[논문]해양 소방 안전을 위한 자율수상로봇 개발

정진석; 사영민; 김현식

doi:10.26748/ksoe.2018.4.32.2.138

해양 소방 안전을 위한 자율수상로봇 개발
Development of Autonomous Surface Robot for Marine Fire Safety 원문보기

韓國海洋工學會誌 = Journal of ocean engineering and technology, v.32 no.2, 2018년, pp.138 - 142

정진석 (동명대학교 기계시스템공학과) , 사영민 (동명대학교 기계시스템공학과) , 김현식 (동명대학교 기계공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

The marine industry is rapidly developing as a result of the increase in various needs in the marine environment. In addition, accidents involving ship fires and explosions and the resulting casualties are increasing. Generally, manpower and safety problems exist in fire fighting. A fire fighter in the form of an autonomous surface robot would be ideal for marine fire safety, because it has no manpower and safety problems. Therefore, an autonomous surface robot with the abilities of fire recognition and tracking, nozzle selection, position and attitude control, and fire fighting was developed and is discussed in this paper. The test and evaluation results of this robot showed the possibility of real-size applications and the need for additional studies.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 영상정보과 온도정보를 같이 획득할 수 있는 FLIR(Forward looking infrared)카메라로 인식하기 최적의 정보를 얻을 수 있다. 따라서 광학정보로만 수행하기 힘든 작업을 수월하게 작업할 수 있도록 하였다. 획득한 영상의 영상처리 결과를 이용하여 자율제어기법을 실시한다.
따라서 본 논문에서는 기존의 화재진압용 수상로봇의 장점을 유지하며 단점을 보완하는 로봇을 개발하였다(Sa et al., 2016). 또한 화재진압 시에는 인력이 필수적이라는 문제가 있으며, 화재진압 시 선체가 외란에 의해 자세를 유지하기 힘든 부분이있다.
또한 화재진압 시에는 인력이 필수적이라는 문제가 있으며, 화재진압 시 선체가 외란에 의해 자세를 유지하기 힘든 부분이있다. 본 논문에서는 인력문제를 해결하고 효율적으로 화재를 진압하기 위해서 해양 소방 안전을 위한 자율식 수상로봇개발을 제안하고자 한다. 제안된 로봇은 기존의 화재진압용 수상로봇을 기반으로 개선되었으며, 광학영상과 온도정보를 기반으로 Host PC에서 제어가 가능하며, 자율로 화재를 진압할 수 있도록 화재를 인식하고 추적한다.
본 논문에서는 증가하는 해양화재를 진압하기 위해 기존의 문제점을 파악하고, 문제해결을 위해 기존의 화재진압용 로봇을 기반으로 자율제어가 가능한 화재진압용 로봇을 개발하였다. 로봇의 개발은 글로벌 표준 프로세스를 적용하여 진행되었다.

제안 방법

3은 완성된 시제품의 모습이다. 3D모델링 기반으로 3D프린터를 이용해 전체적인 선체를 제작하였고 로봇의 상단은 아크릴을 사용해 몸체를 제작하였다. 다른 부분들은 상용품과 모델링하여 만든 제작품을 이용하여 구성하였다.
로봇의 개발은 글로벌 표준 프로세스를 적용하여 진행되었다. 개발된 화재진압용 수상로봇은 FLIR카메라 영상을 기반으로 로봇팔 시스템을 이용하여 화재를 진압할 수 있도록 구성하였다. 또한 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 영상을 인식하고 패턴을 분석하여 화재를 추적하는 알고리즘을 적용하였다.
또한 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 영상을 인식하고 패턴을 분석하여 화재를 추적하는 알고리즘을 적용하였다. 그리고 화재진압 시 선박이 흔들리는 문제를 해결하기 위해 초음파 거리센서와 워터젯을 이용하여 화재지점과 거리를 유지하고 외란으로부터 자세를 유지할 수 있도록 하여 화재를 자율로 진압할 수 있는 자율제어기법을 설계하여 로봇에 적용하였다. 자율제어기법은 영상정보의 RGB값을 기반으로 화재의 패턴을 파악하고 화재를 진압할 때까지 추적하도록 영상처리를 실시하였다.
개발된 화재진압용 수상로봇은 FLIR카메라 영상을 기반으로 로봇팔 시스템을 이용하여 화재를 진압할 수 있도록 구성하였다. 또한 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 영상을 인식하고 패턴을 분석하여 화재를 추적하는 알고리즘을 적용하였다. 그리고 화재진압 시 선박이 흔들리는 문제를 해결하기 위해 초음파 거리센서와 워터젯을 이용하여 화재지점과 거리를 유지하고 외란으로부터 자세를 유지할 수 있도록 하여 화재를 자율로 진압할 수 있는 자율제어기법을 설계하여 로봇에 적용하였다.
화재의 영상정보에 대해 영역분할을 이용하여 작업범위를 제안하고 화재의 분포정도를 이용하여 패턴을 분석하고, 화점을 파악하여 추적하도록 하여 로봇의 제어를 결정한다. 로봇의 성능 검증 및 자율제어기법의 실제 적용 가능성을 확인하기 위해 시험평가를 진행하였다. 시험평가를 실시하여 로봇의 개발 과정에서 실시한 요구사항 및 기능분석, 설계 등의 결과와 실제 제작된 로봇의 결과물의 충족여부를 확인하였다.
식 (2)는 Linear D/C 모터와 Linear servo 모터를 구동하여 초록색 원으로 나타낸 화점을 A7 영역에서 A9 영역으로 이동시키는 식이다. 상하는 Linear servo 모터, 좌우는 Linear D/C 모터를 이용하여 A7 영역에 위치한 화점에 대해서 Linear servo 모터를 아래로 이동, Linear D/C 모터를 좌측으로 이동하여 A9 영역으로 위치할 수 있도록 하였다. Fig.
진압 중 잔존하는 화재가 인식되면 다시 위 식을 반복 수행하여 지속적으로 추적하여 화재를 완벽하게 진압하도록 하였다. 예시로 활용된 알고리즘을 포함하여 A1~A9 영역별 9개의 지정된 알고리즘을 적용하여 화재영역이 인식되면 지속적인 추적이 가능하도록 하였다.
왼쪽, 중앙, 오른쪽 각각 한 범위에 속하면 노즐부의 직사형(Direct shape), 왼쪽과 중앙범위이거나 중앙과 오른쪽범위 또는 전범위에 속할 경우 방사형(Radial shape), 왼쪽과 오른쪽이 동시에 있는 패턴일 경우 분산형(Spraying shape) 노즐을 선택하도록 하였다. 노즐부의 형태는 Fig.
운용개념을 기반으로 3D툴을 사용하여 설계를 실시하였다. Fig.
, 1996). 이동시에는 접은 상태로 이동하여 외란의 영향을 최소화 하였고 임무 수행 시 로봇팔이 펼쳐질 수 있도록 구성하였다. 로봇의 운용은 로봇에 장착되어있는 카메라에서 전송된 영상정보와 온도정보를 기반으로 실시하게 된다.
같은 패턴이라도 거리가 멀거나 가깝다면 다른 패턴으로 인식하기 때문이다. 이를 해결하기 위해 로봇의 왼쪽측면에 3개의 초음파거리센서와 워터젯을 활용하여 거리를 유지하였다. Fig.
그리고 화재진압 시 선박이 흔들리는 문제를 해결하기 위해 초음파 거리센서와 워터젯을 이용하여 화재지점과 거리를 유지하고 외란으로부터 자세를 유지할 수 있도록 하여 화재를 자율로 진압할 수 있는 자율제어기법을 설계하여 로봇에 적용하였다. 자율제어기법은 영상정보의 RGB값을 기반으로 화재의 패턴을 파악하고 화재를 진압할 때까지 추적하도록 영상처리를 실시하였다. 화재의 영상정보에 대해 영역분할을 이용하여 작업범위를 제안하고 화재의 분포정도를 이용하여 패턴을 분석하고, 화점을 파악하여 추적하도록 하여 로봇의 제어를 결정한다.
본 논문에서는 인력문제를 해결하고 효율적으로 화재를 진압하기 위해서 해양 소방 안전을 위한 자율식 수상로봇개발을 제안하고자 한다. 제안된 로봇은 기존의 화재진압용 수상로봇을 기반으로 개선되었으며, 광학영상과 온도정보를 기반으로 Host PC에서 제어가 가능하며, 자율로 화재를 진압할 수 있도록 화재를 인식하고 추적한다. 로봇의 개발은 글로벌 표준 프로세스를 기반으로 진행하였다(Kim, 2013; Kim et al.
반복적으로 식 (2)의 명령을 수행하여 식 (3)을 만족하게 되면 배 위의 워터펌프가 구동되어 범위에 존재하는 화재를 진압하게 된다. 진압 중 잔존하는 화재가 인식되면 다시 위 식을 반복 수행하여 지속적으로 추적하여 화재를 완벽하게 진압하도록 하였다. 예시로 활용된 알고리즘을 포함하여 A1~A9 영역별 9개의 지정된 알고리즘을 적용하여 화재영역이 인식되면 지속적인 추적이 가능하도록 하였다.
자율제어기법은 영상정보의 RGB값을 기반으로 화재의 패턴을 파악하고 화재를 진압할 때까지 추적하도록 영상처리를 실시하였다. 화재의 영상정보에 대해 영역분할을 이용하여 작업범위를 제안하고 화재의 분포정도를 이용하여 패턴을 분석하고, 화점을 파악하여 추적하도록 하여 로봇의 제어를 결정한다. 로봇의 성능 검증 및 자율제어기법의 실제 적용 가능성을 확인하기 위해 시험평가를 진행하였다.
따라서 광학정보로만 수행하기 힘든 작업을 수월하게 작업할 수 있도록 하였다. 획득한 영상의 영상처리 결과를 이용하여 자율제어기법을 실시한다. 이때 영상처리 방식은 RGB(Red-Green-Blue) 방식을 기반으로 진행하였다.

데이터처리

개발된 로봇의 성능 검증을 위해 시험평가를 실시하였다. 시험평가 항목으로 다음 4가지로 설정하였다.

이론/모형

본 논문에서는 증가하는 해양화재를 진압하기 위해 기존의 문제점을 파악하고, 문제해결을 위해 기존의 화재진압용 로봇을 기반으로 자율제어가 가능한 화재진압용 로봇을 개발하였다. 로봇의 개발은 글로벌 표준 프로세스를 적용하여 진행되었다. 개발된 화재진압용 수상로봇은 FLIR카메라 영상을 기반으로 로봇팔 시스템을 이용하여 화재를 진압할 수 있도록 구성하였다.
획득한 영상의 영상처리 결과를 이용하여 자율제어기법을 실시한다. 이때 영상처리 방식은 RGB(Red-Green-Blue) 방식을 기반으로 진행하였다. RGB 방식은 적·녹·청을 혼합하여 원하는 색을 만드는 방식이다.

성능/효과

원격으로도 제어가 가능하도록 Host PC를 통해 명령을 전달할 수 있도록 구성하였다. 또한 로봇은 획득한 카메라 정보를 기반으로 추적을 실시하고, 초음파거리센서와 워터젯을 이용하여 임무수행 시 외란으로부터 자세를 유지하여 자율적으로 화재를 진압할 때 도움을 주도록 하였다.
로봇의 성능 검증 및 자율제어기법의 실제 적용 가능성을 확인하기 위해 시험평가를 진행하였다. 시험평가를 실시하여 로봇의 개발 과정에서 실시한 요구사항 및 기능분석, 설계 등의 결과와 실제 제작된 로봇의 결과물의 충족여부를 확인하였다. 시험평가를 통해 제안된 자율제어기법을 적용하여 화재진압이 가능한 것을 확인하였으며, 제안된 기법이 문제없이 적용되는 것을 확인하였으나 워터펌프 구동 시 로봇의 전체적인 밀림현상이 존재함을 확인하였다.
시험평가를 실시하여 로봇의 개발 과정에서 실시한 요구사항 및 기능분석, 설계 등의 결과와 실제 제작된 로봇의 결과물의 충족여부를 확인하였다. 시험평가를 통해 제안된 자율제어기법을 적용하여 화재진압이 가능한 것을 확인하였으며, 제안된 기법이 문제없이 적용되는 것을 확인하였으나 워터펌프 구동 시 로봇의 전체적인 밀림현상이 존재함을 확인하였다.

후속연구

추후 연구에서는 워터펌프에 의한 밀림현상을 해결하기 위한 방안을 연구할 계획이다. 또한 제안된 자율제어기법에서는 FLIR카메라에서 들어오는 정보만으로 자율제어를 실시하였는데, 화재가 발생하지 않았을 시에는 열화상카메라의 특성상 운용에 어려움이 있으므로 이를 보완하기 위해 전역정보를 제공하는 카메라를 추가로 배치하여 상시 운용이 가능한 자율제어 로봇으로 연구할 계획이다.
추후 연구에서는 워터펌프에 의한 밀림현상을 해결하기 위한 방안을 연구할 계획이다. 또한 제안된 자율제어기법에서는 FLIR카메라에서 들어오는 정보만으로 자율제어를 실시하였는데, 화재가 발생하지 않았을 시에는 열화상카메라의 특성상 운용에 어려움이 있으므로 이를 보완하기 위해 전역정보를 제공하는 카메라를 추가로 배치하여 상시 운용이 가능한 자율제어 로봇으로 연구할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	영상정보로만 화재진압을 하는 기존의 로봇의 한계점은?	기존의 로봇은 카메라의 영상정보로만 화재를 인식하고 진압했다. 하지만 화재는 연기나 화재시간 등으로 인해 영상정보로만 인식하기에는 한계가 있다. 따라서 영상정보과 온도정보를 같이 획득할 수 있는 FLIR(Forward looking infrared)카메라로 인식하기 최적의 정보를 얻을 수 있다.
	자율식 수상로봇의 기능은?	또한 배위에서 화재를 진압하기 위해서는 외란에 의해 흔들리는 불안전한 상황에 사람이 직접 소방 호스를 이용하여 물을 분사하는 방식이 대부분인데 이때 안전성의 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 광학영상 정보로 화재를 인식하고, 화재가 진압될 때까지 화점을 지속적으로 추적하여 화재를 진압하며, 외란으로부터 선체의 자세를 유지하면서 효율적인 화재진압이 가능한 자율식 수상로봇의 개발이 필요한 상황이다.
	선박을 활용하여 화재를 진압하는 방식의 문제점은?	일반적으로 이 과정에서 필요한 인원은 선박 운전, 소방 호스 분사 등 최소 1인이 필요하다. 또한 배위에서 화재를 진압하기 위해서는 외란에 의해 흔들리는 불안전한 상황에 사람이 직접 소방 호스를 이용하여 물을 분사하는 방식이 대부분인데 이때 안전성의 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 광학영상 정보로 화재를 인식하고, 화재가 진압될 때까지 화점을 지속적으로 추적하여 화재를 진압하며, 외란으로부터 선체의 자세를 유지하면서 효율적인 화재진압이 가능한 자율식 수상로봇의 개발이 필요한 상황이다.

참고문헌 (10)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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