KR101128393B1 - 지하시설물 탐지기 및 지하시설물의 위치 확인 관리 방법 - Google Patents

지하시설물 탐지기 및 지하시설물의 위치 확인 관리 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 지하시설물 탐지기 및 지하시설물의 위치 확인 관리 방법에 관한 것으로, 자기마커의 심도별 가우스 수치를 산출하고, 상기 산출된 가우스 수치에 근거하여 각 센서들을 통해 심도별 자기장을 측정하여, 그 측정된 자기장을 토대로 요인분석을 통해 요인들을 추출하고, 상기 추출된 요인들에 대한 회귀분석을 통해 추출변수값을 획득하여 데이터베이스로 저장하고, 그 저장된 추출변수값과 센서들의 실시간 측정값을 토대로 자기마커의 위치를 확인한다.

Description

지하시설물 탐지기 및 지하시설물의 위치 확인 관리 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING A LOCATION OF AN UNDERGROUND FACILITIES}
본 발명은 요인분석 및 회귀분석을 통해 각 센서들의 가우스 수치를 하나의 변수로 정량화하여 그 정량화된 데이터를 이용하여 자기마커의 위치를 정확하게 확인할 수 있는 지하시설물 탐지기 및 지하시설물의 위치 확인 관리 방법에 관한 것이다.
도시화 및 산업화가 급속하게 진행되면서 상하수도관, 도시가스 공급관, 전기 및 통신 선로 등과 같은 기반시설의 설치가 급증하고 있는 추세이다. 이러한 설비들은 미관상 또는 설비보호 등의 이유로 대부분 지하에 매립되고 있다. 그러나, 이러한 지하매설물의 위치나 깊이에 대한 정보가 잘 갖추어져 있지 않고 시각을 통해 그 위치나 상태를 파악하기 어렵기 때문에 지하매설물의 유지관리가 어렵다. 또한, 새로운 지하매설물을 설치하거나 건축물을 시공할 때 기존 지하매설물의 위치를 정확히 파악하기 위한 시간 및 비용이 증가되고 정확히 파악하지 못할 때는 공사중에 기존 지하매설물을 훼손하거나 이로 인해 작업자의 안전을 위협하게 된다. 이러한 사고를 방지하기 위해 지하매설물의 위치를 정확하게 탐지할 수 있는 다양한 탐지방식이 이용되고 있다. 그러나, 종래의 지하매설물 탐지기는 연자성체와는 구별되는 강자성체의 자기마커를 탐지하는 것은 가능하지만 지하매설물의 심도를 탐지하는 것이 어렵다는 문제점을 갖는다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 본 발명의 출원인은 대한민국 특허등록번호 제10-0947659호(2010.03.08 등록)로 등록된 “지하매설물 탐지기 및 이를 이용한 지하매설물 탐지방법”를 개시한 바 있다. 상기 등록특허는 지하매설물에 부착된 자기 마커로부터 발생하는 자속밀도의 측정값을 탐지기에 미리 입력된 기준값과 비교함으로써 자기마커의 심도를 정확하게 계산하는 지하매설물 탐지기를 제공한다.
그러나, 종래의 지하매설물 탐지기는 자기마커의 유무를 판별하기 위해 지속적인 테스트로 각각의 센서에서 읽어들이는 값을 일일이 대비하여 확인해야하는 불편함을 제공한다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위해서 안출된 것으로써, 본 발명은 요인분석 및 회귀분석을 통해 각 센서들의 가우스 수치를 하나의 변수로 정량화하여 저장하고, 그 정량화된 데이터를 토대로 자기마커의 존재 및 심도를 정확하게 판별할 수 있는 지하시설물 탐지기 및 지하시설물의 위치 확인 관리 방법을 제공하기 위한 것이다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예와 관련된 지하시설물의 위치확인 방법은 자기마커의 심도별 가우스 수치를 산출하는 단계와, 상기 산출된 가우스 수치에 근거하여 각 센서들을 통해 심도별 자기장을 측정하는 단계와, 상기 측정된 자기장 에 대해 요인분석을 실시하여 요인들을 추출하는 단계와, 상기 추출된 요인들에 대한 회귀분석을 통해 추출변수값을 획득하여 저장하는 단계와, 상기 저장된 추출변수값과 센서들의 실시간 측정값을 토대로 상기 자기마커의 위치를 확인하는 단계를 포함한다.
따라서, 본 발명은 요인분석 및 회귀분석을 통해 각 센서들의 가우스 수치를 하나의 변수로 정량화하여 저장하고, 그 정량화된 데이터를 토대로 자기마커의 존재 및 심도를 정확하게 판별할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예와 관련된 지하매설물을 탐지하는 방법을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 지하매설물 탐지기를 도시한 블록구성도.
도 3은 도 2의 탐지부의 구성을 도시한 회로도.
도 4는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 지하매설물의 위치 확인 관리 방법을 도시한 흐름도.
도 5는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 회귀식을 도시화한 그래프.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예와 관련된 지하매설물을 탐지하는 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1의 (a)에 도시한 바와 같이, 자기마커(1)는 상하수도관, 도시가스 공급관, 전기 및 통신선로 등의 지하매설물(18)에 부착된다. 상기 자기마커(1)는 수명이 영구적인 일정자력의 영구자석, 예를 들어 페라이트를 방수, 방습, 니켈 도금 또는 우레탄 표막 코팅 처리하여 제조한다. 상기 자기마커(1)는 통상 N극이 상부를 향하도록 설치되지만, 경우에 따라서는 S극이 상부를 향하여 설치될 수도 있다.
자기마커(1)를 설치할 때, 설치기준에 따라 자기마커(1)의 종류를 선정하여 설치해야 한다. 자기마커(1)의 설치기준은 다음 [표 1]과 같다.
구분 규격(mm) 권장심도(m) 사용수량
일반형 50×20T 0.0 ~ 1.0 미만 2개
중간형 70×28T 1.0이상 ~ 1.5 미만 2개
특수형 150×100×28T 1.5 이상 ~ 2.0 미만 1개
2.0 이상 ~ 2.5 미만 2개
2.5 이상 ~ 3.0 미만 3개
3.0 이상 ~ 4.0 미만 4개
측량 4.0 이상 측점
자기마커(1)는 직선 관로인 경우 20m내외의 부착간격으로 설치되며, 곡선 관로인 경우 변곡점마다 설치된다. 또한, 자기마커(1)는 관로의 관경 또는 재질이 변경되는 지점에 부착된다. 그리고, 연결관로의 분기지점은 주관로에서 분기하는 지점과 단지내로 인입된 관로 말구에 자기마커(1)를 설치하도록 한다. 주관로의 분기지점(맨홀분기 포함)에는 분기되는 지점에서 1m의 간격을 두고 각 방향으로 자기마커(1)를 부착한다. 그리고, 맨홀과 맨홀 사이에 최소 1개 이상의 자기마커(1)를 부착한다. 각종 제어장치 또는 밸브가 있는 지점에도 자기마커(1)를 부착한다. 단, 시공이 어려운 부분에 한하여 측점으로 대체하여 자기마커(1)를 설치할 수 있다. 이외, 발주처의 요구에 따라 필요하다고 인정되는 지역에 자기마커(1)를 부착할 수도 있다.
자기마커(1)는 지하매설물(예: 관로)을 설치하고 매설하기 전에 지하매설물의 상단부에 견고하게 부착된다. 자기마커(1)를 지하매설물에 설치하는 시공과정은 다음과 같다. 먼저, 설치된 관로에 자기마커(1)를 부착할 위치를 사포질 등을 통해 이물질을 충분히 제거한 뒤 자기마커(1)를 부착한다. 상기 자기마커(1)를 관로에 부착시킨 후, 관로 되메우기(복토)시에는 부착된 자기마커(1)가 떨어지지 않도록 주의한다. 자기마커(1)를 2개 또는 3개를 1조로 설치하는 경우 자기마커(1) 간의 간격은 7~10cm 간격으로 설치하여야 한다.
관로에 자기마커(1)를 부착할 때 강력한 순간 접착력이 있는 에폭시(사용 용도에 따라 틀림) 등의 제품을 이용하여 부착할 수 있다. 단, 접착된 자기마커(1)가 경화되기 전까지는 자기마커(1)가 부착된 관로로부터 이탈되지 않도록 해야 한다.
관로에 설치된 자기마커(1)의 위치측량은 자기마커(1)를 부착한 후 관로를 매설하기 전에 자기마커(1)의 부착지점 중앙을 토탈 스테이션(Total Station, TS) 또는 GPS(Global Positioning System) 측량 장비로 정확한 절대좌표(N, E, Z)를 획득해야 한다.
지하매설물 탐지기(100)에 구비된 지지봉(11) 내부에 위치하는 3개의 자기장 검출센서(12a, 12b, 12c)를 통해 자기장을 측정한다. 여기서는 3개의 자기장 검출센서를 구비한 탐지기(100)를 예를 들어 설명하고 있으나, 지하매설물의 탐사환경 또는 지역에 따라 3개 이상의 자기장 검출센서를 구비할 수도 있다. 상기 자기장 검출센서는 플럭스게이트(Fluxgate) 센서(12a, 12b, 12c)로 구현될 수 있으며, 그 플럭스게이트 센서 사양은 다음 [표 2]와 같다.
항 목 규 격
Figure 112011039178161-pat00001
측정범위 ±100
Figure 112011039178161-pat00002
(±1G)
분해능 100nT (1mG)
자기센서 크기 지름: 1cm, 길이: 5cm
자기센서 무게 10g

플럭스게이트 센서(12a, 12b, 12c)는 도 1의 (b)에 도시된 바와 같이 지지봉(11)의 내부에 지면을 향하는 선단부(11a)로부터 서로 이격하여 위치한다. 플럭스게이트 센서들(12a, 12b, 12c)은 지지봉(11)의 축에 일직선이 되도록 설치된다. 그리고, 지면에 지지봉(11)의 선단부(11a)를 접촉시키고 수직으로 세울 때, 상기 제1센서(12a)는 지면에 위치시키고, 상기 제2센서(12b)는 지면으로부터 대략 25cm에 위치시키며, 상기 제3센서(12c)는 지면으로부터 대략 50cm에 위치되도록 지지봉(11)에 설치된다.
지하매설물 탐지기(100)에는 지지봉(11)의 수직상태를 측정하는 수평감지센서(30)가 구비된다. 통상 강자성체의 탐지를 위해 탐지기(100)는 지지봉(11)을 수직상태로 하고 탐지하게 되는데, 수평감지센서(30)를 통해 지지봉(11)의 수직상태를 파악하게 된다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 지하매설물 탐지기를 도시한 블록구성도이고, 도 3은 도 2의 탐지부의 구성을 도시한 회로도이다.
도 2를 참조하면, 지하매설물 탐지기(100)는 탐지부(10), DGPS(Differential GPS) 수신부(20), 수평감지센서(30), 외부연결부(40), 디스플레이부(50), 오디오 출력부(60), 마스터 프로세서(70) 등을 포함한다.
탐지부(10)는 도 3에 도시된 바와 같이, 다수의 센서들(12a, 12b, 12c)과 각 센서로 주파수를 생성하는 발진기, 발진기에서 생성된 주파수를 증폭시키는 증폭기, 센서(12a, 12b, 12c)에 의해 측정된 장기장 데이터를 신호처리하는 복조기 및 LPF(Low Pass Filter), 비교기, 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 ADC(Analog Digital Converter), 다수의 센서들(12a, 12b, 12c)를 제어하여 자기장을 측정하고, 그 측정된 자기장 데이터를 수집하는 마이크로프로세서(13)를 포함한다. 상기 증폭기, 발진기, 복조기, LPF, 비교기, ADC는 센서별로 각각 구비된다.
본 실시 예에서는 탐지부(10)가 3개의 자기장 검출센서들(12a, 12b, 12c)를 포함하는 것을 개시하고 있으나, 4개 이상의 자기장 검출센서들로 구성될 수도 있다. 상기 센서들(12a, 12b, 12c)은 자기마커(1)에서 발생하는 자기장(자계강도)을 각각의 위치에서 측정한다. 상기 자기장 검출센서(12a, 12b, 12c)는 플럭스게이트(fluxgate) 센서로 구현될 수 있다. 상기 플럭스게이트 센서(12a, 12b, 12c)는 벡터 센서들이고, 각각의 센싱축에 해당하는 평균적인 자기장 데이터를 측정한다.
상기 마이크로 프로세서(13)는 입력 인터페이스(미도시)를 통해 ADC를 통해 디지털 변환된 자기장 데이터를 마스터 프로세서(70)로 전달한다.
위성항법보정시스템(Differential GPS, 이하 DGPS) 수신부(20)는 탐지기(100)의 수평위치를 측정한다. DGPS는 상대 측위 방식의 GPS 측량기법으로서 이미 알고 있는 기준점(기준국) 좌표를 이용하여 오차를 일으키는 요소들(위성 궤도 오차, 위성 시계 오차, 전리층 오차, 대류권 오차, 다중 경로 오차, 수신기 오차 등)을 보정하고, 오차를 최대한 줄여서 보다 정확한 위치를 얻기 위한 방식이다. 여기서, 오차는 의사거리(pseudo range)를 토대로 연산된다. 기준국은 수신된 의사거리와 실제 계산된 위성의 의사거리 오차를 비교하고, 자신의 위치를 알고자하는 수신기로 의사거리에 의해 연산된 오차(보정 데이터)인 옵셋 값을 방송한다. 현재 보정 데이터 서비스에는 두 가지가 있으며, 그 중 하나는 정지궤도위성을 이용하는 SBAS(Satellite-based Augmentation System)이고, 다른 하나는 지상보정 기준국을 이용하는 DGPS이다. 정지궤도위성을 이용하는 SBAS는 지구정지궤도 36,000Km 상공의 위성을 사용하여 보정정보를 제공하는 방식으로 광역 지상기준국과 통신위성이라는 두 개의 시스템으로 구성 되어 있으며 지상모니터링 기준국에서 GPS 위성측위신호를 수신하여 제어감시기지국에 데이터를 전송하고 광역 주제어기지국에서는 보정데이터를 생성하여 다시 지상국을 통하여 지구정지궤도위성으로 전송하고 이 보정데이터를 사용자에게 제공하는 방식이다. 지구상에는 미국의 WAAS, 유럽의 EGNOS, 일본의 MSAS 등 각기 다른 이름으로 다양한 SBAS 시스템이 존재하며, 주목적은 비행기 통신의 시설물에 사용된다. 상공에 위성을 이용하여 특정 수신기에 DGPS 보정신호를 방송하여 지구상 어디에 있던 그 데이터를 적절하게 사용할 수 있게 한다.
위치를 알고 있는 기준점에 GPS 수신국을 설치하여 위성신호를 받아 오차를 보정한 후 그 보정 값을 지상의 무선통신망을 통하여 이동체 및 이용자에게 제공하는 방식이며 사용기술과 정해진 면적에 기준국의 수가 많을수록 수 cm까지 오차를 감소시킬 수 있는 처리 방식으로 기준국에 수신된 값을 보정처리하여 이동체 또는 이용자에게 실시간으로 보정값을 전송하는 방식의 실시간 처리방식과 관측을 먼저 행하고 난 후 저장했던 측량자료를 후처리하여 위치를 보정하는 후처리 방식으로 나눈다.
지상보정 기준국을 이용하는 DGPS는 위치를 알고 있는 해양 수산부와 같은 공공 기관에서 배나 보트와 같은 다양한 선박들을 위해 DGPS 보정데이터를 비콘신호(radio beacon) 형태로 송신한다. 이때, 보정데이터는 SBAS와 같이 싱글 포맷이 사용되며, 수신기의 간단한 주파수 조정을 통해 비콘 신호를 수신할 수 있다.
수평감지센서(30)는 전자수평계로 구현되며, 지지봉(11)의 수직상태를 측정한다.
외부연결부(40)는 인터페이스수단으로, 컴퓨터, PDA, UMPC(Ultra Mobile PC) 또는 탐지기(100)에 연결하기 적합한 수단과 연결한다. 예컨대, 외부연결부(40)는 탐지기(100)를 GIS 시스템과 무선 또는 유선으로 연결하며, 탐지기(100)의 제어에 따라 GIS 시스템으로부터 현재 측정하는 지역의 매설정보를 액세스한다.
외부연결부(40)는 유무선 통신수단, USB(universal serial bus) 모듈, 블루투스 모듈 등으로 구현될 수 있다.
디스플레이부(50)는 탐지기(100)의 동작에 따른 상태 및 결과를 표시한다. 디스플레이부(50)는 LCD(Liquid Crystal Display)와 같은 디스플레이 수단에 의해 구현되며, 터치패드와 결합한 터치스크린 형태로 구현될 수도 있다. 디스플레이부(50)가 터치스크린으로 구현되는 경우 디스플레이부(50)는 출력수단뿐만 아니라 입력수단으로 사용될 수 있다.
오디오 출력부(60)는 마스터 프로세서(70)의 제어에 따라 오디오 신호를 생성하여 스피커(미도시)를 통해 외부로 출력한다.
마스터 프로세서(70)는 탐지부(10)의 마이크로 프로세서(13)로부터 전송되는 자기장 데이터를 처리하여 수치 또는 그래프 등의 형태로 디스플레이부(50)에 표시하거나 및/또는 오디오 신호로 생성하여 오디오 출력부(60)로 출력한다.
또한, 마스터 프로세서(70)는 상기 탐지부(10)를 통해 측정된 자기장 데이터에 대한 요인분석을 통해 자기마커(1)의 심도를 측정한다.
마스터 프로세서(70)는 DGPS수신부(20)를 통해 지하매설물 탐지기(100)의 현재 위치를 수신받아 메모리(미도시)에 저장한다. 마스터 프로세서(70)는 DGPS수신부(20)를 통해 수신되는 좌표를 이용하여 자기마커(1) 시공시 구축된 자기마커(1)의 위치정보와 대비하여 반경 5m이내일 때, 탐지기(100)가 자기마커(1)에 근접함을 알리는 사운드를 오디오 출력부(60)를 통해 출력한다. 여기서, 탐지기(100)는 DGPS의 오차 범위인 반경 1m이내까지 자기마커(1)에 근접할 수 있다. 그리고, 자기마커(1)의 위치정보는 자기마커(1)를 시공할 때 자기마커가 설치된 위치를 측량하여 자기마커의 위치정보 및 종류(유형) 등을 정위치 및 구조화 등을 거쳐 DB로 사전에 구축한다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 지하매설물의 위치 확인 관리 방법을 도시한 흐름도이다.
먼저, 지하매설물 탐지기(100)를 이용하여 지하매설물에 부착된 자기마커(1)을 탐지하기 전에 심도별 자속밀도의 이론값(가우스 수치)을 계산한다. 상기 자기마커(1)에 의해 형성되는 자속밀도는 z축 상에서는 다음 [수학식 1]과 같이 유도된다.
Figure 112011075894087-pat00023
여기서,
Figure 112011075894087-pat00024
Figure 112011075894087-pat00025
Figure 112011075894087-pat00026
Figure 112011075894087-pat00027

b: 자기마커의 반지름
L: 자기마커의 높이
z: 심도
이다.
적용변수 M0를 산출하기 위해, [수학식 1]의 식을 적용 변수 M0에 대하여 정리하면 다음 [수학식 2]와 같이 정리된다.
Figure 112011075894087-pat00028
예를 들어, 중간형 자기마커의 표면 자속밀도 B0가 900G(=0.09T)인 경우, 중간형 자기마커의 일반형 규격(70(D)×28(L)T)을 대입하여 적용변수 M0를 [수학식 3]과 같이 산출한다.
Figure 112011075894087-pat00029
따라서, 자기마커 중간형일 경우 각각의 값들은 다음 [표 3]과 같다.
구분 반지름(b) 높이(L) 진공투자율(
Figure 112011075894087-pat00030
)		 적용변수(M0)
중간형 3.5cm 2.8cm
Figure 112011075894087-pat00031
 229294.9966
[표 3]의 값들을 [수학식 1]의 식에 대입하여 중간형 자기마커의 심도별 가우스 수치(자속밀도)를 [표 4]와 같이 구할 수 있다.
거리(cm) 가우스(G) 거리(cm) 가우스(G) 거리(cm) 가우스(G)
0 900 35 1.286155 70 0.152603
1 1054.694173 36 1.178689 71 0.146132
2 1035.813183 37 1.082848 72 0.140022
3 855.405252 38 0.997105 73 0.134247
4 616.984455 39 0.920167 74 0.128786
5 413.568731 40 0.850932 75 0.123616
6 272.306835 41 0.788463 76 0.118720
7 181.825229 42 0.731953 77 0.114079
8 124.72106 43 0.680710 78 0.109676
9 88.142729 44 0.634135 79 0.105497
10 64.097598 45 0.591708 80 0.101528
11 47.833645 46 0.552979 81 0.097755
12 36.523869 47 0.517554 82 0.094167
13 28.455506 48 0.485088 83 0.090752
14 22.565042 49 0.455279 84 0.087500
15 18.174673 50 0.427861 85 0.084402
16 14.841299 51 0.402599 86 0.081448
17 12.268239 52 0.379285 87 0.078630
18 10.252407 53 0.357736 88 0.075941
19 8.651928 54 0.337787 89 0.073373
20 7.365837 55 0.319293 90 0.070920
21 6.321051 56 0.302124 91 0.068574
22 5.46384 57 0.286163 92 0.066331
23 4.754139 58 0.271306 93 0.064185
24 4.16168 59 0.257460 94 0.062130
25 3.663319 60 0.244539 95 0.060162
26 3.241164 61 0.232468 96 0.058277
27 2.881239 62 0.221178 97 0.056469
28 2.572524 63 0.210607 98 0.054735
29 2.306255 64 0.200698 99 0.053071
30 2.075399 65 0.191402 100 0.051474
31 1.874276 66 0.182670 :
:
:		 :
:
:
32 1.698261 67 0.174461
33 1.543564 68 0.166737
34 1.407059 69 0.159461

센서의 유효 측정 범위가 1.2G ~ -1.2G인 경우, 이격거리가 멀어 약한 자속으로 감지가 어려운 0~0.3G의 범위를 제외한 범위가 중간형 자기마커의 유효측정 범위가 되며, 그 유효측정 범위는 다음 [표 5]와 같다.
거리(cm) 가우스(G) 거리(cm) 가우스(G) 거리(cm) 가우스(G)
36 1.178689 64 0.200698 92 0.066331
37 1.082848 65 0.191402 93 0.064185
38 0.997105 66 0.182670 94 0.062130
39 0.920167 67 0.174461 95 0.060162
40 0.850932 68 0.166737 96 0.058277
41 0.788463 69 0.159461 97 0.056469
42 0.731953 70 0.152603 98 0.054735
43 0.680710 71 0.146132 99 0.053071
44 0.634135 72 0.140022 100 0.051474
45 0.591708 73 0.134247 101 0.049941
46 0.552979 74 0.128786 102 0.048468
47 0.517554 75 0.123616 103 0.047052
48 0.485088 76 0.118720 104 0.045691
49 0.455279 77 0.114079 105 0.044382
50 0.427861 78 0.109676 106 0.043122
51 0.402599 79 0.105497 107 0.041910
52 0.379285 80 0.101528 108 0.040742
53 0.357736 81 0.097755 109 0.039618
54 0.337787 82 0.094167 110 0.038534
55 0.319293 83 0.090752 111 0.037490
56 0.302124 84 0.087500 112 0.036483
57 0.286163 85 0.084402 113 0.035512
58 0.271306 86 0.081448 114 0.034575
59 0.257460 87 0.078630 115 0.033670
60 0.244539 88 0.075941 116 0.032797
61 0.232468 89 0.073373 117 0.031954
62 0.221178 90 0.070920 118 0.031139
63 0.210607 91 0.068574 119 0.030352

연산된 가우스 수치를 토대로 중간형 자기마커(1)의 심도에 따라 3개의 센서를 통해 각각의 자속밀도(자기장)를 측정한다. 그 측정된 각각의 값들을 나타내면 [표 6]과 같다.
Figure 112011075894087-pat00032
[표 6]의 심도별 3개의 센서(12a, 12b, 12c) 측정값을 토대로 요인분석을 실시한다. 다시 말해서, 마스터 프로세서(70)는 산출된 심도별 가우스 수치에 근거하여 탐지부(10)에 포함된 3개의 센서들을 통해 심도별 자기장를 측정한다. 그리고, 마스터 프로세서(70)는 그 측정된 심도별 자기장 측정값을 토대로 요인분석을 실시한다. 여기서, 요인 분석은 1969년 미 시카고대학에서 데이터 관리 및 통계분석을 목적으로 개발된 통계분석 소프트웨어인 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)를 이용한다.
요인분석 시 마스터 프로세서(70)는 주성분분석법(Principle Component Analysis: PCA)을 이용하여 3개의 센서들(12a, 12b, 12c)로부터 출력되는 측정값들로부터 요인을 추출한다. 주성분분석은 요인의 성질과 수가 어떤가를 알려는 분석의 첫 단계에서 주로 사용하는데 전체 변수를 사용하여 분산을 극대화하는 성분을 추출하여 분산이 가장 큰 것부터 내림차순으로 변수의 수에 따라 요인이 추출된다.
마스터 프로세서(70)는 추출된 요인으로부터 베리멕스를 이용한 요인회전을 수행한다. 다시 말해서, 마스터 프로세서(70)는 추출된 요인들로부터 요인분석에 이용할 1차 요인들을 추출한다.
예를 들어, [표 7]의 총 분산표를 참조하면, 성분 1에서 누적 99.247%로 하나의 성분만 추출됨을 확인할 수 있으며, [표 8]의 공통성표에서 3가지의 센서에서 각각 98.6%, 99.9%, 99.2%로 확인된다.
성분 초기고유값 추출제곱합적재값
합계 %분산 %누적 합계 %분산 %누적
1 2.977 99.247 99.247 2.977 99.247 99.247
2 .023 .752 99.999 　 　 　
3 .000 .001 100.000 　 　 　
　 초기 추출
센서1 1.000 .986
센서2 1.000 .999
센서3 1.000 .992

마스터 프로세서(70)는 1차 요인에 대한 회귀분석을 통해 2차 요인을 추출한다. 회귀분석은 다중공선성을 고려해서 상관이 높은 독립변수를 제외한다. 예를 들어, [표 9]에 나타난 추출변수와 센서들(12a, 12b, 12c) 간의 상관계수를 살펴보면, 센서 2는 회귀분석을 통한 종속변수와 상관성이 아주 높아 회귀분석에서 제외시킨다.
추출 변수 센서 1 센서 2 센서 3
추출 변수 1.000 .995 1.000 .997
센서 1 .995 1.000 .993 .984
센서 2 1.000 .993 1.000 .998
센서 3 .997 .984 .998 1.000

마스터 프로세서(70)는 회귀분석을 통해 [수학식 4]과 같은 회귀식을 유도한다. 여기서, 회귀분석을 통하여 얻어진 계수 a는 -2.585이고, 계수 b는 1.546이고, 계수 c는 36.918이다. 상기 얻어진 계수를 [수학식 4]에 대입하여 심도별 제1센서와 제3센서에 대한 1차 추출변수(Y1)의 값을 구한다.
Figure 112011075894087-pat00033
1차 회귀분석을 통해 구해진 회귀식 [수4]을 통해 제1센서(12a)와 제3센서(12c)에서의 추출변수값은 [표 10]과 같다.
심도 센서 1 센서 3 1차 추출변수(Y1)
36 1.178689 0.081448 2.23954
37 1.082848 0.078630 1.99034
38 0.997105 0.075941 1.76054
39 0.920167 0.073373 1.54806
40 0.850932 0.070920 1.35117
41 0.788463 0.068574 1.16829
42 0.731953 0.066331 0.9981
43 0.680710 0.064185 0.83943
44 0.634135 0.062130 0.69118
45 0.591708 0.060162 0.55248
46 0.552979 0.058277 0.4225
47 0.517554 0.056469 0.30047
48 0.485088 0.054735 0.18576
49 0.455279 0.053071 0.07779
50 0.427861 0.051474 -0.02398
51 0.402599 0.049941 -0.11999
52 0.379285 0.048468 -0.2107
53 0.357736 0.047052 -0.29652
54 0.337787 0.045691 -0.37775
55 0.319293 0.044382 -0.45475
56 0.302124 0.043122 -0.5278
57 0.286163 0.041910 -0.59716
58 0.271306 0.040742 -0.66309
59 0.257460 0.039618 -0.7258
60 0.244539 0.038534 -0.78551
61 0.232468 0.037490 -0.84238
62 0.221178 0.036483 -0.89662
63 0.210607 0.035512 -0.94837
64 0.200698 0.034575 -0.99778
65 0.191402 0.033670 -1.04501
66 0.182670 0.032797 -1.09015
67 0.174461 0.031954 -1.13333
68 0.166737 0.031139 -1.17469
69 0.159461 0.030352 -1.21429

이후, 제2센서에서 얻어진 가우스 수치를 이용하여 제1센서와 제3센서에서 얻어진 추출변수값(Y1)과의 2차 회귀분석을 통해 2차 추출변수값을 산출한다. 2차 회귀분석을 통해 유도한 회귀식은 [수학식 5]와 같다.
Figure 112011075894087-pat00036
여기서, 계수 d, e, f는 각각 -1.242, 10.029, 0.500이다.
[수학식 5]에 제2센서의 가우스 수치와 1차 추출변수값을 대입하여 산출한2차 추출변수값(Y2)은 [표 11]과 같다.
심도 센서 2 1차 추출변수(Y1) 2차 추출변수(Y2)
36 0.232468 2.23954 2.20926
37 0.221178 1.99034 1.97142
38 0.210607 1.76054 1.75049
39 0.200698 1.54806 1.54487
40 0.191402 1.35117 1.35319
41 0.182670 1.16829 1.17416
42 0.174461 0.9981 1.00674
43 0.166737 0.83943 0.84993
44 0.159461 0.69118 0.70283
45 0.152603 0.55248 0.56469
46 0.146132 0.4225 0.43479
47 0.140022 0.30047 0.3125
48 0.134247 0.18576 0.19722
49 0.128786 0.07779 0.08846
50 0.123616 -0.02398 -0.01428
51 0.118720 -0.11999 -0.11139
52 0.114079 -0.2107 -0.20329
53 0.109676 -0.29652 -0.29036
54 0.105497 -0.37775 -0.3729
55 0.101528 -0.45475 -0.4512
56 0.097755 -0.5278 -0.52557
57 0.094167 -0.59716 -0.59624
58 0.090752 -0.66309 -0.66346
59 0.087500 -0.7258 -0.72742
60 0.084402 -0.78551 -0.78835
61 0.081448 -0.84238 -0.84642
62 0.078630 -0.89662 -0.9018
63 0.075941 -0.94837 -0.95465
64 0.073373 -0.99778 -1.00511
65 0.070920 -1.04501 -1.05332
66 0.068574 -1.09015 -1.09943
67 0.066331 -1.13333 -1.14352
68 0.064185 -1.17469 -1.18572
69 0.062130 -1.21429 -1.22613

1차 및 2차 회귀분석을 통하여 유도한 회귀식은 [수학식 6]과 같다. [수학식 6]은 [수학식 5]에 [수학식 4]를 대입하여 구한 식이다.
Figure 112011075894087-pat00038
마스터 프로세서(70)은 상기 [수학식 6]을 만족하면 자기마커(1)로 판별할 수 있다. [수학식 6]을 그래프로 나타내면 도 5와 같다. 그래프에서 각각의 변수값을 도시화하여 모두 만족하는 곳에서 자기마커(1)의 유무 및 심도(지표면에서 자기마커까지의 거리)를 파악할 수 있다.
마스터 프로세서(70)은 요인분석 및 회귀분석을 통해 각 센서들의 가우스 수치를 하나의 변수(2차 변수추출값)로 정량화하여 데이터베이스화하므로, 각 센서들(12a, 12b, 12c)을 통해 실시간 측정되는 측정값(자기장 데이터)들을 [수학식 6]의 회귀식에 반영하여 회귀식이 만족(성립)하면 자기마커(1)가 존재하는 것을 결정한다. 그리고, 마스터 프로세서(70)은 상기 회귀식이 만족할 때 정량화된 데이터에서 2차 변수추출값에 대응되는 심도를 액세스하여 자기마커(1)의 심도로 출력한다.
1: 자기마커
10: 탐지부
11: 탐지봉
12a, 12b, 12c: 검출센서
13: 마이크로 프로세서
20: DGPS 수신부
30: 수평감지센서
40: 외부연결부
70: 마스터 프로세서
100: 지하매설물 탐지기

Claims (8)

  1. 자기마커의 심도별 가우스 수치를 산출하는 단계와,
    상기 산출된 가우스 수치에 근거하여 각 센서들을 통해 심도별 자기장을 측정하는 단계와,
    상기 측정된 자기장에 대해 요인분석을 실시하여 요인들을 추출하는 단계와,
    상기 추출된 요인들에 대한 회귀분석을 통해 추출변수값을 획득하여 저장하는 단계와,
    상기 저장된 추출변수값과 센서들의 실시간 측정값을 토대로 상기 자기마커의 위치를 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징을 하는 지하시설물의 위치확인 관리 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 심도별 가우스 수치는,
    Figure 112011075894087-pat00039

    Figure 112011075894087-pat00040
    :
    Figure 112011075894087-pat00041

    Figure 112011075894087-pat00042
    : 적용변수
    b: 자기마커의 반지름
    L: 자기마커의 높이
    z: 심도
    로부터 산출하는 것을 특징으로 하는 지하시설물의 위치확인 관리 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 요인 추출단계는,
    상기 측정된 각 센서들의 자기장을 토대로 주성분 분석법을 통해 1차 요인들을 추출하는 단계와,
    상기 주성분 분석법을 통해 추출된 1차 요인들로부터 요인회전을 이용하여 요인분석에 사용할 2차 요인을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지하시설물의 위치확인 관리 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 자기마커의 위치 확인 단계는,
    센서들의 실시간 측정값에 대해 아래 회귀식이 만족하면 자기마커가 존재하는 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는 지하시설물의 위치확인 관리 방법.
    [회귀식]
    Figure 112011105073169-pat00043

    a, b, c, d, e, f: 계수
    Figure 112011105073169-pat00044
    ,
    Figure 112011105073169-pat00045
    ,
    Figure 112011105073169-pat00046
    : 센서 1, 센서 2, 센서 3의 자속밀도
    Figure 112011105073169-pat00047
    : 추출변수값
  5. 제4항에 있어서, 상기 자기마커의 위치 확인 단계는,
    상기 회귀식이 만족할 때의 추출변수값에 대응하는 심도를 자기마커의 위치로 결정하는 것을 특징으로 하는 지하시설물의 위치확인 관리 방법.
  6. 자기마커로부터 발생되는 자기장을 탐지하는 적어도 3개 이상의 검출센서들을 구비한 탐지부와,
    자기마커의 심도별로 상기 검출센서들 각각의 가우스 수치를 요인분석 및 회귀분석을 통해 하나의 데이터로 정량화하고, 그 정량화된 데이터를 토대로 상기 탐지부로부터 출력되는 측정값들에 대한 상기 자기마커의 위치를 파악하는 마스터 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 지하시설물 탐지기.
  7. 제6항에 있어서, 상기 마스터 프로세서는,
    상기 측정값들에 의해 하기 회귀식이 만족하면 상기 자기마커가 존재하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 지하시설물 탐지기.
    [회귀식]
    Figure 112011075894087-pat00048

    a, b, c, d, e, f: 계수
    Figure 112011075894087-pat00049
    ,
    Figure 112011075894087-pat00050
    ,
    Figure 112011075894087-pat00051
    : 센서 1, 센서 2, 센서 3의 자속밀도
    Figure 112011075894087-pat00052
    : 2차 추출변수값
  8. 제7항에 있어서, 상기 마스터 프로세서는,
    상기 회귀식이 만족할 때의 정량화된 데이터에 대응하는 심도를 자기마커의 위치로 파악하는 것을 특징으로 하는 지하시설물 탐지기.
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