IoT 센서를 활용한 화재 상황에서의 실시간 실내 위치 추적 시스템

Ⅰ. 서 론

현대사회가 발전함에 따라 건물의 고층화, 심층화 현상이 가속화되고 있으며 그에 따라 재난의 양상도 대형화, 복잡화 되어간다. 이 때문에 화재 발생 시 소방관의 구조작업에 어려움이 있으며 소방대원과 구조자의 안전에 대한 위험도도 높아지고 있다[1]. 2014년 소방 공무원 보건 안전 복지 및 정책 방안 연구에 따르면, 재해사례의 원인 중 가장 큰 비율을 차지한 것은 행동하기 어려운 환경이었으며 이어서 시야 차단, 경험 및 지식 부족, 장비 불충분 등이 있었다[2]. 기존 소방 장비의 개선은 인명 구조율뿐만 아니라 소방대원의 안전성과 신속 정확한 조치에 이바지할 수 있다. 따라서 위험지역에서 활동하고 있는 소방대원의 안전과 구조 활동을 보조하기 위한 소방대원의 실시간 위치 추적 기술이 요구된다.

일반적으로 객체의 위치를 확인하기 위해 사용하는 기술인 GPS (Global Positioning System)는 위성을 이용하기 때문에 위성으로부터 수신할 수 없는 영역, 즉 실내에서의 위치 측위에는 부적합하다. 따라서 다양한 실내 측위 방법들이 연구되었으며, 주로 WiFi 신호 및 비콘 신호와 같은 무선 통신을 이용하는 방식이다. 먼저 WiFi 방식은 설치된 무선 공유기들의 수신 신호를 사전에 측정하여 저장하여 놓고, 위치 측정 시 이 신호들과 저장된 데이터들을 비교하여 현재의 위치를 추정하는 기술이다[3]. 이 방식들은 미리 설치된 장소에서만 측정되므로 절대적인 위치를 찾을 수 있다. 그리고 비콘 방식은 저전력 블루투스(Bluetooth Low Energy; BLE)를 활용하는 방식으로 설치된 비콘들의 수신 신호를 분석하여 위치를 추정하는 기술이다[4]. 저전력 동작이므로 전원이 배터리로 동작하며, 휴대 용도로 사용할 수 있다. 그러나 이 방식들은 사람, 환경조건에 따라서 값이 변경되어 정확도가 높지 않은 단점을 가진다. 정확도를 높이기 위해서 보행자의 걸음을 기준으로 추정하는 PDR (Pedestrian Dead Reckoning) 기반 위치 추적 방식이 연구되었다. 이 방식은 높은 측정 정확도를 가지나 상대적인 위치의 변화를 감지하면서 시간에 따라 위치 오차가 누적되는 단점을 가진다[5], [6].

본 논문에서는 고정형 비콘과 이동형 비콘을 사용하여 위치를 추적하는 방식을 제안한다. 이 방식의 정확도를 높이기 위해서 PDR 방식을 고정위치의 보정을 위해서만 사용한다. 이 방식들을 섞어 사용하게 되면 고정형의 부정확성와 PDR의 누적오차의 단점을 해소할 수 있다. 또한, 재난 현장 특성상 전력 공급이 중단되지만, 소화전에는 항시 전력이 공급되는 점을 이용하여 소화전에 고정형 비콘을 설치함으로써 고정형 위치를 다수 확보하여 기준 인프라 범위를 확산시켰다. 이동형 비콘은 소방관에 화재 진압복에 부착하며, 추가로 생체 IoT 센서 및 장거리 통신 방식인 LoRa 통신 모듈을 이용하여 소방대원의 안전을 고려하였다.

제안하는 시스템의 검증을 위해 비콘 기반 위치 추적 실험과 PDR 보정 계산을 수행하였다. 비콘 기반 실험은 2m와 3m를 기준으로 0.1m, 0.3m의 오차가 측정되었으며, 이 값을 PDR 방식으로 보정한 결과는 오차가 0.03m로 개선되었다. 이로써 제안하는 방식은 소방대원의 위치를 더 정확하게 파악할 수 있으므로 구조작업의 효율성을 증대시킬 수 있다.

Ⅱ. 본 론

본 논문에서는 비콘을 활용한 삼각측량법과 PDR 방식을 활용한 실내 측위를 제안한다. 삼각측량법이란 한 점과 두 기준점이 이루는 삼각형에서 밑변의 길이와 다른 두 변이 이루는 각의 크기를 측정하여 그 점에 대한 좌표와 거리를 알아내는 방법이다[7]. 비콘을 활용한 삼각 측량법은 RSSI의 신호 세기를 이용하여 기준점과 측위 대상의 거리를 측정하여 실내 측위가 이루어진다. 이때 비콘을 소화전과 첨단 화재 진압복에 부착하여 절대적, 상대적 위치 정보를 파악한다. 이 방식은 수신되는 정보가 세 개 이상 있는 영역에서만 측정할 수 있으므로, 이렇게 측정한 위치정보를 PDR 방식의 초기 위치로 사용하며, 삼각 측량으로 측정 불가능한 실내 위치는 PDR 방식으로 추정할 수 있다. 결과적으로 비콘을 활용하여 절대 위치와 거리를 파악한 후, PDR 방식을 적용해서 보다 정밀한 위치 파악이 가능하게 한다. 제안하는 실내 측위는 고정 및 이동형 비콘을 활용한 실내 측위, PDR 기반 실내 측위 보장으로 구분한다.

2-1 비콘기반 실내 측위

삼각측량법을 활용하기 위해서 고정형 비콘과 소방대원이 부착하고 있는 이동형 비콘을 사용한다. 이 두 비콘은 서로의 전파를 이용하여 비콘 전용 스캐너를 통해 단말기와 특정 신호를 송수신하거나 기기에 내장된 블루투스를 스캔하는 방식으로 이동형 비콘의 실내 위치를 추적한다[8].

1) 이동형 비콘

실내 위치 정보를 측정하기 위해 그림 1과 같이 기존의 소방관의 화재 진압복에 추가적으로 비콘 및 통신장치와 가속도, 지자계, 기압 센서를 왼쪽 가슴 상단 주머니에 부착시킨다. 화재 진압복에 부착되어있는 비콘을 통해 소방대원의 상대적인 위치와 거리를 삼각측량법을 활용하여 측정한다. 이동형 비콘만으로는 소방대원의 절대적 위치를 측정할 수 없으나, 고정형 비콘에서 받은 절대 위치를 이용하여 이동형 비콘 또한 절대 위치를 계산할 수 있다.

Fig. 1.

A proposed firefighter's Suit adds IoT devices.

2) 고정형 비콘

고정형 비콘은 건물의 매 층마다 설치되어있는 소화전에 설치하여 절대적 위치를 확보하고 층 별 위치 정보를 파악하도록 한다. 화재 및 재난 현장 특성상 전력이 공급되지 않지만 소화전은 화재 시 열을 견딜 수 있고 항상 전력이 공급된다는 점에서 이 지점에 비콘을 설치하면 소화전의 효율성을 높일 수 있고 보다 정확한 실내 위치 정보가 확보될 수 있다.

그림 2를 보면 알 수 있듯이, 먼저 소방대원이 현장에 진입할 시에 소화전의 고정형 비콘으로 절대적 위치를 확보한 후 현장으로 들어가 작업을 진행한다. 이후 고정형 비콘의 위치를 바탕으로 삼각측량법을 시도해 진입한 소방대원의 상대적인 위치를 확보할 수 있다. 먼저 대원 1은 고정 노드 1, 2를 이용하여 자신의 절대적인 위치를 측정한다. 대원 2는 대원 1, 고정 노드 2로부터 측정된 값을 기반으로 절대적 위치의 값을 계산한다. 대원 3은 대원 1, 2로부터 전달받은 절대적인 위치의 값 및 상대적 위치의 값을 이용하여 자신의 위치의 값을 계산한다. 이처럼 계속적으로 값을 측정해 나가면 결과적으로는 모든 대원들의 위치의 값을 측정할 수 있다.

Fig. 2.

An indoor positioning using fixed and mobile beacon nodes.

하지만 고정 노드의 신호가 수신되는 범위를 벗어나면 자신의 위치를 추정할 수 없다. 비콘을 활용한 삼각측량법은 비콘의 정보가 세 개 이상 있는 영역에서만 측정이 가능하기 때문에 비콘만으로 실내 측위를 하기에는 한계가 존재한다. 따라서 비콘으로 측정한 위치정보를 PDR 방식의 초기위치로 사용하여 비콘으로 측정 불가능한 실내 위치를 파악한다.

2-2 PDR 기반 실내 측위 보정

비콘을 활용한 실내 측위는 RSSI의 신호세기를 이용하여 기준점과 측위 대상의 거리를 나타낸다. 그러나 복잡한 실내 구조는 신호의 감쇠나 왜곡 현상을 발생시켜 위치의 정확성을 떨어뜨린다. 따라서 정밀한 위치 측정을 위해 가속도, 지자계, 기압 센서를 활용한 PDR 방식을 이용하여 실내 위치를 추정한다.

PDR 방식은 보행자의 초기 위치로부터 보폭 및 걸음 수를 활용하여 보행자의 진행 방향에 따른 이동 거리를 추정하는 기법으로 보행자용 네비게이션이 대표적인 활용 예이다. 이러한 PDR 방식은 인프라 없는 환경에서도 구축 가능하며 실시간으로 실내 측위가 가능하다. 그러나 상대적인 위치를 추정하는 PDR 시스템의 특성상 단독으로 초기 위치를 설정할 수 없다. 따라서 비콘을 통해 얻은 위치 정보를 PDR 방식의 시작점으로 설정한다. 또한 PDR 방식은 여러 센서를 융합하여 위치를 추정하는 것으로 보행자의 습관에 따른 오차 혹은 걸음 정보 측정의 오류 누적을 막을 수 있다. 센서를 이용한 추정 방법은 걸음 검출 (Step detection), 보폭 추정 (Step length estimation), 방향 추정 (Heading estimation)으로 구성된다.

PDR 방식에서는 가장 기본이 되는 보행자의 걸음 검출 시 오류가 발생하면 시스템에 큰 영향을 미치게 되므로 이 단계에서는 가속도 센서를 이용하여 걸음을 추정한다. 걸음 검출 후 보폭 추정에서는 보행자의 습관이나 체형에 따라 보폭이 다르기 때문에 정확한 측정이 어렵다. 따라서 걸음 주파수와 가속도 분산이 보폭에 대해 선형적 관계를 가지므로 선형 결합을 이용하여 도출된 식(1)을 통해 보행자 걸음이 생성될 때마다 보폭을 추정한다.

$\[ StepLength=\alpha •WF+\beta •AV+\gamma \]$

(1)

여기서, α, β, γ은 보폭 추정 파라미터이며, WF는 걸음주파수, AV는 가속도분산이다. 보행자의 전체 이동 거리는 한 걸음 거리인 보폭을 누적한 것과 같으므로 식(2)을 통해 전체 이동을 추정한다.

$\[ Walking Distance=\sum _{i=1}^n\left(\alpha •{WF}_i+\beta •{AV}_i+\gamma \right) \]$

(2)

여기서, n은 전체 걸음 수를 의미하고, i는 i번째 걸음을 의미한다. 지자계 센서에서 얻은 결과를 바탕으로 식(3)을 통해 3차원에서 보행자의 진행 방향을 추정한다.

$\[ \psi ={\text{tan}}^{-1}\left(\frac{Y_{fg}\text{cos}\Phi -Z_{fg}\text{sin}\Phi }{X_{fg}\text{cos}\theta sin\Phi -Z_{fg}\text{sin}\theta cos\Phi }\right) \]$

(3)

여기서, Ψ는 진행방향을 의미하고, X_fg, Y_fg, Z_fg는 지자계 센서의 출력 값이다. θ는 roll의 각을 의미하고, Φ는 pitch의 각을 의미한다. 추정된 진행 방향은 보폭 추정과 결합하여 실시간으로 위치를 추적하게 된다. 또한, 기압 센서를 이용해 보행자의 고도를 추정하여 보행자가 실제 위치한 층 정보를 추정한다.

그림 3(a)와 같이 PDR 방식을 사용하지 않는다면 시간에 따라 누적되는 위치 오차의 문제점을 확인할 수 있다. 따라서 비콘의 위치 정보를 PDR 방식의 초기 위치로 제공하고, 센서 융합을 통해 실내 측위를 한다면 그림 3(b)와 같이 위치를 보정할 수 있다. 이와 같은 PDR 방식은 화재 현장 적용 시 소방대원의 이동 경로 파악 및 탈출구 확보에 도움이 될 것이다.

Fig. 3.

Comparison before and after application of PDR-based indoor positioning correction method (a) before correction, (b) after correction.

Ⅲ. 실험 및 고찰

건물 내 소방대원의 위치를 실시간으로 추정하기 위해서는 다양한 센서를 활용하기 때문에, 센서의 목적 및 기능을 파악한 후 과정에 맞게 사용하여 실험을 진행하였다. 센서는 라즈베리파이 플랫폼을 기반으로 연결해 실내와 실외에서 측정하였고, 측정한 결과는 데이터베이스에 저장되도록 한다. 저장된 데이터는 모바일 애플리케이션 화면에 출력하여 결과값을 확인하도록 설계하였다.

3-1 비콘을 활용한 RSSI 평균값 및 거리 도출 실험

비콘은 RSSI의 신호 세기를 이용해서 기준점과 측위 대상의 거리를 나타내기 때문에 비콘의 RSSI 값을 도출해내야 한다. 하지만 비콘의 측정은 오차가 높으므로 다수의 신호를 수신하여 RSSI의 평균값으로 거리를 도출하였다. 식(4)는 RSSI 평균값을 이용한 거리 도출 공식이다. TX_power는 송신 전력, n은 전파 손실로 보통 n=2를 사용한다.

$\[ Distance={10}^{\left(\frac{{TX}_{power}-\sum _{i=1}^{n}RSSI}{10\times n}\right)} \]$

(4)

이렇게 측정한 거리의 정확도를 체크하기 위해서 그림 4와 같이 비콘을 일정 거리에 위치시킨 후 줄자로 길이를 측정하며 줄자와의 오차 수치를 측정하는 실험을 진행했다. 이러한 방식으로 2m 기준과 3m 기준에서 측정한 결과, 오차 범위가 각각 0.1 미터 0.3 미터 측정되었다. 이때, 측정값이 상당히 흔들리는 현상이 보였다.

Fig. 4.

A distance measurement experiment using RSSI signal of beacon.

3-2 가속도, 지자계, 기압 센서를 통한 PDR 보정 실험

비콘을 통해 얻어진 위치를 PDR 방식에 적용하여 오차를 줄이는 실험을 진행하였다. PDR 방식에서는 실내 측위 위치의 시작점을 비콘의 RSSI를 이용한 값을 사용하였고, 마지막으로 추정된 위치를 기준점으로 분석하였다. PDR 보정 작업에서는 보행자의 보폭 길이, 이동 방향, 진행 방향의 정보가 필요하고, 누적되는 오차를 보정하기 위해서 가속도 및 지자계, 기압 센서를 활용하였다. 따라서 그림 5와 같이 실험자의 발에 MPU-6050 가속도 및 지자계 센서를 부착하고, 실험자의 이동에 따라 도출되는 센서값으로 실험하였다. 측정된 센서값은 엑셀 파일로 저장하여 데이터를 항목별로 분류한 후 평균값과 분산값을 계산하였다.

Fig. 5.

An experiment for walking frequency(x-axis: time, y-axis: acceleration).

보폭을 추정하기 걸음주파수와 가속도 분산이 필요하므로, 발에 센서를 부착한 실험자를 걷게 하여 지자계 값과 X, Y, Z축의 가속도를 측정하였다. 측정된 지자계 값은 그래프로 나타내 주파수의 주기를 파악하였고, 가속도 값은 각 축의 평균값을 구해 가속도분산을 계산하였다. 반복되는 그래프를 통해 2.5Hz의 걸음주파수를 확인했으며, 구한 값을 보폭 길이 추정식인 식(1)에 대입하여 초당 약 1.4m 보폭 길이를 구했다.

이동 거리는 보행자의 한 보폭 길이를 누적한 것과 같으므로 위에서 측정한 X, Y, Z축의 가속도와 계산한 보폭 길이를 보행자 이동거리 식인 식(2)에 대입하였다. 또한 진행 방향은 X축, Y축의 회전율과 지자계 값의 평균값을 통해 계산한다. 따라서 측정한 X, Y, Z축의 지자계 값을 진행 방향 도출 식인 식(3)에 대입하여 라디안 값을 계산하였다. 여기서 진행 방향을 각도 단위로 파악하기 위해 라디안 단위로 출력된 회전율로 사용하였다.

실험은 실외에서 약 18분간 진행했으며 측정되는 센서값은 엑셀로 수치화하여 계산하였다. 실험 중 전체 이동 거리는 1.666Km가 측정되었으며, 이는 시중 트래킹 시스템을 통해 이동 거리를 비교했을 때 실험 결과 값과 약 20m의 차이가 존재했다.

위의 실험에서 얻은 보폭 길이, 이동 거리, 진행 방향의 값을 기반으로 실내에서의 위치 추정을 위한 실험을 진행한다. RSSI로 얻은 비콘의 값은 PDR 방식을 사용하여 위치의 오차 보정을 위해 초기 위치로 설정하였다. 또한 실내는 여러 층으로 구성되어있으며 화재 현장에서도 소방대원의 층 정보 또한 실내 측위에서 필요하다. 따라서 실험에서는 기압 센서를 활용하여 기압과 고도를 측정하였고, 라즈베리파이 플랫폼과 연결하여 정확한 층 정보의 추정을 진행하였다. 그림 6은 기압 센서까지 적용한 웹서버 및 데이터베이스 데이터의 예이다.

Fig. 6.

An example of web server implementation and database status.

Ⅳ. 결 론

본 논문에서는 화재 및 재난 현장에서 건물 내부와 같은 실내 작업 시에 실내 측위 센서 및 안전 상태 감지 센서를 통해서 소방대원들의 안전성을 높이는 아이디어를 제안했다. 또한 소화전의 전력이 항상 들어오는 점을 감안하여 이를 활용해 비콘을 이용한 절대적 위치 선정을 고안해냈다. 이는 소화전의 활용도를 더 높임으로써 효율적인 업무를 수행하기 위함이다. 현 주제는 화재 현장 조사 및 업무 수행으로 현장 적응성이 높은 과제 및 화재 현장 조사 지원 업무 강화, 현장 업무 수행 활성화에 있어 큰 도움이 될 것이라고 생각된다. 이러한 기술이 실제 현장에 접목이 된다면 심각한 수준의 재난 환경에서도 위치 파악이 가능하고 이동 경로 확인 및 탈출구 확보가 가능하기 때문에 안전성을 향상시킴과 동시에 민간인 구조 작업을 원활하게 수행할 수 있는 환경이 조성될 것이다. 또한 현재의 기술은 고층 건물에서도 1층에서 밖에 사용이 되지 못한다. 하지만 소화전을 활용한 이 기술을 이용한다면 1층뿐만 아니라 여러 층에서도 보다 정확한 실내 위치 정보를 파악할 수 있다. 앞서 말한 상황들에서 더 나아가 재난 현장에서 구조작업을 실시하는 대원들의 안전을 보장하는 것뿐만 아니라 실내에서 대테러 진압 작업을 실시할 때 또는 인질 구출 작전을 실시할 때에도 유용하게 작용할 것이다. 건물 침투작전이나 정확한 위치를 판단하기 어려운 상황이 발생했을 시 본 논문이 제안한 기술을 이용한다면 이 작품이 수집하는 정보를 토대로 정밀히 상황을 분석하거나 돌발 상황에 의연하게 대처할 수 있는 등 현재보다 훨씬 더 효율적이고 신속한 작업이 가능할 것이다.

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