KR102281829B1 - 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법 및 그 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 기록 매체 - Google Patents

무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법 및 그 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 기록 매체 Download PDF

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Abstract

무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법 및 그 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 기록 매체가 개시된다. 본 발명은, 사면 붕괴 검토 대상 사면의 유형을 분류하고, 검토 대상 사면의 분류 유형 정보, 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보 및 상기 검토 대상 사면의 상부의 자연 사면의 상태 정보에 기초하여 사면 붕괴 위험 지수를 산출함으로써 사면 붕괴 위험성을 평가하는 과정을 통해 구현된다. 본 발명에 따르면, 검토 대상 사면의 분류 유형 정보에 따라 결정되는 사면 붕괴 위험 판단 인자에 기초하여 사면 붕괴 위험 지수를 산출함으로써 사면 붕괴 위험성 기초 조사의 정확도를 개선할 수 있게 된다.

Description

무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법 및 그 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 기록 매체{Method for Evaluating Risk of Slope Collapse Using Shooting Video Image of Unmanned Aerial Vehicle and State Information of Upper Natural Slope, and Medium Being Recorded with Program for Executing the Method}
본 발명은 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법 및 그 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 기록 매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 검토 대상 사면의 분류 유형 정보에 따라 결정되는 사면 붕괴 위험 판단 인자에 기초하여 사면 붕괴 위험 지수를 산출함으로써 사면 붕괴 위험성 기초 조사의 정확도를 개선할 수 있도록 하는 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법 및 그 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 기록 매체에 관한 것이다.
도 1은 종래 기술에 따른 사면 붕괴 위험성 기초 조사 방법의 실행 과정을 설명하는 도면이다. 도 1에서와 같이 종래에는 국도의 확장, 신설 노선 계통, 승격국도 발생 등의 원인으로 신설 비탈면이 발생하게 되면(S11), 신설 도로의 정보를 확인한 후(S12), 기초 조사 매뉴얼에 따른 비탈면 정보를 현장에서 취득하게 된다(S13).
이와 같이 현장에서 취득한 비탈면 정보를 기초로 건설기술연구원의 절토사면 유지관리 시스템(CSMS)에서의 비탈면 현황 자료를 갱신 및 관리하며(S14), 이를 기초로 사면의 등급을 분류한 결과 도 2에서의 Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ등급에 해당하는지 여부를 판단하고(S15), Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ등급에 해당하는 것으로 판단된 경우에 사면에 대한 정밀조사를 수행하게 된다(S16).
한편, 사면의 유형에 따라 사면 붕괴에 영향을 미치는 인자의 중요성은 달라지는 것임에도 불구하고 종래 기술에 따른 사면 붕괴 위험성 기초 조사 방법에서는 사면의 불연속면 방향, 풍화도, 지하수의 3가지 요소만이 고려되었으며, 이로 인해 사면 붕괴 위험성 기초 조사의 정확도에 한계가 있었다.
따라서, 본 발명의 목적은, 검토 대상 사면의 분류 유형 정보에 따라 결정되는 사면 붕괴 위험 판단 인자에 기초하여 사면 붕괴 위험 지수를 산출함으로써 사면 붕괴 위험성 기초 조사의 정확도를 개선할 수 있도록 하는 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법 및 그 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 기록 매체를 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법은, (a) 사면 붕괴 검토 대상 사면의 유형을 분류하는 단계; 및 (b) 검토 대상 사면의 분류 유형 정보, 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보 및 상기 검토 대상 사면의 상부의 자연 사면의 상태 정보에 기초하여 사면 붕괴 위험 지수를 산출함으로써 사면 붕괴 위험성을 평가하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 검토 대상 사면의 분류 유형 정보는 토사 사면, 암반 사면 및 혼합 사면 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 (b) 단계에 있어서, 상기 검토 대상 사면이 토사 사면인 경우에 토사 사면 붕괴 위험 지수(Soil slope failure index)를 산출함으로써 사면 붕괴 위험성을 평가하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 토사 사면 붕괴 위험 지수(Soil slope failure index)는 사면 경사각, 지하수 상태, 사면 최대 높이 및 상부 자연 사면의 경사에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 사면 경사각, 상기 지하수 상태 및 상기 사면 최대 높이는 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보로부터 추출되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 (b) 단계에 있어서, 상기 검토 대상 사면이 암반 사면인 경우에 암반 사면 붕괴 위험 지수(Rock slope failure index)를 산출함으로써 사면 붕괴 위험성을 평가하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 암반 사면 붕괴 위험 지수(Rock slope failure index)는 계곡부 유무, 불연속면 유무, 불연속면의 방향성 및 사면의 측면 형상에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 계곡부 유무 및 상기 불연속면 유무는 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보로부터 추출되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 (b) 단계에 있어서, 상기 검토 대상 사면이 혼합 사면인 경우에 혼합 사면 붕괴 위험 지수(Mixed slope failure index)를 산출함으로써 사면 붕괴 위험성을 평가하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 혼합 사면 붕괴 위험 지수(Mixed slope failure index)는 사면의 측면 형상, 불연속면의 방향성 및 사면 경사각에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 사면의 측면 형상 및 상기 사면 경사각은 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보로부터 추출되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 검토 대상 사면의 분류 유형 정보는 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보로부터 추출되는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명에 따른 기록 매체는 상기 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명에 따른 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치는 상기 방법을 실행시키는 프로그램이 설치된 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 검토 대상 사면의 분류 유형 정보에 따라 결정되는 사면 붕괴 위험 판단 인자에 기초하여 사면 붕괴 위험 지수를 산출함으로써 사면 붕괴 위험성 기초 조사의 정확도를 개선할 수 있게 된다.
도 1은 종래 기술에 따른 사면 붕괴 위험성 기초 조사 방법의 실행 과정을 설명하는 도면,
도 2는 사면의 불연속면 방향, 풍화도, 지하수 정보에 기초하여 결정되는 사면 등급 분류표를 나타낸 도면, 및
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사면 붕괴 위험성 기초 조사 방법의 실행 과정을 설명하는 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사면 붕괴 위험성 기초 조사 방법의 실행 과정을 설명하는 도면이다. 이하에서는 도 3을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 사면 붕괴 위험성 기초 조사 방법의 실행 과정을 설명하기로 한다.
먼저, 조사자는 국도의 확장, 신설 노선 계통, 승격국도 발생 등의 원인으로 신설 비탈면이 발생하게 되면(S110), 신설 도로의 정보를 확인한 후(S120), 기초 조사 매뉴얼에 따른 비탈면 정보를 현장에서 취득한다(S130).
이와 같이 현장에서 취득한 비탈면 정보를 기초로 조사자는 건설기술연구원의 절토사면 유지관리 시스템(CSMS)에서의 비탈면 현황 자료를 갱신 및 관리하며(S140), 이를 기초로 사면의 등급을 분류한 결과 도 2에서의 Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ등급에 해당하는지 여부를 판단한다(S150).
만약, Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ등급에 해당하는 것으로 판단된 경우에 사면에 대한 정밀조사를 수행하기에 앞서 조사자는 해당 사면의 유형을 분류하고 사면의 분류 유형에 따른 사면 붕괴 위험 판단 인자에 기초하여 사면 붕괴 위험 지수를 산출하고, 산출된 사면 붕괴 위험 지수에 기초하여 정밀조사 수행의 필요 여부를 판단하게 된다(S161,S162,S163).
먼저, 사면의 분류 유형이 암반 사면인 경우에 조사자는 사면의 계곡부 유무, 사면의 불연속면 유무, 사면의 불연속면 방향성을 사면 붕괴 위험 판단 인자로 결정할 수 있을 것이다(S161).
만약, 사면의 분류 유형이 토사 사면인 경우에는 조사자는 사면의 경사각, 사면의 지하수 유무, 사면의 최대높이, 상부 경사를 사면 붕괴 위험 판단 인자로 결정할 수 있을 것이다(S162).
또한, 사면의 분류 유형이 토사와 암반의 혼합 사면인 경우에는 조사자는 사면의 측면 형상, 사면의 불연속면 방향성, 사면의 경사각을 사면 붕괴 위험 판단 인자로 결정할 수 있을 것이다(S163).
이하에서는 사면의 각 분류 유형 정보에 따른 사면 붕괴 위험 지수 산출 과정을 상세히 설명하기로 한다.
1. 암반 사면
본 발명을 실시함에 있어서, 사면의 분류 유형이 암반 사면인 경우에 조사자는 하기의 수학식 1 및 표 1에 기초하여 암반 사면 붕괴 위험 지수(Rock slope failure index: RSFI)를 산출할 수 있을 것이다.
Figure 112020106489666-pat00001
Figure 112020106489666-pat00002
구체적으로, 사면에 계곡부가 없는 경우에는 수학식 1에서의 '계곡부 유무'에 '0'을 입력하고, 사면에 계곡부가 4개소 이상인 경우에는 수학식 1에서의 '계곡부 유무'에 '1'을 입력할 수 있을 것이다.
또한, 조사자는 사면에 계곡부가 1개소인 경우에는 수학식 1에서의 '계곡부 유무'에 '0.25'를 입력하고, 사면에 계곡부가 2개소인 경우에는 수학식 1에서의 '계곡부 유무'에 '0.5'를 입력하며, 사면에 계곡부가 3개소인 경우에는 수학식 1에서의 '계곡부 유무'에 '0.75'를 입력할 수 있을 것이다.
아울러, 사면에 불연속면이 없는 경우에는 수학식 1에서의 '불연속면 유무'에 '0'을 입력하고, 사면에 전단대가 포함되어 있는 경우에는 수학식 1에서의 '불연속면 유무'에 '1'을 입력할 수 있을 것이다.
또한, 조사자는 사면에 절리가 포함되어 있는 경우에는 수학식 1에서의 '불연속면 유무'에 '0.15'를 입력하고, 사면에 층리가 포함되어 있는 경우에는 수학식 1에서의 '불연속면 유무'에 '0.3'을 입력하며, 사면에 암맥이 포함되어 있는 경우에는 수학식 1에서의 '불연속면 유무'에 '0.45'를 입력하고, 사면에 엽리가 포함되어 있는 경우에는 수학식 1에서의 '불연속면 유무'에 '0.6'을 입력하며, 사면에 단층이 포함되어 있는 경우에는 수학식 1에서의 '불연속면 유무'에 '0.75'를 입력하고, 사면에 균열이 포함되어 있는 경우에는 수학식 1에서의 '불연속면 유무'에 '0.9'를 입력할 수 있을 것이다.
또한, 조사자는 사면의 불연속면 방향이 사면의 경사 방향과 일치하는 경우에 수학식 1에서의 '불연속면 방향성'에 '1'을 입력하고, 사면의 불연속면이 사면의 후방에 위치하는 경우에는 수학식 1에서의 '불연속면 방향성'에 '0'을 입력하며, 사면의 불연속면과 사면의 경사면이 서로 평행을 이루는 경우에는 수학식 1에서의 '불연속면 방향성'에 '0.5'를 입력할 수 있을 것이다.
또한, 조사자는 사면의 측면 형상이 직선형인 경우에는 수학식 1에서의 '측면 형상'에 '0'을 입력하고, 사면의 측면 형상이 탈락형인 경우에 수학식 1에서의 '측면 형상'에 '1'을 입력하며, 사면의 측면 형상이 돌출형 또는 요철형인 경우에 수학식 1에서의 '측면 형상'에 '0.5'를 입력할 수 있을 것이다.
그 결과 조사자는 상기 수학식 1에 기초하여 산출된 암반 사면 붕괴 위험 지수(Rock slope failure index: RSFI)가 소정의 기준 지수(예를 들면, 0.8)을 초과하는 지 여부를 판단하고(S162), 소정의 기준 지수를 초과하는 것으로 판단된 경우에 사면에 대한 정밀조사 수행을 결정할 수 있을 것이다(S170).
한편, 본 발명을 실시함에 있어서, 상기 수학식 1 및 표 1에서의 계곡부 유무, 불연속면 유무, 불연속면의 방향성 및 사면의 측면 형상 정보는 조사자의 실측에 의해서 확보될 수 있을 뿐만 아니라, 이 중 계곡부 유무 및 불연속면 유무 정보는 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보에 대한 영상 분석을 통해 추출될 수도 있을 것이다.
2. 토사 사면
본 발명을 실시함에 있어서, 사면의 분류 유형이 토사 사면인 경우에 조사자는 하기의 수학식 2 및 표 2에 기초하여 토사 사면 붕괴 위험 지수(Soil slope failure index: SSFI)를 산출할 수 있을 것이다.
Figure 112020106489666-pat00003
Figure 112020106489666-pat00004
구체적으로, 사면의 경사가 O°인 경우에 조사자는 수학식 2에서의 '경사'에 '-1'을 입력하고, 사면의 경사가 90°인 경우에 수학식 2에서의 '경사'에 '1'을 입력하며, 사면의 경사가 O°와 90°사이에 있는 경우에는 '-1'과 '1' 사이에서 선형적으로 대응되는 값을 수학식 2에서의 '경사'에 입력할 수 있을 것이다.
아울러, 사면 영역에서의 지하수 상태가 dry인 경우에 조사자는 수학식 2에서의 '지하수'에 '0'을 입력하고, 사면 영역에서의 지하수 상태가 Flowing인 경우에 수학식 2에서의 '지하수'에 '1'을 입력하며, 사면 영역에서의 지하수 상태가 damp인 경우에 수학식 2에서의 '지하수'에 '0.25'를 입력하고, 사면 영역에서의 지하수 상태가 wet인 경우에 수학식 2에서의 '지하수'에 '0.5'를 입력하며, 사면 영역에서의 지하수 상태가 dripping인 경우에는 수학식 2에서의 '지하수'에 '0.75'를 입력할 수 있을 것이다.
또한, 사면의 최대 높이가 0m인 경우에 조사자는 수학식 2에서의 '최대높이'에 '-1'을 입력하고, 사면의 최대 높이가 30m 이상인 경우에 수학식 2에서의 '최대높이'에 '1'을 입력하며, 사면의 최대높이가 0m 와 30m 사이에 있는 경우에는 '-1'과 '1' 사이에서 선형적으로 대응되는 값을 수학식 2에서의 '최대높이'에 입력할 수 있을 것이다.
또한, 사면의 상부 자연사면의 경사가 O°인 경우에 조사자는 수학식 2에서의 '상부경사'에 '-1'을 입력하고, 사면의 상부 자연사면의 경사가 90°인 경우에 수학식 2에서의 '상부경사'에 '1'을 입력하며, 사면의 상부 자연사면의 경사가 O°와 90°사이에 있는 경우에는 '-1'과 '1' 사이에서 선형적으로 대응되는 값을 수학식 2에서의 '상부경사'에 입력할 수 있을 것이다.
그 결과 조사자는 상기 수학식 2에 기초하여 산출된 토사 사면 붕괴 위험 지수(Soil slope failure index: SSFI)가 소정의 기준 지수(예를 들면, 0.8)을 초과하는 지 여부를 판단하고(S161), 소정의 기준 지수를 초과하는 것으로 판단된 경우에 사면에 대한 정밀조사 수행을 결정할 수 있을 것이다(S170).
한편, 본 발명을 실시함에 있어서, 상기 수학식 2 및 표 2에서의 사면 경사각, 지하수 상태, 사면 최대 높이 및 상부 자연 사면의 경사 정보는 조사자의 실측에 의해서 확보될 수 있을 뿐만 아니라, 이 중 사면 경사각, 상기 지하수 상태 및 상기 사면 최대 높이 정보는 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보에 대한 영상 분석을 통해 추출될 수도 있을 것이다.
3. 혼합 사면
본 발명을 실시함에 있어서, 사면의 분류 유형이 혼합 사면인 경우에 조사자는 하기의 수학식 3 및 표 3에 기초하여 혼합 사면 붕괴 위험 지수(Mixed slope failure index: MSFI)를 산출할 수 있을 것이다.
Figure 112020106489666-pat00005
Figure 112020106489666-pat00006
구체적으로, 사면의 측면 형상이 직선형인 경우에 조사자는 수학식 3에서의 '측면 형상'에 '0'을 입력하고, 사면의 측면 형상이 탈락형인 경우에 수학식 3에서의 '측면 형상'에 '1'을 입력하며, 사면의 측면 형상이 돌출형 또는 요철형인 경우에 수학식 3에서의 '측면 형상'에 '0.5'를 입력할 수 있을 것이다.
아울러, 조사자는 사면의 불연속면 방향이 사면의 경사 방향과 일치하는 경우에는 수학식 3에서의 '불연속면 방향성'에 '1'을 입력하고, 사면의 불연속면이 사면의 후방에 위치하는 경우에는 수학식 3에서의 '불연속면 방향성'에 '0'을 입력하며, 사면의 불연속면과 사면의 경사면이 서로 평행을 이루는 경우에는 수학식 3에서의 '불연속면 방향성'에 '0.5'를 입력할 수 있을 것이다.
또한, 사면의 경사가 O°인 경우에 조사자는 수학식 3에서의 '경사'에 '-1'을 입력하고, 사면의 경사가 90°인 경우에 수학식 3에서의 '경사'에 '1'을 입력하며, 사면의 경사가 O°와 90°사이에 있는 경우에는 '-1'과 '1' 사이에서 선형적으로 대응되는 값을 수학식 3에서의 '경사'에 입력할 수 있을 것이다.
그 결과 조사자는 상기 수학식 3에 기초하여 산출된 혼합 사면 붕괴 위험 지수(Moil slope failure index: MSFI)가 소정의 기준 지수(예를 들면, 0.8)을 초과하는 지 여부를 판단하고(S163), 소정의 기준 지수를 초과하는 것으로 판단된 경우에 사면에 대한 정밀조사 수행을 결정할 수 있을 것이다(S170).
한편, 본 발명을 실시함에 있어서, 상기 수학식 3 및 표 3에서의 사면의 측면 형상, 불연속면의 방향성 및 사면 경사각 정보는 조사자의 실측에 의해서 확보될 수 있을 뿐만 아니라, 이 중 사면의 측면 형상 및 상기 사면 경사각 정보는 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보에 대한 영상 분석을 통해 추출될 수도 있을 것이다.
본 발명을 실시함에 있어서, 상술한 바와 같은 본 발명에 따른 사면 붕괴 위험성 평가 방법을 실행시키는 프로그램이 본 발명에 따른 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에 설치되거나 컴퓨터로 읽을 수 있는 각종 기록 매체에 기록되거나 또는 네트워크를 통해 해당 프로그램을 전송하는 서버에 저장될 수 있을 것이다.
구체적으로, 본 발명에 따른 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에는 상기 수학식 1, 수학식 2, 수학식 3과 상기 표 1, 표 2, 표 3가 저장된 내부 메모리가 구비되어 있으며, 조사자가 평가 대상 사면의 분류 유형 정보와 분류 유형 정보에 대응되는 수학식에서의 변수 정보를 평가 분석 장치의 입력부를 통해 입력함에 따라 평가 분석 장치의 연산부에 설치되어 있는 프로그램은 조사자가 입력한 평가 대상 사면의 분류 유형 정보에 기초하여 관련 수학식과 관련 표를 내부 메모리를 통해 검색하고, 검색된 수학식 및 표와 조사자가 입력한 관련 변수 정보에 기초하여 사면 붕괴 위험 지수를 산출하고, 산출된 사면 붕괴 위험 지수가 소정의 기준 지수(예를 들면, 0.8)을 초과하는 지 여부를 판단하며(S161), 소정의 기준 지수를 초과하는 것으로 판단된 경우에 해당 사면에 대한 정밀조사의 수행이 필요한 것으로 판단하고, 판단 결과를 디스플레이 장치 등의 출력부를 통해 출력할 수 있을 것이다.
아울러, 본 발명을 실시함에 있어서, 조사자는 수학식 1 및 표 1에서의 계곡부 유무 및 불연속면 유무 정보를 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에 직접 입력하지 않고, 해당 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보를 대체 입력할 수 있을 것이며, 이에 따라 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치의 연산부는 해당 영상에 대한 분석을 통해 계곡부 유무 및 불연속면 유무 정보를 추출할 수도 있을 것이다.
또한, 본 발명을 실시함에 있어서, 조사자는 수학식 2 및 표 2에서의 사면 경사각, 상기 지하수 상태 및 상기 사면 최대 높이 정보를 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에 직접 입력하지 않고, 해당 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보를 대체 입력할 수 있을 것이며, 이에 따라 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치의 연산부는 해당 영상에 대한 분석을 통해 사면 경사각, 상기 지하수 상태 및 상기 사면 최대 높이 정보를 추출할 수도 있을 것이다.
또한, 본 발명을 실시함에 있어서, 조사자는 수학식 3 및 표 3에서의 사면의 측면 형상 및 사면 경사각 정보를 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에 직접 입력하지 않고, 해당 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보를 대체 입력할 수 있을 것이며, 이에 따라 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치의 연산부는 해당 영상에 대한 분석을 통해 사면의 측면 형상 및 사면 경사각 정보를 추출할 수도 있을 것이다.
본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예 및 응용예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예 및 응용예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (13)

  1. (a) 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치가, 검토 대상 사면의 분류 유형 정보, 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보 및 상기 검토 대상 사면의 상부의 자연 사면의 상태 정보에 기초하여 사면 붕괴 위험 지수를 산출함으로써 사면 붕괴 위험성을 평가하는 단계; 및
    (b) 상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치가, 상기 사면 붕괴 위험성 평과 결과를 출력하는 단계
    를 포함하며,
    상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치가, 상기 검토 대상 사면이 토사 사면인 경우에 사면 경사각, 지하수 상태 및 사면 최대 높이 정보를 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보에 대한 영상 분석을 통해 추출하고,
    상기 검토 대상 사면이 암반 사면인 경우에 계곡부 유무 및 불연속면 유무 정보를 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보에 대한 영상 분석을 통해 추출하며,
    상기 검토 대상 사면이 혼합 사면인 경우에 사면의 측면 형상 및 사면 경사각 정보를 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보에 대한 영상 분석을 통해 추출하고,
    상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에는 암반 사면 붕괴 위험 지수(Rock slope failure index: RSFI)를 산출하는 수학식 1, 토사 사면 붕괴 위험 지수(Soil slope failure index: SSFI)를 산출하는 수학식 2, 및 혼합 사면 붕괴 위험 지수(Mixed slope failure index: MSFI)를 산출하는 수학식 3이 다음과 같이 저장되며,
    수학식 1:
    Figure 112021065248316-pat00010

    상기 수학식 1에서 '계곡부 유무'는 사면에 계곡부가 없는 경우 0, 계곡부가 4개소 이상인 경우 1, '불연속면 유무'는 사면에 불연속면이 없는 경우 0, 사면에 전단대가 포함되어 있는 경우 1, '불연속면 방향성'은 사면의 불연속면 방향이 사면의 경사 방향과 일치하는 경우 1, 사면의 불연속면이 사면의 후방에 위치하는 경우 0, 사면의 불연속면과 사면의 경사면이 평행을 이루는 경우 0.5, '측면 형상'은 사면의 측면 형상이 직선형인 경우 0, 탈락형인 경우 1, 돌출형 또는 요철형인 경우 0.5가 되고,
    수학식 2:
    Figure 112021065248316-pat00011

    상기 수학식 2에서 '경사'는 사면 경사가 O°인 경우 -1, 사면 경사가 90°인 경우 1, 사면 경사가 O°와 90°사이에 있는 경우 -1 과 1 사이에서 선형적으로 대응되는 값, '지하수'는 사면 영역에서의 지하수 상태가 건조(dry) 상태인 경우 0, 흐름(Flowing) 상태인 경우 1, '최대높이'는 사면의 최대 높이가 0m인 경우 -1, 30m 이상인 경우에 1, 0m 와 30m 사이에 있는 경우 '-1'과 '1' 사이에서 선형적으로 대응되는 값, '상부경사'는 사면의 상부 자연사면의 경사가 O°인 경우 -1, 90°인 경우 1, O°와 90°사이에 있는 경우 -1과 1 사이에서 선형적으로 대응되는 값이 되며,
    수학식 3:
    Figure 112021065248316-pat00012

    상기 수학식 3에서 '측면 형상'은 사면의 측면 형상이 직선형인 경우 0, 탈락형인 경우에 1, 돌출형 또는 요철형인 경우 0.5, '불연속면 방향성'은 사면의 불연속면 방향이 사면의 경사 방향과 일치하는 경우 1, 사면의 불연속면이 사면의 후방에 위치하는 경우 0, 사면의 불연속면과 사면의 경사면이 평행을 이루는 경우 0.5, '경사'는 사면의 경사가 O°인 경우 -1, 90°인 경우 1, O°와 90°사이에 있는 경우 '-1'과 '1' 사이에서 선형적으로 대응되는 값이 되고,
    상기 (a) 단계는,
    (a1) 상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치가, 상기 검토 대상 사면의 분류 유형 정보에 기초하여 상기 수학식 1, 상기 수학식 2, 및 상기 수학식 3 중 관련 수학식을 검색하는 단계;
    (a2) 상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치가, 검색된 수학식에 기초하여 상기 사면 붕괴 위험 지수를 산출하는 단계; 및
    (a3) 상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치가, 상기 사면 붕괴 위험 지수가 소정의 기준 지수를 초과하는 지 여부를 판단하는 단계
    를 포함하는 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 검토 대상 사면의 분류 유형 정보는 조사자에 의해 상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에 입력되며, 토사 사면, 암반 사면 및 혼합 사면 중 어느 하나인 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치가, 상기 검토 대상 사면이 토사 사면인 경우에 토사 사면 붕괴 위험 지수(Soil slope failure index)를 산출하고, 상기 소정의 기준 지수를 초과하는 경우에 사면 정밀조사의 수행이 필요한 것으로 판단함으로써 사면 붕괴 위험성을 평가하는 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 토사 사면 붕괴 위험 지수(Soil slope failure index)는 사면 경사각, 지하수 상태, 사면 최대 높이 및 상부 자연 사면의 경사에 기초하여 상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에 설치된 프로그램에 의해 산출되는 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 사면 경사각, 상기 지하수 상태 및 상기 사면 최대 높이는 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보로부터 추출되며, 상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에는 상기 사면 경사각, 상기 지하수 상태 및 상기 사면 최대 높이에 대한 추출값(Original data)의 상기 수학식 2에서의 입력값으로의 변환(Transformaiton) 관계가 정의된 테이블이 저장되어 있는 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치가, 상기 검토 대상 사면이 암반 사면인 경우에 암반 사면 붕괴 위험 지수(Rock slope failure index)를 산출하고, 상기 소정의 기준 지수를 초과하는 경우에 사면 정밀조사의 수행이 필요한 것으로 판단함으로써 사면 붕괴 위험성을 평가하는 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 암반 사면 붕괴 위험 지수(Rock slope failure index)는 계곡부 유무, 불연속면 유무, 불연속면의 방향성 및 사면의 측면 형상에 기초하여 상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에 설치된 프로그램에 의해 산출되는 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 계곡부 유무 및 상기 불연속면 유무는 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보로부터 추출되며, 상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에는 상기 계곡부 유무 및 상기 불연속면 유무에 대한 추출값(Original data)의 상기 수학식 1에서의 입력값으로의 변환(Transformaiton) 관계가 정의된 테이블이 저장되어 있는 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치가, 상기 검토 대상 사면이 혼합 사면인 경우에 혼합 사면 붕괴 위험 지수(Mixed slope failure index)를 산출하고, 상기 소정의 기준 지수를 초과하는 경우에 사면 정밀조사의 수행이 필요한 것으로 판단함으로써 사면 붕괴 위험성을 평가하는 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 혼합 사면 붕괴 위험 지수(Mixed slope failure index)는 사면의 측면 형상, 불연속면의 방향성 및 사면 경사각에 기초하여 상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에 설치된 프로그램에 의해 산출되는 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 사면의 측면 형상 및 상기 사면 경사각은 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보로부터 추출되며, 상기 사면 붕괴 위험성 평가 분석 장치에는 상기 사면의 측면 형상 및 상기 사면 경사각에 대한 추출값(Original data)의 상기 수학식 3에서의 입력값으로의 변환(Transformaiton) 관계가 정의된 테이블이 저장되어 있는 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 검토 대상 사면의 분류 유형 정보는 상기 검토 대상 사면에 대한 무인 항공기의 촬영 영상 정보로부터 추출되는 것인 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법.
  13. 컴퓨터 상에서 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에서의 상기 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
KR1020200130046A 2020-10-08 2020-10-08 무인 항공기의 촬영 영상 및 상부 자연 사면의 상태 정보를 이용하는 사면 붕괴 위험성 평가 방법 및 그 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 기록 매체 KR102281829B1 (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023022587A1 (en) * 2021-08-17 2023-02-23 Petroliam Nasional Berhad (Petronas) Geographic data processing methods and systems for assessing geohazard risk

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101762809B1 (ko) * 2016-01-21 2017-07-28 전주비전대학교산학협력단 드론을 사용한 산사태 예측 지형자료 생성 및 산사태 위험지역 선정 방법
KR101891087B1 (ko) * 2018-04-18 2018-08-23 재단법인 거창화강석연구센터 드론을 이용한 암반사면의 안정성 평가방법
KR20200070822A (ko) * 2018-12-10 2020-06-18 메타빌드주식회사 도로 사면 점검을 위한 드론 운용 시스템 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101762809B1 (ko) * 2016-01-21 2017-07-28 전주비전대학교산학협력단 드론을 사용한 산사태 예측 지형자료 생성 및 산사태 위험지역 선정 방법
KR101891087B1 (ko) * 2018-04-18 2018-08-23 재단법인 거창화강석연구센터 드론을 이용한 암반사면의 안정성 평가방법
KR20200070822A (ko) * 2018-12-10 2020-06-18 메타빌드주식회사 도로 사면 점검을 위한 드론 운용 시스템 및 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023022587A1 (en) * 2021-08-17 2023-02-23 Petroliam Nasional Berhad (Petronas) Geographic data processing methods and systems for assessing geohazard risk

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