[논문]단지조성공사 내 드론을 활용한 GIS 맵핑 기반 미세먼지 측정 시스템 기초 연구

이재호; 한재구; 김영현

doi:10.5762/kais.2021.22.2.319

단지조성공사 내 드론을 활용한 GIS 맵핑 기반 미세먼지 측정 시스템 기초 연구
Preliminary Study on GIS Mapping-based Fine Dust Measurement in Complex Construction Site 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.22 no.2, 2021년, pp.319 - 325

이재호 (한국건설기술연구원 건설산업고도화센터) , 한재구 (한국건설기술연구원 건설산업고도화센터) , 김영현 (한국건설기술연구원 건설산업고도화센터)

초록
AI-Helper

드론을 활용한 미세먼지 측정은 산업의 발달과 함께 점차 보편화 되고 있으며, 일부 산업 지대에서 미세먼지 모니터링으로 대기 오염원을 파악한다. 건설 공사 현장에서는 현장사무소에 미세먼지 측정소를 따로 마련하여 주변 공인 측정소보다 현장의 미세먼지 농도를 파악할 수 있다. 그러나, 미세먼지를 발생시키는 오염원으로부터 미세먼지 측정을 정확하게 파악하기는 어려우므로 현장 오염원에 가깝게 직접 투입하여 미세먼지 농도를 측정하여 정확성을 높이고자 하였다. 미세먼지측정치가 부착된 드론은 착륙 중에 발생하는 하향풍 영향으로 측정 노이즈가 발생하였으나 높이 30m에서, 맵핑을 진행하였을 때, 오염원의 수치와 유사하게 측정이 되었다. 실험 대상지역에 대한 현장 적용성은 평탄화 작업이 많아 지형이 지속적으로 바뀌기 때문에 위성영상을 활용한 주기적인 업데이트 정보에는 한계가 있었다. 특히, 절토 작업구간에서 위성지도의 정보는 드론의 맵핑 구역과 미세먼지 농도가 지형에 중첩되어 정확한 구현을 위해서는 맵핑도 함께 반영되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 드론을 활용한 GIS 맵핑을 통해 실시간 현장 정보를 반영할 수 있는 시스템을 구현하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

A fine dust measurement using drones is becoming an increasingly common technology, and air pollutants can be identified through dust monitoring in partial industrial areas. A station for measuring fine dust provides information at large construction site offices. On the other hand, it was difficult to check the fine dust in the pollutant source accurately. Therefore, the drone took measurements directly after been placed at the site. While measuring fine dust, monitoring noise occurred due to the influence of the drone's down-wind during landing, but the measurements were similar to the numerical value of the grounded pollution source on the height of 30 m. The field applicability to the study area has limitations in periodic updates using satellite images because the terrain was constantly changing due to considerable flattening fieldwork. Therefore, this study implemented a system that can reflect real-time field information through GIS mapping using drones.

주제어

표/그림 (9)

표 Table 1. Specification of sensor
표 Table 2. Specification of fine dust measurement module
그림 Fig. 1. Measurement module made of 3D printing
그림 Fig. 2. Distance of drone measurement point
그림 Fig. 3. Background condition of construction site
그림 Fig. 4. Test result in construction site
그림 Fig. 5. PPM on Height
그림 Fig. 6. 3D route of measurement on satellite map
그림 Fig. 7. Realization of 3D modeling through satellite map based flight path setting and mapping

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서, 본 연구에서는 하향풍을 고려한 측정 높이를 도출하여 드론을 이용한 미세먼지측정 정확성을 높이는데 목적이 있다.
이와 관련하여, 정부와 지자체에서는 법적 규제[3]를 통해 실질적인 저감 방안으로 세륜 시설, 방진막 설치, 도로 살수차 물분사 등의 조치를 취하고 있지만, 규제에서 예외사항이 1,000m² 이하의 소규모 건축공사의 경우 사각지대가 되고 있어 본 연구에서는 소규모 공사를 대상으로 하는 드론기반 미세먼지 측정 방안을 제시하였다.

제안 방법

정책, 5) 체계적이고 통합적인 대응기반 연구를 추진하도록 수립하였다.
최대 반경은 500m, 최대고도는 100m로 비행하였다. 고도의 오차를 고려하여 10m 이상의 비행 데이터를 구간별로 분석하였다.
드론의 비행과 미세먼지 발생을 육안으로 확인하기 적합한 현장으로‘인천검단지구 택지개발사업 조성공사(2-1 공구)’에서 미세먼지를 측정하였다. Fig.
5 PPM이나 10 PPM과 동일하게 입자 크기 상관없이 일정 수준의 오차가 발생하며 측정이 가능한 것을 알 수 있다. 또한 프로펠러의 영향에 대해서 8개의 프로펠러를 활용하여 동일하게 인렛을 설치하여 측정[7]하였다. 본 선행연구는 기존 연구에서 드론과 미세먼지 측정모듈을 함께 운용하였을 때, 드론 하향풍 영향을 중점적으로 측정의 한계점을 확인하였다.
미세먼지 측정 장비 초기 프로토타입을 제작하기 위해 유연한 설계 변경과 향상된 제작이 용이하도록 3D 프린팅 방식으로 모듈을 제작하였으며, 지속적인 측정과 교체의 범용성을 고려하여 측정시간이 빠르고 데이터 수급 이용이 한 광산란 방식의 “Plantower PMS3003” 센서로 구축하였다. Table 1은 측정 장비 내에 장착된 센서 사양을 나타내고 있다.
본 연구는 드론을 이용한 미세먼지 측정을 위한 고려요소 도출[8]의 한계점으로 제시한 단순 고정 위치로 지엽적인 미세먼지 측정하는 수동적인 ‘점 측정 방식’의 편차를 능동적으로 맵핑하는 ‘면 측정 방식’으로 줄이고, 시간에 따른 미세먼지 이동의 오차를 최소화하기 위해 일반적으로 측정하는 분단위의 측정을 초단위의 측정으로 미세먼지 분포를 가시화 하였다.
나타났다. 아울러, 공사장의 비산먼지뿐 아니라 건설기계의 연료 연소도 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 질소산화물 (NOx)의 주요 배출원 중 하나로 파악하였다[2].
붉은 원의 영역은 자체 발생 미세먼지의 값을 나타내고 있으며 푸른 원의 영역은 비행 중에 국지적으로 발생한 미세먼지 오염원을 파악한 구간으로 볼 수 있다. 추가적으로, 일부 지역은 맵핑과 동시에 측정 데이터를 얻는 시스템 프로토타입을 구현하여, 고도 30m 에서 중복도(frontal overlap) 30%로 15개의 측점으로 시각화 좌표를 만들기 위한 초기 모델링을 진행하였다.
kr)에서 제시하는 색상을 기준으로 설정하였다. 현장 실험에서 취득한 데이터(비행경로 및 미세먼지 측정)를 이용하여, GIS 정보와 함께 연동되는 운영 기초시스템을 구축하였다. 국토부의 국토지리정보원에서 제공하는 위성지도 업데이트는 최소 6개월 이상 주기의 한계로, 측정 데이터가 산으로 가려져 있다.

대상 데이터

활동 온도범위는 작업자의 야외활동이 가능한 온도 내(-20 ~ +50 ℃)에서 운영 가능하다. 데이터는 GPS 위치(위도, 경도), 측정시간(날짜, 시간), PM 농도(2.5, 10), 그리고 고도에 대한 정보를 수집하고 있으며 최대 송수신 범위는 조종기 반경 2km 이내로 최대 12km² 면적의 미세먼지 데이터를 확보할 수 있다.
드론의 이착륙 지점의 측점 정보는 위도 37.606105°, 경도 126.695198°, 높이 72.155m 이다. 최대 반경은 500m, 최대고도는 100m로 비행하였다.
적용성 실험은 당일(2020년 10월 13일), 현장 주변의 미세먼지는 인천 서구 측정소 1, 2의 데이터를 반영하여 서울, 인천, 경기의 PM10, PM2.5는 “좋음(PM2.5는 15 이하, PM10은 30이하)”으로 예보하였다. 현장사무소에서 당일 측정 평균값은 5분 단위로 측정된 데이터를 취득하였으며 PM10은 27ppm, PM2.
지상으로부터 고도 10m와 30m를 중심으로 비행을 하였으며 1, 300개의 데이터가 수집되었다. Fig.
측정범위는 PM 2.5, PM 10 이외에도 PM 1.0 측정이 가능하지만, 공식적인 범위 내의 데이터만 활용하였다. 최대 오차범위는 10% 이내 지만, 초단위 측정으로 순간적인 오염에 대한 발견 및 측정에 대해 작동의 무리가 없을 것으로 판단하였다.

성능/효과

Fig. 7에서 일반적인 3D 맵핑에 필요한 중복도 70% 를 30%로 2D 사진 측량으로 측정시스템의 개념적인 시각화를 접근하였고, GIS 맵핑 구간의 측점 15개의 데이터와 미세먼지를 통합한 2차원 정보는 미세먼지 데이터값과 함께 구현이 용이하였다. 일부 중첩이 많은 부분은 90도로 회전하는 구간으로 속도가 줄어들고 중첩률이 높아지면서 3D 맵핑이 가능하였다.
볼 수 있다. 본 연구와 유사한 측정 장비 활용 사례로 1㎛ 이하 블랙카본 미세먼지를 측정[6]하였으며 기존 미세먼지 농도 측정 기준의 2.5 PPM이나 10 PPM과 동일하게 입자 크기 상관없이 일정 수준의 오차가 발생하며 측정이 가능한 것을 알 수 있다. 또한 프로펠러의 영향에 대해서 8개의 프로펠러를 활용하여 동일하게 인렛을 설치하여 측정[7]하였다.
0 측정이 가능하지만, 공식적인 범위 내의 데이터만 활용하였다. 최대 오차범위는 10% 이내 지만, 초단위 측정으로 순간적인 오염에 대한 발견 및 측정에 대해 작동의 무리가 없을 것으로 판단하였다.
고도 구간이 높아지면 정부에서 공시한 예보와 동일하기 때문에, 고도는 50m 이하의 측정이 국지적 측정에 효율적으로 판단된다. 평균적으로 PM10은 34ppm, PM2.5는 25ppm 수준으로 지상 측정소보다 높은 수치를 나타내어 순간 발생 되는 미세먼지 측정에 적합하다.
5는 15 이하, PM10은 30이하)”으로 예보하였다. 현장사무소에서 당일 측정 평균값은 5분 단위로 측정된 데이터를 취득하였으며 PM10은 27ppm, PM2.5는 16ppm으로 좋음으로 측정되었다. 드론 미세먼지 측정 위치로부터 현장에서 운영하는 자체측정소는 1km 이내로 위치하고 있으며, 나머지 2개의 측정소는 1.

후속연구

본 선행연구는 기존 연구에서 드론과 미세먼지 측정모듈을 함께 운용하였을 때, 드론 하향풍 영향을 중점적으로 측정의 한계점을 확인하였다. 그러나, 매립이나 화산활동의 직접적인 인력의 측정이 불가능한 지역에 적용될 수 있을 것으로 판단되었다.
개선 프로젝트를 진행 중이다. 또한 일본정부 주도의 수소경제는 호텔, 컨벤션 등 대형 복합단지에 들어가는 전기 발전용으로 확대될 예정이다.
향후 본 연구의 시스템 개선을 통해 미세먼지 저감을 위한 정확한 위치정보를 제공하려면 기존 드론 시스템에 통합되고 위치정보를 지속적으로 보정할 수 있는 기지국을 설치해야 할 필요가 있다.

참고문헌 (8)

W. S. Kim, A study on Establishing PM2.5 Advisory Criteria with Emission source Management System in Seoul, Research Report, Seoul Institute, Korea, pp 80-91.
The Ministry of Environment, "Fine Dust, What is it?". The Ministry of Environment, Sejong-si, Korea, pp. 8-19, Apr. 2016, ISBN: 978-89-93652-27-7
Law of "Article 43 of Air Environment Conservation Act", Korea, 2019
P. P. Neumann, S. Asadi, V. Hernandez Bennetts, A. J. Lilienthal, M. Bartholmai, "Monitoring of CCS areas using micro unmanned aerial vehicles (MUAVs)", Energy Procedia, Vol.37, pp.4182-4190, Jun. 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.egypro.2013.06.320

상세보기
Y. J. Jo, M. S. Jang, "Suggestion and verification of architecture for collecting fine dust using drone", The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 15, pp.125-132, Feb. 2020. https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO202012764216653.page

원문보기 상세보기
J. Lee, "Black carbon measurement using a Drone", Journal of Korea Society for Atmospheric Environment, Vol. 34, pp.486-492, Jun. 2018. DOI: https://doi.org/10.5572/KOSAE.2018.34.3.486

원문보기 상세보기
K. Weber, G. Heweling, C. Fischer, M. Lange, "The use of an octocopter UAV for the determination of air pollutants - a case study of the traffic induced pollution plume around a river bridge in Duesseldorf, Germany", International Journal of Environmental Science, Vol.2, pp.63-66, 2017
Y. H. Kim, J. G. Han, "Derivation of Consideration Factors for Fine Dust Measurement through GIS Mapping", Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference, The Korean Institute of Building Construction, Daejeon, Korea, pp.163-164, 2020.

저자의 다른 논문 :

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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