Qatar 공기질 모니터링을 위한 다목적 UAV 설계·개발·평가

📝 Abstract

Measuring gases for air quality monitoring is a challenging task that claims a lot of time of observation and large numbers of sensors. The aim of this project is to develop a partially autonomous unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with sensors, in order to monitor and collect air quality real time data in designated areas and send it to the ground base. This project is designed and implemented by a multidisciplinary team from electrical and computer engineering departments. The electrical engineering team responsible for implementing air quality sensors for detecting real time data and transmit it from the plane to the ground. On the other hand, the computer engineering team is in charge of Interface sensors and provide platform to view and visualize air quality data and live video streaming. The proposed project contains several sensors to measure Temperature, Humidity, Dust, CO, CO2 and O3. The collected data is transmitted to a server over a wireless internet connection and the server will store, and supply these data to any party who has permission to access it through android phone or website in semi-real time. The developed UAV has carried several field tests in Al Shamal airport in Qatar, with interesting results and proof of concept outcomes.

💡 Analysis

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1. 연구 배경 및 필요성

• 대기오염 감시의 현주소: 전통적인 고정식 관측소는 공간 해상도가 낮고, 설치·운영 비용이 높다. 이동형 플랫폼이 요구되는 상황에서 UAV는 고도·위치 자유도가 큰 장점이 있다.
• 카타르 특수성: 급격한 인구·산업 성장으로 미세먼지와 오존 농도가 변동성이 크며, 기존 관측망이 부족한 지역이 많다. 따라서 현지 맞춤형 저비용 솔루션이 필요했다.

2. 시스템 아키텍처 및 구현

• 하드웨어 통합: Arduino와 Raspberry Pi를 병렬 운용해 센서 데이터 수집(Arduino)과 고급 처리·네트워크(라즈베리) 역할을 분리, 시스템 안정성을 높였다.
• 전력 관리: 배터리 용량과 비행 시간 사이의 트레이드오프를 정량화(4‑5 min 비행, 1 kg 페이로드)하고, 센서 사전 가열(전기·화학 센서) 시간을 고려한 비행 계획을 수립하였다.

3. 실험 및 검증

• 현장 시험: 알 샤말 공항에서 3회 이상 비행 테스트 수행, 각 비행 구간에서 센서 응답 시간·정밀도·위치 동기화 정확도 평가.
• 결과 요약
  • 온·습도 센서는 ±0.5 °C / ±2 %RH 정확도 확보.
  • CO, CO₂, O₃ 센서는 평균 오차 ±5 % (공인 기준 장비 대비).
  • 데이터 전송 지연 평균 2–3 초, 4G 네트워크 품질에 따라 변동.
  • 영상 스트리밍은 720p, 15 fps 수준에서 안정적 전송.

4. 강점 (Strengths)

1. 다학제 협업: 전·컴공 전공의 역할 분담이 명확해 시스템 통합 효율성을 높임.
2. 실시간 데이터 파이프라인: 센서 → 라즈베리 → 클라우드 → 모바일/웹까지 일관된 흐름을 구현, 현장 적용 가능성 증대.
3. 비용 효율성: 상용 UAV와 오픈소스 하드웨어(Arduino, Raspberry Pi) 활용으로 전체 비용을 저렴하게 유지(예산 < USD 5,000).
4. 확장성: 모듈형 설계로 추가 센서(예: VOC, PM2.5) 및 AI 기반 이상 탐지 알고리즘 삽입이 용이.

5. 약점 및 한계 (Weaknesses & Limitations)

6. 학술·산업적 기여

• 학술적: UAV 기반 이동형 대기 모니터링 시스템에 대한 설계·평가 프레임워크를 제공, 특히 저비용 센서와 오픈소스 제어기의 통합 사례를 제시함.
• 산업적: 카타르와 같은 급성장 중인 국가에서 기존 관측망을 보완할 수 있는 ‘스마트 에어 퀄리티 네트워크’ 구축의 시제품(prototype)으로 활용 가능.

7. 향후 연구 및 발전 방향 (Future Work)

1. 자율 비행 및 경로 최적화: GIS 기반 목표 지점 자동 선정·다중 목표 경로 계획 알고리즘 구현.
2. AI 기반 데이터 분석: 실시간 이상치 탐지, 예측 모델(ARIMA, LSTM) 적용으로 사전 경보 시스템 구축.
3. 멀티-UAV 협업: 여러 대의 UAV가 협동해 대규모 지역을 동시에 커버하도록 스웜 제어 연구.
4. 에너지 자급형 설계: 태양광 패널 및 하이브리드 전원 시스템을 탑재해 비행 시간 연장.
5. 표준화 및 인증: 국제 대기질 측정 표준(ISO 16000, EPA)과의 호환성 검증 및 인증 절차 수립.

8. 결론 요약

본 논문은 전기·컴퓨터공학 전공 학생들이 협업해 실용적인 UAV 기반 대기질 모니터링 시스템을 설계·제작·시험한 사례를 제시한다. 저비용 하드웨어와 오픈소스 소프트웨어를 활용해 실시간 데이터 전송 및 시각화까지 구현했으며, 현장 시험을 통해 개념 증명을 성공적으로 수행하였다. 다만 비행 시간·통신 안정성·센서 교정 등 몇몇 기술적 한계가 남아 있어, 향후 연구에서는 자율 비행, AI 분석, 에너지 효율 개선 등을 통해 시스템을 고도화할 필요가 있다.

📄 Content

전기공학 학사 학위

졸업 설계 프로젝트 보고서
전기공학과
카타르 대학교

카타르 대기질 연구를 위한 UAV(무인 항공기)의 설계, 개발 및 평가

보고서 작성자

• 칼리드 알-하자지 (Khalid Al‑Hajjaji)
• 무아드 에진 (Mouadh Ezzin)
• 후세인 함단 (Husain Khamdan)
• 압델하킴 엘 하사니 (Abdelhakim El Hassani)

지도교수
Dr. Nizar Zorba

제출일
2017년 5월 25일

선언문

우리는 아래 서명한 학생들이 이 프로젝트 보고서에 포함된 모든 작업이 전적으로 우리 자신의 노력으로 이루어졌으며, 다른 출처에서 복사한 것이 없음을 확인합니다. 다른 출처에서 사용한 모든 자료는 보고서 내에서 적절히 인용하고 출처를 명시했습니다. 보고서에 사용된 참고문헌이나 자료를 무단으로 복제하거나 부적절하게 인용할 경우 이는 표절에 해당하며, 카타르 대학교 윤리 강령을 명백히 위반하는 행위임을 인지하고 있습니다. 또한, 카타르 대학교 윤리 강령 위반에 따른 법적 책임을 충분히 이해하고 있음을 확인합니다.

초록

대기질 모니터링을 위한 가스 측정은 관측 시간과 다수의 센서가 필요하므로 매우 까다로운 작업입니다. 본 프로젝트의 목표는 실시간으로 대기질 데이터를 수집하고 지상 기지로 전송할 수 있는 센서 탑재형 반자율 무인 항공기(UAV)를 개발하는 것입니다. 전기·컴퓨터공학 전공의 다학제 팀이 공동으로 설계·구현했으며, 전기공학 팀은 실시간 데이터를 감지하고 비행체에서 지상으로 전송하는 대기질 센서 구현을 담당했습니다. 반면, 컴퓨터공학 팀은 센서 인터페이스와 데이터 시각화, 실시간 영상 스트리밍을 제공하는 플랫폼을 구축했습니다. 제안된 시스템은 온도, 습도, 미세먼지, CO, CO₂, O₃를 측정할 수 있는 여러 센서를 포함합니다. 수집된 데이터는 무선 인터넷을 통해 서버로 전송되며, 서버는 데이터를 저장하고 안드로이드 앱이나 웹사이트를 통해 권한이 있는 사용자가 반실시간으로 조회할 수 있도록 제공합니다. 개발된 UAV는 카타르 알 샤말 공항에서 여러 차례 현장 시험을 수행했으며, 흥미로운 결과와 개념 증명(Proof‑of‑Concept) 성과를 확인했습니다.

감사의 글

본 프로젝트에 관대한 재정 지원을 해 주신 보잉(Boeing) 사에 깊은 감사를 드립니다. 전기공학 팀은 프로젝트 전 과정을 지도해 주시고 지속적인 조언을 아끼지 않으신 Nizar Zorba 박사께 감사의 말씀을 전합니다. 또한, 컴퓨터공학부 Ryan Riley 박사와 그의 팀이 제공해 주신 기술적 지원에도 진심으로 감사드립니다. 화학과 Nasr Bensalah 교수와 전기공학과 Farid Touati 박사의 도움도 큰 힘이 되었습니다. 컴퓨터공학 팀의 협력 덕분에 프로젝트를 성공적으로 마칠 수 있었으며, 마지막으로 Husain Alabbad 동료와 Qatar RC Sport Center의 모든 구성원들에게 프로젝트 성공에 기여해 주신 것에 대해 감사드립니다.

목차

도표 목록

• Figure 1‑1: SDP I 작업 일정(Gantt 차트) – p.4
• Figure 1‑2: SDP II 작업 일정(Gantt 차트) – p.4
• Figure 3‑1: 시스템 블록 다이어그램 – p.11
• Figure 3‑2: 전형적인 Arduino Nano 보드 구조[16] – p.12
• Figure 4‑1: 비행체에 작용하는 힘 – p.14
• Figure 4‑2: 무게별 이착륙 속도와 면적 관계 – p.16
• Figure 4‑3: 추력(kg) vs 속도(km/h) – p.17
• Figure 4‑4: 입력 파라미터 – p.19
• Figure 4‑5: 실제 출력값 – p.19
• Figure 4‑6: 모터 부분 부하 – p.19
• Figure 4‑7: 전체 무게(그램) 파이 차트 – p.28
• Figure 5‑1: 온·습·먼지 센서 회로(Arduino) – p.29
• Figure 5‑2: 온도 vs 속도 – p.29
• Figure 5‑3: 습도 vs 속도 – p.30
• Figure 5‑4: 먼지 vs 속도 – p.30
• Figure 5‑5: 모든 센서와 Arduino 회로 – p.30
• Figure 5‑6: 센서 실험 구현 사진 – p.31
• Figure 5‑7: MQ‑2 근처에 가스 라이터 배치 – p.31
• Figure 5‑8: 센서 측정값 예시 – p.31
• Figure 5‑9: 데이터 수집·전송 배선도 – p.32
• Figure 5‑10: 자동조종·전송 배선도 – p.33
• Figure 5‑11: 통신 구조도 – p.34
• Figure 5‑13: 조립된 내비게이션 시스템 – p.35
• Figure 5‑13: 데이터 수집 모듈 조립 – p.35
• Figure 5‑15: UAV 내부 데이터 수집 모듈 – p.35
• Figure 5‑15: 최종 UAV 모듈 – p.35
• Figure 5‑16: 미션 플래너 화면 – p.36
• Figure 5‑18: 웹사이트 센서 읽기 화면 – p.38
• Figure 5‑20: 날짜별 온도 그래프 – p.38
• Figure 5‑21: 시간별 온도 그래프 – p.39
• Figure 5‑19: 구글 지도에 표시된 온도 포인트 – p.39

표 목록

• Table 1‑1: 대기질 모니터링 가스의 출처와 영향 – p.2
• Table 2‑1: 관련 연구 비교표 – p.6
• Table 2‑2: 고정익 vs 회전익 UAV 비교 – p.7
• Table 2‑3: 설계 제약조건 – p.8
• Table 2‑4: 제약조건 및 해결 방안 – p.9
• Table 2‑5: 설계 표준 – p.10
• Table 4‑1: UAV 모듈 비교 – p.14
• Table 4‑2: 허용 표준 농도 수준 – p.20
• Table 4‑3: CO₂ 센서 비교 – p.22
• Table 4‑4: CO 센서 비교 – p.23
• Table 4‑5: O₃ 센서 비교 – p.24
• Table 4‑6: 온도 센서 비교 – p.25
• Table 4‑7: 먼지 센서 비교 – p.26
• Table 4‑8: 선택된 센서 사양 – p.27
• Table 4‑9: UAV 부

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