KR20200079908A - 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법 및 장치에 대한 것이다.
본 발명에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법은 건설현장에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상을 입력받는 단계; 객체 인식 알고리즘을 이용하여 상기 촬영된 영상을 분석하여 상기 건설현장에서 사용중인 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명 중 어느 하나를 인식하는 단계; 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 각각 저장된 데이터베이스를 이용하여 상기 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정하는 단계; 및 상기 산정된 이산화탄소 배출량을 제공하는 단계를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 건설현장에서 사용되는 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정하여 제공함으로써 저탄소 배출의 공정을 고려할 수 있어 친환경 공정관리가 가능해지는 효과가 있다.
본 발명에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법은 건설현장에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상을 입력받는 단계; 객체 인식 알고리즘을 이용하여 상기 촬영된 영상을 분석하여 상기 건설현장에서 사용중인 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명 중 어느 하나를 인식하는 단계; 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 각각 저장된 데이터베이스를 이용하여 상기 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정하는 단계; 및 상기 산정된 이산화탄소 배출량을 제공하는 단계를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 건설현장에서 사용되는 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정하여 제공함으로써 저탄소 배출의 공정을 고려할 수 있어 친환경 공정관리가 가능해지는 효과가 있다.
Description
본 발명은 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 건설현장에서 사용되는 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정하여 제공하는 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법 및 장치에 관한 것이다.
전 세계적으로 도시의 급격한 성장 및 산업화로 인해, 지구 온난화 및 자원 고갈 등의 환경문제가 발생되고 있다. 환경문제가 발생됨에 따라, 1997년 교토 기후변화 협약 이래로, 온실가스 감축을 위한 각 나라별로 다각적인 노력이 전개되고 있다. 우리나라의 경우 2020년까지 온실가스 배출전망치(Business-As-Usual; BAU) 대비 30% 수준으로 이산화탄소 배출량을 감축시키겠다고 선언한 바 있다.
이에 따라 이산화탄소 배출량의 감축을 위해 다양한 산업분야에서 노력하고 있다. 특히, 건설산업분야는 전 산업에서 발생하는 이산화탄소 배출량의 40% 이상을 차지하기 때문에 친환경 건축기술, 친환경 건축물 인증제도 등을 통해 건축물의 이산화탄소 배출량을 절감하기 위한 노력을 기울이고 있다.
이러한 배경 하에 건축물 시공단계에서 투입되는 자재 및 장비로부터 발생되는 이산화탄소 배출량을 평가하고, 더불어 공사비용을 예측하기 위한 요소기술 개발에 많은 관심과 노력이 집중되고 있다.
또한, 범국가적 탄소배출권 거래가 시행된 이후 세계적으로 탄소배출에 대한 관심이 높아지고 있다. 우리나라는 2015년부터 탄소배출권 거래제도가 시행되었고, 이에 발맞추어 각 산업분야에 탄소배출권을 할당하였다.
그러나 현재 건설업에서 고려되는 탄소배출권 거래 품목은 완공 이후 건물에서 배출되는 탄소에 한정되어 있으며, 시공 이전 단계의 탄소배출은 그 범위와 규모 조차 파악되고 있지 않는 실정이다.
건설기계는 공사기간의 30% 이상을 차지하는 토공사에서 주로 사용되는 만큼 건설 시공단계의 탄소배출에 큰 비중을 차지하고 있다. 따라서 시공단계로 확대될 탄소배출권 시장에 대비하여 시공단계의 탄소배출 규모와 구체적인 배출량을 파악하는 것이 우선되어야 한다.
현재 건설기계에서 발생하는 탄소배출은 화학식으로 계산한 단순 비례에 기인하고 있어 건설현장에서 운용되는 실제 건설기계의 배출량을 반영하지 못하고 있다. 2012년 국토해양부에서 발간한 '건설분야 탄소배출량 산정 및 관리방안 연구'에서는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 보고서에서 제안한 계산식을 사용하여 건설장비의 이산화탄소배출량을 산정하고 있으나, 이 역시 보정값을 더한 화학식에 지나지 않아 정확한 이산화탄소배출량을 파악하기에는 다소 어려움이 있다.
그러므로 건설현장에서 운용되는 실제 건설장비의 배출량을 파악하고 친환경 공정계획에 고려될 수 있는 DB가 구축되어야 한다.
그러나 시공단계부터 탄소배출을 고려하기 위한 이산화탄소 배출량의 정확한 파악은 현재 이루어지지 않고 있다. 또한 건설현장 관리자가 즉각적으로 이해할 수 있는 이산화탄소 배출량의 산정법은 현재 전무한 상황이다.
따라서, 건설현장에서 발생하는 이산화탄소의 배출량을 전문지식 없이도 용이하게 파악할 수 있도록 하는 장치의 개발이 필요하다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2012-0133299호(2012. 12. 10. 공개)에 개시되어 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 건설현장에서 사용되는 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정하여 제공하는 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법은, 건설현장에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상을 입력받는 단계; 객체 인식 알고리즘을 이용하여 상기 촬영된 영상을 분석하여 상기 건설현장에서 사용중인 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명 중 어느 하나를 인식하는 단계; 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 각각 저장된 데이터베이스를 이용하여 상기 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정하는 단계; 및 상기 산정된 이산화탄소 배출량을 제공하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 인식하는 단계는 상기 촬영된 영상에 포함된 객체의 사면을 스캔하고, 배경추정 기법 및 특징점(feature) 검출 중 어느 하나를 이용하여 객체를 검출하도록 학습된 알고리즘인 객체 인식 알고리즘을 이용하여 상기 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명을 인식하고, 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별로 버켓 사이즈, 배기구 면적, 배기구 지름 및 바퀴의 형태를 포함하는 건설장비의 규격 데이터가 저장된 데이터베이스를 이용하여 상기 인식된 모델명에 대응하는 건설장비의 규격을 인식할 수 있다.
또한, 상기 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 저장된 데이터베이스는 건설현장에서 이동식 배출가스 측정장치(PEMS)로 건설장비의 배기가스량을 측정하여 얻은 제1 데이터, 특정 공간에서 상기 건설장비의 엔진만 작동시켜 배출되는 배기가스량을 측정하여 얻은 제2 데이터 및 기 정의된 탄소배출계수 가이드라인에 해당하는 제3 데이터를 이용하여 상기 대표값 데이터가 구축되되, 상기 제1 내지 제3 데이터에 T-검정(T-test) 기법을 적용하여 상위 25%와 하위 25%에 해당하는 데이터들을 제외한 데이터들의 평균값(mean value)이 각각 해당 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM 수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터로 각각 선정되어 저장될 수 있다.
또한, 상기 카메라로부터 실시간으로 촬영되는 영상을 분석하여 상기 건설장비가 현재 수행하고 있는 작업의 종류를 파악하고, 각 작업별 작업 시간을 측정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 산정하는 단계는 상기 파악된 작업의 종류를 이용하여 RPM수치를 판단하고, 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값이 각각 저장된 데이터베이스를 이용하여 상기 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정하고, 상기 산정된 이산화 탄소 배출량에 상기 측정된 작업시간을 반영하여 해당 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치는, 건설현장에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상을 입력받는 영상 입력부; 객체 인식 알고리즘을 이용하여 상기 촬영된 영상을 분석하여 상기 건설현장에서 사용중인 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명 중 어느 하나를 인식하는 인식부; 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 각각 저장된 데이터베이스; 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정하는 산정부; 및 상기 산정된 이산화탄소 배출량을 제공하는 제공부를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 건설현장에서 사용되는 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정하여 제공함으로써 저탄소 배출의 공정을 고려할 수 있어 친환경 공정관리가 가능해지는 효과가 있다.
또한 본 발명에 따르면, 건설현장에 투입되는 모든 장비의 이산화탄소 배출량을 용이하게 파악할 수 있어 건설사에 부여될 탄소배출권에 미리 대비할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 객체 인식 기술을 이용하여 건설현장 내의 건설 장비 인식의 정확도를 높일 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 건설현장에서 사용되는 다양한 장비에 적용 가능하며, 토공사 이외에 다른 공정에도 적용할 수 있어 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치를 나타낸 블록구성도이다.
도 2는 기 정의된 탄소배출계수 가이드라인에 해당하는 제3 데이터이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치에서 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 구축되는 과정을 설명하기 위한 예이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치에서 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터의 예이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법의 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
도 6은 도 5의 S530 단계의 세부 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법에서 객체 인식 알고리즘을 이용한 객체 검출을 나타낸 예시화면이다.
도 2는 기 정의된 탄소배출계수 가이드라인에 해당하는 제3 데이터이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치에서 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 구축되는 과정을 설명하기 위한 예이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치에서 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터의 예이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법의 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
도 6은 도 5의 S530 단계의 세부 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법에서 객체 인식 알고리즘을 이용한 객체 검출을 나타낸 예시화면이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.
또한 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
먼저, 도 1 내지 도 4를 통해 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치를 나타낸 블록구성도이다.
도 1에서와 같이 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치(100)는, 영상 입력부(110), 인식부(120), 데이터베이스(130), 분석부(140) 및 산정부(150)를 포함한다.
먼저, 영상 입력부(110)는 카메라(200)로부터 촬영된 영상을 입력받는다.
이때, 카메라(200)는 건설현장에 설치되어 건설장비를 촬영하기 위한 것으로 스테레오 비전 카메라가 설치될 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니다.
또한, 본 발명의 실시예에서는 건설장비가 굴삭기인 경우를 예로 들어 설명하고 있으나, 이는 단지 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 굴삭기 이외에도 다양한 건설장비가 적용될 수 있다.
그리고 인식부(120)는 객체 인식 알고리즘을 이용하여 카메라(200)로부터 촬영된 영상을 분석하여 건설현장에서 사용중인 건설장비(미도시)의 종류, 브랜드 및 모델명 중 어느 하나를 인식한다.
이때, 인식부(120)는 카메라(200)로부터 촬영된 영상에 포함된 객체의 사면을 스캔하고, 배경추정 기법 및 특징점(feature) 검출 중 어느 하나를 이용하여 객체를 검출하도록 학습된 알고리즘인 객체 인식 알고리즘을 이용하여 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명을 인식하고, 데이터베이스(130)에 저장된 건설장비의 규격 데이터를 이용하여 인식된 모델명에 대응하는 건설장비의 규격을 인식할 수도 있다.
그리고 데이터베이스(130)는 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 각각 저장된다.
자세히는, 건설현장에서 이동식 배출가스 측정장치(PEMS)로 건설장비의 배기가스량을 측정하여 얻은 제1 데이터, 특정 공간에서 건설장비의 엔진만 작동시켜 배출되는 배기가스량을 측정하여 얻은 제2 데이터 및 기 정의된 탄소배출계수 가이드라인에 해당하는 제3 데이터를 이용하여 대표값 데이터가 구축되되, 제1 내지 제3 데이터에 T-검정(T-test) 기법을 적용하여 상위 25%와 하위 25%에 해당하는 데이터들을 제외한 데이터들의 평균값(mean value)이 각각 해당 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM 수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터로 각각 선정되어 저장된다.
T-검정 기법은 각각 수집한 데이터에 대해서 유효성을 파악하기 위해 실시하는 것으로, 모집단위 분산이나 표준편차를 알지 못할 때 표본으로부터 추정된 분산이나 표준편차를 이용하여 두 모집단의 평균 차이를 알아보는 검정 방법이다. 집단의 수는 최대 2개까지 비교 가능하며, 유형으로는 크게 단일 표본 T-검정 기법과 두 표본 T-검정 기법이 있다.
따라서, 본 발명의 실시예에서는 먼저 제1 데이터와 제2 데이터에 T-검정 기법을 적용하여 데이터가 유효한 상관성을 가지고 있는지 확인한 후, 유효성을 가지는 경우 모든 데이터를 데이터베이스 구축 시 사용하고, 유효성을 가지지 않는 경우 제1 데이터만 이용하여 데이터베이스를 구축하는데 사용하는 것이 바람직하다.
이를 통해 유효한 데이터를 선정하고 각 데이터를 RPM 수치를 기준으로 이산화탄소 배출량을 분류한다.
이때, 제1 데이터는 건설현장에서 직접 측정된 데이터로, IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)식을 이용하여 단위를 (g/l)로 환산하고 그 값에 배기유량(m3/s)을 곱하여 얻은 시간당 이산화탄소 배출량 데이터이고, 제2 데이터는 실험실에서 측정된 데이터로, 배기량으로 분류한 건설장비의 출력 대비 대기오염물질 배출량(g/kW)을 측정하여 얻은 데이터이다.
도 2는 기 정의된 탄소배출계수 가이드라인에 해당하는 제3 데이터이다.
도 2에서와 같이 제3 데이터는 2012년 국토해양부에서 발간한 국내 건설분야 탄소배출량 데이터베이스로, 건설장비명, 규격, 온실가스 종류별로 이산화탄소 배출계수가 각각 정리되어 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치에서 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 구축되는 과정을 설명하기 위한 예이다.
도 3에서와 같이 이산화탄소 배출량 데이터들을 오름차순으로 정렬하여 상위 25%에 해당하는 데이터와 하위 25%에 해당하는 데이터를 제외하고, 25% 내지 75% 범위 내의 데이터들의 평균값(mean value)을 산정하여 해당 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM 수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터로 각각 선정함으로써 데이터의 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치에서 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터의 예이다.
도 4에서와 같이 도 3에서 산정된 대표값 데이터는 RPM 수치를 기준으로 이산화탄소 배출량이 테이블로 리스트업 되어 저장될 수 있다.
또한, 데이터베이스(130)는 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별로 버켓 사이즈, 배기구 면적, 배기구 지름 및 바퀴의 형태를 포함하는 건설장비의 규격 데이터가 더 저장될 수 있다.
그리고 분석부(140)는 카메라(200)로부터 실시간으로 촬영되는 영상을 분석하여 건설장비가 현재 수행하고 있는 작업의 종류를 파악하고, 각 작업별 작업 시간을 측정한다.
이때, 분석부(140)는 카메라(200)로부터 실시간으로 촬영되는 영상으로부터 건설장비의 버켓 위치를 파악하여 건설장비가 현재 작업 중인지, 작업이 정지된 상태인지를 판단하고, 만약 작업 중인 경우, 어떤 작업을 수행하고 있는지 판단하여 해당 작업을 수행한 작업시간을 측정할 수도 있다.
즉, 분석부(140)는 영상을 분석하여 버켓이 흙 위에 있는지(굴착)와 적재함 위에 있는지(상차)를 파악하되, 버켓이 흙 위에 있는 것으로 파악한 경우, 버켓의 움직임이 3초 이상 감지되면, 굴착 작업중인 것으로 판단하여 작업시간을 측정하고 3초 미만으로 감지되면, 정지(Idle) 상태인 것으로 판단하여 작업 정지시간을 측정할 수 있다.
또한, 버켓이 적재함 위에 있는 것으로 파악한 경우, 버켓의 움직임이 3초 이상 감지되면, 상차 작업중인 것으로 판단하여 작업시간을 측정하고 3초 미만으로 감지되면, 정지(Idle) 상태인 것으로 판단하여 작업 정지시간을 측정할 수 있다.
그리고 산정부(150)는 데이터베이스(130)를 이용하여 인식부(120)에서 인식된 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정한다.
이때, 이산화탄소 배출량 산정 장치(100)는 당일 작업 시간 동안 실시간으로 촬영된 영상을 분석하여 측정된 작업별 총 작업시간과 작업 정지시간을 합산하여 합산된 시간이 하루 작업 시간과 일치하는지 판단하여, 일치하지 않으면 건설현장 관리자 단말(미도시)에 의해 작업 시간이 직접 입력되도록 할 수도 있다.
또한, 산정부(150)는 분석부(140)를 통해 파악된 작업의 종류를 이용하여 RPM 수치를 판단하고, 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값이 각각 저장된 데이터베이스를 이용하여 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정하며, 산정된 이산화 탄소 배출량에 분석부(140)를 통해 측정된 작업 시간을 반영하여 해당 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정할 수 있다.
즉, 건설장비의 하루 총 이산화탄소 배출량은 다음의 수학식 1에 의해 산정될 수 있다.
즉, 본 발명의 실시예에 따르면, 이산화탄소 배출량 산정시 카메라(200)를 통해 분석된 객체 인식(건설장비의 브랜드 및 모델명)과, 동작 인식(작업의 종류 및 작업 시간)을 모두 반영하여 산정함으로써 정확한 배출량이 산정되도록 할 수 있다.
마지막으로 제공부(160)는 산정부(150)를 통해 산정된 이산화탄소 배출량을 제공한다.
이하에서는 도 5 내지 도 7을 통해 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법에 대하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법의 동작 흐름을 도시한 순서도이고, 도 6은 도 5의 S530 단계의 세부 동작 흐름을 도시한 순서도로서, 이를 참조하여 본 발명의 구체적인 동작을 설명한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 먼저 영상 입력부(110)가 건설현장에 설치된 카메라(200)로부터 촬영된 영상을 입력받는다(S510).
그 다음, 인식부(120)가 객체 인식 알고리즘을 이용하여 S510 단계에서 촬영된 영상을 분석하여 건설현장에서 사용중인 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명 중 어느 하나를 인식한다(S520).
이때, S520 단계는 S510 단계에서 촬영된 영상에 포함된 객체의 사면을 스캔하고, 배경추정 기법 및 특징점(feature) 검출 중 어느 하나를 이용하여 객체를 검출하도록 학습된 알고리즘인 객체 인식 알고리즘을 이용하여 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명을 인식한다.
자세히는, 카메라(200)로부터 촬영된 영상을 분석하여 객체가 인식되면, 인식된 객체의 사면을 스캔하여 건설장비의 중앙 또는 후미쪽에 표시된 모델명을 추출하여 건설장비의 종류와 모델명을 인식할 수 있다.
모델명이 인식되면, 데이터베이스(130)에 저장된 건설장비의 규격 데이터를 이용하여 해당 모델명에 대응하는 건설장비의 규격을 인식할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법에서 객체 인식 알고리즘을 이용한 객체 검출을 나타낸 예시화면이다.
도 7에서와 같이 영상 내 포함된 객체를 검출하도록 학습된 알고리즘인 객체 인식 알고리즘을 이용하여 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명을 인식하며, 객체 인식 알고리즘은 공지 기술이므로 이에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
또한, 인식부(120)는 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별로 버켓 사이즈, 배기구 면적, 배기구 지름 및 바퀴의 형태를 포함하는 건설장비의 규격 데이터가 저장된 데이터베이스(130)를 이용하여 S520 단계에서 인식된 모델명에 대응하는 건설장비의 규격을 인식할 수도 있다.
그 다음, 분석부(140)가 카메라(200)로부터 실시간으로 촬영되는 영상을 분석하여 건설장비가 현재 수행하고 있는 작업의 종류를 파악하고, 각 작업별 작업 시간을 측정한다(S530).
이때, S530 단계는 다음의 세부 과정에 의해 작업의 종류를 파악하고, 각 작업별 작업 시간을 측정할 수 있다.
먼저, 분석부(140)는 카메라(200)로부터 실시간으로 촬영되는 영상을 분석하여 건설장비의 버켓 위치를 리딩한다(S531).
이때, 버켓이 흙 위에 있는 것으로 판단되었으면(S532), 버켓의 위치가 흙 위에 있는 시간을 측정한다(S533).
S533 단계의 측정 결과, 버켓의 움직임이 3초 이상 감지되면 굴착 작업 중인 것으로 판단하여(S534) 작업시간을 측정하고(S539), 3초 미만으로 감지되면 정지(Idle) 상태인 것으로 판단하여(S538) 작업 정지시간을 측정한다(S539).
만약, 버켓이 적재함 위에 있는 것으로 판단되었으면(S535), 버켓의 위치가 적재함위에 있는 시간을 측정한다(S536).
S536 단계의 측정 결과, 버켓의 움직임이 3초 이상 감지되면 상차 작업중인 것으로 판단하여(S537) 작업시간을 측정하고(S539), 3초 미만으로 감지되면, 정지(Idle) 상태인 것으로 판단하여(S538) 작업 정지시간을 측정한다(S539).
S530 단계에서 건설장비가 현재 수행하고 있는 작업의 종류를 파악하는 이유는 작업 종류에 따라 이산화탄소 배출량이 달라지기 때문에 현재 수행하고 있는 작업의 종류를 판단하는 것이다. 즉, 건설장비가 굴삭기인 경우를 예로 들었을 때, 상차 작업 > 굴착 작업 > 정지(Idle) 상태 순으로 RPM 수치가 높아지고 이에 따라 이산화탄소 배출량도 높아진다.
그 다음, 산정부(150)가 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 각각 저장된 데이터베이스(130)를 이용하여 S520 단계에서 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정한다(S540).
이때, 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 저장된 데이터베이스는, 건설현장에서 이동식 배출가스 측정장치(PEMS)로 건설장비의 배기가스량을 측정하여 얻은 제1 데이터, 특정 공간에서 상기 건설장비의 엔진만 작동시켜 배출되는 배기가스량을 측정하여 얻은 제2 데이터 및 기 정의된 탄소배출계수 가이드라인에 해당하는 제3 데이터를 이용하여 대표값 데이터가 구축되되, 제1 내지 제3 데이터에 T-검정(T-test) 기법을 적용하여 상위 25%와 하위 25%에 해당하는 데이터들을 제외한 데이터들의 평균값(mean value)이 각각 해당 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM 수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터로 각각 선정되어 데이터베이스(130)에 저장된다.
따라서, S540 단계는 S530 단계에서 파악된 작업의 종류를 이용하여 RPM수치를 판단하고, 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값이 각각 저장된 데이터베이스(130)를 이용하여 S520 단계에서 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정하고, 산정된 이산화 탄소 배출량에 S530 단계에서 측정된 작업시간을 반영하여 해당 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정할 수도 있다.
마지막으로 제공부(160)가 S540 단계에서 산정된 이산화탄소 배출량을 제공한다(S550).
이때, 제공부(160)는 이산화탄소 하루 총 배출량을 건설현장 사무실 단말기(미도시)나 건설현장 관리자 단말기(미도시)로 제공할 수도 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 방법 및 장치는 건설현장에서 사용되는 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정하여 제공함으로써 저탄소 배출의 공정을 고려할 수 있어 친환경 공정관리가 가능해지는 효과가 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따르면, 건설현장에 투입되는 모든 장비의 이산화탄소 배출량을 용이하게 파악할 수 있어 건설사에 부여될 탄소배출권에 미리 대비할 수 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따르면, 객체 인식 기술을 이용하여 건설현장 내의 건설 장비 인식의 정확도를 높일 수 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따르면, 건설현장에서 사용되는 다양한 장비에 적용 가능하며, 토공사 이외에 다른 공정에도 적용할 수 있어 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100 : 이산화탄소 배출량 산정 장치
110 : 영상 입력부
120 : 인식부 130 : 데이터베이스
140 : 분석부 150 : 산정부
160 : 제공부 200 : 카메라
120 : 인식부 130 : 데이터베이스
140 : 분석부 150 : 산정부
160 : 제공부 200 : 카메라
Claims (10)
- 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치를 이용한 이산화탄소 배출량 산정 방법에 있어서,
건설현장에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상을 입력받는 단계;
객체 인식 알고리즘을 이용하여 상기 촬영된 영상을 분석하여 상기 건설현장에서 사용중인 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명 중 어느 하나를 인식하는 단계;
건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 각각 저장된 데이터베이스를 이용하여 상기 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정하는 단계; 및
상기 산정된 이산화탄소 배출량을 제공하는 단계를 포함하는 이산화탄소 배출량 산정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 인식하는 단계는,
상기 촬영된 영상에 포함된 객체의 사면을 스캔하고, 배경추정 기법 및 특징점(feature) 검출 중 어느 하나를 이용하여 객체를 검출하도록 학습된 알고리즘인 객체 인식 알고리즘을 이용하여 상기 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명을 인식하고, 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별로 버켓 사이즈, 배기구 면적, 배기구 지름 및 바퀴의 형태를 포함하는 건설장비의 규격 데이터가 저장된 데이터베이스를 이용하여 상기 인식된 모델명에 대응하는 건설장비의 규격을 인식하는 이산화탄소 배출량 산정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 저장된 데이터베이스는,
건설현장에서 이동식 배출가스 측정장치(PEMS)로 건설장비의 배기가스량을 측정하여 얻은 제1 데이터, 특정 공간에서 상기 건설장비의 엔진만 작동시켜 배출되는 배기가스량을 측정하여 얻은 제2 데이터 및 기 정의된 탄소배출계수 가이드라인에 해당하는 제3 데이터를 이용하여 상기 대표값 데이터가 구축되되, 상기 제1 내지 제3 데이터에 T-검정(T-test) 기법을 적용하여 상위 25%와 하위 25%에 해당하는 데이터들을 제외한 데이터들의 평균값(mean value)이 각각 해당 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM 수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터로 각각 선정되어 저장되는 이산화탄소 배출량 산정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 카메라로부터 실시간으로 촬영되는 영상을 분석하여 상기 건설장비가 현재 수행하고 있는 작업의 종류를 파악하고, 각 작업별 작업 시간을 측정하는 단계를 더 포함하는 이산화탄소 배출량 산정 방법. - 제4항에 있어서,
상기 산정하는 단계는,
상기 파악된 작업의 종류를 이용하여 RPM수치를 판단하고, 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값이 각각 저장된 데이터베이스를 이용하여 상기 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정하고, 상기 산정된 이산화 탄소 배출량에 상기 측정된 작업시간을 반영하여 해당 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정하는 이산화탄소 배출량 산정 방법. - 건설현장에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상을 입력받는 영상 입력부;
객체 인식 알고리즘을 이용하여 상기 촬영된 영상을 분석하여 상기 건설현장에서 사용중인 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명 중 어느 하나를 인식하는 인식부;
건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 각각 저장된 데이터베이스;
상기 데이터베이스를 이용하여 상기 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정하는 산정부; 및
상기 산정된 이산화탄소 배출량을 제공하는 제공부를 포함하는 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치. - 제6항에 있어서,
상기 데이터베이스는,
건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별로 버켓 사이즈, 배기구 면적, 배기구 지름 및 바퀴의 형태를 포함하는 건설장비의 규격 데이터가 더 저장되고,
상기 인식부는,
상기 촬영된 영상에 포함된 객체의 사면을 스캔하고, 배경추정 기법 및 특징점(feature) 검출 중 어느 하나를 이용하여 객체를 검출하도록 학습된 알고리즘인 객체 인식 알고리즘을 이용하여 상기 건설장비의 종류, 브랜드 및 모델명을 인식하고, 상기 데이터베이스에 저장된 건설장비의 규격 데이터를 이용하여 상기 인식된 모델명에 대응하는 건설장비의 규격을 인식하는 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치. - 제6항에 있어서,
상기 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터가 각각 저장된 데이터베이스는,
건설현장에서 이동식 배출가스 측정장치(PEMS)로 건설장비의 배기가스량을 측정하여 얻은 제1 데이터, 특정 공간에서 상기 건설장비의 엔진만 작동시켜 배출되는 배기가스량을 측정하여 얻은 제2 데이터 및 기 정의된 탄소배출계수 가이드라인에 해당하는 제3 데이터를 이용하여 상기 대표값 데이터가 구축되되, 상기 제1 내지 제3 데이터에 T-검정(T-test) 기법을 적용하여 상위 25%와 하위 25%에 해당하는 데이터들을 제외한 데이터들의 평균값(mean value)이 각각 해당 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM 수치별 이산화탄소 배출량의 대표값 데이터로 각각 선정되어 저장되는 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치. - 제6항에 있어서,
상기 카메라로부터 실시간으로 촬영되는 영상을 분석하여 상기 건설장비가 현재 수행하고 있는 작업의 종류를 파악하고, 각 작업별 작업 시간을 측정하는 분석부를 더 포함하는 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치. - 제9항에 있어서,
상기 산정부는,
상기 분석부를 통해 파악된 작업의 종류를 이용하여 RPM수치를 판단하고, 건설장비의 종류별, 브랜드별, 모델명별, RPM수치별 이산화탄소 배출량의 대표값이 각각 저장된 데이터베이스를 이용하여 상기 인식된 건설장비의 이산화탄소 배출량을 산정하고, 상기 산정된 이산화 탄소 배출량에 상기 측정된 작업 시간을 반영하여 해당 건설장비의 이산화탄소 하루 총 배출량을 산정하는 건설장비의 이산화탄소 배출량 산정 장치.
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| GRNT | Written decision to grant |