계장기술(PROCON)

기획특집 디지털 트윈 기술을 활용한 통합 안전관리시스템 구축

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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 842회 작성일 22-02-14 16:37

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서 론

2016년 4월에 개봉한 안토니오 반데라스, 쥴리엣 비노쉬 주연의 ‘The 33’은 칠레 산호세 광산 붕괴를 다룬 실화를 바탕으로 한 영화다. 섭씨 32도, 습도 95%의 700m의 악조건에서 33인 광부들이 구조를 기다리다 매몰 69일째 전원이 구조되는 험난했던 상황을 유명 배우들의 열연을 통해 생생하게 재현하였다. 

최근 급속도로 심화하고 있는 4차 산업혁명 ICT 기술을 이와 같은 매몰된 광산에 적용 시, 몇 시간 내 구조 위치 파악과 방법이 제공 가능할까?  
예를 들어 선박 운항 중 화재, 침수 발생 같은 비상상황 시, 선박의 기존 통신 시스템 장애 발생으로 관제실과 선원들의 양방향 커뮤니케이션이 단절되고, 실시간 현장 피해 상황 파악이 쉽지 않아(초동 대처 방안 수립이 어려워) 추가적인 피해로 이어진다.   
비상상황의 효과적인 대응을 위해 디지털 트윈 기술을 활용한 선박 첨단화·복잡화·연동화와 기존 운영 체계를 기반으로 IoT 디바이스 등과 같은 ICT(Information and Communications Technologies) 기술을 활용한 실시간 선박 운항 데이터 획득의 중요성이 요구되며, 피해 최소화와 효과적이고 신속한 대처를 위한 지능화된 비상상황 지원 체계 구축이 필요하다.  
이와 같은 두 개의 상황에 대한 질문을 시작으로 본 주제의 중요성과 연구 방안을 함께 살펴보고자 한다.

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본 론

본 시스템은 선박 항해 중 비상상황이 발생할 경우, 즉각적인 대응을 위해 ICT 기술을 바탕으로 AI 기반 시뮬레이션과 비상 통신체계를 연동하여 더욱 능동적이고 효과적인 대안을 제시(그림 2와 같이 구축)하였다.

첫째, 비콘 태그를 이용한 승선자의 위치 측위 및 위험 감지 센서를 통해 위험을 감지한다. 둘째, 신속한 3D 구현이 가능한 3D 형상 경량화 및 뷰어 기술의 개발이다. 셋째, 탈출 경로 탐색 알고리즘이 탑재된 AI 기반 3D 시뮬레이터 기술 구현이다. 넷째, 비상상황에서 기존 통신 불능 시 음성 및 데이터 신호를 실시간 공유할 수 있는 IoT 기반 금속체 무선통신 기술을 결합하여 디지털 트윈 기술을 접목하였다.

1) 비콘 태그를 이용한 승선자 측위
그림 3과 같이, 비콘 태그를 통해 승선자의 위치를 실시간으로 받아 비상상황 발생 시 돌발 상황으로 차단된 격실 및 통로를 도출한 뒤, 이를 우회하는 대체 경로를 제공할 수 있다.
각 비콘 태그에 ID를 부여하며, 비콘 리시버는 장치 ID 및 각종 설정 정보를 저장하기 위해 비휘발성 메모리 기반으로 설정한다. BLE 모뎀은 4.0 이상, 출력 파워는 14db 이상, 비콘 정보를 수집하는 수신 파트와 수집 목록을 인터페이스 장치로 전달하는 전송 파트로 구성하고, 정밀한 위치 확인을 위해 캐빈 1개당 리시버 1개, 출입구 내외부에 리시버 1개를 설치하여 승하선 인원 관리를 강화한다.

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2) 3차원 CAD 선박 데이터 분석
선박 설계에 사용하고 있는 전용 CAD 시스템의 형태소, 개체명 인식, 관계 추출 등 프로세스를 분석하여 선박 설계 데이터의 논리적 구성, 속성, 형상 정보 분석 및 각 구성요소 간 연결 관계를 파악한다. 그림 4는 형상 정보 추출을 위해 선박의 대용량 전용 CAD 데이터를 분석하였고, 그림 5는 데이터 분석을 위한 논리적 구조를 가시화하였다.

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3) Unity 기반 3D 형상 뷰어
Unity 기반 선박 3D 형상 가시화를 위해서 FBX 파일 Import 기능이 있어야 하는데, Unity는 모델 전체를 임포트하지 않고 필요한 부분만을 임포트할 수 있다. 익스포트된 파일은 전용 파일과 비교하면 용량이 적어 모듈 단위 접근 방식에 쉬우며, 그림 6과 같이 FBX로 변환 형상 모델 정보와 BOM을 맵핑하여 로딩된 모델 트리구조로 모델 확대, 축소, 최적화, 회전 이동 등을 그림 7과 같이 활용할 수 있다.

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4) 디지털 트윈을 위한 3D 모델 가시화
선박 모니터링 정보를 3D 형상정보와 연동하기 위해 정보의 정량적 표현 기능을 하는 Textbox, 모델 객체화 등의 요소 기능을 Unity 3D를 사용하여 그림 8과 같이 구현하였다. 모델의 Drag & Drop 기능을 이용하여 뷰어 표현, 모델 이동 및 로테이션, 선박 특정 위치 Camera 이동, 용도에 맞춰 LOD(Level Of Detail) 기술을 적용하여 스크립트와 리소스/그래픽스를 최적화하였다.
또한, 선박 환경 구조를 같이 구성하기 위해 그림 9와 같이 CAD 데이터를 경량화하여 사실적 환경 모사 및 근사를 위해 3D로 가시화하였다.

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5) 비상상황 대처 AI 기반 3D 시뮬레이션
Unity 기반 선박 3차원 위기 상황 탈출 경로 시뮬레이션은 최단 경로 디스플레이 기능과 비상상황 발생 시 최적 경로 3D 시뮬레이션 기능을 탑재하고 있으며, 선박 내 화재와 침수와 같은 비상상황 발생 시 탈출 경로 탐색 알고리즘을 적용한 Unity 기반의 3차원 시뮬레이션을 적용하게 된다.
선박 승선자 전원이 대피·탈출하는 경우 반시계 방향, 소수 인원의 경우 이동 방향을 고려하지 않는 것으로 설계하며, 다중 갑판구조를 고려한 시간 지연을 반영한다. 또한 탈출 소요시간 계산의 경우, 선체 구조에 의한 영향을 고려하고, 차단된 격실 및 통로가 있으면 이를 우회하는 대체 경로를 설정한다. 우회 대피 경로가 필요한 경우, 비상상황에서 최적 경로를 설정하도록 그림 10과 같이 설계한다.

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6) IoT 센서 기반 비상 통신장치
금속 격벽으로 인한 통신 음영 구역에서의 불가능한 통신을 해결하기 위해 세계 최초로 개발된 금속체 통신기(그림 11)를 이용하여 무전기를 활용한 음성 통화 및 IoT 센서 데이터 통신이 가능하다. 이 기술은 금속 표면에 전자기장을 발생시켜 밀폐 구역 내에서도 자유롭게 통신할 수 있어, 금속 구조물 환경 어디서든지 다양한 용도의 통신 시스템으로 활용 가능하며, 기존 선박 기술과의 호환 및 연동, 자유로운 확장 또한 용이하다. 이를 기반으로 선박 내 CCR(Cargo Control Room)과 Pipe Duct 간 180m 거리에서 음성 통화가 가능하며, 기존 네트워크가 손실되었을 때 비상 통신으로 활용할 수 있다.
금속체 통신기는 센서 데이터 수집 및 기존 표준 통신 규격과 연계할 수 있는 인터페이스 장치로, 그림 12와 같이 N개의 센서에서 감지되는 센싱 데이터를 1대의 비상 통신장치에 데이터 전송을 할 수 있고, 기존 통신 규격을 가진 센서 데이터 수신을 위한 LPWA, WiFi, 시리얼 통신 등 다양한 통신 방식을 수용할 수 있다.
또한, 금속체 무선통신으로 음성 및 데이터 신호 전송으로 선내에서 발생하는 각종 정보를 실시간 공유하여 실제 비상상황에서 신속히 상황 전달이 가능하다. 현재 기존 1:1 통신에서 SFR(Single Frequency Repeater) 기술을 적용하여 1:2 통신을 할 수 있다.
즉 다양한 IoT 센서 및 모바일 장치 등 각종 디바이스들을 유선 케이블 없이 통신 가능하며, 그림 13과 같이 비상상황 시 케이블 파손으로 기존 통신이 불능 상태라도 센서 정보가 실시간 서버로 전송된다.

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결 론

최근까지 화재나 침수 같은 비상상황을 가상환경으로 구현하고, 대응 훈련을 하는 등 활발한 연구와 함께 훈련에 활용되고 있지만, 현장 상황에 대한 사실성 저하와 제한된 시나리오로 인해 돌발 상황에 대한 대처 능력이 떨어진다. 본 시스템은 선박 내 화재, 충돌, 침수와 같은 비상상황 발생 시, 금속체 통신을 기반으로 승선자 위치 파악 및 비상상황 인지 후 AI 기반 알고리즘을 통해 우회경로 도출과 최적의 탈출 경로를 도와주는 ICT 기술 기반 비상상황을 지원하게 된다.

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본 기술은 화물선, 여객선, 함정 등 모든 선박은 물론 금속 환경으로 둘러싸인 석유화학, 항만, 플랜트 등의 통신 불능 환경에서 활용 가능하며, 기존 통신 환경 불능 시 금속체 통신 기술과 3D 시뮬레이터 등의 통합 시스템을 기반으로 한 효과적인 대피 훈련 교육 수단으로 활용될 수 있다.

또한, 선박 설계 데이터 관리 및 분석 플랫폼에 대한 개발 기술 확보와 3D 경량화를 통한 선박 디지털 트윈 기술 활용(그림 14, 15)이 가능하며, 통신 두절에 따른 신속 대응 불가로 발생하는 중대 재해율 80% 이상이 감소할 것으로 기대한다.

실제 상황에서 가장 중요한 요소인 시스템 반응속도의 경우, 딥러닝 기반 최적 경로 탐색 후 3초 내 전달되어야 한다. 이를 위해서는 첫째, 무선통신 네트워크가 안정되어야 하고 둘째, 알고리즘 연산 속도가 빨라야 하며 셋째, 딥러닝 학습 데이터가 확보되어야 한다.

마지막으로, 2022년 1월 27일부터 시행되는 ‘중대재해처벌법‘이 모든 산업 현장에 정착할 수 있도록 본 시스템의 기술들이 확대 적용되길 기대한다.

 

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