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건설현장 미세먼지 자율억제 로봇시스템 개발
주백석 교수(금오공과대학교 기계시스템공학과) / bschu at kumoh.ac.kr
미세먼지 저감의 중요성이 그 어느 때보다 증가하고 있는 시점에 선진국의 비산-미세먼지(fugitive dust) 억제 기술의 문제점을 개선하고 새로운 기술개발이 절실히 필요하다고 합니다. 특히 건설현장에서 발생하는 미세먼지를 억제하기 위해서 물로 차량 또는 장비를 직접 세정하거나 집중 발생지점에 물을 분사하여 억제하는 방법 등이 사용되고 있지만 근본적으로 개선할 수 있는 기술이 부족한 실정입니다.

오늘 인터뷰에서 만나 보실 주백석 교수(국립금오공과대학교 기계시스템공학과)는 지능형 위치추적 기반의 미세먼지 억제 로봇시스템 기술과 자율 구동 관절(Exta-Limb)을 갖는 건설 근로자 협업 로봇 등을 연구하고 계십니다. 최근 국토교통부 산하 국토교통과학기술진흥원의 국토교통기술촉진연구사업에 2019년 및 2020년 연이어 선정되었다고 하는데요. 자세한 이야기해보도록 하겠습니다.


1. 현재 교수님께서 하고 계시는 주요 연구에 대한 간단한 소개 부탁드립니다.

제가 진행하는 로봇연구의 두 축은 필드로봇과 인공지능이라고 볼 수 있습니다. 로봇을 사용 목적에 따라 분류하면 산업용로봇, 개인서비스로봇, 전문 서비스로봇으로 분류할 수 있는데 이 중에서 전문 서비스로봇의 큰 틀을 담당하는 분야가 필드 로봇입니다. 쉽게 예를 들면, 초고층 건물의 외벽 유리창을 청소하는 로봇이나 후쿠시마 원전 사고 발생 시 현장 조사 업무를 담당했던 필드형 이동로봇, 군사 작전에 투입되어 정찰 업무를 수행하는 군사용 로봇 등을 들 수 있습니다. 인간이 투입되어 직접 업무를 수행하기에는 매우 위험하거나 인간의 접근 자체가 불가능한 곳에서의 작업을 수행할 수 있는 로봇에 관한 연구가 대표적인 필드로봇 연구라고 할 수 있습니다.

필드로봇은 무엇보다 안정성이 확보되어야 하는 기술 및 경험 축적형 연구 분야입니다. 반면 인공지능은 안정적으로 축적된 기술의 적용보다는 비교적 위험하지 않은 영역에서 다양한 아이디어를 적용하고자 하는 시도에 초점을 맞추는 연구라고 볼 수 있습니다. 알파고가 결국은 가상의 환경에서 하는 게임에 불과한 것처럼 말이죠. 저는 이 양극단에 있는 두 가지 분야를 접목하려는 다소 도전적인 목표를 세워두고 연구하고 있습니다.





현재 필드로봇의 한 분야 가운데 드론으로 대표되는 무인 항공체를 이동하는 목표물에 착륙시키는 연구를 수행하고 있습니다. 이 연구의 목표를 수행하기 위해 필드로봇에 강화학습을 적용하는 전략을 사용하고 있습니다. 이동성이 없는 목표지점을 대상으로 이착륙을 수행하는 것은 어렵지 않습니다. 그러나 그 목표지점이 이동한다면 이야기가 달라집니다. 비행기가 도착하는 활주로가 움직인다고 가정해 보면 쉽게 이해가 갈 것 같네요. 변화하는 환경에 로봇을 적응시킬 수 있다면 아마 현재 우리 사회를 둘러싸고 있는 많은 문제점들이 해결될 수 있을 것입니다.

미세먼지의 주요 원인 중 하나가 건설 현장에서 발생하는 분진입니다. 아직까지 구체적인 해결방안이 없어 사람이 직접 물을 뿌려 먼지 발생을 억제시키는 정도에서 그치고 있죠. 효율성도 문제이지만 심각한 인명사고도 빈번히 발생합니다. 사람이 점점 하기를 꺼리는 이러한 일들을 로봇기술로 대체한다면 안전은 물론이거니와 효율성도 대단히 높아질 것으로 보고 있어, 이와 관련된 연구에도 많은 관심을 가지고 있습니다.


2. 국내 독자적으로 10마이크로미터 이하의 미세먼지(PM10) 억제용 미스트 분사 기술에 대해 설명 부탁드립니다.

국내 건설현장을 비롯하여 비산먼지가 발생하는 산업현장에서 비산먼지를 억제하기 위해서는 인력이 수동으로 물을 살수하거나 현장 출입구에서 단순히 물을 살포하는 방식만으로 사용하여 작업자의 안전문제가 상시적으로 존재했습니다.

인력이나 일반적인 살수차에서 살수되는 물의 경우 평균 입자직경이 1000마이크로미터로 이 정도 크기의 입자는 비산먼지 중에서 비교적 입자의 크기가 큰 먼지만을 억제할 수 있고, 10마이크로미터 이하의 직경을 갖는 미세먼지(PM10)를 제거하는 것은 불가능합니다.





Slip stream effect는 미세먼지와 물 입자가 접촉하기 위해서는 물 입자의 크기가 미세먼지의 입자 크기와 유사한 정도로 작아야 가능합니다. 물 입자가 클 경우 물 입자 주변의 유동에 의해 상대적으로 직경이 작은 미세먼지 입자가 그 주변을 돌아 접촉 없이 회피합니다.

즉 인력을 대체하여 미세먼지(PM10)의 크기와 같은 10마이크로미터 이하의 직경을 갖는 물 입자를 분사할 수 있는 미세먼지 억제용 미스트 분사장치의 개발이 매우 요구되는 현실입니다.


3. 선진국의 비산-미세먼지 억제 기술의 문제점을 개선이 필요하다고 하는데요. 어떤 문제점이 있는 건지요?

해외 건설 현장의 문제점은 미세먼지(PM10) 억제가 기본적으로 가능하지만 낮은 효율이 문제였습니다. 해외 비산먼지 처리 시스템처럼 유럽을 비롯한 미국, 일본, 호주 등의 선진외국에서는 안전 및 미세먼지 문제로 인해 기존의 재래적 살수방법이 아닌 기계식 미스트 분사장치를 개발하여 비산먼지(PM10 포함)가 발생하는 각종 산업현장에서 적용하고 있습니다.





이 기술은 인체건강에 해로운 10마이크로미터 크기의 미세먼지(PM10) 처리도 가능하며, 우리보다 기술적으로 후진국이라 할 수 있는 중국에서도 비산먼지 방지기술로써 비산먼지 억제 시스템(Dust suppression system) 기술을 개발하여 건설 현장뿐만 아니라 황사 방지 등 다양한 산업 현장에 적극 이용하고 있는 실정입니다.

지금까지 해외 비산먼지 억제 시스템은 비산/미세먼지가 발생하는 발생원과 분사장치의 미스트 분사방향이 실시간 일치하지 않음으로 인해 가장 중요한 미세먼지 처리 효율이 현저히 떨어지는 문제가 야기되고, 동일한 비산/미세먼지 발생 영역을 커버하기 위해서는 대용량의 장비가 요구되며, 이로 인해 운영비용 증가, 물 사용량 증가, 에너지 소모 과다 등의 문제점을 가지고 있습니다.





그러므로 미세먼지 발생원과 분사방향을 실시간으로 일치시켜 미세먼지 처리 효율을 증가시키고, 운영비용을 감소시킬수 있는 미세먼지 실시간 자율 위치추적 기술 개발도 함께 되어야 한다고 생각합니다.


4. 미세먼지 실시간 자율 위치추적 기술 적용이 가능하다고 말씀하셨는데요. 어떤 원리로 가능한지 궁금합니다.

건설현장에서 발생하는 대부분의 미세먼지는 굴착기의 끝점에서 발생하게 됩니다. 굴착기가 브레이커 혹은 크러셔를 장착하고 건물을 철거할 때 건물 잔해물이 부서지며 미세먼지가 발생하여 공기 중으로 퍼져나가게 되는데요. 미세먼지 억제는 물을 뿌려서 억제하는 방법을 많이 사용하고 있습니다.

미세먼지를 효율적으로 억제하기 위해서는 미세먼지가 공기 중으로 퍼져나가기 전에 발생원에 물을 분사하여 억제하는 것이며 이를 위해서는 미세먼지 발생원의 정확한 위치 데이터가 필요합니다. 미세먼지 발생원의 위치 데이터를 얻는 가장 간단한 방법은 굴착기의 어태치먼트에 GPS(Global positioning system)를 바로 부착하는 것인데요. 하지만 이 방법은 굴착기가 건물을 해체할 때 구조물에 의해 GPS 안테나가 가려지거나 GPS에 충격이 가해질 수 있어 정확한 위치 데이터를 측정하기 힘듭니다.

아래 그림은 굴착기 끝점에 GPS를 바로 부착하는 대신 굴착기의 몸체에 GPS를 부착하고 붐과 암에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서를 부착하여 끝점의 위치 데이터를 얻는 방법을 보여주고 있습니다. 굴착기의 붐, 암, 몸체의 각도를 측정하면 몸체에 부착된 GPS의 위치로부터 끝점의 좌표를 기구학을 이용해 계산할 수 있게 설계되었습니다.

굴착기의 몸체에 GPS를 부착하고 붐과 암에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서를 부착하여 끝점의 위치 데이터를 얻는 방법.





그리고 개발된 미세먼지 자율억제 로봇시스템을 이용하여 미세먼지 발생원에 해당하는 굴착기 끝점에 미스트를 분사하여 미세먼지의 대기 중 확산을 억제가 가능합니다. 이와 같이 개발된 기술을 바탕으로 미세먼지 자율억제 로봇시스템이 굴착기의 끝점을 향하고 있는 실제 장면을 보여주고 있습니다.





5. 미세먼지 비상저감조치가 발령되면 건설업계는 비상일 것 같습니다. 공사 중단은 물론 전담인력까지 배치되는 것으로 알고 있는데요. 무엇보다 연구의 정확성이 매우 중요할 것 같습니다. 연구하신 내용으로 어느 정도 저감 효과가 있었는지 궁금합니다.

실험결과는 미세먼지만 존재할 경우의 미세먼지 농도와 미스트를 함께 분사했을 때의 미세먼지 농도를 함께 보여주고 있습니다. 미세먼지만 존재하는 파란색 그래프가 1세제곱미터당 2200 마이크로그램의 수치를 보여주는 반면, 다양한 종류의 미스트분사 노즐을 이용하여 분사실험을 한 결과는 수치가 크게는 1500에서 적게는 700 마이크로그램까지 감소한 결과를 볼 수 있습니다.





그리고 미세먼지 자율억제로봇이 미세먼지 발생원을 얼마나 잘 추적하고 있는지를 설명하는 지 아래 그림 보면 알 수 있는데요. 굴착기가 수평, 수직, 나선형 운동을 할 때 이를 추적한 정밀도 성능은 최대 37cm 오차 정도로 건설현장의 규모와 확산되는 미스트의 단면적을 고려할 때 미세먼지 저감을 위해 충분한 정밀도를 보인다고 판단됩니다.





6. 작업환경 개선뿐만 아니라 스마트 건설과 같은 중장비에 대한 자동화 기술이 개발됨에 따라 건설근로자의 작업을 보조해주고 협업을 도와주는 착용형 협업 로봇 기술이 매우 중요해졌습니다. 교수님께서 연구하신 인공지능 기반의 자율 구동 관절(Exta-Limb)을 갖는 건설 근로자 협업 로봇에 대한 설명 부탁드립니다.

본 연구는 능동/수동(Active/Passive) 관절을 모두 갖는 복합 구조의 착용형 로봇의 개발을 통해 건설 현장에서 발생하는 근로자의 부상을 방지하고 작업 능력을 향상을 도모하는 기술에 대한 연구로, 기존 다양한 연구에서 소개된 능동형 근력 증강 로봇의 근로자 친화적이지 못한 착용성 및 수동형 관절 로봇의 부족한 기능 다양성 문제를 동시에 개선하는 지능형 자율 구동 추가 관절을 갖는 착용형 복합 로봇 시스템의 구현을 목표로 합니다.

결과물은 인공지능 기반의 자율 구동 관절을 갖는 건설 근로자 협업 로봇을 개발하고 시스템의 유사 건설 환경을 모사하여 사용성 검증을 수행하고자 했습니다.







1. 건설 근로자의 근 골격계 질환 예방을 위한 하지 자세 보조 시스템

하지 자세 보조 장비는 건설 작업 현장에서 작업자가 불편한 자세로 작업을 할 경우, 근골격계의 피로가 생기지 않도록 힘을 보조해주는 시스템임, 또한, 낮은 자세의 작업에서 작업자의 목, 허리 등 근골격계질환을 예방하기 위한 목적으로 의자형 모드를 포함하고 있음.





2. 건설 근로자와 협업을 위한 인공지능 기반 자율 구동 관절 로봇 시스템

상지 근력 보조 및 AI 기반 자율 구동 관절 로봇 시스템은 건설 근로자의 작업 용이성 개선을 목표로 하는 시스템임, 해당 시스템은 추가적인 end-effector 및 제어 모드의 추가 등을 통해 건설현장 외의 다양한 작업 환경에서의 적용이 가능할 것으로 예측됨, 본 연구에서 개발된 의도 판단 기술과 근력 증강 기술은 모듈화를 통해 건설 장비, 중량물 취급 작업 등에 확장 활용이 가능함





이 영상이 유튜브에 업로드 되어있으니 확인하시고 캡쳐하시면 됩니다.

https://www.youtube.com/watch?v=cbt6x8QFjUM


7. 실제로 건설 현장에서 직접 적용해보셨는지 궁금합니다.





실제 경기도 시흥시 아파트건축현장에서 미세먼지 저감을 위해 테스트한 사례가 있으며, 관련 영상을 유튜브에 올려두었으니 비교해보시길 바랍니다.

https://www.youtube.com/watch?v=dx02cXzXxjY


8. 건설 현장에서 미세먼지 저감 효과 및 근로자의 환경이 개선이 될 것 같은데요. 건설 회사 측의 반응은 어떤지 궁금합니다.

최근 COVID-19의 여파로 미세먼지에 관한 관심이 줄어들기는 하였으나, 2년 전만해도 온 국민의 관심사였음. 위 시흥시 아파트 건설현장에서 적용 테스트를 수행했을 때 현장 공사 관계자 및 관할 시청 담당자 모두 이 기술의 성공에 큰 기대를 보여주었습니다.


9. 교수님께서 연구하신 내용들에 대한 국내 상황과 국외 상황을 구체적으로 비교해주신다면 어떤 실정인가요? 어디까지 발전되고 있는 건지 궁금합니다.

제가 집중하고 있는 연구 분야는 당장 구현이 가능하고 써먹을 수 있는 로봇을 개발하자는 것입니다. 최근 국내외적으로 휴머노이드 로봇에 관한 관심이 많아지고 있으나 이 인간형로봇을 지금 당장 활용하기에는 어려움이 따르는 것이 사실입니다. 그러나 건설 분야와 같이 고가의 로봇기술을 당장 구매할 수 있는 여력이 있는 분야에서는 적용 시도에 잇따를 것으로 기대됩니다.

그리고 로봇과 인공지능을 접목하는 기술이 4차 산업혁명 시대를 맞아 매우 활발할 것처럼 보이나, 실제는 영상 및 음성인식 등 일부 제한분야에만 두각을 나타내는 것도 사실입니다. 따라서 이 둘을 결합하는 시도는 앞으로 꾸준히 있어야할 것으로 보입니다.


10. 미국 캘리포니아 대학교 데이비스 박사후 연구원으로 2006년부터 재직하셨는데요. 그 당시 어떤 연구를 하셨는지 궁금합니다.

처음부터 필드 로봇을 연구한 것은 아니였습니다. 박사학위 과정 당시에는 강화학습(Reinforcement Learning)이라는 인공지능 알고리즘을 이족보행 로봇의 보행학습에 적용하는 연구를 수행했습니다. 최근 알파고 충격을 일으킨 구글 딥마인드(Google DeepMind) 연구팀의 핵심 알고리즘이 바로 강화학습인데, 최근에는 4차 산업혁명의 핵심 아이템인 자율주행에 이 인공지능 관련 연구가 집중적으로 적용되고 있는 상황입니다.

박사후 연구원 재직 시절 전방향 이동로봇이라는 연구주제에 관하여 공부했습니다. 협소한 공간에서 모든 방향으로 즉각적인 이동이 가능한 이동플랫폼으로 물류이송 등에 활발한 사용이 예상됩니다.





11. 이런 연구에 힘입어 앞으로 연구 계획 중인 연구나 또 다른 목표가 있으신지 궁금합니다.

미세먼지 자율억제 로봇시스템이 현재는 다양한 센서를 로봇과 굴착기에 부착하여 작동하지만, 이를 위해서는 많은 장비가 동원되고 통신이나 부대 기술이 많이 필요합니다. 향후에는 영상정보를 활용해서 인공지능 기반의 미세먼지 발생원을 추적하는 연구를 시도하고자 합니다. 그리고 착용형 로봇 개발의 경우에도 동작의도 인식을 인공지능 기술을 활용하여 서전에 파악하고 최적의 근력지원을 수행하는 로봇 개발도 목표로 하고 있습니다.


12. 앞으로 관련 분야를 공부하는 후학(대학원생들)에게 이 분야의 연구에 대한 비전을 제시해 주신다면.

어느 학문이나 마찬가지겠지만, 특히 로봇공학이라는 학문을 연구하는 사람은 슈퍼맨이 되어야 합니다. 기계공학의 역학과 설계 기술, 전기전자공학의 회로 및 하드웨어 지식, 컴퓨터공학의 소프트웨어와 알고리즘 개발능력 등을 모두 다 아울러야 하나의 완전한 로봇 개발이 가능합니다. 배우는 일이 분명 쉽지만은 않습니다. 그러나 그만큼 성취 후 보람도 큰 분야가 바로 이 분야입니다.

힘든 길이지만 진정한 공학도가 되리라는 목표를 향해 함께 걸어갈 학생들이 보다 나은 우리 사회를 만들어가는 데 기여하는 인재가 된다면 교수로서도 큰 행복일 것 같습니다. 그러기 위해 좋은 교수가 되어 좋은 학생을 배출하고, 그 학생들이 사회에 진출해 훌륭한 인재로 인정받을 수 있도록 노력하겠습니다.






 

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