WO2020138664A1 - 3차원 파이프라인 전자지도 구축 및 전자장부 자동 제작 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 하부를 향해 배치되어 사진을 촬영할 수 있도록 배치되는 촬영모듈과, 상기 촬영모듈에서 촬영된 파이프의 촬영이미지로부터 파이프 두께를 추출해 내는 제어모듈과, 파이프 라인 두께 정보를 이용해 해당 파이프의 심도 데이터를 추출해 내는 머신러닝 모듈을 포함하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템을 제공한다.

Description

3차원 파이프라인 전자지도 구축 및 전자장부 자동 제작 시스템

본 발명은 지하 매설관의 3차원 전자지도를 실시간으로 구축할 수 있는 실시간 파이프라인 전자지도 구축 시스템에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 이미지 프로세싱 기술을 활용하여 지하 매설관의 시공데이터를 수집하여 전자지도를 구축하고 전자 장부를 자동으로 제작할 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

일반적으로, 도로의 지하에는 도시가스, 상·하수, 전기, 통신 공급의 주체인 관리기관에서 매설하여 관리하는 각종 매설관로가 각각의 경로를 따라 매립되어 있다.

매설관로는 관로 자체의 유지보수 작업이나 주변 지역의 토목공사의 시행 시에 수요자로 하여금 매설관로의 종류, 진행 경로, 관리기관 등의 관로 정보를 면밀히 파악하는 것이 필수적이다. 이를 위해 종래에는 매설관로가 매립된 위치의 지상에는 표지기를 설치하여 수요자가 지상에서도 용이하게 매설관로에 대한 정보를 파악할 수 있게 하였다.

하지만, 지상에 이러한 표지기를 설치하는 것에는 한계가 있으며 지하에 복잡하게 연결되어 있는 매설관의 특성상 매설관의 정확한 위치를 파악하기 어려우며 실시간으로 지하 매설관의 위치를 측량하고자 하는 경우 비용이 크게 발생하고 시공데이터를 수집하는 것이 어려워 데이터 오류 및 누락의 위험이 있다는 문제가 있다.

이와 같이, 지하 매설관에 대한 관리 미흡으로 도로 붕괴, 싱크홀 발생, 도로 침수 등 많은 사고가 발생하고 있으며 노후관의 비율이 점점 높아지고 있으므 앞으로 문제가 더 심해질 것으로 예상된다.

이러한 문제를 해결하기 위해 지하 매설관의 전자지도 구축이 필수적이지만, 종래에는 전자지도를 구축하기 위해 고가의 GPS 장비와 전문가가 필요하다는 문제가 있었다.

따라서, 보다 쉽고 저렴하게 전자지도를 구축할 수 있게 하는 방법에 대한 연구가 필요한 실정이다.

본 발명은 지하 매설관의 3차원 전자지도를 실시간으로 구축할 수 있는 실시간 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 파이프 사진 한 장으로 파이프 시공에 대한 데이터를 수집할 수 있는 본 발명은 파이프 라인 사진만으로 지하 매설관의 시공 데이터를 수집하고 3차원 전자지도를 구축할 수 있는 전자지도 구축 방법 및 시스템에 관한 것이다.

상기와 같은 과제를 해결하기 위해 본 발명은 하부를 향해 배치되어 사진을 촬영할 수 있도록 배치되는 촬영모듈과, 상기 촬영모듈에서 촬영된 파이프의 촬영이미지로부터 파이프 두께를 추출해 내는 제어모듈과, 파이프 라인 두께 정보를 이용해 해당 파이프의 심도 데이터를 추출해 내는 머신러닝 모듈을 포함하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템을 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어모듈은 캐니에지추출 방식을 이용해 촬영 이미지로부터 최적화된 이미지를 이진화 하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어모듈은 호프 변환을 이용해 상기 최적화된 이진화 이미지에서 직선 데이터를 추출해 내는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어모듈은 상기 추출한 상기 직선 데이터가 절곡된 직선인 경우 상기 절곡된 직선을 서로 교차하는 두 개의 직선으로 변환하여 두 직선의 교차 각도를 계산하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어모듈은 촬영 지점에서 절곡된 직선 데이터가 발생하는 경우 해당 지점에 상기 계산된 교차 각도를 이용해 곡률을 갖는 곡관이 존재하는 것으로 판단하도록 형성되는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 제어모듈은 촬영 지점의 GPS 데이터, 파이프의 심도 데이터와 곡관의 곡률 데이터를 이용해 3차원 파이프라인 전자지도를 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 전자지도 구축 방법 따르면 시공 중 파이프 사진을 찍는 것만으로 지하에 매설된 파이프 라인의 위치정보값, 연결부 위치정보, 설치 파이프 길이, 시공량 등의 시공 데이터를 수집하여 실시간 3차원 전자지도를 생성할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 시공정보수집기는 이미지 프로세싱 기술과 빅데이터를 활용하여 파이프 사진으로부터 파이프 매설심도를 추출할 수 있다.

아울러, 본 발명의 일 실시예에 따른 시공정보수집기는 파이프 이미지로부터 곡관에 대한 정보를 추출하여 보다 정확한 파이프 라인 시공 정보를 획득할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시공정보수집기의 사용 방법을 도시한 개념도.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 구축된 3차원 전자지도를 도시한 개념도.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 파이프 이미지를 추출하는 과정을 설명하는 개념도.

도 4는 도 3에서 추출된 파이프 이미지의 특징값을 추출하는 단계를 설명하는 개념도.

도 5는 파이프 이미지에 대한 머신러닝을 통해 파이프 심도를 계산하는 과정을 설명하기 위한 개념도.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 곡관의 정보를 추출하는 방법을 설명하기 위한 개념도.

이하, 본 발명에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다.

본 명세서에서는 서로 다른 실시예라도 동일·유사한 구성에 대해서는 동일·유사한 참조 번호를 부여하고, 그 설명은 처음 설명으로 갈음한다. 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 또한, 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함 만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시공정보수집기의 사용 방법을 도시한 개념도이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템은 시공정보수집기에 장착되어 하부를 향해 배치되어 사진을 촬영할 수 있도록 배치되는 촬영모듈과, 상기 촬영모듈에서 촬영된 파이프의 촬영이미지를 전송 받아 파이프 두께를 추출해 내는 제어모듈과, 파이프 라인 두께 정보를 이용해 해당 파이프의 심도 데이터를 추출해 내는 머신러닝 모듈을 포함할 수 있다.

제어모듈과 머신러닝 모듈의 기능은 서버가 수행할 수 있으며, 시공정보수집기에 해당 모듈이 장착될 수도 있다.

도 1을 참조하면, 시공정보수집기는 몸체부와, 상기 몸체부로부터 돌출되는 막대 형태를 이루는 연장부를 포함한다. 몸체부는 지면을 지지하여 장치가 지면에 흔들리지 않게 세워질 수 있게 하는 기저부를 포함할 수 있다.

도 1에 도시된 바에 따르면 몸체부와 기저부가 서로 구분되어 있지만 이는 일 실시예에 불과할 뿐 몸체부와 기저부가 구분되지 않고 몸체부의 하단이 기저부로 활용되는 것도 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 기저부는 장치가 촬영 중 쓰러지거나 흔들리지 않도록 넓은 판 형태의 바닥면을 구비하며 장치의 무게 중심이 아래쪽으로 형성되도록 무거운 재질로 형성될 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면 기저부는 삼각대 등의 형상으로 이루어질 수 있다.

몸체부에는 메인보드를 포함하는 제어모듈, 통신모듈, 센싱모듈 등이 포함될 수 있으며, 장치 구동 전력을 공급하기 위한 배터리가 장착될 수 있다..

제어모듈은 촬영된 파이프 사진으로부터 파이프 이미지를 추출하고, 파이프 이미지의 특징값을 추출하며, 해당 특징값을 가지고 머신러닝을 수행해 파이프의 심도를 측정할 수 있도록 형성된다. 통신모듈은 GPS모듈, 근거리 통신 모듈, 무선통신모듈 등을 포함할 수 있다.

통신모듈은 파이프 사진을 촬영할 때 해당 파이프의 위치 정보를 확인하여 제어모듈로 전달한다.

통신모듈은 제어모듈에서 처리된 데이터를 서버 또는 사용자단말기로 전송할 수 있다.

센싱모듈은 수준계, 자이로미터, 각도센서 등을 포함할 수 있다.

센싱모듈은 시공정보수집기가 정보를 수집할 때의 상태를 감지할 수 있다. 예를 들어, 지면이 기울어진 경우 파이프가 기울어져 카메라모듈을 통한 정확한 심도 데이터를 확보하는 것이 어려울 수 있다. 이러한 경우 센싱모듈의 센싱 정보를 이용해 지면과 수직 거리 및 파이프 기울기를 파악하여 파이프의 심도를 정확히 보정할 수 있다.

연장부는 상기 몸체부로부터 일방향으로 연장할 수 있도록 형성된다.

시공너비가 넓은 경우 연장부의 연장 길이를 길게 하여 카메라가 파이프 최상단(중앙부)에 위치할 수 있게 한다.

연장부의 일단에는 하부를 향해 배치되는 카메라모듈이 장착될 수 있다.카메라모듈은 지하에 매설된 파이프를 촬영하여 촬영 이미지를 제어모듈로 전송한다.

연장부에는 GPS 안테나(131)가 장착되어 촬영 위치의 정확한 좌표를 측정하는 것이 가능하다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 GPS 안테나(131)는 상기 카메라모듈과 중첩되도록 배치될 수 있다.

카메라모듈과 인접하여 라이다(LiDAR, Light detection and ranging) 또는 레이다(Ladar, Laser detection and ranging) 모듈이 장착될 수 있다.

라이다 또는 레이다 모듈은 파이프의 중심부가 카메라모듈에 위치하였는지 확인할 수 있으며, 카메라모듈을 이용한 파이프 위치 정보를 보완하는 역할을 할 수 있다.

예를 들어, 땅을 파고 파이프를 묻는 경우에는 카메라모듈을 이용한 심도 측정 데이터를 이용해 전자지도를 구축하는 것이 가능하지만, 경우에 따라서는 지상에 파이프를 배치한 후 그 위에 흙을 덮어서 시공할 수도 있다. 이러한 경우 제어모듈은 GPS 모듈을 통한 현재 위치 좌표 정보와, 라이다 또는 레이다 모듈을 통한 장치와의 거리 정보 등을 활용하여 전자지도 구축 데이터를 생성할 수 있다.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따르면 전자지도 구축 시스템은 카메라모듈을 통한 파이프의 심도 데이터와, GPS 위치 정보 데이터, 라이다 또는 레이다를 통한 위치 정보 데이터를 조합하여 파이프의 위치 정보를 보정하고 전자지도에 반영하는 것이 가능하다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 구축된 3차원 전자지도를 도시한 개념도이다.

도 2를 참고하면, 사용자가 시공정보수집기를 사용하여 파이프를 촬영하면 시공정보수집기는 파이프 이미지 및 특징값을 추출하여 지하에 매설된 파이프 정보를 반영한 3차원 파이프라인 전자지도를 생성한다.

3차원 파이프라인 전자지도를 작성하는 방법에 대해서는 아래에서 도 3 내지 도 6을 참조하여 자세히 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 파이프 이미지를 추출하는 과정을 설명하는 개념도이다.

도 3의 (a)는 카메라모듈이 촬영한 지하에 매설된 파이프 사진의 이미지(이하 '촬영이미지'라 함)를 나타낸 것이다. 도 3의 (a)를 참조하면 촬영이미지는 파이프뿐 아니라 파이프 주변에 부속물이나 지면의 이미지를 포함한다. 본 발명에서는 보다 정확한 파이프 정보를 추출하기 위해 캐니에지추출 기술과 호프변환 기술을 적용한다.

도 3의 (b)는 촬영이미지로부터 최적화된 이미지를 이진화 하여 파이프 이미지를 보정하는 방식을 나타내고 있다.

본 발명에서는 최적화된 이미지를 이진화하여 라인을 보정 및 검출한다. 여기서, 이진화를 보정한 후 보정한 이미지에서 윤곽 라인을 제외한 잡음 데이터를 제거할 수 있다. 잡음 데이터를 제거함으로써 라인을 명확히 하게 되고, 잡음 데이터가 라인 데이터로 간주되는 것을 막을 수 있는 효과가 있다.

이어서, 검출된 라인 데이터 중 손상된 부분을 복구한다. 측정 모듈에 의해 빛의 반사로 라인의 형태가 완전하지 않거나 부분적으로 희미한 경우에 라인을 측정할 수 없으므로 라인을 복원하는 작업을 수행해야 한다.

여기서, 손상된 라인을 복구하는 방법은 라인의 에지에 해당하는 윤곽을 검출하여 일정 길이의 성분으로 변환시켜 라인의 윤곽을 검출한다.

이때, 라인의 윤곽은 이진화된 이미지를 입력 받아 검출한다. 이때, 여기서, 이진화된 이미지의 라인 영역에 캐니 에지 검출(canny edge detector)을 적용하여 라인의 윤곽을 검출한다.

상기 캐니 에지 검출은 가우시안 필터를 이미지에 마스킹 방식으로 적용하 노이즈를 제거하고, 필터값에 따라 에지를 강조할 수 있다. 이후, 이미지의 수평 및 수직 방향을 미분 계산하여 이미지에서 가로 및 세로로 밝기 값이 변하는 정도를 계산한다. 이때, 변화가 심한 부분을 에지라고 한다.

여기서, 에지에 해당하는 점들이 보통 이미지에서 선의 형태를 띠는 부분에 집중되서 나타나므로 에지에 해당하는 점들이 방향성을 가지고 있어, 에지의 세기 및 방향을 분석한다.

상기에서 에지의 세기 및 방향을 분석한 후 최대값이 아닌 약한 에지를 제거하고, 특정값을 기준으로 흑백으로 변환시켜 에지를 검출한다.

이렇게 검출된 에지를 포인트 형태의 구조인 윤곽(Contour)으로 변환하여 생성된 윤곽 정보를 이용하여 내부를 채워 도 3의 (b)와 같이 나타낼 수 있다.

도 3의 (c)는 이진화된 파이프 이미지를 촬영이미지로부터 호프 변환을 통해 파이프의 직선 라인을 추출하는 방법을 나타내고 있다.

호프 변환(Hough Transform)은 이진 영상에서 직선을 찾기 위해 사용하는 방법이다. 이진 영상 상의 한 점(x,y)은 이 점을 지나는 모든 직선의 파라미터 (Parameter)인 (θ,d)로 변환된다. 이진 영상 상의 모든 점들을 이와 같은 방법으로 변환하고 직선 파라미터들을 축으로 하는 호프 공간에 누적하면, 이진 영상 상의 한 직선은 호프 공간 상에 하나의 피크를 형성한다.

따라서, 호프 공간 상에서 피크 검출(Peak Detection)을 수행함으로써, 이진 영상 상의 직선을 인식할 수 있다.

호프 변환은 직선의 기울기 각도 θ와 ρ를 축으로 사용하여 cosθ·x+sinθ·y=ρ 라는 수학식을 사용하지만, 본 발명에서는 일정한 거리만큼 떨어져 평행한 두 선분의 특성이 잘 나타나도록 θ와 d를 축으로 사용할 수도 있다.

도 3의 (d)는 호프 변환을 통해 얻어낸 직선 이미지를 촬영이미지에 적용한 결과를 나타낸 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 제어모듈은 호프 변환을 통해 얻어낸 직선 이미지(이하 '파이프 이미지'라 함)를 촬영이미지에 중첩시킨 후 사용자가 이를 확인할 수 있도록 디스플레이 할 수 있다.

사용자는 디스플레이된 파이프 이미지를 확인하여 장치를 통해 정확한 측정이 이루어지는지 확인할 수 있다.

도 4는 도 3에서 추출된 파이프 이미지의 특징값을 추출하는 단계를 설명하는 개념도이다.

도 4를 참조하면, 제어모듈은 파이프 이미지에서 경계선의 두 좌표값 (x1,y1),(x2,y2)을 추출해 낸다.

제어모듈은 추출해 낸 좌표값을 이용해 파이프 이미지 상 파이프의 너비(AB)를 계산해 낸다. 파이프의 너비(AB)는 도 4에 도시된 수식에 따라 간단히 계산될 수 있다.

여기서 추출해낸 파이프의 너비에는 심도값이 반영되지 않았기 때문에 이하에서는 심도에 따른 파이프 이미지 상 파이프 두께의 관계를 반영하는 방법을 설명한다.

도 5는 파이프 이미지에 대한 머신러닝을 통해 파이프 심도를 계산하는 과정을 설명하기 위한 개념도이다.

도 5를 참조하면, 제어모듈은 머신러닝을 통해 파이프 이미지의 심도값을 계산해 낸다. 즉, 본 발명에서는 파이프 이미지의 두께 정보를 추출해 낸 후 머신러닝에 의해 심도 데이터를 찾아낸다.

보다 구체적으로, 촬영모듈은 지표면에서 일정 거리 떨어져서 고정되어 있기 때문에 동일한 심도에 배치된 파이프는 동일한 두께를 나타낸다.

하지만 심도가 달라지는 경우 도 5에 도시된 것과 같이 파이프 이미지의 두께가 달라지게 된다.

파이프 이미지의 두께가 작아질수록 파이프의 심도가 깊어지는 것이기 때문에 심도에 따른 두께 변화율을 계산할 수 있다면 사진 이미지를 이용해서 파이프의 심도를 확인할 수 있다.

제어모듈은 머신러닝을 통해 상기 심도에 따른 두께 변화율을 계산해 낸다.

머신러닝을 통한 두께 변화율 계산을 위해 특정 심도에서의 파이프 라인 두께 정보가 데이터베이스에 기입력되어 있을 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 곡관의 정보를 추출하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.

도 6을 참조하면, 시공정보수집기는 파이프 이미지를 통해 곡관 존재여부를 확인할 수 있다.

도시된 바와 같이 촬영모듈이 파이프를 촬영하면 제어모듈은 캐니에지 검출 및 호프 변환을 통해 윤곽 직선 라인을 검출하고 검출한 직선이 도 6의 (c)에 도시된 바와 같이 절곡된 형태로 나타나는 경우 제어모듈은 절곡된 곡선을 도 6의 (d)에 도시된 바와 같이 일정 각도를 갖고 서로 교차하는 두 직선으로 변환하여 곡관의 곡률을 계산한다.

제어모듈은 도 5와 도 6에서 추출된 파이프의 심도 데이터와, 곡률 데이터, 그리고 측정위치에서의 GPS 값을 반영하여 3차원 파이프라인 전자지도를 생성시킨다(도 2 참조).

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 시스템은 직선관과 곡관의 정보를 가지고 시공이 설계도에 맞게 이루어졌는지를 검토하는 것이 가능하다.

구체적으로, 시스템은 상기에서 설명한 방식에 따라 파이프의 길이와 심도, 기울기, 곡관의 굽은 각도 등의 데이터를 수집할 수 있다. 시스템은 이러한 정보를 가지고 설계도에 따른 파이프 시점과 종점의 위치를 추정할 수 있다.

예를 들어, 시스템은 제1 촬영 지점의 파이프에 연결되는 파이프들의 정보를 토대로 제2 촬영 지점의 파이프의 위치 및 방향 데이터를 추정하고, 제2 촬영 지점에서 촬영한 파이프의 위치 및 방향 데이터가 상기 추정된 데이터와 일치하는지 여부를 확인하여 시공오차가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

파이프의 최종 위치에서 측정된 파이프의 위치값과 각도값이 추정된 값과 다를 경우 시스템은 이러한 오차에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 시스템은 측정 정보를 가지고 자동으로 전자장부를 작성할 수 있다.

예를 들어, 시스템은 사용자가 입력한 파이프의 종류와 비용 정보를 가지고 자동으로 아래 표와 같이 전자장부를 제작할 수 있다. 보다 구체적으로, 시스템은 상기에서 설명한 방식에 따라 파이프의 길이와 심도, 기울기, 곡관의 굽은 각도 등의 데이터를 수집할 수 있으며, 파이프 종류에 따른 비용 정보를 상기 수집된 데이터에 반영하여 현재까지 사용된 비용과 총 예산 중 남은 비용, 진행된 작업량 등을 계산할 수 있다.

상기와 같은 방식으로 시스템은 일별 전자장부(표 1)와, 월별 전자장부(표 2)를 자동으로 작성하는 것이 가능하다.

관 정보
정보	파이프 ID	관 종류	관 형태	길이	심도	위치정보
내용	식별자	주철관, PE 등	직관, 공관	관 길이	관 매설 깊이	위도, 경도
예	001	주철관	직관	6 m	5 m	37.1, 127.1
연결부 정보
정보	이전 파이프ID	다음파이프 ID	관 각도	파이프 및 곡관 이미지
작업량(파이프 수)
정보	진행된 작업량			계획된 작업량
비용추정
정보	현재 사용된 비용		계획된 비용		설계변경 내용

정보	일시	매설 파이프수	진행된 작업량	계획된 작업량	사용된 비용	총 비용	설계변경 내용	비용 사유
예	2018.12.	10개	1.3%	1%	100만원	1억원	곡관변경	연결부추가

상기에서 살펴본 본 발명의 실시예에 따르면 시공 중 파이프 사진을 찍는 것만으로 지하에 매설된 파이프 라인의 위치정보값, 연결부 위치정보, 설치 파이프 길이, 시공량 등의 시공 데이터를 수집하여 실시간 3차원 전자지도를 생성할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 시공정보수집기는 이미지 프로세싱 기술과 빅데이터를 활용하여 파이프 사진으로부터 파이프 매설 심도를 추출할 수 있다. 아울러, 파이프 이미지로부터 곡관에 대한 정보를 추출하여 보다 정확한 파이프 라인 시공 정보를 획득할 수 있다.

이상에서 설명한 3차원 파이프라인 전자지도 구축 방법 및 시스템은 위에서 설명된 실시예들의 구성과 방법에 한정되는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

Claims (10)

1. 하부를 향해 배치되어 사진을 촬영할 수 있도록 배치되는 촬영모듈;

   상기 촬영모듈에서 촬영된 파이프의 촬영이미지로부터 파이프 두께를 추출해 내는 제어모듈; 및

   파이프 라인 두께 정보를 이용해 해당 파이프의 심도 데이터를 추출해 내는 머신러닝 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템.
2. 제1항에 있어서,

   상기 제어모듈은,

   캐니에지추출 방식을 이용해 촬영 이미지로부터 최적화된 이미지를 이진화 하는 것을 특징으로 하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템.
3. 제2항에 있어서,

   상기 제어모듈은,

   호프 변환을 이용해 상기 최적화된 이진화 이미지에서 직선 데이터를 추출해 내는 것을 특징으로 하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템.
4. 제3항에 있어서,

   상기 제어모듈은,

   상기 추출한 상기 직선 데이터가 절곡된 직선인 경우 상기 절곡된 직선을 서로 교차하는 두 개의 직선으로 변환하여 두 직선의 교차 각도를 계산하는 것을 특징으로 하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템.
5. 제4항에 있어서,

   상기 제어모듈은,

   촬영 지점에서 절곡된 직선 데이터가 발생하는 경우 해당 지점에 상기 계산된 교차 각도를 이용해 곡률을 갖는 곡관이 존재하는 것으로 판단하도록 형성되는 것을 특징으로 하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템.
6. 제5항에 있어서,

   상기 제어모듈은,

   촬영 지점의 GPS 데이터, 파이프의 심도 데이터와 곡관의 곡률 데이터를 이용해 3차원 파이프라인 전자지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템.
7. 제6항에 있어서,

   상기 제어모듈은,

   두 촬영지점에서의 파이프 정보를 토대로 시공이 제대로 이루어졌는지 판단하는 것을 특징으로 하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템.
8. 제7항에 있어서,

   상기 제어모듈은,

   제1 촬영 지점의 파이프에 연결되는 파이프들의 위치 정보 및 각도 정보를 토대로 제2 촬영 지점의 파이프의 위치 및 방향 데이터를 추정하고,

   제2 촬영 지점에서 촬영한 파이프의 위치 정보 및 각도 정보가 상기 추정된 정보들과 일치하는지 여부를 확인하여 시공오차가 존재하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템.
9. 제6항에 있어서,

   상기 제어모듈은,

   촬영이미지들에 근거하여 전자장부를 작성하는 것을 특징으로 하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템.
10. 제9항에 있어서,

    상기 전자장부는,

    상기 심도 데이터와 곡관의 존재 여부에 근거하여 추정된 현재까지 사용된 비용 정보가 포함되는 것을 특징으로 하는 3차원 파이프라인 전자지도 구축 시스템.

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