KR101022756B1 - 하천제방시설물의 상태 예측방법 - Google Patents

Abstract

하천제방에 설치된 시설물의 상태(대규모 손상 조짐이나 붕괴 조짐)를 실시간으로 정확하게 예측하여, 하천제방에 설치된 시설물의 대규모 손상이나 붕괴가 우려될 경우 미리 그에 대한 대책을 수립하도록 도모해줌으로써, 하천제방 시설물의 대규모 손상이나 붕괴로 인한 피해를 사전에 방지할 수 있도록 한 하천제방시설물의 상태 예측방법이 개시된다.

개시된 하천제방시설물의 상태 예측방법은,

하천제방시설물의 지표면에 수직방향으로 설치되되, 변위 감지용 센서를 구비하고 적층형태로 설치되어 상기 변위 감지용 센서를 이용하여 타깃의 변위를 측정하는 복수의 타깃과; 상기 복수의 타깃에서 측정한 변위 측정치를 외부로 전송하기 위한 변위정보 전송 수단; 및 상기 변위정보 전송수단에서 전송된 상기 복수 타깃의 변위 정보를 그룹화하고, 그 그룹화한 타깃의 변위 정보를 분석하여 하천제방시설물의 상태를 예측하는 하천제방시설물의 상태 예측수단을 포함한다.

하천, 제방, 붕괴, 예측, 그룹화

Description

하천제방시설물의 상태 예측방법{Method for state predicting of embankment facilities}

본 발명은 하천제방에 설치된 시설물의 상태(대규모 손상 조짐이나 붕괴 조짐)를 실시간으로 정확하게 예측하여, 하천제방에 설치된 시설물의 대규모 손상이나 붕괴가 우려될 경우 미리 그에 대한 대책을 수립하도록 도모해줌으로써, 하천제방 시설물의 대규모 손상이나 붕괴로 인한 피해를 사전에 방지할 수 있도록 한 하천제방시설물의 상태 예측방법에 관한 기술이다.

우리나라는 지난 2002년도부터 2004년도까지 태풍 '루사', '매미' 등 크고 작은 태풍의 내습과 잦은 강우로 인하여 모든 유역의 대·소 하천 모두가 제방 붕괴, 유실 및 범람으로 많은 수해를 입었다.

이는 하천 제방의 시설물 설계 당시 기존의 호우사상과는 달리 특정 지역에 국지적이며 집중적(게릴라성)인 강우가 발생하여 예측이 불가능하고, 천문학적 확률의 초과 강우로 인하여 하천의 홍수지속시간이 3일('02년도 설계개념)인 72시간을 넘어섬에 따라 제방의 제체가 포화되어 슬라이딩 등이 발생되고 파이핑 및 제체, 구조물 부위의 누수 등이 발생한 것으로 추정된다.

하천구조물에서 기존 제방의 누수 등이 발생한 사례를 통하여 2002년의 통계로 배수통문 관련 홍수피해는 12%(453건 중 54건)에 해당하여 하천시설물(구조물)에 의한 수해의 규모가 점차 커지고 있음을 나타낸다.

따라서, 효과적인 제방안전관리를 위하여 수자원, 토질, 구조적 측면의 다각적인 내용을 고려할 수 있는 미래지향적 첨단 안전관리기법의 제시가 절실히 필요한 상황이다.

한편, 일반적으로 토목구조물 계측관리의 경우 효과적인 과업수행을 위해 구조물별 관리기준치를 산정하여 계측결과와 설계시 산정한 값과의 비교분석이 이루어져 왔다.

그러나 토목계측분야에서는 아직까지 계측자료와 비교할 관리기준치가 명확하지 않은 것으로 확인되었다.

현재 사용되고 있는 관리기준치는 일본과 미국의 자료를 그대로 인용하고 있는데, 이 또한 구조물의 설계시 산정한 값이 아니라 경험적인 값을 일괄적으로 유사 구조물에 사용해야 하는 단점이 있다.

따라서 기존의 수동적인 절대관리기준의 개념이 아닌 새로운 개념의 관리기준 산정이 필요하게 되었다.

본 발명은 상기와 같은 필요에 의해 제안된 것으로서,

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 하천제방에 설치된 시설물의 상태(대규모 손상 조짐이나 붕괴 조짐)를 실시간으로 정확하게 예측할 수 있도록 한 하천제방 시설물의 상태 예측방법을 제공하는 데 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 하천제방에 설치된 시설물의 대규모 손상이나 붕괴 조짐을 미리 예측함으로써, 그에 대한 대책을 수립하도록 도모해주어, 하천제방 시설물의 대규모 손상이나 붕괴로 인한 피해를 사전에 방지할 수 있도록 한 하천제방시설물의 상태 예측방법을 제공하는 데 있다.

삭제

삭제

삭제

삭제

삭제

삭제

상기와 같은 과제들을 해결하기 위한 본 발명에 따른 "하천제방시설물의 상태 예측방법"은,

하천제방 시설물의 지표면에 수직방향으로 변위 감지용 센서를 포함한 타깃을 적층형태로 설치하는 타깃 설치단계와;

상기 변위 감지용 센서를 이용하여 상기 타깃의 변위를 측정하는 측정단계; 및

상기 측정단계에서 측정된 상기 타깃의 변위 정보를 그룹화하고, 그 그룹화한 타깃의 변위 정보를 분석하여 하천제방시설물의 상태를 예측하는 상태 예측단계를 포함한다.

여기서, 타깃의 변위를 측정하는 측정단계는, 각 타깃의 수평방향의 변위량을 측정하는 것을 특징으로 하며, 상기 타깃의 변위 정보를 그룹화하는 것은 동일 단면에 설치된 수평방향 타깃의 변위 정보들을 하나의 그룹으로 그룹화하는 것을 특징으로 한다.

또한, 하천제방시설물의 상태를 예측하는 방법은 상기 그룹화한 타깃의 변위 정보를 하천제방시설물의 상태를 예측하기 위해 미리 설정된 복수의 조건 값과 비교하여 그 대소 여부에 따라 하천제방시설물의 상태를 예측하는 것을 특징으로 하며, 상기 복수의 조건 값은 관리도의 중심값, 관리도의 하한값, 관리도의 상한값, 경고 한계값, 표준 편차(σ)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 하천제방에 설치된 시설물의 상태(대규모 손상 조짐이나 붕괴 조짐)를 실시간으로 정확하게 예측할 수 있는 장점이 있다.

또한, 상기와 같은 장점으로 인해 하천제방에 설치된 시설물의 대규모 손상이나 붕괴 조짐을 미리 예측할 수 있어 그에 대한 대책을 수립하도록 도모해줌으로 써, 하천제방 시설물의 대규모 손상이나 붕괴로 인한 피해를 사전에 방지할 수 있는 장점이 있다.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면에 의거 상세히 설명하면 다음과 같다. 본 발명을 설명하기에 앞서 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명에서 복수의 타깃이 필드(현장)의 지표에 설치된 일 예도이고, 도 2a 및 도 2b는 본 발명이 적용되는 하천제방시설물의 상태 예측시스템을 도시한 구성도이고, 도 3은 본 발명에 따른 하천제방시설물의 상태 예측방법을 보인 흐름도이고, 도 4a 내지 도 4e는 본 발명에서 하천제방시설물의 상태 예측시 사면의 불안정을 판정하기 위한 다양한 규칙들을 설명하기 위한 특성그래프이다.

도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 적용된 복수의 타깃(101 ~ 104)은 현장(필드)에 설치된 하천제방시설물의 지표에 폴(111 ~ 114)을 이용하여 설치된다. 여기서 타깃은 동일 단면을 기준으로 수평적으로 설치되는 것이 바람직하다.

도 1에는 편의상 사면에 4개의 타깃만을 도시하였으나, 하천제방시설물의 상태를 정확히 예측하기 위해서는 가능한 많은 수의 타깃이 설치되는 것이 바람직하나, 타깃의 수가 많으면 많은 수록 정확성은 도모할 수 있지만 타깃의 설치 비용과 정보 처리에 과다하게 비용이 소모되므로, 실험 등에 의해 최적화된 개수의 타깃을 설정하는 것이 바람직하다.

여기서

는 각 단면의 센서위치로서, n은 단면번호이고, m은 센서위치이다.

제체의 지표설치 타입의 그룹화(Grouping) 작업은 대표 단면을 설정하여 제방의 파괴라인 추정 즉, 깊은 파괴면 인지 아니면 얕은 파괴면으로 붕괴가 될 것인지 예측을 할 수 있다. 분석하고자 하는 단면에서 발생 가능한 잠재적인 파괴 라인은 센서 수에 따라 비례하며 모든 경우의 수를 포함하여 각 단계별로 분석을 수행한다.

타깃의 변위 정보를 측정하기 위해서는, 도 2b에 도시한 바와 같이, 각 타깃과 타깃을 와이어로 연결하고 해당 와이어의 변위 길이를 측정하는 길이측정센서나, 도 2a에 도시한 바와 같이, 해당 타깃의 각도를 측정하는 각도센서 또는 GPS를 이용한 위치 측정 센서 중 어느 하나를 이용하는 것이 바람직하며, 길이측정센서나 각도센서 또는 위치측정센서는 변위 측정을 위한 분야에서 이미 공지된 센서를 그대로 채택하게 되므로, 그의 자세한 설명은 생략한다.

도 2a는 각도센서 또는 GPS를 이용한 하천제방시설물의 상태 예측시스템을 도시한 구성도이고, 도 2b는 길이측정센서를 이용한 하천제방시설물이 상태 예측시스템을 도시한 구성도로서, 현장 시스템(100), 하천제방시설물의 상태 예측수단(200), 통신망(300), 감시 시스템(400)으로 구성된다.

여기서 도 2a와 도 2b는 적용되는 센서만 상이할 뿐 나머지 구성이나 동작이 모두 동일하므로, 이하에서는 설명의 편의를 위해 도 2a를 기준으로 설명한다.

현장 시스템(100)은 폴(111 ~ 114)에 의해 현장의 하천제방시설물(120)의 지표면에 수직방향으로 설치되며 변위 측정 센서를 포함하는 복수의 타깃(101 ~ 104)과, 상기 현장에 설치된 복수의 타깃(101 ~ 104)에 포함된 변위 측정 센서로부터 획득한 타깃 변위 정보를 연결된 통신망에 대응하는 데이터 포맷으로 변환하여, 상기 통신망을 통해 원격에 위치한 하천제방시설물의 상태 예측수단(200)으로 전송하는 변위정보 전송수단(130)을 포함한다.

변위정보 전송수단(130)은 각 변위 측정 센서로부터 획득한 변위 정보를 신호 처리하여 접속되는 단말기로 유선 전송하기 위한 신호처리기를 포함할 수 있으며, 신호처리기에서 처리된 변위 정보를 무선 통신망으로 전송하기 위한 무선 데이터 포맷으로 변환하여 무선 전송하는 무선 전송기를 포함할 수도 있다. 유선 단말기를 이용할 경우 관리자가 신호처리기에 접근하여 직접 단말기를 신호처리기에 접속해야하는 불편함이 있으며, 무선 전송 방식일 경우에는 관리자가 직접 신호처리기의 위치까지 답사하는 불편함을 제거할 수 있는 장점이 있다. 그러나 유선 방식과 무선 방식은 주지한 바와 같이 다양한 장·단점이 존재하므로, 하천제방시설물의 설치 위치나 기타 주변 환경을 고려하여 적절한 방식을 취사선택하거나 두 가지 방식을 병행하여 사용하는 것도 가능하다.

하천제방시설물의 상태 예측수단(200)은 상기 현장에 설치된 현장 시스템(100)과 마찬가지로 현장에 설치할 수도 있으며, 원격에 설치하고 별도의 통신망을 통해 데이터 통신을 수행하는 방식을 이용할 수도 있다. 관리의 편리성이나 기 타 주변 환경 등을 고려할 때 원격에 설치하는 것이 바람직하다.

이러한 하천제방시설물의 상태 예측수단(200)은 상기 변위정보 전송수단(130)에서 전송된 상기 복수 타깃의 변위 정보를 그룹화하고, 그 그룹화한 타깃의 변위 정보를 분석하여 하천제방시설물의 상태를 예측하는 기능을 수행하는 것으로서, 구체적으로는, 상기 변위정보 전송수단에서 전송된 복수 타깃의 변위 정보를 수신하기 위한 변위정보 수신수단(210)과; 상기 변위정보 수신수단(210)에서 수신한 변위 정보를 데이터베이스(221)에 저장하고 이를 관리하기 위한 데이터베이스 서버(220)와; 상기 데이터베이스(221)에 저장된 복수 타깃의 변위 정보를 그룹화하고, 그 그룹화한 타깃의 변위 정보를 기 설정된

알고리즘 및

알고리즘에 적용하여 하천제방시설물의 상태를 예측하는 변위 정보 분석 및 예측수단(230)과; 상기 변위 정보 분석 및 예측수단(230)에서 예측한 하천제방시설물의 상태 정보를 통신망(300)을 통해 일반 사용자 및 정보 참조자의 단말기로 전송해주는 예측정보 전송수단(240)을 포함한다.

여기서 변위정보 분석 및 예측수단(230)은 통상의 정보처리용 컴퓨터를 의미하므로, 그에 대한 구체적인 설명은 생략한다.

감시 시스템(400)은 상기 통신망(300)을 통해 변위정보 분석 및 예측 정보를 수신하여 사용하기 위한 일반 사용자(비 전문가) 시스템(410)과, 상기 통신망(300)을 통해 변위정보 분석 및 예측 정보를 수신하여 하천제방시설물의 대규모 손상이나 붕괴를 통보해주거나 대규모 손상이나 붕괴로부터 피해를 방지하기 위한 대책을 수립하는 분석 전문가인 정보 참조자 시스템(420)을 포함한다.

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 하천제방시설물의 상태 예측시스템은, 하천제방시설물의 지표에 설치된 타깃(101 ~ 104)에 포함되는 변위 측정 센서에서 하천제방시설물의 변위량을 측정하게 되고, 변위정보 전송수단(130)의 신호 처리기에서 상기 측정한 변위 정보를 신호 처리하고 데이터 파일로 만들어 단말기가 접속할 경우 해당 단말기로 유선 전송해준다. 만약, 무선 데이터로 원격에 전송할 경우에는 무선 전송기에서 통신망에 대응하는 무선 데이터 포맷으로 변환을 하여 상기 통신망을 통해 변위 정보를 무선 전송하게 된다. 측정된 변위 정보는 각 단면의 센서위치 정보와 단면 번호 정보와 센서 위치 정보를 포함한다. 또한, 측정된 변위 정보는 각 동일 단면에 대해서 수평적으로 설치된 타깃의 변위 정보를 의미한다. 예를 들어, 하천방제시설물의 지표면에 수직적으로 4개의 타깃이 일정 간격으로 설치되고, 동일 단면에 대해서 수평적으로 타깃이 8개 지표면에 설치되었다고 가정을 하면, 1회의 검출 시점에 대해서 32개의 변위 정보가 발생하게 되며, 동일 단면에 대해서 수평적으로 8개의 변위 정보가 하나의 그룹으로 그룹화되므로, 상기와 같은 경우는 4개의 데이터 그룹을 얻을 수 있게 된다.

이렇게 얻어지는 그룹화 정보는 대표 단면을 설정하여 제방의 파괴라인 추정 즉, 깊은 파괴면 인지 아니면 얕은 파괴면으로 붕괴가 될 것인지 예측하는 데 사용되어 진다. 분석하고자 하는 단면에서 발생 가능한 잠재적인 파괴 라인은 센서 수에 따라 비례하며, 모든 경우의 수를 포함하여 각 단계별로 분석을 실시한다.

여기서 각 단면을 기준으로 설치된 센서의 수량이 5개 미만으로 적다면 단면 에 상관없이 전체적으로 그룹화하여 분석하는 방법을 적용할 수도 있다.

상기에서 현장 시스템(100)은 필요에 따라 유선 전송 방식과 무선 전송 방식을 병행하여 구현하는 것도 가능하다.

하천제방시설물의 상태 예측수단(200)은 변위정보 수신수단(210)을 통해 상기 변위정보 전송수단(130)에서 전송된 변위 정보를 수신하게 되는 데, 변위정보 수신수단(210)은 변위정보 전송수단(130)에 대응하는 기술적 구성을 갖고 변위 정보를 수신하게 된다. 예를 들어, 전송수단이 유선 방식(RS-485)일 경우 수신수단도 유선 방식의 구성을 갖게 되며, 전송수단이 무선 방식일 경우에는 수신수단도 무선 방식의 구성을 갖게 된다.

변위정보 수신수단(210)에서 하천제방시설물의 지표에 수직방향으로 설치된 복수 타깃의 변위 정보를 수신하게 되면, 데이터베이스 서버(220)에서 이를 데이터베이스(221)에 저장하게 되고, 변위정보 분석 및 예측수단(230)은 상기 데이터베이스(221)에 저장된 복수 타깃의 변위 정보를 기 설정된 SAM 알고리즘에 적용하여 하천방제시설물의 상태 예측치(기본적인 지표)를 추출하게 된다.

즉, 본 발명에서는 불안정 여부를 판정하기 위하여 관리도(control chart)의 개념을 이용하는데, 크게

관리도와

관리도를 이용한다.

이러한 관리도는 판정을 위한 기본적인 지표를 산출하기 위한 것으로 이하에서는 먼저,

관리도를 이용하는 방식을 살펴보도록 한다.

측정된 타깃 변위 값이 평균

와 표준편차

로 정규분포하고 있는 것으로 가정하고, 표본

,

,....,

이 정규분포하는 변위 값으로부터 추출한 표본크기

의 개별계측치라 하면, 이 표본의 평균은 아래의 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.

여기서,

는 표본의 평균,

는 i번째의 표본,

은 표본의 수이다.

중심 극한정리로부터

는 평균

와 표준편차

로 정규분포함을 알 수 있으므로 정규분포의 한계를 확률로 나타내면 아래의 [수학식2]와 같다.

여기서,

는 표본의 평균,

는 표본의 표준편차,

는 제1종 오류의 확률,

는 정규분포에서 제1종 오류를 제외한 상·하한값이다.

어떤 표본평균도 다음의 한계 내에 놓일 확률은 1-

이다.

여기서, LCL은 관리도 하한값, UCL은 관리도 상한값,

은 표본의 평균,

은 표본의 표준오차,

는 제1종 오류의 확률,

는 정규분포에서 제1종 오류를 제외한 상·하한값,

는 표준편차,

은 표본의 수이다.

그러므로 만일 변위 값의 평균

와 표준편차

를 알고 있다면 위의 [수학식 3]은 표본평균의 관리도에 있어서 관리도 상한값과 관리도 하한값으로 사용할 수 있다. 즉 3

한계를 사용한다면

대신에 3을 사용할 수 있다. 만일 표본평균

가 UCL의 위로, 그리고 LCL의 아래로 벗어나게 되면 표본평균은 관리 불능상태라고 한다. 즉 변위 값의 표준이

와 같지 않게 된다.

를 각 표본의 평균이라고 하면 변위 값의 평균

의 가장 좋은 예측치

는 다음의 [수학식4]를 통해 산출할 수 있다.

여기서,

는 표본의 재평균(예측치),

는 i번째의 표본평균, k는 표본의 수이다.

변위 값의 평균

의 예측치

는

의 관리도 중심선(CL)으로 이용된다.

관리도 한계 값을 설정하기 위해서는 표준편차

의 예측치가 필요한데, 이를 위해서는 표본 군의 범위를 이용하는 것이 일반적이다.

개별 계측치

으로 구성되는 표본크기

의 표본 군에 대해 표본범위

은 아래의 [수학식5]를 통해 구한다.

는 개별계측치의 최대값을 나타내고,

는 개별계측치의 최소값을 나타낸다.

정규분포를 이루는 계측자료로부터 추출하는 표본범위와 이 분포의 표준편차

사이에는 중요한 관계가 성립하는데, 확률변수

로 표현할 수 있다. 이는 상대적 범위(relative range)라고 부르며, 정규분포를 하는 모집단으로부터 표본을 추출할 때

의 분포는 표본크기

에 의존한다.

의 평균(기대값은)

인데, 이값은 도 5에 도시된 관리한계 계수표와 같이 표본크기

에 따라 결정된다.

이때,

의 예측치에 대해 정리하면,

즉

이므로,

는 다음과 같이 정리된다.

여기서,

는 확률변수의 예측치,

은 표본범위의 예측치,

는 확률변수의 평균값(기대값)이다.

그런데,

이므로, 표준편차

의 예측치

는

이 된다.

평균

의 예측치로

를, 표준편차

의 예측치로

를 이용하고,

를 3으로 놓으면

관리도 파라미터들은 다음의 [수학식7]과 같이 정리된다.

관리한계계수

은 표본 크기

의 함수이므로 [수학식 8]는 다음과 같이 정리될 수 있다.

표본크기

에 따른 상수

의 값은 도 4에서와 같이 정리될 수 있다.

표본범위

은 표준편차와 관련이 있으므로 분산은 관리도에

값을 차례로 타점 함으로써 관리할 수 있다. 이 관리도가

관리도인데

관리도의 중심선과 관리한계는 다음과 같다.

여기서,

은 표본범위의 평균,

은 표본범위의 표준편차이다.

관리한계를 결정하기 위해서는 표본범위

의 분포에서 표준편차

의 예측치

을 필요로 한다. 데이터 특성이 정규분포를 한다고 가정하면

은 상대적으로 범위

의 분포로부터 구할 수 있다.

의 표준편차를

라 하면 분산(

)=분산(

)=

분산(

)이 되며,

이므로 , 결과적으로

이 성립한다.

는 알 수 없는 값이므로 그 추정치인

를 이용하여야 하는데, 이를 다시 정리하면

이 된다.

이때,

의 추정치인

은 아래의 식을 이용하여 산출할 수 있다.

여기서,

는 표본범위 표준편차의 추정치,

는 표본범위의 평균,

는 확률변수(

)의 평균값,

은 확률변수(

) 표준편차의 기대치이다.

관리한계를 사용하는

관리도의 파라미터는 다음의 식과 같다.

또한, 관리한계계수

와

는 다음의 [수학식 12]와 같은데, 이를 이용하여 [수학식 11]을 정리하면 다음과 같다.

여기서,

는 확률변수(

)의 평균값,

은 확률변수(

) 표준편차의 기대치이며,

와

는 관리한계 계수이다.

이때,

와

의 값은 도 4에 주어져 있다.

이하에서는,

관리도를 이용하는 방식에 대해 살펴보도록 한다.

큰 표본크기가 이용되는 경우에는 분산의 측정을 위해 표본 표준편차를 이용하는 것이 바람직한데, 표준표본 편차

는 다음의 식을 통해 산출할 수 있다.

여기서,

는 표준표본편차,

는 표본의 평균,

는 i번째 표본,

은 표본의 수이다.

만일 데이터 모집단 즉, 측정된 변위값 그룹의 분포가 표준편차

로 정규분포한다면, 표본 표준편차의 평균과 표준편차는 다음과 같다.

여기서,

는 표본 표준편차의 평균,

는 공정분포의 표준편차,

는 표본 표준편차의 표준편차,

는 표본크기에 따라 결정되는 계수이다.

또한,

는 다음과 같이 정의되어 있다.

여기서,

은 표본의 크기이며,

는 표본크기

의 크기에 따라 결정되는 계수로서 도 4를 이용하여 구할 수 있다.

(가) 표준치가 주어지는 경우

만일 표준편차의 표준치가

로 주어지면

관리도의 중심선(CL)은 [수학식 16]을 이용하여 다음과 같이 구할 수 있다.

또한, 관리도의 상·하한값을 구하면 다음과 같이 나타낼 수 있다.

나아가, [수학식 17]을 [수학식 18]에 대입하면 다음과 같이 나타낼 수 있다.

한편, [수학식 19]는 아래의 [수학식 20]을 이용하여 [수학식 21]과 같이 정리될 수 있다.

여기서,

는 표본 크기에 따라 결정되는 계수로서 도 5를 통해 그 값을 알 수 있다.

(나) 표준치가 주어지지 않은 경우

표준편차

에 대해 표준치가 주어지지 않으면 과거의 자료를 분석하여 예측하여야 하는데, 표본크기

의 표본군이

개일 때,

를 i번째 표본의 표준편차라 하면

관리도의 중심선 및 관리한계는 다음과 같다.

여기서,

는 표준편차의 평균,

는 표본 표준편차의 표준편차,

는 표본크기에 따라 결정되는 계수이다.

모집단 표준편차

의 추정치

은 다음의 식과 같다.

는 모집단 표준편차의 추정치,

는 표준편차의 평균,

는 표본크기에 따라 결정되는 계수이다.

위의 [수학식 21]과 [수학식22]를 정리하면

관리도의 관리한계는 다음과 같이 정리된다.

계수를 이용하여 위의 식을 좀 더 간단히 할 수 있는데,

계수의 식은 아래의 [수학식 25]와 같으며, 이를 통해 정리된 식은 아래의 [수학식 26]과 같다.

여기서,

와 의

는 표본크기에 따라 결정되는 계수로서, 그 값은 도 5의 표에 도시되어 있다.

한편,

의 중심선과 관리한계는 다음의 식과 같다.

여기서,

는 표본평균의 재평균,

는 표본 표준편차,

는 모집단의 표준편차,

는 표본의 수이다.

[수학식 27]의

대신 [수학식 23]의

를 사용하면 다음과 같이 정리할 수 있다.

여기서,

는

로 표현될 수 있으며, 그 값은 도 5에 도시되어 있다.

그리고 주지한 바와 같이 산출한 예측치를 기 설정된

알고리즘에 적용하여 하천제방시설물의 상태를 최종적으로 판단하게 된다.

즉, 도 4a에 도시한 바와 같이 측정한 타깃 변위 값을 불안정사면을 판정하 기 위한 규칙 1에 적용하여 사면에 대한 판정을 한다. 규칙 1은 한 지점의 변위 값이 관리한계(UCL, LCL)를 벗어나게 되면 그 사면은 불안정하다고 판정한다. 이 규칙은 가장 일반적으로 사용하는 규칙이다. 3σ한계를 사용할 때 사면이 안정하다면 한 변위 값이 한계 밖으로 벗어날 확률은 약 0.26%이다.

도 4b는 판정 규칙 2로서, 연속적인 변위 값 3개 중 2개가 중심선 한쪽의 2σ한계를 벗어날 때, 그 사면은 불안정하다고 판정한다. 중심선으로부터 2σ에 경고 한계(warning limit)를 설정할 수 있는 데, 연속적인 변위 값 3개 중 2개가 이 한계를 벗어나면 사면은 불안정하다고 가정한다.

도 4c는 판정 규칙 3으로서, 연속적인 변위 5개 중 4개가 중심선 한쪽의 1σ한계를 벗어날 때 그 사면은 불안정하다고 판정한다.

도 4d는 판정 규칙 4로서, 연속적인 변위 값 8개 이상이 중심선의 한쪽에 존재하면 이 사면은 불안정하다고 판정한다.

도 4e는 판정 규칙 5로서, 연속적인 변위 값 8개가 런(run)을 이룰 때 그 사면은 불안정하다고 판정한다. 런에는 여러 가지 형태가 있다. 런이란 연속적인 변위 값의 배열을 말하는 데 이러한 변위 값이 중심선의 한쪽으로 연속해서 배열되는 경우도 있을 뿐만 아니라 연속적인 변위 값이 상향으로 또는 하향으로 배열되는 경우도 있다. 표본번호 8부터 12까지에 해당하는 연속적인 변위 값 5개는 중심선 아래에서 런을 이루고 있으며, 표본번호 13부터 20까지에 해당하는 연속적인 타점 8개는 중심선을 통과하면서 하향으로 런을 이루고 있다.

도 3은 본 발명에 따른 하천제방시설물의 상태 예측 방법을 보인 흐름도로 서, S는 단계(Step)를 나타낸다.

먼저, 단계 S101에서 하천제방시설물의 지표면에 수직방향으로 폴을 이용하여 복수의 타깃을 동일 단면에 대하여 수평적으로 복수 설치하고, 단계 S103에서 상기 타깃에 구비된 변위 감지 센서(길이측정센서, 각도센서, 위치 측정 센서)를 통해 각 타깃의 변위를 측정한다. 즉, 타깃 하나에 대해서 하나의 변위 정보를 측정하게 된다.

이후 단계 S105에서 상기 복수 타깃에서 측정한 변위 측정값을 변위 정보로 생성하게 되며, 단계 S107에서는 상기 생성된 복수 타깃의 변위를 정보를 그룹화하게 된다. 여기서 그룹화 방법은 동일 단면에 설치된 수평방향 타깃의 변위 정보들을 하나의 그룹으로 그룹화하는 것을 특징으로 한다.

다음으로, 단계 S109 및 단계 S111에서는 상기 그룹화된 변위 정보를

알고리즘 및

알고리즘에 적용하여 하천제방시설물의 상태를 예측 및 판정을 하게 된다. 여기서 하천제방시설물의 상태 예측 및 판정 방법은 주지한 하천제방시설물의 상태 예측 시스템의 방법과 동일하므로, 중복 기재를 회피하기 위해서 자세한 설명은 생략한다.

이렇게 판단한 하천제방시설물의 상태 및 판정 정보는 단계 S113에서 인터넷과 같은 통신망을 이용하거나 문자메시지(SMS) 같은 문자 전송 방식을 이용하여 관리자(하천제방시설물을 관리하는 전문 관리자) 및 일반 사용자(해당 정보를 이용하는 사용자로서 비 전문가)에게 전송된다.

관리자는 전송된 하천제방시설물의 상태 및 판정 정보를 확인하고, 하천제방시설물이 대규모 손상이 발생할 조짐이 있거나 붕괴 우려가 있다고 판단이 되면, 경보를 발령하고, 후속 조치를 신속하게 취함으로써, 추후 하천제방시설물의 대규모 손상이나 붕괴로 인해 발생할 수 있는 피해를 최소화한다.

본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.

도 1은 본 발명이 적용되는 현장 시스템의 개략 구성도.

도 2a 및 도 2b는 본 발명에 따른 하천제방시설물의 상태 예측 시스템의 구성도.

도 3은 본 발명에 따른 하천제방시설물의 상태 예측 방법을 보인 흐름도.

도 4a 내지 도 4e는 본 발명에서 하천제방시설물의 상태를 예측하는 규칙을 설명하기 위한 특성그래프.

도 5는 본 발명에 적용된 관리 한계 계수표.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

100… 현장 시스템

101 ~ 104… 타깃

111 ~ 114… 폴

130… 변위정보 송신수단

200… 하천제방시설물의 상태 예측수단

220… 데이터베이스 서버

230… 변위정보 분석 및 판정수단

300… 통신망

Claims (10)

1. 삭제
2. 삭제
3. 삭제
4. 하천제방시설물의 상태를 예측하는 방법에 있어서,

   상기 하천제방시설물의 지표면에 수직방향으로 변위 감지용 센서를 구비한 타깃을 적층형태로 설치하는 타깃 설치단계와;

   상기 변위 감지용 센서를 이용하여 상기 타깃의 변위를 측정하는 측정단계; 및

   상기 측정단계에서 측정된 상기 타깃의 변위 정보를 그룹화하고, 그 그룹화한 타깃의 변위 정보를 분석하여 하천제방시설물의 상태를 예측하는 상태 예측단계를 포함하고,

   상기 상태 예측단계는, 그룹화한 타깃의 변위 정보를 하천제방시설물의 상태를 예측하기 위해 미리 설정된 관리도 중심값, 관리도 하한값, 관리도 상한값, 경고 한계값, 표준 편차(σ)로 이루어진 복수의 조건 값과 비교하여 그 대소 여부에 따라 하천제방시설물의 상태를 예측하되,

   하나의 그룹화된 수평적인 복수 타깃의 변위 값 중 적어도 하나 이상이, 기설정된 관리도 상한값을 초과하거나 하한값에 미만될 경우 상기 하천제방시설물이 불안정한 것으로 예측하며, 상기 복수 타깃의 변위 값 중 연속된 3개의 변위 값에서 적어도 둘 이상이 기설정된 경고 한계 값을 벗어날 경우 상기 하천제방시설물이 불안정한 것으로 예측하며, 상기 연속된 5개의 변위 값 중 적어도 넷 이상이 관리도 중심 값의 표준편차를 벗어날 때 상기 하천제방시설물이 불안정한 것으로 예측하며, 상기 연속된 8개의 변위 값이 중심선의 한쪽에 존재하면 하천제방시설물이 불안정한 것으로 예측하며, 상기 연속된 8개 이상의 변위 값이 런(run)을 이룰 때 상기 하천제방시설물이 불안정한 것으로 예측하는 것을 특징으로 하는 하천제방시설물의 상태 예측 방법.
5. 제4항에 있어서, 상기 타깃 설치단계는,

   동일 단면에 대하여 수평적으로 복수 타깃을 설치하는 것을 특징으로 하는 하천제방시설물의 상태 예측 방법.
6. 제4항에 있어서, 상기 타깃의 변위를 측정하는 측정단계는,

   길이측정센서 또는 각도센서 또는 GPS를 이용한 위치 측정 센서 중 어느 하나를 이용하여 각 타깃의 변위를 측정하는 것을 특징으로 하는 하천제방시설물의 상태 예측 방법.
7. 제4항에 있어서, 상기 타깃의 변위 정보를 그룹화하는 방법은,

   동일 단면에 설치된 수평방향 타깃의 변위 정보들을 하나의 그룹으로 그룹화하는 것을 특징으로 하는 하천제방시설물의 상태 예측방법.
8. 삭제
9. 삭제
10. 삭제

Images