KR102210571B1 - Gps 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 GPS 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 드론에 탑재된 높은 해상도의 카메라를 이용하여 교량 상태를 촬영하고, 촬영된 영상이미지를 무선 수신하여 이를 분석하고 판독함으로써 교량 및 터널의 안전성(균열, 크랙) 여부를 진단할 수 있도록 하여 교량 및 터널의 안전진단에 소요되던 인력낭비와 비용을 줄이고, 안전사고의 위험을 예방하면서 신속한 안전진단이 가능하도록 개선된 GPS 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법에 관한 것이다.

Description

GPS 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법{Bridge and tunnel safety diagnosis remote monitoring alarm method using GPS coordinates and mobile communication system}

본 발명은 토목 상하수도 기술 분야 중 GPS 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 드론에 탑재된 높은 해상도의 카메라를 이용하여 교량 상태를 촬영하고, 촬영된 영상이미지를 무선 수신하여 이를 분석하고 판독함으로써 교량 및 터널의 안전성(균열, 크랙) 여부를 진단할 수 있도록 하여 교량 및 터널의 안전진단에 소요되던 인력낭비와 비용을 줄이고, 안전사고의 위험을 예방하면서 신속한 안전진단이 가능하도록 개선된 GPS 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법에 관한 것이다.

현재, 장대 교량을 포함한 터널 등의 대형구조물은 별도의 정형화된 계측방법이 없기 때문에 안전진단에 애로사항이 많다.

때문에, 대부분 전자파측정계를 이용하여 정밀 삼변측량을 실시하여 교량의 수평변형을 측정하고, 정밀 수준측량에 의해 높이 변형을 측정하는 방법을 채택하고 있다.

하지만, 이러한 방법은 실시간으로 계속하여 측정하는 것이 아니라 정해진 주기마다 현장에 나가서 직접 측정하여 변형량(주로 크랙, 균열)을 조사해야 하므로 실질적으로 교량 또는 터널의 안전을 진단하는 것이 매우 불편하였고, 연속적인 모니터링에 의한 교량 또는 터널의 변형을 조사할 필요가 있는 경우에는 적용할 수 없다는 한계를 갖는다.

또한, 교량 또는 터널은 지반의 변동에 큰 영향을 받기 때문에 교량 또는 터널의 안전(크랙, 균열, 탈락)을 진단하기 위해서는 필수적으로 지반상태도 확인해야 한다.

보통, 지반상태 검사는 GPS를 이용하여 지리적 위치, 해발 높이를 확인하고, 연약지반이나 기타 특정 지반에 GPS 기준망과 상시 통신할 수 있는 감지장치를 매설하여 위치별 지반침하 여부와 그 정도를 확인하고 있다.

이와 같이 교량 또는 터널의 안전진단은 GPS와 전자파측정계를 병행하고 있지만, 전자파측정계를 통해 측정상 불편함과 한계성 때문에 이에 대한 개선이 요구되고 있다.

대한민국 특허 등록번호 제10-1975937호(2019.04.30.) '지피에스(GPS)를 이용한 교량 상태 자동진단 계측시스템'

본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술상의 제반 문제점을 감안하여 이를 해결하고자 창출된 것으로, 드론에 탑재된 높은 해상도의 카메라를 이용하여 교량 상태를 촬영하고, 촬영된 영상이미지를 무선 수신하여 이를 분석하고 판독함으로써 교량 또는 터널의 안전성 여부를 진단할 수 있도록 하여 교량 또는 터널의 안전진단에 소요되던 인력낭비와 비용을 줄이고, 안전사고의 위험을 예방하면서 신속한 안전진단이 가능하도록 개선된 GPS 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법을 제공함에 그 주된 목적이 있다.

본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위한 수단으로, 피티지 카메라 및 5G 통신기술에 기반한 무선통신모듈 및 위성통신이 가능한 GPS수신기를 갖춘 드론(100)을 포함하고; 상기 드론(100)에는 컨트롤러(110)를 비롯한 루트설정부(130)가 탑재되어 프로그래밍된 시퀀스에 따라 컨트롤러(110)의 제어하에 동작되는 GPS 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법에 있어서;

GPS수신기로 위성통신하여 드론(100)을 진단할 대상이 있는 장소로 이동시키는 단계;

드론(100)에 탑재된 피티지 카메라를 통해 교량 또는 터널의 진단부위를 촬영하여 영상을 취득하는 단계;

취득된 영상을 모션 제이피지 비디오 압축방식으로 압축한 후 처리서버로 무선송신하고, 처리서버에서는 압축을 해제한 상태에서 영상을 일정 픽셀로 구분하여 원본영상을 생성하는 단계;

생성된 원본영상을 제1처리방법 및 제2처리방법으로 각각 처리하여 서로 다른 제1,2처리영상을 생성하는 원본영상 처리단계;

제1처리영상과 제2처리영상을 픽셀 대 픽셀로 비교하여 교량 또는 터널의 손상부위을 최종 확인하고, 진단결과를 출력하는 단계;

진단결과에 따라 경보를 발령하고, 경보 메세지를 출력하는 단계;를 포함하되, 상기 제1처리방법은 원본영상을 흑백영상으로 변환하는 과정, 변환된 흑백영상으로부터 케니 에지검출법을 이용하여 윤곽선을 검출하는 과정으로 이루어지고; 상기 제2처리방법은 처리서버에 탑재된 이미지분석모듈이 파손이 없는 정상상태의 교량 또는 터널에 대한 학습을 완료하는 과정, 학습이 완료된 이미지분석모듈에 원본영상을 대입하여 세그먼테이션 영상을 추출하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 GPS 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법을 제공한다.

본 발명에 따르면, 드론에 탑재된 높은 해상도의 카메라를 이용하여 교량 또는 터널의 상태를 촬영하고, 촬영된 영상이미지를 무선 수신하여 이를 분석하고 판독함으로써 교량 또는 터널의 안전성 여부를 진단할 수 있도록 하여 교량 또는 터널의 안전진단에 소요되던 인력낭비와 비용을 줄이고, 안전사고의 위험을 예방하면서 신속한 안전진단이 가능하도록 개선된 효과를 얻을 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 GPS 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법을 설명하기 위한 드론의 구성예를 보인 예시도이다.
도 2는 본 발명에 따른 안전진단을 위한 제2처리기의 처리과정을 설명하기 위한 예시적인 샘플사진이다.

이하에서는, 첨부도면을 참고하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하기로 한다.

본 발명은 5G 이동통신 기술을 이용하기 때문에 보다 높은 전송속도와 신뢰성을 확보할 수 있다. 즉, 5G 통신이 가능한 이동통신시스템을 활용한다.

5G 이동통신 기술에서는 초광대역 통신 서비스(eMBB, enhanced Mobile BroadBand), 고신뢰성 및 저지연 통신 서비스(uLLC, ultra-reliable and Low Latency Communications), 대규모 기기간 통신 서비스(mMTC, massive Machine Type Communications)로 구분되는 새로운 무선접속기술(new RAT, new Radio Access Technology)을 바탕으로 지금까지 구축된 여러 무선 접속 기술들을 하나의 네트워크에서 수용할 수 있는 유연한 네트워크 구조를 요구하며, 이를 위해 코어 네트워크의 가상화 기술과 기능 분산화 기술은 폭발적으로 증가하는 트래픽 처리 부하를 경감시키고 이종 네트워크 간의 접속 및 융합에 대처할 수 있는 네트워크로 발전하고 있는 기술이다.

또한, 서로 다른 특성이 있는 다양한 단말을 대상으로 다양한 서비스를 제공하기 위해 네트워크 슬라이스 기술이 제시되고 있어 물리적인 하나의 네트워크에서 각 서비스가 요구하는 사항을 슬라이스 단위로 제공함으로써 서비스에 유연하게 대응할 수 있다.

때문에, 5G 이동통신에서는 고속 대용량의 데이터 전송이 가능해지고 있다.

본 발명은 이와 같은 이동통신시스템 기반하에 무선통신이 가능한 소형 무인비행체인 드론을 이용하여 드론이 촬영한 대용량의 영상이미지를 실시간으로 즉시 고속 전송가능한 5G 통신기술을 통해 통신함으로써 신속하게 영상분석 및 판독이 가능하도록 한 특징이 있다.

도 1의 예시와 같이, 본 발명은 피티지 카메라를 탑재한 소형 무인비행체인 드론(100)을 포함한다.

이때, 피티지(Pan/Tilt/Zoom) 카메라는 수평방향(Pan)의 경우 ±170°범위로 빠른 속도를 지원함으로써 비행중 원하는 교량의 검사부위를 촬영할 수 있고, 또한 수직방향(Tilt)의 경우는 30∼90° 범위로 빠르게 촬영할 수 있도록 구성된 카메라이다.

특히, 상기 드론(100)은 5G를 이용하여 고용량의 데이터를 실시간 고속 송신할 수 있는 무선통신모듈을 포함한다.

이러한 무선통신모듈은 촬영된 영상을 선명한 상태로 전송할 수 있도록 모션 제이피지 비디오 압축을 수행하며, 5G 통신기술에 따라 초고속으로 전송되고, 해상도는 4CIF/2CIF를 유지함이 바람직하다.

또한, 상기 드론(100)은 GPS수신기를 탑재하고 있어 위성통신을 통해 자신이 비행하고 있는 위치를 실시간 체크할 수 있으며, 해당 좌표정보는 현재 관측 혹은 진단하고 있는 대상물, 이를 테면 교량 혹은 터널의 위치정보를 제공할 수 있게 된다.

이와 같은 드론(100)을 이용하여 교량 또는 터널의 안전진단을 위해 먼저, 드론(100)을 진단할 대상이 있는 장소로 이동시키는 단계가 수행된다.

이때, 드론(100)의 이동은 위성통신을 통해 GPS수신기가 확인한 좌표와 컨트롤러에 의해 이동할 위치점(좌표)을 받은 지령정보를 비교하여 오차범위 내의 위치로 자동 비행하도록 제어된다.

이후, 드론(100)에 탑재된 피티지 카메라를 통해 교량 또는 터널의 진단부위를 촬영하여 영상을 취득하는 단계가 수행된다.

이어, 취득된 영상은 모션 제이피지 비디오 압축방식으로 압축된 후 처리서버로 무선송신되고, 처리서버에서는 압축을 해제한 상태에서 영상을 일정 픽셀로 구분하여 원본영상을 생성하는 단계가 수행된다.

그런 다음, 원본영상은 제1처리기를 통해 가공된 제1처리영상이 생성되는 과정과, 동일한 원본영상이 제2처리기를 통해 가공된 제2처리영상으로 생성되는 과정을 거치는 원본영상 처리단계가 수행된다. 이 경우, 제1,2처리기는 처리서버에 탑재된다.

이후, 제1처리영상과 제2처리영상을 픽셀 대 픽셀로 비교하여 교량 또는 터널의 손상부위(크랙 등)을 최종 확인하고, 진단결과를 출력하는 단계가 수행된다.

이와 같이, 2개의 서로 다른 기법으로 원본영상을 처리하는 이유는 손상부위를 인식함에 있어 오류가 있을 수 있으므로 크로스 체크방식으로 진단하여 정확한 자동 진단이 가능하도록 하기 위함이다.

여기에서, 상기 제1처리기를 통해 처리되는 제1처리영상은 다음과 같은 과정을 거쳐 생성된다.

먼저, 원본영상을 흑백영상으로 변환하는 과정이 수행된다. 이때, 흑백영상으로 변환하는 이유는 교량 또는 터널의 손상부위(크랙 등)를 검출하기에 컬러영상은 데이터 처리량이 너무 많아 어렵기 때문에 처리효율을 높이기 위한 것이다.

아울러, 촬영된 컬러영상을 흑백영상으로 바꾸기 위해서는 컬러정보를 명도 정보로 바꾸는 것이 필요하며, 컬러정보를 명도값으로 바꾸는 방법은 다양한 공지된 방법이 있으나, 본 발명에서는 NTSC(National Television System Committee) 방법에 따름이 바람직하다.

이어, 변환된 흑백영상으로부터 케니 에지검출법을 이용하여 윤곽선을 검출하는 과정이 수행된다. 이때, 윤곽선은 모두 픽셀 정보를 그대로 포함한 상태로 이루어지며, 에지 추출(edge extraction)을 통해 윤곽선을 추출해야 하는 이유는 교량 또는 터널의 균열(손상)여부를 정확하게 확인하기 위한 것이다.

이때, 에지 추출이란 에지에 해당하는 화소를 찾는 과정이며, 에지를 추출할 때 노이즈도 함께 제거하여 정확도를 높이게 된다. 그리고, 에지란 영상의 물체와 물체 또는 물체와 배경사이의 테두리에서 발생하는데 이미지 안에 있는 객체의 경계를 가리킨다.

에지를 이용한 검출기법은 많은 연산이 불필요하고 입력되어지는 영상 주변의 배경과 경계인 에지에서의 밝기 변화로 보통 식별한다. 에지 정보는 프리윗(Prewitt) 연산자나 로버트(Roberts) 연산자 또는 소벨(Sobel) 연산자와 같은 1차 미분함수나, 라플라시안 연산자와 같은 2차 미분 함수 또는 그 밖의 많은 방법들이 검출에 사용된다. 다만, 본 발명에서는 널리 알려져 있는 케니 에지(Canny edge) 검출 알고리즘을 이용하여 추출하도록 한다.

그리고, 상기 제2처리기를 통해 처리되는 제2처리영상은 다음과 같은 과정을 거쳐 생성된다.

먼저, 이미지분석모듈이 파손이 없는 정상상태의 교량 또는 터널에 대한 학습을 완료하는 과정이 수행된다.

이때, 이미지분석모듈은 처리서버에 탑재되며, 인공신경망(artificial neural network)을 통해 정상상태의 교량 또는 터널을 학습한다.

여기에서, 정상상태의 교량 또는 터널은 시공전 동일 교량 또는 터널일 수 있다.

참고로, 인공신경망은 사람 또는 동물 두뇌의 신경망에 착안하여 구현된 머신러닝 기법으로서, 기계학습(machine learning)의 세부 방법론 중 하나이며, 신경 세포인 뉴런(neuron)이 여러개 연결된 망의 형태이다. 구조 및 기능에 따라 여러 종류로 구분되며, 가장 일반적인 인공 신경망은 한 개의 입력층과 출력층 사이에 다수의 은닉층(hidden layer)이 있는 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron)이다.

이렇게 하여 학습이 완료된 이미지분석모듈에 원본영상을 대입하여 세그먼테이션 영상을 추출하는 과정을 수행한다.

즉, 세그먼테이션 영상은 픽셀 단위로 분류된 상태에서 학습된 정상상태와 차이가 나는 부분을 표시한 영상이다.

예를 들자면, 통상, 영상은 이미지들의 연속으로서, 이미지들은 매 픽셀마다 특정한 값을 가지고 있다. 이 값에 따라 색깔이 결정되고, 픽셀들이 모여 전체 이미지가 구성된다. 이때, 세그멘테이션은 전체 영상에서 원하는 대상의 픽셀값을 구분하여 대상 객체를 픽셀 단위로 찾는 것을 의미한다. 그런데, 이미 원본영상이 정해진 픽셀단위로 나뉘어져 있으므로 학습한 정상상태와 다른 부분만 표시되면 된다.

즉, 도 2의 예시와 같이, 교량이나 터널 대신에 일 실시 예로, 차량의 안전진단(흠집) 여부를 원격 감시와 식별하는 예로 설명하자면, 학습한 이미지분석모듈이 세그멘테이션을 적용한 결과는 원본영상에서 오염 혹은 파손된 부분의 위치를 픽셀 단위로 하나 하나 다 찾은 다음, 찾은 위치를 색깔별로 표시하면 그림처럼 오염, 파손된 부분의 위치를 정확하게 탐지할 수 있게 된다.

이렇게 생성된 제1처리영상과 제2처리영상을 픽셀 대 픽셀로 비교하여 교량 또는 터널의 손상부위을 최종 확인하고, 진단결과를 출력하는 단계; 및 진단결과에 따라 경보를 발령하고, 경보 메세지를 출력하는 단계;를 수행하게 된다.

이와 같은 단계를 거치게 되면, 교량 또는 터널의 이상유무를 원격으로 쉽고 빠르면서 정확하게 자동 진단할 수 있는 장점이 있다.

100: 드론

Claims (1)

1. 피티지 카메라 및 5G 통신기술에 기반한 무선통신모듈 및 위성통신이 가능한 GPS수신기를 갖춘 드론(100)을 포함하고; 상기 드론(100)에는 컨트롤러(110)를 비롯한 루트설정부(130)가 탑재되어 프로그래밍된 시퀀스에 따라 컨트롤러(110)의 제어하에 동작되는 GPS 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법에 있어서;
   GPS수신기로 위성통신하여 드론(100)을 진단할 대상이 있는 장소로 이동시키는 단계;
   드론(100)에 탑재된 피티지 카메라를 통해 교량 또는 터널의 진단부위를 촬영하여 영상을 취득하는 단계;
   취득된 영상을 모션 제이피지 비디오 압축방식으로 압축한 후 처리서버로 무선송신하고, 처리서버에서는 압축을 해제한 상태에서 영상을 일정 픽셀로 구분하여 원본영상을 생성하는 단계;
   생성된 원본영상을 제1처리방법 및 제2처리방법으로 각각 처리하여 서로 다른 제1,2처리영상을 생성하는 원본영상 처리단계;
   제1처리영상과 제2처리영상을 픽셀 대 픽셀로 비교하여 교량 또는 터널의 손상부위을 최종 확인하고, 진단결과를 출력하는 단계;
   진단결과에 따라 경보를 발령하고, 경보 메세지를 출력하는 단계;를 포함하되, 상기 제1처리방법은 원본영상을 흑백영상으로 변환하는 과정, 변환된 흑백영상으로부터 케니 에지검출법을 이용하여 윤곽선을 검출하는 과정으로 이루어지고; 상기 제2처리방법은 처리서버에 탑재된 이미지분석모듈이 파손이 없는 정상상태의 교량 또는 터널에 대한 학습을 완료하는 과정, 학습이 완료된 이미지분석모듈에 원본영상을 대입하여 세그먼테이션 영상을 추출하는 과정;을 포함하는 GPS 좌표와 이동통신시스템을 이용한 교량과 터널의 안전진단 원격감시 경보방법.
   

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