KR102348206B1 - 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법 및 장치 - Google Patents

디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일면에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법은 암반면의 밀도값과 암반면에서 미리 정해진 강도 측정 대상 영역에 대한 슈미트 해머 경도값을 이용하여 일축 압축 강도값을 산출하는 단계, 강도 측정 대상 영역에 대한 이미지와 일축 압축 강도값을 미리 정해진 제1 학습 모델에 입력하여 암반면의 이미지를 입력받아 암반면에 대한 강도값을 출력 가능하도록 제1 학습 모델을 학습시키는 단계, 평가대상 암반면을 촬영함에 따라 생성되는 평가대상이미지를 입력받는 단계, 평가대상이미지를 제1 학습 모델에 적용하여 평가대상 암반면에 대한 강도값을 출력하는 단계 및 강도값에 따라 선택되는 강도평점값에 기초하여 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 단계를 포함한다.

Description

디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CALCULATING A RATING VALUE OF BEDROCK BASED ON DIGITAL IMAGES}
본 발명은 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 암반면에 대한 이미지를 입력받아 암반면의 평가를 위한 암반평점값을 산출할 수 있는 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법 및 장치에 관한 것이다.
산림청에 따르면 한국의 산지면적은 전체 국토의 63%로, 국토의 반 이상이 산으로 둘러싸여 있다.이에 따라 빠른 이동을 위한 터널, 도로 개발이 지속적으로 이뤄지고 있다. 또한 경사지에서의 주택, 아파트, 태양광과 같은 발전 설비 건축도 계속 진행되고 있어, 개발 전후의 안전 확보를 위한 암반면 평가 기술의 중요성이 커지고 있다.
암반면(또는 암반사면)은 주요구성물질이 암반으로 구성된 사면을 지칭하며, 파괴형태가 다양하고 복잡하다. 암반면에는 불연속면이 존재하게 되는데, 이러한 불연속면들은 암반면의 안전성에 큰 영향을 끼친다.
이에 암반면의 이미지 분석 또는 3차원 데이터 분석을 통해 암반면을 평가하기 위한 기술들이 제시되고 있다. 이러한 종래의 기술들은 암반면의 형태를 기반으로 암반면을 평가하는 것으로 강도, 밀도와 같은암반면의 다른 속성을 반영한 암반면 평가 기술을 제공하지 못한다는 문제가 있었다.
또한, 미리 저장된 영향인자들과 각 영향인자에 대해 부여된 가중치를 적용하여 지반조건에 따라 지반의 위험을 분류하는 기술이 제시되고 있으나, 이러한 종래의 기술은 영향인자를 기입받는 것을 개시하고 있을 뿐 영향인자를 산출하기 위한 구성은 제시하지 못한다는 한계가 있었다.
즉, 위험 분류의 기준이 되는 점수 산출에 적용되는 영향인자들은 모두 외부로부터 기입되는 것으로, 지반의 위험을 평가하기 위해 평가 대상 지반에 대한 영향인자들을 매번 별도로 조사하고 기입해야 하므로, 사전 준비 과정이 번거롭다는 문제가 있었다.
대한민국 특허출원번호 제10-2018-0044790호 대한민국 특허출원번호 제10-2019-0005692호
본 발명의 목적은 상기 문제점을 해결하기 위한 것으로, 암반면의 경도와 밀도로부터 산출된 일축 압축 강도값과 이미지를 통해 학습된 학습 모델에 평가대상 암반면에 이미지를 적용하여 강도값을 산출하고, 강도값에 기초해 암반면의 평가를 위한 암반평점값을 산출할 수 있는 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법은 암반면의 밀도값과 암반면에서 미리 정해진 강도 측정 대상 영역에 대한 슈미트 해머 경도값을 이용하여 일축 압축 강도값을 산출하는 단계, 강도 측정 대상 영역에 대한 이미지와 일축 압축 강도값을 미리 정해진 제1 학습 모델에 입력하여 암반면의 이미지를 입력받아 암반면에 대한 강도값을 출력 가능하도록 제1 학습 모델을 학습시키는 단계, 평가대상 암반면을 촬영함에 따라 생성되는 평가대상이미지를 입력받는 단계, 평가대상이미지를 제1 학습 모델에 적용하여 평가대상 암반면에 대한 강도값을 출력하는 단계 및 강도값에 따라 선택되는 강도평점값에 기초하여 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 면에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 장치는 암반면에 대응되는 밀도값과 암반면에서 미리 정해진 강도 측정 대상 영역에 대한 슈미트 해머 경도값을 이용하여 강도 측정 대상 영역에 대한 일축 압축 강도값을 산출하는 일축 압축 강도값 산출부, 강도 측정 대상 영역에 대한 이미지와 일축 압축 강도값을 미리 정해진 제1 학습 모델에 입력하여 암반면의 이미지를 입력받아 암반면에 대한 강도값을 출력 가능하도록 제1 학습 모델을 학습시키는 제1 학습부, 평가대상 암반면을 촬영함에 따라 생성되는 평가대상이미지를 입력받는 평가대상이미지 입력부, 평가대상이미지를 학습 모델에 적용하여 평가대상이미지에 대한 강도값을 출력하는 강도값 출력부 및 강도값에 기초하여 기설정된 복수 개의 강도평점값들 중 어느 하나의 강도평점값을 선택하고, 선택한 강도평점값에 기초하여 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 암반평점값 산출부를 포함한다.
본 발명에 따르면 암반면의 경도와 밀도로부터 산출된 일축 압축 강도값과 이미지를 통해 학습된 학습 모델을 이용하여 평가대상 암반면의 경도, 밀도를 별도로 입력하지 않고 이미지를 통해 평가대상 암반면의 강도값을 산출할 수 있으며, 강도값에 기초하여 암반면의 평가를 위한 암반평점값을 산출할 수 있는 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법 및 장치를 제공하는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 이미지로부터 인식된 불연속면 객체에 기초한 평점값과 강도값에 기초한 평점값을 이용하여 암반평점값을 산출함으로써, 암반면의 강도와 암반면의 외형을 모두 반영하여 암반면의 평가를 위한 암반평점값을 산출하는 효과를 가진다.
본 발명의 효과는 상기에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법의 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 있어서 암질지수값 산출을 설명하기 위한 예시도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것으로서, 본 발명은 청구항의 기재에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 장치의 블록도이고, 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법의 순서도이며, 도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법의 순서도이고, 도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법의 순서도이다.
본 발명의 실시예들에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 장치(10)에 의해 수행될 수 있다.
이하 설명의 편의를 위하여 도 1 내지 도 4에 있어서, 기능적으로 일치되는 기능부들의 도면 부호를 일치시켜 설명하고 중복하여 설명하지 않도록 한다.
본 발명의 실시예들에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 장치(10)는 암반면 밀도값 입력부(101), 경도값 입력부(103), 제1 암반면 이미지 입력부(105), 일축 압축 강도값 산출부(110), 제1 학습부(120), 평가대상이미지입력부(107), 강도값 출력부(130), 제2 암반면 이미지 입력부(141), 라벨링 이미지 입력부(143), 제2 학습부(150), 불연속면 표시 이미지 생성부(160), 불연속면 객체 인식부(170), 암질지수값 산출부(180), 간격값 산출부(190), 암반평점값 산출부(200)를 포함하는 것일 수 있다.
암반면 밀도값 입력부(101)는 암반면에 대응되는 밀도값을 외부로부터 입력받는 것일 수 있다(S101).
경도값 입력부(103)는 암반면에서 미리 정해진 강도 측정 대상 영역을 슈미트 해머로 타격함에 따라 획득되는 슈미트 해머 경도값을 외부로부터 입력받는 것일 수 있다(S101).
슈미트 해머(Schmidt hammer)는 스프링과 추를 포함하여 사용자에 의해 암반면, 콘크리트 등의 재료 표면을 타격함에 따라 추가 튕긴 거리에 따라 타격된 재료의 반발 경도값을 측정한다.
슈미트 해머의 타격방향은 수평을 기준으로 하며, 타격방향이 수평이 아닌 경우 추가 중력에 영향을 받음에 따라 반발 경도값의 오차가 발생하므로 타격방향이 수평이 아닌 경우 타격방향에 따라 반발 경도값을 보정하여야 한다.
경도값 입력부(103)는 암반면에서 미리 정해진 강도 측정 대상 영역을 사용자가 슈미트 해머로 타격함에 따라 획득되는 슈미트 해머 경도값과 미리 정해진 복수 개의 타격방향 각각에 대응되는 기설정된 복수 개의 방향분류값 중 슈미트 해머의 타격방향에 대응되는 어느 하나의 방향분류값을 외부로부터 입력받는 것일 수 있다(S101).
여기서 미리 정해진 복수 개의 타격방향은 수평, 수평을 기준으로 +90°, 수평을 기준으로 +45°, 수평을 기준으로 -90°, 수평을 기준으로 -45°를 포함하는 것일 수 있다.
제1 암반면 이미지 입력부(105)는 암반면에서 미리 정해진 강도 측정 대상 영역 각각을 촬영함에 따라 생성되는 각 강도 측정 대상 영역에 대한 이미지를 외부로부터 입력받는 것일 수 있다(S101).
일축 압축 강도값 산출부(110)는 암반면 밀도값 입력부(101)에서 입력되는 암반면에 대한 밀도값과 경도값 입력부(103)에서 입력되는 암반면에서 미리 정해진 복수 개의 강도 측정 대상 영역 각각에 대한 슈미트 해머 경도값을 이용하여 암반면의 복수 개의 강도 측정 대상 영역에 각각에 대한 일축 압축 강도값을 산출하는 것일 수 있다(S103).
일축 압축 강도값 산출부(110)는 슈미트 해머 경도값과 일축 압축 강도값 각각에 대응되는 축으로 이루어진 좌표영역에서 암반면의 밀도값에 따른 기설정된 기울기값을 가지는 선형함수에 강도 측정 대상 영역에 대한 슈미트 해머 경도값을 적용함에 따라 일축 압축 강도값을 산출하는 것일 수 있다(S103).
일축 압축 강도값 산출부(110)는 슈미트 해머 경도값과 일축 압축 강도값 각각에 대응되는 축으로 이루어진 좌표영역에 대한 기설정된 복수 개의 암반면 밀도값에 각각 대응되는 복수 개의 기울기값들 중 암반면 밀도값 입력부(101)에서 입력되는 밀도값과 대응되는 어느 하나의 기울기값을 선택하고 선택한 기울기값을 계수로 가지는 선형함수에 변수로 경도값 입력부(103)에서 입력되는 슈미트 해머 경도값을 적용함에 따라 일축 압축 강도값을 산출하는 것일 수 있다(S103).
여기서 기울기값은 암반면 밀도값에 비례하는 것으로, 암반면 밀도값 입력부(101)에서 입력되는 밀도값이 클 수록 선형함수의 기울기값이 커지는 것일 수 있다.
일축 압축 강도값 산출부(110)는 아래의 수학식 1을 이용하여 일축 압축 강도값(y)을 산출하는 것일 수 있다(S103).
Figure 112021013667998-pat00001
여기서 a는 암반면 밀도값 입력부(101)에서 입력되는 밀도값에 따라 선택된 기울기값이고, x는 경도값 입력부(103)에서 입력되는 슈미트 해머 경도값이다.
경도값 입력부(103)에서 슈미트 해머 경도값과 방향분류값을 입력받는 경우, 일축 압축 강도값 산출부(110)는 방향분류값에 대응되는 미리 정해진 보정비를 슈미트 해머 경도값에 곱함에 따라 보정 경도값을 산출하고, 암반면 밀도값 입력부(101)에서 입력되는 밀도값과 대응되어 선택된 기울기값을 계수로 가지는 선형함수에 보정 경도값을 적용함에 따라 일축 압축 강도값을 산출하는 것일 수 있다(S103).
제1 학습부(120)는 제1 암반면 이미지 입력부(105)에서 입력되는 암반면의 강도 측정 대상 영역 각각에 대한 이미지와 지도학습값으로 일축 압축 강도값 산출부(110)에서 산출되는 강도 측정 대상 영역 각각에 대한 일축 압축 강도값을 미리 정해진 제1 학습 모델에 입력하여, 암반면의 이미지를 입력받아 암반면에 대한 강도값을 출력 가능하도록 제1 학습 모델을 학습시키는 것일 수 있다(S105).
여기서 제1 학습 모델은 복수 개의 콘볼루션 연산층과 완전 연결층을 구비하는 것일 수 있다.
제1 학습부(120)는 복수 개의 콘볼루션 연산층과 완전 연결층을 구비하는 제1 학습 모델에 제1 암반면 이미지 입력부(105)로부터 입력되는 복수 개의 강도 측정 대상 영역 각각에 대한 이미지와, 지도학습값으로 복수 개의 강도 측정 대상 영역 각각에 대해 일축 압축 강도값 산출부(110)에서 산출한 일축 압축 강도값을 입력하여, 제1 학습 모델의 기설정된 신경망 구조의 파라미터들이 정리되도록함에 따라 제1 학습 모델을 학습시키는 것일 수 있다(S105).
평가대상이미지입력부(107)는 외부로부터 평가대상 암반면을 촬영함에 따라 생성되는 평가대상이미지를 입력받는 것일 수 있다(S107).
강도값 출력부(130)는 평가대상이미지입력부(107)에서 입력되는 평가대상이미지를 제1 학습부(120)에서 미리 학습된 제1 학습 모델에 적용하여, 평가대상 암반면에 대한 강도값을 출력하는 것일 수 있다(S109).
강도값 출력부(130)는 제1 학습부(120)에서 미리 학습된 제1 학습 모델의 완전 연결층에 연결되고, 완전 연결층에 평가대상이미지를 입력함으로써, 학습에 의해 정리된 신경망 구조의 파라미터들에 의해 기설정된 소프트맥스 함수에 평가대상이미지를 적용함에 따라 기설정된 복수 개의 강도값들 중 어느 하나의 강도값을 선택하여 출력하는 것일 수 있다(S109).
본 발명에 따르면 평가대상 암반면에 대한 밀도, 경도와 같은 영향인자들을 별도로 조사하지 않고 평가대상 암반면의 디지털 이미지를 이용하여 평가대상 암반면의 강도값을 제공할 수 있다.
제2 암반면 이미지 입력부(141)는 외부로부터 복수 개의 암반면들을 촬영함에 따라 생성되는 복수 개의 암반면 이미지들을 입력받는 것일 수 있다.
라벨링 이미지 입력부(143)는 제2 암반면 이미지(141)에서 입력되는 복수 개의 암반면 이미지 각각에 속하는 불연속면들을 선, 면 및 이들의 조합 중 어느 하나에 기초하여 배경과 구분함에 따라 생성되는 복수 개의 암반면 각각에 대한 라벨링 이미지들을 입력받는 것일 수 있다.
라벨링 이미지는 선, 면 및 이들의 조합 중 어느 하나에 기초하여 배경과 구분되는 불연속면에 대응되는 각 픽셀에 불연속면을 구분하기 위한 기설정된 픽셀값을 부여함에 따라 생성되는 것일 수 있으며, 다른 예에서는 불연속면에 대응되는 각 픽셀에 불연속면을 구분하기 위한 식별자를 부여함에 따라 생성되는 것일 수 있다.
제2 학습부(150)는 복수 개의 콘볼루션 연산층과 완전 연결층을 구비하는 제2 학습 모델을 포함하고 제2 학습 모델에 제2 암반면 이미지 입력부(141)를 통해 획득된 암반면 이미지들을 입력하고 라벨링 이미지 입력부(143)로부터 입력되는 암반면 이미지들 각각에 대응되는 암반면에 대한 라벨링 이미지들을 지도학습값으로 입력하여 제2 학습 모델의 기설정된 신경망 구조의 파라미터들이 정리되도록 함에 따라 미리 정해진 제2 학습 모델을 학습시키는 것일 수 있다.
여기서 제2 학습 모델은 R-CNN 신경망 또는 의미적 분할(Semantic segmentation) 신경망일 수 있다.
제2 학습 모델은 암반면 이미지에서 주변 픽셀들간의 차이에 기초하여 불연속면에 대응되는 영역을 추정함에 따라 결과이미지를 생성하고 결과이미지와 암반면 이미지에 대한 라벨링 이미지를 비교하여 미리 정해진 신경망 구조의 파라미터들을 조정함으로써 학습되는 것일 수 있다.
불연속면 표시 이미지 생성부(160)는 제2 학습부(150)에서 암반면에 대한 암반면 이미지를 입력받아 암반면 이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들을 불연속면에 대응되지 않는 픽셀들과 구분 가능하도록 미리 학습된 제2 학습 모델에 평가대상이미지입력부(107)로부터 입력되는 평가대상이미지를 적용함에 따라, 평가대상이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들을 불연속면에 대응되지 않는 픽셀들과 구분함에 따른 불연속면 표시 이미지를 생성하는 것일 수 있다(S201).
불연속면 표시 이미지 생성부(160)는 제2 학습부(150)에서 미리 학습된 제2 학습 모델의 완전 연결층에 연결되고, 평가대상이미지입력부(107)로부터 평가대상이미지를 입력받아, 평가대상이미지를 제2 학습 모델의 완전 연결층에 입력함에 따라 평가대상이미지에 있어서 불연속면에 대응되는 픽셀들을 불연속면에 대응되지 않는 픽셀들과 구분함에 따른 불연속면 표시 이미지를 생성하여 출력하는 것일 수 있다(S201).
불연속면 객체 인식부(170)는 불연속면 표시 이미지 생성부(160)에서 생성된 불연속면 표시 이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들의 조합들을 검출함에 따라 상기 불연속면 표시 이미지에 속하는 적어도 하나의 불연속면 객체를 인식하는 것일 수 있다(S203).
불연속면 객체 인식부(170)는 불연속면 표시 이미지 생성부(160)에서 생성된 불연속면 표시 이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들의 조합에 따른 적어도 하나의 직선을 검출하고 검출한 직선을 라벨링함에 따라 적어도 하나의 불연속면 객체를 인식하는 것일 수 있다(S203).
불연속면 객체 인식부(170)는 허프(Hough) 변환을 이용하여 불연속면 표시 이미지로부터 불연속면에 대응되는 픽셀들의 조합들에 따른 적어도 하나의 직선을 검출하고 검출한 직선을 라벨링함에 따라 적어도 하나의 불연속면 객체를 인식하는 것일 수 있다(S203).
불연속면 객체 인식부(170)는 불연속면 표시 이미지에서 불연속면에 대응되는 각 픽셀을 기준으로 모든 각도에 대한 서로 다른 기울기값을 가지는 직선들 중 불연속면에 대응되는 픽셀들을 가장 많이 포함하는 기울기값을 가지는 직선을 검출하고, 검출한 직선을 라벨링함에 따라 적어도 하나의 불연속면 객체를 인식하는 것일 수 있다(S203).
암질지수값 산출부(180)는 불연속면 객체 인식부(170)에서 인식한 불연속면 객체의 개수를 불연속면 객체들의 길이로 나눔에 따른 빈도값에 기초하여 평가대상이미지에 대한 암질지수값을 산출하는 것일 수 있다(S205, S225).
암질지수값 산출부(180)는 불연속면 객체 인식부(170)에서 인식한 불연속면 객체들 중 서로 인접한 불연속면 객체를 그룹화함에 따라 적어도 하나의 그룹을 생성하고, 각 그룹에 속하는 불연속면 객체의 개수를 각 그룹에 속하는 불연속면 객체들의 길이로 나눔에 따라 그룹별 빈도값을 산출하며, 그룹변 빈도값을 합산한 값에 기초하여 암질지수값을 산출하는 것일 수 있다(S205, S225).
여기서, 서로 인접한 불연속면 객체란 불연속면 조사를 위한 임의의 스캔라인(scane line)을 형성하였을 때, 동일한 스캔라인 상에 위치하는 불연속면 객체를 의미하는 것일 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 있어서 암질지수값 산출을 설명하기 위한 예시도로, 도 5를 참조하면, 암질지수값 산출부(180)는 불연속면 객체 인식부(170)에서 인식된 불연속면 객체들(701, 702, 703, 704, 705, 706, 711, 712, 713, 714) 중 서로 인접한 불연속면 객체들을 그룹화하는 것일 수 있다.
예를 들어 701, 702, 703, 704, 705, 706을 제 1그룹으로 711, 712, 713, 714를 제2 그룹으로 그룹화하는 것일 수 있다.
이후, 암질지수값 산출부(180)는 각 그룹에 속하는 불연속면 객체의 개수(예를 들어 제1 그룹은 6개, 제2 그룹은 4개)를 각 그룹에 속하는 불연속면 객체들의 길이(l1, l2)로 나눔에 따른 그룹별 빈도값(6/l1, 4/l2)을 합산한 값에 기초하여 평가대상이미지에 대한 암질지수값을 산출하는 것일 수 있다(S205, S225).
암질지수값 산출부(180)는 그룹별 빈도값을 합산한 값을 기설정된 수학식에 반영함에 따라 암질지수값을 산출하는 것일 수 있다(S205, S225).
암질지수값 산출부(180)은 아래의 수학식 2을 이용하여 암질지수값(Rock Quality Designation, RQD)을 산출하는 것일 수 있다(S205, S225).
Figure 112021013667998-pat00002
여기서
Figure 112021013667998-pat00003
는 불연속면 표시 이미지에 대해 불연속면 객체 인식부(130)에서 인식한 적어도 하나의 불연속면 객체로부터 산출한 빈도값을 합산한 값으로 아래의 수학식 3과 같다.
Figure 112021013667998-pat00004
여기서 n은 그룹화된 그룹의 수를 의미하고, N1, …, Nn은 각 그룹에 속하는 불연속면 객체의 개수를 의미하며, l1, …, ln은 각 그룹에 속하는 불연속면 객체들의 길이를 의미하고, λ1, …, λn은 그룹별 빈도값을 의미한다.
간격값 산출부(190)는 불연속면 객체 인식부(130)에서 인식된 적어도 하나의 불연속면 객체 간의 간격에 기설정된 배율을 적용함에 따라 간격값을 산출하는 것일 수 있다(S215, S225).
여기서 배율은 평가대상 암반면에 대한 평가대상이미지에서 불연속면 객체 간의 간격으로부터 실제 평가대상 암반면에서의 간격을 산출하기 위해 사용자의 입력에 따라 미리 설정되는 것일 수 있다.
암반평점값 산출부(200)는 강도값 출력부(130)에서 출력되는 강도값에 기초하여 기설정된 복수 개의 강도평점값들 중 어느 하나의 강도평점값을 선택하고, 선택한 강도평점값에 기초하여 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 것일 수 있다(S200).
암반평점값 산출부(200)는 기설정된 초기값(예를 들어 0)에 강도값 출력부(130)에서 출력되는 강도값에 따라 선택된 강도평점값을 합함에 따라 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 것일 수 있다.
아래의 표 1은 강도값에 따른 복수 개의 강도평점값들을 예시로 나타낸 것으로, 이에 한정되는 것은 아니다.
강도값(Mpa) 10초과 4초과 10이하 2초과 4이하 2이하
강도평점값 15 12 7 4
다른 예에서, 암반평점값 산출부(200)는 강도값 출력부(130)에서 출력되는 강도값에 기초하여 기설정된 복수 개의 강도평점값들 중 어느 하나의 강도평점값을 선택하며 암질지수값 산출부(180)에서 산출된 암질지수값에 기초하여 기설정된 복수 개의 암질평점값 중 어느 하나의 암질평점값을 선택하고 선택한 암질평점값과 강도평점값을 합함에 따라 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 것일 수 있다(S207).
아래의 표 2은 복수 개의 암질지수값(RQD)에 대응되는 복수 개의 암질평점값들을 예시로 나타낸 것이다.
RQD(%) 90이상 75이상 90미만 50이상 75미만 25 이상 50 미만 25미만
암질평점값 20 17 13 8 3
또 다른 예에서, 암반평점값 산출부(200)는 강도값 출력부(130)에서 출력되는 강도값에 기초하여 기설정된 복수 개의 강도평점값들 중 어느 하나의 강도평점값을 선택하며 간격값 산출부(190)에서 산출된 간격값에 기초하여 기설정된 복수 개의 간격평점값 중 어느 하나의 간격평점값을 선택하고 선택한 간격평점값과 강도평점값을 합함에 따라 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 것일 수 있다(S217).
아래의 표 3은 복수 개의 간격값에 따른 복수 개의 간격평점값들을 예시로 나타낸 것이다.
간격값(m) 2초과 0.6초과 2이하 0.2초과 0.6이하 0.06이상 0.2이하 0.06 미만
간격평점값 20 15 10 8 5
또 다른 예에서, 암반평점값 산출부(200)는 강도값 출력부(130)에서 출력되는 강도값에 기초하여 기설정된 복수 개의 강도평점값들 중 어느 하나의 강도평점값을 선택하며 암질지수값 산출부(180)에서 산출된 암질지수값에 기초하여 기설정된 복수 개의 암질평점값 중 어느 하나의 암질평점값을 선택하고 간격값 산출부(190)에서 산출된 간격값에 기초하여 기설정된 복수 개의 간격평점값 중 어느 하나의 간격평점값을 선택하여 선택한 강도평점값과 암질평점값과 간격평점값을 합함에 따라 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 것일 수 있다(S227).
평가대상 암반면에 대해 암반평점값 산출부(200)에서 산출된 암반평점값이 클 수록 평가대상 암반면이 안정적임을 의미하는 것일 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 장치(10)에 있어서 암반평점값 산출부(200)는 암반면의 강도값에 따른 강도평점값과 암반면의 불연속면에 따른 암질평점값 또는 간격평점값을 합하여 암반평점값을 산출함으로써, 암반면의 강도와 불연속면의 형태(길이, 간격)가 모두 반영된 암반평점값을 산출할 수 있다.
즉, 본 발명의 실시예들에 따르면 평가대상 암반면의 밀도, 경도, 강도와 같은 영향인자들을 조사하지 않고 평가대상 암반면의 이미지를 이용하여 평가대상 암반면의 강도와 같은 내적요소와 불연속면과 같은 외형에 대한 암반평점값을 산출하여, 암반평점값을 통해 평가대상 암반면에 대한 평가가 가능하도록 하는 이점이 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10 : 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 장치
101 : 암반면 밀도값 입력부
103 : 경도값 입력부
105 : 제1 암반면 이미지 입력부
107 : 평가대상이미지 입력부
110 : 일축 압축 강도값 산출부
120 : 제1 학습부
130 : 강도값 출력부
141 : 제2 암반면 이미지 입력부
143 : 라벨링 이미지 입력부
150 : 제2 학습부
160 : 불연속면 표시 이미지 생성부
170 : 불연속면 객체 인식부
180 : 암질지수값 산출부
190 : 간격값 산출부
200 : 암반평점값 산출부

Claims (8)

  1. 암반면의 밀도값과 상기 암반면에서 미리 정해진 강도 측정 대상 영역에 대한 슈미트 해머 경도값을 이용하여 일축 압축 강도값을 산출하는 단계;
    상기 강도 측정 대상 영역에 대한 이미지와 상기 일축 압축 강도값을 미리 정해진 제1 학습 모델에 입력하여 암반면의 이미지를 입력받아 암반면에 대한 강도값을 출력 가능하도록 상기 제1 학습 모델을 학습시키는 단계;
    평가대상 암반면을 촬영함에 따라 생성되는 평가대상이미지를 입력받는 단계;
    상기 평가대상이미지를 상기 제1 학습 모델에 적용하여 상기 평가대상 암반면에 대한 강도값을 출력하는 단계;
    암반면에 대한 암반면 이미지를 입력받아 상기 암반면 이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들을 불연속면에 대응되지 않는 픽셀들과 구분 가능하도록 미리 학습된 제2 학습 모델에 상기 평가대상이미지를 적용함에 따라, 상기 평가대상이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들을 불연속면에 대응되지 않는 픽셀들과 구분함에 따른 불연속면 표시 이미지를 생성하는 단계;
    상기 불연속면 표시 이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들의 조합들을 검출함에 따라 상기 불연속면 표시 이미지에 속하는 적어도 하나의 불연속면 객체를 인식하는 단계;
    상기 불연속면 표시 이미지에 속하는 불연속면의 개수를 불연속면 객체의 길이로 나눔에 따른 빈도값에 기초하여 상기 평가대상이미지에 대한 암질지수값을 산출하는 단계; 및
    기설정된 복수 개의 강도평점값 중 상기 강도값에 따라 선택되는 어느 하나의 강도평점값과 기설정된 복수 개의 암질평점값 중 상기 암질지수값에 따라 선택되는 어느 하나의 암질평점값을 합함에 따라 상기 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 단계;를 포함하는 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 일축 압축 강도값을 산출하는 단계는
    슈미트 해머 경도값과 일축 압축 강도값 각각에 대응되는 축으로 이루어진 좌표영역에서 상기 암반면의 밀도값에 따른 기설정된 기울기값을 가지는 선형함수에 상기 강도 측정 대상 영역에 대한 슈미트 해머 경도값을 적용함에 따라 일축 압축 강도값을 산출하는 것
    인 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법.
  3. 삭제
  4. 암반면의 밀도값과 상기 암반면에서 미리 정해진 강도 측정 대상 영역에 대한 슈미트 해머 경도값을 이용하여 일축 압축 강도값을 산출하는 단계;
    상기 강도 측정 대상 영역에 대한 이미지와 상기 일축 압축 강도값을 미리 정해진 제1 학습 모델에 입력하여 암반면의 이미지를 입력받아 암반면에 대한 강도값을 출력 가능하도록 상기 제1 학습 모델을 학습시키는 단계;
    평가대상 암반면을 촬영함에 따라 생성되는 평가대상이미지를 입력받는 단계;
    상기 평가대상이미지를 상기 제1 학습 모델에 적용하여 상기 평가대상 암반면에 대한 강도값을 출력하는 단계;
    암반면에 대한 암반면 이미지를 입력받아 상기 암반면 이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들을 불연속면에 대응되지 않는 픽셀들과 구분 가능하도록 미리 학습된 제2 학습 모델에 상기 평가대상이미지를 적용함에 따라, 상기 평가대상이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들을 불연속면에 대응되지 않는 픽셀들과 구분함에 따른 불연속면 표시 이미지를 생성하는 단계;
    상기 불연속면 표시 이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들의 조합들을 검출함에 따라 상기 불연속면 표시 이미지에 속하는 적어도 하나의 불연속면 객체를 인식하는 단계;
    상기 적어도 하나의 불연속면 객체 간의 간격에 기설정된 배율을 적용함에 따른 간격값을 산출하는 단계; 및
    상기 강도값에 따라 기설정된 복수 개의 강도평점값 중 어느 하나의 강도평점값을 선택하고, 상기 간격값에 따라 기설정된 복수 개의 간격평점값 중 어느 하나의 간격평점값을 선택하며, 선택한 상기 강도평점값과 상기 간격평점값을 합함에 따라 상기 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 단계;를 포함하는 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 방법.
  5. 암반면에 대응되는 밀도값과 상기 암반면에서 미리 정해진 강도 측정 대상 영역에 대한 슈미트 해머 경도값을 이용하여 상기 강도 측정 대상 영역에 대한 일축 압축 강도값을 산출하는 일축 압축 강도값 산출부;
    상기 강도 측정 대상 영역에 대한 이미지와 상기 일축 압축 강도값을 미리 정해진 제1 학습 모델에 입력하여 암반면의 이미지를 입력받아 암반면에 대한 강도값을 출력 가능하도록 상기 제1 학습 모델을 학습시키는 제1 학습부;
    평가대상 암반면을 촬영함에 따라 생성되는 평가대상이미지를 입력받는 평가대상이미지 입력부;
    상기 평가대상이미지를 상기 학습 모델에 적용하여 상기 평가대상이미지에 대한 강도값을 출력하는 강도값 출력부;
    암반면에 대한 암반면 이미지를 입력받아 상기 암반면 이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들을 불연속면에 대응되지 않는 픽셀들과 구분 가능하도록 미리 학습된 제2 학습 모델에 상기 평가대상이미지를 적용함에 따라, 상기 평가대상이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들을 불연속면에 대응되지 않는 픽셀들과 구분함에 따른 불연속면 표시 이미지를 생성하는 불연속면 표시 이미지 생성부;
    상기 불연속면 표시 이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들의 조합들을 검출함에 따라 상기 불연속면 표시 이미지에 속하는 적어도 하나의 불연속면 객체를 인식하는 불연속면 객체 인식부;
    상기 불연속면 객체 인식부에서 인식된 불연속면 객체의 개수를 불연속면 객체의 길이로 나눔에 따른 빈도값에 기초하여 상기 평가대상이미지에 대한 암질지수값을 산출하는 암질지수값 산출부; 및
    상기 강도값에 기초하여 기설정된 복수 개의 강도평점값들 중 어느 하나의 강도평점값을 선택하고, 상기 암질지수값에 기초하여 기설정된 복수 개의 암질평점값 중 어느 하나의 암질평점값을 선택하며, 선택한 상기 암질평점값과 상기 강도평점값을 합함에 따라 상기 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 암반평점값 산출부;를 포함하는 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 일축 압축 강도값 산출부는
    슈미트 해머 경도값과 일축 압축 강도값 각각에 대응되는 축으로 이루어진 좌표영역에서 상기 암반면의 밀도값에 따른 기설정된 기울기값을 가지는 선형함수에 상기 강도 측정 대상 영역에 대한 슈미트 해머 경도값을 적용함에 따라 일축 압축 강도값을 산출하는 것
    인 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 장치.
  7. 삭제
  8. 암반면에 대응되는 밀도값과 상기 암반면에서 미리 정해진 강도 측정 대상 영역에 대한 슈미트 해머 경도값을 이용하여 상기 강도 측정 대상 영역에 대한 일축 압축 강도값을 산출하는 일축 압축 강도값 산출부;
    상기 강도 측정 대상 영역에 대한 이미지와 상기 일축 압축 강도값을 미리 정해진 제1 학습 모델에 입력하여 암반면의 이미지를 입력받아 암반면에 대한 강도값을 출력 가능하도록 상기 제1 학습 모델을 학습시키는 제1 학습부;
    평가대상 암반면을 촬영함에 따라 생성되는 평가대상이미지를 입력받는 평가대상이미지 입력부;
    상기 평가대상이미지를 상기 학습 모델에 적용하여 상기 평가대상이미지에 대한 강도값을 출력하는 강도값 출력부;
    암반면에 대한 암반면 이미지를 입력받아 상기 암반면 이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들을 불연속면에 대응되지 않는 픽셀들과 구분 가능하도록 미리 학습된 제2 학습 모델에 상기 평가대상이미지를 적용함에 따라, 상기 평가대상이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들을 불연속면에 대응되지 않는 픽셀들과 구분함에 따른 불연속면 표시 이미지를 생성하는 불연속면 표시 이미지 생성부;
    상기 불연속면 표시 이미지에서 불연속면에 대응되는 픽셀들의 조합들을 검출함에 따라 상기 불연속면 표시 이미지에 속하는 적어도 하나의 불연속면 객체를 인식하는 불연속면 객체 인식부;
    상기 불연속면 객체 인식부에서 인식된 적어도 하나의 불연속면 객체 간의 간격에 기설정된 배율을 적용함에 따라 간격값을 산출하는 간격값 산출부; 및
    상기 강도값에 기초하여 기설정된 복수 개의 강도평점값들 중 어느 하나의 강도평점값을 선택하고, 상기 간격값에 기초하여 기설정된 복수 개의 간격평점값 중 어느 하나의 간격평점값을 선택하며, 선택한 상기 간격평점값과 상기 강도평점값을 합함에 따라 상기 평가대상 암반면에 대한 암반평점값을 산출하는 암반평점값 산출부;를 포함하는 디지털 이미지 기반 암반평점값 산출 장치.
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