KR102188096B1 - Analasis method for evevt of sensor - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 건설 계측분야에 관한 것으로서, 상세하게는 건설 구조물의 센서의 이벤트 분석방법에 관한 것이다.The present invention relates to the field of construction measurement, and more particularly, to an event analysis method of a sensor of a construction structure.
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.The number of structures with SHMS (Structural Health Monitoring System, Structural Health Monitoring System) installed is increasing due to the increase in the size of structures and the development of measurement-related technology and social awareness of safety, and due to the development of sensors, data processing technology, and hardware technology, etc. As a result, the amount of measurement data accumulated is gradually becoming vast.
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. Accordingly, the burden of work such as SHMS maintenance, analysis of measurement data or events, etc., and judgment of the health of the structure, which the structure manager is performing by relying on specialized personnel, is also increasing rapidly.
여기서, 이벤트란 관리자가 설정한 관리기준값을 초과하는 계측 데이터가 발생한 상황을 의미한다.Here, the event means a situation in which measurement data exceeding the management reference value set by the administrator has occurred.
따라서 최근에는 인공지능(AI: Artificial Intelligence)을 이용한 SHMS의 지능화에 대한 필요성이 대두되고 있다. Therefore, in recent years, the necessity for intelligentization of SHMS using artificial intelligence (AI) has emerged.
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.In the past, if the manager directly monitored the measurement data for each sensor and determined the health of the structure by analyzing the behavior of the structure or the abnormality of the member, the intelligent SHMS system automatically analyzes the measurement data to determine the final structure health. By assisting the structure, it is possible to support rapid decision-making necessary for structure maintenance.
한편 모든 사회기반시설 구조물은 형상, 구조형식, 재료, 지반조건 등이 상이하여 사실상 동일한 구조물이 존재하지 않는다. On the other hand, all infrastructure structures have different shapes, structural forms, materials, and ground conditions, so virtually no identical structures exist.
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.In order to evaluate the health of a structure, a comprehensive judgment must be made based on various technical fields such as measurement data analysis, statistical analysis, structure behavior analysis, and meteorological condition analysis. Due to the diversity of structures, the application of artificial intelligence technology is not easy. to be.
이벤트가 발생했을 때 관리자의 주요 관심사는 해당 이벤트에 의한 구조물 건전성의 변화 여부이다. When an event occurs, the manager's main concern is whether or not the structural integrity changes due to the event.
하지만 전문지식을 갖춘 관리자라도 계측 데이터의 분석만으로 구조물 건전성의 변화를 추론하고, 나아가 이상이 발생한 센서 또는 부재를 구분하는 것은 쉽지 않은 일이다. However, it is difficult even for a manager with expertise to infer changes in structural integrity only by analyzing measurement data and to distinguish between sensors or members with abnormalities.
이러한 문제의 해결을 위해 최근 구조물의 디지털트윈(Digital Twin)으로 일컬어지는 유한요소해석 모형을 이용하여 각 계측 데이터와 해석결과를 비교분석 하고 구조물의 이상 부위를 추론하는 방식이 논의되고 있으나, 이는 많은 자원이 요구되고 디지털트윈 자체의 불확실성으로 인하여 정확도와 효용성이 의문시 되고 있다.In order to solve this problem, a method of comparing and analyzing each measurement data and analysis result using a finite element analysis model called a digital twin of a structure and inferring an abnormal part of a structure has been discussed. Resources are required and accuracy and effectiveness are being questioned due to the uncertainty of the digital twin itself.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 도출된 것으로서, 구조물이 대형화, 복잡화되고, 설치되는 센서의 종류와 수량의 대폭 증가하더라도, 소수의 관리자가 효율적으로 이벤트를 분석하여 부재 또는 센서의 이상 여부를 쉽게 확인할 수 있도록 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 분석방법을 제시하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention was derived to solve the above problems, and even if the structure becomes large, complicated, and the type and quantity of sensors to be installed are greatly increased, a small number of managers efficiently analyze the event to determine whether the absence or sensor is abnormal. Its purpose is to present a method for analyzing events of sensors of construction structures that can be easily identified.
상기 과제의 해결을 위하여, 본 발명은 건설 구조물의 다수의 부재에 설치된 다수의 센서에 의해 계측된 이벤트의 분석방법으로서, 상기 다수의 센서 중 어떤 원인에 의해 상호 관련성 있는 이벤트가 발생하는 센서들을 관련센서 모둠으로 설정하는 관련센서 모둠 설정단계; 상기 관련센서 모둠 설정의 근거가 되는 상기 이벤트가 미리 설정된 횟수 이상 반복하여 발생하는 경우, 상기 이벤트를 반복 이벤트로 설정하는 반복 이벤트 설정단계; 상기 다수의 센서 중 1번 센서가 어떤 시점에서 신규 이벤트를 나타내면, 상기 시점을 1번 시점으로 기록하는 이벤트 시점 기록단계; 상기 1번 시점에서, 상기 1번 센서에 발생한 신규 이벤트와 상기 관련센서 모둠에 해당하는 센서들에 발생한 신규 이벤트를 비교하고, 상기 신규 이벤트가 상기 반복 이벤트에 해당하는지 여부를 판단하는 반복 이벤트 판단단계; 상기 신규 이벤트가 상기 반복 이벤트에 해당하는 것으로 판단된 경우, 상기 1번 시점에서, 상기 1번 센서에 발생한 신규 이벤트와 상기 다수의 센서에 발생한 신규 이벤트를 비교하여 문제센서를 추출하는 문제센서 추출단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 분석방법을 제시한다.In order to solve the above problems, the present invention is a method for analyzing events measured by a plurality of sensors installed on a plurality of members of a construction structure, and relates to sensors in which an event that is mutually related by any cause among the plurality of sensors is generated. A related sensor group setting step of setting a sensor group; A repeating event setting step of setting the event as a repeating event when the event, which is the basis for setting the group of related sensors, repeatedly occurs more than a preset number of times; An event time recording step of recording the time point as a time point 1 when the first sensor among the plurality of sensors indicates a new event at a certain point in time; At the time point 1, a repeating event determination step of comparing a new event occurring in the first sensor with a new event occurring in sensors corresponding to the group of related sensors, and determining whether the new event corresponds to the repeating event ; When it is determined that the new event corresponds to the repetitive event, a problem sensor extraction step of extracting a problem sensor by comparing a new event occurring in the first sensor with a new event occurring in the plurality of sensors at the time point 1 It presents a method for analyzing events of a sensor of a construction structure, comprising:
상기 관련센서 모둠 설정단계는, 상기 다수의 센서의 데이터를 상호 비교할 수 있도록 정규화하는 정규화 단계; 상기 1번 센서에 대한 다른 상기 센서들의 상기 정규화된 데이터의 비율에 의해, 상기 1번 센서와 다른 상기 센서들의 관련지수를 연산하는 관련지수 연산단계; 상기 다수의 센서 중 상기 관련지수가 미리 설정된 관련기준값 이상인 상기 센서들을 관련센서 모둠으로 결정하는 관련센서 모둠 결정단계;를 포함하는 것이 바람직하다.The setting of the group of related sensors includes: a normalizing step of normalizing data of the plurality of sensors to be compared with each other; A relation index calculation step of calculating a relation index between the first sensor and the other sensors based on the ratio of the normalized data of the other sensors to the first sensor; It is preferable to include a related sensor group determining step of determining a group of related sensors, among the plurality of sensors, of the sensors having a related index equal to or greater than a preset related reference value.
상기 정규화 단계는 수학식 1에 의해 수행되는 것이 바람직하다.It is preferable that the normalization step is performed by Equation 1.
[수학식 1][Equation 1]
x : 계측 데이터x: measurement data
x` : 정규화된 데이터x`: normalized data
xmax : 계측범위의 최대값x max : maximum value of measurement range
xmin : 계측범위의 최소값x min : Minimum value of measurement range
상기 관련지수 연산단계는 수학식 2에 의해 수행되는 것이 바람직하다.It is preferable that the step of calculating the related index is performed by Equation 2.
[수학식 2][Equation 2]
R1,s : 1번 센서에 대한 s번 센서의 관련지수R 1,s : The relative index of sensor s to sensor 1
x`s : s번 센서의 정규화된 데이터x` s : Normalized data of sensor s
x`1 : 1번 센서의 정규화된 데이터x` 1 : Normalized data of sensor 1
상기 반복 이벤트 판단단계는, 상기 관련센서 모둠에 해당하는 센서들 중 미리 설정된 범위 이상의 센서가 상기 신규 이벤트와 관련성 있는 이벤트를 나타낸 경우, 상기 신규 이벤트가 상기 반복 이벤트에 해당하는 것으로 판단하는 것이 바람직하다.In the repetitive event determination step, when a sensor having a predetermined range or more among the sensors corresponding to the group of related sensors indicates an event related to the new event, it is preferable to determine that the new event corresponds to the repetitive event. .
상기 문제센서 추출단계는, 상기 신규 이벤트가 상기 반복 이벤트에 해당하는 것으로 판단된 경우, 상기 1번 시점에서, 상기 1번 센서에 발생한 신규 이벤트와 상기 다수의 센서에 발생한 신규 이벤트를 비교하고, 상기 관련센서 모둠 중 신규 이벤트가 발생하지 않은 센서 또는 상기 관련센서 모둠에 포함되지 않은 센서 중 신규 이벤트가 발생한 센서를 추출하여 문제센서로 특정하는 것이 바람직하다.In the problem sensor extraction step, when it is determined that the new event corresponds to the repetitive event, at the time point 1, a new event occurring in the first sensor is compared with a new event occurring in the plurality of sensors, and the It is preferable to extract a sensor in which a new event has not occurred from among a group of related sensors or a sensor in which a new event has occurred among sensors not included in the group of related sensors to be identified as a problem sensor.
본 발명은 구조물이 대형화, 복잡화되고, 설치되는 센서의 종류와 수량의 대폭 증가하더라도, 소수의 관리자가 효율적으로 이벤트를 분석하여 부재 또는 센서의 이상 여부를 쉽게 확인할 수 있도록 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 분석방법을 제시한다.The present invention is an event of a sensor of a construction structure that enables a small number of managers to efficiently analyze the event and easily check whether there is an abnormality in the member or sensor, even if the structure becomes large, complicated, and the type and quantity of installed sensors increase significantly. Provide an analysis method.
도 1 이하는 본 발명의 실시예를 도시한 것으로서,
도 1은 이벤트 분석방법의 제1 실시예의 블록도.
도 2는 이벤트 분석방법의 제2 실시예의 블록도.
도 3은 3개의 센서의 계측 데이터의 그래프.1 or less shows an embodiment of the present invention,
1 is a block diagram of a first embodiment of an event analysis method.
Fig. 2 is a block diagram of a second embodiment of an event analysis method.
3 is a graph of measurement data of three sensors.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 관하여 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1 이하에 도시된 바와 같이, 본 발명은 기본적으로 건설 구조물의 다수의 부재에 설치된 다수의 센서에 의해 계측된 이벤트의 분석방법에 관한 것으로서, 다음과 같은 과정에 의해 이루어진다.As shown in FIG. 1 below, the present invention basically relates to a method of analyzing events measured by a plurality of sensors installed on a plurality of members of a construction structure, and is made by the following process.
다수의 센서 중 어떤 원인에 의해 상호 관련성 있는 이벤트가 발생하는 센서들을 관련센서 모둠으로 설정한다(관련센서 모둠 설정단계).The sensors whose events are related to each other due to some cause among the plurality of sensors are set as a group of related sensors (the step of setting a group of related sensors).
관련센서 모둠 설정의 근거가 되는 이벤트가 미리 설정된 횟수 이상 반복하여 발생하는 경우, 그 이벤트를 반복 이벤트로 설정한다(반복 이벤트 설정단계).When an event that is the basis for setting a group of related sensors repeatedly occurs more than a preset number of times, the event is set as a repeat event (repeated event setting step).
다수의 센서 중 1번 센서(임의로 선택된 하나의 센서)가 어떤 시점에서 신규 이벤트를 나타내면, 그 시점을 1번 시점으로 기록한다(이벤트 시점 기록단계).If sensor 1 (a sensor selected at random) among the plurality of sensors indicates a new event at a certain point in time, the point is recorded as point 1 (event time recording step).
1번 시점에서, 1번 센서에 발생한 신규 이벤트와 관련센서 모둠에 해당하는 센서들에 발생한 신규 이벤트를 비교하고, 그 신규 이벤트가 반복 이벤트에 해당하는지 여부를 판단한다(반복 이벤트 판단단계).At time point 1, a new event occurring in sensor 1 is compared with a new event occurring in sensors corresponding to a group of related sensors, and it is determined whether the new event corresponds to a recurring event (repeated event determination step).
신규 이벤트가 반복 이벤트에 해당하는 것으로 판단된 경우, 1번 시점에서, 1번 센서에 발생한 신규 이벤트와 다수의 센서에 발생한 신규 이벤트를 비교하여 문제센서를 추출한다(문제센서 추출단계).When it is determined that the new event corresponds to a repetitive event, a problem sensor is extracted by comparing a new event occurring in the first sensor with a new event occurring in a plurality of sensors at the time point 1 (problem sensor extraction step).
건설 구조물에는 다양한 종류의 센서가 각각의 부위(부재)마다 설치되는데, 변위계, 변형률계, 가속도계, 경사계, 풍향풍속계, 온습도계 등이 그것이다.In construction structures, various types of sensors are installed for each part (member), such as a displacement meter, a strain meter, an accelerometer, an inclinometer, a wind sensor, and a thermo-hygrometer.
이벤트란 상술한 바와 같이, 관리자가 설정한 관리기준값을 초과하는 계측 데이터가 발생한 상황을 의미한다.As described above, an event means a situation in which measurement data exceeding the management reference value set by the administrator has occurred.
이벤트의 원인이란, 건설 구조물에 설치된 센서가 위 이벤트를 발생시키도록 하는 하중(교통하중, 지진, 태풍, 홍수 등)을 의미한다.The cause of an event refers to a load (traffic load, earthquake, typhoon, flood, etc.) that causes the sensor installed in the construction structure to generate the above event.
관련센서 모둠(그룹)이란, 다수의 센서 중 어떤 원인(태풍)에 의해 상호 관련성 있는 이벤트가 발생하는 센서(풍향풍속계, 가속도계, 변형률계 등)들의 집합을 의미한다.The related sensor group (group) refers to a set of sensors (wind anemometer, accelerometer, strain meter, etc.) in which an event related to each other occurs due to a certain cause (typhoon) among a number of sensors.
도 3은 3개의 센서의 데이터 이력에 관한 그래프의 예시로서, 과거 1,2(우측 2개 도면)의 경우 어떤 원인에 의해 상호 관련성 있는 이벤트가 3개의 센서에 반복하여 발생하였으므로, 이들 3개의 센서를 위 관련센서 모둠으로 설정할 수 있다.3 is an example of a graph of the data history of three sensors. In the case of the past 1,2 (the right two drawings), events that are related to each other repeatedly occurred in three sensors due to some reason, so these three sensors Can be set as a group of related sensors above.
그런데 신규 이벤트의 발생 시(좌측 1개 도면), 관련센서 모둠 중 1,2번 센서는 과거와 같은 이벤트를 나타냈으나, 3번 센서는 이벤트를 나타내지 않았다.However, when a new event occurred (one drawing on the left), among the group of related sensors, sensor 1 and 2 displayed the same event as in the past, but sensor 3 did not.
이 경우, 3번 센서를 문제센서로 지정할 수 있는데, 이는 3번 센서 자체에 문제가 발생했거나, 3번 센서가 설치된 부재에 문제가 발생한 것으로 추정할 수 있으므로, 현장에서 이를 확인하고 조치를 취할 수 있다.In this case, sensor 3 can be designated as the problem sensor, which can be estimated that a problem has occurred in sensor 3 itself, or that a problem has occurred in the member where sensor 3 is installed, so you can check and take action at the site. have.
즉, 어떤 시점에서 어떤 센서에 신규 이벤트가 발생한 경우, 그 센서와 관련된 관련센서 모둠의 과거 이벤트 이력과, 그 시점에서 관련센서 모둠의 이벤트 데이터를 비교하여, 관련센서 모둠의 구성 및 계측 데이터의 경향이 대체적으로 유사한 가운데, 특정 센서의 데이터의 경향만이 다르게 분석된다면, 해당 센서 또는 그 센서가 부착된 부재의 이상을 유추할 수 있는 것이다.That is, when a new event occurs in a sensor at a certain point in time, the past event history of a group of related sensors related to that sensor is compared with the event data of a group of related sensors at that point, and the composition of the group of related sensors and the trend of measurement data Among these general similarities, if only the trend of the data of a specific sensor is analyzed differently, the abnormality of the sensor or the member to which the sensor is attached can be inferred.
이는 건설 구조물이 대형화, 복잡화되고, 설치되는 센서의 종류와 수량이 많더라도, 소수의 관리자가 효율적으로 이벤트를 분석하여 부재 또는 센서의 이상 여부를 쉽게 확인할 수 있도록 한다는 효과가 있다.This has the effect of allowing a small number of managers to efficiently check the absence or abnormality of the sensor by analyzing the event efficiently, even if the construction structure becomes large, complicated, and the type and quantity of sensors to be installed are large.
이하, 각 단계의 구체적 내용에 관하여 설명한다.Hereinafter, specific contents of each step will be described.
(1) 관련센서 모둠 설정단계(1) Steps for setting up a group of related sensors
다수의 센서 중 어떤 원인에 의해 상호 관련성 있는 이벤트가 발생하는 센서들을 관련센서 모둠으로 설정한다.Among the multiple sensors, sensors whose events are related to each other are set as a group of related sensors.
구체적으로 위 관련센서 모둠을 설정하기 위하여 통계분석 기법을 활용한 실시예는 다음과 같다.Specifically, an embodiment in which the statistical analysis technique is used to set the group of related sensors is as follows.
먼저 다수의 센서의 데이터를 상호 비교할 수 있도록 정규화한다(정규화 단계).First, data from multiple sensors are normalized so that they can be compared with each other (normalization step).
건설 구조물에 설치된 다수의 센서에 의한 계측 데이터들은 서로 계측하는 물리량의 종류 및 단위가 다르고, 관리기준값도 다르므로, 이 데이터들을 상호 비교하기 위해서는, 각 센서의 계측 데이터를 정규화(normalization)하여 0 ~ 1 사이의 값으로 변환하여야 한다.Measurement data by multiple sensors installed in construction structures differ from each other in the type and unit of the physical quantity to be measured, and the management standard values are also different, so in order to compare these data with each other, normalize the measurement data of each sensor to 0 ~ It should be converted to a value between 1.
이러한 정규화 단계는 각 센서마다 계측범위(물리적으로 계측 가능한 범위)의 최대값(
x : 계측 데이터x: measurement data
x` : 정규화된 데이터x`: normalized data
xmax : 계측범위의 최대값x max : maximum value of measurement range
xmin : 계측범위의 최소값x min : Minimum value of measurement range
이때, 계측 데이터(x)의 값은 단일 계측값을 취할 수도 있고, 가속도 데이터와 같이 계측 주기가 매우 짧아 시간에 따른 변화량이 큰 경우에는 일정 시간 동안 측정된 평균값을 취할 수도 있다.At this time, the value of the measurement data (x) may take a single measurement value, or when the measurement period is very short, such as acceleration data, and the amount of change over time is large, the average value measured for a certain time may be taken.
계측범위의 최대값과 최소값은 편의를 위하여 관리기준값 중 경고(또는 주의) 상한값과 하한값으로 정할 수 있다.For convenience, the maximum and minimum values of the measurement range can be set as the upper and lower limits of the warning (or caution) of the management standard values.
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).Based on the ratio of the normalized data of the other sensor (sensor s) to the sensor 1 among the plurality of sensors, the relational index between the sensor 1 and the other sensor (sensor s) is calculated (related index calculation step).
이는 다음 수학식 2에 의해 수행될 수 있다.This can be done by the following equation (2).
R1,s : 1번 센서에 대한 s번 센서의 관련지수R 1,s : The relative index of sensor s to sensor 1
x`s : s번 센서의 정규화된 데이터x` s : Normalized data of sensor s
x`1 : 1번 센서의 정규화된 데이터x` 1 : Normalized data of sensor 1
다수의 센서 중 관련지수가 미리 설정된 관련기준값 이상인 센서들을 관련센서 모둠으로 결정한다(관련센서 모둠 결정단계).Among the plurality of sensors, sensors with a related index equal to or greater than a preset related reference value are determined as a group of related sensors (determining a group of related sensors).
이벤트의 발생시마다 위 관련센서 모둠은 지속적으로 선정되고, 그 모둠 정보, 이벤트 정보, 추정원인을 포함하는 데이터가 저장되어 데이터베이스로 구축된다.Whenever an event occurs, a group of related sensors is continuously selected, and data including the group information, event information, and estimated cause are stored and built into a database.
관리자가 특정 이벤트에 대한 유사 과거 데이터 이력 비교 모듈을 실행시키면, 프로그램은 해당 센서를 포함하여 발생한 관련센서 모둠 중 유사한 구성의 관련센서 모둠의 이력을 조회하여 출력한다. When the administrator executes the similar past data history comparison module for a specific event, the program inquires and outputs the history of a group of related sensors having a similar configuration among a group of related sensors that have occurred including the corresponding sensor.
물론 개별 센서에 대한 이벤트 이력을 자동으로 조회하여 출력하는 것도 가능하다.Of course, it is also possible to automatically search and output the event history for individual sensors.
특정 센서에 이벤트가 발생했을 때 SHMS 전체 센서에 대한 계측 데이터를 DB에서 파일로 변환하여 영구 보존할 수 있다. When an event occurs in a specific sensor, measurement data for all SHMS sensors can be converted from DB to a file and stored permanently.
이때 파일은 계측 데이터 뿐만 아니라 위 정규화 데이터도 동시에 저장하게 된다.At this time, the file stores not only the measurement data but also the above normalized data.
해당 센서의 이벤트에 대한 전체 센서의 정규화 데이터는 최대값 순으로 나열될 수 있다. The normalization data of all sensors for the event of the corresponding sensor may be listed in the order of the maximum value.
정규화 데이터의 최대값이 일정값 이상인 센서로 제한하여 검색하는 경우, 해당 센서에 이벤트가 발생했을 때 연관성 높은 거동을 하는 센서를 선별할 수 있다.When searching by limiting the maximum value of normalized data to sensors with a certain value or more, it is possible to select a sensor that has a highly relevant behavior when an event occurs in the corresponding sensor.
표 1은 1번 센서를 기준으로, 과거의 데이터 이력에 기초하여 관련센서 모둠을 결정한 예를 나타낸 것이다.Table 1 shows an example of determining a group of related sensors based on sensor 1, based on past data history.
모든 데이터는 정규화(정규값, 정규화된 데이터)되었고, 1번 센서에 대한 타 센서에 대한 관련지수(인과관계 지수)가 나타나 있으며, 미리 설정된 관련기준값(0.75) 이상인 센서들이 관련센서 모둠으로 결정되었다.All data were normalized (normal value, normalized data), the related index for other sensors (causal relationship index) for sensor 1 was shown, and sensors with a preset related reference value (0.75) or more were determined as a group of related sensors. .
이때 중요한 것은 관련지수(인과관계 지수)가 높은 센서들의 모둠 구성이고, 순위는 단순 참고용으로 사용된다.What is important at this time is the composition of a group of sensors with a high correlation index (causal relation index), and the ranking is used for simple reference.
(2) 반복 이벤트 설정단계(2) Repeat event setting step
관련센서 모둠 설정의 근거가 되는 이벤트가 미리 설정된 횟수 이상 반복하여 발생하는 경우, 그 이벤트를 반복 이벤트로 설정한다.When an event that is the basis for setting a group of related sensors repeatedly occurs more than a preset number of times, the event is set as a repeat event.
위 표 1에서, 센서 1,2,3,4,5를 포함하는 관련센서 모둠과 센서 1,3,9,8를 포함한 관련센서 모둠의 경우, 그 근거가 되는 이벤트가 2회 반복되었으므로, 그 이벤트를 반복 이벤트로 설정할 수 있다.In Table 1 above, in the case of a group of related sensors including sensors 1,2,3,4,5 and a group of related sensors including sensors 1,3,9,8, the event that is the basis for it was repeated twice. Events can be set as recurring events.
위에서는 이해를 돕기 위하여 단지 이벤트가 2회 반복된 경우를 반복 이벤트로 결정한 경우를 예시하였으나, 실제로는 보다 많은 횟수가 반복되어야 반복 이벤트로서의 의미가 있으며, 그 횟수가 많을수록 높은 신뢰성이 보장될 수 있다.In the above, for the sake of understanding, only the case where the event is repeated twice is determined as a repeated event, but in reality, it is meaningful as a repeated event only when a larger number of times is repeated, and the higher the number of times, the higher reliability can be guaranteed. .
(3) 이벤트 시점 기록 및 반복 이벤트 판단단계(3) Event time recording and repeat event determination step
다수의 센서 중 1번 센서(임의로 선택된 하나의 센서)가 어떤 시점에서 신규 이벤트를 나타내면, 그 시점을 1번 시점으로 기록한다.If sensor 1 (a sensor selected at random) among the plurality of sensors indicates a new event at a certain point in time, that point is recorded as point 1.
그 1번 시점에서, 1번 센서에 발생한 신규 이벤트와 관련센서 모둠에 해당하는 센서들에 발생한 신규 이벤트를 비교하고, 그 신규 이벤트가 반복 이벤트에 해당하는지 여부를 판단한다.At the time point 1, a new event occurring in sensor 1 is compared with a new event occurring in sensors corresponding to a group of related sensors, and it is determined whether the new event corresponds to a recurring event.
관련센서 모둠에 해당하는 센서들 모두가 신규 이벤트와 관련성 있는 이벤트를 나타낸 경우, 이러한 신규 이벤트는 당연히 반복 이벤트에 해당하고, 나아가 관련센서 모둠에 포함된 센서나 관련된 부재에 아무런 이상이 없는 정상적인 이벤트로 판단할 수 있다.If all of the sensors corresponding to the related sensor group indicate events that are related to the new event, these new events are, of course, recurring events, and furthermore, it is a normal event that has no abnormality in the sensors or related members included in the related sensor group. I can judge.
그러나 본 발명은 상술한 관련센서 모둠 및 반복 이벤트의 개념을 활용하여, 이상이 있는 센서나 부재를 판별하는 것을 목정으로 하므로, 반복 이벤트의 범위를 보다 넓게 정의하여야 한다.However, since the present invention aims to determine a sensor or member having an abnormality by utilizing the concept of a group of related sensors and a repetitive event described above, the range of the repetitive event should be more broadly defined.
즉, 관련센서 모둠에 해당하는 센서들 대부분이 신규 이벤트와 관련성 있는 이벤트를 나타내지만, 일부 센서가 그렇지 않은 경우라 하더라도, 이를 반복 이벤트로 판단하여야 상술한 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 것이다.That is, although most of the sensors corresponding to the group of related sensors represent events that are related to the new event, even if some sensors do not, it must be determined as a repetitive event to achieve the object of the present invention.
이를 위하여 구체적으로, 관련센서 모둠에 해당하는 센서들 중 미리 설정된 범위 이상의 센서가 신규 이벤트와 관련성 있는 이벤트를 나타낸 경우, 신규 이벤트가 반복 이벤트에 해당하는 것으로 판단한다.Specifically, when a sensor having a predetermined range or more among the sensors corresponding to a group of related sensors indicates an event related to a new event, it is determined that the new event corresponds to a recurring event.
예컨대, 반복 이벤트 여부의 판단을 위하여 관련센서 모둠에 대하여 80%의 범위(개수의 비율)를 설정한 경우, 관련센서 모둠이 10개의 센서로 구성된 경우라면 8개 이상의 센서가 신규 이벤트와 관련성 있는 이벤트를 나타내어야 하고, 관련센서 모둠이 5개의 센서로 구성된 경우라면 4개 이상의 센서가 신규 이벤트와 관련성 있는 이벤트를 나타내어야 당해 이벤트가 반복 이벤트인 것으로 판단될 수 있다.For example, if a range of 80% (a percentage of the number) is set for a group of related sensors to determine whether or not a recurring event occurs, if the group of related sensors consists of 10 sensors, more than 8 sensors are events related to a new event. And, if the group of related sensors is composed of 5 sensors, the event can be determined to be a recurring event only when 4 or more sensors indicate an event related to a new event.
(4) 문제센서 추출단계(4) Problem sensor extraction step
신규 이벤트가 반복 이벤트에 해당하는 것으로 판단된 경우, 1번 시점에서, 1번 센서에 발생한 신규 이벤트와 다수의 센서에 발생한 신규 이벤트를 비교하여 문제센서를 추출한다.When it is determined that the new event corresponds to a recurring event, at time point 1, the problem sensor is extracted by comparing the new event occurring in the first sensor with the new event occurring in the plurality of sensors.
구체적으로, 관련센서 모둠 중 대부분의 센서에 위 신규 이벤트가 발생하였으나, 일부 센서에 그 신규 이벤트가 발생하지 않은 경우, 그 일부 센서 또는 그 센서가 설치된 부재의 이상이 의심되고, 프로그램은 이를 출력하여 관리자에게 알려 줄 수 있다.Specifically, if the above new event occurs in most of the sensor groups, but the new event does not occur in some of the sensors, it is suspected that an abnormality in the part of the sensor or the member in which the sensor is installed is suspected, and the program outputs it. You can tell the manager.
위 표 1의 경우를 예로 들어 설명하면, 특정 시점에서 센서 1,2,3,4에만 신규 이벤트가 발생한 것으로 나타난 경우, 그 신규 이벤트는 관련센서 모둠(1,2,3,4,5)에 관한 반복 이벤트에 해당하는 것으로 판단될 수 있는데, 그 관련센서 모둠에 해당하는 센서들 중 센서 5에만 그 신규 이벤트가 나타나지 않은 경우에 해당하므로, 센서 5 또는 그 센서가 설치된 부재의 이상이 의심되는 것이다.Taking the case of Table 1 above as an example, if a new event appears to have occurred only in sensors 1, 2, 3, and 4 at a specific point in time, the new event is assigned to a group of related sensors (1, 2, 3, 4, 5). It may be determined that the event corresponds to a recurring event, but since the new event does not appear only in sensor 5 among the sensors corresponding to the group of related sensors, an abnormality in sensor 5 or the member in which the sensor is installed is suspected. .
한편, 관련센서 모둠에 포함되지 않은 센서 중 갑자기 신규 이벤트가 발생한 센서의 경우도 문제센서로 특정될 수 있다.Meanwhile, among sensors not included in the group of related sensors, a sensor in which a new event suddenly occurs may be identified as a problem sensor.
위 표 1의 경우를 예로 들어 설명하면, 특정 시점에서 센서 1,2,3,4,5,6에 신규 이벤트가 발생한 것으로 나타난 경우, 그 신규 이벤트는 관련센서 모둠(1,2,3,4,5)에 관한 반복 이벤트에 해당하는 것으로 판단될 수 있는데, 그 관련센서 모둠에 포함되지 않은 센서인 센서 6에도 그 신규 이벤트가 나타난 경우에 해당하므로, 센서 6 또는 그 센서가 설치된 부재의 이상이 의심되는 것이다.Taking the case of Table 1 above as an example, when a new event appears to have occurred in sensors 1,2,3,4,5,6 at a specific point in time, the new event is a group of related sensors (1,2,3,4 It can be determined that the event corresponds to a recurring event for ,5), but since the new event also appears in the sensor 6, which is a sensor not included in the group of related sensors, an abnormality in the sensor 6 or the member in which the sensor is installed I doubt it.
본 발명에 의한 건설 구조물의 센서의 이벤트 분석방법은, 복수의 센서 응답으로 대별되는 구조물의 거동 양상을 반복 이벤트로 규정하고, 새로운 이벤트 발생 시 반복 이벤트와 자동 비교하여 특정 센서에 특이점이 관찰되는 경우 관리자에게 자동알림을 출력할 수 있으므로, SHMS 신뢰성 및 운영 효율성의 향상이 가능하다는 장점이 있다.In the event analysis method of a sensor of a construction structure according to the present invention, the behavior of a structure classified by a plurality of sensor responses is defined as a repetitive event, and when a new event occurs, a singular point is observed in a specific sensor by automatically comparing it with the repetitive event. Since automatic notifications can be output to the administrator, there is an advantage in that it is possible to improve the reliability of SHMS and operation efficiency.
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.Since the above is only described with respect to some of the preferred embodiments that can be implemented by the present invention, as well known, the scope of the present invention should not be limited to the above embodiments and should not be interpreted. It will be said that both the technical idea and the technical idea together with the fundamental are included in the scope of the present invention.
Claims (6)
상기 다수의 센서 중 어떤 원인에 의해 상호 관련성 있는 이벤트가 발생하는 센서들을 관련센서 모둠으로 설정하는 관련센서 모둠 설정단계;
상기 관련센서 모둠 설정의 근거가 되는 상기 이벤트가 미리 설정된 횟수 이상 반복하여 발생하는 경우, 상기 이벤트를 반복 이벤트로 설정하는 반복 이벤트 설정단계;
상기 다수의 센서 중 1번 센서가 어떤 시점에서 신규 이벤트를 나타내면, 상기 시점을 1번 시점으로 기록하는 이벤트 시점 기록단계;
상기 1번 시점에서, 상기 1번 센서에 발생한 신규 이벤트와 상기 관련센서 모둠에 해당하는 센서들에 발생한 신규 이벤트를 비교하고, 상기 신규 이벤트가 상기 반복 이벤트에 해당하는지 여부를 판단하는 반복 이벤트 판단단계;
상기 신규 이벤트가 상기 반복 이벤트에 해당하는 것으로 판단된 경우, 상기 1번 시점에서, 상기 1번 센서에 발생한 신규 이벤트와 상기 다수의 센서에 발생한 신규 이벤트를 비교하여 문제센서를 추출하는 문제센서 추출단계;를
포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 분석방법.As a method of analyzing events measured by multiple sensors installed on multiple members of a construction structure,
A related sensor group setting step of setting sensors in which an event related to each other occurs due to a certain cause among the plurality of sensors as a group of related sensors;
A repeating event setting step of setting the event as a repeating event when the event, which is the basis for setting the group of related sensors, repeatedly occurs more than a preset number of times;
An event time recording step of recording the time point as a time point 1 when the first sensor among the plurality of sensors indicates a new event at a certain point in time;
At the time point 1, a repeating event determination step of comparing a new event occurring in the first sensor with a new event occurring in sensors corresponding to the group of related sensors, and determining whether the new event corresponds to the repeating event ;
When it is determined that the new event corresponds to the repetitive event, a problem sensor extraction step of extracting a problem sensor by comparing a new event occurring in the first sensor with a new event occurring in the plurality of sensors at the time point 1 ; To
Event analysis method of a sensor of a construction structure comprising a.
상기 관련센서 모둠 설정단계는,
상기 다수의 센서의 데이터를 상호 비교할 수 있도록 정규화하는 정규화 단계;
상기 1번 센서에 대한 다른 상기 센서들의 상기 정규화된 데이터의 비율에 의해, 상기 1번 센서와 다른 상기 센서들의 관련지수를 연산하는 관련지수 연산단계;
상기 다수의 센서 중 상기 관련지수가 미리 설정된 관련기준값 이상인 상기 센서들을 관련센서 모둠으로 결정하는 관련센서 모둠 결정단계;를
포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 분석방법.The method of claim 1,
The step of setting the group of related sensors,
A normalization step of normalizing the data of the plurality of sensors to be compared with each other;
A relation index calculation step of calculating a relation index between the first sensor and the other sensors based on the ratio of the normalized data of the other sensors to the first sensor;
A related sensor group determining step of determining the sensors whose association index is greater than or equal to a preset association reference value among the plurality of sensors as a group of related sensors;
Event analysis method of a sensor of a construction structure comprising a.
상기 정규화 단계는 수학식 1에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 분석방법.
[수학식 1]
x : 계측 데이터
x` : 정규화된 데이터
xmax : 계측범위의 최대값
xmin : 계측범위의 최소값The method of claim 2,
The normalization step is an event analysis method of a sensor of a construction structure, characterized in that performed by Equation 1.
[Equation 1]
x: measurement data
x`: normalized data
x max : maximum value of measurement range
x min : Minimum value of measurement range
상기 관련지수 연산단계는 수학식 2에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 분석방법.
[수학식 2]
R1,s : 1번 센서에 대한 s번 센서의 관련지수
x`s : s번 센서의 정규화된 데이터
x`1 : 1번 센서의 정규화된 데이터The method of claim 2,
The step of calculating the related index is an event analysis method of a sensor of a construction structure, characterized in that it is performed by Equation 2.
[Equation 2]
R 1,s : The relative index of sensor s to sensor 1
x` s : Normalized data of sensor s
x` 1 : Normalized data of sensor 1
상기 반복 이벤트 판단단계는,
상기 관련센서 모둠에 해당하는 센서들 중 미리 설정된 개수의 비율의 범위 이상의 센서가 상기 신규 이벤트와 관련성 있는 이벤트를 나타낸 경우, 상기 신규 이벤트가 상기 반복 이벤트에 해당하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 분석방법.The method of claim 1,
The repeating event determination step,
A construction structure, characterized in that it is determined that the new event corresponds to the recurring event when a sensor having a range of a ratio of the preset number or more among the sensors corresponding to the group of related sensors indicates an event related to the new event Sensor event analysis method.
상기 문제센서 추출단계는,
상기 신규 이벤트가 상기 반복 이벤트에 해당하는 것으로 판단된 경우, 상기 1번 시점에서, 상기 1번 센서에 발생한 신규 이벤트와 상기 다수의 센서에 발생한 신규 이벤트를 비교하고, 상기 관련센서 모둠 중 신규 이벤트가 발생하지 않은 센서 또는 상기 관련센서 모둠에 포함되지 않은 센서 중 신규 이벤트가 발생한 센서를 추출하여 문제센서로 특정하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 센서의 이벤트 분석방법.The method of claim 1,
The problem sensor extraction step,
When it is determined that the new event corresponds to the repeated event, at the time point 1, a new event occurring in the first sensor is compared with a new event occurring in the plurality of sensors, and a new event among the group of related sensors is An event analysis method of a sensor of a construction structure, characterized in that a sensor with a new event is extracted from a sensor that has not occurred or a sensor not included in the group of related sensors and specified as a problem sensor.
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