Development of Digital Twin and Intelligent Monorail Robot for Road Tunnel Smart Management

도로 터널 스마트관리를 위한 디지털 트윈 및 지능형 레일 로봇 개발

Abstract

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.

1. 서론

최근 10년간 국내 도로 터널에서 발생한 화재 사고는 총 39건으로 매년 4건 이상의 터널 화재가 발생하였으며, 지속적으로 증가하고 있어 공공 시설물 안전에 우려와 함께 사회적 비용 측면까지 문제점으로 제기되고 있다. 또한, 고속도로 및 자동차 전용도로의 확충으로 터널 수가 많아짐에 따라 화재 발생 건수도 증가하여 관리의 필요성이 대두되고 있다. 터널 화재 주요 발화 요인은 엔진 과열, 전기장치의 누전 과 같은 차량 결함이 가장 많았으며, 운전 부주의와 교통사고 등의 화재도 주요 원인이다[1].

터널 내 화재 발생 시 터널 안 대피 공간이 제한적이고, 화재로 확대될 경우 유독 가스 발생으로 매우 위험하여 인력을 이용한 화F재 진압 및 외부 대피 안내는 제2의 사고를 야기할 수 있다. 현재 터널에는 도로교통법 기준으로 소화전이 50m 간격으로 설치되어 있고 피난 유도등이 설치되어 있다. 하지만 화재가 일어나면 소화전에 소화기를 사용할 수 있는 사람이 제한적이며, 화재와 함께 유독 가스로 인한 추가 인명사고의 위험이 크다[2]. 터널 관리는 차량의 비상 상황 감시부터 초동 화재 진압, 차량 진입 통제, 방재시설 제어, 시설물 상태 감시까지 다양하지만 분리하여 관리하고 있어, 설치비 외에도 관리 인건비, 유지 관리 비용, 장비 이용 등 연간 많은 비용이 투입되고 있다[3].

Fig. 1 Safety facilities and structures in tunnels

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.

2. 소화 이동형 레일 로봇 설계 및 제작

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. 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.

Fig. 2 Integrated fire extinguishing robot design and prototype production

안내 감시 로봇은 터널 내 사고로 인하여 긴급한 대피나 차량흐름을 통제하기 위하여 이동식 로봇에 전광판과 스피커를 탑재하여 운전자에게 긴급히 알려주는 역할을 한다. 전광판은 평상시엔 운전자에게 터널 내 안전 관련 내용이나 통행 금지 차로나 터널 내 주행 속도 등 안전 관련 메시지를 표출한다. 화재 발생 시에는 전광판에 화재 발생 문구와 함께 대피 프로세스 등을 표시하고 사이렌을 울려 소리로도 화재나 사고가 발생했음을 실시간으로 알려준다.

Fig. 3 Mobile robot main controller configuration diagram

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 포지티브 드라이브(Positive Drive) 방식을 적용하여 2mm 이내의 정밀 제어와 등반 운행이 가능하게 하였다. 서보 드라이버는 1.2KW의 DC형 서보 드라이버이며 RS485 통신으로 제어가 되며 속도 가변이 가능하다. 위치, 속도, 토크 제어가 가능하며 1000, 2500 라인 피드백을 할 수 있다.

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. 또한 브레이크 내장타입 모터 사용으로 정지 시 안정적으로 고정되고 정위치에 정확하게 이동이 가능하다[4].

Fig. 4 Rail robot body design

Table 1. Comparison between existing mobile robots and newly developed mobile robots

Fig. 5 New timing belt mobile robot design

Fig. 6 New development mobile robot production

기존 이동형 로봇은 기어가 로봇의 중심축에 있지만 모터 위치가 오른쪽에 있어 로봇이 좌우 방향으로 움직일 때 기울기가 달라지는 단점이 있어 레일 바퀴가 편 마모가 되는 현상이 발생하였다. 단시간 사용에는 큰 문제가 없으나 장시간 사용 시 로봇이 흔들리는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 신규 이동형 로봇은 모터와 톱니 사이를 타이밍 밸트를 사용하고 밸트에 일정 텐션을 주는 구조를 설계하여 보강하였다.

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. 제어기는 홈센서, End Limit 센서 등 디지털 입력과 릴레이 출력을 낼 수 있는 IO 부분과 디스플레이 부분이 있다. LCD는 OLED 모듈로 로봇의 현재/지정 위치, 온습도, CO 값 등을 표시하게 된다.

모노 레일 내부에는 카메라 배선용 랜 케이블과 전원선, 그리고 센서를 위한 전원선과 통신선, CO 가스, 메탄, 온/습도, 소음 등 다양한 센서를 삽입할 수 있으며 센서 데이터는 RS485,버스 방식을 사용하여 장거리 전송이 가능하다[5].

레일 로봇으로 이동 감시 상태에서 전체 구간의 기본 환경정보 측정을 위해 IoT 환경 측정 센서를 30 ~ 50m 간격으로 레일에 설치하였다. 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. 온도 센서 -40 ~ 120℃, 습도 센서 0 ~ 99% 이다.

Fig. 7 Monorail sensor installation and configuration

기존 이동형 로봇은 메인 서버의 지령을 받아 임무를 수행하는 방식의 로봇이다. 로봇의 영상정보나 센서 정보 등은 서버로 전송이 되어 서버가 판단하는 역할을 한다. 터널 감시용 로봇은 영상 정보를 인식하고 상황에 맞게 임무를 수행할 수 있는 고성능 프로세서를 탑재하였다. 특히 소화 타점 분석과 화재 분석에 필요한 알고리즘을 처리할 수 있는 프로세서가 탑재된 PC를 사용하여 영상 분석과 AI 알고리즘이 원활하게 구동되게 하였다. 서버에서는 연속 영상을 생성하여 클라이언트의 요청이 있을 때 표출하게 되며 연속 영상의 범위와 경계선에 대한 설정은 REST API를 통해서 제공한다[7].

Table 2. Humidity temp. sensor test results

Fig. 8 Humidity temp. sensor test results hysteresis

3. 레일 로봇 기구부의 최적화 설계

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. 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 9.82m, 높이 6.21m로 설정하였다.

Fig. 9 Camera image system configuration

그리고 설계를 위한 시나리오를 다음과 같이 설정하였다. 레일 로봇은 초기 화재를 진압하기 위하여 소화기를 신속하게 이송 가능하여 목표 수평 이동 속도는 40kg 화물을 싣고 약 5.0 m/s 수준으로 이동할 수 있어야 한다.

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. 따라서 유지보수 가능한 형태의 레일 로봇을 개발하기 위하여 최대 1.5 m 반경 레일을 주행 가능하도록 설계하였다.

터널 내 화재가 발생하면 터널 내부는 고립된 공간으로 고려할 수 있으며 연기와 열로 인하여 상부에 설치된 로봇이 운행되는 레일에 열변형이 발생할 수 있으므로 열변형 검토 및 설계 반영이 필요하다. 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.

Fig. 10 Monorail robot tunnel operation scenario (Side and Top View)

소형 압축 공기포 선정 및 레일 로봇 체결부 구조 설계에 따라 제작된 소화 로봇은 터널 내 화재 발생 시 초동 대응을 위한 로봇으로 공기포 소화장치로 부착된 카메라가 자동으로 화점을 찾아 소화 또는 원격조작에 의해 화재를 진압한다. 앞서 설정한 목표 터널 환경에서 사고가 발생할 경우, 소화 로봇은 가로 9.82m, 세로 6.21m 떨어진 화재 위치로 소화액을 분사 가능 하도록 설계하였다. 화재를 진압하기 위한 소화포 출구단에서 요구되는 소화액의 분사 속도는 Fig. 12 과 같은 조건에서 계산된다.

Fig. 11 Tunnel internal temp. measurement result (about 150 seconds of fire)

Fig. 12 Calculation of minimum injection speed of fire extinguishing fluid at the exit of fire extinguisher

소화액의 수평과 수직 방향의 속도를 표현하는 미분 방정식은 (1)로 표현한다.

\(\begin{align}\frac{d y}{d t}=-g t+V_{n} \sin \theta \frac{d x}{d t}=V_{n} \cos \theta\end{align}\)       (1)

식 (1)을 적분하면 소화액의 수직 및 수평 방향의 위치를 나타내는 식 (2)를 얻었다.

\(\begin{align}y=-\frac{g}{2} t^{2}+\left(V_{n} \sin \theta\right) t+y_{0}\end{align}\)       (2)

y₀ = 0, x₀ = 0       (3)

소화액 위치는 식 (2)와 (3)을 연립방정식으로 계산하여 식 (4)로 나타난다.

\(\begin{align}y=-\frac{g}{2}\left(\frac{x}{V_{n} \cos \theta}\right)^{2}+x \tan (\theta)\end{align}\)       (4)

출구단 소화액의 분사 속도 식은 식(4)를 미분하여 식 (5)로 정리하였다.

\(\begin{align}\begin{aligned} V_{n} & =\left(\frac{x}{\cos \theta}\right) \sqrt{\frac{g}{2(x \tan \theta-y)}} \\ & =\left(\frac{9.82}{\cos (-10)}\right) \sqrt{\frac{9.82}{9.82(x \tan (-10)+5}} \\ & =12.2[\mathrm{~m} / \mathrm{s}]\end{aligned}\end{align}\)       (5)

식 (5)와 같이 화재 최대 거리 9.82 m에 도달하기 위한 소화액이 분사되는 속도는 12.2 m/s와 같이 계산된다. 식(5)로 계산한 출구단 소화액의 분사 속도 12.2 m/s 조건을 만족하는 소화기 관창의 직경을 계산하기 위하여 유체역학 이론을 적용하기 위한 검사 체적을 설정하였다. 터널이나 철도, 지하 등 반밀폐 공간에 화재가 발생할 경우, 고온의 열기와 유독가스, 분진 등이 공간 내에서 피해가 더욱 가중되어 물을 기반으로 만든 소화약제를 압축 공기포로 분사하면 기포가 생기면서 산소를 막고, 기포가 증발하며 기화열 냉각을 통해 열기를 낮추게 된다. 소화 로봇은 화재 진압을 위하여 Fig. 13 과 같은 압축 공기포를 사용하게 된다. 압축 공기포 유량(Discharge flow rate)은 340.687061 [L/min]으로 내부 압력(Air Cylinder (Scuba))은 206.842 [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.

Fig. 13 Finite element analysis model of fire extinguishing robot

관창 출구부에 계산한 소화액 분사 반력을 부여할 경우 구조물에서 발생하는 최대 등가응력 값은 8.923 MPa으로 계산되었다. 알루미늄의 경우 등가응력 약 50 MPa를 초과할 경우는 소성 변형이 발생하지만 소화포 로봇의 안전계수는 5 이상으로 계산되었고 강도가 충분하다는 사실을 확인하였다.

4. 도로 터널 관리 디지털 트윈 개발

카메라 캘리브레이션(Calibration)은 카메라 파라미터를 추정하는 기술로, 카메라 시스템의 내부 파라미터와 외부 파라미터로 구성된다. 내부 파라미터는 초점거리, 광학 중심, 렌즈의 방사 왜곡 계수로 구성되고, 외부 파라미터는 카메라의 방향에 대한 회전과 이동을 나타낸다[8]. 이와 관련된 파라미터를 얻어 Fig. 14과 같은 이미지의 왜곡을 제거하여 표현할 수 있다.

Fig. 14 Pre (top) and post (bottom) TEST camera screens with distortion removed

캘리브레이션은 체커보드의 모서리 점 좌표를 찾아 실제 좌표에 매핑하는 작업이다. 체커보드는 실제로 동일한 길이를 갖는 박스이므로 실세계 좌표계에서는 동일 위치 정보를 갖는다. 하지만 왜곡된 이미지의 모서리 부분들 사이의 거리는 왜곡 저도에 따라 짧아지거나 멀어질 수 있다. 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 스티칭 (Image Stitching)은 같은 장면을 대상으로 다른 각도 또는 다른 위치에서 촬영한 2장 이상의 이미지를 연결하는 방식이다. 이미지들 사이의 중복되는 영역을 찾고 해당하는 영역의 각 픽셀에 대한 회전, 이동 정보를 얻어 기준이 되는 사진에 맞춰 다른 사진을 변형하여 중복 영역에 대한 동일한 픽셀 정보를 갖게 만든다. 사진들을 겹치게 되면 하나의 영상으로 만들 수 있다[9].

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. 이러한 문제를 해결하고자 실제 도로 위의 중복되는 영역을 정의하고 중복 영역의 끝 지점에 대한 키 포인트를 설정했다. 설정된 포인트를 평면의 가상점에 매핑하고 매핑된 영상을 연결하는 방식을 사용하여 영상을 이어 붙였다. 설치된 각각의 카메라에 대해 Homography Matrix를 적용한 후 영상 끝에 blending mask를 적용하여 영상을 이어서 스티칭 영상을 완성했다.

Fig. 15 Image stitching video

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. 각 카메라에서 얻은 이미지를 하나의 이미지를 만들어 내는데 이 과정을 1초에 30번 반복하여 비디오를 만들고 이를 비디오 데이터로 전송한다. 전송된 데이터는 VLC와 같은 RTSP 규약을 받아들이는 프로그램을 통해 확인하고 임의의 세션 ID는 추적할 때 마다 사용하여 영구 TCP 연결이 필요하다[10]. 전송된 데이터는 VLC와 같은 RTSP 규약을 받아들이는 프로그램을 통해 확인하고 임의의 세션 ID는 추적할 때 사용하여 영구 TCP 연결이 필요하다. RTSP 메시지는 클라이언트에서 서버로 가기 때문에 서버에서 오류가 발생하면 서버는 클라이언트로 응답 코드를 보내 준다.

Fig. 16 RTSP server and client conceptual charts

Fig. 17 Ttunnel lamps and lighting, reflector model

Fig. 18 Installation of tunnel lamps and lighting

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.

본 연구에서는 대흥 터널을 대상으로 디지털 트윈을 설계하였는데 터널 내부의 전체적인 관제를 지원할 수 있는 다양한 기능을 지원하고 있다. 메인 프로그램 메뉴는 ① 화면 전환 버튼: 메인화면, 로봇 영상 및 제어, 사용기록 열람 ② 구역 이동 버튼: 실시간 원하는 구간으로 이동 (효율 측면에서 80m, 5개의 구역으로 나누어 관리) ③ 구역 내부 화면 진입 버튼: 터널 내부 관제 화면으로 이동 ④ 전체 구역 보기 버튼: 터널 전체 구역 보기 ⑤ CCTV, 시설물, 로봇 아이콘 ON/OFF, 터널 내 시설물의 ON/OFF ⑥ 이벤트 버튼: 이벤트 발생시 알림으로 구성하였다.

Fig. 19 Scenario representation according to event situation

Fig. 20 Front view of the evacuation access passage and evacuation for people

터널 내 시설물 관제 기능은 HLS, RTSP 영상을 제공하는 카메라 관제 기능과 함께 내부에 설치된 다양한 시설물 관제를 지원하고 마우스 클릭으로 회전/시점을 변경할 수 있으며 구역으로 바로 이동할 수 있는 단축 버튼을 지원한다.

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.

이벤트는 사고 또는 이상 상황 발생으로 중요한 정보로서 본 연구에서는 다음과 같이 터널 내 차량 화재 시나리오를 재현하였다.

1) 이벤트 발생 지점의 HLS 영상 표출

2) 이벤트 발생 지점, 전, 후 RTSP 영상 표출

3) 이벤트 상세 데이터 표출

4) 로봇 화재 진압 버튼을 통해 소화로봇 소화

5. 도로 터널 스마트관리 시뮬레이션

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].

Fig. 21 Simulation configuration chart

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. AI 서버의 기능은 로봇 데이터와 센서 데이터로 나누어지는데 먼저 로봇 데이터를 기반으로 시설물 위치별 열화상 데이터 분석, 이상 상태를 파악하여 로봇 조기 대응을 지원하고 디지털 트윈으로 데이터를 전송한다.

센서 데이터 분석은 고정식 센서(온도, 습도, CO, 미세먼지 등)에서 수집한 데이터 분석을 통해 터널 이상 징후 데이터로 활용할 수 있도록 한다.

다음과 같이 차량 화재, 차량 고장, 낙하물 검출, 시설물 고장, 이상 징후 파악, 차량 운행 상태로 6가지 시나리오를 구성하여 시뮬레이션을 설계하였다[12]. 터널 내부의 전체적인 관제를 지원할 수 있는 다양한 기능을 지원하고 있다.

Fig. 22 Server system configuration

① 차량 화재

감시 로봇 화재 검출 → 화재 알람→ 디지털 트윈 화재발생 구역 전송→ 화재 구역 고정식 카메라 팝업→ 안내 로봇 출동→ 소화 로봇 출동→ 소화 로봇 영상분석 → 화점 인식 후 노즐제어→ 로봇 서버 화면 소화버튼 팝업(운전자 개입)

② 차량 고장

연속 영상 서버에서 차량고장 인식 → 디지털 트윈 차량고장 발생 구역 전송 → 차량 고장구역 카메라 팝업 → 안내 로봇 출동 → 안내문구 표시, 대피방송 →소화 로봇 출동대기 → 감시 로봇 출동

③ 도로에 낙하물 검출

연속영상 서버에서 낙하물 인식 → 디지털 트윈 낙하물 발생구역 전송 → 낙하물 구역 카메라 팝업 → 안내 로봇 출동 → 안내문구 표시→ 소화 로봇 출동대 → 감시 로봇 출동

④ 시설물 고장

AI 서버에서 시설 고장 인식→ 디지털 트윈 시설 고장 알람 발생 → 감시 로봇 출동→ 고장 시설물 실영상 확대 표시

⑤ 이상 징후 파악

AI서버에서 이상 징후 인식→ 디지털 트윈 이상 징후 알람 발생→ 감시 로봇 출동 → 시설물 관리자 확인 (이상 징후 예시: 온도, 습도, CO 가스 상승 등)

⑥ 차량 운행상태 관리(역주행, 차선 변경, 과속, 불법주차, 정차 안전거리 미확보) 연속 영상 서버에서 차량 운행상태 인식 → 디지털 트윈 운행상태 전송 → 차량 운행상태 정보 표시→ 안내로봇 출동 → 안내문구 표시

6. 결론

본 연구에서는 도로 터널 스마트관리를 위해 레일 로봇을 개발하고 이를 연계한 디지털 트윈시스템을 구현하였다. 그 결과 다음과 같은 시사점을 얻게 되었다. 첫째, 터널의 자율 무인 방재 시스템으로 터널 내 다양한 원인으로 사고가 일어나서 화재까지 이어지게 되면 대량의 인명 피해와 재산 피해가 발생되는데 터널의 구조적 특징으로 인해 초기에 화재 진압이 되지 않을 경우 대형 사고로 이어질 가능성이 높아 초동 화재 진압이 필수적이다. 레일 로봇을 이용한 초기 화재 진압의 경우, 다양한 센싱을 통해 초기 화재를 감지하여 사람을 대피시키고 정확한 화재 목표에 소방제를 분사하며, 이를 감시 로봇을 통해 관제실로 중계되도록 한다. 위험 요소가 완전히 제거되기까지 사람의 직접적 개입이 없이 로봇에 의해 진행되어 사고를 예방할 수 있다.

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. 현재 터널 안에는 감시 카메라가 설치되어 있지만 각 부분을 왜곡된 형태로 보여주고 비 감시구역 즉 사각지대가 존재하여 모니터링만으로 즉각적인 차량 위험 감시가 불가능하다. 터널 내 카메라의 영상을 조합하여 연속 영상으로 왜곡 없이 표출하여 감시자의 시각적 능력을 높이고 데이터로 활용할 수 있다.

셋째, 터널내 시설물 효율적 관리가 가능하다. 도로 터널의 수는 증가하고 있으며, 그에 따라 터널 내 사건 사고가 기하급수적으로 늘고 있다. 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.

넷째, 첨단기술을 이용한 터널의 자율 감시 시스템을 구축할 수 있다. 터널의 경우 교통 감시, 화재 진압, 사고 처리, 유지관리 등 사람이 모두 개입하고 있지만 사실상 터널 관리는 위험도가 높은 일이다. 사고 대응 및 유지관리를 위해 사람의 현장 투입 없이 실시간으로 운영이 가능하게 된다.