해양/선박 사고 등으로 인하여 매년 해상 인명 조난사고가 발생하고 있으며, 구조 시간 지연 등으로 인하여 치명적 사고로 연결되고 있다. 해상 조난사고가 발생한 경우 수색 및 구조 작업에 활용되는 장비는 대부분 선박의 위치를 발신하는 역할을 수행하며, 인명 구조를 위한 대표적인 장비인 MOB는 AIS 통신방식을 사용하고 있어 기존 선박 관제프로세스에서의 간섭 문제와 적합한 인증기준이 마련되어 있지 않아 적용에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 널리 구축되어 있는 IT 인프라를 기반으로 스마트폰에 내장된 GPS 등의 정보를 활용하여 구조를 요청하고, 이를 통해 해상 수색 구조를 지원해주기 위한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 조난자 발생에 대한 알람과 조난 위치정보 등을 일정한 구역 내 구조 가능자 혹은 선박 운항자에게 전송하여 구조 지원을 유도하기 위한 목적을 가진다.
현재 경찰과 소방이 범죄신고, 긴급출동과 같은 구조 상황발생 시 통화권영역 내에서는 이동통신 사업자가 구축한 네트워크,와이파이,GPS기반의 긴급 구조용 측위시스템을 활용하여 요구조자의 단말과 직접 연동하여 예상위치를 정밀 측위를 하고 있다. 그러나 산악구조의 경우 조난자가 산악지형의 음영지역에 위치하거나 단말의 방전(power off) 시에는 단말과 직접 연동하여 정밀 측위가 불가능하며 마지막 접속 기지국 정보만을 받고 있어 수색의 위치를 한정할 수 없으므로 구조 골든타임 확보가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 개선방안으로 시계열 기지국 정보, 위치정보 및 조난자의 성별, 나이, 행동적 특성을 반영한 이동성 모델과 지능형 추론을 기반으로 하는 전파분석 및 위치추정 시뮬레이션과 같은 이동통신 포렌식 기술을 통해 조난자의 예상 위치정보의 확률에 따른 히트맵 방식의 시각화를 통해 위치정보의 정확성을 높여 소방, 수색대의 수색지역을 축소하여 신속하고 정확한 인명구조에 기여할 수 있기를 기대한다.
생체모방로봇은 인간을 비롯하여 새, 곤충, 물고기 등 동물들의 기본구조, 행동원리 및 메커니즘을 모방한 로봇이다. 정찰, 수색, 테러진압 등 군사작전에서부터 인명구조까지 생체모방로봇은 인간의 눈과 발을 대신하여 인간이 접근할 수 없는 오염 지역을 면밀히 탐지하는 데에도 유용하리라 예상된다. 이와 같은 생체모방로봇이나 MAV 등을 실시간으로 원격에서 모니터링하고 제어할 수 있는 DAQ 시스템의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 생체모방로봇인 가오리를 원격 관제 센터에서 RF무선통신을 이용하여 안정적인 제어 및 모니터링이 가능한 DAQ(Data AcQuisition) 시스템을 제안한다.
최근에 재난현장에는 사물인터넷기반의 다양한 장비나 장치들이 많이 활용되고 있으며, 이중에서도 드론이 심심찮게 활용이 되고 있다. 우리나라의 경우도 산림보호활동이나 화재가 발생하는 지역에 드론을 활용하여 재난대응을 하고 있다. 특히나 작년 네팔에서 지진으로 많은 인명과 재산 손실을 보았는데 이때 지난지역을 수색하는 등, 드론의 역할이 상당히 컸던 것으로 회자되고 있다. 본 논문은 최근에 산악구조 활동으로 생존자의 탐색을 위한 드론의 도입을 준비하며 모니터링 하였던 내용을 정리하고자 한다. 드론에 대한 국내의 현황을 먼저 알아보고, 실제적으로 몇 가지 필요한 요소를 나열한다. 산악구조활동에서 드론에 대한 제약인 최소 3km 이상의 원거리 탐색과 최소 30분 이상의 비행, 영상의 선명도, 열화상 등 재난구조에 필수적인 요소이다. 결과적으로 현재의 재난구조용 드론은 국내의 기술 기반이 취약하여 비행위주이고, 응용분야에 대한 깊이 있는 기술이전이 함께 이루어져야 만 드론에 대한 재난구조의 역할이 아닌가 판단한다.
In this paper, we propose an infrared image based human victim recognition method for a search and rescue robot in dark environments, like general disaster situations. For recognizing a human victim, an infrared camera on a RGB-D camera, Microsoft Kinect, is used. The contrast and brightness of the infrared image are first improved by histogram equalization, and the noise on the image is removed by morphological operation and Gaussian filtering. For recognizing a human victim, the binarization and blob labeling methods are applied to the improved image. Finally, for verifying the effectiveness and feasibility of the proposed method, an experiment for human victim recognition is carried out in a dark environment.
본 논문에서는 일본 항공법상 무인항공기의 규제 전반을 개괄적으로 살펴보았다. 먼저 일본 항공법상의 항공기 개념과 공역체계를 검토한 후, 무인항공기의 비행공역 규제와 비행방법 규제를 구체적으로 검토해 보았다. 무인항공기 규제에 관한 일본법과 우리법의 비교분석의 결과로서 다음과 같은 몇 가지 시사점들을 생각해 볼 수 있었다. 첫째, 항공안전법상 무인항공기에 관한 일반적인 정의규정이 필요하다고 생각된다. 항공안전법은 항공기의 한 종류로서 '무인항공기'를 규정하고, 초경량비행장치의 한 종류로서 '무인비행장치'를 규정하여 각각의 개별규제를 실시한다. 이로 인해 무인항공기에 관한 일관적인 규제가 쉽지 않고, 규제 내용 역시 산재되어 있어 그 체계를 파악하기가 어렵다는 문제가 있다. 따라서 무인항공기에 관한 일반적인 정의규정을 마련하고 그 대상요건을 명확하게 지정할 필요가 있다. 둘째, 항공안전법상 무인항공기와 사람 물건과의 안전거리 지정이 필요할 것으로 보인다. 항공안전법에는 일본법과 같은 안전거리확보 규정이 없는데, 지상에 있는 인명 물건의 피해를 적극적으로 예방하기 위해서는 이와 관련한 명시적인 규정이 필요하다고 생각한다. 셋째, 항공안전법상 위험물 수송 금지에 관한 명시규정이 필요할 것으로 보인다. 위험물 수송은 단한번의 투하 또는 사고로도 수많은 인명피해와 재산손해를 초래할 수 있다. 따라서 이 부분에 대해서는 명확한 금지 규정을 두어 규제하는 것이 옳다고 본다. 넷째, 수색 구조 활동을 수행하는 무인항공기에 대해서는 특별한 허가나 승인 없이 이러한 활동을 수행할 수 있도록 하는 항공안전법상의 특별한 예외규정이 필요하다고 생각한다. 항공안전법의 경우에는 수색 구조와 관련하여 국가기관 등의 항공기에 대한 적용특례를 두고 있으나, 무인항공기에도 이와 같은 특례 적용이 가능한지 명확하지 않으므로, 일반적 규제 적용이 배제되는 명시적인 예외규정이 필요할 것으로 보인다.
화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.
도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.
3면이 바다로 덮여있는 해양국가인 우리나라에서 해난 사고는 다양한 원인과 결과를 보여준다. 매년 600-700건씩 발생하는 해난 사고는 소형선박인 어선이 대부분을 차지하고 있으며, 연안에서 발생하는 선박과 조업하는 어선과의 충돌, 유조선의 침몰등으로 인한 인명손실과 대규모의 환경오염에 대한 책임, 실종선박에 대한 수색 등은 반복되는 해난 사고의 유형이다. 21세기가 시작되면서 대형화된 선박과 선원들의 감소로 인하여 디지털 선박이 등장하게 되었고, 선박에 설치된 장비들에 대하여 디지털 데이터가 저장되고, 저장된 데이터 속에서 필요한 정보를 추출하고 분석하는 해상 디지털 포렌식이 필요하게 되었다. 해난 사고에 대한 원인 규명과 책임, 손해 배상 등을 다투기 위한 증거를 수집하는 방안으로 해상 디지털 포렌식을 제안하며 이를 이용하여 디지털 증거를 수집하는 방안을 제시한다.
전자통신기술의 발달로 인해 해양통신시스템에 있어서도 많은 변화를 가져왔다. 무선전신에 의존한 선박통신 시스템이 이용된 이래 해상에서의 인명 및 안전을 위해 1992년부터 GMDSS라는 새로운 제도가 국제적으로 발효 및 실시되고 있으며, 해상에서의 신뢰성 있는 통신시스템이 구축되어가고 있다. 그러나, 이러한 시스템은 대형선박 위주로 시행되고 있으며, 국내 소형선박에 대한 해난사고는 증가 추세에 있으므로 이에 대한 적극적인 대책이 강구되어야 한다. 본 연구에서는 국내 소형선박에 대해 지난 10년간의 해난사고 및 현황을 분석하였다. 해난사고의 분석을 통해 이들 선박에 대한 수색구조 통신시스템의 현황을 분석하였으며, 현재의 시스템들에 대한 문제점을 도출하고 발전방향에 대한 방안을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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