전기전자/정보통신

전자정보통신학회지_2023.10 해설 (p925-928)

여러 대의 UAV를 이용한 인프라 설비 점검 자동화
2027년에 5000억엔 예측, 2016년의 30배 이상 성장
소 히데야(宗 秀哉), 쇼난공과대학 강사

1. 머리말
최근에 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle) 기술이 크게 진화하면서 농업이나 인프라 설비 점검에 활용하는 일이 증가하고 있다. 그 시장 규모도 2027년에 5,000억엔 이상으로 예측된다. 16년의 시장 규모와 비교해 30배 이상 성장이 전망된다.

예를 들면 인프라 설비 점검의 경우는 안전한 운용을 위해 각지에 배치된 교량이나 통신 철탑 등 인프라 설비를 정기적으로 점검해야 하는데, 높은 곳에 올라가 작업하는 일이기 때문에 작업자에게는 위험이 따른다. 저출산/고령화로 인한 인구 감소와 더불어 위험 작업을 해야 하는 설비 점검자의 수가 매년 감소하는 것이 문제가 되었다.

그래서 작업 안전화와 점검 작업의 효율화를 위해 UAV에 탑재된 카메라로 촬영해 대용하는 것이 검토되고 있다. 파일럿은 지상에서 UAV가 촬영한 이미지를 실시간으로 열람할 수 있기 때문에 UAV를 이용함으로써 높은 곳에 올라갈 필요 없이 안전하게 점검할 수 있다.

인프라 설비 점검 이외에도 물류나 건설 현장의 시공 관리, 방재, 방범 등 다양한 서비스에 활용하는 것을 검토하고 있으며, 각 사는 다양한 시험을 전개하고 있다.

UAV의 비행은 법률에 의해 제한이 있기 때문에 주로 낙도나 산간 지역 등 사람이 적은 장소에서 활용했었다. 기본적으로는 사람이 없는 무인지대에서, 파일럿이나 보조자가 UAV를 육안으로 확인할 수 있는 범위에서 운용하는 것으로 한정되었다.

한편, 2022년 12월 5일에 법개정이 이루어지면서 유인지대(제삼자상공: 무인항공기의 비행 경로 아래에 제삼자가 다닐 수 있는 상공)에서, 보조자의 육안 확인이 필요 없는 비행(레벨4 비행)이 가능하게 되었다. 이로 인해 주택지에서 UAV를 이용한 택배 서비스 등 새로운 서비스를 전개하는 것이 가능해진다.

지금까지는 무인지대에서 운용했기 때문에 레벨4 비행을 하기 위해서는 지금까지 이상으로 UAV의 안전 대책 기술이 필요하다. 안전 대책 기술로서 운항관리시스템이나 충돌회피기술, 원격식별기술 등이 검토되고 있다. 운항관리시스템은 항공기와 마찬가지로 여러 대의 UAV의 비행 계획이나 운항 상황을 파악해 안전한 비행 경로를 관리한다.

운항관리시스템에서 파악하지 못하는 식생이나 건축물 등 장해물을 피하기 위해 센서를 장착한 UAV가 실시간으로 장해물을 파악해 자율적으로 피하는 기능이 필요하다. 또한 비행 중의 UAV를 멀리 떨어진 곳에서 식별하기 위해 22년 6월 20일부터 리모트 ID 탑재가 의무화되었다.

이에 따라 UAV의 등록 정보나 위치 정보와 같은 내용을 정기적으로 브로드캐스트해야 한다. 그리고 UAV는 배터리 용량에 따라 비행 가능한 시간이나 범위에 제약이 있다. 이상이 발생했을 때 안전하게 귀환하기 위해서는 장시간 비행이 가능한 기술 개발도 필요하다.

레벨4 비행이 가능한 시대에서 UAV 서비스를 안심/안전하게 실현하는 하나의 기술로, UAV를 격납하는 포트를 활용한 이동식 UAV(MiUAV: Migratory UAV) 시스템을 제안하고 있다. UAV를 격납, 충전 가능한 포트를 여러 곳에 설치해 UAV가 그 포트를 자율적으로 이동함으로써 장거리 비행을 실현할 수 있다. 본고에서는 제안 MiUAV 시스템의 소개 및 향후 방향성에 대해 설명한다.

2. 안전한 UAV 서비스를 지원하는 기술
UAV를 이용한 서비스를 안전하게 운용하기 위해 필요한 기술의 일부를 소개한다. 여기서는 MiUAV 시스템에 관련된 것에 대해 소개한다.

2.1 충돌 방지 기술
UAV에 장착된 카메라는 특정 방향밖에 볼 수 없기 때문에 UAV가 수백 미터 이상 떨어진 경우, 파일럿은 UAV 주변의 상황을 정확하게 파악하기 어렵다. 또한 UAV와의 거리가 멀어지기 때문에 무선통신의 전송 지연이나 수신 전력의 저하로 인해 영상 전송이 불가능한 경우도 있다.

택배 서비스의 경우는 미리 정해진 경로를 자동으로 비행하지만 식생이나 자동차 등의 장해물은 시기에 따라 변하기 때문에 경로 설정 만으로는 장해물을 완전하게 피할 수가 없다.

그래서 UAV가 스스로 주위 상황을 파악해 장해물을 자율적으로 피하는 기능을 갖춰야 한다. 자율적으로 장해물을 피하는 기술로서, 실시간으로 자기 위치를 추정함과 동시에 주변의 환경지도도 동시에 작성하는 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)이 많이 이용되고 있다.

SLAM은 카메라나 라이더와 같은 센서를 통해 주위 환경을 인식해 자기 위치를 추정하는 기술이다. 라이더를 이용한 SLAM은 레이저를 통해 상세하게 주위 환경을 인식할 수 있어 자동차의 자율주행에 이용되는 일이 많다. 그러나 라이더는 크고 무겁기 때문에 UAV에 탑재하게 되면 비행 시간이 짧아지는 문제가 발생한다.

한편, 카메라를 이용한 SLAM(Visual-SLAM)은 라이더와 비교해 싸고 경량이기 때문에 시판 UAV에 많이 탑재되고 있다. 카메라에 어안렌즈를 여러 개 이용해서 UAV 주위의 장해물을 정확하게 파악하는 것도 있다. 그러나 Visual-SLAM으로는 카메라로 인식하지 못하는 작고 가는 것, 고속으로 이동하는 사물을 파악하기 어렵다.

또한 어두운 곳에서 밝은 곳으로 이동했을 때 과다 노출(Over Exposure)에 의해 장해물을 인식하지 못하는 것도 과제다. 안전성을 더욱 높이기 위해서는 다른 정보와 조합하면서 보다 정확도를 높이는 대응이 필요할 것으로 보인다.

2.2 배터리 관련 기술
UAV에 사용되는 배터리로 리튬폴리머(LiPo)를 이용하는 경우가 많다. 대용량 배터리를 이용함으로써 UAV의 비행 시간을 연장할 수 있지만 배터리 무게도 증가하기 때문에 배터리 용량과 비행 시간은 비례하지 않는다.

배터리 용량과 무게를 고려하면, 배터리 교환 없이 비행 가능한 시간은 일반적으로 20~50분 정도지만 카메라나 택배 물건과 같은 페이로드를 탑재하면 비행 가능 시간은 절반 정도가 된다. 장시간 비행을 실현하기 위해 마이크로파를 이용한 무선 전력 전송도 검토하고 있다.

그러나 택배 서비스에서는 이동하는 UAV에 급전을 해야 하기 때문에 무선 전력 전송의 장거리 급전이나 UAV 추종이 과제가 된다. 또한 배터리 대신에 35cc 정도의 엔진을 탑재함으로써 1시간 이상의 장시간 비행을 실현한 기체도 개발되었다. 배터리와는 달리 충전 등의 준비에 시간이 걸리지 않고 즉시 비행할 수 있지만 추락 시의 안전성 확보가 과제가 된다.

일반적으로 비행을 끝낸 UAV는 충전된 배터리와 교환하지만 배터리를 교환하지 않고 그대로 충전하는 포트 기술도 검토하고 있다. 포트는 UAV를 격납할 수 있기 때문에 전자유도방식이나 UAV의 다리에 충전용 단자를 만들어 충전한다.

포트를 이용함으로써 사람의 손을 거치지 않고 충전하고 비행할 수 있어 노동력을 줄일 수 있다. 그러나 UAV는 업체나 기능에 따라 모양이 다르기 때문에 포트 설계는 1종류의 UAV 전용이 되는 경우가 많다. 장기적으로는 충전 방식의 표준화나 규격화가 필요할 것이다.

2.3 운항관리시스템 기술
UAV의 안전한 비행을 위해 운항관리시스템(UTM: Unmanned Aircraft System Traffic Management)을 검토하고 있다. UTM의 비행 공역의 조정이나 운용 상황을 파악해 각 UAV의 비행을 관리한다.

UAV는 자신의 기체 정보를 원격으로 인지 가능한 리모트 ID를 의무적으로 탑재하고 있기 때문에 UTM은 리모트 ID의 정보를 바탕으로 각 UAV의 상황을 파악한다. 그러나 UTM은 다양한 기업이 검토하고 있어, 상호 접속이나 인터페이스의 규정이 필요할 것으로 생각된다.

3. 이동식 UAV 시스템 (MiUAV)
3.1 컨셉트
여기서는 UAV가 자율적으로 배터리의 제약없이 서비스를 전개할 수 있는 기술의 컨셉트를 소개한다. UAV를 이용한 인프라 설비 점검은 파일럿이 UAV를 각 시설로 운반해 비행을 해야 한다. 비가 오거나 강풍이 부는 악천후일 때는 안전을 위해 비행을 멈추고 현지에서 대기한다.

이 경우, 파일럿과 기체가 꼼짝 못하기 때문에 가동하지 않는 시간이 늘어난다. 인프라 설비는 전국 각지에 산재해 있어 설비간 이동에 시간이 걸리기 때문에 악천후일 때 별도의 인프라 시설로 이동하기는 어렵다. 또한 UAV를 이용한 물류는 라스트 원 홉(last one hop)밖에 검토되지 않았는데, 이는 UAV의 배터리 제한으로 한 번에 비행 가능한 범위에 제약이 있기 때문이다.

이처럼 UAV의 활용은 진전되고 있지만 적용처가 한정적이다. 그래서 UAV가 비행 가능한 범위를 넘어서 이동하며 서비스를 전개하는 이동식 UAV(MiUAV: Migratory UAV) 시스템을 제안하고 있다.

이동식 UAV 시스템의 컨셉트를 살펴보자. UAV를 수용, 충전할 수 있는 포트를 여러 개 준비한다. UAV는 현재 수용돼 있는 포트(소스)에서 다른 포트로 건너 다니면서 목적지에 가까운 포트(데스티네이션)까지 자율적으로 이동한다. UAV를 격납한 포트는 배터리를 충전해 다음 비행에 대비한다.

목적지에서 점검이나 택배를 마친 UAV는 다음 목적을 위해 포트를 건너 다니면서 이동한다. 이동 도중에 악천후를 만난 경우는 근처 포트로 후퇴할 수 있다. 이처럼 UAV가 포트를 자율적으로 이동함으로써 한 번에 항행 가능한 거리를 초과해 자율적으로 이동할 수 있다.

UAV는 현재의 포트에서 목적지 포트까지의 최적 루트를 결정한다. 시스템 내에 UAV가 여러 개 존재하며, 각각이 자율적으로 루트를 결정하고 이동한다. 포트는 복수의 UAV에 의해 공용되기 때문에 이동처의 포트를 다른 UAV가 사용하고 있는 경우에는 이동하지 않고 대기할 필요가 있다.

또한 구역에 따라서는 비나 바람 등의 악천후로 인해 이동할 수 없는 경우도 있다. 거리만을 고려해 최단 경로를 설정한 최단거리법에서는 포트의 사용 상황이나 날씨에 따라 목적지 도착까지 걸리는 이동 시간이 증가한다.

그래서 포트 간 거리뿐만 아니라 포트 사용률이나 악천후가 될 확률을 고려해 루트를 결정하는 사용률법을 제안한다. 포트 사용률을 라고 했을 때, 임계치 를 초과한 포트를 피해 루트를 결정함으로써 이동 시간을 줄일 수 있다.

3.2 시뮬레이션 평가
계산기 시뮬레이션 결과의 일례를 소개한다. 30ⅹ30㎢의 범위에 포트를 밀도 개/㎢로 랜덤 배치했다. UAV가 1홉(hop)에 도달 가능한 거리를 7km라고 했다. 1홉의 이동 및 배터리 충천에 각각 1타임슬롯이 걸린다고 했다. 다음 이동처의 포트가 사용중인 경우는 현재 격납돼 있는 포트에서 1타임슬롯만큼 대기한다고 했다.

UAV의 대수 를 변화시켰을 때의 평균 이동시간 특성을 보자. 비교를 위해 이동거리가 최단이 되도록 루트를 결정하는 최단거리법과, 포트 사용률 를 고려해 루트를 결정하는 사용률법을 같이 보자. 사용률법에서 이용한 임계치는 으로 했다. 에서는 모든 포트의 사용률이 이 되기 때문에 2개의 결과에 차이는 없다.

에서 포트 사용률을 고려함으로써 평균 이동시간을 줄일 수 있다. 한편, 에서는 최단거리법 쪽이 평균 이동시간이 짧아진다. 이는 UAV 수가 증가함으로써 포트 사용률이 전체적으로 높아져, 임계치를 넘어선 포트 수가 증가하기 때문에 최단 경로를 선택할 수 없게 되기 때문이다.

3.3 향후 방향성

4. 맺음말
UAV의 수용/충전이 가능한 포트를 여러 개 준비해 UAV가 자율적으로 포트를 이동함으로써 장거리 이동이 가능한 이동식 UAV시스템(MiUAV)을 제안하고, 향후 방향성에 대해 서술했다.

 -- 끝 --