KR102114683B1 - 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 기록매체 - Google Patents

무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 기록매체 Download PDF

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Abstract

무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치는, 무인비행장치를 이용하여 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영하고, 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영한 이미지로부터 추출한 거대구조물에 대한 정보와 건축물에 대해 수집한 정보를 일치하는 교량구조물의 정보와 인덱싱하고, 교량 또는 건축물의 이상거동과 잔류변형을 평가하여 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시하고, 시뮬레이션 결과를 기초로 하여 해당 교량 또는 건축물에 대한 재난 발생 시 대응 시나리오 및 임무절차를 도출한다. 이에 따라, 거대구조물의 재난에 대한 피해 평가한계를 무인비행장치를 활용하여 극복함으로써 재난 상황의 장악력 및 골든타임 확보를 통해 지진 등의 재난에 대한에 의한 붕괴 등 2차 사고를 신속하게 예측할 수 있다.

Description

무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 기록매체{METHOD FOR LARGE SRUCTURES SAFETY DIAGNOSIS USING DRONE, DEVICE AND COMPUTER READABLE MEDIUM FOR PERFORMING THE METHOD}
본 발명은 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법 및 이를 수행하기 위한 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 거대구조물 지진 등의 재난에 대한 피해의 신속대응을 위해 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법 및 이를 수행하기 위한 장치에 관한 것이다.
최근 지진 등의 잦은 자연재해로 인해 구조물의 지진 위험성을 고려해 저층 건물과 교량의 내진 설계 기준을 강화하는 등 지진피해에 대한 관심이 고조되고 있으며, 한반도가 지진 안전지대가 아닌 것을 보여준다.
이에 따라 우리나라 전부 또한 교량, 터널, 고속철도, 댐 및 고층의 건축물과 같은 대형 구조물에는 언제 발생할지 모르는 이상 유무를 판단하기 위해 여러 가지 계측기기 등을 사용하고 있다.
각각의 계측기기로부터 계측된 데이터를 데이터베이스화시켜서 각종 구조물의 이상 유무를 판단하는 기초 자료로 사용하고 있으나 강풍, 지진, 또는 강설과 같은 재난이 임할 경우, 재난을 겪는 상황에서는 해당 구조물이 겪게 되는 재난의 정도를 정확히 파악하기 어려운 경우가 발생한다.
또한, 거대구조물의 견고함을 막연히 신뢰하고 평소처럼 이용하던 시민들이 뜻밖의 피해를 입게 되는 경우가 빈번히 발생됨에 따라, 이러한 구조물 특히 교량의 경우 해당 구조물이 겪게 되는 재난의 정도를 신속하게 판단할 수 있는 신속한 재난상황의 판단이 무엇보다 중요하다.
그러나, 종래의 재난 발생 시 대응 체제에 의한 사고 및 재난 정보 파악은 지상관측의 비효율적인 '현장파악 소요시간의 과다', '구두보고에 의한 정보왜곡의 우려', '소수의 전문가에 의한 판단으로 인한 객관성의 부재'로 인해 재난 상황의 장악력이 결여될 수 있다.
한국등록특허 제10-1248936호
본 발명의 일측면은 딥러닝 기술과 이미지 인덱싱 기술을 융합하여 거대구조물의 안전도를 전문가의 주관적인 판단이 아닌 객관적으로 정량화할 수 있는 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법 및 이를 수행하기 위한 장치를 제공한다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법은, 무인비행장치를 이용하여 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영하고, 상기 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영한 이미지로부터 적어도 하나의 교량 또는 건축물의 구조에 대한 정보를 추출하고, 상기 구조에 대한 정보가 추출된 해당 교량 또는 건축물에 대한 정보를 수집하고, 상기 이미지로부터 추출한 구조물에 대한 정보와 건축물에 대해 수집한 정보를 일치하는 교량구조물의 정보와 인덱싱하고, 상기 인덱싱된 정보를 중심으로 상기 교량 또는 건축물의 이상거동과 잔류변형을 평가하여 구축한 데이터베이스를 이용하여 상기 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물의 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시하고, 상기 시뮬레이션 결과를 기초로 하여 해당 교량 또는 건축물에 대한 안전도를 정량화하여 평가한 뒤 재난 발생 시 대응 시나리오 및 임무절차를 도출한다.
상기 수집한 정보를 일치하는 교량구조물의 정보와 인덱싱하는 것은, 상기 이미지로부터 추출한 구조에 대한 정보 및 상기 이미지로부터 구조에 대한 정보를 추출한 교량 또는 건축물에 대해 수집한 정보를 분석하고, 상기 추출한 정보 및 수집한 정보에 대해 분석한 결과를 해당하는 교량 또는 건축물 별로 정보 집합을 형성하고, 상기 정보 집합을 이미지의 해당 교량 또는 건축물에 인덱싱할 수 있다.
상기 건축물에 대해 수집한 정보는, 상기 이미지로부터 추출된 데이터를 제외하여 해당 교량 또는 건축물에 대한 정보를 의미할 수 있다.
상기 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는 것은, 상기 교량 또는 건축물에 이상거동과 잔류변형이 발생하지 않더라도 실험을 통해 해당 교량 또는 건축물에 대한 대응 시나리오 및 임무절차를 도출할 수 있다.
상기 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는 것은, 상기 이상거동과 잔류변형이 발생하여 안전도에 대한 평가 결과가 일정 기준 이상인 교량 또는 건축물이 재난 발생에 대비한 대피시설인 경우, 해당 대피시설의 관리자에게 경고신호를 송출하여 상기 교량 또는 건축물의 내부 이미지를 요청할 수 있다.
상기 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시하는 것은, 상기 교량 또는 건축물의 내부 이미지가 제공되는 경우, 상기 내부 이미지 및 인덱싱된 정보를 중심으로 상기 대피시설의 이상거동과 잔류변형을 재평가할 수 있다.
상기 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는 것은, 상기 재평가된 대피시설에 대한 대응 시나리오 및 임무절차를 재도출할 수 있다.
상기 교량 또는 건축물에 대한 정보를 추출하는 것은, 지리정보시스템을 활용하여 상기 무인비행장치의 위치정보를 수신하여 촬영한 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물의 정확한 위치를 파악하여 상기 교량 또는 건축물의 정보를 추출할 수 있다.
상기 교량 또는 건축물에 대한 정보를 추출하는 것은, 상기 무인비행장치의 위치정보를 수신하여 좌표를 포함한 3D 모델로 생성하여 저장하고, 상기 무인비행장치의 위치정보, 상기 이미지를 촬영한 각도 및 상기 좌표를 포함한 3D 모델을 연산하여 상기 무인비행장치가 촬영한 영상의 좌표를 확인할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에는 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치는, 무인비행장치를 이용하여 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영하는 촬영부; 상기 촬영부에서 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영한 이미지로부터 교량 또는 건축물의 구조에 대한 정보를 추출하고, 상기 구조에 대한 정보에 추출된 해당 교량 또는 건축물에 대한 정보를 수집하는 이미지 분석부; 상기 촬영부에서 촬영한 이미지로부터 추출한 교량 또는 건축물의 구조에 대한 정보와 상기 교량 또는 건축물에 대해 수집한 정보를 일치하는 교량 또는 건축물의 정보와 인덱싱하는 인덱싱부; 상기 인덱싱된 정보를 중심으로 상기 교량 또는 건축물의 이상거동과 잔류변형을 평가하여 구축한 데이터베이스를 이용하여 상기 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물의 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시하는 시뮬레이션부; 상기 시뮬레이션 결과를 기초로 하여 해당 교량 또는 건축물에 대한 안전도를 정량화하여 평가한 뒤 재난 발생 시 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는 시나리오부;를 포함한다.
상기 인덱싱부는, 상기 촬영부에서 촬영한 이미지로부터 추출한 구조물에 대한 정보를 분석하는 제1 정보분석부; 상기 이미지로부터 구조에 대한 정보를 추출한 교량 또는 건축물에 대해 수집한 정보를 분석하는 제2 정보분석부; 상기 제1 정보분석부 및 제2 정보분석부에서 분석한 정보를 해당하는 교량 또는 건축물 별로 정보 집합을 형성하는 집합생성부; 상기 정보 집합을 이미지의 해당 교량 또는 건축물에 인덱싱하는 색인부;를 포함할 수 있다.
상기 건축물에 대해 수집한 정보는, 상기 이미지로부터 추출된 데이터를 제외하여 해당 교량 또는 건축물에 대한 정보를 수집할 수 있다.
상기 시나리오부는, 상기 교량 또는 건축물에 이상거동과 잔류변형이 발생하지 않더라도 실험을 통해 해당 교량 또는 건축물에 대한 대응 시나리오 및 임무절차를 도출할 수 있다.
상기 시나리오부는, 상기 이상거동과 잔류변형이 발생하여 안전도에 대한 평가 결과가 일정 기준 이상인 교량 또는 건축물이 재난 발생에 대비한 대피시설인 경우, 해당 대피시설의 관리자에게 경고신호를 송출하여 상기 교량 또는 건축물의 내부 이미지를 요청할 수 있다.
상기 시뮬레이션부는, 상기 교량 또는 건축물의 내부 이미지가 제공되는 경우, 상기 내부 이미지 및 인덱싱된 정보를 중심으로 상기 대피시설의 이상거동과 잔류변형을 재평가할 수 있다.
상기 시나리오부는, 상기 시뮬레이션부에 의해 재평가된 대피시설에 대한 대응 시나리오 및 임무절차를 재도출할 수 있다.
상기 이미지 분석부는, 지리정보시스템을 활용하여 상기 무인비행장치의 위치정보를 수신하여 촬영한 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물의 정확한 위치를 파악하여 상기 교량 또는 건축물의 정보를 추출할 수 있다.
상기 이미지 분석부는, 상기 무인비행장치의 위치정보를 수신하여 좌표를 포함한 3D 모델로 생성하여 저장하고, 상기 무인비행장치의 위치정보, 상기 이미지를 촬영한 각도 및 상기 좌표를 포함한 3D 모델을 연산하여 상기 무인비행장치가 촬영한 영상의 좌표를 확인할 수 있다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, BIM(Building Information Modeling), 사물 인터넷 또는 빅데이터 등과 연계하여 다각적으로 활용할 수 있으며, 전문가의 육안과 판단에 의존하는 주관적인 교량안전평가를 이미지 인덱싱 기술을 통해 오차를 정량화할 수 있다.
또한, 거대구조물의 지진 등의 재난에 대한 피해 평가한계를 무인비행장치를 활용하여 극복함으로써 지진 등의 재난에 대한 피해 상황의 장악력 및 골든타임 확보를 통해 지진 등의 재난에 의한 붕괴 등 2차 사고를 신속하게 예측할 수 있다.
또한, 딥러닝 기술에 적용하여 실제 지진 등의 재난이 일어나지 않아 거대구조물의 이상거동이 발생하지 않더라도 딥러닝 학습모형 실험을 통해 기계학습이 가능하여 거대구조물에 의한 도시의 고립 또는 인명피해 등의 사고를 예방할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치를 도시한 블록도이다.
도 3은 도 2의 인덱싱부를 자세히 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 5는 도 4의 정보를 이미지에 인덱싱하는 과정을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 6은 도 4의 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는 과정을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 7은 안전도 평가 결과 일정 기준 이상인 거대구조물이 대피시설인 경우 대응 방안에 대한 과정을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 발명이 제안하는 무인비행장치가 촬영한 이미지가 수직 평면뷰가 아닌 경우 좌표를 확인하는 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
본 발명은 딥러닝 기술과 이미지 인덱싱 기술을 융합하여 거대구조물의 오차를 객관적으로 정량화할 수 있는 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법 및 이를 수행하기 위한 장치이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 시스템(10)은 무인비행장치(300) 및 거대구조물 안전진단 장치(100)를 포함한다.
본 발명에 따른 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영하는 무인비행장치(300)는 IP카메라 등의 네트워크에 접속하여 다른 장치들과 통신이 가능한 장치일 수 있다.
무인비행장치(300)는 거대구조물 안전진단 장치(100)에 의해 조종되어 특정한 위치를 촬영할 수도 있고, 저장되어 있는 좌표를 이용하여 지정된 위치에서만 촬영할 수도 있고, 교량 또는 건축물 등의 거대구조물을 판별하여 거대구조물이 존재하는 위치에서 촬영할 수도 있다.
무인비행장치(300)에는 위치추적기(GPS) 등의 무인비행장치(300)가 비행중인 위치를 추적할 수 있는 장치가 설치되어 있을 수 있고, 거대구조물 안전진단 장치(100)는 위치 정보를 이용하여 촬영하는 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 대한 정보를 수집할 수 있다.
본 발명에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치(100)는 무인비행장치(300)가 촬영한 이미지를 제공받을 수 있고, 제공된 이미지를 이용하여 도시의 거대구조물에 대한 안전도를 정량화하여 평가할 수 있다.
본 발명에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치(100)는 거대구조물의 주요 표적을 도출하여 지진 등의 재난에 대한 피해 거대구조물 안전 평가 표준 지표인 데이터베이스를 구축할 수 있고, 이를 재난에 대한 피해 딥러닝 학습모형에 적용할 수 있다.
본 발명에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치(100)는 사용자가 소지하는 장치로써 이동성을 갖거나 고정될 수 있고, 스마트폰, 모바일 장치, 디바이스(device), 기구(apparatus), 단말(terminal), UE(user equipment), MS(mobile station), 무선기기(wireless device), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.
또한, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치(100)는 운영체제(Operation System; OS), 즉 시스템을 기반으로 다양한 소프트웨어를 실행하거나 제작할 수 있다.
여기서, 운영체제는 소프트웨어가 장치의 하드웨어를 사용할 수 있도록 하기 위한 시스템 프로그램으로서, 안드로이드 OS, iOS, 윈도우 모바일 OS, 바다 OS, 심비안 OS, 블랙베리 OS 등 모바일 컴퓨터 운영체제를 모두 포함할 수 있다.
또한, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치(100)는 모바일 컴퓨터 운영체제뿐만 아니라, 장치 또는 서버의 형태를 가지며 모바일 장치 등의 정보를 수집할 수 있는 장치로부터 정보를 수집할 수 있고, 수집된 정보를 이용하여 거대구조물의 안전을 진단할 수 있는 장치를 모두 포함할 수 있다.
거대구조물 안전진단 장치(100)가 컴퓨터 장치인 경우, 각각의 구성요소는 물리적인 모듈로 구현될 수 있다. 반면, 거대구조물 안전진단 장치(100)가 달빅 가상 머신의 형태로 구현되는 경우, 각각의 구성요소는 후술하는 기능들을 수행할 수 있도록 소프트웨어적으로 구현될 수 있다.
이하, 각각의 구성요소에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치를 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하여, 도 1의 거대구조물 안전진단 장치(100)를 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 거대구조물 안전진단 장치(100)는 촬영부(110), 이미지 분석부(130), 인덱싱부(150), 시뮬레이션부(170) 및 시나리오부(190)를 포함할 수 있다.
촬영부(110)는 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영하는 무인비행장치(300)의 촬영 위치를 지정할 수 있고, 무인비행장치(300)로부터 수신되는 촬영한 이미지를 파일로 저장하여 이미지 분석부(130)로 제공할 수 있다.
이미지 분석부(130)는 촬영부(110)로부터 제공받은 이미지가 2차원 이미지인 경우, 교량 또는 건축물 등의 거대구조물을 2차원 x-y 좌표에 대입하여 해당 거대구조물의 구조 정보를 추출할 수 있다.
한편, 이미지 분석부(130)는 촬영부(110)로부터 제공받은 이미지가 3차원 이미지인 경우, 교량 또는 건축물 등의 거대구조물을 2차원 이미지로 변형한 뒤 x-y 좌표에 대입하여 해당 거대구조물의 구조 정보를 추출할 수 있다.
이로부터, 이미지 분석부(130)는 x-y 좌표에 대입된 이미지를 로케이션 인텔리전스(location intelligence) 기술(Location Intelligence Application in Digital Data Activity Dimensioning in Smart Cities, NDSL, Jensen, M., Gutierrez, J., Pedersen, J., 2014) 등의 이미지에 존재하는 지리정보에 따라 거대구조물을 분석하는 기술을 이용하여 거대구조물의 정보를 추출하거나 수집할 수 있다.
즉, 이미지 분석부(130)는 무인비행장치(300)로부터 위치정보를 수신할 수 있고, 지리정보시스템을 활용하여 수신된 위치정보를 확인할 수 있고, 확인된 위치정보를 이용하여 촬영한 이미지에 존재하는 거대구조물의 정확한 위치를 파악할 수 있다.
이로부터, 이미지 분석부(130)는 촬영된 이미지로부터 거대구조물인 교량 또는 건축물에 대한 구조 및 상태를 추출할 수 있고, 추출한 거대구조물에 해당하는 정보를 수집할 수 있다.
또한, 이미지 분석부(130)는 이미지로부터 추출된 거대구조물에 대한 정보를 제외한 이미지로부터 추출할 수 없는 정보를 수집할 수 있고, 중복되어 수집된 정보의 경우 삭제하여 정보를 가공할 수 있다.
여기서, 이미지로부터 추출한 구조물에 대한 정보란 이미지로부터 추출될 수 있는 정보인 하중, 외벽의 상태, 기울임 등을 의미할 수 있고, 수집한 정보란 해당 거대구조물의 연식, 설계자, 건축사, 철근의 구조 또는 상태 등의 정보를 의미할 수 있다.
인덱싱부(150)는 이미지 분석부(130)로부터 추출한 정보와 수집한 정보를 제공받아 분석할 수 있고, 분석한 결과를 이용하여 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 대한 새로운 정보를 생성할 수 있다.
여기서, 새로운 정보를 생성하는 것은 2D 또는 3D의 선형적인 관계들의 집합으로 직접 저장될 수 없는 많은 정보를 포함한 이미지 데이터를 이미지 프로세싱 기술과 정보 분류를 통해 생성할 수 있다.
인덱싱부(150)는 새롭게 생성된 정보, 추출한 정보 및 수집한 정보를 이용하여 정보 집합을 생성할 수 있고, 생성한 정보 집합을 해당되는 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 인덱싱할 수 있다.
여기서, 정보 집합을 해당되는 거대구조물에 인덱싱하는 것은 이미지에 해당하는 정보 또는 문서를 색인하는 이미지 인덱싱 등의 기술을 이용하여 해당 이미지에 정보 집합을 인덱싱할 수 있다.
시뮬레이션부(170)는 이미지에 인덱싱된 정보를 중심으로 교량 또는 건축물 등 거대구조물의 이상거동과 잔류변형을 평가할 수 있고, 평가 결과를 이용하여 데이터베이스를 구축할 수 있다.
여기서, 거대구조물의 이상거동과 잔류변형을 평가하는 것은 주요 표적의 변화를 감지할 수 있는 오차율 연산 알고리즘 등의 이미지에 존재하는 거대구조물의 변화를 감지할 수 있는 알고리즘을 이용하여 이상거동과 잔류변형을 도출하여 평가할 수 있다.
또한, 시뮬레이션부(170)는 각 거대구조물의 평가 결과에 의해 구축된 데이터베이스를 이용하여 각 교량 또는 건축물 등 거대구조물들에 대해 지진 등의 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시할 수 있다.
시뮬레이션부(170)는 시나리오부(190)로부터 내부 이미지를 제공받는 경우, 제공받은 내부 이미지 및 인덱싱된 정보를 이용하여 해당 거대구조물의 이상거동과 잔류변형을 재평가할 수 있다.
여기서, 시뮬레이션부(170)는 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 대한 평가 결과로 해당 거대구조물의 이상거동과 잔류변형이 발견되지 않아도 지진 등의 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시할 수 있다.
시나리오부(190)는 시뮬레이션부(170)의 시뮬레이션 결과를 기초로 하여 각 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 대한 안전도를 정량화하여 평가할 수 있고, 지진 등의 재난 발생 시 해당 거대구조물에 대한 대응 시나리오 및 임무절차를 도출할 수 있다.
여기서, 거대구조물에 대한 대응 시나리오는 재난 발생 시 거대구조물의 붕괴 위험에 따른 시민들의 이동 경로 등을 의미할 수 있고, 임무절차는 응급대원들의 재난 발생 시 대처해야 할 행동 강령 등을 의미할 수 있다.
시나리오부(190)는, 지진 등의 재난에 대한 대피로 획득 등의 인명피해를 감소시키기 위한 대응 시나리오 및 임무절차뿐만 아니라 재난에 의한 붕괴 등의 2차 사고를 예측하여 2차 사고에 대비한 임무를 도출할 수 있다.
또한, 시나리오부(190)는 이상거동과 잔류변형이 발생하여 안전도에 대한 평가 결과가 일정 기준 이상인 교량 또는 건축물이 재난 발생에 대비한 대피시설인 경우, 해당 대피시설의 관리자에게 경고신호를 송출하여 상기 교량 또는 건축물의 내부 이미지를 요청할 수 있다.
여기서, 내부 이미지는 해당 대피시설의 관리자의 스마트폰, 디지털 카메라 등의 촬영할 수 있는 장치로 촬영한 영상을 의미할 수 있고, 해당 대피시설의 관리자는 균열 부분만 촬영하여 전송할 수도 있다.
시나리오부(190)는 제공받은 내부 이미지를 시뮬레이션부(170)로 제공하여 해당 거대구조물의 이상거동과 잔류변형에 대해 재평가를 요청할 수 있고, 재평가된 이상거동과 잔류변형을 이용하여 대응 시나리오를 재도출할 수 있다.
한편, 시나리오부(190)는 도출된 대응 시나리오 및 임무절차를 해당 공공기관 홈페이지 또는 재난 관련 홈페이지 등의 일반 시민들도 확인하여 대처할 수 있도록 게시할 수 있다.
도 3은 도 2의 인덱싱부를 자세히 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 인덱싱부(150)는 제1 정보분석부(151), 제2 정보분석부(153), 집합생성부(155) 및 색인부(157)를 포함하는 것을 확인할 수 있다.
제1 정보분석부(151)는 이미지 분석부(130)에서 이미지로부터 추출한 거대구조물의 구조에 대한 정보를 분석할 수 있고, 해당 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 인덱싱하기 위해 분석한 결과를 저장할 수 있다.
즉, 제1 정보분석부(151)는 이미지로부터 추출한 정보인 하중, 외벽의 상태 등 이미지로부터 추출되는 정보를 분석하여 해당 거대구조물의 안전진단을 위한 정보를 도출할 수 있다.
제2 정보분석부(153)는 이미지 분석부(130)에서 수집한 정보를 분석할 수 있고, 해당 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 인덱싱하기 위해 분석한 결과를 저장할 수 있다.
즉, 제2 정보분석부(153)는 추출된 정보에 해당하는 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 대해 수집한 정보인 해당 거대구조물의 연식, 철근의 구조 또는 상태 등의 정보를 분석하여 해당 거대구조물의 안전진단을 위한 정보를 도출할 수 있다.
집합생성부(155)는 제1 정보분석부(151) 및 제2 정보분석부(153)에서 분석한 정보가 제공될 수 있고, 제공된 정보를 이용하여 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 대한 새로운 정보를 생성할 수 있다.
집합생성부(155)는 생성한 새로운 정보, 제1 정보분석부(151) 및 제2 정보분석부(153)에서 분석한 정보를 교량 또는 건축물 등의 거대구조물 별로 분류하여 정보 집합을 생성할 수 있다.
색인부(157)는 집합생성부(155)에서 생성한 정보 집합을 제공받을 수 있고, 제공된 정보 집합을 촬영부(110)에서 촬영한 이미지에 해당하는 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 인덱싱할 수 있다.
이하에서는, 도 4 내지 도 6을 참조하여 거대구조물 안전진단 방법을 구체적으로 설명하도록 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
IP카메라 등의 네트워크에 접속하여 다른 장치들과 통신이 가능한 무인비행장치(300)를 이용하여 교량 또는 건축물 등의 거대구조물이 존재하는 도시를 촬영할 수 있다(S1100).
여기서, 무인비행장치(300)가 촬영한 영상은 2차원 영상 또는 3차원 이미지일 수 있다. 촬영한 거대구조물에 대한 영상이 2차원 이미지인 경우 2차원 x-y 좌표에 대입할 수 있고, 3차원 이미지인 경우, 2차원으로 변형하여 2차원 x-y 좌표에 대입할 수 있다.
무인비행장치(300)로부터 위치정보를 수신할 수 있고, 지리정보시스템을 활용하여 수신된 위치정보를 확인할 수 있고, 확인된 위치정보를 이용하여 촬영한 이미지에 존재하는 거대구조물의 정확한 위치를 파악할 수 있다.
정확한 위치를 확인하여 지리정보에 따라 거대구조물을 분석하는 기술인 로케이션 인텔리전스(location intelligence) 등의 기술을 이용하여 x-y 좌표에 대입된 교량 또는 건축물 등 거대구조물의 구조에 대한 정보를 추출할 수 있다(S1300).
여기서, 이미지로부터 추출한 구조물에 대한 정보란 하중, 외벽의 상태, 기울임 등 거대구조물의 외적 형상만 확인할 수 있는 이미지로부터 추출될 수 있는 정보를 의미할 수 있다.
한편, 촬영한 이미지로부터 정보가 추출된 거대구조물에 해당하는 정보를 미디어 장치 등의 건축물의 정보를 수집할 수 있는 서버 또는 장치를 이용하여 수집할 수 있다(S1500).
이미지로부터 정보를 추출하는 방법과 마찬가지로, 거대구조물의 정보를 수집하는 것은 지리정보에 따라 거대구조물을 분석하는 기술인 로케이션 인텔리전스(location intelligence) 등의 기술을 이용할 수 있다.
여기서, 수집한 거대구조물에 대한 정보는 정보인 해당 거대구조물의 연식, 철근의 구조 또는 상태 등의 정보를 의미할 수 있고, 중복되어 수집된 정보의 경우 삭제하여 정보를 가공할 수 있다.
추출한 정보 및 수집한 정보를 분석하여 해당 거대구조물에 대한 새로운 정보를 생성할 수 있고, 생성된 정보, 추출한 정보 및 수집한 정보를 이용하여 생성된 정보 집합을 해당되는 교량 및 건축물에 인덱싱할 수 있다(S1700).
여기서, 정보 집합을 해당되는 거대구조물에 인덱싱하는 것은 이미지에 해당하는 정보 또는 문서를 색인하는 이미지 인덱싱 등의 기술을 이용하여 해당 이미지에 정보 집합을 인덱싱할 수 있다.
이미지에 인덱싱된 정보를 중심으로 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 대한 지진 등의 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시할 수 있고, 시뮬레이션 결과를 기초로 하여 각 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 대한 대응 시나리오 및 임무절차를 도출할 수 있다(S1900).
여기서 시뮬레이션을 실시하는 것은, 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 대한 이상거동과 잔류변형이 발견되지 않아도 지진 등의 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시할 수 있다.
도 5는 도 4의 정보를 인덱싱하는 과정을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 5를 참조하여, 본 발명에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법의 인덱싱하는 과정을 구체적으로 설명하기로 한다.
네트워크에 접속하여 다른 장치들과 통신이 가능한 무인비행장치(300)를 이용하여 촬영한 이미지로부터 추출한 거대구조물의 구조에 대한 정보를 분석할 수 있다(S1510).
이미지로부터 추출한 정보인 하중, 외벽의 상태 등 이미지로부터 추출되는 정보를 분석하여 해당 거대구조물의 안전진단을 위한 정보를 도출할 수 있고, 도출된 결과는 해당 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 인덱싱하기 위해 저장할 수 있다.
한편, 거대구조물의 구조에 대한 정보가 추출된 교량 또는 건축물에 대해 수집한 정보인 철근의 구조 또는 상태, 거대구조물의 연식 등의 정보를 분석할 수 있다(S1550).
수집한 철근의 구조 또는 상태, 거대구조물의 연식 등의 정보를 분석하여 안전진단을 위한 정보를 도출할 수 있고, 도출된 결과는 해당 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 인덱싱하기 위해 저장할 수 있다.
분석하여 도출된 정보를 이용하여 교량 또는 건축물 등의 거대구조물 별로 분류하여 정보 집합을 생성할 수 있고, 생성한 정보 집합을 이미지에 해당하는 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 인덱싱할 수 있다(S1570).
도 6은 도 4의 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는 과정을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 6을 참조하여, 본 발명에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법의 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는 과정을 구체적으로 설명하기로 한다.
네트워크에 접속하여 다른 장치들과 통신이 가능한 무인비행장치(300)를 이용하여 촬영한 이미지에 인덱싱된 정보를 중심으로 교량 또는 건축물 등 거대구조물의 이상거동과 잔류변형을 평가할 수 있다(S1710).
여기서, 거대구조물의 이상거동과 잔류변형을 평가하는 것은 주요 표적의 변화를 감지할 수 있는 오차율 연산 알고리즘 등의 이미지에 존재하는 거대구조물의 변화를 감지할 수 있는 알고리즘을 이용하여 이상거동과 잔류변형을 도출하여 평가할 수 있다.
해당 거대구조물의 이상거동과 잔류변형의 평가 결과를 기초로 하여 데이터베이스를 구축할 수 있고(S1730), 구축한 데이터베이스를 이용하여 이미지에 존재하는 각 교량 또는 건축물 등 거대구조물의 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시할 수 있다(S1750).
여기서, 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 대한 평가 결과 해당 거대구조물의 이상거동과 잔류변형이 발견되지 않아도 지진 등의 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시할 수 있다.
시뮬레이션 결과를 기초로 하여 해당 교량 또는 건축물 등의 거대구조물에 대한 안전도를 정량화할 수 있고(S1770), 정량화된 안전도를 기 설정된 기준에 따라 평가할 수 있다(S1790).
평가된 결과에 따라 지진 등의 재난 발생 시 해당 거대구조물에 대한 대피로 획득 등의 인명피해를 감소시키기 위한 대응 시나리오 및 임무절차를 도출할 수 있다.
여기서, 거대구조물에 대한 대응 시나리오는 재난 발생 시 거대구조물의 붕괴 위험에 따른 시민들의 이동 경로 등을 의미할 수 있고, 임무절차는 응급대원들의 재난 발생 시 대처해야 할 행동 강령 등을 의미할 수 있다.
또한, 지진 등의 재난에 대한 대피로 획득 등의 1차 사고에 대비하여 인명피해를 감소시키기 위한 대응 시나리오 및 임무절차뿐만 아니라 붕괴 등의 2차 사고를 예측할 수 있고, 이로부터 2차 사고에 대비한 임무를 도출할 수 있다.
한편, 도출된 대응 시나리오 및 임무절차를 해당 공공기관 홈페이지 또는 재난 관련 홈페이지 등의 일반 시민들도 확인하여 대처할 수 있도록 게시할 수 있다.
도 7은 안전도 평가 결과 일정 기준 이상인 거대구조물이 대피시설인 경우 대응 방안에 대한 과정을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
이상거동과 잔류변형이 발생하여 안전도에 대한 평가 결과가 일정 기준 이상인 교량 또는 건축물이 재난 발생에 대비한 대피시설인 경우(S1910), 해당 대피시설의 관리자에게 경고신호를 송출하여 교량 또는 건축물의 내부 이미지를 요청할 수 있다(S1930).
여기서, 내부 이미지는 해당 대피시설의 관리자의 스마트폰, 디지털 카메라 등의 촬영할 수 있는 장치로 촬영한 영상을 의미할 수 있고, 해당 대피시설의 관리자는 균열 부분만 촬영하여 전송할 수도 있다.
제공받은 내부 이미지 및 인덱싱된 정보를 이용하여 해당 거대구조물의 이상거동과 잔류변형을 재평가할 수 있고(S1950), 재평가된 이상거동과 잔류변형을 이용하여 대응 시나리오를 재도출할 수 있다(S1970).
도 8은 본 발명이 제안하는 무인비행장치가 촬영한 이미지가 수직 평면뷰가 아닌 경우 좌표를 확인하는 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
본 발명이 제안하는 무인비행장치가 촬영한 이미지가 기울어져 있어 무인비행장치가 촬영한 이미지에 해당하는 정확한 위치정보를 확인할 수 없는 경우, 무인비행장치의 위치정보를 수신할 수 있고, 이를 이용하여 좌표를 포함한 3D 모델로 생성하여 저장할 수 있다.
수신된 무인비행장치의 위치정보, 이미지를 촬영한 각도 및 생성한 좌표를 포함한 3D 모델을 연산하여 무인비행장치가 촬영한 이미지의 좌표를 확인할 수 있다.
여기서, 좌표를 포함한 3D 모델을 연산하여 무인비행장치가 촬영한 이미지의 좌표를 확인하는 것은 좌표를 포함한 3D 모델을 촬영한 이미지에 인덱싱하고, 인덱싱 된 촬영한 이미지의 모서리인 4개의 각을 이용하여 정확한 좌표를 확인할 수 있다.
이로부터, 본 발명이 제안하는 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법을 이용하여 무인비행장치가 촬영한 이미지가 수직 평면뷰가 아니더라도 촬영한 이미지의 실제 좌표를 정확하게 확인할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 거대구조물 안전진단 방법은 2D 이미지뿐만 아니라 3D 이미지에도 인덱싱이 가능하므로, 저장되어 있는 이미지 데이터를 검색하고, 도서관의 책을 찾아내는 수준을 넘어서 이미지를 좌표기준으로 중첩시키고 비교 및 분석하여 새로운 정보를 획득할 수 있다.
이와 같은, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법은 어플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드 뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10: 거대구조물 안전진단 시스템
100: 거대구조물 안전진단 장치
110: 촬영부
130: 이미지 분석부
150: 인덱싱부
151: 제1 정보분석부
153: 제2 정보분석부
155: 집합생성부
157: 색인부
170: 시뮬레이션부
190: 시나리오부
300: 무인비행장치

Claims (19)

  1. 무인비행장치를 이용하여 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영하고,
    상기 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영한 이미지로부터 적어도 하나의 교량 또는 건축물의 구조에 대한 정보를 추출하고,
    상기 구조에 대한 정보가 추출된 해당 교량 또는 건축물에 대한 정보를 수집하고,
    상기 이미지로부터 추출한 구조물에 대한 정보와 건축물에 대해 수집한 정보를 일치하는 교량구조물의 정보와 인덱싱하고,
    상기 인덱싱된 정보를 중심으로 상기 교량 또는 건축물의 이상거동과 잔류변형을 평가하여 구축한 데이터베이스를 이용하여 상기 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물의 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시하고,
    상기 시뮬레이션 결과를 기초로 하여 해당 교량 또는 건축물에 대한 안전도를 정량화하여 평가한 뒤 재난 발생 시 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하되,
    상기 교량 또는 건축물에 대한 정보를 추출하는 것은,
    상기 이미지가 2차원 이미지인 경우에는 2차원 이미지를 2차원 x-y좌표에 대입하여 상기 교량 또는 건축물의 구조에 대한 정보를 추출하는 것이며, 상기 이미지가 3차원 이미지인 경우에는 3차원 이미지를 2차원 이미지로 변형 후 2차원 x-y좌표에 대입하여 상기 교량 또는 건축물의 구조에 대한 정보를 추출하는 것인, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 수집한 정보를 일치하는 교량구조물의 정보와 인덱싱하는 것은,
    상기 이미지로부터 추출한 구조에 대한 정보 및 상기 이미지로부터 구조에 대한 정보를 추출한 교량 또는 건축물에 대해 수집한 정보를 분석하고,
    상기 추출한 정보 및 수집한 정보에 대해 분석한 결과를 해당하는 교량 또는 건축물 별로 정보 집합을 형성하고,
    상기 정보 집합을 이미지의 해당 교량 또는 건축물에 인덱싱하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 교량 또는 건축물에 대해 수집한 정보는,
    상기 이미지로부터 추출된 데이터를 제외하여 해당 교량 또는 건축물에 대한 정보를 의미하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는 것은,
    상기 교량 또는 건축물에 이상거동과 잔류변형이 발생하지 않더라도 실험을 통해 해당 교량 또는 건축물에 대한 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는 것은,
    상기 이상거동과 잔류변형이 발생하여 안전도에 대한 평가 결과가 일정 기준 이상인 교량 또는 건축물이 재난 발생에 대비한 대피시설인 경우, 해당 대피시설의 관리자에게 경고신호를 송출하여 상기 교량 또는 건축물의 내부 이미지를 요청하는 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 교량 또는 건축물의 내부 이미지가 제공되는 경우, 상기 내부 이미지 및 인덱싱된 정보를 중심으로 상기 대피시설의 이상거동과 잔류변형을 재평가하는 것을 더 포함하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 재평가된 대피시설에 대한 대응 시나리오 및 임무절차를 재도출하는 것을 더 포함하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 교량 또는 건축물에 대한 정보를 추출하는 것은,
    지리정보시스템을 활용하여 상기 무인비행장치의 위치정보를 수신하여 촬영한 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물의 정확한 위치를 파악하여 상기 교량 또는 건축물의 정보를 추출하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법.
  9. 삭제
  10. 제 1 항에 따른 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  11. 무인비행장치를 이용하여 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영하는 촬영부;
    상기 촬영부에서 교량 또는 건축물이 존재하는 도시를 촬영한 이미지로부터 교량 또는 건축물의 구조에 대한 정보를 추출하고, 상기 구조에 대한 정보에 추출된 해당 교량 또는 건축물에 대한 정보를 수집하는 이미지 분석부;
    상기 촬영부에서 촬영한 이미지로부터 추출한 교량 또는 건축물의 구조에 대한 정보와 상기 교량 또는 건축물에 대해 수집한 정보를 일치하는 교량 또는 건축물의 정보와 인덱싱하는 인덱싱부;
    상기 인덱싱된 정보를 중심으로 상기 교량 또는 건축물의 이상거동과 잔류변형을 평가하여 구축한 데이터베이스를 이용하여 상기 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물의 재난에 대한 피해 시뮬레이션을 실시하는 시뮬레이션부;
    상기 시뮬레이션 결과를 기초로 하여 해당 교량 또는 건축물에 대한 안전도를 정량화하여 평가한 뒤 재난 발생 시 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는 시나리오부;를 포함하되,
    상기 이미지 분석부에서 상기 교량 또는 건축물에 대한 정보를 추출하는 것은,
    상기 이미지가 2차원 이미지인 경우에는 2차원 이미지를 2차원 x-y좌표에 대입하여 상기 교량 또는 건축물의 구조에 대한 정보를 추출하는 것이며, 상기 이미지가 3차원 이미지인 경우에는 3차원 이미지를 2차원 이미지로 변형 후 2차원 x-y좌표에 대입하여 상기 교량 또는 건축물의 구조에 대한 정보를 추출하는 것인, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 인덱싱부는,
    상기 촬영부에서 촬영한 이미지로부터 추출한 구조물에 대한 정보를 분석하는 제1 정보분석부;
    상기 이미지로부터 구조에 대한 정보를 추출한 교량 또는 건축물에 대해 수집한 정보를 분석하는 제2 정보분석부;
    상기 제1 정보분석부 및 제2 정보분석부에서 분석한 정보를 해당하는 교량 또는 건축물 별로 정보 집합을 형성하는 집합생성부;
    상기 정보 집합을 이미지의 해당 교량 또는 건축물에 인덱싱하는 색인부;를 포함하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 교량 또는 건축물에 대해 수집한 정보는,
    상기 이미지로부터 추출된 데이터를 제외하여 해당 교량 또는 건축물에 대한 정보를 수집하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 시나리오부는,
    상기 교량 또는 건축물에 이상거동과 잔류변형이 발생하지 않더라도 실험을 통해 해당 교량 또는 건축물에 대한 대응 시나리오 및 임무절차를 도출하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 시나리오부는,
    상기 이상거동과 잔류변형이 발생하여 안전도에 대한 평가 결과가 일정 기준 이상인 교량 또는 건축물이 재난 발생에 대비한 대피시설인 경우, 해당 대피시설의 관리자에게 경고신호를 송출하여 상기 교량 또는 건축물의 내부 이미지를 요청하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 시뮬레이션부는,
    상기 교량 또는 건축물의 내부 이미지가 제공되는 경우, 상기 내부 이미지 및 인덱싱된 정보를 중심으로 상기 대피시설의 이상거동과 잔류변형을 재평가하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 시나리오부는,
    상기 시뮬레이션부에 의해 재평가된 대피시설에 대한 대응 시나리오 및 임무절차를 재도출하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치.
  18. 제 11 항에 있어서,
    상기 이미지 분석부는,
    지리정보시스템을 활용하여 상기 무인비행장치의 위치정보를 수신하여 촬영한 이미지에 존재하는 교량 또는 건축물의 정확한 위치를 파악하여 상기 교량 또는 건축물의 정보를 추출하는, 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 장치.
  19. 삭제
KR1020180133324A 2018-11-02 2018-11-02 무인비행장치를 이용한 거대구조물 안전진단 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 기록매체 KR102114683B1 (ko)

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