KR20220023561A - 영상 기반의 작업대 모니터링 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

영상 기반의 작업대 모니터링 장치 및 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 영상 기반의 작업대 모니터링 방법은, (a) 촬영 장치를 이용하여 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 획득하는 단계, (b) 상기 영상으로부터 상기 작업 공간 내에서 작업대에 하중을 재하하는 객체를 식별하여 상기 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보를 추출하는 단계, (c) 미리 확보된 상기 작업대의 공간 정보에 대응하는 상기 위치 정보 및 상기 유형 정보에 기초하여 상기 객체에 의해 상기 작업대에 재하되는 하중에 관한 하중재하 정보를 도출하는 단계 및 (d) 상기 하중재하 정보에 기초하여 상기 작업대에 대한 구조 계산을 수행함으로써, 상기 작업대에 재하되는 하중의 영향을 받는 부재 또는 유닛의 안전성을 진단하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

영상 기반의 작업대 모니터링 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MONITORING WORKBENCH BASED ON IMAGE}

본원은 영상 기반의 작업대 모니터링 장치 및 방법에 관한 것이다. 예를 들면, 본원은 인공지능 기반의 영상 분석을 통한 슬립폼 시스템 내 작업대 모니터링 및 작업하중 데이터를 이용한 슬립폼 시스템의 안전성 검토 기법에 관한 것이다.

항만 케이슨(Caisson)을 제작하는 슬립폼 시스템의 상부 작업대(Upper Deck)에서는 철근 등의 자재를 적재해 놓고 중간 작업대(Working Deck)로 철근을 내려주면서, 호퍼(hopper)를 통해 케이슨 벽체부 콘크리트 타설 작업이 이루어지며, 이에 따라 작업대에는 작업자, 철근, 콘크리트 자재 등의 객체에 의해 작업하중이 작용하게 된다. 이러한 작업하중은 슬립폼 시스템 전체의 안전성을 확보하기 위해 슬립폼의 부재(예를 들면, 트러스 부재)의 내력과 각각의 부재를 지지하기 위한 유압잭의 Capacity 이내로 필수적으로 제한되어야 한다.

그러나, 케이슨 제작 과정에서 슬립폼 작업대에서는 콘크리트 타설, 철근 배근 등의 작업이 동시에 수행되며 이로 인해 작업자들은 작업대에 적정수량 이상으로 자재를 올려놓거나 어느 한쪽에 과도하게 쌓아놓고 작업을 진행하는 경우도 있는데, 이렇게 현행 케이슨 제작 과정에서는 통상적으로 슬립폼 구조체를 상승 또는 하강시키기 위한 유압잭에 작용하는 하중을 유압시스템 관리자가 통제실에서 육안으로 확인하거나 시공관리자가 현장에서 작업대에 적재될 철근량을 직접 통제하는 수준의 감시가 이루어질 뿐 슬립폼 시스템의 작업대에 가해지는 작업하중에 대한 지속적이고 자동화된 모니터링은 거의 이루어지고 있지 않는 실정이다. 특히, 작업 현장에 대한 영상 데이터가 CCTV 등을 통해 확보될 수 있다 하더라도 이러한 영상은 현장사무실 모니터 등에서 단순히 재생될 수 있을 뿐이었다.

또한, 케이슨 제작 과정에서 적정수량 이상의 자재가 작업대에 올려지거나 작업대의 어느 한 쪽에 치우치게 배치되거나 작업대 상에서 과도한 수의 작업자가 동시에 작업을 수행하는 등 작업대에 적용되는 하중이 한계치 이상이 되거나 작업대 내에서의 하중의 치우침이 과도하게 되면, 슬립폼 및 유압잭의 불안정 상태를 유발하여 붕괴사고 등의 안전사고로 이어질 수 있으므로, 작업대에 가해지는 작업하중의 영향을 정량적으로 분석하고 지속적으로 작업하중을 모니터링 할 수 있는 기법의 개발이 요구된다.

본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-0799360호에 개시되어 있다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 작업대에 대한 영상으로부터 하중재하 정보를 도출하고, 이를 통해 하중 측면에서의 작업대의 안전성을 지속 감시할 수 있는 영상 기반의 작업대 모니터링 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 케이슨이 제작되는 제작장 구조물(Gantry House) 측에서 작업대에 대한 영상을 실시간으로 분석하여 작업대에 재하되는 작업하중 유형, 크기, 위치를 인식하고, 이를 기반으로 슬립폼 구조해석 및 설계 기법과 연계하여 슬립폼 구조체와 유압잭의 안전성을 실시간으로 확인하는 것을 목적으로 한다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 철근, 콘크리트, 작업자 등 작업대에 하중을 가할 수 있는 객체가 사전 계획된 하중 수준을 초과하도록 작업이 이루어지고 있는지를 지속적으로 모니터링 함으로써 슬립폼 시스템의 안전을 확보하는 것을 목적으로 한다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 슬립폼 시스템 내 작업대에 작용하는 하중을 지속적이고 능동적으로 진단하여 슬립폼 시스템의 구조안전을 확보하는 것을 목적으로 한다.

다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 영상 기반의 작업대 모니터링 방법은, (a) 촬영 장치를 이용하여 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 획득하는 단계, (b) 상기 영상으로부터 상기 작업 공간 내에서 작업대에 하중을 재하하는 객체를 식별하여 상기 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보를 추출하는 단계, (c) 미리 확보된 상기 작업대의 공간 정보에 대응하는 상기 위치 정보 및 상기 유형 정보에 기초하여 상기 객체에 의해 상기 작업대에 재하되는 하중에 관한 하중재하 정보를 도출하는 단계 및 (d) 상기 하중재하 정보에 기초하여 상기 작업대에 대한 구조 계산을 수행함으로써, 상기 작업대에 재하되는 하중의 영향을 받는 부재 또는 유닛의 안전성을 진단하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 (d) 단계에서, 상기 안전성의 진단은, 상기 부재 또는 상기 유닛에 가해지는 작용하중이 허용 범위를 충족하는지 여부에 관한 진단을 포함할 수 있다.

또한, 상기 (d) 단계에서, 상기 구조 계산은, 작업대 재하하중을 균등하중으로 가정하고 이루어지는 구조 계산과 달리, 객체별로 위치 정보 및 유형 정보를 고려하여 작업대 재하하중을 산정함으로써, 편하중 재하에 대한 체크까지 가능하도록 수행될 수 있다.

또한, 상기 작업대는, 케이슨이 제작되는 제작장 구조물(Gantry house)에 대하여 마련되고, 상기 케이슨의 제작과 연계된 슬립폼 구조체를 포함할 수 있다.

또한, 상기 부재는 슬립폼 구조체에 포함된 부재를 포함할 수 있다.

또한, 상기 유닛은 슬립폼을 지지하는 유압잭을 포함할 수 있다.

또한, 상기 (c) 단계에서, 상기 하중재하 정보는, 미리 구축된 복수의 하중산출 알고리즘 중 상기 객체의 유형 정보에 따라 결정되는 소정의 하중산출 알고리즘에 기초하여 상기 (b) 단계에서 식별된 객체마다 도출될 수 있다.

또한, 상기 복수의 하중산출 알고리즘은, 상기 영상에 기초하여 카운트된 객체의 수량에 기초하여 하중을 산출하는 하중산출 알고리즘, 상기 영상에 기초하여 추정된 객체의 외적체적에 기초하여 하중을 산출하는 하중산출 알고리즘 및 상기 객체의 수량 및 상기 외적체적에 기초하여 하중을 산출하는 하중산출 알고리즘을 포함할 수 있다.

또한, 상기 (b) 단계에서, 상기 유형 정보는, 작업자, 철근 및 콘크리트를 포함할 수 있다.

또한, 상기 (b) 단계에서, 객체가 콘크리트를 수용하는 호퍼(hopper)로 식별된 경우, 호퍼로 식별된 객체의 유형 정보는 콘크리트인 것으로 분류될 수 있다.

또한, 상기 (c) 단계에서, 상기 유형 정보가 작업자로 분류된 경우, 작업자 하중재하 정보는 미리 설정된 작업자 체중값에 기초하여 산정될 수 있다.

또한, 상기 (c) 단계에서, 상기 유형 정보가 철근으로 분류된 경우, 철근 하중재하 정보는 철근이 적재되어 있는 외적체적에 기초하여 산정될 수 있다.

또한, 상기 (c) 단계에서, 상기 유형 정보가 콘크리트로 분류된 경우, 콘크리트 하중재하 정보는 콘크리트를 수용하는 호퍼의 외적체적에 기초하여 산정될 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따른 영상 기반의 작업대 모니터링 방법은 (e) 상기 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보에 기초하여, 시공관리 측면에서 상기 작업대 상의 작업자 수, 철근 물량 및 콘크리트 물량 중 적어도 하나가 시공 계획 범위를 벗어나 부족하거나 초과되는지 여부를 체크하고, 상기 시공 계획 범위를 벗어난 경우 알람을 송신하는 단계를 포함할 수 있다.

한편, 본원의 일 실시예에 따른 영상 기반의 작업대 모니터링 장치는, 촬영 장치를 이용하여 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 획득하고, 상기 영상으로부터 상기 작업 공간 내에서 작업대에 하중을 재하하는 객체를 식별하여 상기 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보를 추출하는 영상 처리부, 미리 확보된 상기 작업대의 공간 정보에 대응하는 상기 위치 정보 및 상기 유형 정보에 기초하여 상기 객체에 의해 상기 작업대에 재하되는 하중에 관한 하중재하 정보를 도출하는 분석부 및 상기 하중재하 정보에 기초하여 상기 작업대에 대한 구조 계산을 수행함으로써, 상기 작업대에 재하되는 하중의 영향을 받는 부재 또는 유닛의 안전성을 진단하는 진단부를 포함할 수 있다.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 작업대에 대한 영상으로부터 하중재하 정보를 도출하고, 이를 통해 하중 측면에서의 작업대의 안전성을 지속 감시할 수 있는 영상 기반의 작업대 모니터링 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 케이슨이 제작되는 제작장 구조물(Gantry House) 측에서 작업대에 대한 영상을 실시간으로 분석하여 작업대에 재하되는 작업하중 유형, 크기, 위치를 인식하고, 이를 기반으로 슬립폼 구조해석 및 설계 기법과 연계하여 슬립폼 구조체와 유압잭의 안전성을 실시간으로 확인할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 철근, 콘크리트, 작업자 등 작업대에 하중을 가할 수 있는 객체가 사전 계획된 하중 수준을 초과하도록 작업이 이루어지고 있는지를 지속적으로 모니터링 함으로써 슬립폼 시스템의 안전을 확보할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 케이슨 제작을 위한 슬립폼 시스템의 현장 운영시 작업현황을 상시 모니터링 할 수 있어 생산성이 제고되고, 인공지능 객체인식 기반의 작용하중 산정 및 구조검토의 연계를 통해 슬립폼 및 유압잭의 성능수준을 정량적으로 파악할 수 있어 안전사고가 예방될 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 인공지능 기반의 영상분석 기술과 연계하여 각종 공사현장에서의 진단이 가능해져 슬립폼 시스템뿐만 아니라, 거푸집, 동바리, 비계 등 통상적인 가설구조에 대한 모니터링이 가능해질 수 있다.

다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 케이슨 제작 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 슬립폼 구조체를 포함하는 작업대를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 획득하는 촬영 장치가 설치되는 위치를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 촬영 장치에 의해 촬영된 작업대에 대한 영상을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 영상 기반의 작업대 모니터링 장치의 개략적인 구성도이다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 영상 기반의 작업대 모니터링 방법에 대한 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본원은 영상 기반의 작업대 모니터링 장치 및 방법에 관한 것이다. 예를 들면, 본원은 인공지능 기반의 영상 분석을 통한 슬립폼 시스템 내 작업대 모니터링 및 작업하중 데이터를 이용한 슬립폼 시스템의 안전성 검토 기법에 관한 것이다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 케이슨 제작 시스템의 개략적인 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 케이슨 제작 시스템(1)은 본원의 일 실시예에 따른 영상 기반의 작업대 모니터링 장치(100)(이하, '모니터링 장치(100)'라 한다.) 및 사용자 단말(30)을 포함할 수 있다. 또한, 도면에는 도시되지 않았으나, 케이슨 제작 시스템(1)은 케이슨(16)의 제작이 이루어지는 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 촬영하여 모니터링 장치(100)에 제공하는 촬영 장치(미도시)를 포함할 수 있다.

모니터링 장치(100), 사용자 단말(30) 및 촬영 장치(미도시) 상호간은 네트워크(20)를 통해 통신할 수 있다. 네트워크(20)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(20)의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

사용자 단말(30)은 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치일 수 있다.

본원의 실시예에 관한 설명에서 사용자 단말(30)은 슬립폼 시스템과 연계된 작업 현장에서의 시공관리자, 작업자 등이 보유한 단말일 수 있다. 이러한 사용자 단말(30)은 본원에서 개시하는 모니터링 장치(100)에 의한 작업대에의 하중 모니터링 결과를 확인하는데 활용될 수 있으며, 모니터링 장치(100)에 의해 작업대에 가해지는 하중이 기준치를 초과하거나 사전 수립된 시공 계획 범위를 벗어나는 경우 미리 설정된 경고 알람 등을 출력하도록 구비되는 것일 수 있다.

이하에서는 본원에서 개시하는 모니터링 장치(100)의 기능 및 동작에 대해 상세히 설명하도록 한다.

모니터링 장치(100)는 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 획득할 수 있다. 예를 들면, 본원의 일 실시예에 따른 모니터링 장치(100)는 촬영 장치(미도시)를 이용하여 촬영된 작업대 상의 작업 공간에 대한 소정의 영상 데이터를 네트워크(20)를 통해 촬영 장치(미도시)로부터 수신하는 것일 수 있다.

또한, 본원의 실시예에 관한 설명에서 작업대는 케이슨(16)이 제작되는 제작장 구조물(Gantry house, 11)에 대하여 마련되는 것일 수 있다. 또한, 이러한 케이슨(16)의 제작을 위한 작업대는 케이슨(16)의 제작과 연계된 슬립폼 구조체(13)를 포함할 수 있다.

도 2는 슬립폼 구조체를 포함하는 작업대를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 본원에서 개시하는 모니터링 장치(100)에 의해 감시되는 작업대는 상부 작업대(12), 슬립폼 구조체(13), 중간 작업대(14), 하부 작업대(15) 등의 하위 요소를 포함할 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따른 모니터링 장치(100)에 의한 안전성 진단의 대상이 되는 '부재'는 슬립폼 구조체(13)에 포함된 부재를 포함할 수 있다. 또한, 본원의 일 실시예에 따른 모니터링 장치(100)에 의한 안전성 진단의 대상이 되는 '유닛'은 슬립폼을 지지하는(다른 예로, 슬립폼 구조체(13)를 지지하는) 유압잭을 포함하는 것일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니고, 본원의 구현예에 따라 작업대를 이루는 다양한 하위 요소들이 모니터링 장치(100)에 의한 안전성 진단의 대상으로 결정될 수 있다.

또한, 모니터링 장치(100)는 획득된 영상으로부터 작업 공간 내에서 작업대에 하중을 재하하는 객체를 식별할 수 있다. 또한, 모니터링 장치(100)는 영상으로부터 식별된 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보를 추출할 수 있다.

이와 관련하여, 본원의 일 실시예에 따르면, 모니터링 장치(100)는 영상 데이터로부터 소정의 미리 설정된 객체의 등장 유무, 객체가 등장하는 영상 내 영역의 위치, 크기 등을 탐지하도록 미리 학습된 인공 지능 기반의 객체 검출 모델을 보유할 수 있다. 또한, 모니터링 장치(100)에 탑재되는 객체 검출 모델은 탐지된 객체의 유형을 식별할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 모니터링 장치(100)에 탑재되는 객체 검출 모델은 의미론적 영역 분할(Semantic Segmentation)에 기초하여 미리 설정된 객체에 해당하는 영역을 영상에서 분할 및 검출할 수 있다. 또한, 객체 검출 모델에 의해 검출된 객체에 대한 경계 영역(Bounding Box)이 표시(라벨링)되는 것일 수 있다.

또한, 예시적으로, 모니터링 장치(100)에 탑재되는 객체 검출 모델은 영상으로부터 미리 설정된 객체를 검출하도록 사전 학습된 기계 학습 기반 모델일 수 있으며, 이러한 기계 학습 방식에는 딥 러닝(Deep Learning), 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN), 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등이 활용될 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니고, 본원에는 종래에 이미 공지되었거나 향후 개발되는 다양한 기계 학습 알고리즘이 적용될 수 있다.

도 3은 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 획득하는 촬영 장치가 설치되는 위치를 예시적으로 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 모니터링 장치(100)에 작업대에 대한 영상을 촬영하여 제공(전송)하는 촬영 장치는 제작장 구조물(Gantry house)의 상측 모서리 영역에 구비되어 작업대 상측에서 작업대를 하측방향으로 바라보면서 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 촬영하는 것일 수 있다. 예를 들어, 촬영 장치(201, 202, 203, 204)는 제작장 구조물(11)의 상측 네 모서리 영역에 각각 구비되는 것일 수 있다. 다만, 이에만 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 제작장 구조물(11)의 상측 모서리 영역 중 일부의 모서리 영역에만 촬영 장치가 배치되는 것일 수 있다. 다른 예로 필요에 따라서는 제작장 구조물(11)의 상측 둘레를 따라 모서리 영역 외에도 추가로 촬영 장치가 마련되는 것일 수 있다. 또한, 작업대에 대한 영상을 획득하기 위한 촬영 장치의 배치 위치는 제작장 구조물(11)의 상측으로 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 제작장 구조물(11)의 상하방향 기준 중간 영역, 하측 영역 등에 다양하게 배치될 수 있다.

도 4a 및 도 4b는 촬영 장치에 의해 촬영된 작업대에 대한 영상을 예시적으로 나타낸 도면이다.

도 4a 및 도 4b를 참조하면, 복수 개의 촬영 장치(예를 들면, 도 3을 참조하면 201, 202, 203, 204 등)에 의해 각기 다른 방향에서 작업대를 촬영한 복수의 영상이 획득될 수 있다. 또한, 이러한 복수의 영상 각각에서 등장하는 객체는 서로 상이할 수 있다. 즉, 촬영 방향 등에 따라 특정 촬영 장치에 의해 획득된 영상에서는 등장하는 객체가 다른 촬영 장치에 의해 획득된 영상에서는 식별되지 않을 수 있다. 이를 고려하여 본원의 일 실시예에 따른 모니터링 장치(100)는 각기 다른 방향에서 촬영된 복수의 영상을 종합하여 작업대 상에 배치된 객체(작업대에 놓인 객체)를 추출하도록 동작할 수 있다. 달리 말해, 모니터링 장치(100)는 미리 확보된 작업대의 공간 정보와 영상을 촬영하는 촬영 장치 각각의 배치 위치, 촬영 방향 등을 고려하여 작업대에 배치된 객체를 보다 엄밀하게 추출할 수 있으며, 이를 위해 촬영 장치 각각에 대하여 작업대 상 작업 공간의 모든 영역을 커버할 수 있도록 하는 배치 위치, 촬영 방향 등이 결정될 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 모니터링 장치(100)는 영상으로부터 작업자에 대응하는 객체, 철근에 대응하는 객체, 콘크리트에 대응하는 객체 등을 추출할 수 있다. 달리 말해, 모니터링 장치(100)에 의해 식별되는 객체의 유형 정보는 작업자, 철근 및 콘크리트를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 모니터링 장치(100)에 탑재되는 객체 검출 모델은 작업자, 철근 및 콘크리트의 각기 구분되는 유형 정보에 대응하는 객체를 실시간 탐지하기 위한 영상 분석을 수행할 수 있다. 다만, 이에만 한정되는 것은 아니며, 본원의 구현예에 따라 작업대에 전술한 작업자 등 이외에도 등장 가능한 객체가 배치될 수 있는 환경에서는 추가적인 유형의 객체를 탐지하도록 모니터링 장치(100)의 객체 검출 모델이 학습되는 것일 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 모니터링 장치(100)는 객체가 콘크리트를 수용하는 호퍼(hopper)로 식별되면, 호퍼로 식별된 객체를 콘크리트에 해당하는 것으로 분류할 수 있다. 달리 말해, 객체가 콘크리트를 수용하는 호퍼(hopper)로 식별된 경우, 호퍼로 식별된 객체의 유형 정보는 콘크리트 인 것으로 분류될 수 있다.

이와 관련하여, 본원에서 개시하는 모니터링 장치(100)는 콘크리트의 경우 유동적 상태로 작업대 상의 작업 공간에 배치될 수 있어 콘크리트가 분포하는 작업대에 대한 객체의 위치 정보를 특정하기 어려운 점을 고려하여, 영상 내에서 콘크리트를 수용하는 호퍼(hopper)가 식별되면, 식별된 호퍼에 기초하여 객체의 유형 정보를 콘크리트로 분류하도록 동작할 수 있다.

또한, 모니터링 장치(100)는 미리 확보된 작업대의 공간 정보에 대응하는 객체의 위치 정보 및 객체의 유형 정보에 기초하여 해당 객체에 의해 작업대에 재하되는 하중과 연계된 하중재하 정보를 도출할 수 있다.

여기서, 작업대의 공간 정보란 작업대의 길이, 폭, 객체가 재하될 수 있는 공간의 형상, 면적, 규격 등 작업대 상에서 소정의 작업이 수행되는 영역 및 작업대에 하중을 재하하는 객체가 배치될 수 있는 영역에 대한 공간적 특성을 의미하는 것일 수 있으며, 작업대의 공간 정보에 대응하는 객체의 위치 정보란 식별된 객체가 작업대 상에서 차지하는 위치 정보(예를 들면, 상대적 좌표 등)를 작업대의 공간 정보를 고려하여 파악한 것을 의미할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 공간 정보는 작업대 상면의 2차원적인 영역에 대한 좌표 정보일 수 있다. 예시적으로, 하중재하 정보는 객체마다 유형을 구분하고 2차원적인 영역에서의 좌표를 위치로서 특정하는 형태로 생성될 수 있다. 다른 예로, 상기 2차원적인 영역은 격자 형태로 구획(예를 들면 유한요소모델 등)되어 설정될 수 있고, 상기 하중재하 정보는 객체마다 유형을 구분하고 격자 상의 특정 노드를 위치로서 특정하는 형태로 생성될 수 있다.

이렇듯, 본원에서의 하중재하 정보는 단순히 작업대 상에 위치하는 객체 간의 하중을 단순 합산하여 도출되는 것이 아니라, 작업대의 공간적 범위를 고려하여 작업대 상에 놓이는 객체 각각에 의해 재하되는 하중의 유형 및 위치에 대한 정보를 포함하도록 도출됨으로써 편하중 측면에서 작업대의 안전성을 진단하는데 활용될 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 모니터링 장치(100)는 미리 구축된 복수의 하중산출 알고리즘 중 추출된 객체의 유형 정보에 따라 결정되는 소정의 하중산출 알고리즘에 기초하여 식별된 객체마다 하중재하 정보를 도출할 수 있다.

구체적으로, 복수의 하중산출 알고리즘은 영상에 기초하여 카운트된 객체의 수량에 기초하여 하중을 산출하는 하중산출 알고리즘, 영상에 기초하여 식별된 객체의 외적체적에 기초하여 하중을 산출하는 하중산출 알고리즘 및 카운트된 객체의 수량 및 객체의 외적체적에 기초하여 종합적으로 하중을 산출하는 하중산출 알고리즘을 포함할 수 있다. 달리 말해, 모니터링 장치(100)는 영상으로부터 추출(검출)된 객체의 유형 정보에 기초하여 소정의 유형의 객체에 대하여는 해당 객체의 수(ea)에 기초하여 해당 객체들에 의해 가해지는 하중을 추론하고, 다른 소정의 유형의 객체에 대하여는 해당 객체가 영상 내에서 분포하는 외적체적에 기초하여 해당 객체들에 의해 가해지는 하중을 추론하도록 동작할 수 있다. 또한, 모니터링 장치(100)는 또 다른 소정의 유형의 객체에 대하여는 해당 객체의 수 및 해당 객체가 분포하는 외적체적을 함께 고려하여 해당 객체들에 의해 가해지는 하중을 추론하도록 동작할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 모니터링 장치(100)는 식별된 객체에 대한 유형 정보가 작업자로 분류된 경우, 작업자 하중재하 정보는 미리 설정된 작업자 체중값에 기초하여 산정할 수 있다. 즉, 모니터링 장치(100)는 식별된 객체의 유형 정보가 작업자이면, 영상 내에서 식별된 작업자의 수(ea)에 미리 설정된 작업자 체중값을 곱한 값에 기초하여 작업자 하중재하 정보를 도출할 수 있다. 또한, 예시적으로 작업대 상의 작업 공간 중 일부 영역(구획 영역)에 대한 작업자 하중재하 정보는 해당 영역 내에 위치하는 것으로 식별된 작업자의 수(ea)에 미리 설정된 작업자 체중값을 곱한 값으로 도출되는 것일 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 모니터링 장치(100)는 식별된 객체에 대한 유형 정보가 철근으로 분류된 경우, 철근 하중재하 정보는 철근이 적재되어 있는 외적체적에 기초하여 산정할 수 있다. 즉, 모니터링 장치(100)는 식별된 객체의 유형 정보가 철근이면, 영상 내에서 식별된 철근이 적재된 영역의 외적체적 정보에 미리 설정된 철근의 단위 중량(예를 들면, 밀도값 등)을 곱한 값에 기초하여 철근 하중재하 정보를 도출할 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 모니터링 장치(100)는 식별된 객체에 대한 유형 정보가 콘크리트로 분류된 경우, 콘크리트 하중재하 정보는 콘크리트를 수용하는 호퍼의 외적체적에 기초하여 산정할 수 있다. 이와 관련하여, 본원에서 개시하는 모니터링 장치(100)는 콘크리트의 경우 유동적 상태로 작업대 상의 작업 공간에 배치될 수 있어 콘크리트가 분포하는 영역 자체에 대한 정확한 외적체적을 획득하기 어려운 점을 고려하여 콘크리트 하중재하 정보가 부정확하게 도출되는 것이 방지되도록, 영상 내에서 콘크리트를 수용하는 호퍼(hopper)가 식별되어 객체의 유형 정보가 콘크리트로 분류된 경우에는, 호퍼의 외적체적으로부터 콘크리트 하중재하 정보를 산정하도록 동작할 수 있다. 보다 구체적으로, 모니터링 장치(100)는 영상 내에서 식별된 호퍼(hopper)의 설치개수와 식별된 호퍼 각각의 외적체적을 기반으로 하여 미리 설정된 단위 중량을 고려한 콘크리트 하중재하 정보를 산정할 수 있다.

또한, 전술한 객체의 외적체적은 예를 들면, m³ 등의 부피(Volume) 단위를 기초로 산출되는 것일 수 있다.

또한, 본원의 구현예에 따라, 작업대에 재하되는 하중 모니터링에 대하여 요구되는 연산 속도, 정확도 수준 등에 기초하여 객체의 유형마다 적용되는 하중산출 알고리즘의 유형은 필요에 따라 가변될 수 있다. 예를 들어, 객체에 의해 작업대에 가해지는 하중에 대한 정보가 보다 엄격(정밀)하게 획득되어야 하는 경우, 작업자로 유형 정보가 분류된 객체에 대하여도 외적체적을 고려하여 식별된 객체마다 개별적으로 적용되는 작업자 체중값에 기초하여 작업자 하중재하 정보가 보다 정밀하게 도출되는 것일 수 있다. 다른 예로, 콘크리트를 수용하는 호퍼의 체적이 일정하거나 몇가지 타입으로 크게 분류할 수 있는 경우, 호퍼별로 체적을 감지하는 대신 해당 호퍼의 개수, 타입 등을 고려하는 형태로 하중 산출을 위한 연산 속도를 높일 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 철근에 해당하는 객체(달리 말해, 유형 정보가 철근으로 분류된 객체)와 관련하여, 모니터링 장치(100)는 각각의 철근에 대하여 미리 할당된 식별 태그를 획득된 영상으로부터 식별하여 철근으로 유형 정보를 분류하는 것일 수 있다. 달리 말해, 작업대에 재하되는 철근은 슬립폼 시스템의 공사 여건 등에 따라 각각의 철근 정보를 확인할 수 있도록 식별 태그를 부착한 후 작업대에 배치될 수 있으며, 이에 따라 모니터링 장치(100)는 철근에 대한 식별 태그가 영상 내에서 식별되면, 해당 객체인 철근에 대하여는 식별 태그에 사전 맵핑된 철근 정보(예를 들면, 철근의 직경, 길이, 중량 등)에 기초하여 보다 정확한 철근 하중재하 정보를 도출하도록 동작할 수 있다.

다만, 작업대에 배치된 철근 각각에 대하여 식별 태그가 배치된 경우에도, 영상의 촬영 각도에 따라 일부 식별 태그가 영상에서 식별되지 않거나 철근이 다수 겹쳐진 상태로 배치되어 일부 식별 태그가 영상에서 식별되지 않을 수 있으므로, 모니터링 장치(100)는 철근에 대한 식별 태그가 확인되지 않는 경우에는 해당 객체에 대하여는 전술한 복수의 하중산출 알고리즘 중 어느 하나에 기초하여 하중재하 정보를 도출하도록 동작할 수 있다.

또한, 모니터링 장치(100)는 도출된 하중재하 정보가 작업대에 대한 구조 계산을 수행함으로써, 작업대에 재하되는 하중의 영향을 받는 부재 또는 유닛의 안전성을 진단할 수 있다. 즉, 모니터링 장치(100)는 작업대 상에 배치된 적어도 하나 이상의 객체에 의해 작업대에 가해지는 하중에 대한 하중재하 정보를 통해 수행되는 구조 계산 결과, 기준치를 초과하는지를 판단하여 케이슨 제작이 이루어지는 슬립폼 시스템의 안전성이 확보된 상태인지를 판단할 수 있다.

달리 말해, 모니터링 장치(100)는 작업대에 재하되는 하중의 영향을 받는 부재 또는 유닛에 가해지는 작용하중이 허용 범위를 충족하는지 여부에 대한 진단을 포함하는 안전성 진단을 수행할 수 있다.

구체적으로, 모니터링 장치(100)는 도출된 하중재하 정보가 슬립폼 구조체(13)에 포함된 부재의 부재내력과 연계된 허용 범위를 충족하는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 모니터링 장치(100)는 도출된 하중재하 정보가 부재를 지지하는 유닛(예를 들면, 슬립폼을 지지하는 유압잭)의 지지력과 연계된 허용 범위를 충족하는지 여부를 판단할 수 있다. 달리 말해, 안전성 진단을 위한 허용 범위는 작업재에 포함된 부재(예를 들면, 슬립폼 구조체(13)에 포함된 트러스 부재 등)의 부재내력 및 작업대에 포함된 부재를 지지하는 유닛(예를 들면, 유압잭 등)의 지지력과 연계된 허용 범위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

여기서, 슬립폼 구조체(13)에 포함된 부재란 트러스 부재, 요크 빔(Yoke Beam), 요크 레그(Yoke Leg), 서스펜션 바(Suspension Bar) 등 슬립폼 구조체에 포함될 수 있는 각종 구조부재를 총칭하는 것일 수 있다. 또한, 특히, 유압잭은 슬립폼 구조체(13)의 트러스 부재를 지지하도록 구비되는 것일 수 있다. 또한, 유압잭의 지지력이란 유압잭에 대한 Capacity를 의미하는 것일 수 있다.

또한, 보다 구체적으로, 모니터링 장치(100)가 도출된 하중재하 정보를 기초로 수행하는 구조 계산은 작업대 재하하중을 균등하중으로 가중하고 이루어지는 구조 계산과 달리, 식별된 객체별로 위치 정보 및 유형 정보를 고려하여 작업대 재하하중을 산정함으로써, 편하중 재하에 대한 체크까지 가능하도록 수행되는 것일 수 있다. 즉, 본원에서 개시하는 모니터링 장치(100)는 작업대 상의 작업 공간에 배치되어 작업대에 하중을 재하하는 객체 각각의 유형 정보 및 위치 정보를 반영한 구조 계산을 수행함으로써 하중재하 정보가 작업 프로세스에 따라 시시각각 변동될 수 있는 작업대의 안전성을 보다 엄밀하게 실시간 체크할 수 있는 것이다.

이와 관련하여, 모니터링 장치(100)는 도출된 하중재하 정보가 작업대에 하중을 가하는 적어도 둘 이상의 객체에 의해 작업대에 가해지는 하중의 공간적 분포와 연계된 편하중에 대한 허용 범위를 충족하는지 여부를 판단할 수 있다. 달리 말해, 안전성 진단을 위한 허용 범위는 추출된 적어도 둘 이상의 객체에 의해 작업대에 가해지는 하중의 공간적 분포와 연계된 편하중에 대한 허용 범위를 포함할 수 있다.

또한, 모니터링 장치(100)는 하중재하 정보가 허용 범위를 벗어나는 것으로 판단되면, 미리 설정된 경고 알람을 출력할 수 있다. 예를 들면, 모니터링 장치(100)는 사용자 단말(30)에 미리 설정된 경고 알람이 출력되도록 네트워크(20)를 통해 사용자 단말(30)로 경고 알람 출력 요청을 전송할 수 있다. 다른 예로, 모니터링 장치(100)가 자체적으로 미리 설정된 경고 알람을 출력하도록 동작할 수 있다. 여기서, 경고 알람이란 비프음(Beep sound) 등의 경고 음향, 작업대에 가해지는 하중이 기준치를 초과하였다는 내용의 문구를 포함하는 음성 안내 등의 청각적 신호일 수 있다. 다른 예로, 경고 알람은 편하중 허용 범위에 대한 판단 결과에 기초하여 과도한 하중이 가해진 것으로 판단된 작업대 상의 소정의 영역(예를 들면, 구획 영역 등)을 시공관리자, 작업자 등이 육안으로 확인할 수 있도록 소정의 시각적 신호를 표시하는 것을 의미할 수 있다.

또한, 모니터링 장치(100)는 앞서 상세히 설명한 하중재하 정보를 통한 안전성 진단뿐만 아니라, 영상에서 식별된 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보에 기초하여, 시공관리 측면에서 작업대 상의 작업자 수, 철근 물량 및 콘크리트 물량 중 적어도 하나가 시공 계획 범위를 벗어나 부족하거나 초과되는지 여부를 체크할 수 있다. 즉, 모니터링 장치(100)는 현장 작업대 상의 작업자 수, 철근 물량 및 콘크리트 물량 중 적어도 하나가 시공관리 측면에서 앞서 설정된 기준치를 벗어나는지 여부를 확인하여 문제를 확인하고 이를 현장의 시공관리를 수행하는 지위에 있는 시공관리자 등에게 알림으로써 현장에 대한 시공관리가 용이하게 수행되도록 보조할 수 있다.

보다 구체적으로, 모니터링 장치(100)는 영상으로부터 파악되는 하중재하 정보에 대한 진단(분석) 결과, 작업대에 재하되는 하중에 의한 작용하중은 허용 범위 이내를 만족하는 경우라 하더라도, 작업대 상에 배치된 작업자 수, 철근 물량 및 콘크리트 물량이 사전에 수립된 시공 계획 범위에 부합하지 않는 것으로 판단되면, 작업대에서 수행되는 작업현황에 문제가 있는 것으로 파악할 수 있는 것이다. 이해를 돕기 위해 보다 구체적으로 예시하면, 영상 촬영 시점에 대하여 사전 수립된 시공 계획 범위를 고려하면, 작업대 상에 철근이 소정의 하중만큼 재하되어야 하나, 영상으로부터 파악되는 하중재하 정보에 대한 진단 결과 작업대 상에 철근이 상기 소정의 하중에 비해 부족한 물량으로 배치된 것으로 파악되면, 모니터링 장치(100)는 시공 계획 범위를 벗어난 것으로 판단할 수 있는 것이다.

또한, 모니터링 장치(100)는 시공관리 측면에서 작업대 상의 작업자 수, 철근 물량 및 콘크리트 물량 중 적어도 하나가 시공 계획 범위를 벗어난 경우 알람이 출력되도록 할 수 있다. 예를 들어, 모니터링 장치(100)는 시공 계획 범위를 벗어난 경우 사용자 단말(30)로 알람을 송신할 수 있다.

도 5는 본원의 일 실시예에 따른 영상 기반의 작업대 모니터링 장치의 개략적인 구성도이다.

도 5를 참조하면, 모니터링 장치(100)는, 영상 처리부(110), 분석부(120), 진단부(130) 및 출력부(140)를 포함할 수 있다.

영상 처리부(110)는, 촬영 장치를 이용하여 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 획득할 수 있다. 또한, 영상 처리부(110)는 획득된 영상으로부터 작업 공간 내에서 작업대에 하중을 재하하는 객체를 식별할 수 있다. 또한, 영상 처리부(110)는 식별된 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보를 추출할 수 있다.

분석부(120)는, 미리 확보된 작업대의 공간 정보에 대응하는 식별 객체의 위치 정보 및 유형 정보에 기초하여 식별된 객체에 의해 작업대에 재하되는 하중에 관한 하중재하 정보를 도출할 수 있다.

진단부(130)는, 도출된 하중재하 정보에 기초하여 작업대에 대한 구조 계산을 수행할 수 있다. 또한, 진단부(130)는 전술한 구조 계산을 수행함으로써, 작업대에 재하되는 하중의 영향을 받는 부재 또는 유닛의 안전성을 진단할 수 있다.

또한, 진단부(130)는 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보에 기초하여, 시공관리 측면에서 작업대 상의 작업자 수, 철근 물량 및 콘크리트 물량 중 적어도 하나가 시공 계획 범위를 벗어나 부족하거나 초과되는지 여부를 체크할 수 있다.

출력부(140)는 도출된 하중재하 정보에 기초한 진단부(130)의 진단 결과, 부재 또는 유닛에 가해지는 작용하중이 허용 범위를 충족하지 않는 것으로 판단되면, 알람을 송신할 수 있다.

또한, 출력부(140)는, 시공관리 측면에서 작업대 상의 작업자 수, 철근 물량 및 콘크리트 물량 중 적어도 하나가 시공 계획 범위를 벗어난 경우 알람을 송신할 수 있다.

이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.

도 6은 본원의 일 실시예에 따른 영상 기반의 작업대 모니터링 방법에 대한 동작 흐름도이다.

도 6에 도시된 영상 기반의 작업대 모니터링 방법은 앞서 설명된 모니터링 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 모니터링 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 영상 기반의 작업대 모니터링 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.

도 6을 참조하면, 단계 S11에서 영상 처리부(110)는 (a) 촬영 장치를 이용하여 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 획득할 수 있다.

다음으로, 단계 S12에서 영상 처리부(110)는 (b) 획득된 영상으로부터 작업 공간 내에서 작업대에 하중을 재하하는 객체를 식별하여 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보를 추출할 수 있다.

다음으로, 단계 S13에서 분석부(120)는 (c) 미리 확보된 작업대의 공간 정보에 대응하는 객체의 위치 정보 및 객체의 유형 정보에 기초하여 객체에 의해 작업대에 재하되는 하중에 관한 하중재하 정보를 도출할 수 있다.

다음으로, 단계 S14에서 진단부(130)는 (d) 도출된 하중재하 정보에 기초하여 작업대에 대한 구조 계산을 수행함으로써, 작업대에 재하되는 하중의 영향을 받는 부재 또는 유닛의 안전성을 진단할 수 있다.

다음으로, 단계 S15에서 진단부(130)는 단계 S12에서 식별된(달리 말해, (b) 단계에서 식별된) 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보에 기초하여, 시공관리 측면에서 작업대 상의 작업자 수, 철근 물량 및 콘크리트 물량 중 적어도 하나가 시공 계획 범위를 벗어나 부족하거나 초과되는지 여부를 체크할 수 있다.

만약, 단계 S15에서의 진단부(130)의 판단 결과, 작업자 수, 철근 물량 및 콘크리트 물량 중 적어도 하나가 시공 계획 범위를 벗어난 경우, 단계 S151에서 출력부(140)는 알람을 송신할 수 있다.

상술한 설명에서, 단계 S11 내지 S151은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.

본원의 일 실시예에 따른 영상 기반의 작업대 모니터링 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

또한, 전술한 영상 기반의 작업대 모니터링 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

1: 케이슨 제작 시스템
11: 제작장 구조물
12: 상부 작업대
13: 슬립폼 구조체
14: 중간 작업대
15: 하부 작업대
16: 케이슨
100: 영상 기반의 작업대 모니터링 장치
110: 영상 처리부
120: 분석부
130: 진단부
140: 출력부
20: 네트워크
30: 사용자 단말

Claims (11)

1. 영상 기반의 작업대 모니터링 방법에 있어서,
   (a) 촬영 장치를 이용하여 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 획득하는 단계;
   (b) 상기 영상으로부터 상기 작업 공간 내에서 작업대에 하중을 재하하는 객체를 식별하여 상기 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보를 추출하는 단계;
   (c) 미리 확보된 상기 작업대의 공간 정보에 대응하는 상기 위치 정보 및 상기 유형 정보에 기초하여 상기 객체에 의해 상기 작업대에 재하되는 하중에 관한 하중재하 정보를 도출하는 단계; 및
   (d) 상기 하중재하 정보에 기초하여 상기 작업대에 대한 구조 계산을 수행함으로써, 상기 작업대에 재하되는 하중의 영향을 받는 부재 또는 유닛의 안전성을 진단하는 단계,
   를 포함하는, 작업대 모니터링 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 작업대는,
   케이슨이 제작되는 제작장 구조물(Gantry house)에 대하여 마련되고, 상기 케이슨의 제작과 연계된 슬립폼 구조체를 포함하고,
   상기 부재는 슬립폼 구조체에 포함된 부재를 포함하고,
   상기 유닛은 슬립폼을 지지하는 유압잭을 포함하는 것인, 작업대 모니터링 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 (d) 단계에서, 상기 안전성의 진단은, 상기 부재 또는 상기 유닛에 가해지는 작용하중이 허용 범위를 충족하는지 여부에 관한 진단을 포함하는 것인, 작업대 모니터링 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 (d) 단계에서, 상기 구조 계산은, 작업대 재하하중을 균등하중으로 가정하고 이루어지는 구조 계산과 달리, 객체별로 위치 정보 및 유형 정보를 고려하여 작업대 재하하중을 산정함으로써, 편하중 재하에 대한 체크까지 가능하도록 수행되는 것인, 작업대 모니터링 방법.
5. 제3항에 있어서,
   상기 (c) 단계에서, 상기 하중재하 정보는, 미리 구축된 복수의 하중산출 알고리즘 중 상기 객체의 유형 정보에 따라 결정되는 소정의 하중산출 알고리즘에 기초하여 상기 (b) 단계에서 식별된 객체마다 도출되는 것인, 작업대 모니터링 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 복수의 하중산출 알고리즘은,
   상기 영상에 기초하여 카운트된 객체의 수량에 기초하여 하중을 산출하는 하중산출 알고리즘, 상기 영상에 기초하여 추정된 객체의 외적체적에 기초하여 하중을 산출하는 하중산출 알고리즘 및 상기 객체의 수량 및 상기 외적체적에 기초하여 하중을 산출하는 하중산출 알고리즘을 포함하는 것인, 작업대 모니터링 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 (b) 단계에서,
   상기 유형 정보는, 작업자, 철근 및 콘크리트를 포함하되,
   객체가 콘크리트를 수용하는 호퍼(hopper)로 식별된 경우, 호퍼로 식별된 객체의 유형 정보는 콘크리트인 것으로 분류되는 것인, 작업대 모니터링 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 (c) 단계에서,
   상기 유형 정보가 작업자로 분류된 경우, 작업자 하중재하 정보는 미리 설정된 작업자 체중값에 기초하여 산정되고,
   상기 유형 정보가 철근으로 분류된 경우, 철근 하중재하 정보는 철근이 적재되어 있는 외적체적에 기초하여 산정되고,
   상기 유형 정보가 콘크리트로 분류된 경우, 콘크리트 하중재하 정보는 콘크리트를 수용하는 호퍼의 외적체적에 기초하여 산정되는 것인, 작업대 모니터링 방법.
9. 제1항에 있어서,
   (e) 상기 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보에 기초하여, 시공관리 측면에서 상기 작업대 상의 작업자 수, 철근 물량 및 콘크리트 물량 중 적어도 하나가 시공 계획 범위를 벗어나 부족하거나 초과되는지 여부를 체크하고, 상기 시공 계획 범위를 벗어난 경우 알람을 송신하는 단계,
   를 더 포함하는 것인, 작업대 모니터링 방법.
10. 영상 기반의 작업대 모니터링 장치에 있어서,
    촬영 장치를 이용하여 작업대 상의 작업 공간에 대한 영상을 획득하고, 상기 영상으로부터 상기 작업 공간 내에서 작업대에 하중을 재하하는 객체를 식별하여 상기 객체에 관한 위치 정보 및 유형 정보를 추출하는 영상 처리부;
    미리 확보된 상기 작업대의 공간 정보에 대응하는 상기 위치 정보 및 상기 유형 정보에 기초하여 상기 객체에 의해 상기 작업대에 재하되는 하중에 관한 하중재하 정보를 도출하는 분석부; 및
    상기 하중재하 정보에 기초하여 상기 작업대에 대한 구조 계산을 수행함으로써, 상기 작업대에 재하되는 하중의 영향을 받는 부재 또는 유닛의 안전성을 진단하는 진단부,
    를 포함하는, 모니터링 장치.
11. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.

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