2.1 지뢰의 자기 특성

지뢰가 만들어내는 자기이상의 크기는 금속량, 재질 및 형상에 따라 달라진다. 대전차지뢰(anti-tank mine)는 외장 금속의 질량이 수 kg에 달해 비교적 큰 자기이상을 유발하는 반면, 대인지뢰(anti-personnel mine)는 금속량이 수십 g~수백 g 수준으로 상대적으로 약한 자기이상을 나타낸다^{(MacDonald et al., 2003)}.

지뢰에 의한 자기이상은 자기쌍극자(magnetic dipole) 모델로 근사할 수 있으며, 총 자기 이상(total magnetic anomaly) $\Delta T$는 Eq. (1)와 같이 센서와 쌍극자 간 거리 r의 세제곱에 반비례한다^{(Blakely, 1996)}:

여기서 m은 자기쌍극자 모멘트, r은 센서와 쌍극자 간의 거리이다.

M15 대전차지뢰는 한국전쟁 당시 도입된 압력식 대전차 폭발지뢰로, 원형 강철 외장(sheet-steel case)에 약 10.3 kg의 Composition B 계열 폭약이 채워져, 총 중량은 약 14.3 kg, 직경 333 mm, 높이 125 mm이다^{(FAS, n.d.)}. 작동 압력은 약 160 kg으로 차량 하중에 의해 기폭되며, 강철 외장으로 인해 금속탐지기에 의한 탐지가 비교적 용이하다. 그러나 M15 주변에는 대인지뢰가 혼합 매설되어 있어 접근 자체가 위험하므로 무인 탐사의 필요성이 크다. M16 대인지뢰는 독일 S-mine 계열을 기반으로 개량된 도약식(bounding) 파편 대인지뢰이다. 주철(case iron) 몸체를 얇은 강철 슬리브(steel sleeve)로 감싼 구조이며, 총 중량은 약 3.8 kg, 직경 약 100 mm, 높이 약 105 mm이다^{(FAS, n.d.)}. 압력/장력 겸용 신관에 의해 작동하며, 도약 후 폭발해 넓은 살상반경을 갖는다. M14 발목지뢰와 함께 대전차지뢰 주변의 대인 방어용으로 흔히 혼합 매설되었다.

자력탐사 관점에서 M15와 M16은 강력한 강자성 금속(강철, 주철)을 포함하므로 뚜렷한 자기이상을 발생시킨다. 본 연구에서 사용한 연습용 지뢰는 외형과 금속 구성은 실제 지뢰와 동일하되 내부 폭약이 제거된 비활성 모델이다. 두 지뢰의 주요 제원은 Table 1에 정리하였다.

Fig. 1. MagDrone R3 Magnetometer System Mounted on the Go2 EDU Plus Quadruped Robot. (a) Overall View of the Robot, Sensor Tube, External RTK-GNSS, and Data Logger Installation Details, (b) Field Operation of the System on a Grass Field at KIGAM

2.2 사족보행로봇 플랫폼

본 연구에서는 Unitree Robotics사의 Go2 EDU Plus 모델을 사족보행로봇 탐사 플랫폼으로 채택하였다(Fig. 1). Go2 EDU Plus는 향후 온보드 자율주행 알고리즘 실행이 가능한 NVIDIA Jetson Orin NX(100 TOPS)를 탑재하고 있다. 사족보행 방식은 바퀴형 UGV 대비 비포장(off-road terrain) 지형, 경사, 식생 밀집 지역 등에서의 높은 기동성을 제공하므로 접경지역의 다양한 지형에 대응할 수 있다는 장점이 있다. 주요 사양은 Table 2에 정리하였다.

2.3 자력탐사 시스템 선정 및 탑재

본 연구에서 사용한 자력탐사 시스템은 Sensys GmbH(독일)의 MagDrone R3이다. MagDrone R3는 본래 UAV 탑재용으로 개발한 초경량 자력탐사 키트로서, 센서 튜브, 데이터 로거, 내장 GPS, 배터리가 포함된 독립형(stand-alone) 장치이다. 이 장비는 3축 플럭스게이트 센서(FGM3D/75) 2개를 수평 방향으로 1 m 간격으로 탑재한 듀얼 센서 구성이다^{(Sensys GmbH, n.d.)}. 본 연구에서는 두 센서를 그래디오미터 모드가 아닌 독립 센서로 운용하여, 한 번의 주행에서 두 개의 평행 측선을 동시에 취득함으로써 실질적인 측선 간격을 절반으로 감소시켰다.

MagDrone R3는 본래 UAV 탑재용이지만, 독립형 데이터 취득 시스템이므로 플랫폼에 독립적으로 탑재·운용이 가능하다. 본 연구에서는 Fig. 2와 같이 MagDrone R3의 센서 튜브 및 데이터 로거를 로봇의 등판 상부에 장착하였다. 센서 튜브는 수평으로 탑재되며, 센서는 지표면으로부터 약 0.5 m 높이에 위치하도록 하였다.

2.4 위치결정 시스템

MagDrone R3에는 1Hz 내장 GPS가 탑재되어 있으나, 위치 정확도가 수 m 수준으로서 지뢰 위치를 정밀하게 결정하기에는 부족하다. 이를 보완하기 위해 Emlid사의 Reach M2 다중주파(multi-band) GNSS 수신기를 MagDrone R3의 외부 GNSS 입력에 연결하여 cm급 위치 정확도를 확보하였다. Reach M2는 GPS/QZSS(L1C/A, L2C), GLONASS(L1OF, L2OF), BeiDou(B1I, B2I), Galileo(E1B/C, E5b) 등 다중 위성 시스템을 지원하는 다중주파 RTK GNSS 수신기로서, RTK 모드에서 수평 7 mm + 1 ppm의 측위 정확도를 제공한다^{(Emlid, n.d.)}. Network RTK(VRS) 환경에서 가상 기준국까지의 거리가 수 km 이내이므로, 실질적인 수평 위치 정확도는 약 1 cm 수준이다.

RTK 보정 데이터는 국내 Network RTK 서비스인 국토지리정보원 VRS^{(NGII, 2024)}를 활용하여 NTRIP(Networked Transport of RTCM via Internet Protocol) 방식으로 수신하였다. 이를 위해 사족보행로봇에 LTE 라우터를 장착하여, 탐사 수행 중 Reach M2가 인터넷을 통해 Network RTK 보정 신호를 지속적으로 수신할 수 있도록 하였다. Reach M2에서 출력되는 RTK 보정 좌표는 시리얼 인터페이스를 통해 MagDrone R3 데이터 로거에 실시간으로 전송되어, 자력 자료와 cm급 위치 정보가 동기화된 상태로 기록된다. 이를 통해 내장 GPS 대비 위치 정확도를 100배 이상 향상시켰으며, 자기이상도 산출 시 정밀한 공간 분포를 확보할 수 있었다.

2.5 탐사 운용 방식

본 연구는 사족보행로봇이 자력탐사 플랫폼으로서 지뢰탐지에 적용 가능한지를 평가하기 위한 초기 단계 연구이다. 따라서 로봇의 보행제어는 전용 조종기를 이용한 원격조종(teleoperation) 방식으로 수행하였다. 이는 자율주행 시스템의 개발 일정과 무관하게, 자력센서 탑재 플랫폼으로서 사족보행로봇의 근본적인 탐지 성능을 우선적으로 평가하기 위한 것이다.

탐사 경로는 격자형 왕복 주행(boustrophedon) 패턴으로 설계하였다. 보행속도는 약 1.0 m/s로 유지하여 자력 자료의 공간 해상도를 확보하였다. 측선 간격은 지뢰에 의한 자기 이상 영향 범위 및 탐사 효율성을 고려할 때 1.0 m로 해도 충분하나, 수동 원격조종 방식으로 자료를 취득하는 데 있어 UAV 자동비행과 달리 정확한 측선 간격을 유지하지 못할 가능성을 고려하여 보수적으로 0.5 m로 설정하였다. 추후 좌표 기반 자율보행이 가능해지면 이러한 문제는 상당 부분 해소될 것으로 기대된다.

2.6 자력탐사 자료처리 프로그램 구축

원시 자력자료에는 플랫폼 자체와 주변 환경에서 기인한 잡음이 포함된다. 이러한 잡음을 효과적으로 제거하여 지뢰에 의한 국소적 자기이상을 추출하기 위한 자료처리 과정이 필요하다. 본 연구에서는 자체 개발한 지표 이상체 탐지용 자력탐사 자료처리 프로그램 DroneMagAdv를 활용하였다. DroneMagAdv는 본래 UAV 자력탐사 자료의 통합 처리를 위해 개발된 프로그램으로, 원시 자료 로딩부터 잡음 제거, 경로 편집, 격자화, 파생 그리드 산출, 이상체 탐지에 이르는 전 과정을 하나의 프로그램 내에서 수행할 수 있다. 이하에서는 처리과정 순서와 적용된 방법론을 설명한다.

2.7 자료 취득 및 처리 흐름

자료 취득에서 최종 결과 도출까지의 과정은 현장 자료 취득, 1차 처리(MagDrone DataTool), 2차 처리(DroneMagAdv)의 3단계로 구성되며 Fig. 2에 전체과정을 요약 정리하여 도시하였다.

현장 자료 취득 단계에서는 MagDrone R3 데이터 로거의 시작 버튼을 눌러 자력 자료 취득을 개시하고, 왕복 보행 탐사를 수행한 후, 종료 버튼을 눌러 취득을 완료한다. 취득된 원시 자료는 데이터 로거 내장 SD카드에 저장되며, USB 케이블을 통해 현장 노트북 PC로 전송한다. 이 과정에서 Emlid Reach M2에 의한 RTK-GNSS 좌표가 MagDrone R3 데이터 로거에 실시간으로 기록되므로, 원시 자료에는 200 Hz 자력값과 cm급 위치 정보가 동기화된 상태로 포함된다.

1차 처리는 Sensys사에서 제공하는 MagDrone DataTool 소프트웨어를 이용하여 수행한다. MagDrone DataTool에서는 원시 자료의 로딩 및 검수, 듀얼 센서의 시간-위치-자력값 동기화, 기본적인 데이터 필터링을 수행하고, 후속 처리에 필요한 CSV(ASC) 형식의 데이터를 출력한다.

2차 처리는 자체 개발한 DroneMagAdv 프로그램을 이용하여 수행한다. DroneMagAdv는 MagDrone DataTool에서 출력한 CSV(ASC) 데이터를 입력으로 받아, 2.6절에서 기술한 전처리, 경로편집, 격자화, 파생 그리드 산출, 이상체 식별의 전과정을 하나의 프로그램에서 일괄 수행한다. 최종 결과물인 자기이상도 및 해석적 신호 진폭 격자는 GRD 형식으로, 이상대 위치 좌표는 GeoJSON 형식으로 출력된다.

Fig. 2. Overall Data Acquisition and Processing Workflow of the Quadruped Robot-Based Magnetic Survey System: from Field Data Acquisition to Final Anomaly Map Generation via MagDrone DataTool (Primary Processing) and DroneMagAdv (Secondary Processing)

3.1 실험 설계

본 실험에서 사용한 연습용 지뢰는 내부 폭약이 제거된 비활성(inert) 모델로서, 외형 및 금속 구성은 실제 지뢰와 동일하다. 대전차지뢰 M15 연습탄 4개와 대인지뢰 M16 연습탄 3개를 사용하였다. 각 지뢰의 제원은 2.1절의 Table 1에 기술한 바와 같다. 대전차지뢰는 3 m, 6 m, 10 m 간격의 사다리꼴 형태로 배치하여 지뢰 간 자기이상의 중첩 양상과 공간 분해능을 평가하였으며, 대인지뢰는 2 m, 3 m 간격의 선형 배치를 통해 소형 표적에 대한 탐지 성능의 센서-목표물 거리 의존성을 분석하였다.

본 연구는 구축한 시스템에 대해 초기 실증하는 단계로, 지뢰는 지표면 위에 배치(surface-laid)하는 방식을 채택하였으며, 그 근거는 다음과 같다. 첫째, 본 실험에서 센서 높이가 지표면으로부터 약 0.5 m인 조건에서, 지뢰가 지표면에 위치하는 경우와 5~10 cm 깊이에 매설된 경우의 센서-목표물 거리 차이는 전체 거리의 약 10~20 %에 불과하다. Eq. (1)의 1/r³ 관계에 의하면 0.50 m와 0.55 m(지뢰가 5 cm 매설된 경우)의 자기이상의 비율은 (0.50/0.55)³ $\approx$ 0.75로서, 약 25 %의 신호 진폭 감소가 발생하나, 이는 본 탐사 시스템의 센서 분해능 및 탐지 한계 내에 충분히 포함되는 수준이므로, 지표 배치 시나리오를 통해서도 시스템의 탐지 성능을 유효하게 검증할 수 있다. 둘째, 접경지역에서 자연재해에 의해 유실된 지뢰가 지표면에 노출되거나 반매설 상태로 발견되는 사례가 빈번하므로, 지표 배치 시나리오는 실제 현장 상황을 일부 반영한다. 다만, 매설 깊이에 따른 탐지 성능 변화에 대해서는 향후 추가 실험을 통해 평가할 예정이다.

동일한 탐사 구역에 대해 UAV는 고도 0.5 m를 유지하여 측선 비행을 수행하였으며, 사족보행로봇은 고정된 센서 높이 0.5 m로 동일 구역을 탐사하였다. 사족보행로봇 탐사는 시스템의 재현성을 평가하기 위해 동일한 조건으로 2회 반복 수행하였다. 이를 통해 총 3개의 독립 자료셋을 확보하여 UAV와 사족보행로봇기반 시스템의 탐지 성능을 비교하고, 사족보행로봇 기반 자력탐사시스템의 지뢰 탐지 유효성을 검증하였다. 측선 방향은 남북(N-S) 방향으로 설정하였는데, 이는 지구자기장 방향과의 관계상 남북 방향 측선이 자기이상 해석에 유리하기 때문이다.

본 연구에 사용한 UAV 자력탐사 시스템은 DJI M350RTK UAV에 Sensys사의 MagDrone R3를 탑재한 구성으로, SPH Eng.사의 지형고려비행모듈(True Terrain Following, TTF)을 이용하여 지면으로부터 설정된 고도를 유지하며 자력 자료를 취득할 수 있다^{(Kotov and Puzlo, 2021)}. 비행 측선 간격은 2 m로 설정하였으며, MagDrone R3의 두 센서가 1 m 간격으로 탑재되어 있으므로 실질적인 자력 자료의 취득 간격은 1 m이다. 검증실험에서 적용한 탐사 파라미터를 Table 3에 정리하였다.

3.2 탐사 수행 및 자료 처리

사족보행 로봇 기반 탐사는 2.7절에서 기술한 자료 취득 및 처리 흐름에 따라 수행하였다. 원시 자료의 샘플링 주파수는 200 Hz이며, 효율적인 자료 처리를 위해 리샘플링을 수행한다. 리샘플링 주파수는 탐사시스템의 이동 속도와 탐지 대상체의 크기를 고려하여 결정한다. 사족보행 로봇 기반 탐사시스템의 보행 속도가 1 m/s일 경우 10 Hz로 리샘플링하면 1 m 구간에 10개의 자료가 존재하므로 대인지뢰 같은 작은 이상체 탐지도 가능한 수준이다. Fig. 3에 사족보행 로봇 자력탐사 시스템으로 취득한 시계열 자력 자료의 특성을 분석한 결과를 도시하였다. 시계열 자력 자료를 보면, 로봇 시스템의 보행 잡음의 피크-투-피크(peak-to-peak) 진폭은 약 500 nT에 달한다. 대인지뢰에 의한 자기이상 신호(Fig. 3(b))가 대전차지뢰의 자기이상신호(Fig. 3(a))보다 상대적으로 작으므로 보행 잡음에 더욱 취약함을 확인하였다. 보행 잡음의 특성을 파악하기 위해 파워스펙트럼밀도(power spectral density, PSD) 분석을 수행하였다(Fig. 3(c)). 지뢰가 없는 지역의 측선과 대전차·대인지뢰가 있는 지역의 측선 결과를 따로 표시하였는데 모든 측선에서 2 Hz 이상에서 특정 주파수를 가지는 잡음이 관찰된다. 일반적으로 매핑 혹은 스캔 방식으로 자력탐사를 수행할 시에 시스템 헤딩에러를 줄여주기 위해 시스템이 바라보는 방향을 동일하게 해 준다. 사족보행로봇 기반 탐사 시스템에 있어서도 북쪽으로 이동시에는 전진, 남쪽으로 이동시에는 후진을 하여 시스템이 바라보는 방향을 북쪽으로 통일하였는데, 전진과 후진시 보행 잡음 주파수가 달리 관측되었다. 이는 로봇 보행 알고리즘의 주기 및 보폭 패턴 차이에 기인한 것으로 판단된다. 전진 시에는 기본 주파수 f_g = 4.2 Hz와 그 서브하모닉 및 고조파에서 뚜렷한 에너지 피크가 관측되었으며, 후진 시에는 기본 주파수 f_g = 2.59 Hz와 그 고조파에서 뚜렷한 에너지 피크가 관측되었다. 대전차지뢰가 있는 측선의 PSD를 다른 측선과 비교할 때 2 Hz 이하에서 대전차지뢰에 의한 자기이상대를 의미하는 저주파 신호가 관찰되며 이는 보행 잡음의 신호보다 크다. 반면에 대인지뢰가 있는 측선에서는 2 Hz 이하에서 대인지뢰에 의한 자기이상대를 의미하는 저주파 신호의 크기가 배경잡음과 유사한 수준이다. 그러므로 대인지뢰에 대한 탐지 및 위치 추정이 대전차지뢰에 비해 어려움이 예상된다.

이 잡음 대역을 차단하기 위해 영위상 가우시안 저역통과 필터를 적용하였으며, 컷오프 주파수(f_c)는 PSD 분석 결과와 다음과 같은 근거에 따라 2 Hz로 선정하였다. 본 실험에서 로봇의 평균 보행 속도는 약 1.0 m/s(최대 1.3 m/s)로 측정되었으며, 센서-지뢰 거리는 약 0.5 m이다. 자기 쌍극자 이상대의 주요 공간 파장(Spatial Wavelength), 즉 이상대의 기저폭은 일반적으로 소스-센서 거리의 약 2~3배 규모로 형성되므로, 지뢰 이상대의 공간파장은 약 1.0~1.5 m에 해당한다. 공간파장 $\lambda$와 시간주파수 f의 관계 $f=v/\lambda$에 따르면 이에 대응하는 시간주파수(temporal frequency)는 약 0.7~1.0 Hz로, f_c = 2 Hz 설정 시 이상대의 주요 에너지 대역이 통과 대역 내에 보존된다. Fig. 3(a)와 Fig. 3(b)를 보면 f_c = 2 Hz에서는 피크 진폭의 소폭 감쇠가 있으나 보행잡음이 상당부분 줄어들고 지뢰에 의한 자기이상신호의 형태도 그대로인 것을 볼 수 있다. 하지만 f_c = 1 Hz에서는 피크 진폭이 25~38 % 감쇠되며, 자기이상 신호의 형상이 왜곡되어 이는 극대점 기반 지뢰 위치 추정의 정확도 저하로 이어질 수 있다. 따라서 f_c = 2 Hz는 대상 이상대의 주 에너지 대역(약 1 Hz 이하)을 충분히 포함하면서, 보행 잡음이 집중된 2 Hz 이상 성분을 효과적으로 억제할 수 있는 타협값이다.

Fig. 3. Effect of Low-Pass Filtering on Quadruped Robot Magnetic Survey Data. Time-Domain Total Magnetic Field of Survey Lines Crossing (a) AT Mines and (b) AP Mines, Showing Raw and Filtered Signals with Different Cutoff Frequencies; (c) Power Spectral Density Comparison among Background, AT Mine, and AP Mine Survey Lines, where Gait-Induced Noise Peaks Appear at Fundamental Frequencies of 4.2 Hz (Forward) and 2.59 Hz (Backward) and Their Harmonics

3.3 결과 및 분석

3.3.1 UAV 자력탐사 결과

검증을 위한 비교자료를 위해 UAV 시스템으로 자료를 취득하였다. 사족보행로봇의 센서 높이인 0.5 m와 일치하는 비행고도이다. 지형 기복이 거의 없고 식생에 대한 관리가 된 부지로 Fig. 4(a)과 같이 실시간 고도 측정을 통한 저고도 비행에 문제가 없었다. 비행 속도는 더욱 빠르게 설정이 가능하나 비교 결과물의 품질을 높이기 위해 2 m/s의 속도로 설정했다. 소형 지뢰에 의한 자기 이상대 폭(파장)이 약 1 m로 가정할 때 주요 신호 주파수 대역은 약 2 Hz 부근이다. 모터 등 UAV 시스템으로부터 오는 잡음은 전자기적 특성의 잡음으로 상당히 고주파이고 그 진폭은 50 nT 수준으로 비교적 작아서 사족보행로봇을 통해 취득한 자료에 비해 자료처리가 유리하다. f_c를 5 Hz로 설정하여 필터링으로 인한 신호 왜곡을 최소화했다.

자료 처리를 통해 도출된 자기이상도(Fig. 4(b))에서 3 m, 6 m, 10 m 간격으로 사다리꼴로 배치된 M15 대전차지뢰에 대응하는 각각의 이상대를 볼 수 있으며 4개 모두 남북 방향의 쌍극자 패턴이 관찰되었다. 피크-투-피크 진폭(peak-to-peak amplitude)은 지뢰별로 차이가 있으며, 최소 512 nT, 최대 1,550 nT였다. 이상대의 수평 영향 범위는 배치 지점으로부터 약 3 m까지 관측되어 UAV의 실질 측선 간격 1.0 m에서 M15의 탐지 누락 가능성이 낮음을 확인하였다.

Fig. 4(b)의 자기이상도에 대해 ASA 변환 및 THD 변환 결과를 Fig. 4(c), Fig. 4(d)에 각각 도시하였다. M15에 대응하는 쌍극자 패턴이 보정되었으며 각 이상대의 극대점이 지뢰 위치에 근접하여 형성되었다. ASA와 THD의 극대점과 실제 배치 위치 간의 수평 오차를 Table 4에 정리하였다. ASA에서는 평균 0.31 m이며, 최대 0.44 m(AT2), 최소 0.18 m(AT1)이며 수평 방향 변화율만 이용하는 THD에서는 평균 0.20 m, 최대 0.25 m(AT2), 최소 0.14 m(AT4)이다.

Fig. 4. Magnetic Survey Results from the UAV System at 0.5 m Flight Altitude for Four M15 Anti-Tank Mines in Trapezoidal Configuration: (a) Field Operation Scene of the UAV System on a Grass Field at KIGAM, (b) Total Magnetic Anomaly Map, (c) Analytic Signal Amplitude (ASA) Map with Detected Peak Positions (O), and (d) Total Horizontal Derivative (THD) Map with Detected Peak Positions (O). (The Vertical Lines Represent the Actual Survey Lines.)

Fig. 5은 대인지뢰(M16) 3개를 일렬로 배치한 상태에서의 0.5 m 비행고도에서 취득한 자료의 처리 결과를 나타낸다. Fig. 5(a)의 자기이상도를 보면 2 m, 3 m 간격으로 배치된 M16에 대응하는 이상대가 대전차지뢰의 경우와 유사하게 쌍극자 형태로 관찰되었다. 피크-투-피크 진폭은 최소 186 nT, 최대 329 nT로 대전차지뢰에 비해 현저히 작으며, 이상대의 수평 영향 범위는 배치 지점으로부터 약 2 m까지로 대전차지뢰보다 작다. 대인지뢰가 2 m 이하로 근접 배치된 경우, 자기이상대가 중첩되어 개별 목표물의 분리가 어려워질 수 있다. Fig. 5(a)의 자기이상도에 대해 ASA 및 THD 변환 결과는 Fig. 5(b), Fig. 5(c)와 같으며, ASA 극대점과 실제 위치 간 수평 오차는 평균 0.22 m, 최대 0.29 m(AP3), 최소 0.17 m(AP2), THD의 오차는 평균 0.13 m, 최대 0.14 m(AP3), 최소 0.13 m(AP1, AP2)이다.

대전차지뢰, 대인지뢰 모든 경우에 대해 THD가 ASA보다 작은 오차를 나타내었다. 이는 본 검증 실험에서 사용한 연습용 지뢰의 경우 뚜렷한 쌍극자 형태를 보여 수직변화율까지 포함하는 ASA에서 쌍극자의 양과 음의 최대치에서의 수직변화율 값에 의해 해당 이상대의 극대점이 영향을 받기 때문이며, 따라서 본 연구에서는 지뢰 위치 추정을 위한 극대점 도출은 THD 변환 방법을 적용하였다.

Fig. 5. Magnetic Survey Results from the UAV System at 0.5 m Flight Altitude for Three M16 Anti-Personnel Mines in Linear Configuration: (a) Total Magnetic Anomaly Map, (b) Analytic Signal Amplitude (ASA) Map with Detected Peak Positions (O), and (c) Total Horizontal Derivative (THD) Map with Detected Peak Positions (O). (The Vertical Lines Represent the Actual Survey Lines.)

3.3.2 사족보행로봇 자력탐사 결과

사족보행로봇 시스템으로 수행한 자력탐사 결과를 Fig. 6에 도시하였다. 2회 수행한 결과 중 첫 번째 수행 결과이다. Fig. 6(a)의 대전차지뢰(M15) 자기이상도에서 UAV 탐사 결과와 마찬가지로 사다리꼴 배열에 대응하는 쌍극자 패턴이 관찰되었다. UAV 탐사 결과보다 쌍극자 형태가 보다 정밀하게 확인되는 것을 볼 수 있는데 이는 측선간격이 0.5 m로 더욱 촘촘했고 지면으로부터 센서까지의 고도가 항상 0.5 m를 유지하였기 때문이다. UAV 탐사에서는 비행고도를 0.5 m로 설정해도 실시간 거리 측정 레이다와의 지연이 있을 수 있고 보수적으로 값을 측정하므로 사족보행로봇과 같이 지면에서 보행하는 것보다는 지면으로부터의 거리를 일정하게 유지하기 어렵다. 피크-투-피크 진폭 최대값은 1,631 nT로, 동일 센서 높이(0.5 m) UAV 시스템 결과(최대 1,550 nT) 보다 약간 크게 나타났다. 로봇 탐사의 저주파 통과 필터 차단 주파수(f_c)는 2 Hz로 UAV(5 Hz)보다 낮아 지뢰에 의한 자기이상 신호의 진폭 손실이 예상되었다. 그럼에도 진폭이 약간 더 크게 측정된 것은, 로봇의 측선 간격(0.5 m)이 UAV보다 조밀하여 센서가 지뢰 직상부를 보다 정확히 통과했기 때문으로 판단된다.

대인지뢰(M16) 자기이상도를 Fig. 6(b)에 도시하였으며 피크-투-피크 진폭 최대값은 265 nT로, UAV 시스템 결과(최대 329 nT)보다 작은 값이다. 대인지뢰가 대전차지뢰보다 작아서 측선 간격이 좁아도 지뢰 직상부로 통과할 확률이 크지 않고, 저주파 통과 필터로 인한 최대 진폭의 손실이 있었기 때문으로 판단된다. 사족보행로봇의 보행 잡음으로 인한 왜곡 이미지가 지뢰 이상대 외에 잔류하고 있으나, 지뢰에 의한 자기이상 신호가 잡음보다 충분히 크므로, 사족보행로봇 기반 탐사를 통한 지뢰 탐지가 가능하다. THD 극대점과 실제 배치 위치 간의 수평 오차는 대전차지뢰의 경우 평균 0.23 m, 최대 0.32 m(AT2), 최소 0.11 m(AT3)로서 UAV의 경우와 거의 유사한 정확도 결과가 나왔다. 대인지뢰의 경우도 평균 0.25 m, 최대 0.31 m(AP1), 최소 0.16 m(AP3)로서, UAV의 경우보다 다소 안 좋은 결과가 나왔다. 이는 상대적으로 신호 크기가 작은 대인지뢰가 보행 잡음의 영향을 더 크게 받았기 때문으로 분석된다. 그러나 발생한 위치 오차가 센서 고도(0.5 m)의 절반 수준에 불과하여, 실제 현장에 적용하는 데는 무리가 없을 것으로 판단된다.

Fig. 6. Magnetic Survey Results from the Quadruped Robot System (1st Run) at 0.5 m Sensor Height: (a) Total Magnetic Anomaly Map for M15 Anti-Tank Mines, (b) Total Magnetic Anomaly Map for M16 Anti-Personnel Mines. (The Vertical Lines Represent the Actual Survey Lines.)

Table 4. Comparison of Positional Errors between Actual Mine Locations and Peak Positions Estimated from ASA and THD Maps Derived from UAV Magnetic Anomaly Data at 0.5 m Flight Altitude with 5 Hz Cutoff Frequency of LPF

Mine ID	Actual Location		ASA Estimated location		THD Estimated location		ASA Error (m)			THD Error (m)
	x	y	x	y	x	y	dx	dy	Error	dx	dy	Error
AT1	127.36104895	36.37912684	127.36104912	36.37912520	127.36105023	36.37912514	0.02	-0.18	0.18	0.11	$-0.19$	0.22
AT2	127.36108172	36.37912670	127.36108449	36.37912347	127.36108375	36.37912519	0.25	-0.36	0.44	0.18	$-0.17$	0.25
AT3	127.36104838	36.37907478	127.36105032	36.37907232	127.36105033	36.37907553	0.17	-0.27	0.32	0.17	0.08	0.19
AT4	127.36116273	36.37907389	127.36116186	36.37907123	127.36116183	36.37907282	-0.08	-0.30	0.31	$-0.08$	$-0.12$	0.14
						Average			0.31			0.20
AP1	127.36110523	36.37899813	127.36110593	36.37899645	127.36110620	36.37899899	0.06	-0.19	0.20	0.09	0.10	0.13
AP2	127.36113868	36.37899814	127.36113909	36.37899660	127.36113965	36.37899903	0.04	-0.17	0.17	0.09	0.10	0.13
AP3	127.36116050	36.37899790	127.36115961	36.37899587	127.36115910	36.37899850	-0.08	-0.28	0.29	$-0.13$	0.07	0.14
						Average			0.22			0.13

3.3.3 시스템 재현성 및 플랫폼 간 비교

사족보행 시스템의 재현성을 검증하기 위해 동일 구역에 대한 2회 반복 측정 결과를 비교하였다(Fig. 7). 자료 취득 시 동일 측선을 유지하고자 하였으나, 수동 원격조종 방식의 특성상 측선 경로에 약간의 차이가 발생하였다. 이러한 조건에서도 두 회차의 자기이상도는 거의 동일한 양상을 보였으며, 극대점 기반 위치 추정 결과도 유사한 정확도를 나타내었다(Table 5).

Table 4와 Table 5의 결과를 종합하면, 대전차지뢰에 대한 THD 기반 위치 오차는 UAV 평균 0.20 m, 최대 0.25 m, 로봇 평균 0.23 m, 최대 0.32 m로서 사족보행로봇의 경우가 약간 크지만 거의 비슷하다. 로봇 두 회차 간의 평균 편차는 0.08 m이며, 동일 지뢰에 대한 추정 위치의 차이는 0.00~0.17 m 범위 내에서 재현되었다. 대인지뢰의 경우도 THD 기준 평균 0.22 m, 최대 0.31 m로 대전차지뢰와 유사한 수준이다. 이는 RTK-GNSS 위치 정밀도와 자기이상도의 격자 해상도를 고려하면 충분히 높은 재현성이다. 동일 센서 높이에서의 위치 추정 정확도가 플랫폼 유형에 무관하게 유사하며, 로봇의 보행 잡음(피크-투-피크 약 500 nT)이 저역통과 필터링을 통해 효과적으로 제거되어 위치 추정 정확도에 유의미한 영향을 미치지 않았음을 의미한다.

지뢰 제거 작전은 광역 탐사를 통해 의심 지점을 식별한 후, 제거반이 해당 지점에서 금속탐지기 등을 이용하여 정밀 위치를 확인하는 2단계로 수행된다. 본 연구의 로봇 기반 자력탐사는 1단계 광역 탐사에 해당하며, 최대 0.32 m 이내의 위치 정보는 후속 정밀 수색의 범위를 효과적으로 한정할 수 있어 실용적 가치가 충분하다.

한편, THD 이상도에서 자기이상 신호를 식별하기 위해 자동 극대점 추출 알고리즘의 최소 임계값(Prominence threshold, 이하 K)을 본 시험 조건에서 분석하였다. 통제 환경 실험 결과, 대전차지뢰는 금속량이 커 배경 변동 대비 뚜렷한 이상대를 형성하므로 대인지뢰보다 높은 K 값에서 신호가 확인되었다. 본 시험 조건에서 UAV의 경우 대전차지뢰 K = 71, 대인지뢰 K = 19였으며, 사족보행로봇의 경우 대전차지뢰 K = 65, 대인지뢰 K = 20으로 나타났다. 보행 잡음이 존재함에도 불구하고 본 통제 환경 조건에서 사족보행로봇의 K 값이 UAV 0.5 m 조건과 유사한 수준으로 나타난 점은 주목할 만하나, 이는 본 시험 조건에 한정된 결과임을 유의할 필요가 있다. 대인지뢰와 같은 소형 표적의 자동 검출 성능은 배경 잡음 수준뿐 아니라 센서-표적 거리, 측선 간격, 직상부 통과 여부, 필터링에 따른 진폭 손실이 복합적으로 작용하는 결과로, K 값은 현장 조건(지표 특성, 주변 잡음 환경 등)에 따라 달라질 수 있다. 따라서 실제 현장 적용 시에는 현장별 임계값 보정(Site-specific calibration)이 필요하며, 향후 다양한 현장 조건에서의 데이터 축적을 통한 최적화 연구가 요구된다.

Fig. 7. Comparison of Quadruped Robot Magnetic Survey Results between Two Repeated Runs for Repeatability Verification: Total Horizontal Derivative (THD) Maps with Detected Peak Positions (○) for (a) M15 Anti-Tank Mines, 1st Run, (b) M15 Anti-Tank Mines, 2nd Run, (c) M16 Anti-Personnel Mines, 1st Run and (d) M16 Anti-Personnel Mines, 2nd Run. (The Vertical Lines Represent the Actual Survey Lines.)

Table 5. Comparison of Positional Errors between Actual Mine Locations and Peak Positions Estimated from THD Maps Derived from Quadruped Robot Magnetic Anomaly Data at 0.5 m Sensor Height (1st and 2nd Runs) with 2 Hz Cutoff Frequency of LPF

Mine ID	1st Run Error (m)			2nd Run Error (m)
	dx	dy	Error	dx	dy	Error
AT1	-0.02	0.31	0.31	-0.01	0.31	0.31
AT2	-0.31	0.07	0.32	-0.21	0.17	0.27
AT3	0.08	0.07	0.11	0.09	0.05	0.10
AT4	-0.07	0.16	0.18	-0.15	0.02	0.15
Average			0.23			0.21
AP1	-0.21	-0.16	0.26	-0.11	-0.24	0.26
AP2	-0.18	-0.25	0.31	-0.11	-0.25	0.28
AP3	-0.07	-0.14	0.16	-0.07	-0.14	0.16
Average			0.24			0.23

4.1 탐사 수행

사족보행로봇 기반 자력탐사 시스템을 이용하여, 검증 실험과 동일하게 0.5 m 간격으로 61개 측선에 대해 자료를 취득하였다. UAV를 이용한 자료 취득은 비행고도 0.5 m에서 1차 시도하였으나, Fig. 8(b)와 같이 고수부지에 정리되지 않은 키 큰 풀로 인해 안정적인 지형추종비행(TTF)이 어려워 비행 고도 1.0 m로 올려서 1.0 m 측선 간격으로 31개 측선에 대해 자료 취득을 완료하였다. 반면, 사족보행로봇은 키 큰 풀이 있고 지면이 고르지 않은 조건에서도 탐사 영역 전체에 대해 안정적으로 왕복 주행하여 탐사를 정상적으로 수행했다. 이는 식생이 우거진 실제 현장 환경에서 사족보행로봇이 UAV에 비해 지표 근접 탐사(Near-surface survey) 및 안정적인 센서 운용 측면에서 뚜렷한 장점을 가짐을 보여준다.

4.2 자기이상도 분석 및 지뢰 위치 추정

KIGAM 잔디밭(통제 환경)에서 검증한 시스템 구성과 자료처리 흐름을 하천 고수부지(식생, 불균일 지표)에 동일하게 적용한 결과, UAV와 사족보행로봇 모두 배치한 대전차지뢰 4개와 대인지뢰 4개를 모두 탐지하였다(Fig. 9).

사족보행로봇으로 취득한 자기이상도에서 각 지뢰의 피크-투-피크 진폭은 대전차지뢰의 경우 AT1 1,571 nT, AT2 778 nT, AT3 1,449 nT, AT4 1,263 nT이며, 대인지뢰의 경우 AP1 308 nT, AP2 262 nT, AP3 235 nT, AP4 325 nT이다. 대전차지뢰의 이상대 수평 영향 범위는 약 3 m 이상, 대인지뢰는 약 2 m 수준으로, 4장의 통제 환경 실험 결과와 일관된 경향을 보였다. 피크-투-피크 진폭과 이상대 규모를 기준으로 대전차지뢰와 대인지뢰의 유형 구분이 현장 환경에서도 유효함을 확인하였다.

UAV 비행 고도 1.0 m 결과(Fig. 9(a), (c))에서는 이상대가 넓고 완만하여 시각적으로 명확하게 나타나지만, 센서 높이가 높아 인접 지뢰(AP1-AP2 등) 간 이상대가 서로 중첩되는 경향이 있었다. 반면, 사족보행로봇 0.5 m 결과(Fig. 9(b), (d))에서는 센서-지뢰 거리가 가까워 각 지뢰의 이상대가 공간적으로 분리되어 개별 식별이 용이하였다.

Table 6에 극대점 기반 위치 추정 결과를 정리하였다. 대전차지뢰에 대한 THD 기반 위치 오차는 UAV 평균 0.17 m, 최대 0.21 m, 사족보행로봇 평균 0.21 m, 최대 0.37 m로 두 플랫폼 모두 유사한 위치 추정 정확도를 보였다. 대인지뢰의 경우 UAV 평균 0.28 m, 최대 0.41 m, 사족보행로봇 평균 0.24 m, 최대 0.28 m이다. UAV는 고도 1.0 m에서 취득한 자료임에도 대전차지뢰 평균 위치 오차는 사족보행로봇과 유사한 수준이었으나, 대인지뢰의 경우 사족보행로봇(최대 0.28 m)에 비해 UAV(최대 0.41 m)의 오차가 더 크게 나타났다. 이는 고도 상승에 따른 자기이상대의 공간 해상도 저하(Spatial resolution degradation) 때문으로, 대인지뢰 수준의 소형 표적 탐지에 있어 센서-표적 간 근접 거리 유지가 매우 중요한 요소임을 시사한다.

한편, 통제 환경에서 도출한 임계값 K를 현장에 그대로 적용할 경우 현장 배경 잡음, 지표 조건 등의 영향으로 검출 결과가 달라질 수 있음을 확인하였다. 본 시험에서는 현장 조건에 맞게 K를 조정하여 자기이상 신호를 확인하였으며, 이는 실제 운용 시 현장별 임계값 보정이 필요함을 시사한다. 자력탐사 단일 센서만으로는 지뢰와 유사한 점원(Point source) 형태의 소형 금속 파편을 명확히 분별하는 데 한계가 있으며, K 값은 탐지율과 오탐율 간의 trade-off를 결정하는 핵심 파라미터로 현장 조건에 따라 적응적으로 조정될 필요가 있다. 향후 다양한 현장 조건에서의 데이터베이스 구축 및 인공지능(AI) 기반 자동 판별 기법 적용을 통해 오탐율을 저감하는 연구가 필요하다.

본 현장 평가 결과는 사전에 배치 위치가 파악된 제한적 시험 조건에서 도출된 것으로, 탐지 성능의 일반화를 위해서는 블라인드 조건 및 실제 매설 지뢰를 대상으로 한 다양한 현장 환경에서의 추가 검증이 필요하다. 그럼에도 불구하고 본 시험 조건 하에서 사족보행로봇 기반 자력탐사 시스템이 식생이 우거진 하천 고수부지 환경에서도 안정적으로 자료를 취득하고 지뢰의 자기이상 신호를 확인할 수 있었다는 점은, 향후 접경지 건설부지에서의 적용 가능성을 초기적으로 확인한 결과로서 의미가 있다.

Fig. 9. Field Validation Results at the Riverside Floodplain Test Site: (a) Total Magnetic Anomaly Map from the UAV with Locations of Four M15 Anti-Tank Mines and Four M16 Anti-Personnel Mines, (b) Total Magnetic Anomaly Map from the Quadruped Robot, (c) Total Horizontal Derivative (THD) Map from the UAV, and (d) Total Horizontal Derivative (THD) Map from the Quadruped Robot. (The Vertical Lines Represent the Actual Survey Lines, and the Open Circles (○) Indicate the Detected Peak Positions.)

5.1 사족보행로봇 자력탐사 플랫폼의 장점

사족보행로봇 기반 자력탐사 시스템은 접경지 건설부지의 지뢰 탐지에 있어 다음과 같은 강점을 가질 것으로 판단된다.

가장 핵심적인 강점은 센서 높이 0.5 m의 지표 근접 탐사가 가능하다는 점이다. 사족보행로봇은 센서 높이를 0.5 m로 유지한 채 탐사가 가능하므로, 본 시험 조건에서 대인지뢰를 최대 329 nT의 피크-투-피크 진폭으로 포착하였다. 하천 고수부지 현장 실험에서 식생 장애물로 인해 UAV가 비행 고도를 1.0 m 이상으로 올릴 수밖에 없는 환경에서, 로봇은 0.5 m 센서 높이를 유지하여 개별 지뢰 이상대를 공간적으로 분리해 낼 수 있었다. 단, 이러한 결과는 본 시험 조건에 한정된 것으로, 다양한 식생 및 지형 조건에서의 추가 검증이 필요하다.

두 번째로 사족보행로봇은 바퀴형 무인지상차량(UGV) 대비 비포장(off-road) 지형에서의 주행 능력이 우수하다. 본 현장 실험에서 Go2 EDU Plus는 키 큰 풀과 고르지 않은 지면 조건에서도 왕복 주행을 안정적으로 완수하였으며, 경사면, 계단, 울퉁불퉁한 지형처럼 접경 지역의 다양한 지형 조건에도 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

5.2 현 시스템의 한계 및 개선 방향

실험결과를 통해 드러난 현 시스템의 한계와 이에 대한 개선 방향은 다음과 같다.

첫째, 탐사 속도가 UAV에 비해 현저히 낮다. 본 실험에서 30 m × 30 m 영역의 1회 탐사에 약 20분이 소요되었으며, 보행 속도 1.0 m/s의 제약을 고려하면 100 m × 100 m 규모의 실전 부지에서는 수 시간의 탐사 시간이 필요할 것으로 예상된다. 그러나 UAV 광역 탐사를 통해 의심 영역을 도출하고, 로봇이 해당 영역만을 정밀 탐사하는 2단계 운용 전략을 적용하면, 로봇의 낮은 탐사 속도가 전체 작업 효율에 미치는 영향을 최소화할 수 있다. 또한, 다중 로봇의 동시 투입에 의한 병렬 탐사도 효율 향상 방안으로 검토할 수 있다.

둘째, 사족보행로봇의 보행 잡음이 완전히 제거되지 않았다. 영위상 가우시안 저역통과 필터(f_c = 2 Hz)를 통해 전진 시 4.2 Hz, 후진 시 2.59 Hz로 나타나는 보행 기본 주파수와 그 고조파 성분을 상당 부분 억제하였으나, 필터링 후에도 잔여 잡음이 배경 신호에 혼재되어 있다. 이로 인해 상대적으로 신호가 약한 대인지뢰 이상대의 자동 피킹 정확도가 저하될 수 있으며, 현장 실험에서도 잔류 보행 잡음 패턴이 관찰되었다. 향후 모터 전류 정보를 실시간으로 활용하는 적응형 자기 간섭 보상 기법이나, 센서 탑재 위치의 최적화(마스트 높이 조정, 후방 배치 등)를 통해 SNR을 추가로 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

셋째, 이번 실험에서는 지뢰를 지표면에 배치한 조건에서 탐지 성능을 평가하였다. 센서 높이 0.5 m에서 지표 배치와 천부 매설(5~10 cm) 간의 자기이상 차이는 이론적으로 약 25 %에 불과하지만, 실제 매설 깊이에 따른 탐지 성능의 변화가 어느 수준인지에 대해서는 별도 실험을 통해 실증적으로 확인할 필요가 있다. 또한, 지반 매질의 특성이나 지표면의 요철 등 다양한 환경 변수가 로봇의 보행 잡음과 센서 데이터에 미치는 추가적인 영향도 분석할 필요가 있다.

넷째, 자력탐사 단독으로는 지뢰와 유사한 크기의 금속 폐기물을 완전히 구분하기 어렵다. 이는 자력탐사 기법의 본질적 한계로서, 지중레이더(GPR)와 복합 운용하면 자기이상 원인 물체의 형상 및 매설 깊이 정보를 함께 얻을 수 있어 오탐율을 저감할 수 있을 것이다.

5.3 향후 연구 방향

본 연구 결과를 바탕으로 다음의 연구를 계획하고 있다.

우선, 현재 원격조종 방식으로 수행하고 있는 로봇 보행 제어를 Unitree 공식 SDK 기반의 자율주행으로 전환한다. 격자형 왕복 주행(boustrophedon) 경로 계획 알고리즘과 RTK-GNSS 웨이포인트 추종 제어를 통합하여, 완전 자율 무인 자력탐사 시스템을 구현할 예정이다. 이를 통해 수동 원격조종에 따른 측선 경로 편차 문제를 해소하고 탐사 효율을 향상시킬 수 있다.

다음으로, 실제 매설 조건 및 블라인드 탐지 실험을 포함한 추가 검증을 수행할 계획이다. 실전 규모(100 m × 100 m 이상)의 접경지 건설 현장에 시스템을 적용하여 다양한 지형 및 식생 조건에서의 운용성과 탐지 성능을 평가하고, 매설 깊이별 탐지 성능 실험을 병행하여 지표 배치 조건에서 확인된 초기 결과의 일반화 가능성을 검증할 예정이다.

마지막으로, 추가적인 검증 실험을 통해 지뢰 유형별 자기이상 시그니처 데이터베이스를 구축하고, 이를 학습 데이터로 활용하여 딥러닝 기반 자기이상 자동 분류 모델을 개발할 계획이다. 이를 통해 현장에서 실시간으로 지뢰의 존재 여부 및 유형을 자동 판정하는 지능형 탐지 체계로 나아갈 수 있을 것으로 기대된다.