KR20210076883A - 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 하수관로 결함 및 리스크를 분석하고 모델링하는 방법에 있어서, 하수관로 내부에 자주차를 투입하여 탐사를 통해 얻는 정보를 분석하여 결함정보를 얻는 단계; 상기 결함정보를 분석하여 리스크정보를 얻는 단계; 상기 결함정보 및 리스크정보를 활용하여 하수관로를 3차원으로 모델링하는 단계; 및 상기 모델링의 결과물을 화면을 통해 연속적으로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법을 제공한다.
Description
본 발명은 하수관로 안전관리를 위한 상태 및 리스크 분석 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 자주차가 하수관로 내면을 촬영한 정보를 통해 결함정보 및 리스크정보를 분석하여, 3차원 모델링에 반영하는 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법에 관한 것이다.
현재 하수도 시설은 교체되지 않은 노후화된 관로가 많아 수질오염 및 누수 등의 문제가 관의 부식, 이물질, 관로 연결부의 파손 등으로 인해 발생하고 있다.
지하에 매설된 하수관로는 직접 육안으로 상태를 확인하는 것이 불가능하여 일반적으로 관로 내부를 주행하는 자주차가 사용된다. 자주차에는 촬영장치가 설치되어 관로 내부의 영상을 취득하고, 취득한 영상 정보를 분석하여 관로의 결함 등을 분석하고 있다.
종래에는 관로 내면의 전방 및 측면 영상을 동시에 취득하는 자주차를 이용하여 관로의 상태 정보를 분석하였으나, 결함의 상태와 위치를 정확하게 파악하는데 어려운 문제가 있었다.
또한, 결함의 위치를 파악하더라도 실제로 육안으로 확인하기가 어렵기 때문에 정확한 분석 결과를 얻는데 어려운 문제가 있고, 해당 결함에 대하여 정보를 바로 얻는 것이 어려워 해당 결함에 대하여 조치하는 것이 늦어질 수 밖에 없는 실정이었다.
따라서, 하수관로 내부의 결함의 자세한 확인이 필요하고, 결함에 대한 정확한 위치와 결함에 대한 정보를 한 눈에 파악할 수 있는 기술이 필요한 실정이다. 또한, 상기와 같은 정보를 GIS맵으로 구성하여 한 지역의 하수관로에 대한 전반적인 상태를 확인할 수 있는 기술이 필요한 실정이다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 자주차가 촬영한 영상이 기록된 시간과 자주차가 일정 거리를 갔을 때 걸린 시간을 매칭하여 관로의 결함 등의 위치를 정확하게 파악할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
또한, 결함의 종류 및 심각도에 따라서 등급을 분류하고, 촬영한 영상을 3차원으로 재구성하되, 확대, 축소, 정지 및 회전 등 사용자의 필요에 따라 영상화면을 조절할 수 있도록 하여 사용자가 손쉽게 결함의 위치와 심각도 및 위험도를 알 수 있으며, 3차원 모델링을 통해 볼 수 없는 관로 내부를 직접 보듯 사실적으로 구성되어 하수관로를 손쉽게 관리할 수 있도록 하는데 목적이 있다.
상술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 일 실시예로써, 하수관로 결함 및 리스크를 분석하고 모델링하는 방법에 있어서, 하수관로 내부에 자주차를 투입하여 탐사를 통해 얻는 정보를 분석하여 결함정보를 얻는 제 1단계; 결함 및 리스크 분석을 위해 인공지능을 이용하여 상기 결함 정보를 분석하여 리스크 정보를 얻는 제 2단계; 상기 결함 정보 및 리스크 정보를 활용하여 하수관로를 3차원으로 모델링하는 제 3단계; 및 상기 모델링의 결과물을 화면을 통해 연속적으로 출력하는 제 4단계를 포함하되,상기 1 내지 4단계는 모두 정보분석 프로그램을 통하여 진행되며 상기 정보분석 프로그램은, 상기 제 1단계에서, 자주차를 통해 얻어진 이미지정보를 추출 및 절단하고 접합하여 전개도면을 만드는 공정에 있어서, 왜곡보정기법을 적용하여 결함 정보에 대한 정확도를 높이고, 상기 제 2단계에서, 자주차의 기어 및 통신 케이블을 활용하여 측정된 자주차의 이동거리 및 이동시간을 기반으로 한 이동거리 측정시스템을 통하여 위치정보를 표시하되, 상기 통신 케이블은 단단하고 두꺼워서 늘어지거나 휘는 현상이 없는 것을 특징으로 하며, 상기 제 3단계에서, 앞선 이동거리 측정 시스템으로부터 얻어진 자주차의 이동거리를 관로의 길이로 삼아 3차원 도면을 형성하고, 상기 제 4단계에서, 모델링한 결과물의 결함부분의 위치를 확대, 축소 및 회전이 가능하게 하며, 상기 연속 출력 화면에 대한 출력속도 조절이 가능하게 하는 것을 특징으로 하는 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 일 실시예로써, 상기 리스크정보는 상기 정보분석 프로그램을 통하여 상기 결함정보를 정량적으로 분석한 결과로 이루어지며 구조적, 수리적 리스크점수, 종합리스크점수 및 리스크 등급을 포함하는 것을 특징으로 하는 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 일 실시예로써, 상기 정보분석 프로그램은 상기 모델링한 하수관로를 기반으로 GIS맵을 형성하여 사용자가 상기 결함정보 및 리스크정보를 실시간으로 파악할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 일 실시예로써, 상기 결함정보, 리스크정보 및 GIS맵은 어플리케이션을 통해 스마트 기기로 제공이 가능하며, 상기 어플리케이션은 검색기능을 제공하는 것을 특징으로 하는 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법을 제공한다.
본 발명에 따르면, 자주차로부터 얻은 정보를 활용하여 결함정보 및 리스크정보를 분석하고, 위치를 파악하여 3차원으로 모델링함으로써, 사용자가 손쉽게 결함의 위치와 심각도 및 위험도를 알 수 있으며, 3차원 모델링을 통해 볼 수 없는 관로 내부를 직접 보듯 사실적으로 구성되어 하수관로를 손쉽게 관리할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관로의 이미지정보를 나타낸 사진이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 관로의 이미지정보를 이용하여 만든 전개도면을 나타낸 사진이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 시간 측정 시스템을 나타낸 사진이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 관로의 전개도면를 3차원으로 모델링한 것을 나타낸 사진이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 결함이 존재하는 하수관로의 위치정보 및 결함정보가 GIS맵에 표시된 화면을 나타낸 사진이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치별 종합리스크점수가 색깔별로 GIS맵에 표시된 화면을 나타낸 사진이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관로의 이미지정보를 나타낸 사진이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 관로의 이미지정보를 이용하여 만든 전개도면을 나타낸 사진이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 시간 측정 시스템을 나타낸 사진이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 관로의 전개도면를 3차원으로 모델링한 것을 나타낸 사진이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 결함이 존재하는 하수관로의 위치정보 및 결함정보가 GIS맵에 표시된 화면을 나타낸 사진이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치별 종합리스크점수가 색깔별로 GIS맵에 표시된 화면을 나타낸 사진이다.
이하, 본 명세서에서 “결함”이라고 하는 용어는 관로 내의 부식, 균열, 함몰, 압괴, 돌출, 파손 등의 결함이나 관로 내의 장애물, 퇴적토 및 관경의 변형 상태 및 관로 접합부의 누수(나무뿌리, 얼룩, 내피생성 침적물 또는 침입수), 이음부 단차, 틈새, 파손 등을 포함하는 것이다.
이하, 본 발명의 실시예들에 따른 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법을 자세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법을 나타낸 블록도이다.
먼저는, 자주차탐사를 통해 정보를 얻는 과정(S1)을 자세히 설명하도록 한다.
본 발명에서는, 관로의 내부 이미지정보를 얻기 위해 관로 내부를 탐사하는 자주차는 지상에 설치된 원격 제어 장치와 유선 케이블로 연결되어 원격 제어에 의해 하수관로의 내부를 주행한다. 이 때, 자주차에 설치된 촬영장치를 통해 전방 이미지정보와 측면 이미지정보를 취득할 수 있다.
상기 자주차는 관로 내부를 밝혀줄 램프 또는 랜턴 등의 광원 및 주행에 필요한 구동모터나 구동륜을 포함하고, 원격제어장치를 통해 제어함으로써, 이미지정보를 수집할 수 있다.
또한, 상기 자주차의 전방 또는 상단에 설치된 촬영장치는 디지털 카메라일 수 있으며, 상기 디지털 카메라는 180도의 시야각을 가진 어안렌즈를 사용하여 관로 내부 전방 및 측면 촬영이 가능하다. 이 때, 자주차에 연결된 유선 케이블을 통해 이미지정보가 원격 제어장치로 전송되면서 이미지정보를 얻을 수 있다.
이하, 상기 자주차탐사를 통해 얻은 정보를 분석하여 결함정보를 얻는 방법을 상세하게 설명하도록 한다.
상기 지상에 설치된 원격 제어 장치는 차량에 탑재되거나, 실내에 설치되어 자주차를 원격 제어하거나 자주차로부터 획득한 이미지정보를 합성, 편집, 분석 등의 작업을 수행하고, 서버시스템이나 컴퓨터시스템을 적용하여 시설물의 위치 및 깊이 등 지하에 매설된 시설물에 대한 정보를 저장할 수 있다.
또한, 상기 원격 제어 장치는 상기 자주차로부터 실시간으로 전송되는 전방 및 측면 이미지정보를 원활하게 송수신되도록 하는 프로토콜이 설정되어 있는 것이 바람직하다.
상기 시설물에 대한 정보는 관로의 작업 정보, 관로 번호, 관의 형태, 맨홀 정보 및 관 지름의 크기를 나타내는 관경 등이 포함될 수 있다.
상기 원격 제어 장치는 정보분석 프로그램을 활용하여 자주차로부터 얻은 이미지(100)에서 단위측면이미지(200)를 추출 및 절단하고, 왜곡보정기법으로 보정한 후 접합하여 전개도면(300)을 만들 수 있으며,이에 대한 내용을 도 2에 도시하였다.
구체적으로, 상기 자주차는 주행하면서 촬영장치로 1초에 10내지 20번 찍은 이미지(100)를 원격제어장치로 송신하며 이는 도 2의 (가)에 도시한 바와 같다. 송신된 이미지(100)는 상기 정보분석 프로그램에 의해 단위측면이미지(200)를 추출하게 되는데, 상기 단위측면이미지는 상기 이미지에서 원 모양의 가장 가장자리 부분을 얇게 추출하는 것으로 그 크기는 5 내지 10 픽셀이다. 추출된 단위측면이미지(200)는 절단되어 왜곡보정기법에 의해 긴 사각형으로 보정되며, 이는 도 2의 (나) 및 (다)에 도시되어 있다.
도 2의 (나)에 기재된 바와 같이, 상기 원 모양의 단위측면이미지(200)에서 한 부분을 절단하여 일자로 피면 원의 바깥둘레가 안쪽둘레보다 길기 때문에 사다리꼴 형태가 된다. 상기 사다리꼴 형태의 단위측면이미지를 왜곡보정기법을 통해 사각형으로 만들어주는데 이 때 왜곡보정기법으로 러버쉬팅(Rubber sheeting)을 사용할 수 있으며 이에 한정하는 것은 아니다.
상기 러버쉬팅 기법은 사다리꼴 형태로 왜곡된 단위측면이미지를 보정하여 실제 형태와 동일하게 변환하는 기술로 사다리꼴 형태의 네모서리를 잡아당겨 직사각형 형태로 변환하는 것이다. 이렇게 변환된 단위측면이미지(200)는 도 2의 (다)에 도시되어 있다.
아울러, 상기 러버쉬팅 기법을 통해 직사각형 형태로 변환된 단위측면이미지(200)는 세로로 세워져 순서대로 접합하여 전개도면(300)을 만들 수 있으며 이에 대한 내용은 도 3에 도시되어 있다.
이와 같이 만들어진 전개도면(300)은 두께가 얇은 단위측면이미지를 사용하여 만듦으로 이미지의 선명도가 높고 왜곡보정기법을 활용함으로써 정확도가 높다. 따라서, 결함분석의 정확도가 높아지고 사용자가 실제 눈으로 보는 것과 같이 선명하게 결함을 확인할 수 있다. 아울러, 도 3에 도시된 전개도면(300)을 참고하면, 가운데 노란색 줄(320)은 관로의 바닥부분이고, 위아래로 양 끝부분(310)은 관로의 윗부분인 것을 알 수 있다.
한편, 상기 정보분석 프로그램은 자주차가 관로 내부를 탐사하면서 주행에 방해를 받아 영상이 중복 촬영된 경우, 중복으로 촬영된 영상을 판독하여 중복촬영에 해당하는 영역을 삭제한다. 이는 불필요한 정보를 삭제함으로 용량컨트롤이 가능하고 상기 전개도면을 만드는데 있어서 정확도를 높일 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동거리 측정시스템을 나타낸 사진으로, 상기 시스템은 자주차 탐사가 시작되고 특정 시간 이후 자주차의 이동 거리를 나타내며, 이를 활용하여 위치정보를 얻을 수 있다.
상기 시스템은 자주차와 연결된 통신 케이블과 연결된 기어의 회전수를 바탕으로 통신 케이블의 사출량을 계산하여 자주차의 이동거리를 계산한다. 여기서, 상기 통신 케이블은 충분이 단단하고 두꺼워서 중간에 늘어지거나 휘는 현상이 없으므로 거리를 측정하기에 충분하다.
한편, 자주차가 탐사를 시작하면 카메라를 통해 이미지가 촬영되면서 이동시간이 측정되고, 상기 이미지가 정보분석 프로그램에 저장될 때 이동시간도 같이 저장되므로, 특정 이미지가 촬영될 때의 이동시간을 알 수 있다.
따라서, 이미지에 저장된 이동시간 정보와 이동시간에 따른 거리를 알 수 있는 이동거리 측정시스템을 활용하면 이미지가 촬영될 때의 자주차의 이동 거리를 알 수 있고, 이를 통하여, 상기 이미지가 촬영된 위치를 알 수 있다.
이는, 보이지 않는 지하매설물의 결함 위치를 정확히 파악하여 보수 및 교체작업을 손쉽게 해결할 수 있다. 또한, 상기와 같은 방법으로 위치를 측정하면 위치정보의 정확도가 90%이상으로써, 보수 및 교체 시 매우 효율적으로 활용될 수 있다.
이때, 정보분석 프로그램은 연산 또는 제어수단을 포함하여 전개도면(100)에 거리 정보를 표시할 수 있다. 이는, 상기 결함정보 및 리스크정보를 GIS로 형성할 때 유용하게 활용될 수 있다.
한편, 상기 정보분석 프로그램은 인공지능을 활용하여 관로 내부의 결함 분석을 실시하여 결함정보를 얻을 수 있다.
[표 1]은 본 발명의 일 실시예에 따른 시설물의 결함 분석 방법으로서, 결함의 대상에 따라 코드를 분류하고 심각도에 따라 등급 및 점수를 부여하는 방법을 나타냈다.
| 결함 | 코드 | 등급 | 등급설명 | 점수 |
| 관로 | LP | A | 관로 관경의 25%를 초과하는 결함 | 25 |
| B | 관로 관경의 10~25% 범위의 결함 | 15 | ||
| C | 관로 관경의 10% 미만 범위의 결함 | 0 | ||
| 관로 접합부 |
LF | A | 관로 접합부에 누수의 흔적(얼룩, 침적물 등) | 25 |
| B | 관로 접합부에 벌어진 틈 | 10 | ||
| C | 관로 접합부가 벌어지지 않음 | 5 |
본 발명의 일 실시예에 따른 시설물 결함정보 분석 방법(S2)은, 정보분석 프로그램에 포함된 인공지능 결함분석 시스템을 이용하여 관로 내부 및 관 접합부의 결함 정도를 분석할 수 있다.
인공지능 결함분석 시스템은 관로를 전개도면화하고, 이를 분석하여 분석 대상, 결함 등급 및 점수 등의 결함 정보를 얻을 수 있다.
구체적으로, 상기 전개도면에서 결함정보를 검출하되, 먼저는 결함 의심 영역을 검출하고, 상기 결함 의심 영역 중에 결함 이외의 영역을 제거하는 과정을 거쳐 최종적인 결함 영역을 검출하고, 상기 결함 의심 영역은 결함이 아니라고 분류되거나, 결함으로 분류하는 과정으로 결함정보를 검출할 수 있다.
이 때, 인공지능 결함분석 시스템은 상기 전개도면을 활용하여 결함분석을 실시할 수 있으며, 상기 전개도면을 활용하지 않는다면 자주차가 탐사할 때에 동영상 촬영을 실시하여 동영상으로부터 각 프레임 또는 일정한 간격으로 분할된 다수의 정지 화면을 추출하여 각 정지 화면마다 결함정보를 검출할 수 있다.
구체적으로 관로의 현재 상태를 LP코드(Lateral, Protruding), 관 접합부의 현재 상태를 LF코드(Lateral, Sealing faulty)로 분류하여 결함 정도를 A~C 등급으로 나누어 분석하는 방법으로 이루어진다.
상기 LP코드에 대한 등급 분류 방법은 관로 관경의 25%를 초과하는 결함은 A(심각)등급, 관로 관경의 10~25% 범위의 결함은 B(보통)등급, 관로 관경의 10% 미만 범위의 결함은 C(양호)등급으로 분류하며, LF코드에 대한 등급 분류 방법은 관로 접합부에 누수의 흔적이 있는 경우 A(심각)등급, 관로 접합부에 벌어진 틈만 있는 경우 B(보통)등급, 관로 접합부가 벌어지 않은 경우 C(양호)등급으로 분류한다. 또한, 각 등급에 따른 결함 점수가 산정된다.
상기 관로 내의 결함의 분류 방법으로 분류된 결함정보는 관로의 시작점부터 종점까지의 정보를 분석하여 사용자가 확인할 수 있도록 정보분석 프로그램에 표시되며, 이를 통하여 사용자는 현재 관로의 손상 상황을 확인할 수 있다.
아울러, 상기 정보분석 프로그램은 상기 결함정보로부터 리스크정보를 분석(S3)하는데, 이 때, 맨홀과 맨홀 사이를 한 단위로 두고 정량적으로 분석한다.
상기 리스크정보는 상기 결함정보를 정량적으로 분석하여 구조적, 수리적 리스크점수, 종합리스크점수 및 리스크등급을 포함할 수 있다.
상기 리스크점수는 한 단위 내에 있는 모든 결함 점수의 평균과 결함점수의 최댓값을 활용하여 산출되는데, 구조적 결함은 이음부 이완(0점)부터 구조적으로 가장 심각한 상태인 관 함몰(100점)까지이며, 수리적 결함점수는 결함이 수리적 통수성능을 저하시키는 손실수두 비율에 따라 점수 (1~100점)를 배분하고, 수리적 결함 평균점수는 단위당 실질적인 통수능력과 비례한다. 상기와 같이 배분된 점수의 평균값을 구하여 구조적 및 수리적 결함평균점수를 산출하고, 상기 두 결함평균점수를 합하여 리스크 점수를 산출한다.
그러나, 구조적 평균점수를 산출할 때, 조사 연장이 긴 경우보다 조사 연장이 짧은 경우에서 평균점수 값이 과대평가되는 경향이 있다. 따라서, 구조적 결함평균점수를 산출할 때는 구조적 평균점수와 구조적 최고점수의 재평균을 활용한다. 결과적으로, 구조적 및 수리적 결함점수를 종합적으로 판단하여 리스크점수를 산출한다.
한편, 하수관거의 파손에 따른 긴급보수시 지선관거보다는 간선관거가 일반적으로 복구비용 등 사회에 미치는 영향력이 크다. 이러한 영향은 지상의 교통량, 하수처리 장에 불명수 유입으로 인한 처리비용 증가 등 여러 가지 비용발생요인이 존재한다. 따라서, 다수의 속성들을 계층적으로 분류하여 각 속성의 중요도를 파악함으로써 그 가중치(weight)를 비율 척도 (ratio scale)로 도출해낸 가중치 계수도 함께 고려함으로써, 종합리스크점수를 산출할 수 있다.
본 발명에서 상기 가중치 계수를 결정하는 기준은 수명, 토피, 관경, 관종, 위치, 통수능력, 토양 조건, 준설관리, I/I 및 서비스 등을 포함할 수 있고, 상기 가중치는 각 지역 상황마다 달라질 수 있으므로, 외부 데이터베이스인 GIS와 연계하여 정보를 불러올 수 있다.
이렇게 해서 얻어진 종합리스크점수는 점수별로 리스크등급이 분류되고, 이는 유지, 보수 및 교체를 결정하는데 중요한 지표가 된다.
정리하면, 상기 정보분석 프로그램은 종합리스크점수를 산출하기 위해 리스크점수(구조적 재평균점수+수리적 평균점수)를 관거별 가중치 계수자료를 고려하여 계산하고, 그 결과값은 관거의 리스크등급으로 분류할 수 있으며, 유지, 보수 및 교체를 결정하는데 활용될 수 있다.
따라서, 상기 인공지능을 활용한 정보분석 프로그램은 관로의 시작점부터 종점까지 촬영된 동영상 및 이미지로부터 관로의 전개도면화를 진행하여 결함의 정보 및 결함을 확대하여 확인할 수 있도록 하고, 전개도면에 표시된 시간정보로부터 결함의 위치정보를 얻을 수 있으며, 동시에 관로 내의 결함을 정성적으로 분석함으로써 결함을 보다 정확하게 확인할 수 있다. 또한, 관로의 한 단위당 정량분석을 통해 종합리스크점수 및 리스크등급을 알 수 있고, 이는, 유지, 보수 및 교체를 결정하는데 중요한 지표가 될 수 있다. 즉, 관로의 전개도면으로부터 결함의 결함정보 및 리스크정보 등을 분석하여 결함의 정확한 위치와 함께 결함의 심각도와 그에 따른 위험도를 함께 알 수 있으므로 자산관리 및 안전관리에 유용하다.
본 발명은 상기 설명한 방법에 의해 한정되지 않고 이외에 다른 여러 가지 방법을 사용하여 결함정보를 분석하여 결함을 식별할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 관로의 전개도면을 3차원으로 모델링(S4)한 것을 나타낸 사진이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 3차원으로 모델링한 관로는, 관로 내부에 대한 뷰 데이터, 관로의 각 결함별 결함 정보 및 관거별 리스크정보를 모델링한 3차원 모델링으로, 상기 3차원으로 모델링된 관로는 실제 관로와 매우 유사하게 재구성될 수 있다.
구체적으로, 상기 전개도면의 거리정보의 X축 및 Y축의 방향 정보를 추출하고, Z축은 탐사 시작점에 위치하는 관경의 중심점에서 시설물이 매설된 지면과 직선으로 연결하여 3차원으로 재구성할 X,Y,Z축으로 이루어진 좌표공간을 설정할 수 있다.
상기 좌표공간은 X,Y,Z축이 직교하는 중점(0,0,0)을 탐사 시작점으로 설정하고, 중점으로부터 YZ평면에 상기 관의 반지름에 해당하는 길이에 존재하는 점들을 연결하여 관경을 생성할 수 있다. 이때, 중점은 관경의 중심점이 되며, 관경의 길이는 관로의 지름이므로 음의 값이 될 수 없다.
상기 이동 거리 측정 시스템으로부터 자주차의 이동 거리를 알 수 있고, 이는 관로의 길이가 되므로 상기 길이를 종점으로 두고, 관로의 종점을 X축에 입력하고, 상기 X축에 입력된 좌표의 위치에서 다시 한 번 Y축 및 Z축의 양의 방향 및 음의 방향으로 상기 관의 반지름만큼 좌표를 설정하여 관경을 생성한다. 마지막으로, 시작점과 종점의 관경을 연결함으로써 원통형 모양의 3차원 도면이 형성되고 상기 원통형 도면에 본 발명의 2차원의 전개도면을 씌우면, 3차원의 관로로 재구성할 수 있다.
또한, 상기 모델링은 관로의 내부에 포함된 각 결함에 대응하여 위치정보, 결함 정보 및 리스크정보를 매칭하여 모델링된다.
예를 들어, 관로 내의 누수에 대한 결함이 있을 때 상기 결함의 위치, 등급, 점수 및 해당 결함이 존재하는 관거의 구조적, 수리적 리스크점수, 종합리스크점수 및 어떤 환경적 중요도가 포함되어 있는지 등 결함에 대한 모든 정보가 해당 결함과 매칭되서 모델링 된다.
이에 따라, 사용자는 입출력장치를 통해 3차원으로 모델링된 관로 내의 결함을 커서로 클릭할 수 있다. 관로 내의 결함을 선택하면 선택된 결함에 대응하는 정보가 출력된다.
아울러, 상기 3차원으로 모델링된 관로는 내부의 결함의 등급이 A(심각)일 경우, 사용자가 결함을 선택하지 않아도 [심각]표시가 되어있어서 심각한 결함에 대해서 사용자에게 알림기능을 할 수 있다.
또한, 상기 모델링에 매칭된 결함정보 및 리스크정보는 실시간으로 업데이트될 수 있으며, 상기 모델링된 관로는 GIS맵과 연계되어, 사용자가 GIS맵에서 원하는 위치의 관로를 선택하면 상기 모델링된 관로를 볼 수 있다.
한편, 상기 정보분석 프로그램은, 하드웨어가 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 하드웨어의 프로세서(CPU)가 상기 하드웨어 장치의 연산처리를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, JAVASCRIPT, PYTHON, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 하드웨어의 프로세서가 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 상기 하드웨어의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 하드웨어의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신 방법에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원으로 모델링한 관로는 결함부분의 위치를 확대, 축소 및 회전이 가능하며, 연속적으로 출력이 가능하고 출력속도를 조절할 수 있어서 관로 내부의 상태를 보다 정확하게 분석 및 확인할 수 있다.
상기 3차원으로 모델링한 관로의 내부화면을 연속적으로 출력하는 방법으로서, 상기 좌표공간에서 X,Y,Z축이 직교하는 중점(0,0,0)을 주행 시작점으로 출발하여 관로 관경의 내부 중심을 따라 자주차가 주행하는 듯이 화면을 연속적으로 출력하여 관로 내부를 분석할 수 있도록 하고, 3차원으로 재구성한 관로에 시간 정보가 표시될 수 있다. 상기 시간정보와 이동 거리 측정 시스템을 활용하면 결함의 실제 위치를 파악할 수 있다.
도 5은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원으로 모델링한 관로를 다양한 관점에서 분석할 수 있도록 영상화면을 조절하는 것을 나타낸 사진으로, 3차원으로 모델링한 관로는 연속적으로 출력이 가능하여 영상으로 볼 수 있다. 또한, 상기 영상을 확대, 축소, 정지 및 회전 등 사용자의 필요에 따라 조절할 수 있도록 하여 다양한 관점에서 영상을 정성적으로 분석할 수 있다.
또한, 상기 모델링한 관로의 연속적 출력속도는 제어가 가능하여 사용자가 필요에 따라 빠르게 또는 느리게 출력되도록 조절할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 결함이 존재하는 하수관로의 위치정보 및 결함정보를 확보한 화면을 나타낸 사진으로, 상기 관로의 모든 정보를 병합하여 관로가 위치하는 지점과 대응하는 지상의 위치를 나타냈다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 결함이 존재하는 하수관로의 리스크등급을 해당 위치에 색깔별로 나타낸 사진으로, 리스크가 큰 관로를 한 눈에 알아보기 쉽게 나타냈다.
한편, 관로의 탐사가 끝난 후, 정보분석 프로그램에서 취득한 정보를 전개도면화 및 3차원으로 재구성하여 결함정보 및 리스크정보를 분석하고, 상기 정보를 종합하여 하수관로 GIS를 형성함으로써 사용자가 관로의 결함 위치, 결함정보 및 리스크정보를 실시간으로 파악할 수 있도록 한다.
또한, 하수관로 GIS에 표시된 관로 결함의 위치에 해당하는 지역 사진, 전개도면, 리스크등급 표시 지도 및 3차원으로 모델링된 관로를 사용자의 필요에 따라 열람이 가능하며, 상기 3차원으로 모델링된 관로는 각 결함에 대하여 결함 정보 및 리스크정보를 출력한다.
아울러, 상기 하수관로 GIS는 정보분석 프로그램에서 제어하며, GIS 관망 데이터베이스에서 사용자가 관로의 결함 위치, 결함정보 및 리스크정보를 실시간으로 확인할 수 있도록 한다.
또한, 상기 하수관로 결함정보, 리스크정보 및 3차원으로 모델링된 관로는 스마트기기로 제공할 수 있다.
구체적으로, 스마트기기에 설치되는 어플리케이션의 형태로 하수관로 위치정보, 결함정보 및 리스크정보를 제공하며, 상기 정보들의 검색기능 및 GIS맵 정보를 제공하는 어플리케이션 서버를 구비하여 하수관로의 정보를 스마트기기로 제공할 수 있다.
상기 스마트 기기는 스마트폰, 태블릿PC, 핸드헬드PC, 휴대폰, 스마트폰, 스마트 워치 등의 웨어러블 스마트기기 등이 포함될 수 있으며, 본 발명에서 스마트기기는 스마트폰을 이용하고, 안드로이드(Android), iOS 및 기타 모바일 기기 운영체제를 사용하여 하수관로의 정보를 제공할 수 있다.
본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 이미지
200 : 단위측면이미지
300 : 전개도면
310 : 관로의 윗부분 320 : 관로의 아랫부분
200 : 단위측면이미지
300 : 전개도면
310 : 관로의 윗부분 320 : 관로의 아랫부분
Claims (4)
- 하수관로 결함 및 리스크를 분석하고 모델링하는 방법에 있어서,
하수관로 내부에 자주차를 투입하여 탐사를 통해 얻는 정보를 분석하여 결함정보를 얻는 제 1단계;
결함 및 리스크 분석을 위해 인공지능을 이용하여 상기 결함 정보를 분석하여 리스크 정보를 얻는 제 2단계;
상기 결함 정보 및 리스크 정보를 활용하여 하수관로를 3차원으로 모델링하는 제 3단계; 및
상기 모델링의 결과물을 화면을 통해 연속적으로 출력하는 제 4단계를 포함하되,
상기 1 내지 4단계는 모두 정보분석 프로그램을 통하여 진행되며 상기 정보분석 프로그램은,
상기 제 1단계에서, 자주차를 통해 얻어진 이미지정보를 추출 및 절단하고 접합하여 전개도면을 만드는 공정에 있어서, 왜곡보정기법을 적용하여 결함 정보에 대한 정확도를 높이고,
상기 제 2단계에서, 자주차의 기어 및 통신 케이블을 활용하여 측정된 자주차의 이동거리 및 이동시간을 기반으로 한 이동거리 측정시스템을 통하여 위치정보를 표시하되, 상기 통신 케이블은 단단하고 두꺼워서 늘어지거나 휘는 현상이 없는 것을 특징으로 하며,
상기 제 3단계에서, 앞선 이동거리 측정 시스템으로부터 얻어진 자주차의 이동거리를 관로의 길이로 삼아 3차원 도면을 형성하고,
상기 제 4단계에서, 모델링한 결과물의 결함부분의 위치를 확대, 축소 및 회전이 가능하게 하며, 상기 연속 출력 화면에 대한 출력속도 조절이 가능하게 하는 것을 특징으로 하는 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법
- 제 1항에 있어서,
상기 리스크정보는 상기 정보분석 프로그램을 통하여 상기 결함정보를 정량적으로 분석한 결과로 이루어지며 구조적, 수리적 리스크점수, 종합리스크점수 및 리스크 등급을 포함하는 것을 특징으로 하는 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법
- 제 1항에 있어서,
상기 정보분석 프로그램은 상기 모델링한 하수관로를 기반으로 GIS맵을 형성하여 사용자가 상기 결함정보 및 리스크정보를 실시간으로 파악할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법
- 제 3항에 있어서,
상기 결함정보, 리스크정보 및 GIS맵은 어플리케이션을 통해 스마트 기기로 제공이 가능하며, 상기 어플리케이션은 검색기능을 제공하는 것을 특징으로 하는 하수관로 결함 및 리스크 분석과 모델링 방법
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- 2021-01-27 KR KR1020210011912A patent/KR20210076883A/ko unknown
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