[논문]플럭스게이트 센서 기반 드론 자력탐사 시스템 개발

노명근; 이슬기; 이희순; 안태규

doi:10.7582/gge.2020.23.3.00208

플럭스게이트 센서 기반 드론 자력탐사 시스템 개발
A Development of Fluxgate Sensor-based Drone Magnetic Exploration System 원문보기

지구물리와 물리탐사 = Geophysics and geophysical exploration, v.23 no.3, 2020년, pp.208 - 214

노명근 ((주)지오룩스) , 이슬기 ((주)지오룩스) , 이희순 ((주)지오룩스) , 안태규 ((주)지오룩스)

초록
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본 연구에서는 플럭스게이트(fluxgate) 센서를 탑재한 드론 자력탐사 시스템 시작품(proto-type)을 개발하였다. 시스템의 하드웨어는 플럭스게이트 자력센서, 관성측정장치(inertial measurement unit, IMU), GPS, 통신 모듈로 구성되어 있다. 또한 측정된 자료를 지상제어시스템(ground control system, GCS)으로 실시간 전송하는 모니터링 소프트웨어를 개발하였다. 측정된 자력값은 띠통과 필터(notch filter)와 대역통과필터(band-pass filter)를 거쳐서 최종적으로 1Hz 데이터로 저장된다. 본 시스템 검증을 위해 자성체 반응을 확인하는 예비 실험이 먼저 수행되었고, 이후 철광산 두 곳에서 현장 실증을 실시하였다. 현장 실증으로 경기도 포천과 강원도 정선 지역에서 자체 개발한 드론 자력탐사 시스템과 한국지질자원연구원(KIGAM)이 제작한 무인비행선 자력탐사 시스템 결과와 비교하였다. 그 결과 예비 실험과 현장 실증을 통해 본 시스템은 야외 항공 자력탐사에 충분히 활용 가능함을 확인할 수 있었다. 향후 양질의 항공자력탐사 자료 획득을 위해 잡음을 최소화하는 필터 기능 및 기구 성능을 고도화하는 연구가 요구된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we have developed a drone magnetic exploration system (proto-type) using a fluxgate magnetic sensor. Hardware of the system consists of a fluxgate magnetometer, an inertial measurement unit (IMU), a GPS, and a communication module. And we have developed monitoring software, which enables it to transmit the measured data to the ground control system (GCS) in real time. The measured magnetic data are finally saved as 1 Hz data after passing through a notch filter and a band-pass filter. For verification of this system, a preliminary test was conducted to check the magnetic responses of a magnetic object first, then the field test was carried out in two iron mines. We tested the developed system on the field test in Pocheon, Gyeonggi and Jeongseon, Gangwon. The magnetic data from the developed drone system was very similar to those from unmanned airship system developed by Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM). As a result, preliminary experiment and field test have demonstrated that this system is applicable for outdoor aeromagnetic exploration. It requires more studies to improve filter function and instrument performance to minimize noise in the future.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Drone magnetic exploration systems developed in other countries: (a) AirBIRD(GEM System, Canada), (b) MagDrone R3(SENSYS, Germany) and (c) MagArrow(Geometrics, USA).
그림 Fig. 2. DJI Matrice 600 Pro used in this study: (a) Drone's main body and (b) Automatic flight application (GSpro).
그림 Fig. 3. Images of the developed magnetic exploration system: (a) magnetic sensor housing, GPS, RF module and (b) the data processing software.
그림 Fig. 4. Preliminary experiment on magnetic material: (a) Snapshot of the experiment taking place, and (b) the measurement result (the red circle indicates vehicle's location).
그림 Fig. 5. Exploration area (constrained by the blue box) and measurement lines (white dashed lines) around Pocheon's magnetite mine.
그림 Fig. 6. The comparison of the exploration results obtained in Pocheon's magnetite mine using (a) the-drone magnetic exploration system developed in this study, and (b) the unmanned airship system developed by KIGAM.
그림 Fig. 7. Exploration area and measurement lines in Jeongseon-gun, Gangwon-do: (a) Measurement area (blue box) and lines flown by drone (white dashed lines), (b) view of the study area, and (c) the exploration system.
그림 Fig. 8. Comparison of the exploration results obtained in Jeongseon's iron mine using (a) the drone magnetic exploration system developed in this study, and (b) the unmanned airship system developed by KIGAM.

AI 본문요약
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문제 정의

경기도 포천의 마그네타이트 광산은 주변이 산으로 이루어져 있고, 탐사지역 내에 마을이 존재하고 있다. 마을 반대편으로 마그네타이트 광산이 존재하고, 추가 광체 탐지 가능성을 확인하기 위해 실시하였다. 드론 자력탐사 시스템을 이용하여 총 1.
본 연구에서는 플럭스게이트 센서를 탑재한 드론 자력탐사 시스템을 개발하였다. 플럭스게이트 센서는 3성분 측정이 가능하고 무게가 가벼운 장점이 있다.

제안 방법

1 Hz 데이터로 저장한 이유는 다음과 같다. 1) 드론 자력탐사 장치에서 획득한 많은 데이터를 지상제어시스템에 실시간으로 보내기 위함이고, 2) 획득한 데이터양이 많아지면 저장 공간이 부족할 경우가 발생하기 때문에 1 Hz 샘플링하도록 제작하였다. 드론 자력탐사 시스템의 무게는 본 탐사에 활용된 Matrice 600 Pro의 탑재중량에 따른 비행시간을 고려하여 무게를 2 kg으로 제작하여 최대 25분 이상 비행 가능하다.
7a와 같은 측선으로 설계하였다. Fig. 7b와 같이 주변이 전부 산으로 둘러싸여 있어 자동비행 설정 전에 DJI사의 인스파이어2를 이용하여 고도 및 주변 환경을 확인하였다. 협곡 양 옆 산의 높이가 비행 시작지점의 고도보다 약 90 m 높은 것으로 확인되어 비행 고도는 120 m로 설정하여 DJI사 GSpro 소프트웨어로 자동비행을 실시하였다.
강원도 정선에 위치한 철광산 부근에서 드론 자력탐사 시스템 측정을 실시하였다. 탐사형태는 버드형으로 자력 센서와 드론 간의 거리를 7m로 이격시켜 측정을 하였고(Fig.
8 km/h로 비행하였다. 강원도 정선에는 협곡이 있어 바람이 많이 불어, 풍속이 낮은 새벽 06:00에 탐사를 진행하였고, 이 때 풍속은 1 m/s 였다. 측정 타겟은 신규 광체가 있는 지역으로 Fig.
, 2010). 동일한 지역에서 측정을 하여 개발된 드론 자력탐사 시스템의 성능을 비교하였고, 광체에 대한 변화 양상이 나타나는지 확인하였다.
통신 거리는 3 km 이상 가능하며, 3개의 GP S를 활용하여 비행 정밀도를 높였다(DJI, 2017). 드론에 자력탐사시스템을 설치 및 안정적인 이착륙을 하기 위해서 탄소 재질의 밴딩파이프와 지지대를 이용하여 랜딩스키드를 제작하였다(Fig. 2a).
플럭스게이트 센서는 3성분 측정이 가능하고 무게가 가벼운 장점이 있다. 따라서 적재 하중이 비교적 크지 않은 드론에 적용하여 시스템을 개발하였으며, 측정자료 모니터링을 위해 통신모듈을 활용하여 지상제어시스템과 자료 송수신이 가능하도록 제작하였다.
현장 실증은 경기도 포천과 강원도 정선 일대 철광산에서 실시하였다. 또한 동일 지역에서 수행된 한국지질자원연구원의 무인비행선 자력탐사 시스템 측정 결과와 비교하였다.
본 연구에서는 드론자력탐사시스템을 개발하고 성능시험을 거쳐 경기도 포천 및 강원도 정선 등에서 현장 실증을 실시하였다. 측정된 결과는 한국지질자원연구원에서 개발한 무인비행선 자력탐사 시스템의 측정 결과와 비교하였으며, 향후의 개선 방향에 대해 토의하였다.
, 2016). 본 연구에서도 현장탐사를 실시하기 전 자성체(차량)에 대한 감지가 가능하지 확인하기 위해 강원도 춘천에 있는 공터에서 예비실험을 실시하였다. 주변에 잡음이 최대한 없도록 하기 위해 공터 한 가운데에 자성체(차량)를 세워두고, 지상 15 m 상공에서 드론을 수동 비행하여 측정을 실시하였다.
3a). 소프트웨어는 매트랩(Matlab)을 기반으로 UI(user interface)를 설계하여 자료 불러오기 및 저장, 자료 편집, 데이터 내보내기, 가져오기 등의 기능을 구축하였다(Fig. 3b).
측정좌표를 알 수 있는 GPS와 자력계의 움직임을 파악하기 위한 관성측정장비(IMU)를 설치하였다. 시스템은 IEC667 임베디드 컴퓨터를 이용하고, Windows CE 6.0 운영체제를 탑재하여 소프트웨어 호환성 및 조작이 쉽도록 제작하였다. 측정된 자력값은 띠통과 필터(notch filter)와 대역통과필터(band-pass filter)를 거쳐서 최종적으로 1 Hz 데이터로 저장할 수 있도록 제작되었다.
앞서 경기도 포천과 같이 바람 및 회전 등으로 인한 잡음을 제거하였고, 측정시간 때 IGRF 값인 50,570 nT로 뺀 값으로 나타낸 차이 값을 이용하여 Fig. 8a와 같은 보간맵을 제작하였다. 신광체가 있는 지역은 탐사지역의 동쪽 지역으로 자력값이 주변보다 높은 550 nT가 나타나는 결과를 얻을 수 있었다.
6 km 반경 내에서 실시하였고, 지표 고도의 최고점에서 20 m 높이에서 비행을 하여 자료를 획득하였다(Fig 5). 자력 센서는 버드형(bird type)으로 설치하였고, 총 8개 측선으로 8.261 km를 18분간 비행하였다. 측정 자료는 1 Hz 샘플링하여 총 1147점을 측정하였다.
본 연구에서도 현장탐사를 실시하기 전 자성체(차량)에 대한 감지가 가능하지 확인하기 위해 강원도 춘천에 있는 공터에서 예비실험을 실시하였다. 주변에 잡음이 최대한 없도록 하기 위해 공터 한 가운데에 자성체(차량)를 세워두고, 지상 15 m 상공에서 드론을 수동 비행하여 측정을 실시하였다. Macharet et al.
주요한 변화양상이 확인되는 영역(위도 37.191° ~ 37.194°, 경도 128.6655° ~ 128.668°)의 결과를 한국지질자원연구원 무인비행선 자력탐사 자료와 비교분석하였다(Fig. 8b).
본 연구에서 개발된 시스템에 사용된 자력계는 플럭스게이트 센서로 측정범위는 ±100,000nT이다. 측정좌표를 알 수 있는 GPS와 자력계의 움직임을 파악하기 위한 관성측정장비(IMU)를 설치하였다. 시스템은 IEC667 임베디드 컴퓨터를 이용하고, Windows CE 6.
강원도 정선에 위치한 철광산 부근에서 드론 자력탐사 시스템 측정을 실시하였다. 탐사형태는 버드형으로 자력 센서와 드론 간의 거리를 7m로 이격시켜 측정을 하였고(Fig. 7c), 총 측정 라인은 4개로 측정 거리는 2 km이고, 드론 비행시간은 10분으로 평균시속 10.8 km/h로 비행하였다. 강원도 정선에는 협곡이 있어 바람이 많이 불어, 풍속이 낮은 새벽 06:00에 탐사를 진행하였고, 이 때 풍속은 1 m/s 였다.
7b와 같이 주변이 전부 산으로 둘러싸여 있어 자동비행 설정 전에 DJI사의 인스파이어2를 이용하여 고도 및 주변 환경을 확인하였다. 협곡 양 옆 산의 높이가 비행 시작지점의 고도보다 약 90 m 높은 것으로 확인되어 비행 고도는 120 m로 설정하여 DJI사 GSpro 소프트웨어로 자동비행을 실시하였다.

대상 데이터

드론 자력탐사 시스템을 이용하여 총 1.0 km × 1.6 km 반경 내에서 실시하였고, 지표 고도의 최고점에서 20 m 높이에서 비행을 하여 자료를 획득하였다(Fig 5).
본 연구에서 개발된 시스템에 사용된 자력계는 플럭스게이트 센서로 측정범위는 ±100,000nT이다.
본 연구에서는 강원도 정선과 경기도 포천 일대에서 현장 실증하였다. 강원도 정선과 경기도 포천은 광산에서 실제 철광 개발을 진행 및 생산하고 있어, 이상대 변화를 탐지할 수 있는 지역으로 예상되었다.
261 km를 18분간 비행하였다. 측정 자료는 1 Hz 샘플링하여 총 1147점을 측정하였다.
강원도 정선에는 협곡이 있어 바람이 많이 불어, 풍속이 낮은 새벽 06:00에 탐사를 진행하였고, 이 때 풍속은 1 m/s 였다. 측정 타겟은 신규 광체가 있는 지역으로 Fig. 7a와 같은 측선으로 설계하였다. Fig.
0 운영체제를 탑재하여 소프트웨어 호환성 및 조작이 쉽도록 제작하였다. 측정된 자력값은 띠통과 필터(notch filter)와 대역통과필터(band-pass filter)를 거쳐서 최종적으로 1 Hz 데이터로 저장할 수 있도록 제작되었다. 1 Hz 데이터로 저장한 이유는 다음과 같다.
본 시스템의 성능 검증을 위해 잡음이 약한 야외에서 임의의 자성체(차량)를 배치하고 측정한 결과 이상체 탐지가 잘 되는 것을 확인하였다. 현장 실증은 경기도 포천과 강원도 정선 일대 철광산에서 실시하였다. 또한 동일 지역에서 수행된 한국지질자원연구원의 무인비행선 자력탐사 시스템 측정 결과와 비교하였다.

데이터처리

개발된 드론 자력탐사 시스템의 현장 적용성을 판단하기 위해 한국지질자원연구원(KIGAM)에서 개발한 무인비행선 기반 자력탐사 시스템과 비교 분석하였다. 이 시스템은 2010년에 한국지질자원연구원에서 제작한 탐사 장비로서 무인 기동이 가능하고, 비행 안전성을 담보할 수 있는 새로운 항공 자력 시스템을 개발하여 항공자력탐사에 활용하고 있다(Cho et al.
본 연구에서는 드론자력탐사시스템을 개발하고 성능시험을 거쳐 경기도 포천 및 강원도 정선 등에서 현장 실증을 실시하였다. 측정된 결과는 한국지질자원연구원에서 개발한 무인비행선 자력탐사 시스템의 측정 결과와 비교하였으며, 향후의 개선 방향에 대해 토의하였다.

이론/모형

또한 자료 값의 보정이 필요한데, 일반적으로 일변화 및 국제표준지자기장(IGRF)을 획득하여 실제 자력값과의 차이를 구하여 변화 양상을 관측한다. 자료편집 및 자료 보정한 드론 자력탐사 결과로 크리깅(Kriging) 기법을 실시하여 Fig. 6a와 같은 결과를 획득 하였다. 정확한 자력값을 측정하였는지 비교하기 위해 동일한 지역에서 측정한 무인비행선 자력탐사 시스템 획득 자료도 크리깅 기법으로 Fig.

성능/효과

경기도 포천과 같이 무인비행선에서 획득한 자력분포는 드론 자력탐사 시스템에서 획득한 자료보다 자료의 연속성이 잘 나타나는 결과를 보여주고 있다. 드론 자력탐사와 무인비행선 자력탐사의 측선의 차이로 인해 자력이상대의 범위와 위치가 약간 차이가 나타나지만, 유사한 자력값 변화 양상을 확인할 수 있었다.
본 시스템의 성능 검증을 위해 잡음이 약한 야외에서 임의의 자성체(차량)를 배치하고 측정한 결과 이상체 탐지가 잘 되는 것을 확인하였다. 현장 실증은 경기도 포천과 강원도 정선 일대 철광산에서 실시하였다.
비교 결과, Fig. 6a에서는 위도 38.104°~ 38.109°, 경도 127.221°~ 127.226°에서 350 nT 이상의 자력값이 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
8a와 같은 보간맵을 제작하였다. 신광체가 있는 지역은 탐사지역의 동쪽 지역으로 자력값이 주변보다 높은 550 nT가 나타나는 결과를 얻을 수 있었다. 주요한 변화양상이 확인되는 영역(위도 37.
현장탐사 결과 두 시스템의 측정값이 매우 유사하게 나오는 것을 확인하였고, 철광체 이상대 변화 양상을 탐지하였다. 다만 측정 위치가 다소 상이하여 정량적인 비교는 불가능하였다.
다만 측정 위치가 다소 상이하여 정량적인 비교는 불가능하였다. 현재 개발된 드론 자력탐사 시스템 시작품(proto-type)의 테스트 결과는 철광석 등 자원탐사에 효율적으로 사용 가능하다는 것을 보여주었다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 드론 자력 탐사 시스템은 광체 탐사, 불발탄 탐사, 원자력 폐기물 조사 등 다양하게 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

후속연구

본 연구를 기반으로 향후 드론 활용 시 제약이 될 수 있는 바람 및 회전 구간 등 잡음 발생 요인에 대한 정밀 분석이 필요하다. 그리고 다양한 실험을 통해 고도에 따른 자력값 변화 양상을 확인하고, 자료에 대한 적절한 필터를 통해 잡음을 제거함으로써 정밀도를 높이는 연구가 필요할 것으로 사료된다.
현재 개발된 드론 자력탐사 시스템 시작품(proto-type)의 테스트 결과는 철광석 등 자원탐사에 효율적으로 사용 가능하다는 것을 보여주었다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 드론 자력 탐사 시스템은 광체 탐사, 불발탄 탐사, 원자력 폐기물 조사 등 다양하게 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구를 기반으로 향후 드론 활용 시 제약이 될 수 있는 바람 및 회전 구간 등 잡음 발생 요인에 대한 정밀 분석이 필요하다. 그리고 다양한 실험을 통해 고도에 따른 자력값 변화 양상을 확인하고, 자료에 대한 적절한 필터를 통해 잡음을 제거함으로써 정밀도를 높이는 연구가 필요할 것으로 사료된다.
주변 자력값과 차이를 보여줌으로써 자성체에 대한 분별이 가능할 것으로 보인다. 실제 대규모의 광체의 경우 차량보다 상대적인 자력이상값의 차이가 크기 때문에 탐사고도가 높아지더라도 충분히 적용 가능할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	플럭스게이트형 센서의 장점은 무엇인가?	최근에 많이 사용되는 세슘형 자력센서는 측정값의 신뢰도는 높은 편이지만, 총 자력값을 측정하게 되고 가격이 비싸고 충격에 약해서 드론처럼 추락 가능성이 큰 운반체를 사용할 경우에는 사용상의 애로점이 있는 것이 사실이다. 이에 비해 플럭스게이트형 센서는 3-성분 벡터를 측정하며 가격이 비교적 저렴한 장점이 있다(Macharet et al., 2016).
	유인항공 탐사는 어떤 문제점을 가지고 있는가?	이러한 지역은 사람이 접근하기 어려워 자원탐사를 위해 유인항공탐사를 활용하기도 한다. 그러나 유인항공 탐사는 높은 탐사 비용 및 항공기 이착륙을 위한 공항, 이동시간, 대형 장비 장착으로 인한 탐사준비시간 증가 등의 문제점을 가지고 있고, 또한 항공기 추락으로 인명 및 재산피해가 발생할 수도 있다. 이를 극복하기 위해서는 광범위한 지역을 탐사할 수 있는 무인항공탐사시스템이 필요하다.
	플럭스게이트형 센서의 단점은 무엇인가?	, 2016). 그러나 측정치의 신뢰도는 세슘에 비해 떨어지는 단점이 있다. 따라서 플럭스게이트 센서를 이용한 탐사의 경우에는 넓은 지역을 빠르게 조사해야 할 필요성이 있는 경우에 적합하다고 하겠다.

참고문헌 (8)

Boris, S., and Sergei, C., 2016, Reducing Magnetic Noise of an Unmanned Aerial Vehicle for High-Quality Magnetic Surveys, International Journal of Geophysics, Article ID 4098275, 1-7, doi: 10.1155/2016/4098275.
Cho, S. J., Park, G. S., Sung, N. H., and Park, J. S., 2010, Demonstration Study on Unmaned Airship Based Magnetic Survey System, 2010 KSEG Conference, 151-152.
DJI, 2017, https://www.dji.com/kr/matrice600-pro (November 16, 2016 Accessed)
Kim, C. H., and Park, C. H., 2010, A Study on Geophysical Characteristics and Regional Geological Structures of the Southwestern Yellow Sea of Korea using Gravity and Magnetic Data, Journal of the Korean Earth Science Society, 31(3), 214-224, doi: 10.5467/jkess.2010.31.3.214.

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Levell, J. W., Clow, A. F., van Dujin, B., Franken, P., and Campman, X., 2018, Drones for Deploying Seismic Nodes: For Those Hard to Reach Places, 80th EAGE Conference and Exhibition, 1-5, doi: 10.3997/2214-4609.201801401.
Macharet, D., Perez-Imaz, H., Rezeck, P., Potje, G., Benyosef, L., Wiermann, A., Freitas, G., Garcia, L., and Campos, M., 2016, Autonomous Aeromagnetic Surveys Using a Fluxgate Magnetometer, Sensors, 16(12), 2169, doi.org: 10.3390/s16122169.

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Min, D. M., and Oh, S. H., 2017. A Study on the Application of Drone Based Aeromagnetic Survey System to Iron Mine Site, Jounal of the Korean Earth Science Society, 38(4), 251-262, doi: 10.5467/jkess.2017.38.4.251.

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Park, G. S., Ryu, H. Y., Yang, J. M., Lee, H. S., Kwon, B. D., Eom, J. Y., Kim, D. O., and Park, C. H., 2008, Analysis of the Geological Structure of the Hwasan Caldera Using Potential Data, Journal of the Korean Earth Science Society, 29(1), 1-12, doi: 10.5467/jkess.2008.29.1.001.

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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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