KR101773819B1

KR101773819B1 - 투척식 센서를 이용한 구조물 붕괴 예측 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR101773819B1
Application number: KR1020150162177A
Authority: KR
Inventors: 손훈; 김민구; 윤성흠
Original assignee: 한국과학기술원
Priority date: 2015-11-19
Filing date: 2015-11-19
Publication date: 2017-09-01
Also published as: KR20170058520A; US20170147932A1

Abstract

본 발명의 투척식 구조물 붕괴 예측 시스템은 현장에서 직접 구조물에 투척되어 구조물의 붕괴특성을 계측하고, 계측된 데이터를 무선 송신하는 적어도 하나 이상의 투척식 센서와 적어도 하나 이상의 투척식 센서들로부터 송신된 계측 데이터를 수신하고, 수신된 계측 데이터들을 융합하여 구조물의 붕괴여부를 예측하는 컴퓨터를 구비한다.

Description

투척식 센서를 이용한 구조물 붕괴 예측 시스템 및 방법{System and Method for Predicting Collapse of Structural using Throw-type Sensor}

본 발명은 투척식 센서를 이용한 구조물 붕괴 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 화재 구조물 등에 현장에서 직접 투척되는 센서를 통하여 구조물의 붕괴특성 데이터를 수집하고 수집된 붕괴특성 데이터를 종합하여 구조물의 붕괴여부를 예측할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

화재 현장에서 인명피해의 주원인은 화상, 연기에 의한 질식 및 화재 구조물의 붕괴 등이 있을 수 있다. 소방관들은 화재 구조물 붕괴 가능성이 존재하지만 인명구조를 위해서 이와 같은 위험을 감수해야 하기 때문에 소방관들의 피해가 증가되고 있다.

기존의 구조물 붕괴 예측 관련 기술들은 구조물의 붕괴를 예측하기 위하여 구조물의 처짐 및 기울기 등을 센싱하기 위하여 변위 센서를 사용하거나 가속도계 센서를 사용한다.

그러나 변위란 진동에 의해 구조물이 원점에서 벗어난 위치를 원점에 대해 상대적인 값으로 표현한 것이다. 그러므로 변위센서는 지반과 같은 진동이나 움직임이 없는 위치에 고정해놓고 사용해야 한다. 일례로 LVDT(Linear Variable Differential Transformer)는 가설 철제구조물을 세워 구조물과 연결해야 하며, 레이저 도플러 변위계(LDV : Laser Dopler Vibrometer)는 지면 등 고정된 위치에 설치해 레이저를 계측지점에 발사하는 기술이다. 그러나 이들 센서는 화재 현장과 같은 특수한 환경에서 활용이 불가능하다. 화재현장에서 고정된 변위센서 설치지점을 찾거나 설치하기가 매우 힘들 뿐 아니라, 계측지점과 센서 사이에 분진 또는 매연과 같은 시각적 방해요소가 많아 레이저 도플러 변위계를 통한 원거리 계측은 정확도를 보장하지 않는다.

가속도계 데이터 이중적분의 경우에는, 가속도계에 내재된 바이어스 (원점이 정확히 0으로 맞추어지지 않은 것) 때문에 적분시 바이어스에 의한 오차가 빠르게 누적될 수 있다. 이 오차는 정밀하게 보정하는 기법이 아직 나오지 않은 상태이며, 정확한 변위를 산출하기 어렵게 한다.

1. 등록특허 1040900솔라방식 기울기 2. 등록특허 1328889계측변위 3. 공개번호 2006-0010852 변위측정 4. 공개번호 2009-0112352 변위(가속도계)와 시간 [학술문헌] 1. Structural Collapse Fire Tests: Single Story, Wood Frame Structures, Stroup D. W. and Bryner N. P. (2004), NISTIR 7094 2. Integrity of Compartmentation in Buildings During a Fire, Tom Lennon (2004), BRE 3. 지상 라이다를 이용한 구조물의 건전성 진단방법 개발, 이홍민 외 3명(2007), 연세대학교

본 발명의 목적은 이와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 화재 현장 등에서 붕괴 취약 위치에 직접 센서를 투척하여 구조물의 붕괴특성 데이터를 수집할 수 있는 투척식 센서를 이용한 구조물 붕괴 예측 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 목적은 가속도계를 이용한 이중 적분방식에서 바이어스에 의한 오차를 제거함으로써 정확한 변위 계측이 가능한 투척식 센서를 이용한 구조물 붕괴 예측 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 계측신호와 온도에 따른 구조물 구조해석 결과를 융합하여 보다 정확한 구조물의 붕괴를 예측할 수 있는 투척식 센서를 이용한 구조물 붕괴 예측 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 붕괴예측시간을 분석하고 그 분석결과에 따라 현장요원들에게 조기경보를 실시간으로 할 수 있는 투척식 센서를 이용한 구조물 붕괴 예측 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.

다만, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 상기 언급된 과제에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.

상기 본 발명의 일 과제를 달성하기 위해 예시적인 실시예들에 따른 구조물 붕괴 예측 시스템은 현장에서 직접 구조물에 투척되어 구조물의 붕괴특성을 계측하고, 계측된 데이터를 무선 송신하는 적어도 하나 이상의 투척식 센서와 적어도 하나 이상의 투척식 센서들로부터 송신된 계측 데이터를 수신하고, 수신된 계측 데이터들을 분석하여 화재 구조물의 붕괴여부를 예측하는 컴퓨터를 구비한다.

본 발명의 실시예에서 투척식 센서는 가속도계 및 속도계를 포함하고 가속도 계측 데이터와 속도 게측 데이터를 컴퓨터로 송신한다. 또한 투척식 센서는 GPS센서, 카메라 또는 온도센서를 중 적어도 하나 이상을 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에서 컴퓨터는 수신된 가속도 및 속도 데이터로부터 가속도 데이터의 바이어스 값을 보정하는 변위 추정부를 포함한다. 변위 추정부는 투척식 센서에서 계측된 가속도 데이터를 1회 적분하여 속도 데이터를 산출하고, 산출된 속도 데이터와 투척식 센서에서 계측된 속도 데이터를 선형 조합하여 바이어스 값을 산출하는 칼만필터와 산출된 바이어스 값으로 계측된 가속도 데이터를 2회 적분하여 얻은 변위 데이터에 포함된 바이어스 값을 상쇄하여 바이어스 오차가 제거된 변위 데이터를 획득하는 바이어스 보정기를 포함하는 것이 바람직하다.

본 발명의 실시예에서 컴퓨터는 변위 추정부에서 추정된 변위 데이터들로부터 붕괴징조 특성을 추출하고, 추출된 붕괴징조 특성들로부터 패턴인식기반 구조해석을 통하여 화재 구조물의 붕괴 부위를 예상하는 붕괴 예상부를 포함한다. 본 발명에서 붕괴징조 특성은 변위, 고유진동수 및 감쇠비를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에서 컴퓨터는 붕괴예상부의 분석결과에 따라 붕괴예상시점을 예측하고, 붕괴예상시점까지의 경과시간을 조기 경고하는 붕괴 조기 경보부를 포함할 수 있다. 또한 컴퓨터는 GPS 데이터에 의해 적어도 하나 이상의 투척식 센서들 각각 위치의 3차원 절대좌표를 산출하고, 영상 데이터에 의해 적어도 하나 이상의 투척식 센서들 각각 위치의 구조 부재를 파악하여 구조물의 설계도 상에서 상기 적어도 하나 이상의 투척식 센서들의 위치를 추정하는 센서 위치 추정부를 더 포함하는 것이 바람직하다.

본 발명에서 투척식 센서는 내화 외피를 포함하는 것이 바람직하다. 투척식 센서는 손으로 투척하거나 별도의 투척기를 사용하여 투척할 수 있다.

본 발명의 투척식 센서를 화재 구조물에 투척하여 화재 구조물의 붕괴를 예측하는 방법은 복수의 투척식 센서들을 화재 구조물 상에 투척하고, 컴퓨터에서 복수의 투척식 센서들과 통신하여, 투척된 투척식 센서들 각각으로부터 가속도 데이터, 속도 데이터 및 위치데이터를 수신한다. 이어서 수신된 위치 데이터로 각 투척식 센서들의 화재 구조물 상의 부착위치를 추정하고, 복수의 투척식 센서들 각각 부착위치에서 수신된 가속도 데이터와 속도 데이터를 조합하여 바이어스 오차가 제거된 변위 데이터를 산출한다. 이어서 산출된 변위 데이터로부터 화재 구조물의 붕괴부위를 예상하고, 예상되는 붕괴부위의 붕괴 경과시간을 조기 경보하는 것이 바람직하다.

이와 같이 구성된 발명에 따른 구조물 붕괴 예측 시스템 및 방법은 가속도 데이터만으로 변위를 추정하지 않고 속도 데이터와 산정된 속도 데이터의 선형 조합에 의해 바이어스 값을 산출하고 산출된 바이어스 값으로 가속도 데이터의 2차 적분에 의해 얻어진 변위 데이터에 포함된 바이어스 값을 제거함으로써 바이어스 오차가 제거된 높은 신뢰성 있는 변위 데이터를 획득할 수 있으므로 붕괴 예상을 보다 정확하게 할 수 있다.

다만, 본 발명의 효과는 상기 언급한 효과에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명에 의한 투척식 구조물 붕괴 예측 시스템의 개념도.
도 2는 도 1의 투척식 센서(100)의 바람직한 일실시예의 일부 절개 사시도.
도 3은 도 1의 투척식 센서(100)의 바람직한 일실시예의 블록도.
도 4는 도 1의 컴퓨터(200)의 바람직한 일실시예의 블록도.
도 5는 도 4의 변위 추정부(212)의 바람직한 일실시예의 상세 블록도.
도 6은 본 발명에 의한 컴퓨터(200)의 동작을 설명하기 위한 바람직한 일실시예의 흐름도.
도 7 내지 도 9는 본 발명에 의한 컴퓨터(200)의 동작을 설명하기 상황도.
도 10은 본 발명에 의한 붕괴 예상부의 붕괴징조 특징 추출을 설명하기 위한 도면.
도 11은 본 발명에 의한 붕괴 예상부의 구조해석을 통한 붕괴 예상 부위 추정과정을 설명하기 위한 도면.
도 12는 본 발명에 의한 붕괴 조기경보부의 붕괴조기경보를 위한 붕괴예상 시간 그래프.

본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명에 의한 투척식 구조물 붕괴 예측 시스템의 개념도를 나타네고, 도 2는 도 1의 투척식 센서(100)의 바람직한 일실시예의 일부 절개 사시도를 나타낸다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 투척식 구조물 붕괴 예측 시스템(10)은 화재 구조물(20) 상에 투척된 복수의 투척식 센서(100)와 컴퓨터(200)를 포함한다.

투척식 센서(100)는 내화 외피(110) 내에 가속도계, 속도계, GPS, 카메라 및 온도계와 같은 센서들과 통신 모듈, 프로세서, 배터리 등이 실장된 회로기판(120)을 포함한다. 투척식 센서(100)는 손으로 잡아서 투척하기 좋은 사이즈, 예컨대 골프공이나 테니스공 정도의 사이즈와 구형 또는 다육면체 등으로 구성될 수 있다. 또한 투척식 센서(100)는 별도의 투척기를 사용하여 투척할 수도 있다.

또한 투척식 센서(100)는 화재 구조물의 금속부위에 부착이 가능하도록 외피(110)에 강력 자석이 설치될 수도 있다.

컴퓨터(200)는 투척식 센서(100)와 무선 통신이 가능하고 무선 인터넷 접속이나 데이터 통신이 가능한 컴퓨터, 예컨대, 서버, 데스크 탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 태블릿 또는 스마트 폰 등으로 구성할 수 있다.

도 3은 도 1의 투척식 센서(100)의 바람직한 일실시예의 블록도이고, 도 4는 도 1의 컴퓨터(200)의 바람직한 일실시예의 블록도이다.

투척식 센서(100)는 가속도계(121), 속도계(122), GPS(123), 카메라(124), 온도계(125), 통신부(126), 배터리(127) 및 프로세서(128)를 포함한다.

가속도계(121)는 투척식 센서(100)의 가속도를 계측하고, 속도계(122)는 투척식 센서(100)의 속도를 계측한다. GPS(123)는 투척식 센서(100)의 위치정보를 산출하고, 카메라(124)는 투척식 센서(100)의 주변 이미지를 촬상한다. 온도계(125)는 투척식 센서(100)의 주변 온도를 계측한다. 통신부(126)는 블루투스 통신, 와이파이 통신, 무선 랜 통신 또는 데이터 통신 등이 가능하다. 본 발명의 실시예에서는 블루투스 통신 방식을 사용할 수 있다. 배터리(127)는 건전지 또는 충전식 배터리를 사용할 수 있다. 배터리(127)는 무선충전방식이 바람직하다. 프로세서(128)는 가속도계(121), 속도계(122), GPS(123), 카메라(124) 및 온도계(125)에서 계측된 데이터를 받아서 통신부(126)를 통해 컴퓨터(200)로 계측 데이터의 전송을 제어한다.

컴퓨터(200)는 센서위치 추정부(211), 변위 추정부(212), 붕괴 예측부(213), 붕괴 조기 경보부(214), 통신부(215), 표시부(216), 명령 입력부(217), 웹접속부(218), 제어부(219)를 포함한다.

센서위치 추정부(211)는 투척식 센서(100)로부터 송신된 GPS데이터와 카메라 이미지 데이터를 전달받고, 센서위치의 3차원 절대좌표를 산출하여 웹접속부(218)를 통해 전달된 화재 구조물 설계도 상에 투척식 센서(100)들의 위치를 추정한다. 센서위치 추정부(211)는 예컨대 50cm 이내의 정확도로 센서들의 위치를 추정할 수 있다. 변위 추정부(212)는 가속도 계측 데이터와 속도 계측 데이터를 통합하여 정확한 동적변위와 누적변위를 추정한다. 붕괴 예측부(213)는 추정된 각 센서 위치들의 누적변위, 고유 진동수 또는 감쇠비 등의 붕괴 징조 특성을 추출하고 이들 붕괴 징조 특성들을 패턴인식기반 구조해석을 하고, 계측신호기반 붕괴 지수를 산출하여 붕괴 예측을 한다. 붕괴 조기 경보부(214)는 붕과 예측부(213)에서 예측된 붕괴 지수의 붕괴 임계값 도달 여부를 감시하여 붕괴 조기 경보를 발생한다.

통신부(215)는 투척식 센서들(100)과 무선 통신하여 각 센서들로부터 계측된 데이터를 수신한다. 표시부(216)는 위치 추정된 센서들 위치들을 화재 구조물 상에 3차원 적으로 표시하고, 붕괴 가능성이 높은 위험 지역을 표시한다. 명령 입력부(217)는 현장 소방대원들에게 붕괴분석결과를 통보하거나 붕괴 위험도에 따라 현장 투입여부 등의 화재진압명령을 입력한다. 웹접속부(218)는 화재 구조물의 위치 및 주소정보와 설계도 등의 관련 데이터 등을 검색을 위한 인터넷 접속을 관리한다.

제어부(219)는 통신부(215)를 통해 수신된 계측 데이터를 센서 위치 추정부(211) 및 변위 추정부(212) 에 전달하고, 붕괴 예측부(213) 및 붕괴 조기 경보부(214)에서 분석된 결과를 표시부(216)에 표시를 제어한다.

도 5는 본 발명에 의한 변위 추정부(212)의 상세 블록 구성을 나타낸다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 변위 추정부(212)는 가속도 데이터와 속도 데이터를 통합하여 정확한 변위를 추정함으로서 정확한 변위 추정이 가능하다.

변위 추정부(212)는 가속도 데이터 버퍼(212a), 속도 데이터 버퍼(212b), 칼만필터(212c), 바이어스 보정기(212d), 구조물 동적변위 산출부(212e), 이동평균필터(212f), 구조물 누적변위 산출부(212g)를 포함한다.

칼만필터(212c)에서는 다음과 같은 알고리즘을 수행한다.

칼만필터에서는 3개의 변수의 값이 산정되는데, (1) 가속도, (2) 속도, (3) 가속도 데이터 내에 포함된 바이어스 값이다. 이 3개 변수와 속도/가속도 데이터의 잡음을 포함해 물리적 관계식을 세워 칼만필터의 상태공간방정식을 구성하게 된다.

일반적인 계측에서 데이터는 일정한 시간차분 간격으로 계측되며, 계측빈도는 샘플링주파수의 형태로 표현된다. 일례로 0.1초 간격으로 계측이 수행될 경우 (Δt = 0.1sec), 1초에 10회 계측되므로 샘플링주파수는 10Hz가 된다. 이 데이터에서 k번째 시간샘플은 0초에서의 데이터를 포함하여 (k-1)Δt초에 해당하게 된다.

따라서 k 번째 시간샘플에서의

가속도의 참값을 x"(k),

속도의 참값을 x'(k),

변위의 참값을 x(k),

계측된 가속도 데이터 값을 x"_m(k),

계측된 속도 데이터의 값을 x'_m(k),

가속도 데이터에 포함된 바이어스의 값을 b(k),

가속도 데이터에 포함된 잡음의 값을 w(k),

속도 데이터에 포함된 잡음의 값을 v(k)라 하면, 계측된 속도 및 가속도 데이터와 가속도, 속도의 참값과의 관계는 다음 수학식1과 수학식2로 표현할 수 있다.

[수학식1]

x"_m(k) = x"(k) + b(k) + w(k)

[수학식2]

x'_m(k) = x'(k) + v(k)

가속도는 1회 적분으로 속도로 변환된다. 이를 수치적으로 표현하면 수학식3으로 표현할 수 있다.

[수학식3]

x'(k+1) = x'(k) + x"(k)Δt

수학식3에서 가속도 계측 데이터 표현식인 수학식1을 대입하면 다음 수학식4로 표현할 수 있다.

[수학식4]

x'(k+1) = x'(k) + {x"_m(k) + b(k) + w(k)}Δt

수학식4에서 b(k), w(k)의 부호는 + 또는 -로 바뀌어도 된다.

한편 가속도를 2회 적분하면 변위로 변환된다. 이를 수치적으로 표현하면 수학식5로 표현할 수 있다.

[수학식5]

x(k+1) = x(k) + x'(k)Δt + ㅍ {x"_m(k) + b(k) + w(k)}Δt²

수학식4와 5를 행렬식으로 표현하면 다음 수학식6과 수학식7로 표현할 수 있다.

[수학식6]

x(k+1) = Ax(k) + B{x"_m(k) + w(k)} + Hb(k)

[수학식7]

x"_m(k) = Cx(k) + Gb(k) + v(k)

행렬식에서 상수는 다음 수학식8 내지 수학식12로 표현할 수 있다.

[수학식8]

A =

[수학식9]

B =

[수학식10]

C =

[수학식11]

H =

[수학식12]

G =

칼만필터(212c)에서는 다음과 같은 과정으로 변위 x(k+1), 속도x'(k+1), 바이어스 b(k)를 산출한다.

먼저 칼만필터(212c)는 가속도 데이터 버퍼(212a)로부터 계측 데이터를 받아서 수학식4를 이용하여 1회 적분하여 속도 데이터로 변환한다.

이어서 가속도 계측 데이터와 속도 계측 데이터의 잡음의 분산을 계산하여 데이터의 신뢰도를 평가한다. 여기서 잡음의 분산이 높을수록 잡음이 심하다는 의미이므로 데이터 신뢰도가 낮아질 것이다.

다음에 가속도로부터 변환된 속도 데이터의 데이터 신뢰도와 속도 계측 데이터의 신뢰도를 비교 평가해 가중치를 계산하고, 그 가중치를 이용해 두 데이터를 선형 조합하여 속도 산정치를 산출한다. 이 과정에서, 변환된 속도 데이터에는 바이어스 b(k)가 포함되어 있으므로, 계산된 속도 산정치를 이용해 바이어스 b(k)를 구할 수 있다.

바이어스 보정기(212d)에서는 칼만필터(212a)에서 산정한 바이어스 값을 수학식5에 적용해 최종 변위 값을 산출한다. 따라서 바이어스값이 보정된 정확한 변위를 산출할 수 있게 된다.

구조물 동적변위 산출부(212e)에서는 바이어스 보정기(212d)를 통해 산출된 변위값으로 구조물의 동적변위를 산출한다. 산출된 동적변위 값은 이동평균필터(212f)를 거쳐서 구조물 누적변위 산출부(212g)에 제공된다. 구조물 누적변위 산출부(212g)에서는 구조물의 누적변위를 산출한다. 산출된 누적변위값은 붕괴 예측부(213)로 제공된다.

도 6은 본 발명에 의한 컴퓨터(200)의 동작을 설명하기 위한 바람직한 일실시예의 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 컴퓨터(200)의 제어부(219)는 통신부(215) 및 웹접속부(218)를 통하여 화재접수를 받는다(S102). 화재접수는 119 화재신고센터를 통하여 접수할 수 있다. 제어부(219)는 화재신고가 접수되면 화재 장소의 구조물 주소 및 설계도를 검색한다(S104). 설계도는 공공기관 또는 화재센터의 서버로부터 제공받을 수 있다. 제어부(219)는 검색된 화재 구조물의 설계도를 참조하여 화재진압 출동 소방대원 단말에 화재 구조물의 주소, 구조물의 정보를 제공한다(S106). 여기서 구조물의 정보는 도 7에 도시한 바와 같이 위치정보, 구조물 유형정보, 구조물 취약부위 정보 등을 포함할 수 있다.

현장 도락 소방대원들은 도 8에 도시한 바와 같이 단말에 표시된 화재 구조물의 붕괴 취약부위를 참조하여 투척식 센서(100)를 투척할 수 있다(S108). 컴퓨터(200)는 센서 투척여부를 소방대원이 보고를 받거나 센서와 직접 통신을 통하여 투척여부를 확인할 수 있다. 제어부(219)에서는 통신부(215)를 통하여 화재 구좀불에 투척된 투척식 센서(100)와 통신을 시작하여 계측 데이터를 수신한다(S110). 제어부(219)는 수신된 계측 데이터 중 GPS 데이터와 카메라 이미지 데이터를 센서 위치 추정부(211)에 제공한다. 센서 위치 추정부(211)에서는 수신된 GPS 데이터와 카메라 이미지 데이터를 참작하여 센서 부착위치의 구조부재를 파악하고, 센서부착 위치의 3차원 절대 좌표를 산출한다(S112). 추정된 센서부착위치는 제어부(219)에 제공되어 도 9에 도시한 바와 같이 표시부(216)에서 3차원으로 표현된 화재 구조물위 설계도 상에 표시된다.

제어부(219)는 수신된 계측 데이터 중 가속도 데이터와 속도 데이터를 변위 추정부(212)에 제공한다. 변위 추정부(212)에서는 바이어스가 보정된 정확한 동적변위 및 누적변위를 추정한다(S114). 추정된 누적변위 데이터는 붕괴 예측부(213)에 제공된다. 붕괴 예측부(213)에서는 누적변위값으로

화재 구조물의 구조해석을 통하여 구조물의 붕괴부위를 예측한다(S116). 붕괴 예측부(213)에서는 도 10에 도시한 바와 같이 3가지 붕괴 징조특성, 변위, 고유지동수, 감쇠비를 추출한다. 추출한 3가지 붕괴 징조 특성 데이터들은 패턴인식기반 구조해석을 통하여 도 11에 도시한 바와 같이 구조물의 붕괴 예측 부위를 예상한다. 제어부(219)에서는 예상된 붕괴 위험부위를 센서표시의 색채변화로 표시부(216)에 표시할 수 있다.

붕괴 예측부(213)에서 예측된 정보는 붕괴 조기 경보부(214)에 제공되고, 붕괴 조기 경보부(214)에서는 붕괴 지수를 산출하여 붕괴 조기 경보를 발생한다(S118). 붕괴 조기 경보부(214)에서는 도 12에 도시한 바와 같이 붕괴예상시간에 따라 화재진압팀의 현장 진입여부를 경고할 수 있다. S118 단계에서 붕괴에 시간적 여유가 존재할 경우 현장 화재진압 지휘관은 컴퓨터(200)에서 추정한 붕괴예상 정보를 참작하여 화재진압 투입여부를 결정할 수 있다. S118 단계에서 붕괴까지 시간적 여유가 존재하면 화재진압투입을 명령하고(S120), 시간적 여유가 없으면 화재진압투입을 보류하거나 이미 투입된 소방대원들의 긴급한 철수를 명령할 수 있다(S122). 따라서 화재구조물의 붕괴로 인한 소방대원들의 피해를 사전에 예방할 수 있다.

이상에서는 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims

현장에서 직접 구조물에 투척되어 구조물의 붕괴특성을 계측하고, 계측된 데이터를 무선 송신하는 적어도 하나 이상의 투척식 센서; 및
상기 적어도 하나 이상의 투척식 센서로부터 송신된 계측 데이터를 수신하고, 수신된 계측 데이터들을 분석하여 상기 구조물의 붕괴여부를 예측하는 컴퓨터를 구비하며,
상기 적어도 하나의 투척식 센서 각각은 가속도계, 속도계, 그리고 GPS센서를 포함하며,
상기 컴퓨터는 상기 적어도 하나의 투척식 센서로부터 가속도 데이터, 속도 데이터, 위치 데이터를 포함하는 계측 데이터를 각각 수신하고, 수신된 상기 위치 데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 투척식 센서의 상기 구조물 내에서의 위치를 추정하고, 추정된 위치마다 대응되는 가속도 데이터와 속도 데이터를 조합하여 바이어스 오차를 제거한 변위 데이터를 산출하고, 산출된 변위 데이터로부터 상기 구조물의 붕괴 부위를 예상하며, 예상되는 붕괴 부위의 붕괴 경과시간을 산출하는 처리를 수행하는 구조물 붕괴 예측 시스템.
삭제
제1항에 있어서, 상기 투척식 센서는 카메라 또는 온도센서를 중 적어도 하나 이상을 더 포함하는 구조물 붕괴 예측 시스템.
제1항에 있어서, 상기 컴퓨터는 동일한 투척식 센서로부터 수신된 상기 가속도 데이터 및 상기 속도 데이터를 이용하여 상기 가속도 데이터의 바이어스 값을 보정하는 변위 추정부를 포함하는 구조물 붕괴 예측 시스템.
제4항에 있어서, 상기 변위 추정부는
상기 동일한 투척식 센서에서 계측된 가속도 데이터를 1회 적분하여 속도 데이터를 산출하고, 그 산출된 속도 데이터와 상기 동일한 투척식 센서에서 계측된 속도 데이터를 선형 조합하여 바이어스 값을 산출하는 칼만필터; 및
산출된 바이어스 값으로 상기 계측된 가속도 데이터를 2회 적분하여 얻은 변위 데이터에 포함된 바이어스 값을 상쇄하여 바이어스 오차가 제거된 변위 데이터를 획득하는 바이어스 보정기를 구비한 구조물 붕괴 예측 시스템.
제4항에 있어서, 상기 컴퓨터는
상기 변위 추정부에서 추정된 변위 데이터들로부터 붕괴징조 특성을 추출하고, 추출된 붕괴징조 특성들로부터 패턴인식기반 구조해석을 통하여 상기 구조물의 붕괴 부위를 예상하는 붕괴 예상부를 더 포함하는 구조물 붕괴 예측 시스템.
제6항에 있어서, 상기 붕괴징조 특성은
변위, 고유진동수 및 감쇠비를 포함하는 구조물 붕괴 예측 시스템.
제6항에 있어서, 상기 컴퓨터는
상기 붕괴예상부의 분석결과에 따라 붕괴예상시점을 예측하고, 상기 붕괴예상시점까지의 경과시간을 조기 경고하는 붕괴 조기 경보부를 포함하는 구조물 붕괴 예측 시스템.
제3항에 있어서, 상기 컴퓨터는
상기 GPS 센서가 생성한 GPS 데이터에 의해 상기 적어도 하나 이상의 투척식 센서 각각의 위치의 3차원 절대좌표를 산출하고, 상기 카메라가 생성한 영상 데이터에 의해 상기 적어도 하나 이상의 투척식 센서 각각의 위치의 구조 부재를 파악하여 상기 구조물의 설계도 상에서 상기 적어도 하나 이상의 투척식 센서들의 위치를 추정하는 센서 위치 추정부를 더 포함하는 구조물 붕괴 예측 시스템.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나 이상의 투척식 센서 각각은 내화 외피로 둘러싸인 형태인 구조물 붕괴 예측 시스템.
투척식 센서를 화재 구조물에 투척하여 화재 구조물의 붕괴를 예측하는 방법에 있어서,
복수의 투척식 센서들을 화재 구조물 상에 투척하는 단계;
컴퓨터에서 상기 복수의 투척식 센서들과 통신하여, 상기 투척된 투척식 센서들 각각으로부터 가속도 데이터, 속도 데이터 및 위치데이터를 수신하는 단계;
상기 수신된 위치 데이터로 각 투척식 센서들의 화재 구조물 상의 부착위치를 추정하는 단계;
상기 복수의 투척식 센서들 각각 부착위치에서 수신된 가속도 데이터와 속도 데이터를 조합하여 바이어스 오차가 제거된 변위 데이터를 산출하는 단계;
상기 산출된 변위 데이터로부터 화재 구조물의 붕괴부위를 예상하는 단계; 및
상기 예상되는 붕괴부위의 붕괴 경과시간을 조기 경보하는 단계를 구비하는 구조물 붕괴 예측 방법.