KR102375468B1 - 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체 - Google Patents
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Abstract
건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템은 데이터 입력부, 제 1 데이터 필터부, 제 2 데이터 필터부, 보정값 확정부, 및 위험 판단부를 포함한다. 데이터 입력부는 건설 계측 데이터를 입력받고, 제 1 데이터 필터부는 미리 설정된 평균값 기반 필터를 이용하여 입력된 건설 계측 데이터에 대한 제 1 보정값을 산출하고, 제 2 데이터 필터부는 미리 설정된 중간값 기반 필터를 이용하여 입력된 건설 계측 데이터에 대한 제 2 보정값을 산출하고, 보정값 확정부는 제 1 보정값 및 제 2 보정값을 이용하여 최종 보정값을 확정하며, 위험 판단부는 제 1 보정값 또는 제 2 보정값을 미리 설정된 위험 신호 기준값과 비교하여 건설 계측 데이터의 위험 여부를 판단한다.
Description
본 발명은 건설 계측 데이터 관련 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 데이터 필터를 기반으로 건설 계측 데이터를 보정하고 건설 계측 데이터에서 위험을 감지하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
건설 구조물, 예를 들어, 터널은 규모에 따라 거동양상이 달라 경험 기반의 판단에는 한계가 존재하여 정량적인 측정 자료를 바탕으로 합리적인 공학적 판단을 수행해야 한다. 이러한 합리적인 판단의 근거 자료가 되는 터널 계측은 굴착에 따른 인접 구조물과의 상호 영향, 각종 지보재의 거동 특성을 파악하여 설계에서 예측했던 항목들이 시공 중에도 안전 범위 내에서 이루어지는지를 검토할 수 있도록 지원함으로써 안전하고 경제적인 터널 시공을 수행하게 하는데 그 목적이 있다.
터널 계측을 통해 얻고자 하는 이점은 다양하지만, 그 중에서도 시공 중 터널 구조물에 대한 안정성 평가는 가장 주요하게 다뤄지는 항목 중 하나이며, 계측을 통해 많은 현장에서 과대한 변위 상황이나 붕괴의 징후를 사전에 감지함으로써 터널에에서의 사고 발생이나 터널의 붕괴를 방지한 사례 또한 다수 존재한다.
이렇게 터널 계측 데이터의 중요성이 더욱 높아짐과 동시에 개별 데이터들에 대한 신뢰성의 확보와 노이즈 제거가 필수적이다. 노이즈가 섞인 비정상 데이터의 발생으로 인해 시공 현장의 사고 위험이 높다고 판단되어 공사가 중단될 경우, 원인을 찾고 대책을 마련하기 위한 시간동안 공사 기간이 지연되어 전체 비용에 막대한 손해를 끼치게 되는 상황이 발생할 수 있기 때문이다.
또한, 지속적이고 반복적으로 비정상 데이터가 측정될 경우, 전체 누적된 데이터의 흐름에 부정적인 영향을 미쳐 신뢰도 높은 데이터 추이 분석을 수행할 수 없을 뿐 아니라, 비정상 데이터의 발생에 대한 긴장감 저하로 인해 위험 상황 인지 지연을 초래하는 결과가 나타날 수 있다.
본 발명은 상술한 종래의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 시공 중 측정된 터널 계측 데이터의 효율적인 분석 및 활용을 위해 노이즈가 포함된 비정상 데이터가 전체 데이터 발생 추이에 영향을 미치지 않도록 보정함과 동시에 실제 위험 상황 발생으로 인해 비정상 데이터가 발생했을 경우에는 빠른 인지가 가능하도록 하는 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템은 데이터 입력부, 제 1 데이터 필터부, 제 2 데이터 필터부, 보정값 확정부, 및 위험 판단부를 포함한다.
데이터 입력부는 건설 계측 데이터를 입력받고, 제 1 데이터 필터부는 미리 설정된 평균값 기반 필터를 이용하여 입력된 건설 계측 데이터에 대한 제 1 보정값을 산출하고, 제 2 데이터 필터부는 미리 설정된 중간값 기반 필터를 이용하여 입력된 건설 계측 데이터에 대한 제 2 보정값을 산출하고, 보정값 확정부는 제 1 보정값 및 제 2 보정값을 이용하여 최종 보정값을 확정하며, 위험 판단부는 제 1 보정값 또는 제 2 보정값을 미리 설정된 위험 신호 기준값과 비교하여 건설 계측 데이터의 위험 여부를 판단한다.
이와 같은 구성에 의하면, 서로 다른 방식의 데이터 보정 기법을 병행하여 사용함으로써, 노이즈가 포함된 비정상 데이터가 전체 데이터 발생 추이에 영향을 미치지 않도록 보정함과 동시에 실제 위험 상황 발생으로 인해 비정상 데이터가 발생했을 경우에 대한 빠른 인지가 가능해진다.
이때, 제 1 데이터 필터부는 필터 크기에 대응하여 복수의 계측 데이터를 저장하는 제 1 데이터 저장부, 및 복수의 계측 데이터 각각을 서로 다른 제 1 가중치를 반영하여 모두 더한 후 필터 크기로 나누어 제 1 보정값을 산출하는 제 1 보정값 산출부를 포함할 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 가중치를 반영한 평균값을 이용하여 노이즈 신호의 영향을 감소시킬 수 있게 된다.
또한, 제 1 가중치는 새로 입력되는 데이터에 대해 더 크도록 산출될 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 노이즈 신호의 영향을 감소시키면서도 최신 데이터의 영향을 크게 반영할 수 있게 된다.
또한, 제 1 가중치는 표준 정규 분포 곡선에서 선택된 값일 수 있으며, 표준 정규 분포 곡선에서 무작위로 선택된 값일 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 특정한 데이터 값에 의해 휘둘리지 않고 기대되는 값에 수렴하도록 보정값을 산출할 수 있게 된다.
또한, 제 1 보정값은 
의 수학식에 의해 산출되며, Result Value는 제 1 보정값, Wn은 제 1 가중치일 수 있다.
또한, 제 2 데이터 필터부는, 필터 크기에 대응하여 복수의 계측 데이터를 저장하는 제 2 데이터 저장부, 제 2 데이터 저장부 내에서 크기에 따라 복수의 계측 데이터를 배열하는 데이터 배열부, 제 2 데이터 저장부 내의 데이터 배열에서 중간 위치의 데이터를 산출하는 중간값 산출부, 중간값을 이용하여 복수의 데이터에 대한 제 2 가중치를 산출하는 제 2 가중치 산출부, 및 제 2 가중치가 반영된 복수의 데이터가 배열되는 데이터 어레이부를 포함하며, 데이터 배열부는 제 2 가중치를 반영하여 복수의 데이터의 배열 빈도를 조정하여 데이터 어레이부에 배열하고, 중간값 산출부는 데이터 어레이부 내의 데이터 배열에서 중간 위치의 데이터인 제 2 보정값을 더 산출할 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 중간값 필터를 이중으로 적용함으로써, 노이즈 신호의 영향을 감소시킬 수 있게 된다.
또한, 제 2 가중치는 제 2 데이터 저장부 내에서의 데이터의 배열 위치가 중간값의 배열 위치에서 멀수록 커지도록 산출될 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 중간값과 차이가 큰 데이터의 빈도수를 크게 함으로써, 노이즈 신호의 영향을 감소시키면서도 노이즈 신호의 영향을 반영시킬 수 있게 된다.
또한, 데이터 어레이부의 크기는 필터 크기보다 크며, 특히, 필터 크기의 2배일 수 있다.
또한, 데이터 배열부는 복수의 데이터 중 단일 데이터의 빈도가 데이터 어레이부의 크기의 1/2보다 작도록 데이터의 배열 빈도를 조정할 수 있으며, 특히, 데이터 어레이부의 크기의 1/3보다 작도록 데이터의 배열 빈도를 조정할 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 단일 계측 데이터로 인한 중간값에 대한 과도한 영향을 방지할 수 있게 된다.
또한, 제 2 보정값은 
의 수학식에 의해 산출되며, BasisValue는 상기 중간값, Weigh function(k)은 제 2 가중치일 수 있다.
아울러, 상기 시스템을 방법의 형태로 구현한 발명과 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체가 함께 개시된다.
본 발명에 의하면, 서로 다른 방식의 데이터 보정 기법을 병행하여 사용함으로써, 노이즈가 포함된 비정상 데이터가 전체 데이터 발생 추이에 영향을 미치지 않도록 보정함과 동시에 실제 위험 상황 발생으로 인해 비정상 데이터가 발생했을 경우에 대한 빠른 인지가 가능하게 한다.
또한, 가중치를 반영한 평균값을 이용하여 노이즈 신호의 영향을 감소시킬 수 있게 된다.
또한, 노이즈 신호의 영향을 감소시키면서도 최신 데이터의 영향을 크게 반영할 수 있게 된다.
또한, 특정한 데이터 값에 의해 휘둘리지 않고 기대되는 값에 수렴하도록 보정값을 산출할 수 있게 된다.
또한, 중간값 필터를 이중으로 적용함으로써, 노이즈 신호의 영향을 감소시킬 수 있게 된다.
또한, 중간값과 차이가 큰 데이터의 빈도수를 크게 함으로써, 노이즈 신호의 영향을 감소시키면서도 노이즈 신호의 영향을 반영시킬 수 있게 된다.
또한, 단일 계측 데이터로 인한 중간값에 대한 과도한 영향을 방지할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명에 의한 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템의 개략적인 블록도.
도 2 내지 도 4는 표준 정규 분포를 활용한 가중치 배분 기법 절차를 도시한 도면.
도 5 내지 도 8은 데이터 크기 차이 기반 가중치를 활용한 중간값 도출 기법 절차를 도시한 도면.
도 2 내지 도 4는 표준 정규 분포를 활용한 가중치 배분 기법 절차를 도시한 도면.
도 5 내지 도 8은 데이터 크기 차이 기반 가중치를 활용한 중간값 도출 기법 절차를 도시한 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명에 의한 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템의 개략적인 블록도이다. 도 1에서, 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템은 데이터 입력부(110), 제 1 데이터 필터부(120), 제 2 데이터 필터부(130), 보정값 확정부(140), 및 위험 판단부(150)를 포함한다.
제 1 데이터 필터부(120)는 다시 제 1 데이터 저장부(122), 및 제 1 보정값 산출부를 포함하고, 제 2 데이터 필터부(130)는 제 2 데이터 저장부(132), 데이터 배열부(134), 중간값 산출부(136), 제 2 가중치 산출부(138), 및 데이터 어레이부(139)를 포함한다.
데이터 입력부(110)는 건설 계측 데이터를 입력받고, 제 1 데이터 필터부(120)는 미리 설정된 평균값 기반 필터를 이용하여 입력된 건설 계측 데이터에 대한 제 1 보정값을 산출한다.
이를 위해, 제 1 데이터 저장부(122)는 필터 크기에 대응하여 복수의 계측 데이터를 저장하고, 제 1 보정값 산출부(124)는 복수의 계측 데이터 각각을 서로 다른 제 1 가중치를 반영하여 모두 더한 후 필터 크기로 나누어 제 1 보정값을 산출한다.
이때, 제 1 보정값은 
의 수학식에 의해 산출되며, Result Value는 상기 제 1 보정값, Wn은 상기 제 1 가중치일 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 가중치를 반영한 평균값을 이용하여 노이즈 신호의 영향을 감소시킬 수 있게 된다.
또한, 제 1 가중치는 새로 입력되는 데이터에 대해 더 크도록 산출될 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 노이즈 신호의 영향을 감소시키면서도 최신 데이터의 영향을 크게 반영할 수 있게 된다.
또한, 제 1 가중치는 표준 정규 분포 곡선에서 선택된 값일 수 있으며, 표준 정규 분포 곡선에서 무작위로 선택된 값일 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 특정한 데이터 값에 의해 휘둘리지 않고 기대되는 값에 수렴하도록 보정값을 산출할 수 있게 된다.
제 2 데이터 필터부(130)는 미리 설정된 중간값 기반 필터를 이용하여 입력된 건설 계측 데이터에 대한 제 2 보정값을 산출한다. 이를 위해, 제 2 데이터 저장부(132)는 필터 크기에 대응하여 복수의 계측 데이터를 저장하고, 데이터 배열부(134)는 제 2 데이터 저장부(132) 내에서 크기에 따라 복수의 계측 데이터를 배열하며, 중간값 산출부(136)는 제 2 데이터 저장부(132) 내의 데이터 배열에서 중간 위치의 데이터를 산출한다.
제 2 가중치 산출부(138)는 중간값을 이용하여 복수의 데이터에 대한 제 2 가중치를 산출한다. 이때, 제 2 가중치는 제 2 데이터 저장부(132) 내에서의 데이터의 배열 위치가 중간값의 배열 위치에서 멀수록 커지도록 산출될 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 중간값과 차이가 큰 데이터의 빈도수를 크게 함으로써, 노이즈 신호의 영향을 감소시키면서도 노이즈 신호의 영향을 반영시킬 수 있게 된다.
데이터 어레이부(139)에는 제 2 가중치가 반영된 복수의 데이터가 배열된다. 이때, 데이터 어레이부(139)의 크기는 필터 크기보다 크며, 특히, 필터 크기의 2배일 수 있다.
또한, 데이터 배열부(134)는 제 2 가중치를 반영하여 복수의 데이터의 배열 빈도를 조정하여 데이터 어레이부(139)에 배열한다. 이때, 데이터 배열부(134)는 복수의 데이터 중 단일 데이터의 빈도가 데이터 어레이부(139)의 크기의 1/2보다 작도록 데이터의 배열 빈도를 조정할 수 있으며, 특히, 데이터 어레이부(139)의 크기의 1/3보다 작도록 데이터의 배열 빈도를 조정할 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 단일 계측 데이터로 인한 중간값에 대한 과도한 영향을 방지할 수 있게 된다.
중간값 산출부(136)는 데이터 어레이부(139) 내의 데이터 배열에서 중간 위치의 데이터인 제 2 보정값을 더 산출한다. 이때, 제 2 보정값은 
의 수학식에 의해 산출되며, BasisValue는 상기 중간 값, Weigh function(k)은 상기 제 2 가중치일 수 있다. 이와 같은 구성에 의하면, 중간값 필터를 이중으로 적용함으로써, 노이즈 신호의 영향을 감소시킬 수 있게 된다.
보정값 확정부(140)는 제 1 보정값 및 제 2 보정값을 이용하여 최종 보정값을 확정하며, 위험 판단부(150)는 제 1 보정값 또는 제 2 보정값을 미리 설정된 위험 신호 기준값과 비교하여 건설 계측 데이터의 위험 여부를 판단한다.
이와 같은 구성에 의하면, 서로 다른 방식의 데이터 보정 기법을 병행하여 사용함으로써, 노이즈가 포함된 비정상 데이터가 전체 데이터 발생 추이에 영향을 미치지 않도록 보정함과 동시에 실제 위험 상황 발생으로 인해 비정상 데이터가 발생했을 경우에 대한 빠른 인지가 가능하게 한다.
보다 구체적으로 다시 설명하자면, 본 발명에서는 터널 시공 중 측정되는 계측 데이터에서 일시적이고 비정기적으로 나타나는 노이즈가 포함된 데이터가 기존 누적된 데이터 변화 추이에 최소한의 영향을 미치고, 사고 발생 시 해당 상황을 최대한 빨리 감지해낼 수 있는 두 가지의 데이터 필터 기반 계측 데이터 보정 기법을 제안한다.
터널 계측 데이터의 효율적인 보정을 위한 첫 번째 기법은 표준 정규 분포를 기준으로 필터 내 누적값들에 가중치를 부여하는 평균값 필터 방식을 이용한다. 단순한 평균값을 활용한 데이터 보정은 측정된 개별 값들에 대한 특성을 반영하지 않고, 최근 측정된 데이터에 대한 중요성을 반영하지 못한다. 또한, 가장 마지막으로 측정된 계측 데이터가 심각한 노이즈에 의해 기존 값과 비교했을 때 큰 차이를 나타냈을 때, 해당 데이터가 정의된 필터 크기를 지나 더 이상 고려되지 않을 때까지 뒤이어 측정되는 계측 데이터에 지속적으로 부정적인 요인을 미치는 단점이 존재한다.
이에 따라, 본 발명에서는 가중치를 바탕으로 최근 데이터에 대한 신뢰성을 더 높이고 노이즈가 포함된 비정상 데이터가 측정된 후 다시 정상 범주로 계측 데이터가 돌아왔을 때, 보정 데이터 또한 신속하게 정상 범주로 돌아올 수 있도록 지원한다. 또한, 본 발명에서는 필터에 포함된 계측 데이터들에 표준 정규 분포에서 랜덤 함수를 활용하여 가중치를 부여함으로써, 보정 데이터에 최근 측정 데이터의 영향력을 높인 평균값 필터 기반 데이터 보정 기법을 제안한다.
도 2 내지 도 4는 표준 정규 분포를 활용한 가중치 배분 기법 절차를 도시한 도면이다. 도 2 내지 도 4에서와 같이, 표준 정규 분포의 평균값을 기준으로 좌측으로 이동하며 이미 측정 완료되어 누적된 계측 데이터에 대한 가중치 비율을 부여한다. 신규 및 누적 계측 데이터는 보정 데이터에서 부여받은 가중치만큼의 영향력을 가지는 상태로 합 연산을 수행하고, 해당 값을 필터 크기로 나눔으로써 개별 데이터의 가중치에 따른 평균값을 도출한다.
이러한 방식을 활용함으로써, 제안 기법에서는 최근 측정 데이터에 집중하여 과거 측정된 비정상적 데이터의 영향력을 발생 시점 이후에 급격히 줄이고, 지속적으로 비정상적인 데이터가 측정되는 위급 상황에서는 적은 측정 횟수로도 이상 여부를 파악해낼 수 있다.
두 번째 제안 기법은 먼저, 데이터 필터 내에 존재하는 기존 누적 데이터 및 신규 계측 데이터를 활용하여 1차로 표준 중간값 필터(SMF) 기반 중간값 도출을 수행한다. 해당 중간값은 차후 개별 데이터들의 가중치를 연산하는데 사용되는 기초 값으로 활용된다. 1차 SMF 기반 기초값 산정 후, 데이터 필터 내에 존재하는 데이터들과 도출된 기초 값과의 크기 차이에 따른 별도의 가중치를 부여하고, 가중치에 따라 재배열된 계측 데이터 리스트에서 중간에 위치한 값을 보정 데이터로 채택한다. 상세한 데이터 보정 절차는 도 5 내지 도 8과 같다. 도 5 내지 도 8은 데이터 크기 차이 기반 가중치를 활용한 중간값 도출 기법 절차를 도시한 도면이다.
도 5 내지 도 8에서와 같이, 먼저 가중치를 기반으로 중간값 선정을 수행할 데이터 배열의 크기를 정의한다. 본 발명에서는 중간값 선정을 위한 데이터 배열의 크기를 정의된 데이터 필터 크기의 2배로 가정한다. 또한, 거대한 데이터 차이가 한차례 발생할 경우, 해당 데이터가 전체 데이터 배열을 모두 차지할 수 있는 문제점이 존재하기 때문에 단일 계측 데이터가 전체 데이터 배열의 1/3 이상을 차지할 수 없다는 규칙도 제시하고 있다.
데이터 필터의 크기에 따른 배열 크기가 정해지면, 우선 1차 SMF를 통한 기초값 도출을 위해 데이터 필터 내에 존재하는 계측 데이터를 오름차순으로 정렬하고, 가운데 위치한 데이터를 기초값으로써 설정한다. 그리고 필터 내에 존재하는 각 데이터들과 기초 값 사이의 크기 차이를 바탕으로 개별 계측 데이터들의 가중치를 산정한다. 기초 값과의 차이가 클수록 가중치는 높아지고, 기초 값과의 차이가 작을수록 가중치는 작아진다. 마지막으로 설정된 가중치에 따라 데이터 배열을 채우고 해당 데이터 배열의 중간 값을 보정된 값으로써 추출한다.
만약 단일 중간값 필터를 활용하게 될 경우, 사고 상황이 발생할 경우 비정상 데이터가 전체 필터 크기의 절반을 넘어서야만 보정 데이터를 통해 해당 상황을 인지할 수 있는 한계를 가지게 된다. 하지만, 이러한 2단계에 걸친 중간값 필터를 활용함으로써 단기간에 반복적으로 발생하는 비정상 데이터에 대해서는 빠른 인지가 가능하면서도 비주기적으로 간혹 나타나는 비정상 계측 데이터에 대해서는 전체 계측 데이터 변화 추이에 영향을 미치지 않게 효율적인 데이터 보정을 수행할 수 있다.
정리하면, 건설 구조물, 예를 들어 터널, 시공 중 계측은 터널의 시공/유지/관리 측면에서 발생하는 데이터 변화 추이 분석을 통해 이상 현상을 확인하고 원인을 파악하며 그에 대한 대책을 수립할 수 있는 기준자료로써 활용될 수 있기에 대규모 사고 예방 및 피해 최소화를 위해 신뢰성 높고 정확한 데이터를 지속적으로 확보하는 것이 매우 중요하다.
하지만, 실제 현장에서 활용되고 있는 계측 센서들은 기능적·환경적 요인으로 데이터에 노이즈가 포함되어 비정상적인 데이터 출력을 보이는 사례가 종종 나타나며, 이러한 데이터는 분석 과정에서 사고 발생으로 인한 실제 데이터로 오인지되어 시공 지연을 야기할 수 있고, 해당 데이터의 정기적이고 지속적인 누적으로 인해 전체적인 계측 데이터의 변화 추세 분석에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
따라서, 본 발명에서는 노이즈가 포함된 계측 데이터가 기존 누적 데이터의 변화 추세에 영향을 미치지 않도록 보정하기 위한 데이터 필터 기반 보정 기술을 제안한다. 보다 구체적으로, 본 발명에서는 터널 계측 데이터의 효율적인 보정을 위해 두 가지의 데이터 필터 방식(평균값 필터, 중간값 필터)을 제안한다. 두 방식 모두 필터를 활용하는 기법으로, 각 기법에서 사전에 정의한 필터 크기만큼의 누적 측정 데이터를 현재의 측정 데이터와 함께 고려함으로써 비주기적으로 나타나는 노이즈가 포함된 비정상 데이터를 기존 누적 측정 데이터와 유사한 수준의 데이터 값으로 보정한다.
또한, 일시적인 비정상 데이터의 보정에만 초점을 맞출 경우 위급 상황 인지에 지연이 발생하고, 위급 상황에 대한 빠른 인지에만 초점을 맞출 경우 데이터 보정에 효율성이 저하되는 문제가 발생하므로, 본 발명에서는 제시하는 두 개의 기법을 혼합하여 활용한다. 즉, 두 기법을 동시에 활용함으로써 데이터 보정에 대해서는 이전 데이터 대비 변동폭이 작은 데이터를 활용하고, 위급 상황 인지와 관련해서는 두 기법 중 하나의 기법이라도 위급 상황으로 판정할 경우 위급 상황 발생에 대한 알림을 주도록 한다.
본 발명이 비록 일부 바람직한 실시예에 의해 설명되었지만, 본 발명의 범위는 이에 의해 제한되어서는 아니 되고, 특허청구범위에 의해 뒷받침되는 상기 실시예의 변형이나 개량에도 미쳐야할 것이다.
110: 데이터 입력부
120: 제 1 데이터 필터부
122: 제 1 데이터 저장부
124: 제 1 보정값 산출부
130: 제 2 데이터 필터부
132: 제 2 데이터 저장부
134: 데이터 배열부
136: 중간값 산출부
138: 제 2 가중치 산출부
139: 데이터 어레이부
140: 보정값 확정부
150: 위험 판단부
120: 제 1 데이터 필터부
122: 제 1 데이터 저장부
124: 제 1 보정값 산출부
130: 제 2 데이터 필터부
132: 제 2 데이터 저장부
134: 데이터 배열부
136: 중간값 산출부
138: 제 2 가중치 산출부
139: 데이터 어레이부
140: 보정값 확정부
150: 위험 판단부
Claims (15)
- 건설 계측 데이터를 입력받는 데이터 입력부;
미리 설정된 평균값 기반 필터를 이용하여 입력된 상기 건설 계측 데이터에 대한 제 1 보정값을 산출하는 제 1 데이터 필터부;
미리 설정된 중간값 기반 필터를 이용하여 입력된 상기 건설 계측 데이터에 대한 제 2 보정값을 산출하는 제 2 데이터 필터부;
상기 제 1 보정값 및 상기 제 2 보정값을 이용하여 최종 보정값을 확정하는 보정값 확정부; 및
상기 제 1 보정값 또는 상기 제 2 보정값을 미리 설정된 위험 신호 기준값과 비교하여 상기 건설 계측 데이터의 위험 여부를 판단하는 위험 판단부를 포함하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템으로서,
상기 제 1 데이터 필터부는,
필터 크기에 대응하여 복수의 계측 데이터를 저장하는 제 1 데이터 저장부; 및
상기 복수의 계측 데이터 각각을 서로 다른 제 1 가중치를 반영하여 모두 더한 후 상기 필터 크기로 나누어 상기 제 1 보정값을 산출하는 제 1 보정값 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 삭제
- 청구항 2에 있어서,
상기 제 1 가중치는 새로 입력되는 데이터에 대해 더 크도록 산출되는 것을 특징으로 하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 청구항 3에 있어서,
상기 제 1 가중치는 표준 정규 분포 곡선에서 선택된 값인 것을 특징으로 하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 청구항 4에 있어서,
상기 제 1 가중치는 표준 정규 분포 곡선에서 무작위로 선택된 값인 것을 특징으로 하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 청구항 5에 있어서,
상기 제 1 보정값은의 수학식에 의해 산출되며, Result Value는 상기 제 1 보정값, Wn은 상기 제 1 가중치인 것을 특징으로 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 건설 계측 데이터를 입력받는 데이터 입력부;
미리 설정된 평균값 기반 필터를 이용하여 입력된 상기 건설 계측 데이터에 대한 제 1 보정값을 산출하는 제 1 데이터 필터부;
미리 설정된 중간값 기반 필터를 이용하여 입력된 상기 건설 계측 데이터에 대한 제 2 보정값을 산출하는 제 2 데이터 필터부;
상기 제 1 보정값 및 상기 제 2 보정값을 이용하여 최종 보정값을 확정하는 보정값 확정부; 및
상기 제 1 보정값 또는 상기 제 2 보정값을 미리 설정된 위험 신호 기준값과 비교하여 상기 건설 계측 데이터의 위험 여부를 판단하는 위험 판단부를 포함하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템으로서,
제 2 데이터 필터부는,
필터 크기에 대응하여 상기 복수의 계측 데이터를 저장하는 제 2 데이터 저장부;
상기 제 2 데이터 저장부 내에서 크기에 따라 상기 복수의 계측 데이터를 배열하는 데이터 배열부;
상기 제 2 데이터 저장부 내의 데이터 배열에서 중간 위치의 데이터를 산출하는 중간값 산출부;
상기 중간값을 이용하여 상기 복수의 데이터에 대한 제 2 가중치를 산출하는 제 2 가중치 산출부; 및
상기 제 2 가중치가 반영된 상기 복수의 데이터가 배열되는 데이터 어레이부를 포함하며,
상기 데이터 배열부는 상기 제 2 가중치를 반영하여 상기 복수의 데이터의 배열 빈도를 조정하여 상기 데이터 어레이부에 배열하고,
상기 중간값 산출부는 상기 데이터 어레이부 내의 데이터 배열에서 중간 위치의 데이터인 상기 제 2 보정값을 더 산출하는 것을 특징으로 하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 청구항 7에 있어서,
상기 제 2 가중치는 상기 제 2 데이터 저장부 내에서의 데이터의 배열 위치가 상기 중간값의 배열 위치에서 멀수록 커지도록 산출되는 것을 특징으로 하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 청구항 8에 있어서,
상기 데이터 어레이부의 크기는 상기 필터 크기보다 큰 것을 특징으로 하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 청구항 9에서,
상기 데이터 배열부는 상기 복수의 데이터 중 단일 데이터의 빈도가 상기 데이터 어레이부의 크기의 1/2보다 작도록 데이터의 배열 빈도를 조정하는 것을 특징으로 하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 청구항 10에 있어서,
상기 데이터 배열부는 상기 복수의 데이터 중 단일 데이터의 빈도가 상기 데이터 어레이부의 크기의 1/3보다 작도록 데이터의 배열 빈도를 조정하는 것을 특징으로 하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 청구항 9에서,
상기 데이터 어레이부의 크기는 상기 필터 크기의 2배인 것을 특징으로 하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 청구항 10에 있어서,
상기 제 2 보정값은의 수학식에 의해 산출되며, BasisValue는 상기 중간 값, Weigh function(k)은 상기 제 2 가중치인 것을 특징으로 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템.
- 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템이 수행하는 방법으로서,
건설 계측 데이터를 입력받는 데이터 입력 단계;
미리 설정된 평균값 기반 필터를 이용하여 입력된 상기 건설 계측 데이터에 대한 제 1 보정값을 산출하는 제 1 보정값 산출 단계;
미리 설정된 중간값 기반 필터를 이용하여 입력된 상기 건설 계측 데이터에 대한 제 2 보정값을 산출하는 제 2 보정값 산출 단계; 및
상기 제 1 보정값 또는 상기 제 2 보정값을 미리 설정된 위험 신호 기준값과 비교하여 상기 건설 계측 데이터의 위험 여부를 판단하는 위험 판단단계를 포함하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 방법으로서,
상기 제 1 보정값 산출 단계는,
필터 크기에 대응하여 복수의 계측 데이터를 저장하는 단계; 및
상기 복수의 계측 데이터 각각을 서로 다른 제 1 가중치를 반영하여 모두 더한 후 상기 필터 크기로 나누어 상기 제 1 보정값을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 방법.
- 청구항 14의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210074681A KR102375468B1 (ko) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210074681A KR102375468B1 (ko) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102375468B1 true KR102375468B1 (ko) | 2022-03-17 |
Family
ID=80936321
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210074681A KR102375468B1 (ko) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 건설 계측 데이터의 보정 및 위험 감지 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102375468B1 (ko) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100959193B1 (ko) | 2008-04-04 | 2010-05-24 | 한국시설안전공단 | 시공 중 터널에 대한 실시간, 정량적 안정성 평가판단방법및 그 장치 |
| KR20170125716A (ko) * | 2016-05-04 | 2017-11-15 | 임재형 | 대상물의 위치 정보 측정 장치 그리고 그 제어 방법 |
| JP6607821B2 (ja) * | 2016-04-12 | 2019-11-20 | 株式会社神戸製鋼所 | 高炉のセンサ故障検知方法及び異常状況の予測方法 |
| JP6624562B2 (ja) * | 2016-02-23 | 2019-12-25 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 寸法測定装置 |
| KR20210023454A (ko) * | 2019-08-23 | 2021-03-04 | 재단법인 다차원 스마트 아이티 융합시스템 연구단 | 미세먼지 센서 측정 및 보정 시스템, 및 그 방법 |
-
2021
- 2021-06-09 KR KR1020210074681A patent/KR102375468B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100959193B1 (ko) | 2008-04-04 | 2010-05-24 | 한국시설안전공단 | 시공 중 터널에 대한 실시간, 정량적 안정성 평가판단방법및 그 장치 |
| JP6624562B2 (ja) * | 2016-02-23 | 2019-12-25 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 寸法測定装置 |
| JP6607821B2 (ja) * | 2016-04-12 | 2019-11-20 | 株式会社神戸製鋼所 | 高炉のセンサ故障検知方法及び異常状況の予測方法 |
| KR20170125716A (ko) * | 2016-05-04 | 2017-11-15 | 임재형 | 대상물의 위치 정보 측정 장치 그리고 그 제어 방법 |
| KR20210023454A (ko) * | 2019-08-23 | 2021-03-04 | 재단법인 다차원 스마트 아이티 융합시스템 연구단 | 미세먼지 센서 측정 및 보정 시스템, 및 그 방법 |
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