서 론

전복류는 전 세계적으로 약 100여 종이 알려져 있으 며, 우리나라 연안에 분포하는 전복류는 말전복(H. gigantea), 왕전복(H. madaka), 둥근전복(H. discus discus), 북방전복 (H. discus hannai) 등이 있으며, 우리나라에서 양식 생산 되는 대부분의 전복 품종은 북방전복(H. discus hannai)이 다(Son et al., 2010).

2000년부터 현재까지 전복 양식 생산량과 생산금액 은 꾸준히 증가하는 추세이며 2017년 기준 국가별 전복 양식생산 비율을 따지면 한국이 9.4%로 87.5%인 중국 다음으로 높은 비율을 차지한다(FAO, 2017). 또한, 패류 양식 생산금액 중 65%를 전복류가 차지하고 있고 국내 에는 전남인 완도에 가장 넓게 양식장 면적을 보유하고 있다(KOSIS, 2018).

이러한 전복 양식산업의 가장 큰 문제점은 고수온 등 의 환경적인 부분과 전복 양식에 소요되는 높은 인건비 와 양식비용이 문제가 되고 있다. 또한, 어업에 종사하는 인구의 약 61%가 60대 이상으로 어가 인구가 점차 고령 화되고 감소하고 있다(KOSIS, 2018). 이러한 고령화 등 에 의해 어업 산업재해율이 증가하고 있는 추세이며, 제조업의 약 10배 가까운 위험률을 가지고 있다.

전복 양식업은 크게 육상 수조식 종묘생산과 해상가 두리 양성으로 구분할 수 있으며, 모두 가족 단위의 영세 적이고 노동집약적이다. 특히 해상가두리 내에서 먹이 의 공급은 중요한 요인 중 하나로 양성과정에서 먹이가 부족하게 되면 사망률의 증가 및 성장률 저하가 발생하 기 때문에 해상가두리 내 먹이를 수시로 확인하는 번거 로움을 가지고 있다.

기존 로드셀을 이용한 연구로는 주로 산업 분야에서 많이 사용하고 있는데 대표적으로는 항만부두뿐만 아니 라 대형 창고, 공장 내 자재 보관 장소 등 산업 분야에서 대형물체를 운반하는데, 주로 사용되는 수단이 크레인 시스템이 있다(Ryu et al., 2006). 또한 농업 분야에서도 로드셀을 이용한 인공부화기의 실시간 중량감지를 위한 시스템 연구가 진행되었다(Jeong et al., 2018). 이처럼 주로 산업 및 농업 분야에 기초 연구는 진행되었으나 로드셀을 이용한 해양산업에 적용한 사례는 현저히 부 족한 부분이다.

따라서 본 연구에서는 로드셀을 이용한 전복 양식장 먹이 섭이량 모니터링 시스템을 개발하여 전복 양식업 의 노동력 감소와 비용 절감을 위해 무게 센서(로드셀), 다중신호처리 모듈 및 IT 기반의 신호 처리 기술과 태양 광 전력 공급 시스템을 연계하여 모바일을 통한 실시간 모니터링이 가능한 시스템을 구축하고자 하였다.

재료 및 방법

본 연구에서 전복 먹이 섭이량을 검출하기 위해서 주 구성요소로 로드셀(BCA-100L, CAS, Korea)을 이용하 였으며, 이는 하중을 가하면 크기에 비례하여 전기적인 출력으로 변환시킬 수 있는 변환기이다. 특히 로드셀 내부에 장착된 스트레인 게이지는 매우 가는 와이어 또 는 호일로 구성되며 그리드 패턴으로 되어있고 유연한 지지대에 부착된다. 스트레인 게이지를 이용한 로드셀 의 동작 프로세스는 Fig. 1에 나타냈다. 로드셀은 힘이나 하중에 대하여 구조적으로 안전된 변형을 발생시키는 탄성 변형체(Elastic Strain Member)의 수감부에서 발생 하는 물리적 변형을 스트레인 게이지를 이용하여 전기 저항 변화로 변환시키고 휘트스톤 브리지(Wheatstone Bridge)라는 전기 신호로 구성하여 정밀한 전기적 신호 로 변환시키는 원리이다(Jeong et al., 2018).

여기서, 로드셀의 동작 프로세스 중에 Fig. 2과 같이 휘트스톤 브리지 회로는 저항 변화를 전압 변화로 바꾸 어주는 회로이며 초기 균형 상태에서는 출력전압이 ‘0’ 이었다가 브리지의 저항이 변화되면 출력전압이 발생하 는 원리에 사용된다. 일반적으로 저항 신호가 미약하므 로 증폭을 해야 하는데 다음과 같이 옴(Ohm)의 법칙 및 키르히호프(Kirchhoff)의 법칙에 따라 식 (1)과 같다 (Chu et al., 2007).

여기서,

식 (1)에서 R₁ ×R₃ = R₂ ×R₄ 일 때, V _out = 0가 된 다. 이때 ‘0’ 값이 되었을 때 브리지 회로의 균형 상태가 되며 약간의 저항 변화가 발생하여도 출력전압의 변화 량 ΔV _out을 알 수 있다. 즉 R₁, R₂, R₃, R₄가 RΔ₁, RΔ₂, RΔ₃, RΔ₄ 만큼 변화되었을 시, ΔV _out은 식 (2)와 같다.

여기서,

식 (2)의 휘트스톤 브리지 회로를 활용해 스트레인 게이지를 결선하면 온도의 영향이나 원치 않는 방향의 힘 등이 감지되는 부분을 보상할 수 있으며, 사용되는 스트레인 게이지의 숫자를 늘려 민감도를 높일 수 있다. 그러나 로드셀은 미세한 무게 변화까지 측정할 수 있지 만, 전복 먹이인 다시마나 미역 등 해조류의 경우 일반 물체가 아니므로 수중 부력에 대한 공식을 이용하여 무 게 감지하는데 응용하였다.

일반 물체(전복 쉘터)가 받는 수중 부력의 비중은 재 질별 비중 표(CBIB, 2021)를 참고하였으며 다시마나 미 역과 같은 생물의 수중 부력의 경우 Fig. 3과 같이 물체가 위에서 아래로 누르는 힘과 물체가 바닥에서 위로 올려 주는 힘의 차이를 이용한 아르키메데스(Archimedes)의 수중 부력 공식에 의한 식 (3)을 응용하였다.

여기서,

물체에 작용하는 부력은 그 물체가 차지하고 있는 부 피의 유체의 무게와 같으므로 물체 위에서 작용하는 힘 인 P₁의 식 (4)와 같고 물체 아래에서 작용하는 힘인 P₂의 식 (5)와 같이 나타낸다.

식 (4), (5)를 이용하여 물체가 받는 힘을 알 수 있다면 수중 부력의 크기 차이를 아래 식 (6)으로 나타낸다.

여기서,

식 (6)의 수중 부력의 차이 크기를 가지고 물체가 유 체보다 가벼워 유체 위에 떠 있는 상태의 양성 부력, 물체의 무게가 유체와 같아 유체에 뜨지도 가라앉지도 않는 상태의 중성 부력, 물체가 유체보다 무거워 가라앉 는 상태의 음성 부력을 정의할 수 있으며 그 식 (7)과 같이 나타낸다.

여기서,

위의 원리를 이용하여 로드셀을 현장 적용하기 위해 서는 적절한 용량 선정을 해야 하며 로드셀 용량 선택의 식 (8)과 같이 용량 값을 알아낼 수 있다.

여기서,

본 연구에서 적용된 로드셀을 이용하여 해상 가두리 에 설치하기 위해 먼저 전복 양식장의 기초 자료를 수집 하고 설계를 진행하였다. 해상 가두리 양식시설에 있어 서 가두리 1칸의 크기는 지역별로 차이는 보이는데 완 도, 진도, 해남지역은 2.4×2.4×2.5 m 크기의 소형가두리 가 대부분이지만, 흑산도 지역은 2.4×4.8×2.5 m 크기의 중형가두리를 주로 사용하고 있다. 본 연구에서 실험에 이용한 해상 가두리 양식시설은 완도, 진도, 해남지역의 개량형 가두리로 분류할 수 있으며 Fig. 4와 같이 가두리 의 모식도를 이용하여 시스템 기초 설계를 하였다.

시스템 구성요소는 전복 가두리 모식도와 같이 2.4×2.4×2.5 m 크기의 가두리 1칸에 Fig. 5와 같이 4곳 에 로드셀을 설치하고 통합보드, 수온 및 대기 온도 센 서, 카메라, 타워 램프, CDMA 모뎀, 전원 및 외부 충전 장치, 방수 케이스, 통합모니터링 PC로 구성하였다 (Table 1).

Fig. 6과 같이 모니터링 시스템은 육상 데이터 서버와 해상의 모니터링 시스템으로 구성했으며, 육상 데이터 서버의 경우 원격지에서의 데이터 모니터링을 위한 서 버와 클라이언트 PC를 적용하였다. 서버 PC는 C (Client)/S (Server) 구조의 소프트웨어 적용과 웹 모니터 링을 위한 환경 구성을 했으며 클라이언트 PC는 WCDMA에서 전송되는 데이터 처리 및 PC용 관제 프로 그램을 운영하였다. 해상 모니터링 시스템은 통합제어 보드 판넬, 무게 측정 로드셀, 모니터링 연동 시스템으로 구성된다. 통합제어 보드 판넬의 경우 원활한 무선 데이 터 통신을 위해 태양광 자동 전력 충전 방식을 사용하였 으며, 무선 통신의 경우 CDMA를 이용한 데이터 전송 체계를 구축하였다. 또한, 육상 서버에서 지정한 IP 주소 를 이용하여 모바일이나 클라이언트 PC에서 실시간으 로 확인할 수 있도록 하였다.

가두리에 부착되는 로드셀의 경우 해수에 부식성이 강한 재질(SUS302)로 선정하였다.

전복 가두리 섭이 자동 모니터링 시스템의 현장 테스 트하기 전 가두리의 모형도를 제작하여 테스트조건을 구현하여 시스템의 구성요소인 통합제어 보드 판넬, 로 드셀, 정션 박스, 수온 및 대기 온도 센서, 카메라 및 보드, 타워 램프, CDMA 모뎀, 전원 및 외부 충전 장치, 방수 케이스, 통합모니터링 PC의 동작 여부를 확인하였 다(Fig. 7).

현장 실험을 위해 2021년 2월 22일 전복 양식장(전라 남도 완도군 보길면)에 개발된 장비를 Fig. 8과 같이 설 치하였다. 로드셀은 전복 가두리 양식장의 발판에 고정 하기 위해 별도의 프레임을 설치하였으며, 전복 쉘터와 그물망을 지탱시킬 수 있는 4가닥의 와이어를 로드셀에 연결시켜 수직으로 가해지는 무게를 감지하는 방식으로 설치하였다.

모니터링 시스템의 핵심 요소인 통합제어 보드 판넬 은 현장 작업에 방해되지 않는 위치를 선정하여 설치한 후 센서 데이터 케이블을 연결하고 통합제어 보드 판넬 상단에 태양광 판넬을 설치하여 자체 전원을 공급할 수 있도록 하였다.

결과 및 고찰

전복 먹이 섭이량 모니터링 시스템의 모형도 실험 결 과를 Fig. 9에 나타냈고 무선 통신 모니터링 결과 또한 무게가 동일하게 나타났다.

현장 실험의 경우 1차, 2차로 진행되었다. 1차 실험의 경우 로드셀 용량을 1 ton으로 적용해 최대 무게 설정 값을 500 kg으로 설정하였고 전복 먹이인 미역의 무게 를 대기 중에서 측정하였다. 측정된 무게는 약 120 kg이 였으며, 수중에서의 무게 값은 12.4 kg으로 기존 무게 값에서 1/10으로 측정되었다(Fig. 10). 이러한 결과로 보 아 먹이 40 kg을 공급 시 약 4 kg이 나온다고 판단할 수 있다. 이 값은 양식장 인근의 선박 운항에 의한 파고, 유속 등의 외부적인 요인으로 인해 ±4 kg까지의 오차 범위가 발생할 수 있으며 1차 실험에서는 무게 변동량으 로 정량적인 자료 수집이 어렵다는 결과가 나타났다.

2차 실험은 오차 범위를 줄이고 정밀도를 높이기 위해 기존 로드셀 프레임을 제거하고 별도의 추가적인 프레임 을 설치하였다. 로드셀 용량은 0.5 ton으로 적용해 최대 무게 설정 값을 200 kg으로 설정하였다. 1차 실험과 같은 조건으로 전복 먹이인 미역을 대기 중에서 무게를 측정 하여 120 kg으로 설정하고 수중 무게를 확인한 결과 44.1 kg으로 기존 무게 대비 1/3로 측정되었다(Fig. 11).

현장에서의 무게 값이 W-CDMA를 통해 육상 서버로 전송된 데이터 결과는 Fig. 12에 나타냈다. 데이터 구성 부에 로드셀 4곳의 무게, 수온, 판넬 내부 온도, 대기 온도, 배터리, 가속도, 각속도, Roll, Pitch, Yaw, 카메라 데이터가 원활하게 전송되었으며, 모바일 연동 데이터 역시 클라이언트 PC와 동일한 데이터가 들어왔다는 결 과를 알 수 있었다.

현장 설치 후 로드셀에 무게 변화를 확인하기 위해 파 고에 의한 데이터와 무게 변화를 수집하였다. 2021년 7월 1일부터 2021년 7월 31일까지의 30일간 데이터를 통해 각 로드셀의 무게 변동의 이상값을 확인하였다(Fig. 13).

공통된 로드셀 4개의 이상 값은 2021년 7월 4일부터 2021년 7월 9일에 확인되었으며, 무게가 급격히 증가한 후 점차 감소하였다. 이는 현장에서 확인한 결과, 전복 먹이를 공급한 날이었으며 이 데이터를 이용하여 4개 로드셀의 무게 평균값과 외부 환경에 의한 변동 구간을 확인하였다. 무게 변동 구간별 데이터 경우 먹이 섭이량 구간, 파고에 의한 오차 범위, 로드셀의 Calibration 설정 기준값으로 나눌 수 있었다(Fig. 14).

해상 시스템의 효율적인 운영을 위해 태양광 전원 장 치의 배터리 소모량을 나타냈다(Fig. 15). 배터리 소모량 은 2021년 7월 1일부터 2021년 7월 31일까지의 30일간 확인하였으며, 그 결과 13.1-13.7V를 유지되어 해상 모 니터링 시스템 운영이 원활하게 이루어짐을 증명하였다.

또한, 전복 양식에서 중요한 요소인 수온 센서를 이용 한 데이터를 실시간 모니터링을 통해 수집하였다.

이러한 결과들은 종합하여 로드셀 센서의 정밀성을 향상시킬 수 있으나 정밀성을 높일수록 파고, 유향, 유 속 등으로 인한 무게 변동 오차 값이 발생한다. 이러한 오차 값은 무게 측정 데이터값을 평균값으로 설정하고 변동 오차 값은 정적인 상태에서의 무게 평균값에서 동적인 상태에서의 무게 평균값을 뺀 값으로 외부 변동 에 의한 무게 오차 값을 말한다(Lim et al., 2020). 실제 로 변동이 발생되어도 안정적으로 무게를 측정하고 이 를 표시해주며 무게 오차율을 줄여주는 제어 알고리즘 의 성능을 검증을 위해 지속적인 실험을 통해 실제 먹이 섭이량에 대한 데이터만 추출하여 신뢰성을 높여야 할 필요가 있다.

결 론

본 연구에서는 무선 통신과 로드셀을 이용하여 전복 양식장의 먹이 섭이량에 대한 정보와 환경 데이터를 수집하는 시스템을 개발하였다. 양식장에서의 수집된 데이터는 모바일과 클라이언트 PC로 연결할 수 있어 이용하고자 하는 사용자는 어디에서든 데이터를 확인 하고 관리할 수 있다. 이를 이용하여 전복 가두리 양식 의 스마트 산업화의 기초 연구와 전복 먹이의 과다 공급을 방지할 수 있다. 또한, 환경 데이터를 비롯하여 서버로부터 저장된 데이터를 통해 빅데이터로의 활용 가능성이 크며, 자동화를 통한 노동집약적 산업 구조 의 개선이 가능할 것으로 보인다. 특히 전복 먹이 섭이 량을 확인하기 위하여 어민들이 빈번하게 방문해야 하 는 문제에 있어 선박의 연료비 상승이나 선박 이동에 따른 양식 어민의 안정성 문제 유발 요인이 해결되어 산업 구조 개선에 따른 생산력 향상과 양식 어업인들 의 과다한 현장 노동력 감소를 통한 복지적인 문제가 해결될 것이다. 현재 연구 기반 시스템에 용존산소, pH 등의 센서를 부착하여 응용할 수 있으며 추후 연구 를 통하여 전복 먹이 섭이량 시스템이 개선되어 전복 양식 현장에 실용화가 이루어질 것으로 예상한다. 또 한, 전복 양식뿐만 아니라 향후 무선 통신을 이용한 모니터링 시스템 연구를 통해 수산업 발전에 필요한 기술로 이용될 것이다.