서 론
광산업은 현대 사회에 중요한 산업으로, 경제에 활력을 불어넣고 기술 발전을 이끄는 귀중한 자원을 제공한다(Choi, 2023a). 그러나 최근 글로벌 광산업은 높은 초기 투자 비용(Nourali and Osanloo, 2020), 원자재 가격 변동성(Tilton and Guzmán, 2016), 극한의 채굴 조건(Li and Zhan, 2018), 지질학적 불확실성(Adhikary and Guo, 2014), 낮은 광석 품위(Northey et al., 2014), 그리고 지정학적 위기(Spitz and Trudinger, 2019) 등 복합적인 문제에 직면해 있다. 이러한 문제를 해결하는 방법의 하나로서 광산업 분야에 정보통신기술과 자동화 기술을 도입하는 스마트 마이닝이 주목받고 있다. 스마트 마이닝은 광물 산업의 디지털 전환을 이끄는 핵심 기술로, 디지털화, 자동화, 지능화, 자율화를 통해 안전성, 효율성, 지속 가능성을 향상시키는 것을 목표로 한다(Choi, 2023b).
스마트 마이닝의 핵심 기술 중 하나는 무선 통신이다. 기존에는 센서와 유선 통신 기술을 이용해 광산 현장을 실시간 모니터링했으나, 케이블 설치 및 유지보수의 복잡성으로 인해 유선 통신을 통한 모니터링 방법은 확장성과 효율성이 저하되는 한계가 있다(Reddy et al., 2016; Mishra et al., 2019). 이러한 한계를 극복하기 위해 무선 통신 기술이 광산 현장에 도입되고 있다. 특히, 다양한 무선 통신 기술 중에서도 LoRa(Long Range)는 저전력으로 장거리 통신이 가능하다는 점에서 광산 현장의 실시간 모니터링 요구에 적합한 대안으로 주목받고 있다.
LoRa는 처프 확산 스펙트럼(Chirp Spread Spectrum, CSS) 방식에 기반하여 저전력으로 수 킬로미터에 걸쳐 데이터를 안정적으로 전송할 수 있다(Agarwal et al., 2018; Schwartz et al., 2021). 유럽에서는 868 MHz, 북미에서는 915 MHz의 공통 주파수를 사용하고 있다. 이러한 특성은 넓은 면적에 분산된 장비나 센서를 운영하는 광산 환경에서 유리하며, 유지보수 비용 또한 절감할 수 있다. 실제로 Siddiqui et al.(2024)은 LoRa를 이용하여 유해가스의 원격 모니터링을 수행했으며, Suganthi et al.(2021)은 지하 광산에서 온도, 습도, 진동, 가스 센서를 이용한 환경 모니터링 시스템을 개발한 바 있다. 그러나 기존 연구들은 LoRa를 센서와 함께 고정된 지점에 설치되어 환경 모니터링을 수행하였으며, 이동하는 광산 장비의 실시간 위치 추적에 관한 연구는 시도되지 않았다.
이처럼 광산업에서 안전성과 효율성을 높이기 위해 사물인터넷을 활용한 다양한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 하지만 영세규모 광산은 대규모 광산에 비해 자본과 기술력이 부족하여 제한된 예산 내에서 효율적인 디지털 전환 전략 수립이 필수적이다. 또한, 현장 기능 인력들의 고령화가 심화되어 스마트 기기 활용 및 접근 수준이 낮아지고 디지털 기반 신기술의 도입을 거부하거나 불신하는 문제점이 있다. 이로 인해 스마트마이닝 도입 시 운영 인력의 개입이 최소화된 시스템 도입이 필요한 실정이다.
본 연구에서는 노천광산 내 트럭의 실시간 위치를 모니터링하고, 트럭 운반 횟수를 자동 집계할 수 있는 LoRa 기반 트럭 위치 모니터링 및 생산관리 시스템 개발하였다. 개발된 시스템은 기존 시스템에 비해 구축 비용이 저렴하고, 실시간 데이터 수집 및 생산관리가 가능하여 영세 규모 광산의 낮은 수익 구조에도 적용할 수 있다. 또한 작업자의 개입 없이 자동으로 정보를 수집·처리할 수 있어 시스템의 접근성과 유연성이 높으며, 광산 운영의 생산성과 수익성을 향상하는데 기여할 수 있다.
연구지역
연구지역은 몽골 토브 아이막, 에르덴 솜에 위치한 압달란트 주석 노천광산이다. 본 연구는 LoRa 기반 실시간 트럭 위치 모니터링 및 생산관리 시스템을 설계하고 전용 애플리케이션을 개발하는 데 목표를 두었다. Fig. 1은 연구지역의 항공사진을 나타낸 것이다. 몽골 압달란트 주석 노천광산의 연평균 생산량은 20톤이고, 총 매장량은 약 294톤으로 추정되는 영세한 규모의 광산이다.
Table 1은 연구지역에서 운영되고 있는 광산장비 운용현황을 나타낸 것으로 굴삭기 4대, 로더 2대, 덤프트럭 6대의 장비들을 사용하고 있었다. 현장에서 사용되는 굴삭기의 경우 현대와 두산에서 제작한 모델이며, 로더의 경우 SEM, SDLG에서 제작한 장비를 사용하고 있었다. 덤프트럭 6대는 모두 Sinotruck HOWO로 같은 회사에서 제작된 모델들이 사용되고 있으며, 덤프트럭의 배치는 작업 공정에 따라 연구지역 및 인근 광산에서 유동적으로 운영되고 있었다.
Table 1.
Status of mining equipment operations in the study area
채굴 작업은 천공, 발파 공정 없이 로더로 사광을 버킷에 담아 트럭에 적재하면, 트럭이 선광장까지 사광을 운반하는 적재-운반 공정으로 진행하고 있다.
연구방법
LoRaWAN 기술의 특징
본 연구에서는 영세 광산에 적용 가능한 저비용·고효율의 실시간 트럭 위치 모니터링 및 생산관리 시스템을 개발하기 위하여, LoRaWAN(Long Range Wide Area Network) 기술을 채택하였다. LoRaWAN은 Semtech사가 개발한 장거리 저전력 무선 통신 기술로, 처프 스프레드 스펙트럼을 기반으로 하며 주로 사물인터넷(IoT) 환경에서 활용한다(Semtech, 2024).
LoRaWAN은 LoRa 물리 계층 위에서 동작하는 개방형 네트워크 프로토콜로, 저전력 광역 네트워크(LPWAN)에서 게이트웨이와 엔드노드 간 통신을 위한 미디어 접근 제어(MAC) 계층 기능을 제공한다. LoRaWAN의 엔드노드는 비동기적으로 데이터를 송신하며, 전송된 데이터는 여러 게이트웨이를 통해 수신된 후 중앙 서버 및 애플리케이션 서버로 전달된다(Porselvi et al., 2021). Table 2는 LoRa 통신의 기술 사양을 보여준다. LoRa 통신은 치프 스프레드 스펙트럼 확산(CSS) 기술로 신호를 변조하며 주요 특징은 다음과 같다. (1) 좁은 대역 신호가 전송 시 넓은 대역에 확산되어 더 넓은 대역폭을 사용한다. (2) link budget을 증가시킨다. (3) 채널 노이즈에 대한 면역성을 향상시킨다. (4) 도플러 효과와 다중 경로 감쇠 효과를 완화한다(RayChowdhury et al., 2021).
Table 2.
Technical specifications of LoRa technology (RayChowdhury et al., 2021)
Fig. 2는 다양한 무선 통신 기술과 비교한 LoRa의 통신 범위 및 대역폭 특성을 시각화한 것이다. Wifi는 IEEE802.11을 표준을 기반으로 고속 인터넷 접속을 제공하는 무선통신 기술로 통신범위는 약 100 m이다. 넓은 대역폭을 제공하며 전력 소비가 높고 운영비용이 높다. 셀룰러 통신은 기지국 통신을 기반으로 하는 무선통신 기술로 통신 범위는 약 10 km이다. 망사용료, 모뎀 비용 등 운영비용이 가장 높고 넓은 대역폭을 제공하며 전력 소비가 가장 높다. Bluetooth는 개인 기기 간 통신을 제공하는 무선통신 기술로 통신 범위는 10 m이다. 운영비용 및 전력 소비가 낮으나, 대역폭이 좁아 커버리지가 제한적이다. LoRa는 LoRaWAN 프로토콜 기반 무선통신 기술로 통신범위는 약 10 km이다. 운영비용 및 전력 소비가 가장 낮고, 좁은 대역폭을 넓은 대역폭으로 확산시켜 사용하여 영세규모 광산 환경에 적합하다(LoRaWan Mapper-Overview, 2025).
Fig. 2.
Bandwidth and range comparison of LoRa and other communications (LoRaWAN Mapper-Overview, 2025).
LoRa 기반 시스템 설계
본 연구에서는 실시간 트럭 위치 모니터링을 위한 LoRa 기반의 스마트 마이닝 생산 데이터 수집 시스템을 설계했다. 전체 시스템은 데이터 수집 노드와 중앙 노드로 구성되며, Fig. 3에 전체 시스템 구성을 나타냈다. 데이터 수집 노드는 트럭의 GPS 좌표 및 비콘 고유번호를 수집하여 LoRa 통신을 통해 중앙 노드로 전송한다. 중앙 노드는 수신된 데이터를 Wi-Fi 통신을 이용해 웹 데이터베이스에 저장하며, 관리용 PC는 클라우드 환경에서 데이터베이스와 양방향으로 연동된다. 이로써 관리자는 실시간으로 생산 정보를 확인할 수 있으며, 개발자는 앱 기능 개선 및 업데이트를 신속하게 수행할 수 있는 구조를 갖추었다.
데이터 수집 노드는 Arduino Uno 마이크로컨트롤러, Cytron LoRa Shield 모듈, NEO6M GPS 모듈, 블루투스 비콘으로 구성되며(Fig. 4), 광산 장비(예: 트럭)의 내부에 장착 가능하도록 설계했다. 전원은 차량 내부의 시가잭 또는 AA 배터리 등의 외부 전원을 통해 공급될 수 있다. NEO6M GPS 모듈은 초 단위로 위경도 좌표를 수집하며, 해당 좌표는 LoRaWAN 네트워크를 통해 중앙 노드로 전송된다. 블루투스 비콘은 매초 고유 MAC 주소를 BLE 신호로 송출하며, 이를 통해 각 노드를 고유하게 식별할 수 있다.
중앙 노드는 Arduino Uno 및 Cytron LoRa Shield 각 2개, ESP8266 및 ESP32 마이크로컨트롤러 각 2개로 구성된다.(Fig. 5). Arduino Uno는 LoRa 통신을 통해 수신한 데이터를 시리얼 통신 방식으로 ESP8266에 전달하고, ESP8266은 이를 Wi-Fi 네트워크를 이용하여 웹 기반 데이터베이스로 전송한다. 한편, ESP32는 BLE 수신 기능을 활용하여 주변의 블루투스 비콘 신호를 스캔하고, 수집된 MAC 주소를 데이터베이스로 전송함으로써 장비 식별 정보를 제공한다.
전용 애플리케이션 개발
본 연구에서는 생산정보의 실시간 수집 및 효율적인 관리를 위해 웹 기반 데이터베이스와 전용 애플리케이션을 설계·개발했다. 광산 장비 또는 주요 작업 지점(예: 선광장 호퍼)에 설치된 저전력 IoT 센서를 통해 수집된 GPS 좌표와 블루투스 비콘의 MAC 주소는 Wi-Fi 통신을 통해 웹 서버로 전송되며, 이 데이터를 저장·관리하기 위한 웹 데이터베이스는 Google의 클라우드 플랫폼인 Firebase를 기반으로 구축했다.
Firebase는 별도의 백엔드 서버 없이 사용자 인증, 실시간 데이터 저장 및 전송 등의 기능을 API 키 기반으로 제공하는 플랫폼으로, 빠르고 유연한 애플리케이션 개발을 지원한다(Firebase, 2024). Fig. 6은 Firebase 프로젝트의 기본 계층 구조와 애플리케이션 개발 순서를 개략적으로 보여준다. 먼저 파이어베이스 콘솔에서 새로운 프로젝트를 생성한다. 그리고 이메일이나 소셜 로그인 등 적절한 인증 방식을 선택하여 인증 로직을 구현한다. 그다음 데이터베이스를 선택한다. 우리는 실시간 트럭의 위치를 파악하기 위해 Realtime database를 선택했다. 스토리지를 설정하고 버킷을 생성하여 파일 업로드 및 다운로드 기능을 구현했다. 그리고 클라우드 함수를 설정하여 개발 환경을 구성했다. 마지막으로 호스팅을 설정하여 애플리케이션을 배포하고 성능을 테스트했다.
애플리케이션은 Android 운영체제 기반의 모바일 환경을 고려하여, 오픈소스 그래픽 기반 프로그래밍 도구인 MIT App Inventor를 이용해 개발되었다. App Inventor는 Firebase API와의 연동이 용이하고, 확장 기능(Extension)을 통해 기능적 확장이 가능하다. 그리고 Scratch와 유사한 블록 코딩 방식의 인터페이스를 제공하여 개발자의 접근성과 사용 편의성을 높였다.
연구결과
본 연구에서는 실시간 트럭 위치 모니터링을 위한 저전력 IoT 기반 스마트 마이닝 생산 데이터 수집 시스템을 개발했다. 본 시스템은 데이터 수집 노드와 중앙 노드로 구성된다.
데이터 수집 노드는 Arduino Uno 마이크로컨트롤러에 GPS 모듈과 LoRa Shield 모듈을 연결하여 단자함 내부에 고정했다. 이 구조는 외부 충격 및 누수로부터 기기를 보호할 수 있도록 설계되었다. Fig. 7은 덤프트럭 내부에 설치된 데이터 수집 노드의 모습을 보여준다. 총 6대의 덤프트럭에 본 장치를 설치하였고, 차량 내부의 시가잭 전원을 통해 전원이 공급된다. 이로 인해 차량 시동이 꺼진 상태에서는 장치가 작동하지 않는 제한점이 있다. LoRa 통신을 위한 안테나는 통신 품질을 확보하기 위해 단자함 외부로 노출되도록 설치했다. 데이터 수집 노드는 실시간으로 획득한 트럭의 GPS 좌표를 LoRa 통신을 통해 중앙 노드로 전송한다.
중앙 노드는 Fig. 8과 같이 연구 지역 내 선광장 호퍼 인근에 설치했다. Arduino Uno에 장착된 LoRa 모듈은 수집 노드로부터 전송된 데이터를 수신하고, 이를 시리얼 통신 방식을 통해 데이터를 ESP8266 마이크로컨트롤러로 전달한다. ESP8266은 해당 데이터를 Wi-Fi 통신을 이용해 웹 기반 데이터베이스에 저장한다. 또한 ESP32 마이크로컨트롤러는 각 트럭에 부착된 블루투스 비콘의 MAC 주소를 BLE 통신으로 스캔한 후, 해당 정보를 동일한 웹 데이터베이스에 전송한다.
본 연구에서는 생산정보의 실시간 수집과 효율적인 관리를 위해 웹 기반 데이터베이스와 전용 웹 애플리케이션을 개발했다. 데이터베이스는 Google의 Firebase 플랫폼을 기반으로 구축하였으며, 그 중 Realtime Database 서비스를 활용하여 트럭의 GPS 좌표 및 부착된 블루투스 비콘의 MAC 주소 정보를 실시간으로 저장했다. Fig. 9는 해당 데이터가 저장되는 Firebase Realtime Database의 구조를 나타냈다.
웹 애플리케이션은 App Inventor 플랫폼을 활용하여 개발됐고, Fig. 10은 실시간 데이터를 기반으로 구성된 사용자 인터페이스를 보여준다. 애플리케이션은 트럭의 현재 위치를 광산의 항공사진 지도 위에 점 형태로 시각화하며, 각 트럭의 운행 정보를 리스트 형식으로 제공한다. 또한 트럭별 운반 횟수를 자동으로 카운트하여 표 형식으로 제공하며, 전체 운반 횟수는 당일 누계로 집계되어 관리용 PC에서 직관적으로 확인할 수 있도록 설계했다.
결 론
본 연구에서는 통신 인프라가 구축되지 않은 광산 환경을 대상으로, LoRa 기반의 실시간 트럭 위치 모니터링 및 생산관리 시스템을 개발했다. 실증 대상 지역으로 몽골 압달란트 주석 사광산을 선정하였으며, 데이터 수집 노드를 통해 트럭의 GPS 좌표를 획득하고, 블루투스 비콘의 고유 식별 정보를 이용하여 장비를 구분한 후, LoRa 통신을 통해 중앙 노드로 데이터를 전송했다. 중앙 노드는 수신된 데이터를 Wi-Fi 통신으로 웹 기반 데이터베이스에 저장하며, 저장된 정보는 로그 파일 형태로 분석이 가능하도록 구축했다. 또한, 웹 애플리케이션을 통해 트럭의 실시간 위치와 트럭별 운반 횟수, 총 운반 횟수 등 주요 생산 정보를 시각적으로 제공했다.
제안된 시스템은 기존 시스템에 비해 구축 비용이 저렴하고, 실시간 데이터 수집 및 생산관리가 가능하다는 점에서 영세 광산에 적합한 디지털 솔루션으로 평가된다. 작업자의 개입 없이 자동으로 정보를 수집·처리할 수 있어 시스템의 접근성과 유연성이 높으며, 관리자 역시 웹 애플리케이션을 통해 손쉽게 생산정보를 확인하고 관리할 수 있어 광산 운영의 생산성과 수익성을 향상하는데 기여할 수 있을 것이다.
향후 연구에서는 수집된 로그 데이터를 활용한 적재-운반 시뮬레이터를 개발하여 시스템 운영의 효율성을 극대화할 계획이다. 또한, 본 시스템을 웹 기반 3D 가시화 모듈과 연동하고, 가스 센서 및 온습도 센서 등 환경 모니터링 요소를 추가하여 디지털 트윈 기술로 확장하고자 한다. 이를 통해 실시간 가상환경 모니터링 및 제어가 가능한 저비용 스마트 마이닝 플랫폼의 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대한다.
