KR20240054786A - 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 드론과 같은 무인비행체를 이용하여 사람이 직접 이동할 필요 없이 구조물의 이상 유무를 용이하게 진단할 수 있도록 구성되는 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템에 관한 것이다.
본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템은 하나의 탈부착 센서모듈을 구조물의 센서부착위치에 부착할 수 있도록 상기 구조물에 접근 가능하게 비행하는 무인비행체, 상기 무인비행체를 무선으로 원격 조종하는 조종기, 상기 구조물의 균열을 감지할 수 있도록 상기 센서부착위치에 부착되어 상기구조물에 가해지는 진동정보를 계측한 후, 상기 구조물로부터 탈착되는 탈부착 센서모듈, 상기 무인비행체에 설치되어 상기 조종기에 의해 제어되고, 상기 탈부착 센서모듈을 상기 구조물에 탈부착하는 센서부착유닛 및 상기 탈부착 센서모듈로부터 계측된 계측값에 따라 상기 구조물의 손상 여부를 판단하는 판단부를 포함한다.
본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템은 하나의 탈부착 센서모듈을 구조물의 센서부착위치에 부착할 수 있도록 상기 구조물에 접근 가능하게 비행하는 무인비행체, 상기 무인비행체를 무선으로 원격 조종하는 조종기, 상기 구조물의 균열을 감지할 수 있도록 상기 센서부착위치에 부착되어 상기구조물에 가해지는 진동정보를 계측한 후, 상기 구조물로부터 탈착되는 탈부착 센서모듈, 상기 무인비행체에 설치되어 상기 조종기에 의해 제어되고, 상기 탈부착 센서모듈을 상기 구조물에 탈부착하는 센서부착유닛 및 상기 탈부착 센서모듈로부터 계측된 계측값에 따라 상기 구조물의 손상 여부를 판단하는 판단부를 포함한다.
Description
본 발명은 구조물 진단 방법 및 진단시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 드론과 같은 무인비행체를 이용하여 사람이 직접 이동할 필요 없이 구조물의 이상 유무를 용이하게 진단할 수 있도록 구성되는 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템에 관한 것이다.
산업사회로 발전하는 과정에서 건설된 대형 구조물과 시설물들은 설계 및 시공 과정에서의 결함 또는 설계 당시에 고려하지 못하였던 각종 요인으로 인하여 구조 손상이 발생되며, 이러한 구조물들의 사용 기간이 경과함에 따라 점차 노후화됨으로써 그 안전성이 크게 위협을 받고 있다. 예를 들면, 심각한 정도의 구조 손상이 발생한 구조물의 경우, 설계 당시에 계획되었던 설계 사용연한에 크게 못 미칠 정도로 사용연한의 단축을 초래하는 경우도 빈번히 발생하고 있다.
이에 따라 건축 구조물의 장기적인 안전성 및 작동성을 확보하기 위한 노력이 절실히 요구되고 있다. 특히, 건물, 교량, 댐 등과 같은 대형 구조물은 각종 운영 하중, 외부 물체에 의한 충격, 지진, 풍하중, 파랑 하중, 부식 등에 지속적으로 노출되어 있기 때문에 이들로부터 구조물의 안전을 확보하는 문제는 경제, 사회적으로 지대한 관심의 현안이 되고 있다. 이러한 대형 구조물들의 정확한 안전 진단을 위해서는 적절한 실험 계측을 통한 구조물 거동의 모니터링, 구조물 손상을 역학적으로 분석하는 기술 및 구조물 손상을 모델화하는 해석을 통한 진단 기술이 요구된다.
이러한 대형 구조물의 손상을 발견하기 위해 사용되고 있는 기술은 재료적인 비파괴 검사법과 더불어 정변위 측정법 및 진동 특성 측정법 등이 사용되고 있다. 예를 들면, 이들 중에서 정변위 측정 및 진동 특성치를 이용한 구조물의 손상 추정 방법은 통상적으로 구조식별 기법(System Identification: SID)이라 한다. 이러한 구조식별 기법(SID)은 구조계의 거동을 실측하고, 이를 구조 해석적으로 모델화하여 구조물 특성치를 추정하는 방법이다.
전술한 바와 같이, 구조물의 비정상 거동 평가를 위한 비파괴 검사 기술은 기계, 항공, 조선, 건설 등의 산업 전반에 걸쳐 활용도가 매우 높은 첨단 기술이다. 특히, 초장대 교량, 초고층 빌딩과 같은 대형 사회기반시설물의 경우, 비정상 거동은 손상을 유발하고, 이것은 곧 막대한 경제적 피해 및 심각한 인명 피해를 유발하므로, 무결점 거동 평가의 운용이 필수적이다.
이에 따라 주요 사회기반시설물에 대한 주기적인 안전점검이 이루어지고 있으나, 주로 점검자에 의해 접근 가능한 지점에 대한 육안검사 수준에 머무르고 있으며, 또한, 점검에 필요한 인력과 자원의 부족 및 접근이 불가능한 시설물에 대한 점검의 어려움 등으로 인하여 점검주기가 제한되는 것이 현실이다. 또한, 전술한 종래의 기술에 따른 비파괴 진단 방식의 문제점을 보완하기 위하여 국부적 계측 시스템을 통하여 취약부재의 국부 손상을 조기에 포착해 낼 수 있는 알고리즘 기술 개발이 필요한 실정이다.
한편, 국내의 경우, 노후화된 특수교량 숫자가 급격하게 증가하면서 정기점검 횟수도 증가하고 있는데, 이러한 점검의 상당한 부분이 육안으로 진행되고 있다.
또한, 무인비행체인 무인비행체과 영상처리 기법을 활용하여 육안 검사를 대체할 수 있는 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 구조물의 미세한 균열 또는 내부 손상 여부를 파악하기에는 불가능한 실정이다. 따라서 예를 들면, 무인비행체으로 대상 구조물을 조기에 진단할 수 있는 기법이 필요한 실정이다.
본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로 고층건물이나 교량의 측면 및 하부 등과 같이 작업자의 접근이 용이하지 못한 부분에 대해서 드론과 같은 무인비행체를 이용하여 구조물의 이상 유무를 진단할 수 있도록 구성됨으로써, 작업자가 직접 이동할 필요 없이 구조물의 이상 유무를 용이하게 진단할 수 있도록 구성되는 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템은 하나의 탈부착 센서모듈을 구조물의 센서부착위치에 부착할 수 있도록 상기 구조물에 접근 가능하게 비행하는 무인비행체, 상기 무인비행체를 무선으로 원격 조종하는 조종기, 상기 구조물의 균열을 감지할 수 있도록 상기 센서부착위치에 부착되어 상기구조물에 가해지는 진동정보를 계측한 후, 상기 구조물로부터 탈착되는 탈부착 센서모듈, 상기 무인비행체에 설치되어 상기 조종기에 의해 제어되고, 상기 탈부착 센서모듈을 상기 구조물에 탈부착하는 센서부착유닛 및 상기 탈부착 센서모듈로부터 계측된 계측값에 따라 상기 구조물의 손상 여부를 판단하는 판단부를 포함한다.
상기 탈부착 센서모듈은 진동-기반 비파괴검사 방식으로 상기 구조물의 센서부착위치에서 계측한 후, 상기 무인비행체에 의해 상기 구조물의 다음 센서부착위치로 이동하여 상기 구조물을 추가로 계측하는 것이 바람직하다.
본 발명의 시스템은 상기 구조물의 센서부착위치를 촬영하도록 무인비행체에 장착되는 카메라와, 상기 조종기에 연결되고, 상기 카메라에 의해 촬영된 영상을 표시하는 모니터를 더 포함하되, 상기 무인비행체는 상기 조종기로부터 원격 제어신호를 수신하고, 상기 카메라에 의해 촬영된 영상신호를 상기 조종기로 전송하는 무선통신모듈과, 상기 무선통신모듈을 통해 수신된 원격 제어신호에 따라 상기 카메라의 구동 및 상기 카메라로부터 촬영된 데이터를 상기 무선통신모듈을 통해 상기 조종기로 전송하는 것을 제어하는 제어부와, 상기 카메라에 의해 촬영된 데이터를 저장하는 메모리와, 상기 조종기로 전송된 원격 제어신호에 따라 상기 무인비행체를 비행시키도록 상기 제어부의 제어에 따라 구동되는 비행 유닛 및 상기 무선통신모듈, 제어부, 메모리 및 비행 유닛에 전원을 공급하는 배터리를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 판단부는 상기 구조물로부터 계측된 데이터에 기반하여 확률신경회로망(Probabilistic Neural Network) 방식으로 신호처리 및 주파수별 임피던스에 대응하는 구조물 손상 여부를 분석하고 판단하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템은 드론과 같은 무인비행체에 촬영장치를 설치하여 구조물의 진단대상 부위를 촬영하고, 촬영된 영상을 실시간으로 영상처리 및 분석하여 크랙, 누수, 볼트 풀림 등의 이상 유무를 자동으로 판단함에 따라 작업자가 관측 지점을 직접 확인하지 않아도 되므로 안전사고의 위험이 없고, 작업자의 숙련도에 다라 진단결과가 달라지지 않아 진단결과의 신뢰도가 상승하는 이점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면,
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법을 이용하여 각종 구조물에 대한 지속적인 유지관리가 이루어지는 과정의 예를 각각 개략적으로 나타내는 도면,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면,
도 5는 도 4의 구조물 진단시스템의 결함진단부의 구체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법을 이용하여 각종 구조물에 대한 지속적인 유지관리가 이루어지는 과정의 예를 각각 개략적으로 나타내는 도면,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면,
도 5는 도 4의 구조물 진단시스템의 결함진단부의 구체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템에 대해 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법은 크게 나누어, 드론과 같은 무인비행체에 설치된 카메라 등의 촬영장비를 통하여 진단대상에 대한 영상을 촬영하는 처리가 수행되는 진단영상 촬영단계와, 진단영상 촬영단계에서 촬영된 영상을 수신하고 영상처리 및 분석을 행하여 진단 대상의 결함 여부를 판단하는 처리가 수행되는 영상분석 및 진단단계와, 영상분석 및 진단단계에서 판단된 결함 여부에 따라 각각의 결함에 대하여 최적의 유지보수 방안을 결정하고 유지보수 일정 등에 대한 계획을 수립하는 처리가 수행되는 유지보수계획 수립단계와, 유지보수계획 수립단계에서 수립된 방안 및 계획에 따라 결함에 대한 유지보수를 행하는 유지보수 시공단계를 포함하여 구성될 수 있다.
상기한 진단영상 촬영단계는 드론과 같은 무인비행체에 카메라를 설치하여 교량의 하부나 측면 등과 같은 구조물의 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 영상처리 및 분석 소프트웨어가 설치된 컴퓨터나 서버, 또는, 전용의 하드웨어 등과 같은 외부 기기로 전송하는 처리가 수행되도록 구성될 수 있다.
이때, 상기한 진단영상 촬영단계는, 무인비행체 및 카메라의 설정을 통하여, 구조물에 미리 설정된 거리로 접근하여 미리 설정된 프레임 및 해상도로 연속 이미지를 획득하도록 구성될 수 있다.
또한, 상기한 영상분석 및 진단단계는 진단영상 촬영단계에서 촬영된 영상을 수신하여 분석 전에 화질개선 등의 영상처리를 행하고, 영상분석 소프트웨어를 이용하여 크랙, 누수, 페인트 박리 및 볼트풀림 등의 결함 여부를 각각 판단하고 판단 결과를 모니터나 디스플레이 등의 표시수단을 통해 표시하는 처리가 컴퓨터나 전용의 하드웨어를 통해 자동으로 수행되도록 구성될 수 있다.
이때, 구조물의 종류와 재질, 시공방법 등에 따라 각각의 구조물의 특성을 고려하여 구조적으로 위험한 결함의 수준에 대한 판단기준이 각각 다르게 적용되도록 구성될 수 있다. 더 상세하게는, 크랙의 판단은 촬영된 영상이나 이미지에서 크랙으로 보이는 선이 발견될 경우, 해당 위치에서 레이저 센서를 이용하여 드론으로부터 크랙까지의 거리와 각도를 측정하고, 측정된 값들에 근거하여 크랙의 크기 및 깊이를 산출하는 처리가 수행되도록 구성될 수 있다.
무인비행체는 카메라를 통해 진단대상 구조물의 영상을 촬영하는 것에 더하여, 상기한 바와 같이 구조물에 크랙이 발견될 경우 크랙까지의 거리와 각도를 측정하여 크랙의 크기 및 깊이를 산출하기 위한 레이저 센서를 더 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 누수의 판단은 촬영된 영상이나 이미지에서 주변의 색상과 다른 색상 영역이 미리 정해진 일정 크기 이상 존재하는 것이 검출될 경우, 해당 지점에서 누수가 있는 것으로 판단하는 처리가 수행되도록 구성될 수 있다.
아울러 페인트 박리 판단의 경우 페인트는 방수 역할을 하는 것이므로 페인트 박리시 녹 발생의 우려가 있으며, 이에 촬영된 영상이나 이미지에서 박리로 인한 음영이 검출되면 해당 지점에서 페인트 박리가 발생한 것으로 판단하는 처리가 수행되도록 구성될 수 있다.
볼트 풀림에 대한 판단은 정상상태의 볼트에 대한 기준 이미지를 미리 저장하여 두고, 촬영된 영상이나 이미지에서 기준 이미지의 볼트 모양과 다른 모양이 검출되면 해당 지점에서 볼트의 풀림 결함이 있는 것으로 판단하는 처리가 수행되도록 구성될 수 있다.
또한, 영상분석 및 진단단계는 상기한 바와 같이 하여 구조물의 결함 [0110] 여부를 판단하고 결과를 표시하는 동시에, 결함이 있는 것으로 판단되면 해당 내용을 관리자나 담당기관 등에 전달하여 보다 정밀한 안전진단 및 유지보수가 필요함을 통지하는 처리가 함께 수행되도록 구성될 수 있다.
다음으로 상기한 유지보수계획 수립단계는, 영상분석 및 진단단계를 통하여 구조물의 결함이 발견되면, 각각의 결함의 종류, 손상 정도 및 위험도 등에 따라 해당 결함에 적합한 유지보수 방안 및 시공계획을 결정하고 디스플레이 등의 표시수단을 통해 표시하는 처리가 수행되도록 구성될 수 있다.
더 상세하게는, 크랙, 누수, 페인트 박리 및 볼트풀림 등과 같은 구조물의 결함에 대하여, 예를 들면, 크랙이 발견된 경우는 크랙의 위치와 크기 및 깊이에 따라 미리 정해진 기준에 의해 위험도를 판단하고, 위험도가 미리 정해진 제1 기준값보다 높을 경우는 즉시 보수공사를 실시하도록 하며, 위험도가 미리 정해진 제2 기준값보다 낮을 경우는 별도의 보수공사를 실시하지 않고 주기적으로 진단을 수행하여 위험도를 관리하는 모니터링을 수행하며, 모니터링 중 결함이 진행되어 위험도가 미리 정해진 제 3 기준값을 넘어서면 보수공사를 실시하도록 하는 등의 처리가 수행되도록 구성될 수 있다.
아울러, 상기한 크랙 뿐만 아니라 누수나 페인트 박리 및 볼트 풀림의 경우에도 마찬가지로 해당 결함의 수준 및 위험도에 따라 유지보수 방안 및 시공계획을 결정하고 표시하는 처리가 수행되도록 구성될 수 있다.
더욱이 유지보수 시공단계는, 상기한 바와 같이 하여 유지보수계획 수립단계에서 각각의 결함에 대하여 수립된 유지보수 방안 및 시공계획에 따라 각각의 결함에 대한 유지보수 및 시공이 실제로 이루어지는 단계로 구성될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법은 상기한 진단영상 촬영단계, 영상분석 및 진단단계 및 유지보수계획 수립단계의 처리가 컴퓨터나 전용의 하드웨어를 이용하여 소프트웨어적인 처리를 통해 자동으로 수행될 수 있으므로, 촬영용 드론과 스마트폰이나 태블릿 PC 또는 노트북 등과 같은 개인 휴대용 정보통신 기기를 이용하여 간단한 구성 및 저렴한 비용으로 용이하게 구조물 진단시스템을 구축하고 진단을 수행할 수 있다.
즉, 상기한 진단영상 촬영단계, 영상분석 및 진단단계 및 유지보수계획 수립단계는, 작업자에 의해 입력 또는 미리 설정된 이동경로 및 촬영 위치에 따라 촬영용 드론을 원격으로 조종하여 진단영상을 촬영하고, 영상처리 프로그램 및 영상분석 프로그램을 통해 촬영된 영상을 영상처리 및 분석하여 구조물의 종류, 재질 시공방법 등을 고려하여 미리 설정된 판단기준에 따라 크랙, 누수, 페인트 박리 및 볼트풀림 등과 같은 구조물의 결함 여부를 판단하며, 구조물의 결함이 발견되면 해당 결함의 종류 및 위험도에 따라 유지보수에 대한 방안 및 계획을 수립하는 일련의 처리과정이, 예를 들면, 스마트폰이나 태블릿 PC 또는 노트북 등과 같은 개인 휴대용 정보통신 기기에 전용의 프로그램을 설치하는 것에 의해 소프트웨어적인 처리를 통하여 자동으로 수행되도록 구성될 수 있다.
이때, 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법은 바람직하게는 인공지능(Artificial Intelligence ; AI)을 이용하여 상기한 진단영상 촬영단계, 영상분석 및 진단단계 및 유지보수계획 수립단계의 처리가 자동으로 수행되도록 구성됨으로써, 작업자가 별도로 조작할 필요 없이 보다 효율적으로 구조물의 결함 진단 및 유지관리가 이루어질 수 있다.
더 상세하게는, 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법은, 각각의 구조물에 대하여 정상상태 및 각종 결함에 대한 영상이나 이미지에 대한 데이터를 수집 및 저장하여 데이터베이스를 구축해두고, 이러한 데이터베이스에 근거하여, 촬영된 영상을 데이터베이스에 저장된 데이터와 비교하여 결함의 유무 및 종류를 판단하는 처리가 인공지능을 통해 자동으로 이루어지도록 구성될 수 있다.
더욱이 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법은 교량, 도로, 터널, 댐, 경기장 등과 같이, 각종 사회간접자본 시설 및 공공시설 등에 대하여 상기한 바와 같은 각 단계의 처리과정을 미리 정해진 일정 주기로 반복하도록 구성됨으로써, 각종 사회간접자본 시설 및 공공시설에 대한 지속적인 안전진단, 관리 및 유지보수가 보다 정확하고 효율적으로 이루어질 수 있다.
도 2 및 도 3은 상기한 바와 같이 하여 구성되는 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법을 이용하여 각종 구조물에 대한 지속적인 유지관리가 이루어지는 과정의 예를 각각 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2 및 도 3에 나타낸 바와 같이, 드론과 같은 무인비행체를 이용하여 구조물을 촬영하고, 촬영된 영상을 영상분석 소프트웨어를 통해 분석하여 결함의 유무를 판단하며, 결함의 종류 및 손상도에 따라 적절한 유지보수 계획을 수립하고, 수립된 계획에 따라 실제 시공이 이루어지도록 구성됨으로써, 주기적인 검사와 안전진단 및 보수공사까지의 일련의 처리과정이 통합된 단일의 시스템을 제공 가능하여 보다 체계적이고 전문적인 관리가 이루어질 수 있다.
종래에는 교량, 도로, 터널, 댐, 경기장 등과 같은 각종 사회간접자본 시설 및 공공시설 등에 대하여 체계적인 관리가 이루어지지 못하여 주로 민원이 제기되면 사후적인 처리가 이루어지는 것이 대부분인 한계가 있었으며, 이와 같이 사전 예방이 아닌 사후관리 위주로 관리가 이루어짐으로 인해 불필요한 유지보수 비용이 증가하는 문제도 있었다.
그러나 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법을 이용하면, 상기한 바와 같이 주기적인 구조물의 결함 진단 및 결함에 따른 적절한 유지보수가 간단한 구성 및 저렴한 비용으로 용이하게 이루어질 수 있으므로, 종래와 같이 사후적인 대처가 아닌 사전예방을 위한 관리가 가능하여 구조물의 안전진단이나 결함검사 및 유지보수에 필요한 인력과 시간 및 비용을 절감하는 동시에, 진단결과에 대한 분석 및 통계자료 등의 각종 정보를 담당기관 등에 제공 가능하여 정책수립 등에 유용하게 활용 가능한 장점을 가지는 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법을 이용하여 구조물의 진단을 수행하도록 구성되는 무인비행체를 이용한 구조물 진단시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
본 실시예의 구조물 진단시스템(40)은 진단대상 구조물의 영상을 촬영하기 위한 무인비행체를 포함하여 이루어지는 진단영상 촬영부(41) 및 진단영상 촬영부(41)에 의해 촬영된 진단대상 구조물의 영상을 분석하여 구조물의 결함을 진단하고 각각의 결함에 대한 유지보수 방안을 제시하는 처리가 수행되는 결함진단부(42)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 진단영상 촬영부(41)는 진단대상 구조물의 영상을 촬영하기 위한 카메라 및 크랙의 크기 및 깊이를 측정하기 위한 레이저 센서가 설치된 드론과 같은 무인비행체를 포함하여 구성될 수 있다.
도 5는 구조물 진단시스템(40)의 결함진단부(42)의 구체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면 상기 결함진단부(42)는 진단영상 촬영부(41)에 의해 촬영된 진단대상 구조물의 영상을 수신하고 영상처리 및 분석을 행하여 구조물의 결함 여부 및 종류를 판단하고, 각각의 결함에 따른 위험도를 결정하는 영상분석 및 진단부(51)와, 영상분석 및 진단부(51)에 의해 진단된 결함의 종류 및 위험도에 따라 적절한 유지보수 방안 및 계획을 수립하는 유지보수 계획 수립부(52)를 포함하여 구성될 수 있다.
아울러 상기 결함진단부(42)는 컴퓨터나 노트북, 또는, 스마트폰이나 태블릿 PC 등과 같은 정보통신장치에 영상분석 및 진단부(51) 및 유지보수 계획 수립부(52)의 처리를 각각 수행하도록 구성되는 전용의 프로그램을 설치하는 것에 의해 별도의 하드웨어를 구성할 필요 없이 용이하게 구현될 수 있으며, 상기한 바와 같이 스마트폰이나 태블릿 PC 또는 노트북과 같은 개인 휴대용 정보통신 기기를 이용하는 것에 의해 사용 및 진단의 편의성을 더욱 높일 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 진단시스템에 따르면 작업자가 직접 이동하여 눈으로 확인하거나 측정장비로 측정해야 함으로 인해 고층건물이나 교량의 측면 및 하부 등과 같이 작업자의 접근이 용이하지 못한 부분에 대하여는 정확한 진단이 이루어지기 어렵고 사고발생의 위험도 있었던 종래기술의 구조물 진단시스템 및 방법들의 문제점을 해결할 수 있다.
40: 구조물 진단시스템
41: 진단영상 촬영부
42: 결함진단부
51: 영상분석 및 진단부
52: 유지보수 계획 수립부
41: 진단영상 촬영부
42: 결함진단부
51: 영상분석 및 진단부
52: 유지보수 계획 수립부
Claims (4)
- 하나의 탈부착 센서모듈을 구조물의 센서부착위치에 부착할 수 있도록 상기 구조물에 접근 가능하게 비행하는 무인비행체;
상기 무인비행체를 무선으로 원격 조종하는 조종기;
상기 구조물의 균열을 감지할 수 있도록 상기 센서부착위치에 부착되어 상기구조물에 가해지는 진동정보를 계측한 후, 상기 구조물로부터 탈착되는 탈부착 센서모듈;
상기 무인비행체에 설치되어 상기 조종기에 의해 제어되고, 상기 탈부착 센서모듈을 상기 구조물에 탈부착하는 센서부착유닛 및
상기 탈부착 센서모듈로부터 계측된 계측값에 따라 상기 구조물의 손상 여부를 판단하는 판단부를 포함하는
무인비행체를 이용한 진동기반 교각 균열감지 시스템. - 제 1항에 있어서,
상기 탈부착 센서모듈은 진동-기반 비파괴검사 방식으로 상기 구조물의 센서부착위치에서 계측한 후, 상기 무인비행체에 의해 상기 구조물의 다음 센서부착위치로 이동하여 상기 구조물을 추가로 계측하는 것을 특징으로 하는
무인비행체를 이용한 진동기반 교각 균열감지 시스템. - 제 1항에 있어서,
상기 구조물의 센서부착위치를 촬영하도록 무인비행체에 장착되는 카메라와;
상기 조종기에 연결되고, 상기 카메라에 의해 촬영된 영상을 표시하는 모니터를 더 포함하되,
상기 무인비행체는,
상기 조종기로부터 원격 제어신호를 수신하고, 상기 카메라에 의해 촬영된 영상신호를 상기 조종기로 전송하는 무선통신모듈과,
상기 무선통신모듈을 통해 수신된 원격 제어신호에 따라 상기 카메라의 구동 및 상기 카메라로부터 촬영된 데이터를 상기 무선통신모듈을 통해 상기 조종기로 전송하는 것을 제어하는 제어부와,
상기 카메라에 의해 촬영된 데이터를 저장하는 메모리와,
상기 조종기로 전송된 원격 제어신호에 따라 상기 무인비행체를 비행시키도록 상기 제어부의 제어에 따라 구동되는 비행 유닛 및
상기 무선통신모듈, 제어부, 메모리 및 비행 유닛에 전원을 공급하는 배터리를 포함하는
무인비행체를 이용한 진동기반 교각 균열감지 시스템. - 제 3항에 있어서,
상기 판단부는 상기 구조물로부터 계측된 데이터에 기반하여 확률신경회로망(Probabilistic Neural Network) 방식으로 신호처리 및 주파수별 임피던스에 대응하는 구조물 손상 여부를 분석하고 판단하는 것을 특징으로 하는
무인비행체를 이용한 진동기반 교각 균열감지 시스템.
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| KR1020220135179A KR20240054786A (ko) | 2022-10-19 | 2022-10-19 | 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR1020220135179A KR20240054786A (ko) | 2022-10-19 | 2022-10-19 | 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템 |
Publications (1)
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| KR20240054786A true KR20240054786A (ko) | 2024-04-26 |
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| KR1020220135179A KR20240054786A (ko) | 2022-10-19 | 2022-10-19 | 무인비행체를 이용한 구조물 진단방법 및 구조물 진단시스템 |
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| KR (1) | KR20240054786A (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101647281B1 (ko) | 2016-01-20 | 2016-08-10 | (주)스마트 제어계측 | 케이블 점검용 드론 |
-
2022
- 2022-10-19 KR KR1020220135179A patent/KR20240054786A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| KR101647281B1 (ko) | 2016-01-20 | 2016-08-10 | (주)스마트 제어계측 | 케이블 점검용 드론 |
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