기압센서 정보를 감지하여 높은 신호강도를 갖는 위치에서의 GPS 측정 정보를 저장한다.
또한 매몰자 휴대기기의 Wi-Fi 및 센서 기능을 활성화하기 위해 백그라운드 앱을 개발하였다. 이는 재난문자 전송 시 해당문자에 특정 코드를 입력하고 이 문자를 수신한 휴대기기는 해당 코드를 인식함으로써 Wi-Fi 및 센서 데이터 전송 기능 활성화를 강제로 수행하도록 백그라운드 앱이 자동 설치된다.
이러한 이슈들의 해결을 위해 본 연구에서는 매몰자 인명탐지 과정에 UAV(Unamanned Aerial Vehicle) 일명 드론(Drone)을 도입하였다. 또한 매몰자의 휴대기기의 무선신호 및 센서 정보를 취득함으로써 정확한 매몰자 위치를 탐지하는 무선신호 기반 인명탐지 H/W 모듈을 개발하였다. 이는 UAV에 탑재되어 넓은 재난 붕괴지역 상부를 비행하며 신속하게 매몰자를 탐지할 수 있도록 하는 진보된 기술을 제공한다.
이에 따라 매몰자 휴대기기의 Mac Address, GPS 위치, 센서 및 신호강도 정보수집을 통해 매몰자 위치를 추정할 수 있는 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 이와 연동되어 매몰자 위치정보를 시각화 할 수 있는 웹 기반 뷰어 프로그램 개발을 통해 현장 테스트를 수행하였다.
USB의 경우 USB OTG 인터페이스의 외부 커넥터 접촉부의 정전기로 인한 보드데미지에 대비하여 써지필터를 적용하여 설계 하였다. 또한, USB 확장 인터페이스를 위한 USB HUB를 적용하여 시작품의 확장성을 고려하였다. CPU 보드는 제품 크기와 핀맵 매칭에 맞는 상용 CPU 보드를 사용하여 제작 공수를 줄이며, 제품의 품질을 확보하여 CPU 설계를 수행하였다.
마지막으로 Debug 회로도를 위해 비디오·오디오·지자기센서 등의 동작확인용 회로 설계 및 실제 드론 비행 중에 데이터 핸들링 관련 디버깅용 회로를 설계하여 데이터로그 저장용, 동작관련 소리 등으로 확인하는 기능을 추가 하였다.
현재 붕괴지형을 3차원으로 재구성할 수 있는 스테레오 카메라 기반 붕괴지형 매핑 기술을 구축 중이므로 향후 시각적으로 매몰자의 깊이를 위치정보 뿐만 아니라 시각적 정보로 제공할 수 있도록 개선할 수 있다. 마지막으로 적용된 모듈에서는 무지향성 안테나를 적용하여 개발된 모듈에 의한 탐지 범위가 넓어 해당 지점이 아닌 인근 매몰자까지 탐지되어 위치 측위오류를 다수 발생시켜 이상점을 제거하는 추가 노력이 필요하였다. 이를 개선하기 위해 지향성 안테나로 대체하고 수신률을 높일 수 있는 방안을 도입할 계획이다.
매몰자 탐지모듈의 H/W를 제작하기 위해서는 다음의 Circuit Design, Artwork 및 PCB(Printed Circuit Boards) SMT(Surface Mount Technology)를 수행(Fig. 5)하여 최종 인명탐지 모듈 H/W Board를 제작(Fig. 7) 하였다.
매몰자 휴대기기 위치정보 취득을 위해 휴대폰 Wi-Fi 신호를 인명탐지 모듈이 감지하여 측정된 위치의 GPS 좌표와 함께 4G 통신망을 통하여 인명탐지 시스템 에이전트 서버로 전송한다. 수집된 전송결과는 DB로부터 테이블 구성을 통해 확인된다.
본 연구에서는 재난현장으로 신속한 투입으로 매몰자의 생존 골든타임 내에 구호할 수 있도록 UAV를 도입하였다. 일반적인 드론은 비행을 통한 이미지 및 영상 촬영에 중점을 두고 있으나 본 연구에서 고려하는 드론은 기본적인 안정적인 비행 기능과 함께 매몰자의 휴대기기 신호를 탐지하여 위치를 측위 할 수 있는 매몰자 탐지모듈을 탑재하였다.
본 프로그램은 우선적으로 구글 Open API를 적용하였다. 이와 함께 수집 및 분석된 위치정보 DB를 연동하여 오픈 맵 화면에 강도별 위치를 시각적으로 표시한다.
이를 통해 부품 간 간섭, 배치, 부품의 호환성 및 설계의 효율성을 확보하기 위해 최적 부품 배치를 구성하여 작동 테스트를 수행하였다. 부품의 호환성에 따라 LTE 모듈 변경과 Wi-Fi 모듈의 안드로이드 디바이스 드라이버 불안정으로 최종 설계를 변경하여 Artwork를 진행하였다.
Wi-Fi 및 Bluetooth의 경우 고성능 모듈을 사용하였으며, Wi-Fi의 경우 듀얼밴드를 사용하도록 하였다. 운영 전력은 3V로서 저전력설계를 수행하였으며, 공급저항과 부하저항을 같게 하는 안테나 임피던스 매칭에 주의하여 최대 수신 감도를 유지할 수 있도록 설계하였다. 데이터 실시간 전송을 담당하는 LTE 모듈의 경우 초기 USB 타입을 고려하였으나 전송속도 및 모듈 크기의 제약으로 Mini PCI 인터페이스의 범용 인터페이스를 사용하여 소형화 설계를 수행하였다.
이렇게 전송된 Data는 위치정보 오류 개선 및 보정 알고리즘을 통해 최적의 위치 값이 산정되고 이 정보는 DB 테이블을 통해 기록된다. 이들 정보의 위치를 시각적으로 확인하기 위해 Fig. 9과 같이 웹 지도기반의 위치 표시 프로그램을 개발하였다.
이러한 과정을 통해 도출된 부품의 배치 및 회로 Board의 최적 크기를 고려하여 최종 Artwork을 수행하였다. 이를 위해 PDAS 9.
이러한 기술적 요구사항을 기반으로 드론에 탑재 가능한 매몰자 탐지 모듈을 개발하였다.
이러한 이슈들의 해결을 위해 본 연구에서는 매몰자 인명탐지 과정에 UAV(Unamanned Aerial Vehicle) 일명 드론(Drone)을 도입하였다. 또한 매몰자의 휴대기기의 무선신호 및 센서 정보를 취득함으로써 정확한 매몰자 위치를 탐지하는 무선신호 기반 인명탐지 H/W 모듈을 개발하였다.
그러나 UAV 움직임에 따른 위치변동성과 GPS 자체의 오차(4∼13m)로 인해 정확한 매몰자 위치를 탐지하는 것이 곤란하다. 이를 보완하기 위해 매몰자 탐지모듈에 RTK(Real Time Kinematic)-GPS를 탑재하여 GPS의 변동성을 최소화하고 수 cm이내의 정밀성을 확보하도록 하였다.
이러한 과정을 통해 도출된 부품의 배치 및 회로 Board의 최적 크기를 고려하여 최종 Artwork을 수행하였다. 이를 위해 PDAS 9.5 툴을 이용하여 10개의 Layer를 갖는 PCB Artwork을 제작 하였다. 그리고 임피던스 매칭과 Land 및 비어홀 사이즈에 주의하였으며, 파워부에 노이즈 필터를 적용하였다.
본 연구의 목적은 UAV에 탐재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈 제작을 통해 인명탐지의 기술적 성능을 검증할 수 있는 통합 프레임워크를 구축하는 것이다. 이를 위해 UAV와 연동 가능한 무선신호기반 인명탐지 모듈을 개발 체계를 구축하고 이를 활용하여 매몰자 휴대기기의 무선신호, 센서 및 GPS 정보 취득을 통해 매몰자의 3차원 공간 위치를 시각화 할 수 있는 시스템 구축 및 현장 검증을 수행한다.
본 매몰자 탐지 H/W 모듈은 매몰자의 위치를 정확하게 추정하기 위해 활용된다. 이를 위해 기존의 D-GPS 방식이 아닌 오차를 수 cm 수준으로 개선하는RTK-GPS를 탑재한다. RTK-GPS는 제작된 모듈에 탑재해야 하므로 모바일 전용의 소형 부품을 선정하였다.
즉 단일의 기기에 대한 다수의 GPS 값을 가지게 되므로 정확한 위치점을 특정하기 어렵다. 이를 위해 위치보정 알고리즘을 적용하게 되고 다수의 위치 값에서 높은 신호강도 값을 갖는 좌표 값으로 추정하도록 알고리즘을 내장하였다. 이때 수집되는 정보로는 Mac Address, Channel, SSID, RSSI, 매몰자의 X, Y, Z 위치 값을 표출하게 된다.
6과 같이 Reference Board를 제작하였다. 이를 통해 부품 간 간섭, 배치, 부품의 호환성 및 설계의 효율성을 확보하기 위해 최적 부품 배치를 구성하여 작동 테스트를 수행하였다. 부품의 호환성에 따라 LTE 모듈 변경과 Wi-Fi 모듈의 안드로이드 디바이스 드라이버 불안정으로 최종 설계를 변경하여 Artwork를 진행하였다.
본 연구에서는 매몰자의 휴대기기 신호를 탐지하여 매몰위치를 3차원 측위하고 해당 정보의 전송을 통해 위치를 시각화 할 수 있는 매몰자 탐지모듈 개발을 위한 프레임워크 모델을 구축하였다. 이에 따라 매몰자 휴대기기의 Mac Address, GPS 위치, 센서 및 신호강도 정보수집을 통해 매몰자 위치를 추정할 수 있는 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 이와 연동되어 매몰자 위치정보를 시각화 할 수 있는 웹 기반 뷰어 프로그램 개발을 통해 현장 테스트를 수행하였다.
그리고 재난이 발생하면 무선신호를 강제적으로 활성화하기 위해 특정 코드를 담은 재난발생 문자를 해당 재난지역 거주자에게 전송한다. 이후 재난 발생상황을 소방서나 경찰 등의 구조인력에게 통보하고 신속한 시간 내에 재난현장에 접근할 수 있는 상황인지 파악한다. 매몰자의 생존 골든타임 내에 구호가 가능한 인접환경이라면 직접 현장에 도착하여 매몰자 탐지 드론을 운영할 수 있다.
본 연구에서는 재난현장으로 신속한 투입으로 매몰자의 생존 골든타임 내에 구호할 수 있도록 UAV를 도입하였다. 일반적인 드론은 비행을 통한 이미지 및 영상 촬영에 중점을 두고 있으나 본 연구에서 고려하는 드론은 기본적인 안정적인 비행 기능과 함께 매몰자의 휴대기기 신호를 탐지하여 위치를 측위 할 수 있는 매몰자 탐지모듈을 탑재하였다.
드론에 개발된 모듈을 탑재하고 붕괴지형의 범위를 고려하여 매몰자 탐지를 위해 비행계획을 수립한다. 자동화된 경로에 따라 드론 비행동안 인명탐지 모듈이 매몰자 휴대기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호와 기압센서 정보를 감지하여 높은 신호강도를 갖는 위치에서의 GPS 측정 정보를 저장한다. 수집된 데이터는 탐지 모듈 메모리에 실시간으로 기록 된다.
그러나 기존 GPS가 오차가 크므로 매몰자 위치 변동성을 가질 수 있어 수 cm이내의 측위 성능을 갖는 RTK-GPS 모듈을 탑재한다. 즉 H/W를 통해 취득된 위치 데이터를 1차 제공하여 S/W 분석을 통해 정밀한 2차 위치정보를 계산한다. 또한 매몰깊이를 추정하기 위해 매몰자 휴대기기로부터 기압센서 정보를 수집할 수 있어야 한다.
처리 방법은 Fig. 8과 같이 개발된 미들웨어에서 인명탐지 모듈로부터 감지한 매몰자 휴대기기 Wi-Fi 신호 강도 및 휴대기기로부터 전송된 기압센서 정보와 인명탐지 모듈의 현재 GPS 좌표 패킷을 실시간으로 받아 데이터베이스 서버로 전송한다.
대상 데이터
이를 위해 기존의 D-GPS 방식이 아닌 오차를 수 cm 수준으로 개선하는RTK-GPS를 탑재한다. RTK-GPS는 제작된 모듈에 탑재해야 하므로 모바일 전용의 소형 부품을 선정하였다. 해당 RTK-GPS는 SwiftNav사의 Piksi 모듈을 적용하였다.
우선 실제 재난 붕괴현장과 유사한 장소로서 경기도 남양주시에 소재한 수도권 119특수구조대 붕괴건물훈련장이 선정되었다. 드론에 개발된 모듈을 탑재하고 붕괴지형의 범위를 고려하여 매몰자 탐지를 위해 비행계획을 수립한다.
데이터 실시간 전송을 담당하는 LTE 모듈의 경우 초기 USB 타입을 고려하였으나 전송속도 및 모듈 크기의 제약으로 Mini PCI 인터페이스의 범용 인터페이스를 사용하여 소형화 설계를 수행하였다. 통신 제어 정보를 담당하는 LCD 모듈의 경우 회로보드의 호환성을 위해 5인치의 LCD를 채용하였다. 양산시 자재비 절감을 위해 저전압 신호를 시용한LDVS((Low-Voltage Differential Signaling) 인터페이스[7]를 채용하였다.
이론/모형
기본적인 Wi-Fi AP역할을 통한 신호감지 및 감도 측정, 매몰자 휴대기기의 신호 데이터 수신 및 지상부로의 데이터 송신, 신호강도별 위치 저장을 위한 기본 프레임을 토대로 요구되는 부품 BOM(Bill Of Materials)을 구성하였다. 매몰자 탐지 H/W 모듈의 설계를 위해 OrCAD Ver.16.6을 활용하였으며, 기본적인 전체 운영 전력은 배터리 사용량을 최소화하기 위해 Total Operating Voltage는 5V로 설계하였다. 이의 전력은 본 모듈의 내장배터리로 작동되도록 설계하였다.
통신 제어 정보를 담당하는 LCD 모듈의 경우 회로보드의 호환성을 위해 5인치의 LCD를 채용하였다. 양산시 자재비 절감을 위해 저전압 신호를 시용한LDVS((Low-Voltage Differential Signaling) 인터페이스[7]를 채용하였다. 이는 고속 데이터 전송 속도를 위해 낮은 소비 및 뛰어난 노이즈 내성의 특징을 갖는다.
매몰자 탐지 모듈은 기본적으로 무선 AP의 역할을 함과 동시에 신호정보를 취득하여 높은 신호강도를 갖는 매몰자 지점의 위치를 기록하여 지상부에 실시간으로 전송하는 역할을 한다. 여기에는 무선신호 스캐닝 기술을 적용하였다. 본 기술은 매몰자 탐지모듈에 탑재한 지향성 안테나를 통해 일정 범위내의 휴대기기로부터 송출되는 무선신호 세기 즉 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 측정한다.
성능/효과
본 미들웨어는 드론으로부터 실시간 전송된 무선신호의 신호강도, 위치, 센서 및 측정시간 정보를 저장하여 처리하고 이를 웹 뷰어에 시각적으로 표출하는 기능을 담당한다.
후속연구
현재 프로그램은 개발된 인명탐지 모듈의 성능 검토를 위해 개발되었다. 그러나 향후 스테레오 카메라를 통해 구성된 3D 붕괴지형 모델을 통해 3차원 가상공간에서의 매몰자 위치를 확인할 수 있도록 위치 시각화 프로그램으로 변경될 것이다.
본 연구에서 개발된 인명탐지 모듈의 재난 현장 적용성을 검증하기 위하여 연구 종료 이후 지속적인 시스템 개선 및 위치 오차 보정 등 운용 중 발생하는 버그 수정을 통하여 성능을 개선하여 높은 신뢰도를 갖는 모듈을 개발할 것이다. 또한 본 모듈의 슬림화와 다중 센서의 탑재를 통해 매몰자의 생존여부도 확인할 수 있는 모듈도 개발할 계획이며, 시스템 신뢰성 확보를 통해 재난현장에 적용될 수 있도록 할 것이다.
본 연구에서 개발된 인명탐지 모듈의 재난 현장 적용성을 검증하기 위하여 연구 종료 이후 지속적인 시스템 개선 및 위치 오차 보정 등 운용 중 발생하는 버그 수정을 통하여 성능을 개선하여 높은 신뢰도를 갖는 모듈을 개발할 것이다. 또한 본 모듈의 슬림화와 다중 센서의 탑재를 통해 매몰자의 생존여부도 확인할 수 있는 모듈도 개발할 계획이며, 시스템 신뢰성 확보를 통해 재난현장에 적용될 수 있도록 할 것이다.
이러한 연구는 매몰자 탐지뿐만 아니라 실종자의 추적에 활용할 수 있으며, 기존의 매몰자 탐지 기술을 대체할 수 있는 저비용, 고성능의 매몰자 구호 패키지로 적용될 수 있을 것이다. 특히 광역지역의 비행을 통해 다수의 매몰자를 신속하게 구호할 수 있는 정보를 제공하기 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이러한 연구를 통해 도심지 대형 건물 붕괴사고나 지하 구조물 붕괴 현장에 신속하고 정확한 매몰자 인명구조에 기여 할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 붕괴사고 지역 매몰인원 규모 및 위치 파악으로 효율적인 구조 계획 수립 효과를 기대할 수 있으며, 개인정보보호법으로 인한 휴대폰 위치정보의 소극적인 서비스 활용에서 재난 분야로의 인명보호를 위한 다각적인 활용 가치 확대에 기여할 수 있다.
마지막으로 적용된 모듈에서는 무지향성 안테나를 적용하여 개발된 모듈에 의한 탐지 범위가 넓어 해당 지점이 아닌 인근 매몰자까지 탐지되어 위치 측위오류를 다수 발생시켜 이상점을 제거하는 추가 노력이 필요하였다. 이를 개선하기 위해 지향성 안테나로 대체하고 수신률을 높일 수 있는 방안을 도입할 계획이다.
이러한 연구는 매몰자 탐지뿐만 아니라 실종자의 추적에 활용할 수 있으며, 기존의 매몰자 탐지 기술을 대체할 수 있는 저비용, 고성능의 매몰자 구호 패키지로 적용될 수 있을 것이다. 특히 광역지역의 비행을 통해 다수의 매몰자를 신속하게 구호할 수 있는 정보를 제공하기 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
특히 한 번에 다중 위치를 동시에 표시하여 다수의 매몰자가 매몰된 위치를 분석할 수 있는 시스템 개발되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전파탐지 장비는 무엇인가?
한계 탐지거리는 30m내외 이며, 외부 소음에 영향을 받는다. 마지막으로 전파탐지 장비는 붕괴지 내부에 전파를 투사하여 손가락 움직임과 같은 불규칙적 활동 및 호흡에 따른 흉부의 움직임을 감지하여 매몰자의 위치 및 생존여부를 파악하는 장비이다. UWB (Ultra WideBand)기술을 이용하며, 움직임에 대한 최대 탐지거리는 30m, 호흡 감지거리는 10m 이내이다.
매몰자 인명탐지 과정에 UAV를 도입하려는 이유는 무엇인가?
지진, 산사태 등의 재난으로 인한 시설물 붕괴 시, 현장의 재난 발생 정보 취득과 매몰자 위치 확인에 상당한 시간이 소요되어 다수의 물적, 인적 피해를 야기하고 있다. 매몰자의 구호를 위해 음향, 전파 및 영상 등의 기술을 이용한 매몰자 탐지 장비를 활용하고 있다. 그러나 이러한 장비들은 고가여서 그 수가 많지 않고 적시에 재난 현장으로의 장비 투입이 어렵다. 특히 이러한 장비들은 2인 이상이 팀을 이뤄 붕괴지형 상부지역으로 직접 투입을 수행하므로 2차 붕괴위험이 수반된다. 또한 장비의 운영이 어려우며, 탐지 성능이 높지 않아 정확한 인명을 탐지하는 것은 인력 및 시간 손실을 초래하여 구호 골든타임인 72시간을 지키지 못하는 것이 현실이다[1].
매몰자 영상탐지 장비는 무엇인가?
매몰자 영상탐지 장비는 주로 내시경 카메라를 이용하여 좁은 곳에서 영상으로 매몰자 확인 및 탐색하는 장비이다. LED 조명을 활용하고, 어두운 곳에서 2m 밖의 물체 식별이 가능하며, 유·무선을 통해 휴대용 화면장치에 상황을 표시하는 방식이다.
참고문헌 (7)
H. S. Moon, C. Y. Kim, W. S. Lee, "Wireless Communication-based Buried Person Detection Considering Characteristics of Collapsed Surface in Disaster Area", Proc. of 2015 Civil Expo & Conference, pp. 00-00, nov. 2015.
S. Rosati, K. Kruzelecki, L. Traynard, B. Rimoldi, " Speed-aware routing for uav ad-hoc networks," IEEE GLOBECOM 2013, 4th International IEEE Workshop on Wireless Networking &Control for Unmanned Autonomous Vehicles: Architectures, Protocols and Applications, 2013. DOI: https://doi.org/10.1109/glocomw.2013.6825185
H. C. Kwon, K. C. Jeong, "A Study of Artificial Intelligent Drone to search for Missing at Forest trail", Proceedings of Korea Institute of Information and Telecommunication Facillties Engineering, pp. 219-222, 2016.
S. Y., Lim, "Drone Utilization in Disaster Safety Site", Science Technology Strategy, 203, pp. 16-19, 2015.
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D. H. Lee, B. J. Kang, E. Y. Jang, "The Study of Drone Configuration for Detection Objects of Rescuer in Disaster Areas", Proceedings of Korean Institute Of Information Technology, pp. 281-282, 2016.6
Understanding LVDS for Digital Test Systems, National Instrument Co. Ltd, http://www.ni.com/white-paper/4441/en/, 2016
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