KR102277753B1 - Underpass flooding detection system and method with same - Google Patents
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Abstract
본 발명의 지하차도 침수검지 시스템은 차량이 주행하는 지하차도 외부에 구비되는 VMS전광판과, 상기 지하차도 내부 상부에 고정되어 침수지역을 실시간 영상으로 송출하는 검지카메라와, 상기 지하차도 내부 상부에 고정되어 침수지역의 유속 및 수위를 측정하는 검지센서와, 상기 지하차도 내부에 구비되어 침수지역을 모니터링하고 침수발생 시 실시간으로 정보를 전달하도록 상기 검지센서 및 상기 검지카메라가 연결되는 제어함체를 구비할 수 있다.The underpass flood detection system of the present invention includes a VMS electric sign provided outside the underpass in which the vehicle travels, a detection camera fixed to the upper part of the underpass to transmit a real-time image of the submerged area, and fixed to the upper part of the underpass. and a detection sensor for measuring the flow velocity and water level in the submerged area, and a control box to which the detection sensor and the detection camera are connected so as to be provided inside the underpass to monitor the flooded area and transmit information in real time when flooding occurs. can
Description
본 발명은 지하차도 침수검지 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 지하차도의 침수 상황을 검지하고 이를 주변 운전자에게 전달해 침수발생으로 인한 피해를 최소화하는 침수검지 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for detecting flooding of an underpass, and more particularly, to a system and method for detecting flooding in an underpass and transmitting it to nearby drivers to minimize damage caused by flooding.
일반적으로, 지하차도 외에도 급격한 도시화와 인구의 도시 집중으로 지하공간의 활용범위가 넓어짐에 따라 지하매장, 지하주차장, 지하철, 하수관거 등 많은 시설들이 갑작스런 집중호우, 태풍 등에 의한 침수 문제를 겪고 있으며, 이를 해결하기 위해 침수 방지대책, 대피체계 등 많은 연구를 하고 있으나 실시간 침수상황을 모니터링하고, 침수 상황을 예측하는 등 첨단기술을 활용한 예방 시스템은 전무한 상황이다.In general, as the scope of use of underground space is expanding due to rapid urbanization and urban concentration of population in addition to underpasses, many facilities such as underground stores, underground parking lots, subways, and sewer pipes are experiencing flooding problems due to sudden heavy rains and typhoons. In order to solve the problem, many researches are being made, such as flood prevention measures and evacuation systems, but there is no prevention system using advanced technology, such as monitoring the flood situation in real time and predicting the flood situation.
최근에, 정보통신과 빅데이터 등의 신기술을 접목해 다양한 도시문제를 해결하고 지속가능한 도시를 목표로 하는 도시모델인 스마트시티 사업이 새로운 성장동력으로 떠오름에 따라 불시적 위협인 재난 상황에 더욱 효율적으로 대비할 수 있도록 도심 안전 시스템의 필요성이 대두되고 있다.Recently, smart city business, a city model that aims to solve various urban problems by combining new technologies such as information and communication and big data, and aims to become a sustainable city, has emerged as a new growth engine, making it more efficient in disaster situations The need for a city safety system is emerging to prepare for this.
하지만, 지하차도에는 침수검지 시스템이 설치된 곳이 전무에 가까우며 물관리를 담당하는 아리수, 수자원공사 등은 수위·유속 검지센서 장비를 가지고 있지만 이들 레이더 검지장비는 높은 해외 의존도로 인해 비싼 단가와 사후관리의 어려움을 겪고 있다.However, there are almost no places where a flood detection system is installed in the underpass, and Arisu and Korea Water Resources Corporation, which are in charge of water management, have water level and flow speed detection sensors. is experiencing difficulties with
또한, 기존 빔 레이저, 초음파 레이더 등은 특성적 한계로 악천후 또는 밀폐된 공간 내에서 난반사, 데이터 Loss 등이 발생하여 신뢰성에 심각한 문제들이 제기된다. 이에 침수안전대책의 운영, 관리기관인 서울시 물연구원, 지자체, 국토관리청 등으로부터 침수검지시스템의 요구가 지속적으로 증가하고 있어 현 시점에서 실용화가 시급하다.In addition, due to the characteristic limitations of conventional beam lasers and ultrasonic radars, diffuse reflection and data loss occur in bad weather or in an enclosed space, which raises serious problems in reliability. Accordingly, the demand for a flood detection system from the Seoul Water Research Institute, local governments, and land management agencies, which are organizations that operate and manage flood safety measures, is continuously increasing, and practical application is urgently needed at this time.
이러한 지하차도 침수검지시스템은 현재 국산 제품은 없으며 외국산 제품은 있지만 단가가 3,000만원 이상으로 비싸고 고장 수리 등 사후 관리가 즉각 이루어지지 못하며 수리비용 또한 높은 문제점이 있어서 국산 제품의 개발이 시급한 실정이다.There are currently no domestic products, and there are foreign products, but the unit price is more than 30 million won, and post-management such as breakdown repair cannot be carried out immediately, and the repair cost is also high. Therefore, the development of a domestic product is urgently needed.
본 발명의 목적은 레이더, 영상 등 첨단기술을 활용하여 지하차도의 침수 상황을 실시간으로 모니터링 및 예측하고 사전에 경보를 알려 운전자가 침수지역을 피하는 것을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide a driver to avoid a flooded area by monitoring and predicting the flooding situation of an underpass in real time by using advanced technologies such as radar and video, and notifying an alarm in advance.
본 발명의 다른 목적은 침수검지 정확도 및 신뢰도가 높은 시스템을 구비하고 이를 침수발생에 위험이 높은 지하시설에 구비하여 침수피해를 방지를 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a system with high accuracy and reliability for detecting flooding and to provide it to an underground facility with a high risk of flooding to prevent flood damage.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일측면에 따른 지하차도 침수검지 시스템은 차량이 주행하는 지하차도 외부에 구비되는 VMS전광판과, 상기 지하차도 내부 상부에 고정되어 침수지역을 실시간 영상으로 송출하는 검지카메라와, 상기 지하차도 내부 상부에 고정되어 침수지역의 유속 및 수위를 측정하는 검지센서와, 상기 지하차도 내부에 구비되어 침수지역을 모니터링하고 침수발생 시 실시간으로 정보를 전달하도록 상기 검지센서 및 상기 검지카메라가 연결되는 제어함체를 구비할 수 있다.An underpass flooding detection system according to one aspect of the present invention for achieving the above object includes a VMS electric sign provided outside the underpass in which the vehicle travels, and the submerged area is transmitted as a real-time image by being fixed to the upper part of the inside of the underpass. a detection camera that is fixed to the upper part of the underpass and measures the flow rate and water level of the submerged area, and the detection sensor is provided inside the underpass to monitor the submerged area and transmit information in real time when flooding occurs and a control box to which the detection camera is connected.
상기 제어함체는 상기 검지카메라에서 전달받은 침수지역 영상데이터와 상기 검지센서에서 전달받은 침수지역의 유속 및 수위데이터를 분석하는 분석부와, 상기 분석부에서 분석된 데이터로 상기 지하차도의 출입이 가능한지 판단하며, 빅데이터를 수집하여 상기 지하차도에 침수상황 예측이 가능하도록 판단하는 판단부와, 상기 판단부에서 상기 지하차도의 침수상황을 판단하여 운영서버에 전달하고, 상기 지하차도의 침수상황을 주변에 구비된 노변기지국에 전달하는 통신장치를 구비할 수 있다.The control box includes an analysis unit that analyzes the submerged area image data received from the detection camera and the flow velocity and water level data of the flooded area received from the detection sensor, and whether the data analyzed by the analysis unit allows access to and from the underpass. A determination unit that determines, collects big data and determines that it is possible to predict the flooding condition of the underpass, and the determination unit determines the flooding condition of the underpass and transmits it to the operation server, and determines the flooding condition of the underpass It may be provided with a communication device for transmitting to the roadside base station provided in the vicinity.
상기 운영서버 및 상기 노변기지국은 상기 운영서버가 상기 통신장치에서 데이터를 전달받으며, 침수발생 시 전달받은 데이터를 재난상황실에 알리고 상기 VMS전광판을 제어하여 운전자에게 알리는 것과, 상기 노변기지국이 상기 통신장치에서 데이터를 전달받으며, 침수발생 시 전달받은 데이터를 주변 운전자에게 경보알림으로 침수발생을 알릴 수 있다.In the operation server and the roadside base station, the operation server receives data from the communication device, informs the disaster situation room of the received data when flooding occurs, and controls the VMS electronic display panel to inform the driver, and the roadside base station uses the communication device Data is received from the system, and when flooding occurs, the received data can be used to notify nearby drivers of flooding.
상기 검지센서는 상기 지하차도에 실시간으로 유입되는 물의 양을 확인하도록 수위 및 유속을 측정하는 도플러 레이더를 구비할 수 있다.The detection sensor may be provided with a Doppler radar for measuring the water level and the flow velocity to check the amount of water flowing into the underpass in real time.
상기 검지카메라는 상기 지하차도에 유입되는 물의 양과 속도를 실시간으로 촬영하며, 촬영 이미지의 변화과정을 기록할 수 있다.The detection camera may record the amount and speed of water flowing into the underpass in real time, and record the change process of the photographed image.
또한, 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일측면에 따른 지하차도 침수검지 방법은 (a) 지하차도 상부에 검지카메라 및 검지센서를 설치하는 단계와, (b) 상기 검지카메라와 상기 검지센서를 통해 상기 지하차도의 실시간 영상과 유입되는 물의 유속 및 수위를 측정하는 단계와, (c) 상기 측정된 실시간 영상과 유속 및 수위를 제어함체에서 분석하여 상기 지하차도에 침수발생여부를 판단하는 단계와, (d) 상기 지하차도에 침수발생 시 상기 제어함체에 구비된 통신장치를 이용하여 운영서버 및 상기 지하차도 주변의 노변기지국으로 통신하는 단계와, (e) 상기 운영서버 및 상기 노변기지국을 통하여 상기 지하차도의 침수발생을 주변 VMS전광판, 주변 운전자 및 재난상황실에 경보 및 알리는 단계를 구비할 수 있다.In addition, the underpass flooding detection method according to one aspect of the present invention for achieving the above object includes the steps of (a) installing a detection camera and a detection sensor on the upper part of the underpass, (b) the detection camera and the detection Measuring the real-time image of the underpass and the flow rate and water level of the incoming water through a sensor, and (c) analyzing the measured real-time image, the flow rate, and the water level in a control box to determine whether flooding occurs in the underpass (d) when flooding occurs in the underpass, using a communication device provided in the control box to communicate with an operation server and a roadside base station around the underpass; (e) the operation server and the roadside base station It may be provided with a step of alerting and notifying the occurrence of flooding of the underpass through the VMS electronic signboard, the surrounding driver, and the disaster situation room.
상기 (b) 실시간 영상과 유입되는 물의 유속 및 수위를 측정하는 단계는 상기 지하차도에 구비된 상기 검지카메라가 상기 지하차도에 유입되는 물의 양과 속도를 실시간으로 촬영하여 이미지 변화과정을 수집하는 단계와, 상기 지하차도에 구비된 상기 검지센서가 상기 지하차도에 유입되는 물의 유속과 수위를 파동으로 측정하도록 도플러 레이더를 구비하여 측정하고 수집하는 단계를 구비할 수 있다.The step of (b) measuring the real-time image and the flow rate and water level of the incoming water includes the steps of collecting the image change process by photographing the amount and speed of water flowing into the underpass by the detection camera provided in the underpass in real time; , the detection sensor provided in the underpass may be provided with a Doppler radar to measure and collect the flow rate and water level of water flowing into the underpass as waves.
상기 (c) 상기 제어함체가 침수발생여부를 판단하는 단계는 상기 지하차도에서 측정된 데이터를 상기 제어함체에 수집하는 단계와, 상기 운영서버에서 날씨 및 집중호우 장소 데이터와 타지역에 구비된 제어함체에서 측정된 데이터를 전달받아 상기 제어함체에 수집하는 단계와, 상기 제어함체에 수집된 데이터를 활용하여 침수발생 패턴 및 잦은 침수발생 장소를 선별하도록 딥러닝시스템을 상기 제어함체에 구비하는 단계와, 상기 제어함체에 딥러닝시스템을 통해 침수발생이 예측되는 지역을 상기 통신장치로 재난상황실에 알리는 단계를 구비할 수 있다.The (c) step of the control box determining whether flooding occurs includes collecting data measured in the underpass in the control box, weather and heavy rain location data from the operation server, and controls provided in other areas The steps of receiving the measured data from the housing and collecting it in the control housing, and using the data collected in the control housing to provide a deep learning system in the control housing to select a flooding occurrence pattern and a frequent flooding occurrence place; , it may be provided with a step of notifying the area where flooding is predicted through the deep learning system in the control box to the disaster situation room with the communication device.
본 발명에 따른 지하차도 침수검지 시스템 및 방법에 의하면, 태풍, 폭우 등으로 인한 지하차도의 침수 상황에 검지카메라 및 검지센서를 설치하여 수위 및 유속정보를 실시간 모니터링하여 침수발생을 검지하고 주위 운전자들에게 정보를 제공함으로써 안전운행을 유도하는 등 사전대응을 가능하게 할 수 있다.According to the underpass flooding detection system and method according to the present invention, a detection camera and a detection sensor are installed in the flooding situation of the underpass due to typhoon, heavy rain, etc. By providing information to people, it is possible to take a proactive response, such as inducing safe driving.
또한, 제어함체에 딥러닝시스템을 구축하여 침수검지 정확도의 신뢰성을 확보하고, 국산 기술을 이용한 양산으로 제품 단가를 낮추어 지하차도를 포함한 지하 시설물 그리고 각 지자체의 하수종말처리장에 공급이 가능할 수 있다.In addition, by building a deep learning system in the control box to secure the reliability of the accuracy of flood detection, and by lowering the product price by mass production using domestic technology, it can be supplied to underground facilities including underpasses and sewage treatment plants of each local government.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지하차도 침수검지 시스템을 나타낸 사시도.
도 2는 도 1에서 측면에서 바라 본 지하차도 침수검지 시스템을 나타낸 측면도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지하차도 침수검지 시스템 및 방법을 나타낸 개략도.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지하차도 침수검지 방법을 나타낸 순서도.
도 5는 도 4에서 지하차도 침수검지 방법 중 딥러닝시스템의 방법을 나타낸 순서도.1 is a perspective view showing an underpass flooding detection system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a side view showing the underpass flooding detection system viewed from the side in Figure 1;
3 is a schematic diagram showing a system and method for detecting flooding of an underpass according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method for detecting flooding of an underpass according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a method of a deep learning system among the methods for detecting flooding of an underpass in FIG. 4 .
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 대해 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니며 다양한 형태로 변형될 수 있음은 물론이다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, it goes without saying that the present invention is not limited to these embodiments and may be modified in various forms.
도면에서는 본 발명을 명확하고 간략하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분의 도시를 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 극히 유사한 부분에 대해서는 동일한 도면 참조부호를 사용한다. 그리고 도면에서는 설명을 좀더 명확하게 하기 위하여 두께, 넓이 등을 확대 또는 축소하여 도시하였는바, 본 발명의 두께, 넓이 등은 도면에 도시된 바에 한정되지 않는다.In the drawings, in order to clearly and briefly describe the present invention, the illustration of parts irrelevant to the description is omitted, and the same reference numerals are used for the same or extremely similar parts throughout the specification. In addition, in the drawings, the thickness, width, etc. are enlarged or reduced in order to make the description more clear, and the thickness, width, etc. of the present invention are not limited to the bars shown in the drawings.
그리고 명세서 전체에서 어떠한 부분이 다른 부분을 "포함"한다고 할 때, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 부분을 배제하는 것이 아니며 다른부분을 더 포함할 수 있다.And when a certain part "includes" another part throughout the specification, other parts are not excluded unless otherwise stated, and other parts may be further included.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지하차도 침수검지 시스템을 나타낸 사시도이고, 도 2는 도 1에서 측면에서 바라 본 지하차도 침수검지 시스템을 나타낸 측면도이다.1 is a perspective view showing an underpass flooding detection system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a side view showing the underpass flooding detection system as viewed from the side in FIG. 1 .
도 1 내지 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 지하차도 침수검지 시스템(10)은 차량(30)이 주행하는 지하차도(20) 외부에 구비되는 VMS전광판(100)과, 지하차도(20) 내부 상부에 고정되어 침수지역(40)을 실시간 영상으로 송출하는 검지카메라(200)와, 지하차도(20) 내부 상부에 고정되어 침수지역(40)의 유속 및 수위를 측정하는 검지센서(300)와, 지하차도(20) 내부에 구비되어 침수지역(40)을 모니터링하고 침수발생 시 실시간으로 정보를 전달하도록 검지센서(300) 및 검지카메라(200)가 연결되는 제어함체(400)를 구비할 수 있다.1 to 2, the underpass flooding detection system 10 according to an embodiment of the present invention includes a
지하차도 침수검지 시스템(10)은 VMS전광판(100), 검지카메라(200), 검지센서(300) 및 제어함체(400)를 구비할 수 있다.The underpass flooding detection system 10 may include a VMS
여기서, VMS전광판(100)은 지하차도(20)와 이어지는 주변 도로에 구비되어 지하차도(20)를 이용하는 차량(30)이 침수발생 시 지하차도(20)를 이용하지 않고 다른 도로로 우회하도록 유도시킬 수 있다.Here, the VMS
VMS전광판(100)은 후술할 운영서버(410)에서 제어가 가능하며, 침수발생 시 운영서버(410)가 VMS전광판(100)을 바로 제어하여 "OO지하차도 침수발생 우회바람"이라는 문구를 띄울 수 있다. 또, 운영서버(410)에 연결된 재난상황실(411)에서 VMS전광판(100)의 문구를 상세하게 기입해 "2km 전방 지하차도 침수 500m 앞 OO방향 우회" 라는 문구로 다시 띄울 수 있다.The VMS
검지카메라(200)는 지하차도(20) 내부 상부에 설치되어 침수발생 시 침수지역(40)에 침수되는 과정을 영상 이미지로 기록하고, 실시간으로 촬영한 영상을 재난상황실(411)에서 바로 확인이 가능하도록 구비될 수 있다.The
또한, 검지카메라(200)는 침수지역(40)을 실시간으로 촬영하여 침수지역(40)에 침수가 발생하는 과정을 이미지로 기록하는 이미지 변화과정을 제어함체(400)에 전달할 수 있다.In addition, the
검지카메라(200)는 침수지역(40)의 벽면에 수위지표가 구비되어 침수발생 시 유입되는 물의 양과 속도를 육안으로 확인할 수 있다.The
검지센서(300)는 지하차도(20) 내부 상부에 설치되어 침수발생 시 침수지역(40)의 수위 및 유속을 확인하도록 도플러 레이더(310)를 구비할 수 있다.The
이때, 검지센서(300)는 악천후와 밀폐된 공간에서 난반사가 발생되는 초음파 방식의 검지기가 아닌, 악천후와 밀폐된 공간에서 정확도가 높은 도플러 레이더(310)를 이용한 검지기가 사용될 수 있다.In this case, the
도플러 레이더(310)는 환경 변화에 대한 영향이 적어 검지 정확도의 신뢰성을 확보할 수 있다.The Doppler radar 310 may secure reliability of detection accuracy because it has little influence on environmental changes.
도플러 레이더(310)로 침수지역(40) 특징 값 추출하여 소프트웨어 환경 구축하고, 주파수변조 방식(FMCW)을 적용해 수위 및 유속, 침수 후 물의 이동 방향을 추출할 수 있다.The Doppler radar 310 extracts the feature value of the submerged
이때, 도플러 레이더(310)는 Frequency Shift와 Offset을 이용해 검지 정확도가 상승될 수 있고, 침수지역(40) 검지 정보의 정합 위치 좌표값, 추적 정보에서 속도를 활용해 알고리즘 환경을 구축할 수 있다.At this time, the Doppler radar 310 can increase the detection accuracy by using the frequency shift and offset, and it is possible to build an algorithm environment by using the coordinate value of the matching position of the detection information of the submerged
또한, 도플러 레이더(310)는 제품 단가를 낮추고 내구성을 높이는 등 개량하고 영상 데이터를 레이더 데이터와 결합하여 신뢰성을 상당 폭 개선하게 됨으로써 외국 기술에의 의존도를 낮출 뿐 아니라 역으로해외에 진출할 수 있게 될 수 있다.In addition, the Doppler radar 310 is improved such as to lower product cost and increase durability, and significantly improve reliability by combining image data with radar data, thereby reducing dependence on foreign technology and conversely entering overseas markets. can be
제어함체(400)는 지하차도(20) 내부에 구비되어 침수지역(40)을 모니터링하도록 검지센서(300) 및 검지카메라(200)가 연결되며, 침수발생 시 실시간으로 정보를 외부에 전달할 수 있다.The
제어함체(400)는 지하차도(20)에 구비될 때, 도시미관을 고려한 함체 디자인 및 원격 전원제어와 제어함체(400) 상태 모니터링 제어 장치가 내장되고, FRP(Fiber reinforced plastics)재질로 형성되어 경량화, 감전사고 예방을 할 수 있다.When the
여기서, 제어함체(400)는 분석부(401), 판단부(402) 및 통신장치(403)를 구비할 수 있다.Here, the
분석부(401)는 검지카메라(200)에서 전달받은 침수지역(40) 영상데이터와 검지센서(300)에서 전달받은 침수지역(40)의 유속 및 수위데이터를 내부에서 분석하고 데이터를 기록해 후술할 통신장치(403)를 통하여 타지역에 구비된 제어함체에 정보를 공유할 수 있다.The analysis unit 401 internally analyzes the flow velocity and water level data of the submerged
판단부(402)는 분석부(401)에서 분석된 데이터로 지하차도(20)의 출입이 가능한지 판단하며, 후술할 통신장치(403)를 통해 날씨 및 집중호우 장소와 타지역에 구비된 제어함체에서 전달받은 빅데이터를 판단하고 침수상황 예측이 가능할 수 있다.The determination unit 402 determines whether access to the
통신장치(403)는 판단부(402)에서 지하차도(20)의 침수상황을 판단하여 외부와 연결된 운영서버(410)에 전달하고 지하차도(20)의 침수상황을 주변에 구비된 노변기지국(420)에 전달할 수 있다.The communication device 403 determines the flood condition of the
또한, 통신장치(403)는 운영서버(410)에서 해당 설치지역의 날씨 및 집중호우 장소 데이터와 타지역에 구비된 제어함체에서 측정된 데이터를 전달받을 수 있으며, 이를 분석부(401) 및 판단부(402)에 전달해 빅데이터를 구축할 수 있다.In addition, the communication device 403 may receive the weather and heavy rain location data of the installation area and the data measured in the control box provided in other areas from the
운영서버(410)는 제어함체(400)의 통신장치(403)와 통신하고 제어함체(400)의 데이터를 전달받거나 외부 데이터를 제어함체(400)에 전달하는 역할을 수행하며, 추후에 제어함체(400)가 딥러닝시스템(440)으로 침수지역(40)의 침수상황 예측이 가능하게 도와줄 수 있다.The
노변기지국(420)은 제어함체(400)의 판단부(402)가 침수발생으로 지하차도(20) 출입을 차단하기 위해 주변도로를 사용하는 차량(30)에 경보를 알리도록 통신장치(403)가 노변기지국(420)을 제어할 수 있다.The
다음은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지하차도 침수검지 시스템의 검지하는 방법에 대해 상세하게 설명하며, 동일하거나 극히 유사한 부분에 대해서는 상세한 설명을 생략한다.Hereinafter, a method for detecting the underpass flooding detection system according to an embodiment of the present invention will be described in detail, and detailed descriptions of the same or extremely similar parts will be omitted.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지하차도 침수검지 시스템 및 방법을 나타낸 개략도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지하차도 침수검지 방법을 나타낸 순서도이다.3 is a schematic diagram showing a system and method for detecting flooding of an underpass according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for detecting flooding of an underpass according to an embodiment of the present invention.
도 3 내지 도 4를 참고하면, (a) 지하차도(20) 상부에 검지카메라(200) 및 검지센서(300)를 설치하는 단계와, (b) 검지카메라(200)와 검지센서(300)를 통해 지하차도(20)의 실시간 영상과 유입되는 물의 유속 및 수위를 측정하는 단계와, (c) 측정된 실시간 영상과 유속 및 수위를 제어함체(400)에서 분석하여 지하차도(20)에 침수발생여부를 판단하는 단계와, (d) 지하차도(20)에 침수발생 시 제어함체(400)에 구비된 통신장치(403)를 이용하여 운영서버(410) 및 지하차도(20) 주변의 노변기지국(420)으로 통신하는 단계와, (e) 운영서버(410) 및 노변기지국(420)을 통하여 지하차도(20)의 침수발생을 주변 VMS전광판(100), 주변 운전자 및 재난상황실(411)에 경보를 알리는 단계를 구비할 수 있다.3 to 4, (a) the step of installing the
(a) 지하차도(20) 상부에 검지카메라(200) 및 검지센서(300)를 설치하는 단계는 제어함체(400)에 검지카메라(200) 및 검지센서(300)가 모두 유선으로 연결되어 있어 데이터를 신속하게 전달받을 수 있다. (a) In the step of installing the
(b) 검지카메라(200)와 검지센서(300)를 통해 지하차도(20)의 실시간 영상과 유입되는 물의 유속 및 수위를 측정하는 단계는 제어함체(400)와 연결된 검지카메라(200)와 검지센서(300)가 침수지역(40)의 침수과정을 측정하고, 측정된 데이터를 제어함체(400)에 전달할 수 있다.(b) the step of measuring the real-time image of the
(c) 측정된 실시간 영상과 유속 및 수위를 제어함체(400)에서 분석하여 지하차도(20)에 침수발생여부를 판단하는 단계는 제어함체(400) 내부에 구비된 분석부(401)와 판단부(402)가 검지카메라(200)와 검지센서(300)에서 전달받은 데이터를 분석하여 침수지역(40)의 침수발생을 판단할 수 있다.(c) the step of analyzing the measured real-time image, flow velocity and water level in the
(d) 지하차도(20)에 침수발생 시 제어함체(400)에 구비된 통신장치(403)를 이용하여 운영서버(410) 및 지하차도(20) 주변의 노변기지국(420)으로 통신하는 단계는 제어함체(400)가 외부와 통신하도록 통신장치(403)를 구비하고, 통신장치(403)로 외부 운영서버(410)와 데이터를 전달받을 수 있으며 지하차도(20) 주변에 구비된 노변기지국(420)을 제어해 데이터를 전달할 수 있다.(d) communicating with the
(e) 운영서버(410) 및 노변기지국(420)을 통하여 지하차도(20)의 침수발생을 주변 VMS전광판(100), 주변 운전자 및 재난상황실(411)에 경보를 알리는 단계는 제어함체(400)가 침수발생 시 통신장치(403)를 통하여 운영서버(410) 및 노변기지국(420)에 전달할 수 있다.(e) the
먼저, 운영서버(410)는 주변에 구비된 VMS전광판(100)을 제어해 "OO지하차도 침수발생 우회바람"이라는 문구를 띄우고, 재난상황실(411)에 지하차도(20) 침수발생을 알려 재난상황실(411)에서 대처가 가능하도록 지원할 수 있다.First, the
그리고, 노변기지국(420)은 지하차도(20) 주변에 구비된 노변기지국(420)을 제어하여, 주변도로를 주행하는 차량(30)에게 "OO지하차도 내부 침수발생 우회바람"이라는 문구와 경보알림을 전달하여 대처가 가능하도록 지원할 수 있다.In addition, the
다음은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지하차도 침수검지 방법 중 제어함체가 딥러닝시스템을 구축하는 과정을 상세하게 설명한다.The following describes in detail the process in which the control enclosure constructs the deep learning system in the method for detecting flooding of an underpass according to an embodiment of the present invention.
도 5는 도 4에서 지하차도 침수검지 방법 중 딥러닝시스템의 구축방법을 나타낸 순서도이다.FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of constructing a deep learning system among the methods for detecting flooding of an underpass in FIG. 4 .
도 5를 참고하면, 검지카메라(200) 및 검지센서(300)가 측정하는 단계를 상세하게 확인할 수 있으며, 제어함체(400)가 침수지역(40)의 침수발생을 미리 예측하도록 딥러닝시스템을 구축하는 과정을 상세하게 확인할 수 있다.Referring to Figure 5, the
먼저, (b) 검지카메라(200)와 검지센서(300)를 통해 지하차도(20)의 실시간 영상과 유입되는 물의 유속 및 수위를 측정하는 단계에서 검지카메라(200)는 지하차도(20)에 유입되는 물의 양과 속도를 실시간으로 촬영하여 이미지 변화과정을 수집할 수 있습니다. 이때, 이미지 변화과정으로 지하차도(20) 벽면의 외곽선 및 모서리에 유입되는 물의 높이를 기록하고, 지하차도(20) 바닥의 색상변화를 기록하여 데이터로 수집할 수 있다.First, (b) in the step of measuring the real-time image of the
또한, 검지센서(300)는 지하차도(20)의 환경특성상 빔 레이저 및 초음파 레이더를 사용할 경우, 악천후 또는 밀폐된 공간 내에 먼지로 인한 난반사와 레이더 Loss 등이 발생하여 신뢰성이 떨어지는 데이터가 기록될 수 있다.In addition, when a beam laser and an ultrasonic radar are used due to the environmental characteristics of the
그렇기 때문에, 검지센서(300)는 지하차도(20)의 환경 변화에 대한 영향이 적으면서, 유입되는 물의 유속과 수위를 파동으로 측정하도록 도플러 레이더(310)를 구비하여 측정할 수 있다.Therefore, the
검지카메라(200)와 검지센서(300)는 동시에 운영서버(410)를 거쳐 재난상황실(411)로 데이터를 보낼 수 있으며, 제어함체(400)에서는 이미지 변화과정 데이터와 도플러 레이더(310)를 통해 얻은 신뢰성 높은 데이터를 비교 분석해 침수발생을 판단할 수 있다.The
또한, 검지카메라(200)와 검지센서(300)가 동시에 침수지역을 측정하는 이유는 수위와 유속을 하나의 측정기에서 동시 측정하기에 어려움이 있어 수위와 유속을 측정하는 장치를 각각 운영하고 데이터를 비교 분석해 침수발생 판단력을 더 높일 수 있다.In addition, the reason that the
다음으로, (c) 제어함체(400)가 침수발생여부를 판단하는 단계는 (S310) 지하차도(20)에서 측정된 데이터를 제어함체(400)에 수집하는 단계와, (S320) 운영서버(410)에서 날씨 및 집중호우 장소 데이터와 타지역에 구비된 제어함체에서 측정된 데이터를 전달받아 제어함체(400)에 수집하는 단계와, (S330) 제어함체(400)에 수집된 데이터를 활용하여 침수발생 패턴 및 잦은 침수발생 장소를 선별하도록 딥러닝시스템(440)을 제어함체(400)에 구비하는 단계와, (S340) 제어함체(400)에 딥러닝시스템(440)을 통해 침수발생이 예측되는 지역을 통신장치(403)로 재난상황실(411)에 미리 알리는 단계를 구비할 수 있다.Next, (c) the step of determining whether the
여기서, (S310) 지하차도(20)에서 측정된 데이터를 제어함체(400)에 수집하는 단계는 검지카메라(200) 및 검지센서(300)에서 침수지역(40)을 측정한 데이터값을 수집할 수 있다.Here, (S310) the step of collecting the data measured in the
(S320) 운영서버(410)에서 날씨 및 집중호우 장소 데이터와 타지역에 구비된 제어함체에서 측정된 데이터를 전달받아 제어함체(400)에 수집하는 단계는 제어함체(400)가 통신장치(403)를 통해 운영서버(410)에서 여러 데이터를 전달받아 기존에 수집한 데이터와 비교 분석하여 기록할 수 있다.(S320) The step of receiving the weather and heavy rain location data from the
(S330) 제어함체(400)에 수집된 데이터를 활용하여 침수발생 패턴 및 잦은 침수발생 장소를 선별하도록 딥러닝시스템(440)을 제어함체(400)에 구비하는 단계는 제어함체(400)에서 분석된 데이터로 침수발생 패턴(날짜, 시간, 장소)을 산출하고 잦은 침수발생 장소를 자체적으로 선별하도록 딥러닝시스템(440)을 형성할 수 있다.(S330) The step of providing the deep learning system 440 in the
(S340) 제어함체(400)에 딥러닝시스템(440)을 통해 침수발생이 예측되는 지역을 통신장치(403)로 재난상황실(411)에 미리 알리는 단계는 제어함체(400)에서 충분한 데이터와 침수발생 패턴을 판단부(402)에서 산출할 수 있게 되었을 때, 제어함체(400) 자체적으로 침수발생 예측을 하여 재난상황실(411)에 미리 알릴 수 있으므로, 빠른 대응 및 침수원인을 찾는데 수월할 수 있다.(S340) The step of informing the
이를 통해, 지하차도 침수검지 시스템 및 방법은 태풍, 폭우 등으로 인한 지하차도(20)의 침수가 발생할 확률이 높은 지녁에 지하차도 침수검지 시스템(10)을 설치하여 수위 및 유속정보를 재난상황실(411)에서 실시간 모니터링하고 침수발생 시 주변 운전자들에게 침수경보를 제공함으로써 안전운행을 유도하는 등 사전대응을 가능하게 할 수 있다.Through this, the underpass flooding detection system and method install the underpass flooding detection system 10 in the evening when the probability of flooding of the
또한, 검지카메라(200) 및 검지센서(300)를 동시에 설치하여 각각의 측정기에서 측정한 유속 및 수위를 기록하고 서로 비교해 침수검지의 정확도 및 신뢰성을 확보할 수 있다. 그리고, 국산 기술을 이용한 양산으로 제품 단가를 낮추어 지하차도(20)를 포함한 지하 시설물 그리고 각 지자체의 하수종말처리장에 공급이 가능할 수 있다.In addition, the
또한, 제어함체(400)는 검지카메라(200)와 검지센서(300)에서 전달받은 측정데이터와 운영서버(410)를 통해 날씨 및 집중호우 장소와 타지역에 구비된 제어함체의 측정데이터를 이용하여 침수지역의 침수발생 패턴을 분석하고 판단해 재난상황실(411)에 침수발생을 미리 알릴 수 있다.In addition, the
이상에서는 본 발명의 실시 예에 따른 지하차도 침수검지 시스템 및 방법에 대해 설명하였으나, 본 발명의 사상은 본 명세서에 제시되는 실시 예에 제한되지 아니한다. 그리고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상범위 내에 든다고 할 것이다.In the above, an underpass flooding detection system and method according to an embodiment of the present invention have been described, but the spirit of the present invention is not limited to the embodiments presented herein. And, those skilled in the art who understand the spirit of the present invention will be able to easily propose other embodiments by adding, changing, deleting, adding, etc. components within the scope of the same spirit, but this is also within the scope of the present invention. will say it costs
10 : 지하차도 침수검지 시스템 20 : 지하차도
30 : 차량 40 : 침수지역
100 : VMS전광판 200 : 검지카메라
300 : 검지센서 400 : 제어함체
410 : 운영서버 411 : 재난상황실
420 : 노변기지국 421 : 주변 운전자 알림 10: Underpass flooding detection system 20: Underpass
30: vehicle 40: flooded area
100: VMS electric sign 200: detection camera
300: detection sensor 400: control box
410: operation server 411: disaster situation room
420: roadside base station 421: notification of nearby drivers
Claims (8)
상기 지하차도 내부 상부에 고정되어 침수지역을 실시간 영상으로 송출하는 검지카메라와,
상기 지하차도 내부 상부에 고정되어 침수지역의 유속 및 수위를 측정하는 검지센서와,
상기 지하차도 내부에 구비되어 침수지역을 모니터링하고 침수발생 시 실시간으로 정보를 전달하도록 상기 검지센서 및 상기 검지카메라가 연결되는 제어함체를 구비하고,
상기 검지센서는 상기 지하차도의 악조건으로 밀폐된 공간에서 난반사가 발생되는 초음파 방식의 검지기가 아닌, 환경변화에 대한 영향이 적어 밀폐된 공간에서 정확도가 높고 측정 시 주파수 변조방식을 적용하여 실시간으로 유입되는 물의 양을 확인하도록 수위 및 유속을 측정하는 도플러 레이더를 구비하고,
상기 제어함체는 상기 검지카메라에서 전달받은 침수지역 영상데이터와 상기 도플러레이더에서 전달받은 침수지역의 유속 및 수위데이터를 분석하는 분석부와, 상기 분석부에서 분석된 데이터로 상기 지하차도의 출입이 가능한지 판단하며, 빅데이터를 수집하여 상기 지하차도에 침수상황 예측이 가능하도록 판단하는 판단부와, 상기 판단부에서 상기 지하차도의 침수상황을 판단하여 운영서버에 전달하고, 상기 지하차도의 침수상황을 주변에 구비된 노변기지국에 전달하는 통신장치를 구비하고,
상기 운영서버 및 상기 노변기지국은 상기 운영서버가 상기 통신장치에서 데이터를 전달받으며, 침수발생 시 전달받은 데이터를 재난상황실에 알리고 상기 VMS전광판을 제어하여 운전자에게 알리는 것과, 상기 노변기지국이 상기 통신장치에서 데이터를 전달받으며, 침수발생 시 전달받은 데이터를 주변 운전자에게 경보알림으로 침수발생을 알리고,
상기 검지카메라는 상기 지하차도에 유입되는 물의 양과 속도를 실시간으로 촬영하며, 촬영 이미지의 변화과정을 기록하고,
상기 제어함체는 상기 검지센서의 상기 도플러레이더로 측정된 데이터 및 상기 검지카메라로 촬영된 이미지의 변화과정을 동시에 전달받아 신뢰성이 높은 데이터를 비교하고 분석하여 침수발생이 예상되는 지역의 정보를 상기 재난상황실에 전달하는 딥러닝시스템을 구비하는 것을 특징으로 하는 지하차도 침수검지 시스템.
A VMS signboard provided outside the underground road in which the vehicle travels, and
a detection camera fixed to the upper part of the underpass and transmitting a real-time image of the submerged area;
a detection sensor fixed to the inner upper part of the underpass and measuring the flow velocity and water level in the submerged area;
and a control box to which the detection sensor and the detection camera are connected so as to be provided inside the underpass to monitor a flooded area and transmit information in real time when flooding occurs,
The detection sensor is not an ultrasonic type detector that generates diffuse reflection in a closed space due to the bad conditions of the underpass, but has high accuracy in a closed space due to little influence on environmental changes and is introduced in real time by applying a frequency modulation method when measuring Equipped with a Doppler radar for measuring the water level and flow rate to confirm the amount of water,
The control box includes an analysis unit that analyzes the submerged area image data received from the detection camera and the flow velocity and water level data of the flooded area received from the Doppler radar, and the data analyzed by the analysis unit to determine whether access to and from the underpass is possible. A determination unit that determines, collects big data and determines that it is possible to predict the flooding condition of the underpass, and the determination unit determines the flooding condition of the underpass and transmits it to the operation server, and determines the flooding condition of the underpass Equipped with a communication device for transmitting to the roadside base station provided in the vicinity,
In the operation server and the roadside base station, the operation server receives data from the communication device, informs the disaster situation room of the received data when flooding occurs, and controls the VMS electronic display panel to inform the driver, and the roadside base station uses the communication device Receives data from the system, and in case of flooding, the received data is notified to nearby drivers as an alarm notification to notify the occurrence of flooding.
The detection camera records the amount and speed of water flowing into the underpass in real time, and records the change process of the photographed image,
The control box receives the data measured by the Doppler radar of the detection sensor and the process of changing the image photographed by the detection camera at the same time, compares and analyzes highly reliable data, and provides information on the area where flooding is expected. Underpass flood detection system, characterized in that it has a deep learning system that delivers to the control room.
(b) 상기 검지카메라와 상기 검지센서를 통해 상기 지하차도의 실시간 영상과 유입되는 물의 유속 및 수위를 측정하는 단계와,
(c) 상기 측정된 실시간 영상과 유속 및 수위를 제어함체에서 분석하여 상기 지하차도에 침수발생여부를 판단하는 단계와,
(d) 상기 지하차도에 침수발생 시 상기 제어함체에 구비된 통신장치를 이용하여 운영서버 및 상기 지하차도 주변의 노변기지국으로 통신하는 단계와,
(e) 상기 운영서버 및 상기 노변기지국을 통하여 상기 지하차도의 침수발생을 주변 VMS전광판, 주변 운전자 및 재난상황실에 경보 및 알리는 단계를 구비하고,
상기 (b) 실시간 영상과 유입되는 물의 유속 및 수위를 측정하는 단계는 상기 지하차도에 구비된 상기 검지카메라가 상기 지하차도에 유입되는 물의 양과 속도를 실시간으로 촬영하여 이미지 변화과정을 수집하는 단계와, 상기 지하차도에 구비된 상기 검지센서를 환경변화에 대한 영향이 적어 밀폐된 공간에서 정확도가 높고 측정 시 주파수 변조방식을 적용하여 상기 지하차도로 유입되는 물의 유속과 수위를 파동으로 측정하는 도플러 레이더로 구비하여 측정하고 수집하는 단계를 구비하고,
상기 (c) 상기 제어함체가 침수발생여부를 판단하는 단계는 상기 지하차도에서 측정된 데이터를 상기 제어함체에 수집하는 단계와, 상기 운영서버에서 날씨 및 집중호우 장소 데이터와 타지역에 구비된 제어함체에서 측정된 데이터를 전달받아 상기 제어함체에 수집하는 단계와, 상기 제어함체에 수집된 데이터를 활용하여 침수발생 패턴 및 잦은 침수발생 장소를 선별하도록 딥러닝시스템을 상기 제어함체에 구비하는 단계와, 상기 제어함체에 딥러닝시스템을 통해 침수발생이 예측되는 지역을 상기 통신장치로 재난상황실에 알리는 단계를 구비하고,
상기 (c) 상기 제어함체가 침수발생여부를 판단하는 단계는 상기 제어함체가 상기 검지센서의 상기 도플러레이더로 측정된 데이터 및 상기 검지카메라로 촬영된 이미지의 변화과정을 동시에 전달받아 신뢰성이 높은 데이터를 비교하고 분석하여 침수발생이 예상되는 지역의 정보를 상기 재난상황실에 전달하는 딥러닝시스템을 형성하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 지하차도 침수검지 방법.(a) installing a detection camera and detection sensor on the upper part of the underpass;
(b) measuring the real-time image of the underpass and the flow rate and water level of the inflow water through the detection camera and the detection sensor;
(c) analyzing the measured real-time image, flow velocity and water level in a control box to determine whether flooding occurs in the underpass;
(d) communicating with an operation server and a roadside base station around the underpass using a communication device provided in the control box when flooding occurs in the underpass;
(e) a step of alerting and notifying the occurrence of flooding of the underpass through the operation server and the roadside base station to a nearby VMS electronic signboard, a nearby driver and a disaster situation room,
The step of (b) measuring the real-time image and the flow rate and water level of the incoming water includes the steps of collecting the image change process by photographing the amount and speed of water flowing into the underpass by the detection camera provided in the underpass in real time; , Doppler radar that measures the flow rate and water level of water flowing into the underpass as waves by applying a frequency modulation method when measuring the detection sensor provided in the underpass with little influence on environmental changes and with high accuracy in an enclosed space provided with a step of measuring and collecting,
The (c) step of the control box determining whether flooding occurs includes collecting data measured in the underpass in the control box, weather and heavy rain location data from the operation server, and controls provided in other areas The steps of receiving the measured data from the housing and collecting it in the control housing, and using the data collected in the control housing to provide a deep learning system in the control housing to select a flooding occurrence pattern and a frequent flooding occurrence place; , Informing the disaster situation room of an area where flooding is expected through a deep learning system in the control box with the communication device,
In the step (c) the control box determines whether submersion occurs, the control box receives the data measured by the Doppler radar of the detection sensor and the process of changing the image photographed by the detection camera at the same time, high reliability data Underpass flood detection method comprising the step of forming a deep learning system that compares and analyzes and delivers information on an area where flooding is expected to occur to the disaster situation room.
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