논문 2011-4-10
RTLS를 이용한 구제역 예방 시스템의 설계 및 구현
Design and Implementation of the Foot-and-Mouth Disease Prevention System using RTLS
이기영*, 김규호**, 권태민***, 임명재*
Ki-Young Lee, Kyu-Ho Kim, Tae-Min Kwun, Myung-Jae Lim
요 약 본 논문에서는
RTLS
기술을 이용한 구제역 예방 시스템과 구제역 지역을 피하기 위한A*
알고리즘 기반의 최적 경로 탐색 방법을 제안한다.
제인된 시스템의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다.
첫째,
제인된 시스템은 가 축들의 상태와 위치 정보를 파악하기 위하여 능동형 태그를 기반으로 한다.
둘째,
최적 경로 탐색을 지원하기 위해A*
알고리즘 기반으로 새롭게 설계하였다.
제안된 시스템의 성능평가는 모의실험을 통하여 이루어진다.
성능평가를 통하여 제안된 시스템은 최적 경로 탐색 서비스를 효율적으로 지원하였다.
Abstract In this paper, we propose a foot-and-mouth disease prevention system using the RTLS technology and A* algorithm-based optimal path search method to avoid foot-and-mouth disease areas. The main features and contributions of the proposed system are as follows. First, the proposed system is developed based on active-tag for identifying status and location informatiom of livestock. Second, the system is newly designed based on A*
algorithm for supporting optimal path search services. The performance evaluation of the proposed system is performed via simulation. The results of performance evaluation show that the proposed system can efficiently support the optimal path search services.
Key Words :
구제역, RTLS,
능동형 태그,
최적 경로 탐색Ⅰ. 서 론
최근 발생한 구제역으로 인해 약 300만마리의 가축이 살처분 되었으며, 이렇게 살처분된 가축들이 매몰된 곳 에는 핏물이 새어나오는 등의 추가적인 문제도 발생하고 있다.
이러한 문제가 생긴 이유로는 첫 번째로 가축들의 상태 를 실시간적으로 파악하지 못한 점이다. 현재 일부 농가에
*종신회원, 을지대학교 의료IT마케팅학과
**정회원, 을지대학교 의료IT마케팅학과(교신저자)
***준회원, 을지대학교 의료IT마케팅학과 접수일자 2011.6.24, 수정일자 2011.7.15 게재확정일자 2011.8.12
서는 가축들에게 RFID(Radio Frequency Identification) 태그를 부착하고 있지만 이는 단순히 가축들의 이력만을 관리하는 것으로 구제역과 같은 전염병 예방에는 별다른 도움이 되지 않는 방법이다. 두 번째로 구제역이 걸린 농 가를 방문했을지 모를 가축 운반 차량이나 분뇨 차량의 위치 파악과 경로 제공이 이루어지지 않았다는 점이다.
이러한 차량들은 대부분 네비게이션을 사용하지 않을 뿐 만 아니라 달리 장착할 필요성을 느끼지 못하는 것이 현 실이다.
가축 상태 파악에 사용하는 RTLS(Real Time Location
System) 기술은 RFID에서 발전된 형태로 기존 RFID 태
그는 리더기가 근접해 있어야 인식하는 수동형(Passive)
방식이지만 RTLS는 능동형(Active) 태그를 통해 현재
해당 사물의 위치와 추가적으로 부착된 센서를 통해 상 태까지 추적할 수 있는 기술이다.
[1][2]또한 차량 위치 추 적에 사용하는 스마트폰은 사용자들의 높은 관심으로 인 해 최근 1,500만대를 돌파하였으며, 올해 말에는 2,000만 대를 돌파할 것으로 예상되고 있다.
본 논문은 RTLS와 스마트폰의 GPS를 통해 가축 운 반 차량과 분뇨 차량이 구제역 오염 지역과 인근 농가를 회피하며, 차량 소독이 가능한 길을 실시간으로 안내해 주는 최적 경로 알고리즘을 설계하고 제안한다.
본 논문은 2장에서 관련연구를 기술하며 3장에서는 시스템의 설계 및 구현을 기술하고, 4장에서 실험 및 결 과를 기술한다. 끝으로 5장에서 결론을 맺는다.
Ⅱ. 관련 연구
1. RFID
RFID 기술은 IC칩과 무선을 통해 식품, 동물, 사물 등 다양한 개체의 정보를 관리할 수 있는 기술로써, 생산에 서 판매에 이르는 전과정의 정보를 초소형칩(IC칩)에 내 장시켜 이를 무선주파수로 추적할 수 있도록 한 기술이
다.
[3][4]RFID는 판독 및 해독 기능을 하는 판독기
(Reader)와 정보를 제공하는 태그(Tag)로 구성되는데, 제품에 붙이는 태그에 생산, 유통, 보관, 소비의 전 과정 에 대한 정보를 담고, 판독기로 하여금 안테나를 통해서 이 정보를 읽도록 한다. 또 인공위성이나 이동통신망과 연계하여 정보시스템과 통합하여 사용된다
.[5][6][7]2. RTLS
RTLS는 실시간 위치추적 시스템으로 능동형 태그를 사용하는 능동형 RFID 기술이다. 능동형 태그는 다양한 센서 기능을 추가할 수 있으며, 온도, 진동, 습도, 빛 감지, 탈부착 감지등 변화 정보를 실시간 모니터링 및 관리할 수 있다.
그림 1은 RTLS를 크게 3가지 형태로 구분 한 것이다.
첫 번째 RTLS 형태는 정확한 위치 추적을 통해 사물을 추적하는 방법으로 정확도는 높으나 많은 예산이 드는 형태이다. 두 번째 Presence 형태는 해당 위치 근처에 사 물이 존재하는지 확인하는 방법으로 비교적 적은 예산으 로 가능하다. 마지막 Checkpoints 형태는 특정 위치에 Exciter를 설치한 후 해당 위치를 추적하려는 사물이 지
나갔는지를 확인하는 방법이다.
그림 1. RTLS 형태 Fig. 1. forms of RTLS
표 1은 RTLS의 8가지의 기반 기술을 간략히 표로 도 식한 것이다. 가장 많이 사용하는 시스템으로는 2.4GHz 의 ISO24730, Wi-Fi, UWB가 존재한다. 각 기반기술 마 다 특징과 장점이 존재하며, 본 논문에서는 Wi-Fi 기술 을 통해 시스템을 설계하고 구현한다.
표 1. RTLS 기반 기술의 비교
Table 1. Comparison of RTLS-based Technology
3. 경로 탐색 알고리즘
현재 가장 많이 사용하고 있는 최단 경로 탐색 알고리 즘으로는 Dijkstra 알고리즘과 A
*알고리즘으로 나누어 진다. Dijkstra 알고리즘은 어떤 간선도 음수 값을 갖지 않는 방향 그래프에서 주어진 출발점과 도착점 사이의 최단 경로 문제를 푸는 알고리즘이다.
[8]하지만 Dijkstra 알고리즘의 경우 지도를 구성하는 노드의 수가 커짐에 따라 검색 비용이 크게 증가하기 때문에 실제 응용에는 사용할 수 없다.
A
*알고리즘이 이전 경로 탐색 알고리즘과 다른 점은
목표에 얼마나 근접했는지를 평가하기 위해 휴리스틱 함
수를 추가적으로 사용하는 점이다. A
*알고리즘은 다음
수식을 통해 이동 경로를 결정한다.
[9][10]
(1)
수식 1에서 G는 시작점에서 목표점까지의 최단 경로 의 값을 뜻하며, H는 현재 노드에서 목표점까지의 가상 의 최단 경로를 뜻한다. 이렇게 구해진 결과 값인 F를 통 해 최단 경로를 탐색한다.
III. 시스템 설계 및 제안 알고리즘
1. 시스템 설계 및 구조도
본 시스템은 그림 2와 같이 크게 가축 상태 확인 모듈, 최적 경로 안내 모듈, RTLS 엔진, 통합 웹 서비스로 구 성된다.
그림 2. 시스템 구조도
Fig. 2. System Architecture
먼저 가축 상태 확인 모듈은 능동형 태그가 부착된 가 축의 상태를 실시간으로 파악해 RTLS 엔진으로 송신하 며, 가축 이력 변경 정보를 송수신하는 역할을 한다. 최적 경로 안내 모듈은 통합 웹 서비스에서 처리된 내용을 전 달받아 현재 구제역이 감염된 지역을 제외한 최적 경로 를 사용자에게 전달해 주는 역할을 하며, 현재 차량의 위 치를 메인 컴퓨터로 송신한다.
RTLS 엔진은 가축 상태 확인 모듈에서 송신된 내용 을 분석해 통합 웹 서비스로 전달하는 역할을 한다. 마지 막 통합 웹 서비스는 분석된 자료를 통해 위험 지역의 레 벨을 설정해 제공하게 되며, 이러한 데이터는 다시 최적 경로 안내 모듈로 전송되어 경로 추천에 사용되게 된다.
그림 3에서 보는 바와 같이 가축 농가 확인 모듈과 최 적 경로 안내 모듈, 통합 웹 서비스로 구성되어 있으며, 위험 지역 모듈은 각각의 모듈에 기능별로 구분되어 사 용된다. 최적 경로를 제공하기 위해 스마트폰을 단말기 로 사용하였으며, 통합 웹 서비스는 각각의 세부 서버로 구분되어 시스템을 관리한다. 특히 중앙 서버에서는 정 부와 의료기관과의 연계를 담당한다.
그림 3. 시스템 흐름도 Fig. 3. System Flowchart
2. 구제역 예방을 위한 차량 최적 경로 알고리즘 농가에 자주 출입하는 차량들은 분뇨 차량과 가축 운 반 차량으로 나누어질 수 있는데, 분뇨 차량의 경우 농가 에서 분뇨를 수거한 후 다음 농가로 이동해 구제역을 전 염시킬 확률이 매우 높다. 또한 가축 운반 차량 역시 병 을 전염시키거나 현재 운반중인 가축들에게 구제역을 전 염시킬 수 있기 때문에 본 알고리즘은 구제역 예방을 위 한 차량 최적 경로 알고리즘을 제안한다.
알고리즘의 순서도는 그림 4와 같다. 먼저 현재 이동 중인 차량의 위치를 능동형 태그를 통해 메인 컴퓨터로 전송받는다. 메인 컴퓨터는 전송받은 위치를 통해 해당 지역의 지도를 검색한다. 그 후 검색된 지도를 일정한 크 기의 그리드로 분할 하는 작업을 거치게 된다. 이때 고려 해야 하는 것으로는 수행 속도를 향상 시키기 위해시작 점과 목표점까지의 영역만을 분할해야 한다는 점이다.
또한 그리드를 적당한 크기로 분할해야 하는 점이 있다.
그림 4. 알고리즘의 순서도
Fig. 4. Flowchart of the Algorithm
지도를 그리드로 분할한 후 분할된 지역을 확인하는 작업으로 이어진다. 첫 번째로 인근에 농가가 있는지를 확인한다. 고려해야 하는 점으로는 해당 농가가 구제역 에 감염되어 살처분된 농가인지 아닌지를 확인해야 한다.
만약 이미 구제역에 감염된 농가라면 가축 운반 차량의 경우 이에 대한 가중치를 더욱 높게 주어야 한다. 두 번 째로 해당 지역이 구제역 오염 지역인지 확인해야 한다.
오염 지역에 해당 하는 경우는 구제역 매몰지와 가축 운 반 차량 및 분뇨 운반 차량이 이동한 경로이다.
구제역 매몰지의 경우 매몰된 시체들이 비나 홍수, 산 사태 등의 자연재해로 인해 지면으로 올라왔을 가능성이 있을 수 있기 때문이다. 가축 차량과 분뇨 차량이 이동한 경로는 실시간으로 변경되게 되며 일정시간 동안 오염지 역으로 분류되게 된다. 이때 고려해야 할 것으로 운반 중 인 가축들의 타액이 바람을 통해 이동하는 것을 고려해 야 한다.
마지막으로 분할된 지역에 구제역 차량 소독이 가능 한 곳이 존재하는지 확인한다. 만약 차량 소독을 하는 지 역이 존재한다면 해당 지역의 가중치를 감소시켜 이동할 경로로 지정할 수 있도록 도와준다. 이렇게 분할된 모든 지역에 대한 가중치를 조정하였다면 변경된 휴리스틱 값 을 통해 목적지까지의 최적 경로 탐색을 시작한다.
3. 위험 지역 레벨 분류
가축 상태 확인 모듈로부터 수집된 정보는 RTLS 엔 진을 통해 통합 웹 서비스로 전송된다. 이때 만약 전송된 정보 중 가축 온도가 급격히 증가하였다는 정보가 존재 한다면, 즉시 해당 농가와 방역 업체에 연락할 수 있도록 한다. 그림 5와 같이 위험 지역 레벨은 총 3가지 단계로 구분되어 진다.
그림 5. 위험 레벨 분류
Fig. 5. Classification of Danger Level
가장 낮은 단계인 레벨 1은 아무런 일도 없는 평상시 상태를 뜻한다. 레벨 2는 농가에서 전송된 정보 중 급격 히 가축 체온이 올라갔다는 정보가 포함되어 있다면 해 당 지역을 레벨 2로 분류하게 된다. 여기서 방역 업체의 조사에 따라 만약 단순한 체온 증가라면 다시 레벨 1로 분류되게 된다. 하지만 조사 결과 구제역으로 판명되었 다면 해당 지역을 레벨 3인 위험으로 변경하고 농가 출입 차량 경로 제공시 사용될 수 있도록 한다.
Ⅳ. 실험 및 결과
시스템 구현 및 테스트에 사용된 환경으로 쿼드코어 급 컴퓨터를 사용하였으며, 사용 언어로는 웹 서비스와 스마트폰 간의 원활한 연계를 위해 PHP5를 사용하였다.
데이터베이스는 Oracle 10g를 사용하였고, 통합 웹 서비 스를 구축하기 위해 추가적으로 듀얼코어급 컴퓨터를 사 용하여 웹서버 환경을 구축하였다.
모의실험은 구제역 위험 지역을 임의로 분류한 가상
데이터 셋을 사용하였으며, 기존 A
*알고리즘과 구제역
위험 지역 분류 후의 데이터를 상호 비교하였다. 그림 6
에서 보는 바와 같이 실험 화면에서 별 사각형 표시는 출
발점, 검은 사각형은 탐색한 경로, X 사각형은 구제역 위
험 지역으로 구분하였다.
그림 6. 모의실험 화면
Fig. 6. The Screen of Simulation
그림 7. 모의실험 결과
Fig. 7. The Results of Simulation
그림 7의 모의실험 결과를 통해 구제역 위험 지역으로 분류한 그리드를 피해 정상적으로 경로 안내를 하는 모 습을 확인할 수 있었으며, 위험 지역을 탐색 후 이를 회 피하기 위해 멀리 돌아가야 하는 추가적인 연산이 필요 하기 때문에 기존 A
*알고리즘만을 사용한 탐색 결과보 다 약 2배 정도의 시간이 더 걸린 것을 확인할 수 있었다.
그림 8. 학습 후 모의실험 결과
Fig. 8. The Results of Simulation after Learning
그림 8은 그림 7에서 실험한 최적 경로 알고리즘의 결 과를 학습시킨 후 해당 지역을 탐색한 결과이다. 이전 탐 색 지역에 새로운 구제역 위험 지역이 생기지 않는 한, 기존 탐색 결과의 학습을 통해 성능 향상이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
Ⅴ. 결 론
본 논문에서 구현한 구제역 에방 시스템을 사용한다 면 추후 발생할 수 있는 구제역 피해를 최소한으로 방지 할 수 있을 것이다. 문제점으로는 기존 경로 탐색 알고리 즘보다 탐색 시간이 오래 걸리는 것이 단점으로 이를 개 선하기 위한 추가적인 알고리즘 개선이 필요하다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 발전으로 인해 이전에는 불가능 하던 많은 기술들이 가능해지고 있다. 다만 아쉬운 점으 로는 아직까지 실생활에 밀접하게 적용되어지지 않은 점 이다. 앞으로도 RFID/USN등의 유비쿼터스 기술들을 통 해 다양한 분야에 적용한다면 이번과 같은 구제역 참사 와 같은 일을 대비할 수 있을 것이다. 향후 과제로는 본 시스템에서 제안된 최적 경로 알고리즘의 개선과 최근 많이 사용하고 있는 스마트폰의 3G 망을 통해 응용할 수 있는 연구가 필요하다.
참 고 문 헌
