1.1. 이론적 배경

SONAR(SOund Navigation And Ranging)는 수중구조물 무인점검기법 중에서도 유망한 기술이다. 소나는 1913년 타 이타닉 재난과 1차 세계대전 이후에 운용되어 왔다. 소나는 잠수함의 수중 전에 있어 어뢰 및 적 잠수함의 발견, 감시하는 역할 등을 담당했다. 최근에는 소나의 활용도가 넓어져 민간 및 과학적 용도로 사용되고 있다(^{Moon, 2012}). 하상면의 세굴 패턴, 장애물의 종류 및 크기 등 해저 상태를 조사하고 하상의 수직면에 구조물 등을 파악하기 위하여 고안된 SSS는 보트에 거치된 지그와 연결하여 측면에서 음파를 보내고 해저에 반 사되어 돌아오는 반향파의 강도와 해저면의 형태, 지형 등을 음파영상으로 스캔하는 장비이다. 초음파의 입력되는 형태는 바닥이나 수중의 형태에 따라 신호의 진폭이 변화되며 지형 의 형태와 비슷하게 입력된다. 입력된 신호는 A/D 변환 장치 를 통하여 선의 모양으로 연결되고, 선의 연결 시작점과 끝점 은 초음파를 발신하는 시점을 기준으로 한다. 생성된 지형에 따라 생성된 선을 병렬로 연결하면 하나의 영상이 이루어지 고 그것이 수중바닥 및 수중에 존재하는 물체의 영상으로 나 타나게 된다.

흔들림 보정기술은 DSLR(Digital Single lens Reflex)카메 라 와 고가의 렌즈 및 일부 스마트폰에서도 적용된다. 영상촬 영 중 발생하는 흔들림은 촬영자의 의도와 다른 결과를 얻게 된다. OIS(Optical Images Stabilization), VR(Vibration Reduxtion), AS(Anti Shake) 등으로 흔들림 보정 기술에 대한 제조사마다 부르는 이름이 다르지만 핵심적 원리는 동일하고, Fig. 2는 카 메라 흔들림 보정 기술은 나타낸다. 이 기술은 흔들림 발생 시 기울기를 측정하여 감지된 흔들림의 방향 반대 방향으로 렌 즈를 움직이거나 촬영센서를 이동시켜 흔들림을 보정하는 기 술이다. 하지만 본 논문에서는 SSS의 크기 등 수중음파 영상 촬영이라는 특성을 고려하여 흔들림센서 통한 흔들림의 방향 과 속도를 산출하여 보정하는 방식의 기술을 제시하고자 한다.

Fig. 2

Canera Shake correction(^{Premium Beat, 2014})

1.2. 문제점 분석

‘고분해능 초고해상 초음파장비’개발로 수중구조물 점검 에 해당기술의 사용 및 수요가 증가하고 있다. 하지만 SSS는 토우피쉬의 각도 및 구조물의 거리에 따라 수집되는 데이터 의 해상도가 달라지는 문제점이 있다(^{Kim et al., 2017}). 2000 년대 초반부터 도입된 400 KHz 대역의 소나의 경우 100∼ 1,200 m의 촬영 폭을 가져 넓은 지역을 조사할 수 있으나, 분 해능이 5∼7 cm로 구조물의 상태조사에는 식별도가 낮은 문 제가 있다. 1 MHz급 대역으로 고안된 소나장비의 경우 분해 능 3 cm로 정밀한 조사가 가능한 반면 촬영 폭은 25∼105 m로 감소하였다. 2 MHz급 초고해상 소나장비의 경우 이론상 분 해능은 1 cm로 매우 정밀한 조사가 가능하지만 주파수가 높 아지면 해상도 향상과 촬영 폭 감소를 동시에 야기하기 때문 에 근거리 촬영이 불가피하다. 이처럼 근거리촬영으로 인해 흔들림에 의한 영상왜곡현상은 심화될 수밖에 없는 구조를 갖고 있다. 특히 SSS의 경우 보트위에 소나를 거치한 형태로 구조물의 수중부 및 하상면의 음파영상을 촬영하기 때문에, 이 과정에서 파랑에 의한 보트 롤링현상, 보트 운전자의 운용 미숙 등과 같은 작업환경에 따라 발생하는 영상의 흔들림으 로 데이터 분석의 어려움이 있다. 따라서 수중구조물의 효과 적인 안전점검을 위하여 흔들림 보정알고리즘과 소나 데이터 후처리 프로그램개발이 필요하다고 판단된다. Table 1은 주 파수 대역에 따른 소나장비의 분해능 및 촬영 폭을 나타낸다.

2.1. 영상왜곡 원인 및 보정이론

수중음파촬영법 중 하나인 SSS는 구조물의 균열 및 박리 등 세밀한 손상을 확인할 수 있는 수중부 안전점검 장비로 각 광받고 있으며, 최근에는 ‘고분해능 초고해상 초음파장비’ 개 발로 수중구조물 점검에 해당기술의 사용 및 수요가 증가하 고 있다. 하지만, 앞서 말한 것과 같이 SSS는 토우피쉬의 각도 및 구조물과의 거리에 따라 수집되는 데이터의 해상도가 달 라지는 문제점이 있으며, 대부분 케이블 등을 보트에 연결하 여 예인하는 방식으로 운용되기 때문에 파랑에 의한 보트롤 링현상, 보트의 운전자 운용미숙 및 수중부유물 충돌에 의한 소나바디 흔들림 등과 같은 작업환경에 따른 판독이 어려운 데이터를 얻는 경우가 빈번히 발생한다. 이러한 문제를 해결 하기 위해서 흔들림 센서와 흔들림 보정 알고리즘을 개발하 여 소나 음파촬영 시 흔들림을 감지하고 촬영 후 영상을 보정 하는 기술을 개발하였다(^{Kim et al., 2016}). 적용한 흔들림 센 서의 사양은 Table 2와 같다.

Table 2

Applicable sensor specifications

	Azimuth accuracy	< 0.5 degrees, 0.1 degrees resolution
	Inclination accuracy	Typical 1° accuracy <±30° tilt
	Inclination range	±80 degrees
	Temperature range	Accuracy specified for 0°C to 50°C, -40°C to +85°C
	Shock(Operating)	3,000 G, 0.5 ms, 10,000 G 0.1 ms
	Data Refresh Rate	0.01 Hz to 40 Hz sentence output rate

흔들림 보정기술은 흔들림을 검출하는 기술과 흔들림을 보 정하는 기술의 조합이다. 흔들림 센서는 흔들림을 검출, 보정 해주는 장치로 각속도센서와 가속도센서를 이용하였다. 각속 도센서는 카메라의 흔들림에 따른 각속도를 전기신호로 검출 하는 것이다. 각속도센서는 진동중인 질량체에 각속도 벡터 회전운동이 더해지면 질량체에 코리올리힘(Coriolis’ force) 이 발생하는 것을 이용해 이 회전각속도를 검출하는 것이다. 검출을 위해 롤(Roll) 방향성분과 피치(Pitch) 방향성분, 요 (Yaw) 방향성분으로 나눠서 각각 1개의 각속도 센서를 대응 시켜 검출, 3개의 성분을 합성하는 것으로 흔들림 방향과 속 도를 산출한다. 그리고 가속도계는 진동에 의한 축의 이동을 검출하여 흔들림의 절대각을 구하는 방식으로 각속도계를 통 해 산출된 흔들림의 오류 값을 보정하는 역할을 한다.

SSS는 보트에 결속되어 보트의 진행방향에 따라 2D영상을 획득하게 된다. 롤 범위는 우측방향으로 ‘+0°∼+180°’이며, 좌측방향으로 ‘–0°∼-99.9°, +100°∼+180°’이다. 롤 범위가 좌측방향으로 ‘–80°∼-99.9°, +100°∼+104°’일 때, 하방이 우 측을 가리키므로 우측 벽면을 스캔한다(^{Yi et al., 2016}). Fig. 3 은 롤 범위에 따른 흔들림 보정 범위 및 설계방법을 도식화 하 여 나타낸다.

Fig. 3

Shake correction range and design according to roll range (^{Yi et al, 2016})

2.2. 사이드스캔소나 응용프로그램 구성

본 연구에서 사용된 SSS는 두 개의 프로그램이 포함되어 있으며, RealScan^Ⓡ이라는 운용프로그램과 PostScan^Ⓡ이라는 후처리 프로그램으로 구성된다. 운용프로그램(RealScan^Ⓡ)은 토우피쉬(Towfish)에서 획득한 신호정보를 케이블로 전송받 아서 데크유닛(Deck Unit)의 모니터를 통해 실시간으로 보여 주며, 소나 신호를 수신, 신호처리, 출력 및 저장을 담당하는 프로그램이다. 후처리 프로그램(PostScan^Ⓡ)은 취득한 데이터 를 바탕으로 취득영상을 좀 더 자세한 분석이 가능하게 하는 프로그램으로서 확대, 영상 빨리 돌려보기, 뒤로 돌려보기, 정 지, 프린트, GPS 보정위치 확인, 경사거리 보정, 모자이크, 고 도정보 수정 등 실제 운용에서 확인할 수 없었던 세밀한 부분 까지 확인할 수 있는 다수의 기능들이 포함되어 있다. 흔들림 보정 툴은 후처리 프로그램에 접목하기 위하여 UI를 개발하 였으며, UI설계를 통한 흔들림 보정 툴 Fig. 4와 같다.

Fig. 4

Shake correction tool design(Park et al., 2012)

3.1. 사이드 스캔 소나의 운용 및 특징

SSS는 100% 디지털화시킨 제품으로 높은 해상도와 강력 한 확장성을 자랑한다. SSS는 수중에서 예인되며 양쪽의 트 랜스듀서로 음파를 방사 및 습득을 하는 토우피쉬가 음파의 방사를 명령하고 습득한 신호를 영상화하여 모니터상에 2차 원 영상과 함께 각종 정보를 제공한다. 토우피쉬는 예인 케이 블과 어느 선박에서나 운용이 용이하도록 베터리 박스도 구 성되어 있다. 또한, 토우피쉬에는 고도센서, 수심센서, 흔들림 센서가 부착되어 있으며 토우피쉬에서 감지된 자료는 취득한 영상과 외부에서 취득한 GPS 자료와 함께 후처리 프로그램 을 통해 저장되고 분석된다. 수중구조물 안전진단을 위한 SSS의 수중조사 특징은 다음과 같다.

수중조사에 양방향 음파탐지기가 관심사로 등장하는 이유 중의 하나는 오염 또는 주변의 기후 및 토양의 여건으로 인하 여 인력(잠수사)에 의한 조사가 불가능할 정도의 시야확보가 어려운 지역과, 해상 및 호수 등의 깊은 수심에서의 인력으로 의 조사에 한계가 있고 이에 대한 효율성 및 경제적인 측면이 대두되기 때문이다.

수중조사에서 초음파장비의 이용은 광범위한 지역 및 오염 된 지역과, 시야를 확보할 수 없는 지역에서 빠른 시간 내에 대 략적인 손상을 파악하는데 효과적이라 할 수 있다.

음파에 의한 촬영 해상도는 주파수 대역에 따라 결정된다. 앞서 말한 것과 같이 주파수 대역이 높아질수록 고해상의 음 파영상을 취득할 수 있지만 촬영 폭이 좁아지기 때문에 근거 리에서 촬영해야 하는 단점이 있다. 목적과 용도에 맞는 주파 수대역을 선정하여야 하며, 고해상도의 촬영 시에는 근거리 촬영이 필수적이기 때문에 흔들림에 의한 왜곡현상을 주의하 여야 한다. Fig. 5는 흔들림으로 인해 왜곡된 영상을 나타낸다.

Fig. 5

Distorted images(^{Park, 2015})

3.2. 손상 분석

본 연구에서 현장조사를 통해 흔들림 센서가 부착된 SSS와 흔들림 보정이 가능하도록 보완된 프로그램의 신뢰성을 검증 하였다. 현장조사를 통해 얻은 음파영상은 흔들림 센서가 부 착되지 않은 SSS 음파영상(보정 전 영상)과 흔들림 센서가 부 착된 SSS 음파영상(보정 후 영상)으로, 영상 취득과정에서 손 상의심부에 잠수부를 투입하여 실제 손상길이 및 수심을 측 정하여 분석하였다. 현장 데이터를 수집 시 전동지그를 사용 한 음파촬영방법으로 수중조사를 실시하였고, 잠수부가 투입 된 손상의심부의 표본을 50개 추출하여 분석하였다. Fig. 6는 흔들림 센서가 부착된 토우피쉬와 현장조사 항적도를 나타내 며, Table 3은 추출된 표본 중 하나로, 흔들림 센서로 보정된 소나 데이터와 손상비교 방식을 나타낸다.

Fig. 6

Towfish with shake sensor and field survey wake

Table 3

Comparison of sonar data and damage through shake sensor

Case	Bridge location	PostScan confirmation video	Diver confirmation video	Error factor
Bridge location				The whole average 2.75%
	Damage occurred (P7-a,b 90°)	#3. Difference length(L=2.1 m)	#3. Difference length(L=2.0 m)	5%
		Depth of water :2.5 m	Depth of water :2.5 m	0%

현장조사를 통해 SSS 음파영상촬영 시 흔들림 센서 유무에 따른 오차율을 알 수 있었다. 앞서 말한 것과 같이 흔들림 센서 가 미부착된 보정 전 음파영상과 흔들림 센서가 부착된 보정 후 음파영상을 비교하였다. 또한, 손상의심부에 잠수부를 투 입하여 실제 손상길이 및 수심을 측정하여 분석하였는데, SSS를 통해 촬영된 음파영상을 PostScan으로 확인한 손상 길 이 및 수심을 잠수사가 측정한 실제 길이에 대한 오차율을 구 하였다. 보정 전과 보정 후 촬영된 음파영상을 PostScan으로 확인한 결과 평균 오차율은 각각 12.92%, 2.75%로 흔들림 센 서를 통한 보정으로 오차율을 10.17%줄일 수 있었다. Table 4 은 흔들림 센서 유·무에 따른 현장조사 오차율을 나타낸다. Fig. 7은 보정 전·후 50개의 표본에 대한 오차율 분포도를 나 타낸다. 보정 전 오차 범위는 -22.22%에서 22.86%를 나타내 며, 보정 후 오차범위는 -6.06%에서 5.71%로 나타났다.

Fig. 7

PostScan confirmation video and diver confirmation video distance scatter