KR102112046B1 - 시설물 안전진단 및 유지관리 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 시설물 안전진단 및 유지관리 방법에 관한 것으로서, (A) 시설물의 대상 부재에 식별정보를 부착하되, 시설물 진단관리서버에 시설물의 대상부재별 도면정보는 물론 손상유형코드와 이에 매칭되는 도면코드, 손상발생원인코드, 보수보강공법코드를 탑재하고, 시설물 진단장치에 벡터 CAD 기반의 전자야장 엔진 및 식별정보 태깅수단을 탑재하여 사전 준비하는 단계(S10); (B) 상기 시설물 진단장치가 시설물 측 대상 부재에 부착된 식별정보를 태깅하면, 시설물 진단장치와 연동하는 시설물 진단관리서버로부터 대상 부재의 도면정보를 로딩하여 화면상에 도면을 출력하는 단계(S20); (C) 상기 시설물 진단장치가 대상 부재에 대한 위치별 손상정보를 입력받아 화면 출력된 대상 부재의 도면에 표출하되, 입력된 손상정보에 매핑하여 시설물 진단관리서버로부터 해당 손상유형코드의 도면코드에 지정된 도면표기심볼로 도면상에 표시하는 단계(S30); (D) 상기 시설물 진단장치가 대상 부재에 대한 위치별 손상정보를 바탕으로 대상 부재의 안전등급을 산출하는 단계(S40); (E) 상기 시설물 진단관리서버가 상기 시설물 진단장치로부터 입력된 대상 부재의 위치별 손상정보를 기준으로 보수공법을 제안하는 단계(S50);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 ICT(Information & Communication Technology) 기반 상태평가 플랫폼을 갖는 시설물 안전진단 및 유지관리 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 시설물을 구성하는 대상 부재의 도면을 로딩하고 상기 대상 부재에 대한 위치별 손상정보를 입력하여 도면에 표출하며 상기 손상정보를 바탕으로 대상 부재의 위치별 안전등급을 산정하고 이를 바탕으로 바람직한 보수공법을 제안할 수 있도록 하며, 대상 부재의 이미지를 기반으로 균열 등 손상을 검출하고 이렇게 실제 이미지 기반으로 산출된 손상 검출 데이터를 안전등급 산정에 활용함으로써 정확성을 더욱 향상시킬 수 있도록 한 시설물 안전진단 및 유지관리 방법에 관한 것이다.
공공의 건축물과 토목 구조물과 같은 사회 기반 시설물은 국민의 안전에 직접적인 관련이 있으므로, 지속적이고 체계적인 안전점검이 필수적이다. 최근 국내에서는 국토교통부로 안전점검 업무가 일원화되어 안전점검 업무체계의 효율성 및 전문성을 담보하기 위하여 노력하고 있다.
시설물은 크게 교량, 터널, 항만, 댐, 건축물, 하천, 상하수도, 옹벽 및 절토사면, 공동구로 분류되며, 각각은 구조형식과 규모에 따라서 제1종시설물과 제2종시설물로 분류된다.
한편, 2018년부터 민간 시설물 중에서도 각 자치구의 지정에 따라서 공동주택이나 기타 사회 시설물에 대하여 안전관리의 필요성이 인정되는 경우에는 제3종시설물로 지정하여 이를 안전점검 및 유지관리하도록 규정함에 따라 그 대상과 범위가 매우 확대되었다.
그러나, 종래에는 점검자가 시설물의 현장조사를 실시하고, 점검자와 별개로 도면작업 인력이 이를 도면에 기입하는 과정을 바탕으로 자료를 정리하며, 추후 점검인력이 정리된 자료를 분석하고 상태 평가하여 최종적으로 보고서의 형식으로 정리하는 작업이 수행되었다.
하지만, 현장조사와 별개로 수작업으로 도면작업이 이루어짐에 따라 작업 능률이 현저히 저하되었으며, 시설물의 측정과 이를 도면에 입력하는 과정에서 오차가 발생되는 문제가 있었으며, 손상에 대한 점검자의 주관적 견해가 반영되는 등의 추가적인 한계가 있었다.
부연하여, 종래에는 시설물 현장 조사 시 개별부재의 외관조사망도를 출력하여 수기로 현장에서 기입하고 내업으로 도면화 작업을 실시하고 있는데, 현장에서 측점 분할(터널, 항만, 댐) 및 제원을 파악한 후 손상 부분을 야장에 직접 기입하는 형태로 조사가 이뤄지고 있고 종래의 방법으로 점검 및 진단을 수행할 시 점검자에 따라 측점 분할의 오차가 발생됨은 물론 외관조사망도 작업 및 상태평가 산출 시 많은 내업 시간이 소요되는 문제점이 있었다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여 대한민국 등록특허 제10-0813563호의 "구조물 점검 방법 및 장치"(2008. 03. 07. 등록, 이하 '선행기술문헌'이라 한다)가 제안된 바 있다. 상기 선행기술문헌은 구조물 점검시에 도면 데이터 및 손상 데이터를 점검자에게 함께 표시하고, 구조물에 형성된 손상부를 점검자로부터 구조물의 도면상에 직접 입력받아 손상 데이터로서 저장함으로써, 종래의 점검 현장에서 기록된 손상 데이터를 다시 수작업으로 컴퓨터에 입력하는 불편함을 개선하고자 하였다.
상기 선행기술문헌은 점검자가 직접 도면상에 손상 데이터를 기록 및 저장함에 따라 작업효율이 개선되고, 비교적 정확한 손상 데이터를 확보할 수 있으나, 결국 이를 바탕으로 손상의 정도를 평가하고 발생된 손상에 대한 보수 관리를 선정하고 수행하는 것은 점검자나 관리자의 인위적인 판단이나 개인적인 기준에 의존할 수밖에 없는 한계가 있었다.
본 발명은 상기의 종래 문제점들을 개선 및 이를 감안하여 안출된 것으로서, 시설물을 구성하는 대상 부재에 대한 QR코드 등의 식별정보를 태깅하여 간편하게 대상 부재의 도면을 로드할 수 있으며, 현장에서 대상 부재의 위치별로 다양하고 정확한 손상정보를 쉽게 기록할 수 있고, 손상정보의 치수 및 면적을 바탕으로 손상율을 산정할 수 있어 정확한 안전진단이 가능하며, 더 나아가 바람직한 보수 공법을 제안할 수 있도록 한 시설물 안전진단 및 유지관리 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 시설물의 대상 부재에 대한 주요 점검 부위를 제시하고 개인 부재별 및 스테이션별 QR코드를 활용함으로써 일괄된 정보를 제시할 수 있도록 하며, 사용자가 시설물의 대상 부재에 대한 손상 형태를 입력하면 자동으로 등급을 산정하여 자동 제시함으로써 누구나 쉽게 점검이 가능 및 담당자가 변경되어도 용이하게 손상을 입력할 수 있고 상세한 손상 형태를 표출하므로 손상의 진행성 여부와 변화되는 형상 파악이 유리하게 하는 시설물 안전진단 및 유지관리 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 대상 부재의 이미지를 기반으로 균열 등 손상을 검출하고, 이러한 실제 이미지 기반으로 산출된 손상 검출 데이터를 안전등급을 산정하는데 활용하며, 정확성을 향상시킬 수 있도록 한 시설물 안전진단 및 유지관리 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 GPS(위치추적장치) 장착형 유실감지센서를 시설물의 대상 부재에 설치하여 활용함으로써 시설물의 대상 부재에 대한 용이한 위치 파악 등을 비롯하여 시설물의 유지관리 효율을 높일 수 있고 재해 발생시 즉각적인 대응이 가능하도록 한 시설물 안전진단 및 유지관리 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 시설물 안전진단 및 유지관리 방법은, (A) 시설물의 대상 부재에 식별정보를 부착하되, 시설물 진단관리서버에 시설물의 대상부재별 도면정보는 물론 손상유형코드와 이에 매칭되는 도면코드, 손상발생원인코드, 보수보강공법코드를 탑재하고, 시설물 진단장치에 벡터 CAD 기반의 전자야장 엔진 및 식별정보 태깅수단을 탑재하여 사전 준비하는 단계(S10); (B) 상기 시설물 진단장치가 시설물 측 대상 부재에 부착된 식별정보를 태깅하면, 시설물 진단장치와 연동하는 시설물 진단관리서버로부터 대상 부재의 도면정보를 로딩하여 화면상에 도면을 출력하는 단계(S20); (C) 상기 시설물 진단장치가 대상 부재에 대한 위치별 손상정보를 입력받아 전자야장에 출력된 대상 부재의 도면에 표출하되, 입력된 손상정보에 매핑하여 시설물 진단관리서버로부터 해당 손상유형코드의 도면코드에 지정된 도면표기심볼로 도면상에 표시하는 단계(S30); (D) 상기 시설물 진단장치가 대상 부재에 대한 위치별 손상정보를 바탕으로 대상 부재의 안전등급을 산출하는 단계(S40); (E) 상기 시설물 진단관리서버가 상기 시설물 진단장치로부터 입력된 대상 부재의 위치별 손상정보를 기준으로 보수 공법을 제안하는 단계(S50); (F) 상기 시설물 진단관리서버가 상기 대상 부재에 대한 위치별 보수이력정보를 대상 부재의 전자야장에 출력된 도면상에 손상정보와 함께 표출하는 단계(S60);를 포함하되, 상기 (D)단계에서는, 상기 시설물 진단장치가 대상 부재에 대한 위치별 손상유형코드를 기준으로 손상의 치수 또는 면적을 산출하는 단계(S41); 상기 시설물 진단장치가 산출한 치수 또는 면적을 바탕으로 대상 부재에 대한 손상율을 산정하는 단계(S42); 상기 시설물 진단장치가 산정된 손상율과 안전기준을 비교 분석하여 손상별 안전상태평가를 산정하는 단계(S43); 상기 시설물 진단장치가 대상 부재에 적어도 하나 이상 존재하는 손상에 대한 안전상태평가를 통합하여 최종적으로 대상 부재 전체에 대한 안전등급을 산출하는 단계(S44);를 포함하며, 상기 (E)단계에서는, 상기 시설물 진단관리서버가 회차별 손상정보를 비교 분석하여 손상발생원인코드에 의한 손상발생원인을 제안하는 단계(S51); 상기 시설물 진단관리서버가 손상발생원인코드와 손상유형코드를 바탕으로 보수보강공법코드에 의한 보수공법을 제안하는 단계(S52); 상기 시설물 진단관리서버가 대상 부재에 대하여 복수의 보수공법이 제안된 경우에 보수의 순서를 선정하는 보수 우선순위 선정단계(S53);를 포함하며, 상기 시설물의 부재 식별정보는 QR코드로서, 시설물 진단장치에 탑재된 전자야장 엔진에 로그인되어 있을 때 실행되도록 URL을 생성하여 다른 장치에서는 태깅이 불가능하도록 구비한 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 단계(S51)는, 상기 시설물 진단관리서버가 손상정보로서 손상 위치와 손상 치수 및 손상 면적의 변화 양상을 벡터값으로 산출하여 손상의 진행방향과 손상의 진행속도를 벡터값으로 산출하고, 산출된 손상의 진행방향과 진행속도에 관한 벡터값을 바탕으로 대상 부재의 손상발생원인코드에 의한 손상발생원인을 제안하며; 상기 단계(S52)는, 산출된 손상의 진행방향과 진행속도에 관한 벡터값을 바탕으로 위치별 손상에 대하여 보수보강공법코드에 의한 보수공법을 제안하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에서, 상기 시설물 진단장치는 촬영수단과 이미지분석 엔진이 탑재되고; 상기 이미지분석 엔진에는 딥러닝 기반 신경망을 갖되, 촬영수단에 의해 획득되는 대상 부재의 영상을 패치단위로 나누고 해당 영상패치에 대하여 균열의 유무를 판단하는 균열 판단 신경망과, 상기 균열 판단 신경망을 통해 균열이 있다고 판단되는 영상패치에 대하여 세부적으로 구획화를 실시하는 균열 구획화 신경망을 포함하며; (a) 상기 시설물 진단장치가 촬영수단을 통해 시설물의 대상 부재에 대한 영상을 획득하면, 균열 판단 신경망에서 대상 부재의 영상을 패치단위로 나누고 해당 영상패치에 대해 균열의 유무를 판단하는 단계(S110); (b) 상기 시설물 진단장치가 균열 판단 신경망에서 균열이 있다고 판단하면, 균열 구획화 신경망에서 영상패치에 대하여 세부적으로 구획화를 실시하는 단계(S120); (c) 상기 시설물 진단장치가 이미지분석 엔진을 통해 균열을 구획화한 영상에 대해 이진화 임계처리방식으로 전처리하여 노이즈를 제거하는 단계(S130); (d) 상기 시설물 진단장치가 보로노이 세션화 알고리즘을 사용하여 균열의 길이를 측정하기 위한 세션화를 수행한 후 영상이미지를 데이터화하고, 이러한 균열 데이터를 추적하여 균열의 시작 또는 종료 위치를 탐색한 후 픽셀데이터로 취합하고, 대상 부재의 QR코드 정보를 이용하여 픽셀당 기준단위 길이를 추출해내며, 추출된 픽셀당 기준단위 길이로부터 균열 길이를 산출하는 단계(S140); (e) 상기 시설물 진단장치가 픽셀데이터가 갖는 방향성을 벡터값으로 프로파일링 처리하여 균열 폭을 산출하는 단계(S150);를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에서, 상기 시설물 진단장치가 촬영수단과 이미지분석 엔진을 통해 신경망을 이용한 딥러닝 기반 이미지 분석 과정으로 산출되는 시설물의 대상 부재에 대한 균열 길이 및 폭의 손상 검출 데이터를 상기 시설물 진단관리서버가 공유하여 대상 부재의 안전등급을 산출하고 보수공법을 제안하는데 활용하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에서, 상기 시설물 측 대상 부재에 유실감지센서 유닛을 설치하여 시설물 진단관리서버 측으로 대상 부재에 대한 실시간 위치정보를 전송하도록 구비하되, QR코드에 이웃하여 설치하는 구성을 통해 대상 부재에 대한 안전진단과 유지관리 및 재난 대응에 활용할 수 있도록 하며; 상기 유실감지센서 유닛은, 에너지 하베스팅이 가능하도록 구비되는 태양광전지모듈; 상기 태양광전지모듈로부터 동작 전원을 공급받도록 연결 구비되고, 압전효과를 이용하여 대상 부재의 표면 전하에 대한 변위 여부를 측정하여 유실상태를 감지하는 압전센서; 상기 태양광전지모듈로부터 동작 전원을 공급받도록 연결 구비되고, 대상 부재 측 실시간 위치 파악을 가능하게 하는 GPS센서; 상기 태양광전지모듈로부터 동작 전원을 공급받도록 연결 구비되고, 시설물 진단관리서버와 무선통신을 가능하게 하는 통신모듈;을 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 시설물을 구성하는 대상 부재에 대한 QR코드 등의 식별정보를 태깅하여 간편하게 대상 부재의 도면을 로드할 수 있으며, 현장에서 대상 부재의 위치별로 다양하고 정확한 손상정보를 쉽게 기록할 수 있고, 손상정보의 치수 및 면적을 바탕으로 손상율을 산정할 수 있어 정확한 안전진단이 가능하며, 더 나아가 바람직한 보수공법을 제안할 수 있다.
본 발명에 따르면, 시설물의 대상 부재에 대한 주요 점검 부위를 제시하고 개인 부재별 및 스테이션별 QR코드를 활용함으로써 일괄된 정보를 제시할 수 있도록 하며, 사용자가 시설물의 대상 부재에 대한 손상 형태를 입력하면 자동으로 등급을 산정하여 자동 제시함으로써 누구나 쉽게 점검이 가능 및 담당자가 변경되어도 용이하게 손상을 입력할 수 있고 상세한 손상 형태를 표출하므로 손상의 진행성 여부와 변화되는 형상 파악이 유리하게 할 수 있다.
본 발명에 따르면, 대상 부재의 이미지를 기반으로 균열 등 손상을 검출하고, 이러한 실제 이미지 기반으로 산출된 손상 검출 데이터를 안전등급을 산정하는데 활용하며, 정확성을 향상시킬 수 있다.
본 발명에 따르면, GPS(위치추적장치) 장착형 유실감지센서를 시설물의 대상 부재에 설치하여 활용함으로써 시설물의 대상 부재에 대한 용이한 위치 파악 등을 비롯하여 시설물의 유지관리 효율을 높일 수 있고 재해 발생시 즉각적인 대응이 가능하게 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법이 구현되는 시스템을 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법에 활용되는 QR코드 및 전자야장을 도시한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법에 있어 시설물 진단장치를 나타낸 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법에 있어 시설물의 대상 부재에 QR코드와 함께 설치되는 유실감지센서를 나타낸 블록 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법을 도시한 순서도이다.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법에 사용되는 각종 분류코드를 나타낸 예시도이다.
도 9는 본 발명에 있어 대상 부재의 도면을 로딩한 상태를 도시한 UI/UX 화면이다.
도 10은 본 발명에 있어 손상유형코드의 도면코드에 지정된 도면표기심볼을 나타낸 예시도이다.
도 11은 본 발명에 있어 대상 부재의 도면에 손상정보를 입력한 상태의 UI/UX 화면이다.
도 12는 본 발명에 있어 대상 부재의 손상정보가 표시된 UI/UX 화면이다.
도 13은 본 발명에 있어 대상 부재의 회차를 선택하기 위한 정보가 표시된 UI/UX 화면이다.
도 14는 본 발명에 있어 S40 단계를 설명하기 위해 도시한 순서도이다.
도 15는 본 발명에 있어 대상 부재에 대한 안전등급을 산출하는 UI/UX 화면이다.
도 16은 본 발명에 있어 S50 단계를 설명하기 위해 도시한 순서도이다.
도 17은 본 발명에 있어 손상정보의 발생 원인이 제안된 UI/UX 화면이다.
도 18은 본 발명에 있어 손상에 대한 보수 공법이 제안된 UI/UX 화면이다.
도 19는 본 발명에 있어 대상 부재의 이미지 분석 상태를 도시한 예시도이다.
도 20은 본 발명에 있어 대상 부재의 이미지 분석에 의한 균열 길이와 폭을 산출한 상태를 나타낸 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법에 활용되는 QR코드 및 전자야장을 도시한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법에 있어 시설물 진단장치를 나타낸 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법에 있어 시설물의 대상 부재에 QR코드와 함께 설치되는 유실감지센서를 나타낸 블록 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법을 도시한 순서도이다.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법에 사용되는 각종 분류코드를 나타낸 예시도이다.
도 9는 본 발명에 있어 대상 부재의 도면을 로딩한 상태를 도시한 UI/UX 화면이다.
도 10은 본 발명에 있어 손상유형코드의 도면코드에 지정된 도면표기심볼을 나타낸 예시도이다.
도 11은 본 발명에 있어 대상 부재의 도면에 손상정보를 입력한 상태의 UI/UX 화면이다.
도 12는 본 발명에 있어 대상 부재의 손상정보가 표시된 UI/UX 화면이다.
도 13은 본 발명에 있어 대상 부재의 회차를 선택하기 위한 정보가 표시된 UI/UX 화면이다.
도 14는 본 발명에 있어 S40 단계를 설명하기 위해 도시한 순서도이다.
도 15는 본 발명에 있어 대상 부재에 대한 안전등급을 산출하는 UI/UX 화면이다.
도 16은 본 발명에 있어 S50 단계를 설명하기 위해 도시한 순서도이다.
도 17은 본 발명에 있어 손상정보의 발생 원인이 제안된 UI/UX 화면이다.
도 18은 본 발명에 있어 손상에 대한 보수 공법이 제안된 UI/UX 화면이다.
도 19는 본 발명에 있어 대상 부재의 이미지 분석 상태를 도시한 예시도이다.
도 20은 본 발명에 있어 대상 부재의 이미지 분석에 의한 균열 길이와 폭을 산출한 상태를 나타낸 예시도이다.
본 발명에 대해 바람직한 실시예를 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같으며, 이와 같은 상세한 설명 및 도면을 통해서 본 발명의 목적과 구성 및 그에 따른 특징들을 보다 잘 이해할 수 있게 될 것이다.
본 발명에서 정의하는 "시설물 진단장치"는 노트북, 컴퓨터, 스마트폰 또는 태블릿PC 등과 같은 단말상에서 구현되는 중앙처리장치를 의미하며, "시설물 진단관리서버"는 네트워크, 보다 자세하게는 인터넷을 통해 소정의 서비스를 제공할 수 있는 중앙처리장치를 의미하며, 사용자는 진단장치를 통해 진단관리서버에 네트워크로 접속하여 제공하는 서비스를 이용할 수 있다.
본 발명에서 정의되는 시설물 진단장치는 앱 탑재를 통해 시설물 진단관리서버와 연동하여 사용하도록 구비된다.
한편, 도 1 및 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법을 구현할 수 있는 시스템을 도시한 개념도로서, 시설물 진단장치(100)와 이에 유무선 통신을 통해 연동되는 시설물 진단관리서버(200)를 포함한다.
상기 시설물 진단장치(100)는 도 3에 나타낸 바와 같이, 현장에서 직접 시설물의 대상 부재(1)에 대한 손상상태를 입력하여 화면상에 도면으로 출력하기 위한 전자야장 엔진(110)과, 대상 부재(1)에 대한 이미지 분석을 통해 손상을 검출하기 위한 이미지분석 엔진(120)과, 시설물의 대상 부재(1)에 부착되는 식별정보를 태깅하기 위한 태깅수단(130), 및 시설물의 대상 부재(1)를 촬영하여 이미지 분석에 활용하기 위한 촬영수단(140)를 포함한다.
이때, 상기 전자야장 엔진(110)은 벡터 CAD 기반의 컴포넌트 엔진으로 설계하여 대상 부재에 대한 도면 출력이 가능하도록 구비한다.
여기에서, 상기 전자야장 엔진(110)은 벡터 CAD 기반으로 도면을 출력하되, 도면의 편집, 줌인, 줌아웃, 패닝, 레이어, 그리기 객체 추가, 크랙지정, 텍스트 추가 등을 수행할 수 있도록 구비하고, 대상 부재의 계층적인 분류가 가능하도록 구비하며, GIS 기반의 맵 편집이 가능하도록 구비한다.
여기에서, 상기 이미지분석 엔진(120)은 정확성을 향상시킬 수 있도록 딥러닝 기반의 이미지 분석을 수행하기 위한 신경망을 활용하도록 구성하며, 촬영수단(140)에 의해 획득되는 대상 부재(1)의 영상을 패치단위로 나누고 해당 영상패치에 대하여 균열의 유무를 판단하는 균열 판단 신경망(121)과, 상기 균열 판단 신경망을 통해 균열이 있다고 판단되는 영상패치에 대하여 세부적으로 구획화를 실시하는 균열 구획화 신경망(122)을 포함한다.
상기 시설물 진단관리서버(200)는 시설물의 대상부재별 도면정보는 물론 손상유형코드와 이에 매칭되는 도면코드, 손상발생원인코드, 보수보강공법코드 등을 사전에 설계하여 탑재한다.
또한, 시설물의 대상 부재(1)에는 식별정보로 전력 없이 사용할 수 있는 QR코드(10)를 부착하여 사용하며, 시설물의 대상 부재에 대한 다양한 정보가 기록될 수 있다.
상기 시설물 측 대상 부재의 식별정보로 사용되는 QR코드(10)는 시설물 진단장치에 탑재된 전자야장 엔진에 로그인되어 있을 때 실행되도록 URL을 생성하여 다른 장치에서는 태깅이 불가능하도록 구비한다.
나아가, 시설물의 대상 부재(1)에는 유실감지센서 유닛(20)을 설치하여 시설물 진단관리서버(200) 측으로 대상 부재(1)에 대한 실시간 위치정보를 전송하도록 구비하되, QR코드(10)에 이웃하여 설치하는 구성을 통해 대상 부재(1)에 대한 안전진단과 유지관리 및 재난 대응에 활용할 수 있도록 구성한다.
이때, 상기 유실감지센서 유닛(20)은 도 4에 나타낸 바와 같이, 에너지 하베스팅이 가능하도록 구비되는 태양광전지모듈(21)과, 상기 태양광전지모듈로부터 동작 전원을 공급받도록 연결 구비되고 압전효과를 이용하여 대상 부재의 표면 전하에 대한 변위 여부를 측정하여 유실상태를 감지하는 압전센서(22)와, 상기 태양광전지모듈로부터 동작 전원을 공급받도록 연결 구비되고 대상 부재 측 실시간 위치 파악을 가능하게 하는 GPS센서(23), 및 상기 태양광전지모듈로부터 동작 전원을 공급받도록 연결 구비되고 시설물 진단관리서버(200)와 무선통신을 가능하게 하는 통신모듈(24)을 포함한다.
여기에서, 상기 유실감지센서 유닛(20)을 통해서는 GPS센서(23)를 이용하여 실시간으로 위치정보를 확보하고, 대상 부재(1)에 대한 유실상태를 압전센서(22)를 통해 상시 확인하여 시설물 진단관리서버(200)로 전송하여주므로 대상 부재(1)에 대한 안전진단과 유지관리에 데이터를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 대상 부재의 유실 상태에 따라 지역주민 등에 피난 문자나 경보를 자동 제공하는 등 재난 대응에 활용할 수 있는 장점을 발휘할 수 있다.
특히, 상기 태양광전지모듈(21)을 구비함에 따라 자체 발전이 가능하므로 전기 공급이 어려운 단점을 극복하면서 배터리 사용 및 교체 없이도 압전센서(22)와 GPS센서(23) 및 통신모듈(24)을 수년간 동작시킬 수 있는 장점을 제공할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 시설물 안전진단 및 유지관리 방법은 도 5에 나타낸 바와 같이, 사전준비단계(S10), QR코드 태깅단계(S20), 손상정보 입력단계(S30), 안전등급 산출단계(S40), 보수공법 제안단계(S50), 및 보수이력정보 표출단계(S60)를 포함할 수 있다.
상기 사전준비단계(S10)는 시설물의 대상 부재에 식별정보로 사용할 QR코드를 부착하고, 시설물 진단관리서버에 시설물의 대상부재별 도면정보는 물론 손상유형코드와 이에 매칭되는 도면코드, 손상발생원인코드, 보수보강공법코드 등을 탑재하며, 시설물 진단장치에 벡터 CAD 기반의 전자야장 엔진 및 식별정보 태깅수단 등을 탑재하여 사전 준비하는 단계이다.
여기에서, 상기 손상유형코드, 손상발생원인코드, 보수보강공법코드는 도 6 내지 도 8에서 보여주는 바와 같이 상세하게 분류하여 설계 및 정의할 수 있다.
상기 QR코드 태깅단계(S20)는 상기 시설물 진단장치(100)가 태깅수단(130)을 이용하여 시설물 측 대상 부재(1)에 부착된 식별정보, 즉 QR코드(10)를 태깅하면, 시설물 진단장치와 연동하는 시설물 진단관리서버(200)로부터 대상 부재의 도면정보를 로딩하여 디스플레이되는 전자야장에 도면을 출력하는 단계이다.
이때, 상기 시설물 진단장치(100)는 대상 부재의 도면을 다운로드 받지 않고 곧바로 로딩하는 것도 가능하며, 별도의 저장매체, 예를 들어 USB나 외장하드 등에 저장되어 있는 대상 부재의 도면을 해당 매체와의 연결을 통해 로딩할 수도 있다.
본 발명에서 안전진단 및 유지관리를 수행하기 위한 시설물은 제1종 내지 제3종 시설물은 물론 기타 시설물도 모두 포괄하는 것으로, 상기 시설물 진단장치(100)가 시설물 진단관리서버(200)로부터 로딩하는 대용량 네트워크 데이터는 상기 시설물들에 대한 도면정보를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로 상기 도면정보는 하나의 시설물을 구성하는 각각의 부재에 대하여 개별적인 식별정보를 부여하고 있으며, 개별 식별정보를 지니는 부재에 상응하는 도면을 저장하고 있다.
예컨데, 시설물이 "교량"인 경우에는, 상위 분류로서 부재는 "경간", "지점" 등으로 구분될 수 있으며, 다시 각각의 부재는 "상부구조", "2차부재", "하부구조", "교대/교각", "받침", "기타부재", "난간/연석" 등으로 분류될 있고, 이들 부재는 다시금 최하위 분류로 구분될 수 있으며, "상부구조"는 "바닥판", "거더(내부)", "거더(외부)"로, "2차부재"는 "가로보", "세로보"로, "하부구조"는 "교대", "교각" 등으로 구분될 수 있다. 이로써, 사용자는 현장에서 시설물의 최하위 분류(layer)로 구분된 부재에 대하여 QR코드를 태깅함으로써, 도 9의 실시예에 따른 UI/UX 화면에 도시된 바와 같이 해당하는 대상 부재의 도면을 로딩할 수 있다.
뿐만 아니라, 상위 분류로 도면을 로딩하되, 이를 구성하는 하위분류 또는 최하위 분류(layer)로 구분된 대상 부재를 선택함으로써, 각각의 대상 부재에 대한 손상정보의 입력이 가능할 수 있다.
상기 손상정보 입력단계(S30)는 상기 시설물 진단장치(100)가 대상 부재(1)에 대한 위치별 손상정보를 입력받아 전자야장에 출력된 대상 부재의 도면에 표출하되, 입력된 손상정보에 매핑하여 시설물 진단관리서버(200)로부터 해당 손상유형코드의 도면코드에 지정된 도면표기심볼로 도면상에 표시하는 단계이다.
도 10은 대상 부재의 손상유형별 도면표기심볼을 나타낸 예시도이다.
여기에서, 하나의 대상 부재에는 위치를 달리하여 복수의 손상정보가 입력될 수 있다.
이때, 사용자는 현장 점검을 바탕으로 대상 부재에 존재하는 손상정보를 도면의 해당 위치에 직접 입력할 수 있다. 본 발명에서 정의하는 손상정보는 도 11의 실시예에 따른 UI/UX 화면에 도시한 바와 같이 손상의 종류, 부재상의 위치, 손상의 형상과 구체적인 수치 등을 포함하는 것으로 정의할 수 있다.
한편, 현장 검검을 수행하는 방법으로는 육안으로 대상 부재를 점검하는 외관 조사와 진단장비를 바탕으로 정밀 조사를 수행하는 비파괴 검사 등이 있다.
여기에서, 입력되는 손상정보는 대상 부재의 종류에 따라 상기 시설물 진단장치(100)가 선택 가능한 손상의 종류를 제안할 수 있다. 이에 관리자는 도 11의 하단에 표시된 바와 같이 현장에서 대상 부재에 존재하는 손상 종류를 특정하여 입력할 수 있다. 손상 위치는 점검자가 직접 도면에 특정할 수 있으나, 도 11의 상단에 표시된 바와 같이 좌표를 바탕으로 보다 정확한 위치를 특정하는 것도 가능하며, 손상정보를 입력함에 있어서는 손상 형상을 직접 도시하거나 치수를 입력하는 것도 가능하다. 뿐만 아니라, 대상 부재에 형성된 손상 형상을 촬영한 사진정보를 바탕으로 손상정보를 입력하는 것도 가능하다.
한편, 본 발명의 도면과 손상정보는 모두 벡터값을 지니므로, 도 11의 상단에 표시된 바와 같이 손상 종류별로 그 위치를 특정하는데 좌표를 바탕으로 수치를 입력할 수 있음은 물론 손상의 형상이나 크기, 깊이 등을 벡터값의 좌표를 바탕으로 입력하여 도면에 표출할 수도 있다.
또한, 시설물 진단장치(100)를 통해 대상 부재의 도면상에 직접 손상 형상을 도시하게 되면, 그 형상을 바탕으로 위치는 물론 치수나 면적 정보가 자동으로 산출되어 입력되게 구성할 수 있다.
손상 종류로는 "균열", "부식", "열화", "체수", "용접불량", "체결불량/풀림", "누수", "배수시설막힘", "변형", "이격", "도장불량", "받침밀착/편기", "녹물유출", "백태", "퇴적", "철근부식", "소선발청", "고무판이탈", "구배불량", "박리" 등 다양하게 특정하여 입력할 수 있다.
한편, 도 13의 UI/UX 화면에 도시된 바와 같이 상기 시설물 진단장치(100)는 현장 점검의 회차별로 손상정보를 별도의 객체로 저장함에 따라 회차를 선택함으로써, 회차별 손상정보를 비교 분석할 수 있다. 이로써, S30단계를 수행함에 있어서 회차별로 손상의 형상의 유사도를 바탕으로 과거 회차에서 손상의 기초가 된 손상정보를 추출하고, 사용자가 입력한 손상정보와 과거회차의 손상정보상에 위치상의 오차가 존재하는 경우에 손상 위치의 수정을 제안할 수 있다.
사용자는 상기 시설물 진단장치(100)가 제안한 손상 위치가 타당하다고 판단되는 경우 이를 수락하면, 도면에 입력하는 과정에서 상기 시설물 진단장치(100)에 의하여 손상 위치의 수정이 이루어지게 된다.
상기 안전등급 산출단계(S40)는 상기 시설물 진단장치(100)가 대상 부재(1)에 대한 위치별 손상정보를 바탕으로 대상 부재의 안전등급을 산출하는 단계이다.
더욱 상세하게, 도 14에 나타낸 바와 같이, 상기 안전등급 산출단계(S40)에서는, 상기 시설물 진단장치가 대상 부재에 대한 위치별 손상유형코드를 기준으로 손상의 치수 또는 면적을 산출할 수 있다(S41).
일 실시예로, 도 12에 도시된 바와 같이 상기 시설물 진단장치(100)는 상기 대상 부재에 대한 위치별 손상정보로서, 손상 종류, 손상 위치, 손상 형상을 바탕으로 손상의 치수 또는 면적을 자동 산출할 수 있다. 상기에서 '치수'란 손상의 형상에 따른 x축과 y축상의 2차원적 길이는 물론 z축을 포함하는 3차원적 길이와 깊이(두께)를 의미하는 것으로 정의한다. 또한, 상기 '면적'은 손상이 형성된 2차원적 면적은 물론 z축을 포함하는 3차원적 면적과 부피를 포괄하는 것으로 정의한다.
이후, 상기 시설물 진단장치(100)는 산출한 치수 또는 면적을 바탕으로 대상 부재에 대한 손상율을 자동 산정할 수 있다(S42).
상기에서 손상율이란 대상 부재의 전체 치수 또는 면적을 바탕으로 손상 위치에 대하여 손상 치수 또는 손상 면적의 상대적인 비율을 바탕으로 대상 부재의 종류별로 손상종류가 지니는 비례 상수(s)를 곱하여 자동 산출되는 것이다.
이어, 상기 시설물 진단장치(100)는 상기 S32 단계에서 산정된 손상율과 안전기준에 의한 손상율을 비교 분석함으로써, 대상 부재의 위치별 손상에 대한 안전상태평가를 객관적이고 합리적으로 자동 산정한다(S43).
이후, 도 15에 도시된 UI/UX 화면에서와 같이, 상기 시설물 진단장치(100)는 대상 부재에 적어도 하나 이상 존재하는 손상에 대한 안전상태평가를 통합하여 최종적으로 대상 부재 전체에 대한 안전등급을 산출할 수 있다(S44).
상기 보수공법 제안단계(S50)는 상기 시설물 진단관리서버(200)가 상기 시설물 진단장치(100)로부터 입력된 대상 부재의 위치별 손상정보를 기준으로 보수공법을 제안하는 단계이다.
도 16에 도시된 바와 같이 본 발명은 시설물 진단 관리 서버(200)를 바탕으로 단순히 안전등급을 산정하는 것에 더 나아가, 대상 부재의 바람직한 유지관리를 위하여 시설물 진단장치(100)로부터 전달받은 손상정보를 바탕으로 바람직한 보수 공법을 제안할 수 있다.
도 17의 UI/UX 화면에 도시된 바와 같이 상기 보수공법 제안단계(S50)는 상기 시설물 진단관리서버(200)가 상기 손상정보의 발생 원인을 제안할 수 있다(S51). 일 실시예로 본 발명의 시설물 진단관리서버(200)는 기저장된 데이터를 바탕으로 사례추론기법에 기반하여, 상기 시설물 진단장치(100)를 통해 입력된 대상 부재의 종류와 손상정보를 바탕으로 유사 사례를 추출하여 예상되는 발생 원인을 제안할 수 있다.
다른 실시예로, 상기 시설물 진단관리서버(200)가 회차별 손상정보를 비교 분석하여 손상정보의 발생 원인을 제안할 수 있다. 이로써, 회차별 손상정보의 변화를 바탕으로 손상정보의 발생 원인을 추정할 수 있다.
구체적으로, 손상정보로서 손상 위치와 손상 치수 및 손상 면적의 변화 양상을 벡터값으로 산출하여, 손상의 진행방향과 손상의 진행속도를 벡터값으로 산출할 수 있다. 상기 시설물 진단관리서버(200)는 산출된 손상의 진행방향과 진행속도에 관한 벡터값을 바탕으로 대상 부재의 발생 원인을 추정하여 사용자에게 제안할 수 있다.
한편, 도 18의 UI/UX 화면에 도시된 바와 같이 상기 S51단계 이후에, 상기 시설물 진단관리서버(200)는 입력받은 발생 원인과 손상정보를 바탕으로 바람직한 보수 공법을 제안할 수 있다(S52). 상기 시설물 진단관리서버(200)가 보수공법을 제안함에 있어서는 기저장된 대상 부재의 손상정보와 보수이력정보를 기반으로 사례추론기법에 의해 유사 사례를 추출할 수도 있으나, 상술한 바와 같이 손상의 진행방향과 손상의 진행속도를 벡터값으로 산출하고, 이를 바탕으로 대상 부재의 위치별 손상에 대한 바람직한 보수공법을 제안할 수 있다.
또한, 본 발명의 보수공법이란, 단순히 보수를 수행하는 방법을 제안할 수도 있으나, 보수의 방법은 물론 구체적인 보수 공정을 수행함에 있어서 투입되는 자재나 위치에 관한 정보를 포함하는 것으로, 상기 손상의 진행방향 및 진행속도의 벡터값을 바탕으로 바람직한 자재나 위치를 선정할 수 있다.
나아가, 상기 시설물 진단관리서버(200)는 대상 부재에 대하여 복수의 보수공법이 제안된 경우에 있어서, 보수의 순서를 선정하는 보수 우선순위 선정단계(S53)를 포함할 수 있다. 우선순위를 선정함에 있어서는 평가에 따른 등급 상의 위험도 또는 예산 집행상의 상황을 변수로 고려할 수 있다. 이때, 기간별 보수공법의 순차적 진행을 계획할 수 있으므로, 각 기간별은 물론 전체적인 예산 집행이 가능하도록 보조할 수 있다.
이로써, 개별 대상 부재에 대한 효율적인 유지보수 및 하자보수 관리가 가능하며, 보수 우선순위에 대한 의사결정 자료로 활용되어 효과적인 유지관리 및 효율적인 예산확보가 이루어지게 할 수 있다.
한편, 본 발명의 시설물 진단관리서버(200)는 현장 점검의 회차별로 손상정보를 별도의 객체로 저장할 수 있으나, 추가적으로 관리자에 의하여 손상에 대한 보수가 이루어진 이후에 위치별 보수이력 정보를 별도의 객체로 저장할 수 있다.
이로써, 상기 시설물 진단관리서버(200)는 상기 대상 부재에 대한 위치별 보수이력 정보를 입력받아 단말을 통하여 대상 부재의 도면에 손상정보와 함께 표출할 수 있다(S60).
또한, 상기 보수이력정보 표출단계(S60)는 상기 시설물 진단관리서버(200)는 현장 점검의 회차별 손상정보를 비교 분석함에 더 나아가 보수이력 정보를 추가적으로 고려하여 보다 합리적이고 객관적인 손상의 발생 원인 및 보수 공법을 제안할 수 있다.
한편, 상기 시설물 진단장치(100)를 통해서는 촬영수단(140)을 이용한 대상 부재(1)의 영상을 획득하여 손상 정도를 검출하는데 활용할 수 있으며, 이를 통해 시설물 측 대상 부재의 안전진단을 가능하게 하면서 보다 정확한 안전진단을 가능하게 할 수 있다.
도 19에 도시된 바와 같이, 촬영수단(140)을 통해 획득한 영상 이미지를 이미지분석 엔진(120)에서 딥러닝 기반 신경망을 이용하여 손상을 검출할 수 있다.
구체적으로, 시설물 진단장치(100)가 촬영수단(140)을 통해 시설물의 대상 부재에 대한 영상을 획득하면, 균열 판단 신경망(121)에서 대상 부재의 영상을 패치단위로 나누고 해당 영상패치에 대해 균열의 유무를 판단한다.
이때, 상기 시설물 진단장치(100)가 균열 판단 신경망(121)에서 균열이 있다고 판단하면, 균열 구획화 신경망(122)에서 영상패치에 대하여 세부적으로 구획화를 실시한다.
상기 시설물 진단장치(100)가 이미지분석 엔진(120)을 통해 균열을 구획화한 영상에 대해 이진화 임계처리방식으로 전처리하여 노이즈를 제거하며, 보로노이 세션화 알고리즘을 사용하여 균열의 길이를 측정하기 위한 세션화를 수행한 후 영상이미지를 데이터화하고, 이러한 균열 데이터를 추적하여 균열의 시작 또는 종료 위치를 탐색한 후 픽셀데이터로 취합하고, 대상 부재의 QR코드 정보를 이용하여 픽셀당 기준단위 길이를 추출해내며, 추출된 픽셀당 기준단위 길이로부터 균열 길이를 산출한다.
그리고, 상기 시설물 진단장치(100)가 이미지분석 엔진(120)을 통해 픽셀데이터가 갖는 방향성을 벡터값으로 프로파일링 처리하여 균열 폭을 산출한다.
즉, 상기 시설물 진단장치(100)는 딥러닝 기반의 신경망을 이용하는 이미지분석 엔진(120)을 통해 시설물 측 대상 부재(1)에 대한 손상을 보다 정확하게 검출할 수 있다.
이와 같이, 상기 시설물 진단장치(100)가 촬영수단(140)과 이미지분석 엔진(120)을 통해 신경망을 이용한 딥러닝 기반 이미지 분석으로 산출되는 균열 길이 및 폭의 손상 검출 데이터는 상기 시설물 진단관리서버(200)가 공유하여 대상 부재(1)의 보수공법을 제안하는데 활용할 수 있다.
또한, 대상 부재(1)의 안전등급을 산출하는 데에도 활용할 수 있다.
여기에서, 상기 시설물 진단관리서버(200)는 시설물 진단장치(100)와 연동하여 정보를 공유하는 것으로서, 대상 부재(1)의 안전등급을 자체적으로 산출할 수 있으며, 상기 시설물 진단장치(100)에서 산출한 안전등급과 비교하여 대상 부재(1)에 대한 보수공법을 제안할 수도 있다.
한편, 도 20은 본 발명에 있어 대상 부재의 이미지 분석에 의한 균열 길이와 폭을 산출한 상태를 나타낸 예시도이다.
이상의 설명은 본 발명을 예시적으로 설명한 것이고, 명세서에 게시된 실시예는 본 발명의 기술사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정과 변형 또는 단계의 치환 등이 가능할 것이다. 그러므로 본 발명의 보호범위는 청구범위에 기재된 사항에 의해 해석되고, 그와 균등한 범위 내에 있는 기술적 사항도 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1: 대상 부재 10: QR코드
100: 시설물 진단장치 110: 전자야장 엔진
120: 이미지분석 엔진 121: 균열판단 신경망
122: 균열구획화 신경망 130: 태깅수단
140: 촬영수단 200: 시설물 진단관리서버
100: 시설물 진단장치 110: 전자야장 엔진
120: 이미지분석 엔진 121: 균열판단 신경망
122: 균열구획화 신경망 130: 태깅수단
140: 촬영수단 200: 시설물 진단관리서버
Claims (5)
- (A) 시설물의 대상 부재에 식별정보를 부착하되, 시설물 진단관리서버에 시설물의 대상부재별 도면정보는 물론 손상유형코드와 이에 매칭되는 도면코드, 손상발생원인코드, 보수보강공법코드를 탑재하고, 시설물 진단장치에 벡터 CAD 기반의 전자야장 엔진 및 식별정보 태깅수단을 탑재하여 사전 준비하는 단계(S10);
(B) 상기 시설물 진단장치가 시설물 측 대상 부재에 부착된 식별정보를 태깅하면, 시설물 진단장치와 연동하는 시설물 진단관리서버로부터 대상 부재의 도면정보를 로딩하여 디스플레이되는 전자야장에 도면을 출력하는 단계(S20);
(C) 상기 시설물 진단장치가 대상 부재에 대한 위치별 손상정보를 입력받아 전자야장에 출력된 대상 부재의 도면에 표출하되, 입력된 손상정보에 매핑하여 시설물 진단관리서버로부터 해당 손상유형코드의 도면코드에 지정된 도면표기심볼로 도면상에 표시하는 단계(S30);
(D) 상기 시설물 진단장치가 대상 부재에 대한 위치별 손상정보를 바탕으로 대상 부재의 안전등급을 산출하는 단계(S40);
(E) 상기 시설물 진단관리서버가 상기 시설물 진단장치로부터 입력된 대상 부재의 위치별 손상정보를 기준으로 보수공법을 제안하는 단계(S50);
(F) 상기 시설물 진단관리서버가 상기 대상 부재에 대한 위치별 보수이력정보를 대상 부재의 전자야장에 출력된 도면상에 손상정보와 함께 표출하는 단계(S60); 를 포함하되,
상기 (D)단계에서는, 상기 시설물 진단장치가 대상 부재에 대한 위치별 손상유형코드를 기준으로 손상의 치수 또는 면적을 산출하는 단계(S41); 상기 시설물 진단장치가 산출한 치수 또는 면적을 바탕으로 대상 부재에 대한 손상율을 산정하는 단계(S42); 상기 시설물 진단장치가 산정된 손상율과 안전기준을 비교 분석하여 손상별 안전상태평가를 산정하는 단계(S43); 상기 시설물 진단장치가 대상 부재에 적어도 하나 이상 존재하는 손상에 대한 안전상태평가를 통합하여 최종적으로 대상 부재 전체에 대한 안전등급을 산출하는 단계(S44); 를 포함하며,
상기 (E)단계에서는, 상기 시설물 진단관리서버가 회차별 손상정보를 비교 분석하여 손상발생원인코드에 의한 손상발생원인을 제안하는 단계(S51); 상기 시설물 진단관리서버가 손상발생원인코드와 손상유형코드를 바탕으로 보수보강공법코드에 의한 보수공법을 제안하는 단계(S52); 상기 시설물 진단관리서버가 대상 부재에 대하여 복수의 보수공법이 제안된 경우에 보수의 순서를 선정하는 보수 우선순위 선정단계(S53); 를 포함하며,
상기 시설물의 대상 부재 식별정보는 QR코드로서, 시설물 진단장치에 탑재된 전자야장 엔진에 로그인되어 있을 때 실행되도록 URL을 생성하여 다른 장치에서는 태깅이 불가능하도록 구비한 것을 특징으로 하는 시설물 안전진단 및 유지관리 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 단계(S51)는, 상기 시설물 진단관리서버가 손상정보로서 손상 위치와 손상 치수 및 손상 면적의 변화 양상을 벡터값으로 산출하여 손상의 진행방향과 손상의 진행속도를 벡터값으로 산출하고, 산출된 손상의 진행방향과 진행속도에 관한 벡터값을 바탕으로 대상 부재의 손상발생원인코드에 의한 손상발생원인을 제안하며,
상기 단계(S52)는, 산출된 손상의 진행방향과 진행속도에 관한 벡터값을 바탕으로 위치별 손상에 대하여 보수보강공법코드에 의한 보수공법을 제안하는 것을 특징으로 하는 시설물 안전진단 및 유지관리 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 시설물 진단장치는 촬영수단과 이미지분석 엔진이 탑재되고;
상기 이미지분석 엔진에는 딥러닝 기반 신경망을 갖되, 촬영수단에 의해 획득되는 대상 부재의 영상을 패치단위로 나누고 해당 영상패치에 대하여 균열의 유무를 판단하는 균열 판단 신경망과, 상기 균열 판단 신경망을 통해 균열이 있다고 판단되는 영상패치에 대하여 세부적으로 구획화를 실시하는 균열 구획화 신경망을 포함하며;
(a) 상기 시설물 진단장치가 촬영수단을 통해 시설물의 대상 부재에 대한 영상을 획득하면, 균열 판단 신경망에서 대상 부재의 영상을 패치단위로 나누고 해당 영상패치에 대해 균열의 유무를 판단하는 단계;
(b) 상기 시설물 진단장치가 균열 판단 신경망에서 균열이 있다고 판단하면, 균열 구획화 신경망에서 영상패치에 대하여 세부적으로 구획화를 실시하는 단계;
(c) 상기 시설물 진단장치가 이미지분석 엔진을 통해 균열을 구획화한 영상에 대해 이진화 임계처리방식으로 전처리하여 노이즈를 제거하는 단계;
(d) 상기 시설물 진단장치가 보로노이 세션화 알고리즘을 사용하여 균열의 길이를 측정하기 위한 세션화를 수행한 후 영상이미지를 데이터화하고, 이러한 균열 데이터를 추적하여 균열의 시작 또는 종료 위치를 탐색한 후 픽셀데이터로 취합하고, 대상 부재의 QR코드 정보를 이용하여 픽셀당 기준단위 길이를 추출해내며, 추출된 픽셀당 기준단위 길이로부터 균열 길이를 산출하는 단계;
(e) 상기 시설물 진단장치가 픽셀데이터가 갖는 방향성을 벡터값으로 프로파일링 처리하여 균열 폭을 산출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 시설물 안전진단 및 유지관리 방법. - 제 3항에 있어서,
상기 시설물 진단장치가 촬영수단과 이미지분석 엔진을 통해 신경망을 이용한 딥러닝 기반 이미지 분석으로 산출되는 균열 길이 및 폭의 손상 검출 데이터를 상기 시설물 진단관리서버가 공유하여 대상 부재의 안전등급을 산출하고 보수공법을 제안하는데 활용하는 것을 특징으로 하는 시설물 안전진단 및 유지관리 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 시설물 측 대상 부재에 유실감지센서 유닛을 설치하여 시설물 진단관리서버 측으로 대상 부재에 대한 실시간 위치정보를 전송하도록 구비하되, QR코드에 이웃하여 설치하는 구성을 통해 대상 부재에 대한 안전진단과 유지관리 및 재난 대응에 활용할 수 있도록 하며,
상기 유실감지센서 유닛은,
에너지 하베스팅이 가능하도록 구비되는 태양광전지모듈;
상기 태양광전지모듈로부터 동작 전원을 공급받도록 연결 구비되고, 압전효과를 이용하여 대상 부재의 표면 전하에 대한 변위 여부를 측정하여 유실상태를 감지하는 압전센서;
상기 태양광전지모듈로부터 동작 전원을 공급받도록 연결 구비되고, 대상 부재 측 실시간 위치 파악을 가능하게 하는 GPS센서;
상기 태양광전지모듈로부터 동작 전원을 공급받도록 연결 구비되고, 시설물 진단관리서버와 무선통신을 가능하게 하는 통신모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 시설물 안전진단 및 유지관리 방법.
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