KR102007761B1 - Facility maintenance repair method recommendation system and method - Google Patents

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KR102007761B1
KR102007761B1 KR1020180130083A KR20180130083A KR102007761B1 KR 102007761 B1 KR102007761 B1 KR 102007761B1 KR 1020180130083 A KR1020180130083 A KR 1020180130083A KR 20180130083 A KR20180130083 A KR 20180130083A KR 102007761 B1 KR102007761 B1 KR 102007761B1
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Abstract

The present invention relates to a system for recommending a facility maintenance repair method comprising: a facility maintenance device for recommending a repair method by collecting damage information of facilities and analyzing a cause of damage of the facilities through machine learning; and a user terminal mounted with a photographing device for obtaining damage image information of facilities and receiving recommendation for the repair method from the facility maintenance device wherein the facility maintenance device may include a collection unit for collecting damage information of the facilities, a cause analysis unit for analyzing a cause of damage of the facilities based on an artificial neural network constructed through learning using the damage information of the facilities and the damage image information of the facilities as input, and using items about a damage cause analysis result of the facilities as output, and a recommendation unit for recommending a repair method corresponding to a cause of damage of the facilities.

Description

시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템 및 방법{FACILITY MAINTENANCE REPAIR METHOD RECOMMENDATION SYSTEM AND METHOD}Facility maintenance repair method recommendation system and method {FACILITY MAINTENANCE REPAIR METHOD RECOMMENDATION SYSTEM AND METHOD}

본원은 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템 및 그의 제어 방법에 관한 것이다.The present application relates to a facility maintenance repair method recommendation system and a control method thereof.

일반적으로 콘크리트 구조물은 양생과정에서 건조, 수축과 양생 후 동결, 융해 및 외부하중에 의한 콘크리트의 신축 등에 의해 균열이 발생하며, 콘크리트 형성된 균열은 시간이 경과됨에 따라 콘크리트 내부로 확산되어 철근을 부식시키며 콘크리트의 강도를 저하시키므로 균열부위에 충전재를 주입하여 보수하게 된다.In general, concrete structures are cracked by drying, shrinking and curing after curing, freezing, melting, and stretching of concrete due to external loads.The cracks formed in concrete diffuse into the concrete over time to corrode the steel. Since the strength of the concrete is lowered, it is repaired by injecting filler into the cracked portion.

미장공사란 “건설현장에서 구조물의 벽체, 기둥, 또는 바닥 등에 흙손 등의 도구를 사용하여 모르타르, 플라스터, 회반죽, 흙 등의 부정형(不定形) 재료를 바르거나 뿜칠하는 공사”를 말한다. 보통 건축공사비의9 ~12%를 차지하며, 골조 다음으로 비중이 큰 공사로서 건축물의 최종 마무리 또는 그 바탕이 되는 공사이다.Plastering refers to "construction or spraying indeterminate materials such as mortar, plaster, plaster, and soil using tools such as trowels on walls, columns, or floors of structures at construction sites." It usually takes 9 ~ 12% of the construction cost and is the second largest construction after the frame, which is the final finishing or foundation of the building.

방수공사란 "건축물의 지붕, 차양, 발코니, 외벽, 실내, 수조류, 수영장 기타 부위 등을 비나 습기로부터 보호하기 위해 아스팔트, 실링재, 에폭시, 시멘트몰탈, 합성수지 등 인공적인 재료를 사용하여 토목·건축구조물 및 매립시설 등에 방수·방습·누수방지 등을 하는 공사"를 말한다. 방수라고 하면 일반적으로 '물을 막는다'라고 정의를 내리지만, 대자연의 자연 발생적인 용수 및 인위적인 용수를 어떻게 효율적이고 완벽하게, 또 장기간 차단시키느냐에 중점을 두어야 한다. 방수 용어도 목적에 맞게 세분화되어야 하는데, 즉 수압을 일시적으로 막아주는 '지수', 완공된 구조물을 수압으로부터 보호하는 '방수', 구조물의 통풍을 원활히 해주는 '발수' 등으로 나눌 수 있다. "Waterproofing" refers to civil engineering and construction using artificial materials such as asphalt, sealing material, epoxy, cement mortar, synthetic resin, etc. to protect roofs, awnings, balconies, exterior walls, interiors, aquariums, swimming pools, and other parts of buildings from rain and moisture. "Waterproofing, moisture proof, water leakage prevention, etc. in structures and landfill facilities". Waterproofing is generally defined as 'blocking water', but the emphasis should be on how to effectively, completely and for a long time block natural and naturally occurring water from Mother Nature. Waterproof terms should also be subdivided according to the purpose, such as 'index' to temporarily block hydraulic pressure, 'waterproof' to protect the finished structure from water pressure, and 'water repellent' to facilitate the ventilation of the structure.

타일공사란 "점토·고령토를 주된 원료로 하여 제조된 도자기 타일, 시멘트 타일, 비닐 타일, 아스팔트 타일 등 판상형의 타일제품을 건축물의 미적 감각을 요하는 부위(발코니, 주방, E/V홀, 내·외벽 등)에 붙이는 공사"를 말한다. 타일의 원래 의미는 '덮는다'라는 뜻이며, '기와', '덮개'라는 명사로도 사용되어 왔고 건축에 본격적으로 타일이 사용된 것은 서기 610년경 이슬람교의 영향으로 이슬람사원, 학교, 병원, 욕실 등에 주로 사용된 것으로 전해지고 있다. 타일공사의 일반적인 특징으로는, 의장적 효과가 뛰어나 건축물의 외관을 아름답게 할 수 있고, 위생적이므로 건축물의 내·외장 마감 재료로 널리 사용되며, 타 공정에 비해 정밀도를 요구하므로 숙련공이 시공해야 한다는 점이다. Tile construction means "Plastic tile products, such as ceramic tiles, cement tiles, vinyl tiles, and asphalt tiles, which are made mainly of clay and kaolin, require the aesthetic sense of the building (balcony, kitchen, E / V hall, interior). Construction on the outside walls, etc. ". The original meaning of the tile is 'covering', and it has been used as a noun for 'tiling' and 'cover', and the tile has been used in architecture in earnest due to the influence of Islam around 610 AD. It is said to be mainly used for the back. As a general feature of tile construction, it has excellent design effect, which can make the exterior of a building beautiful, and it is hygienic, so it is widely used as interior and exterior finishing material of buildings, and requires skilled workers to install it because it requires precision compared to other processes. to be.

도장공사는 건축물의 부위, 부품의 표면마감으로 그 마감 성과에 따라서 건물의 가치, 품위, 성능에 큰 영향을 줌으로 그 목적을 충분히 이해하고 치밀한 도장설계 및 계획을 세워 도장재질, 도장방법, 도장환경, 내구계획, 미장성 등의 제 요소와 피도물의 부위, 재질, 표면상태에 따라 경제효과를 가미하여 적절한 도장을 선택해야 한다. The painting works have a great influence on the value, quality, and performance of the building according to the finish results by the surface finish of the parts and parts of the building. Appropriate coating should be selected with economic effects depending on factors such as environment, durability plan, and plasticity, and the part, material, and surface condition of the workpiece.

시설물 균열의 원인 및 외부환경에 기반을 두어 필요한 공법을 선택하여 보수공법 시행해야 하나, 작업자가 눈으로만 시설물의 균열 원인을 파악하여 발견하지 못한 문제점으로 인해 보수공사를 수행했다 하더라도 다시 균열이 발생할 수 있는 문제점이 발생한다. Based on the cause of the facility crack and the external environment, the necessary repair method should be selected and repaired.However, even if the worker performs the repair work due to the problem that the worker did not find the cause of the crack of the facility with his or her eyes, the crack could occur again. Possible problems arise.

본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-1798097호에 개시되어 있다.Background art of the present application is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-1798097.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 복수의 정보를 수집하고, 시설물의 균열 원인을 파악하여 복수의 보수공법을 제공할 수 있는 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.The present application is to solve the above-mentioned problems of the prior art, to provide a facility maintenance repair method recommendation system and method that can provide a plurality of repair methods by collecting a plurality of information, grasp the cause of the crack of the facility The purpose.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자의 단말로부터 제공받은 시설물의 균열 이미지 및 센서로부터 획득된 정보 등을 분석하여, 하나 이상의 보수공법을 제공할 수 있는 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다. The present application is to solve the above-mentioned problems of the prior art, by analyzing the crack image of the facility provided from the user's terminal and information obtained from the sensor, etc., to recommend a facility maintenance repair method that can provide one or more repair methods It is intended to provide a system and method.

다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problem to be achieved by the embodiments of the present application is not limited to the technical problems as described above, and other technical problems may exist.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템은 시설물의 손상 정보를 수집하고 기계학습을 통해 상기 시설물의 손상 원인을 분석하여 보수공법을 추천하는 시설물 유지관리 장치 및 시설물의 손상 이미지 정보를 획득하기 위한 촬영 장치를 탑재하고, 상기 시설물 유지관리 장치로부터 상기 보수공법 추천 정보를 제공받는 사용자 단말을 포함하되, 상기 시설물 유지관리 장치는 상기 시설물의 손상 정보를 수집하는 수집부, 상기 시설물의 손상 정보 및 상기 시설물의 손상 이미지 정보를 입력으로 하고 시설물의 손상 원인분석 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망 및 수집된 상기 시설물의 손상 정보에 기초하여, 상기 시설물의 손상 원인을 분석하는 원인 분석부 및 상기 시설물의 손상 원인에 대응하는 보수공법을 추천하는 추천부를 포함할 수 있다. As a technical means for achieving the above technical problem, the facility maintenance repair method recommendation system according to an embodiment of the present application collects damage information of the facility and analyzes the cause of the damage of the facility through machine learning to recommend a repair method And a user terminal equipped with a facility maintenance device and a photographing device for acquiring damaged image information of the facility, and receiving the repair method recommendation information from the facility maintenance device, wherein the facility maintenance device includes: A neural network constructed through learning to collect damage information, damage information of the facility and damage image information of the facility as inputs, and output items relating to the results of the damage cause analysis of the facility, and the collected neural network Based on the damage information, the cause of damage to the facility Cause analyzer for analysis, and may include a recommendation recommending maintenance process corresponding to the cause of the damage to the facility.

본원의 일 실시예에 따른 상기 시설물 관리유지 장치는, 상기 시설물의 외부환경 정보를 수집하기 위한 환경 수집부를 더 포함하되, 상기 환경 수집부는, 상기 시설물의 외벽에 구비되어 미리 설정된 주기마다 외부환경 정보를 센싱하는 센서 및 외부 서버로부터 상기 시설물의 외부환경 정보를 수집할 수 있다. The facility management and maintenance device according to an embodiment of the present application further includes an environment collection unit for collecting the external environment information of the facility, wherein the environment collection unit is provided on the outer wall of the facility, the external environment information for each predetermined period Information about the external environment of the facility may be collected from a sensor sensing the external server and the external server.

본원의 일 실시예에 따른 상기 추천부는, 상기 환경 수집부의 수집 결과에 기반하여 상기 보수공법의 작업 가능 여부를 제공하되, 상기 보수공법의 작업 가능 여부는 복수의 보수공법에 대응하는 미리 설정된 온도에 기초하여 판단할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the recommendation unit, based on the collection result of the collection unit provides whether or not work of the repair method, whether or not the work of the repair method is at a predetermined temperature corresponding to a plurality of repair method Judgment can be made based on this.

본원의 일 실시예에 따른 상기 시설물 관리유지 장치는, 상기 사용자 단말로부터 제공받은 상기 시설물의 손상 이미지 정보를 분석하는 크랙 분석부를 더 포함하되, 상기 크랙 분석부는, 상기 시설물의 손상 이미지의 명도를 분석하여 상기 시설물의 크랙(crack) 깊이를 분석하고, 상기 추천부는, 상기 시설물의 크랙의 깊이 및 상기 시설물의 손상 원인을 고려하여 상기 보수공법을 추천할 수 있다. The facility management maintenance apparatus according to an embodiment of the present application further includes a crack analysis unit for analyzing the damage image information of the facility provided from the user terminal, the crack analysis unit, analyzing the brightness of the damage image of the facility Analyze the crack depth of the facility (Crack), and the recommendation unit may recommend the repair method in consideration of the depth of the crack of the facility and the cause of damage to the facility.

본원의 일 실시예에 따른 상기 크랙 분석부는, 상기 시설물의 크랙 영역에 초음파 센서를 이용하여 측정된 크랙 거리 측정 정보에 기반하여 상기 시설물의 크랙(crack) 깊이를 분석하고, 상기 추천부는, 상기 시설물의 크랙의 깊이 및 상기 시설물의 손상 원인을 고려하여 상기 보수공법을 추천할 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the crack analysis unit analyzes a crack depth of the facility based on crack distance measurement information measured using an ultrasonic sensor in the crack area of the facility, and the recommendation unit comprises the facility. Considering the depth of cracks and the causes of damage to the facility may recommend the repair method.

본원의 일 실시예에 따른 상기 시설물 관리유지 장치는 상기 시설물을 촬영하는 적외선 촬영 장치를 이용하여 획득된 시설물 관리 이미지에 기초하여 시설물의 손상 상태를 모니터링 하는 모니터링부를 포함하되, 상기 모니터링부는, 정상 시설물 외벽의 이미지 및 손상 시설물 외벽의 이미지를 입력으로 하는 지도 학습을 통해 구축된 손상 판별 모델을 통해 상기 시설물의 손상 상태를 모니터링 할 수 있다. The facility management maintenance apparatus according to an embodiment of the present application includes a monitoring unit for monitoring the damage state of the facility based on the facility management image obtained by using the infrared imaging device for photographing the facility, the monitoring unit, the normal facility The damage state of the facility can be monitored through a damage discrimination model built through supervised learning using the image of the outer wall and the image of the outer wall of the damaged facility.

본원의 일 실시예에 따른 상기 수집부는 상기 시설물의 주변환경의 색상 정보를 수집하되, 상기 추천부는 상기 보수공법에 도장 공법이 포함되는 경우, 상기 주변환경의 색상 정보에 기반하여 상기 시설물의 도장 시 요구되는 색을 추천할 수 있다. The collection unit according to an embodiment of the present application collects the color information of the surrounding environment of the facility, the recommendation unit when painting the facility based on the color information of the surrounding environment when the painting method is included in the repair method You can recommend the required color.

본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템은 상기 시설물의 손상 정도를 고려하여 추천된 상기 보수공법이 적용될 경우 발생하는 시설물의 상기 보수공법 비용을 산출하는 비용 산출부를 더 포함할 수 있다. Facility maintenance repair method recommendation system according to an embodiment of the present application may further include a cost calculation unit for calculating the cost of the repair method of the facility generated when the recommended repair method is applied in consideration of the degree of damage of the facility. .

본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 방법은, 상기 유지관리 장치에서, 시설물의 손상 정보를 수집하고 기계학습을 통해 상기 시설물의 손상 원인을 분석하여 보수공법을 추천하는 단계 및 시설물의 손상 이미지 정보를 획득하기 위한 촬영 장치를 탑재하는 사용자 단말에서, 상기 유지관리 장치로부터 상기 보수공법을 추천받는 단계를 포함하되, 상기 보수공법을 추천하는 단계는 상시 시설물의 손상 정보를 수집하는 단계, 상기 시설물의 손상 정보 및 상기 시설물의 손상 이미지 정보를 입력으로 하고 시설물의 손상 원인분석 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망 및 수집된 상기 시설물의 손상 정보에 기초하여, 상기 시설물의 손상 원인을 분석하는 단계 및 상기 시설물의 손상 원인에 대응하는 보수공법을 추천하는 단계를 포함할 수 있다. Facility maintenance repair method recommendation method according to an embodiment of the present application, in the maintenance device, collecting the damage information of the facility and analyzing the cause of the damage of the facility through machine learning to recommend the repair method and the facility In a user terminal equipped with a photographing device for acquiring damaged image information, the method includes receiving a recommendation of the repair method from the maintenance device, and the recommending of the repair method includes collecting damage information of the facility at all times; Based on the damage information of the facility and the damage image information of the facility as input, based on the artificial neural network and the collected damage information of the facility through the learning to output the item on the damage cause analysis results of the facility, the facility Analyzing the cause of damage to the system and a report corresponding to the cause of damage to the facility. It may comprise recommended method.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-mentioned means for solving the problems are merely exemplary and should not be construed as limiting the present application. In addition to the above-described exemplary embodiments, additional embodiments may exist in the drawings and detailed description of the invention.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 복수의 정보를 수집하고, 시설물의 균열 원인을 파악하여 복수의 보수공법을 제공할 수 있다. According to the above-mentioned problem solving means of this application, a some repair method can be provided by collecting a some information, grasping the cause of a crack of a facility.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 사용자의 단말로부터 제공받은 시설물의 균열 이미지 및 센서로부터 획득된 정보 등을 분석하여, 하나 이상의 보수공법을 제공할 수 있다. According to the aforementioned problem solving means of the present application, by analyzing the crack image of the facility provided from the user's terminal and the information obtained from the sensor, it is possible to provide at least one repair method.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 작업자가 눈으로만 대략적으로 시설물의 균열을 확인하고 보수공법을 선택하여 또다시 발생하는 균열을 방지할 수 있는 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템 및 방법을 제공할 수 있다. According to the above-described problem solving means of the present application, the operator can provide a facility maintenance repair method recommendation system and method that can roughly check the crack of the facility only with the eyes, and select the repair method to prevent the crack occurring again. Can be.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 외부 환경 정보를 기반으로 보수작업 가능 및 불가능을 판단해줌으로써, According to the above-mentioned problem solution means of the present application, by determining the possible and impossible maintenance work based on the external environmental information,

다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.However, the effects obtainable herein are not limited to the effects as described above, and other effects may exist.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템의 개략적인 시스템도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 장치의 개략적인 블록도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템의 시설물의 손상 정보를 수집하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템의 시설물의 크랙의 정도를 분석하는 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템의 시설물 모니터링 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 방법에 대한 동작 흐름도이다.
1 is a schematic system diagram of a facility maintenance repair method recommendation system according to an embodiment of the present application.
Figure 2 is a schematic block diagram of a facility maintenance method recommendation apparatus according to an embodiment of the present application.
3 is a view for explaining an example of collecting damage information of the facility of the facility maintenance repair method recommendation system according to an embodiment of the present application.
4 is a view for explaining an embodiment of analyzing the degree of cracking of the facilities of the facility maintenance and repair method recommendation system according to an embodiment of the present application.
5 is a view illustrating a facility monitoring process of the facility maintenance repair method recommendation system according to an embodiment of the present application.
6 is a flowchart illustrating a method for recommending a facility maintenance repair method according to an embodiment of the present application.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present disclosure. As those skilled in the art would realize, the described embodiments may be modified in various different ways, all without departing from the spirit or scope of the present invention. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted for simplicity of explanation, and like reference numerals designate like parts throughout the specification.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. Throughout this specification, when a part is "connected" to another part, it is not only "directly connected" but also "electrically connected" or "indirectly connected" with another element in between. "Includes the case.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.Throughout this specification, when a member is said to be located on another member "on", "upper", "top", "bottom", "bottom", "bottom", this means that any member This includes not only the contact but also the presence of another member between the two members.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout this specification, when a part is said to "include" a certain component, it means that it can further include other components, without excluding the other components unless specifically stated otherwise.

본원은 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템에 관한 것으로서, 시설물의 손상 정보를 수집하고, 학습을 통해 시설물의 손상 원인을 분석하여, 보수공법 추천 정보를 사용자 단말로 제공하는 것으로서, 사용자(작업자)가 눈으로만 대략적으로 시설물의 손상 정도를 판단하여 발생할 수 있는 2차 손상을 방지할 수 있다. The present application relates to a facility maintenance repair method recommendation system, which collects damage information of a facility, analyzes the cause of damage of the facility through learning, and provides repair method recommendation information to a user terminal. Only the approximate degree of damage to the facility can be judged to prevent secondary damage.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템의 개략적인 시스템도이다. 1 is a schematic system diagram of a facility maintenance repair method recommendation system according to an embodiment of the present application.

시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템(1)은 시설물 유지관리 장치(10) 및 사용자 단말(20)을 포함할 수 있다. 시설물 유지관리 장치(10)와 사용자 단말(20)은 네트워크를 통해 복수의 정보, 각종 통신 신호를 네트워크를 통해 송수신하고, 데이터 저장 및 처리의 기능을 가지는 모든 종류의 서버, 단말 또는 디바이스를 포함할 수 있다. The facility maintenance repair method recommendation system 1 may include a facility maintenance device 10 and a user terminal 20. The facility maintenance apparatus 10 and the user terminal 20 may include all types of servers, terminals, or devices that transmit and receive a plurality of information and various communication signals through the network, and have a function of data storage and processing. Can be.

본원의 일 실시예에 따르면, 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템(1)은 시설물의 손상 정보를 수집하고 기계학습을 통해 시설물의 손상 원인을 분석하여 보수공법을 추천할 수 있다. 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템(1)은 시설물의 손상 이미지를 분석하여 크랙(균열)의 깊이, 철근 부식 여부를 판단할 수 있으며, 분석 결과에 대응하는 복수의 보수공법 중 둘 이상의 보수공법을 추천할 수 있다. 사용자(작업자)는 해당 보수공법을 적용하여 시설물의 손상을 보수할 수 있으며, 시설물의 손상 원인을 파악함으로써, 시설물의 타 영역에서 발생할 수 있는 손상을 방지하기 위한 대책을 마련할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the facility maintenance repair method recommendation system 1 may collect damage information of the facility and analyze the cause of the damage of the facility through machine learning to recommend the repair method. Facility maintenance repair method recommendation system (1) can analyze the damage image of the facility to determine the depth of crack (cracks), corrosion of reinforcing bars, and recommend more than one repair method among a plurality of repair methods corresponding to the analysis results can do. The user (worker) can repair the damage of the facility by applying the relevant repair method, and by identifying the cause of the damage of the facility, it is possible to prepare measures to prevent damage that may occur in other areas of the facility.

본원의 일 실시예에 따르면, 시설물 유지관리 장치(10)는 사용자 단말(20)로 보수공법 추천 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 시설물 유지관리 장치(10)가 제공하는 애플리케이션 프로그램을 사용자 단말(20)이 다운로드하여 설치하고, 설치된 애플리케이션을 통해 보수공법 추천 정보를 제공할 수 있다. 또한, 사용자 단말(20)은 촬영 장치를 탑재하고, 시설물의 손상 이미지 정보를 획득할 수 있다. 사용자 단말(20)은 애플리케이션을 통해 시설물의 손상 이미지 정보를 시설물 유지관리 장치(10)로 제공할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the facility maintenance device 10 may provide repair method recommendation information to the user terminal 20. For example, the user terminal 20 may download and install an application program provided by the facility maintenance apparatus 10, and provide repair method recommendation information through the installed application. In addition, the user terminal 20 may be equipped with a photographing apparatus, and obtain damaged image information of the facility. The user terminal 20 may provide damage image information of the facility to the facility maintenance apparatus 10 through an application.

사용자 단말(20)은 네트워크를 통해 시설물 유지관리 장치(10)와 연동되는 디바이스로서, 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(Smart Pad), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스 등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치 및 데스크탑 컴퓨터, 스마트 TV와 같은 고정용 단말기일 수도 있다.The user terminal 20 is a device interworking with the facility maintenance apparatus 10 through a network, for example, a smartphone, a smart pad, a tablet PC, a wearable device, and the like, and a personal communication system (PCS). ), Global System for Mobile communication (GSM), Personal Digital Cellular (PDC), Personal Handyphone System (PHS), Personal Digital Assistant (PDA), International Mobile Telecommunication (IMT) -2000, Code Division Multiple Access (CDMA) -2000 Wireless communication devices such as W-Code Division Multiple Access (W-CDMA) and Wireless Broadband Internet (Wbro) terminals, and fixed terminals such as desktop computers and smart TVs.

시설물 유지관리 장치(10) 및 사용자 단말(20) 간의 정보 공유를 위한 네트워크의 일 예로는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 유무선 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, Wifi 네트워크, NFC(Near Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함될 수 있으며, 이에 한정된 것은 아니다.An example of a network for sharing information between the facility maintenance device 10 and the user terminal 20 is a 3rd Generation Partnership Project (3GPP) network, a Long Term Evolution (LTE) network, a 5G network, and a World Interoperability for Microwave Access. ) Network, Wired / Wireless Internet (LAN), Local Area Network (LAN), Wireless Local Area Network (WLAN), Wide Area Network (WAN), Personal Area Network (PAN), Bluetooth (Bluetooth) Network, Wifi Network, NFC ( And may include, but are not limited to, a Near Field Communication network, a satellite broadcast network, an analog broadcast network, and a Digital Multimedia Broadcasting (DMB) network.

본 발명에 있어서, 시설물(Facility)은 특정한 목적을 충족시키기 위하여 설치된 제반 건물이나 장치를 일컫는 말로서, 넓은 의미에서 시설물은 공통된 특성이 있는 건물 군이나 도로, 하부 구조물 등을 가리키나 대개는 인간의 생활환경과 밀접한 관계를 갖는 장치, 즉 건물 내의 전기, 전화, 상·하수도, 난방 등의 배관과 집 ·분산 및 연결 장치 등을 의미할 수 있다. In the present invention, the facility (Facility) refers to a general building or device installed to meet a specific purpose, in a broad sense the facility refers to a group of buildings, roads, substructures, etc. having a common characteristic, but usually human life It may mean a device that is closely related to the environment, that is, plumbing such as electricity, telephone, water and sewage, heating, and home / distribution and connection devices in a building.

이하에서는 설명의 편의를 위하여 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템(1)에서 건물(building)의 손상 원인을 분석하고 보수공법을 추천하는 예에 대하여 설명하기로 한다. 건물(building)은 토지에 붙어서 지붕, 기둥, 벽, 창 및 바닥으로 구성하여 일정한 형상을 갖추고, 주거나 업무, 영업 등의 용도에 쓸 수 있도록 만든 건조물로 상당한 수명이 있어서 독립된 부동산으로 등기할 수 있는 구조물을 의미할 수 있다. Hereinafter, for convenience of description, an example of analyzing a damage cause of a building in the facility maintenance repair method recommendation system 1 and recommending a repair method will be described. A building is a building made of a roof, pillars, walls, windows, and floors that are attached to land, which has a certain shape, and can be used for giving, business, or business purposes. It may mean a structure.

도 2는 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 장치의 개략적인 블록도이고, 도 3은 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템의 시설물의 손상 정보를 수집하는 일 예를 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템의 시설물의 크랙의 정도를 분석하는 실시예를 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템의 시설물 모니터링 과정을 설명하기 위한 도면이다.2 is a schematic block diagram of a facility maintenance repair method recommendation apparatus according to an embodiment of the present application, Figure 3 is a collection of damage information of the facility of the facility maintenance repair method recommendation system according to an embodiment of the present application 4 is a view for explaining an example, Figure 4 is a view for explaining an embodiment for analyzing the degree of cracking of the facilities of the facility maintenance repair method recommendation system according to an embodiment of the present application, Figure 5 is an embodiment of the present application This is a diagram illustrating a facility monitoring process of the facility maintenance and repair method recommendation system according to an example.

도 2를 참조하면, 시설물 유지관리 보수공법 추천 장치(10)는 수집부(11), 환경 수집부(12), 원인 분석부(13), 크랙 분석부(14), 추천부(15), 모니터링부(16), 비용 산출부(17)를 포함할 수 있다. 다만, 시설물 유지관리 보수공법 추천 장치(10)의 구성이 앞서 개시된 것들로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 시설물 유지관리 보수공법 추천 장치(10)는 복수의 정보를 저장하기 위한 데이터베이스를 더 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the facility maintenance and repair method recommendation device 10 includes a collecting unit 11, an environmental collecting unit 12, a cause analyzing unit 13, a crack analyzing unit 14, a recommending unit 15, The monitoring unit 16 may include a cost calculator 17. However, the configuration of the facility maintenance repair method recommendation device 10 is not limited to those disclosed above. For example, the facility maintenance repair method recommendation apparatus 10 may further include a database for storing a plurality of information.

본원의 일 실시예에 따르면, 수집부(11)는 시설물(건물)의 손상 정보를 수집할 수 있다. 시설물(건물)의 손상 정보는 크랙(crack) 정보, 누수 정보, 보수 보강 이력 정보 및 시설물의 재료 정보를 포함할 수 있다. 크랙 정보는 시설물(건물)의 균열에 관한 정보일 수 있다. 크랙 정보는 크랙의 영역, 크기, 깊이 등을 포함하는 정보일 수 있다. 누수 정보는 누수 장치를 이용하여 획득된 정보일 수 있다. 보수 및 보강 이력 정보는 해당 시설물(건물)의 균열, 누수, 도장 등과 시설물을 보수 및 보강 이력을 포함하는 정보이다. 시설물(건물)의 재료 정보는 시설물(건물) 신축 시 사용된 콘크리트, 철근, 페인트 등의 정보를 포함할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the collection unit 11 may collect damage information of the facility (building). Damage information of a facility (building) may include crack information, leak information, repair reinforcement history information, and material information of the facility. The crack information may be information about a crack in a facility (building). The crack information may be information including an area, a size, and a depth of the crack. The leak information may be information obtained by using the leak apparatus. Repair and reinforcement history information is the information including the history of repair and reinforcement of the facility, such as cracks, leaks, painting, etc. of the facility (building). Material information of the facility (building) may include information such as concrete, rebar, paint, etc. used in the construction (building).

예시적으로 도 3을 참조하면, 수집부(11)는 시설물(건물)의 외벽, 내벽, 바닥, 콘크리트 재질의 균열 이미지 정보를 수집할 수 있다. 균열 이미지 정보는 사용자 단말(20)로부터 제공받을 수 있다. 사용자 단말(20)은 사용자 단말(20)에 탑재된 촬영 장치를 이용하여, 손상 원인을 파악하여 보수공법을 제공받기 위한 시설물(건물)의 균열 영역을 촬영하여 손상 이미지 정보를 획득할 수 있다. For example, referring to FIG. 3, the collection unit 11 may collect crack image information of an outer wall, an inner wall, a floor, and a concrete material of a facility (building). The crack image information may be provided from the user terminal 20. The user terminal 20 may acquire damage image information by capturing a crack area of a facility (building) for obtaining a repair method by identifying a cause of damage by using a photographing apparatus mounted on the user terminal 20.

또한, 수집부(11)는 시설물(건물)의 손상 정보를 시설물(건물)의 내부 또는 외부에 설치된 카메라 및 센서들을 통해 획득할 수 있다. 예를 들어, 수집부(11)는 시설물(건물) 신축 시 철근에 센서를 구비하여, 철근의 부식 현황을 획득할 수 있다. 또한, 수집부(11)는 콘크리트의 균열을 감지하는 센서, 상하수도 등의 관로에서 물이 누출되는 누수를 감지하는 센서 등으로부터 시설물(건물)의 손상 정보를 획득할 수 있다. In addition, the collector 11 may obtain damage information of the facility (building) through cameras and sensors installed inside or outside the facility (building). For example, the collection unit 11 may be provided with a sensor on the reinforcing bar when the facility (building) is constructed, thereby obtaining the corrosion status of the reinforcing bar. In addition, the collection unit 11 may obtain damage information of a facility (building) from a sensor for detecting a crack in concrete, a sensor for detecting a leak of water leaking from a pipeline such as water and sewage.

또한, 수집부(11)는 사용자 단말(20)을 통해 획득된 사용자의 입력 정보에 기반하여 시설물(건물)의 손상 정보를 수집할 수 있다. 이때, 수집부(11)는 사용자 단말(20)의 애플리케이션을 이용하여 손상 정보를 획득하기 위한 복수의 입력 항목을 사용자(작업자)에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 수집부(11)는 시설물(건물) 외벽의 균열의 형태를 파악하기 위해, 마이크로 균열, 모발 균열, 임계 균열, 횡 균열, 종균열을 포함하는 입력 항목을 제공할 수 있다. In addition, the collector 11 may collect damage information of the facility (building) based on the user's input information obtained through the user terminal 20. In this case, the collection unit 11 may provide a user (worker) with a plurality of input items for acquiring damage information using an application of the user terminal 20. For example, the collector 11 may provide an input item including micro cracks, hair cracks, critical cracks, lateral cracks and longitudinal cracks in order to determine the shape of cracks in the outer wall of the facility (building).

본원의 일 실시예에 따르면, 환경정보 수집부(12)는 시설물의 외부환경 정보를 수집할 수 있다. 환경정보 수집부(120)는 시설물의 외벽에 구비되어 미리 설정된 주기마다 외부환경 정보를 센싱하는 센서로부터 외부환경 정보를 수집할 수 있다. 또한, 환경정보 수집부(120)는 외부 서버로부터 시설물(건물)의 외부환경 정보를 수집할 수 있다. 외부 서버는 기상청 서버일 수 있다. According to an embodiment of the present application, the environmental information collecting unit 12 may collect external environmental information of the facility. The environmental information collecting unit 120 may collect external environmental information from a sensor which is provided on the outer wall of the facility and senses external environmental information at predetermined intervals. In addition, the environmental information collecting unit 120 may collect external environmental information of a facility (building) from an external server. The external server may be a meteorological office server.

시설물(건물)의 유지보수 과정에서 기후조건은 중요한 영향을 차지한다. 예를 들어, 콘크리트로 만들어진 아파트 외벽은 시간이 지남에 따라 각종 환경요건의 영향을 받아 외벽이 갈라지는 등 점차 내구성이 저하되고, 도장면도 오염되어 미관을 해치게 된다. 콘크리트 건물은 구조적 특성상 빗물과 탄소에 의해 시간이 지남에 따라 콘크리트 노후화 및 중성화, 철근의 부식 등의 현상이 나타나게 된다. 달리 말해, 환경정보 수집부(12)는 아파트 외벽을 보수하기 위한 공사를 실시하기 위한 최적의 환경을 파악하기 위해, 시설물(건물)의 외부 환경 정보를 수집하는 것일 수 있다. 또한, 환경정보 수집부(12)는 도장공사 시공 당시 기후조건에 따라 조기에 도장면이 갈라지거나 칠이 벗겨질 수 있기 때문에 외부환경 정보를 수집하여 우천시나 습도가 높을 때는 작업을 즉각 중단할 수 있도록 정보를 제공할 수 있다. Climate conditions play an important role in the maintenance of facilities. For example, an exterior wall of an apartment made of concrete gradually decreases in durability such as the exterior wall cracking under the influence of various environmental requirements, and the painted surface is also contaminated to damage the aesthetics. Concrete buildings have concrete aging, neutralization and corrosion of rebars over time due to rain and carbon due to their structural characteristics. In other words, the environmental information collecting unit 12 may collect external environmental information of a facility (building) in order to determine an optimal environment for carrying out construction for repairing the exterior wall of the apartment. In addition, the environmental information collection unit 12 may stop the work immediately when rainy weather or high humidity by collecting external environmental information because the painted surface may be cracked or peeled off early depending on the climatic conditions at the time of painting construction. Information can be provided.

원인 분석부(13)는 시설물의 손상 정보 및 시설물의 손상 이미지 정보를 입력으로 하고, 시설물의 손상 원인분석 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망 및 수집된 시설물의 손상 정보에 기초하여, 시설물의 손상 원인을 분석할 수 있다. 예시적으로, 시설물의 손상 정보는 복수의 카메라 및 센서로부터 획득된 크랙(crack) 정보, 누수 정보, 보수·보강 이력 정보 및 시설물의 재료 정보와 사용자의 입력 정보로부터 제공받은 크랙(crack) 정보, 누수 정보, 보수·보강 이력 정보 및 시설물의 재료 정보를 포함할 수 있다. 달리 말해, 시설물(건물)의 외부 및 내부의 손상 정보를 획득하는 정보는 인공신경망의 입력으로 활용될 수 있다. The cause analysis unit 13 inputs the damage information of the facility and the damage image information of the facility, and inputs the damage information of the artificial neural network and the collected facilities that are constructed through learning to output an item on the damage cause analysis result of the facility. Based on this, the cause of damage to the facility can be analyzed. For example, the damage information of the facility may include crack information obtained from a plurality of cameras and sensors, leak information, repair / reinforcement history information, crack information provided from material information of the facility and user input information, Leakage information, repair and reinforcement history information and material information of the facility may be included. In other words, the information for acquiring damage information outside and inside the facility (building) may be used as an input of the artificial neural network.

또한, 인공신경망의 입력은 시설물(건물)의 손상 원인에 대한 구분 정보를 항목으로 포함할 수 있다. 예를 들어, 손상 원인에 대한 구분 정보는 균열, 누수, 도장재의 노후화, 철근의 부식 등 시설물(건물)의 건물 수명을 단축시키는 원인들을 포함하는 정보일 수 있다. 수집부(11)는 사용자 단말(20)의 애플리케이션을 이용하여 손상 정보를 획득하기 위해 복수의 입력 항목을 제공할 시 손상 원인에 대한 구분 정보의 항목별로 구분하여 사용자 (작업자)에게 제공할 수 있다. 달리 말해, 시설물의 손상 정보 및 시설물의 손상 이미지 정보를 포함하는 비정형적인 데이터뿐만 아니라, 시설물(건물)의 손상 원인에 대한 구분 정보를 항목으로 포함하는 정형적인 데이터가 함께 고려될 수 있다. In addition, the input of the artificial neural network may include the classification information on the cause of damage to the facility (building) as an item. For example, the classification information on the cause of damage may be information including causes for shortening the life of the building (building), such as cracks, leaks, aging of paint, corrosion of reinforcing bars. The collector 11 may provide a user (worker) by dividing each item of the classification information on the cause of the damage when providing a plurality of input items to obtain the damage information by using the application of the user terminal 20. . In other words, formal data including not only atypical data including damage information of the facility and damage image information of the facility, but also classification information on the cause of damage of the facility (building) may be considered together.

또한, 원인 분석부(13)는 수집된 시설물의 손상 정보 및 시설물의 손상 이미지 정보를 분석하여 시설물의 손상 원인을 분석하기에 필요한 변수를 도출할 수 있다. 원인 분석부(13)는 시설물의 손상 정보를 수집하는 수집부(11) 및 시설물의 손상 이미지 정보와 시설물의 손상 정보를 사용자의 입력으로부터 제공받는 사용자 단말(20)로부터 데이터를 획득하고, 획득된 데이터로부터 분석을 수행할 분석 변수를 선택하며, 선택된 변수에 대응하는 데이터의 전처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 원인 분석부(13)는 비정형화된 특정 변수에 기반하여 시설물의 손상 정보 및 시설물의 손상 이미지 정보를 정형화할 수 있다. 분석에 필요한 변수는 일예로, 크랙(crack) 정보, 누수 정보, 보수·보강 이력 정보, 시설물의 재료 정보에 해당하는 데이터 일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 분석에 필요한 변수는 환경 요인, 내부 요인, 외부 요인, 재료 요인, 시공 요인, 구조 요인에 해당할 수 있다. 원인 분석부(13)는 데이터 셋에 저장된 데이터를 정규화하는 전처리를 수행할 수 있다. 달리 말해, 원인 분석부(13)는 데이터 셋에 저장된 데이터의 변수 값들을 일정 기준으로 맞춰주는 데이터 정규화를 수행할 수 있다. In addition, the cause analyzing unit 13 may derive variables necessary for analyzing the damage information of the facility and damage image information of the facility collected to analyze the cause of the damage of the facility. The cause analysis unit 13 obtains data from the collecting unit 11 collecting the damage information of the facility and the user terminal 20 that receives the damage image information of the facility and the damage information of the facility from a user's input, and obtained An analysis variable to be analyzed may be selected from the data, and preprocessing of data corresponding to the selected variable may be performed. For example, the cause analyzer 13 may format damage information of the facility and damage image information of the facility based on the atypical specific variable. For example, the variable required for analysis may be data corresponding to crack information, leakage information, maintenance / reinforcement history information, and material information of a facility, but is not limited thereto. In addition, variables required for analysis may correspond to environmental factors, internal factors, external factors, material factors, construction factors, and structural factors. The cause analyzer 13 may perform preprocessing to normalize data stored in the data set. In other words, the cause analyzer 13 may perform data normalization that matches variable values of data stored in the data set on a predetermined basis.

한편, 원인 분석부(13)는 해당 시설물(건물)의 손상 원인을 환경 요인, 내부 요인, 외부 요인, 재료 요인, 시공 요인, 구조 요인 등으로 구분하여 시설물의 손상 원인 결과를 출력할 수 있다. Meanwhile, the cause analyzing unit 13 may output the damage cause result of the facility by dividing the cause of damage of the facility (building) into environmental factors, internal factors, external factors, material factors, construction factors, structural factors, and the like.

본원의 일 실시예에 따르면, 원인 분석부(13)는 사용자 단말(20)로부터 제공받은 사용자 입력에 기반하여 시설물의 손상 원인을 각 항목에 해당하는 원인 분석의 출력 항목을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(20)로부터 구조적, 비구조적 균열 항목에 해당하는 시설물의 손상 정보를 구분하길 원하는 입력을 수신할 수 있다. 구조적 균열은 구조물이나 구조부재에 사용하중의 작용으로 인해 발생한 균열을 의미할 수 있다. 비구조적 균열은 구조물의 안정성 저하는 없으나, 내구성, 사용성 저하를 초래할 수 있는 균열을 의미할 수 있다. 구조적 균열의 주요 균열은 설계 오류로 인한 균열, 외부하중에 의한 균열, 단면 및 철근량의 부족에 의한 균열을 포함할 수 있다. 비구조적 균열은 소성침하 균열, 소성수축 균열, 초기 온도수축 균열, 장기 건조수축 균열, 불규칙한 미세 균열, 염 화물에 의한 철근 부식에 의한 균열, 알칼리 골재 반응에 의한 균열을 포함할 수 있다. 달리 말해, 원인 분석부(13)는 사용자 단말(20)로부터 시설물의 손상 원인의 출력을 구조적, 비구조적 균열에 포함되도록 출력되길 원하는 경우, 입력으로 한 시설물의 손상 정보 및 시설물의 손상 이미 정보에 대응하는 인공신경망의 출력으로서 시설물의 손상 원인을 구조적 균열 및 비구조적 균열에 해당하는 결과를 출력으로 제공할 수 있다. 또한, 원인 분석부(13)는 시설물의 손상 원인의 출력(결과)를 재료요인에 의한 균열, 시공요인에 의한 균열, 구조요인에 의한 균열, 환경요인에 의한 균열, 화재 및 지진(자연재해)에 의한 균열 중 어느 하나를 선택하는 형태로 도출될 수도 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다. According to one embodiment of the present application, the cause analysis unit 13 may provide an output item of cause analysis corresponding to each item of the cause of damage of the facility based on a user input provided from the user terminal 20. For example, the user terminal 20 may receive an input that desires to classify damage information of facilities corresponding to structural and unstructured crack items. Structural cracking may refer to cracking caused by the action of a working load on a structure or structural member. Non-structural cracks may refer to cracks that cause no stability deterioration of the structure, but may result in deterioration of durability and usability. Major cracks in structural cracks may include cracks due to design errors, cracks due to external loads, cracks due to lack of cross section and reinforcement. Non-structural cracks may include plastic settling cracks, plastic shrinkage cracks, initial temperature shrinkage cracks, long-term dry shrinkage cracks, irregular microcracks, cracks by reinforcing steel by chlorides, and cracks by alkaline aggregate reactions. In other words, when the cause analyzing unit 13 wants to output the damage cause of the facility from the user terminal 20 to be included in the structural and unstructured cracks, the damage information of the facility as the input and the damage information of the facility are already present. As the output of the corresponding artificial neural network, the cause of damage to the facility can be provided as outputs corresponding to structural and non-structural cracking. In addition, the cause analysis unit 13 outputs the output (result) of the cause of damage of the facility to cracks due to material factors, cracks due to construction factors, cracks due to structural factors, cracks due to environmental factors, fires and earthquakes (natural disasters). It may be derived in the form of selecting any one of the cracks, but is not limited thereto.

수집부(11)로부터 수집되는 시설물의 손상 정보 및 사용자 단말(20)로부터 수신되는 시설물의 손상 이미지 정보와 시설물의 손상 정보로부터 입력되는 데이터에 따른 시설물의 손상 원인의 학습은 반복적으로 이루어질 수 있으며, 이에 따라, 원인 분석부(13)의 시설물의 손상 원인을 분석하는 인공신경망이 지속적으로 업데이트 될 수 있다. 시설물의 손상 정보는 정해진 시간 간격을 두고 지속적으로 측정(수집)되는 데이터로서, 빅데이터(big data)라 할 수 있다. The damage information of the facility collected from the collection unit 11 and the damage image of the facility received from the user terminal 20 and the learning of the cause of the damage of the facility according to the data input from the damage information of the facility may be made repeatedly, Accordingly, the artificial neural network analyzing the cause of damage of the facility of the cause analyzing unit 13 may be continuously updated. Damage information of a facility is data that is continuously measured (collected) at predetermined time intervals and may be referred to as big data.

본원의 일 실시예에 따르면, 원인 분석부(13)는 구축된 인공신경망에 대해여 수집부(11)에서 실시간 또는 주기적으로 수집되는 정보(데이터)를 입력 항목으로서 입력하여 시설물의 손상 원인의 결과를 출력할 수 있다. According to the exemplary embodiment of the present application, the cause analyzing unit 13 inputs information (data) collected in real time or periodically from the collecting unit 11 for the constructed artificial neural network as a result of the cause of the damage of the facility. You can output

또한, 원인 분석부(13)는 수집부(11)에서 수집된 크랙(crack) 정보, 누수 정보, 보수 보강 이력 정보 및 시설물의 재료 정보를 포함하는 시설물(건물)의 손상 정보와, 사용자 단말(20)에 탑재된 촬영 장치를 이용하여, 시설물(건물)의 균열 영역을 촬영하여 획득된 손상 이미지 정보, 시설물(건물)의 내부 또는 외부에 설치된 카메라 및 센서로부터 획득된 정보, 사용자 단말(20)의 어플리케이션을 통해 획득된 사용자의 입력 정보에 기반하여 수집된 시설물(건물)의 손상 정보, 환경정보 수집부(12)에서 수집된 시설물의 외부환경 정보, 크랙 분석부(14)에서 분석된 크랙의 너비, 깊이, 철근 구조물의 부식 여부 등을 입력으로 하고 시설물의 손상 원인분석 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망을 통해 상기 시설물의 손상 원인을 분석할 수 있다. In addition, the cause analysis unit 13 may include damage information of the facility (building) including crack information, leakage information, repair reinforcement history information, and material information of the facility collected by the collection unit 11, and the user terminal ( Damage image information obtained by photographing a crack area of a facility (building) using the photographing apparatus mounted in 20), information obtained from a camera and a sensor installed inside or outside the facility (building), user terminal 20 Damage information of the facility (building) collected based on the user's input information obtained through the application of the information, the external environment information of the facility collected by the environmental information collection unit 12, the crack analysis of the crack analysis unit 14 Analyze the cause of damage to the facility through an artificial neural network built through learning that inputs width, depth, corrosion of reinforcing steel structures, and outputs items related to the cause of damage analysis. Can be.

또한, 원인 분석부(13)는 시설물의 손상 정보 달리 말해, 앞서 설명한 수집부(11)에서 수집된 크랙(crack) 정보, 누수 정보, 보수 보강 이력 정보 및 시설물의 재료 정보를 포함하는 시설물(건물)의 손상 정보와, 사용자 단말(20)에 탑재된 촬영 장치를 이용하여, 시설물(건물)의 균열 영역을 촬영하여 획득된 손상 이미지 정보, 시설물(건물)의 내부 또는 외부에 설치된 카메라 및 센서로부터 획득된 정보, 사용자 단말(20)의 어플리케이션을 통해 획득된 사용자의 입력 정보에 기반하여 수집된 시설물(건물)의 손상 정보, 환경정보 수집부(12)에서 수집된 시설물의 외부환경 정보, 크랙 분석부(14)에서 분석된 크랙의 너비, 깊이, 철근 구조물의 부식 여부 중 적어도 하나를 포함하는 입력에 대한 빅데이터(손상 정보)를 수집하고 빅데이터에 기초하여 반복적으로 학습할 수 있다. 원인 분석부(13)는 재료요인에 의한 균열, 시공요인에 의한 균열, 구조요인에 의한 균열, 환경요인에 의한 균열, 화재 및 지진(자연재해)에 의한 균열 중 어느 하나와 관련된 기 알려진 결과값에 해당하는 빅데이터를 출력으로 하여 반복적인 학습을 수행함으로써, 인공신경망을 업데이트하며 구축할 수 있다. 예시적으로, 인공신경망은 딥 러닝 신경망일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니며, 기 개발되었거나 향후 개발되는 다양한 신경망 체계를 적용할 수 있다. In addition, the cause analysis unit 13 is the damage information of the facility, in other words, the facility (building) including crack information, leakage information, repair reinforcement history information and material information of the facility collected by the collection unit 11 described above Damaged image information obtained by photographing the crack area of the facility (building) using the damage information of the user terminal and the photographing apparatus mounted on the user terminal 20, from cameras and sensors installed inside or outside the facility (building). Damage information of the facility (building) collected based on the acquired information, the user input information obtained through the application of the user terminal 20, external environment information of the facility collected by the environmental information collection unit 12, crack analysis Collect big data (damage information) for the input including at least one of the width, depth of the crack analyzed in section 14, or whether the reinforcing structure is corroded, and iteratively based on the big data Can. Cause analysis unit 13 is a known result associated with any one of cracks due to material factors, cracks due to construction factors, cracks due to structural factors, cracks due to environmental factors, cracks caused by fire and earthquake (natural disaster) By repeating the learning with the big data corresponding to the output, the artificial neural network can be updated and constructed. For example, the artificial neural network may be a deep learning neural network, but is not limited thereto, and various neural network systems that have been developed or developed in the future may be applied.

또한, 원인 분석부(13)는 수집부(11)에서 수집된 시설물(건물)의 상세도면, 공사일자, 공사문서, 공사이미지, 공사 동영상, 기타관련서류, 작업자 정보 등을 포함하는 신축 정보를 이용하여 손상 원인을 분석할 수 있다. 더불어, 신축 후 1차 유지보수를 수행한 정보인 유지보수 시설/장비명, 유지보수일자, 유지보수문서, 유지보수이미지, 유지보수 동영상, 기타관련서류, 작업자정보 정보 중 적어도 어느 하나를 기반으로 손상 원인을 분석할 수 있다. In addition, the cause analysis unit 13 provides new construction information including detailed drawings, construction dates, construction documents, construction images, construction videos, other related documents, worker information, etc. of the facilities (buildings) collected by the collection unit 11. The cause of the damage can be analyzed. In addition, based on at least one of maintenance facility / equipment information, maintenance date, maintenance document, maintenance image, maintenance video, other related documents, and worker information information, which is the information for performing the first maintenance after new construction. The cause of the damage can be analyzed.

본원의 일 실시예에 따르면, 원인 분석부(13)는 시설물(건물)의 제1영역의 제1균열 정보에 기반하여 제1영역을 제외한 시설물(건물)의 영역에서 발생될 제2균열 정보를 예측할 수 있다. 달리 말해, 원인 분석부(13)는 시설물(건물)의 우측 외벽에 발생한 균열 정보에 기반하여 시설물(건물)의 우측 외벽을 제외한 영역 또는, 우측 외벽 중 다른 일 영역에서 발생할 수 있는 균열 정보를 예측할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the cause analysis unit 13 is based on the first crack information of the first area of the facility (building), the second crack information to be generated in the area of the facility (building) except the first area It can be predicted. In other words, the cause analyzing unit 13 may predict crack information that may occur in an area except the right outer wall of the facility (building) or another area of the right outer wall based on the crack information generated on the right outer wall of the facility (building). Can be.

크랙 분석부(14)는 사용자 단말(20)로부터 제공받은 시설물의 손상 이미지 정보를 분석할 수 있다. 일예로, 도 3 내지 도 4를 참조하면, 크랙 분석부(14)는 시설물의 손상 이미지의 명도를 분석하여 시설물의 크랙(균열)의 깊이를 분석할 수 있다. 예시적으로 도 4를 참조하면, 크랙 분석부(14)는 사용자 단말(20)로부터 제공받은 시설물의 손상 이미지를 이용하여 크랙(균열)의 깊이를 파악할 수 있다. 예를 들어, 크랙 분석부(14)는 도 4의 (a)와 같은 시설물의 손상 이미지 정보를 분석할 수 있다. 도 4의 (a)와 같은 시설물의 손상 이미지 정보는 균열의 깊이가 깊어 도 4의 (b)와 같은 시설물의 손상 이미지보다 높은 명도로 구분될 수 있다. 달리 말해, 크랙 분석부(14)는 크랙(균열)의 깊이가 깊을수록 어두운 명도를 획득하고, 해당 시설물(건물)의 크랙(균열)의 깊이를 분석할 수 있다. 도 4에는 균열(크랙)의 깊이만 분석할 수 있는 것으로 도시하였으나, 크랙 분석부(14)는 시설물(건물)의 크랙(균열)의 넓이와 깊이, 철근 구조물의 부식 여부 등을 분석할 수 있다.The crack analysis unit 14 may analyze damage image information of the facility provided from the user terminal 20. For example, referring to FIGS. 3 to 4, the crack analyzing unit 14 may analyze the depth of the crack (crack) of the facility by analyzing the brightness of the damage image of the facility. For example, referring to FIG. 4, the crack analyzing unit 14 may determine the depth of a crack (crack) by using the damage image of the facility provided from the user terminal 20. For example, the crack analyzer 14 may analyze damage image information of the facility as shown in FIG. 4A. Damage image information of the facility as shown in Figure 4 (a) can be divided into higher brightness than the damage image of the facility as shown in Figure 4 (b) because the depth of the crack deep. In other words, the crack analysis unit 14 may acquire a darker brightness as the depth of the crack (crack) is deeper, and analyze the depth of the crack (crack) of the corresponding facility (building). Although FIG. 4 shows that only the depth of cracks can be analyzed, the crack analyzing unit 14 may analyze the width and depth of cracks of the facility (building), corrosion of the steel structure, and the like. .

본원의 일 실시예에 따르면, 크랙 분석부(14)는 복수개 획득된 시설물의 손상 이미지 정보를 학습하여 시설물(건물)의 크랙(균열)의 깊이를 파악할 수 있다. 또한, 크랙 분석부(14)는 축적한 시설물의 손상 이미지 정보를 학습시켜 도 4와 같은 크랙(균열)을 포함하는 시설물의 손상 이미지가 수신되는 경우, 시설물(건물)의 크랙(균열)의 깊이를 분석할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the crack analysis unit 14 may learn the damage image information of the plurality of acquired facilities to determine the depth of the crack (crack) of the facility (building). In addition, the crack analysis unit 14 learns the accumulated damage image information of the facility, and when the damage image of the facility including the crack (crack) as shown in FIG. 4 is received, the depth of the crack (crack) of the facility (building). Can be analyzed.

또한, 크랙 분석부(14)는 시설물(건물)의 크랙 영역에 초음파 센서를 이용하여 측정된 크랙 거리 측정 정보에 기반하여 시설물(건물)의 크랙(균열) 깊이를 분석할 수 있다. 예를 들어, 크랙 분석부(14)는 초음파 센서를 이용하여 균열 부분을 중심으로 송신 탐촉자(TX)와 수신 탐촉자(TR)를 간격으로 배치하고, 송신 탐촉자로부터 발신된 종파 초음파가 콘크리트 내를 전파하고, 균열 선단부를 경유하여 수신 탐촉자에 도달하기까지의 시간 Tc를 구한다. 균열이 없는 부분을 대상으로 동일 방법으로 송신 및 수신 탐촉자의 거리 L과 초음파가 전파하는 시간 To를 구해서 균열 깊이(H)를 평가한다. 또한, 크랙 분석부(14)는 균열 깊이의 손상도를 미리 설정된 판정 기준별로 분류할 수 있다. 이때, 손상도는 균열 깊이의 손상도 일 수 있다. 예를 들어, 손상도가 1일 경우, 콘크리트 중 강재 부식 없음, 일반적인 정기점검으로도 충분한 단계로 분류할 수 있다. 손상도가 2인 경우, 콘크리트 중 강재의 부식 시작, 구조물의 중요도, 내구연한 등 유지관리의 수준에 따라서 정밀한 내구성 진단의 실시가 필요한 단계로 분류할 수 있다. 손상도가 3인 경우, 콘크리트 중 강재의 부식 진행, 정밀한 내구성 진단을 실시하여 구조물의 상황을 확실히 파악할 필요가 있는 단계로 분류할 수 있다. 손상도가 4인 경우, 콘크리트 중 강재 부식, 즉시 정밀한 내구성 진단이 필요한 단계로 분류할 수 있다. 앞서 설명된 크래 분석부(14)의 실시예로 한정되는 것은 아니며, 다양한 실시예들이 존재할 수 있다. In addition, the crack analysis unit 14 may analyze the crack depth of the facility (building) based on the crack distance measurement information measured using an ultrasonic sensor in the crack area of the facility (building). For example, the crack analyzer 14 arranges the transmission probe TX and the reception probe TR at intervals around the crack portion using an ultrasonic sensor, and the longitudinal wave ultrasonic waves transmitted from the transmission probe propagate in the concrete. Then, the time Tc until reaching the receiving probe via the crack tip is obtained. The crack depth (H) is evaluated by determining the distance L of the transmitting and receiving transducers and the time To propagating by the ultrasonic waves in the same way for the part without cracks. In addition, the crack analysis unit 14 may classify the damage degree of the crack depth for each predetermined criterion. In this case, the damage degree may be a damage of the crack depth. For example, if the degree of damage is 1, it can be classified into sufficient stages without corrosion of steel in concrete, and even regular regular inspections. If the degree of damage is 2, it can be classified into the stages requiring precise durability diagnosis according to the level of maintenance such as the start of corrosion of steel in concrete, the importance of the structure, and the durability. If the damage degree is 3, it can be classified into the stages in which the progress of corrosion of the steel in concrete and the accurate durability diagnosis are performed to clearly understand the situation of the structure. If the degree of damage is 4, it can be categorized into stages requiring corrosion of steel in concrete, and promptly accurate durability diagnosis. It is not limited to the embodiment of the cray analysis unit 14 described above, various embodiments may exist.

또한, 크랙 분석부(15)는 콘크리트의 균열의 원인을 재료요인, 시공요인, 구조요인, 환경요인 등으로 분류하여 분석할 수 있다. 예를 들어, 재료 요인은 건조수축으로 인한 균열, 알칼리 골재반응에 따른 균열, 수화열로 인한 균열을 포함할 수 있다. 시공 요인은, 콘크리트 배합 시공, 철근 배근, 거푸집을 포함할 수 있다. 구조(내적 및 외적)요인에 의한 균열은 하중증가로 인한 균열, 부재손상에 의한 균열, 부등침하로 인한 균열, 구조체의 내력 부족으로 인한 균열, 설계하중 적용 잘못으로 인한 균열, 개구부 모서리의 균열을 포함할 수 있다. 환경요인에 의한 균열(노후화에 의한 균열)은 콘크리트 중성화로 인한 균열, 염분의 부착 및 침입으로 인한 균열, 외기온도 변동에 의한 균열, 동결융해의 반복으로 인한 균열을 포함할 수 있다. 크랙 분석부(15)는 앞서 설명된 요인 중 적어도 어느 하나에 대응하는 크랙(균열)의 원인을 파악할 수 있다. 달리 말해, 크랙 분석부(15)는 크랙(균열)의 이미지, 사용자로부터 제공받은 손상 정보, 수집된 정보 중 어느 하나에 기반하여 크랙(균열)의 원인을 분석할 수 있다. In addition, the crack analysis unit 15 may analyze the causes of the cracks of the concrete classified into material factors, construction factors, structural factors, environmental factors and the like. For example, material factors may include cracks due to dry shrinkage, cracks due to alkali aggregate reactions, and cracks due to heat of hydration. Construction factors may include concrete compounding construction, reinforcement, formwork. Cracks due to structural (internal and external) factors include cracks due to increased load, cracks due to member damage, cracks due to unequal settlement, cracks due to insufficient strength of the structure, cracks due to faulty design loads, and cracks in opening edges. can do. Cracks due to environmental factors (cracking due to aging) may include cracking due to concrete neutralization, cracking due to salt adhesion and invasion, cracking due to fluctuations in ambient temperature, and cracking due to repetition of freezing-thawing. The crack analysis unit 15 may determine the cause of the crack (crack) corresponding to at least one of the factors described above. In other words, the crack analyzing unit 15 may analyze the cause of the crack (crack) based on any one of an image of the crack (crack), damage information provided from the user, and collected information.

본원의 일 실시예에 따르면, 추천부(15)는 시설물의 손상 원인에 대응하는 보수공법을 추천할 수 있다. 예를 들어, 보수공법은 표면처리공법, 주입공법, 충전공법, 누수보수 공법, 도장공법, 방수공법 등을 포함할 수 있다. 추천부(15)는 앞서 설명된 원인 분석부(13)의 분석 결과에 기반하여 복수의 보수공법 중 두 가지 이상의 보수공법을 제공할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the recommendation unit 15 may recommend a repair method corresponding to the cause of damage to the facility. For example, the repair method may include a surface treatment method, injection method, filling method, water leakage repair method, coating method, waterproof method. The recommendation unit 15 may provide two or more repair methods among the plurality of repair methods based on the analysis result of the cause analyzer 13 described above.

시설물(건물)의 보수는 주로, 방수성, 내구성을 회복을 목적으로 행하는 경우 외에, 대인 안정성, 미관 면에서 행하는 일도 있다. 예를 들어, 추천부(15)는 아파트(건물)의 외벽 크랙, 누수, 도장재의 노후화로 인해 시설물의 유지보수가 필요한 경우에 대응하여 보수공법을 추천할 수 있다. 이때, 추천부(15)는 아파트(건물)의 외벽 크랙의 너비, 깊이, 영역, 철근의 부식, 크랙의 원인(예를 들어, 환경적 요인), 콘크리트의 재료 등을 기반으로 분석된 시설물의 손상 원인에 대응하는 보수공법을 추천할 수 있다. 추천부(15)는 균열을 메울 때 사용하는 퍼티(크랙 보수 시 균열부위에 사용하는 충천재)를 원재료 그대로 사용하기 위해, 수집된 시설물의 재료 정보를 기반하여, 퍼티의 재료를 제공할 수 있다. 또한, 추천부(15)는 V커팅 및 U커팅, 일정 크기 이상의 균열부위를 V자로 잘라내 퍼티가 균열부위를 확실히 메울 수 있도록 하는 공법을 적절하게 실시하기 위해 분석된 균열을 영역을 기반으로 V커팅 및 U커팅 중 어느 하나의 보수공법을 추천할 수 있다. Repair of facilities (buildings) may be performed mainly in terms of personal safety and aesthetics, in addition to performing waterproofing and durability for recovery purposes. For example, the recommendation unit 15 may recommend a repair method in response to a maintenance of the facility due to cracks in the exterior walls of the apartment (building), leakage, and aging of the paint. At this time, the recommendation unit 15 is the width of the outer wall of the apartment (building), depth, area, the corrosion of the reinforcing bars, the cause of the cracks (for example, environmental factors), the analysis of the facility based on the material of the concrete Remedial measures can be recommended to address the cause of the damage. The recommendation unit 15 may provide the material of the putty based on the material information of the collected facility, in order to use the putty (filling material used for cracking during crack repair) as it is, as the raw material. . In addition, the recommendation section 15 V-cutting and U-cutting, and V-cutting based on the analyzed cracks in order to appropriately carry out a method of cutting a cracked portion of a predetermined size or more into a V-shape so that the putty can fill the cracked portion securely. And U-cutting any one of the repair method can be recommended.

또한, 추천부(15)는 재도장공사시 균열보수와 재도장공사의 시행을 별도로 구분하여 시행하는 것이 바람직하므로, 균열보수 공사가 먼저 수행될 수 있도록 추천할 수 있다. 아파트(건물)의 외벽은 시간이 흐르면서 외벽 철근이 누출돼 부식하는 경우도 있고, 미세한 틈이 발생해 누수 및 결로현상이 나타나기도 하므로, 재도장공사 전 피막보수 방법으로 균열과 노출된 철근을 피복 처리하고, 방수재를 도포하도록 보수공법을 단계적으로 추천할 수 있다. In addition, since the recommendation unit 15 is preferably carried out separately to perform the crack repair and repainting during repainting work, it can be recommended so that the crack repair work can be performed first. The exterior walls of apartments may be corroded due to leakage of reinforcing steel bars over time, and leaks and condensation may occur due to minute cracks, so the cracks and exposed steel bars are covered by the film repair method before repainting. A repair method may be recommended step by step to treat and apply the waterproofing material.

또한, 추천부(15)는 환경 수집부의 수집 결과에 기반하여 보수공법의 작업 가능 여부를 제공할 수 있다. 추천부(15)는 보수공법의 작업 가능 여부는 복수의 보수공법에 대응하는 미리 설정된 온도에 기초하여 판단될 수 있다. 예를 들어, 시설물(건물)의 손상 원인 중 하나인 환경 온도(건조수축, 온도균열)이며, 도장 보수 공법 시 조기에 도장면이 갈라지거나 칠이 벗겨질 수 있기 때문에 추천부(15)는 환경 수집부의 수집 결과에 기반하여 보수공법의 작업 가능 여부를 제공할 수 있다. 또한, 우천시나 습도가 높을 때는 도장 공사를 중단해야 하므로, 추천부(15)는 도장 공사를 수행할 경우 섭씨 5도 내지 35도 사이일 경우에만 해당 보수공법을 추천할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. In addition, the recommendation unit 15 may provide whether or not the repair method can work based on the collection result of the environmental collector. The recommendation unit 15 may determine whether work of the repair method is possible based on a preset temperature corresponding to the plurality of repair methods. For example, it is the environmental temperature (dry shrinkage, temperature cracking), which is one of the causes of damage to the facility (building), and the recommendation unit 15 is environmental because the paint surface may be cracked or peeled off prematurely during the paint repair method. Based on the collection results of the collector, it is possible to provide the possibility of repair work. In addition, since it is necessary to stop the painting work during rainy weather or high humidity, the recommendation unit 15 may recommend the corresponding repair method only when the coating work is between 5 degrees and 35 degrees Celsius. no.

또한, 추천부(15)는 도장 보수 공법 추천 시 시설물의 재료 정보에 우선하여 보수공법을 추천할 수 있다. 예를 들어, 추천부(15)는 이전 공사에서 2등급의 페인트를 사용했다면 새로 공사를 진행할 때도 2등급의 페인트를 사용할 수 있도록 페인트의 종류 및 등급을 추천할 수 있다. 더불어, 추천부(15)는 아파트(건물)의 영역을 구별하여 페인트의 종류를 달리하도록 추천할 수 있다. 일예로, 추천부(15)는 아파트(건물)의 외벽 전체에는 수성페인트를 사용하도록 추천하고, 가스배관에는 유성페인트를 사용하도록 추천할 수 있다. In addition, the recommendation unit 15 may recommend the repair method in preference to the material information of the facility at the time of recommending the paint repair method. For example, the recommendation unit 15 may recommend the type and grade of the paint so that the second grade of paint can be used even when a new construction is performed if the second grade of paint was used in the previous construction. In addition, the recommendation unit 15 may recommend different kinds of paints by distinguishing areas of apartments (buildings). For example, the recommendation unit 15 may recommend using an aqueous paint on the entire outer wall of the apartment (building), and recommend using an oil paint on the gas pipe.

이처럼, 추천부(15)는 다양한 정보에 기반하여, 단순히 한가지의 손상 원인에 대응하는 보수공법을 제공하는 것이 아니라, 복수의 보수공법을 제공하여, 보수를 하더라도 재 발생할 수 있는 손상을 방지할 수 있다. 또한, 추천부(15)는 다양한 원인들을 고려하여 보수공법을 추천하고, 사용자(작업자)는 이를 기반으로 시설물(건물)의 보수를 수행함으로써, 꼼꼼한 보수를 실시할 수 있다. As such, the recommendation unit 15 does not merely provide a repair method corresponding to one cause of damage based on various information, but provides a plurality of repair methods to prevent damage that may occur again even if repair is performed. have. In addition, the recommendation unit 15 recommends a repair method in consideration of various causes, the user (worker) can perform a meticulous repair by performing a repair of the facility (building) based on this.

추천부(15)는 수집부(11)에서 수집된 크랙(crack) 정보, 누수 정보, 보수 보강 이력 정보 및 시설물의 재료 정보를 포함하는 시설물(건물)의 손상 정보와, 사용자 단말(20)에 탑재된 촬영 장치를 이용하여, 시설물(건물)의 균열 영역을 촬영하여 획득된 손상 이미지 정보, 시설물(건물)의 내부 또는 외부에 설치된 카메라 및 센서로부터 획득된 정보, 사용자 단말(20)의 어플리케이션을 통해 획득된 사용자의 입력 정보에 기반하여 수집된 시설물(건물)의 손상 정보, 환경정보 수집부(12)에서 수집된 시설물의 외부환경 정보, 크랙 분석부(14)에서 분석된 크랙의 너비, 깊이, 철근 구조물의 부식 여부 등을 입력으로 하고 시설물의 손상 원인분석 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망의 출력 결과 등 적어도 어느 하나의 정보를 고려하여 보수공법을 추천할 수 있다. The recommendation unit 15 includes damage information of the facility (building) including crack information, leakage information, repair reinforcement history information, and material information of the facility collected by the collection unit 11, and the user terminal 20. Damage image information obtained by photographing a crack area of a facility (building) using a mounted photographing device, information obtained from a camera and a sensor installed inside or outside the facility (building), and an application of the user terminal 20 Damage information of the facility (building) collected based on the user's input information obtained through the external environment information of the facility collected by the environmental information collection unit 12, crack width, depth analyzed by the crack analysis unit 14 At least one piece of information, such as the output of the artificial neural network constructed through learning that the input of the corrosion of the reinforcing steel structure is input and the item on the cause of the damage analysis of the facility is output. It can can recommend the method.

본원의 일 실시예에 따르면, 수집부(11)는 시설물(건물)의 주변환경의 색상 정보를 수집할 수 있다. 주변환경의 색상 정보는 시설물(건물)의 중심 영역으로부터 미리 설정된 거리만큼 떨어진 영역까지의 환경 정보를 수집한 정보일 수 있다. 예를 들어, 제1아파트가 위치하고 제1아파트의 동, 서, 남, 북으로 둘러싸인 영역에 제2아파트, 제3아파트, 제4아파트, 제5아파트가 존재하는 경우, 수집부(11)는 제1아파트를 중점으로 하여 제1 아파트 내지 제5아파트의 색상 정보를 수집할 수 있다. 수집부(11)가 시설물(건물)의 주변환경의 색상 정보를 수집하는 것은, 도장 공사는 미관 향상에 있어 가장 핵심적인 공사이며, 주변환경에 이질감이 없는 색상을 선택해 주변경관을 해치지 않도록 하기 위함일 수 있다. According to an embodiment of the present application, the collection unit 11 may collect color information of the environment of the facility (building). Color information of the surrounding environment may be information obtained by collecting environmental information from a central area of a facility (building) to an area separated by a predetermined distance. For example, when the first apartment is located and the second apartment, the third apartment, the fourth apartment, and the fifth apartment are present in an area surrounded by the east, west, south, and north of the first apartment, the collection unit 11 Color information of the first to fifth apartments may be collected with a focus on the first apartment. The collecting unit 11 collects the color information of the surrounding environment of the facility (building), so that the painting work is the most important work for improving the aesthetics, and to avoid harming the surrounding landscape by selecting a color that does not have a heterogeneous feeling in the surrounding environment. Can be.

추천부(15)는 수집부(11)에서 수집된 시설물(건물)의 주변환경의 색상 정보에 기반하여 시설물(건물)의 도장시 요구되는 색을 추천할 수 있다. 예를 들어, 추천부(15)에서 제1 아파트만 재도장공사를 수행하는 경우, 제2아파트 내지 제5아파트와 이질감 없는 색을 추천할 수 있다. 제2아파트 내지 제5아파트에는 푸른 계열의 페인트가 도색 되어 있는데, 제1아파트만 붉은 계열의 페인트가 도색 되도록 추천하는 경우, 이질감을 발생할 수 있으므로, 추천부(15)는 제1아파트가 푸른 계열의 페인트가 도색 되도록 추천할 수 있다. The recommendation unit 15 may recommend a color required for painting the facility (building) based on color information of the surrounding environment of the facility (building) collected by the collecting unit 11. For example, when only the first apartment is repainted by the recommendation unit 15, colors between the second and fifth apartments may be recommended. In the second to fifth apartments, blue paint is painted. When only the first apartment is recommended to be painted with a red paint, a heterogeneity may occur, so the recommendation unit 15 may recommend that the first apartment be blue. It is recommended that the paint be painted.

추천부(15)는 해당 추천을 사용자 단말(20)의 어플리케이션을 통해 제공할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(20)의 어플리케이션을 통해 미리 해당 시설물(건물)의 도색의 색을 지정하고 바꿔볼 수 있으며, 직접적으로 시설물(건물)에 도색해 보지 않더라도 사용자 단말(20)을 통해 시뮬레이션해볼 수 있어, 보다 경제적인 효과가 있다. The recommender 15 may provide the recommendation through an application of the user terminal 20. The user can designate and change the color of the corresponding facility (building) in advance through the application of the user terminal 20, and can be simulated through the user terminal 20 even without directly painting the facility (building). There is a more economic effect.

추천부(15)는 시설물의 손상 원인의 분석에 대응하는 보수공법을 사용자 단말(20)의 어플리케이션을 이용하여 사용자(작업자)에게 제공할 수 있다. 사용자 단말(20)은 추천받은 보수공법을 출력하고, 사용자(작업자)는 해당 정보를 이용하여 보수공사를 실시할 수 있다. 사용자 단말(20)은 제공된 추천 보수공법 중 사용자가 임의로 변경하는 경우, 해당 변경 사항에 대응하는 추천 보수공법을 재 추천할 수 있다. 달리 말해, 추천부(15)에서 시설물의 손상 원인의 분석을 통해 복수개(예를 들어, 3개) 제공한 보수공법 중 사용자(작업자)가 하나의 보수공법이 적합하지 않다고 판단하여 사용자 단말(20)을 통해 해당 보수공법을 삭제하는 경우, 추천부(15)는 삭제된 보수공법 및 남아있는 2가지의 보수공법 정보를 이용하여 사용자 단말(20)을 통해 수정된 보수공법을 제공할 수 있다. 달리 말해, 사용자(작업자)는 단순히 사용자 단말(20)을 통해 제공된 보수공법 정보만을 기반으로 해당 보수공사를 수행하는 것이 아니라, 추천부(15)는 보수공사 현장에 나가있는 사용자(작업자)의 판단결과를 고려하여 보수공법을 추천할 수 있다. The recommendation unit 15 may provide the user (worker) with a repair method corresponding to the analysis of the cause of damage of the facility by using an application of the user terminal 20. The user terminal 20 outputs the recommended repair method, and a user (worker) may perform repair work using the corresponding information. The user terminal 20 may re-recommend the recommended repair method corresponding to the change when the user arbitrarily changes among the provided recommended repair methods. In other words, the user (worker) among the repair methods provided by a plurality of (for example, three) provided through the analysis of the cause of damage of the facility by the recommendation unit 15 determines that one repair method is not suitable for the user terminal 20. In the case of deleting the corresponding repair method through), the recommendation unit 15 may provide a modified repair method through the user terminal 20 using the deleted repair method and the remaining two repair method information. In other words, the user (worker) does not simply perform the repair work based only on the repair method information provided through the user terminal 20, the recommendation unit 15 is determined by the user (worker) going out to the repair work site Considering the results, you can recommend a repair method.

모니터링부(16)는 시설물(건물)을 촬영하는 적외선 촬영 장치(161)를 이용하여 획득된 시설물 관리 이미지에 기초하여 시설물의 손상 상태를 모니터링 할 수 있다. 모니터링부(16)는 정상 시설물 외벽 이미지(도 5의 (a)) 및 손상 시설물 외벽의 이미지(도 5의(b))를 입력으로 하는 지도 학습을 통해 구축된 손상 판별 모델을 통해 시설물의 손상 상태를 모니터링 할 수 있다.The monitoring unit 16 may monitor the damage state of the facility based on the facility management image obtained by using the infrared photographing apparatus 161 for photographing the facility (building). The monitoring unit 16 damages the facility through a damage discrimination model constructed through supervised learning using inputs of the normal facility exterior wall image (FIG. 5 (a)) and the damaged facility exterior wall image (FIG. 5 (b)) as input. Status can be monitored.

예시적으로 도 5를 참조하면, 적외선 촬영 장치(161)는 시설물(건물)의 외벽을 촬영할 수 있다. 모니터링부(16)는 적외선 촬영 장치(161)로부터 정해진 시간 간격을 두고 지속적으로 측정(수집)되는 데이터를 기반으로 시설물(건물)의 손상 상태를 모니터링 할 수 있다. 모니터링부(16)는 정상 시설물 외벽 이미지(도 5의 (a)) 및 손상 시설물 외벽의 이미지(도 5의(b))를 바탕으로 하여 해당 시설물(건물)이 정상인 것과 손상(균열, 누수, 도색이 벗겨짐)인 것을 텐서플로(Tensorflow)에 학습시킨 후 정상 및 손상을 분류하여 구분할 수 있다. For example, referring to FIG. 5, the infrared imaging apparatus 161 may photograph an outer wall of a facility (building). The monitoring unit 16 may monitor a damage state of a facility (building) based on data continuously measured (collected) at a predetermined time interval from the infrared imaging apparatus 161. The monitoring unit 16 is based on the image of the exterior wall of the normal facility (FIG. 5 (a)) and the image of the exterior wall of the damaged facility (FIG. 5 (B)) and the damage (cracking, leakage, After peeling off the paint, Tensorflow can be trained to classify normal and damaged.

모니터링부(16)는 정상 시설물 외벽 이미지(도 5의 (a)) 및 손상 시설물 외벽의 이미지(도 5의(b))를 입력으로 하는 지도 학습을 통해 구축된 주차 공간 판별 모델을 통해 현자 시설물(건물)의 외벽 상태 정보를 생성할 수 있다. 지도 학습이란, 미리 구축된 학습용 데이터(training data)를 활용하여 모델을 학습하는 것을 의미한다. 모니터링부(16)는 정상 시설물 외벽 이미지(도 5의 (a)) 및 손상 시설물 외벽의 이미지(도 5의(b))를 입력으로 하는 의사결정 알고리즘에 기초하여 시설물(건물)의 손상 상태 정보를 생성하기 위해 학습할 수 있다. The monitoring unit 16 uses the sage facility through a parking space discrimination model constructed through supervised learning using inputs of an exterior wall image of a normal facility (FIG. 5A) and an image of an exterior wall of the damaged facility (FIG. 5B). The exterior wall state information of the (building) can be generated. Supervised learning means learning a model by using previously built training data. The monitoring unit 16 receives damage state information of a facility (building) based on a decision algorithm that takes an input of an exterior wall image of a normal facility (FIG. 5A) and an image of an exterior wall of the damaged facility (FIG. 5B). You can learn to generate it.

본원의 일 실시예에 따르면, 비용 산출부(17)는 시설물(건물)의 손상 정도를 고려하여 추천된 보수공법이 적용될 경우 발생하는 시설물(건물)의 보수공법 비용을 산출할 수 있다. 예를 들어, 비용 산출부(17)는 원인 분석부(13) 및 크랙 분석부(14) 등으로부터 획득된 손상 정도를 고려하여 추천부(15)에서 추천한 복수의 보수공법이 적용될 경우 발생할 수 있는 보수공법의 비용을 산출할 수 있다. 달리 말해, 비용 산출부(17)는 아파트 외벽에 발생한 콘크리트의 균열의 손상 정도를 고려하여 추천된, 미장 보수 공법 및 도장 보수 공법이 적용될 경우 발생하는 보수공법 비용을 산출할 수 있다. 비용 산출부(17)는 산출된 보수공법을 사용자 단말(20)에 제공할 수 있다. 이때, 사용자 단말(20)은 작업자 및 입주자의 단말을 포함할 수 있다. 비용 산출부(17)에서 산출된 보수공법 비용을 작업자 및 입주자 각각에 제공함으로써 보다 공정한 시설물(건물)의 유지관리가 수행될 수 있다. According to one embodiment of the present application, the cost calculation unit 17 may calculate the repair cost of the facility (building) that occurs when the recommended repair method is applied in consideration of the damage degree of the facility (building). For example, the cost calculator 17 may occur when a plurality of repair methods recommended by the recommender 15 are applied in consideration of the degree of damage obtained from the cause analyzer 13 and the crack analyzer 14. Can calculate the cost of repairs. In other words, the cost calculator 17 may calculate the repair cost generated when the plaster repair method and the paint repair method, which are recommended in consideration of the degree of damage of the crack of the concrete generated on the exterior wall of the apartment. The cost calculator 17 may provide the calculated repair method to the user terminal 20. In this case, the user terminal 20 may include a worker and a tenant's terminal. Maintenance of a more equitable facility (building) can be performed by providing each worker and tenant with a repair method cost calculated by the cost calculator 17.

시설물 유지관리 장치(10)는 데이터 베이스를 포함할 수 있다. 데이터베이스(미도시)는 시설물과 위치정보를 연계하여, 시설물(건물)의 상세도면, 공사일자, 공사문서, 공사이미지, 공사동영상, 기타관련서류, 작업자 정보 등을 저장할 수 있다. 또한, 데이터베이스(미도시)는 추천부(15)에서 제공한 보수공법을 적용하여 수행된 유지보수 내역을 저장할 수 있다. 이때, 유지보수내역은 유지보수 시설/장비명, 유지보수일자, 유지보수문서, 유지보수이미지, 유지보수동영상, 기타관련서류, 작업자정보 정보를 포함할 수 있다. 데이터베이스(미도시)는 앞서 저장된 정보들을 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다. 사용자 단말(20)은 시설물(건물)의 상세도면, 공사일자, 공사문서, 공사이미지, 공사동영상, 기타관련서류, 작업자 정보 및 유지보수 시설/장비명, 유지보수일자, 유지보수문서, 유지보수이미지, 유지보수동영상, 기타관련서류, 작업자정보를 포함하는 항목 중 적어도 어느 하나를 선택하는 사용자 입력에 기반하여 그에 따른 정보를 표시할 수 있다. The facility maintenance apparatus 10 may include a database. The database (not shown) may store the detailed drawing of the facility (building), construction date, construction document, construction image, construction video, other related documents, worker information, etc. in association with the facility and location information. In addition, the database (not shown) may store the maintenance history performed by applying the repair method provided by the recommendation unit 15. At this time, the maintenance history may include a maintenance facility / equipment name, maintenance date, maintenance documents, maintenance image, maintenance video, other related documents, worker information information. The database (not shown) may provide previously stored information to the user terminal 20. The user terminal 20 is a detailed drawing of a facility (building), construction date, construction document, construction image, construction video, other related documents, worker information and maintenance facility / equipment name, maintenance date, maintenance document, maintenance Based on a user input of selecting at least one of an item including an image, a maintenance video, other related documents, and worker information, information corresponding thereto may be displayed.

데이터베이스(미도시)는 사용자(작업자) 또는 건물주(세입자)에게 작업자 정보 및 이력을 제공하고, 작업 이력, 작업 내용을 제공함으로써, 보다 공정하고 정확한 시설물(건물)의 유지보수 환경이 제공될 수 있도록 할 수 있다. The database (not shown) provides worker information and history to users (workers) or landlords (tenants), and provides work history and work contents so that a more fair and accurate maintenance environment for facilities (buildings) can be provided. can do.

본원의 일 실시예에 따르면, 손상 예측부(미도시)는 시설물의 손상을 예측할 수 있다. 손상 예측부(미도시)는 상기 시설물의 손상 정도, 상기 수집부에서 수집된 시설물의 손상 정보 및 상기 사용자 단말로부터 제공받은 상기 시설물의 손상 이미지 정보 중 어느 하나에 기반하여 시설물의 손상을 예측할 수 있다. 손상 예측부(미도시)는 시설물의 제1 영역에 손상 정보, 신축 정보(상세도면, 공사일자, 공사문서, 이미지, 동영상, 기자재 정보 등), 유지보수 정보(유지보수 시설 및 장비명, 유지보수일자, 유지보수 문서, 이미지 동영상 등) 및 시설물의 손상 정보 중 적어도 어느 하나에 기반하여 시설물(건물)에서 제1영역을 제외한 영역에서 발생할 수 있는 시설물의 손상을 예측할 수 있다. 시설물의 손상은, 균열, 누수, 콘크리트 노후화, 철근의 부식, 도장면의 부식 등을 포함할 수 있다. 손상 예측부(미도시)는 시설물(건물)의 제1영역의 손상 정보를 이용하여 제2영역에서 발생할 수 있는 손상의 위험요소 원인에 대한 대책을 마련할 수 있다. 예를 들어, 손상 예측부(미도시)는 제1 영역의 손상 원인이 콘크리트의 노후화에 따른 균열일 경우, 모니터링부(16) 또는 시설물(건물)에 구비된 카메라 및 센서를 통해 획득된 정보를 기반으로 콘크리트의 노후화로 인해 손상이 발생할 수 있는 영역을 예측할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the damage prediction unit (not shown) may predict the damage of the facility. The damage prediction unit (not shown) may predict the damage of the facility based on any one of the damage degree of the facility, damage information of the facility collected by the collection unit, and damage image information of the facility provided from the user terminal. . Damage prediction unit (not shown) is the first area of the damage information, new construction information (detailed drawings, construction date, construction documents, images, video, equipment information, etc.), maintenance information (maintenance facilities and equipment name, maintenance Based on at least one of repair date, maintenance document, image video, etc.) and damage information of the facility, it is possible to predict the damage of the facility that may occur in the area except the first area in the facility (building). Damage to the facility may include cracks, leaks, concrete aging, corrosion of reinforcing bars, corrosion of painted surfaces, and the like. The damage prediction unit (not shown) may prepare countermeasures for the risk factor of the damage that may occur in the second area by using the damage information of the first area of the facility (building). For example, the damage prediction unit (not shown) may determine information obtained through a camera and a sensor provided in the monitoring unit 16 or a facility (building) when the cause of damage of the first area is a crack due to aging of concrete. Based on this, it is possible to predict the area where damage may occur due to the aging of concrete.

이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.Hereinafter, based on the details described above, the operation flow of the present application will be briefly described.

도 6은 본원의 일 실시예에 따른 시설물 유지관리를 위한 보수공법 추천 방법에 대한 동작 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a repair method recommendation method for facility maintenance according to an embodiment of the present application.

도 6에 도시된 시설물 유지관리를 위한 보수공법 추천 방법은 앞서 설명된 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템(1)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템(1)에 대하여 설명된 내용은 시설물 유지관리를 위한 보수공법 추천 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.The repair method recommendation method for facility maintenance shown in FIG. 6 may be performed by the facility maintenance repair method recommendation system 1 described above. Therefore, even if omitted below, the contents described for the facility maintenance repair method recommendation system 1 may be equally applied to the description of the repair method recommendation method for facility maintenance.

단계 S601에서, 시설물 유지관리 장치(10)는 시설물의 손상 정보를 수집할 수 있다. 시설물의 손상 정보는, 사용자 단말(20)로부터 제공받은 시설물의 손상 이미지 정보, 크랙(crack) 정보, 누수 정보, 보수·보강 이력 정보 및 시설물의 재료 정보 등을 포함하는 정보일 수 있다. In operation S601, the facility maintenance apparatus 10 may collect damage information of the facility. The damage information of the facility may be information including damage image information of the facility provided from the user terminal 20, crack information, leak information, maintenance / reinforcement history information, material information of the facility, and the like.

또한, 시설물 유지관리 장치(10)는 시설물의 외부환경 정보를 수집할 수 있다. 외부환경 정보는, 시설물이 위치하는 영역의 기온, 날씨 등을 포함하는 정보일 수 있다. 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템(1)은 외부환경 정보를 외부서버로부터 수신할 수 있다. 이때, 외부서버는 기상청 서버일 수 있다. In addition, the facility maintenance device 10 may collect external environment information of the facility. The external environment information may be information including temperature, weather, and the like of the area where the facility is located. Facility maintenance repair method recommendation system (1) can receive external environment information from an external server. In this case, the external server may be a meteorological office server.

단계 S602에서 시설물 유지관리 장치(10)는 시설물의 손상 정보 및 시설물의 손상 이미지 정보를 입력으로 하고 시설물의 손상 원인분석 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망 및 수집된 시설물의 손상 정보에 기초하여 시설물의 손상 원인을 분석할 수 있다. In step S602, the facility maintenance apparatus 10 inputs the damage information of the facility and the damage image information of the facility, and outputs an item relating to the damage cause analysis result of the facility as an output. Based on the damage information, the cause of damage to the facility can be analyzed.

단계 S603에서 시설물 유지관리 장치(10)는 시설물의 손상 원인에 대응하는 보수공법을 추천할 수 있다. 이때, 시설물 유지관리 장치(10)는 보수공법은 두 가지 이상의 보수공법을 추천할 수 있다. In operation S603, the facility maintenance apparatus 10 may recommend a repair method corresponding to the cause of damage to the facility. In this case, the facility maintenance device 10 may recommend two or more repair methods.

단계 S604에서 사용자 단말(20)은 시설물 유지관리 장치(10)로부터 보수공법 추천 정보를 제공받을 수 있다. 사용자 단말(20)은 어플리케이션을 통해 시설물의 손상 이미지 정보를 시설물 유지관리 장치(10)로 제공하고, 보수공법 추천 정보를 제공받을 수 있다. In operation S604, the user terminal 20 may receive the repair method recommendation information from the facility maintenance apparatus 10. The user terminal 20 may provide damage image information of the facility to the facility maintenance device 10 through the application, and may receive the repair method recommendation information.

상술한 설명에서, 단계 S601 내지 S604는 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.In the above description, steps S601 through S604 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, according to an embodiment of the present disclosure. In addition, some steps may be omitted as necessary, and the order between the steps may be changed.

본원의 일 실시 예에 따른 시설물 유지관리를 위한 보수공법 추천 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Maintenance method recommendation method for facility maintenance according to an embodiment of the present application may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means may be recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

또한, 전술한 시설물 유지관리를 위한 보수공법 추천 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.In addition, the above-described repair method recommendation method for the maintenance of the facility may be implemented in the form of a computer program or an application executed by a computer stored in a recording medium.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present application is intended for illustration, and it will be understood by those skilled in the art that the present invention may be easily modified in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present application. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present application is indicated by the following claims rather than the above description, and it should be construed that all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are included in the scope of the present application.

1: 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템
10: 시설물 유지관리 추천 장치
11: 수집부 12: 원인 분석부
13: 추천부 14: 환경 수집부
15: 크랙 분석부 16: 모니터링부
17: 비용산출부
20: 사용자 단말
1: Facility maintenance repair method recommendation system
10: Facility maintenance recommendation device
11: Collector 12: Cause Analysis Unit
13: Recommendation 14: Environment Collection
15: crack analysis unit 16: monitoring unit
17: Cost calculation department
20: user terminal

Claims (11)

시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템에 있어서,
건물의 손상 정보를 수집하고 기계학습을 통해 상기 건물의 손상 원인을 분석하여 보수공법을 추천하는 시설물 유지관리 장치; 및
건물의 손상 이미지 정보를 획득하기 위한 촬영 장치를 탑재하고, 상기 시설물 유지관리 장치로부터 상기 보수공법의 추천 정보를 제공받는 사용자 단말을 포함하되,
상기 시설물 유지관리 장치는,
상기 건물의 내부 또는 외부에 구비된 카메라와 복수의 센서 및 상기 사용자 단말로 건물의 손상 정보를 획득하기 위한 복수의 입력 항목을 제공하고, 상기 복수의 입력 항목과 관련된 사용자의 입력 정보로부터 상기 건물의 손상 정보를 수집하는 수집부;
상기 수집부에서 수집된 건물의 내부 또는 외부에 설치된 카메라 및 센서로부터 획득된 정보, 상기 사용자 단말을 통해 획득된 사용자의 입력 정보 및 크랙(crack) 정보, 누수 정보, 보수 보강 이력 정보 및 건물의 재료 정보를 포함하는 상기 건물의 손상 정보 및 상기 건물의 손상 이미지 정보를 입력으로 하고 상기 건물의 손상 원인을 환경 요인, 내부요인, 외부 요인, 재료 요인, 시공 요인, 구조 요인으로 구분하여 건물의 손상 원인분석 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 학을 통해 구축된 인공신경망 및 수집된 상기 건물의 손상 정보에 기초하여, 상기 건물의 손상 원인을 분석하는 원인 분석부;
상기 사용자 단말로부터 제공받은 상기 건물의 손상 이미지 정보를 이용하여 상기 건물의 크랙을 분석하는 크랙 분석부;
상기 건물의 손상 원인에 대응하는 복수의 보수공법을 추천하는 추천부; 및
정상 건물 외벽의 이미지 및 손상 건물 외벽의 이미지를 입력으로 하는 지도 학습을 통해 구축된 손상 판별 모델을 통해 상기 건물을 촬영하는 적외선 촬영 장치를 이용하여 획득된 시설물 관리 이미지에 기초하여 상기 건물의 균열, 누수 및 도색의 벗겨짐에 관련한 손상 상태를 모니터링 하는 모니터링부,
를 포함하되,
상기 원인 분석부는, 상기 건물의 손상 정보 및 상기 건물의 손상 이미지 정보를 이용하여, 상기 건물의 손상 원인을 분석하기에 필요한 변수를 도출하고, 비정형화된 특정 변수에 기반하여 상기 건물의 손상 정보 및 상기 건물의 손상 이미지 정보를 정형화하여 상기 건물의 손상 원인을 분석하고,
상기 크랙 분석부는, 상기 건물의 손상 이미지의 명도를 분석하여 상기 건물의 크랙의 손상 넓이와 깊이 및 철근 구조물의 부식 여부를 분석하고, 상기 건물의 크랙 영역에 초음파 센서를 이용하여 측정된 크랙 거리 측정 정보에 기반하여 상기 건물의 크랙(crack)의 깊이의 손상도를 미리 설정된 판정 기준별로 분류하고,
상기 추천부는, 분석된 크랙의 너비, 깊이 및 철근 구조물의 부식 여부를 입력으로 하고 상기 건물의 손상 원인 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망의 출력 결과를 고려하여 복수의 보수공법을 추천하는 것인, 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템.
In the facility maintenance repair method recommendation system,
A facility maintenance device for collecting damage information of a building and analyzing a damage cause of the building through machine learning to recommend a repair method; And
A user terminal equipped with a photographing apparatus for acquiring damage image information of a building and receiving recommendation information of the repair method from the facility maintenance apparatus,
The facility maintenance device,
It provides a plurality of input items for acquiring damage information of the building to the camera and a plurality of sensors and the user terminal provided inside or outside of the building, and from the input information of the user associated with the plurality of input items Collecting unit for collecting damage information;
Information obtained from cameras and sensors installed inside or outside the building collected by the collection unit, user input information and crack information, leakage information, repair reinforcement history information, and material of the building obtained through the user terminal. Cause of damage to the building by inputting the damage information of the building and the damage image information of the building including information and classifying the damage cause of the building into environmental factors, internal factors, external factors, materials factors, construction factors, and structural factors. A cause analyzer configured to analyze the cause of damage to the building based on the artificial neural network and the collected damage information of the building, which are built through a crane outputting an item relating to an analysis result;
A crack analyzer configured to analyze a crack of the building using damage image information of the building provided from the user terminal;
A recommendation unit recommending a plurality of repair methods corresponding to the damage cause of the building; And
The crack of the building based on the facility management image obtained by using an infrared photographing apparatus for photographing the building through a damage discrimination model built through supervised learning that inputs an image of a normal building exterior wall and an image of a damaged building exterior wall; Monitoring unit for monitoring the damage state related to leakage and peeling of the paint,
Including,
The cause analyzing unit may be configured to derive a variable necessary to analyze the cause of damage of the building by using the damage information of the building and the damage image information of the building, and based on the atypical specific variable, the damage information of the building and Analyze damage image of the building to analyze the cause of damage of the building,
The crack analysis unit analyzes the brightness of the damage image of the building to analyze the extent and depth of the cracks of the building and the corrosion of the reinforced structure, the crack distance measured by using an ultrasonic sensor in the crack area of the building Based on the information, the damage degree of the depth of the crack of the building is classified by a predetermined criterion,
The recommendation unit is a plurality of repairs in consideration of the output of the artificial neural network constructed through learning to input the width, depth of the crack and the analysis of the corrosion of the reinforcement structure as an input and output the item on the cause of damage of the building Facility maintenance repair method recommendation system that recommends construction method.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 시설물 유지관리 장치는,
상기 건물의 외부환경 정보를 수집하기 위한 환경 수집부를 더 포함하되,
상기 환경 수집부는,
상기 건물의 외벽에 구비되어 미리 설정된 주기마다 외부환경 정보를 센싱하는 센서 및 외부 서버로부터 상기 건물의 외부환경 정보를 수집하는 것인, 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템.
The method of claim 1,
The facility maintenance device,
Further comprising an environment collecting unit for collecting the external environment information of the building,
The environmental collection unit,
Collecting the external environment information of the building from a sensor and an external server provided on the outer wall of the building for sensing the external environment information every predetermined period, facility maintenance and repair method recommendation system.
제3항에 있어서,
상기 추천부는,
상기 환경 수집부의 수집 결과에 기반하여 상기 보수공법의 작업 가능 여부를 제공하되, 상기 보수공법의 작업 가능여부는 복수의 보수공법에 대응하는 미리 설정된 온도에 기초하여 판단되는 것인, 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템.
The method of claim 3,
The recommendation unit,
Providing whether the repair method can work based on the collection result of the environmental collection unit, whether or not the work of the repair method is determined based on a predetermined temperature corresponding to a plurality of repair method, facility maintenance maintenance Method recommendation system.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 수집부는 상기 건물의 주변환경의 색상 정보를 수집하되,
상기 추천부는 상기 보수공법에 도장 공법이 포함되는 경우, 상기 주변환경의 색상 정보에 기반하여 상기 건물의 도장시 요구되는 색을 추천하는 것인, 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템.
The method of claim 1,
The collection unit collects color information of the surrounding environment of the building,
The recommendation unit recommends a color required for painting the building based on the color information of the surrounding environment when the painting method is included in the repair method, facility maintenance and repair method recommendation system.
제1항에 있어서,
상기 건물의 손상 정도를 고려하여 추천된 상기 보수공법이 적용될 경우 발생하는 건물의 상기 보수공법 비용을 산출하는 비용 산출부를 더 포함하는 것인, 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템.
The method of claim 1,
The facility maintenance repair method recommendation system that further comprises a cost calculation unit for calculating the repair cost of the building that occurs when the recommended repair method is applied in consideration of the damage degree of the building.
제9항에 있어서,
상기 건물의 손상 정도, 상기 수집부에서 수집된 건물의 손상 정보 및 상기 사용자 단말로부터 제공받은 상기 건물의 손상 이미지 정보 중 어느 하나에 기반하여 건물의 손상을 예측하는 손상 예측부를 더 포함하는 것인, 시설물 유지관리 보수공법 추천 시스템.
The method of claim 9,
Further comprising a damage prediction unit for predicting the damage of the building based on any one of the damage degree of the building, the damage information of the building collected by the collection unit and the damage image information of the building provided from the user terminal, Facility maintenance repair method recommendation system.
시설물 유지 관리 장치에 의한 시설물 유지관리 보수 공법 추천 방법에 있어서,
상기 유지관리 장치에서, 건물의 손상 정보를 수집하고 기계학습을 통해 상기 건물의 손상 원인을 분석하여 보수공법을 추천하는 단계; 및
건물의 손상 이미지 정보를 획득하기 위한 촬영 장치를 탑재하는 사용자 단말에서, 상기 유지관리 장치로부터 상기 보수공법을 추천 받는 단계를 포함하되,
상기 보수공법을 추천하는 단계는,
상기 건물의 내부 또는 외부에 구비된 카메라와 복수의 센서 및 상기 사용자단말로 상기 건물의 손상 정보를 획득하기 위한 복수의 입력 항목을 제공하고, 상기 복수의 입력 항목과 관련된 사용자의 입력 정보로부터 상기 건물의 손상 정보를 수집하는 단계;
상기 수집하는 단계에서 수집된 건물의 내부 또는 외부에 설치된 카메라 및 센서로부터 획득된 정보, 상기 사용자 단말을 통해 획득된 사용자의 입력 정보 및 크랙(crack) 정보, 누수 정보, 보수 보강 이력 정보 및 건물의 재료 정보를 포함하는 상기 건물의 손상 정보 및 상기 건물의 손상 이미지 정보를 입력으로 하고 상기 건물의 손상 원인을 환경 요인, 내부요인, 외부 요인, 재료 요인, 시공 요인, 구조 요인으로 구분하여 건물의 손상 원인분석 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망 및 수집된 상기 건물의 손상 정보에 기초하여, 상기 건물의 손상 원인을 분석하는 단계;
상기 사용자 단말로부터 제공받은 상기 건물의 손상 이미지 정보를 이용하여 상기 건물의 크랙을 분석하는 단계;
상기 건물의 손상 원인에 대응하는 보수공법을 추천하는 단계; 및
정상 건물 외벽의 이미지 및 손상 건물 외벽의 이미지를 입력으로 하는 지도 학습을 통해 구축된 손상 판별 모델을 통해 상기 건물을 촬영하는 적외선 촬영 장치를 이용하여 획득된 시설물 관리 이미지에 기초하여 상기 건물의 균열, 누수 및 도색의 벗겨짐에 관련한 손상 상태를 모니터링 하는 단계,
를 포함하되,
상기 건물의 손상 원인을 분석하는 단계는, 상기 건물의 손상 정보 및 상기 건물의 손상 이미지 정보를 이용하여, 상기 건물의 손상 원인을 분석하기에 필요한 변수를 도출하고, 비정형화된 특정 변수에 기반하여 상기 건물의 손상 정보 및 상기 건물의 손상 이미지 정보를 정형화하여 상기 건물의 손상 원인을 분석하고,
상기 건물의 크랙을 분석하는 단계는, 상기 건물의 손상 이미지의 명도를 분석하여 상기 건물의 크랙의 손상 넓이와 깊이 및 철근 구조물의 부식 여부를 분석하고, 상기 건물의 크랙 영역에 초음파 센서를 이용하여 측정된 크랙 거리 측정 정보에 기반하여 상기 건물의 크랙(crack)의 깊이의 손상도를 미리 설정된 판정 기준별로 분류하고,
상기 보수공법을 추천하는 단계는, 분석된 크랙의 너비, 깊이 및 철근 구조물의 부식 여부를 입력으로 하고 상기 건물의 손상 원인 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 학습을 통해 구축된 인공신경망의 출력 결과를 고려하여 복수의 보수공법을 추천하는 것인 추천 방법.
In facility maintenance repair method recommendation method by facility maintenance device,
In the maintenance device, collecting damage information of the building and analyzing a damage cause of the building through machine learning to recommend a repair method; And
In the user terminal equipped with a photographing device for acquiring damage image information of the building, comprising the step of receiving the recommended repair method from the maintenance device,
Recommend the repair method,
A plurality of input items for acquiring damage information of the building is provided to a camera, a plurality of sensors, and the user terminal provided inside or outside the building, and from the user's input information associated with the plurality of input items, the building Collecting corruption information of the;
Information obtained from cameras and sensors installed inside or outside the building collected in the collecting step, user input information and crack information, leakage information, repair reinforcement history information and building information obtained through the user terminal; Damage to the building by inputting damage information of the building including material information and damage image information of the building, and dividing the damage cause of the building into environmental factors, internal factors, external factors, materials factors, construction factors, and structural factors. Analyzing the cause of damage to the building based on the artificial neural network and the collected damage information of the building through learning to output an item relating to a cause analysis result;
Analyzing a crack of the building using damage image information of the building provided from the user terminal;
Recommending a repair method corresponding to the damage cause of the building; And
The crack of the building based on the facility management image obtained by using an infrared photographing apparatus photographing the building through a damage discrimination model constructed through supervised learning that takes an image of a normal building exterior wall and an image of a damaged building exterior wall as input; Monitoring for damages associated with leaks and peeling of paint,
Including,
Analyzing the cause of damage of the building, using the damage information of the building and the damage image information of the building, to derive a variable necessary to analyze the cause of the damage of the building, based on the atypical specific variable Analyze the damage information of the building and the damage image information of the building to analyze the cause of the damage of the building,
The analyzing of the crack of the building may include analyzing the brightness of the damage image of the building to analyze the extent and depth of the crack of the building and the corrosion of the reinforced structure, and using an ultrasonic sensor in the crack area of the building. Based on the measured crack distance measurement information, the damage degree of the depth of the crack of the building (class) is classified by a predetermined criterion,
In the recommendation of the repair method, the output of the artificial neural network established through learning to input the width, depth of the analyzed crack and the corrosion of the reinforcement structure as an input, and output the items related to the damage cause result of the building The recommendation method is to recommend a plurality of repair methods in consideration.
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