KR20220055696A - 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템에 관한 것으로서, 이동분석 대상이 되는 가스 시설물과 그 주변 지형을 촬영하고, 촬영된 영상 데이터와 현재 위치 데이터를 수집하여 송출하기 위한 무인 이동체, 가스 제어 및 차단용 플랫폼과 연계하고, 여러 잡(job)을 효율적으로 처리하기 위한 잡 스케줄러(job scheduler) 프로그램을 실행하는 연계 서버, 상기 무인 이동체로부터 영상 데이터와 위치 데이터를 수집하고, 수집한 영상 데이터와 위치 데이터를 이용하여 정사 영상을 생성하는 수집 서버 및 상기 수집 서버로부터 수신한 정사 영상 정보를 이용하여 대상 가스 시설물의 이동 여부를 분석하는 분석 서버를 포함한다. 본 발명에 의하면, 보다 신속하고 용이하게 가스 시설물의 위험을 감지할 수 있는 효과가 있다.
Description
본 발명은 가스 시설물에 대한 이동분석을 수행하는 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 가스 누출 여부 등의 위험 상황에 대비하기 위해 가스 시설물의 이동분석을 수행하는 기술에 관한 것이다.
기존의 유선에 의한 가스 제어·차단 서비스는 재난 상황 발생 시 단선으로 인한 유선 통신망의 동작 불능으로 인해 정상적인 기능 수행이 불가능하고, 유선 기반 서비스의 정상적인 기능 수행 불가는 2차 피해에 대한 대응의 어려움을 초래하여, 대형 재난 사고를 유발할 수 있는 문제점이 있다. 따라서, 무선 기반 가스 제어·차단 서비스 제공으로 비용 절감을 통한 보급 확산의 필요성이 있다.
또한, 기존의 유선 기반 가스 제어·차단 서비스는 장거리 선로 구축 및 격오지 선로 구축비용이 과도하게 발생하고, 자연 재해 및 사고 등에 의한 복구 발생 시 설비 및 인건비가 과도하게 발생하는 문제점이 있다.
기존 유선 기반 가스 차단 서비스를 무선으로 대체할 경우, 기존 대비 설치 및 운영비용이 60% 이상 절감할 수 있어서, 비용 절감에 따른 보급화가 확산될 수 있다.
무선 기반 가스 감지 서비스는 안전성 및 편리한 기능을 제공해 줄 수 있는데도 불구하고, 기존에는 단순 감지 데이터를 전송하는 역할만을 수행하였다.
사회와 산업 규모의 발달에 따라 대규모, 복합 및 고밀도화 되고 있는 가스 안전시설의 이상 상황 발생 시, 제어 및 차단에 대한 의사결정에 필요한 높은 유의도 수준의 정보를 지원하여, 시설 환경의 변화, 주변 상황, 장치나 작업 인원의 이동 등 상황의 복잡성 또는 근무 피로로 유발되는 인적 오판에 의한 위험 발생 확률을 낮추고, 원격 조정으로 신속한 대처가 가능한 운영 환경을 조성하여 시설의 안전 수준을 높여 재난으로부터 국민을 안전하게 보호하고, 일상생활을 유지할 수 있는 서비스 개발이 필요하다.
또한, 도시 구조물의 대형화, 복잡화, 고층화로 인해, 가스 시설이 밀집해 있어서, 가스 시설로 인한 대형화재·폭발 등 재난 유형이 복잡·다양화되고 있고, 가스 재난 및 가스안전사고로부터 국민안전 기본권 확대를 위해, 무인 이동체를 활용한 영상정보, 각종 센서 데이터와 가스안전 무선제어서비스 플랫폼을 연계하여 신속한 가스안전관리 대응이 가능한 가스 위험시설 주변 상황감지, 위험 감지 시 가스 재난환경 변화를 예측분석하여 신속한 조치 및 가스안전관리대응이 가능한 스마트 가스 안전 정보 분석 기술이 필요하다.
고압가스 탱크 등의 가스 시설물은 고 위험성 시설물로서, 시설물의 설치부터 운영, 폐기까지 설치된 위치에서 이동 상황이 발생해서는 안된다. 그러나, 태풍, 홍수, 산사태, 충돌사고, 기반침하 등의 이유로 시설물의 이동이 발생할 수 있으며, 이 경우 가스 유출로 인한 피해가 발생할 수 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 드론 등의 무인 이동체를 이용하여 가스 시설물의 이동 여부를 분석하는 방식으로 가스 시설물에 대한 안전을 분석하는 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 특허 출원은 중소벤처기업부의 규제자유특구혁신사업육성의 연구비 지원(P0011215)에 의해 수행되었습니다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템에 관한 것으로서, 이동분석 대상이 되는 가스 시설물과 그 주변 지형을 촬영하고, 촬영된 영상 데이터와 현재 위치 데이터를 수집하여 송출하기 위한 무인 이동체, 가스 제어 및 차단용 플랫폼과 연계하고, 여러 잡(job)을 효율적으로 처리하기 위한 잡 스케줄러(job scheduler) 프로그램을 실행하는 연계 서버, 상기 무인 이동체로부터 영상 데이터와 위치 데이터를 수집하고, 수집한 영상 데이터와 위치 데이터를 이용하여 정사 영상을 생성하는 수집 서버 및 상기 수집 서버로부터 수신한 정사 영상 정보를 이용하여 대상 가스 시설물의 이동 여부를 분석하는 분석 서버를 포함한다.
상기 분석 서버는 정사 영상을 기반으로 대상 가스 시설물의 이동 여부를 판단하기 위한 기준이 되는 기준 데이터를 생성하고, 정사 영상을 기반으로 현재 대상 가스 시설물에 대한 대상 데이터를 생성하고, 상기 기준 데이터와 상기 대상 데이터를 비교하여, 양자가 중첩하는 비율인 중첩률이 미리 정해진 기준치 이상이면 정상 상황이라고 판단하고, 상기 기준치 미만이면 대상 가스 시설물에 대한 이동이 발생한 것으로 확인하여 가스 유출 위험 상황으로 판단할 수 있다.
상기 분석 서버는 상기 수집 서버로부터 수신한 정사 영상 정보에서 대상 가스 시설물의 기준 범위를 설정하고, 기준 범위 내에서 벡터라이징(Vectorizing)을 통해 폴리곤 데이터를 추출하고, 폴리곤 데이터를 이용하여 폴리곤화된 이미지에서 대상 가스 시설물의 DN(Digital Number) 값을 추출하고, 대상 가스 시설물의 폴리곤 객체를 병합하여 대상 가스 시설물의 외곽을 추출하고, 외곽에서 폴리곤의 중심점을 추출하고, 추출된 중심점을 기준으로 대상 가스 시설물에 대한 원형 폴리곤을 생성하고, 생성된 원형 폴리곤을 기준 데이터로 저장하는 방식으로 상기 기준 데이터를 생성할 수 있다.
상기 분석 서버는 상기 수집 서버로부터 수신한 정사 영상 정보에서 대상 가스 시설물의 기준 범위를 설정하고, 기준 범위 내에서 벡터라이징(Vectorizing)을 통해 폴리곤 데이터를 추출하고, 폴리곤 데이터를 이용하여 폴리곤화된 이미지에서 상기 기준 데이터에 해당하는 DN 값만 추출하여 폴리곤을 선택하고, 선택한 폴리곤의 객체를 병합하여 대상 가스 시설물의 외곽을 추출하고, 외곽에서 폴리곤의 중심점을 추출하고, 추출된 중심점을 기준으로 대상 가스 시설물에 대한 원형 폴리곤을 생성하고, 생성된 원형 폴리곤을 대상 데이터로 저장하는 방식으로 상기 대상 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명에 의하면, 가스 시설물에 대한 정사영상을 분석하여 이동 여부에 따른 위험도를 판단함으로써, 보다 신속하고 용이하게 가스 시설물의 위험을 감지할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 가스 위험 시설물의 인근에 거주하는 지역주민에게 가스 위험 시설물에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면 가스 시설물에 대한 위험 상황시 긴급 상황 대처를 할 수 있도록 함으로써, 위험 시설물에 대한 안전성을 확보할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템의 구성을 개념적으로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물의 이동 여부를 분석하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 대상 가스 시설물에 대한 기준 데이터 생성 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 대상 가스 시설물에 대한 대상 데이터 생성 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물의 이동 여부를 분석하는 과정을 보여주는 실제 화면예이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물에 대한 기준 데이터를 생성하는 과정을 보여주는 실제 화면예이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물에 대한 대상 데이터를 생성하는 과정을 보여주는 실제 화면예이다.
도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템에서의 가스 누출 위험 분석 과정을 보여주는 개념도이다.
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 외부 지형 및 시설물 위험성 분석 처리 절차를 나타낸 도면이다.
도 10는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터의 흐름을 나타낸 도면이다.
도 11는 본 발명의 일 실시예에 따른 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템에서의 외부 지형 및 시설물에 대한 위험성을 분석하는 과정을 도시한 것이다.
도 12은 본 발명의 일 실시예에 따른 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템에서의 이동분석 화면예이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물의 이동 여부를 분석하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 대상 가스 시설물에 대한 기준 데이터 생성 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 대상 가스 시설물에 대한 대상 데이터 생성 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물의 이동 여부를 분석하는 과정을 보여주는 실제 화면예이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물에 대한 기준 데이터를 생성하는 과정을 보여주는 실제 화면예이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물에 대한 대상 데이터를 생성하는 과정을 보여주는 실제 화면예이다.
도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템에서의 가스 누출 위험 분석 과정을 보여주는 개념도이다.
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 외부 지형 및 시설물 위험성 분석 처리 절차를 나타낸 도면이다.
도 10는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터의 흐름을 나타낸 도면이다.
도 11는 본 발명의 일 실시예에 따른 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템에서의 외부 지형 및 시설물에 대한 위험성을 분석하는 과정을 도시한 것이다.
도 12은 본 발명의 일 실시예에 따른 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템에서의 이동분석 화면예이다.
본 명세서에서 개시된 실시 예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시에서 제안하고자 하는 실시 예는 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 실시 예들의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시 예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 개시된 실시 예들의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 명세서의 상세한 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템의 구성을 개념적으로 도시한 것이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템은 무인 이동체(500), 연계 서버(100), 수집 서버(200), 분석 서버(300)를 포함한다.
무인 이동체(500)는 이동분석 대상이 되는 가스 시설물과 그 주변 지형을 촬영하고, 촬영된 영상 데이터와 현재 위치 데이터를 수집하여 송출하는 역할을 한다. 본 발명의 일 실시예에서 무인 이동체(500)는 드론으로 구현될 수 있다.
연계 서버(100)는 가스 제어 및 차단용 플랫폼과 연계하고, 여러 잡(job)을 효율적으로 처리하기 위한 잡 스케줄러(job scheduler) 프로그램을 실행한다.
수집 서버(200)는 무인 이동체(500)로부터 영상 데이터와 위치 데이터를 수집하고, 수집한 영상 데이터와 위치 데이터를 이용하여 정사 영상을 생성한다.
본 발명의 일 실시예에서 수집 서버(200)는 ODM(Open Dron Map)을 활용하여 좌표값이 있는 Tiff 파일을 생성할 수 있다. 예를 들어, 수집 서버(200)는 GeoTIFF(Geographic Tagged-Image File Format) 파일 형식의 정사 영상을 생성할 수 있다.
분석 서버(300)는 수집 서버(200)로부터 수신한 정사 영상 정보를 이용하여 대상 가스 시설물의 이동 여부를 분석한다.
본 발명에서 분석 서버(300)는 GPS 좌표와 지적 정사영상을 통해 해당 가스 시설물의 위치를 특정할 수 있다. 또한, 가스 시설물의 DN(Digital Number) 값을 이용하여 가스 시설물을 특정할 수 있다. 여기서 DN은 수치 영상에서 픽셀 수치를 말하는 것으로서, 대상물의 상대적인 반사나 발산을 표현하는 양의 정수로 표현된다.
분석 서버(300)는 정사 영상을 기반으로 대상 가스 시설물의 이동 여부를 판단하기 위한 기준이 되는 기준 데이터를 생성하고, 정사 영상을 기반으로 현재 대상 가스 시설물에 대한 대상 데이터를 생성하고, 상기 기준 데이터와 상기 대상 데이터를 비교하여, 양자가 중첩하는 비율인 중첩률이 미리 정해진 기준치 이상이면 정상 상황이라고 판단하고, 상기 기준치 미만이면 대상 가스 시설물에 대한 이동이 발생한 것으로 확인하여 가스 유출 위험 상황으로 판단한다. 예를 들어, 기준치가 80%라고 하면, 분석 서버(300)는 중첩률이 80% 이상이면 대상 가스 시설물에 대한 이동이 발생하지 않은 것으로 인식하여 정상 상황이라고 판단하고, 중첩률이 80% 미만이면 대상 가스 시설물에 대한 이동이 발생한 것으로 확인하여 가스 유출 위험 상황으로 판단한다.
분석 서버(300)는 수집 서버(200)로부터 수신한 정사 영상 정보에서 대상 가스 시설물의 기준 범위를 설정하고, 기준 범위 내에서 벡터라이징(Vectorizing)을 통해 폴리곤 데이터를 추출하고, 폴리곤 데이터를 이용하여 폴리곤화된 이미지에서 대상 가스 시설물의 DN(Digital Number) 값을 추출하고, 대상 가스 시설물의 폴리곤 객체를 병합하여 대상 가스 시설물의 외곽을 추출하고, 외곽에서 폴리곤의 중심점을 추출하고, 추출된 중심점을 기준으로 대상 가스 시설물에 대한 원형 폴리곤을 생성하고, 생성된 원형 폴리곤을 기준 데이터로 저장하는 방식으로 상기 기준 데이터를 생성할 수 있다.
분석 서버(300)는 수집 서버(200)로부터 수신한 정사 영상 정보에서 대상 가스 시설물의 기준 범위를 설정하고, 기준 범위 내에서 벡터라이징(Vectorizing)을 통해 폴리곤 데이터를 추출하고, 폴리곤 데이터를 이용하여 폴리곤화된 이미지에서 상기 기준 데이터에 해당하는 DN 값만 추출하여 폴리곤을 선택하고, 선택한 폴리곤의 객체를 병합하여 대상 가스 시설물의 외곽을 추출하고, 외곽에서 폴리곤의 중심점을 추출하고, 추출된 중심점을 기준으로 대상 가스 시설물에 대한 원형 폴리곤을 생성하고, 생성된 원형 폴리곤을 대상 데이터로 저장하는 방식으로 상기 대상 데이터를 생성할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물의 이동 여부를 분석하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 분석 서버(300)는 정사 영상을 기반으로 대상 가스 시설물의 이동 여부를 판단하기 위한 기준이 되는 기준 데이터를 생성한다(S100).
그리고, 정사 영상을 기반으로 현재 대상 가스 시설물에 대한 대상 데이터를 생성한다(S200).
그리고, 기준 데이터와 대상 데이터를 비교하여(S300), 양자가 중첩하는 비율인 중첩률이 미리 정해진 기준치 이상이면 정상 상황이라고 판단한다(S400, S500). 그러나, 중첩률이 기준치 미만이면 대상 가스 시설물에 대한 이동이 발생한 것으로 확인하여 가스 유출 위험 상황으로 판단한다(S400, S600).
본 발명에서 분석 서버(300)는 QGis를 이용하여 기준 데이터와 대상 데이터를 로딩(loading)할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물의 이동 여부를 분석하는 과정을 보여주는 실제 화면예이다.
도 5의 (a)에서 기준 데이터를 로딩한 모습이 도시되어 있다. 그리고, (b)에서 기준 데이터와 대상 데이터를 비교하여 중첩률을 분석하는 모습이 도시되어 있다. 그리고 (c)의 화면예에서 중첩 분석 결과가 도시되어 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 대상 가스 시설물에 대한 기준 데이터 생성 과정을 도시한 흐름도이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물에 대한 기준 데이터를 생성하는 과정을 보여주는 실제 화면예이다.
도 3 및 도 6을 참조하면, 무인 이동체(500)는 대상 가스 시설물의 주변을 촬영한다(S101).
그리고, 수집 서버(200)는 무인 이동체(500)로부터 영상 데이터와 위치 데이터를 수집하고, 수집한 영상 데이터와 위치 데이터를 이용하여 정사 영상을 생성한다(S103). S103 단계에서 ODM(Open Dron Map)을 이용하여 좌표값이 있는 Tiff파일인 GeoTiff 파일 형식으로 정사영상을 생성할 수 있다.
도 6의 (a)에서 대상 가스 시설물의 정상영상이 도시되어 있다.
그리고, 분석 서버(300)는 수신한 정사 영상 정보에서 대상 가스 시설물의 기준 범위를 설정한다(S105). S105 단계에서 QGis 툴을 이용하여 대상 가수 시설물의 외관보다 2 내지 3미터 크게 기준 범위 박스를 설정할 수 있다.
도 6의 (b)에서 기준범위 박스가 설정된 Bbox가 도시되어 있고, (c)에서 기준범위 이미지를 폴리곤화한 모습이 도시되어 있다.
그리고, 분석 서버(300)는 기준 범위 내에서 벡터라이징(Vectorizing)을 통해 폴리곤 데이터를 추출한다(S107). 도 6의 (d)에서 대상 가스 시설물의 폴리곤이 선택된 모습이 도시되어 있다.
그리고, 분석 서버(300)는 폴리곤 데이터를 이용하여 폴리곤화된 이미지에서 대상 가스 시설물의 DN(Digital Number) 값을 추출한다(S109). S109 단계에서 대상 스 시설물의 유무에 따라 DN 값을 추출하고, 추출한 DN 값으로 분석 테이블을 생성한다. 도 6의 (e)에서 폴리곤화된 이미지에서 DN 값을 추출하는 모습이 도시되어 있다.
그리고, 분석 서버(300)는 대상 가스 시설물의 폴리곤 객체를 병합하여 대상 가스 시설물의 외곽을 추출한다(S111).
그리고, 분석 서버(300)는 외곽에서 폴리곤의 중심점을 추출한다(S113).
그리고, 분석 서버(300)는 추출된 중심점을 기준으로 대상 가스 시설물에 대한 원형 폴리곤을 생성한다(S115). 도 6의 (f)에서 원형 폴리곤이 생성된 모습이 도시되어 있다.
그리고, 분석 서버(300)는 생성된 원형 폴리곤에 대해 Bbox(Bounding Box) 라벨링(labeling)을 하여 기준 데이터로 저장한다(S117, S119).
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 대상 가스 시설물에 대한 대상 데이터 생성 과정을 도시한 흐름도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동분석 시스템에서 가스 시설물에 대한 대상 데이터를 생성하는 과정을 보여주는 실제 화면예이다.
도 4 및 도 7을 참조하면, 무인 이동체(500)는 대상 가스 시설물의 주변을 촬영한다(S201).
그리고, 수집 서버(200)는 무인 이동체(500)로부터 영상 데이터와 위치 데이터를 수집하고, 수집한 영상 데이터와 위치 데이터를 이용하여 정사 영상을 생성한다(S203). 도 7에서 대상 가스 시설물의 정사 영상이 도시되어 있다.
그리고, 분석 서버(300)는 수신한 정사 영상 정보에서 대상 가스 시설물의 기준 범위를 설정한다(S205). 도 7 (b)에서 기준범위가 설정된 Bbox(Bounding Box)가 도시되어 있고, 도 7 (c)에서 기준범위 이미지를 폴리곤화한 모습이 도시되어 있다.
그리고, 분석 서버(300)는 기준 범위 내에서 벡터라이징(Vectorizing)을 통해 폴리곤 데이터를 추출한다(S207). 그리고, 분석 서버(300)는 폴리곤 데이터를 이용하여 폴리곤화된 이미지에서 기준 데이터에 해당하는 DN(Digital Number) 값을 추출하여 폴리곤을 선택한다(S209, S211). 도 7 (d)에서 기준 데이터의 DN 값에 해당하는 영역을 추출하는 모습이 도시되어 있다.
그리고, 분석 서버(300)는 선택한 폴리곤의 객체를 병합하여 대상 가스 시설물의 외곽을 추출한다(S213).
그리고, 분석 서버(300)는 외곽에서 폴리곤의 중심점을 추출한다(S215).
그리고, 분석 서버(300)는 추출된 중심점을 기준으로 대상 가스 시설물에 대한 원형 폴리곤을 생성한다(S217). 도 7 (e)에서 원형 폴리곤을 생성한 모습이 도시되어 있다.
그리고, 분석 서버(300)는 생성된 원형 폴리곤을 대상 데이터로 저장한다(S219).
도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템에서의 가스 누출 위험 분석 과정을 보여주는 개념도이다.
도 8를 참조하면, 드론 등의 무인 이동체가 현장 가스 시설을 촬영한다.
본 발명에서는 가스안전지역의 데이터를 수집하기 위해, 무인 이동체를 이용한다. 즉, 무인 이동체를 이용하여 가스 시설물 데이터를 수집한다. 예를 들어, 저장탱크, 용기, 배관 등의 현장 가스 시설물의 현재 위치, 이동 위치, 이상 징후 등의 상태를 파악하기 위해, 무인 이동체를 이용하여 가스 시설물 데이터를 수집한다.
본 발명에서는 무인 이동체에 위치 데이터를 수집하기 위한 위치 데이터 수집 모듈이 구비될 수 있다.
무인 이동체에 장착되는 데이터 수집 모듈은 항법장치로 최소 L1/L2 GPS(Global Positioning System), GLONASS(Global Navigation Satellite System), AHRS(Attitude and Heading Reference System) 등을 사용하여, 영상 데이터 획득과 함께 항법 데이터를 획득하여 저장하는 기능을 수행할 수 있다.
데이터 수집 모듈은 위치정보를 수집할 수 있는 항법장치, 자세 정보를 수집할 수 있는 자세 센서, 이미지를 획득할 수 있는 카메라로 구성될 수 있다.
무인 이동체는 획득한 영상 정보, 위치 정보, 항법 정보 등을 기지국을 통해 분석 서버(300)로 송신한다.
분석 서버(300)는 영상 정보, 위치 정보, 비행 정보, 센싱 정보, 시설 정보, 기타 정보를 이용하여 가스 시설물에 대한 이동분석을 수행한다. 예를 들어, 분석 서버(300)는 3D 모델링, 가스 위험 분석 등을 통해 이동분석을 실시한다.
이동분석 중에 가스 누출 위험이 발생하면 가스 제어 서비스 플랫폼을 통해 해당 시설물에 대한 차단 제어를 신속하게 실시한다.
본 발명의 일 실시예에서 분석 서버(300)는 빅데이터 분산 컴퓨팅 처리를 위한 Hadoop, Spark, Kafka 등 확장 가능한 오픈 소스 기반의 아키텍처 환경이 구현될 수 있다.
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 외부 지형 및 시설물 위험성 분석 처리 절차를 나타낸 도면이다.
도 9을 참조하면, 분석 서버(300)에서 외부 지형 및 가스 시설물 위험성을 분석함에 있어서, 원천자료, 표준화, 통합, 통계분석의 분석처리 절차로 진행된다.
원천자료(ODS)는 수집자료 적재를 위한 테이블 스페이스에 수집원별 데이터모델 설계, 공통 및 코드 테이블 설계를 포함한다.
표준화(STD)는 표준항목으로 변환하기 위한 테이블 스페이스에 수집원별 표준 데이터 모델 설계, 매핑코드 및 테이블 설계를 포함한다.
통합(DW)은 통합하기 위한 테이블 스페이스에 현장가스 시설 정보, 시설물 영상 정보, 시설물 위치 정보, 시설물 위험 정보, 확장 속성 정보를 포함한다.
통계분석(DM)은 통계분석을 위한 테이블 스페이스에 지역별 통계분석, 기간별 통계분석, 사고위험 통합 통계분석, 위험등급 통계분석, 소유자 통계분석을 포함한다.
도 10는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터의 흐름을 나타낸 도면이다.
도 10를 참조하면, 분석 서버(300)는 센싱 데이터, 공간 데이터를 포함하는 연계 데이터와, 위험분석 요소인자를 기반으로, 가스 시설물의 도색, 균열 등의 결함 분석, 이동 분석, 위험도 분석, 위험확산 공간분석 등의 각종 분석을 처리한다.
센싱 데이터에는 가스 종류, 시설 외부온도, 사용 압력 등이 있다.
공간 데이터에는 새 주소 정보, 수치지도, POI(Point of Interest), 기타 정보 등이 있다.
위험분석 요소인자에는 영상분석을 위한 도색, 균열, 이동 등이 있고, 공간분석을 위한 기울기 등이 있다.
본 발명의 분석 서버(300)는 센싱 데이터, 공간 데이터를 이용하여 가스 누출이 예상되는 위험 지역을 예측할 수 있다.
예를 들어, 분석 서버(300)는 특정 가스 시설물에 대한 도색 여부, 균열 여부, 이동 여부를 확인하여 이 중에서 하나 이상의 발생 사실을 확인하고, 해당 가스 시설물로부터 일정 반경 이내의 지역을 위험 지역으로 예측할 수 있다. 그리고, 분석 서버(300)는 위험 지역으로 예측된 장소에 위치하는 사용자의 단말에 위험 사실을 통보할 수 있다.
도 11는 본 발명의 일 실시예에 따른 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템에서의 외부 지형 및 시설물에 대한 위험성을 분석하는 과정을 도시한 것이다.
도 11를 참조하면, 분석 서버(300)는 오픈(Open) GIS(Geographic Information System)를 이용하여 연계 센서 데이터를 통해 저장탱크, 용기, 배관 등의 현장 가스 시설물에 대한 실시간 모니터링이 가능하다.
분석 서버(300)는 저장탱크, 용기, 배관 등의 현장 가스 시설물의 이상징후를 분석한다. 이때, 가스 밀집 시설을 기준으로 가스 위험을 분석한다.
그리고, 분석 결과를 조회하여, 분석 결과에 따라 가스사고 위험이 있는 위치정보(좌표)를 추출한다. 그리고, 분석 결과를 통합 DB(database)에 저장한다.
분석 결과를 통합 DB에 저장시에 분류에 따라 정리한다. 예를 들어, 분석 결과 중에서 코드 정보, 위치 정보, 위험 정보, 통계 정보로 분류하여 통합 DB에 저장한다.
이렇게 통합 DB에 저장된 정보를 GIS와 연계하여 가스사고 위험 공간정보 기반 환경을 구축할 수 있다.
도 12은 본 발명의 일 실시예에 따른 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템에서의 이동분석 화면예이다.
도 12에서 (a)는 가스 위험 시설물 관리 화면이고, (b)는 수집영상 관리 화면이고, (c)는 정사영상 생성 화면이고, (d)는 지도 기반 위험도 분석 화면이다.
이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시 예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시 예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다.
10 이동분석 시스템
100 연계 서버
200 수집 서버 300 분석 서버
500 무인 이동체
200 수집 서버 300 분석 서버
500 무인 이동체
Claims (4)
- 이동분석 대상이 되는 가스 시설물과 그 주변 지형을 촬영하고, 촬영된 영상 데이터와 현재 위치 데이터를 수집하여 송출하기 위한 무인 이동체;
가스 제어 및 차단용 플랫폼과 연계하고, 여러 잡(job)을 효율적으로 처리하기 위한 잡 스케줄러(job scheduler) 프로그램을 실행하는 연계 서버;
상기 무인 이동체로부터 영상 데이터와 위치 데이터를 수집하고, 수집한 영상 데이터와 위치 데이터를 이용하여 정사 영상을 생성하는 수집 서버; 및
상기 수집 서버로부터 수신한 정사 영상 정보를 이용하여 대상 가스 시설물의 이동 여부를 분석하는 분석 서버를 포함하는 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 분석 서버는 정사 영상을 기반으로 대상 가스 시설물의 이동 여부를 판단하기 위한 기준이 되는 기준 데이터를 생성하고, 정사 영상을 기반으로 현재 대상 가스 시설물에 대한 대상 데이터를 생성하고, 상기 기준 데이터와 상기 대상 데이터를 비교하여, 양자가 중첩하는 비율인 중첩률이 미리 정해진 기준치 이상이면 정상 상황이라고 판단하고, 상기 기준치 미만이면 대상 가스 시설물에 대한 이동이 발생한 것으로 확인하여 가스 유출 위험 상황으로 판단하는 것을 특징으로 하는 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템.
- 청구항 2에 있어서,
상기 분석 서버는 상기 수집 서버로부터 수신한 정사 영상 정보에서 대상 가스 시설물의 기준 범위를 설정하고, 기준 범위 내에서 벡터라이징(Vectorizing)을 통해 폴리곤 데이터를 추출하고, 폴리곤 데이터를 이용하여 폴리곤화된 이미지에서 대상 가스 시설물의 DN(Digital Number) 값을 추출하고, 대상 가스 시설물의 폴리곤 객체를 병합하여 대상 가스 시설물의 외곽을 추출하고, 외곽에서 폴리곤의 중심점을 추출하고, 추출된 중심점을 기준으로 대상 가스 시설물에 대한 원형 폴리곤을 생성하고, 생성된 원형 폴리곤을 기준 데이터로 저장하는 방식으로 상기 기준 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템.
- 청구항 3에 있어서,
상기 분석 서버는 상기 수집 서버로부터 수신한 정사 영상 정보에서 대상 가스 시설물의 기준 범위를 설정하고, 기준 범위 내에서 벡터라이징(Vectorizing)을 통해 폴리곤 데이터를 추출하고, 폴리곤 데이터를 이용하여 폴리곤화된 이미지에서 상기 기준 데이터에 해당하는 DN 값만 추출하여 폴리곤을 선택하고, 선택한 폴리곤의 객체를 병합하여 대상 가스 시설물의 외곽을 추출하고, 외곽에서 폴리곤의 중심점을 추출하고, 추출된 중심점을 기준으로 대상 가스 시설물에 대한 원형 폴리곤을 생성하고, 생성된 원형 폴리곤을 대상 데이터로 저장하는 방식으로 상기 대상 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 가스 시설물에 대한 이동분석 시스템.
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