KR102788198B1 - 시설물을 진단하는 방법과 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 진단, 안전진단, 스마트진단, 시설물진단, 정밀안전진단 방법에 관한 것이다. 진단은 10단계로 진행되고, 진단에 DB시스템, DL시스템, AI시스템, GPT시스템, DB-DL시스템, DB-DL-AI시스템, DB-DL-AI-LLM시스템, DB-DL-AI-LLM-GPT시스템, DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT시스템, DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT-CPS시스템이 이용된다. 진단에 10종 이상의 장비가 사용되고, 진단 시에 철근탐지기, 비파괴탐사기, 자분탐사기, 초음파탐사기, 크랙게이지, 크랙측정현미경, 도막두께 측정기, 정적변형측정기, 동적변형측정기, 내공변위측정기, 시료채취기, 코아채취기, 강도시험기, 슈미트헤머, 부식도측정기, 염분측정기, 측량기, 데오도라이트, 거리측정기, 레벨측정기 등이 이용된다.

Description

시설물을 진단하는 방법과 시스템{Facility inspection method and system}

본 발명은 a) 진단, 안전진단, 스마트진단, 시설물진단, 정밀안전진단; b) 상기 중 하나에 이용되는 DB시스템, DL시스템, AI시스템, GPT시스템, DB-DL시스템, DB-DL-AI시스템, DB-DL-AI-LLM시스템, DB-DL-AI-LLM-GPT시스템, DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT시스템, DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT-CPS시스템, 철근탐지기, 비파괴탐사기, 자분탐사기, 초음파탐사기, 크랙게이지, 크랙측정현미경, 도막두께 측정기, 정적변형측정기, 동적변형측정기, 내공변위측정기, 시료채취기, 코아채취기, 강도시험기, 슈미트헤머, 부식도측정기, 염분측정기, 측량기, 데오도라이트, 거리측정기, 레벨측정기; c) 상기 DB시스템 내지 레벨측정기가 이용되는 상기 진단 내지 정밀안전진단; d) 상기 중 하나의 방법, 공법, 시설, 플랫폼, 시스템; 등에 관한 것이다.

일반적으로 공사, 건설, 건축, 현장, 공사장 등에서는 진단, 시설진단, 안전진단, 정밀안전진단 등이 수행되고 시설, 건물, 도로, 터널, 교량, 시설물, 구조물에 대해서도 진단, 시설진단, 안전진단, 정밀안전진단 등이 수행된다. 국내의 경우 시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법에 의거하여 시설물은 정기적으로 진단 또는 안전진단이 수행된다. 진단에 관한 기존 기술에는 한국 등록특허 10-2137107, 10-2137107, 10-0812565, 10-1884724, 10-2112046, 10-0763795, 일본 공보번호 01202612, 04124399, 미국 등록특허 11080535, 11112382 등이 있는 것으로 조사되었다. 기존의 기술은 1, 2 단계의 간단한 단계로 진단이 되거나 1, 2종의 장비로 진단이 수행되고 있다. 그러나 진단이 다단계로 진행되거나 또는 다종의 장비가 이용된다면 더욱 정밀한 진단이 될 것이다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 상기 진단 내지 정밀안전진단에 있어서 10단계의 다단계로 진단이 수행되고, 10종의 시스템과 15종 이상의 다종의 장비로 진단하는 방법의 구축을 목적으로 한다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명에서는 상기 DB시스템 내지 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT-CPS시스템 등 10종의 시스템과 상기 철근탐지기 내지 레벨측정기 등 15종 이상의 다종의 장비를 이용하여 10단계의 다단계로 진단하는 기술을 고안하고자 한다.

본 발명에서는 10단계의 다단계로 시설물을 진단하고, 시설물의 진단에 10종의 시스템과 15종 이상의 다종의 장비가 이용되고, 시설물의 진단 방법에 상기 DB시스템 내지 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT-CPS시스템 등과 시설물의 진단 장비에 상기 철근탐지기 내지 레벨측정기 등이 사용되어 더욱 정밀한 진단을 하는 효과를 제공한다.

본 발명의 실시예는 진단, 시설진단, 안전진단, 건물진단, 구조물진단, 시설물의 진단, 진단방법, 진단공법 등에 관한 것이다. 상기 진단은 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계, 제7단계, 제8단계, 제9단계, 제10단계로 진행된다. 상기 진단은 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계, 제7단계, 제8단계, 제9단계, 제10단계의 순으로 진행된다. 상기 진단은 제1단계 진행, 상기 제1단계의 진행 후에 제2단계 진행, 상기 제2단계의 진행 후에 제3단계 진행, 상기 제3단계의 진행 후에 제4단계 진행, 상기 제4단계의 진행 후에 제5단계 진행, 상기 제5단계의 진행 후에 제6단계 진행, 상기 제6단계의 진행 후에 제7단계 진행, 상기 제7단계의 진행 후에 제8단계 진행, 상기 제8단계의 진행 후에 제9단계 진행, 상기 제9단계의 진행 후에 제10단계 진행으로 된다.

상기 제1단계는 상기 시설물의 또는 상기 시설물 내부의 철근, 철골, 보강재 등을 또는 상기 시설물을 구성하는 콘크리트의 또는 콘크리트 내부의 철근, 철강, 철골, 보강재 등을 탐지 또는 조사하는 것이다. 상기 철근 내지 보강재 등은 상기 시설물의 내부에 또는 상기 시설물을 구성하는 콘크리트 또는 상기 시설물의 골조나 골격을 구성하는 콘크리트의 내부에 존재한다. 상기 철근 내지 보강재 등의 탐지에는 탐지기 또는 철근탐지기가 사용된다. 상기 탐지기 또는 철근탐지기에 의하여 상기 시설물 또는 콘크리트에 빔, beam, 음파, 고주파, 전자파, 레이더, 반사선 등을 조사(照射, irradiation)하여 상기 시설물 또는 콘크리트의 내부의 철근 내지 보강재 등의 개수, 굵기, 직경, 위치, 깊이, 길이, 면적, 체적 중 하나 이상이 측정된다. 상기 측정에 의하여 상기 시설물 또는 콘크리트의 내부의 존재하는 철근 내지 보강재 등의 개수, 굵기, 직경, 위치, 깊이, 길이, 면적, 체적 중 하나 이상이 탐지된다.

상기 제2단계는 상기 시설물에 대한 비파괴탐사(non destructive exploration)를 시행하는 것이다. 상기 비파괴탐사는 상기 시설물에 손상이나 파괴를 하지 않고 상기 시설물의 성질, 상태, 손상, 결함 중 하나 이상을 파악하기 위한 탐사이다. 반대로 파괴탐사(destructive exploration)는 상기 시설물을 손상이나 파괴하여 상기 시설물의 성질, 상태, 손상, 결함 중 하나 이상을 파악하는 탐사이다. 상기 비파괴탐사는 자분탐사(magnetic test)와 초음파탐사(ultrasonic test)로 수행된다. 상기 자분탐사는 상기 시설물에 교류 또는 직류를 인가하여 상기 시설물을 자화시키거나 또는 자성을 띠게 한 후 상기 인가의 부위에 철분 등의 자분(磁粉)을 뿌려 상기 인가의 부위에 결함이 존재할 경우 상기 결함 부위에 자장이 형성되어 자분이 자화되어 자극을 띠어 상기 결함의 부위에 달라붙게 되며 이때 자분이 달라붙어 밀집 되어 있는 모양이나 형태로부터 상기 시설물의 결함 부위와 크기를 파악하는 것이다. 상기 초음파탐사는 상기 시설물의 일측에 초음파를 입사시키고 상기 시설물의 타측에 도달하는 초음파의 세기를 비교하여 상기 시설물의 상태를 파악하거나, 또는 상기 시설물에 초음파를 투사하여 상기 시설물을 투과하는 초음파의 투과 속도 또는 크기로부터 상기 시설물의 결함의 크기와 위치를 탐지하는 것이다. 상기 초음파탐사에 콘크리트 초음파탐사가 포함된다. 상기 콘크리트 초음파탐사는 상기 시설물을 구성하는 콘크리트의 일측에 초음파를 발신시키고 상기 콘크리트의 타측에 도달하는 상기 초음파를 수신하여 상기 콘크리트를 통과하는 초음파의 통과속도를 측정하여 상기 콘크리트의 균열의 폭, 길이, 깊이, 강도 중 하나 이상을 탐지하는 것이다. 상기 자분탐사, 초음파탐사 및 콘크리트 초음파탐사는 동시에 시행되거나, 또는 각각 별도로 시행되거나, 또는 상기 자분탐사의 후에 초음파탐사가 시행되고, 상기 초음파탐사의 후에 상기 콘크리트 초음파탐사가 시행된다.

상기 제3단계는 상기 시설물 또는 콘크리트의 균열(crack)을 측정하는 것이다. 상기 균열의 측정은 크랙게이지(crack gauge)와 현미경으로 된다. 상기 크랙게이지는 상기 균열에 거치되거나 또는 상기 균열의 부위에 거치되어 상기 균열의 폭, 크기, 길이 중 하나 이상을 측정하는 것이다. 상기 현미경은 상기 균열에 거치되거나 또는 상기 균열의 부위에 거치되어 상기 균열의 폭을 확대하여 측정하는 것이다. 상기 현미경은 확대경이 될 수 있다. 상기 크랙게이지에 의한 상기 측정과 상기 현미경에 의한 상기 측정은 동시에 시행되거나, 또는 각각 별도로 시행되거나, 또는 상기 크랙게이지에 의한 상기 측정의 후에 상기 현미경에 의한 상기 측정이 시행된다.

상기 제4단계는 상기 시설물의 표면에 도포된 도장이나 페인트의 도막 두께를 또는 칠 두께를 측정하는 것이다. 상기 도막 두께의 측정은 도막두께 측정기에 의한다. 상기 도막두께 측정기는 도막의 두께를 측정하는 측정기이다. 이에는 자, 줄자, 스케일, scale, 스캐너, scanner, 초음파기, 버어니어, 버어니어 캘리퍼스, 초음파기를 인가하여 도막의 두께를 측정하는 장치, 도막에 거치되어 도막의 두께를 측정하는 장치, 도막을 물리고 상기 물린 정도를 수치로 표시하는 장치, 도막을 끼움하고 상기 끼움 정도를 수치로 표시하는 장치 등이 포함될 수 있다.

상기 제5단계는 상기 시설물의 변형(strain) 또는 변위(displacement)를 측정하는 것이다. 상기 변형 또는 변위의 측정은 정적변형측정기(動的變形測定器, dynamic strain meter), 동적변형측정기(定的變形測定器, static strain meter), 내공변위측정기(內空變位測定器)에 의한다. 상기 정적변형측정기, 동적변형측정기 및 내공변위측정기는 동시에 사용되거나, 또는 각각 별도로 사용되거나, 또는 상기 정적변형측정기의 사용 후에 상기 동적변형측정기가 사용되고, 상기 동적변형측정기의 사용 후에 상기 내공변위측정기가 사용된다. 상기 정적변형측정기는 상기 시설물에 하중을 작용시키지 않은 상태에서 상기 시설물에 생기는 변형의 변화를 측정하는 또는 전기적으로 측정하는 것이다. 상기 동적변형측정기는 상기 시설물에 타격, 충돌, 해머 타격, 물체 충돌 등으로 동하중을 작용시키고 이때 상기 시설물에 생기는 변형의 변화를 측정하는 또는 전기적으로 측정하는 것이다. 상기 변형의 변화를 측정하는데 펜기록오실로그래프나 전자(電磁)오실로 그래프 등이 이용된다. 상기 내공변위측정기는 상기 시설물의 내부 공간의 변위를 측정하는 것이다. 상기 내공변위측정기는 상기 시설물에 속하는 터널, 광산, 건물, 구조물, 지하철, 지하공간 등의 내부 공간의 변위, 내부 공간의 마주보는 양쪽 벽 사이의 변위, 내부 공간의 천단과 바닥면 사이의 변위, 내부 공간의 천장과 바닥 사이의 변위, 내부 공간의 2지점 이상 사이의 변위 등을 측정하는 것이다.

상기 제6단계는 상기 시설물의 시료를 또는 상기 시설물을 구성하는 일부를 채취(sampling)하는 것이다. 상기 시료, 일부 등은 시료, 일부, 시편, 샘플, sample, 시설물의 시료, 시설물의 일부, 시설물을 구성하는 시료, 시설물을 구성하는 일부 등이 해당된다. 상기 시료의 채취는 시료채취기와 코아채취기에 의한다. 상기 시료채취기(sampler)와 코아채취기(core sampler)는 동시에 사용되거나, 또는 각각 별도로 사용되거나, 또는 상기 시료채취기기의 사용 후에 상기 코아채취기가 사용된다. 상기 시료채취기는 비트, 드릴, 헤머, 쇼벨, 치즐, 망치, 천공기, 보링기 중 하나를 이용하여 상기 시설물의 시료를 또는 상기 시설물을 구성하는 일부를 채취하는 것이다. 상기 코아채취기는 선단에 비트가 장착되고 내부가 중공인 홀컵을 압력으로 회전시키면서 상기 시설물을 구성하는 콘크리트에 관입시킨후 인발하여 상기 홀컵의 내부에 채워진 상기 콘크리트의 시료를 채취하는 것이다.

상기 제7단계는 상기 시설물의 강도, 경도, 압축강도, 인잔강도, 전단강도, 일축강도, 삼축강도 등을 측정하는 것이다. 상기 강도의 측정에는 강도시험기와 슈미트헤머가 사용된다. 상기 강도시험기와 슈미트헤머는 동시에 사용되거나, 또는 각각 별도로 사용되거나, 또는 상기 강도시험기의 사용 후에 상기 슈미트헤머가 사용된다. 상기 강도시험기는 상기 채취된 시료를 이용하여 상기 시료의 강도를 측정하는 것이다. 상기 강도시험기는 상기 채취된 시료를 압축, 인장, 절삭, 전단 등을 하여 상기 시료의 강도, 압축강도, 인장강도, 절삭강도, 전단강도 등을 측정하는 것이다. 상기 시료의 강도로부터 상기 시설물의 강도가 파악된다. 상기 슈미트해머는 자신을 상기 콘크리트의 표면에 타격시켜 상기 콘크리트의 강도를 측정하는 것이다. 상기 슈미트해머는 슈미트해머, schmidt hanner, schmidt tester, 반발경도측정기, 타격되어 반발되는 성질로 콘크리트의 경도를 측정하는 측정기, 자신이나 자신의 선담팁을 콘크리트의 표면에 타격시켜 반발되는 반발력으로 콘크리트의 강도를 측정하는 장비, 자신이나 자신의 선단팁을 콘크리트 표면에 타격시켜 자신이나 상기 선단팁에 연계된 스프링의 반발력으로 콘크리트의 강도를 측정하는 것 등이다.

상기 제8단계는 상기 시설물의 부식을 또는 상기 시설물의 내부에 존재하느 철근의 부식을 측정하는 것이다. 상기 부식의 측정은 부식도측정기에 의한다. 상기 부식도측정기는 전위차법과 전기저항법이 있다. 상기 전위차법과 전기저항법은 동시에 시행되거나, 또는 각각 별도로 시행되거나, 또는 상기 전위차법의 시행 후에 상기 전기저항법이 시행된다. 상기 전위차법은 상기 시설물의 2지점 사이에 대한 전위차를 이용하여 상기 시설물의 내부에 존재하는 철근의 부식을 또는 부식상태를 측정하는 것이다. 상기 전위차법의 예로는 상기 시설물에 또는 상기 시설물을 구성하는 콘크리트의 2지점에 전기를 인가하여 상기 인가된 2지점 사이의 전위차를 이용하여 상기 시설물의 부식상태를 또는 상기 시설물을 구성하는 콘크리트 내부의 철근의 부식상태를 측정하는 것이다. 상기 전위는 電位, electric potential, 정전 포텐셜, electrostatic potential, 전류, 전압, 단위는 볼트(volt), 시간에 따라 변하지 않는 전기장에서 단위 전하가 가지게 되는 전기적 위치 에너지 등이다. 상기 전기저항법은 상기 시설물의 전기저항치를 이용하여 상기 시설물의 내부에 존재하는 철근의 부식을 또는 부식상태를 측정하는 것이다. 상기 전기저항법의 예로는 전기저항 또는 전기저항값 또는 전기저항치를 이용하여 상기 시설물을 구성하는 콘크리트 내부의 철근의 부식도 또는 부식상태를 측정하는 것, 상기 시설물의 전기저항 또는 전기저항값 또는 전기저항치을 측정하여 상기 시설물의 내부에 존재하는 철근의 부식을 또는 부식도를 또는 부식상태를 측정하는 것, 상기 시설물에 또는 상기 시설물을 구성하는 콘크리트의 2지점에 전기를 인가하여 상기 인가된 2지점 사이의 전지저항차를 이용하여 상기 시설물의 부식도 또는 부식상태를 또는 상기 시설물을 구성하는 콘크리트 내부의 철근의 부식도 또는 부식상태를 측정하는 것 등이다.

상기 제9단계는 상기 시설물의 염분을 측정하는 것이다. 상기 염분의 측정은 염분측정기에 의한다. 상기 염분측정기는 상기 시설물을 구성하는 구성물을 채취하여 상기 채취된 구성물의 염분도를 측정하는 것이다. 상기 염분측정기의 예로는 상기 시설물을 구성하는 구성물 또는 콘크리트를 채취하여 상기 채취된 구성물 또는 콘크리트의 염분도 또는 염분함유량를 측정하는 것, 전극법 또는 이온법 또는 전극 이온법으로 염분도 또는 염분함유량을 측정하는 것, 상기 시설물을 구성하는 구성물 또는 콘크리트를 채취하여 상기 채취된 구성물, 콘크리트, 구성물 분말, 콘크리트 분말, 구성물 투입 용액, 콘크리트 투입 용액 등의 염분도 또는 염분함유량를 측정하는 것 등이다. 상기 염분도 또는 염분함유량으로 부터 상기 시설물의 염분도, 염분 함유량 등이 파악된다.

상기 제10단계는 상기 시설물을 측량하는 것이다. 상기 측량에 의하여 상기 시설물의 폭, 길이, 가로, 세로, 거리, 높이, 표고, 면적, 체적, 크기, 규모, 기울기, 경사각, 경사도 중 하나 이상이 산정된다. 상기 시설물의 측량에 측량기, 데오도라이트, 거리측정기, 레벨측정기가 이용된다. 상기 측량기, 데오도라이트, 거리측정기, 레벨측정기는 동시에 사용되거나, 또는 각각 별도로 사용되거나, 또는 상기 측량기의 사용 후에 상기 데오도라이트가 사용되고 상기 데오도라이트의 사용 후에 거리측정기가 사용되고 상기 거리측정기의 사용 후에 상기 레벨측정기가 사용된다. 상기 측량기는 상기 시설물을 측량하는 것이고, 이에는 데오도라이트, 거리측정기, 레벨측정기 등이 포함될 수 있다. 상기 데오도라이트는 상기 시설물의 기울기를 측정하는 것이다. 상기 거리측정기는 상기 시설물의 2지점 간의 거리를 측정하는 것이다. 상기 레벨측정기는 상기 시설물의 높이를 또는 상기 시설물의 2지점 간의 높이를 측정하는 것이다.

상기 진단에 상기 철근의 탐지, 비파괴탐사, 균열의 측정, 도막 두께의 측정, 변형 또는 변위의 측정, 시료의 채취, 강도의 측정, 시설물의 부식 또는 철근의 부식 측정, 염분의 측정, 시설물의 측량이 포함된다. 상기 진단에 1단계 철근의 탐지, 2단계 비파괴탐사, 3단계 균열의 측정, 4단계 도막 두께의 측정, 5단계 변형 또는 변위의 측정, 6단계 시료의 채취, 7단계 강도의 측정, 8단계 시설물의 부식 또는 철근의 부식 측정, 9단계 염분의 측정, 10단계 시설물의 측량이 포함된다. 상기 진단에 상기 탐지 내지 측량 등을 하는 철근탐지기, 비파괴탐사기, 자분탐사기, 초음파탐사기, 크랙게이지, 크랙측정현미경, 도막두께 측정기, 정적변형측정기, 동적변형측정기, 내공변위측정기, 시료채취기, 코아채취기, 강도시험기, 슈미트헤머, 부식도측정기, 염분측정기, 측량기, 데오도라이트, 거리측정기, 레벨측정기 등이 이용된다. 상기 철근탐지기 내지 레벨측정기 등은 상기 진단, 탐지 내지 측량 등을 하거나, 또는 등을 하는데 사용된다.

본 발명의 실시예는 시설물을 진단하는 방법으로서, 1) 상기 진단은 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계, 제7단계, 제8단계, 제9단계, 제10단계로 진행되고, 2) 상기 제1단계 내지 제10단계에 AI모듈이 이용되고, 3) 상기 제1단계는 상기 시설물 또는 진단에 관한 자료를 수집하는 단계이고, 4) 상기 자료에 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1자료와 상기 진단을 하는 진단자에 의하여 수집된 제2자료가 포함되고, 5) 상기 제1자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함되고, 6) 상기 제2자료에 상기 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함되고, 7) 상기 제2단계는 상기 제1자료와 제2자료가 포함된 자료를 분석하는 단계이고, 8) 상기 분석은 상기 AI모듈과 진단자에 의하고, 9) 상기 제3단계는 상기 시설물을 조사하는 단계이고, 10) 상기 조사의 항목에 시설물에 대한 외관, 결함, 변형, 균열, 파손이 포함되고, 11) 상기 제3단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1조사자료와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 조사한 제2조사자료가 획득되고, 12) 상기 제1조사자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함되고, 13) 상기 제2조사자료에 상기 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함되고, 14) 상기 제4단계는 상기 시설물을 시험하는 단계이고, 15) 상기 시험에 강도시험 및 비파괴시험이 포함되고, 16) 상기 강도시험은 상기 시설물의 강도를 측정하는 시험이고, 17) 상기 비파괴시험에 초음파시험이 포함되고, 18) 상기 제4단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1시험자료와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 시험한 제2시험자료가 획득되고, 19) 상기 제1시험자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 시험자료가 포함되고, 20) 상기 제2시험자료에 상기 시설물에 대한 시험자료가 포함되고, 21) 상기 제5단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료와 하기의 제1상태평가자료, 제2상태평가자료를 이용하여 상기 시설물의 상태를 평가하는 단계이고, 22) 상기 제5단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1상태평가자료와 상기 진단자가 상기 시설물의 상태에 대하여 평가한 제2상태평가자료가 획득되고, 23) 상기 제1상태평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함되고, 24) 상기 제2상태평가자료에 상기 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함되고, 25) 상기 제6단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료와 하기의 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료를 이용하여 상기 시설물의 안전성을 평가하는 단계이고, 26) 상기 제6단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1안전성평가자료와 상기 진단자가 상기 시설물의 안정성에 대하여 평가한 제2안전성평가자료가 획득되고, 27) 상기 제1안전성평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함되고, 28) 상기 제2안전성평가자료에 상기 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함되고, 29) 상기 제7단계는 상기 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계의 내용을 이용하여 상기 시설물을 종합평가하는 단계이고, 30) 상기 종합평가는 상기 AI모듈과 진단자에 의하고, 31) 상기 종합평가에 의하여 상기 시설물의 안전등급이 결정되고, 32) 상기 안전등급은 A등급, B등급, C등급, D등급, E등급으로 구분되거나 또는 A등급, B등급, C등급, D등급, E등급 중에서 선택된 하나이고, 33) 상기 제8단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료를 이용하여 상기 시설물의 보수보강방안을 제시하는 단계이고, 34) 상기 제8단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1보수보강방안과 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 제시한 제2보수보강방안이 획득되고, 35) 상기 제1보수보강방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 보수보강방안이 포함되고, 36) 상기 제2보수보강방안에 상기 시설물에 대한 보수보강방안이 포함되고, 37) 상기 제9단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 보수보강방안을 이용하여 상기 시설물의 유지관리방안을 제시하는 단계이고, 38) 상기 제9단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1유지관리방안과 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 제시한 제2유지관리방안이 획득되고, 39) 상기 제1유지관리방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 유지관리방안이 포함되고, 40) 상기 제2유지관리방안에 상기 시설물에 대한 유지관리방안이 포함되고, 41) 상기 제10단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 보수보강방안, 유지관리방안을 이용하여 상기 시설물 또는 진단의 보고서를 작성하는 단계이고, 42) 상기 제10단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1진단보고서와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 작성한 제2진단보고서가 획득되고, 43) 상기 제1진단보고서에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 진단보고서가 포함되고, 44) 상기 제2진단보고서에 상기 시설물에 대한 진단보고서가 포함되고, 45) 상기 제2진단보고서에 상기 제2자료, 분석된 자료, 제2조사자료, 제2시험자료, 제2상태평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 제2보수보강방안, 제2유지관리방안이 수록되는 것을 특징으로 하는 시설물 진단 방법이다.

본 발명은 진단, 안전진단, 스마트진단, 시설물진단, 정밀안전진단; 상기 중 하나에 이용되는 센서, 시험기, 조사기, 계측기, 라이다, 카메라, 통신기, CPT, DB, DL, AI, LLM, GPT, IoT; 상기 센서 내지 IoT가 이용되는 상기 진단 내지 정밀안전진단; 상기 중 하나의 방법, 공법, 시설, 플랫폼, 시스템; 등에 관한 것이다. 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 상기 진단 내지 정밀안전진단에 있어서 상기 IT 내지 4차산업기술 등이 이용되는 기술, 방법, 공법, 방안, 장비, 장치, 드론, 로봇, 플랫폼, 시스템 구축을 목적으로 한다. 상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명에서는 상기 센서 내지 통신기; 상기 통신기에 연계되는 서버, 클라우드, 컴퓨터, 태블릿, 스마트폰, 컴퓨터앱, 태블릿앱, 스마트폰앱; 상기 센서 내지 스마트폰앱이 포함되는 시스템; 상기 시스템에 이용되는 상기 IT 내지 4차산업기술; 이 적용되는 상기 진단 내지 정밀안전진단 기술을 고안하고자 한다. 본 발명에서는 a) 기존에 사람이 하던 상기 진단 내지 정밀안전진단을 상기 IT 내지 4차산업기술이 수행하고, b) 상기 진단 내지 정밀안전진단에 관련되는 수단, 드론, 장비, 장치, 로봇, 센서, 카메라, 계측기, 통신장치, 통신망, 서버, 단말기, 클라우드, 빅데이터, 처리장치, 어플 등을 고안하고, c) 상기 수단 내지 어플 등에 의하여 상기 진단 내지 정밀안전진단을 하고, d) 상기 수단 내지 어플, 진단 내지 정밀안전진단 등에 의하여 무인화, 자동화, 로봇화 진단을 제공한다. 그리고 a) 최적의 진단 시스템을 고안하고, b) 상기 진단 내지 정밀안전진단에 상기 IT 내지 4차산업기술을 적용하고, c) 상기 진단 내지 정밀안전진단에 대한 적정의 관리, 대책, 대안, 기술, 방법, 공법, 방안, 시스템을 제공하는 효과를 가진다. 본 발명의 진단에는 센서, 시험기, 조사기, 계측기, 라이다, 카메라, CPT(cyber physical system), DB(database), DL(deep learning), AI(artificial intelligence), LLM(large language model), GPT(generative pre-trained transformer), IoT(internet of things) 등이 이용된다.

본 발명에서는 진단, 시설진단, 안전진단, 건물진단, 구조물진단, 시설물의 진단; 이중 하나의 시스템 또는 하나를 하는 시스템 또는 하나에 이용되는 시스템 등이 가능하다. 본 발명의 청구항 1은 진단, 시설진단, 안전진단, 건물진단, 구조물진단, 시설물의 진단, 진단방법, 진단공법 등에 관한 것이다. 상기 진단은 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계, 제7단계, 제8단계, 제9단계, 제10단계로 진행된다. 상기 진단에 시스템이 이용된다. 상기 시스템에 제1단계 시스템, 제2단계 시스템, 제3단 계시스템, 제4단계 시스템, 제5단계 시스템, 제6단계 시스템, 제7단계 시스템, 제8단계 시스템, 제9단계 시스템, 제10단계 시스템이 포함된다. 상기 제1단계는 상기 시설물 또는 진단에 관한 자료를 수집하는 단계이고, 상기 제1단계에서는 상기 제1단계 시스템이 이용되고, 상기 제1단계 시스템은 상기 시설물 또는 진단에 관한 자료를 수집하는 시스템이고, 상기 제1단계 시스템에 DB시스템(database system)이 포함된다. 상기 자료에 상기 DB시스템에서 제공된 제1자료와 상기 진단을 하는 진단자에 의하여 수집된 제2자료가 포함된다. 상기 BD시스템은 상기 시설물과 이격되어 구비된 플랫폼의 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 검색하여 상기 시설물이나 진단에 관한 상기 제1자료를 제공하는 시스템이다. 상기 제1자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함되고, 상기 제2자료에 상기 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함된다.

상기 제2단계는 상기 제1자료와 제2자료가 포함된 자료를 분석하는 단계이고, 상기 제2단계에서는 상기 제2단계 시스템이 이용되고, 상기 제2단계 시스템은 상기 제1자료와 제2자료가 포함된 자료를 분석하는 시스템이고, 상기 제2단계 시스템에 DL시스템(deel learning system)이 포함된다. 상기 분석은 상기 DL시스템과 진단자에 의한다. 상기 DL시스템은 상기 자료를 사전에 학습 또는 딥러닝한 후에 상기 자료를 분석하는 시스템이다. 상기 DL시스템은 상기 자료를 사전에 학습 또는 딥러닝한 후에 상기 진단에 부합되도록 상기 자료를 분석하는 시스템이다. 상기 제3단계는 상기 시설물을 조사하는 단계이다. 상기 조사의 항목에 시설물에 대한 외관, 결함, 변형, 균열, 파손이 포함된다. 상기 제3단계에서는 상기 제3단계 시스템이 이용되고, 상기 제3단계 시스템은 상기 시설물을 조사하는 시스템이고, 상기 제3단계 시스템에 AI시스템(artificial intelligence system)이 포함된다. 상기 AI시스템은 상기 학습 또는 딥러닝한 후에 습득된 지식을 가진 인공지능(artificial intelligence)을 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 자료 중에서 진단에 관한 제1조사자료를 검색하여 제공하는 시스템이다. 상기 제3단계에서 상기 AI시스템에 의하여 제공된 제1조사자료와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 조사한 제2조사자료가 획득된다. 상기 제1조사자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함되고, 상기 제2조사자료에 상기 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함된다.

상기 제4단계는 상기 시설물을 시험하는 단계이고, 상기 제4단계에서는 상기 제4단계 시스템이 이용되고, 상기 제4단계 시스템은 상기 시설물을 시험하는 시스템이고, 상기 제4단계 시스템에 GPT시스템(generative pre-trained transformer system)이 포함된다. 상기 GPT시스템은 상기 학습 또는 딥러닝하여 또는 상기 학습 또는 딥러닝에 의하여 사전 훈련된(pre-trained) 상기 인공지능에 의하여 생성(generative)되고 상기 진단에 부합되도록 변환(transformer)된 제1시험자료를 제공하는 시스템이다. 상기 시험에 강도시험 및 비파괴시험이 포함되고, 상기 강도시험은 상기 시설물의 강도를 측정하는 시험이고, 상기 비파괴시험에 초음파시험이 포함된다. 상기 제4단계에서 상기 GPT시스템에 의하여 제공된 제1시험자료와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 시험한 제2시험자료가 획득된다. 상기 제1시험자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 시험자료가 포함되고, 상기 제2시험자료에 상기 시설물에 대한 시험자료가 포함된다. 상기 제5단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료와 하기의 제1상태평가자료, 제2상태평가자료를 이용하여 상기 시설물의 상태를 평가하는 단계이다. 상기 제5단계에서는 상기 제5단계 시스템이 이용되고, 상기 제5단계 시스템은 상기 시설물의 상태를 평가하는 시스템이고, 상기 제5단계 시스템에 DB-DL시스템(database-deep learning system)이 포함된다. 상기 DB-DL시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 제1상태평가자료를 제공하는 시스템이다. 상기 제5단계에서 상기 DB-DL시스템에 의하여 제공된 제1상태평가자료와 상기 진단자가 상기 시설물의 상태에 대하여 평가한 제2상태평가자료가 획득된다. 상기 제1상태평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함되고, 상기 제2상태평가자료에 상기 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함된다.

상기 제6단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료와 하기의 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료를 이용하여 상기 시설물의 안전성을 평가하는 단계이다. 상기 제6단계에서는 상기 제6단계 시스템이 이용되고, 상기 제6단계 시스템은 상기 시설물의 안정성을 평가하는 시스템이고, 상기 제6단계 시스템에 DB-DL-AI시스템(database-deep learning-artificial intelligence system)이 포함된다. 상기 DB-DL-AI시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 지적능력을 가진 인공지능을 통하여 제1안전성평가자료를 제공하는 시스템이다. 상기 제6단계에서 상기 DB-DL-AI시스템에 의하여 제공된 제1안전성평가자료와 상기 진단자가 상기 시설물의 안정성에 대하여 평가한 제2안전성평가자료가 획득된다. 상기 제1안전성평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함되고, 상기 제2안전성평가자료에 상기 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함된다. 상기 제7단계는 상기 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계의 내용을 이용하여 상기 시설물을 종합평가하는 단계이다. 상기 제7단계에서는 상기 제7단계 시스템이 이용되고, 상기 제7단계 시스템은 상기 시설물을 종합평가하는 시스템이고, 상기 제7단계 시스템에 DB-DL-AI-LLM시스템(database-deep learning-artificial intelligence-large language model system)이 포함된다. 상기 DB-DL-AI-LLM시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 지적능력을 가진 인공지능을 통하여 상기 진단을 하는 진단자가 원하는 언어로 상기 시설물의 종합평가에 대한 정보를 제공하는 시스템이다. 상기 종합평가는 상기 DB-DL-AI-LLM시스템과 진단자에 의한다. 상기 종합평가에 의하여 상기 시설물의 안전등급이 결정되고, 상기 안전등급은 A등급, B등급, C등급, D등급, E등급으로 구분되거나 또는 A등급, B등급, C등급, D등급, E등급 중에서 선택된 하나이다.

상기 제8단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료를 이용하여 상기 시설물의 보수보강방안을 제시하는 단계이다. 상기 제8단계에서는 상기 제8단계 시스템이 이용되고, 상기 제8단계 시스템은 상기 시설물의 보수보강방안을 제시하는 시스템이고, 상기 제8단계 시스템에 DB-DL-AI-LLM-GPT시스템(database-deep learning-artificial intelligence-large language model-generative pre-trained transformer system)이 포함된다. 상기 DB-DL-AI-LLM-GPT시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 지적능력을 가진 인공지능을 통하여 상기 진단을 하는 진단자가 원하는 언어로 제1보수보강방안을 생성하여 상기 진단에 사용되도록 변환하여 제공하는 시스템이다. 상기 제8단계에서 상기 DB-DL-AI-LLM-GPT시스템에 의하여 제공된 제1보수보강방안과 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 제시한 제2보수보강방안이 획득된다. 상기 제1보수보강방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 보수보강방안이 포함되고, 상기 제2보수보강방안에 상기 시설물에 대한 보수보강방안이 포함된다. 상기 제9단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 제1보수보강방안, 제2보수보강방안을 이용하여 상기 시설물의 유지관리방안을 제시하는 단계이다. 상기 제9단계에서는 상기 제9단계 시스템이 이용되고, 상기 제9단계 시스템은 상기 시설물의 유지관리방안을 제시하는 시스템이고, 상기 제9단계 시스템에 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT시스템(database-deep learning-artificial intelligence-large language model-generative pre-trained transformer-internet of things system)이 포함된다. 상기 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 지적능력을 가진 인공지능을 통하여 상기 진단을 하는 진단자가 원하는 언어로 제1유지관리방안을 생성하여 상기 진단에 사용되도록 변환하여 인터넷을 통하여 제공하는 시스템이다. 상기 제9단계에서 상기 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT시스템에 의하여 제공된 제1유지관리방안과 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 제시한 제2유지관리방안이 획득된다. 상기 제1유지관리방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 유지관리방안이 포함되고, 상기 제2유지관리방안에 상기 시설물에 대한 유지관리방안이 포함된다.

상기 제10단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 제1보수보강방안, 제2보수보강방안, 제1유지관리방안, 제2유지관리방안을 이용하여 상기 시설물 또는 진단의 보고서를 작성하는 단계이다. 상기 제10단계에서는 상기 제10단계 시스템이 이용되고, 상기 제10단계 시스템은 상기 시설물 또는 진단의 보고서를 작성하는 시스템이고, 상기 제10단계 시스템에 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT-CPS시스템(database-deep learning-artificial intelligence-large language model-generative pre-trained transformer-internet of things-cyber physical system)이 포함된다. 상기 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT-CPS시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 지적능력을 가진 인공지능을 통하여 상기 진단을 하는 진단자가 원하는 언어로 제1진단보고서를 생성하여 상기 진단에 사용되도록 변환하여 인터넷을 통하여 상기 진단에 이용되는 컴퓨터의 가상세계에 형성된 상기 진단의 대상인 물리적세계에 제공하는 시스템이다. 상기 제10단계에서 상기 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT-CPS시스템에 의하여 제공된 제1진단보고서와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 작성한 제2진단보고서가 획득된다. 상기 제1진단보고서에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 진단보고서가 포함되고, 상기 제2진단보고서에 상기 시설물에 대한 진단보고서가 포함된다. 상기 제2진단보고서에 상기 제2자료, 분석된 자료, 제2조사자료, 제2시험자료, 제2상태평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 제2보수보강방안, 제2유지관리방안이 수록된다.

본 발명의 실시예는 진단, 시설진단, 안전진단, 건물진단, 구조물진단, 시설물의 진단 등의 시스템 또는 등을 하는 시스템 또는 등에 이용되는 시스템에 관한 것이다. 상기 진단은 진단, 診斷, diagnosis, inspection, 판단, 판정, 조사, 시험, 계측, 측정, 측량, 관찰, 관측, 감지, 모니터링, 시설진단, 안전진단, 건물진단, 구조물진단, 시설물진단 등이 해당된다. 상기 시스템에 CPS(cyber physical system)가 포함된다. 상기 시스템에 CPS, cyber physical system, 장비, 진단장비, 시설, 진단시설, 시스템, 진단시스템, 사람, 진단자, 작업자, 센서, 통신기, 인터넷, 서버, 클라우드, PC, 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 폰, 전화, 앱 등이 포함될 수 있다. 상기 CPS는 컴퓨터 내의 가상세계(cyber world)에 물리적세계(physical world)를 구현하는 가상물리시스템이다. 상기 시설물에 센서(sensor)와 라이다(lidar)와 카메라(camara)가 설치된다. 상기 시설물에 센서, sensor, 계측기, 측정기, 관측기, 시험기, 실험기, 조사기, 모니터링기, 게이지, 크랙게이지, 균열게이지, 응력게이지, 강도게이지, 라이다, lidar, 레이더, radar, 캠, cam, 카메라, camara, CCTV 등이 설치될 수 있다.

상기 CPS를 위하여 상기 진단에 이용되는 컴퓨터의 내부에 가상세계(cyber world)를 만들고 상기 가상세계에 물리적세계인 상기 시설물을 또는 상기 시설물의 세계를 또는 상기 시설물의 형상을 구현한다. 상기 가상세계에 구현된 물리적세계인 상기 시설물 또는 상기 시설물의 세계 또는 상기 시설물의 형상에 상기 센서 내지 CCTV; 이중 하나의 위치, 좌표, 위도, 경도, 방향, 개수, 크기, 규모; 등이 구현 또는 표시될 수 있다. 상기 CPS를 위하여 a) 컴퓨터, PC, personal computer, 서버, server, 클라우드, cloud, 노트북, 태블릿, 플랫폼, platform, 폰, phone, 핸드폰, 휴대폰, 스마트폰, 모바일폰, 전화, 핸드전화, 휴대전화, 스마트전화, 모바일전화, 앱, app, 컴퓨터앱, PC앱, personal computer app, 서버앱, 클라우드앱, 노트북앱, 태블릿앱, 플랫폼앱, 폰앱, 핸드폰앱, 스마트폰앱, 모뎀, modem, 모듈, module, 장치, 하드웨어, hardware, 소프트웨어, software, 메타, meta, 버스, verse, 메타버스, metaverse, 화면, 모니터, monitor, 스크린, screen, 데이터베이스, database, 디스플레이어, 칩, chip, 컴퓨터 칩, 컴퓨터 모뎀, 컴퓨터 모듈, 컴퓨터 장치, 컴퓨터 내, 컴퓨터 내부, 컴퓨터 하드웨어, 컴퓨터소프트웨어, 컴퓨터화면, 컴퓨터모니터, 컴퓨터스크린, 컴퓨터데이터베이스, 컴퓨터디스플레이어; b) 상기 진단에 이용되는 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어; b) 상기 중 하나의 내, 외, 안, 밖, 전, 후, 좌, 우, 상, 하, 내부, 외부; 등에 가상세계(cyber world)를 만들거나 또는 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 등에 프로그래밍하여 또는 컴퓨터언어, 컴퓨터랭귀지, 소프트웨어, 알고리즘, 소프트웨어알고리즘, 알고리즘 소프트웨어, 코딩, 프로그램, 프로그램코딩, 코딩프로그램, 소프트웨어코딩, 알고리즘코딩 등으로 프로그래밍하여 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 등에 가상세계(cyber world)를 만들고 상기 가상세계에 물리적세계(physical world)인 상기 시설물, 진단, 진단 현장, 시설물 세계, 시설물 형상, 시설물 형태, 시설물 사진, 시설물 영상, 시설물 동영상, 시설물 화면, 시설물 모형, 시설물 피규어, 시설물 도면, 시설물 그림, 시설물 디스플레이 등을 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 등에 구현, 具現, implementation, 구축, 재현, 구상, 시연, 재연, 시행, 방영, 방송, 생방영, 생방송, 스트리밍, streaming, 라이브스트리밍, live streaming, 시청, 청취, 보기, 제시, 제안, 생성, 조성, 형성, 표시, 표현, 발표, 보여줌, 나타냄, 만들어짐, 디스플레이 등을 한다. 상기 구현은 상기 구현 내지 디스플레이, 구현(具現)은 물리적세계를 소프트웨어로 구현, 시설물 관리에 관한 소프트웨어 구현, 소프트웨어나 하드웨어를 매매 유지 보수 및 지원하는 과정, 소프트웨어 개발 도구를 통한 프로그래밍 언어 구현, 규격서나 표준의 구현, 물리적현상이 구현되는 웹브라우저, 기술적인 규격서나 알고리즘을 프로그래밍 혹은 소프트웨어를 통해 프로그램이나 소프트웨어 시스템을 구축하는 것 등이 될 수 있다.

상기 가상세계(cyber world)는 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 등에 만들어진 가상의 세계, 공간, 메타, 버스, 메타버스, metaverse 등이거나, 또는 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 등에 상기 컴퓨터언어 내지 알고리즘코딩 등으로 프로그래밍하여 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 등에 만들어진 가상의 상기 세계 내지 metaverse 등이다. 상기 물리적세계(physical world)는 상기 시설물, 가상세계에 구현된 시설물, 시설물 내지 시설물 디스플레이 등이다. 상기 CPS 또는 가상물리시스템에서는 상기 가상세계, 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 등에 상기 물리적세계, 시설물 내지 시설물 디스플레이 등이 구현 또는 표시되고, 상기 물리적세계, 시설물 내지 시설물 디스플레이 등이 상기 가상세계, 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 등에 구현 또는 표시된다.

상기 센서와 라이다와 카메라에 CoT(사물통신, communication of things)가 적용된다. 상기 센서와 라이다와 카메라에 CoT, 사물통신, communication of things, TOT, 사물통신, telecommunication of things, IoT, 사물인터넷, internet of things, ICT, 정보통신기술, Information and Communications Technology, ICT, 인터넷통신기술, Internet and Communications Technology 등이 적용될 수 있다. 상기 CoT, 사물통신, communication of things는 IoT, 사물인터넷, internet of things 등과 같은 표현방식을 가진다. 상기 CoT의 적용을 위하여 상기 CoT의 T(사물, things)인 상기 센서와 라이다와 카메라에 상기 CoT의 C(통신, communication)을 위한 통신기(communicator)가 연계된다. 상기 CoT의 적용을 위하여 상기 CoT의 T(사물, things)인 상기 센서와 라이다에 상기 CoT의 C(통신, communication)을 위한 통신기, communicator, 인터넷, 송신기, 4G, 5G, 모뎀, 라우터, LTE, 와이파이, 게이트웨이, 통신기 인터넷, 인터넷 통신기 등이 연계, 연결, 구비, 거치, 설치, 이용, 사용 등이 된다. 상기 센서와 라이다와 카메라는 CoT의 T(사물, things)가 되고, 통신기는 CoT의 C(통신, communication)을 위한 장치가 된다.

상기 C(통신, communication) 또는 통신기에 의하여 상기 센서, 라이다, 카메라, 센서 내지 CCTV, 컴퓨터 등이 네트워크로 연계된다. 상기 센서, 라이다, 카메라, 센서 내지 CCTV 등의 자료가 상기 C(통신, communication) 또는 통신기 또는 네트워크를 통하여 상기 컴퓨터 또는 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어에 전달된다. 상기 자료에 상기 센서의 위치, 라이다의 위치, 카메라의 위치, 센서의 센싱 내용, 라이다의 감지 내용, 카메라의 촬영 내용 등이 포함된다. 그리고 상기 자료에 상기 센서, 라이다, 카메라; 이중 하나의 위치, 좌표, 크기, 규모, 개수, 표고, 방위, 방향, 경사, 위도, 경도, 주소, 감도, 정밀도, 내용, 정보, 데이터, 측정치, 계측치, 센싱 내용, 감지 내용, 촬영 내용 등이 포함될 수 있다. 상기 컴퓨터에 전달된 자료는 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 등에 저장되거나 또는 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 등의 하드웨어에 저장된다. 상기 전달 또는 저장된 자료는 상기 컴퓨터 또는 가상세계에 표시되거나 또는 상기 컴퓨터의 가상세계에 구현된 물리적세계에 표시된다. 상기 컴퓨터에 전달된 자료는 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 또는 가상세계에 표시되거나 또는 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어의 가상세계에 구현된 상기 물리적세계, 시설물 내지 시설물 디스플레이 등에 표시된다. 상기 자료가 포함되는 빅데이터(big data)가 상기 컴퓨터의 DB(데이터베이스, database)에 내장 또는 포함된다. 상기 자료가 포함되는 데이터(data) 또는 빅데이터(big data)가 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 등에 내장 또는 저장 또는 포함된다. 상기 빅데이터가 포함되는 정보가 상기 컴퓨터의 DB(데이터베이스, database)에 내장된다. 상기 DB(데이터베이스, database)에 상기 자료, 빅데이터, 정보, 진단정보, 시설물정보 등이 내장 또는 포함 또는 구축된다. 본 발명에서 정보, 자료, 데이터 등은 정보, information, 자료, 지식, 데이터, data, 빅데이터, big data, 수치, 측정치, 책, 북, book, 신문, 영화, 서류, 영상, 사진, 단어, 용어, 서식, 콘텐츠, contents, 문구, 단락, 문장, 내용 등이 해당된다.

상기 DB에 내장된 정보가 딥러닝모듈인 DL모듈(deep learning moudle)에 의하여 학습 또는 딥러닝된다. 상기 학습 또는 딥러닝에 의하여 지적능력을 가진 인공지능모듈인 AI모듈(artificial intelligence module)이 조성된다. 상기 AI모듈은 상기 딥러닝모듈인 DL모듈에 의한 학습 또는 딥러닝에 의하여 지적능력을 가진 인공지능모듈이다. 상기 학습 또는 딥러닝에 의하여 사전 훈련된(pre-trained) 트랜스포머(transformer) 모듈(moudle)인 PT모듈(pre-trained transformer moudle) 또는 GPT모듈(generative pre-trained transformer moudle)이 조성된다. 상기 PT모듈 또는 GPT모듈은 상기 학습 또는 딥러닝에 의하여 사전 훈련된 트랜스포머 모듈이다. 상기 DL모듈 또는 AI모듈 또는 PT모듈 또는 GPT모듈에 의하여 상기 진단에 필요한 진단정보가 제공, 제작, 공급, 수급, 취득, 구득, 생성, 조성, 형성 등이 된다. 상기 진단정보가 상기 컴퓨터 또는 가상세계에 표시되거나 또는 상기 컴퓨터의 가상세계에 구현된 물리적세계에 표시된다. 상기 진단정보가 상기 컴퓨터에 저장되거나 또는 상기 컴퓨터의 하드웨어에 저장된다. 상기 자료, 빅데이터, 정보, 진단정보 등은 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어 또는 가상세계에 표시 및 저장되거나 또는 상기 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어의 가상세계에 구현된 상기 물리적세계, 시설물 내지 시설물 디스플레이 등에 표시 및 저장된다. 상기 자료, 빅데이터 및 진단정보가 상기 진단을 하는 진단자에게 전해진다. 상기 자료, 빅데이터, 정보 및 진단정보가 상기 진단을 하는 진단자에게 전해진다. 상기 자료, 빅데이터 및 진단정보가 상기 진단에 이용된다. 상기 자료, 빅데이터, 정보 및 진단정보가 상기 진단에 이용된다.

상기 시스템 또는 진단시스템에 상기 CPS, cyber physical system, 컴퓨터, 가상세계, cyber world, 물리적세계, physical world, 가상물리시스템, 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어, 컴퓨터언어 내지 알고리즘코딩, 시설물 내지 시설물 디스플레이, 센서 내지 CCTV, CoT, 사물통신, communication of things, CoT 내지 인터넷통신기술, 빅데이터, big data, DB, 데이터베이스, database, 딥러닝모듈, DL모듈, deep learning moudle, 인공지능모듈, AI모듈, artificial intelligence module, 트랜스포머 모듈, PT모듈, pre-trained pransformer moudle, GPT모듈, generative pre-trained transformer moudle 등이 포함될 수 있다.

본 발명이나 진단에서는 또는 상기 진단, 시설물, 진단장비, 장비, 장치, 진단장치, 시스템, 진단시스템, 제1단계 내지 제10단계, 하기 제1단계 내지 제10단계 등에서는 a) 상기 CPS, cyber physical system, 컴퓨터, 가상세계, cyber world, 물리적세계, physical world, 가상물리시스템, 컴퓨터 내지 컴퓨터디스플레이어, 컴퓨터언어 내지 알고리즘코딩, 시설물 내지 시설물 디스플레이, 센서 내지 CCTV, CoT, 사물통신, communication of things, CoT 내지 인터넷통신기술, 빅데이터, big data, DB, 데이터베이스, database, 딥러닝모듈, DL모듈, deep learning moudle, 인공지능모듈, AI모듈, artificial intelligence module, 트랜스포머 모듈, PT모듈, pre-trained pransformer moudle, 센서, 시험기, 조사기, 계측기, 라이다, 카메라, IT, 정보기술, information technology, IC, 집적 회로集積回路, integrated circuit, VR, 假想現實, Virtual Reality, AR, 증강현실, Augmented Reality, MR, 혼합현실, 混合現實, Mixed Reality, 5G, 5generation, ICT, 정보통신기술, information and communication technology, LTE, long term evolution, WiFi, Wireless Fidelity, DB, database, DL, deep learning, AI, artificial intelligence, LLM, large language model, GPT, generative pre-trained transformer, IoT, internet of things, 융합기술, 빅데이터, 클라우드, 4차산업기술; b) 하기 자 내지 강제초음파시험기, 하기 GPT 내지 제10단계모듈, 하기 DB 내지 트라이포드; c) 상기 중 하나의 앱, 어플, 모뎀, 모듈, 모델, 시설, 장치, 장비, 기구, 기기, 공간, 세계, 시스템, 플랫폼; c) 상기 중 둘 이상의 복합, 복합기, 복합체, 복합구성, 복합시스템, 복합플랫폼; 등이 이용 또는 구비 또는 포함될 수 있다. 이에 의거하여 본 발명의 진단은 CPT진단, DB진단, DL진단, AI진단, LLM진단, GPT진단, IoT진단, 스마트진단 등이 될 수 있다. 상기 CPS 내지 복합플랫폼 등은 장비, 장치, 시설, 서버, 클라우드, PC, 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 폰, 앱, 드론, drone, 비행기, 무인비행기, 사람, 작업자, 진단자, 관리자, 로봇, robot, 아바타, 세계, 세상, 공간, 지상, 지하, 우주, 공중, 수중, 현장, 본사, 지사, 사무실, 관리실, 작업실, 상기 CPS 내지 복합플랫폼 등에 이용 또는 구비될 수 있다. 상기 CPS 내지 복합플랫폼 등은 고정, 이동, 이전, 비행, 활공; 상기 장비 내지 복합플랫폼 등에 또는 등으로 고정, 이동, 이전, 비행, 활공; 등이 가능하다.

본 발명의 실시예는 시설물을 진단하는 방법 또는 진단, 안전진단, 시설진단, 건물진단, 구조물진단, 시설물진단, 정밀안전진단 등의 방법이나 공법에 관한 것이다. 상기 진단은 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계, 제7단계, 제8단계, 제9단계, 제10단계로 진행된다. 또는 상기 진단은 제1단계 자료수집, 제2단계 자료분석, 제3단계 현장조사, 제4단계 현장시험, 제5단계 상태평가, 제6단계 안전성평가, 제7단계 종합평가, 제8단계 보수보강방안제시, 제9단계 유지관리방안제시, 제10단계 보고서작성, 제11단계 시설물정보관리시스템(FMS)등록, 제12단계 일상점검메뉴얼작성 등으로 진행된다. 또는 상기 진단은 자료수집하는 제1단계, 자료분석하는 제2단계, 현장조사하는 제3단계, 현장시험하는 제4단계, 상태평가하는 제5단계, 안전성평가하는 제6단계, 종합평가하는 제7단계, 보수보강방안제시하는 제8단계, 유지관리방안제시하는 제9단계, 보고서작성하는 제10단계, 시설물정보관리시스템(FMS)에 등록하는 제11단계, 일상점검메뉴얼작성하는 제12단계 등으로 진행된다. 상기 진단은 상기 제1단계 내지 제10단계, 제1단계 내지 제12단계 등의 순으로 진행되거나, 또는 순차적으로 상기 제1단계 내지 제10단계, 제1단계 내지 제12단계 등으로 진행된다. 상기 제1단계 내지 제10단계에 AI모듈이 이용된다.

상기 제1단계는 상기 시설물 또는 진단에 관한 자료를 수집하는 단계이다. 상기 수집은 상기 AI모듈과 진단자에 의한다. 또는 상기 수집은 하기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등에 의한다. 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등은 상기 시설물 또는 진단에 관한 자료를 수집한다. 상기 자료에 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1자료와 상기 진단을 하는 진단자에 의하여 수집된 제2자료가 포함된다. 상기 진단자에 상기 진단을 하는 사람이다. 상기 제1단계에서 AI모듈이 이용되는 것은 AI모듈에 의하여 시설물 또는 진단에 관한 자료 또는 제1자료를 수집하는 것이다. 상기 자료에 하기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등에 의하여 인터넷, 데이버베이스, 앱, 플랫폼; 인터넷 상의 데이버베이스, 인터넷 상의 앱, 인터넷 상의 플랫폼; 인터넷으로 접근되는 데이버베이스, 인터넷으로 접근되는 앱, 인터넷으로 접근되는 플랫폼; 인터넷으로 출입되는 데이버베이스, 인터넷으로 출입되는 앱, 인터넷으로 출입되는 플랫폼; 정보가 저장된 인터넷, 데이버베이스, 앱, 플랫폼; 진단에 대한 정보가 저장된 인터넷, 데이버베이스, 앱, 플랫폼; 등을 통하여 수집된 제1자료와 상기 진단을 하는 진단자에 의하여 수집된 제2자료가 포함된다. 상기 또는 하기의 AI모듈에 의하여 수집되는 것은 AI모듈에 의하여 상기 인터넷 내지 플랫폼 등을 통하여 수집되는 것이 포함될 수 있다. 상기 제1자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함된다. 상기 제2자료에 상기 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함된다.

상기 제2단계는 상기 제1자료와 제2자료가 포함된 자료를 분석하는 단계이다. 상기 분석은 상기 AI모듈과 진단자에 의한다. 또는 상기 분석은 상기 또는 하기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등에 의한다. 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등은 상기 시설물 또는 진단에 관한 자료를 분석한다. 상기 제2단계에서 AI모듈이 이용되는 것은 AI모듈에 의하여 상기 제1자료와 제2자료가 포함된 자료가 분석되는 것이다. 상기 제3단계는 상기 시설물을 조사하는 단계이다. 상기 조사의 항목에 시설물에 대한 외관, 결함, 변형, 균열, 파손이 포함된다. 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등이 시설물, 상기 시설물, 다른 시설물 등을 조사한다. 상기 제3단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1조사자료와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 조사한 제2조사자료가 획득된다. 상기 조사는 상기 또는 하기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등에 의한다. 상기 제3단계에서 AI모듈이 이용되는 것은 AI모듈에 의하여 시설물의 조사자료 또는 제1조사자료가 수집되는 것이다. 상기 제1조사자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함된다. 상기 제2조사자료에 상기 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함된다. 상기 제4단계는 상기 시설물을 시험하는 단계이다. 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등이 시설물, 상기 시설물, 다른 시설물 등을 시험한다. 상기 시험에 강도시험 및 비파괴시험이 포함된다. 상기 강도시험은 상기 시설물의 강도를 측정하는 시험이다. 상기 비파괴시험에 초음파시험이 포함된다. 상기 제4단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1시험자료와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 시험한 제2시험자료가 획득된다. 상기 시험은 상기 또는 하기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등에 의한다. 상기 제4단계에서 AI모듈이 이용되는 것은 AI모듈에 의하여 시설물에 대한 시험자료 또는 제1시험자료가 수집되는 것이다. 상기 제1시험자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 시험자료가 포함되고, 상기 제2시험자료에 상기 시설물에 대한 시험자료가 포함된다.

상기 제5단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료와 하기의 제1상태평가자료, 제2상태평가자료를 이용하여 상기 시설물의 상태를 평가하는 단계이다. 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등이 시설물, 상기 시설물, 다른 시설물 등의 상태를 평가한다. 상기 제5단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1상태평가자료와 상기 진단자가 상기 시설물의 상태에 대하여 평가한 제2상태평가자료가 획득된다. 상기 평가는 상기 또는 하기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등에 의한다. 상기 제5단계에서 AI모듈이 이용되는 것은 AI모듈에 의하여 시설물에 대한 상태평가자료 또는 제1상태평가자료가 수집되는 것이다. 상기 제1상태평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함되고, 상기 제2상태평가자료에 상기 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함된다. 상기 제6단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료와 하기의 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료를 이용하여 상기 시설물의 안전성을 평가하는 단계이다. 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등이 시설물, 상기 시설물, 다른 시설물 등의 안정성을 평가한다. 상기 제6단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1안전성평가자료와 상기 진단자가 상기 시설물의 안정성에 대하여 평가한 제2안전성평가자료가 획득된다. 상기 평가는 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등에 의한다. 상기 제6단계에서 AI모듈이 이용되는 것은 AI모듈에 의하여 시설물에 대한 안전성평가자료 또는 제1안전성평가자료가 수집되는 것이다. 상기 제1안전성평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함되고, 상기 제2안전성평가자료에 상기 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함된다.

상기 제7단계는 상기 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계의 내용을 이용하여 상기 시설물을 종합평가하는 단계이다. 상기 종합평가는 상기 AI모듈과 진단자에 의한다. 또는 상기 종합평가는 상기 또는 하기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등에 의한다. 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등이 시설물, 상기 시설물, 다른 시설물 등을 종합평가한다. 상기 제7단계에서 AI모듈이 이용되는 것은 AI모듈에 의하여 시설물에 대한 종합평가가되는 것이다. 상기 종합평가에 의하여 상기 시설물의 안전등급이 결정된다. 상기 안전등급은 A등급, B등급, C등급, D등급, E등급으로 구분되거나 또는 A등급, B등급, C등급, D등급, E등급 중에서 선택된 하나이다. 상기 제8단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료를 이용하여 상기 시설물의 보수보강방안을 제시하는 단계이다. 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등이 시설물, 상기 시설물, 다른 시설물 등의 보수보강방안을 제시한다. 상기 제8단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1보수보강방안과 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 제시한 제2보수보강방안이 획득된다. 상기 제시는 상기 또는 하기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등에 의한다. 상기 제8단계에서 AI모듈이 이용되는 것은 AI모듈에 의하여 시설물에 대한 보수보강방안 또는 제1보수보강방안이 수집되는 것이다. 상기 제1보수보강방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 보수보강방안이 포함되고, 상기 제2보수보강방안에 상기 시설물에 대한 보수보강방안이 포함된다.

상기 제9단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 보수보강방안을 이용하여 상기 시설물의 유지관리방안을 제시하는 단계이다. 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등이 시설물, 상기 시설물, 다른 시설물 등의 유지관리방안을 제시한다. 상기 제9단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1유지관리방안과 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 제시한 제2유지관리방안이 획득된다. 상기 제시는 상기 또는 하기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등에 의한다. 상기 제9단계에서 AI모듈이 이용되는 것은 AI모듈에 의하여 시설물에 대한 유지관리방안 또는 제1유지관리방안이 수집되는 것이다. 상기 제1유지관리방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 유지관리방안이 포함되고, 상기 제2유지관리방안에 상기 시설물에 대한 유지관리방안이 포함된다. 상기 제10단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 보수보강방안, 유지관리방안을 이용하여 상기 시설물 또는 진단의 보고서를 작성하는 단계이다. 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등이 시설물, 상기 시설물, 다른 시설물 등의 보고서 또는 진단보고서를 작성한다. 상기 제10단계에서 상기 AI모듈에 의하여 수집된 제1진단보고서와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 작성한 제2진단보고서가 획득된다. 상기 작성은 상기 또는 하기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 진단자 등에 의한다. 상기 제10단계에서 AI모듈이 이용되는 것은 AI모듈에 의하여 시설물에 대한 진단보고서 또는 제1진단보고서가 수집되는 것이다. 상기 제1진단보고서에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 진단보고서가 포함되고, 상기 제2진단보고서에 상기 시설물에 대한 진단보고서가 포함된다. 상기 제1진단보고서에 상기 제1자료, 제1조사자료, 제1시험자료, 제1상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제1보수보강방안, 제1유지관리방안이 수록된다. 상기 제2진단보고서에 상기 제2자료, 분석된 자료, 제2조사자료, 제2시험자료, 제2상태평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 제2보수보강방안, 제2유지관리방안이 수록된다.

본 발명의 실시예는 진단, 안전진단, 시설진단, 건물진단, 구조물진단, 시설물진단, 정밀안전진단 등에 GPT, GPT앱, GPT수단, GPT장치, GPT기기, GPT시설, GPT시스템, GPT플랫폼, GPT알고리즘 등의 이용, 사용, 적용, 활용, 구비, 구성, 시연, 생성, 제공, 제안, 공급, 수립, 정립, 도출, 발생, 발견, 고안, 취득, 구득, 획득 등이 가능하다. 상기 GPT 내지 GPT알고리즘 등은 진단에 관한 기존 정보를 또는 데이터베이스(DB, data base)에 저장된 진단에 관한 기존 정보를 사전에 딥러닝, DL, Deep Learning, 학습, 공부, 훈련, 심층학습 등을 하여 진단에 대한 지식 또는 지적능력을 가진 인공지능(AI, Artificial Intelligence)으로 또는 인공지능을 통하여 또는 인공지능을 이용하여 상기 진단에 필요한 정보, 자료, 영상, 사진, 파일, 데이터, 텍스트 등을 제공하거나 또는 상기 진단을 하는 서비스, 안내수단, 변환기, 생성기, 공급기, 모듈, 모델, 모뎀, 파일, 앱, 수단, 장치, 기기, 시설, 시스템, 플랫폼, 알고리즘 등이다. 상기 GPT는 데이터베이스 또는 플랫폼의 데이터베이스에 저장된 대량의 정보를 사전에 학습 또는 딥러닝하여 다양한 지식을 가진 인공지능으로 또는 인공지능을 이용하여 진단에 관한 정보를 생성하고 진단자가 이용할 수 있도록 변환하여 진단에 관한 정보를 제공하는 서비스 또는 시스템이라고 할 수 있다. 상기 GPT에 상기 기존 정보가 저장된 데이터베이스모듈과 상기 딥러닝의 기능을 가진 딥러닝모듈과 상기 인공지능의 기능을 가진 인공지능모듈이 구비, 거치, 구성, 포함, 함유, 내장, 내재, 삽입, 저장, 설치, 위치, 존치, 연계, 연결, 조합, 결합, 연합 등이 된다. 상기 데이터베이스모듈과 딥러닝모듈과 인공지능모듈은 상호 연계 또는 연결될 수 있다.

상기 데이터베이스모듈에 제1인터넷모듈이 연계되고, 상기 딥러닝모듈에 제2인터넷모듈이 연계되고, 상기 인공지능모듈에 제3인터넷모듈이 연계될 수 있다. 상기 제1인터넷모듈에 의하여 상기 기존 정보가 또는 상기 데이터베이스모듈에 저장된 기존 정보가 전송된다. 상기 제2인터넷모듈에 의하여 상기 딥러닝의 정보가 또는 상기 딥러닝모듈에 의한 딥러닝의 정보가 전송된다. 상기 제3인터넷모듈에 의하여 상기 진단에 필요한 정보가 또는 상기 인공지능모듈에 의하여 제공되는 상기 진단에 필요한 정보가 전송된다. 본 발명에서 정보 또는 내용은 정보, 내용, 자료, 영상, 사진, 사정, 정황, 지식, 소식, 기사, 논문, 파일, 서식, 문장, 문구, 문학, 작품, 이미지, 데이터, 텍스트 등이다.

상기 진단은 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계, 제7단계, 제8단계, 제9단계, 제10단계로 진행된다. 상기 제1단계 내지 제10단계에 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼이 이용된다. 상기 제1단계 내지 제10단계, 제1단계 내지 제12단계 등에 상기 GPT, 데이터베이스모듈, 딥러닝모듈, 인공지능모듈, 플랫폼, 서비스, 인공지능 서비스, 정보, 기존 정보, 진단에 필요한 정보, 자료, 진단에 필요한 자료 등이 이용된다. 상기 진단은 제1단계 자료수집, 제2단계 자료분석, 제3단계 현장조사, 제4단계 현장시험, 제5단계 상태평가, 제6단계 안전성평가, 제7단계 종합평가, 제8단계 보수보강방안제시, 제9단계 유지관리방안제시, 제10단계 보고서작성으로 진행된다.

상기 제1단계는 상기 시설물 또는 진단에 관한 자료를 수집하는 단계이다. 상기 자료에 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1자료와 상기 진단을 하는 진단자에 의한 또는 진단자가 수행한 제2자료가 포함된다. 상기 제1자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함되고, 상기 제2자료에 상기 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함된다. 상기 제2단계는 상기 제1자료와 제2자료가 포함된 자료를 분석하는 단계이다. 상기 제3단계는 상기 시설물을 조사하는 단계이고, 상기 조사의 항목에 상기 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손이 포함된다. 상기 제3단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1조사자료와 상기 진단자에 의한 제2조사자료가 획득 또는 이용된다. 상기 제1조사자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함되고, 상기 제2조사자료에 상기 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함된다. 또는 상기 제1조사자료는 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료이고, 상기 제2조사자료는 상기 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료이다. 상기 다른은 다른, 기존, 이전, 상이한 등이 해당된다.

상기 제4단계는 상기 시설물을 시험하는 단계이고, 상기 시험에 강도시험 및 비파괴시험이 포함되고, 상기 강도시험은 상기 시설물의 강도를 측정하는 시험이고, 상기 비파괴시험에 초음파시험이 포함된다. 상기 시험에 파괴시험, 비파괴시험 등이 포함되고, 상기 파괴시험은 상기 시설물의 일부를 파괴하면서 실시하는 시험이고, 상기 비파괴시험에 보링시험, 강도시험, 탄산화시험 등이 포함되고, 상기 비파괴시험은 상기 시설물을 파괴하지 않으면서 실시하는 시험이고, 상기 비파괴시험에 음파시험, 초음파시험, 탄성파시험, 물리탐사시험 등이 포함된다. 상기 음파시험, 초음파시험, 탄성파시험은 상기 시설물에 음파, 초음파, 탄성파 등을 방사하거나 조사하여 상기 시설물; 이의 특성, 물리특성, 역학특성, 강도, 경도, 결함, 변형, 균열, 파손, 투수성, 탄산화, 밀도, 조밀도, 탄성계수; 등을 시험 또는 측정하는 것이다. 상기 제4단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1시험자료와 상기 진단자에 의한 제2시험자료가 획득된다. 상기 제1시험자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물에 대한 시험자료가 포함되고, 상기 제2시험자료에 상기 시설물에 대한 시험자료가 포함된다. 또는 상기 제1시험자료는 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물에 대한 시험자료이고, 상기 제2시험자료는 상기 시설물에 대한 시험자료이다.

상기 제5단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료와 하기의 제1상태평가자료, 제2상태평가자료를 참조하여 또는 통하여 또는 바탕으로 하여 상기 시설물의 상태를 평가하는 단계이다. 상기 제5단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1상태평가자료와 상기 진단자에 의한 제2상태평가자료가 획득된다. 상기 제1상태평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함되고, 상기 제2상태평가자료에 상기 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함된다. 또는 상기 제1상태평가자료는 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물의 상태에 대한 평가자료이고, 상기 제2상태평가자료에 상기 시설물의 상태에 대한 평가자료이다. 상기 제6단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료와 하기의 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료를 참조하여 상기 시설물의 안전성을 평가하는 단계이다. 상기 제6단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1안전성평가자료와 상기 진단자에 의한 제2안전성평가자료가 획득된다. 상기 획득은 취득, 구득, 구비, 생성, 형성, 이용, 사용, 적용 등으로 변경될 수 있다. 상기 획득은 획득, 취득, 구득, 구비, 생성, 형성, 이용, 사용, 적용 등이 될 수 있다. 상기 제1안전성평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함되고, 상기 제2안전성평가자료에 상기 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함된다. 또는 상기 제1안전성평가자료는 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물의 안전성에 대한 평가자료이고, 상기 제2안전성평가자료는 상기 시설물의 안전성에 대한 평가자료이다.

상기 제7단계는 상기 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계의 내용을 참조하여 상기 시설물을 종합평가하는 단계이다. 상기 종합평가에 의하여 상기 시설물의 안전등급이 결정, 결론, 지정, 산정, 선정, 선택 등이 된다. 상기 종합평가에서 또는 상기 종합평가에 의하여 상기 시설물의 안전등급이 결정된다. 상기 종합평가에 상기 시설물의 안전등급 결정이 포함된다. 상기 종합평가는 상기 시설물을 평가 또는 전체를 평가 또는 종합적으로 평가하여 시설물의 안전등급을 결정하는 것이다. 상기 제7단계에서 상기 시설물의 안전등급이 결정된다. 상기 안전등급은 A등급, B등급, C등급, D등급, E등급으로 구분된다. 또는 상기 안전등급은 A등급, B등급, C등급, D등급, E등급 중에서 선택된 하나다. 상기 A등급은 우수 또는 시설물이 우수, B등급은 양호 또는 시설물이 양호, C등급은 보통 또는 시설물이 보통, D등급은 미흡 또는 시설물이 미흡, E등급은 불량 또는 시설물이 불량 등을 나타낸다. 상기 제8단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료를 참조하여 상기 시설물의 보수보강방안을 제시하는 단계이다. 상기 제8단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1보수보강방안과 상기 진단자에 의한 제2보수보강방안이 획득된다. 상기 제1보수보강방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물에 대한 보수보강방안이 포함되고, 상기 제2보수보강방안에 상기 시설물에 대한 보수보강방안이 포함된다. 또는 상기 제1보수보강방안은 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물에 대한 보수보강방안이고, 상기 제2보수보강방안은 상기 시설물에 대한 보수보강방안이다. 상기 방안은 방안, 방책, 방법, 공법, 기법, 기술, 대안, 대책, 시책, 자료, 정보, 내용, 데이터 등이 해당된다.

상기 제9단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 보수보강방안을 참조하여 상기 시설물의 유지관리방안을 제시하는 단계이다. 상기 제9단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1유지관리방안과 상기 진단자에 의한 제2유지관리방안이 획득된다. 상기 제1유지관리방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물 또는 기존 시설물에 대한 유지관리방안이 포함되고, 상기 제2유지관리방안에 상기 시설물에 대한 유지관리방안이 포함된다. 상기 제10단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 보수보강방안, 유지관리방안을 참조하여 상기 시설물 또는 진단의 보고서를 작성하는 단계이다. 상기 보고서에 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 보수보강방안, 유지관리방안이 포함된다.

본 발명의 실시예는 진단, 시설진단, 안전진단, 건물진단, 구조물진단, 시설물의 진단 등을 하는 또는 등에 이용되는 시스템에 관한 것이다. 본 발명에서는 1) 상기 시스템에 GPT가 포함; 2) 상기 GPT는 진단에 관한 기존 정보를 사전에 딥러닝하여 진단에 대한 지식 또는 지적능력을 가진 인공지능으로 또는 인공지능을 통하여 또는 인공지능을 이용하여 상기 진단에 필요한 정보를 제공하는 서비스임; 3) 상기 GPT에 상기 기존 정보가 저장된 데이터베이스모듈과 상기 딥러닝의 기능을 가진 딥러닝모듈과 상기 인공지능의 기능을 가진 인공지능모듈이 구비; 4) 상기 GPT, 데이터베이스모듈, 딥러닝모듈, 인공지능모듈은 플랫폼에 구비; 5) 상기 플랫폼은 서버에 구축 또는 내장; 6) 상기 서버에 컴퓨터가 연계; 7) 상기 서버와 컴퓨터는 상호 인터넷 또는 케이블로 연결되거나 또는 통신됨; 8) 상기 GPT 또는 서비스 또는 진단에 필요한 정보는 상기 플랫폼, 서버, 인터넷 또는 케이블을 거쳐 상기 컴퓨터를 통하여 제공; 9) 상기 시스템에 상기 데이터베이스모듈, 딥러닝모듈, 인공지능모듈, 플랫폼, 서버, 컴퓨터가 포함; 10) 상기 진단은 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계, 제7단계, 제8단계, 제9단계, 제10단계로 진행; 11) 상기 제1단계 내지 제10단계에 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼이 이용; 12) 상기 시스템에 제1단계모듈, 제2단계모듈, 제3단계모듈, 제4단계모듈, 제5단계모듈, 제6단계모듈, 제7단계모듈, 제8단계모듈, 제9단계모듈, 제10단계모듈이 포함; 13) 상기 제1단계는 상기 시설물 또는 진단에 관한 자료를 수집하는 단계; 14) 상기 제1단계모듈은 상기 수집된 자료를 저장하는 모듈; 15) 상기 자료에 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1자료와 상기 진단을 하는 진단자에 의한 제2자료가 포함; 16) 상기 제1자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함; 17) 상기 제2자료에 상기 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함; 18) 상기 제2단계는 상기 제1자료와 제2자료가 포함된 자료를 분석하는 단계; 19) 상기 제2단계모듈은 상기 제1자료와 제2자료가 포함된 자료를 검토하는 또는 인공지능으로 검토하는 모듈; 20) 상기 제3단계는 상기 시설물을 조사하는 단계; 21) 상기 조사의 항목에 상기 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손이 포함; 22) 상기 제3단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1조사자료와 상기 진단자에 의한 제2조사자료가 획득; 23) 상기 제1조사자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함; 24) 상기 제2조사자료에 상기 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함; 25) 상기 제3단계모듈은 상기 제1조사자료와 제2조사자료를 검토하는 또는 인공지능으로 검토하는 모듈; 26) 상기 제4단계는 상기 시설물을 시험하는 단계; 27) 상기 시험에 강도시험 및 비파괴시험이 포함; 28) 상기 강도시험은 상기 시설물의 강도를 측정하는 시험; 29) 상기 비파괴시험에 초음파시험이 포함; 30) 상기 제4단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1시험자료와 상기 진단자에 의한 제2시험자료가 획득; 31) 상기 제1시험자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 시험자료가 포함; 32) 상기 제2시험자료에 상기 시설물에 대한 시험자료가 포함; 33) 상기 제4단계모듈은 상기 제1시험자료와 제2시험자료를 검토하는 또는 인공지능으로 검토하는 모듈; 34) 상기 제5단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료와 하기의 제1상태평가자료, 제2상태평가자료를 참조하여 상기 시설물의 상태를 평가하는 단계; 35) 상기 제5단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1상태평가자료와 상기 진단자에 의한 제2상태평가자료가 획득; 36) 상기 제1상태평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함; 37) 상기 제2상태평가자료에 상기 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함; 38) 상기 제5단계모듈은 상기 제1상태평가자료와 제2상태평가자료를 검토하는 또는 인공지능으로 검토하는 모듈; 39) 상기 제6단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료와 하기의 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료를 참조하여 상기 시설물의 안전성을 평가하는 단계; 40) 상기 제6단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1안전성평가자료와 상기 진단자에 의한 제2안전성평가자료가 획득; 41) 상기 제1안전성평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함; 42) 상기 제2안전성평가자료에 상기 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함; 43) 상기 제6단계모듈은 상기 제1안전성평가자료와 제2안전성평가자료를 검토하는 또는 인공지능으로 검토하는 모듈; 44) 상기 제7단계는 상기 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계의 내용을 참조하여 상기 시설물을 종합평가하는 단계; 45) 상기 제7단계모듈은 상기 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계의 내용을 검토하는 또는 인공지능으로 검토하는 모듈; 46) 상기 종합평가에 의하여 상기 시설물의 안전등급이 결정; 47) 상기 안전등급은 A등급, B등급, C등급, D등급, E등급으로 구분; 48) 상기 제8단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료를 참조하여 상기 시설물의 보수보강방안을 제시하는 단계; 49) 상기 제8단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1보수보강방안과 상기 진단자에 의한 제2보수보강방안이 획득; 50) 상기 제1보수보강방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 보수보강방안이 포함; 51) 상기 제2보수보강방안에 상기 시설물에 대한 보수보강방안이 포함; 52) 상기 제8단계모듈은 상기 제1보수보강방안과 제2보수보강방안을 검토하는 또는 인공지능으로 검토하는 모듈; 53) 상기 제9단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 보수보강방안을 참조하여 상기 시설물의 유지관리방안을 제시하는 단계;54) 상기 제9단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 제공된 제1유지관리방안과 상기 진단자에 의한 제2유지관리방안이 획득; 55) 상기 제1유지관리방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 유지관리방안이 포함; 56) 상기 제2유지관리방안에 상기 시설물에 대한 유지관리방안이 포함; 57) 상기 제9단계모듈은 상기 제1유지관리방안과 제2유지관리방안을 검토하는 또는 인공지능으로 검토하는 모듈; 58) 상기 제10단계는 상기 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 보수보강방안, 유지관리방안을 참조하여 상기 시설물 또는 진단의 보고서를 작성하는 단계; 59) 상기 제10단계모듈은 상기 제1자료 내지 유지관리방안을 검토하는 또는 인공지능으로 검토하는 모듈; 60) 상기 보고서에 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 보수보강방안, 유지관리방안이 포함; 등이 되거나 또는 가능하다. 상기 검토는 검사, 검정, 평가, 조사, 진단, 분석, 해석, 해독, 제공, 공급, 생성, 형성 등으로 변경될 수 있다. 상기 검토, 검사 내지 형성 등에 있어서 사람, 로봇, 장비, 장치, 시스템, AI, 인공지능 등에 의하여 상기 검토, 검사 내지 형성 등이 될 수 있다.

상기 진단에 장비와 진단자가 이용되고, 상기 장비는 상기 진단을 하는 장비이고, 상기 진단자는 상기 진단을 하는 사람이다. 상기 장비에 AI모듈이 구비되고, 상기 진단자에 GPT앱이 구비되고, 상기 진단자의 착용수단에 LLM모델이 구비될 수 있다. 상기 착용수단은 진단자에 착용되는 수단으로서 링, 반지링, 이어링, 핀, 옷핀, 넥타이핀, 반지, 가락지, 워치, 시계, 완장, 밴드, 넥밴드, X밴드, 어깨밴드, 허리밴드, 발목밴드, 헬멧, 모자, 포켓, 신발, 구두, 운동화, 작업화, 의류, 조끼, 바지, 상의, 하의, 스카프, 작업복, 착용수단. 부착수단, 장착수단, 입는수단, 신는수단, 웨어러블수단, wearable means 등이 포함된다. 상기 AI모듈은 상기 장비에 포함되는 컴퓨터에 내장되고, 상기 AI모듈은 상기 컴퓨터에 저장된 데이터베이스의 정보를 이용하여 상기 진단이나 진단자에 필요한 정보를 제공하는 것이다. 상기 GPT앱은 상기 진단자가 소지한 폰에 설치된다. 상기 진단자가 폰에 설치된 GPT앱을 열고 진단에 관한 사항이나 질문을 입력하면 이에 대한 답안이나 정보를 제공한다. 상기 GPT앱을 통하여 GPT가 시행 또는 구동된다. GPT앱은 데이터베이스의 정보를 사전에 학습 또는 딥러닝하여 이용하여 지식을 가진 인공지능을 이용하여 상기 진단이나 진단자에 필요한 정보를 생성하여 제공하는 트랜스포머앱으로서, 이로부터 트랜스포머앱 또는 GPT가 시행 또는 구동된다. 상기 LLM모델은 상기 시설물이나 진단에 관한 정보를 제공하는 언어모델이다. 상기 LLM모델은 상기 딥러닝의 정보, 인공지능의 정보, 트랜스포머앱의 정보, GPT의 정보 등을 자국언어, 해당언어, 국가별언어 등으로 제공하는 것이다.

상기 진단 또는 업무에 채팅, chatting, 채팅앱, 채팅모듈, 채팅모델, 채팅수단, 채팅장치, 채팅GPT, GPT채팅, 채팅플랫폼, 채팅시스템, 채팅소프트웨어 등이 이용될 수 있다. 상기 채팅 내지 채팅소프트웨어 등은 상기 진단을 하는 장비 또는 진단자에 구비된 앱으로 되고, 상기 채팅을 통하여 상기 진단에 대한 정보가 입수되고, 상기 입수된 정보가 상기 진단에 이용된다. 상기 정보는 데이터베이스에 저장된 정보를 사전 학습 또는 딥러닝하여 지식을 가진 인공지능에 의하여 제공되는 진단 정보이다. 상기 사전 학습 또는 딥러닝은 딥러닝모듈에 의하고, 상기 인공지능은 인공지능모듈에 구비되고, 상기 데이터베이스, 딥러닝모듈, 인공지능모듈은 플랫폼에 구비된다. 상기 앱과 플랫폼은 인터넷으로 연결되고, 상기 정보는 상기 플랫폼과 인터넷을 거쳐 상기 앱을 통하여 제공된다. 상기 정보는 상기 플랫폼과 인터넷을 거쳐 또는 상기 데이터베이스, 딥러닝모듈, 인공지능모듈과 인터넷을 거쳐 상기 앱을 통하여 제공된다. 상기 앱은 폰, 캠, PC, TV, CCTV, 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 카메라, 모니터, 스크린, 디스플레이어 중 하나의 장치에 구비 또는 설치된다. 상기 장치는 장비, 진단장비, 진단자 등에 구비된다.

상기 채팅 내지 채팅소프트웨어 등은 채팅, chatting, 음성 채팅, 화상 채팅, 자료 채팅, 정보 채팅, 음성 교환, 자료 교환, 정보 교환, 대화방 이용 채팅, 앱 이용 채팅, 폰앱 이용 채팅, 인터넷 대화방 이용 채팅, 대화방으로 사용자들이 들어와 이야기 하는것, 인터넷의 대화방으로 사용자들이 들어와 이야기 하는것, 인터넷으로 대화, 웹캠으로 대화, 인스턴트 메신저 이용 채팅, 통신 이용 대화, PC통신 이용 대화, 개인적인 대화를 위한 통신망인 대화방 이용, 온라인 서비스 채팅, PC통신으로 하는 채팅, 인터넷으로 하는 채팅, 인터넷에 연결되어 온라인으로 대화, 인터넷의 대화방 채널, 소프트웨어, 프로토콜, GPT, chat GRP, Generative Pre-trained Transformer, AOL 인스턴트 메신저, AIM, AOL instant manager, 캠프로그, Camfrog, 톡, 토크, Talk, 구글 토크, ICQ, Seek You를 의미하는 ICQ, 온라인상에서 서로 호출ㆍ대화하는 시스템. 카카오, 카카오톡, 틱톡, 인터넷 릴레이 챗, Jabber, XMPP, 엑스엠피피, Extensible Messaging And Presence Protocol, MUSH, 텐센트,QQ, 인스턴트 메신저인 QQ, 스카이프, TeamSpeak, 윈도우 라이브 메신저, 야후 메신저, 네이트온 메신저, 채팅 프로그램, 여러 개의 프로토콜을 지원하는 채팅 프로그램, Adium, 윈도우 라이브 메신저인 Adium, 피진, 피진 pidgin, Quiet Internet Pager, QIP, 네트워크에서 두 명 이상의 사용자가 실시간으로 글을 주고받는 것, 온라인 채팅 프로그램에서 대화창을 이용하여 대화하는 것, 사람들이 직접 만나서 나누는 대화와 같이 인터넷이나 온라인서비스에 접속한 이용자끼리 서로 메시지를 입력해서 주고받는것 등이 해당되거나 또는 등에 의한다.

상기 진단에 GPT, DLGPT, AIGPT, IoTGPT 등이 이용될 수 있다. 상기 GPT는 진단에 관한 기존 정보를 사전에 딥러닝(Deep Learning)하여 진단에 대한 지식 또는 지적능력을 가진 인공지능(Artificial Intelligence)으로 상기 진단을 하거나 또는 상기 진단에 필요한 정보를 제공하는 서비스이다. 상기 DLGPT는 상기 딥러닝을 하는 딥러닝모듈이 구비된 상기 GPT이고, 상기 AIGPT는 상기 인공지능의 모듈인 인공지능모듈이 구비된 상기 GPT이고, 상기 IoTGPT는 사물인터넷인 IoT(Internet of Things)가 이용되는 상기 GPT이고, 상기 사물인터넷은 상기 딥러닝모듈 및 인공지능모듈이 인터넷기능을 가진 것이다.

본 발명의 진단, 장비, 장치, 시설, 시스템, 플랫폼, 진단장비 등에 DL-AI-GPT-IoT 시스템이 연계될 수 있다. 상기 진단 내지 진단장비에 AI-GPT 시스템이 연계, 연동, 연결, 설치, 거치, 위치, 존치, 내재, 내장, 구비, 구성 등이 될 수 있다. 상기 DL-AI-GPT 시스템은 DL모듈과 AI모듈과 GPT모듈과 IoT모듈이 구비된 시스템이고, 상기 DL-AI-GPT-IoT 시스템은 플랫폼에 구비된다. 상기 DL모듈(Deep Learning Module)은 상기 플랫폼에 구비된 데이터베이스에 저장된 기존 정보를 사전에 학습하는 모듈이고, 상기 AI모듈(Artificial Intelligence Module)은 상기 DL모듈 또는 학습에 의하여 진단에 대한 지식 또는 지적능력을 가지는 모듈이고, 상기 GPT모듈(Generative Pre-trained Transformer Module)는 상기 AI모듈에 의하여 상기 진단에 필요한 정보를 상기 장비에 또는 상기 진단을 하는 진단자에게 제공하는 것이고, 상기 IoT모듈(Internet of Things Module)은 ,,,,,사물인 상기 플랫폼에 인터넷이 연계되어 상기 정보의 제공을 인터넷, 무선, 유선인터넷, 무선인터넷 등으로 하는 모듈이다. 상기 DL-AI-GPT 시스템에서 a) DL은 상기의 딥러닝 또는 진단에 관한 기존 정보를 사전에 딥러닝이고, b) AI는 인공지능 또는 진단에 대한 지식 또는 지적능력을 가진 인공지능이고, c) GPT는 c-1) 상기의 상기 장비에 또는 상기 진단을 하는 진단자에게 제공하는 시스템, c-2) 진단에 관한 기존 정보를 사전에 딥러닝하여 진단에 대한 지식 또는 지적능력을 가진 인공지능으로 상기 진단에 필요한 정보를 상기 장비에 또는 상기 진단을 하는 진단자에게 제공하는 시스템, c-3) 상기 제공하는 생성형 사전학습 트랜스포머(Generative Pre-trained Transformer) 시스템이다.

상기 진단이나 시설진단에는 조사, 분석, 시험, 평가, 자료 조사, 수집, 사전답사, 사전 현장답사, 점검사항 선정, 점검사항 체크, 조사범위, 조사항목, 조사방법, 보수보강방안 도출, 유지관리사항도출, 부재별 결함 조사, 변형조사, 균열조사, 파손조사, 결함원인 파악, 정밀외관조사, 결함의 근본적인 원인을 조사 및 분석, 포장조사, 내외부조사, 환경적 원인조사, 바닥판조사, 거더조사, 결함조사, 신축이음조사, 구조물 경계부조사, 곡선부조사, 중차량통행차로조사, 배수구조사, 점검, 상세점검, 노면 물고임, 바닥판 누수, 구조물 열화, 물고임 및 포트홀 점검, 중대한 결함, 새로이 발생한 신규결함 부위, 기존 보수 부위의 재결함 부위, 구조적 결함 발생부위, 균열 및 열화부, 결함 규모, 결함 깊이, 시설물에 위해를 가할 수 있는 각종 지장물, 시설 점유현황, 시설물 유지관리, 점검등, 점검통로, 점검시설, 시설 상태, 시설 안전성, 균열에 대해서는 향후 점검 및 보수를 위하여 백묵으로 표시, 진행성 판단을 위하여 점검일자 및 시종점부 표기, 망상균열, 균열을 개별 단위로 표시, 균열을 군(群) 단위로 표기, 0.3mm 이상 균열, 정밀조사, 들뜬 녹, 녹 제거, 부식부, 원인 규명, 강재 구조물 현장이음부 볼트의 연결상태, 타격시험, 육안조사, 볼트풀림 확인, 볼트군 정밀 조사, 강재구조물 도장, 품질 평가, 부착력 테스트. 도막두께검사, 재결함 발생 여부, 발생내역, 재결함 발생율, 보수보강의 적합성, 재결함 발생 원인 및 대책, 보수공사, 현장 재료시험, 시험결과를 비교, 차이점 분석 평가, 비파괴시험자, 책임기술자, 시험보고, 보고서, 강재 비파괴시험, 정밀안전진단, 비파괴전문가, 용접상태 점검, 비파괴 시험결과, 붕괴유발부재, 중요부재, 상태평가, 외관조사망도 작성, 상태등급 부여, 시설물의 안전성 평가, 구조해석, 평가기준, 시공된 구조물의 부재치수, 시공상태, 재하시험, 내하력 평가, 시설물 평가, 내진성능평가, 시설물의 종합평가, 상태평가 결과와 시설물의 안전성평가 결과를 종합평가 기준에 따라 실시, 안전등급 지정, 보수보강, 시설물의 결함부위에 대한 발생원인, 유발인자, 보수보강 필요성 분석, 보수보강공법 우선순위, 장단기 대책 수립, 보수보강공법, 유지관리방안, 시설물 점검용 구조물지도, 부록작성, 외관조사망도, 반발경도시험, 초음파시험, 철근탐사시험, 데이터출력, 상태평가 결과 자료, 안전성평가, 내진성능평가 결과 자료, 시설물관리대장, 현황조사, 외관조사, 사진첩, 사용장비 및 기기, 사진과 검교정 성적서 등을 선정,시행, 실시, 수행, 조사, 측정, 관찰, 진단, 제출, 제공, 이용, 사용, 구비, 거치 등을 한다.

상기 자료 또는 정보 또는 데이터에는 설계도서, 도면, 내역서, 계산서, 구조계산서, 시공자료, 시험자료, 조사자료, 측정자료, 진단자료, 보고서, 조사보고서, 시험보고서, 측정보고서, 관리보고서, 안전점검보고서, 안전진단보고서, 보수보강이력서, 내진설계여부, 내진설계자료, 시설물관리대장, 안전점검 세부지침, 정밀안전진단 세부지침, 성과품, 납품목록, 예비성과품, 정밀안전진단 결과표, 시설물 현황표, 시설물의 위치도, 시설물의 전경사진, 부위별 사진, 정밀안전진단 실시결과 요약문, 정밀안전진단, 설계도면, 구조계산서, 기존 안전점검결과, 정밀안전진단 실시결과, 보수보강이력, 시설물의 내진설계 여부 확인, 현장조사자료, 시험 및 측정 결과분석자료, 기본시설물 또는 주요부재별 외관조사 결과분석자료, 주요한 결함(손상)의 발생원인 분석자료, 시설물의 상태평가 결과, 콘크리트 또는 강재의 내구성 평가자료, 부재별 상태평가 및 시설물 전체의 상태평가 자료, 시설물의 안전성평가자료, 현장 재하시험 및 계측 결과분석자료, 지형, 지질, 지반, 토질조사 등의 결과분석자료, 시설물의 변위, 거동 등의 측정결과 분석자료, 시설물의 구조해석 및 구조계산을 통한 분석결과자료, 수문, 수리 등 해석결과 및 분석자료, 시설물의 내(하)력 평가자료, 시설물의 내진성능자료, 사용성 평가자료, 정밀안전진단 결과자료, 시설물의 보수보강방법, 시설물의 안전성평가자료, 시설물의 상태평가자료 안전성평가자료, 종합평가자료, 시설물의 안전등급 지정자료, 외관조사망도, 구조해석 모델링 및 수치해석 자료, 측정, 시험, 계측 성과표, 상태평가 결과 자료, 안전성평가 결과 자료, 시설물관리대장 사본, 현황조사 및 외관조사 사진첩, 사용장비 및 기기의 사진, 사전조사 자료 등이 포함된다. 상기 진단의 내용은 시설물정보관리시스템(FMS)에 등록될 수 있다. 시설물정보관리시스템(FMS)등록은 자료수집, 자료분석, 현장조사, 현장시험, 상태평가, 구조해석, 안전성평가, 종합평가, 보수보강방안, 유지관리방안, 보고서, 진단결과, 진단보고서 등을 시설물정보관리시스템, 시설물통합정보시스템, Facility Management System에 등록 또는 입력하는 것이다. 상기 일상점검메뉴얼작성은 상기 자료수집 내지 유지관리방안제시 등을 통하여 또는 참조하여 상기 시설물을 일상적으로 점검하는 메뉴얼을 작성하는 것이다.

상기 제1단계 내지 제10단계, 진단, 시설물, 시설진단 등에 a) AI모듈, artificial intelligence module, 인공지능, AI, artificial intelligence, AIapp, AIapple, 인공지능앱, AI모듈, 인공지능모듈, AI모델, 인공지능모델, artificial intelligence model, 엔진, 검색엔진, AI엔진, AI검색엔진, 인공지능플랫폼, AI소프트웨어, 인공지능소프트웨어, artificial intelligence software, GPT, generative pre-trained transformer, GPT앱, GPT모듈, GPT모델, GPT플랫폼, GPT엔진, GPT검색엔진, GPT소프트웨어, chat GPT, chatting GPT, GPT에 연계된 AI모듈, GPT에 이용되는 AI모듈, chat GPT에 연계된 AI모듈, chat GPT에 이용되는 AI모듈, LLM, large language model, 대형언어모델, 대규모언어모델, LLM앱, LLM모듈, LLM모델, LLM플랫폼, LLM엔진, LLM검색엔진, LLM소프트웨어, 토큰, token, 토큰앱, 토큰모듈, 토큰모델, 토큰모델, 토큰플랫폼, 토큰엔진, 토큰검색엔진, 토큰소프트웨어, 프롬프트, prompt, 프롬프트앱, 프롬프트모듈, 프롬프트모델, 프롬프트플랫폼, 프롬프트엔진, 프롬프트검색엔진, 프롬프트소프트웨어, 트랜스포머, transformer, 앱, 트랜스포머모듈, 트랜스포머모델, 트랜스포머플랫폼, 트랜스포머엔진, 트랜스포머검색엔진, 트랜스포머소프트웨어, IoT, 사물인터넷, internet of things, 사물인터넷앱, 사물인터넷모듈, 사물인터넷모델, 사물인터넷플랫폼, 사물인터넷엔진, 사물인터넷검색엔진, 사물인터넷 소프트웨어, 딥러닝에 연계된 AI모듈, 딥러닝에 이용되는 AI모듈, 딥러닝, DL, deep learning, 딥러닝앱, 딥러닝모듈, 딥러닝모델, 딥러닝플랫폼, 딥러닝엔진, 딥러닝검색엔진, 딥러닝소프트웨어; b) 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등의 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어; 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등에 있는 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어; 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등에 구비된 또는 이용되는 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어; 등이 가능하거나 또는 이용 또는 구비될 수 있다. 상기 AI모듈은 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 인공지능이나 인공지능기술을 적용한 소프트웨어 또는 소프트웨어모듈, 인공지능이나 인공지능기술을 사용하여 데이터를 분석하고 처리하여 사용자가 원하는 결과를 생성하는 모듈, 사람처럼 생각하고 판단하고 결정하는 모듈, 사람처럼 지능이나 인공지능을 가진 모듈, 사람을 대신하여 생각하고 판단하고 결정하는 인공지능모듈 등이다.

상기 LLM은 대형언어모델(large language model, LLM), 거대 언어 모델, 수많은 파라미터를 보유한 인공 신경망으로 구성되는 언어 모델, 자기 지도 학습이나 반자기지도학습을 사용, 레이블링되지 않은 상당한 양의 텍스트로 훈련, GPT 또는 AI 챗봇기술을 가능하게 하는 요소 등이다. 상기 LLM인 대규모언어모델의 작동 방식은 크게 3가지로 구분되는데 이는 토큰화, 프롬프트, 트랜스포머모델 등이다. 토큰 또는 토큰화 또는 토큰모델은 자연어 처리의 일부, 일반 인간 언어를 저수준기계시스템(LLMS)가 이해할 수 있는 시퀀스로 변환하는 작업, 인코딩하는 작업이 수반, 음성학의 AI 버전, 인공지능이 문장의 구조를 예측하기 위한 학습 가이드 또는 공식과 같은 컨텍스트 백터를 생성, 온라인에서 사람들이 사용하는 다양한 커뮤니케이션 스타일을 재현하는 모델 등이다. 프롬프트 또는 프롬프트모델은 개발자가 정보를 분석하고 토큰화하기 위해 대규모언어모델 LLM에 제공하는 정보, 다양한 사용 사례에서 LLM에 도움이 되는 학습 데이터, 단어를 더 잘 예측하고 정확한 문장을 구성, 딥러닝 AI의 적절한 학습 등이다. 트랜스포머모델은 데이터를 검색하여 패턴을 식별하는 신경망, 분석을 수행하여 어떤 단어가 호환되는지 결정하는 계층으로 구성, 알고리즘으로 솔류션 제공, 대규모언어모델 LLM 언어 생성의 기초 등이다.

상기 AI모듈은 서버, 클라우드. 서버클라우드. 클라우드서버, PC, personal computer, 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 폰, phone, 핸드폰, 스마트폰, 플랫폼, 링, 반지링, 이어링, 핀, 옷핀, 넥타이핀, 반지, 가락지, 워치, 시계, 완장, 밴드, 넥밴드, X밴드, 어깨밴드, 허리밴드, 발목밴드, 헬멧, 모자, 포켓, 신발, 구두, 운동화, 작업화, 의류, 조끼, 바지, 상의, 하의, 스카프, 작업복, 착용수단. 부착수단, 장착수단, 입는수단, 신는수단, 웨어러블수단, wearable means, 센서, 장비, 장치, 기기, 기(器), 기(機), 기구, 기계, 시설, 측정기, 측량기, 계측기, 앱, 어플, 어플리케이션; 상기 서버 내지 플랫폼 중 하나의 앱; 상기 서버 내지 플랫폼 중 하나에 설치 또는 구비된 또는 이용되는 앱; 상기 서버 내지 어플리케이션 중 하나의 플랫폼; 상기 서버 내지 어플리케이션 중 하나에 설치 또는 구비된 또는 이용되는 플랫폼; 상기 서버 내지 어플리케이션 중 하나의 상기 서버 내지 어플리케이션; 상기 서버 내지 어플리케이션 중 하나에 구비된 또는 이용되는 상기 서버 내지 어플리케이션; 인터넷이나 케이블을 통하는 상기 서버 내지 어플리케이션; 인터넷이나 케이블에 의한 상기 서버 내지 어플리케이션; 진단용 또는 진단에 이용되는 상기 서버 내지 어플리케이션; 진단자 또는 사무실의 상기 서버 내지 어플리케이션; 진단자 또는 사무실에 구비된 또는 이용되는 상기 서버 내지 어플리케이션; 등에 이용 또는 구비될 수 있다.

상기 장비 또는 진단 장비 또는 시설물 진단 장비에 자, 침, 칩, 줄자, 측자, 눈금자, 측정자, 스케일, scale, 저울, 센서, 측침, 장비, 장치, 시설, 측정기, 계측기, 관측기, 측량기, 조사기, 탐사지, 진단기, 시험기, 시험기, 실험기, 하중계, 응력계, 강도계, 변형계, 테스터, 게이지, gauge, 스트레인게이지, 스트레스게이지, 캠, cam, 카메라, camera, CCTV, 하중측정기, 무게측정기, 변형측정기, 균열측정기, 망원경, 현미경, 균열측정현미경, 균열폭측정현미경, 강도측정기, 반발경도측정기, 테스트엔빌, 해머, 테스트해머, 강도해머, 강도측정해머, 초음파측정기, 초음파탐사기, 철근탐지기, 철근탐사기, 철근부식도측정기, 자연전위법 철근부식도측정기, 전기저항법 철근부식도측정기, 염분측정기, 염도측정기, 중성화측정기, 콘크리트 중성화측정기, 코아채취기, 콘크리트 코아채취기, 두께측정기, 도막두께측정기, 자분탐상기, 강제초음파시험기 등이 포함된다. 상기 자 내지 강제초음파시험기 등에는 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 서버 내지 어플리케이션 등이 구비 또는 이용될 수 있다. 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 서버 내지 어플리케이션 등이 또는 등은 또는 등에는 상기 자 내지 강제초음파시험기 등이 구비 또는 이용될 수 있다.

본 발명에서는 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 서버 내지 어플리케이션 등이 이용될 수 있다. 본 발명에서 상기 제1단계 내지 제10단계, AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 서버 내지 어플리케이션, 진단, 시설물 등에 상기 서버 내지 어플리케이션, AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등의 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어; 상기 서버 내지 어플리케이션, AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등에 있는 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어; 상기 서버 내지 어플리케이션, AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등에 설치된 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어; 상기 서버 내지 어플리케이션, AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등에서 제공되는 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어; 등이 이용될 수 있다.

상기 GPT, 데이터베이스, 데이터베이스모듈, 딥러닝, 딥러닝모듈, 인공지능, 인공지능모듈, 플랫폼, 제1단계모듈, 제2단계모듈, 제3단계모듈, 제4단계모듈, 제5단계모듈, 제6단계모듈, 제7단계모듈, 제8단계모듈, 제9단계모듈, 제10단계모듈 등은 DB, data base, 데이터베이스, 통신기, 서버, 클라우드, PC, 컴퓨터, 노트북, 테블릿, 폰, 핸드폰, 스마트폰, 앱, 어플, PC앱, 컴퓨터앱, 노트북앱, 테블릿앱, 폰앱, 핸드폰앱, 스마트폰앱, 모니터, 스크림, 디스플레이, 장비, 장치, 수단, 시설, 자, 줄자, 측자, 스케일, 센서, 측침, 측정기, 계측기, 관측기, 측량기, 조사기, 탐사지, 진단기, 시험기, 실험기, 응력계, 강도계, 변형계, 테스터, 게이지, 스트레인게이지, 캠, 카메라, CCTV, 균열측정기, 균열폭측정현미경, 강도측정기, 반발경도측정기, 테스트엔빌, 초음파측정기, 초음파탐사기, 철근탐지기, 철근탐사기, 철근부식도측정기, 자연전위법 철근부식도측정기, 전기저항법 철근부식도측정기, 염분측정기, 염도측정기, 중성화측정기, 콘크리트 중성화측정기, 코아채취기, 도막두께측정기, 자분탐상기, 강제초음파시험기, 웨어러블수단, 헬멧, 모자, 캡, cap, 햇, hat, 의류, 의복, 조끼, 바지, 상의, 하의, 복장, 작업복, 업무복, 완장, 띠장, 장화, 구두, 신발, 작업화, 안전화, 가방, 백, 팩, 백팩, 밴드, 손목밴드, 허리밴드, 어깨밴드, 바지밴드, 멜빵, 벨트, 안전벨트, 혁띠, 허리띠, 시계, 워치, 링, 귀링, 반지, 가락지, 귀고리, 장갑, 안경, 고글, 안경테, 걸이, 목걸이, 귀걸이, 보호구, 보호물, 착용구, 부착구, 착용물, 부착물, 기(器), 기(機), 차(車), 카, car, 차량, 굴절차, 진단차, 수단, 기구, 기계, 도구, 장비, 시설, 설비, 장비, 장치, 로봇, 드론, 모빌리티, 트럭, 도져, 로라, 폼, 형틀, 비계, 재료, 자재, 거푸집, 건물, 교량, 도로, 옹벽, 구조물, 그레이더. 측량기, 계측기, 저장고, 혼합기, 배합기, 공급기, 운반기, 이송기, 펄스기, 보링기, 굴착기, 굴삭기, 천공기, 항타기, 펌프카, 분사기, 주입기, 주사기, 주유기, 타설기, 크레인, 포크레인, 타워크레인, device, field device, 청정기, 정화기, 살균기, 소독기, 방역기, 크리닝기, 진단장비, 현장장비, 산업장비, 틀, 1m 이상 높이의 틀, 사다리, 삼각대, 삼발이, 지지대, 거치대, 격자대, 격자틀, 조립대, 조립틀, 조립세트, 촬영대, 촬영기 거치대, 카메라 거치대, 촬영기 지지대, 카메라 지지대, 측량기 삼각대, 접이식 삼각대, 조립식 삼각대, tripod, 트라이포드 등에 구비, 구성, 내장, 설치, 거치, 존치, 위치, 이용, 사용, 적용 등이 될 수 있다. 상기 웨어러블 수단은 상기 헬멧 내지 부착물 등이 해당된다. 본 발명에서는 상기 GPT 내지 제10단계모듈, DB 내지 트라이포드 등이 이용될 수 있다. 상기 GPT 내지 제10단계모듈, DB 내지 트라이포드 등은 상기 GPT 내지 제10단계모듈, DB 내지 트라이포드 등에 이용 또는 구비될 수 있다. 그리고 상기 GPT 내지 제10단계모듈, DB 내지 트라이포드 등이 이용 또는 구비되는 상기 GPT 내지 제10단계모듈, DB 내지 트라이포드 등이 가능하다.

상기 진단 또는 시설물 진단에는 a) 조사, 외관조사, 시설외관조사, 터널외관조사, 댐외관조사, 상수도외관조사, 수문외관조사, 건축외관조사, 시험, 실험, 파괴시험, 비파괴시험, 반발경도시험, 초음파시험, 철근탐사, 철근부식도조사, 탄산화시험, 초음파탐상시험, 자분탐상시험, 방사선투과시험, 재료시험, 시차열분석, X-Ray분석, 편광현미경분석, 주사형 전자현미경 분석, 기초조사, 지반조사, 전기비저항탐사, Radar Tomography탐사, GPR탐사, 검사, 자재검사, 재료검사, 시설검사, 기초검사, 파일검사, 재하시험, 측량, 측지, 터널측량, 내공변위측정, 천단변위측정, 적외선탐사, 진동측정, 소음측정, 악취측정, 냄새측정, 조사, 수질조사, 변위측량, 퇴사량조사, 수문조사, 토양부식, 환경조사, 관대지, 전위차측정, 누수탐사, 매설배관피복조사, 손상부탐사, 규격조사, 종단측량, 횡단측량; b) 콘크리트에 대한 반발경도시험, 초음파시험, 철근탐사, 철근부식도조사, 탄산화시험; c) 강재에 대한 초음파탐상시험, 방사선투과시험, 자분탐상시험; 등이 수행될 수 있다. 상기 조사 내지 자분탐상시험 등은 상기 자 내지 강제초음파시험기, GPT 내지 제10단계모듈, DB 내지 트라이포드 등에서 또는 등에 의하여 수행될 수 있다.

시험에는 파괴시험과 비파괴시험이 있다. 상기 파괴시험은 시설물을 파괴 또는 타격하면서 시험, 시설물을 파괴 또는 타격하여 시험, 시설물을 천공하여 시험, 시설물을 천공하여 시편을 채취하여 시험, 강도시험, 충격시험, 타격시험, 압축강도시험, 인장강도시험, 일축압축강도시험, 삼축압축강도시험, 반발경도시험, 해머시험, 슈미트해머시험 등이 있다. 상기 비파괴시험은 시설물의 파괴없이 시험, 물리탐사시험, 파탐사시험, 음파탐사시험, 초음파탐사시험, 라이다탐사시험, 레이더탐사시험, 전파탐사시험, 전기탐사시험, 전자탐사시험, 탄성파탐사시험, GPR탐사시험, 지표투과레이더시험, ground penetrating radar test, X레이탐사시험 등이 있다.

상기 진단 또는 시설물 진단에는 a) 균열, 크랙, 절리, 조인트, 받침부 균열, 받침장치 균열, 요철, 요부, 철부, 단차, 전후 단차, 상하 단차, 좌우 단차, 변형, 물받이 변형, 연결부 변형, 함몰, 이완, 수축, 회전, 침하, 세굴, 기초세굴, 지반세굴. 위치불량, 위치변경, 교대회전, 파손, 파단, 박리, 열화, 분리, 층분리, 벌어짐, 철근노출, 충돌손상, 강판탈락, 시트탈락, 자재손상, 재료손상, 기초손상, 말뚝손상, 부착상태 불량, 강판 부착상태 불량, 시트 부착상태 불량, 부스러짐, 받침부 부스러짐, 브레이싱 연결불량, 보 연결불량, 가로보 연결불량, 세로보 연결불량, 신축유간 부족, 받침과 거더의 분리, 받침수평 설치불량, 받침과 부속물의 접촉장애, 백태, 콘크리트 백태, 퇴적, 오물퇴적, 토사퇴적, 이물질퇴적, 쓰레기퇴적, 물고임, 체수, 누수, 오염, 표면 오염, 표면상태 오염, 막힙, 배수구 막힘, 배수구 이물질 퇴적, 배수관 누수, 배수관 부식, 배수관 변형, 배수관 불량, 배수관 용접불량, 그레이팅 탈락, 파손, 앵커 파손, 볼트 파손, 앵커볼트 파손, 불량, 용접불량, 탈락, 밴드 탈락, 고정밴드 탈락, 길이 부족, 자재 길이 부족, 배수관 길이 부족, 부식, 자재 부식, 재료 부식, 연결부 부식, 금속 연결부 부식, 콘크리트 연결부 부식, 연결부 부식, 받침장치 부식, 차수판 하부철판 부식, 포장균열, 포장패임, 접속부 이격, 블럭 파손, 블럭 탈락, 블럭 함몰, 화강석 함몰, 목재데크 파손, 목재데크 볼트탈락, 토사퇴적, 차수판 용접탈락, 차수판 볼트탈락, 차수판 길이부족, 차수판 변형, 차수판 하부철판 부식, 차수판 파손, 차수판 이격, 호스 탈락, 배수용 호스 탈락, 물받이 탈락, 물받이 미설치, 물받이 변형, 실링재 파손, 신축이음 파손, 차수판 용접탈락, 차수판 변형, 배수관 고정불량, 악취, 냄새, 소음, 진동; b) 또는 시설, 자재, 재료, 기초, 건물, 건축물, 주택, 빌딩, 도로, 포장, 옹벽, 댐, 하천, 항만, 수문, 수도, 상수도, 하수도, 상하수도, 터널, 교량, 시설물 등의 상기 균열 내지 진동; 등이 조사, 측정, 계측, 관찰, 진단 등이 될 수 있다. 상기 조사 내지 자분탐상시험, 균열 내지 진동 등은 상기 자 내지 강제초음파시험기, GPT 내지 제10단계모듈, DB 내지 트라이포드 등에서 또는 등에 의하여 수행될 수 있다.

상기 진단 또는 시설물 진단에는 상기 조사 내지 자분탐상시험, 균열 내지 진동 등이 조사, 측정, 계측, 관찰, 진단 등이 될 수 있다. 그리고 상기 진단 또는 시설물 진단에는 상기 조사 내지 자분탐상시험, 균열 내지 진동 등의 센서, 장비, 장치, 기기, 기(器), 기(機), 기구, 기계, 머신, 수단, 시설, 시스템, 플랫폼, 상기 자 내지 강제초음파시험기, 상기 DB 내지 트라이포드 등이 이용 또는 구비될 수 있다. 본 발명에서는 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 서버 내지 어플리케이션, 조사 내지 자분탐상시험, 균열 내지 진동, 센서 내지 플랫폼, 자 내지 강제초음파시험기, 상기 DB 내지 트라이포드; 이중 둘 이상 복합; 상기 AI모듈 내지 복합 중 하나의 상기 AI모듈 내지 복합; 상기 AI모듈 내지 복합 중 하나가 이용되는 상기 AI모듈 내지 복합; 상기 AI모듈 내지 복합 중 하나에 의한 상기 AI모듈 내지 복합; 등이 가능하거나 또는 이용 또는 구비될 수 있다. 상기 복합에는 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등의 상기 서버 내지 어플리케이션, 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등의 상기 조사 내지 자분탐상시험, 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등의 상기 균열 내지 진동, 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어 등의 상기 센서 내지 플랫폼, 상기 서버 내지 어플리케이션 등의 상기 AI모듈 내지 딥러닝소프트웨어, 상기 서버 내지 어플리케이션 등이 이용되는 상기 조사 내지 자분탐상시험, 상기 서버 내지 어플리케이션 등이 이용되는 상기 균열 내지 진동, 상기 서버 내지 어플리케이션 등의 상기 센서 내지 플랫폼, 상기 서버 내지 어플리케이션 등이 이용되는 상기 센서 내지 플랫폼 등이 해당된다.

상기 GPT의 예1로는 플랫폼 등에 입력 또는 저장된 진단에 관한 또는 기존 진단에 관한 정보 또는 기존 정보를 사전에 딥러닝하거나 또는 딥러닝모듈로 사전에 딥러닝하고, 이에 의하여 진단에 대한 지식 또는 지적능력을 가진 인공지능 또는 인공지능모듈(AI moudle) 또는 인공지능모델(AI model)로 상기 진단에 또는 상기 진단하는 과정에 진단의 또는 진단에 관한 또는 필요한 자료, 정보, 내용, 데이터 등을 제공하는 수단, 인공지능 수단, 시설, 시스템, 서비스, 인공지능 서비스, 인공지능모듈, AI moudle, 인공지능모델, AI model, 플랫폼, 가상플랫폼, 소프트웨어, 변환기, 트랜스포머, 변환 트랜스포머, GPT, AIGPT, AI-GPT, GPTAI, GPT-AI 등이다. 예2로는 플랫폼 등에 진단에 관한 정보를 또는 기존 진단에 관한 기존 정보를 입력 또는 저장, 상기 정보를 사전에 딥러닝 또는 딥러닝모듈로 사전에 딥러닝, 상기 딥러닝에 의하여 진단에 대한 지식 또는 지적능력을 가진 인공지능 또는 인공지능모듈 조성, 상기 인공지능 또는 인공지능모듈로 진단을 하거나 또는 진단에 필요한 또는 진단하는 과정에 필요한 자료, 정보, 내용, 데이터 제공 등을 하는 것이다.

상기 GPT, 데이터베이스모듈, 딥러닝모듈, 인공지능모듈은 플랫폼에 구비된다. 또는 상기 GPT, 기존 정보, 딥러닝모듈, 인공지능모듈, 서비스, 인공지능 서비스 등은 플랫폼, platform, 폼, 장치, 시스템, 틀, 골격, 소프트웨어 등에 구비된다. 상기 기존 정보는 상기 플랫폼, 데이터베이스모듈, 플랫폼의 데이터베이스모듈 등에 저장 또는 입력되거나, 상기 플랫폼이나 데이터베이스모듈에 데이터베이스화되어 있다. 상기 플랫폼에 제4인터넷모듈이 연계될 수 있다. 상기 제4인터넷모듈에 의하여 상기 플랫폼을 통하여 제공되는 진단에 필요한 정보가 전송된다. 상기 플랫폼 또는 이에 연계된 인터넷이나 인터넷모듈을 통하여 상기 GPT, 서비스, 인공지능 서비스, 정보, 기존 정보, 데이터베이스모듈, 딥러닝모듈, 인공지능모듈, 진단에 필요한 정보, 자료, 진단에 관한 자료 등이 제공 또는 전송 또는 사람, 로봇, 진단자, 사무실, 유저(user), 서버, 클라우드, PC, 컴퓨터, 폰, 앱 등에 제공 또는 전송되거나, 또는 상기 사람 내지 앱 등을 통하여 제공 또는 전송될 수 있다.

상기 플랫폼은 a) 플랫폼, 가상 플랫폼, platform, 폼, 장치, 시스템, 오퍼레이팅시스템, OS, operating system, 틀, 골격, 소프트웨어, software, 응용 소프트웨어, 프로세스, 운영프로세스, 앱, 어플, 어플리케이션, app, apple, application, MS-DOS상에서 동작하는 DOS, MS-Windows상에서 동작하는 응용 소프트웨어, MS-Windows, 어떤 소프트웨어가 제공하는 환경, MS-Windows가 제공하는 환경, MS-Windows, google, naver, coupang, kakao, kakaotalt, tictalk, ali, aliexpress, amazon, zum, youtube, facebook, auction, gmarket, daum, 운영체제, 운영시스템, 특정 프로세서 모델과 컴퓨터 시스템을 바탕으로 하는 운영체제, 컴퓨터 시스템의 기본이 되는 특정 프로세서 모델과 하나의 컴퓨터 시스템을 바탕으로 하는 운영체제 또는 운영시스템; b) 또는 서버, 클라우드, PC, 컴퓨터, 태블릿, 노트북, 폰, 핸드폰, 스바트폰, 앱, 폰앱, 핸드폰앱, 스마트폰앱 등에 구비된 상기 플랫폼 내지 운영시스템; 등이다. 상기 플랫폼은 플랫폼, platform, plat(구획된 땅)과 form(형태)의 합성어, 구획된 땅의 형태, 진단플랫폼, 안전플랫폼, 공정플랫폼, 관리플랫폼, 회사플랫폼, 영상플랫폼, 도면플랫폼, 챠트플랫폼, 데이터플랫폼, 구글플랫폼, 애플플랫폼, 페이스북플랫폼, 아마존플랫폼, 서버 플랫폼, 서버에서 제공되는 플랫폼, 단말기 플랫폼, 단말기에 제공되는 플랫폼, 처리장치 플랫폼, 관제센터 플랫폼, 앱 플랫폼, 앱에 제공되는 플랫폼, 앱으로 제공되는 플랫폼, 인터넷앱 플랫폼, 작업자 플랫폼, 관리자 플랫폼, 총괄자 플랫폼, 이용자 플랫폼, 아바타플랫폼, 메타버스플랫폼, 웹기반 관제 플랫폼, 웹기반 관제 시스템, 정보 표기, 정보가 표기된 플랫폼, 정보 제공, 정보를 제공하는 플랫폼, 작업 및 관리 현황 제공, 공사관리 현황 제공, 안전관리 현황 제공, 감지현황 제공, 안전관리현황 차트 제공, 분석데이터 챠트 제공, Excel 파일 제공, 영상과 도면과 도표 제공, MS-DOS상에서 동작하는 DOS 플랫폼, MS-Windows가 제공하는 MS-Windows의 플랫폼, MS-Windows상에서 동작하는 응용 소프트웨어인 MS-Windows 플랫폼, SNS(Social Network Service) 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 페이스북과 같은 소셜 미디어 플랫폼, 기차를 타고 내리는 정거장, 무언가를 타고 내리는 승강장, 특정 장치나 시스템 등에서 이를 구성하는 기초가 되는 틀 또는 골격, 컴퓨터 시스템의 기본이 되는 특정 프로세서 모델과 하나의 컴퓨터 시스템을 바탕으로 하는 운영체제, 공급자와 수요자 등 복수 그룹이 참여해 각 그룹이 얻고자 하는 가치를 공정한 거래를 통해 교환할 수 있도록 구축된 환경, PC나 스마트폰에서 구현되는 플랫폼, 웹 기반의 진단시스템, 진단관리 현황 및 분석 데이터에 대한 챠트 플랫폼 등도 해당된다.

상기 플랫폼은 서버(server) 또는 클라우드(cloud)에 구축 또는 내장된다. 상기 서버 또는 클라우드는 a) 서버, server, 저장기, 수신기, 클라우드, cloud, 진단서버, 관제서버, 관리서버, 중앙서버, 호스트서버, 서버클라우드, 클라우드서버, 송신서버, 수신서버, 저장서버, 저장장치, 데이터 저장장치, 저장하드웨어, DB, 데이터 베이스, 통신자서버, 112서버, 119서버, 관리자서버, 총괄자서버, 이용자서버, 현장서버, 본사서버, 중앙관제서버, 플랫폼서버, GIS서버, 빅테이터서버, 빅테이터저장, 인공지능서버, 클라우드서버, 인터넷 상의 서버, 클라우드 네트워크, 네이버 클라우드, 네이버 MYBOX, 구글 드라이브, 클라이언트서버, 서버클라이언트, 빅데이터서버, 아바타서버, 메타버스서버, 웹하드, 웹서버, 웹사이트, 하드웨어, 기억장치, 수신안테나, 수신기 구비 서버, DB, data base, cloud, server, cloud server; b) 주된 정보의 제공이나 작업을 수행하는 컴퓨터 또는 시스템, 데이터를 저장하는 컴퓨터 또는 외부 컴퓨터, 데이터를 저장하는 중앙컴퓨터 또는 외부 컴퓨터, 서비스 사업자의 서버, 기업 내의 서버 또는 저장장치가 아닌 외부에 아웃소싱해 쓰는 서버 또는 저장장치, 고객 또는 클라이언트에게 네트워크를 통해 서비스하는 컴퓨터, 고객 또는 클라이언트의 자료를 인터넷을 통하여 저장하는 컴퓨터, 인터넷과 연결되어 데이터를 저장하는 중앙컴퓨터 또는 외부 컴퓨터, 컴퓨터 파일을 저장할 때 작업한 컴퓨터 내부에 있는 공간이 아니라 인터넷을 통하여 중앙 컴퓨터에 저장할 수 있는 공간, 한 대의 컴퓨터에 여러 대의 컴퓨터를 통신회선으로 연결하여 공동으로 사용하는 정보를 저장해 두거나 컴퓨터 자원을 많이 사용하는 프로그램을 모아놓은 컴퓨터; c) 또는 상기 센서, 버튼, 랜턴, 카메라, 무전기, 알림기, 랜턴, 계측기, 배터리, 제어기, 스마트폰 등의 또는 등에서 공급되는 자료, 신호, 영상, 음성, 데이터 등을 저장하는 서버, 하드웨어; d) 이중 둘 이상이 조합된 복합서버; 등이 해당된다.

상기 인공지능서버에 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 등이 가능하다. 인공지능 서버는 각 현장, 공장, 가정, 작업장 등으로 분류되어 분산 저장된 수집 데이터에 해당하는 자료, 신호, 정보, 영상, 데이터, 측정치, 위치정보, 지형정보, 시설정보 등을 분석하여, 머신러닝 알고리즘을 이용하여 학습하여 출입자, 출입현황, 출입금지, 보행금지, 통행금지, 사용금지, 탑승금지, 고온경고, 낙하물경고, 고압전기경고, 방사성물질경고, 안전모착용, 보안면착용, 귀마개착용, 안전화착용, 안전장갑착용 등과 같은 특징 정보를 추출하고 추출된 특징 정보를 관련자에게 통지한다.

상기 서버에 컴퓨터, 폰, 앱 등이 연계되고, 상기 서버와 컴퓨터, 폰, 앱 등은 상호 인터넷 또는 케이블로 연결, 통신, 무선연결, 무선통신, 유선연결, 유선통신 등이 된다. 상기 GPT 또는 서비스 또는 진단에 필요한 정보는 상기 플랫폼, 서버, 인터넷 또는 케이블을 거쳐 상기 컴퓨터, 폰, 앱 등을 통하여 제공 또는 획득된다. 상기 GPT, GPT의 내용, GPT의 정보 등은 서버, 클라우드, 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 폰, 핸드폰, 스마트폰, 인터넷, SNS, 앱, 컴퓨터앱, 노트북앱, 태블릿앱, 폰앱, 핸드폰앱, 스마트폰앱 등을 통하여 송신, 전송, 전달, 수신, 시청, 보기, 읽기, 시청, 디스플레이 등이 가능하다.

상기의 예로는 상기 GPT, 서비스, 인공지능 서비스, 정보, 기존 정보, 데이터베이스모듈, 딥러닝모듈, 인공지능모듈, 진단에 필요한 정보 등은 상기 플랫폼, 서버, 인터넷 또는 케이블을 거쳐 상기 컴퓨터를 통하여 또는 진단하는 진단자의 컴퓨터를 통하여 제공 또는 진단자에 제공, 상기 GPT 또는 진단에 관한 자료는 상기 플랫폼에서 상기 서버로 전달, 상기 서버로 전달된 상기 GPT 또는 진단에 관한 자료는 인터넷 또는 케이블을 거쳐 상기 컴퓨터 또는 진단하는 진단자의 컴퓨터로 전달, 상기 컴퓨터에 전달된 상기 GPT 또는 진단에 관한 자료는 진단에 이용 또는 진단을 하는 진단자가 이용, 진단하는 진단자의 컴퓨터에 플랫폼앱이 설치되고 상기 설치된 플랫폼앱을 통하여 서버의 플랫폼에 내장된 GPT 이용 또는 제공, 진단하는 진단자의 컴퓨터에 플랫폼앱이 설치되고 상기 설치된 플랫폼앱을 통하여 상기 컴퓨터와 상기 인터넷 또는 케이블과 상기 서버를 거쳐 서버의 플랫폼에 설치된 GPT 이용 또는 제공, 진단하는 진단자의 컴퓨터를 이용하여 컴퓨터에 연결되는 인터넷 또는 케이블과 이에 연결되는 서버를 거쳐 상기 서버에 내장된 플랫폼의 GPT 이용, 진단하는 진단자는 인터넷을 통하여 컴퓨터와 서버를 거쳐 서버에 설치된 플랫폼을 통하여 플랫폼에 내장된 GPT 이용 또는 제공, 진단하는 진단자는 상기 컴퓨터와 상기 인터넷 또는 케이블과 상기 서버를 거쳐 상기 플랫폼을 통하여 GPT 이용 또는 제공 등이다.

상기 GPT는 a) GPT, 챗 GPT, chat GPT, 채팅 GPT, chatting GPT, 대화형 GPT, 유저(user) 또는 진단자가 컴퓨터를 통하여 서버의 플랫폼과 대화하여 정보를 제공하는 대화형 GPT, 오픈 GPT, open GPT, AIGPT, GPTAI, AI-GPT, GPT-AI, IoTGPT, GPTIoT, IoT-GPT, GPT-IoT, 人工智能, artificial intelligence, 인공지능형 GPT, GPT인공지능, 인공지능-GPT, GPT-인공지능, 인공지능모듈, AI moudle, 인공지능모델, AI model, 인공지능모듈 구비 GPT, GPT 구비의 인공지능모듈, 인공지능모듈-GPT, GPT-인공지능모듈, Generative Pre-trained Transformer, Generative (생성하는) Pre-trained (사전 학습된) Transformer (트랜스포머), Artificial Intelligence-Generative Pre-trained Transformer, Generative Pre-trained Transformer-Artificial Intelligence, Internet of Things-GPT, GPT-Internet of Things, 변환기, 생성기, 제공기, 공급기, 인공지능, 트랜스포머, 플랫폼, 가상플랫폼, 소프트웨어, 솔루션 변환기, 솔루션 생성기, 솔루션 제공기, 솔루션 공급기, 솔루션 인공지능, 솔루션 트랜스포머, 인공지능 언어모델, 생성형 사전학습 변환기, 사전학습 생성형 변환기, 미리 훈련된 생성 변환기, 사전 훈련된 생성형 변환기, 미리 학습된 생성 변환기, 대화형 인공지능, 대화형 인공지능 모듈 또는 모델 또는 변환기 또는 플랫폼 또는 서비스, 대규모의 정보 또는 자료 또는 데이터를 사전학습하여 최적의 정보 또는 자료 또는 데이터 또는 솔루션을 생성 또는 제공하는 모듈 또는 모델 또는 변환기 또는 플랫폼 또는 서비스, 대규모의 정보 또는 자료 또는 데이터를 사전학습하여 지식을 구축한 후에 유저(user) 또는 진단자에게 최적의 정보 또는 자료 또는 데이터 또는 솔루션을 생성 또는 제공하는 모듈 또는 모델 또는 변환기 또는 플랫폼 또는 서비스, 대규모의 정보 또는 자료 또는 데이터를 학습 또는 딥러닝 또는 사전학습 또는 심층학습하여 지식을 구축한 인공지능 또는 모듈 또는 모델 또는 변환기 또는 플랫폼 또는 서비스로 앱 또는 플랫폼 또는 인터넷을 통하여 유저(user) 또는 진단자에게 최적의 정보 또는 자료 또는 데이터 또는 솔루션을 생성 또는 제공, 자연어 처리를 위한 딥러닝 기반의 언어 생성 모델, 문제 처리를 위한 딥러닝 기반의 답변 생성 모델, 딥러닝 및 인공지능 기반으로 질의에 대하여 답변하는 모델, 딥러닝 기반으로 질의에 대하여 답변하는 인공지능 모델, 정보 또는 자료 또는 데이터를 사전학습한 딥러닝 기반으로 질의에 대하여 답변하는 인공지능 모델, 데이터베이스에 저장된 대량의 정보를 사전에 학습 또는 딥러닝하여 다양한 지식을 가진 인공지능으로 또는 인공지능을 이용하여 진단에 관한 정보를 생성하고 진단자가 이용할 수 있도록 변환하여 제공하는 서비스 또는 시스템, 대량의 정보 또는 자료 또는 데이터를 기반으로 하여 다양한 주제에 대해 대화(Chat)할 수 있도록 개발된 인공지능 서비스, 대화형(Chat) 인공지능 서비스 또는 모듈 또는 모델 또는 시스템, 트랜스포머(Transformer)라는 딥러닝(Deep Learning) 인공신경망을 기반으로 하는 언어 모델, 학습이나 트랜스포머에 수천억 개 이상의 정보 또는 자료 또는 데이터 또는 매개변수 사용, 방대한 양의 지식 데이터베이스와 실제 대화 데이터베이스를 이용하여 GPT를 훈련, 학습된 정보 또는 자료 또는 데이터를 기반으로 적합한 모델을 생성, 상기 생성해내는 파인 튜닝(Fine-Tuning, 미세 조정) 과정을 통해 마치 사람과 대화하는 것과 같은 자연스러운 대화가 가능, 이미 학습된 정보 또는 자료 또는 데이터를 바탕으로 하는 전이학습(Transfer Learning)을 거쳐 실시간으로 커뮤니케이션, 방대한 양의 지식 데이터베이스를 기반으로 하고 있으므로 다양한 주제에 대한 서비스 지원, 사전에 입력된 정보 또는 자료 또는 데이터를 기반으로 학습하고 학습한 내용으로 정보 또는 자료 또는 데이터 또는 솔루션 제공, 방대한 지식 데이터베이스를 바탕으로 과학이나 기술 등의 전문 분야에 대한 지식 제공 서비스, 각종 정보 또는 자료 또는 데이터를 사전에 공부 또는 학습하여 지식을 구축하고 유저(user) 또는 진단자가 질의하는 사항에 대하여 최적으로 답변하는 또는 솔루션을 제공하는 모듈 또는 모델 또는 변환기 또는 플랫폼 또는 서비스, 각종 정보 또는 자료 또는 데이터를 사전에 딥러닝으로 공부 또는 학습하여 지식을 구축된 인공지능을 이용하여 유저(user) 또는 진단자가 질의하는 사항에 대하여 최적으로 답변하는 또는 솔루션을 제공하는 모듈 또는 모델 또는 변환기 또는 플랫폼 또는 서비스; b) 상기 중 하나 이상이 되는 또는 구현되는 시설, 기기, 수단, 기술, 기법, 방법, 공법, 장치, 장비, 시스템, 플랫폼, 서버, 클라우드, 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 폰, 앱; c) 상기 시설 내지 앱 등에 의한 GPT; 상기 시설 내지 앱 등에서 제공되는 GPT; d) 유저(user) 또는 진단자의 진단에 관한 질문, 질의, 문제, 정보, 자료, 데이터 등에 대하여 정보, 자료, 지식, 기술, 방법, 공법, 데이터, 솔루션 등을 제공하는 GPT 또는 상기 인공지능 내지 앱, 시설 내지 앱; 등이다.

상기의 GPT의 예로는 a) 진단에 관한 정보, 자료, 내용, 데이터, 기존 데이터 등 입력, 기존 데이터가 입력되어 구축된 데이터베이스, 입력된 또는 구축된 데이터가 딥러닝모듈에 의하여 학습, 공부, 딥러닝, 심층학습; 상기 학습 내지 심층학습 등에 의하여 지식 또는 지적능력을 가진 인공지능, 인공지능모듈, 인공지능모델; 상기 학습된 데이터를 기반으로 구축된 인공지능, 인공지능모듈, 인공지능모델; 유저(user)가 원하는 질문 또는 질의 입력; 상기 질문 또는 질의에 대한 자료 또는 지식 또는 데이터 또는 솔루션 제공 또는 출력 또는 시청 또는 디스플레이; 플랫폼에 저장된 데이터 또는 데이터베이스를 기반으로 진단에 관한 자료 또는 솔루션을 제공하는 서비스 또는 인공지능 서비스; b) 상기 중 하나 이상이 되는 또는 구현되는 시설, 기기, 수단, 기술, 기법, 방법, 공법, 장치, 장비, 시스템, 플랫폼, 서버, 클라우드, 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 폰, 앱; c) 상기 시설 내지 앱 등에 의한 GPT; 상기 시설 내지 앱 등에서 제공되는 GPT; d) 유저(user) 또는 진단자가 진단에 관한 질문, 질의, 문제, 정보, 자료, 데이터 등에 대하여 정보, 자료, 지식, 기술, 방법, 공법, 데이터, 솔루션 등을 제공하는 상기 인공지능 내지 앱, 시설 내지 앱; 등이 해당되거나 또는 가능하다.

상기 딥러닝은 심층학습, Deep Learning, 인공신경망 잇는 기계학습법, 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술, 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술, 기계학습(Machine Learning)의 발전기술, 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술, 인공신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 기계학습 방법, 인간의 뇌신경 회로를 모방한 신경 회로망(neural network)을 구성하여 컴퓨터가 다양한 데이터를 통해 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술, 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있도록 컴퓨터를 교육하는 머신 러닝 기술 등이다.

상기 인공지능은 인공지능, 人工知能, AI, AI모듈, 인공지능모듈, Artificial Intelligence, 인간이 지닌 지적 능력의 일부 또는 전체 혹은 그렇게 생각되는 능력을 인공적으로 구현한 것 등이다. 인공지능에 이용되는 것은 전문가시스템(Expert System), 퍼지이론(Fuzzy Theory), 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 인공신경망(Artificial Neuron Network), 유전알고리즘(Genetic Algorithm), 인공지능언어, 알고리즘, 신경망, 인공신경망, 휴먼머신, 인터페이스, 컴퓨팅 등이 있다. 상기 인공지능언어는 人工知能言語, artificial intelligence language, 리스프(LISP: 리스프처리언어), 프롤로그(Prolog) 언어, 전문가 시스템의 구축을 위해 특수하게 설계된 언어. 인공지능 프로그램의 개발에 사용되는 프로그래밍 언어 등이다.

인공지능의 실시예 1은 센서 또는 레이저로 스캐닝, 열화상 카메라로 열을 감지, 감지된 열을 시각화, 스캐닝이나 열의 값을 수치화시키는 인공지능과 결합, 상기 결합하여 스캐닝이나 열을 수치화, 이의 수치화로 손상이나 누수 분석, 상기를 드론에 적용, 드론을 이용하여 스캐닝이나 열을 감지하여 교량이나 도로의 손상을 분석, 상기 과정을 보여주는 디스플레이 이용 등이 있다. 실시예 2는 각종 정보 데이터, 이가 입력된 입력 데이터, 상기 데이터를 분석하는 인공지능 모델, 상기 모델에 의하여 상기 데이터 중 유효 데이터 추출, 상기 추출된 데이터 이용, 상기 과정을 보여주는 단말기 이용 등이 있다. 실시예 3은 개인정보 입력모듈, 사업정보 입력모듈, 어플리케이션 모듈, 위젯 모듈, GPS서비스 모듈, 서비스플랫폼 모듈, 데이터를 수집하는 수집모듈, 데이터를 분석하는 분석모듈, 정보데이터를 생성하는 생성모듈, 기본정보 및 정보데이터를 통합한 통합데이터를 생성하는 통합데이터생성모듈, 기본정보를 기반으로 특성데이터를 산출하는 특성산출모듈, 데이터를 제공하는 정보제공모듈, 데이터처리시스템 모듈, 상기 과정을 보여주는 단말기 또는 메타버스 등으로 구성되는 것이다. 실시예 4는 물체 확인수단, 물체 추적부, 물체 촬영 카메라, 이에 연계되는 무선통신장치, 상기 장치에 연계되는 서버, 상기 서버에 저장되는 자료의 수집부, 상기 자료에 의한 빅데이터, 이를 분석하는 빅데이터 분석부, 상기 촬영 영상을 구현하는 영상 형성부, 인공지능을 이용하여 상기 영상을 학습하는 인공지능 학습부, 상기 영상을 비교하는 비교부, 상기 비교에 의하여 이상상황을 판단하는 판단부, 상기 판단에 의하여 경고를 발생하는 경고부, 상기 경고에 따라 이상상황을 처리하는 처리수단 등으로 구성되는 것이다.

실시예 5는 센서, 계측기, 카메라, 상기 센서의 센싱 정보, 상기 계측기의 게측 정보, 상기 카메라의 촬영 정보, 상기 정보에 기초하여 생성된 입력 신호, 상기 신호가 전송 및 입력되는 신경망, 상기 신경망이 내장된 블록체인 네트워크, 상기 정보를 분석하는 AI 알고리즘, 상기 분석 결과에 기초하여 생성된 출력 신호, 상기 출력 신호에 기초한 공사 정보, 상기 정보를 화면에 출력하는 디스플레이, 상기 정보에 의하여 공사 및 안전 상태를 파악하는 인공지능 모듈 등으로 구성되는 것이다. 실시예 6은 a) 단말기, 이에 의하여 전송된 공사정보, 상기 공사정보를 송신하는 통신기, 카메라에 의하여 촬영된 현장 이미지, 상기 정보와 이미지를 분석하는 분석AI, 상기 이미지에 의한 치수정보; b) 인공지능 기반의 이미지 분류 모델, 이의 모델을 이용하여 기수집된 복수의 공사현장 이력이미지들 중 상기 현장에 대응되는 관련 이미지들을 도출하는 도출기; c) 상기 분석 및 도출 결과를 기초하여 자재를 결정하는 결정AI, 상기 치수정보와 공사정보를 이용하여 신규 도면을 생성하는 도면생성기, 상기 도면에 의하여 공사하는 장비, 상기 공사를 중계하는 중계기. 공사 중 상기 도면을 수정하는 도면수정기; d) 상기 중계를 시청하는 폰, 모니터, 스크린, 핸드폰, 플랫폼, 디스플레이, 메타버스; 등으로 구성되는 것이다.

본 발명의 인공지능(人工知能)은 인간의 뇌와 뉴런신경망을 모방해 컴퓨터나 로봇들이 인간처럼 사고하고 행동하게 하는 것이다. 본 발명의 기계학습(Machine Learning, ML)은 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술로서 예를 들면 저장된 사람 사진과 비슷한 사진이 입력되면 이를 사람 사진이라고 컴퓨터가 분류하도록 하는 것이다. 여기서 데이터를 분류하는 것은 기계학습 알고리즘, 의사결정나무(DT, Decision Tree), 베이지안망(BN, Bayesian network), 서포트벡터머신(SVM, support vector machine), 인공신경망(ANN, Artificial neural network) 등이다. 의사결정나무는 의사결정규칙(Decision Rule)을 나무구조로 도표화하여 분류와 예측을 수행하는 분석방법이다. 베이지안망은 다수의 변수들 사이의 확률적 관계를 그래프 구조로 표현하는 모델이다. 베이지안망은 비지도학습(unsupervised learning)을 통한 데이터마이닝(data mining)에 이용하다. 서포트벡터머신은 패턴인식과 자료분석을 위한 지도학습(supervised learning)의 모델이며 주로 분류와 회귀분석에 사용한다. 인공신경망은 생물학적 뉴런의 동작원리와 뉴런간의 연결 관계를 모델링한 것으로 node 또는 processing element라고 하는 다수의 뉴런들이 층(層, Layer) 구조의 형태로 연결된 정보처리 시스템이다.

본 발명의 인공신경망 모델은 계층 수에 따라 단층 신경망과 다층 신경망으로 구분한다. 다층신경망은 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 구성된다. 입력층은 외부의 자료들을 받아들이는 층으로서, 입력층의 뉴런 수는 입력되는 변수의 수와 동일하다. 은닉층은 입력층과 출력층 사이에 위치하며 입력층으로부터 신호를 받아 특성을 추출하여 출력층으로 전달한다. 출력층은 은닉층으로부터 신호를 받아 외부로 출력한다. 뉴런간의 입력신호는 0에서 1 사이의 값을 갖는 각각의 연결강도와 곱해진 후 합산되며 이 합이 뉴런의 임계치보다 크면 뉴런이 활성화되어 활성화 함수를 통하여 출력값으로 구현된다. 딥러닝(DL, Deep Learning)은 인공신경망을 이용하여 데이터를 군집화하거나 분류하는데 사용하는 기술이다, 기계학습과 인지과학에서의 인공신경망은 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습알고리즘이다. 상기 학습에는 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning) 등이 가능하다. 기존의 기계학습 알고리즘은 대부분 지도학습에 기초한다. 지도학습 방식은 컴퓨터에 먼저 정보를 가르치는 방법이다. d의 예는 그림을 주고 이 그림은 시설물이라고 알려주는 방식이다. 컴퓨터는 미리 학습된 결과를 바탕으로 시설물 그림을 구분하게 된다. 비지도 학습은 상기 배움의 과정이 없다. 이 그림이 시설물이라는 배움의 과정 없이 이 그림이 시설물이라고 컴퓨터가 스스로 학습하게 된다. 따라서 비지도학습은 컴퓨터의 높은 연산능력이 요구된다. 딥러닝에서 학습(훈련)을 위해서는 많은 데이터를 이용하여 학습시키는 것이 필요하고, 많은 학습데이터를 반복하여 학습시키는 데에는 많은 시간이 걸리게 되는데 이를 위하여 과거의 중앙처리장치(Central Processing Unit, CPU)보다는 그래픽 처리장치(Graphics Processing Unit, GPU)가 이용된다. 이로 딥러닝의 성능이 크게 향상되었다. 이미지, 얼굴, 사물의 인식부터 음성인식 등 다양한 머신러닝 작업을 수행할 때는 GPU나 CPU를 장착한 기기에서 구동된다.

상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 a) 상기 제1단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈 또는 GPT 또는 플랫폼에 의하여 선택 또는 제공된 진단자료가 이용되고, b) 상기 제2단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈 또는 GPT 또는 플랫폼에 의하여 선택 또는 제공된 자료분석 정보가 이용되고, c) 상기 제3단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈 또는 GPT 또는 플랫폼에 의하여 선택 또는 제공된 현장조사 자료가 이용되고, d) 상기 제4단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈 또는 GPT 또는 플랫폼에 의하여 선택 또는 제공된 현장시험 자료가 이용되고, e) 상기 제5단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈 또는 GPT 또는 플랫폼에 의하여 선택 또는 제공된 상태평가 자료가 이용되고, f) 상기 제6단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈 또는 GPT 또는 플랫폼에 의하여 선택 또는 제공된 안전성평가 자료가 이용되고, g) 상기 제7단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈 또는 GPT 또는 플랫폼에 의하여 선택 또는 제공된 종합평가 자료가 이용되고, h) 상기 제8단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈 또는 GPT 또는 플랫폼에 의하여 선택 또는 제공된 보수보강방안 자료가 이용되고, i) 상기 제9단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈 또는 GPT 또는 플랫폼에 의하여 선택 또는 제공된 유지관리방안 자료가 이용되고, j) 상기 제10단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈 또는 GPT 또는 플랫폼에 의하여 선택 또는 제공된 보고서가 이용된다.

상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 상기 제1단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 선택 또는 제공된 진단자료, 상기 제2단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 선택 또는 제공된 자료분석 정보, 상기 제3단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 선택 또는 제공된 현장조사 자료, 상기 제4단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 선택 또는 제공된 현장시험 자료, 상기 제5단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 선택 또는 제공된 상태평가 자료, 상기 제6단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 선택 또는 제공된 안전성평가 자료, 상기 제7단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 선택 또는 제공된 종합평가 자료, 상기 제8단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 선택 또는 제공된 보수보강방안 자료, 상기 제9단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 선택 또는 제공된 유지관리방안 자료, 상기 제10단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 선택 또는 제공된 보고서 등이 이용된다. 상기 진단자료 내지 보고서 등은 진단에 이용되거나 또는 상기 진단자료 내지 보고서 등이 상기 진단자, 서버, 컴퓨터, 플랫폼, 플랫폼앱, 컴퓨터의 플랫폼앱; 진단자가 이용 또는 보유하는 상기 서버 내지 플랫폼앱; 등에 제공거나, 또는 상기 제공되어 진단에 이용된다.

상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 상기 제1단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 진단자료, 상기 제2단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 자료분석 정보, 상기 제3단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 현장조사 자료, 상기 제4단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 현장시험 자료, 상기 제5단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 상태평가 자료, 상기 제6단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 안전성평가 자료, 상기 제7단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 종합평가 자료, 상기 제8단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 보수보강방안 자료, 상기 제9단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 유지관리방안 자료, 상기 제10단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 보고서가 상기 진단자 또는 컴퓨터에게 제공되거나 또는 상기 진단자가 이용하는 상기 서버 또는 컴퓨터에 제공된다.

상기 GPT 또는 인공지능모듈 또는 플랫폼에 의하여 상기 제1단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 진단자료, 상기 제2단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 자료분석 정보, 상기 제3단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 현장조사 자료, 상기 제4단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 현장시험 자료, 상기 제5단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 상태평가 자료, 상기 제6단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 안전성평가 자료, 상기 제7단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 종합평가 자료, 상기 제8단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 보수보강방안 자료, 상기 제9단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 유지관리방안 자료, 상기 제10단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 보고서, 상기 제11단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 시설물정보관리시스템(FMS)등록 자료, 상기 제12단계에서 상기 기존 정보에 포함되면서 상기 인공지능모듈에 의하여 생성 또는 선택 또는 제공된 일상점검메뉴얼작성 자료 등이 상기 진단자 또는 컴퓨터에게 제공되거나 또는 상기 진단자가 이용하는 상기 서버 또는 컴퓨터에 제공된다.

상기 기존 정보는 진단에 관한 기존 정보이므로 상기 제1단계의 진단자료, 상기 제2단계의 자료분석 정보, 상기 제3단계의 현장조사 자료, 상기 제4단계의 현장시험 자료, 상기 제5단계의 상태평가 자료, 상기 제6단계의 안전성평가 자료, 상기 제7단계의 종합평가 자료, 상기 제8단계의 보수보강방안 자료, 상기 제9단계의 유지관리방안 자료, 상기 제10단계의 보고서, 상기 제11단계의 시설물정보관리시스템(FMS)등록 자료, 상기 제12단계의 일상점검메뉴얼작성 자료는 진단의 또는 진단에 관한 진단자료, 자료분석 정보, 현장조사 자료, 현장시험 자료, 상태평가 자료, 안전성평가 자료, 종합평가 자료, 보수보강방안 자료, 유지관리방안 자료, 보고서, 시설물정보관리시스템(FMS)등록 자료, 일상점검메뉴얼작성 자료이다. 상기 진단자료 내지 일상점검메뉴얼작성 자료는 진단의 또는 진단에 관한 상기 진단자료 내지 일상점검메뉴얼작성 자료, 기존의 또는 타현장의 진단자료 내지 일상점검메뉴얼작성 자료 등이 된다. 상기 기존은 기존, 이전, 타현장, 기존현장, 당해현장이 아닌 타현장 등이 해당된다.

상기 GPT, 플랫폼, 서버, 컴퓨터, 정보, 딥러닝모듈, 인공지능모듈 등에 의하여 또는 상기 GPT 내지 인공지능모듈 등을 통하여 제1단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 진단자료, 제2단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 자료분석 정보, 제3단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 현장조사 자료, 제4단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 현장시험 자료, 제5단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 상태평가 자료, 제6단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 안전성평가 자료, 제7단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 종합평가 자료, 제8단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 보수보강방안 자료, 제9단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 유지관리방안 자료, 제10단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 보고서, 제11단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 시설물정보관리시스템(FMS)등록 자료, 제12단계에서 상기 기존 정보에 포함되는 일상점검메뉴얼작성 자료가 상기 진단자, 서버, 컴퓨터, 폰, 앱; 이중 하나의 화면, 스크린, 모니터, 디스플레이; 등에 제공되거나 또는 상기 진단자가 이용하는 서버, 클라우드, 컴퓨터, PC, 노트북, 태블릿, 폰, 핸드폰, 스마트폰, 앱, 어플, 어플리케이션, app, apple, application, 플랫폼앱, 서버앱, 클라우드앱, PC앱, 컴퓨터앱, 노트북앱, 태블릿앱, 폰앱, 핸드폰앱, 스마트폰앱, 화면, 스크린, 모니터, 디스플레이 등을 통하여 또는 상기 서버 내지 스마트폰앱 중 하나의 화면, 스크린, 모니터, 디스플레이 등을 통하여 제공된다. 상기 클라우드 내지 디스플레이 등은 상기 서버 또는 서버앱에 연계되고, 상기 클라우드 내지 디스플레이 등과 상기 서버 또는 서버앱은 상호 인터넷, 케이블 등으로 연계, 통신, 무선연계, 무선통신, 유선연계, 유선통신 등이 된다. 상기 폰에 핸드폰 또는 스마트폰이 포함되고, 상기 앱에 상기 서버 내지 디스플레이 중 하나에 설치된 앱이 포함된다. 상기 진단자료 ∼ 일상점검메뉴얼작성 자료 등이 상기 진단에 이용된다. 상기 제1단계의 진단자료 ∼ 제12단계의 일상점검메뉴얼작성 자료 등이 상기 진단에 이용된다. 상기 진단자 또는 컴퓨터에게 제공되거나 또는 상기 진단자가 이용하는 상기 서버 또는 컴퓨터에 제공된 상기 진단자료 ∼ 일상점검메뉴얼작성 자료 등이 상기 진단에 이용된다. 상기 진단은 제1단계 자료수집, 제2단계 자료분석, 제3단계 현장조사, 제4단계 현장시험, 제5단계 상태평가, 제6단계 안전성평가, 제7단계 종합평가, 제8단계 보수보강방안제시, 제9단계 유지관리방안제시, 제10단계 보고서작성 등으로 진행된다.

본 발명에서는 DB-DL-AI-GPT 시스템이 가능한데 이는 데이터베이스(DB, data base) 또는 서버나 플랫폼의 데이터베이스에 저장된 대량의 정보를 사전에 학습 또는 딥러닝(DL, deep learning)하여 다양한 지식을 가진 인공지능(AI, artificial intelligence)으로 또는 인공지능을 통하여 또는 인공지능(AI)을 이용하여 진단 또는 업무에 관한 정보를 생성하고 진단자가 이용할 수 있도록 변환하여 정보를 제공하는 트랜스포머 시스템 또는 사전학습 생성형 트랜스포머(GPT, generative pre-trained transformer) 시스템이다.

그리고 DB-DL-AI-GPT-LLM 시스템이 가능한데 이는 데이터베이스(DB, data base) 또는 서버나 플랫폼의 데이터베이스에 저장된 대량의 정보를 사전에 학습 또는 딥러닝(DL, deep learning)하여 다양한 지식을 가진 인공지능(AI, artificial intelligence)으로 또는 인공지능을 통하여 또는 인공지능(AI)을 이용하여 진단 또는 업무에 관한 정보를 생성하고 진단자가 이용할 수 있도록 변환하여 정보를 제공하는 트랜스포머 또는 사전학습 생성형 트랜스포머(GPT, generative pre-trained transformer)와 상기 트랜스포머 또는 GPT에서 제공되는 정보를 대형언어모델(LLM, large language model)를 통하여 해당 언어 또는 특정 언로 또는 자국의 언어로 공급하는 시스템이다.

그리고 DB-DL-AI-GPT-LLM-IoT 시스템이 가능한데 이는 데이터베이스(DB, data base) 또는 서버나 플랫폼의 데이터베이스에 저장된 대량의 정보를 사전에 학습 또는 딥러닝(DL, deep learning)하여 다양한 지식을 가진 인공지능(AI, artificial intelligence)으로 또는 인공지능을 통하여 또는 인공지능(AI)을 이용하여 진단 또는 업무에 관한 정보를 생성하고 진단자가 이용할 수 있도록 변환하여 정보를 제공하는 트랜스포머 또는 사전학습 생성형 트랜스포머(GPT, generative pre-trained transformer)와 상기 트랜스포머 또는 GPT에서 제공되는 정보를 대형언어모델(LLM, large language model)를 통하여 해당 언어 또는 특정 언로 또는 자국의 언어로 공급하면서 상기 정보를 상기 DB, DL, AI, GPT, LLM, DB의 모듈, DL의 모듈, AI의 모듈, GPT의 모듈, LLM의 모듈 등의 사물에 연계되는 인터넷(IoT, internet of things)을 통하여 전송 또는 무선전송하는 시스템이다. 상기 정보 또는 전송되는 정보는 서버, 크라우드, PC, 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 폰, 앱 등으로 수신될 수 있다.

상기 CPS는 가상물리시스템, Cyber Physical System, 인간과 사물의 인터넷, 컴퓨터 기반 알고리즘을 통해 물리적 시스템을 모니터링하고 제어하는 기술, 서로 다른 특징을 갖는 체계에서 모든 수준과 정도를 통합할 수 있는 시스템, 사물인터넷에 관련된 센서 등과 이를 통제하는 컴퓨팅적 요소의 결합, 물리적 환경과 컴퓨터 기반의 환경을 통합하여 실시간으로 상호작용하는 시스템, 소프트웨어, 전자 하드웨어, 센서, 액추에이터, 임베딩 시스템을 포함하는 시스템, 센서와 액츄에이터로 실시간 데이터를 수집하고 이를 기반으로 물리적 프로세스를 모니터링하고 제어하는 시스템, 계측 및 제어시스템과 실시간 데이터 처리와 네트워킹 및 소프트웨어 알고리즘을 결합하여 복잡한 물리적 시스템을 자동화 및 최적화하는 시스템, 컴퓨터 프로그래밍으로 만들어진 가상(Cyber) 세계 즉 디지털 환경과 물리적 법칙에 의해 운용되는 물리적(Physical) 세계를 통합하는 개념, 인간의 생활에서 사용되는 다양한 기계와 이를 제어하기 위한 소프트웨어, 액추에이터, 센서, 전자 하드웨어, 임베딩 시스템 등을 포함한 각종 네트워크 시스템, 물리적인 실제의 시스템과 사이버 공간의 소프트웨어 및 주변 환경을 실시간으로 통합하는 시스템, 물리적인 세상과 연결을 갖는 협력적인 연산장치(컴퓨터)로 구성된 시스템, 물리적인 세상과 동일한 정보를 가진 사이버 시스템, IoT나 빅데이터 등의 기술을 활용하여 사이버 세상과 물리적인 세상을 연계하는 시스템, IoT나 빅데이터들을 활용하여 물리적인 세상을 사이버 세상에 반영하고 사이버세상의 기술을 활용하여 실제의 물리적인 세상을 통제하고 제어하는 시스템, 물리적 자원과 컴퓨터 자원간의 결합 시스템, Cyber World와 Physical World를 연결하는 시스템 등이다.

상기 센서는 센서, 소자, 렌즈, 비콘, 키트, 전선, 계측기, 측정기, 센서폰, 폰센서, 케이블, 위치센서, 고도센서, 위도센서, 경도센서, 기압센서, 모션센서, 생체센서, 헬스센서, 인체센서, 가스센서, 환경센서, 키트센서, 공기질센서, 전기센서, 전자센서, 통신센서, 무선센서, 유선센서, 압전센서, 측정센서, 계측센서, 광학센서, 전선센서, 케이블센서, 휴대용센서, 무선측정센서, 유선측정센서, 칩, 센서칩, 센싱칩, 위치칩, 모션칩, 생체칩, 가스칩, 환경칩, 공기질칩, 센싱칩, 위치센싱칩, ID칩, GPS칩, 인식칩, 모션센싱칩, 생체센싱칩, 가스센싱칩, 환경센싱칩, 공기질센싱칩, 코드, 바코드, ID코드, 태그, tag, ID태그, 식별태그, 트래커, 트래커센서, 핸드폰, 핸드폰센서, sensor, multiple sensor, 게이지, gauge, 스트레스게이지, 스트레인게이지, ID센서, RFID센서, NFC센서, MEMS센서, IR센서, FOD센서, PIR센서, UWB센서, IMU, CMOS센서, IoT센서, ICT센서, GPS(global positioning system), INS(inertial navigation system), 바이오센서, 다종센서, 다중센서, 빛센서, 열센서, 광센서, 파센서, 자기센서, 발열센서, 감지센서, 누수감지센서, 진동센서, 가진센서, 농도센서, 발광센서, 광원센서, 소자센서, 온도센서, 습도센서, 압력센서, 응력센서, 변형센서, 변위센서, 소리센서, 신호센서, 유량센서, 자기센서, 음향센서, 미각센서, 후각센서, 장치센서, 장비센서, 음파센서, 섬유센서, 광섬유센서, 적외선센서, 원적외선센서, 열화상센서, 초음파센서, 카메라, 적외선센서, 근적외선센서, 자외선센서, 디지탈카메라, 각종센서, CDS센서, 콤파스센서, 고도계센서, tilt sensor, triaxial tilt sensor, crack sensor, wire sensor, vibrating wire sensor, stress sensor, load sensor, millivolt sensor, displacement sensor, optical displacement sensor, 이중 둘 이상이 조합된 복합센서 등(11)이 해당된다.

상기 센서는 센싱, 측정, 계측, 관측, 관찰, 감지, 감식, 모니터링, 원격센싱, 무선센싱, 무인센싱, 자동센싱, 리모트센싱 등을 하는 것이다. 그리고 상기 센서는 a) 위치, 고도, 높이, 위도, 경도, 심도, 깊이, 좌표, GPS, 기압, 경사, 모션, 행동, 현상, 이상, 이동, 운동, 거동, 동작, 추락, 낙하, 움직임, 쓰러짐, 신체, 생체, 건강, 헬스, 가스, 오염, 기름, 유류, 환경, 청정, 정화, 살균, 소독, 폭기, 반응, 응집, 침전, 여과, 농도, 오염농도, 가스농도, pH, ORP, oxidation-reduction potential, 산화환원전위 酸化還元電位, 오염도, 빛, 열, 광, 파, 단파, 장파, 웨이브, 자기, 전기, 전원, 전압, 전류, 자기장, 소리, 신호, 음향, 음파, 영상, 촬영, 녹화, 송신, 방송, 방영, 수신, 저장, 기록, 스캔, 입력, 출력, 무인, 유인, 발광, 광원, UV, 자외선, 적외선, 원적외선, 소자, 미각, 후각, 냄새, 악취, 열화상, 초음파, 수질, 공기, 공기질, 위해성, 위험성, 기상, 기후, 대기, 풍속, 풍향, 물, 유량, 수량, 누수, 누유, 누액, 차수, 방수, 관, 관로, 배관, 상수관, 관누수, 막누수, 관로누수, 차수막누수, 상수관누수, 온도, 습도, 체온, 수온, 수면, 수중, 수위, 전기전도도, 전기비저항, 오염농도, 충격, 진동, 지진, 소음, 낙하, 힘, 무게, 중량, 하중, 응력, 압력, 압축, 강도, 강성, 인장, 인출, 인발, 열량, 체적, 길이, 면적, 변형, 변위, 크랙, 균열, 공극, 간극, 절리, 조인트, 경사, 경사도, 기울기, 시설 기울기, 건물 기울기, 기능, 성능, 물질, 재료, 자재, 물체, 사물, 만물, 생물, 접근, 사람접근, 동물접근, 피로, 파괴, 파손, 손상, 훼손, 손괴, 낙하, 파괴, 비파괴, 화재, 화염, 재난, 정전, 공조, 냉방, 난방, 속력, 속도, 가속도, 3축 가속도, 자이로, 뇌파, EEG(electroencephalogram), 체온, 호흡, 맥박, 혈압, 심박수, 박동수, 심질환, 심전도, 心電圖, ECG(electrocardiogram), 트래킹(tracking), 장비, 장치, 기구, 사람, 인간, 로봇, 동물, 작업자, 근로자, 출입자, 일, 업무, 작업, 제조, 생산, 공사, 건설, 건축, 발파, 천공, 토공, 절토, 성토, 저장, 혼합, 가압, 펌핑, 분사, 타설, 주입, 포설, 포장, 다짐, 양생, 해체, 선별, 분리, 파쇄, 분쇄, 분별, 센싱, 계측, 관측, 측정, 측량, 시험, 분석, 지반, 지하, 지중, 사면, 토지, 지형, 시설, 설비, 건물, 터널, 도로, 교량, 옹벽, 지하철, 구조물, 앵커, 볼트, 록볼트, 네일링, 철근, 콘크리트, 보강재, 양, 수량, 용량, 업무량, 작업량, 제조량, 공사량, 토공량, 글로나스, 가스누출, 산소부족, 근로자쓰러짐, 헬멧, 조끼, 웨어러블수단, 안전모착용여부, 웨어러블수단착용여부; b) 상기 위치 내지 웨어러블수단착용여부 중 하나의 양(量) 또는 정도; c) 상기 위치 내지 양(量) 중 둘 이상이 조합된 복합; 등을 측정, 센싱, 계측, 관측, 관찰, 탐지, 감지, 감식, 모니터링 등을 하는 것이다.

상기 라이다는 라이다, lidar, LiDAR, Light Detection And Ranging, 레이저 펄스를 발사하고 그 빛이 시설에서 반사되어 돌아오는 것을 받아 시설의 형태 및 거리를 측정하는 장치, 시설을 정밀하게 그려내는 장치, light와 radar(radio detection and ranging)를 혼합하여 만든 합성어, 전파 대신에 빛을 쓰는 레이다, 레이다와 원리가 같으나 그 사용하는 전자기파의 파장이 다름, 자외선이나 가시광선, 근적외선 등을 사용하여 시설을 감지하는 장치, 3차원 영상 구현 장치, 항공기에 장착하고 비행하면서 레이저 펄스를 시설에 발사해서 돌아오는 시간을 측정함으로써 반사 지점의 공간 위치를 분석하는 장치, 시설에 따라 반사되어 돌아오는 시간이 다르므로 이로부터 시설의 3차원 모델을 얻는 장치, GPS 결합 장치, 레이저 및 스캐너, 수신기, 위치확인시스템으로 구성, 레이저는 600-1000nm 파장의 빛을 발사하는 장치, 스캐너는 주위를 재빠르게 훑어서 정보를 얻는 장치, 수신기는 돌아오는 빛을 감지하는 장치, 위치확인시스템은 3차원 영상을 구현하기 위해서 수신기가 놓여 있는 위치 좌표와 방향을 확인하는 장치, 레이저 빔을 발사하여 대상 물체로부터 반사되는 신호를 받아 물체의 형상이나 거리를 측정하는 장치 등이다.

상기 카메라는 카메라, 사진기, 촬영기, 녹화기, 캠, 웹캠, 홈캠, 필드캠, 캠코더, 레코더, 방송기, 방송국, 핸드폰, 핸드폰카메라, 펜카메라, 시계카메라, 미니카메라, 버튼카메라, 필드카메라, 필드CCTV, 필드촬영기, 웨어러블 카메라, 웨어러블 CCTV, IP(internet protocol address) CCTV, LTE CCTV, CCTV카메라, 이동형카메라, 이동형촬영기, 이동형CCTV, 이동방송기, 이동방송국, 모바일카메라, 모바일촬영기, 모바일방송기, 모바일방송국, LED카메라, LTE카메라, 이동형 LTE-CCTV, AI카메라, 스냅카메라, 무선카메라, camera, camcoder, recorder, wireless camera, 유선카메라, 비디오카메라, 디지털카메라, 아날로그카메라, 열화상카메라, 적외선카메라, 내시경카메라, 연속촬영카메라, HD카메라, Full HD카메라, 회전카메라, 각도조절카메라, 각도회전카메라, 광각렌즈 구비 카메라, CMOS센서 탑재 카메라, 2M 픽셀 카메라, DSLR 카메라, 미러리스 카메라, 삼각대캠, 삼발이캠, 삼각대에 거치된 캠, 삼발이에 거치된 캠, 무선 송신이 가능한 카메라, 영상 촬영과 촬영 영상의 무선 송신이 가능한 카메라, 영상을 촬영하고 이를 실시간으로 무선 송신하는 카메라, 상기 센서 내지 제어기 등이 구비된 카메라, 이중 둘 이상이 조합된 복합카메라 등(14)이 해당된다. 상기 카메라는 촬영, 녹화, 저장, 전송, 송신, 수신, 편집 등이 가능하고, 또한 블랙박스 기능, 140°광각 회전, 180°광각 회전, 사각지대 없는 촬영, Full HD, 듀얼 카메라를 이용한 전면(3) 및 후면(4) 동시 촬영, 지연없는 실시간 영상전송, 통화 제공 등의 특징을 가진다. 상기 픽셀은 畵素, picture element, 텔레비전이나 전송사진 등에서 화면을 구성하고 있는 최소단위의 명암의 점, 픽처(picture)와 엘리먼트(element)의 합성 어, 수치가 높을수록 화질이 높아짐, 디지털 이미지의 해상도는 ppi(pixels per inch)로 나타냄, 이는 1인치 안에 몇 개의 픽셀이 존재하는지를 수치로 표현한 것임 등이 해당된다.

상기 캠은 캠, cam, 손캠, 홈캠, 핸드캠, 필드캠, camera의 cam, 카메라의 약어 등이 해당된다. 상기 웹캠은 웹캠, web cam, Web과 Camera의 합성어. 비디오카메라, 컴퓨터에 연결할 수 있는 비디오카메라, PC와 USB를 통해 연결, 마이크 내장, 화상회의용, 화상채팅용, 인터넷방송용, PC와 연결하여 화상 데이터를 네트워크 상에 스트리밍할 목적으로 개발된 카메라 등이 해당된다. 상기 홈캠은 홈캠, home cam, home camera, home CCTV, 집에 설치된 카메라, 실내에 설치된 카메라, 집의 내부 및 외부에 설치된 카메라, 집안을 녹화하는 카메라, 집의 출입자를 촬영하는 카메라 등이 해당된다. 상기 필드캠은 필드캠, field cam, field camera, field CCTV, 현장 촬영기, 현장 카메라, 현장이나 공장에 설치된 카메라, 실외에 설치된 카메라, 현장의 내부 및 외부에 설치된 카메라, 현장을 녹화하는 카메라, 현장의 출입자를 촬영하는 카메라 등이 해당된다. 상기 DSLR 카메라는 Digital Single Lens Reflex Camera, 기존 필름 카메라에서 디지털 방식을 더한 카메라, 디지털 일안 반사식 카메라 등이 해당된다. 상기 미러리스 카메라는 Mirrorless Camera, 촬영 체계에서 반사경(mirror)과 펜타프리즘(pentaprism)을 제거한 사진기, DSLR 카메라에서 반사거울과 프리즘을 제거한 카메라 등이 해당된다.

상기 계측기는 a) 센서, 소자, 계측기, 측정기, 감지기, 측량기, 관측기, 탐사기, 탐지기, 광파기, 시험기, 기록기, 기록계, 칩, 계측칩, 센싱칩, 측정칩, 응력계, 강도계, 하중계, load cell, 변형계, strain gauge, 변위계, 속도계, 가속도계, 농도계, 오염농도계, 오염측정기, 앵커계측기, 인발계측기, 지반변위계, 지중변위계, 내공변위계, 천단변위계, 다단변위계, 건물변위계, 건물기울계, 경사계, 인클리노미터, inclinometer, 틸트미터, tilt meter, 건물경사계, 지중경사계, 지하수계, 지하수위측정기, 광파측량기, 침하계, settlement gauge, 지반침하계, 지중침하계, 다단침하계, 게이지, gauge, 스트레인게이지, 스트레스게이지, 망치, 해머, 슈미트해머, 천단침하계, 내공변위계, 락볼트응력계, 라이닝응력계, 핸드폰, 핸드폰계측기, 디스펜서, 스캐너, 3D스캐너, 레이저 스캐너, 화상기, 열화상기, 비파괴 장치, 사운딩기, Sounding Unit, measuring instrument, 計測器, 물리탐사기, 자기탐사기, 전자탐사기, 음파탐지기, 초음파탐지기, 누수감지기, 손상감지기, 유선계측기, 무선계측기, 자동계측기, 지진계측기, 진동계측기, 건물계측기, 교량계측기, 터널계측기, 사면계측기, 지반계측기, 지중계측기, 바이오계측기, 흙막이계측기, 센서 이용 계측기, 센서 탑재 계측기; b) 상기 위치 내지 복합 등의 계측기, 상기 위치 내지 복합 등을 측정하는 계측기; c) 이중 둘 이상이 조합된 복합계측기; 등(18)이 해당된다.

본 발명의 폰, 스마트폰, 통신장치, 통신망, 서버, 처리장치, 단말기, PC, 컴퓨터, 플랫폼, 모니터, 스크린, 핸드폰, 메타버스, 디스플레이 등에는 앱, 어플, 플랫폼, 처리장치 등의 이용, 구비, 거치, 다운, 다운로드, 내려받기, 저장, 내장, 연결, 연계 등이 가능하다. 상기 앱은 a) 앱, 어플, PC앱, 노브북앱, 태블릿앱, 폰앱, 핸드폰앱, 스마트폰앱, 어플리케이션, 애플리케이선, 모바일앱, 현장앱, 공장앱, 지사앱, 본사앱, 작업자앱, 관리자앱, 총괄자앱, 아바타앱, 메타버스앱, 작업자핸드폰앱, 관리자핸드폰앱, 총괄자핸드폰앱, App, Appl, Application, 애플리케이션(application)을 줄인 말, 스마트폰 애플리케이션의 줄임말, 컴퓨터의 운영 체제에서 실행되는 모든 응용 소프트웨어, 길을 안내해 주는 지도 앱, 지하철이나 버스 도착 시간을 알려주는 교통 관련 앱, 건강 상태를 확인해 주는 헬스케어 앱, 온라인 상에서 사람과 사람을 연결해 주는 SNS 앱, 휴대폰이나 스마트폰 등에 다운받아 사용할 수 있는 응용프로그램, 스마트폰이나 태블릿 피시 등의 운영 체제에서 사용자의 편의를 위해 개발된 다양한 응용 프로그램, 스마트폰이나 태블릿 PC 같은 모바일 기기 등에서 내려받아 사용하는 응용 소프트웨어, 스마트폰 응용프로그램을 사고 파는 온라인 마켓인 앱스토어(app store)에서 내려받아 사용하는 응용 소프트웨어; b) 또는 스토어, 원스토어, 구글스토어, 플레이스토어 등에서 공급되는 앱; c) 또는 스토어, 원스토어, 구글스토어, 플레이스토어 등에서 PC, 스마트폰 등에 내려받는 앱; 등이 해당된다.

상기 모듈은 모듈, module, IC모듈, IT모듈, PC모듈, AI모듈, VR모듈, AR모듈, MR모듈, 5G모듈, 메타모듈, 버스모듈, 소자모듈, ICT모듈, LED모듈, IoT모듈, IoE모듈, LTE모듈, WiFi모듈, 소프트웨어 모듈, 하드웨어 모듈, 소프트웨어 모듈, NOT 게이트, 메모리 모듈, RAM과 같은 메모리 모듈, 프로그램의 기능을 독립적인 부품으로 분리한 것, 서브루틴과 데이터 구조의 집합체, 컴파일 가능한 단위, 건축물 따위를 지을 때 기준으로 삼는 치수. 기어의 톱니 크기를 나타낸 값, 프로그램을 기능별로 분할한 논리적인 일부분. 컴퓨터 시스템에서 부품을 떼 내어 교환이 쉽도록 설계되어 있을 때의 각 부분, 소프트웨어나 하드웨어의 일부, 전체 또는 시스템 또는 체계 중 독립적인 구성 요소, 전체 또는 시스템 또는 체계 중 다른 구성 요소와 독립적인 하나의 구성 요소, 컴퓨터 내에서 기본적인 기능을 제공하기 위해 하나의 회로 보드로 패키지화 된 독립적인 전자 회로 등이 해당된다. 모듈의 인터페이스는 모듈에 의해 제공되거나 필요로 되는 요소들을 표현한다. 모듈의 개념을 지원하는 언어로는 Ada, FORTRAN, Pascal, Python, Ruby 등이 있다. 일반적으로 프로그래밍 언어에 따라 모듈의 개념을 패키지라 부르기도 한다.

상기 모뎀은 모뎀, modem, 변조장치, 복조장치, 변복조장치, 통신모뎀, 컴퓨터모뎀, 인터넷모뎀, IT모뎀, IC모뎀, PC모뎀, AI모뎀, VR모뎀, AR모뎀, MR모뎀, 5G모뎀, 메타모뎀, 버스모뎀, 소자모뎀, ICT모뎀, LED모뎀, IoT모뎀, IoE모뎀, LTE모뎀, WiFi모뎀, 비콘모뎀, 직류/교류 신호를 변환하는 장치, 온라인 시스템 모뎀, 직류 디지탈 신호를 교류 아날로그 신호로 바꾸는 모뎀, 아날로그 신호를 디지탈 신호로 바꾸는 모뎀, 통신회선을 사용하여 컴퓨터와 단말기의 정보를 주고 받을 때 직류/교류 신호를 변환하는 장치, 통신시설을 통하여 데이터를 전송할 때 전송되는 신호를 바꾸는 장치 등이 해당된다.

상기 플랫폼은 플랫폼(96), platform, plat(구획된 땅)과 form(형태)의 합성어, 구획된 땅의 형태, 안전플랫폼, 공정플랫폼, 관리플랫폼, 회사플랫폼, 영상플랫폼, 도면플랫폼, 챠트플랫폼, 데이터플랫폼, 구글플랫폼, 애플플랫폼, 페이스북플랫폼, 아마존플랫폼, 서버 플랫폼, 서버에서 제공되는 플랫폼, 단말기 플랫폼, 단말기에 제공되는 플랫폼, 처리장치 플랫폼, 관제센터 플랫폼, 앱 플랫폼, 앱에 제공되는 플랫폼, 앱으로 제공되는 플랫폼, 인터넷앱 플랫폼, 작업자 플랫폼, 관리자 플랫폼, 총괄자 플랫폼, 이용자 플랫폼, 아바타플랫폼, 메타버스플랫폼, 웹기반 관제 플랫폼, 웹기반 관제 시스템, 정보 표기, 정보가 표기된 플랫폼, 정보 제공, 정보를 제공하는 플랫폼, 작업 및 관리 현황 제공, 공사관리 현황 제공, 안전관리 현황 제공, 감지현황 제공, 안전관리현황 차트 제공, 분석데이터 챠트 제공, Excel 파일 제공, 영상과 도면과 도표 제공, MS-DOS상에서 동작하는 DOS 플랫폼, MS-Windows가 제공하는 MS-Windows의 플랫폼, MS-Windows상에서 동작하는 응용 소프트웨어인 MS-Windows 플랫폼, 페이스북과 같은 소셜 미디어 플랫폼, 기차를 타고 내리는 정거장, 무언가를 타고 내리는 승강장, 특정 장치나 시스템 등에서 이를 구성하는 기초가 되는 틀 또는 골격, 컴퓨터 시스템의 기본이 되는 특정 프로세서 모델과 하나의 컴퓨터 시스템을 바탕으로 하는 운영체제, 공급자와 수요자 등 복수 그룹이 참여해 각 그룹이 얻고자 하는 가치를 공정한 거래를 통해 교환할 수 있도록 구축된 환경, PC나 스마트폰에서 구현되는 플랫폼, 웹 기반의 관제시스템, 안전관리 현황 및 분석 데이터에 대한 챠트 플랫폼 등이 해당된다.

이상에 기재 또는 설명된 내용, 용어, 단어, 숙어, 구절, 어구, 문구, 문장, 단락, 설명, 해설, 표현, 표기, 도면, 그림, 청구항 내용 등은 본 발명의 청구 범위, 내용, 청구항 등에 포함될 수 있다. 이상은 본 발명에 의해 구현될 수 있는 내용, 청구항, 실시예 등의 일부에 관한 것으로, 주지된 바와 같이 본 발명의 범위는 위의 내용, 청구항, 실시예 등에 한정되어 해석되어서는 안 될 것이며, 위에서 설명된 본 발명의 기술적 사항과 그 근본을 함께 하는 기술적 사항은 모두 본 발명의 범위에 포함된다고 할 것이다.

Claims (1)

1. 시설물을 진단하는 방법으로서,
   상기 진단은 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계, 제7단계, 제8단계, 제9단계, 제10단계로 진행되고,
   상기 진단에 시스템이 이용되고,
   상기 시스템에 제1단계 시스템, 제2단계 시스템, 제3단 계시스템, 제4단계 시스템, 제5단계 시스템, 제6단계 시스템, 제7단계 시스템, 제8단계 시스템, 제9단계 시스템, 제10단계 시스템이 포함되고,
   상기 제1단계는 상기 시설물 또는 진단에 관한 자료를 수집하는 단계이고,
   상기 제1단계에서는 상기 제1단계 시스템이 이용되고,
   상기 제1단계 시스템은 상기 시설물 또는 진단에 관한 자료를 수집하는 시스템이고,
   상기 제1단계 시스템에 DB시스템(database system)이 포함되고,
   상기 자료에 상기 DB시스템에서 제공된 제1자료와 상기 진단을 하는 진단자에 의하여 수집된 제2자료가 포함되고,
   상기 DB시스템은 상기 시설물과 이격되어 구비된 플랫폼의 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 검색하여 상기 시설물이나 진단에 관한 상기 제1자료를 제공하는 시스템이고,
   상기 제1자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함되고,
   상기 제2자료에 상기 시설물에 관한 설계서, 도면, 구조계산서, 시공자료, 안전진단보고서, 보수보강이력서가 포함되고,
   상기 제2단계는 상기 제1자료와 제2자료가 포함된 자료를 분석하는 단계이고,
   상기 제2단계에서는 상기 제2단계 시스템이 이용되고,
   상기 제2단계 시스템은 상기 제1자료와 제2자료가 포함된 자료를 분석하는 시스템이고,
   상기 제2단계 시스템에 DL시스템(deel learning system)이 포함되고,
   상기 분석은 상기 DL시스템과 진단자에 의하고,
   상기 DL시스템은 상기 자료를 사전에 학습 또는 딥러닝한 후에 상기 자료를 분석하는 시스템이고,
   상기 제3단계는 상기 시설물을 조사하는 단계이고,
   상기 조사의 항목에 시설물에 대한 외관, 결함, 변형, 균열, 파손이 포함되고,
   상기 제3단계에서는 상기 제3단계 시스템이 이용되고,
   상기 제3단계 시스템은 상기 시설물을 조사하는 시스템이고,
   상기 제3단계 시스템에 AI시스템(artificial intelligence system)이 포함되고,
   상기 AI시스템은 상기 학습 또는 딥러닝한 후에 습득된 지식을 가진 인공지능(artificial intelligence)을 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 자료 중에서 진단에 관한 제1조사자료를 검색하여 제공하는 시스템이고,
   상기 제3단계에서 상기 AI시스템에 의하여 제공된 제1조사자료와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 조사한 제2조사자료가 획득되고,
   상기 제1조사자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함되고,
   상기 제2조사자료에 상기 시설물의 외관, 결함, 변형, 균열, 파손에 대한 조사자료가 포함되고,
   상기 제4단계는 상기 시설물을 시험하는 단계이고,
   상기 제4단계에서는 상기 제4단계 시스템이 이용되고,
   상기 제4단계 시스템은 상기 시설물을 시험하는 시스템이고,
   상기 제4단계 시스템에 GPT시스템(generative pre-trained transformer system)이 포함되고,
   상기 GPT시스템은 상기 학습 또는 딥러닝하여 또는 상기 학습 또는 딥러닝에 의하여 사전 훈련된(pre-trained) 상기 인공지능에 의하여 생성(generative)되면서 상기 진단에 부합되도록 변환(transformer)된 제1시험자료를 제공하는 시스템이고,
   상기 시험에 강도시험 및 비파괴시험이 포함되고,
   상기 강도시험은 상기 시설물의 강도를 측정하는 시험이고,
   상기 비파괴시험에 초음파시험이 포함되고,
   상기 제4단계에서 상기 GPT시스템에 의하여 제공된 제1시험자료와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 시험한 제2시험자료가 획득되고,
   상기 제1시험자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 시험자료가 포함되고,
   상기 제2시험자료에 상기 시설물에 대한 시험자료가 포함되고,
   상기 제5단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료와 하기의 제1상태평가자료, 제2상태평가자료를 이용하여 상기 시설물의 상태를 평가하는 단계이고,
   상기 제5단계에서는 상기 제5단계 시스템이 이용되고,
   상기 제5단계 시스템은 상기 시설물의 상태를 평가하는 시스템이고,
   상기 제5단계 시스템에 DB-DL시스템(database-deep learning system)이 포함되고,
   상기 DB-DL시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 제1상태평가자료를 제공하는 시스템이고,
   상기 제5단계에서 상기 DB-DL시스템에 의하여 제공된 제1상태평가자료와 상기 진단자가 상기 시설물의 상태에 대하여 평가한 제2상태평가자료가 획득되고,
   상기 제1상태평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함되고,
   상기 제2상태평가자료에 상기 시설물의 상태에 대한 평가자료가 포함되고,
   상기 제6단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료와 하기의 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료를 이용하여 상기 시설물의 안전성을 평가하는 단계이고,
   상기 제6단계에서는 상기 제6단계 시스템이 이용되고,
   상기 제6단계 시스템은 상기 시설물의 안정성을 평가하는 시스템이고,
   상기 제6단계 시스템에 DB-DL-AI시스템(database-deep learning-artificial intelligence system)이 포함되고,
   상기 DB-DL-AI시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 지적능력을 가진 인공지능을 통하여 제1안전성평가자료를 제공하는 시스템이고,
   상기 제6단계에서 상기 DB-DL-AI시스템에 의하여 제공된 제1안전성평가자료와 상기 진단자가 상기 시설물의 안정성에 대하여 평가한 제2안전성평가자료가 획득되고,
   상기 제1안전성평가자료에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함되고,
   상기 제2안전성평가자료에 상기 시설물의 안전성에 대한 평가자료가 포함되고,
   상기 제7단계는 상기 제1단계, 제2단계, 제3단계, 제4단계, 제5단계, 제6단계의 내용을 이용하여 상기 시설물을 종합평가하는 단계이고,
   상기 제7단계에서는 상기 제7단계 시스템이 이용되고,
   상기 제7단계 시스템은 상기 시설물을 종합평가하는 시스템이고,
   상기 제7단계 시스템에 DB-DL-AI-LLM시스템(database-deep learning-artificial intelligence-large language model system)이 포함되고,
   상기 DB-DL-AI-LLM시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 지적능력을 가진 인공지능을 통하여 상기 진단을 하는 진단자가 원하는 언어로 상기 시설물의 종합평가에 대한 정보를 제공하는 시스템이고,
   상기 종합평가는 상기 DB-DL-AI-LLM시스템과 진단자에 의하고,
   상기 종합평가에 의하여 상기 시설물의 안전등급이 결정되고,
   상기 안전등급은 A등급, B등급, C등급, D등급, E등급으로 구분되거나 또는 A등급, B등급, C등급, D등급, E등급 중에서 선택된 하나이고,
   상기 제8단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료를 이용하여 상기 시설물의 보수보강방안을 제시하는 단계이고,
   상기 제8단계에서는 상기 제8단계 시스템이 이용되고,
   상기 제8단계 시스템은 상기 시설물의 보수보강방안을 제시하는 시스템이고,
   상기 제8단계 시스템에 DB-DL-AI-LLM-GPT시스템(database-deep learning-artificial intelligence-large language model-generative pre-trained transformer system)이 포함되고,
   상기 DB-DL-AI-LLM-GPT시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 지적능력을 가진 인공지능을 통하여 상기 진단을 하는 진단자가 원하는 언어로 제1보수보강방안을 생성하여 상기 진단에 사용되도록 변환하여 제공하는 시스템이고,
   상기 제8단계에서 상기 DB-DL-AI-LLM-GPT시스템에 의하여 제공된 제1보수보강방안과 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 제시한 제2보수보강방안이 획득되고,
   상기 제1보수보강방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 보수보강방안이 포함되고,
   상기 제2보수보강방안에 상기 시설물에 대한 보수보강방안이 포함되고,
   상기 제9단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 제1보수보강방안, 제2보수보강방안을 이용하여 상기 시설물의 유지관리방안을 제시하는 단계이고,
   상기 제9단계에서는 상기 제9단계 시스템이 이용되고,
   상기 제9단계 시스템은 상기 시설물의 유지관리방안을 제시하는 시스템이고,
   상기 제9단계 시스템에 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT시스템(database-deep learning-artificial intelligence-large language model-generative pre-trained transformer-internet of things system)이 포함되고,
   상기 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 지적능력을 가진 인공지능을 통하여 상기 진단을 하는 진단자가 원하는 언어로 제1유지관리방안을 생성하여 상기 진단에 사용되도록 변환하여 인터넷을 통하여 제공하는 시스템이고,
   상기 제9단계에서 상기 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT시스템에 의하여 제공된 제1유지관리방안과 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 제시한 제2유지관리방안이 획득되고,
   상기 제1유지관리방안에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 유지관리방안이 포함되고,
   상기 제2유지관리방안에 상기 시설물에 대한 유지관리방안이 포함되고,
   상기 제10단계는 상기의 제1자료, 제2자료, 제1자료와 제2자료가 포함된 자료, 분석된 자료, 제1조사자료, 제2조사자료, 제1시험자료, 제2시험자료, 제1상태평가자료, 제2상태평가자료, 제1안전성평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 제1보수보강방안, 제2보수보강방안, 제1유지관리방안, 제2유지관리방안을 이용하여 상기 시설물 또는 진단의 보고서를 작성하는 단계이고,
   상기 제10단계에서는 상기 제10단계 시스템이 이용되고,
   상기 제10단계 시스템은 상기 시설물 또는 진단의 보고서를 작성하는 시스템이고,
   상기 제10단계 시스템에 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT-CPS시스템(database-deep learning-artificial intelligence-large language model-generative pre-trained transformer-internet of things-cyber physical system)이 포함되고,
   상기 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT-CPS시스템은 상기 데이터베이스(DB, database)에 저장된 자료를 학습 또는 딥러닝하여 지적능력을 가진 인공지능을 통하여 상기 진단을 하는 진단자가 원하는 언어로 제1진단보고서를 생성하여 상기 진단에 사용되도록 변환하여 인터넷을 통하여 상기 진단에 이용되는 컴퓨터의 가상세계에 형성된 상기 진단의 대상인 물리적세계에 제공하는 시스템이고,
   상기 제10단계에서 상기 DB-DL-AI-LLM-GPT-IoT-CPS시스템에 의하여 제공된 제1진단보고서와 상기 진단자가 상기 시설물에 대하여 작성한 제2진단보고서가 획득되고,
   상기 제1진단보고서에 상기 시설물이 아닌 다른 시설물에 대한 진단보고서가 포함되고,
   상기 제2진단보고서에 상기 시설물에 대한 진단보고서가 포함되고,
   상기 제2진단보고서에 상기 제2자료, 분석된 자료, 제2조사자료, 제2시험자료, 제2상태평가자료, 제2안전성평가자료, 종합평가의 자료, 제2보수보강방안, 제2유지관리방안이 수록되는 것을 특징으로 하는 시설물 진단 방법