전력망, 파이프라인, 풍력 발전소, 태양광 패널 등 공공 서비스 인프라를 안전하고 원활하게 유지하는 것은 매우 중요합니다. 기존의 검사 방식은 높은 위험, 높은 비용, 낮은 효율성이라는 큰 문제점을 안고 있습니다. 드론은 이러한 상황을 바꾸고 있습니다. 빠르고 정확하며 많은 센서를 탑재할 수 있는 드론은 공공 서비스 부문의 디지털 혁신을 위한 주요 도구로 자리매김하고 있습니다. 드론은 데이터 수집, 위험 평가, 그리고 해결책 계획 방식을 변화시킵니다.
I. 공공시설 검사에 있어서 드론의 큰 가치
드론은 특히 안전성과 속도 측면에서 공공 서비스에 큰 이점을 제공합니다.
이전의 점검 작업은 위험했습니다. 작업자들이 탑에 오르거나 험난한 지형을 걸어야 했습니다. 드론은 이러한 위험을 방지합니다. 드론은 카메라와 열 센서를 사용하여 가까이서, 그리고 멀리서도 점검합니다. 이를 통해 작업자들의 안전을 보장합니다. 덕분에 기업들은 안전 조치에 대한 지출을 줄이고, 숙련된 작업자들이 수리 및 계획 수립에 집중할 수 있도록 합니다.
드론은 시간과 비용을 절약해 줍니다. 헬리콥터는 빠르지만 비용이 많이 듭니다. 발로 직접 확인하는 것은 시간이 오래 걸립니다. 드론이 최선의 선택입니다. 드론 한 대가 하루에 여러 개의 타워나 수 킬로미터에 달하는 파이프를 점검할 수 있습니다. 사람보다 훨씬 빠릅니다. 또한, 심한 폭풍이나 지진 발생 시 드론은 가장 먼저 피해를 점검합니다. 수리팀에게 필요한 조치를 신속하게 알려주어 전력 공급을 빠르게 복구하는 데 도움이 됩니다.
드론은 데이터 분석의 질을 향상시킵니다. 드론은 4K 카메라, 열화상 카메라, 자외선 센서, 그리고 LiDAR (Light Detection and Ranging)를 활용합니다. 데이터는 단순히 문제를 보는 것에서 문제의 심각성을 정확히 파악하는 것으로 변화합니다. 예를 들어, 열화상 카메라는 전선의 고온 지점을 측정합니다. 이를 통해 계획 담당자는 문제가 시급한지 여부를 파악할 수 있습니다. LiDAR는 장비의 3D 모델을 생성하는데, 이 모델은 전선 근처의 나무를 관리하는 데 필요한 정확한 수치를 제공합니다.
( NASA UAS 연구 에서 UAV에 LiDAR를 통합하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.)
II. AI와 빅데이터: 드론 데이터의 유용성
드론 데이터는 인공지능(AI) 과 빅데이터 도구를 결합했을 때 가장 유용합니다. 항공, 클라우드, 스마트 도구를 아우르는 이 시스템은 공공시설 관리를 더욱 개선하고 있습니다.
AI는 데이터에서 문제를 즉시 발견하고 분류합니다. 기존 분석에는 오랜 시간이 걸렸지만, 이제 AI 모델은 사진을 보고 볼트 누락이나 장비 손상 등을 빠르게 찾아냅니다. AI는 문제를 분류하고 점수를 부여합니다.
AI는 또한 언제 고장이 발생할지 예측하는 데 도움을 줍니다. 여러 달 동안 촬영한 열화상처럼 시간 경과에 따른 드론 데이터를 분석합니다. 금속이 녹슬거나 특정 지점이 뜨거워지는 등 작은 변화도 감지합니다. 이러한 분석은 유지 보수 계획 수립에 도움이 됩니다. 공공 서비스 제공업체는 고장이 발생하기 전에 수리할 수 있으며, 이를 통해 비용을 절감하고 정전을 예방할 수 있습니다.
또한 LiDAR 데이터는 디지털 트윈을 구축하는 데 사용됩니다. 디지털 트윈은 장비의 정확한 디지털 사본입니다. AI는 이러한 사본을 활용하여 작동합니다. 관리자는 컴퓨터에서 수리를 테스트하고 폭풍 발생 시 어떤 일이 발생하는지 확인할 수 있습니다. 시스템은 중요도에 따라 어떤 고장 부품을 먼저 수리해야 할지 결정합니다.
(IBM의 인프라를 위한 디지털 트윈 애플리케이션 에 대해 알아보세요.)
III. 밀리미터파 레이더: 어떤 날씨에도 확인 가능
드론은 주로 카메라와 LiDAR를 사용합니다. 하지만 이러한 센서는 안개, 비, 연기 속에서는 제대로 작동하지 않습니다. 항상 상황을 확인하기 위해 공공 서비스 기관에는 악천후에서도 작동하는 센서, 즉 밀리미터파(mmWave) 레이더가 필요합니다.
mmWave 레이더는 고주파(30~300GHz)를 사용합니다. 이 파장은 안개, 비, 먼지, 연기를 통과 할 수 있습니다. 이 레이더를 드론에 장착하면 새로운 방식으로 도움이 됩니다.
첫째, 악천후에서도 드론이 안전하게 비행할 수 있도록 도와줍니다. 레이더는 정확한 거리와 속도 데이터를 제공합니다. 이는 가시거리 밖(BVLOS) 비행에 필수적입니다. 가시거리가 짧을 때 드론이 얇은 전선이나 탑에 부딪히지 않도록 합니다.
둘째, mmWave는 일부 재료의 표면 아래를 볼 수 있습니다. 이는 카메라가 감지하지 못하는 문제를 발견하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 풍력 터빈 날개에 물이나 페인트 아래에 숨겨진 균열이 있는지 확인할 수 있습니다. 이는 문제를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다.
마지막으로, mmWave는 매우 미세한 움직임을 측정할 수 있습니다. 바람에 흔들리는 전선의 미세한 흔들림을 확인할 수 있습니다. 또는 송전탑 부품의 미세한 휘어짐을 확인할 수도 있습니다. 이를 통해 구조물의 붕괴 가능성을 예측하는 데 필요한 새로운 데이터를 얻을 수 있습니다.
mmWave 레이더와 카메라, LiDAR를 결합하면 매우 안정적인 센서 시스템이 구축됩니다. 이 시스템은 어떤 환경에서도 공공 서비스망을 강력하고 안전하게 유지할 것입니다.
(Linpowave의 산업용 mmWave 레이더가 어떻게 혹독한 환경에서 드론 감지 기능을 향상시키는지 확인하세요.)
자주 묻는 질문(FAQ)
Q1. BVLOS 비행이란 무엇이며, 드론 검사에 왜 중요한가요?
BVLOS는 Beyond Visual Line of Sight의 약자로, 육안으로 확인이 어려운 지역을 드론으로 검사해야 하는 경우가 많습니다. BVLOS는 드론이 스스로 장거리 비행을 할 수 있도록 하여 검사 속도를 크게 향상시킵니다.
( faa.gov 에서 FAA의 BVLOS 지침을 참조하세요.)
Q2. AI는 어떻게 드론 데이터를 좋은 데이터로 만들까요?
AI는 데이터를 검사하고 일관성을 유지함으로써 데이터를 더욱 효과적으로 만듭니다. 드론의 비행 프로그램은 모든 사진이 동일한 각도에서 촬영되도록 합니다. 그런 다음 AI가 이 데이터를 처리합니다 . 이를 통해 사람들은 몇 달 간격으로 촬영된 사진을 비교하여 작은 변화를 확인할 수 있습니다.
(Linpowave가 AI 기반 레이더 데이터 처리를 어떻게 통합하는지 알아보세요.)
Q3. 기업들은 드론 프로그램을 시작할 때 무엇에 가장 먼저 비용을 투자하나요?
돈은 주로 세 가지에 쓰입니다. 고품질 드론 (장시간 비행이 가능하고 무거운 센서를 탑재해야 함), 값비싼 센서 (산업용 LiDAR 및 열화상 카메라 등), 그리고 AI를 사용하여 데이터를 연구하는 소프트웨어 입니다.
Q4. AI는 공공 서비스 시스템의 수리 계획을 어떻게 도울까요?
AI는 시간 경과에 따른 열화상 및 시각 드론 데이터를 분석하여 어떤 부품이 서서히 손상되는지 파악합니다. 또한, 부품이 언제 고장 날지 예측합니다 . 이를 통해 회사는 부품이 고장 나기 전에 수리할 수 있습니다.
( Energy.gov 에서 관련 사례 연구를 읽어보세요).
Q5. mmWave 레이더는 어떻게 전선 근처에서 드론을 더 안전하게 만들까요?
mmWave 레이더는 매우 정확한 거리 데이터를 제공합니다. 이는 추가적인 안전 시스템 입니다. 드론이 부딪힐 수 있는 얇은 전선이나 다른 물체를 감지할 수 있습니다. 이를 통해 악천후에도 전선에 매우 가까이 비행할 때 드론을 안전하게 보호합니다.
( 무인 항공기를 위한 Linpowave의 4D 레이더 기술을 알아보세요.)