1. 서 론
산업혁명 이래로 운송 기술의 고도화, 기업의 글로벌화에 따른 국가 간 생산기지의 이동 등으로 해운을 이용한 물동량 이 급격하게 증가하였다. 이에 선박과 운용 기술 등의 물리 적 발전이 빠르게 진행되고 있으며 선박 기술의 고도화에 따 라 안전 관련 기술도 더불어 향상되었다. 많은 국가들이 대 양에서의 운항 안전을 위해 국제 협약에 근거한 선박 기술개 발과 높은 자질의 해기 인력 양성에 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 항만 내 해양 안전은 국가별 고유권한으로 국 가의 경제 규모와 기술력에 따라서 안전을 위한 투자와 관리 가 달라진다(Cho, 2003). 국내의 경우 항만 내 안전관리를 위 한 지속적인 노력을 수행하고 있지만 여전히 항만 내의 사고 는 종종 발생하고 있다. 이에 항만에서 효과적인 안전 기술 정립을 위하여 여전히 많은 연구와 기술개발이 필요하다.
국제적으로 안전한 항만 환경이 될 수 있도록, 특히 선박 의 접안 과정 중 발생할 수 있는 사고를 고려하여 항만의 설 계 및 건설이 이루어지고 있다. 항만 내 선박 및 부두에서의 사고를 예방하기 위하여 선박의 속도(Beckett, 2010), 외부환 경, 선박의 규모 등이 교려된 항만 내 통항 및 접안 안전성 평가가 수행되고, 이러한 평가 과정을 거쳐 항만 건설이 진 행된다(Jun et al., 2008). 하지만 이렇게 건설된 항만과 부두 에서도 선박 간, 선박 대 부두의 사고 위험은 존재한다. 선 박 조종사에게 위험 경고를 통한 사고 방지와 함께 선박 교 통안전과 효율성을 확보를 위하여 VTS(Vessel Traffic Service System)에서 통제하는 것도 사고 방지를 위한 수단이다. 그 러나 물동량의 증가 및 선박의 대형화는 항만 내 통항과 접 안에 대한 복잡도를 증가 시키고, 이로 인한 항만 내의 잠재 적 사고 위험도 또한 증가한다. 항만에서 발생하는 선박 대 부두의 사고가 작은 규모의 사고라 할지라도 상대적으로 경 제적 손실이 높다. 여전히 선박으로 인한 부두, 크레인, 기타 기반시설 등의 소손 사고가 발생하고 있으며, 사고의 다수 는 무리한 속도의 접근으로 인한 통제 불능에서 발생하는 경향이 있다(Lee et al., 2019).
한편, 항만 부두에서의 안전관리를 위해 접안보조시스템 [BAS: Berthing Aid System(Kim et al., 2020), DAS: Docking Aid System(Perkovič et al., 2020)]과 같은 기술적 접근도 가능하다. 이러한 시스템은 선박 선수/선미에서 부두와의 거리/속도 정 보를 전광판 등을 통해 선박 조종자에게 제공하는 시스템으 로 선박의 안전한 접안을 지원할 수 있다. Cho et al.(2018)은 국내 탱커선 전용부두에 설치된 DAS로부터 선박 접안속도 에 대한 실측 데이터를 분석한 바 있다. 또한 분석 결과를 통해 누적 분포 95%의 접안속도 데이터가 부두의 설계 접안 속도인 12~15cm/s의 범위에 있지만, 이 범위를 초과하는 선 박도 있으며 이에 대한 대책 마련의 필요성을 강조하였다.
최근 국내에서는 자율운항선박의 기술개발과 더불어 스 마트항만-자율운항선박 연계기술 개발 과제가 수행되고 있 다. 여기에는 도선지원 시스템 개발, 자동계류시스템 개발, 육상 제어 시뮬레이터 개발(Gong et al., 2022) 등 항만 안전과 관련된 다양한 연구가 수행되고 있다. 이 중 자동계류시스 템은 기존의 로프 방식에서 벗어나 선박의 계류 과정을 신 속하고 안전하게 수행하기 위한 자동화된 시스템이다(Kim et al., 2022a). 특히 자동계류시스템은 계류 과정에서 로프로 인한 인명사고를 근본적으로 줄일 수 있는 시스템이라 할 수 있다. 본 논문은 자동계류시스템의 안전한 운용을 위한 센서시스템의 개발과 관련된 것으로, 상용화된 레이저 센서 에 추가적인 기능들로 보완한 변위 및 속도 측정시스템의 설계 방법을 제안한다. 보다 구체적으로, 본 논문은 우선 레 이저 센서의 성능 분석을 수행한다. 특히 실외 해상 환경에 서 사용됨을 감안하여 장기간 동안 레이저 변위 센서로부터 실측 데이터를 수집하고, 이를 기상청 데이터를 활용하여 센서의 환경적 특성분석을 수행한다. 이렇게 분석된 환경적 특성을 기반으로, 본 논문은 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측정 시스템의 설계 및 설치 방법을 제안한다. 또한 측정 데이터로부터 센서의 상태를 파악하기 위한 상태 감지 와 변위 데이터로부터 정밀한 속도 추정을 위한 알고리즘을 제시한다. 더불어 12~15cm/sec의 설계 접안속도 범위를 벗어 나는 선박을 고려하여 10~30cm/sec의 속도 구간에 대한 성능 분석 실험을 통해 제안된 시스템의 유용성이 평가된다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 본 논문에서 대 상으로 하는 레이저 변위 센서의 환경에 따른 성능 분석에 관 해 기술한다. 제3장은 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측 정 시스템의 설계 및 구현과정을 다룬다. 제4장은 제안된 시스 템의 성능을 평가하며, 마지막으로 제5장에서 결론을 맺는다.
2. 레이저 센서의 성능 분석 및 문제점 도출
2.1 대상 레이저 센서
자동계류장치는 선박 고정을 위한 말단부(end effector)에 흡착 패드가 부착된 매니퓰레이터로 간주될 수 있으며(Kim et al., 2022b), 계류되는 선박의 고정을 위하여 흡착 패드를 선체 측면에 탈·부착시키는 과정에서 매니퓰레이터의 제어 는 필수적이다(Kim et al., 2019). 또한 자동계류장치의 흡착 부의 위치나 속도를 제어하기 위해서는 선체 측면과의 상대 변위 및 속도 상태가 감지되어야 한다. 이를 위해 본 연구에 서는 레이저 변위 센서를 기반으로 상태를 측정할 수 있는 센서 시스템을 개발하고자 한다.
레이저 변위 센서는 감지 범위, 정확도 및 정밀도, 방수 등급, 크기, 가격 등을 선정기준으로 고려하였다. 먼저 레이 저 변위 센서의 감지 거리, 정확도, 정밀도 등의 성능은 자 동계류장치의 제어성능과 밀접하게 연관되므로 중요한 선 정기준이 된다. 다음으로 레이저 센서의 설치 위치가 해상 과 근접한 부두에 설치되므로 방수, 외부 환경에 의한 외란 등이 중요한 선정기준이다. 이를 종합적으로 고려하여 감지 범위를 최소 100m 이상, 정확도 1m 기준 1mm 이하, 분해능 1mm 이하, 방수 등급 IP67 이상을 선정기준으로 하였으며, 이 조건을 만족하는 SKD-100D 모델을 변위 측정용 레이저 센서로 선정하였다.
본 논문에서 이용하는 SKD-100D 모델은 0~100m의 측정범 위를 가지고 있으며, 측정 분해능은 1mm(신규 버전의 경우 0.1mm)이다. 센서에 사용되는 레이저 등급은 Class 2로서 1mW 이하의 출력을 가지는 635nm 파장대의 적색광을 방사하 는 레이저 센서이다. 또한 방진 및 방수 등급은 IP67로서 초기 에 고려했던 방진/방수 조건을 만족한다. Table 1은 본 논문에 서 이용하는 레이저 변위 센서의 세부 사양을 나타낸다.
2.2 실내 환경에서 레이저 변위 센서의 성능 분석
레이저 변위 센서의 성능을 구체적으로 확인하기 위하여 성능 분석 실험을 수행하였다. Fig. 1은 센서의 정확도 및 정 밀도를 측정하기 위한 실험환경 및 방법을 나타내고 있다. 센서의 정확한 실측 여건(ground truth condition)을 마련하기 위하여 이동가능한 거리가 최대 13m, 이동 및 정지 시 오차 0.02mm인 대형 수평형 CNC 선반을 이용하였다. 센서 설치 위치, 선반 공구대, CNC 선반의 이동 거리 등을 고려하여 레 이저 변위 센서의 실험 범위를 0~12m로 설정하였다. 센서는 CNC 선반의 주축대를 기준으로 고정하였고 공구대에 측정 판을 설치하여 레이저 센서와 측정판 간의 상대 변위를 측 정할 수 있도록 실험환경을 구축하였다.
변위별 레이저 센서의 정확도 및 정밀도 분석을 위해 참 조 위치는 거리 구간별로 측정 간격을 구분하였다. 0~1m 구 간은 매 10cm 간격마다 측정하였고 1~2m 구간은 매 20cm 간 격마다 측정하였다. 또한 2~10m 구간은 매 50cm 간격으로 측정하였으며 10m 이상은 2m 간격으로 측정을 수행하였다. 그리고 각 변위에 따른 측정회수는 100회로 설정하였다.
Fig. 2는 구간별로 측정된 데이터의 성능 분석 결과를 나 타낸다. Fig. 2(a)는 매 측정 변위에서 수집된 데이터의 평균 (상단)과 측정 위치에 대한 평균값의 편차(하단)를 각각 나 타낸다. 측정 데이터의 평균과 편차는 레이저 변위 센서의 정확도를 분석하기 위한 것으로서, 전 구간에 걸쳐 ±0.5mm 이내의 정확도를 나타내고 있음을 확인할 수 있다. Fig. 2(b) 는 측정된 데이터의 분포를 면밀하게 확인하기 위하여 바이 올린 플롯(Violin plot)을 이용하여 시각화한 것이다. 대부분 의 측정 데이터가 50% 인근으로 분포하고 있으나, 데이터 일부에서 한쪽으로 치우쳐 보이는 곳은 센서의 변위 분해능 이 1mm 이기 때문이다. 정밀도를 확인하기 위해 측정된 데 이터의 평균(Mean), 표준편차(Std), 사분 위수의 값은 Table 2 에 기술되어 있다. 여기서 표준편차를 토대로 볼 때 가장 먼 변위인 1,200cm의 경우에도 표준편차가 0.077cm로 1mm 미만 의 정밀도를 가지는 것으로 확인되었다. 사분 위수의 경우 20%, 50%, 75%의 대푯값이 같은 값으로 표현될 정도의 정밀 도를 나타내고 있다.
2.3 실외 환경에서 레이저 변위 센서의 성능 분석
앞서 기술한 분석 결과를 토대로 볼 때, 레이저 변위 센서 는 실내 환경에서 만족할 만한 성능을 확인하였다. 그러나 실외 환경의 경우 실내와 달리 성능에 영향을 미칠 수 있는 온도, 습도, 시정(視程) 등 다양한 외적인 환경변화가 존재한 다. 자동계류장치의 경우 부두에 설치되는 특수성으로 인해 특정한 환경조건에서 측정오류에 대한 가능성을 완전히 배 제할 수 없다. 이러한 측정오류를 유발하는 환경조건을 사 전에 파악하는 것은 센서 시스템의 설계나 설치 등에 있어 전반적인 센서 시스템의 신뢰성을 높이는 바람직한 단계로 여겨진다. 이에 레이저 변위 센서를 외부에 설치하고 변화 하는 외부 환경에서 장시간 동안 센서 데이터를 취득하도록 DAQ(Data acquisition) 장치를 구현하였다. Fig. 3는 레이저 변 위 센서를 이용한 DAQ 장치의 구성과 설치 환경을 나타내 고 있다. DAQ 장치는 크게 레이저 센서 모듈, 카메라 모듈, 제어기 모듈로 구성되어 있다. 카메라 모듈은 레이저 센서 데이터를 수집할 때 외부 환경 상태를 파악하기 위해 사용 되었다. 제어기 모듈은 ROS(Robot Operating System) 기반의 노드로서 임무를 수행하고, 레이저 센서 데이터와 카메라 영 상을 수집하여 ROS 네트워크상에서 데이터를 공유한다. 또 한 ROS 네트워크에는 센서 데이터와 카메라 영상을 전송받 아 파일로 저장하는 노드가 있으며, 매 10분 간격으로 전송 된 데이터를 파일로 저장한다. DAQ 장치가 외부에 노출되는 만큼 비바람이나 직사광선을 피할 수 있을 정도의 방수 처리 및 그늘막 장치를 Fig. 3와 같이 구성하였다. 레이저 센서의 측정 대상은 Fig. 3의 좌측에 보이는 사각 형태의 기둥으로 설정하였으며, 센서와 기둥과의 변위는 대략 5.7m이다.
본 연구에서 사용되는 레이저 센서는 최대 20Hz 샘플링 주파수의 디지털 데이터를 출력할 수 있는데 센서의 정밀도 /정확도 향상을 위해 디지털 필터와 같은 내부로직이 수행 되는 것으로 판단된다. 그 이유는 센서의 내부로직에서 불 확실한 요인이 발생하는 경우(예를 들어 측정 대상의 순간 적인 변화, 측정물의 급격한 명암의 변화 등) 데이터를 획득 과정에서 측정 지연이 발생하여 일시적인 무응답 상태가 확 인되기 때문이다. 본 연구에서 다루는 측정시스템은 자동계 류장치에 설치될 용도로 대략 30cm/sec 이내의 낮은 속도로 접안하는 대형선박의 변위/속도 측정을 목적으로 하고 있으 므로 앞서 언급한 불확실한 상황은 상대적으로 낮을 것으로 판단된다. 하지만 실외에 설치되는 장치이므로 외부환경 요 건에 대해 센서 데이터의 신뢰성 검증 차원에서 외적 요인 에 따른 센서의 특성 분석이 요구된다.
본 논문에서는 어떠한 요인에 의해 센서 데이터가 정해진 샘플링 시간 내에 측정되지 않은 경우를 측정손실(measurement loss)이라 정의한다. 또한 전체 데이터 중 측정손실이 발생한 비율을 측정손실률(measurement loss rate)로 정의한다. 레이저 센서로부터 측정손실을 직접 감지할 수 없으므로 Algorithm 1에 서 제시된 기법이 이용된다. Algorithm 1은 DataReceivingThread 와 DataWritingThread로 명명된 2개의 쓰레드로 구분되어 있 다. 이 두 쓰레드가 동시에 구동되면서 측정손실을 감지하 는 구조이다. DataReceivingThread는 레이저 센서로부터 데 이터가 전송되면 우선 유효한 데이터인지 확인한다. 만일 유효한 데이터라면 이것을 전역변수인 current_data에 저장 한 후 data_received_signal 플래그를 활성화(true)한다(Line 6~7 참조). Line 11의 DataWritingThread는 매 샘플링 시간마 다 data_received_signal 플래그를 확인하게 되는데, 만일 활성 화된 상태라면 센서로부터 획득된 값을, 그렇지 않으면 -1의 값을 파일에 기록하는 작업을 수행한다. Fig. 4는 두 쓰레드 간의 상호 작용 관계를 도식화한 것이다. 센서로부터 응답 이 없는 경우(Fig. 4 중앙부 참조)에는 data_received_signal이 DataReceivingThread에 의해 활성화되지 않는다. 이 경우에는 DataWritingThread에서 측정손실이 발생한 것이라 여기고 -1의 값을 파일에 기록하고 있다. 정상적으로 센서 데이터가 획득 될 때는 이 값이 그대로 데이터 파일에 기록된다. 이러한 작 업은 샘플링 시간 Δt에 의해 주기적으로 이루어지는데 Algorithm 1의 Line 20에 있는 Sleep() 함수로 구현되며 본 연 구에서는 0.1sec로 설정되었다. 데이터 획득 프로그램은 매 10분 간격으로 500개의 레이저 센서 데이터를 기록하도록 구 현되었으며, 또한 이 시점에서의 외적 환경을 포착하기 위해 카메라로부터 캡처된 이미지를 저장하도록 구현되었다.
레이저 센서의 측정손실이 발생한 경우 어떠한 외적 요인 이 영향을 미치는지 분석하기 위하여 기상청 기상자료개방 포털 사이트로부터 수집된 데이터를 활용하였다(KMA, 2023). 다양한 기상청 데이터 중 레이저 센서의 측정손실과 연관될 만한 변수를 일차로 선택하였는데, 여기에는 기온, 강수, 풍 속, 습도, 일조, 일사, 적설, 시정 데이터가 포함된다. 기상 데 이터는 2022년 06월부터 2023년 1월까지 8개월간의 데이터 로 매 1시간 간격으로 기록되어 있다.
기상 데이터와 레이저 센서 데이터를 전체적으로 병합시 키기 위하여, 우선 10분 간격으로 저장된 레이저 데이터를 다시 1시간 간격으로 병합하였다. 예를 들어 12:00~12:50분까 지의 레이저 센서 데이터는 12:00의 기상 데이터와 대응되는 것으로 간주하였다. 또한 이렇게 병합된 레이저 데이터로부 터 평균, 표준편차, 측정손실률(퍼센트)을 산출하였다. Fig. 5 는 최종적으로 병합된 데이터를 시간에 따라 출력한 그림이 다. 여기서 파란색 실선은 원본 데이터를 나타내며 붉은색 실선은 윈도우 크기가 24인(24시간 동안의 평균을 의미) 이 동 평균 필터(moving average filter)를 적용한 데이터를 나타 낸다. 또한 기상 데이터 중 강수, 일조, 일사, 적설의 경우 결 측치가 존재하는데 이의 경우 결측치를 0으로 처리하였다. Fig. 5의 맨 아래 출력된 데이터가 측정손실률을 나타내며 필터링 된 데이터를 토대로 볼 때 여름철에 손실률이 다소 높은 경향이 있으며 겨울철에는 적설량이 존재하는 경우 손 실률이 다소 두드러진 것으로 보인다.
측정손실률과 기상요인들과의 상관관계를 분석하기 위하여 주요 변수 간의 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient) 를 산출하였다. 또한 전처리 작업으로 변수 간의 산점 패턴 및 히스토그램을 분석한 결과 정규분포를 가정하는 것이 적절하 지 않은 것으로 판단되어, 피어슨 상관계수와의 비교군으로서 스피어만 상관계수(Spearman’s rank correlation coefficient)를 추 가로 산출하였다. Fig. 6(a)는 측정손실률 데이터의 히스토그 램 분포도를 나타낸다. 이를 통해 알 수 있듯이 데이터 대부 분이 10% 이내에 분포하며 정규분포와는 거리가 있음을 알 수 있다. Fig. 6(b)는 주요 변수들에 대하여 각각 두 가지 상 관계수를 산출하여 히트맵으로 나타낸 것이다. 우선 피어슨 상관계수를 살펴보면 일조(sunshine) 및 일사량(solar radiation) 과 측정손실률(measurement loss late)의 상관계수는 각각 0.32 와 0.39로서 약한 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있다. 반 면 스피어만 상관계수를 통해 분석된 결과는 각각 0.50과 0.56으로 피어슨 상관계수보다 높게 나타났다. 이는 Fig. 6(a) 와 같이 측정손실률의 데이터 분포가 정규분포에서 다소 벗 어나기 때문이며, 이로 인해 피어슨 상관계수와 비교해 스 피어만 상관계수가 변수 간의 상관관계를 설명하는데 보다 적합함을 의미한다. 이를 통해 일조와 일사량은 측정손실을 발생시키는 원인이 될 수 있음을 주목할 필요가 있다. 이외 의 기상 변수에 대해서는 0.24 미만으로 상관성이 없다고 해 석된다. 측정손실이 일조 및 일사량과 상관이 있다면 밤보 다 낮 동안의 측정손실이 더욱 발생할 가능성이 있다는 것 이며, 이는 광에 의한 손실과 열에 의한 손실로 구분하여 생 각해 볼 수 있다. 본 논문에서 다루는 레이저 센서는 실외용 으로 설계되어 있어 광에 의한 손실은 상대적으로 적다. 또 한 일사량과 측정손실 간의 스피어만 상관계수를 토대로 0.56의 뚜렷한 양의 상관 관계를 가지는 것으로 미루어볼 때 태양 복사열이 측정손실에 영향을 미치는 것으로 해석된다. 그런데 측정손실과 기온의 상관도가 0.2로 미미한 수준이며 온도 상승의 원인이 복사열인 것으로 판단된다. 자료수집이 진행되는 동안 레이저 센서는 밀폐된 케이스 내부에 설치되 어 있었는데(Fig. 3 참조), 케이스 외부로 전달된 복사열을 방 출하는 과정에서 케이스 내부의 온도를 더욱 높이고 이로 인해 센서의 측정오류를 유발시키는 것으로 판단된다.
Fig. 5에서 적설량의 시계열 데이터를 나타내는 그래프를 참조하여 측정손실에 대한 그래프를 비교해볼 때 적설량과 측정손실이 부분적으로 상관이 있을 가능성을 보인다. 이를 보다 세부적으로 분석하기 위해 2022년도 12월 1~31일 시간 구간에 대한 적설량(회색)과 측정손실(청색) 데이터를 하나 의 그래프로 도시한 것이 Fig. 7이다. 12월 19일에는 측정손 실이 최고값을 갱신하는 a-시점(오전 08시경)에서 약 15cm의 적설량을 나타내는데 이 당시의 카메라 캡처 영상인 a를 살 펴보면 카메라 렌즈 절반이 적설로 인해 가려져 있음을 확 인할 수 있다. Fig. 3을 통해 알 수 있듯이 레이저 센서의 설 치 위치는 카메라의 아래쪽이며 센서의 투광부에도 눈이 쌓 여 있을 것으로 추측할 수 있다. Fig. 7의 b 시점에는 측정손 실이 저하되며 정상적인 거리 측정이 이루어진 시점으로 캡 처 영상 b는 햇빛에 의해 눈이 녹고 있는 흔적을 이미지 중 간 부분에서 확인할 수 있다. 또 c 시점(23일 7시 50분경) 역 시 적설을 확인할 수 있으며 특히 영상 아래쪽에 레이저 광 이 반사되어 카메라 영상에 투영된 것을 확인할 수 있다. 이 역시 레이저 센서의 투광부에 눈이 쌓여 있을 것임을 시사 하며 측정손실 또한 80% 정도 발생하고 있음을 알 수 있다. d-시점은 눈이 일정량 녹아서 다시 정상적인 측정이 가능해 진 시점으로 측정 대상 기둥 우측으로 레이저 광이 보이고 있음을 확인할 수 있다. 한편 측정손실 시계열 데이터를 살 펴보면 일관성을 보이지는 않으나 특정 시간대에서 측정손 실이 두드러지게 높아지는 것을 확인할 수 있다. 이에 캡처 된 영상을 확인한 결과 이 시간대가 태양광이 레이저 센서 투광부로 직접적으로 유입되는 시점임을 알 수 있었다. Fig. 7-e는 오전 9시 20분에 캡처된 영상이며, 이때 직사광선이 그대로 유입되고 있음을 영상 내에 확산되어 있는 태양광으 로부터 확인할 수 있다.
레이저 센서의 측정손실률과 기상 변수와의 상관성 분석 을 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 레이저 센서의 측 정손실률은 일사량과 관련이 있으며, 이는 태양 복사열로 인해 센서가 설치된 케이스 내부 온도가 증가함으로써 측정 손실을 발생시키는 것으로 추정된다. 이에 레이저 센서가 복사열에 의해 발열되지 않도록 시스템의 설계단계에서 이 에 대한 대응책 마련이 필요하다. 둘째, 레이저 센서의 투광 부가 적설로 인해 가려지지 않도록 센서의 설치 위치 선정 에 주의하여야 한다. 또 일반적인 경우는 아니지만 레이저 센서의 투광부가 직사광선을 직접 바라보는 위치는 피하도 록 설계될 필요가 있다.
본 연구에서는 실험 장치를 위치시키는 단계에서 적설에 따른 영향을 간과하였고 이에 따른 데이터 손실을 초래한 것으로 해석될 수 있다. 하지만 오히려 이러한 시행착오가 시스템의 설계단계에서 잘 반영될 수 있는 계기가 되었다. 본 연구에서는 앞서 기술한 환경적 특성 분석 및 고찰을 토 대로 기존의 레이저 변위 센서를 응용하여 자동계류장치용 변위 및 속도 측정시스템을 개발하였으며 세부적인 내용은 다음 장에 기술한다.
3. 자동계류장치용 변위/속도 측정 시스템 설계
3.1 시스템 구성
자동계류장치 말단부의 흡착 패드를 선체 부착 위치로 정 확히 이동시키기 위해서는 선체 측면까지의 변위 및 속도 정 보를 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 지금까지의 분석자료를 토대로 선체와의 정밀한 상대 변 위와 속도 정보를 제공할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.
일반적으로 레이저 변위 측정값을 이용하여 속도를 추정 하는 것은 어려운 작업은 아니며, 자동계류시스템의 주 제 어기에서 속도 추정 기능을 구현하는 방법도 이용할 수 있 다. 그러나 본 연구에서는 측정부를 별도의 모듈로 구성하 였는데 이는 다음과 같은 2가지 측면을 고려하여 설계된 것 이다. 첫째, 변위 데이터뿐 아니라 속도 및 현재 데이터의 상태정보와 같은 추가정보를 일괄적으로 제공하는 측정시 스템이 필요하다. 둘째, 효율적인 시스템의 통합 관점에서 기능별 모듈화 및 확장성의 관점에서 설계된 것이다. 이에 별도의 마이크로프로세서를 이용하여 측정되는 레이저 센 서 측정값을 정제된 상대 변위, 속도, 상태정보를 추가로 산 출하여 RS485 ModbusRTU 프로토콜을 통해 주 제어기와 연 동될 수 있는 측정시스템을 설계하고 구현한다.
Fig. 8은 앞서 언급한 기능을 구현하기 위한 전체 시스템 의 구성도를 나타내고 있다. 우선 시스템과 연동되는 레이저 센서는 SKD-100D 모델로서 UART, RS232, RS485 등 다양한 인터페이스 방식으로 제공되는데 본 논문에서는 RS485방식 을 이용한다. 마이크로컨트롤러로는 Arduino Nano Every버전 을 이용하며 레이저 센서와의 인터페이스를 위해 RS485-TTL 컨버터 모듈을 이용한다. 또한 외부 RS485 네트워크와 연동 을 위해 또 하나의 RS485-TTL 컨버터 모듈이 이용된다.
3.2 통신 인터페이스 설계
본 연구에서 개발한 측정시스템은 외부와의 연동을 위해 RS485 ModbusRTU 프로토콜을 이용하여 통신 인터페이스를 구현하였다. Table 3은 본 논문에서 개발한 측정시스템(Slave) 과 주 제어기(Master) 간의 통신 데이터 패킷의 구조를 나타 낸다. 측정시스템으로부터 데이터 전송을 요청하기 위해서 마스터는 슬레이브(0x01의 주소를 가진다고 가정)에게 Table 3와 같은 데이터 패킷을 구성하여 RS485 네트워크상에 방송 (broadcasting)한다. 여기서 데이터 패킷의 구성 방법은 ModbusRTU 프로토콜을 따른다.
Table 4는 센서 데이터 전송 요청을 받은 슬레이브 모듈 (여기서 슬레이브 모듈의 주소는 0x01이라고 가정함)에서 마 스터로 데이터를 전송하기 위한 데이터 패킷의 구조를 나타 낸다. 여기서 Data 필드는 14바이트로 구조화된 패킷으로 데 이터 필드의 구조는 Table 5와 같다. 데이터 필드에는 총 4개 의 데이터가 포함되어 있으며, 순차적으로 4바이트의 타임 스탬프(timestamp), 4바이트의 변위(distance), 4바이트의 속도 (velocity), 2바이트의 센서 상태(sensor status) 데이터로 구성되 어 있다. 여기서 타임 스탬프는 측정이 이루어진 순간의 시 간을 us 단위로 캡처한 값을 나타내며, 변위는 0.1mm 단위로 스케일된 무부호 4바이트 정수(unsigned long)로, 속도는 0.1mm/s 단위로 스케일된 4바이트 정수(signed long)로 표현된 다. 센서 상태는 2바이트 정수(signed short)로서 1, 0, -1의 상 태 값으로 표현된다. 여기서 1은 정상(normal)을 의미하고. 0 은 측정중단(halt)을 -1은 범위초과(out of range)를 의미한다.
3.3 하드웨어 설계 및 구현
Fig. 9(a)는 본 연구를 통해 구현된 변위/속도 측정시스템 의 설계도면을 나타내고 있다. 앞서 기술한 분석 결과를 적 용하여 레이저 센서는 상대적으로 방열이 까다로운 콘트롤 러 케이스의 내부가 아닌 외부에 장착하는 방식으로 설계하 였다. 이는 대상 레이저 센서가 IP67의 방수 등급이기도 하 지만 보다 현실적인 대안으로 1) 센서 장치는 눈이 쌓이거나 빗물이 고일 가능성이 없는 천장 부분에 설치, 2) 센서 장치 는 직사광선이나 비를 피하면서 적설에 대한 영향이 최소화 되도록 처마 형태의 구조물 아래에 설치하는 것을 반영하여 설계한 것이다. Fig. 9은 본 연구를 통해 개발된 센서 시스템 의 프로토타입을 나타내고 있다. 여기서 Fig. 9(b)는 마이크 로컨트롤러를 비롯한 핵심 모듈들의 배치 및 구현 모습을 나타내고 있으며, Fig. 9(c)는 조립이 완료된 센서 시스템의 프로토타입을 나타내고 있다.
3.4 상태 감지 및 속도 추정 알고리즘
본 연구에서 사용되는 레이저 센서가 측정범위를 벗어나 는 경우 변위 데이터는 특정 포맷(예: 0xFFFFFFFF)으로 출력 된다. 따라서 측정범위를 벗어나는 경우의 상태는 특정 포 맷을 활용하면 된다. 그러나 환경변화 등과 같은 요인으로 측정에 문제가 있을 경우는 가장 최근에 측정했던 값을 출 력하도록 하였다. 이러한 특성을 활용하여 본 연구에서는 다음과 같은 상태 감지 알고리즘을 구현하였다. 번째 샘플 시간에 대한 변위 측정치를 라 하자. 본 논문에서는 센서 로부터 측정된 데이터에 대해서는 아래첨자를 이용하고 측 정시스템으로부터 출력된 데이터를 d[]와 같이 브라켓을 이용하여 표현한다. 센서의 상태를 나타내는 변수를 s []라 하고, 센서의 측정치는 일정 스텝마다 저장되는데 시간에 서 저장된 연속한 3개의 측정치 집합을 { , - 1, - 2 라 하자. 이 중 하나라도 측정범위를 벗어날 때는 s [] = -1로 설정하고 “out of range”의 의미를 부여한다. 만 일 3개의 측정치가 완벽히 동일한 값을 가지는 경우 s [] = 0으로 설정하고 “halt”의 의미를 부여한다. 이외의 경 우에는 s[ ] = 1로 설정하고 “normal”의 의미를 부여한다. 정상적일 때에 대해서만 d[] = 로 갱신함으로써 나머지 경우에는 자연스럽게 유효한 최근의 값을 가지게 된다. 상 태 감지 과정에서 연속한 3개의 측정치 집합을 이용하는 것 은 노이즈로부터 덜 민감하게 동작시키도록 하기 위함이다. 또 완벽히 동일한 3개의 측정치에 대한 전제는 레이저 센서 데이터가 0.1mm 스케일로 분해능이 매우 높아 정상적이면 3 개의 값이 완벽히 같게 제공될 확률이 매우 낮기 때문이다.
본 논문에서 이용되는 레이저 센서는 비교적 높은 정확도 및 정밀도의 변위 데이터를 제공한다. 그러나 속도 데이터 는 제공하지 않으므로 속도 산출을 위한 별도의 과정이 필 요하다. 시간에서 레이저 센서가 제공하는 변위를 라 하 고 - 1시간에서 측정된 변위를 - 1이라 하면 속도는 두 변위의 차로 산출될 수 있다.
여기서 Δt는 t - t - 1을 나타낸다. 그러나 단순히 변위의 차분 식으로부터 산출한 속도는 노이즈에 매우 민감하므로 본 논문에서는 이를 위한 1차 저역통과필터(low-pass filter)를 설계한다. 1차 저역통과필터는 식 (2)와 같은 전달함수로 나 타낼 수 있다.
여기서 V (s)는 식 (1)로부터 산출되는 속도를, 는 필 터를 통과하여 추정된 속도에 대한 라플라스 표현을 나타낸 다. 시정수 τ를 결정하기 위하여 1차 저역 통과 필터의 차단 주파수(cut-off frequency)를 fc를 이용할 수 있다. 차단 각주 파수를 ωc라고 할 때 시정수 τ = 1/ωc의 관계가 있으며, 또 ωc = 2πfc의 관계를 이용하면 차단 주파수 fc의 설정에 따 른 시정수 τ를 결정할 수 있다. 식 (2)를 라플라스 역변환하 여 전개하면
와 같이 나타낼 수 있고 이를 이산시간에서 차분방정식으로 나타내면
를 유도할 수 있다. 본 논문에서는 식 (4)를 마이크로프로세 서를 기반으로 1차 저역통과필터를 구현하였으며, 이를 통해 선박의 실시간 속도 측정이 가능한 시스템을 구현하였다.
4. 제안된 시스템의 성능 평가
4.1 실험환경 및 조건
본 논문에서는 제안된 센서 시스템의 성능평가를 위해 Fig. 10와 같은 실험환경을 구축하였다. 좌측에는 레이저 센 서 시스템과 PC 기반의 모니터링 시스템을 위치시켰고 우측 에는 그리퍼가 장착된 매니퓰레이터 로봇을 위치시켰다. 또 한 그리퍼의 평평한 면을 대상으로 레이저 센서를 정렬시킨 후 센서로부터 측정되는 상대 변위 및 속도 데이터를 모니 터링하였다. ModbusRTU 슬레이브들의 제어를 위해 하나의 마스터가 필요한데, 본 논문에서는 이러한 기능을 수행할 수 있는 상용 소프트웨어인 Modbus Poll(Witte software, 2023) 을 이용하였다. Fig. 10의 좌측 모니터에는 Modbus Poll 소프 트웨어를 통해 센서 시스템으로부터 획득한 데이터를 실시 간 그래프로 출력하고 있는 장면을 보여주고 있다.
일반적으로 속도에 대한 성능평가 과정은 변위에 대한 성 능평가 과정에 비해 까다롭다. 속도 데이터의 검증을 위해 서는 일정한 속도로 측정 대상을 이동시킬 수 있는 장치가 필요하나 공간상의 한계 및 비용적 측면에서 이를 구현하기 가 쉽지 않다. 따라서 본 논문은 프로그래밍 가능한 산업용 로봇팔을 이용하여 그 말단부에 부착된 그리퍼(gripper)를 측 정 대상으로 간주하였다. 또한 작업 공간상의 두 개 경유 지 점을 설정하여 일정한 속도로 반복 이동하도록 산업용 로봇 팔을 프로그래밍하여 실험환경을 구축하였다. Fig. 10의 우 측 그림은 센서와 측정 대상과의 상대 변위가 최소가 되는 경유 지점과 최대가 되는 경유 지점에서의 로봇팔의 형상을 각각 나타내고 있다. 그리퍼는 이 두 경유 지점을 관절공간 이 아닌 작업 공간상에서 직선으로 이동하게 되며, 사용자 에 의해 속도 및 가속도 파라미터를 입력함으로써 로봇팔의 모션 상태를 결정할 수 있다.
본 연구에서는 로봇 형상의 특이점이 발생하지 않은 범위 내에서 직선 이동 변위를 700mm로 설정하였다. 검증실험을 위하여 본 논문에서는 로봇의 말단부의 속도를 10, 15, 20, 25, 30cm/s로 설정하여 정속 물체를 재현하였다. 말단부의 속 도를 이와 같이 설정한 이유는 국내 탱커선 전용부두의 설 계접안속도가 12~15cm/sec의 범위로 규정되어 있고, 실측 데 이터를 토대로 이 구간의 누적 분포가 약 95%로서 실제 선 박의 접안속도를 고려한 것이다(Lee et al., 2019). 그러나 이 접안속도 범위를 벗어난 선박도 존재하므로 이를 고려하여 10~30cm/sec의 속도 구간을 설정하였다. Fig. 10의 좌측 모니 터 쪽으로 로봇의 말단부가 이동하는 동안 개발된 측정시스 템으로부터 출력되는 변위 및 속도가 그래프에 도시되는 장 면을 확인할 수 있다.
4.2 실험 결과 및 고찰
Fig. 11은 말단부의 속도를 10cm/s로 설정했을 때 제안된 측정시스템으로부터 획득된 변위 및 속도를 나타낸다. 이를 토대로 보면 말단부가 정속으로 두 경유점을 반복 이동하는 동안 변위는 약 310cm~380cm 구간에서 램프형 출력패턴을 보이며 속도는 –10cm/sec와 10cm/sec 구간에 대해 계단형 출 력패턴을 보인다. 또 정속을 유지하는 동안 속도 데이터도 일정한 값을 유지하고 있는 것으로 확인된다. 한편 측정된 데이터에는 백색노이즈(white noise)를 일정량 포함하고 있으 며 한 번씩 편차가 다소 큰 노이즈도 포함하고 있다.
실험에 사용된 산업용 로봇팔은 사용자가 설정한 속도에 대해 정확한 재현이 가능하므로 각각의 설정 속도를 정답 (ground truth)로 간주하여 레이저 측정기로부터 추정된 속도 와의 오차를 산출하였다. 이때 안정된 정속 구간에 대한 오 차 산출을 위해 매 스트로크의 40% 시점에서 90% 시점까지 의 속도 데이터만을 선별하였다. 이 근거는 저역 통과 필터 를 적용함에 따른 응답 지연 구간과 경유 지점 근방에서 발 생하는 말단부의 가속 및 감속 구간을 제외하여 순수한 정 속 구간에 대한 오차만을 분석하기 위함이다. 제안된 시스 템은 속도 추정을 위해 식(4)의 저역통과필터가 구현되어 있 으며, 본 실험에서 설정된 차단주파수는 1Hz이다. 이는 제안 된 시스템의 응용 목적이 부두에 접안하는 대형선박의 속도 를 추정하는 것으로서 선박의 모션 변화가 상대적으로 크지 않기 때문이다.
Table 6은 각각의 설정 속도에 대한 오차들을 이용하여 RMSE(root mean square error)와 MAE(mean absolute error)를 산 출한 결과를 나타낸다. 예를 들어 10cm/s의 설정 속도에 대 해 RMSE는 0.388cm/s, MAE는 0.277cm/s의 오차를 보였다. 또 한 10cm/s의 설정 속도에 대해 상대적으로 각각 3.879%와 2.767%의 상대오차(RE: relative error)가 산출되었다. 전체적으 로 RMSE가 MAE보다 다소 높은데 이는 속도 오차가 균일하 지 않고 이상치(outlier)들이 어느 정도 포함된 것으로 해석할 수 있다. 측정 대상의 속도가 증가할수록 RMSE 및 MAE 모 두 오차가 증가하는 경향을 보였으며 평균적으로 RMSE 기 준 3.7%의 상대오차가, MAE 기준 2.6%의 상대오차가 발생 한 것으로 확인되었다. 필드와 속도 구간은 다르나 제안된 시스템과 유사한 시스템인 무인교통단속장비의 상대속도 허용오차는 5% 이내로 제시되어 있으며(KoROAD, 2023;Kim et al., 2004), 본 논문의 상대오차는 이 허용오차 범위 내에 있음을 알 수 있다.
저역통과필터의 구현 시 차단주파수를 더욱 낮추면 필터 의 효과도 증가하여 더욱 정밀한 속도 추정이 가능할 수 있 다. 그러나 이 경우 응답 지연이 필연적으로 증가하므로 본 논문에서는 정밀도와 응답 지연 간의 절충을 통해 차단주파 수를 1Hz로 선정하였다.
제안된 시스템의 성능평가 실험 결과를 요약하면 다음과 같다. 제안된 센서 시스템의 변위 측정 성능은 12m 거리 기 준 ±0.5mm 이내의 정확도와 1mm이내의 정밀도를 보였다. 또 한 속도 추정성능은 RMSE 기준으로 상대오차 3.7% (MAE기 준 2.6%)의 추정 성능을 보였다. 또한 센서의 환경적 특성 분 석을 통해 시스템의 설계 및 설치에 있어 태양 복사열로 인 한 방열 설계, 겨울철 적설에 대비한 설치 위치, 투광부의 직 사광선 회피 위치에 대한 고려가 특히 필요함을 확인하였다.
5. 결 론
본 논문에서는 선박 자동계류장치를 위한 변위 및 속도 측 정시스템의 설계 및 구현 방법을 제안하였다. 제안된 시스템 은 비교적 저렴한 상용 레이저 변위 센서를 기반으로 접안하 는 선박의 변위 및 속도 추정에 적합한 성능과 기능적 개선을 목적으로 설계되고 구현되었다. 이를 위해 우선 레이저 변위 센서의 성능 분석을 수행하였고 12m 이내의 실내 환경에서 1mm 이하의 높은 정확도 및 정밀도를 확인하였다. 또한 실외 환경에서 약 8개월에 걸쳐 수집한 센서 데이터에 대하여 측 정손실을 정의하고 이를 다양한 기상 데이터와의 상관성 분 석 및 영상 분석을 수행하였다. 이를 통해 시스템 설계 및 설 치 시 특히 고려해야 할 만한 복사열, 적설, 직사광선과 관련 된 문제점을 도출하였다. 본 논문은 도출된 문제들을 반영하 여 시스템의 설계 및 설치 방법에 대한 가이드를 제시하였다. 또한 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측정시스템의 기 구적 및 전기적 하드웨어 설계, 통신 프로토콜, 센서의 상태 감지 및 속도 추정 알고리즘 등 시스템 설계 전반에 걸친 구 성 방법을 제안하였다. 제안된 시스템의 유효성을 평가하기 위하여 10~30cm/sec의 속도 구간에 대하여 속도 추정 성능 실 험을 수행하였다. 그 결과 RMSE 기준 3.7%(MAE 기준 2.6%) 의 속도 추정에 대한 상대오차 성능을 확보할 수 있었다. 더 불어 제안된 시스템에 구현된 저역통과필터의 차단주파수를 조정함으로써 측정시스템의 속도 추정 정밀도와 응답 지연과 의 타협을 통한 성능개선의 여지를 남겨 두었다.
제안된 시스템이 실제 선박의 접안 및 계류작업에 안정적 으로 활용되기 위해서는 다양한 해상환경 및 선체 조건 등 에 대한 성능 검증 연구가 추가적으로 필요하며, 이에 관한 연구는 추후 과제로 남긴다.
