하이드로위스커

목표 및 제작 동기

탁한 침수 재난 현장에서는 카메라와 라이다 등 시각 기반 센서가 부유 입자에 의한 빛 산란으로 사실상 무력화되며, 소나(음파 탐지)조차 구조물의 대략적인 거시적 윤곽만 파악할 뿐 내부 세부 형태를 식별하기에는 해상도가 부족하다. 이로 인해 실제 수중 구조 현장에서는 다이버가 시야 없이 손의 촉각에만 의존해 구조물 내부를 수색해야 하는 상황이 반복되며, 이는 매우 느리고 체력적·시간적 한계가 뚜렷한 고위험 작업이다. 본 서비스 "터치맵(TouchMap)"은 이러한 거시-미시 해상도 격차를 해결하기 위한 정찰 보조 시스템이다. 소나가 제공하는 대략적 구조물 위치 정보를 출발점으로, 소형 촉각 탐색 로봇이 그 내부로 직접 진입하여 곤충의 더듬이와 같은 방식으로 표면을 더듬으며 이동한다. 로봇은 접촉면의 재질(단단함/부드러움)을 함께 기록하여, 단순한 이동 경로가 아닌 "통과 가능 공간 / 단단한 구조물 / 주의가 필요한 물체"로 구분된 의미 있는 평면 지도를 실시간으로 점진적으로 완성해 나간다. 본 서비스의 핵심 가치는 시각 정보가 전혀 없는 환경에서도, 로봇의 물리적 접촉 경험 자체가 누적되어 사람이 이해할 수 있는 시각적 데이터로 변환된다는 점이다. 이를 통해 다이버나 구조대는 위험한 구조물 내부에 직접 진입하지 않고도 외부 화면을 통해 내부 상황을 사전에 파악하고, 진입 전략(접근 경로, 절단·해체 위치 등)을 안전하게 계획할 수 있다. [기대효과] 1. 산업적 기대효과 탁한 물 환경에서의 인명 수색은 현재 전적으로 다이버의 신체적 촉각에 의존하고 있어, 매우 느리고 위험하며 다이버의 안전이 직접적으로 위협받는 작업이다. 본 서비스가 발전할 경우, 해양경찰 수난구조대·소방 수중구조대 등에서 다이버 투입 전 1차 정찰 보조 장비로 활용되어 다이버의 위험 노출 시간을 단축하고, 진입 전 구조물 내부 상황에 대한 사전 정보를 제공함으로써 구조 작전의 안전성과 효율성을 동시에 높일 수 있다. 또한 좁은 틈에서는 다이버가 직접 진입할 수 없는 경우에도, 테더 길이와 방향 기록을 통해 외부에서 대략적 위치를 추정할 수 있어 접근 경로 계획에 실질적인 도움을 줄 수 있다. 2. 기술적 확장 가능성 현재 단계는 가정된 거시 정보를 전제로 한 개념 증명이나, 향후 ① 실제 소나 장비와의 실시간 연동, ② 다중 로봇의 동시 투입을 통한 협업 매핑, ③ 머신러닝 기반 재질 분류 정밀화, ④ 2D에서 3D 매핑으로의 확장, ⑤ 발견 지점 시료 채취를 위한 암(Arm) 추가를 통해 실제 현장 적용이 가능한 통합 시스템으로 발전할 잠재력을 가진다. 3. 추후 방향성 본 연구는 즉시 현장에 투입 가능한 완성형 장비가 아니라, 시각이 완전히 차단된 환경에서도 촉각 기반 자율 탐색과 점진적 매핑이 원리적으로 가능한가를 검증하는 1차 실물 증명임을 명확히 한다. 위치추정 정확도(수십 cm 단위 오차 가능)와 재질 판별 신뢰도(단일 FSR 센서 기반 2단계 분류의 오탐 가능성)에는 현재 한계가 있으나, 이는 비전 기반 기술이 무력화되는 극한 환경에서도 로봇이 의미 있는 보조 역할을 할 수 있다는 방향성을 제시한다는 점에서 가치가 있다.

프로젝트 컨셉

로봇 본체는 소형 방수 밀폐 케이스 내부에 아두이노 또는 ESP32 마이크로컨트롤러를 중심으로, 더듬이 2개(좌/우 45도 배치, 스테인리스 와이어 또는 낚싯줄+심선, 길이는 본체 폭의 1.5~2배)와 그 뿌리에 압착 부착한 FSR(압력감지센서), 그리고 9축 자이로·지자기 센서(예: MPU-9250, I2C 통신)로 구성된다. 자이로 센서는 로봇의 누적 방향각(θ)을 실시간으로 측정한다. 구동부는 소형 방수 DC모터 2개와 프로펠러로 이루어지며, L298N 모터 드라이버를 통해 PWM(0~255 단계)으로 속도를 제어하고, 별도의 조향 장치 없이 좌우 모터의 속도 차이만으로 방향을 전환하는 차동구동 방식을 채택한다. 부드러운 물체 접촉 시 즉각적인 청각 신호를 위한 압전 부저도 함께 탑재된다. 로봇 본체에는 배터리를 싣지 않고, 다심 테더 케이블을 통해 전원 공급과 센서 데이터 통신(9600bps 시리얼), 거리 측정이라는 세 가지 역할을 동시에 수행하도록 설계해 방수 부담과 본체 무게를 최소화한다. 위치추정은 별도의 GPS나 정밀 SLAM 없이, 외부 통제 스테이션의 테더 릴에 부착한 로터리 엔코더(또는 가변저항)로 릴 회전수와 둘레를 곱해 풀려나간 테더 길이, 즉 로봇까지의 거리(r)를 측정하고, 이를 로봇의 누적 방향각(θ)과 결합해 x = r×cos(θ), y = r×sin(θ)의 극좌표-직교좌표 변환으로 계산한다. 이 계산은 0.5초 주기로 반복되어 로봇의 대략적인 이동 경로가 외부 PC에서 실시간으로 누적된다. 로봇의 행동은 약 100~200ms 주기로 양쪽 FSR 값을 읽어 네 가지 상태로 전환되는 상태기계로 구현된다. 양쪽 모두 접촉이 없으면 양 모터가 기본 속도를 유지하며 직진하고, 한쪽 더듬이에서 단단한 물체(HARD 임계값 초과)가 감지되면 반대쪽 모터를 약 30% 속도로 감속시켜 짧게 회전한 뒤 다시 직진 방향으로 복귀한다. 한쪽 더듬이에서 부드러운 물체(SOFT와 HARD 사이의 값)가 감지되면 양 모터를 저속으로 감속시켜 더 촘촘하게 더듬는 정밀 탐색 모드로 전환하고, 동시에 부저를 작동시키며 해당 지점의 좌표와 FSR 값을 강조하여 별도로 기록한다. 양쪽 더듬이에서 동시에 단단한 물체가 감지되면 협소 구간으로 판단해 후진한 뒤 제자리 회전으로 방향을 바꾸어 경로를 재탐색한다. 탁한 물 속 미세 부유 입자로 인한 오신호를 방지하기 위해, 동일한 신호가 연속 3회 이상 감지될 때만 유효한 접촉으로 인정하는 노이즈 필터링을 적용하며, FSR의 구체적인 임계값은 실제 단단한 블록과 스펀지를 눌러본 실측값을 바탕으로 사전 캘리브레이션 단계에서 확정한다. 데이터 처리와 시각화는 외부 PC에서 파이썬으로 구현한다. pyserial로 로봇으로부터 거리, 방향각, 양쪽 FSR 값을 실시간으로 수신하고, 좌표를 격자 단위로 누적하되 단단한 접촉과 부드러운 접촉을 서로 다른 배열에 구분하여 기록한다. scipy의 가우시안 필터를 적용해 점 형태의 데이터를 면(음영) 형태로 부드럽게 변환하고, matplotlib을 이용해 단단한 구조물은 회색에서 검정에 가까운 음영으로, 부드러운 물체는 빨강에서 주황에 가까운 음영과 점선 테두리로 구분하여 표시한다. 로봇의 이동 경로는 별도의 파란 실선으로 표시해 재질을 나타내는 음영과 시각적으로 분리하며, 약 10cm 이내에 인접한 접촉점들은 하나의 군집으로 묶어 처리함으로써 부력으로 인해 서로 분리되어 떠 있는 잔해 덩어리도 하나의 형태로 인식되도록 한다. 이렇게 완성된 결과물은 빈 화면에서 시작해 탐색이 진행될수록 점진적으로 채워지는 평면 지도의 형태로 나타난다. 시연 환경은 4M×3M 트랙 내 일부 구획에 방수 시트 또는 소형 수조를 이용해 수위 약 10~20cm의 침수 구역을 조성하고, 3D프린팅으로 무너진 벽체나 배관 형태의 잔해 구조물을 제작해 배치한 뒤, 그 사이사이에 단단한 블록과 부드러운 스펀지 더미를 추가로 배치하여 구성한다. 탁한 물은 우유나 고운 점토가루로 만들어 입자가 굵지 않도록 제한함으로써 센서 오신호 영향을 최소화하며, 테더 릴과 PC가 위치한 통제 스테이션은 누전 방지를 위해 침수 구역과 물리적으로 분리하여 배치한다. 개발 도구로는 로봇 제어에 C++ 기반 Arduino IDE를, 데이터 시각화와 시리얼 통신에는 파이썬의 matplotlib, scipy, pyserial 라이브러리를 사용한다. [개발 역량] 1. 방수 처리 역량: 소형 밀폐 케이스와 실리콘 실란트를 활용해 본체 방수 처리를 수행하고, 맑은 물에 일정 시간 침수시키는 반복 검증을 통해 무누수 상태를 확인한다. 센서 통합 및 캘리브레이션 역량: FSR 압력센서를 활용해 실제 단단한 블록과 부드러운 스펀지의 신호값 차이를 측정하여 재질 판별 기준값을 설정하고, 9축 자이로 센서의 누적 오차(드리프트) 특성을 파악해 보정한다. 2. 임베디드 프로그래밍 역량: 아두이노/ESP32 기반으로 센서 입력에 따라 실시간으로 행동을 분기하는 상태기계 제어 로직을 구현한다. 전자기계융합공학과 교과 과정을 통해 C++ 기반 회로 및 프로그래밍 실습 경험을 보유하고 있다. 데이터 시각화 및 신호처리 역량: 파이썬 기반으로 시리얼 통신을 통해 수신한 데이터를 실시간 격자 히트맵으로 변환하는 프로그램을 구현한다. 3. 하드웨어 통합 역량: 추진(모터), 센싱(더듬이), 통신(테더)이라는 이질적인 서브시스템을 단계별 개별 검증을 거쳐 하나의 동작하는 프로토타입으로 통합한다. 두 사람이 함께 모든 단계를 협의하며 진행함으로써, 하드웨어와 소프트웨어 양쪽에 대한 이해를 공유하고 통합 과정에서 발생하는 문제를 빠르게 파악하고 해결한다. 각 단계는 독립적으로 검증 가능하도록 설계되어, 문제의 원인을 단계별로 명확히 추적할 수 있다. [지원 동기] 저희는 고려대학교 세종캠퍼스 전자기계융합공학과 학부생 2인으로 구성된 팀입니다. 이번 콘테스트의 시작은 "세상에 없는 로봇을 만들어보자"는 막연한 도전이었지만, 아이디어를 구체화하는 과정에서 저희의 동기는 훨씬 명확해졌습니다. 처음에는 화려한 메커니즘(좁은 틈을 통과한 뒤 강체로 변하는 로봇, 외피 안에서 형태가 재구성되는 로봇 등)에 끌렸습니다. 그러나 이런 아이디어들을 하나씩 선행 연구와 대조하며 검증하는 과정에서, 이미 학계에 존재하거나 구현 난이도가 지나치게 높은 경우를 반복해서 마주했습니다. 이 과정에서 저희가 깨달은 것은, 독창성은 화려한 메커니즘 자체가 아니라 "아직 아무도 정면으로 다루지 않은 문제를 정확히 정의하는 것"에서 나온다는 사실이었습니다. 저희가 최종적으로 주목한 지점은, 실제 침수 재난 현장에서 다이버들이 시야가 전혀 확보되지 않는 탁한 물속에서 오직 손의 촉각에만 의존해 수색해야 했던 현실이었습니다. 이 문제를 깊이 들여다보면서, 기존의 소나 기술조차 거시적인 구조물의 위치는 알려주지만 그 내부의 세부 형태까지는 알려주지 못한다는, 비교적 덜 알려진 기술적 공백을 발견했습니다. 저희는 이 공백을, 곤충의 더듬이가 시각 없이도 환경을 인식하는 방식에서 착안한 촉각 기반 탐색으로 메워보고자 했습니다. 소나가 보여주는 큰 그림과, 로봇이 직접 더듬으며 채워나가는 세부 정보가 합쳐졌을 때 비로소 다이버가 진입하기 전 필요한 정보를 얻을 수 있다는 것이 저희가 발견한 핵심 통찰이었습니다. 이 시스템을 만들고자 하는 이유는 단순히 콘테스트에 출품할 결과물을 위해서가 아니라, 위험을 무릅쓰고 직접 손으로 더듬어 수색해야 했던 다이버들의 현실에 작게나마 기술적 보탬이 되고 싶다는 마음에서 출발했습니다. 동시에 저희는 이 프로젝트를 통해, 정해진 답이 없는 문제를 스스로 정의하고, 검증을 거듭하며 현실적인 해법으로 좁혀가는 과정 자체를 경험하고자 했습니다. 화려해 보이는 길이 아니라 정직하게 검증된 길을 선택하는 것이 결국 더 의미 있는 결과로 이어진다는 것을 이번 과정에서 배웠습니다. 저희는 이 프로젝트를 통해 시각 정보 없이도 의미 있는 판단을 내리는 시스템을 직접 설계하고 완성함으로써, 제약된 조건 속에서 끝까지 문제를 해결하는 역량을 증명하고자 합니다. 나아가 이번 경험이, 각자의 전공 분야로 나아가는 과정에서도 익숙한 영역에 안주하지 않고 새로운 문제를 스스로 정의하는 태도로 이어지기를 기대합니다.

팀원 기여도

• 최보경e4ds 회원
• 권재용e4ds 회원