1. 서 론

최근 1인 가구의 증가와 함께 반려동물을 양육하는 가구 수가 점차 증가하고 있으며, 2020년 기준 대한민국에서의 반려동물을 양육하는 가구 수는 약 312만 가구에 달한다 ^{[1, 2]}. 반려견 등록 누계 또한 2016년부터 2020년까지 5년간 2배 이상의 증가 폭을 보였다 ^[3]. 이에 따라, 반려동물에 대한 인식 개선에 대한 목소리가 커지고 있으며, 특히 유실 및 유기되는 반려동물에 관한 문제에 대한 해결책이 필요하다 ^[4]. 유실 및 유기 동물 수는 지속적으로 증가하여 2017년부터 매년 10만 마리가 넘는 동물이 유실 및 유기되고 있다 ^[3]. 이 동물 중 원주인에게 돌아가는 비율은 약 11.9\%로 자연사와 안락사(41.5\%), 입양(32.1\%)에 비해 현저히 낮은 수치로 보고되고 있다 ^{[3, 5]}. 유실 및 유기 동물의 증가로 인해 유기 및 유실 동물 구조 및 보호 비용이 발생하면서 동물보호센터의 운영비 역시 2021년 기준 297.4억으로 전년 대비 11.3\% 증가하였다 ^{[3, 6]}. 이를 해결하기 위한 방법의 일환으로 반려동물에게 인식표를 부착하거나 마이크로칩을 이식하는 반려동물 등록제를 시행하고 있지만 의무등록대상동물의 범위가 한정적이고 내장형 무선식별 장치 이식에 대한 부정적 인식이 존재하는 등 그 실효성이 문제가 되고 있다 ^{[7, 8]}. 또한 반려동물에게 위치추적기를 부착하는 방법이 존재하지만, GPS 신호가 부정확할 경우 반려동물의 위치에 대한 신뢰성이 떨어진다는 문제가 있다. 이는 여전히 목격자의 제보에 크게 의존해야 한다는 한계를 의미한다. 또한, 유실된 반려동물은 대형견의 경우 하루에 10km 이상의 거리를 이동할 수 있기 때문에 유실 기간이 길어질수록 유실된 동물을 찾을 확률이 급격히 감소한다.

따라서 유실 및 유기 동물로 인한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 IoT (Internet of Things) 기술을 적용하여 반려동물의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 제안한다. 또한, 장거리 통신을 위한 RF (Radio frequency) 통신 모듈 및 블루투스 통신 중계 모듈을 활용해 먼 거리에서도 반려동물의 위치를 쉽게 추적한다. 스마트폰을 활용해 반려동물에게 부착된 추적 모듈을 제어 및 수집된 위치를 사용자에게 보여준다.

2. 본 론

본 논문에서 제안하는 IoT 기술을 활용한 반려동물 추적 시스템은 반려동물에 부착가능한 추적기, 추적기와 스마트폰 사이의 통신을 중계하는 중계기, 사용자 편의를 위한 스마트폰 애플리케이션으로 구성된다.

그림 1은 제안한 시스템의 전체 구성도를 보여준다. 개발된 스마트폰 애플리케이션을 활용해 추적기를 제어하고, 추적기에서 획득된 위치 정보를 지도에 표시한다. 또한, 수 km 이상 떨어진 거리에서의 원활한 통신을 위해 RF 통신을 활용하였다. 개발된 중계기는 스마트폰과 추적기 사이의 통신을 원활하게 만들기 위해 RF에서 Blueooth로, Bluetooth에서 RF로 신호를 전환하였다.

그림 1. IoT기반 반려동물 추적 시스템 구성도

Fig. 1. Structure of IoT-based companion animal tracking system

추적기는 반려동물의 1) 실시간으로 정확한 위치를 제공하는 기능, 2) 사용자가 선택한 음성 정보를 재생하여 반려동물의 근방에 위치를 방송하는 경보 기능, 3) 어두운 공간에서 LED를 활용한 경고 기능을 포함한다. 또한, 수 km 이상에서도 스마트폰 애플리케이션과 통신을 위해 RF 통신 기능을 포함한다. 이를 위해, 추적기는 그림 2와 같이 아두이노 미니, GPS 모듈 (Seeed Studio, Air530), MP3 모듈 (KEYES, KE0092), 조도 (CDS) 센서, LED (Light emitting diode), RF 통신 모듈 (REYAX, RYLR998)로 구성된다.

그림 2는 추적기의 내부 구성도를 보여준다. 추적기는 아두이노 프로 미니를 활용해 제어된다. GPS 모듈은 인공위성으로부터 실시간으로 위치 좌표를 수신받아 아두이노에 전송한다. MP3 모듈은 사용자가 미리 저장해놓은 특정 소리를 재생하여 근방에 반려동물의 위치를 간접적으로 위치를 알리는 역할을 수행하며 이는 아두이노에 의해 제어된다. 조도 센서 및 LED는 주변 환경 밝기에 따라 자동으로 LED On/Off 되어 위치를 간접적으로 알리는 데 사용된다. RF 통신 모듈은 위치 정보 및 제어 신호 송수신 시 사용된다. 또한, RF 통신 모듈은 빠른 양방향 통신을 위해 하드웨어 시리얼 방식을 사용하였고, 다른 모듈은 디지털 핀을 소프트웨어 시리얼 핀으로 지정하여 아두이노와 통신하였다.

그림 2. 추적기의 내부 구성도

Fig. 2. Diagram of tracker

그림 3은 추적기의 동작 알고리즘을 보여준다. 추적기가 켜지면 CDS 센서는 지속적으로 주변 환경의 조도 값을 측정하고 조도가 설정한 임계치보다 낮아지면 LED On/Off를 반복한다. 또한, 스마트폰에서의 제어신호를 기다리며 대기한다. 스마트폰 애플리케이션을 통해 사용자가 위치 정보 요청 시 GPS 모듈을 통해 위치정보를 센싱하고 이를 RF 통신 모듈을 이용해 스마트폰 애플리케이션에 송신한다. MP3 모듈은 수신된 제어신호에 따라 미리 저장된 음성데이터를 반복 재생 또는 중단시킨다.

그림 3. 반려동물 추적기의 동작 알고리즘

Fig. 3. Operation algorithm of companion animal tracker

그림 4는 Fritizing을 활용해 그린 추적기와 중계기의 회로를 보여준다. Fritizing은 전자 회로 설계 및 인쇄회로기판 레이아웃 생성에 사용되는 오픈소스 기반 소프트웨어이다. 중계기는 아두이노 프로 미니, RF 및 Bluetooth (OEM, HC-06) 통신 모듈로 구성된다.

그림 4. (a) 추적기와 (b) 중계기 회로

Fig. 4. Electrical circuits of the (a) tracker and (b) RF-to-Bluetooth converter

IoT 기술 기반 반려동물 추적 시스템은 그림 5와 같이 개발된 스마트폰 애플리케이션을 통해 제어 및 정보가 표시된다. 스마트폰 애플리케이션은 중계기와의 블루투스 연결을 제어하고 추적기에서 재생되어야 할 음성 정보 명령 신호를 전송한다. 정보는 총 3가지로 구성된다. 1번은 동물등록번호, 2번은 해당 동물의 공격 성향, 3번은 보호자 연락처를 안내한다. 사용자는 위의 음성의 재생과 중지를 선택하여 제어할 수 있다. 또한, 추적기의 위치 정보를 지도 화면에서 요청 버튼을 눌러 간단히 위치 정보를 요청할 수 있다. 획득된 위치 정보는 스마트폰 애플리케이션의 지도상에 실시간으로 시각화되어 지도에 표시된다.

그림 5. 추적시스템의 스마트폰 애플리케이션

Fig. 5. Smartphone application of tracking system

3. 실험 방법 및 결과

본 논문에서 제안하는 추적기는 수 km 이상의 거리에서 실시간으로 스마트폰과 데이터를 송수신하여 표시한다. 그리고 반려동물의 유실 기간이 장기화 되더라도 추적기가 정상 동작해야 하기 때문에, 저전력 장거리 무선 통신 기술의 사용이 필수적이다. 따라서, 통상적으로 약 10m 범위에서 작동하는 블루투스 통신방식보다는 장거리 통신에 유리한 RF 통신 방식을 사용하는 것이 효과적이다. 또한, 유실한 반려동물을 빠르게 찾기 위해서는 반려동물에게 부착한 추적기가 어떤 환경에 처해도 오차 범위 내에서 위치 정보를 나타낼 수 있어야 한다. 이를 검증하기 위해 거리별 통신 성능, 유효 통신 범위 및 수신 GPS 좌표 오차 실험을 진행하였다. 그림 6은 위에서 설명한 실험을 하기 위해 구현된 추적 시스템 환경을 나타낸다.

그림 6. 무선 통신 및 GPS 센싱 기능 검증을 위한 테스트 환경

Fig. 6. Testing environment to verify the wireless communication and GPS sensing functions

3.1 거리별 통신 성능 및 유효 통신 범위 실험

제작한 하드웨어와 소프트웨어를 이용하여 스마트폰과 추적기 사이의 통신 RTT(Round-Trip Time)를 측정하기 위해 스마트폰의 Bluetooth Terminal에서 제어 신호 송신과 반환 신호 수신 시각을 도출하였다. RF 통신의 주파수 대역은 해당 모듈의 기본 주파수인 915MHz로 설정하였다.

유효 통신 범위를 도출하기 위해 최대한 LoS(Line of Sight)에 가까운 상태의 환경을 선정하여 여의도 한강공원에서 실험을 진행하였다.

Bluetooth와 RF 통신 동시 사용 조건에서는(중계기 사용) 100m 이하에서는 0m, 10m, 50m에서, 그 후에는 100m 간격으로 이동하였다. Bluetooth 통신만 사용한 조건(중계기 미사용)에서는 10m 이하에서는 1m 간격으로, 그 후에는 10m 간격으로 이동하였다. 각 조건에서 통신이 이루어지지 않을 때까지 거리를 늘리며 1초 간격으로 시도하였으며, 각 거리의 위치에서 실험데이터를 10번 반복 측정하여 평균값을 계산하여 나타내었다.

그림 7은 중계기를 사용하지 않고 Bluetooth 통신만을 사용하였을 때의 실험 결과를 보여준다. 통신은 약 40m까지 가능하였으며 평균 RTT는 73.8ms로 측정되었다.

그림 8은 중계기를 사용하였을 때의 실험 결과를 나타낸다. Bluetooth와 RF 통신을 사용한 조건에서 평균 RTT는 451ms로 측정되었다. 또한, 약 1.9km거리까지 통신이 가능함을 보여주었다. 위 실험을 통해 중계기 활용 시 RTT가 약 377.2ms 늘어나지만, 유효 통신 범위가 약 50m에서 1.9km로 크게 증가하는 것을 확인하였다.

그림 7. 블루투스 통신의 왕복시간 측정 (중계기 미사용)

Fig. 7. Measurement of RTT using the Bluetooth module

그림 8. 블루투스와 RF를 결합한 무선 통신의 왕복시간 측정 (중계기 사용)

Fig. 8. Measurement of RTT of by combining the Bluetooth & RF modules

그림 9는 실험 시 각 지점에서의 10번의 RTT 측정을 위한 시도 횟수를 나타낸 그래프이다. 거리가 멀어질수록 통신 실패 확률이 랜덤하게 증가하였다. 예를 들어 1.7km에서는 33번 통신을 시도하였을 때 10번만 통신에 성공할 수 있었다. 본 논문에 제시된 실험은 영하권의 날씨에 진행되어 스마트폰 디스플레이 터치 접촉 불량 및 알 수 없는 시스템의 오류로 인해 1km, 1.5km, 1.7km 에서 다른 거리에 비해 높은 통신 시도 횟수가 측정되었다. 이는 실험 환경이 완전한 LoS가 아니었으며 당시 우연한 주변의 수많은 스마트폰의 사용자 때문일 것으로 추측된다. 더 먼 거리인 1.8km, 1.9 km에서는 정상적으로 동작한 결과에 따르면 실험은 정상적으로 진행되었다고 말할 수 있다.

그림 9. 각 위치에서의 통신 응답을 10번 성공하기까지의 통신 시도 횟수

Fig. 9. Number of trails for acquisition of 10 responses

3.2 GPS 좌표 오차 실험

GPS 좌표 오차 실험을 위해 다양한 실험 환경을 선택하여 오차를 측정하였다. 실험 환경은 실내, 개활지, 산림, 도심지로 구분하였다. 실험 환경 중 실내는 5층 이상의 건물 중앙으로 설정하였고, 개활지는 인근 반경에 나무나 건물 등의 엄폐물이 없고 평탄한 곳으로 설정했다. 산림의 경우 주변에 나무가 많은 곳(수관밀도 소밀도 소, 중, 밀에서 소)으로 하였으며 도심지는 인근에 8층 이상의 마천루가 있는 곳으로 하였다. 각 지점마다 10번씩 반복하여 위치 정보를 측정하였다. 이후 실제 해당 장소의 좌표와의 오차를 계산하여 평균값을 도출하였다. 그 결과 개활지가 가장 오차가 적었으며(4.65m), 산림과 도심지에서는 개활지에 비해 장애물이 다소 있는 영향으로 약간의 오차가 더 발생하였다. 실내에서는 가장 많은 오차(30m)가 발생하였다. 통상 GPS 오차 범위를 벗어나지 않는 내에서 정확한 위치 정보를 나타냄을 알 수 있다.

그림 10. 실험 환경에 따른 GPS 측정 오차

Fig. 10. Errors for GPS sensing according to the experimental environments

4. 결 론

본 논문에서는 유실 및 유기 동물의 실시간 위치를 추적하기위한 IoT기반 반려동물 추적 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 추적기, 중계기, 스마트폰으로 구성되었다. 본 논문에서 설계된 IoT 기반 반려동물 추적 시스템은 통신 거리 측정 실험에서 기존의 블루투스 통신만 사용한 방식보다 유효 통신 범위가 수 km까지 넓어지는 것을 확인하였다. 또한, 거리별 통신 왕복 시간 실험에서 거리별 RTT가 안정적이고 일정한 성능을 보여주었다. GPS 좌표 오차 실험에서는 장애물이 있거나 실내인 경우에도 일반적인 오차 범위를 벗어나지 않는 결과를 얻었다. 또한, 음성 및 LED를 활용한 경고 기능은 반려동물을 찾는데 보조적인 역할을 한다. 이러한 성능을 기반으로 기존의 위치 추적기와 달리 GPS 위치 정보와 함께 음성 정보를 제공함으로써 반려동물이 가시거리 밖에 있더라도 언제 어디서든 유실된 반려동물을 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 도움을 준다. 본 논문에서 제안한 IoT기반 반려동물 추적 시스템을 활용하여 유실한 반려동물을 빠르게 찾는다면 유기 및 유실 동물 구조 및 보호 비용의 절감을 통해 동물보호센터의 운영비용 절감 효과 또한 가져올 수 있을 것으로 예상한다.