선박 내 불완전한 무선 통신 영역에서 사용 가능한 긴급 구조를 위한 측위
Positioning for Emergency Rescue in Ships with Incomplete Wireless Communication Coverage
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Abstract
GPS를 포함한 범지구위성항법시스템(GNSS)은 위치 기반 서비스를 제공하는 대표적인 기술이지만, 선박 내부와 같은 실내 환경에서는 신호 감쇠로 인해 정확한 위치 추정이 어렵다. 본 연구에서는 선박 내부의 긴급 구조를 위한 측위 기법으로, 스마트폰의 IMU 기반 PDR(Pedestrian Dead Reckoning)과 핑거프린팅 기법을 결합한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 시스템은 GNSS 신호가 없는 환경에서도 안정적으로 위치를 추정하며, PDR의 누적 오차를 핑거프린팅으로 보완한다. 본 연구는 선박 내 긴급 구조 상황에서 신뢰성 있는 위치 추정을 제공할 수 있는 실질적인 해결책을 제시한다.
Trans Abstract
Global Navigation Satellite System (GNSS) including GPS is a key technology for location-based services. However, accurate positioning in indoor environments such as within ships is challenging due to signal attenuation. This study proposes a positioning algorithm that combines IMU-based Pedestrian Dead Reckoning (PDR) and fingerprinting techniques for emergency rescue operations inside ships. The proposed system could enable reliable positioning in GNSS-denied environments and mitigate cumulative error of PDR with fingerprinting. This study provides a practical solution for robust positioning in emergency scenarios within ships.
1. 서 론
위치 기반 서비스에서 가장 널리 활용되는 측위·항법·시각(PNT; positioning, navigation, and timing) 서비스는 GPS(Global Positioning System)를 포함한 범지구위성항법시스템(GNSS; global navigation satellite system)이다 (Seo et al., 2009; Park et al., 2022). 그러나 GNSS에서 사용하는 위성 신호는 매우 약한 세기를 가지므로 재밍이나 스푸핑과 같은 전파 교란 상황에 취약하고, 실내에서는 지붕이나 벽과 같은 장애물로 인해 신호 감쇠가 발생하여 선박 내부와 같은 실내 환경에서는 정상적으로 동작하기 어렵다 (Jeong et al., 2006). 이러한 GNSS의 약점으로 인해, 실외 환경에서 GNSS를 제대로 사용할 수 없는 상황에서는 eLoran과 같은 지상파 신호를 측위 목적으로 사용하거나 (Son et al., 2019; Son et al., 2022), 실내 환경에서는 Wi-Fi, Bluetooth 시스템이 구축되어 있는 곳에서 해당 무선 신호를 기반으로 한 측위 시스템을 구축하려는 연구가 진행되고 있다. 그러나 선박 내부의 경우, 전파 환경이 불안정하여 안정적인 무선 신호 송수신 환경을 유지하는 데 한계가 있다 (Kim et al., 2023).
특히 긴급 구조 상황에서는 측위 기능이 필수적이며, GNSS 신호와 무관하게 위치 추정이 이루어져야 한다 (Moon et al., 2024). 요구조자의 정확한 위치를 알 수 있다면 좋겠지만, 이를 위해서는 요구조자가 정확한 측위를 위한 적합한 장치들을 미리 소지하고 있는 상태에서, 측위 시스템이 정확히 작동해야 한다. 일반적인 실내 측위 상황에서는 해당 조건들을 만족한 상황을 상정하고 측위를 수행하지만, 재난 상황에서는 이 두 조건을 모두 충족하기 어렵다. 특히 선박 내부 환경은 GNSS를 효과적으로 사용할 수 없으며, 전파 환경의 제약으로 인해 무선 신호만을 이용한 단독 측위는 불안정한 결과를 초래한다.
이에 요구조자의 휴대폰에서 송신되는 업링크 신호를 활용한 실내 탐색 시스템이 제안되었다. (Moon et al., 2024). 이 방법은 요구조자가 소지한 스마트폰 기기와 같은 발신기 신호가 크게 검출되는 곳을 구조자들이 구조 지역을 돌아다니며 찾는 방식이다. 이 방식은 요구조자의 다소 부정확한 위치 정보로도 구조가 가능하다는 장점이 있다. 이 때 최대한 적은 요구조자 탐색 시간으로 요구조자에 도달하는 것이 주요 과제가 된다. 따라서 구조자는 구조 지역에 대한 최소한의 정보 및 자신의 부정확한 위치 정보로도 탐색 중인 자신의 이동 궤적을 파악하고 있어야 요구조자의 구조 및 구조 이후 탈출 시간 절약에 도움이 된다.
이에 본 논문에서는 긴급 구조를 목적으로 구조자의 위치 파악이 가능한 스마트폰의 IMU를 활용한 PDR과 핑거프린팅 기반의 측위 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 2장에서는 본 논문의 측위 알고리즘에 대해 설명하고, 3장에서는 제안된 논문의 성능을 평가하기 위한 실험 및 그 결과를 보인다. 마지막으로 4장에서 본 논문의 결론을 서술한다.
2. 선박 내 긴급 구조를 위한 측위
선박 내 긴급구조를 위한 측위를 위해, 본 연구에서는 선박 내 핑거프린팅 기법과 PDR(Pedestrian Dead Reckoning)을 혼용한 방법을 사용하고자 한다. 이는 GNSS와 같은 기존 위성 송출 신호를 사용하지 않으면서, 불완전한 무선 통신 환경내에서 가용 가능한 측위 자원을 최대한 활용한 방법이다. 기존 연구들은 PDR 또는 핑거프린팅을 단독으로 사용하거나 병합하더라도 주로 일반적인 실내 위치 추정에서의 정밀도를 높이는 데 초점을 맞추었다. 반면, 본 연구는 긴급 구조라는 특수한 환경에서 이들 기법의 결합을 제안한다. 선박 내부의 비정형적이고 제한된 무선 통신 환경을 반영하여, 데이터베이스가 일부 구역에서만 존재하더라도 구조자가 신속히 조난자의 위치를 추정할 수 있도록 기법을 최적화하였다.
긴급 구조 시나리오는 선박 내부에서 조난자의 위치를 파악하여 구조자에게 신속하게 도달하는 것을 목표로 한다. 이러한 상황에서는 구조 요청자가 선실에 고립되어 있거나 무선 통신이 제한된 환경에 놓일 가능성이 높다. 따라서 구조자는 조난자의 대략적인 위치 정보를 기반으로 선박 내부를 탐색하며, 구조자의 이동 중 실내 위치 추정 기술이 필수적이다.
긴급 구조를 위한 위치 추정 시스템의 주요 요구 사항은 다음과 같다:
① 신뢰성: GNSS 신호가 부재하거나 신호 감쇠가 심각한 환경에서도 정확한 위치를 추정할 수 있어야 한다.
② 실시간성: 조난자의 위치를 신속하게 파악하여 구조자에게 도달할 수 있어야 한다.
③ 적응성: 선박 내부의 다양한 구조적 특징과 무선 신호의 불규칙성을 고려하여 환경 변화에 강건해야 한다.
④ 사용 용이성: 구조자가 별도의 복잡한 장비나 절차 없이 시스템을 운영할 수 있어야 한다.
본 연구에서 제안한 핑거프린팅과 PDR 기반의 혼합 기법은 이러한 요구 사항을 충족하는 것을 목표로 한다.
2.1 PDR
PDR은 이동 중인 보행자의 위치를 추정하기 위해 사용되는 기법으로, 센서 데이터를 기반으로 보행자의 이동 궤적을 계산하는 방식이다. 일반적으로 스마트폰이나 웨어러블 기기에 내장된 가속도계(Accelerometer), 자이로스코프(Gyroscope), 그리고 자기 센서(Magnetometer)와 같은 관성 센서를 활용한다. PDR은 GPS 신호가 약하거나 사용할 수 없는 실내 환경에서도 자율적으로 위치 추정이 가능하다는 장점이 있으나, 관성 센서의 누적 오차로 인해 시간이 지남에 따라 위치 오차가 증가하는 한계를 가진다.
보행자의 걸음 위치는 이전 걸음 위치로부터 수평 및 수직 방향으로 가속도의 이중 적분값을 더하여 추정된다. 이 과정은 아래의 수식으로 나타낼 수 있다:
여기서
2.2 핑거프린팅
핑거프린팅 기법은 Wi-Fi 등의 무선 신호의 세기(RSS; Received Signal Strength)를 측위 공간의 다양한 지점에서 사전 수집하여 데이터베이스화하고, 이를 수집한 신호 데이터와 비교하여 가장 유사한 지점을 탐색해 이를 바탕으로 사용자의 위치를 추정하는 방법이다. 핑거프린팅 기법은 환경 변화에도 비교적 강건하고, 복잡한 실내 환경에서도 높은 정확도를 제공할 수 있다는 장점이 있으나, 선박 내부와 같이 불완전한 무선 신호 송수신 환경의 경우 자세한 무선 신호 데이터베이스를 구축하기 어렵다는 단점이 있다. 최근 연구에서는 센서 데이터를 이용해 보행자의 이동 정보를 추정하는 과정에서 딥러닝 기술을 도입하여 위치 추정의 정확도를 향상시키고자 하는 시도가 이루어지고 있다 (Asraf et al., 2021). 하지만 보행자의 이동 패턴이 다양함에도 불구하고, 딥러닝에서 사용할 수 있는 라벨 데이터의 종류가 제한적이기 때문에 이 방식 역시 오차가 발생할 가능성이 있다 (Yoon et al., 2023).
PDR과 같은 센서 기반 측위와 핑거프린팅 기법을 복합하여 활용하면 PDR의 오차 누적 문제를 핑거프린팅 기법으로 해결할 수 있고, 핑거프린팅의 불완전한 데이터베이스로 인한 미지의 위치를 PDR로 유추하는 상호 보완 관계를 형성할 수 있다.
본 연구에서는 선내 복도 일부 지역에서만 데이터베이스가 존재하고, 선실과 같은 세부 지역은 데이터베이스가 없는 환경을 가정하였다.
3. 실험 및 결과
본 연구에서 제시한 측위 기법을 선박 내부와 같은 실내 환경과 최대한 비슷한 환경에서 성능을 검증하기 위해, Fig. 1과 같은 복잡한 구조를 가진 건물 내부에서 측위 실험을 수행하였다. 본 실험은 긴급 구조 상황에서 GNSS가 제한된 상황에서 구조자의 이동 궤적을 최대한 정확히 파악하기 위해, PDR만을 사용하여 이동 궤적을 계산한 경우와 본 연구에서 제시한 PDR 및 핑거프린팅을 결합하여 계산한 경우를 비교하였다. 본 연구에서 사용한 실험 환경은 선박 내부 환경을 직접적으로 재현하지는 못했지만, 실험 설계를 통해 선내 환경과 최대한 유사한 조건을 조성하고자 노력하였다. 구체적으로, 실험은 금속 문과 기둥 등과 같이 금속 구조물이 많고 전파 반사 및 간섭이 발생하기 쉬운 복잡한 건물 내부에서 수행되었으며, 이는 선박 내부와 유사한 전파 특성과 구조적 복잡성을 갖추기 위해 선택되었다 (Fang et al., 2017; Gao et al., 2022). PDR을 사용하기 위한 센서 데이터 수집을 위해, Samsung Galaxy S8 스마트폰에 Sensor Tester version 2.2.2 애플리케이션을 설치하여 사용하였다. 실험자는 긴급 구조 시나리오에서 요구조자를 찾는 구조자 역할로, 스마트폰을 손에 들고 화면을 바라보며 걷는 자연스러운 자세로 실험 경로를 따라 걸었다. Fig. 1에서 파란색 점으로 표시된 위치는 사전 조사되어 핑거프린팅 기법의 레퍼런스 위치와 같이, 실험자가 이동하는 경로 상에서 해당 위치를 지날 때 보정 가능한 위치로 설정하였다.
Floor plan of the text site and the experimental trajectory
Fig. 2는 실험에서 PDR만을 이용하여 추정된 실험자의 이동 경로를 나타낸다. Fig. 2에서 보이듯, 실험자의 초기 이동 방향은 실험자의 처음 걸음과 실제 이동 방향을 대치시켜 교정하였으나, 이후 위치 오차의 누적으로 실험자가 이동할수록 실제 이동 방향과 다른 방향으로 이동하는 것처럼 궤적이 계산되었다.. 또한, 실험자의 이동 경로가 복잡해질수록 위치 오차가 누적되어 PDR만을 사용하여 추정된 궤적은 실제 경로와 비교하여 큰 위치 오차를 가진다.
PDR trajectory without fingerprinting.
Fig. 3은 레퍼런스 위치로 PDR 경로를 보정하여 위치 오차를 보정한 경로를 보인다. 레퍼런스 위치를 보정함에 따라 보행자의 초기 이동 방향 또한 보정되었고, 레퍼런스 위치 사이 이동 경로가 직선일 때는 확연한 위치 보정 효과를 보였다. 또한 레퍼런스 위치 사이 이동 경로에 방을 들렀다 나온 경우, 해당 방을 직선 경로 사이 들렀다는 것을 확인 가능한 수준으로 위치 보정이 가능하게 되었다.
PDR trajectory corrected by fingerprinting.
Table 1은 PDR만을 사용한 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 비교한 실험의 통계적 결과를 나타낸다. 계산된 위치 오차 평균과 표준 편차는 보행자의 각 걸음 위치와 실제 궤적에 따른 각 걸음 위치 간 위치 오차를 기반으로 계산된 위치이다. 제안한 방법은 PDR만을 사용한 방법과 비교하여 위치 오차를 63.2% 감소시켰다.
Positioning performance of PDR-only and the proposed method in the experiment
본 실험을 통해 본 연구는 종래의 다수 실내 측위 연구에서 집중한 특정 위치의 측위 정확도 향상이 아닌, 움직이는 목표의 궤적 전체의 측위 정확도 향상에 집중하여, 긴급 구조 시나리오에서 일반적으로 생각하는 요구조자의 측위가 아닌 구조자의 측위를 목표로 함을 보였다. 이는 자칫 한정된 선내에서 복잡한 궤적을 그릴 수 있는 선내 탐색 과정에서 구조자의 궤적을 바탕으로 탐색 지역 혹은 방향 지시 등으로 효과적인 구조 작업을 가능하게 하여, 요구조자의 측위 정확도를 향상하는 실내 측위 기법과 차별성을 둘 수 있다.
4. 결 론
본 연구에서는 대형 선박 내 긴급 구조 상황에서 안정적으로 활용할 수 있는 스마트폰 IMU 기반 PDR과 핑거프린팅 기법을 결합한 측위 알고리즘을 제안하였다. 제안된 시스템은 추가적인 측위 인프라 없이 스마트폰을 손에 들고 자연스러운 자세로 이동하는 보행자에게 적용할 수 있도록 설계되었다. PDR은 보행자의 궤적을 추정하는 데 사용되며, 핑거프린팅 기법은 실내 위치 정보를 활용하여 PDR의 대략적인 궤적을 보정한다.
실제 선박 환경과 유사한 실내 환경에서의 실험 결과, 제안된 알고리즘은 PDR만을 사용한 경우와 비교하여 위치 오차를 63.2% 감소시키는 성능을 보였다. 이러한 결과는 핑거프린팅이 PDR의 단점을 효과적으로 보완할 수 있음을 확인시켜주며, 제안된 방법이 높은 정확도의 위치 추정을 제공할 수 있는 실질적인 해결책임을 입증한다. 다만 실험 환경의 차이로, 추후 실제 선박에서의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 성능 개선 확인이 필요하다
Notes
후 기
본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구이며(RS-2024-00358298), 2024년 해양수산부 재원으로 해양수산과학기술진흥원의 지원을 받아수행되었음(RS-2024-00407003, 지상파항법시스템 고도화기술개발). 또한, 과학기술정보통신부의 재원으로한국연구재단, 무인이동체원천기술개발사업단의 지원을 받아 수행되었으며(2020M3C1C1A01086407), 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터사업의 연구결과로 수행되었음(IITP-2024-RS-2024-00437494).