KR102188095B1 - 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 건설 구조물에 설치된 다수의 센서에 의해 계측된 이벤트의 원인을 분석하기 위한 방법에 관한 것으로서, 다수의 상기 센서 중 1번 센서와 동일한 원인에 의해 상호 관련성 있는 이벤트를 나타낼 것으로 예상되는 복수의 상기 센서를 예비 관련센서로 설정하는 예비 관련센서 설정단계; 상기 예비 관련센서 중 1번 센서가 어떤 시점에서 이벤트를 나타내면, 상기 시점을 1번 시점으로 기록하는 이벤트 시점 기록단계; 상기 1번 시점에서의 상기 예비 관련센서의 데이터를 수집하는 예비 관련센서 데이터 수집단계; 수집된 상기 예비 관련센서의 데이터를 분석하고, 상기 예비 관련센서 중 상기 1번 시점에서 관련성 있는 이벤트를 나타낸 상기 센서만을 1번 관련센서로 지정하는 1번 관련센서 지정단계; 상기 1번 센서 및 1번 관련센서의 데이터로부터 이벤트의 원인을 분석하는 이벤트 원인분석단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법을 제시함으로써, 구조물이 대형화, 복잡화되고, 설치되는 센서의 종류와 수량의 대폭 증가하더라도, 소수의 관리자가 효율적으로 이벤트를 확인하고 분석하는 것이 가능하도록 한다.

Description

건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법{ANALASIS METHOD FOR EVEVT CAUSES OF SENSOR}
본 발명은 건설 계측분야에 관한 것으로서, 상세하게는 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법에 관한 것이다.
구조물의 대형화와 계측 관련 기술의 발전 및 안전에 대한 사회적 인식 제고에 따라 SHMS(Structural Health Monitoring System, 구조 건전성 모니터링 시스템)가 설치된 구조물이 증가하고 있으며, 센서와 데이터 처리 기술, 하드웨어 기술 등의 발전으로 인해 축적되는 계측 데이터의 양은 점차 방대해져 가고 있다.
이에 따라 구조물 관리주체가 전문 인력에 의존하여 수행하고 있는 SHMS 유지관리, 계측 데이터나 이벤트 등의 분석, 구조물의 건전도 판단 등의 작업 부담 역시 급격히 증가하고 있는 추세이다.
여기서, 이벤트란 관리자가 설정한 관리기준값을 초과하는 계측 데이터가 발생한 상황을 의미한다.
따라서 최근에는 인공지능(AI: Artificial Intelligence)을 이용한 SHMS의 지능화에 대한 필요성이 대두되고 있다.
기존에는 관리자가 센서별 계측 데이터를 직접 모니터링 하고 구조물의 거동이나 부재의 이상 여부를 분석하여 구조물의 건전도를 직접 판단하였다면, 지능형 SHMS는 시스템이 계측 데이터를 자동으로 분석하여 최종적인 구조물 건전도 판단을 보조함으로써 구조물 유지관리에 필요한 신속한 의사결정을 지원할 수 있다.
한편 모든 사회기반시설 구조물은 형상, 구조형식, 재료, 지반조건 등이 상이하여 사실상 동일한 구조물이 존재하지 않는다.
구조물의 건전도 평가를 위해서는 계측 데이터 분석, 통계 분석, 구조물 거동 해석, 기상조건 분석 등 다양한 기술 분야를 바탕으로 종합적인 판단이 이루어져야 하는데, 이러한 구조물의 다양성으로 인해 인공지능 기술의 적용이 쉽지 않은 실정이다.
SHMS 구축 목적을 효율적으로 달성하기 위해서는, 이벤트 발생 시 관리자로 하여금 그 원인을 신속하게 분석하고 추가 조치 유무를 판단할 수 있도록 하는 것이 매우 중요하다.
그러나 종래의 이벤트 분석방법은 전문지식을 갖춘 관리자가 일일이 이벤트를 확인하고 분석하는 방식이기 때문에, 구조물이 대형화, 복잡화되고, 설치되는 센서의 종류와 수량의 대폭 증가한 현실에 비추어, 한정된 인적 자원으로 대응이 쉽지 않다는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 도출된 것으로서, 구조물이 대형화, 복잡화되고, 설치되는 센서의 종류와 수량의 대폭 증가하더라도, 소수의 관리자가 효율적으로 이벤트를 확인하고 분석하는 것이 가능하도록 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법을 제시하는 것을 그 목적으로 한다.
상기 과제의 해결을 위하여, 본 발명은 건설 구조물에 설치된 다수의 센서에 의해 계측된 이벤트의 원인을 분석하기 위한 방법으로서, 다수의 상기 센서 중 1번 센서와 동일한 원인에 의해 상호 관련성 있는 이벤트를 나타낼 것으로 예상되는 복수의 상기 센서를 예비 관련센서로 설정하는 예비 관련센서 설정단계; 상기 예비 관련센서 중 1번 센서가 어떤 시점에서 이벤트를 나타내면, 상기 시점을 1번 시점으로 기록하는 이벤트 시점 기록단계; 상기 1번 시점에서의 상기 예비 관련센서의 데이터를 수집하는 예비 관련센서 데이터 수집단계; 수집된 상기 예비 관련센서의 데이터를 분석하고, 상기 예비 관련센서 중 상기 1번 시점에서 관련성 있는 이벤트를 나타낸 상기 센서만을 1번 관련센서로 지정하는 1번 관련센서 지정단계; 상기 1번 센서 및 1번 관련센서의 데이터로부터 이벤트의 원인을 분석하는 이벤트 원인분석단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법을 제시한다.
상기 예비 관련센서 설정단계는, 다수의 상기 센서의 데이터를 상호 비교할 수 있도록 정규화하는 정규화 단계; 다수의 상기 센서 중 상기 1번 센서에 대한 다른 상기 센서의 상기 정규화된 데이터의 비율에 의해, 상기 1번 센서와 다른 상기 센서의 관련지수를 연산하는 관련지수 연산단계; 다른 상기 센서 중 상기 관련지수의 평균값이 미리 설정된 관련범위 내에 속하는 상기 센서를 상기 예비 관련센서로 결정하는 예비 관련센서 결정단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 1번 관련센서 지정단계는, 수집된 상기 예비 관련센서의 데이터를 상호 비교할 수 있도록 정규화하는 정규화 단계; 상기 1번 센서에 대한 상기 예비 관련센서의 상기 정규화된 데이터의 비율에 의해, 상기 1번 센서와 상기 예비 관련센서의 관련지수를 연산하는 관련지수 연산단계; 다른 상기 예비 관련센서 중 상기 관련지수가 미리 설정된 관련기준값 이상인 상기 예비 관련센서만을 상기 1번 관련센서로 결정하는 1번 관련센서 결정단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 정규화 단계는 수학식 1에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
[수학식 1]
Figure 112020045728226-pat00001
x : 계측 데이터
x` : 정규화된 데이터
xmax : 계측범위의 최대값
xmin : 계측범위의 최소값
상기 관련지수 연산단계는 수학식 2에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
[수학식 2]
Figure 112020045728226-pat00002
R1,s : 1번 센서에 대한 s번 센서의 관련지수
x`s : s번 센서의 정규화된 데이터
x`1 : 1번 센서의 정규화된 데이터
상기 예비 관련센서 결정단계는 수학식 3에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
[수학식 3]
Figure 112020045728226-pat00003
R`1,s : 일정기간 동안 발생한 이벤트에 관한 관련지수의 평균값
R1,s : 1번 센서에 대한 s번 센서의 관련지수
N : 일정기간 동안 발생한 이벤트의 횟수
본 발명은 구조물이 대형화, 복잡화되고, 설치되는 센서의 종류와 수량의 대폭 증가하더라도, 소수의 관리자가 효율적으로 이벤트를 확인하고 분석하는 것이 가능하도록 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법을 제시한다.
도 1 이하는 본 발명의 실시예를 도시한 것으로서,
도 1은 이벤트 원인 분석방법의 제1 실시예의 블록도.
도 2는 이벤트 원인 분석방법의 제2 실시예의 블록도.
도 3은 이벤트 원인 분석방법의 제3 실시예의 블록도.
도 4는 도 4는 3개의 센서의 계측 데이터의 그래프.
도 5,6은 예비 관련센서 설정단계에 관한 개념도.
도 7은 이벤트 원인 분석방법이 구현된 프로그램의 관리화면.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 관하여 상세히 설명한다.
도 1 이하에 도시된 바와 같이, 본 발명은 기본적으로 건설 구조물에 설치된 다수의 센서에 의해 계측된 이벤트의 원인을 분석하기 위한 방법에 관한 것으로서, 다음과 같은 과정에 의해 이루어진다.
다수의 센서 중 1번 센서(임의로 선택된 하나의 센서)와 동일한 원인에 의해 상호 관련성 있는 이벤트를 나타낼 것으로 예상되는 복수의 센서를 예비 관련센서로 설정한다(예비 관련센서 설정단계).
예비 관련센서 중 1번 센서가 어떤 시점에서 이벤트를 나타내면, 그 시점을 1번 시점으로 기록한다.(이벤트 시점 기록단계).
1번 시점에서의 예비 관련센서의 데이터를 수집한다(예비 관련센서 데이터 수집단계).
수집된 예비 관련센서의 데이터를 분석하고, 예비 관련센서 중 1번 시점에서 관련성 있는 이벤트를 나타낸 센서만을 1번 관련센서로 지정한다(1번 관련센서 지정단계).
1번 센서 및 1번 관련센서의 데이터로부터 이벤트의 원인을 분석한다(이벤트 원인분석단계).
건설 구조물에는 다양한 종류의 센서가 각각의 부위(부재)마다 설치되는데, 변형률계, 가속도계, 각도계, 풍향계, 풍속계 등이 그것이다.
이벤트란 상술한 바와 같이, 관리자가 설정한 관리기준값을 초과하는 계측 데이터가 발생한 상황을 의미한다.
이벤트의 원인이란, 건설 구조물에 설치된 센서가 위 이벤트를 발생시키도록 하는 일반적인 상태의 하중이 아닌, 특별한 상태(중차량, 지진, 강풍, 이상기온, 선박추돌 등)의 하중을 의미한다.
관련센서란, 동일한 원인(강풍)에 의해 상호 관련성 있는 이벤트를 나타내는 센서(풍향풍속계, 가속도계, 변형률계 등)들의 집합을 의미한다.
도 4는 3개 센서의 계측 데이터를 예시한 것으로서, 센서 1과 센서 2에는 동일한 시점(원인)에 이벤트가 발생하였고, 센서 3은 그렇지 않으므로, 이러한 경우 센서 1과 센서 2가 관련센서가 되는 것이다.
본 발명은 건설 구조물에 설치된 다수의 센서를 이와 같은 관련센서로 구분하고, 이에 기초하여 이벤트의 원인을 분석하는 것을 주요내용으로 한다.
이는 건설 구조물이 대형화, 복잡화되고, 설치되는 센서의 종류와 수량이 많더라도, 소수의 관리자가 효율적으로 이벤트를 확인하고 분석하는 것이 가능하게 한다는 효과가 있다.
이하, 각 단계의 구체적 내용에 관하여 설명한다.
(1) 예비 관련센서 설정단계
건설 구조물에 설치된 다수의 센서 중 1번 센서(임의로 선택된 하나의 센서)와 동일한 원인에 의해 상호 관련성 있는 이벤트를 나타낼 것으로 예상되는 복수의 센서를 예비 관련센서로 미리 설정한다.
이는 이벤트가 발생할 때마다 모든 센서의 데이터를 검토함에 따른 시간과 수고의 낭비를 줄이기 위한 것으로서, 특정 원인이 발생하면 이에 따라 이벤트가 발생할 것으로 예상되는 센서들을 미리 예비 관련센서로 설정해 두고, 이들 센서 중 어느 하나의 센서에 이벤트가 발생한 경우, 위 예비 관련센서의 계측 데이터만을 검토하도록 하기 위함이다.
도 5,6을 예로 들어 설명하면, 교량 거더에 설치된 가속도계(변형률계)에 이벤트가 발생한 경우, 그 원인은 지진하중, 차량하중, 풍하중 등으로 가정할 수 있는데, 이러한 각각의 원인은 해당 현상을 검출할 수 있는 지진계, WIM(차량하중 계측장치), 변형률계, 풍향풍속계 등에 의해 확인할 수 있으므로, 동일한 원인에 의해 상호 관련성 있는 이벤트를 나타낼 것으로 예상되는 복수의 센서를 예비 관련센서로 미리 설정한다.
즉, 지진하중(원인)에 관하여는 가속도계, 변형률계, 지진계가 상호 예비 관련센서가 되고, 풍하중(원인)에 관하여는 가속도계, 변형률계, 풍향풍속계가 상호 예비 관련센서가 되는 것이다.
추가적으로 기상 데이터베이스에 의한 기상정보를 참조하도록 하는 경우, 위 이벤트의 원인을 더욱 정확히 분석할 수 있다.
이러한 예비 관련센서의 설정은, 관리자가 수동으로 할 수도 있고(시스템 설정 초기), 일정 기간 계측 데이터가 축적된 후 자동으로 이루어지도록 할 수도 있다.
전자의 방법은 축적된 데이터가 없는 시스템 구축 초기 단계에서 관리자가 구조적 지식과 경험에 근거하여 수동으로 예비 관련센서 설정을 수행하는 것으로서, 모든 경우를 상정하여 설정하는 것에는 한계가 있을 수 있다.
후자의 방법은 관리자가 예상하지 못한 시나리오에 대한 분석이 가능하다는 장점이 있다.
이러한 자동 예비 관련센서 설정단계는, 통계분석 기법을 이용할 수도 있고, 머신러닝과 같은 인공지능 기술을 적용하여 구현할 수도 있다.
이하, 통계분석 기법을 이용한 위 예비 관련센서 설정단계의 실시예에 관하여 설명한다(도 2).
먼저 다수의 센서의 데이터를 상호 비교할 수 있도록 정규화한다(정규화 단계).
건설 구조물에 설치된 다수의 센서에 의한 계측 데이터들은 서로 계측하는 물리량 종류와 단위가 다르고, 관리기준값도 다르므로, 이 데이터들을 상호 비교하기 위해서는, 각 센서의 계측 데이터를 정규화(normalization)하여 0 ~ 1 사이의 값으로 변환하여야 한다.
이러한 정규화 단계는 각 센서마다 물리적으로 계측 가능한 계측범위의 최대값(
Figure 112020045728226-pat00004
), 최소값(
Figure 112020045728226-pat00005
)을 정의하고, 아래 수학식 1을 적용하여 구할 수 있다.
Figure 112020045728226-pat00006
x : 계측 데이터
x` : 정규화된 데이터
xmax : 계측범위의 최대값
xmin : 계측범위의 최소값
이때 계측 데이터(x)의 값은 단일 계측값을 취할 수도 있고, 가속도 데이터와 같이 계측 주기가 매우 짧아 시간에 따른 변화량이 큰 경우 일정 시간 동안 측정된 평균값을 취할 수도 있다.
계측범위의 최대값과 최소값은 편의를 위하여 관리기준값 중 경고 상한값과 하한값으로 정할 수 있다.
다수의 센서 중 1번 센서에 대한 다른 센서(s번 센서)의 정규화된 데이터의 비율에 의해, 1번 센서와 다른 센서(s번 센서)의 관련지수를 연산한다(관련지수 연산단계).
이는 다음 수학식 2에 의해 수행될 수 있다.
Figure 112020045728226-pat00007
R1,s : 1번 센서에 대한 s번 센서의 관련지수
x`s : s번 센서의 정규화된 데이터
x`1 : 1번 센서의 정규화된 데이터
다른 센서(s번 센서) 중 관련지수의 평균값이 미리 설정된 관련범위 내에 속하는 센서를 예비 관련센서로 결정한다(예비 관련센서 결정단계).
즉, 일정기간을 대상으로 선정한 후, 그 기간 동안 발생한 이벤트에 관한 각각의 센서의 관련지수의 평균값을 연산하고, 이 평균값이 미리 설정된 관련범위 내에 속하는 경우, 그 센서들을 예비 관련센서로 결정하는 것이다.
이는 다음 수학식 3에 의해 수행될 수 있다.
Figure 112020045728226-pat00008
R`1,s : 일정기간 동안 발생한 이벤트에 관한 관련지수의 평균값
R1,s : 1번 센서에 대한 s번 센서의 관련지수
N : 일정기간 동안 발생한 이벤트의 횟수
Figure 112020045728226-pat00009
표 1은 센서 1에 대한 센서 2 내지 5의 관련지수와 그 평균값을 계산한 경우에 관한 예로서, 센서 1에 대한 센서 2의 관련지수(R1,2)의 평균값(0.91)이 미리 설정된 관련범위(0.75 ~ 1.25) 내에 속함에 따라, 예비 관련센서로 결정되었다.
(2) 이벤트 시점 기록 및 예비 관련센서 데이터 수집단계
상술한 바와 같이, 수동 또는 자동에 의해 예비 관련센서가 설정된 상태에서, 그 예비 관련센서 중 1번 센서(임의로 선택된 하나의 센서)가 어떤 시점에서 이벤트를 나타내면, 그 시점을 1번 시점으로 기록하고, 그 1번 시점에서의 예비 관련센서의 데이터를 수집한다.
1번 센서에서 이벤트가 발생한 경우, 모든 센서의 데이터를 검토하는 것이 아니라, 위 관련센서의 데이터만을 검토하면 되므로, 분석에 소요되는 시간과 수고를 줄일 수 있다.
(3) 1번 관련센서 지정단계
수집된 예비 관련센서의 데이터를 분석하고, 예비 관련센서 중 1번 시점에서 관련성 있는 이벤트를 나타낸 센서만을 다시 1번 관련센서(실제 이벤트가 발생한 상황에서 1번 센서와 관련성 있는 이벤트를 나타낸 센서)로 지정하는데, 그 구체적 과정은 다음과 같다(도 3).
수집된 예비 관련센서의 데이터를 상호 비교할 수 있도록 정규화한다(정규화 단계).
이는 위 예비 관련센서 설정단계와 마찬가지로 위 수학식 1에 의해 수행할 수 있다.
1번 센서에 대한 예비 관련센서의 정규화된 데이터의 비율에 의해, 1번 센서와 다른 예비 관련센서의 관련지수를 연산한다(관련지수 연산단계).
이 또한 위 예비 관련센서 설정단계와 마찬가지로 위 수학식 2에 의해 수행할 수 있다.
이와 같이 연산된 1번 센서에 대한 예비 관련센서의 관련지수가 미리 설정된 관련기준값 이상인 경우의 예비 관련센서만을 1번 관련센서로 결정한다(1번 관련센서 결정단계).
(4) 이벤트 원인분석단계
1번 센서 및 1번 관련센서의 데이터로부터 이벤트의 원인을 분석한다.
예컨대, 교량 거더에 설치된 가속도계가 1번 센서인 경우, 이는 지진하중(원인)에 관하여는 지진계, 변형률계 등과 예비 관련센서의 관계에 있고, 풍하중(원인)에 관하여는 풍향풍속계, 변형률계 등과 예비 관련센서의 관계에 있게 된다.
실제 강풍이 발생한 경우, 1번 센서는 지진하중(원인)에 관한 관련센서 및 풍하중(원인)에 관한 관련센서와 예비 관련센서의 관계에 있으므로, 이들 관련센서의 모든 데이터가 위 분석과정의 대상이 되겠지만, 분석하면 풍하중(원인)에 관한 관련센서에만 이벤트가 발생하였을 것이므로, 이들이 위 1번 관련센서에 해당하게 된다.
따라서 이러한 1번 센서 및 1번 관련센서의 데이터로부터 이벤트의 원인을 풍하중으로 분석할 수 있다.
도 7은 본 발명에 의한 이벤트 원인 분석방법이 구현된 프로그램의 관리화면의 예에 관한 것이다.
관리자가 이벤트 조회기간을 입력하면, 해당 기간에 대한 이벤트 발생빈도, 그래프가 도시되며, 하단에는 표 형태의 조회결과가 출력된다.
조회결과 표에는 이벤트 목록과 정보가 표시되며, 동시간대에 발생한 이벤트가 묶음으로 구분되고, 해당 묶음의 추정 원인이 표시된다.
본 발명에 의한 이벤트 원인 분석방법을 적용하는 경우, SHMS 운영에 필요한 인적자원의 절감, 대응의 신속성 향상, 분석결과의 신뢰성 향상 등의 운영 효율화가 가능하다.
또한, 어떤 원인에 의해 어떤 종류의 이벤트가 어떤 빈도로 발생했는지 손쉽게 파악할 수 있고, 해당 자료의 축적에 의한 데이터베이스화가 가능하므로, 향후 구조물 설계에 반영 가능한 중요한 기술자료로 활용이 가능해지는 등 계측 데이터의 효용성을 증진시킬 수 있다.
이상은 본 발명에 의해 구현될 수 있는 바람직한 실시예의 일부에 관하여 설명한 것에 불과하므로, 주지된 바와 같이 본 발명의 범위는 위의 실시예에 한정되어 해석되어서는 안 될 것이며, 위에서 설명된 본 발명의 기술적 사상과 그 근본을 함께 하는 기술적 사상은 모두 본 발명의 범위에 포함된다고 할 것이다.

Claims (6)

  1. 건설 구조물에 설치된 가속도계, 변형률계, 지진계, 풍향풍속계를 포함하는 다수의 센서에 의해 계측된 이벤트의 원인을 분석하기 위한 방법으로서,
    다수의 상기 센서 중 1번 센서와 동일한 원인에 의해 상호 관련성 있는 이벤트를 나타낼 것으로 예상되는 복수의 상기 센서를 예비 관련센서로 설정하는 예비 관련센서 설정단계;
    상기 예비 관련센서 중 1번 센서가 어떤 시점에서 이벤트를 나타내면, 상기 시점을 1번 시점으로 기록하는 이벤트 시점 기록단계;
    상기 1번 시점에서의 상기 예비 관련센서의 데이터를 수집하는 예비 관련센서 데이터 수집단계;
    수집된 상기 예비 관련센서의 데이터를 분석하고, 상기 예비 관련센서 중 상기 1번 시점에서 관련성 있는 이벤트를 나타낸 상기 센서만을 1번 관련센서로 지정하는 1번 관련센서 지정단계;
    상기 1번 센서 및 1번 관련센서의 데이터로부터 이벤트의 원인을 분석하는 이벤트 원인분석단계;를
    포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 예비 관련센서 설정단계는,
    다수의 상기 센서의 데이터를 상호 비교할 수 있도록 정규화하는 정규화 단계;
    다수의 상기 센서 중 상기 1번 센서에 대한 다른 상기 센서의 상기 정규화된 데이터의 비율에 의해, 상기 1번 센서와 다른 상기 센서의 관련지수를 연산하는 관련지수 연산단계;
    다른 상기 센서 중 상기 관련지수의 평균값이 미리 설정된 관련범위 내에 속하는 상기 센서를 상기 예비 관련센서로 결정하는 예비 관련센서 결정단계;를
    포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 1번 관련센서 지정단계는,
    수집된 상기 예비 관련센서의 데이터를 상호 비교할 수 있도록 정규화하는 정규화 단계;
    상기 1번 센서에 대한 상기 예비 관련센서의 상기 정규화된 데이터의 비율에 의해, 상기 1번 센서와 상기 예비 관련센서의 관련지수를 연산하는 관련지수 연산단계;
    다른 상기 예비 관련센서 중 상기 관련지수가 미리 설정된 관련기준값 이상인 상기 예비 관련센서만을 상기 1번 관련센서로 결정하는 1번 관련센서 결정단계;를
    포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 정규화 단계는 수학식 1에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법.
    [수학식 1]
    Figure 112020045728226-pat00010

    x : 계측 데이터
    x` : 정규화된 데이터
    xmax : 계측범위의 최대값
    xmin : 계측범위의 최소값
  5. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 관련지수 연산단계는 수학식 2에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법.
    [수학식 2]
    Figure 112020045728226-pat00011

    R1,s : 1번 센서에 대한 s번 센서의 관련지수
    x`s : s번 센서의 정규화된 데이터
    x`1 : 1번 센서의 정규화된 데이터
  6. 제2항에 있어서,
    상기 예비 관련센서 결정단계는 수학식 3에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법.
    [수학식 3]
    Figure 112020045728226-pat00012

    R`1,s : 일정기간 동안 발생한 이벤트에 관한 관련지수의 평균값
    R1,s : 1번 센서에 대한 s번 센서의 관련지수
    N : 일정기간 동안 발생한 이벤트의 횟수
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