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Design of an Exploration Drone for Digital Twin based Building Control 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.26 no.5, 2021년, pp.9 - 16  

Shin, Sang-Hoon (Dept. of Aero Mechanical Engineering, Kyungwoon University) ,  Park, Myeong-Chul (Dept. of Avionics Engineering, Kyungwoon University)

초록
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본 논문에서는 디지털 트윈 기반의 건물 관제 시스템에 활용할 수 있는 건물탐사 드론을 제안한다. 기존 건물 관제 시스템은 고정된 센서 박스를 통해 관제 정보를 관리하므로 관리 체계의 사각지대가 발생하는 문제점과 순찰을 통한 인위적인 방법은 자원적 한계성을 가진다. 본 논문은 온습도 센서와 가스 누출 탐지 센서를 내장한 드론을 통하여 관제 사각지대를 중심으로 건물의 내부 경로를 탐색하고 영상과 더불어 실시간으로 정보를 전송하여 관제 시스템의 문제점을 극복하고자 한다. 또한, 옵티컬 플로어 센서를 이용한 안정적인 호버링 기능을 가지며 기존 디지털 트윈 기반의 건물 관제 시스템에 적용할 수 있게 한다. 본 연구의 결과는 드론 활용을 통하여 향후 디지털 트윈 관제 시스템의 질적 향상에 많은 도움이 될 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a building exploration drone that can be used for a digital twin-based building control system. The existing building control system using a fixed position sensor box has a problem that a management blind spot occurs. And because people patrol themselves, it takes a lot of ...

주제어

#디지털 트윈   #탐사 드론   #건물관제시스템   #IoT 센서   #3차원 모델링  

표/그림 (11)

AI 본문요약
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제안 방법

  • 본 논문은 기존 디지털 트윈 기반의 건물 관제 시스템의 고정된 센서 박스를 통한 관제 체계에서 관리의 사각지대가 발생하는 문제점과 인적 자원이 직접 순찰하는 자원적 한계성을 보완하기 위하여 건물 내부를 탐사하는 드론을 적용하였다. 고정된 센서 박스의 역할을 유동적인 드론이 대신하기 위하여 각종 센서를 장착하여 정보를 수집하고 위치정보를 실시간으로 수신하기 어려운 환경을 대신하여 내부 경로는 기존의 3차원 모델링 정보를 이용하여 자율비행이 가능하도록 설계하였다. 기본적인 동작과 기존 디지털 트윈 관제 플랫폼 적용할 수 있는 가능성을 확인하였지만, 비행 중 경로 값을 상실하여 특정 위치에서 호버링되는 현상과 예기치 않은 시설 잠금장치로 인한 지속적인 충돌 현상이 발생하는 문제점을 초래하였다.
  • 본 논문은 기존 디지털 트윈 기반의 건물 관제 시스템의 고정된 센서 박스를 통한 관제 체계에서 관리의 사각지대가 발생하는 문제점과 인적 자원이 직접 순찰하는 자원적 한계성을 보완하기 위하여 건물 내부를 탐사하는 드론을 적용하였다. 고정된 센서 박스의 역할을 유동적인 드론이 대신하기 위하여 각종 센서를 장착하여 정보를 수집하고 위치정보를 실시간으로 수신하기 어려운 환경을 대신하여 내부 경로는 기존의 3차원 모델링 정보를 이용하여 자율비행이 가능하도록 설계하였다.

이론/모형

  • 변속기를 별도로 구성하는 것에 비해 경량성을 가지고 있고 입력 전압이 11V~25V로 선택의 폭이 넓은 특징을 가진다. 변속기에 연결된 모터는 T-motor 2208 2450KV 모델을 사용했으며 분당 회전수는 2,450kv이며 6.8kg의 수직 상승 힘을 가지고 있어 드론의 빠른 구동에 적합한 특징을 가진다. 제어부에 연결된 옵티컬 플로우 라이다 센서는 드론의 위치와 고도를 유지하기 위한 기능을 수행하며 무게가 2g에 해당하고 작동 범위가 8cm~200cm인 3901-L0X 모듈을 사용하였다.
  • 또한, 전문적인 드론 조종사에 의존하지 않고 정해진 경로를 비행할 수 있는 자동 Waypoint 비행 기능을 통하여 자율비행 체제를 가진다. 실내에서는 GPS 신호를 수신하기 어려우므로 자기위치추정기법(Simultaneous Localization and Mapping)을 이용한다. 이는 주변 환경에 대한 맵과 위치를 인지할 수 있는 체크 포인터 설정을 통하여 별도의 통신기술 없이 주변 시설물에 대한 인식정보만으로 비행한다.
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참고문헌 (12)

  1. Madni, A., Madni, C., Lucero, S., "Leveraging Digital Twin Technology in Model-Based Systems Engineering," Systems, Vol. 7(7), pp. 1-13, Jan. 2019. DOI: 10.3390/systems7010007 

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  2. Sang-Hoon Shin, Myeong-Chul Park, "Implementation of Digital Twin based Building Control System using Wireless Sensor Box," Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 25(5), pp. 57-64, May 2020. DOI : 10.9708/jksci.2020.25.05.057 

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  3. Myeong-Chul Park, Hwa-ra Hur, "Implementation of Educational UAV with Automatic Navigation Flight," Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 24(8), pp. 29-35, Aug. 2019. DOI : 10.9708/jksci.2019.24.08.029 

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  4. Yeo, Chang-Jae, Yu, Jung-Ho, "A Present and Future: Facility Inspection using Drone," Review of Architecture and Building Science, Vol. 62(6), pp. 33-36, May 2018. 

  5. Rae-Chul Lee, Howoong Shon, RaeHyun Kim, "Case Study on the Safety Inspection Using Drones," KSCE Magazine, Vol. 65(5), pp. 75-79, May 2017. 

  6. SJ Park, YC Lee, EJ Jang, "Application of Safety Diagnosis Using Drones," Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference, pp. 186-187, Nov. 2016. 

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  8. Changhyeon Kim, Sangil Lee, H Jin Kim, "Hybrid RGB-D Visual Odometry Combining Edges and Point Features," Institute of Control, Robotics and Systems(ICROS 2020), pp. 308-309, July 2020. 

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  10. Han Dongyeob, Park Jaebong, Huh Jungwon, "Orientation Analysis between UAV Video and Photos for 3D Measurement of Bridges," Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography Vol. 36(6), pp. 451-456, Dec. 2018. DOI : 10.7848/ksgpc.2018.36.6.451 

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  11. Hovering solutins, London Crossrail tunnels are scanned using Drones, www.hoveringsoultions.com 

  12. Tae-Jin Yun, Jin-Woo Jeon, Byung-Yoon Ko, Hyun-Koo Woo, "Crack detection system for exterior wall in a drone camera image using YOLO deep learning technique," Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference Vol. 27(1), pp. 303-304, Jan. 2019. 

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