KR20100115952A - Method for state predicting of seashore embankment facilities - Google Patents

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KR20100115952A
KR20100115952A KR1020090034627A KR20090034627A KR20100115952A KR 20100115952 A KR20100115952 A KR 20100115952A KR 1020090034627 A KR1020090034627 A KR 1020090034627A KR 20090034627 A KR20090034627 A KR 20090034627A KR 20100115952 A KR20100115952 A KR 20100115952A
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유병선
박용대
이규식
편무욱
김남균
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주식회사 삼안
건국대학교 산학협력단
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Abstract

PURPOSE: A method of predicting the state of seashore embankment facilities is provided to enable the measures of the damage or breaking of the facility installed on seashore embankment to be prepared previously. CONSTITUTION: A method of predicting the state of seashore embankment facilities is as follows. The displacement of a target using a displacement sensor layered vertically on the ground of seashore embankment facilities is measured(S103). The displacement information of the target measured at the measuring step is grouped(S107). The state of seashore embankment facilities by analyzing the displacement information of the grouped target is predicted(S111).

Description

해안 호안 시설물의 상태 예측방법{Method for state predicting of seashore embankment facilities}Method for state predicting of seashore embankment facilities

본 발명은 해안 호안에 설치된 시설물의 상태(대규모 손상 조짐이나 붕괴 조짐)를 실시간으로 정확하게 예측하여, 해안 호안에 설치된 시설물의 대규모 손상이나 붕괴가 우려될 경우 미리 그에 대한 대책을 수립하도록 도모해줌으로써, 해안 호안시설물의 대규모 손상이나 붕괴로 인한 피해를 사전에 방지할 수 있도록 한 해안 호안 시설물의 상태 예측방법에 관한 기술이다.The present invention accurately predicts in real time the condition of a facility installed on a coastal lake (large signs of damage or signs of collapse) in real time, so that if a large-scale damage or collapse of a facility installed on the coastal lake is concerned, the countermeasures are established in advance. It is a technique for predicting the condition of coastal shoreline facilities to prevent damage caused by large-scale damage or collapse of coastal shoreline facilities.

우리나라는 지난 2002년도부터 2004년도까지 태풍 '루사', '매미' 등 크고 작은 태풍의 내습과 해일 등으로 인하여 모든 유역의 해안 모두가 제방 붕괴, 유실 및 범람으로 많은 수해를 입었다.From 2002 to 2004, the coasts of all watersheds suffered a lot of damage due to bank collapse, loss and flooding due to the invasion and tsunami of big and small typhoons such as typhoons 'Rusa' and 'Cicada'.

따라서, 효과적인 해안 호안의 안전관리를 위하여 수자원, 토질, 구조적 측면의 다각적인 내용을 고려할 수 있는 미래지향적 첨단 안전관리기법의 제시가 절실히 필요한 상황이다.Therefore, there is an urgent need to present future-oriented advanced safety management techniques that can take into account the diversified contents of water resources, soil and structural aspects for effective coastal safety management.

한편, 일반적으로 토목구조물 계측관리의 경우 효과적인 과업수행을 위해 구조물별 관리기준치를 산정하여 계측결과와 설계시 산정한 값과의 비교분석이 이루 어져 왔다.On the other hand, in general, in the case of civil structural measurement management, a comparative analysis of the measurement result and the value calculated during the design has been made by calculating the management standard value for each structure for effective task performance.

그러나 토목계측분야에서는 아직까지 계측자료와 비교할 관리기준치가 명확하지 않은 것으로 확인되었으며, 현재 사용되고 있는 관리기준치는 일본과 미국의 자료를 그대로 인용하고 있는데, 이 또한 구조물의 설계시 산정한 값이 아니라 경험적인 값을 일괄적으로 유사 구조물에 사용해야 하는 단점이 있다.However, in the field of civil measurement, it was confirmed that the control standard to be compared with the measurement data is not clear yet, and the currently used management standard refers to the data of Japan and the US as it is. It is disadvantageous to use a constant value for similar structures in batches.

따라서 기존의 수동적인 절대관리기준의 개념이 아닌 새로운 개념의 관리기준 산정이 필요하게 되었다.Therefore, it is necessary to calculate the management standard of new concept rather than the existing concept of passive absolute control standard.

본 발명은 상기와 같은 필요에 의해 제안된 것으로서,The present invention has been proposed by the above needs,

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 해안 호안에 설치된 시설물의 상태(대규모 손상 조짐이나 붕괴 조짐)를 실시간으로 정확하게 예측할 수 있도록 한 해안 호안 시설물의 상태 예측방법을 제공하는 데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a method of predicting the condition of coastal shoreline facilities, which enables accurate prediction in real time of the condition of the facilities installed on the shoreline (large signs of damage or signs of collapse).

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 해안 호안에 설치된 시설물의 대규모 손상이나 붕괴 조짐을 미리 예측함으로써, 그에 대한 대책을 수립하도록 도모해주어, 해안 호안 시설물의 대규모 손상이나 붕괴로 인한 피해를 사전에 방지할 수 있도록 한 해안 호안 시설물의 상태 예측방법을 제공하는 데 있다.Another problem to be solved by the present invention is to anticipate large-scale damage or collapse signs of facilities installed in coastal lakes in advance, and to establish countermeasures to prevent damage caused by large-scale damage or collapse of coastal lakes facilities in advance. To provide a method for predicting the condition of a coastal shoreline facility.

상기와 같은 과제들을 해결하기 위한 본 발명에 따른 "해안 호안 시설물의 상태 예측방법"은,According to the present invention for solving the above problems, the "prediction method of coastal shore facilities,"

해안 호안 시설물의 지표면에 수직방향으로 적층 설치된 변위 감지용 센서를 이용하여 상기 타깃의 변위를 측정하는 측정단계와; A measurement step of measuring displacement of the target by using a displacement sensing sensor stacked in a vertical direction on the ground surface of a coastal shoreline facility;

상기 측정단계에서 측정된 상기 타깃의 변위 정보를 그룹화하는 단계; 및 Grouping displacement information of the target measured in the measuring step; And

상기 그룹화한 타깃의 변위 정보를 분석하여 해안 호안 시설물의 상태를 예측하는 상태 예측단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.And a state prediction step of predicting the state of the coastal shoreline facilities by analyzing the displacement information of the grouped targets.

여기서, 타깃의 변위를 측정하는 측정단계는, 각 타깃의 수평방향의 변위량을 측정하는 것을 특징으로 하며, 상기 타깃의 변위 정보를 그룹화하는 것은 동일 단면에 설치된 수평방향 타깃의 변위 정보들을 하나의 그룹으로 그룹화하는 것을 특징으로 한다.Here, the measuring step of measuring the displacement of the target, characterized in that for measuring the displacement amount in the horizontal direction of each target, grouping the displacement information of the target group of the displacement information of the horizontal target installed in the same section as one group It is characterized by grouping.

또한, 해안 호안 시설물의 상태를 예측하는 방법은,In addition, the method of predicting the state of coastal shore security facilities,

상기 그룹화한 타깃의 변위 정보를 해안 호안 시설물의 상태를 예측하기 위해 미리 설정된 복수의 조건 값과 비교하여 그 대소 여부에 따라 해안 호안 시설물의 상태를 예측하는 것을 특징으로 하며, 상기 복수의 조건 값은 관리도의 중심값, 관리도의 하한값, 관리도의 상한값, 경고 한계값, 표준 편차(σ)를 포함하는 것을 특징으로 한다.The displacement information of the grouped targets is compared with a plurality of preset condition values for predicting the state of the coastal shoreline facility, and the condition of the coastal shoreline facility is predicted according to the magnitude. And a center value of the control chart, a lower limit value of the control chart, an upper limit value of the control chart, a warning limit value, and a standard deviation σ.

본 발명에 따르면, 해안 호안에 설치된 시설물의 상태(대규모 손상 조짐이나 붕괴 조짐)를 실시간으로 정확하게 예측할 수 있는 장점이 있다.According to the present invention, there is an advantage that it is possible to accurately predict the condition (large signs of damage or signs of collapse) of a facility installed on a coastal lake in real time.

또한, 상기와 같은 장점으로 인해 해안 호안에 설치된 시설물의 대규모 손상이나 붕괴 조짐을 미리 예측할 수 있어 그에 대한 대책을 수립하도록 도모해줌으로써, 해안 호안 시설물의 대규모 손상이나 붕괴로 인한 피해를 사전에 방지할 수 있는 장점이 있다.In addition, due to the above advantages, it is possible to predict large-scale damage or signs of collapse of the facilities installed on the coastal shores in advance, and to prepare countermeasures to prevent damage caused by large-scale damages or collapses of the coastal shores. There are advantages to it.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면에 의거 상세히 설명하면 다음과 같다. 본 발명을 설명하기에 앞서 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, described in detail with reference to the accompanying drawings a preferred embodiment of the present invention. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail.

도 1은 본 발명에서 복수의 타깃이 필드(현장)의 지표에 설치된 일 예도이고, 도 2a 및 도 2b는 본 발명에 따른 해안 호안시설물의 상태 예측시스템을 도시한 구성도이고, 도 3은 본 발명에 따른 해안 호안시설물의 상태 예측방법을 보인 흐름도이고, 도 4a 내지 도 4e는 본 발명에서 해안 호안시설물의 상태 예측시 사면의 불안정을 판정하기 위한 다양한 규칙들을 설명하기 위한 특성그래프이다.1 is an exemplary diagram in which a plurality of targets are installed in an indicator of a field (site) in the present invention, and FIGS. 2A and 2B are schematic diagrams illustrating a state prediction system of a coastal shoreline facility according to the present invention, and FIG. 4 is a flowchart illustrating a state prediction method of coastal revetment facilities according to the present invention, and FIGS. 4A to 4E are characteristic graphs for explaining various rules for determining slope instability when predicting the condition of coastal retreat facilities.

도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 적용된 복수의 타깃(101 ~ 104)은 현장(필드)에 설치된 해안 호안시설물의 지표 사면에 폴(111 ~ 114)을 이용하여 설치된다. 여기서 타깃은 동일 단면을 기준으로 수평적으로 설치되는 것이 바람직하다.As shown in FIG. 1, the plurality of targets 101 to 104 applied to the present invention are installed using poles 111 to 114 on the surface slope of the coastal shoreline facility installed in the field (field). Here, the target is preferably installed horizontally with respect to the same cross section.

도 1에는 편의상 사면에 4개의 타깃만을 도시하였으나, 해안 호안시설물의 상태를 정확히 예측하기 위해서는 가능한 많은 수의 타깃이 설치되는 것이 바람직하나, 타깃의 수가 많으면 많은 수록 정확성은 도모할 수 있지만 타깃의 설치 비용과 정보 처리에 과다하게 비용이 소모되므로, 실험 등에 의해 최적화된 개수의 타깃을 설정하는 것이 바람직하다.In FIG. 1, only four targets are shown on the slope for convenience, but in order to accurately predict the state of coastal revetment facilities, it is preferable to install as many targets as possible, but the larger the number of targets, the higher the accuracy, the installation of targets is possible. Since the cost and information processing are excessively consumed, it is desirable to set an optimized number of targets by experiment or the like.

여기서

Figure 112009024073661-PAT00001
는 각 단면의 센서위치로서, n은 단면번호이고, m은 센서위치이다.here
Figure 112009024073661-PAT00001
Is a sensor position of each cross section, n is a cross section number, and m is a sensor position.

타깃의 변위 정보를 측정하기 위해서는, 도 2b에 도시한 바와 같이, 각 타깃과 타깃을 와이어로 연결하고 해당 와이어의 변위 길이를 측정하는 길이측정센서나, 도 2a에 도시한 바와 같이, 해당 타깃의 각도를 측정하는 각도센서 또는 GPS를 이용한 위치 측정 센서 중 어느 하나를 이용하는 것이 바람직하며, 길이측정센서나 각도센서 또는 위치측정센서는 변위 측정을 위한 분야에서 이미 공지된 센서를 그대로 채택하게 되므로, 그의 자세한 설명은 생략한다.In order to measure the displacement information of the target, as shown in FIG. 2B, a length measuring sensor which connects each target and the target with a wire and measures the displacement length of the wire, or as shown in FIG. 2A, It is preferable to use either an angle sensor for measuring the angle or a position measuring sensor using GPS, and the length measuring sensor, the angle sensor or the position measuring sensor adopts a sensor already known in the field for displacement measurement. Detailed description will be omitted.

도 2a는 각도센서 또는 GPS를 이용한 해안 호안시설물의 상태 예측시스템을 도시한 구성도이고, 도 2b는 길이측정센서를 이용한 해안 호안시설물이 상태 예측시스템을 도시한 구성도로서, 현장 시스템(100), 해안 호안시설물의 상태 예측수단(200), 통신망(300), 감시 시스템(400)으로 구성된다.Figure 2a is a block diagram showing a state prediction system of the coastal revetment facility using an angle sensor or GPS, Figure 2b is a block diagram showing a state prediction system for the coastal revetment facility using a length measurement sensor, the field system 100 , Coast prediction coastal facilities of the means 200, communication network 300, the monitoring system 400 is composed of.

도 2a와 도 2b는 적용되는 센서만 상이할 뿐 나머지 구성이나 동작이 모두 동일하므로, 이하에서는 설명의 편의를 위해 도 2a를 기준으로 설명한다.2A and 2B are different from each other, but only the sensors to which they are applied are the same. Therefore, the following description will be given with reference to FIG. 2A for convenience of description.

현장 시스템(100)은 폴(111 ~ 114)에 의해 현장의 해안 호안시설물(120)의 지표면에 수직방향으로 설치되며 변위 측정 센서를 포함하는 복수의 타깃(101 ~ 104)과, 상기 현장에 설치된 복수의 타깃(101 ~ 104)에 포함된 변위 측정 센서로부터 획득한 타깃 변위 정보를 연결된 통신망에 대응하는 데이터 포맷으로 변환하여, 상기 통신망을 통해 원격에 위치한 해안 호안시설물의 상태 예측수단(200)으로 전송하는 변위정보 전송수단(130)을 포함한다.On-site system 100 is installed in the vertical direction to the ground surface of the coastal shoreline facility 120 of the site by poles 111 ~ 114 and a plurality of targets (101 ~ 104) including a displacement measuring sensor and installed in the site Convert the target displacement information obtained from the displacement measuring sensors included in the plurality of targets 101 to 104 into a data format corresponding to the connected communication network, and then, to the state predicting means 200 of the coastal shoreline facility located remotely through the communication network. Displacement information transmitting means 130 for transmitting.

변위정보 전송수단(130)은 각 변위 측정 센서로부터 획득한 변위 정보를 신호 처리하여 접속되는 단말기로 유선 전송하기 위한 신호처리기를 포함할 수 있으며, 신호처리기에서 처리된 변위 정보를 무선 통신망으로 전송하기 위한 무선 데이터 포맷으로 변환하여 무선 전송하는 무선 전송기를 포함할 수도 있다. 유선 단말기를 이용할 경우 관리자가 신호처리기에 접근하여 직접 단말기를 신호처리기에 접속해야하는 불편함이 있으며, 무선 전송 방식일 경우에는 관리자가 직접 신호처리기의 위치까지 답사하는 불편함을 제거할 수 있는 장점이 있다. 그러나 유선 방식과 무선 방식은 주지한 바와 같이 다양한 장·단점이 존재하므로, 해안 호안시설물의 설치 위치나 기타 주변 환경을 고려하여 적절한 방식을 취사선택하거나 두 가지 방식을 병행하여 사용하는 것도 가능하다.Displacement information transmission means 130 may include a signal processor for wired transmission to the terminal connected to the signal processing the displacement information obtained from each displacement measuring sensor, and to transmit the displacement information processed by the signal processor to the wireless communication network It may include a wireless transmitter for converting into a wireless data format for wireless transmission. In case of using a wired terminal, it is inconvenient for the administrator to directly access the signal processor by accessing the signal processor, and in the case of the wireless transmission method, the administrator can eliminate the inconvenience of directly exploring the location of the signal processor. have. However, since wired and wireless methods have various advantages and disadvantages, it is also possible to select an appropriate method or to use both methods in consideration of the installation location or other surrounding environment of coastal shoreline facilities.

해안 호안시설물의 상태 예측수단(200)은 상기 현장에 설치된 현장 시스템(100)과 마찬가지로 현장에 설치할 수도 있으며, 원격에 설치하고 별도의 통신망을 통해 데이터 통신을 수행하는 방식을 이용할 수도 있다. 관리의 편리성이나 기타 주변 환경 등을 고려할 때 원격에 설치하는 것이 바람직하다.The state predicting means 200 of the coastal revetment facility may be installed at the site, similar to the field system 100 installed at the site, or may be installed remotely and perform data communication through a separate communication network. Considering the convenience of management or other surrounding environment, it is desirable to install remotely.

이러한 해안 호안시설물의 상태 예측수단(200)은 상기 변위정보 전송수 단(130)에서 전송된 상기 복수 타깃의 변위 정보를 그룹화하고, 그 그룹화한 타깃의 변위 정보를 분석하여 해안 호안시설물의 상태를 예측하는 기능을 수행하는 것으로서, 구체적으로는, 상기 변위정보 전송수단에서 전송된 복수 타깃의 변위 정보를 수신하기 위한 변위정보 수신수단(210)과; 상기 변위정보 수신수단(210)에서 수신한 변위 정보를 데이터베이스(221)에 저장하고 이를 관리하기 위한 데이터베이스 서버(220)와; 상기 데이터베이스(221)에 저장된 복수 타깃의 변위 정보를 그룹화하고, 그 그룹화한 타깃의 변위 정보를 기 설정된

Figure 112009024073661-PAT00002
알고리즘에 적용하여 해안 호안시설물의 상태를 예측하는 변위 정보 분석 및 예측수단(230)과; 상기 변위 정보 분석 및 예측수단(230)에서 예측한 해안 호안시설물의 상태 정보를 통신망(300)을 통해 일반 사용자 및 정보 참조자의 단말기로 전송해주는 예측정보 전송수단(240)을 포함한다.The state predicting means 200 of the coastal revetment facilities group the displacement information of the plurality of targets transmitted from the displacement information transmitting unit 130, and analyzes the displacement information of the grouped targets to determine the state of the coastal revetment facilities. As a function of predicting, specifically, displacement information receiving means for receiving displacement information of a plurality of targets transmitted from the displacement information transmitting means; A database server 220 for storing and managing displacement information received by the displacement information receiving unit 210 in a database 221; Group displacement information of a plurality of targets stored in the database 221 and preset displacement information of the grouped targets.
Figure 112009024073661-PAT00002
Displacement information analysis and prediction means (230) applied to the algorithm to predict the state of coastal shoreline facilities; Prediction information transmission means 240 for transmitting the state information of the coastal coastal facilities predicted by the displacement information analysis and prediction means 230 to the terminal of the general user and the information reference through the communication network 300.

여기서 변위정보 분석 및 예측수단(230)은 통상의 정보처리용 컴퓨터를 의미하므로, 그에 대한 구체적인 설명은 생략한다.Here, the displacement information analysis and prediction means 230 means a conventional information processing computer, and a detailed description thereof will be omitted.

감시 시스템(400)은 상기 통신망(300)을 통해 변위정보 분석 및 예측 정보를 수신하여 사용하기 위한 일반 사용자(비 전문가) 시스템(410)과, 상기 통신망(300)을 통해 변위정보 분석 및 예측 정보를 수신하여 해안 호안시설물의 대규모 손상이나 붕괴를 통보해주거나 대규모 손상이나 붕괴로부터 피해를 방지하기 위한 대책을 수립하는 분석 전문가인 정보 참조자 시스템(420)을 포함한다.The monitoring system 400 is a general user (non-professional) system 410 for receiving and using displacement information analysis and prediction information through the communication network 300, and the displacement information analysis and prediction information through the communication network 300. And an information referrer system 420, which is an analytical expert that receives and notifies large scale damage or collapse of coastal shoreline facilities or establishes measures to prevent damage from large scale damage or collapse.

이와 같이 구성된 해안 호안시설물의 상태 예측시스템을 이용하여 본 발명에 따른 해안 호안시설물의 상태 예측방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The state prediction method of the coastal coastal facilities according to the present invention using the state prediction system of the coastal coastal facilities configured as described above will be described in detail as follows.

해안 호안시설물의 지표에 설치된 타깃(101 ~ 104)에 포함되는 변위 측정 센서에서 해안 호안시설물의 변위량을 측정하게 되고, 변위정보 전송수단(130)의 신호 처리기에서 상기 측정한 변위 정보를 신호 처리하고 데이터 파일로 만들어 단말기가 접속할 경우 해당 단말기로 유선 전송해준다. 만약, 무선 데이터로 원격에 전송할 경우에는 무선 전송기에서 통신망에 대응하는 무선 데이터 포맷으로 변환을 하여 상기 통신망을 통해 변위 정보를 무선 전송하게 된다. 측정된 변위 정보는 각 단면의 센서위치 정보와 단면 번호 정보와 센서 위치 정보를 포함한다. 또한, 측정된 변위 정보는 각 동일 단면에 대해서 수평적으로 설치된 타깃의 변위 정보를 의미한다. 예를 들어, 하천방제시설물의 지표면에 수직적으로 4개의 타깃이 일정 간격으로 설치되고, 동일 단면에 대해서 수평적으로 타깃이 8개 지표면에 설치되었다고 가정을 하면, 1회의 검출 시점에 대해서 32개의 변위 정보가 발생하게 되며, 동일 단면에 대해서 수평적으로 8개의 변위 정보가 하나의 그룹으로 그룹화되므로, 상기와 같은 경우는 4개의 데이터 그룹을 얻을 수 있게 된다(S101 ~ S107).The displacement measuring sensors included in the targets 101 to 104 installed on the indicators of the coastal revetment facility measure the displacement amount of the coastal revetment facility, and the signal processor of the displacement information transmitting means 130 processes the measured displacement information. If a terminal is connected to a data file, it is wired to the terminal. If the remote data is transmitted remotely, the wireless transmitter converts the data into a wireless data format corresponding to the communication network and wirelessly transmits the displacement information through the communication network. The measured displacement information includes sensor position information, section number information, and sensor position information of each cross section. In addition, the measured displacement information means displacement information of a target horizontally installed with respect to each same cross section. For example, assuming that four targets are installed vertically on the ground surface of a river control facility at regular intervals, and eight targets are installed horizontally on the same cross section, 32 displacements for one detection time point. Information is generated, and since eight displacement information are horizontally grouped into one group for the same cross section, four data groups can be obtained in the above case (S101 to S107).

이렇게 얻어지는 그룹화 정보는 대표 단면을 설정하여 제방의 파괴라인 추정 즉, 깊은 파괴면 인지 아니면 얕은 파괴 면으로 붕괴가 될 것인지 예측하는 데 사용된다. 분석하고자 하는 단면에서 발생 가능한 잠재적인 파괴 라인은 센서 수에 따라 비례하며, 모든 경우의 수를 포함하여 각 단계별로 분석을 수행한다.The grouping information thus obtained is used to establish a representative cross section to estimate the fracture line of the embankment, that is, whether it will collapse to a deep or shallow fracture surface. The potential breakdown lines that can occur in the cross section to be analyzed are proportional to the number of sensors, and the analysis is performed in each step, including the number of cases.

여기서 각 단면을 기준으로 설치된 센서의 수량이 5개 미만으로 적다면 단면에 상관없이 전체적으로 그룹화하여 분석하는 방법을 적용할 수도 있다.Here, if the number of sensors installed based on each cross-section is less than five, a method of grouping and analyzing the entire cross-section may be applied.

상기에서 현장 시스템(100)은 필요에 따라 유선 전송 방식과 무선 전송 방식 을 병행하여 구현하는 것도 가능하다.The field system 100 may be implemented in parallel with a wired transmission method and a wireless transmission method as necessary.

해안 호안시설물의 상태 예측수단(200)은 변위정보 수신수단(210)을 통해 상기 변위정보 전송수단(130)에서 전송된 변위 정보를 수신하게 되는 데, 변위정보 수신수단(210)은 변위정보 전송수단(130)에 대응하는 기술적 구성을 갖고 변위 정보를 수신하게 된다. 예를 들어, 전송수단이 유선 방식(RS-485)일 경우 수신수단도 유선 방식의 구성을 갖게 되며, 전송수단이 무선 방식일 경우에는 수신수단도 무선 방식의 구성을 갖게 된다.The state predicting means 200 of the coastal revetment facility receives the displacement information transmitted from the displacement information transmitting means 130 through the displacement information receiving means 210, the displacement information receiving means 210 transmits the displacement information. Receive displacement information with a technical configuration corresponding to the means 130. For example, when the transmission means is a wired method (RS-485), the receiving means also has a wired configuration, and when the transmission means is a wireless system, the receiving means also has a wireless configuration.

변위정보 수신수단(210)에서 해안 호안시설물의 지표에 수직방향으로 설치된 복수 타깃의 변위 정보를 수신하게 되면, 데이터베이스 서버(220)에서 이를 데이터베이스(221)에 저장하게 되고, 변위정보 분석 및 예측수단(230)은 상기 데이터 베이스(221)에 저장된 복수 타깃의 변위 정보를 기 설정된 SAM 알고리즘에 적용하여 하천방제시설물의 상태 예측치(기본적인 지표)를 추출하게 된다.When the displacement information receiving means 210 receives the displacement information of a plurality of targets installed in the vertical direction to the index of the coastal coastal facilities, the database server 220 stores it in the database 221, the displacement information analysis and prediction means The 230 may extract the state prediction value (basic indicator) of the stream control facility by applying the displacement information of the plurality of targets stored in the database 221 to a preset SAM algorithm.

즉, 본 발명에서는 불안정 여부를 판정하기 위하여 관리도(control chart)의 개념을 이용하는데, 바람직하게는

Figure 112009024073661-PAT00003
관리도를 이용하며, 이러한 관리도는 판정을 위한 기본적인 지표를 산출하기 위한 것이다.That is, the present invention uses the concept of a control chart to determine whether or not instability, preferably
Figure 112009024073661-PAT00003
Control charts are used, which are for calculating basic indicators for judgment.

측정된 타깃 변위 값이 평균

Figure 112009024073661-PAT00004
와 표준편차
Figure 112009024073661-PAT00005
로 정규분포하고 있는 것으로 가정하고, 표본
Figure 112009024073661-PAT00006
,
Figure 112009024073661-PAT00007
,....,
Figure 112009024073661-PAT00008
이 정규분포하는 변위 값으로부터 추출한 표본크기
Figure 112009024073661-PAT00009
의 개별계측치라 하면, 이 표본의 평균은 아래의 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.The measured target displacement value is average
Figure 112009024073661-PAT00004
And standard deviation
Figure 112009024073661-PAT00005
Assume that we are normally distributed with
Figure 112009024073661-PAT00006
,
Figure 112009024073661-PAT00007
, ....,
Figure 112009024073661-PAT00008
Sample size extracted from these normally distributed displacement values
Figure 112009024073661-PAT00009
In terms of individual measurements of, the mean of this sample can be expressed as Equation 1 below.

Figure 112009024073661-PAT00010
Figure 112009024073661-PAT00010

여기서,

Figure 112009024073661-PAT00011
는 표본의 평균,
Figure 112009024073661-PAT00012
는 i번째의 표본,
Figure 112009024073661-PAT00013
은 표본의 수이다.here,
Figure 112009024073661-PAT00011
Is the mean of the sample,
Figure 112009024073661-PAT00012
Is the i th sample,
Figure 112009024073661-PAT00013
Is the number of samples.

중심 극한정리로부터

Figure 112009024073661-PAT00014
는 평균
Figure 112009024073661-PAT00015
와 표준편차
Figure 112009024073661-PAT00016
로 정규분포함을 알 수 있으므로 정규분포의 한계를 확률로 나타내면 아래의 [수학식2]와 같다.From central theorem
Figure 112009024073661-PAT00014
Is average
Figure 112009024073661-PAT00015
And standard deviation
Figure 112009024073661-PAT00016
Since the normal distribution can be seen, the limit of the normal distribution can be expressed by Equation 2 below.

Figure 112009024073661-PAT00017
Figure 112009024073661-PAT00017

여기서,

Figure 112009024073661-PAT00018
는 표본의 평균,
Figure 112009024073661-PAT00019
는 표본의 표준편차,
Figure 112009024073661-PAT00020
는 제1종 오류의 확률,
Figure 112009024073661-PAT00021
는 정규분포에서 제1종 오류를 제외한 상·하한값이다.here,
Figure 112009024073661-PAT00018
Is the mean of the sample,
Figure 112009024073661-PAT00019
Is the standard deviation of the sample,
Figure 112009024073661-PAT00020
Is the probability of type 1 error,
Figure 112009024073661-PAT00021
Is the upper and lower limits of the normal distribution excluding the type I error.

어떤 표본평균도 다음의 한계 내에 놓일 확률은 1-

Figure 112009024073661-PAT00022
이다.The probability that any sample mean is within the following limits is 1-
Figure 112009024073661-PAT00022
to be.

Figure 112009024073661-PAT00023
Figure 112009024073661-PAT00023

여기서, LCL은 관리도 하한값, UCL은 관리도 상한값,

Figure 112009024073661-PAT00024
은 표본의 평균,
Figure 112009024073661-PAT00025
은 표본의 표준오차,
Figure 112009024073661-PAT00026
는 제1종 오류의 확률,
Figure 112009024073661-PAT00027
는 정규분포에서 제1종 오류를 제외한 상·하한값,
Figure 112009024073661-PAT00028
는 표준편차,
Figure 112009024073661-PAT00029
은 표본의 수이다.Where LCL is the control chart lower limit, UCL is the control chart upper limit,
Figure 112009024073661-PAT00024
Is the mean of the sample,
Figure 112009024073661-PAT00025
Is the standard error of the sample,
Figure 112009024073661-PAT00026
Is the probability of type 1 error,
Figure 112009024073661-PAT00027
Is the upper and lower limits of the normal distribution excluding the Type I error,
Figure 112009024073661-PAT00028
Is the standard deviation,
Figure 112009024073661-PAT00029
Is the number of samples.

그러므로 만일 변위 값의 평균

Figure 112009024073661-PAT00030
와 표준편차
Figure 112009024073661-PAT00031
를 알고 있다면 위의 [수학식 3]은 표본평균의 관리도에 있어서 관리도 상한값과 관리도 하한값으로 사용할 수 있다. 즉 3
Figure 112009024073661-PAT00032
한계를 사용한다면
Figure 112009024073661-PAT00033
대신에 3을 사용할 수 있다. 만일 표본평균
Figure 112009024073661-PAT00034
가 UCL의 위로, 그리고 LCL의 아래로 벗어나게 되면 표본평균은 관리 불능상태라고 한다. 즉 변위 값의 표준이
Figure 112009024073661-PAT00035
와 같지 않게 된다.Therefore, if the average of displacement values
Figure 112009024073661-PAT00030
And standard deviation
Figure 112009024073661-PAT00031
If Equation 3 is known, Equation 3 above can be used as the upper and lower control chart values in the control chart of the sample mean. 3
Figure 112009024073661-PAT00032
If you use limits
Figure 112009024073661-PAT00033
You can use 3 instead. If the sample mean
Figure 112009024073661-PAT00034
Is above the UCL and below the LCL, the sample mean is said to be unmanageable. The standard of displacement values
Figure 112009024073661-PAT00035
Will not be the same as

Figure 112009024073661-PAT00036
를 각 표본의 평균이라고 하면 변위 값의 평균
Figure 112009024073661-PAT00037
의 가장 좋은 예측치
Figure 112009024073661-PAT00038
는 다음의 [수학식4]를 통해 산출할 수 있다.
Figure 112009024073661-PAT00036
Is the mean of each sample, the mean of the displacement values
Figure 112009024073661-PAT00037
Best estimate of
Figure 112009024073661-PAT00038
Can be calculated through the following [Equation 4].

Figure 112009024073661-PAT00039
Figure 112009024073661-PAT00039

여기서,

Figure 112009024073661-PAT00040
는 표본의 재평균(예측치),
Figure 112009024073661-PAT00041
는 i번째의 표본평균, k는 표본의 수이다.here,
Figure 112009024073661-PAT00040
Is the reaverage (prediction) of the sample,
Figure 112009024073661-PAT00041
Is the i-th sample mean, and k is the number of samples.

변위 값의 평균

Figure 112009024073661-PAT00042
의 예측치
Figure 112009024073661-PAT00043
Figure 112009024073661-PAT00044
의 관리도 중심선(CL)으로 이용된다.Average of displacement values
Figure 112009024073661-PAT00042
Estimate
Figure 112009024073661-PAT00043
Is
Figure 112009024073661-PAT00044
The control of is also used as the center line (CL).

관리도 한계 값을 설정하기 위해서는 표준편차

Figure 112009024073661-PAT00045
의 예측치가 필요한데, 이를 위해서는 표본 군의 범위를 이용하는 것이 일반적이다.Standard deviation for setting control chart limits
Figure 112009024073661-PAT00045
An estimate of is needed, which is usually done using a range of sample groups.

개별 계측치

Figure 112009024073661-PAT00046
으로 구성되는 표본크기
Figure 112009024073661-PAT00047
의 표본 군에 대해 표본범위
Figure 112009024073661-PAT00048
은 아래의 [수학식5]를 통해 구한다.Individual measurements
Figure 112009024073661-PAT00046
Sample size consisting of
Figure 112009024073661-PAT00047
Sample range for
Figure 112009024073661-PAT00048
Is obtained from Equation 5 below.

Figure 112009024073661-PAT00049
Figure 112009024073661-PAT00049

Figure 112009024073661-PAT00050
는 개별계측치의 최대값을 나타내고,
Figure 112009024073661-PAT00051
는 개별계측치의 최소값을 나타낸다.
Figure 112009024073661-PAT00050
Indicates the maximum value of the individual measurement,
Figure 112009024073661-PAT00051
Is the minimum value of the individual measurement.

정규분포를 이루는 계측자료로부터 추출하는 표본범위와 이 분포의 표준편차

Figure 112009024073661-PAT00052
사이에는 중요한 관계가 성립하는데, 확률변수
Figure 112009024073661-PAT00053
로 표현할 수 있다. 이는 상대적 범위(relative range)라고 부르며, 정규분포를 하는 모집단으로부터 표본을 추출할 때
Figure 112009024073661-PAT00054
의 분포는 표본크기
Figure 112009024073661-PAT00055
에 의존한다.Sampling range and standard deviation of this distribution from normalized measurement data
Figure 112009024073661-PAT00052
An important relationship exists between the random variables
Figure 112009024073661-PAT00053
. This is called relative range, and when you sample from a population that is normally distributed
Figure 112009024073661-PAT00054
Distribution of sample size
Figure 112009024073661-PAT00055
Depends on

Figure 112009024073661-PAT00056
의 평균(기대값은)
Figure 112009024073661-PAT00057
인데, 이값은 도 5에 도시된 관리한계 계수표와 같이 표본크기
Figure 112009024073661-PAT00058
에 따라 결정된다.
Figure 112009024073661-PAT00056
Of (the expected value is)
Figure 112009024073661-PAT00057
This value is the sample size as shown in the control limit coefficient table shown in FIG.
Figure 112009024073661-PAT00058
It depends on.

이때,

Figure 112009024073661-PAT00059
의 예측치에 대해 정리하면,
Figure 112009024073661-PAT00060
Figure 112009024073661-PAT00061
이므로,
Figure 112009024073661-PAT00062
는 다음과 같이 정리된다.At this time,
Figure 112009024073661-PAT00059
If we sum up about estimate of,
Figure 112009024073661-PAT00060
In other words
Figure 112009024073661-PAT00061
Because of,
Figure 112009024073661-PAT00062
Is summarized as follows.

Figure 112009024073661-PAT00063
Figure 112009024073661-PAT00063

여기서,

Figure 112009024073661-PAT00064
는 확률변수의 예측치,
Figure 112009024073661-PAT00065
은 표본범위의 예측치,
Figure 112009024073661-PAT00066
는 확률변수의 평균값(기대값)이다.here,
Figure 112009024073661-PAT00064
Is the predicted value of the random variable,
Figure 112009024073661-PAT00065
Is an estimate of the sample range,
Figure 112009024073661-PAT00066
Is the mean value (expected value) of the random variable.

그런데,

Figure 112009024073661-PAT00067
이므로, 표준편차
Figure 112009024073661-PAT00068
의 예측치
Figure 112009024073661-PAT00069
Figure 112009024073661-PAT00070
이 된다.By the way,
Figure 112009024073661-PAT00067
Standard deviation
Figure 112009024073661-PAT00068
Estimate
Figure 112009024073661-PAT00069
Is
Figure 112009024073661-PAT00070
Becomes

평균

Figure 112009024073661-PAT00071
의 예측치로
Figure 112009024073661-PAT00072
를, 표준편차
Figure 112009024073661-PAT00073
의 예측치로
Figure 112009024073661-PAT00074
를 이용하고,
Figure 112009024073661-PAT00075
를 3으로 놓으면
Figure 112009024073661-PAT00076
관리도 파라미터들은 다음의 [수학식7]과 같이 정리된다.Average
Figure 112009024073661-PAT00071
With an estimate of
Figure 112009024073661-PAT00072
, Standard deviation
Figure 112009024073661-PAT00073
With an estimate of
Figure 112009024073661-PAT00074
Using
Figure 112009024073661-PAT00075
If you set it to 3
Figure 112009024073661-PAT00076
Control chart parameters are arranged as shown in Equation 7 below.

Figure 112009024073661-PAT00077
Figure 112009024073661-PAT00077

관리한계계수

Figure 112009024073661-PAT00078
은 표본 크기
Figure 112009024073661-PAT00079
의 함수이므로 [수학식 8]는 다음과 같이 정리될 수 있다.Management limit factor
Figure 112009024073661-PAT00078
Silver sample size
Figure 112009024073661-PAT00079
Equation
8 can be summarized as follows.

Figure 112009024073661-PAT00080
Figure 112009024073661-PAT00080

표본크기

Figure 112009024073661-PAT00081
에 따른 상수
Figure 112009024073661-PAT00082
의 값은 도 4에서와 같이 정리될 수 있다.Sample size
Figure 112009024073661-PAT00081
Constant
Figure 112009024073661-PAT00082
The value of can be summarized as in FIG.

표본범위

Figure 112009024073661-PAT00083
은 표준편차와 관련이 있으므로 분산은 관리도에
Figure 112009024073661-PAT00084
값을 차례로 타점 함으로써 관리할 수 있다. 이 관리도가
Figure 112009024073661-PAT00085
관리도인데
Figure 112009024073661-PAT00086
관리도의 중심선과 관리한계는 다음과 같다.Sample range
Figure 112009024073661-PAT00083
Is related to the standard deviation, so the variance
Figure 112009024073661-PAT00084
It can be managed by hitting values one by one. This chart
Figure 112009024073661-PAT00085
Control chart
Figure 112009024073661-PAT00086
The center line and management limits of the control chart are as follows.

Figure 112009024073661-PAT00087
Figure 112009024073661-PAT00087

여기서,

Figure 112009024073661-PAT00088
은 표본범위의 평균,
Figure 112009024073661-PAT00089
은 표본범위의 표준편차이다.here,
Figure 112009024073661-PAT00088
Is the mean of the sample range,
Figure 112009024073661-PAT00089
Is the standard deviation of the sample range.

관리한계를 결정하기 위해서는 표본범위

Figure 112009024073661-PAT00090
의 분포에서 표준편차
Figure 112009024073661-PAT00091
의 예측치
Figure 112009024073661-PAT00092
을 필요로 한다. 데이터 특성이 정규분포를 한다고 가정하면
Figure 112009024073661-PAT00093
은 상대적으로 범위
Figure 112009024073661-PAT00094
의 분포로부터 구할 수 있다.
Figure 112009024073661-PAT00095
의 표준편차를
Figure 112009024073661-PAT00096
라 하면 분산(
Figure 112009024073661-PAT00097
)=분산(
Figure 112009024073661-PAT00098
)=
Figure 112009024073661-PAT00099
분산(
Figure 112009024073661-PAT00100
)이 되며,
Figure 112009024073661-PAT00101
이므로 , 결과적으로
Figure 112009024073661-PAT00102
이 성립한다.Sample range to determine control limits
Figure 112009024073661-PAT00090
Standard deviation in the distribution of
Figure 112009024073661-PAT00091
Estimate
Figure 112009024073661-PAT00092
need. Suppose your data properties are normally distributed
Figure 112009024073661-PAT00093
Is relatively in range
Figure 112009024073661-PAT00094
It can be obtained from the distribution of.
Figure 112009024073661-PAT00095
The standard deviation of
Figure 112009024073661-PAT00096
Say variance (
Figure 112009024073661-PAT00097
) = Variance (
Figure 112009024073661-PAT00098
) =
Figure 112009024073661-PAT00099
Dispersion(
Figure 112009024073661-PAT00100
),
Figure 112009024073661-PAT00101
As a result,
Figure 112009024073661-PAT00102
This holds true.

Figure 112009024073661-PAT00103
는 알 수 없는 값이므로 그 추정치인
Figure 112009024073661-PAT00104
를 이용하여야 하는데, 이를 다시 정리하면
Figure 112009024073661-PAT00105
이 된다.
Figure 112009024073661-PAT00103
Is an unknown value, so its estimate is
Figure 112009024073661-PAT00104
You should use
Figure 112009024073661-PAT00105
Becomes

이때,

Figure 112009024073661-PAT00106
의 추정치인
Figure 112009024073661-PAT00107
은 아래의 식을 이용하여 산출할 수 있다.At this time,
Figure 112009024073661-PAT00106
Is an estimate of
Figure 112009024073661-PAT00107
Can be calculated using the following equation.

Figure 112009024073661-PAT00108
Figure 112009024073661-PAT00108

여기서,

Figure 112009024073661-PAT00109
는 표본범위 표준편차의 추정치,
Figure 112009024073661-PAT00110
는 표본범위의 평균,
Figure 112009024073661-PAT00111
는 확률변수(
Figure 112009024073661-PAT00112
)의 평균값,
Figure 112009024073661-PAT00113
은 확률변수(
Figure 112009024073661-PAT00114
) 표준편차의 기대치이다.here,
Figure 112009024073661-PAT00109
Is an estimate of the standard deviation of the sample range,
Figure 112009024073661-PAT00110
Is the mean of the sample range,
Figure 112009024073661-PAT00111
Is a random variable (
Figure 112009024073661-PAT00112
) Mean value,
Figure 112009024073661-PAT00113
Is a random variable (
Figure 112009024073661-PAT00114
) Is the expectation of the standard deviation.

Figure 112009024073661-PAT00115
관리한계를 사용하는
Figure 112009024073661-PAT00116
관리도의 파라미터는 다음의 식과 같다.
Figure 112009024073661-PAT00115
Using control limits
Figure 112009024073661-PAT00116
The parameters of the control chart are as follows.

Figure 112009024073661-PAT00117
Figure 112009024073661-PAT00117

또한, 관리한계계수

Figure 112009024073661-PAT00118
Figure 112009024073661-PAT00119
는 다음의 [수학식 12]와 같은데, 이를 이용하여 [수학식 11]을 정리하면 다음과 같다.Also, the management limit coefficient
Figure 112009024073661-PAT00118
Wow
Figure 112009024073661-PAT00119
Is the same as [Equation 12], using the following equation [11] is summarized as follows.

Figure 112009024073661-PAT00120
Figure 112009024073661-PAT00120

여기서,

Figure 112009024073661-PAT00121
는 확률변수(
Figure 112009024073661-PAT00122
)의 평균값,
Figure 112009024073661-PAT00123
은 확률변수(
Figure 112009024073661-PAT00124
) 표준편차의 기대치이며,
Figure 112009024073661-PAT00125
Figure 112009024073661-PAT00126
는 관리한계 계수이다.here,
Figure 112009024073661-PAT00121
Is a random variable (
Figure 112009024073661-PAT00122
) Mean value,
Figure 112009024073661-PAT00123
Is a random variable (
Figure 112009024073661-PAT00124
) Is the expectation of the standard deviation,
Figure 112009024073661-PAT00125
Wow
Figure 112009024073661-PAT00126
Is the control limit coefficient.

Figure 112009024073661-PAT00127
Figure 112009024073661-PAT00127

이때,

Figure 112009024073661-PAT00128
Figure 112009024073661-PAT00129
의 값은 도 4a ~ 도4e에 주어져 있다.At this time,
Figure 112009024073661-PAT00128
Wow
Figure 112009024073661-PAT00129
Is given in Figs. 4A to 4E.

그리고 주지한 바와 같이 산출한 예측치를 기 설정된

Figure 112009024073661-PAT00130
알고리즘에 적용하여 해안 호안시설물의 상태를 최종적으로 판단하게 된다(S109 ~ S111).As previously known, the estimated value
Figure 112009024073661-PAT00130
It is finally applied to the algorithm to determine the state of coastal coastal facilities (S109 ~ S111).

즉, 도 4a에 도시한 바와 같이 측정한 타깃 변위 값을 불안정사면을 판정하기 위한 규칙 1에 적용하여 사면에 대한 판정을 한다. 규칙 1은 한 지점의 변위 값이 관리한계(UCL, LCL)를 벗어나게 되면 그 사면은 불안정하다고 판정한다. 이 규칙은 가장 일반적으로 사용하는 규칙이다. 3σ한계를 사용할 때 사면이 안정하다면 한 변위 값이 한계 밖으로 벗어날 확률은 약 0.26%이다.In other words, the target displacement value measured as shown in FIG. 4A is applied to Rule 1 for determining an unstable slope to determine the slope. Rule 1 determines that the slope is unstable if the displacement value at one point is outside the control limits (UCL, LCL). This rule is the most commonly used rule. If the slope is stable when using the 3σ limit, the probability that one displacement is out of the limit is about 0.26%.

도 4b는 판정 규칙 2로서, 연속적인 변위 값 3개 중 2개가 중심선 한쪽의 2σ한계를 벗어날 때, 그 사면은 불안정하다고 판정한다. 중심선으로부터 2σ에 경고 한계(warning limit)를 설정할 수 있는 데, 연속적인 변위 값 3개 중 2개가 이 한계를 벗어나면 사면은 불안정하다고 가정한다.4B is a decision rule 2, in which when two of the three consecutive displacement values deviate from the 2σ limit on one side of the center line, the slope is determined to be unstable. A warning limit can be set at 2σ from the centerline, which assumes that the slope is unstable if two of the three consecutive displacement values fall outside this limit.

도 4c는 판정 규칙 3으로서, 연속적인 변위 5개 중 4개가 중심선 한쪽의 1σ 한계를 벗어날 때 그 사면은 불안정하다고 판정한다. Fig. 4C is a decision rule 3, and it is determined that the slope is unstable when four out of five consecutive displacements deviate from the 1σ limit on one side of the center line.

도 4d는 판정 규칙 4로서, 연속적인 변위 값 8개 이상이 중심선의 한쪽에 존재하면 이 사면은 불안정하다고 판정한다.FIG. 4D is a decision rule 4, in which when the eight or more consecutive displacement values exist on one side of the center line, it is determined that this slope is unstable.

도 4e는 판정 규칙 5로서, 연속적인 변위 값 8개가 런(run)을 이룰 때 그 사면은 불안정하다고 판정한다. 런에는 여러 가지 형태가 있다. 런이란 연속적인 변위 값의 배열을 말하는 데 이러한 변위 값이 중심선의 한쪽으로 연속해서 배열되는 경우도 있을 뿐만 아니라 연속적인 변위 값이 상향으로 또는 하향으로 배열되는 경우도 있다. 표본번호 8부터 12까지에 해당하는 연속적인 변위 값 5개는 중심선 아래에서 런을 이루고 있으며, 표본번호 13부터 20까지에 해당하는 연속적인 타점 8개는 중심선을 통과하면서 하향으로 런을 이루고 있다.Fig. 4E is the decision rule 5, and it is determined that the slope is unstable when eight consecutive displacement values make a run. There are many forms of run. A run is an arrangement of continuous displacement values, in which the displacement values are not only continuously arranged to one side of the center line but also the continuous displacement values are arranged upward or downward. Five consecutive displacement values corresponding to sample numbers 8 to 12 run under the center line, and eight consecutive RBIs corresponding to sample numbers 13 to 20 run downward through the center line.

이렇게 판단한 해안 호안시설물의 상태 및 판정 정보는 단계 S113에서 인터넷과 같은 통신망을 이용하거나 문자메시지(SMS) 같은 문자 전송 방식을 이용하여 관리자(해안 호안시설물을 관리하는 전문 관리자) 및 일반 사용자(해당 정보를 이용하는 사용자로서 비 전문가)에게 전송된다. The state and judgment information of the coastal coastal facilities determined in this way are used by a manager (a professional manager who manages coastal coastal facilities) and a general user (the information using a communication network such as the Internet or a text transmission method such as SMS) in step S113. Is sent to the non-professional as a user using it.

관리자는 전송된 해안 호안시설물의 상태 및 판정 정보를 확인하고, 해안 호안시설물이 대규모 손상이 발생할 조짐이 있거나 붕괴 우려가 있다고 판단이 되면, 경보를 발령하고, 후속 조치를 신속하게 취함으로써, 추후 해안 호안시설물의 대규모 손상이나 붕괴로 인해 발생할 수 있는 피해를 최소화한다.The manager shall check the status and judgment information of the transmitted coastal shoreline facilities and issue an alert and promptly follow up the shoreline if it is determined that the coastal shoreline facilities may show signs of major damage or may collapse. Minimize the damage caused by large-scale damage or collapse of shoreline facilities.

본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.The present invention is not limited to the above-described specific preferred embodiments, and various modifications can be made by any person having ordinary skill in the art without departing from the gist of the present invention claimed in the claims. Of course, such changes will fall within the scope of the claims.

도 1은 본 발명이 적용되는 현장 시스템의 개략 구성도.1 is a schematic configuration diagram of a field system to which the present invention is applied;

도 2a 및 도 2b는 본 발명에서 해안 호안시설물의 상태 예측 시스템의 구성도.Figure 2a and Figure 2b is a block diagram of a state prediction system of coastal coastal facilities in the present invention.

도 3은 본 발명에 따른 해안 호안시설물의 상태 예측 방법을 보인 흐름도.Figure 3 is a flow chart showing a state prediction method of the coastal shoreline facilities according to the present invention.

도 4a 내지 도 4e는 본 발명에서 해안 호안시설물의 상태를 예측하는 규칙을 설명하기 위한 특성그래프.Figures 4a to 4e is a characteristic graph for explaining the rules for predicting the state of coastal revetment facilities in the present invention.

도 5는 본 발명에 적용된 관리 한계 계수표.5 is a control limit coefficient table applied to the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

100… 현장 시스템100... Field system

101 ~ 104… 타깃101 to 104. target

111 ~ 114… 폴111 to 114... pole

130… 변위정보 송신수단130... Displacement information transmission means

200… 해안 호안시설물의 상태 예측수단200... Means of predicting the condition of coastal shoreline facilities

220… 데이터베이스 서버220... Database server

230… 변위정보 분석 및 판정수단230... Displacement information analysis and determination means

300… 통신망300... communications network

Claims (5)

해안 호안 시설물의 상태를 예측하는 방법에 있어서,In the method of predicting the condition of coastal shoreline facilities, 상기 해안 호안 시설물의 지표면에 수직방향으로 적층 설치된 변위 감지용 센서를 이용하여 상기 타깃의 변위를 측정하는 측정단계와; A measuring step of measuring displacement of the target by using a displacement sensing sensor stacked in a vertical direction on the ground surface of the coastal shoreline facility; 상기 측정단계에서 측정된 상기 타깃의 변위 정보를 그룹화하는 단계; 및 Grouping displacement information of the target measured in the measuring step; And 상기 그룹화한 타깃의 변위 정보를 분석하여 해안 호안 시설물의 상태를 예측하는 상태 예측단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 해안 호안 시설물의 상태 예측방법.And a state prediction step of predicting a state of coastal shoreline facilities by analyzing the displacement information of the grouped targets. 제1항에 있어서, 상기 타깃의 변위 정보를 그룹화하는 단계는,The method of claim 1, wherein the grouping of the displacement information of the target includes: 동일 단면에 설치된 수평방향 타깃의 변위 정보들을 하나의 그룹으로 그룹화하는 것을 특징으로 하는 해안 호안시설물의 상태 예측방법.A method for predicting the condition of coastal shoreline facilities comprising grouping displacement information of horizontal targets installed in the same section into one group. 제1항에 있어서, 상기 상태 예측 단계는,The method of claim 1, wherein the predicting the state comprises: 상기 그룹화한 타깃의 변위 정보를 해안 호안시설물의 상태를 예측하기 위해 미리 설정된 복수의 조건 값과 비교하여 그 대소 여부에 따라 해안 호안시설물의 상태를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 해안 호안시설물의 상태 예 측방법.And comparing the displacement information of the grouped targets with a plurality of preset condition values in order to predict the state of the coastal revetment facility, and predicting the condition of the coastal revetment facility according to the magnitude of the coastal revetment facility. State Prediction Method. 제3항에 있어서, 상기 복수의 조건 값은 관리도 중심값, 관리도 하한값, 관리도 상한값, 경고 한계값, 표준 편차(σ)를 포함하는 것을 특징으로 하는 해안 호안시설물의 상태 예측방법.The method of claim 3, wherein the plurality of condition values include a control chart center value, a control chart lower limit value, a control chart upper limit value, a warning limit value, and a standard deviation (σ). 제4항에 있어서, 상기 상태 예측 단계는,The method of claim 4, wherein the state prediction step comprises: 하나의 그룹화된 수평적인 복수 타깃의 변위 값 중 적어도 하나 이상이, 기설정된 관리도 상한값을 초과하거나 하한값에 미만 될 경우 상기 해안 호안시설물이 불안정한 것으로 예측하며, 상기 복수 타깃의 변위 값 중 연속된 3개의 변위 값에서 적어도 둘 이상이 기설정된 경고 한계 값을 벗어날 경우 상기 해안 호안시설물이 불안정한 것으로 예측하며, 상기 연속된 5개의 변위 값 중 적어도 넷 이상이 관리도 중심 값의 표준편차를 벗어날 때 상기 해안 호안시설물이 불안정한 것으로 예측하며, 상기 연속된 8개의 변위 값이 중심선의 한쪽에 존재하면 해안 호안시설물이 불안정한 것으로 예측하며, 상기 연속된 8개 이상의 변위 값이 런(run)을 이룰 때 상기 해안 호안시설물이 불안정한 것으로 예측하는 것을 특징으로 하는 해안 호안시설물의 상태 예측방법.If at least one or more of the displacement values of one grouped horizontal multiple target exceeds the predetermined control upper limit or falls below the lower limit, the coastal shoreline facility is predicted to be unstable. Predicts that the coastal shoreline installation is unstable if at least two deviations from the two displacement values deviate from a preset warning limit value, and at least four of the five consecutive displacement values deviate from the standard deviation of the center of control chart. It is predicted that the coastal revetment facility is unstable, and if the continuous eight displacement values exist on one side of the center line, the coastal revetment facility is unstable, and when the consecutive eight or more displacement values make a run, the coastal revetment Prediction of the condition of coastal shoreline facilities characterized by predicting unstable facilities Law.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113420262A (en) * 2021-06-07 2021-09-21 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 Method and system for analyzing displacement mutation of observation section of dike

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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