KR102615082B1 - 저수지 및 하천 제방 관리를 위한 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템 및 이의 실행 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 저수지 및 하천 제방 관리를 위한 매립형 복합 IoT 센서 장치와 통신하는 통합 계측 모니터링 서버는 상기 매립형 복합 IoT 센서 장치로부터 수신된 복수의 측정 데이터를 이용하여 센서별 데이터베이스를 구축하는 측정 데이터 저장 관리부, 상기 센서별 데이터베이스에 저장된 센서별 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행하는 센싱 데이터 보정부, 센서별 데이터베이스에 저장된 센싱 데이터를 이용하여 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정하는 안전도 평가부를 포함한다.
Description
본 발명은 저수지 및 하천 제방 관리를 위한 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템 및 이의 실행 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 지하 매설물에 대한 복수의 계측 데이터를 이용하여 지하 매설물을 모니터링할 수 있도록 하는 저수지 및 하천 제방 관리를 위한 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템 및 이의 실행 방법에 관한 것이다.
시설물의 유지관리의 가장 기본이 되는 행위는 시설물의 현재 상태를 정확하게 파악하는 점검행위로서, 시설물의 손상이 확대되는 것을 방지하고, 시설물 이용자의 피해 발생을 방지하기 위해서 시설물의 이상 발생 즉시 상태를 파악하는 것이 중요하며, 경제적 이유 등에 의해 주기를 갖는 점검을 하는 경우에도 점검의 주기는 짧은 것이 바람직하다.
또한, 주요 사회기반시설물에 대한 주기적인 안전점검이 이루어지고 있으나, 주로 점검자에 의해 접근 가능한 지점에 대한 육안검사 수준에 머무르고 있으며, 또한, 점검에 필요한 인력과 자원의 부족 및 접근이 불가능한 시설물에 대한 점검의 어려움 등으로 인하여 점검주기가 제한되는 것이 현실이다.
예를 들면, 국내의 경우, 노후화된 교량 숫자가 급격하게 증가하면서 정기점검 수요와 횟수도 증가하고 있는데, 이러한 점검의 상당한 부분이 육안으로 진행되고 있다.
또한, 시설물은 증가하고 있는 반면에 우리나라가 고령사회로 진입하면서 안전점검에 필요한 인력을 확보하여 적기에 시설물에 대한 안전점검을 실시하는 것은 불가능하다고 할 수 있다.
특히, 최근에는 대형 시설물이 증가함에 따라 점검자가 시설물에 근접하여 점검하는데 접근성에 한계가 있어 자동화 및 장비를 이용한 점검의 필요성이 증가하고 있다.
향후 급격한 시설 노후화로 관리비용 급증이 예상되나, 이를 대비한 중장기적 목표설정과 선제적 투자 계획은 미비할 실정이며, 신규 건설 사업 위주에서 유지관리 투자 확대로 패러다임의 전환이 필요하다.
식량 주권을 위한 핵심 농업생산기반시설인 전국 저수지 가운데 절반 이상이 노후화로 인해 보수 및 보강이 절실하며 특히 저수지의 붕괴위험이 클수록 긴급 보수 보강이 시급한데도 예산의 부족으로 정비사업이 어려운 실정이다.
우리나라 17,300여 개의 저수지 중 70% 이상이 설계수명이 60년을 넘긴 노후화된 시설이며, 특히 저수지 관리 주체가 한국농어촌공사와 지자체로 이원화되어 있어 대형재난사고의 위험이 큰 상황이다. 특히, 지자체의 경우 도로·상하수도 등 시설별 건설관리 조직이나 재난대응 조직 위주로 구성, 노후 기반시설 총괄관리를 뒷받침할 수 있는 체계는 미비한 실정이다.
최근 홍수재해로 인한 제방 붕괴 유형 중 비교적 큰 비중(약 40%)을 차지하고 있는 침식피해의 대부분(96.7%)은 급경사 및 급격한 만곡부에 발생하고 있다. 명확한 수리학적 대책 미비로 반복되는 홍수피해에 노출되어 있어 시설물의 안전 관리 체계 확립 및 보강이 요구되고 있다.
한편, 관련지침에 근거하여 최근 국내 제방 또는 저수지의 침식 보강 대책은 주로 하천설계기준·(국토교통부, 2018)을 참고하고 있는데, 설계 방법에 대한 구체적인 기술 없이 각 설계 요소별 주의사항 및 설치범위 등 최소기준만이 제시되어 있는 실정이다. 이로 인해, 홍수 등의 기상변화에 의한 신속대처에 한계가 있고 반복적인 피해가 빈번하게 발생하고 있는 상황이다.
반면, 지난 10여 년 동안에 세계 주요 선진국들은 IoT, AI, Sensor 및 5G 기술 등의 4차산업 혁명 기술의 개발 및 적용을 통해 경제발전과 국가안보는 물론 재해예방 및 경감을 실현하고 있다.
특히, 최근에 급속하게 발전하고 있고 빅데이터 기술 및 AI기술의 활용범위가 넓어지고 있고 차세대 네트워크 기술인 5G기술과 융합되어 활용될 경우 자연재해에 대한 인간의 대응능력은 눈부시게 발전할 것이 분명하다.
이러한 사회적/시대적인 요구사항에서 노후 저수지 및 하천제방과 같은 시설물을 대상으로 이러한 첨단기술을 활용하기 위해서는 여러 가지 한계와 어려움이 존재하는데 그것은 무엇보다 첨단기술의 적용대상 시설들이 모두 이미 사용 중인 "기존 시설물들"이라는 것이다.
따라서, 최근의 전 지구적 기후변화의 영향이 고려가 가능하고 기존 수변 인프라 시설물이 갖는 4차 산업 혁명기술의 적용성 한계를 어느 한도 내에서 극복이 가능한 실시간 안전도 평가 및 RISK 정보 제공 시스템 및 통합 안전관리 시스템의 개발이 필요하다.
본 발명은 지하 매설물에 대한 복수의 계측 데이터를 이용하여 지하 매설물을 모니터링할 수 있도록 하는 저수지 및 하천 제방 관리를 위한 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템 및 이의 실행 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 작용 외적 하중과 내적 응력 조건이 급격하게 변동되는 경우에 저수지나 하천제방의 안전도의 변화를 예측할 수 있어 불확실성이 크고 변동이 심한 홍수나 지진 등의 자연재해의 영향을 받는 저수지나 하천제방을 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템 및 이의 실행 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 홍수나 지진으로 인한 자연재해 발생 조건에서 저수지나 하천제방의 안전도를 실시간으로 평가하여 대응할 수 있도록 하는 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템 및 이의 실행 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위한 측정을 위한 매설 위치에 매립되어 노후화된 저수지, 하천제방을 포함한 시설물을 모니터링하는 매립형 복합 IoT 센서 장치, 매립형 복합 IoT 센서 장치로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스에 센싱 데이터를 저장하는 통합 계측 모니터링 서버를 포함하며, 상기 매립형 복합 IoT 센서 장치는 시설물에 대한 정보를 센싱한 후 센싱 데이터를 생성하고, 센싱 데이터 및 식별자 정보를 포함하는 측정 메시지를 통합 계측 모니터링 서버에 제공하는 센서, 복수개의 매립형 복합 IoT 센서 장치가 서로 연결되어 데이터가 송수신되는 통신부 및 센서와 통신부의 작동상태를 제어하는 제어부를 포함하다.
일 실시예에서, 측정을 위한 매설 위치에 매립되어 노후화된 저수지, 하천제방을 포함한 시설물을 모니터링하는 매립형 복합 IoT 센서 장치, 매립형 복합 IoT 센서 장치로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스에 센싱 데이터를 저장하는 통합 계측 모니터링 서버를 포함하며, 상기 통합 계측 모니터링 서버는 상기 매립형 복합 IoT 센서 장치로부터 수신된 복수의 측정 데이터를 이용하여 센서별 데이터베이스를 구축하는 측정 데이터 저장 관리부, 상기 센서별 데이터베이스에 저장된 센서별 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행하는 센싱 데이터 보정부, 센서별 데이터베이스에 저장된 센싱 데이터를 분석하고 안전도의 등급을 결정하기 위한 안전도 분석 수치를 산출하고 안전등급 분류와 매칭하여 안전도의 등급을 결정하는 안전도 평가부를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 안전도 평가부는 기저장된 알고리즘에 의해 센서별 데이터베이스에 저장된 센싱 데이터를 분석하고 위험등급에 따른 안전도 분석 수치를 산출하며, 산출된 안전도 분석 수치와 기 분류된 위험등급 분류를 매칭하여 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 안전도 평가부는 미리 정의된 점검 목표 별 센서의 종류를 기초로 점검 목표에 해당하는 센서의 종류를 결정하고, 상기 결정된 센서의 데이터베이스에서 센싱 데이터를 추출한 하여 분석 알고리즘에 의해 산출된 안전도 분석 수치와 안전등급의 분류수치를 매칭하여 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 센싱 데이터 보정부는 특정 시간 간격으로 수신되는 시간 계열에 따른 센서별 센싱 데이터를 좌표 상에 그래프로 표시하며, 그래프를 특정 간격으로 분할하여 분할 그래프를 생성한 후 분할 그래프 사이를 비교하여 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행할 수 있다.
또한 이러한 목적을 달성하기 위한 저수지 및 하천 제방 관리를 위한 매립형 복합 IoT 센서 장치와 통신하는 통합 계측 모니터링 서버에서 실행되는 저수지 및 하천 제방 관리 방법은 상기 매립형 복합 IoT 센서 장치로부터 수신된 복수의 측정 데이터를 이용하여 센서별 데이터베이스를 구축하는 단계, 상기 센서별 데이터베이스에 저장된 센서별 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행하는 단계, 매립형 복합 IoT 센서 장치가 설치된 시점의 지하 매설물의 기준 데이터를 시간의 흐름 및 환경 변화에 따라 보정하는 단계 및 센서별 데이터베이스에 저장된 센싱 데이터를 분석하고 안전도의 등급을 결정하기 위한 안전도 분석 수치를 산출하고 안전등급 분류와 매칭하여 안전도의 등급을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 센서별 데이터베이스에 저장된 센싱 데이터를 분석하고 안전도의 등급을 결정하기 위한 안전도 분석 수치를 산출하고 안전등급 분류와 매칭하여 안전도의 등급을 결정하는 단계는 안전도 평가부의 기저장된 알고리즘에 의해 센서별 데이터베이스에 저장된 센싱 데이터를 안전도 분석 수치로 산출하는 단계 및 상기 산출된 안전도 분석 수치와 기 분류된 위험등급 분류를 매칭하여 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 센서별 데이터베이스에 저장된 센싱 데이터 및 센서 기준 데이터를 비교하여 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정하는 단계는 미리 정의된 점검 목표 별 센서의 종류를 기초로 점검 목표에 해당하는 센서의 종류를 결정하는 단계 및 상기 결정된 센서의 데이터베이스에서 센싱 데이터를 추출한 후 상기 센싱 데이터 각각과 센서 기준 데이터를 비교하여 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 센서별 데이터베이스에 저장된 센서별 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행하는 단계는 특정 시간 간격으로 수신되는 시간 계열에 따른 센서별 센싱 데이터를 좌표 상에 그래프로 표시하는 단계 및 상기 그래프를 특정 가격으로 분할하여 분할 그래프를 생성한 후 분할 그래프 사이를 비교하여 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행하는 단계를 포함한다.
한편 본 명세서에 개시된 기술에 관한 설명은 단지 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 개시된 기술의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 개시된 기술의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 개시된 기술에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
또한 본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다. "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소로 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
나아가 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 노후 저수지, 하천 제방 등의 시설물에 대한 복수의 계측 데이터를 이용하여 시설물을 모니터링할 수 있도록 하는 시설물 관리에 용이한 장점이 있다.
또한 본 발명에 의하면, 작용 외적 하중과 내적 응력 조건이 급격하게 변동되는 경우에 저수지나 하천제방의 안전도의 변화를 예측할 수 있어 불확실성이 크고 변동이 심한 홍수나 지진 등의 자연재해의 영향을 받는 저수지나 하천제방을 효율적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다.
또한 본 발명에 의하면, 홍수나 지진으로 인한 자연재해 발생 조건에서 저수지나 하천제방의 안전도를 실시간으로 평가하여 대응할 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 저수지 및 하천 제방 관리를 위한 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 매립형 복합 IoT 센서 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 매립형 복합 IoT 센서 장치의 사용예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 계측 모니터링 서버의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 매립형 복합 IoT 센서 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 매립형 복합 IoT 센서 장치의 사용예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 계측 모니터링 서버의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
이하, 본 발명이 속하는 선호적인 실시예를 참고로 하여 더욱 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 저수지 및 하천 제방 관리를 위한 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 저수지 및 하천 제방 관리를 위한 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템은 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N) 및 통합 계측 모니터링 서버(200)를 포함한다.
매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)는 노후화된 저수지, 하천제방을 포함한 시설물을 대상으로 모니터링하는 센서이다. 이러한 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)는 하나의 센서로 구성되어 있다.
예를 들어 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)는 간극 수압계, 토압계, 지하수위계, 함수비계, 변위계, 이벤트 센서, 지중경사계 등의 센서로 각각 구성되며, 이를 서로 조합하여 시설물을 센싱한다.
매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)는 도 3에 도시된 바와 같이, 측정을 위한 매설 위치에 각기 다른 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)가 매립되어 매립 시설물에 대한 정보를 센싱한다. 이때 매설 위치는 안전도 평가에 영향을 주는 곳으로 미리 정의되어 있을 수 있다.
매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)는 시설물에 대한 정보를 센싱한 후 센싱 데이터를 생성하고, 센싱 데이터 및 식별자 정보를 포함하는 측정 메시지를 통합 계측 모니터링 서버(200)에 제공한다.
통합 계측 모니터링 서버(200)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신되는 복수의 측정 데이터를 이용하여 가변형 데이터베이스를 구축한다.
먼저, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스에 센싱 데이터를 저장한다. 이를 위해, 통합 계측 모니터링 서버(200)에는 센서의 식별자 정보 별로 데이터베이스가 존재한다.
일 실시예에서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 간극 수압계에 해당하는 경우 간극 수압계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스에 센싱 데이터를 저장한다.
다른 일 실시예에서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 토압계에 해당하는 경우 토압계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스에 센싱 데이터를 저장한다.
또 다른 일 실시예에서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 지하수위계에 해당하는 경우 지중경사계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스에 센싱 데이터를 저장한다.
또 다른 일 실시예에서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 함수비계에 해당하는 경우 함수비계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스에 센싱 데이터를 저장한다.
또 다른 일 실시예에서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 변위계에 해당하는 경우 변위계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스에 센싱 데이터를 저장한다.
또 다른 일 실시예에서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 이벤트 센서에 해당하는 경우 이벤트 센서의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스에 센싱 데이터를 저장한다.
또 다른 일 실시예에서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 지하 수위계에 해당하는 경우 지하 수위계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스에 센싱 데이터를 저장한다.
그 후, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 센서별 데이터베이스에 저장된 센서별 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행한다.
보다 구체적으로, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 특정 시간 간격으로 수신되는 시간 계열에 따른 센서별 센싱 데이터를 좌표 상에 그래프로 표시하며, 그래프를 특정 가격으로 분할하여 분할 그래프를 생성한 후 분할 그래프 사이를 비교하여 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행할 수 있다.
일 실시예에서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 분할 그래프 중 어느 하나의 분할 그래프를 기준 그래프로 결정하고 기준 그래프 및 다른 분할 그래프 사이의 차이 주파수가 특정 주파수 이상 또는 이하면 기준 그래프 및 다른 분할 그래프 사이의 평균 값으로 기준 그래프의 주파수를 변경할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 분할 그래프 중 어느 하나의 분할 그래프를 기준 그래프로 결정하고 기준 그래프 및 다른 분할 그래프 사이의 차이 주파수가 특정 주파수 이상 또는 이하이면 해당 분할 그래프를 삭제처리하거나 또는 보정처리한다.
또한, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 센서 기준 데이터 및 센서별 데이터베이스에 저장된 센서별 센싱 데이터를 비교하여 지하 매설물의 상태를 예측한다.
이때, 센서 기준 데이터는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)가 지하 매설물의 상태가 정상일 때의 기준 데이터를 의미한다. 상기의 센서 기준 데이터는 지하 매설물이 설치된 위치, 지하 매설물의 매립 기간, 지하 매설물이 매립된 위치에 해당하는 곳의 지상 환경 변화, 지하 매설물이 매립된 위치에 해당하는 곳의 지하 환경 예측 변화 등에 따라 변경될 수 있다.
이를 위해, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 지하 매설물의 설치 당시에 측정된 센싱 데이터를 센서 기준 데이터로 결정하며, 지하 매설물의 매립 기간, 지하 매설물이 매립된 위치에 해당하는 곳의 지상 환경 변화, 지하 매설물이 매립된 위치에 해당하는 곳의 지하 환경 예측 변화에 따라 서로 다른 가중치를 주어 안전도 등급을 결정할 수 있다.
그 후, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 센서별 데이터베이스에 저장된 센싱 데이터를 기 저장된 분석 알고리즘에 의해 분석하여 안전도 분석 수치를 산출하고, 소정의 범위만큼의 수치를 가지며 각각의 범위에 대응하는 등급으로 분류된 위험등급 분류수치와 매칭하며, 위험등급 분류수치 내에 안전도 분석 수치가 포함될 경우에는 해당 위험등급으로 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정한다.
이때, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 센서별 데이터베이스 중 점검 목표에 따라 복수의 센서별 데이터베이스 각각에서 추출한 서로 다른 종류의 센싱 데이터 각각은 기 저장된 분석 알고리즘에 의해 안전도 분석 수치로 산출되며, 소정의 범위만큼의 수치를 가지며 각각의 범위에 대응하는 등급으로 분류된 위험등급 분류수치와 매칭하여 해당 하는 위험등급으로 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정할 수 있다.
이를 위해, 점검 목표 별로 이용되는 복수의 센서의 종류가 미리 정의되어 있을 수 있다. 예를 들어, 점검 목표가 사면 기울기, 침투 수량 등인 경우 사면 기울기를 점검하기 위해 이용되는 복수의 센서의 종류, 침투 수량을 점검하기 위해 이용되는 복수의 센서의 종류가 미리 정의되어 있을 수 있다.
따라서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 시설물의 현장 상태, 노후도 등을 고려하여 소정의 범위만큼의 수치를 가지며 각각의 범위에 대응하는 등급으로 분류된 위험등급 분류수치를 정의하고, 미리 정의된 점검 목표 별 센싱 데이터의 종류 데이터베이스를 기초로 점검 목표에 해당하는 센서의 종류를 결정하고, 결정된 센서의 데이터베이스에서 센싱 데이터를 기 저장된 분석 알고리즘을 이용하여 안전도 분석 수치를 산출하게 되며, 산출된 안전도 분석 수치와 위험등급 분류수치를 서로 매칭하여 위험등급 분류수치와 안전도 분석 수치가 일치하는 위험등급으로 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 점검 목표에 해당하는 센서가 하나인 경우 해당 센서의 데이터베이스에서 센싱 데이터를 추출하여 기 저장된 분석 알고리즘에 의해 산출된 안전도 분석 수치를 기초로 하여 소정의 범위만큼의 수치를 가지는 위험등급과 매칭하여 위험등급 분류수치와 안전도 분석 수치가 일치하는 위험등급으로 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 점검 목표에 해당하는 센서가 복수의 개인 경우 어느 하나의 센서의 데이터베이스에서 추출된 센싱 데이터의 안전도 분석 수치와 나머지 하나의 센서의 데이터베이스에서 추출된 센싱 데이터의 안전도 분석 수치의 평균 값에 의해 안전도의 등급을 변경할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 매립형 복합 IoT 센서 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)는 센서(110), 통신부(120) 및 제어부(130)를 포함한다.
센서(110)는 간극 수압계, 토압계, 지하수위계, 함수비계, 변위계, 이벤트 센서, 지중경사계 등과 같은 센서 중 어느 하나의 센서를 포함할 수 있다.
센서(110)는 시설물에 대한 정보를 센싱한 후 센싱 데이터를 생성하고, 센싱 데이터 및 식별자 정보를 포함하는 측정 메시지를 통합 계측 모니터링 서버(200)에 제공한다.
한편 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)의 통신부(120)는 유선통신으로 구성되거나 또는 와이파이(wi-fi), 블루투스, 비콘 및 그 외 무선통신장비 중 하나를 사용 환경 및 목적에 따라 선택하여 사용하거나, 유선과 무선을 서로 혼합하여 사용하는 할 수 있다.
이때 통신부(120)는 복수개로 구성되는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)를 서로 연결하여 인공신경망의 형태로 구성됨으로써 각각의 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)가 서로 유기적으로 연결되어 지속적으로 통신할 수 있다.
또한 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)는 생활방수 및 방진이 되도록 구성되어 시설물 내의 환경변화에도 안정적으로 작동할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 계측 모니터링 서버의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4를 참조하면, 통합 계측 모니터링 서버(200)는 측정 데이터 저장 관리부(210), 데이터베이스(220_1~220_N), 센싱 데이터 보정부(230), 기준 센서 데이터 보정부(240), 안전도 평가부(250) 및 제어부(260)를 포함한다.
측정 데이터 저장 관리부(210)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신되는 복수의 측정 데이터를 이용하여 가변형 데이터베이스를 구축한다.
먼저, 측정 데이터 저장 관리부(210)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스에 센싱 데이터를 저장한다. 이를 위해, 통합 계측 모니터링 서버(200)에는 센서의 식별자 정보 별로 데이터베이스가 존재한다.
일 실시예에서, 측정 데이터 저장 관리부(210)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 간극 수압계에 해당하는 경우 간극 수압계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스(220_1~220_N)에 센싱 데이터를 저장한다.
다른 일 실시예에서, 측정 데이터 저장 관리부(210)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 토압계에 해당하는 경우 토압계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스(220_1~220_N)에 센싱 데이터를 저장한다.
또 다른 일 실시예에서, 측정 데이터 저장 관리부(210)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 지하수위계에 해당하는 경우 지중경사계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스(220_1~220_N)에 센싱 데이터를 저장한다.
또 다른 일 실시예에서, 측정 데이터 저장 관리부(210)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 함수비계에 해당하는 경우 함수비계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스(220_1~220_N)에 센싱 데이터를 저장한다.
또 다른 일 실시예에서, 측정 데이터 저장 관리부(210)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 변위계에 해당하는 경우 변위계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스(220_1~220_N)에 센싱 데이터를 저장한다.
또 다른 일 실시예에서, 측정 데이터 저장 관리부(210)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 이벤트 센서에 해당하는 경우 이벤트 센서의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스(220_1~220_N)에 센싱 데이터를 저장한다.
또 다른 일 실시예에서, 측정 데이터 저장 관리부(210)는 매립형 복합 IoT 센서 장치(100_1~100_N)로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 식별자 정보가 지하 수위계에 해당하는 경우 지하 수위계의 식별자 정보에 해당하는 데이터베이스(220_1~220_N)에 센싱 데이터를 저장한다.
측정 데이터 저장 관리부(210)는 센서별 데이터베이스에 저장된 센서별 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행한다.
보다 구체적으로, 측정 데이터 저장 관리부(210)는 특정 시간 간격으로 수신되는 시간 계열에 따른 센서별 센싱 데이터를 좌표 상에 그래프로 표시하며, 그래프를 특정 가격으로 분할하여 분할 그래프를 생성한 후 분할 그래프 사이를 비교하여 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행할 수 있다.
일 실시예에서, 측정 데이터 저장 관리부(210)는 분할 그래프 중 어느 하나의 분할 그래프를 기준 그래프로 결정하고 기준 그래프 및 다른 분할 그래프 사이의 차이 주파수가 특정 주파수 이상 또는 이하면 기준 그래프 및 다른 분할 그래프 사이의 평균 값으로 기준 그래프의 주파수를 변경할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 측정 데이터 저장 관리부(210)는 분할 그래프 중 어느 하나의 분할 그래프를 기준 그래프로 결정하고 기준 그래프 및 다른 분할 그래프 사이의 차이 주파수가 특정 주파수 이상 또는 이하이면 해당 분할 그래프를 삭제처리하거나 보정처리한다.
안전도 평가부(250)에는 센싱 데이터를 분석하고 위험등급에 따른 수치를 산출하기 위한 분석 알고리즘이 기 저장되며, 분석 알고리즘에 의해 도출된 센싱 데이터의 안전도 분석 수치를 이용하여 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정한다.
보다 구체적으로 위험등급은 일정한 수치가 범위를 형성하여 여러 개의 위험등급으로 분류하게 된다. 예를 들어 위험등급은 0~100의 기준수치를 20 단위로 분류하여 '안전(0~20)', '보통(21~40)', '주의(41~60)', '위험(61~80)', '대피(81~100)' 등 5단계로 안전등급을 분류하고, 안전도 평가부(250)의 분석 알고리즘에 의해 산출된 센싱 데이터의 안전도 분석 수치가 18로 나올 경우에는 안전등급 분류의 '안전' 단계 분류수치에 매칭되어 안전 단계로 결정한다.
한편, 위험등급을 분류하는 각각의 수치와 등급단계는 시설물의 현장 상태, 노후도 등에 따라 임의적으로 변동이 가능하다.
따라서, 안전도 평가부(250)는 미리 정의된 점검 목표 별 센싱 데이터의 종류 데이터베이스를 기초로 점검 목표에 해당하는 센서의 종류를 결정하고, 결정된 센서의 데이터베이스에서 센싱 데이터를 추출하여 분석 알고리즘에 의해 산출된 안전도 분석 수치와 안전등급의 분류수치의 매칭에 따라 저수지나 하천제방의 안전도의 등급을 결정할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이행할 수 있을 것이다.
110: 센서 120: 통신부
130: 제어부
210: 측정 데이터 저장 관리부 220_1~220_N: 데이터베이스
230: 센싱 데이터 보정부 240: 기준 센서 데이터 보정부
250: 안전도 평가부 260: 제어부
130: 제어부
210: 측정 데이터 저장 관리부 220_1~220_N: 데이터베이스
230: 센싱 데이터 보정부 240: 기준 센서 데이터 보정부
250: 안전도 평가부 260: 제어부
Claims (6)
- 매설 위치에 매립되어 노후화된 저수지 및 하천제방을 포함한 시설물을 대상으로 모니터링하는 매립형 복합 IoT 센서 장치; 및
매립형 복합 IoT 센서 장치로부터 수신되는 복수의 측정 데이터를 이용하여 가변형 데이터베이스를 구축하는 통합 계측 모니터링 서버;를 포함하며,
상기 매립형 복합 IoT 센서 장치는
간극 수압계, 토압계, 지하수위계, 함수비계, 변위계, 이벤트 센서 및 지중경사계 중 어느 하나를 포함하는 센서와,
복수개의 매립형 복합 IoT 센서 장치가 인공신경망 형태를 구성하도록 서로 연결되어 각각의 매립형 복합 IoT 센서 장치가 지속적인 통신이 가능한 통신부와,
센서와 통신부의 작동상태를 제어하는 제어부를 포함하며,
상기 통합 계측 모니터링 서버는
매립형 복합 IoT 센서 장치로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 센서별 식별자 정보에 대응되는 해당 센서별 데이터베이스에 센서별 센싱 데이터를 저장하는 측정 데이터 저장 관리부와,
특정 시간 간격으로 수신되는 시간 계열에 따른 센서별 센싱 데이터를 좌표 상에 그래프로 표시하며, 그래프를 특정 간격으로 분할하여 분할 그래프를 생성한 후 분할 그래프 사이를 비교하여 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행하는 센싱 데이터 보정부와,
센서별 센싱 데이터를 분석하고 위험등급에 따른 수치를 환산하기 위한 분석 알고리즘이 기 저장되며, 기 저장된 분석 알고리즘에 의해 센서별 센싱 데이터가 안전도 분석 수치로 산출되며, 소정의 범위만큼의 수치를 가지며 각각의 범위에 대응되는 등급으로 분류된 위험등급 분류수치와 매칭하여 해당하는 위험등급으로 시설물의 안전도 등급을 결정하는 안전도 평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 센서 기준 데이터는
지하 매설물이 설치된 위치, 지하 매설물의 매립 기간, 지하 매설물이 매립된 위치에 해당하는 곳의 지상 환경 변화, 지하 매설물이 매립된 위치에 해당하는 곳의 지하 환경 예측 변화에 따라 변경되는 것을 특징으로 하는 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 통합 계측 모니터링 서버는
점검 목표에 해당하는 복수개의 센서 중 어느 하나 이상으로 구성되며, 해당 센서의 데이터베이스에서 추출된 센싱 데이터의 안전도 분석 수치와 나머지 하나의 센서의 데이터베이스에서 추출된 센싱 데이터의 안전도 분석 수치의 평균 값에 의해 안전도의 등급을 변경하는 것을 특징으로 하는 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템.
- 제1항 내지 제3항 중 어느 하나의 항에 따른 매립형 복합 IoT 센서 장치와 통시하는 통합 계측 모니터링 서버에서 실행되는 저수지 및 하천 제방을 포함한 시설물을 대상으로 모니터링하는 관리 방법에 있어서,
매립형 복합 IoT 센서 장치로부터 수신된 복수의 측정 데이터에서 식별자 정보 및 센싱 데이터를 추출하고, 센서별 식별자 정보에 대응되는 해당 센서별 데이터베이스에 센서별 센싱 데이터를 저장하여 센서별 데이터베이스를 구축하는 단계;
센서별 데이터베이스에 저장된 센서별 센싱 데이터를 대상으로 특정 시간 간격으로 수신되는 시간 계열에 따른 센서별 센싱 데이터를 좌표 상에 그래프로 표시하며, 그래프를 특정 간격으로 분할하여 분할 그래프를 생성한 후 분할 그래프 사이를 비교하여 센싱 데이터에 대한 사전 검사를 진행하는 단계;
매립형 복합 IoT 센서 장치가 설치된 시점의 지하 매설물에 대한 기준 데이터를 시간의 흐름 및 환경 변화에 따라 보정하는 단계; 및
센서별 데이터베이스에 저장된 센싱 데이터를 분석하고 시설물의 안전도 등급을 결정하기 위한 안전도 분석 수치를 산출하고, 안전등급 분류와 매칭하여 안전도의 등급을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 저수지 및 하천 제방 관리 방법.
- 제4항에 있어서,
상기 통합 계측 모니터링 서버는
센서별 데이터베이스 중 점검 목표에 따라 복수의 센서별 데이터베이스 각각에서 추출한 서로 다른 종류의 센싱 데이터 각각은 기 저장된 알고리즘에 의해 안전도 분석 수치로 산출되며, 소정의 범위만큼의 수치를 가지며 각각의 범위에 대응되는 등급으로 기분류된 위험등급 분류수치와 매칭하여 해당하는 위험등급으로 시설물의 안전도 등급을 결정하는 것을 특징으로 하는 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 저수지 및 하천 제방 관리 방법.
- 삭제
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