[논문]도로 터널 스마트관리를 위한 디지털 트윈 및 지능형 레일 로봇 개발

손영우; 박재홍; 김응욱; 정영식

doi:10.21289/ksic.2024.27.1.25

[국내논문] 도로 터널 스마트관리를 위한 디지털 트윈 및 지능형 레일 로봇 개발
Development of Digital Twin and Intelligent Monorail Robot for Road Tunnel Smart Management

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.27 no.1, 2024년, pp.25 - 37

손영우 (고려대학교 첨단기술비즈니스학과) , 박재홍 (고려대학교 첨단기술비즈니스학과) , 김응욱 ((주)이스온) , 정영식 ((주)이스온)

Abstract ▼ AI-Helper

The objective of this study was to create intelligent rail robots that are optimized for facility management and implement digital twin systems for smart road tunnel management. An autonomous surveillance system is formed by combining the sensing platform consisting of railing robots, fixed cameras and environmental detection sensors with the digital twin data platform technology for tunnel monitoring and early fire suppression. In order to develop mobile rail robots for fire extinguishing, we also designed and manufactured robots for extinguishing & monitoring and fire extinguishing devices, and then we examined the optimization of all parts. Our next step was to build a digital twin for road tunnel management by developing continuous image display system and implementing 3D modeling. After constructing prototypes, we attempted simulations by configuring abnormal symptom scenarios, such as vehicles fires. This study's proposal proposes high-accuracy risk prediction services that will enable intelligent management of risks in the tunnel with early response at each stage, using the data collected from the intelligent rail robots and digital twin systems.

Keyword

표/그림 (24)

그림 Fig. 1 Safety facilities and structures in tunnels
그림 Fig. 2 Integrated fire extinguishing robot design and prototype production
그림 Fig. 3 Mobile robot main controller configuration diagram
그림 Fig. 4 Rail robot body design
그림 Fig. 5 New timing belt mobile robot design
그림 Fig. 6 New development mobile robot production
그림 Fig. 7 Monorail sensor installation and configuration
표 Table 1. Comparison between existing mobile robots and newly developed mobile robots
그림 Fig. 8 Humidity temp. sensor test results hysteresis
그림 Fig. 9 Camera image system configuration
표 Table 2. Humidity temp. sensor test results
그림 Fig. 10 Monorail robot tunnel operation scenario (Side and Top View)
그림 Fig. 11 Tunnel internal temp. measurement result (about 150 seconds of fire)
그림 Fig. 12 Calculation of minimum injection speed of fire extinguishing fluid at the exit of fire extinguisher
그림 Fig. 13 Finite element analysis model of fire extinguishing robot
그림 Fig. 14 Pre (top) and post (bottom) TEST camera screens with distortion removed
그림 Fig. 15 Image stitching video
그림 Fig. 16 RTSP server and client conceptual charts
그림 Fig. 17 Ttunnel lamps and lighting, reflector model
그림 Fig. 18 Installation of tunnel lamps and lighting
그림 Fig. 19 Scenario representation according to event situation
그림 Fig. 20 Front view of the evacuation access passage and evacuation for people
그림 Fig. 21 Simulation configuration chart
그림 Fig. 22 Server system configuration

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

따라서, 본 연구에서는 시설물 관리에 최적화된 지능형 레일 로봇을 개발하여 데이타 센싱과 화재 진압 등 관리 기능을 제공하고 레일 로봇에서 수집한 데이터 기반의 영상표출모델을 적용한 디지털 트원 시스템으로 도로 터널 스마트 관리체계를 구현하였다.
본 연구에서는 도로 터널 스마트관리를 위해 레일 로봇을 개발하고 이를 연계한 디지털 트윈시스템을 구현하였다. 그 결과 다음과 같은 시사점을 얻게 되었다.

가설 설정

둘째, 터널 내 효율적 교통 통제 및 관리가 용이하다. 터널 화재의 원인 중 대부분은 차량으로 부터 시작되며, 터널 내 교통 감시는 사고의 위험을 줄이는 매우 중요한 역할을 하지만 현 교통감시 모니터링은 가독성뿐만 아니라 효율성도 떨어진다.

제안 방법

레일 로봇을 이용한 터널 감시 및 초기 화재 진압 시스템은 레일 로봇과 고정식 카메라 및 환경 감지 센서를 통한 센싱 플랫폼과 디지털 트윈을 통한 데이터 플랫폼 기술을 융합하여 자율 감시 시스템을 구성한다. 소화 이동용 레일 로봇 개발을 위하여 소화 및 감시 로봇과 소화장치를 탑재한 레일 로봇을 설계 및 제작하고 기구부의 최적화를 검토하였다.
레일 로봇을 이용한 터널 감시 및 초기 화재 진압 시스템은 레일 로봇과 고정식 카메라 및 환경 감지 센서를 통한 센싱 플랫폼과 디지털 트윈을 통한 데이터 플랫폼 기술을 융합하여 자율 감시 시스템을 구성한다. 소화 이동용 레일 로봇 개발을 위하여 소화 및 감시 로봇과 소화장치를 탑재한 레일 로봇을 설계 및 제작하고 기구부의 최적화를 검토하였다.
소화액을 정확한 위치에 분사하기 위해서 위치를 제어할 수 있는 노즐용 팬틸트 드라이버를 개발하였으며, 팬틸트 드라이버는 약 12m/s의 소화액 속도와 206 bar의 압력으로 분사하는 동안 흔들림 없이 견고하게 설계되었다. 팬틸트를 정확하게 제어하기 위해서 컨트롤러를 제작하였는데 AVR Atmega32 마이크로 프로세서를 사용하고 10bit AD 컨버팅으로 위치 값을 읽으며 제어 출력은 L298 모니터 드라이버를 사용하였으며 PWM 출력으로 모터 속도를 조절하였다.
레일 로봇은 440x172 크기의 경량 재질로 제작되었으며 서보 모터를 이용하여 정밀 구동 및 위치 제어가 가능하도록 설계하였다. 소형 로봇에 맞는 집전 브러쉬 설계 및 레일 설계가 이루어졌으며, 레일은 본체가 되는 AL 레일을 설계 제작하였으며, 레일 안에 절연 레일인 PVC 레일을 넣어 급전선의 전압강하 등을 방지할 수 있도록 설계되었다. 집전 브러쉬는 2중 구조로 레일 이탈과 안정적 전원공급을 할 수 있도록 설계되었으며, 원형으로 설계하여 움직임에 의한 마모를 줄여 내구성을 강화하였다.
또한 터널 화재 발생 초기에 진압하기 위한 로봇으로 소화장치로 자동화점을 인지하여 화재 진압까지 제공한다. 레일 로봇 기구부 최적화 설계 검토를 위해 전국 터널 현황정보를 활용하여 국내 터널의 일반적인 특징을 설계에 반영할 수 있도록 터널의 폭과 높이를 설정하였는데 국내 10대 터널 현황 및 길이의 연장, 폭 높이의 평균값으로 설계 환경을 결정하였다. 지능형 레일 로봇이 설치될 터널 길이는 400m, 폭은 9.
특히, 터널 레일의 사계절 온도변화, 화재 등의 열변형과 처짐량을 고려하여 레일 로봇의 목표 경사 주행 속도는 40kg 화물을 싣고 약 1.5 m/s 수준으로 이동할 수 있도록 설계하였다. 또한 레일 로봇 유지보수는 터널 외부에서 작업이 가능해야 한다.
또한 레일 로봇 유지보수는 터널 외부에서 작업이 가능해야 한다. 따라서 유지보수 가능한 형태의 레일 로봇을 개발하기 위하여 최대 1.5 m 반경 레일을 주행 가능하도록 설계하였다.
842 [bar]으로 작동한다. 유한요소법으로 강도 평가할 수 있도록 소화 로봇 CAD 모델을 유한 요소모델로 모델링하였다. 소화액 분사로 발생하는 반력을 관창 출구에 부여하고 출구단에 부여된 분사 반력으로 인하여 구조물에 내력이 발생하도록 상부 레일 로봇을 고정하여 강도 해석을 수행하였다.
유한요소법으로 강도 평가할 수 있도록 소화 로봇 CAD 모델을 유한 요소모델로 모델링하였다. 소화액 분사로 발생하는 반력을 관창 출구에 부여하고 출구단에 부여된 분사 반력으로 인하여 구조물에 내력이 발생하도록 상부 레일 로봇을 고정하여 강도 해석을 수행하였다.
그러면 이미지상에서 찾는 모서리 좌표를 실세계 좌표에 매핑하는 매트릭스를 정의하면 왜곡을 제거할 수 있어 사진들을 여러 장 활용하여 오차를 줄여나가는 방식을 사용하였다. 도로 위에 설치된 어안 카메라 파라미터를 구하여 왜곡을 제거하는 작업을 진행하였다.
이미지 스티칭은 키 포인트 구하기, 매칭 포인트 찾기, RANSAC를 이용한 아웃라이어 제거, Homo-graphy Matrix 찾기, 중복 영역 경계에 대한 Blending Mask 적용, 중복 영역에 대해 이어 붙이기 순으로 진행하였다. 실제 도로 위 현장 사진에 대해서 키 포인트를 검출해 내기는 어렵다.
구축 대상 터널의 설계 시 사용된 전기, 소방, 대피로 도면 등의 2D 도면을 기반으로 3D 모델링을 진행하였다. 이후 그래픽디자인을 통해 사실감 높은 텍스처를 만들고 3D 모델에 결합하여 3D 모델링을 완료하였다.
개발된 레일 로봇과 디지털 트윈 솔루션을 테스트하기 위해서 디지털 트윈시스템 프로토타입은 차량 낙하물을 인식하는 등 차량 운행 상태를 관리하는 모듈과 시설물 관리 모듈 그리고 통신시설, 전등, 환풍기 등의 시설물 고장 및 차량 화재와 같은 실제 발생 가능한 사고 대응 시나리오로 구성하였다[11].
디지털 트윈 시스템 구성은 연속 영상 서버와 로봇 서버 그리고 디지털 트윈 서버와 AI 서버로 구분하여 구축하였다. 디지털 트윈 서버는 터널 내부와 시설물 3D 개체 모델링(환풍기팬, 소화전, 균열 측정, 통신시설, 전등, 비상등)과 환경감시를 위해 미세먼지 측정, 온도, 습도, CO 측정을 제공한다.
다음은 소화장치를 탑재한 레일 로봇을 설계하였다. 소화장치를 추가 구성함에 따른 무게, 중심점, 모터 토크 향상, 브레이크 구성 등 로봇 외관을 설계하였다. 기존 200W급 서보 모터 사용시 관성비가 높아 고속 운행 시 정위치에 정지하지 못하는 문제점이 있어 신규 로봇에는 400W급 서보 모터 사용으로 관성비를 낮추어 정밀 제어가 가능하고 이동속도를 증가시켰다.

대상 데이터

제어기 통신방식은 RS485 방식으로 PELCO-D 프로토콜과도 호환되게 설계하였다. 소화포와 산소통을 연결하는 600x200x174 크기의 운송 장치를 적용하였으며, 40kg 이상의 소화포와 산소통을 적용한 운송 장치는 구동력을 제공하는 로봇의 힘에 부하를 줄이기 위해 레일을 따라 움직일 수 있도록 상부와 동일 형태의 바퀴를 적용하였다. 소화 로봇의 경우 구동력을 제공하는 로봇에 조인트로 체결하여 운반됨으로 구동력이 강해질 경우 고중량의 공기소화포 장착으로 소화로봇의 연결하는 조인트에 큰 반력이 발생하게 되어 이를 고려하여 조인트는 탄성계수 200 GPa의 탄소강으로 제작하였다.
레일 로봇은 440x172 크기의 경량 재질로 제작되었으며 서보 모터를 이용하여 정밀 구동 및 위치 제어가 가능하도록 설계하였다. 소형 로봇에 맞는 집전 브러쉬 설계 및 레일 설계가 이루어졌으며, 레일은 본체가 되는 AL 레일을 설계 제작하였으며, 레일 안에 절연 레일인 PVC 레일을 넣어 급전선의 전압강하 등을 방지할 수 있도록 설계되었다.
400W급 모터를 제어하기 위하여 전용 모터 드라이버를 사용하고 메인 콘트롤러는 Atmega 2560 Micom을 사용하여 제작하였는데 4개의 UART를 사용하여 상위 시스템과 연동, 모터 드라이버 제어, 가스 센서 통신을 제공한다. 상위 시스템과의 통신은 디바이스 서버를 사용하여 Ethernet to RS232 신호로 변경하여 사용하고 영상은 TCP-IP 통신이므로 5 포트 허브를 사용하며 상위 통신은 PLC 모듈을 사용한다.
도로 터널 스마트 관리를 위한 레일 로봇은 감시 로봇, 소화 로봇, 안내 로봇으로 구성하였다. 레일 로봇의 기능은 터널 내 도로 상황이나 시설물 등을 정밀 감시하고 비상 상황 발생 시 차량 진입을 통제하는 안내 로봇을 통한 방송을 제공한다.
레일 로봇 기구부 최적화 설계 검토를 위해 전국 터널 현황정보를 활용하여 국내 터널의 일반적인 특징을 설계에 반영할 수 있도록 터널의 폭과 높이를 설정하였는데 국내 10대 터널 현황 및 길이의 연장, 폭 높이의 평균값으로 설계 환경을 결정하였다. 지능형 레일 로봇이 설치될 터널 길이는 400m, 폭은 9.82m, 높이 6.21m로 설정하였다.
터널 환경 센서 감지 정보는 온도, 습도, 일산화탄소, 미세먼지를 대상으로 하고 터널 내 시설물 정보는 소화기함, 조명, 통신장비, 비상구를 표출한다. 터널 시설물 정보 표출은 소화기함, 조명, 통신장비, 비상구, 터널 내 로봇 정보 표출은 감시 로봇, 안내 로봇, 소화 로봇을 대상으로 한다.

이론/모형

집전 브러쉬는 2중 구조로 레일 이탈과 안정적 전원공급을 할 수 있도록 설계되었으며, 원형으로 설계하여 움직임에 의한 마모를 줄여 내구성을 강화하였다. 또한 포지티브 드라이브(Positive Drive) 방식을 적용하여 2mm 이내의 정밀 제어와 등반 운행이 가능하게 하였다. 서보 드라이버는 1.
최신 센서들은 I2C 통신이나 RS232 으로 통신하여 측정데이터를 마이컴으로 전달하는 센서로 구성된다[5]. 본 연구에서 사용된 온습도 센서는 I2C 통신방식이다. CO센서는 RS 232TTL로 설치되었다.
마이컴은 AVR Atmega 8을 사용하여 구성하여 제작하였다. 통신 방식은 RS485 방식으로 구성하였다. RS485를 사용할려면 국번 설정이 필요하여 제어기판에 8bit dip S/W를 사용하여 255개 국번을 바이너리 코드로 지정하게 하였다.
이미지 스티칭을 통한 연속영상이 만들어지면 영상의 실시간 분석을 위해 스트리밍 서버로 송출하는 RTSP (Real Time Streaming Protocol) 시스템을 사용한다. 비디오 혹은 오디오 기능을 가진 클라이언트와 실시간으로 미디어 스트리밍하는 시스템이며, 미디어 서버를 원격으로 제어할 때 사용한다.

성능/효과

터널 시설물 관리 기준에 따르면 터널 내부에서 화재가 발생할 경우 화원 거리가 0m 수준일 때 화재 발생 150 초 후 최대 300℃ 온도 도달한다[1]. 따라서 도로 터널 감시 로봇과 화원의 거리 5m 수준이라고 판단될 경우 화재 발생 150초 후 최대 온도 약 200℃ 도달하는 것으로 시뮬레이션 프로그램을 설정할 수 있다.
923 MPa으로 계산되었다. 알루미늄의 경우 등가응력 약 50 MPa를 초과할 경우는 소성 변형이 발생하지만 소화포 로봇의 안전계수는 5 이상으로 계산되었고 강도가 충분하다는 사실을 확인하였다.
터널은 노후되고 있으며 균열 누수 등 감시 및 유지 관리를 위해 천문학적 비용이 발생하고 있으며, 장치들이 목적별로 설치되어 숫자도 많고 시설물 관리에도 한계가 있다. 따라서 터널 관리를 위해 연속표출 모니터 시스템으로 교통관리를 지원하고, 레일 로봇으로 화재 진압, 차량 운행 통제 및 안내, 내부 감시 등 사람을 대체하며, 취합된 다양한 센싱 데이터를 기반으로 디지털 트윈화하여 관리자에게 가시적으로 정보를 제공하여 노후 시설물의 즉각 보수할 수 있도록 정보를 제공한다.

참고문헌 (12)

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한종부, 김성수, 송하준, "자율주행로봇의 주행안정성 예측을 위한 실시간 디지털 트윈 모델 개발", 제어로봇시스템학회 논문지, 제27권 제3호, pp. 190-196, (2021).
김태복, "복층터널 영상유고감지시스템의 화재 감지 알고리즘 개발", 한국정보통신학회논문지, 제23권 제9호, pp. 1082-1087, (2019).

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K. Jiang, Development and Application of the Rail-type Inspection Robot used in Substation Rooms", MATEC Conferences, (2017).
안승호, 이덕희 외, "대심도 터널 피난관제 주행로봇의 궤도레일 최적설계", 한국산학기술학회 논문지 제23권 제12호, pp. 180-185, (2022).
임준성, 유세복 외, "빅데이터 플랫폼 기반 도로 시설물 안전관리 모니터링 시스템", 한국정보기술학회논문지 제18권 제11호, pp.139-151, (2020).
장호식 "디지털 비디오카메라를 이용한 도로노면정보 추출", 한국측량학회지, 제23권 제1호, pp. 9-17, (2005).
김지은, 최현상, 강태욱, "BIM 기반 도시시설물 유지관리 시스템 요구사항 도출 및 프레임워크 구축", 한국콘텐츠학회논문지, 제14권 제4호, pp. 397-406, (2014).

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윤태국, "터널스캐너를 이용한 터널유지관리시스템 개발에 관한 연구", 서울시립대 대학원 박사학위논문, (2006).
강원율, "자율주행 평가용 디지털 트윈 가상주행환경 구축 방법론에 대한 연구", 국민대학교 대학원 박사학위논문, (2020).
B. J. Baek, "An In-Tunnel Traffic Accident Detection Algorithm using CCTV Processing", J.Software & Data Eng. vol.4, no.2, (2015).

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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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