KR20240050722A

KR20240050722A - 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템

Info

Publication number: KR20240050722A
Application number: KR1020220130464A
Authority: KR
Inventors: 최진오; 정현철
Original assignee: (주)이피에스엔지니어링
Priority date: 2022-10-12
Filing date: 2022-10-12
Publication date: 2024-04-19

Abstract

지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템은 대상 영역의 도로 구조물에 대한 측정 데이터를 수집하는 센서 모듈, 상기 측정 데이터에 기초하여 상기 도로 구조물 중 강체 타입의 구조물의 미리 설정된 임계 수준을 초과하는 변화를 판단하는 컴퓨팅 모듈 및 상기 임계 수준을 초과하는 변화를 보인 상기 강체 타입의 구조물과 연계된 상기 측정 데이터를 통합 서버로 전송하는 오프로딩 모듈을 포함하는 동적 센서 플랫폼 및 상기 측정 데이터를 상기 동적 센서 플랫폼으로부터 수신하여 상기 대상 영역과 연계된 굴착 손상 지수(Excavation-induced Damage Index, EDI)에 대한 분석 정보를 생성하는 통합 서버를 포함할 수 있다.

Description

지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템{SYSTEM FOR EVALUATING RISK OF ROAD STRUCTURE ACCORDING TO GROUND SUBSIDENCE}

본원은 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템에 관한 것이다. 예를 들면, 본원은 지반 침하에 따른 주변 구조물도로시설물의 위험도 평가시 취득된 자료의 오프로딩(offloading) 속도에 따른 소프트웨어(software)적 처리 기법에 관한 것이다.

도심지 굴착공사에서 지반함몰에 관한 지하안전 위험도 평가를 위해서는 현장에서의 이상검지, 보강, 품질평가, 기준마련 등 지반, 지하 안전 기술에 대한 통합 솔루션의 개발이 필수적이다.

또한, 지반, 지하 안전기술은 현재 성장 단계에 있는 기술 분야로 지속적인 기술개발을 통해 세계 시장을 선점할 수 있는 유망한 기술로 확산하기 위하여 국내외 시장상황에 맞는 단계적 실용화 진출 전략을 수립할 필요가 있다.

이와 관련하여 최근 국내에서는 GTX, 서울시 강변북로 지하화, 영동대로 지하공간 개발 등 향후 대도시 지하공간 개발이 가속화될 전망으로 개발 기술을 적용할 수 있는 여건이 마련된 것으로 평가된다.

또한, 복합적인 지반 지하공간 안전관련 사고에 대한 정확한 원인 분석을 통한 예측, 평가 및 복구체계가 부족한 실정이나, 최근 전자, 데이터, 통신 산업 등에서 시작된 경제적으로 가용하고 고속계산처리가 가능한 최신기술들을 사용하여 고속, 정밀 계측이 가능한 기반이 점차 마련되고 있다.

한편, 종래의 굴착공사의 경우 공공공사 및 민간공사 모두 공사비 문제로 주로 접촉식 센서를 사용하였으나, 접촉식 센서는 설치지점의 변화만 파악할 수 있다는 한계가 있고, 다른 유형의 계측 센서와 연계 분석을 위해서는 전문성이 요구되는 측면이 있어 후처리 분석이 필요하므로 이상 징후 발생 시 신속한 대처가 어려웠다.

이에 따라 굴착공사 현장뿐만 아니라 인접 구조물 및 도로 전체 침하 양상을 연계 모니터링 할 수 있는 기술의 개발이 요구된다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 굴착현장 및 주변 시설물의 굴착에 의한 변형 통합 관측을 통해 지반위험도를 관리할 수 있는 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템을 제공하려는 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 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템은 대상 영역의 도로 구조물에 대한 측정 데이터를 수집하는 센서 모듈, 상기 측정 데이터에 기초하여 상기 도로 구조물 중 강체 타입의 구조물의 미리 설정된 임계 수준을 초과하는 변화를 판단하는 컴퓨팅 모듈 및 상기 임계 수준을 초과하는 변화를 보인 상기 강체 타입의 구조물과 연계된 상기 측정 데이터를 통합 서버로 전송하는 오프로딩 모듈을 포함하는 동적 센서 플랫폼 및 상기 측정 데이터를 상기 동적 센서 플랫폼으로부터 수신하여 상기 대상 영역과 연계된 굴착 손상 지수(Excavation-induced Damage Index, EDI)에 대한 분석 정보를 생성하는 통합 서버를 포함할 수 있다.

또한, 상기 센서 모듈은, 상기 대상 영역에 존재하는 객체에 대한 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 제1센서, 상기 대상 영역에 대한 이미지 데이터를 획득하는 제2센서, 상기 대상 영역의 지면 영역에 대한 스캔 데이터를 획득하는 제3센서 및 상기 동적 센서 플랫폼의 위치를 추정하고, 상기 동적 센서 플랫폼의 이동 경로를 판단하기 위한 매핑 모듈을 포함할 수 있다.

또한, 상기 통합 서버는, 상기 대상 영역을 복수의 단위 영역으로 구획하고, 상기 복수의 단위 영역 각각에 대하여 산출된 상기 굴착 손상 지수를 구분하여 표시하는 맵 기반의 상기 분석 정보를 생성할 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, 굴착현장 및 주변 시설물의 굴착에 의한 변형 통합 관측을 통해 지반위험도를 관리할 수 있는 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템을 제공할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 도심지 굴착과 대규모 지하 인프라 조성에 따른 굴착 주변 혹은 배면의 변형을 시간대별 감지(time history)하여, 이를 굴착 손상 지수(EDI)로 정량화할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 지하안전법에 의거하여 사전, 사후 지하안전영향평가에 도입될 수 있고, 라이다/사진/레이져 프로 파일을 통한 지반변형 스캐닝 및 해석을 통하여 부가가치를 실현할 수 있다.

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

도 1 내지 도 3은 본원의 일 실시예에 따른 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 본원의 일 실시예에 따른 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템의 센서 모듈을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 굴착 손상 지수(Excavation-induced Damage Index, EDI)를 시각화 하여 나타낸 맵 기반의 분석 정보를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템과 연계된 현장 테스트 결과를 나타낸 도면이다.

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.

도 1 내지 도 3은 본원의 일 실시예에 따른 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템은 동적 센서 플랫폼(동적데이터 센서패키지 플랫폼) 및 통합 서버(통합 서버 SW)를 포함할 수 있다.

또한, 도 1 내지 도 3을 참조하면, 본원에서 개시하는 동적 센서 플랫폼은 센서 모듈, 컴퓨팅 모듈 및 오프로딩 모듈을 포함할 수 있다.

센서 모듈은 대상 영역의 도로 구조물에 대한 측정 데이터를 수집할 수 있다.

이와 관련하여 도 4a 및 도 4b는 본원의 일 실시예에 따른 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템의 센서 모듈을 설명하기 위한 도면이다.

도 4a 및 도 4b를 참조하면, 본원에서 개시하는 동적 센서 플랫폼의 센서 모듈은 대상 영역에 존재하는 객체에 대한 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 제1센서(M1 Sensor), 대상 영역에 대한 이미지 데이터를 획득하는 제2센서(M2 Sensor), 대상 영역의 지면 영역에 대한 스캔 데이터를 획득하는 제3센서(M3 Sensor) 및 동적 센서 플랫폼의 위치를 추정하고, 동적 센서 플랫폼의 이동 경로를 판단하기 위한 매핑 모듈(Mobile Mapping System, MMS)을 포함할 수 있다.

보다 구체적으로 도 4a 및 도 4b를 참조하면, 제1센서(M1)는 3차원 라이다 센서(3D Lidar)일 수 있으며, 제2센서(M2)는 고해상도의 스테레오 카메라일 수 있으며, 제3센서(M3)는 2차원 라인 레이저 센서(2D Line Laser)일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.

한편, 본원에서 개시하는 동적 센서 플랫폼의 센서 모듈 중 제1센서(M1)는 대상 영역에서의 정밀 측위 및 자세 보정을 위한 측정 데이터를 계측하고, 제2센서(M2)는 각뒤틀림량을 평가하기 위한 측정 데이터를 계측하고, 제3센서(M3)는 보도블럭 등의 도로 구조물 간의 이격거리를 평가하기 위한 측정 데이터를 계측하는 것일 수 있다.

구체적으로 본원에서 개시하는 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템은 프레임 병합 기법을 활용하여 PCD를 증폭시켜 선형 랜드마크 추출율을 향상시키고, IMU(Inertial Measurement Units) 보정과 ICP(Iterative Closest Point)기법을 적용하여 노이즈를 감소시킬 수 있다.

또한, 본원에서 개시하는 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템은 Photogrammetry 기술을 이용한 3차원 측량을 통해 시계열 PCD를 취득할 수 있으며, 통계분석을 통해 권역별 M2 value를 산출할 수 있다.

또한, 본원에서 개시하는 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템은 보도블럭 이격거리 통계 데이터를 이용하여 수평방향 변형률을 산정하고, M3 value를 산출할 수 있다.

또한, 본원에서 개시하는 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템은 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술을 사용하는 모바일 맵핑 센서(MMS)를 활용하여 동시적 위치추정 및 지도 작성을 수행할 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 동적 센서 플랫폼은 대상 영역을 이동(주행)하며 측정 데이터를 획득할 수 있는 운송 수단(예를 들면, 차량 등)에 대하여 구비되는 것일 수 있으며, 예를 들어, 동적 센서 플랫폼이 차량에 구비되는 경우, 제1센서(M1)는 차량의 상단부에 대하여 배치되고, 제2센서(M2)는 차량의 전면부에 대하여 배치되어 차량의 진행 방향에 따른 이미지 데이터를 획득하고, 제3센서(M3)는 차량의 하단부(하면부)에 대하여 배치되어 차량이 통과하는 지면(노면)에 대한 스캔 데이터를 획득하도록 구비되는 것일 수 있다.

컴퓨팅 모듈은 센서 모듈에 의해 수집된 측정 데이터(달리 말해, 이미지 데이터, 노면 스캔 데이터, 포인트 클라우드 데이터 등)에 기초하여 대상 영역에 존재하는 도로 구조물 중 강체(Rigid Body) 타입 구조물의 미리 설정된 임계 수준을 초과하는 시계열적인 변화의 발생 여부를 판단하는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)을 수행할 수 있다.

이와 관련하여, 대상 영역에 존재할 수 있는 도로 경계석 등 해당 객체 자체의 형태 변화가 거의 발생하지 않는 강체(Rigid Body) 타입의 구조물의 경우, 기존에 획득된 측정 데이터와 현재 획득된 측정 데이터에서 주요 특징(외곽선(면)의 각도, 기준점의 상대좌표 등)이 변화한 것으로 판단되면, 해당 강체 타입의 구조물이 배치된 영역 주변에서 지반 침하(침몰) 등이 발생하였을 가능성이 비교적 높고, 강체 타입의 구조물의 경우, 해당 객체의 형상 자체의 변화는 상대적으로 적게 발생하기 때문에 기존 측정 데이터와 새로이 계측된 측정 데이터 간의 변화 발생 여부에 대한 판단을 동적 센서 플랫폼 측에서도 신속히 수행할 수 있으므로, 측정 데이터에 대한 실시간 모니터링이 가능하도록 본원에서 개시하는 동적 센서 플랫폼은 컴퓨팅 모듈을 이용한 강체 타입 구조물에 대한 선별적인 변화 판단을 통해 후술하는 오프로닝 모듈을 이용하여 임계 수준을 초과하는 변화를 보인 강체 타입의 구조물에 대한 측정 데이터를 통합 서버로 신속히 전달할 수 있다.

오프로딩 모듈은 임계 수준을 초과하는 변화를 보인 강체 타입의 구조물과 연계된 상기 측정 데이터를 통합 서버로 전송하는 동적 오프로딩(Dynamic Offloading)을 수행할 수 있다. 이와 관련하여, 본원에서 개시하는 동적 센서 플랫폼에 의해 대상 영역에서 실시간 획득되는 측정 데이터는 매우 방대한 양으로 수집되기 때문에 수집된 측정 데이터 전체를 통합 서버로 전송하는 데에는 많은 시간이 소요될 수 있으며, 이를 구현하기 위하여 동적 센서 플랫폼 측에 마련되어야 하는 데이터 전송 능력이 과도하게 커질 수 있다. 이를 고려하여 본원에서 개시하는 동적 센서 플랫폼은 대상 영역에서 상대적으로 높은 지반 침하 가능성(위험)을 반영하는 객체에 대한 측정 데이터를 선택적으로 통합 서버로 우선 전송하는 동적 오프로딩(Dynamic Offloading) 기법을 적용함으로써 실시간성을 충족하면서도 송수신되는 데이터 전송량을 적정 수준으로 유지할 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 모듈은 제3센서(M3)에 의해 계측되는 스캔 데이터에 대한 로컬 엣지 컴퓨팅(Local Edge Computing)을 통해 강체 타입의 구조물의 변화 수준을 판단할 수 있으며, 이 때 구조물의 변화 수준을 판단하기 위하여 도로 구조물의 유형별 형상, 규격, 윤곽 등에 대한 정보를 미리 파악하여 구축한 데이터베이스(라이브러리)가 활용될 수 있으며, 또한, 임계 수준 이상의 변화가 발생한 것으로 판단되는 구조물에 대하여 획득된 측정 데이터 중 제1센서(M1)에 의해 획득되는 포인트 클라우드 중 해당 구조물에 대응하는 국부적인 포인트 클라우드가 측위 정보와 함께 오프로딩 모듈을 통해 통합 서버로 전달되는 것일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.

통합 서버는 동적 센서 플랫폼으로부터 측정 데이터를 수신하여 대상 영역과 연계된 굴착 손상 지수(Excavation-induced Damage Index, EDI)에 대한 분석 정보를 생성할 수 있다.

구체적으로, 통합 서버는 제1센서(M1) 내지 제3센서(M3)에 의해 획득된 실시간 영상 및 이동체 수집 정보를 포함하는 측정 데이터를 동적 센서 플랫폼으로부터 획득하고, 측정 데이터를 이용하여 굴착 배면부 영역의 문제 패턴을 인식함으로써 굴착 손상 지수(Excavation-induced Damage Index, EDI)를 산출할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 통합 서버는 굴착벽체에서 1.0 PIZ 이내에 블록포설된 인도 (PIZ = Primary Influence Zone)를 포함하는 도로 구조물에 대하여 계측된 측정 데이터 중 제2센서(M2)와 제3센서(M3)의 측정 데이터를 이용하여 각뒤틀림 및 수평변형률에 비추어 기 정의된 EDI 산출 차트를 이용하여 대상 영역에 포함된 단위 영역 각각의 EDI 등급(예를 들면, A등급 내지 F등급 등)을 분류하도록 동작할 수 있다.

도 5는 굴착 손상 지수(Excavation-induced Damage Index, EDI)를 시각화 하여 나타낸 맵 기반의 분석 정보를 예시적으로 나타낸 도면이다.

도 5를 참조하면, 통합 서버는 대상 영역을 복수의 단위 영역(도 5의 Zone #1 내지 Zone #9)으로 구획하고, 구획된 복수의 단위 영역 각각에 대하여 산출된 굴착 손상 지수(EDI)를 구분하여 표시하는 맵 기반의 분석 정보를 생성할 수 있다.

보다 구체적으로, 산출된 굴착 손상 지수(EDI)를 구분하여 표시한다는 것은, 도 5에 도시된 바와 같이 각각의 단위 영역에 대하여 수치화된 굴착 손상 지수(EDI)의 값과 미리 설정된 복수의 문턱값을 상호 비교함으로써 특정 구간의 굴착 손상 지수(EDI)의 값에 대응하여 미리 매칭된 형상(색상, 텍스트, 아이콘, 강조표시, 도형 등)으로 각각의 단위 영역이 시각적으로 구별되도록 시각화 하는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 굴착 손상 지수(EDI)가 상대적으로 높은 단위 영역일수록 붉은색 계열의 색상으로 표시되고, 굴착 손상 지수(EDI)가 상대적으로 중간 정도인 단위 영역일수록 노란색 계열의 색상으로 표시되고, 굴착 손상 지수(EDI)가 상대적으로 낮은 단위 영역일수록 녹색 계열의 색상으로 표시되는 것일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.

도 6은 본원의 일 실시예에 따른 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템과 연계된 현장 테스트 결과를 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 권역별 EDI 맵핑 기술의 테스트베드 현장적용을 위하여 기술 검증을 위한 소규모 테스트베드를 설치하고, 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템의 시범 운영과 관련하여, 현장 침하량 크기 및 분포를 간접적으로 분석하기 위하여 위성사진기법을 도입할 수 있으며(C-band사진, X-band 사진 등), 해당사고 현장을 통과하는 위성사진을 수집하여 굴착현장 인접지역의 발생 침하량 파악하고, 본원에서 개시하는 지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템을 통한 현장 실측데이터와 비교 검증용 데이터로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

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.

M1: 제1센서
M2: 제2센서
M3: 제3센서
MMS: 매핑 모듈

Claims

지반 침하에 따른 도로 구조물 위험도 평가를 위한 시스템에 있어서,
대상 영역의 도로 구조물에 대한 측정 데이터를 수집하는 센서 모듈, 상기 측정 데이터에 기초하여 상기 도로 구조물 중 강체 타입의 구조물의 미리 설정된 임계 수준을 초과하는 변화를 판단하는 컴퓨팅 모듈 및 상기 임계 수준을 초과하는 변화를 보인 상기 강체 타입의 구조물과 연계된 상기 측정 데이터를 통합 서버로 전송하는 오프로딩 모듈을 포함하는 동적 센서 플랫폼; 및
상기 측정 데이터를 상기 동적 센서 플랫폼으로부터 수신하여 상기 대상 영역과 연계된 굴착 손상 지수(Excavation-induced Damage Index, EDI)에 대한 분석 정보를 생성하는 통합 서버,
를 포함하는, 시스템.
제1항에 있어서,
상기 센서 모듈은,
상기 대상 영역에 존재하는 객체에 대한 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 제1센서;
상기 대상 영역에 대한 이미지 데이터를 획득하는 제2센서;
상기 대상 영역의 지면 영역에 대한 스캔 데이터를 획득하는 제3센서; 및
상기 동적 센서 플랫폼의 위치를 추정하고, 상기 동적 센서 플랫폼의 이동 경로를 판단하기 위한 매핑 모듈,
을 포함하는 것인, 시스템.
제1항에 있어서,
상기 통합 서버는,
상기 대상 영역을 복수의 단위 영역으로 구획하고, 상기 복수의 단위 영역 각각에 대하여 산출된 상기 굴착 손상 지수를 구분하여 표시하는 맵 기반의 상기 분석 정보를 생성하는 것인, 시스템.