KR20230100787A - 도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템 - Google Patents

도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템 Download PDF

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KR20230100787A
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Abstract

본 발명은 도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 정비 및 보수가 요구되는 도로의 상태에 관한 이미지 정보와 위치 정보를 사물인터넷 기반의 디바이스와 민원인의 스마트기기를 통해 수집하고, 이미지 인식 기반의 인공지능 학습을 통해 도로의 파손 여부, 도로 파손의 형태 등을 분류할 수 있는 유의미한 데이터 셋이 포함된 인공지능모델을 구축하여 차도와 인도 및 도로시설물을 포함한 도로의 파손여부, 도로 파손 위험도 분석, 도로의 정비보수가 필요한 지역 판단, 우선 보수지역 추천을 포함하여 도로의 정비보수에 관한 통합적 정보를 인공지능모델이 제공하고, 도로 상태에 관한 히스토리 관리, 도로 보수 진행 관리, 도로 보수 완료 관리, 민원 접수 대응 관리를 포함하여 도로의 정비보수를 위한 정보를 통합적으로 관리할 수 있는 도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템에 관한 것이다.
이를 위해 본 발명은 도로의 상태를 촬영하기 위해 구비되는 카메라(10), 및 정비보수가 요구되는 도로의 위치 정보를 획득하기 위해 구비되는 위치정보센서(20), 도로를 주행하는 차량에서 발생하는 진동데이터를 수집하기 위한 진동감지센서(30)를 포함하고, 카메라(10)에서 촬영하여 전송한 도로의 상태에 관한 이미지 데이터와 위치정보센서(10)를 통해 획득된 도로의 위치정보, 진동감지센서(30)에서 전송한 진동데이터를 수집하여 저장하고, 무선통신 통해 외부기기와 통신을 수행하며 도로의 상태 정보를 전송하는 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100); 민원인이 소지한 스마트기기에 설치되는 앱프로그램이며, 정비보수가 요구되는 도로에 대해 민원인이 소지한 스마트기기의 카메라로 촬영하여 촬영한 도로의 영상과 위치를 외부로 전송하여 신고하는 기능을 수행하는 민원인신고용앱(200); 및 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)와 민원인신고용앱(200)에서 전송한 정보를 수신하여 저장하고, 파손된 도로에 대한 객체 이미지를 학습자료로 하여 딥러닝 방식(Convolutional Neural Network, CNN) 또는 머신러닝 방식으로 학습된 인공지능모델이 포함되어 도로의 정비보수 관리를 위한 통합적 정보를 인공지능모델이 제공하는 기능이 포함된 도로관리서버(300)를 포함하는 도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템 을 제공한다.

Description

도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템{Active road integrated management system using artificial intelligence for road maintenance}
본 발명은 도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 정비 및 보수가 요구되는 도로의 상태에 관한 이미지 정보와 위치 정보를 사물인터넷 기반의 디바이스와 민원인의 스마트기기를 통해 수집하고, 이미지 인식 기반의 인공지능 학습을 통해 도로의 파손 여부, 도로 파손의 형태 등을 분류할 수 있는 유의미한 데이터 셋이 포함된 인공지능모델을 구축하여 차도와 인도 및 도로시설물을 포함한 도로의 파손여부, 도로 파손 위험도 분석, 도로의 정비보수가 필요한 지역 판단, 우선 보수지역 추천을 포함하여 도로의 정비보수에 관한 통합적 정보를 인공지능모델이 제공하고, 도로 상태에 관한 히스토리 관리, 도로 보수 진행 관리, 도로 보수 완료 관리, 민원 접수 대응 관리를 포함하여 도로의 정비보수를 위한 정보를 통합적으로 관리할 수 있는 도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템에 관한 것이다.
우리나라 도로는 1970년대 경제개발계획에 따라 본격적으로 건설되기 시작한 이후 노후화가 빠르게 진행되고 있으며, 도로의 노후화는 부식이나 피로 누적에 따른 균열 등의 물리적 변형을 초래한다.
도로의 물리적 변형은 포장 면의 요철이나 미끄러움에 의한 주행 여건 악화, 도로 시설물의 낙하, 지반 침하에 따른 싱크홀 발생, 교량 붕괴 등으로 이어질 수 있다.
또한, 도로의 노후화는 유지 및 보수 비용과 차량 운행 비용을 증가시킬 수 있으며, 노후화된 도로가 적기에 적절한 방법으로 유지보수가 이루어지지 않을 경우 도로 안전사고가 발생할 수 있는 문제가 있다.
현재 우리나라는 도로 상태를 조사할 때, 특수 차량을 운행하여 조사하거나, 지자체 도로관리 인력들이 주기적 현장을 방문하여 파악하거나, 시민들이 도로 파손, 위험 사항 등을 전화 또는 방문 민원 접수를 하여 도로의 파손 정도를 파악하는데 이러한 방식은 도로의 정비보수 대응에 한계가 있고, 도로 민원 접수 시 정비보수가 요구되는 도로에 대한 정확한 위치 파악에 많은 시간이 소요되는 문제가 있다.
특히, 도로보수에 대한 민원자료를 문서로 수기 관리함에 따라 업무의 효율성 저하, 담당 실무자의 보직 변경시 기존 담당자의 보수공사가 발생하는 지역의 도로보수 관리에 대한 노하우 단절, 관내 도로 결빙, 하수도 막힘 등이 반복적으로 발생되는 세부 지역별 도로보수 이력 관리가 되지 않는점, 도로 보수공사 관리를 담당 부서에서 별도의 관리시스템 없이 문서로 수기관리 함에 따라 타 부서 간 자료 공유, 열람 및 자료 활용에 대한 한계, 수동적 관리로 보수공사 대상선정, 진행, 완료 과정의 실시간 대응 관리에 어려움이 있다.
한편, 최근 영상을 활용하여 도로균열 분석을 위한 연구와 기술개발이 활발히 진행되고 있으나, 영상을 통해 균열을 인식하고 이를 정량화하는 데 어려움이 있다.
또한, 최근 높은 성능을 보여주는 심층 학습 알고리즘인 CNN(Convolutional Neural Network)를 사용하여 도로의 파손 상태를 확인하고 도로의 정비보수에 활용하고 자하는 노력이 있으나, 도로 파손 유형에 따른 객체를 판단하기 위한 데이터의 양이 작고, 지역 도로 상황의 경험이 공유되지 않아 데이터 기반의 인공지능 기술개발의 확장성에 한계가 있다.
따라서, 도로 사고 발생의 근원이 되는 도로 파손정보를 주기적으로 수집하여 차도와 인도를 포함한 도로 파손 유형에 따른 인공지능 학습용 데이터 구축 및 도로의 파손 여부만을 탐지해 내는 것이 아니라 도로 파손의 형태 등을 분류할 수 있는 유의미한 데이터 셋을 구축하고, 이미지 인식 기반의 인공지능 학습을 통하여 도로 파손 위험도 분석, 도로의 정비보수가 필요한 지역 판단을 포함하여 지자체에서 우선 보수지역을 고려한 도로 정비 계획을 수립할 수 있도록 하고, 도로 상태에 관한 히스토리 관리, 도로 보수 진행 관리, 도로 보수 완료 관리, 민원 접수 대응 관리를 포함하여 도로의 정비보수를 위한 정보를 통합적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다.
선행기술문헌 : KR공개특허공보 제10-2244629호(2021년04월26일 공개)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 정비 및 보수가 요구되는 도로의 상태에 관한 이미지 정보와 위치 정보를 사물인터넷 기반의 디바이스와 민원인의 스마트기기를 통해 수집하고, 이미지 인식 기반의 인공지능 학습을 통해 도로의 파손 여부, 도로 파손의 형태 등을 분류할 수 있는 유의미한 데이터 셋이 포함된 인공지능모델을 구축하여 차도와 인도 및 도로시설물을 포함한 도로의 파손여부, 도로 파손 위험도 분석, 도로의 정비보수가 필요한 지역 판단, 우선 보수지역 추천을 포함하여 도로의 정비보수에 관한 통합적 정보를 인공지능모델이 제공하고, 도로 상태에 관한 히스토리 관리, 도로 보수 진행 관리, 도로 보수 완료 관리, 민원 접수 대응 관리를 포함하여 도로의 정비보수를 위한 정보를 통합적으로 관리할 수 있는 도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템 을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 안출된 본 발명에 따른 도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템은 도로의 상태를 촬영하기 위해 구비되는 카메라(10), 및 정비보수가 요구되는 도로의 위치 정보를 획득하기 위해 구비되는 위치정보센서(20), 도로를 주행하는 차량에서 발생하는 진동데이터를 수집하기 위한 진동감지센서(30)를 포함하고, 카메라(10)에서 촬영하여 전송한 도로의 상태에 관한 이미지 데이터와 위치정보센서(10)를 통해 획득된 도로의 위치정보, 진동감지센서(30)에서 전송한 진동데이터를 수집하여 저장하고, 무선통신 통해 외부기기와 통신을 수행하며 도로의 상태 정보를 전송하는 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100); 민원인이 소지한 스마트기기에 설치되는 앱프로그램이며, 정비보수가 요구되는 도로에 대해 민원인이 소지한 스마트기기의 카메라로 촬영하여 촬영한 도로의 영상과 위치를 외부로 전송하여 신고하는 기능을 수행하는 민원인신고용앱(200); 및 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)와 민원인신고용앱(200)에서 전송한 정보를 수신하여 저장하고, 파손된 도로에 대한 객체 이미지를 학습자료로 하여 딥러닝 방식(Convolutional Neural Network, CNN) 또는 머신러닝 방식으로 학습된 인공지능모델이 포함되어 도로의 정비보수 관리를 위한 통합적 정보를 인공지능모델이 제공하는 기능이 포함된 도로관리서버(300)를 포함한다.
또한, 도로관리서버(300)는 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)와 민원인신고용앱(200)으로부터 수집한 도로 파손 이미지와 시계열 형태 진동데이터를 분석하여 도로 객체별 파손 위험도를 산출하는 도로파손위험도분석기능을 더 포함할 수 있다.
또한, 도로관리서버(300)는 각 위치별 도로 파손 위험도의 측정을 수행하고, 측정된 지역의 위치별 도로 파손 위험도 정보를 기반으로 도로 정비보수가 필요한 지역 중 파손 위험도가 높은 지역부터 우선적으로 정비보수지역을 추천하는 우선보수지역추천기능을 더 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면 인공지능몰델을 이용하여 도로의 파손 위험도를 분석하고, 우선적으로 보수를 진행해야 하는 지역에 대한 기술적 판단을 제공하여 차도와 인도를 포함한 도로 파손 시 신속한 현장 파견 및 대응이 가능한 효과가 있다.
또한, 구축된 도로 정보에 관한 데이터셋은 도로 환경 개선을 위한 기초데이터로 활용할 수 있는 효과가 있다.
또한, 도로 상태에 관한 히스토리 관리, 도로 보수 진행 관리, 도로 보수 완료 관리, 민원 접수 대응 관리를 통합적으로 관리할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템의 구성을 도시한 도면,
도 2는 인공지능모델이 포함된 도로관서버가 포함된 구성을 도시한 도면,
도 3은 민원인신고용앱의 구성과 기능을 도시한 도면,
도 4는 민원인신고용앱의 기능 화면을 도시한 도면,
도 5는 인공지능학습모델의 학습에 사용되는 라벨링된 도로 객체 이미지를 도시한 도면,
도 6은 인공지능학습모델의 학습에 사용되는 라벨링된 도로 객체 이미지의 코릅한 상태를 도시한 도면,
도 7은 민원관리용웹의 기능 화면을 도시한 도면,
도 8은 도시관리용웹의 구성과 기능을 도시한 도면,
도 9는 도시관리용웹의 기능 화면을 도시한 도면,
도 10은 도로관리원용앱의 구성과 기능을 도시한 도면,
도 11은 도로권리원용앱의 기능 화면을 도시한 도면.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가전자지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템의 구성을 도시한 도면, 도 2는 인공지능모델이 포함된 도로관서버가 포함된 구성을 도시한 도면, 도 3은 민원인신고용앱의 구성과 기능을 도시한 도면, 도 4는 민원인신고용앱의 기능 화면을 도시한 도면, 도 5는 인공지능학습모델의 학습에 사용되는 라벨링된 도로 객체 이미지를 도시한 도면, 도 6은 인공지능학습모델의 학습에 사용되는 라벨링된 도로 객체 이미지의 코릅한 상태를 도시한 도면, 도 7은 민원관리용웹의 기능 화면을 도시한 도면, 도 8은 도시관리용웹의 구성과 기능을 도시한 도면, 도 9는 도시관리용웹의 기능 화면을 도시한 도면, 도 10은 도로관리원용앱의 구성과 기능을 도시한 도면, 도 11은 도로권리원용앱의 기능 화면을 도시한 도면이다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템 은, 도 1 내지 도 11을 참조하면, 카메라(10), 위치정보센서(20) 및 진동감지센서(30)을 포함하는 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100), 민원인신고용앱(200), 도로관리서버(300), 도로관리원용앱(400), 도시관리용웹(500) 및 민원관리용웹(600)을 포함하여 이루어진다.
먼저, 본원발명에서 도로 또는 도로 객체라 함은 차도, 인도, 맨홀, 측구, 중앙분리대, 과속방지턱, 도로에 설치된 안전조치구조물, 적사함, 록하드를 포함하여 도로에 설치되는 구조물을 포함하는 개념이며, 도로의 파손유형으로는 차도파임, 차도침하, 차도균열을 포함한 차도파손, 맨홀파손, 측구파손, 중앙분리대파손, 과속방지턱파손, 안전조치구조물파손, 적사함파손, 록하드, 보도블록을 포함한 인도의 파손이 포함된다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템을 구성하는 구성 요소에 대해 첨부된 도 1과 도 2를 참조하여 상세하게 설명한다.
사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)는 도 1을 참조하면, 데이터수집부에 해당하며, 도로의 상태를 촬영하기 위해 구비되는 카메라(10)와 정비보수가 요구되는 도로의 위치 정보를 획득하기 위해 구비되는 GPS를 포함한 위치정보센서(20)가 포함된다.
사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)는 카메라(10)에서 촬영하여 전송한 도로의 상태에 관한 이미지 데이터와 위치정보센서(20)를 통해 획득한 카메라(10)에서 촬영한 도로의 위치정보를 수집하여 저장하고, 무선통신 통해 도로관리서버(300)를 포함한 외부기기와 통신을 수행하며 저장된 도로의 상태 정보를 전송한다.
사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)는 차량에 설치되어 차량이 운행을 할 때 도로 상태에 관한 영상을 상시 촬영하고, 도로의 정비보수가 필요한 지역을 운행하게 되면 해당 지역의 영상 데이터를 수집하여 해당 지역의 위치정보와 함께 저장하고, 저장된 데이터를 무선통신을 통해 아래에 서술된 도로관리서버(300)로 실시간으로 전송하거나 데이터가 저장된 메모리카드를 통해 수동으로 전송할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.
한편, 도 1을 참조하면, 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)에는 진동을 감지할 수 있는 자이로센서, 가속도센서, 지자기 센서를 포함한 진동감지센서(30)가 구비되어 도로를 주행하는 차량에서 발생하는 진동데이터를 수집한다.
진동감지센서(30)는 시계열 형태의 진동데이터에 대해 일시적인 데이터의 패턴 변경 감지, 데이터의 크기 변경 감지를 포함한 이상 진동 탐지 기능을 수행한다.
차량이 도로의 정비보수가 필요한 지역을 지나갈 경우, 정상적인 도로 상태에서 발생하는 진동의 크기에 비해 일정 크기 이상의 진동이 발생했을 경우, 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)에서 진동상태에 관한 데이터와 해당 지역의 위치정보 저장하고, 저장된 정보를 도로관리서버(300)로 전송한다.
민원인신고용앱(200)은 도 1 및 도 4를 참조하면, 민원인이 소지한 스마트폰, 테블릿PC를 포함한 스마트기기에 설치되는 앱프로그램으로서 기초지자체 내 존재하는 도로의 정비보수가 요구되는 지역에 대해 민원인이 소지한 스마트기기의 카메라로 촬영하여 촬영한 도로의 영상과 위치를 외부에 위치한 도로관리서버(300)로 전송하여 신고할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.
민원인신고용앱(200)에는 도 3을 참조하면, 도로정비요청사진정보수집전송기능, 도로정비요청위치정보수집기능, 도로정비요청내용정보수집기능이 포함된다.
민원인신고용앱(200)의 도로정비요청사진정보수집전송기능은 민원인이 보수와 정비가 요구되는 도로를 발견한 경우, 민원인이 소지한 스마트기기의 카메라를 이용하여 보수 및 정비가 필요한 도로를 촬영하여 도로관리서버(300)로 전송한다.
민원인신고용앱(200)의 도로정비요청사진정보수집전송기능은 민원인이 발견한 도로 정비 필요 위치를 촬영 및 전송할 수 있도록 하여 해당 기초지자체 관내 관련 부서의 도로 정비 업무 시 활용할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.
민원인신고용앱(200)의 도로정비요청위치정보수집기능은 민원인이 촬영하여 전송한 도로의 위치를 파악하기 위해 민원인이 발견한 도로 정비가 필요한 위치를 해당 민원인이 소지한 스마트기기의 GPS 위치정보를 기반으로 인식하고 전송할 수 있도록 한다.
민원인신고용앱(200)의 도로정비요청내용정보수집기능은 민원인이 도로보수를 위한 요청 내용을 직접 입력할 수 있도록 하는 기능이며, 민원인이 발견한 도로 정비 필요 위치에 대한 보수 요청내용을 민원신고 내용 입력창에서 직접 입력하고 전송하는 기능을 수행한다.
도로관리서버(300)는 도 1을 참조하면, 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)와 민원인신고용앱(200)에서 전송한 정보를 수신하여 저장하고, 도로의 객체별 파손유형에 따른 도로의 파손 여부 판단, 도로의 정비보수 필요 여부 판단, 도로의 파손 위험도 판단, 우선보수지역 추천을 포함하여 도로의 정비보수 관리를 위한 통합적 정보를 아래에 서술된 도로관리원용앱(400), 도시관리용웹(500)을 포함한 외부로 제공한다.
도로관리서버(300)에는 도 2에 도시한 바와 같이 클라우드 기반의 도로상태정보데이터베이스가 포함되며, 도로상태정보데이터베이스는 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)와 민원인신고용앱(200)을 통해 수집된 데이터를 종류에 따라 테이블별로 적재해두고, 적재해둔 정보를 기반으로 아래에 서술된 도로관리원용앱(400), 도시관리용웹(500)과 연동되는 도로 상태 정보 데이터베이스가 구축된다.
도로상태정보데이터베이스에는 도로 상태 이력 정보, 공사 완료 정보, 차량 촬영 정보, 민원관리용웹(600)을 통한 전화 민원신고 정보, 민원인신고용앱(200)을 통한 앱 민원신고 정보, 관리자 정보를 관리할 수 있는 도로 상태 정보 데이터베이스에 관한 테이블로 구성된다.
한편, 도 2에 도시한 바와 같이 도로관리서버(300)는 파손된 도로에 대한 객체 이미지를 학습자료로 하여 딥러닝 방식(Convolutional Neural Network, CNN) 또는 머신러닝 방식으로 학습된 인공지능모델이 포함되어 도로 파손의 형태와 크기를 포함한 도로의 파손 상태를 기반으로도로의 파손 여부 판단, 도로의 정비보수 필요 여부 판단, 도로의 파손 위험도 판단, 파손 위험도 예측, 우선보수지역 추천천을 포함하여 도로의 정비보수 관리를 위한 통합적 정보를 인공지능모델에서 제공하는 기능이 포함된다.
도로관리서버(300)에 포함된 인공지능모델은 도 5에 도시한 바와 같이 도로 파손 유형에 따른 다수의 이미지를 학습데이터로 하여 이미지 기반의 인공지능 학습을 진행한다.
여기서, 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)와 민원인신고용앱(200) 및 민원관리용웹(600)을 통해 수집된 도로 상태 정보 또한 학습용 데이터로 사용되어 도로 정비 및 보수지역 판단을 위한 인공지능모델 구축에 활용된다.
도로관리서버(300)에 포함된 인공지능모델에 사용될 학습 데이터를 생성하는 과정에서는 도 5에서와 같이 배경과 파손된 도로 객체가 포함된 다수의 이미지에서 파손된 도로 객체에 대해 경계박스를 설정하는 라벨링(labeling) 과정을 통해 배경이 포함된 이미지에서 파손된 도로 객체만을 식별할 수 있는 학습데이터를 생성한다.
이때, 도 6에 도시한 바와 같이 도로의 파손 여부를 판단하기 위한 파손된 도로의 이미지 학습 효과를 향상시키기 위해 라벨링된 이미지를 일정한 크기로 잘라내는 크롭(Crop)과정을 수행하고, 크롭된 이미지에서 파손을 의미하는 네가티브(Negative)와 정상을 의미하는 포지티브(Positive)로 분류하여 학습을 진행한다.
한편, 도로관리서버(300)에는 도 2에 도시한 바와 같이 도로 유형별 파손 위험도를 산출하는 도로파손위험도분석기능과 도로 정비보수가 필요한 지역 중 파손 위험도가 높은 지역부터 우선적으로 추천우선보수지역추천기능이 포함된다.
도로관리서버(300)의 도로파손위험도분석기능은 카메라(10)와 진동감지센서(30)가 포함된 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)와 민원인신고용앱(200)으로부터 수집한 도로 파손 이미지와 시계열 형태 진동데이터를 분석하여 도로 객체별 파손 위험도를 산출한다.
도로파손위험도분석기능은 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100) 및 민원인신고용앱(200)으로부터 수집된 도로 파손 이미지 데이터에서 추출한 도로 파손 객체 이미지에 대해 정상/파손 영역에 대한 포지티브/네거티브(Positive/Negative)영역 비율을 도출해 객체별 파손 위험도를 계산한다.
구체적으로, 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100) 및 민원인신고용앱(200)으로부터 수집된 도로 파손 이미지 데이터에서 추출한 도로균열, 침하를 비롯한 깊이 관련 도로 파손 객체 이미지에 대해 가우시안 필터를 통한 노이즈를 제거하고, 깊이 맵 생성 작업을 진행하며, 이때 이미지의 중앙부에 가중치 부여를 통해 깊이 맵을 생성하여 도로 객체별 파손 위험도를 도출한다.
또한, 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)의 진동감지센서(30)로부터 수집된 시계열 형태의 진동 정보를 기반으로 진동 크기별 파손 위험도에 대해 단계를 나누고, 그에 따른 도로의 상태를 판단하여 도로객체 유형별 파손 위험도를 도출한다.
이때, 아래 표 1에 도시한 바와 같이 도로객체 유형별 파손 위험도를 하(1), 중(2), 상(3) 3단계로 이루어진 파손위험 단계(점수)로 치환한 후 평균 위험도를 계산해 최종적인 도로 객체 파손 위험도를 도출한다.
도로 파손 위치 수집 매체 파손
객체		 파손 위험도
(진동 크기)		 파손 위험도
(깊이)		 파손 위험도
(파손 비율)		 최종 파손
위험도
SK 건영 주유소
앞 인도 (감전동)		 앱 신고
(인도)		 맨홀
파손		 - - 중(2) 2
금호타이어
앞 차도 (감전동)		 디바이스
(차도)		 화살표 파손 측정하지 못함 하(1) 중(2) 1.5
DGB대구은행
앞 차도 (감전동)		 디바이스
(차도)		 도로
침하		 중(2) 측정하지 못함 측정하지 못함 2
학장중학교 정문 앞 차도 (학장동) 디바이스
(차도)		 도로
균열		 측정하지 못함 중(2) 상(3) 2.5
또한, 누적된 위치별 도로 파손 위험도 정보를 바탕으로 계절별/동별 도로 파손 위험도를 산출한 뒤 위험도 예측/분석 작업을 수행한다.
해당 예측/분석 작업을 통해 도출된 데이터는 해당관청의 도로보수 관련 업무 의사결정을 보조하는 기초데이터로 활용될 수 있다.
도로관리서버(300)의 우선보수지역추천기능은 도로 정비보수가 필요한 지역 중 파손 위험도가 높은 지역부터 우선적으로 추천하여 도로관리원의 도로 정비 업무 시 정비보수지역 선택에 따른 경로 계획 시간 소요를 최소화하고, 시급히 정비가 필요한 도로부터 보수를 진행할 수 있도록 하여 도로보수 업무의 효율을 향상시킬 수 있도록 하는 기능을 제공한다.
도로관리서버(300)의 우선보수지역추천기능은 도로파손위험도분석기능을 적용하여 각 위치별 도로 파손 위험도 측정 수행하고, 측정된 지역의 위치별 도로 파손 위험도 정보를 기반으로 우선 보수지역을 추천하는 기능이다.
구체적으로, 아래 표 2에 도시한 바와 같이 도로 파손 위치별 파손 위험도와 해당 도로 파손 위치 인근에 존재하는 도로 파손 밀집도를 포인트로 환산하여 파손 위험도에 따라 먼저 추천 순위를 매기고, 동 순위 위치에 대해서 도로 파손 밀집도에 따른 순위를 매긴 뒤 목록화하여 가장 높은 순위의 위치부터 순차적으로 추천한다.
도로 파손 위치 파손 객체 파손 위험도 도로 파손 밀집도 추천 순위
모라역 2번 출구 앞 인도 보도블록 파손 중(2 point) 4곳(4 point) 3
학장동 우체국 입구 앞 차도 도로 침하 상(3 point) 2곳(2 point) 1
감전119 안전센터 입구 앞 차도 맨홀파손 상(3 point) 1곳(1 point) 2
민원관리용웹(600)은 도 1 및 도 7을 참조하면, 도로의 정비보수가 필요한 위치를 민원인이 민원전화 상으로 신고한 내용을 입력하여 관리하기 위해 구청을 포함한 관청에 구비되는 단말기에 설치되는 웹기반의 응용프로그램이며, 민원관리용웹(600)에 저장된 정보는 도로관리서버(300)로 전송되어 저장된다.
민원관리용웹(600)에는 기초지자체 내 도로 정비 관련 부서에서 수신하는 민원전화 내용을 웹 기반의 시스템에 입력할 수 있는 민원전화입력기능, 수신 확인된 민원전화로부터 수집된 도로보수 관련 요청정보를 관리하는 민원전화접수정보관리기능, 수집된 보수 요청 지역에 대해 정확한 파손 위치산정을 보조할 수 있는 민원전화전자지도표기기능이 포함된다.
민원관리용웹(600)의 민원전화입력기능은 민원전화를 수신한 관공서 담당자가 상담내역을 입력할 수 있는 기능을 지원하며, 민원전화 접수자의 전화번호, 민원 접수 시간 정보와 접수처리정보(접수 진행/대기 요청)를 포함하여 구성된다.
민원관리용웹(600)의 민원전화접수정보관리기능은 수신된 도로보수 요청 관련 민원전화를 통해 수집되는 보수 요청 내용 및 지역, 민원접수자 전화번호, 민원등록 일자를 포함한 민원전화 접수정보를 관리한다.
민원관리용웹(600)의 민원전화전자지도표기기능은 수신된 도로보수 요청 관련 민원전화로 수집된 보수 요청 지역의 정확한 위치산정을 위해 민원이 접수된 위치를 전자지도에 표시하는 기능이며, 민원전화 접수 응대 중 민원접수자가 언급하는 보수 요청 지역에 대해, 접수 응대자는 민원 접수 전자지도를 참고하여 의사소통함으로써 해당 지역에 대한 정확한 위치를 산정, 접수정보로 등록해 해당 현장 출장 시 위치적 시행착오를 줄일 수 있도록 하는 기능을 제공한다.
도시관리용웹(500)은 도 1을 참조하면, 구청을 포함하여 기초지자체 관청 내 도로관리담당자가 도시관리를 위해 활용하기 위해 구청을 포함한 각 기초지자체 관청에 구비되는 웹기반의 응용프로그램으로서, 도로관리서버(300)와 연동하여 도로 정비관련 지역의 위치, 도로 정비 관련 정보에 대한 통계, 도로 정비 관련 정보에 대한 예측 정보를 제공하는 기능을 수행한다.
도시관리용웹(500)에는 도 8 및 도 9에 도시한 바와 같이 위치정보시각화GIS제공기능, 유형별데이터통계처리기능, 유형별데이터예측분석기능이 포함된다.
도시관리용웹(500)의 위치정보시각화GIS제공기능은 기초지자체 내 존재하는 도로 정비 관련 지역의 위치정보를 GIS 형태로 시각화하여 관내 안전총괄/건설 담당자의 도시관리 업무 시 활용할 수 있는 정보를 웹상에 출력하는 기능을 수행한다.
도시관리용웹(500)의 위치정보시각화GIS제공기능은 관내 구역을 GIS 형태로 출력하는 관내 구역전자지도 출력부와 출력된 전자지도 내에 도로 정비 관련 지역의 위치정보를 표시하는 마커로 구성된다.
도시관리용웹(500)의 유형별데이터통계처리기능은 기초지자체 내 존재하는 도로 정비 관련 지역의 정보를 위치별/계절별/동별로 통계화해 선택한 필터 정보(년, 월, 일, 동, 계절, 파손유형)에 따라 통계 그래프를 웹상에 출력한다.
유형별데이터통계처리기능은 전자지도 내에서 선택한 위치정보에 대한 도로 파손 정보 통계를 볼 수 있는 위치별 도로 파손 정보 통계 그래프와 선택한 위치정보에 대한 년/월별 도로 파손 정보 통계를 볼 수 있게 해주는 년/월 필터, 기초지자체 내 도로 정비 관련 정보에 대한 계절별/동별 통계를 볼 수 있는 계절별/동별 도로 정비 관련 정보 통계 그래프, 년/월/일/동/계절/파손유형별 도로 정비 관련 정보 통계를 볼 수 있게 해주는 년/월/일/동/계절/파손유형 필터로 구성된다.
도시관리용웹(500)의 유형별데이터예측분석기능은 기초지자체 내 존재하는 도로 정비 관련 지역의 정보를 위치별/계절별/동별로 예측분석화해 선택한 필터 정보(년, 월, 일, 동, 계절, 파손유형)에 따라 도로 정비 관련 정보에 대한 예측 정보를 산출하여 예측분석 그래프를 웹상에 출력한다.
도시관리용웹(500)의 유형별데이터예측분석기능은 전자지도 내에서 선택한 위치정보에 대한 도로 파손 정보 예측분석을 볼 수 있는 위치별 도로 파손 정보 예측분석 그래프, 선택한 위치정보에 대한 년/월별 도로 파손 정보 예측분석을 볼 수 있게 해주는 년/월 필터, 기초지자체 내 도로 정비 관련 정보에 대한 계절별/동별 예측분석을 볼 수 있는 계절별/동별 도로 정비 관련 정보 통계 그래프, 년/월/일/동/계절/파손유형별 도로 정비 관련 정보 예측분석을 볼 수 있게 해주는 년/월/일/동/계절/파손유형 필터로 구성된다
도시관리용웹(500)은 도로 파손 정보 GIS 시각화에 따른 위치별 도로 파손 정보 통계/예측 기능과 계절별/동별 도로 파손 정보 통계/예측 기능을 통해 분석/도출된 데이터를 이용한 즉각적인 도로보수 필요 지역 파악에 따른 도시 관리업무 신속화, 도로 보수업무 밀집 구역 산출 및 유형별 파손위험 지역선정, 도로 보수지역 우선순위 설정에 따른 도로 보수계획 수립을 비롯한 도시 관리업무 수행 시의 도로보수 업무 관계자들의 의사결정 보조하는 기능을 수행한다.
도로관리원용앱(400)은 도 1을 참조하면, 도로관리서버(300)와 연동하여 정비보수가 필요한 도로 현장에 파견되는 도로관리원이 소지한 스마트기기에 설치되는 앱프로그램이며, 도로 정비 필요 지역에 대한 정확한 정보 수신하여 표시하고, 위치별 도로 정비 업무 완료 여부를 관리하며, 위치별 도로 정비 관련 정보 및 정비 완료 여부에 대한 정비일지를 자동생성하고 조회하는 기능을 수행한다.
도로관리원용앱(400)에는 도 10 및 도 11에 도시한 바와 같이 공사필요지역정보조회기능, 공사완료여부체크기능, 정비일지자동화기능이 포함된다.
도로관리원용앱(400)의 공사필요지역정보조회기능은 공사 필요 지역에 대한 정보를 조회하는 기능과 정비일지 조회 화면에 대한 출력을 제어할 수 있는 공사 필요정보/정비일지 제공기능, 년/월/일/동/계절/파손유형별 공사 필요정보를 볼 수 있게 해주는 년/월/동/계절/파손유형 필터, 공사 필요 정보를 GIS 형태로 시각화하여 보여주는 공사 필요 지역 전자지도, 공사 필요 지역을 표시해주는 마커, 표시된 공사 필요 지역의 위험도를 표기해주는 파손 위험도, 표시된 공사 필요 지역 선택 시 출력되는 공사 필요 정보 제공기능으로 구성된다.
도로관리원용앱(400)의 공사완료여부체크기능은 공사 필요 지역 창 내 공사 완료 여부(완료/미완료)를 체크하고 완료 체크한 날짜를 조회할 수 있는 기능이며, 공사완료여부체크기능은 각 공사 필요 지역에 대한 공사 완료 여부를 관리할 수 있는 공사 필요정보 제공기능, 해당 공사를 완료 처리한 일자를 표시해주는 공사 완료 일자 제공기능으로 구성된다.
도로관리원용앱(400)의 정비일지자동화기능은 기초지자체 내 위치별 도로 정비 관련 정보 및 정비 완료 여부를 관리하여 도로관리원의 정비일지 작성 업무를 자동화하는 기능이다.
정비일지자동화기능은 공사 필요 지역 정보 조회기능과 정비일지 조회화면 출력을 제어할 수 있는 공사 필요정보/정비일지 화면 제공기능, 년/월/일/동/계절/파손유형별 정비일지를 볼 수 있게 해주는 년/월/동/계절/파손유형 필터, 공사 필요 내용 및 공사 필요 위치 등 위치별 도로 정비 관련 정보와 정비 완료 여부를 표기하는 정비일지 조회기능으로 구성된다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10 - 카메라 20 - 가속도센서
30 -진동감지센서 100 - 사물인터넷기반도로정보획득디바이스
200 - 민원인신고용앱 300 - 도로관리서버
400 - 도로관리원용앱 500 - 도시관리용웹
600 - 민원관리용웹

Claims (3)

  1. 도로의 상태를 촬영하기 위해 구비되는 카메라(10), 및 정비보수가 요구되는 도로의 위치 정보를 획득하기 위해 구비되는 위치정보센서(20), 도로를 주행하는 차량에서 발생하는 진동데이터를 수집하기 위한 진동감지센서(30)를 포함하고, 카메라(10)에서 촬영하여 전송한 도로의 상태에 관한 이미지 데이터와 위치정보센서(10)를 통해 획득된 도로의 위치정보, 진동감지센서(30)에서 전송한 진동데이터를 수집하여 저장하고, 무선통신 통해 외부기기와 통신을 수행하며 도로의 상태 정보를 전송하는 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100);
    민원인이 소지한 스마트기기에 설치되는 앱프로그램이며, 정비보수가 요구되는 도로에 대해 민원인이 소지한 스마트기기의 카메라로 촬영하여 촬영한 도로의 영상과 위치를 외부로 전송하여 신고하는 기능을 수행하는 민원인신고용앱(200); 및
    사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)와 민원인신고용앱(200)에서 전송한 정보를 수신하여 저장하고, 파손된 도로에 대한 객체 이미지를 학습자료로 하여 딥러닝 방식(Convolutional Neural Network, CNN) 또는 머신러닝 방식으로 학습된 인공지능모델이 포함되어 도로의 정비보수 관리를 위한 통합적 정보를 인공지능모델이 제공하는 기능이 포함된 도로관리서버(300)
    를 포함하는,도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템 .
  2. 제1항에 있어서,
    도로관리서버(300)는 사물인터넷기반도로정보획득디바이스(100)와 민원인신고용앱(200)으로부터 수집한 도로 파손 이미지와 시계열 형태 진동데이터를 분석하여 도로 객체별 파손 위험도를 산출하는 도로파손위험도분석기능
    을 포함하는,도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    도로관리서버(300)는 각 위치별 도로 파손 위험도의 측정을 수행하고, 측정된 지역의 위치별 도로 파손 위험도 정보를 기반으로 도로 정비보수가 필요한 지역 중 파손 위험도가 높은 지역부터 우선적으로 정비보수지역을 추천하는 우선보수지역추천기능
    을 포함하는,도로의 정비보수를 위한 인공지능을 활용한 능동 도로 통합관리 시스템.
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