KR102488803B1 - System for accumulating shape data of rail roadbed structure using sensor nodes and wireless network, and method for the same - Google Patents

System for accumulating shape data of rail roadbed structure using sensor nodes and wireless network, and method for the same Download PDF

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KR102488803B1
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김대상
박영곤
김웅진
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한국철도기술연구원
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Abstract

Provided are a system and method for accumulating shape data of a railway subgrade structure by using a sensor node and a wireless network. The system can calculate construction errors by remotely collecting and accumulating shape data of a reinforced railway subgrade, in real time during construction of the reinforced railway subgrade, by using a sensor node and a wireless network, and adjust a construction schedule to be utilized in a subsequent construction process. In addition, the system can collect and examine deformation data which is generated in real time as construction proceeds while identifying a 3D shape of a railway subgrade structure via an arrangement of sensor nodes which transmit location information in real time during construction of a reinforced railway subgrade. Accordingly, it is possible to manage construction defects immediately and determine a schedule for a subsequent process accurately. To this end, a system for accumulating shape data of a railway subgrade structure by using a sensor node and a wireless network comprises: a reinforced railway subgrade; a sensor node; and a management server.

Description

센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템 및 그 방법 {SYSTEM FOR ACCUMULATING SHAPE DATA OF RAIL ROADBED STRUCTURE USING SENSOR NODES AND WIRELESS NETWORK, AND METHOD FOR THE SAME}Shape data accumulation system of railway trackbed structure using sensor node and wireless network and its method

본 발명은 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 센서노드와 무선네트워크를 이용하여 철도 보강노반의 시공중에 철도 보강노반의 형상 데이터를 실시간 축적함으로써 시공오차를 산정하고 시공 일정을 조정하여 후속 시공 과정에 활용할 수 있는, 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system for accumulating shape data of a railway roadbed structure and a method thereof, and more specifically, to calculate construction errors by accumulating shape data of a railway reinforced roadbed in real time during construction of a railway reinforced roadbed using a sensor node and a wireless network. It relates to a system and method for accumulating shape data of a railway subgrade structure using a sensor node and a wireless network, which can be used in the subsequent construction process by adjusting the construction schedule and adjusting the construction schedule.

일반적으로, 철도는 다른 교통수단과 달리 우회할 수 있는 교통수단이 아니기 때문에 유실되면 복구하기 전까지 많은 비용이 소요되기 때문에 긴급한 복구가 절실하다. 또한, 국지성 호우나 게릴라성 집중 호우에 의한 선로나 그 연변 사면의 붕괴나 유실로 인하여 이를 복구하기 위해 소요되는 비용이 점점 증가하고 있고, 그 피해 또한 크며, 유지보수가 만만치 않은 실정이다. 이러한 선로를 복구하기 위해서 현재 긴급 보수하는 방법으로는 소요비용이 많을 뿐 아니라 그 품질관리와 유지보수면에서도 많은 문제가 발생하고 있다.In general, unlike other means of transportation, railroads are not detourable means of transportation, so if they are lost, a lot of money is required until they are restored, so urgent restoration is urgently needed. In addition, due to the collapse or loss of a track or its adjacent slope due to localized heavy rain or guerrilla torrential rain, the cost required to restore it is gradually increasing, the damage is also large, and maintenance is not easy. In order to restore these lines, the current emergency repair method not only requires a lot of costs, but also causes many problems in terms of quality control and maintenance.

또한, 철도 노반구조물은 궤도를 충분히 견고하게 지지하고 적당한 탄성을 부여하고, 상부노반 연약화를 방지하며, 노상으로 열차 하중을 분산, 전달하는 기능을 가지고 있다. 이러한 철도노반이 사용년수의 경과, 열차의 반복 충격하중, 우수의 침입 등에 의해 내구성과 지지력이 저하됨으로서 도상자갈의 노반으로의 관입에 따른 침하 등에 의해 궤도틀림을 유발하게 되면, 이로 인한 안전사고가 발생될 수 있다.In addition, the railway subgrade structure has the function of sufficiently firmly supporting the tracks, imparting appropriate elasticity, preventing the upper subgrade from weakening, and distributing and transmitting the train load to the subgrade. When the durability and bearing capacity of such railway roadbed are lowered due to the passage of years of use, repeated impact loads of trains, intrusion of rainwater, etc., and cause track irregularities due to subsidence due to penetration of ballast into the roadbed, safety accidents caused by this may occur.

따라서 안전, 신속, 정확한 물류 수송과 열차 운행상의 안정성 확보를 위해 철도노반의 내구성 및 지지력을 강화할 수 있는 적극적인 대책 수립이 요구되며, 기존선 개량, 신설 및 고속전철 건설로 천연 골재 부족에 따른 대체 골재로서 활용할 수 있는 노반 재료의 확보와 궤도 생력화를 통한 궤도 보수 주기 연장 및 설계, 시공의 표준화 또는 최적화로 철도신설 및 보선업무의 효율화가 요구된다.Therefore, it is required to establish active measures to strengthen the durability and bearing capacity of the railroad bed in order to secure safe, prompt and accurate logistics transportation and stability in train operation. Efficiency in railway construction and maintenance work is required by securing subgrade materials that can be utilized as rails, extending track maintenance cycles through track manpower, and standardizing or optimizing design and construction.

한편, 도 1은 일반적인 철도 노반을 나타내는 도면이다.On the other hand, Figure 1 is a view showing a general railway road bed.

도 1에 도시된 바와 같이, 일반적으로 노반(1) 상에 도상(3), 침목(4)이 설치되어, 레일을 따라 열차(5)가 운행된다. 이러한 노반(1)은 1.0:1.5~2.0의 기울기를 가지는 경사법면(2)으로 되어 있어 선로의 높이(H)가 높아질수록 많은 면적의 땅을 차지한다. 즉, 현재 철도 및 도로의 노반(1)의 측면은 안전을 확보를 위하여 1.0:1.5~2.0의 경사법면(2)을 이루고 있기 때문에 경사법면(2)이 차지하는 땅의 넓이는 노반의 성토 높이(H)에 비례하여 점점 넓어진다. 또한, 철도 노반(1)은 안전율 확보를 위하여 1.0:1.5~2.0의 기울기를 갖는 사면으로 되어 성토 높이가 높아질수록 많은 면적의 땅을 차지하고 있다. 예를 들면, 높이(H)가 5m인 경우, 30m의 복선 폭(L)을 점유하거나 또는 높이(H) 10m인 경우 53m의 복선 폭(L)을 점유하도록 노반(1)을 형성할 수 있다.As shown in FIG. 1, a roadbed 3 and sleepers 4 are generally installed on a roadbed 1, and a train 5 runs along the rail. This road bed (1) is composed of an inclined slope (2) having a slope of 1.0: 1.5 to 2.0, so as the height (H) of the track increases, it occupies a large area of land. That is, since the side of the roadbed (1) of the current railway and road forms a slope (2) of 1.0: 1.5 to 2.0 to secure safety, the area of the land occupied by the slope (2) is the height of the roadbed ( H) gradually widens in proportion to In addition, the railroad bed (1) is a slope with a slope of 1.0:1.5 to 2.0 to secure a safety factor, and occupies a larger area of land as the height of the embankment increases. For example, when the height H is 5 m, the roadbed 1 may be formed to occupy a double track width L of 30 m or to occupy a double track width L of 53 m when the height H is 10 m. .

한편, 일반적으로, 시공 중인 철도노반 구조물의 침하 및 수평변위를 직접 계측하여 형상 및 변형에 대한 정보를 수집하고 있다.On the other hand, in general, information on shape and deformation is collected by directly measuring the settlement and horizontal displacement of the railway subgrade structure under construction.

도 2는 종래의 기술에 따른 철도 노반구조물의 직접 계측을 예시하는 사진이다. 종래의 기술에 따른 철도 노반구조물의 경우, 도 2에 도시된 바와 같이, 일반적으로 직접 계측을 통해 침하를 계측하고 있다. 이러한 직접 계측을 위해서는 계측 인력이 현장까지 직접 이동하여야 하는 번거로움이 있으며, 또한, 상시계측이 아닌 주기적 계측이므로 데이터의 연속성이 떨어진다는 문제점이 있다. 또한, 집중 호우 등과 같이 직접 계측이 어려우면서 철도노반 구조물에 영향을 미칠 수 있는 상황에서는 즉각적인 상황 대처가 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 주기적인 센서의 설치와 계측 및 철거가 어려우며, 비용이 많이 발생한다는 문제점이 있다.2 is a photograph illustrating direct measurement of a railway subgrade structure according to the prior art. In the case of a railway subgrade structure according to the prior art, as shown in FIG. 2, settlement is generally measured through direct measurement. For this direct measurement, there is a problem in that measurement personnel have to move directly to the field, and since it is a periodic measurement rather than a continuous measurement, the continuity of data is deteriorated. In addition, there is a problem in that it is difficult to immediately cope with the situation in a situation where direct measurement is difficult, such as torrential rain, etc. and may affect the railroad subgrade structure. In addition, there is a problem that it is difficult to install, measure, and remove periodic sensors, and high costs occur.

이에 따라, 철도 노반구조물의 시공중에 철도 노반구조물의 형상 변화를 실시간 파악할 수 있는 기술의 개발이 필요한 실정이다.Accordingly, it is necessary to develop a technology capable of grasping the shape change of the railway subgrade structure in real time during the construction of the railway subgrade structure.

한편, 시설물 모니터링과 관련된 선행기술로서, 대한민국 등록특허번호 제10-2268274호에는 "센서노드 및 이를 포함하는 시설물 모니터링 시스템"이라는 명칭의 발명이 개시되어 있는데, 도 3a 및 도 3b를 참조하여 설명한다.On the other hand, as a prior art related to facility monitoring, Korean Patent Registration No. 10-2268274 discloses an invention titled "sensor node and facility monitoring system including the same", which will be described with reference to FIGS. 3A and 3B. .

도 3a는 종래의 기술에 따른 시설물 모니터링 시스템의 구성도이고, 도 3b는 도 3a에 도시된 센서노드의 구체적인 구성도이다.3A is a configuration diagram of a facility monitoring system according to the prior art, and FIG. 3B is a detailed configuration diagram of a sensor node shown in FIG. 3A.

도 3a 및 도 3b를 참조하면, 종래의 기술에 따른 시설물 모니터링 시스템은 측정부(10), 센서노드(20), 게이트웨이(30) 및 서버(40)를 포함하고, 시설물의 안전 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있다.Referring to FIGS. 3A and 3B , the facility monitoring system according to the prior art includes a measurement unit 10, a sensor node 20, a gateway 30, and a server 40, and measures the safety state of the facility in real time. can be monitored.

측정부(10)는 시설물에 대한 안전관련변수를 측정한다. 예를 들면, 시설물은 건물, 축대, 제방, 도로, 교각, 댐, 철도, 비탈면, 급경사지 중 어느 하나일 수 있다. 이때, 안전관련변수는 시설물의 안전상태를 판단하기 위한 근거가 되는 정보로서 시설물의 종류에 따라 달라질 수 있다.The measurement unit 10 measures safety-related variables for the facility. For example, the facility may be any one of a building, an embankment, an embankment, a road, a pier, a dam, a railroad, a slope, and a steep slope. At this time, the safety-related variable is information that is the basis for determining the safety state of the facility, and may vary according to the type of facility.

측정부(10)는 복수의 센서를 포함할 수 있고, 이러한 측정부(10)를 구성하는 센서들은 가속도 센서, 변위 센서, 토압센서, 응력 센서, 하중 센서, 간극수압 센서, 지하수위 센서, 기울기 센서, 탄성파 속도센서, 초음파 속도센서, 전기 비저항측정센서, 레이다 속도센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이때, 측정부(10)를 구성하는 센서들은 시설물의 예상되는 취약구간에 설치되며, 측정부(10)는 유선으로 후술하는 센서노드(20)에 연결될 수 있다.The measuring unit 10 may include a plurality of sensors, and the sensors constituting the measuring unit 10 include an acceleration sensor, a displacement sensor, an earth pressure sensor, a stress sensor, a load sensor, a pore water pressure sensor, a ground water level sensor, and a slope. It may include at least one of a sensor, an elastic wave velocity sensor, an ultrasonic velocity sensor, an electrical resistivity measurement sensor, and a radar velocity sensor. At this time, the sensors constituting the measurement unit 10 are installed in the expected vulnerable section of the facility, and the measurement unit 10 may be connected to a sensor node 20 to be described later by wire.

구체적으로, 도 3b를 참조하면, 센서노드(20)는 데이터 수집부(21), 주기 조절부(22), 신뢰성 검증부(23), 안전율 예상부(24), 시간 예상부(25), 저장부(26) 및 통신부(27)를 포함하여 구성된다.Specifically, referring to FIG. 3B, the sensor node 20 includes a data collection unit 21, a period control unit 22, a reliability verification unit 23, a safety rate estimation unit 24, a time estimation unit 25, It is configured to include a storage unit 26 and a communication unit 27.

데이터 수집부(21)는 측정부(10)로부터 측정 주기마다 안전관련변수에 관한 측정 데이터를 수집한다. 이때, 데이터 수집부(21)는 측정 주기마다 측정부(10)에 전원을 공급하여 측정부(10)로부터 측정 데이터를 수집한 후, 측정부(10)로의 전원을 차단한다.The data collection unit 21 collects measurement data about safety-related variables from the measurement unit 10 at each measurement period. At this time, the data collection unit 21 collects measurement data from the measurement unit 10 by supplying power to the measurement unit 10 at each measurement period, and then cuts off power to the measurement unit 10 .

주기 조절부(22)는 데이터 수집부(21)의 측정 주기를 조절하고, 신뢰성 검증부(23)는 데이터 수집부(21)에서 수집된 현재 측정 데이터가 측정 데이터 정규 분포의 신뢰 구간을 벗어났는지 여부를 검증한다.The period control unit 22 adjusts the measurement period of the data collection unit 21, and the reliability verification unit 23 checks whether the current measurement data collected by the data collection unit 21 is out of the confidence interval of the normal distribution of the measurement data. verify whether

안전율 예상부(24)는 과거로부터 현재까지 설정 시간 동안 연속적으로 요주의(要注意) 측정 데이터들이 수집되고 있는지를 판단한다.The safety factor estimation unit 24 determines whether critical measurement data is continuously being collected for a set time from the past to the present.

시간 예상부(25)는 신뢰성 검증부에 의해 비정상으로 검증된 측정 데이터들 중 해당 측정 데이터를 이용하여 산출된 시설물에 대한 측정기반 안전율이 시설물에 대한 설계 안전율보다 작고 1보다 큰 요주의 측정 데이터들의 시간에 따른 추이를 회귀 분석하여 향후 측정기반 안전율이 1에 도달하는 예상 시간을 산출할 수 있다.The time estimation unit 25 determines the time of critical measurement data whose measurement-based safety factor for the facility calculated using the corresponding measurement data among the measurement data verified as abnormal by the reliability verification unit is smaller than the design safety factor for the facility and greater than 1. The expected time for the measurement-based safety factor to reach 1 in the future can be calculated by regression analysis of the trend according to .

저장부(26)는 데이터 수집부(21)에서 수집된 측정 데이터를 저장한다. 이때, 측정 데이터는 신뢰성 검증부(23)에 의해 검증되어 정상 측정 데이터 또는 비정상 측정 데이터로 구분되어 저장될 수 있다. 또한, 통신부(27)는 안전율 예상부(24)를 통해 측정 데이터에 의해 산출된 측정기반 안전율을 게이트웨이(30)로 전송할 수 있다.The storage unit 26 stores measurement data collected by the data collection unit 21 . At this time, the measurement data may be verified by the reliability verification unit 23 and stored after being classified as normal measurement data or abnormal measurement data. In addition, the communication unit 27 may transmit the measurement-based safety factor calculated by the measurement data through the safety factor estimation unit 24 to the gateway 30 .

종래의 기술에 따른 시설물 모니터링 시스템에 따르면, 주기 조절부가 데이터 수집부에서 수집된 전체 측정 데이터들의 전체 누적분포함수와 설정된 최근 기간에 수집된 최근 측정 데이터들의 최근 누적분포함수의 기울기를 비교하여 최근 누적 분포함수의 기울기가 전체 누적분포함수의 기울기보다 완만하면 데이터 수집부의 측정 주기를 조절함으로써, 정밀 측정이 가능하고, 이에 따라, 시설물의 안전 상태를 신속하고 정밀하게 분석 및 모니터링할 수 있다.According to the facility monitoring system according to the prior art, the period control unit compares the slope of the recent cumulative distribution function of the total measurement data collected in the data collection unit with the recent cumulative distribution function of the recent measurement data collected in a set recent period to compare the recent cumulative distribution function. If the slope of the distribution function is gentler than the slope of the entire cumulative distribution function, precise measurement is possible by adjusting the measurement cycle of the data collection unit, and accordingly, the safety state of the facility can be quickly and precisely analyzed and monitored.

하지만, 종래의 기술에 따른 시설물 모니터링 시스템의 경우, 데이터 수집부(21)는 측정 주기마다 측정부(10)에 전원을 공급하여 측정부(10)로부터 측정 데이터를 수집하기 때문에 시설물을 실시간 모니터링하기 어렵다.However, in the case of the facility monitoring system according to the prior art, since the data collection unit 21 collects measurement data from the measurement unit 10 by supplying power to the measurement unit 10 at each measurement period, real-time monitoring of the facility is performed. difficult.

한편, 관련기술로서, 대한민국 등록특허번호 제10-1431237호에는 "구조물의 이상거동 검출 및 안정성 평가 시스템과 그 방법"이라는 명칭의 발명이 개시되어 있는데, 도 4를 참조하여 설명한다.On the other hand, as a related art, Korean Patent Registration No. 10-1431237 discloses an invention titled "Abnormal behavior detection and stability evaluation system and method of a structure", which will be described with reference to FIG. 4 .

도 4는 종래의 기술에 따른 구조물의 이상거동 검출 및 안전성 평가 시스템의 구성도이다.4 is a configuration diagram of a system for detecting abnormal behavior and evaluating safety of a structure according to the prior art.

도 4를 참조하면, 종래의 기술에 따른 구조물의 이상거동 검출 및 안전성 평가 시스템(50)은, 점검모드 선택부(51), 데이터 수집부(52), 입력 데이터 특성 추출부(53), 결정판단 경계 결정부(54), 구조물 이상거동 및 손상 검출부(55), 손상지수 비교부(56), 손상지수 패턴 분석부(57), 손상영역 추정부(58) 및 손상 진단결과 출력부(59)를 포함하며, 구조물(60)의 손상을 진단하고 손상영역 추정을 수행하게 된다.Referring to FIG. 4, the system for detecting abnormal behavior and evaluating safety of a structure according to the prior art 50 includes an inspection mode selection unit 51, a data collection unit 52, an input data characteristic extraction unit 53, and a determination Judgment boundary determination unit 54, structure abnormal behavior and damage detection unit 55, damage index comparison unit 56, damage index pattern analysis unit 57, damage area estimation unit 58, and damage diagnosis result output unit 59 ), and diagnoses damage to the structure 60 and estimates the damage area.

먼저, 구조물(60)은 이상거동시 고유진동수가 변화하므로, 종래의 기술에 따른 구조물의 이상거동 검출 및 안전성 평가 시스템(50)은, 가속도센서가 부착된 센서노드(61)에서 가속도신호를 수집하며, 구조물(60)의 이상거동시 발생하는 주파수 변화를 시간영역에서 감지할 수 있다.First, since the natural frequency of the structure 60 changes during abnormal behavior, the system 50 for detecting abnormal behavior and evaluating safety of structures according to the prior art collects acceleration signals from the sensor node 61 to which the acceleration sensor is attached. And, it is possible to detect the frequency change occurring in the case of abnormal behavior of the structure 60 in the time domain.

점검모드 선택부(51)는 연속점검(연속감시), 주기점검(주기감시) 및 시점점검(시점감시) 모드 중에서 점검모드를 선택한다. 여기서, 연속점검은 구조물의 중요 부위를 지속적으로 감시하도록 이상 시점 감시 방식으로 수행되고, 주기점검은 주기적으로 안전 상태를 평가하도록 시간영역 및 주파수영역 안전성 검사 방식으로 수행되며, 시점점검은 사용자의 요구 및 지정 또는 연속점검 결과의 시점을 기준으로 안전 상태를 평가하도록 시간영역 및 주파수영역 안전성 검사 방식으로 수행된다. 이러한 안전성 평가 결과는 상기 구조물(60)의 최초 상태를 기준으로 비교한 지수 형태로 제공될 수 있고, 이때, 그 기준은 사용자에 의해 지정될 수 있다.The inspection mode selector 51 selects an inspection mode from among continuous inspection (continuous monitoring), periodic inspection (periodic monitoring), and point-in-time inspection (viewpoint monitoring) modes. Here, the continuous inspection is performed in the abnormal point-of-view monitoring method to continuously monitor important parts of the structure, and the periodic inspection is performed in the time domain and frequency domain safety inspection method to periodically evaluate the safety state. And time domain and frequency domain safety inspection methods are performed to evaluate the safety status based on the time point of designated or continuous inspection results. The safety evaluation result may be provided in the form of an index compared with the initial state of the structure 60, and in this case, the criterion may be designated by the user.

데이터 수집부(52)는 연속점검, 주기점검 및 시점점검 모드 중에서 선택된 점검모드에 따라 상기 구조물(60)에 설치된 다수의 센서노드(61)로부터 구조물(60)의 가속도 데이터를 실시간으로 수집한다.The data collection unit 52 collects acceleration data of the structure 60 in real time from a plurality of sensor nodes 61 installed in the structure 60 according to an inspection mode selected from continuous inspection, periodic inspection, and point-in-time inspection modes.

입력 데이터 특성 추출부(53)는 시간영역 및 주파수영역 각각에 대한 입력 데이터의 특성을 추출한다. 이때, 시간영역 신호의 손상 특성 추출을 위해 웨이블릿 변환 및 힐버트 변환을 이용하며, 관리도(control chart)를 이용 손상지수를 도출하고, 의사결정을 수행한다.The input data characteristic extractor 53 extracts characteristics of the input data in the time domain and frequency domain, respectively. At this time, wavelet transform and Hilbert transform are used to extract the damage characteristics of the time domain signal, a damage index is derived using a control chart, and decision-making is performed.

결정판단 경계 결정부(54)는 시간영역 및 주파수영역 각각에 대한 구조물(60)의 이상거동 판단 경계를 수행한다. 이때, 시간영역에 대해서는 X-bar Chart 관리도에 따라 수행되고, 주파수영역에 대해서는 상관계수(CC) 및 제곱평균 편차(RMSD)에 따라 수행될 수 있다.The decision determination boundary determining unit 54 performs the abnormal behavior determination boundary of the structure 60 in each of the time domain and the frequency domain. At this time, it can be performed according to the X-bar Chart control chart for the time domain, and it can be performed according to the correlation coefficient (CC) and root mean square deviation (RMSD) for the frequency domain.

구조물 이상거동 및 손상 검출부(55)는 구조물(60)의 이상거동 및 손상을 검출하여 손상지수를 도출한다.The structure abnormal behavior and damage detector 55 detects the abnormal behavior and damage of the structure 60 to derive a damage index.

손상지수 비교부(56)는 이상거동 및 손상이 검출된 센서노드(61)별 손상지수를 비교하여, 이상거동 발생 센서노드(61)를 확인하고, 손상지수 패턴 분석부(57)는 전체 센서노드(61)의 손상지수 패턴을 분석하여, 예를 들면, 하층부 손상 전이영역을 판단하고, 또한, 복합 손상 여부를 판단할 수 있다. The damage index comparator 56 compares the damage index of each sensor node 61 in which abnormal behavior and damage are detected, identifies the sensor node 61 where the abnormal behavior occurs, and the damage index pattern analyzer 57 compares all sensors By analyzing the damage index pattern of the node 61, for example, it is possible to determine a damage transition region of the lower layer, and also to determine whether or not complex damage is present.

손상 영역 추정부(58)는 구조물 손상 영역을 추정하여 의사결정한다. 예를 들면, 힐버트황 변환(HHT)을 통해 상기 구조물의 순간주파수를 분석하여 이상거동 시점을 추정하게 된다. 이때, 연속으로 계측되는 데이터는 방대한 양으로 사용자의 주관적인 판단이나 주기적으로 이상거동을 평가할 수밖에 없으므로, 구조물(60)의 이상거동을 연속적으로 판단이 가능한 이상거동이 발생하는 시점을 추정 알고리즘을 통해, 손상시점을 기준으로 전후의 데이터 특성을 추출 비교하는 과정을 통하여 안전성 평가의 정밀성을 높일 수 있다.The damaged area estimator 58 makes a decision by estimating the structure damaged area. For example, the instantaneous frequency of the structure is analyzed through the Hilbert Huang transform (HHT) to estimate the time point of the abnormal behavior. At this time, since the continuously measured data is a vast amount and the subjective judgment of the user or the abnormal behavior must be periodically evaluated, the abnormal behavior of the structure 60 can be continuously determined. Through an estimation algorithm, The precision of safety evaluation can be increased through the process of extracting and comparing the characteristics of data before and after based on the time of damage.

손상 진단결과 출력부(59)는 손상 영역 추정부(58)에서 추정된 손상영역 등의 진단결과를 출력한다.The damage diagnosis result output unit 59 outputs diagnosis results such as the damaged area estimated by the damaged area estimation unit 58 .

종래의 기술에 따른 구조물의 이상거동 검출 및 안전성 평가 시스템은 구조물(60)의 연속점검(연속감시)을 위해 자연 진동(Ambient Vibration)을 활용하고, 이때, 구조물(60)의 정보와 관계없이 측정된 센서 데이터를 즉각적으로 획득하며, 센서 데이터를 누적 저장하여, 구조의 안전성에 지장이 있을 것으로 예상되는 시점을 기준으로 이전과 이후를 비교하여 이상 유무를 판단할 수 있다.An abnormal behavior detection and safety evaluation system of a structure according to the prior art utilizes natural vibration (Ambient Vibration) for continuous inspection (continuous monitoring) of the structure 60, and at this time, the measurement is performed regardless of the structure 60 information. It is possible to determine the presence or absence of an abnormality by immediately acquiring the sensor data, accumulating and storing the sensor data, and comparing before and after based on the time point when the safety of the structure is expected to be affected.

종래의 기술에 따른 구조물의 이상거동 검출 및 안전성 평가 시스템에 따르면, 대형 사회기반시설물인 구조물의 고주파 진동 응답신호로부터 시간영역 및 주파수영역을 조합 분석하고, 자가학습 및 패턴인식 기반의 알고리즘에 따라 구조물의 비정상 거동 평가를 수행함으로써 구조물의 연속적 이상거동 시점을 용이하게 추정할 수 있다. 즉, 구조물의 이상거동시 발생하는 주파수 변화를 시간영역에서 감지할 수 있고, 이에 따라 고감도 계측데이터를 기반으로 하여 대형구조물의 붕괴를 조기 감지함으로써 인명피해 및 재산피해를 최소화시킬 수 있다. 또한, 구조물의 이상거동이 감지될 때마다 감지된 이상거동의 진위를 판별할 수 있고, 센서노드를 중심으로 하여 손상 영역을 용이하게 추정할 수 있다.According to a system for detecting abnormal behavior and evaluating safety of a structure according to the prior art, the time domain and frequency domain are analyzed in combination from the high frequency vibration response signal of a structure, which is a large social infrastructure, and the structure is performed according to a self-learning and pattern recognition-based algorithm. By performing the evaluation of the abnormal behavior of the structure, it is possible to easily estimate the time point of the continuous abnormal behavior of the structure. That is, it is possible to detect the frequency change occurring in the case of abnormal behavior of a structure in the time domain, and accordingly, based on highly sensitive measurement data, early detection of collapse of a large structure can minimize human life and property damage. In addition, whenever an abnormal behavior of a structure is detected, the authenticity of the detected abnormal behavior can be determined, and a damaged area can be easily estimated with the sensor node as the center.

하지만, 종래의 기술에 따른 구조물의 이상거동 검출 및 안전성 평가 시스템의 경우, 시공이 완료된 구조물의 이상거동을 검출하여 안전성을 평가하는 방식이기 때문에, 예를 들면, 철도 노반구조물의 시공중의 형상 변화를 파악하기 어렵다는 한계가 있다.However, in the case of the abnormal behavior detection and safety evaluation system of a structure according to the prior art, since it is a method of evaluating safety by detecting abnormal behavior of a structure that has been completed, for example, the shape change of a railway subgrade structure during construction There is a limitation that is difficult to grasp.

대한민국 등록특허번호 제10-2268274호(등록일: 2021년 6월 17일), 발명의 명칭: "센서노드 및 이를 포함하는 시설물 모니터링 시스템"Republic of Korea Patent Registration No. 10-2268274 (registration date: June 17, 2021), title of invention: "Sensor node and facility monitoring system including the same" 대한민국 등록특허번호 제10-1431237호(등록일: 2014년 8월 11일), 발명의 명칭: "구조물의 이상거동 검출 및 안정성 평가 시스템과 그 방법"Republic of Korea Patent Registration No. 10-1431237 (Registration date: August 11, 2014), title of invention: "Abnormal behavior detection and stability evaluation system and method of structures" 대한민국 공개특허번호 제2010-112277호(공개일: 2010년 10월 19일), 발명의 명칭: "무선 센서 네트워크를 이용한 토목구조물의 원격 자동계측 방법 및 그 시스템"Republic of Korea Patent Publication No. 2010-112277 (published date: October 19, 2010), title of invention: "Method and system for remote automatic measurement of civil structures using wireless sensor network" 대한민국 공개특허번호 제2013-94082호(공개일: 2013년 8월 23일), 발명의 명칭: "무선 센서 네트워크를 이용한 철탑구조물의 안전관리시스템 및 안전관리 방법"Republic of Korea Patent Publication No. 2013-94082 (published date: August 23, 2013), title of invention: "Safety management system and safety management method of steel tower structure using wireless sensor network" 대한민국 공개특허번호 제2014-36767호(공개일: 2014년 3월 26일), 발명의 명칭: "철도 노반구조물의 시공방법"Republic of Korea Patent Publication No. 2014-36767 (Publication date: March 26, 2014), title of invention: "Construction method of railway subgrade structure"

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 센서노드와 무선네트워크를 이용하여 철도 보강노반의 시공중에 철도 보강노반의 형상 데이터를 실시간으로 원격 수집하여 축적함으로써 시공오차를 산정하고 시공 일정을 조정하여 후속 시공 과정에 활용할 수 있는, 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.The technical problem to be achieved by the present invention for solving the above problems is to calculate construction errors and build construction errors by remotely collecting and accumulating shape data of the railway reinforced roadbed in real time during construction of the railway reinforced roadbed using a sensor node and a wireless network. It is to provide a system and method for accumulating shape data of a railway subgrade structure using a sensor node and a wireless network, which can be used in the subsequent construction process by adjusting the schedule.

본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 철도 보강노반의 시공중 위치정보를 실시간으로 전송하는 센서노드의 배치를 통하여 철도노반 구조물의 3D 형상을 파악하면서 시공을 진행시킴에 따라 실시간으로 발생하는 변형 데이터를 수집 및 검토할 수 있는, 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.Another technical problem to be achieved by the present invention is deformation data generated in real time as the construction proceeds while grasping the 3D shape of the railway subgrade structure through the arrangement of sensor nodes that transmit location information in real time during construction of the railway reinforcement subgrade. It is to provide a system and method for accumulating shape data of a railway trackbed structure using a sensor node and a wireless network that can collect and review.

전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 본 발명에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템은, 지표면 및 측면으로 이루어지고, 철도노반 구조물의 시공 중 형상이 계측되는 철도 보강노반; 상기 철도 보강노반의 지표면 및 측면에 각각 설치되고, 상기 철도 보강노반의 형상을 실시간 계측하여 계측 데이터를 생성하는 센서노드; 및 무선네트워크를 통해 상기 센서노드로부터 계측 데이터를 원격 수집하고, 상기 계측 데이터를 비교 분석하여 통합 데이터를 축적하여 시공오차를 산정하고, 시공 일정을 조정하는 관리 서버를 포함하되, 상기 관리 서버는 상기 철도 보강노반의 시공 중 상기 철도 보강노반의 침하 및 수평변위의 수렴 여부를 실시간으로 판단하여 후공정에 따른 시공 일정을 판단하여 조정하는 것을 특징으로 한다.As a means for achieving the above-described technical problem, the system for accumulating shape data of a railway trackbed structure using a sensor node and a wireless network according to the present invention is composed of a ground surface and a side surface, and the shape of the railway trackbed structure is measured during construction. reinforced road bed; Sensor nodes installed on the ground surface and side surfaces of the railway reinforced roadbed, respectively, measuring the shape of the railway reinforced roadbed in real time to generate measurement data; And a management server that remotely collects measurement data from the sensor node through a wireless network, compares and analyzes the measurement data, accumulates integrated data, calculates a construction error, and adjusts a construction schedule, wherein the management server includes the It is characterized in that during the construction of the railway reinforced roadbed, the convergence of the settlement and horizontal displacement of the railway reinforced roadbed is determined in real time to determine and adjust the construction schedule according to the post process.

여기서, 상기 센서노드는 상기 철도 보강노반의 지표면 및 측면의 다지점에 설치되어 센서노드 네트워크를 형성하고, 집중관리가 필요한 단면변화구간에 다수 설치되어 상기 철도 보강노반의 형상을 상세 계측할 수 있다.Here, the sensor nodes are installed at multiple points on the ground surface and side surfaces of the railway reinforced roadbed to form a sensor node network, and a plurality of sensor nodes are installed in cross-sectional change sections requiring intensive management to measure the shape of the railway reinforced roadbed in detail. .

여기서, 상기 센서노드는, 상기 철도 보강노반의 지표면 또는 측면에 설치되어 상기 철도 보강노반의 침하를 실시간 계측하는 침하계; 상기 철도 보강노반의 지표면 또는 측면에 설치되어 상기 철도 보강노반의 수평변위를 실시간 계측하는 수평변위계; 및 무선네트워크를 통해 상기 철도 보강노반의 침하 및 수평변위에 대한 계측 데이터를 상기 관리 서버에게 전송하는 무선통신모듈을 포함할 수 있다.Here, the sensor node may include a settlement meter installed on the ground surface or side surface of the railway reinforced roadbed to measure the settlement of the railway reinforced roadbed in real time; a horizontal displacement meter installed on the surface or side of the railway reinforced roadbed to measure the horizontal displacement of the railway reinforced roadbed in real time; and a wireless communication module for transmitting measurement data on settlement and horizontal displacement of the railway reinforced subgrade to the management server through a wireless network.

여기서, 상기 철도 보강노반이 연약지반 상에 시공되는 경우, 연약지반의 프리로딩 시 프리로딩 기간을 정확하게 산정할 수 있도록 상기 센서노드가 상기 철도 보강노반을 실시간 계측할 수 있다.Here, when the railway reinforced roadbed is constructed on soft ground, the sensor node may measure the railway reinforced roadbed in real time so as to accurately calculate a preloading period when preloading the soft ground.

여기서, 상기 관리 서버는, 무선네트워크를 통해 상기 센서노드로부터 상기 철도 보강노반의 수평변위 및 침하에 대한 계측 데이터를 수집하는 계측 데이터 수집부; 상기 계측 데이터 수집부에서 수집된 계측 데이터와 비교할 수 있도록 상기 철도 보강노반의 설계 데이터와 시공 데이터 및 상기 철도 보강노반의 시공 현장에 대한 기후 데이터를 비교 데이터로 수집하는 비교 데이터 수집부; 상기 계측 데이터를 상기 비교 데이터와 비교하여 상기 철도 보강노반의 형상 데이터로 가공하는 형상 데이터 가공부; 상기 계측 데이터 및 상기 비교 데이터를 비교 분석하는 데이터 분석부; 상기 데이터 분석부에서 분석된 데이터를 통합 데이터로 축적하는 통합 데이터 축적부; 상기 통합 데이터로부터 상기 철도 보강노반의 시공 중 시공오차를 산정하는 시공오차 산정부; 및 상기 시공오차 산정부에서 산정된 시공오차에 대응하여 시공 일정을 조정하는 시공 일정 조정부를 포함할 수 있다.Here, the management server includes a measurement data collection unit that collects measurement data on horizontal displacement and settlement of the railway reinforced subgrade from the sensor node through a wireless network; a comparison data collection unit which collects design data and construction data of the railway reinforced roadbed and climate data on the construction site of the railway reinforced roadbed as comparison data so as to be compared with the measurement data collected by the measurement data collection unit; a shape data processing unit that compares the measurement data with the comparison data and processes the shape data of the railway reinforced roadbed; a data analysis unit that compares and analyzes the measurement data and the comparison data; an integrated data accumulation unit for accumulating the data analyzed by the data analysis unit as integrated data; a construction error calculation unit that calculates a construction error during construction of the railway reinforced roadbed from the integrated data; and a construction schedule adjustment unit that adjusts the construction schedule in response to the construction error calculated by the construction error calculation unit.

여기서, 상기 형상 데이터 가공부는 상기 수집된 계측 데이터에 따라 상기 철도 보강노반의 형상 변화를 실시간 반영하여 3D 형상 데이터로 가공할 수 있다.Here, the shape data processing unit may reflect the shape change of the railway reinforced roadbed in real time according to the collected measurement data and process it into 3D shape data.

여기서, 상기 비교 데이터 수집부는, 상기 계측 데이터와 비교하기 위한 설계 데이터를 수집하는 설계 데이터 수집부; 상기 계측 데이터와 비교하기 위한 시공 데이터를 수집하는 시공 데이터 수집부; 및 상기 철도 보강노반의 시공 중 현장 기후 데이터를 실시간 수집하는 기후 데이터 수집부를 포함할 수 있다.Here, the comparison data collection unit, the design data collection unit for collecting the design data for comparison with the measurement data; a construction data collection unit that collects construction data for comparison with the measurement data; and a climate data collection unit that collects on-site climate data in real time during the construction of the railway reinforced roadbed.

여기서, 상기 관리 서버는, 상기 계측 데이터, 상기 비교 데이터 및 상기 축적된 통합 데이터를 각각 저장하는 통합정보 DB를 추가로 포함할 수 있다.Here, the management server may further include an integrated information DB for storing the measurement data, the comparison data, and the accumulated integrated data, respectively.

본 발명에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템은, 현장 관리자가 소지한 단말로서, 무선네트워크를 통해 상기 관리 서버로부터 축적된 통합 데이터, 시공오차 데이터 및 시공 일정 데이터를 제공받는 현장 단말을 추가로 포함할 수 있다.The system for accumulating shape data of a railway subgrade structure using a sensor node and a wireless network according to the present invention is a terminal possessed by a site manager, and integrates data, construction error data, and construction schedule data accumulated from the management server through a wireless network. An on-site terminal to be provided may be additionally included.

본 발명에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템은, 상기 관리 서버의 비교 데이터 수집부에게 상기 철도 보강노반의 설계에 따른 설계 데이터를 제공하는 설계처; 상기 관리 서버의 비교 데이터 수집부에게 상기 철도 보강노반의 시공에 따른 시공 데이터를 제공하는 시공사; 및 상기 관리 서버의 비교 데이터 수집부에게 상기 철도 보강노반의 시공 중 현장의 기후 데이터를 실시간 제공하는 기상청을 추가로 포함하되, 상기 관리 서버는 상기 수집된 설계 데이터, 시공 데이터 및 기후 데이터를 상기 계측 데이터와 비교하여 통합 데이터를 축적할 수 있다.The system for accumulating shape data of a railroad trackbed structure using a sensor node and a wireless network according to the present invention includes a design office providing design data according to the design of the railroad reinforced roadbed to a comparison data collection unit of the management server; a construction company providing construction data according to the construction of the railway reinforced roadbed to the comparison data collection unit of the management server; and a meteorological office providing a comparison data collection unit of the management server with on-site climate data during construction of the railway reinforced roadbed in real time, wherein the management server measures the collected design data, construction data, and climate data. Data can be compared to accumulate integrated data.

한편, 전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 다른 수단으로서, 본 발명에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 방법은, a) 철도 보강노반의 지표면과 측면에 센서노드를 설치하는 단계; b) 철도 노반구조물의 시공중 상기 센서노드가 철도 보강노반의 침하 및 수평변위를 실시간 계측하는 단계; c) 관리 서버가 무선네트워크를 통해 상기 센서노드로부터 각각 계측 데이터를 수집하는 단계; d) 상기 관리 서버가 비교 데이터를 수집하여 계측 데이터에 대응하는 철도 보강노반의 형상 데이터를 형성하는 단계; e) 상기 관리 서버가 상기 계측 데이터 및 비교 데이터를 분석하는 단계; f) 상기 관리 서버가 분석된 데이터에 기반하여 통합 데이터를 축적하는 단계; 및 g) 상기 관리 서버가 시공오차를 산정하고 시공 일정을 조정하는 단계를 포함하되, 상기 관리 서버는 상기 철도 보강노반의 시공 중 상기 철도 보강노반의 침하 및 수평변위의 수렴 여부를 실시간으로 판단하여 후공정에 따른 시공 일정을 판단하여 조정하는 것을 특징으로 한다.On the other hand, as another means for achieving the above-described technical problem, the method for accumulating shape data of a railroad track bed structure using a sensor node and a wireless network according to the present invention includes: a) installing sensor nodes on the surface and side of a railway reinforced road bed; step; b) measuring, by the sensor node, the subsidence and horizontal displacement of the railway reinforced subgrade in real time during construction of the railway subgrade structure; c) collecting, by a management server, measurement data from each of the sensor nodes through a wireless network; d) forming, by the management server, shape data of a railway reinforced roadbed corresponding to measurement data by collecting comparison data; e) analyzing the measurement data and comparison data by the management server; f) accumulating integrated data based on the analyzed data by the management server; and g) calculating, by the management server, a construction error and adjusting a construction schedule, wherein the management server determines in real time whether the subsidence and horizontal displacement of the railroad reinforced roadbed converge during the construction of the railroad reinforced roadbed. It is characterized by determining and adjusting the construction schedule according to the post-process.

본 발명에 따르면, 센서노드와 무선네트워크를 이용하여 철도 보강노반의 시공중에 철도 보강노반의 형상 데이터를 실시간으로 원격 수집하여 축적함으로써 시공오차를 산정하고 시공 일정을 조정하여 후속 시공 과정에 활용할 수 있다.According to the present invention, by using a sensor node and a wireless network to remotely collect and accumulate shape data of the railway reinforced roadbed in real time during the construction of the railway reinforced roadbed, the construction error can be calculated and the construction schedule can be adjusted to be used in the subsequent construction process. .

본 발명에 따르면, 철도 보강노반의 시공중 위치정보를 실시간으로 전송하는 센서노드의 배치를 통하여 철도노반 구조물의 3D 형상을 파악하면서 시공을 진행시킴에 따라 실시간으로 발생하는 변형 데이터를 수집 및 검토할 수 있으며, 이에 따라, 시공 불량에 대한 즉시 대처가 가능하고, 후속 공정의 일정에 대해 정확하게 판단할 수 있다.According to the present invention, it is possible to collect and review deformation data generated in real time as construction proceeds while grasping the 3D shape of the railway subgrade structure through the arrangement of sensor nodes that transmit location information in real time during construction of the railway reinforcement subgrade. Accordingly, it is possible to immediately cope with construction defects and accurately determine the schedule of the subsequent process.

본 발명에 따르면, 철도 보강노반의 시공중에 철도 보강노반의 형상 데이터를 실시간으로 원격 수집함으로써 철도노반 구조물에 대한 현장 계측 편의성을 증대시킬 수 있고, 시공 불량, 집중 호우 등의 시공변수에 대해 즉각적으로 대응할 수 있다.According to the present invention, by remotely collecting the shape data of the railroad reinforced roadbed in real time during the construction of the railroad reinforced roadbed, it is possible to increase the convenience of on-site measurement of the railroad roadbed structure, and immediately respond to construction variables such as construction defects and torrential rain. can respond

도 1은 일반적인 철도 노반구조물을 나타내는 도면이다.
도 2는 종래의 기술에 따른 철도 노반구조물의 직접 계측을 예시하는 사진이다.
도 3a는 종래의 기술에 따른 시설물 모니터링 시스템의 구성도이고, 도 3b는 도 3a에 도시된 센서노드의 구체적인 구성도이다.
도 4는 종래의 기술에 따른 구조물의 이상거동 검출 및 안전성 평가 시스템의 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 관리 서버의 구체적인 구성도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 센서노드의 구체적인 구성도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 관리 서버의 비교 데이터 수집부를 구체적인 구성도이다.
도 9a는 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템을 철도 보강노반에 적용시 벽체 시공 전 노반 변형을 수렴하는 것을 나타내는 도면이고, 도 9b는 벽체 시공 이후를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 다지점 센서노드 네트워크 구축을 예시하는 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 연약지반의 프리로딩 시 실시간 계측을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 방법을 나타내는 동작흐름도이다.
1 is a view showing a general railroad bed structure.
2 is a photograph illustrating direct measurement of a railway subgrade structure according to the prior art.
3A is a configuration diagram of a facility monitoring system according to the prior art, and FIG. 3B is a detailed configuration diagram of a sensor node shown in FIG. 3A.
4 is a configuration diagram of a system for detecting abnormal behavior and evaluating safety of a structure according to the prior art.
5 is a schematic configuration diagram of a system for accumulating shape data of a railway subgrade structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.
6 is a detailed configuration diagram of a management server in a system for accumulating shape data of a railway subgrade structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.
7 is a detailed configuration diagram of a sensor node in a system for accumulating shape data of a railroad track bed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.
8 is a detailed configuration diagram of a comparison data collection unit of a management server in a system for accumulating shape data of a railway subgrade structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.
9A is a diagram showing convergence of roadbed deformation before wall construction when the shape data accumulation system of a railway roadbed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention is applied to a railway reinforced roadbed, and FIG. 9B is a view showing wall construction It is a drawing showing the after.
10 is a diagram illustrating construction of a multi-point sensor node network in a system for accumulating shape data of a railway trackbed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.
11 is a diagram for explaining real-time measurement during preloading of soft ground in the system for accumulating shape data of a railway subgrade structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.
12 is an operation flow chart illustrating a method for accumulating shape data of a railway subgrade structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail so that those skilled in the art can easily practice with reference to the accompanying drawings. However, the present invention may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when a certain component is said to "include", it means that it may further include other components without excluding other components unless otherwise stated. Also, terms such as “… unit” described in the specification refer to a unit that processes at least one function or operation, and may be implemented by hardware, software, or a combination of hardware and software.

[센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템][Shape data accumulation system of railway trackbed structure using sensor node and wireless network]

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템의 개략적인 구성도이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 관리 서버의 구체적인 구성도이다.5 is a schematic configuration diagram of a system for accumulating shape data of a railway trackbed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a railway using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention. It is a detailed configuration diagram of the management server in the shape data accumulation system of the subgrade structure.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템은, 철도 보강노반(100), 센서노드(200) 및 관리 서버(300)을 포함하며, 또한, 현장 단말(400), 설계처(500), 시공사(600) 및 기상청(700)을 추가로 포함할 수 있다. 여기서, 상기 관리 서버(300)은, 도 6에 도시된 바와 같이, 계측 데이터 수집부(310), 비교 데이터 수집부(320), 형상 데이터 가공부(330), 데이터 분석부(340), 통합 데이터 축적부(350), 통합정보 DB(360), 시공오차 산정부(370) 및 시공 일정 조정부(380)를 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 5 , the system for accumulating shape data of a railroad track bed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention includes a railroad reinforced road bed 100, a sensor node 200, and a management server 300 In addition, the field terminal 400, the design office 500, the construction company 600, and the Korea Meteorological Administration 700 may be additionally included. Here, the management server 300, as shown in Figure 6, the measurement data collection unit 310, comparison data collection unit 320, shape data processing unit 330, data analysis unit 340, integration It is configured to include a data accumulation unit 350, an integrated information DB 360, a construction error calculation unit 370, and a construction schedule adjustment unit 380.

철도 보강노반(100)은, 후술하는 도 9a에 도시된 바와 같이, 지표면(100a) 및 측면(100b)으로 이루어지고, 철도노반 구조물의 시공 중 형상이 계측된다.As shown in FIG. 9a to be described later, the railroad reinforced roadbed 100 is composed of a ground surface 100a and a side surface 100b, and the shape of the railroad roadbed structure is measured during construction.

센서노드(200)는 상기 철도 보강노반(100)의 지표면(100a) 및 측면(100b)에 각각 설치되고, 상기 철도 보강노반(100)의 형상을 실시간 계측하여 계측 데이터를 생성한다. 예를 들면, 상기 센서노드(200)는 다수의 지점에 설치될 수 있으며, 또한, 상기 센서노드(200)에서 계측한 계측 데이터를 관리 서버(300)에 전달하기 위해서 상기 센서노드(200)와 상기 관리 서버(300)를 연결하는 게이트웨이를 구비할 수도 있다. 이때, 상기 게이트웨이는 다수의 센서노드(200)와 통신하는 다수의 무선통신모듈을 포함하도록 설계되는데, 각 무선통신모듈은 지정된 센서노드와 각각 무선통신을 수행하게 된다.The sensor node 200 is installed on the ground surface 100a and the side surface 100b of the railway reinforced roadbed 100, respectively, and measures the shape of the railway reinforced roadbed 100 in real time to generate measurement data. For example, the sensor node 200 can be installed at multiple points, and in order to deliver measurement data measured by the sensor node 200 to the management server 300, the sensor node 200 and A gateway connecting the management server 300 may be provided. At this time, the gateway is designed to include a plurality of wireless communication modules communicating with a plurality of sensor nodes 200, and each wireless communication module performs wireless communication with a designated sensor node, respectively.

관리 서버(300)는 무선네트워크를 통해 상기 센서노드(200)로부터 계측 데이터를 원격 수집하고, 상기 계측 데이터를 비교 분석하여 통합 데이터를 축적하여 시공오차를 산정하고, 시공 일정을 조정한다. 즉, 상기 관리 서버(300)는 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 상기 철도 보강노반(100)의 침하 및 수평변위의 수렴 여부를 실시간으로 판단하여 후공정에 따른 시공 일정을 판단하여 조정할 수 있다.The management server 300 remotely collects measurement data from the sensor node 200 through a wireless network, compares and analyzes the measurement data, accumulates integrated data, calculates construction errors, and adjusts construction schedules. That is, the management server 300 may determine in real time whether the settlement and horizontal displacement of the railway reinforced roadbed 100 converge during the construction of the railway reinforced roadbed 100 to determine and adjust the construction schedule according to the post-process. there is.

현장 단말(400)은 현장 관리자가 소지한 단말로서, 무선네트워크를 통해 상기 관리 서버(300)로부터 축적된 통합 데이터, 시공오차 데이터 및 시공 일정 데이터를 제공받을 수 있다.The site terminal 400 is a terminal possessed by a site manager and can receive accumulated integrated data, construction error data, and construction schedule data from the management server 300 through a wireless network.

설계처(500)는 상기 관리 서버(300)의 비교 데이터 수집부(320)에게 상기 철도 보강노반(100)의 설계에 따른 설계 데이터를 제공한다.The design agency 500 provides design data according to the design of the railway reinforced roadbed 100 to the comparison data collection unit 320 of the management server 300 .

시공사(600)는 상기 관리 서버(300)의 비교 데이터 수집부(320)에게 상기 철도 보강노반(100)의 시공에 따른 시공 데이터를 제공한다.The construction company 600 provides construction data according to the construction of the railroad reinforced roadbed 100 to the comparison data collection unit 320 of the management server 300 .

기상청(700)은 상기 관리 서버(300)의 비교 데이터 수집부(320)에게 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 현장의 기후 데이터를 실시간 제공한다.The Korea Meteorological Administration 700 provides the comparison data collection unit 320 of the management server 300 with climate data of the site during the construction of the railway reinforced roadbed 100 in real time.

이에 따라, 상기 관리 서버(300)는 상기 수집된 설계 데이터, 시공 데이터 및 기후 데이터를 상기 계측 데이터와 비교하여 통합 데이터를 축적할 수 있다.Accordingly, the management server 300 may accumulate integrated data by comparing the collected design data, construction data, and climate data with the measurement data.

구체적으로, 도 6을 참조하면, 상기 관리 서버(300)의 계측 데이터 수집부(310)는 무선네트워크를 통해 상기 센서노드(200)로부터 상기 철도 보강노반(100)의 수평변위 및 침하에 대한 계측 데이터를 수집한다.Specifically, referring to FIG. 6 , the measurement data collection unit 310 of the management server 300 measures the horizontal displacement and settlement of the railway reinforced roadbed 100 from the sensor node 200 through a wireless network. Collect data.

상기 관리 서버(300)의 비교 데이터 수집부(320)는 상기 계측 데이터 수집부(310)에서 수집된 계측 데이터와 비교할 수 있도록 상기 철도 보강노반(100)의 설계 데이터와 시공 데이터 및 상기 철도 보강노반(100)의 시공 현장에 대한 기후 데이터를 비교 데이터로 수집한다.The comparison data collection unit 320 of the management server 300 is configured to compare the design data and construction data of the railway reinforced roadbed 100 with the measurement data collected by the measurement data collector 310 and the railway reinforced roadbed. Climate data for the construction site of (100) is collected as comparative data.

상기 관리 서버(300)의 형상 데이터 가공부(330)는 상기 계측 데이터를 상기 비교 데이터와 비교하여 상기 철도 보강노반(100)의 형상 데이터로 가공한다. 즉, 상기 형상 데이터 가공부(330)는 상기 수집된 계측 데이터에 따라 상기 철도 보강노반(100)의 형상 변화를 실시간 반영하여 3D 형상 데이터로 가공한다. 이때, 상기 형상 데이터는 설계 데이터, 시공 데이터 및 기후 데이터와 함께 철도노반 구조물의 통합 데이터로 축적된 후, 필요에 따른 실시간 데이터 처리를 통하여 다음 단계의 설계 및 시공에 활용할 수 있다.The shape data processing unit 330 of the management server 300 compares the measurement data with the comparison data and processes the shape data of the railway reinforced roadbed 100. That is, the shape data processing unit 330 reflects the shape change of the railway reinforced roadbed 100 in real time according to the collected measurement data and processes it into 3D shape data. At this time, the shape data is accumulated as integrated data of the railroad subgrade structure along with design data, construction data, and climate data, and then can be used in the next stage of design and construction through real-time data processing as needed.

상기 관리 서버(300)의 데이터 분석부(340)는 상기 계측 데이터 및 상기 비교 데이터를 비교 분석한다.The data analysis unit 340 of the management server 300 compares and analyzes the measurement data and the comparison data.

상기 관리 서버(300)의 통합 데이터 축적부(350)는 상기 데이터 분석부(340)에서 분석된 데이터를 통합 데이터로 축적한다.The integrated data accumulation unit 350 of the management server 300 accumulates the data analyzed by the data analysis unit 340 as integrated data.

상기 관리 서버(300)의 통합정보 DB(360)는 상기 계측 데이터, 상기 비교 데이터 및 상기 축적된 통합 데이터를 각각 저장한다.The integrated information DB 360 of the management server 300 stores the measurement data, the comparison data, and the accumulated integrated data, respectively.

상기 관리 서버(300)의 시공오차 산정부(370)는 상기 통합 데이터로부터 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 시공오차를 산정한다.The construction error calculation unit 370 of the management server 300 calculates the construction error during construction of the railway reinforced roadbed 100 from the integrated data.

상기 관리 서버(300)의 시공 일정 조정부(380)는 상기 시공오차 산정부(370)에서 산정된 시공오차에 대응하여 시공 일정을 조정한다.The construction schedule adjustment unit 380 of the management server 300 adjusts the construction schedule in response to the construction error calculated by the construction error calculation unit 370 .

한편, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 센서노드의 구체적인 구성도이다.Meanwhile, FIG. 7 is a detailed configuration diagram of a sensor node in a system for accumulating shape data of a railway trackbed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 센서노드(200)는, 침하계(210), 수평변위계(220) 및 무선통신모듈(230)을 포함할 수 있지만, 이에 국한되는 것은 아니다.Referring to FIG. 7, in the system for accumulating shape data of a railway trackbed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention, the sensor node 200 includes a settlement gauge 210, a horizontal displacement gauge 220, and wireless communication. Module 230 may include, but is not limited to.

침하계(210)는 상기 철도 보강노반(100)의 지표면 또는 측면에 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 침하를 실시간 계측한다.The settlement meter 210 is installed on the ground surface or side surface of the railroad reinforced roadbed 100 to measure the settlement of the railroad reinforced roadbed 100 in real time.

수평변위계(220)는 상기 철도 보강노반(100)의 지표면 또는 측면에 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 수평변위를 실시간 계측한다.The horizontal displacement meter 220 is installed on the ground surface or side surface of the railway reinforced roadbed 100 to measure the horizontal displacement of the railway reinforced roadbed 100 in real time.

무선통신모듈(230)은 무선네트워크를 통해 상기 철도 보강노반(100)의 침하 및 수평변위에 대한 계측 데이터를 상기 관리 서버(300)에게 전송한다.The wireless communication module 230 transmits measurement data on the settlement and horizontal displacement of the railway reinforced subgrade 100 to the management server 300 through a wireless network.

한편, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 관리 서버의 비교 데이터 수집부를 구체적인 구성도이다.Meanwhile, FIG. 8 is a detailed configuration diagram of a comparison data collection unit of a management server in a system for accumulating shape data of a railway subgrade structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 관리 서버의 비교 데이터 수집부(320)는 설계 데이터 수집부(321), 시공 데이터 수집부(322) 및 기후 데이터 수집부(323)를 포함한다.Referring to FIG. 8, in the system for accumulating shape data of a railway trackbed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention, the comparison data collection unit 320 of the management server includes a design data collection unit 321 and construction data A collection unit 322 and a climate data collection unit 323 are included.

비교 데이터 수집부(320)의 설계 데이터 수집부(321)는 상기 계측 데이터와 비교하기 위한 설계 데이터를 수집한다.The design data collection unit 321 of the comparison data collection unit 320 collects design data for comparison with the measurement data.

시공 데이터 수집부(322)는 상기 계측 데이터와 비교하기 위한 시공 데이터를 수집한다.The construction data collection unit 322 collects construction data for comparison with the measurement data.

기후 데이터 수집부(323)는 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 현장 기후 데이터를 실시간 수집한다.The climate data collection unit 323 collects on-site climate data in real time during the construction of the railroad reinforced roadbed 100 .

한편, 도 9a는 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템을 철도 보강노반에 적용시 벽체 시공 전 노반 변형을 수렴하는 것을 나타내는 도면이고, 도 9b는 벽체 시공 이후를 나타내는 도면이다.On the other hand, FIG. 9A is a view showing convergence of roadbed deformation before wall construction when the shape data accumulation system of a railroad roadbed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention is applied to a railroad reinforcement roadbed, and FIG. 9B is This is a drawing showing the wall after construction.

먼저, 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템의 경우, 도 9a 및 도 9b에 도시된 바와 같이, 철도 보강노반(100)의 위치정보를 실시간으로 전송하는 센서노드(200)를 철도 보강노반(100)의 지표면(100a) 및 측면(100b)에 부착 설치하여 침하, 수평변위 등의 철도 보강노반(100)의 형상 데이터를 수집한다. 이때, 상기 센서노드(200)는 지표면 센서노드(200a) 및 측면 센서노드(200b)로 이루어지며, 상기 철도 보강노반(100)의 지표면(100a) 및 측면(100b)에 각각 설치되고, 상기 철도 보강노반(100)의 형상을 실시간 계측하여 계측 데이터를 생성한다.First, in the case of the shape data accumulation system of a railway roadbed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention, as shown in FIGS. The transmission sensor node 200 is attached to the ground surface 100a and the side surface 100b of the railroad reinforced roadbed 100 to collect shape data of the railroad reinforced roadbed 100 such as settlement and horizontal displacement. At this time, the sensor node 200 is composed of a ground surface sensor node 200a and a side surface sensor node 200b, and is installed on the ground surface 100a and side surface 100b of the railway reinforced roadbed 100, respectively, and the railway Measurement data is generated by measuring the shape of the reinforced subgrade 100 in real time.

이때, 각각의 센서노드(200)에서 수집되는 형상정보는 무선네트워크를 통해 원거리에서 수집할 수 있으므로, 직접 방문 계측이 불필요하며, 이에 따라, 계측 인력이 현장으로 이동해야 하는 번거로움이 없게 된다. 또한, 상기 센서노드(200)에서 계측되는 형상정보는 데이터의 연속성을 가지고 있고, 실시간으로 수집되므로 시공 불량, 집중 호우 등의 시공 변수에 대해 즉각적으로 대처할 수 있다. 또한, 침하 및 수평변위의 수렴 여부를 실시간으로 판단 가능하므로 후공정 시공(예를 들면, 구조물 시공이나 궤도 시공) 일정을 빠르고 정확하게 판단할 수 있다.At this time, since the shape information collected from each sensor node 200 can be collected from a long distance through a wireless network, direct visit measurement is unnecessary, and accordingly, there is no inconvenience that measurement personnel have to move to the site. In addition, since the shape information measured by the sensor node 200 has data continuity and is collected in real time, it is possible to immediately deal with construction variables such as construction defects and heavy rain. In addition, since the convergence of settlement and horizontal displacement can be determined in real time, the schedule of post-process construction (eg, structure construction or track construction) can be quickly and accurately determined.

한편, 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 다지점 센서노드 네트워크 구축을 예시하는 도면이다.Meanwhile, FIG. 10 is a diagram illustrating construction of a multi-point sensor node network in a system for accumulating shape data of a railway trackbed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템의 경우, 도 10에 도시된 바와 같이, 상기 센서노드(200)는 상기 철도 보강노반(100)의 지표면(100a) 및 측면(100b)의 다지점에 설치되어 센서노드 네트워크를 형성하고, 집중관리가 필요한 단면변화구간에 다수 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 형상을 상세 계측할 수 있다.In the case of the shape data accumulation system of a railway roadbed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention, as shown in FIG. 10, the sensor node 200 is the ground surface ( 100a) and the side surface 100b are installed at multiple points to form a network of sensor nodes, and multiple sensors are installed in cross-sectional change sections requiring centralized management to measure the shape of the railway reinforced roadbed 100 in detail.

한편, 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에서 연약지반의 프리로딩 시 실시간 계측을 설명하기 위한 도면이다.Meanwhile, FIG. 11 is a diagram for explaining real-time measurement during preloading of soft ground in the system for accumulating shape data of a railway subgrade structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.

도 11에 도시된 바와 같이, 상기 철도 보강노반(100)이 연약지반 상에 시공되는 경우, 연약지반의 프리로딩 시 프리로딩 기간을 정확하게 산정할 수 있도록 상기 센서노드(200)가 상기 철도 보강노반(100)을 실시간 계측할 수 있다.As shown in FIG. 11, when the railway reinforced roadbed 100 is constructed on soft ground, the sensor node 200 is configured to accurately calculate the preloading period when preloading the soft ground. (100) can be measured in real time.

결국, 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템에 따르면, 다지점 위치정보를 실시간으로 무선 전송하는 센서노드를 설치하고, 이를 무선네트워크로 연결하여 시공 중인 철도 노반구조물의 형상 변화를 실시간으로 계측할 수 있다. 또한, 다량의 정량화된 정보를 활용하여 시공 불량, 집중 강우 등 자연재해로 인한 현장의 환경 변화, 후속 시공 공정 일정을 보다 연속적으로 정확하게 산정할 수 있다. 또한, 시공 중 수집된 형상 데이터와 설계 데이터를 통합 축적하여 시공오차를 조기에 최소화할 수 있으며, 철도 보강노반에 대한 형상 데이터와 설계 데이터 통합에 따른 축적된 데이터의 정량화를 통해서 필요에 따른 실시간 데이터 처리가 가능하여 후속 시공공정의 설계 및 시공일정 등에 산정에 활용될 수 있다.As a result, according to the shape data accumulation system of a railroad trackbed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention, a sensor node that wirelessly transmits multi-point location information in real time is installed, and it is connected to a wireless network to construct It is possible to measure the change in the shape of the railway subgrade structure in real time. In addition, by utilizing a large amount of quantified information, it is possible to more continuously and accurately calculate the site environment change and subsequent construction process schedule due to natural disasters such as construction defects and concentrated rainfall. In addition, it is possible to minimize construction errors at an early stage by integrating and accumulating shape data and design data collected during construction, and real-time data as needed through quantification of accumulated data according to the integration of shape data and design data for railway reinforced roadbeds. It can be processed, so it can be used for calculating the design and construction schedule of the subsequent construction process.

[센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 방법][How to accumulate shape data of railway trackbed structure using sensor node and wireless network]

도 12는 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 방법을 나타내는 동작흐름도이다.12 is an operation flow chart illustrating a method for accumulating shape data of a railway subgrade structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention.

도 12를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 방법은, 먼저, 철도 보강노반(100)의 지표면(100a)과 측면(100b)에 센서노드(200)를 설치한다(S110).Referring to FIG. 12, in the method for accumulating shape data of a railroad track bed structure using a sensor node and a wireless network according to an embodiment of the present invention, first, sensors are placed on the ground surface 100a and side surface 100b of the railroad reinforced road bed 100. Node 200 is installed (S110).

다음으로, 철도 노반구조물의 시공중 상기 센서노드(200)가 철도 보강노반(100)의 침하 및 수평변위를 실시간 계측한다(S120). 구체적으로, 상기 센서노드(200)는 상기 철도 보강노반(100)의 지표면(100a) 및 측면(100b)의 다지점에 설치되어 센서노드 네트워크를 형성하고, 집중관리가 필요한 단면변화구간에 다수 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 형상을 상세 계측할 수 있다. 또한, 상기 철도 보강노반(100)이 연약지반 상에 시공되는 경우, 연약지반의 프리로딩 시 프리로딩 기간을 정확하게 산정할 수 있도록 상기 센서노드(200)가 상기 철도 보강노반(100)을 실시간 계측할 수 있다.Next, the sensor node 200 measures the settlement and horizontal displacement of the railway reinforced subgrade 100 in real time during construction of the railway subgrade structure (S120). Specifically, the sensor nodes 200 are installed at multiple points on the ground surface 100a and side surface 100b of the railway reinforced roadbed 100 to form a sensor node network, and a number of them are installed in cross-sectional change sections requiring intensive management Thus, the shape of the railway reinforced roadbed 100 can be measured in detail. In addition, when the railway reinforced roadbed 100 is constructed on soft ground, the sensor node 200 measures the railway reinforced roadbed 100 in real time so that the preloading period can be accurately calculated during preloading of the soft ground. can do.

구체적으로, 상기 센서노드(200)는, 상기 철도 보강노반(100)의 지표면 또는 측면에 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 침하를 실시간 계측하는 침하계(210); 상기 철도 보강노반(100)의 지표면 또는 측면에 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 수평변위를 실시간 계측하는 수평변위계(220); 및 무선네트워크를 통해 상기 철도 보강노반(100)의 침하 및 수평변위에 대한 계측 데이터를 상기 관리 서버(300)에게 전송하는 무선통신모듈(230)을 포함할 수 있다.Specifically, the sensor node 200 includes a settlement meter 210 installed on the ground surface or side surface of the railway reinforced roadbed 100 to measure the settlement of the railway reinforced roadbed 100 in real time; a horizontal displacement meter 220 installed on the ground surface or side surface of the railway reinforced roadbed 100 to measure the horizontal displacement of the railway reinforced roadbed 100 in real time; and a wireless communication module 230 for transmitting measurement data on settlement and horizontal displacement of the railway reinforced subgrade 100 to the management server 300 through a wireless network.

다음으로, 관리 서버(300)가 무선네트워크를 통해 상기 센서노드(200)로부터 각각 계측 데이터를 수집한다(S130). 구체적으로, 상기 관리 서버(300)의 계측 데이터 수집부(310)는, 무선네트워크를 통해 상기 센서노드(200)로부터 상기 철도 보강노반(100)의 수평변위 및 침하에 대한 계측 데이터를 수집한다.Next, the management server 300 collects measurement data from each sensor node 200 through a wireless network (S130). Specifically, the measurement data collection unit 310 of the management server 300 collects measurement data about horizontal displacement and settlement of the railway reinforced roadbed 100 from the sensor node 200 through a wireless network.

다음으로, 상기 관리 서버(300)가 비교 데이터를 수집하여 계측 데이터에 대응하는 철도 보강노반(100)의 형상 데이터를 형성한다(S140). 구체적으로, 상기 상기 관리 서버(300)의 비교 데이터 수집부(320)는 상기 계측 데이터 수집부(310)에서 수집된 계측 데이터와 비교할 수 있도록 상기 철도 보강노반(100)의 설계 데이터와 시공 데이터 및 상기 철도 보강노반(100)의 시공 현장에 대한 기후 데이터를 비교 데이터로 수집한다. 보다 구체적으로, 상기 비교 데이터 수집부(320)는, 상기 계측 데이터와 비교하기 위한 설계 데이터를 수집하는 설계 데이터 수집부(321); 상기 계측 데이터와 비교하기 위한 시공 데이터를 수집하는 시공 데이터 수집부(322); 및 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 현장 기후 데이터를 실시간 수집하는 기후 데이터 수집부(323)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 관리 서버(300)의 형상 데이터 가공부(330)는 상기 계측 데이터를 상기 비교 데이터와 비교하여 상기 철도 보강노반(100)의 형상 데이터로 가공한다. 이때, 상기 형상 데이터 가공부(330)는 상기 수집된 계측 데이터에 따라 상기 철도 보강노반(100)의 형상 변화를 실시간 반영하여 3D 형상 데이터로 가공할 수 있다.Next, the management server 300 collects comparison data to form shape data of the railway reinforced roadbed 100 corresponding to the measurement data (S140). Specifically, the comparison data collection unit 320 of the management server 300 is the design data and construction data of the railroad reinforced roadbed 100 and construction data and Climate data on the construction site of the railway reinforced roadbed 100 is collected as comparison data. More specifically, the comparison data collection unit 320 includes a design data collection unit 321 for collecting design data for comparison with the measurement data; a construction data collection unit 322 that collects construction data for comparison with the measurement data; and a climate data collection unit 323 that collects on-site climate data in real time during the construction of the railway reinforced roadbed 100 . In addition, the shape data processing unit 330 of the management server 300 compares the measurement data with the comparison data and processes the shape data of the railway reinforced roadbed 100. At this time, the shape data processing unit 330 may reflect the shape change of the railway reinforced roadbed 100 in real time according to the collected measurement data and process it into 3D shape data.

다음으로, 상기 관리 서버(300)가 상기 계측 데이터 및 비교 데이터를 분석한다(S150). 구체적으로, 상기 관리 서버(300)의 데이터 분석부(340)는 상기 계측 데이터 및 상기 비교 데이터를 비교 분석한다.Next, the management server 300 analyzes the measurement data and comparison data (S150). Specifically, the data analysis unit 340 of the management server 300 compares and analyzes the measurement data and the comparison data.

다음으로, 상기 관리 서버(300)가 분석된 데이터에 기반하여 통합 데이터를 축적한다(S160). 구체적으로, 상기 관리 서버(300)의 통합 데이터 축적부(350)는 상기 데이터 분석부(340)에서 분석된 데이터를 통합 데이터로 축적한다.Next, the management server 300 accumulates integrated data based on the analyzed data (S160). Specifically, the integrated data accumulation unit 350 of the management server 300 accumulates the data analyzed by the data analysis unit 340 as integrated data.

다음으로, 상기 관리 서버(300)가 시공오차를 산정하고 시공 일정을 조정한다(S170). 구체적으로, 상기 관리 서버(300)의 시공오차 산정부(370)는 상기 통합 데이터로부터 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 시공오차를 산정하고, 상기 시공 일정 조정부(380)는 상기 시공오차 산정부(370)에서 산정된 시공오차에 대응하여 시공 일정을 조정한다.Next, the management server 300 calculates the construction error and adjusts the construction schedule (S170). Specifically, the construction error calculation unit 370 of the management server 300 calculates the construction error during construction of the railway reinforced roadbed 100 from the integrated data, and the construction schedule adjustment unit 380 calculates the construction error In response to the construction error calculated by the government 370, the construction schedule is adjusted.

이에 따라, 상기 관리 서버(300)는 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 상기 철도 보강노반(100)의 침하 및 수평변위의 수렴 여부를 실시간으로 판단하여 후공정에 따른 시공 일정을 판단하여 조정할 수 있다.Accordingly, the management server 300 determines in real time whether the settlement and horizontal displacement of the railway reinforced roadbed 100 converge during the construction of the railway reinforced roadbed 100 to determine and adjust the construction schedule according to the post-process. can

결국, 본 발명의 실시예에 따르면, 센서노드와 무선네트워크를 이용하여 철도 보강노반의 시공중에 철도 보강노반의 형상 데이터를 실시간으로 원격 수집하여 축적함으로써 시공오차를 산정하고 시공 일정을 조정하여 후속 시공 과정에 활용할 수 있으며, 또한, 철도 보강노반의 시공중 위치정보를 실시간으로 전송하는 센서노드의 배치를 통하여 철도노반 구조물의 3D 형상을 파악하면서 시공을 진행시킴에 따라 실시간으로 발생하는 변형 데이터를 수집 및 검토할 수 있으며, 이에 따라, 시공 불량에 대한 즉시 대처가 가능하고, 후속 공정의 일정에 대해 정확하게 판단할 수 있다.After all, according to the embodiment of the present invention, during the construction of the railway reinforced roadbed using sensor nodes and a wireless network, the shape data of the railway reinforced roadbed is remotely collected and accumulated in real time to calculate the construction error and adjust the construction schedule for subsequent construction In addition, through the placement of sensor nodes that transmit location information in real time during the construction of the railway reinforced roadbed, the 3D shape of the railway roadbed structure is identified and deformation data generated in real time as the construction progresses is collected. and can be reviewed, and accordingly, it is possible to immediately cope with construction defects and accurately determine the schedule of the subsequent process.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present invention is for illustrative purposes, and those skilled in the art can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, the embodiments described above should be understood as illustrative in all respects and not limiting. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the detailed description above, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present invention. do.

100: 철도 보강노반
100a: 지표면 100b: 측면
110: 지반 120: 파일
200: 센서노드
200a: 지표면 센서노드 200b: 측면 센서노드
210: 침하계 220: 수평변위계
230: 무선통신모듈 300: 관리 서버
310: 계측 데이터 수집부 320: 비교 데이터 수집부
330: 형상 데이터 가공부 340: 데이터 분석부
350: 통합 데이터 축적부 360: 통합정보 DB
370: 시공오차 산정부 380: 시공 일정 조정부
321: 설계 데이터 수집부 322: 시공 데이터 수집부
323: 기후 데이터 수집부
400: 현장 단말 500: 설계처
600: 시공사 700: 기상청
100: railway reinforced roadbed
100a: ground surface 100b: side
110: ground 120: pile
200: sensor node
200a: ground surface sensor node 200b: side sensor node
210: settlement gauge 220: horizontal displacement gauge
230: wireless communication module 300: management server
310: measurement data collection unit 320: comparison data collection unit
330: shape data processing unit 340: data analysis unit
350: integrated data accumulation unit 360: integrated information DB
370: construction error calculation unit 380: construction schedule adjustment unit
321: design data collection unit 322: construction data collection unit
323 climate data collection unit
400: field terminal 500: design department
600: construction company 700: Korea Meteorological Administration

Claims (17)

지표면(100a) 및 측면(100b)으로 이루어지고, 철도노반 구조물의 시공 중 형상이 계측되는 철도 보강노반(100);
상기 철도 보강노반(100)의 지표면(100a) 및 측면(100b)에 각각 설치되고, 상기 철도 보강노반(100)의 형상을 실시간 계측하여 계측 데이터를 생성하는 센서노드(200); 및
무선네트워크를 통해 상기 센서노드(200)로부터 계측 데이터를 원격 수집하고, 상기 계측 데이터를 비교 분석하여 통합 데이터를 축적하여 시공오차를 산정하고, 시공 일정을 조정하는 관리 서버(300)를 포함하되,
상기 센서노드(200)는 상기 철도 보강노반(100)의 지표면(100a) 및 측면(100b)의 다지점에 설치되어 센서노드 네트워크를 형성하고, 집중관리가 필요한 단면변화구간에 다수 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 형상을 상세 계측하고, 상기 수집된 계측 데이터에 따라 상기 철도 보강노반(100)의 형상 변화를 실시간 반영하여 3D 형상 데이터로 가공하며; 그리고
상기 관리 서버(300)는 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 상기 철도 보강노반(100)의 침하 및 수평변위의 수렴 여부를 실시간으로 판단하여 후공정에 따른 시공 일정을 판단하여 조정하는 것을 특징으로 하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템.
A railroad reinforcement roadbed 100 composed of a ground surface 100a and a side surface 100b and measuring the shape of the railroad roadbed structure during construction;
Sensor nodes 200 installed on the ground surface 100a and side surface 100b of the railway reinforced roadbed 100, respectively, measuring the shape of the railway reinforced roadbed 100 in real time to generate measurement data; and
A management server 300 that remotely collects measurement data from the sensor node 200 through a wireless network, compares and analyzes the measurement data, accumulates integrated data, calculates construction errors, and adjusts construction schedules,
The sensor nodes 200 are installed at multiple points on the ground surface 100a and the side surface 100b of the railway reinforced roadbed 100 to form a sensor node network, and are installed in multiple sections in cross-sectional change sections requiring intensive management, so that the railway The shape of the reinforced roadbed 100 is measured in detail, and the shape change of the railroad reinforced roadbed 100 is reflected in real time according to the collected measurement data to be processed into 3D shape data; And
The management server 300 determines in real time whether the settlement and horizontal displacement of the railway reinforced roadbed 100 converge during the construction of the railway reinforced roadbed 100, and determines and adjusts the construction schedule according to the post process. A system for accumulating shape data of railway trackbed structures using sensor nodes and wireless networks.
삭제delete 제1항에 있어서, 상기 센서노드(200)는,
상기 철도 보강노반(100)의 지표면 또는 측면에 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 침하를 실시간 계측하는 침하계(210);
상기 철도 보강노반(100)의 지표면 또는 측면에 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 수평변위를 실시간 계측하는 수평변위계(220); 및
무선네트워크를 통해 상기 철도 보강노반(100)의 침하 및 수평변위에 대한 계측 데이터를 상기 관리 서버(300)에게 전송하는 무선통신모듈(230)을 포함하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템.
The method of claim 1, wherein the sensor node 200,
a settlement meter 210 installed on the ground surface or side surface of the railroad reinforced roadbed 100 to measure the settlement of the railroad reinforced roadbed 100 in real time;
a horizontal displacement meter 220 installed on the ground surface or side surface of the railway reinforced roadbed 100 to measure the horizontal displacement of the railway reinforced roadbed 100 in real time; and
A sensor node including a wireless communication module 230 for transmitting measurement data on settlement and horizontal displacement of the railway reinforced subgrade 100 to the management server 300 through a wireless network and a railway subgrade structure using a wireless network Shape data accumulation system.
제1항에 있어서,
상기 철도 보강노반(100)이 연약지반 상에 시공되는 경우, 연약지반의 프리로딩 시 프리로딩 기간을 정확하게 산정할 수 있도록 상기 센서노드(200)가 상기 철도 보강노반(100)을 실시간 계측하는 것을 특징으로 하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템.
According to claim 1,
When the railroad reinforcement roadbed 100 is constructed on soft ground, the sensor node 200 measures the railroad reinforcement roadbed 100 in real time so that the preloading period can be accurately calculated during preloading of the soft ground. Shape data accumulation system of railroad trackbed structure using sensor node and wireless network.
제1항에 있어서, 상기 관리 서버(300)는,
무선네트워크를 통해 상기 센서노드(200)로부터 상기 철도 보강노반(100)의 수평변위 및 침하에 대한 계측 데이터를 수집하는 계측 데이터 수집부(310);
상기 계측 데이터 수집부(310)에서 수집된 계측 데이터와 비교할 수 있도록 상기 철도 보강노반(100)의 설계 데이터와 시공 데이터 및 상기 철도 보강노반(100)의 시공 현장에 대한 기후 데이터를 비교 데이터로 수집하는 비교 데이터 수집부(320);
상기 계측 데이터를 상기 비교 데이터와 비교하여 상기 철도 보강노반(100)의 형상 데이터로 가공하는 형상 데이터 가공부(330);
상기 계측 데이터 및 상기 비교 데이터를 비교 분석하는 데이터 분석부(340);
상기 데이터 분석부(340)에서 분석된 데이터를 통합 데이터로 축적하는 통합 데이터 축적부(350);
상기 통합 데이터로부터 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 시공오차를 산정하는 시공오차 산정부(370); 및
상기 시공오차 산정부(370)에서 산정된 시공오차에 대응하여 시공 일정을 조정하는 시공 일정 조정부(380)를 포함하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템.
The method of claim 1, wherein the management server 300,
a measurement data collection unit 310 that collects measurement data on horizontal displacement and settlement of the railway reinforced roadbed 100 from the sensor node 200 through a wireless network;
Collect design data and construction data of the railroad reinforced roadbed 100 and climate data on the construction site of the railroad reinforced roadbed 100 as comparison data so that they can be compared with the measurement data collected by the measurement data collection unit 310 Comparison data collection unit 320 to;
a shape data processing unit 330 that compares the measurement data with the comparison data and processes the shape data of the railway reinforced subgrade 100;
a data analysis unit 340 that compares and analyzes the measurement data and the comparison data;
an integrated data accumulator 350 for accumulating the data analyzed by the data analyzer 340 as integrated data;
a construction error calculation unit 370 that calculates a construction error during construction of the railway reinforced subgrade 100 from the integrated data; and
A shape data accumulation system of a railway trackbed structure using a sensor node and a wireless network including a construction schedule adjustment unit 380 that adjusts a construction schedule in response to the construction error calculated by the construction error calculation unit 370.
삭제delete 제5항에 있어서, 상기 비교 데이터 수집부(320)는,
상기 계측 데이터와 비교하기 위한 설계 데이터를 수집하는 설계 데이터 수집부(321);
상기 계측 데이터와 비교하기 위한 시공 데이터를 수집하는 시공 데이터 수집부(322); 및
상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 현장 기후 데이터를 실시간 수집하는 기후 데이터 수집부(323)를 포함하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템.
The method of claim 5, wherein the comparison data collection unit 320,
a design data collection unit 321 that collects design data for comparison with the measurement data;
a construction data collection unit 322 that collects construction data for comparison with the measurement data; and
A shape data accumulation system of a railway roadbed structure using a sensor node including a climate data collection unit 323 that collects on-site climate data in real time during the construction of the railway reinforced roadbed 100 and a wireless network.
제5항에 있어서,
상기 계측 데이터, 상기 비교 데이터 및 상기 축적된 통합 데이터를 각각 저장하는 통합정보 DB(360)를 추가로 포함하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템.
According to claim 5,
A system for accumulating shape data of a railway trackbed structure using a sensor node and a wireless network, further comprising an integrated information DB (360) for storing the measurement data, the comparison data, and the accumulated integrated data, respectively.
제1항에 있어서,
현장 관리자가 소지한 단말로서, 무선네트워크를 통해 상기 관리 서버(300)로부터 축적된 통합 데이터, 시공오차 데이터 및 시공 일정 데이터를 제공받는 현장 단말(400)을 추가로 포함하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템.
According to claim 1,
As a terminal possessed by a site manager, a sensor node and a wireless network additionally including a site terminal 400 receiving integrated data, construction error data, and construction schedule data accumulated from the management server 300 through a wireless network. A system for accumulating shape data of a railway trackbed structure using
제1항에 있어서,
상기 관리 서버(300)의 비교 데이터 수집부(320)에게 상기 철도 보강노반(100)의 설계에 따른 설계 데이터를 제공하는 설계처(500);
상기 관리 서버(300)의 비교 데이터 수집부(320)에게 상기 철도 보강노반(100)의 시공에 따른 시공 데이터를 제공하는 시공사(600); 및
상기 관리 서버(300)의 비교 데이터 수집부(320)에게 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 현장의 기후 데이터를 실시간 제공하는 기상청(700)을 추가로 포함하되,
상기 관리 서버(300)는 상기 수집된 설계 데이터, 시공 데이터 및 기후 데이터를 상기 계측 데이터와 비교하여 통합 데이터를 축적하는 것을 특징으로 하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 시스템.
According to claim 1,
a design agency 500 that provides design data according to the design of the railroad reinforced roadbed 100 to the comparison data collection unit 320 of the management server 300;
a construction company 600 providing construction data according to the construction of the railway reinforced roadbed 100 to the comparison data collection unit 320 of the management server 300; and
The Korea Meteorological Administration 700 provides real-time climate data of the site during the construction of the railroad reinforced roadbed 100 to the comparison data collection unit 320 of the management server 300,
The management server 300 compares the collected design data, construction data, and climate data with the measurement data to accumulate integrated data.
a) 철도 보강노반(100)의 지표면(100a)과 측면(100b)에 센서노드(200)를 설치하는 단계;
b) 철도 노반구조물의 시공중 상기 센서노드(200)가 철도 보강노반(100)의 침하 및 수평변위를 실시간 계측하는 단계;
c) 관리 서버(300)가 무선네트워크를 통해 상기 센서노드(200)로부터 각각 계측 데이터를 수집하는 단계;
d) 상기 관리 서버(300)가 비교 데이터를 수집하여 계측 데이터에 대응하는 철도 보강노반(100)의 형상 데이터를 형성하는 단계;
e) 상기 관리 서버(300)가 상기 계측 데이터 및 비교 데이터를 분석하는 단계;
f) 상기 관리 서버(300)가 분석된 데이터에 기반하여 통합 데이터를 축적하는 단계; 및
g) 상기 관리 서버(300)가 시공오차를 산정하고 시공 일정을 조정하는 단계를 포함하되,
상기 센서노드(200)는 상기 철도 보강노반(100)의 지표면(100a) 및 측면(100b)의 다지점에 설치되어 센서노드 네트워크를 형성하고, 집중관리가 필요한 단면변화구간에 다수 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 형상을 상세 계측하고, 상기 수집된 계측 데이터에 따라 상기 철도 보강노반(100)의 형상 변화를 실시간 반영하여 3D 형상 데이터로 가공하며; 그리고
상기 관리 서버(300)는 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 상기 철도 보강노반(100)의 침하 및 수평변위의 수렴 여부를 실시간으로 판단하여 후공정에 따른 시공 일정을 판단하여 조정하는 것을 특징으로 하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 방법.
a) installing sensor nodes 200 on the ground surface 100a and the side surface 100b of the railway reinforced roadbed 100;
b) measuring, by the sensor node 200, the settlement and horizontal displacement of the railway reinforced subgrade 100 in real time during construction of the railway subgrade structure;
c) collecting, by the management server 300, measurement data from each of the sensor nodes 200 through a wireless network;
d) forming, by the management server 300, shape data of the railway reinforced roadbed 100 corresponding to measurement data by collecting comparison data;
e) analyzing the measurement data and comparison data by the management server 300;
f) accumulating integrated data based on the analyzed data by the management server 300; and
g) the management server 300 calculating the construction error and adjusting the construction schedule,
The sensor nodes 200 are installed at multiple points on the ground surface 100a and the side surface 100b of the railway reinforced roadbed 100 to form a sensor node network, and are installed in multiple sections in cross-sectional change sections requiring intensive management, so that the railway The shape of the reinforced roadbed 100 is measured in detail, and the shape change of the railroad reinforced roadbed 100 is reflected in real time according to the collected measurement data to be processed into 3D shape data; And
The management server 300 determines in real time whether the settlement and horizontal displacement of the railway reinforced roadbed 100 converge during the construction of the railway reinforced roadbed 100, and determines and adjusts the construction schedule according to the post process. A method for accumulating shape data of railroad trackbed structures using sensor nodes and wireless networks.
삭제delete 제11항에 있어서, 상기 센서노드(200)는,
상기 철도 보강노반(100)의 지표면 또는 측면에 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 침하를 실시간 계측하는 침하계(210);
상기 철도 보강노반(100)의 지표면 또는 측면에 설치되어 상기 철도 보강노반(100)의 수평변위를 실시간 계측하는 수평변위계(220); 및
무선네트워크를 통해 상기 철도 보강노반(100)의 침하 및 수평변위에 대한 계측 데이터를 상기 관리 서버(300)에게 전송하는 무선통신모듈(230)을 포함하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 방법.
The method of claim 11, wherein the sensor node 200,
a settlement meter 210 installed on the ground surface or side surface of the railroad reinforced roadbed 100 to measure the settlement of the railroad reinforced roadbed 100 in real time;
a horizontal displacement meter 220 installed on the ground surface or side surface of the railway reinforced roadbed 100 to measure the horizontal displacement of the railway reinforced roadbed 100 in real time; and
A sensor node including a wireless communication module 230 for transmitting measurement data on settlement and horizontal displacement of the railway reinforced subgrade 100 to the management server 300 through a wireless network and a railway subgrade structure using a wireless network How to accumulate shape data.
제11항에 있어서,
상기 철도 보강노반(100)이 연약지반 상에 시공되는 경우, 연약지반의 프리로딩 시 프리로딩 기간을 정확하게 산정할 수 있도록 상기 센서노드(200)가 상기 철도 보강노반(100)을 실시간 계측하는 것을 특징으로 하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 방법.
According to claim 11,
When the railroad reinforcement roadbed 100 is constructed on soft ground, the sensor node 200 measures the railroad reinforcement roadbed 100 in real time so that the preloading period can be accurately calculated during preloading of the soft ground. A method for accumulating shape data of a railroad trackbed structure using a characterized sensor node and a wireless network.
제11항에 있어서, 상기 관리 서버(300)는,
무선네트워크를 통해 상기 센서노드(200)로부터 상기 철도 보강노반(100)의 수평변위 및 침하에 대한 계측 데이터를 수집하는 계측 데이터 수집부(310);
상기 계측 데이터 수집부(310)에서 수집된 계측 데이터와 비교할 수 있도록 상기 철도 보강노반(100)의 설계 데이터와 시공 데이터 및 상기 철도 보강노반(100)의 시공 현장에 대한 기후 데이터를 비교 데이터로 수집하는 비교 데이터 수집부(320);
상기 계측 데이터를 상기 비교 데이터와 비교하여 상기 철도 보강노반(100)의 형상 데이터로 가공하는 형상 데이터 가공부(330);
상기 계측 데이터 및 상기 비교 데이터를 비교 분석하는 데이터 분석부(340);
상기 데이터 분석부(340)에서 분석된 데이터를 통합 데이터로 축적하는 통합 데이터 축적부(350);
상기 통합 데이터로부터 상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 시공오차를 산정하는 시공오차 산정부(370); 및
상기 시공오차 산정부(370)에서 산정된 시공오차에 대응하여 시공 일정을 조정하는 시공 일정 조정부(380)를 포함하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 방법.
The method of claim 11, wherein the management server 300,
a measurement data collection unit 310 that collects measurement data on horizontal displacement and settlement of the railway reinforced roadbed 100 from the sensor node 200 through a wireless network;
Collect design data and construction data of the railroad reinforced roadbed 100 and climate data on the construction site of the railroad reinforced roadbed 100 as comparison data so that they can be compared with the measurement data collected by the measurement data collection unit 310 Comparison data collection unit 320 to;
a shape data processing unit 330 that compares the measurement data with the comparison data and processes the shape data of the railway reinforced subgrade 100;
a data analysis unit 340 that compares and analyzes the measurement data and the comparison data;
an integrated data accumulator 350 for accumulating the data analyzed by the data analyzer 340 as integrated data;
a construction error calculation unit 370 that calculates a construction error during construction of the railway reinforced subgrade 100 from the integrated data; and
A method for accumulating shape data of a railroad trackbed structure using a sensor node and a wireless network including a construction schedule adjustment unit 380 that adjusts a construction schedule in response to the construction error calculated by the construction error calculation unit 370.
삭제delete 제15항에 있어서, 상기 비교 데이터 수집부(320)는,
상기 계측 데이터와 비교하기 위한 설계 데이터를 수집하는 설계 데이터 수집부(321);
상기 계측 데이터와 비교하기 위한 시공 데이터를 수집하는 시공 데이터 수집부(322); 및
상기 철도 보강노반(100)의 시공 중 현장 기후 데이터를 실시간 수집하는 기후 데이터 수집부(323)를 포함하는 센서노드와 무선네트워크를 이용한 철도노반 구조물의 형상 데이터 축적 방법.
The method of claim 15, wherein the comparison data collection unit 320,
a design data collection unit 321 that collects design data for comparison with the measurement data;
a construction data collection unit 322 that collects construction data for comparison with the measurement data; and
A method for accumulating shape data of a railway roadbed structure using a sensor node including a climate data collection unit 323 that collects on-site climate data in real time during the construction of the railway reinforced roadbed 100 and a wireless network.
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