요약
최근 영상 기반 구조물 건전성 모니터링 시스템은 센서 설치 없이 영상 데이터를 통해 대형 구조물의 변위를 정확하게 파악할 수 있어 많은 관심을 받고 있습니다. 딥러닝 기반 광학 흐름 예측 모델을 활용하여, 구조물의 손상 및 변화를 실시간으로 감지하여 경제성과 정확도를 크게 향상시킵니다. 기존의 센서 기반 시스템 대비 설치와 유지보수 비용이 적어 경제적으로 효율적입니다. 특히, GIS와의 연동을 통해 변위 분석의 정확도를 높이며, 이러한 혁신적 접근은 대형 인프라의 안전성을 강화하고 사회적 비용을 절감하는 데 기여합니다. 이로써 공공 안전 관리에 새로운 패러다임을 제시할 수 있습니다.
기본 정보
•
특허명: 구조물 건전성 경보 시스템 및 이를 이용한 경보 방법
•
발명자: 허종완 교수
•
출원번호: 10-2021-0102045
•
등록번호: 10-2600548
상세 정보
배경 기술
배경 설명
•
구조물은 시간이 흐르면서 노후화될 수 있으며, 다양한 외부 요인으로 인해 손상이 발생할 수 있음. 교량, 댐 등의 대형 구조물은 운영 하중, 충격, 지진 등에 지속적으로 노출되며 안전성이 매우 중요함.
•
구조물의 노화는 예상 사용 기간보다 수명을 단축시킬 수 있으며, 이는 큰 경제적 손실을 초래할 수 있음. 따라서 구조물의 장기적인 안전성을 확보하는 것이 중요함.
•
구조 건전성 모니터링 시스템은 구조의 이상 징후를 조기에 발견하고 대처할 수 있는 비파괴 검사 방법을 제공함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있음.
기존 기술의 문제점
•
기존의 센서 기반 구조물 건전성 모니터링 시스템은 많은 센서 설치 및 유지보수 비용이 소요됨. 대형 구조물에서는 이러한 부담이 더욱 커지며, 관리 및 운영에 어려움이 발생함.
•
딥러닝 기반의 최신 기술은 센서 설치 없이 영상만으로 구조물의 건전성을 측정할 수 있으나, 데이터 관리와 분석에서 어려움이 따름. 이로 인해 보다 효과적인 관리 전략 필요함.
•
영상 기반 모니터링 시스템은 유지비 절감에 기여하면서도 구조물의 상태를 실시간으로 정확히 모니터링할 수 있는 방법을 제시함.
기술의 필요성
•
영상 기반의 구조물 건전성 평가 시스템은 손상의 조기 경보를 통해 사고를 예방할 수 있어 사회적 안전을 증진함. 이는 공공 안전에 필수적임.
•
영상 데이터를 활용한 시스템은 기존의 센서 기반 시스템보다 경제적으로 효율적이며, 대규모 인프라의 안전 관리에 혁신적인 역할을 할 수 있음.
•
지리정보시스템(GIS)과의 연동을 통해 변위 분석의 정확도를 높이고, 구조물의 안전성을 한층 더 강화할 수 있음.
구현 방법
기술의 원리
•
구조물 건전성 모니터링 시스템은 구조물의 상태를 실시간으로 감지하여 안전하게 유지하기 위한 혁신적인 솔루션임. 이 시스템은 대형 구조물의 노후화 및 손상 문제를 해결하기 위해 비파괴 검사 방식으로 설계됨. 영상 기반의 모니터링을 통해 구조물의 변위를 추적하고, 인공지능 모델을 활용하여 구조물의 건전성을 평가함
•
시스템의 핵심 메커니즘은 딥러닝을 활용한 광학 흐름 예측 모델로, 유효한 이미지 프레임을 기반으로 변화하는 구조물의 변위를 실시간으로 예측함. 이를 통해 구조물의 이상 징후를 조기에 발견하고 변위 상태를 경고하여 빠른 대응이 가능하도록 설계됨
•
광학 흐름 예측 모델은 촬영 장치로부터 전달된 영상을 분석하여 구조물의 상태를 판단함. 이 시스템은 QGIS와 같은 지리정보 시스템과 연동되어 변위 발생 지역과 환경적 요소를 종합적으로 고려한 정확한 건전성 평가를 수행함
구체적인 구현 방법
•
시스템의 주요 구성 요소에는 구조물을 실시간으로 촬영하는 장치, 서버, 광학 흐름 예측 모델 등이 포함됨. 촬영 장치는 CCTV와 같은 장비로 구성되어 다양한 각도에서 영상을 획득하고, 서버로 전송하여 저장함. 서버는 수신된 영상을 인공지능 모델로 분석하여 유효 프레임을 추출함
•
유효 프레임 내의 광학 흐름을 추정하여 구조물의 변위 상태를 실시간으로 평가함. 평가 결과는 단말기로 전송되어 모니터링 담당자가 즉시 조치를 취할 수 있도록 경고를 발송함. 이는 CNN, FlowNet 같은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 정밀한 데이터를 처리하여 예측에 기여함
•
변위 분석 정보를 QGIS에 통합함으로써 지리적 요소를 고려한 정확한 분석을 지원함. 촬영된 데이터는 고급 AI 모델을 통해 정제되어 정확도가 높아지며, 변수와 패턴을 식별하여 구조물의 건전성 상태를 예측하고, 필요한 경우 경보를 발송함
기술의 장점
•
이 시스템은 센서 설치 없이 영상 기반으로 작동하므로 설치와 유지보수에 소요되는 비용 및 시간을 절약할 수 있음. 이를 통해 경제적 손실을 줄이고, 안전성을 높임
•
영상 기반 모니터링의 도입으로 구조물의 상태 변화를 실시간으로 감지하여, 관리자가 구조물의 안정성을 신속히 모니터링할 수 있도록 함. 이는 구조물의 오래된 상태를 조기에 발견하고 필요한 유지보수를 가능하게 하는 이점이 있음
•
딥러닝 기반의 광학 흐름 예측 모델은 변위 감지의 정확도와 경제성을 크게 향상시킴. 기존의 비효율적인 방법 대비, 신속하고 정확한 구조물의 이상 상태를 식별하여 안전성을 실질적으로 높이는 데 기여할 수 있음
실험 및 결과
실험의 목적
•
이 실험의 주요 목적은 딥러닝 기반의 광학 흐름 예측 모델을 통해 건축 구조물의 건전성을 실시간으로 평가하는 시스템을 개발하는 것임. 이 시스템은 실제 장비를 설치하지 않고도 영상 데이터로 구조물 상태를 분석할 수 있어 비용과 시간을 절감할 수 있음.
•
구조물 건전성 모니터링 시스템은 건축물의 노후화로 인한 안전 문제를 해결하기 위해 개발된 영상 기반 모니터링 접근법을 사용하여 구조물의 상태를 진단함. 이 방법론은 기존의 센서 기반 시스템 대비 설치 및 유지 비용을 절감하고, 정확한 상태 진단을 제공함.
실험 방법 및 과정
•
실험에서는 딥러닝 알고리즘을 활용해 광학 흐름 예측 모델을 개발하고 이를 통해 대형 구조물의 손상 여부와 정도를 실시간으로 평가할 수 있도록 함. 영상 데이터를 사용하는 이 모델은 촬영된 3차원 구조물 이미지를 2차원으로 보정하여 분석함.
•
실험 과정에서 광학 흐름을 측정할 때, CNN, FlowNet 등의 딥러닝 모델과 웨이블릿 필터를 사용하여 데이터 효율을 높임. 변위가 발생한 이미지를 분석하여 구조물의 변화를 실시간으로 예측하고, 손상 여부를 정확하게 평가함.
•
실험에는 다량의 학습 데이터를 통해 광학 흐름이 예측되며, 이는 촬영된 영상에서 유효 프레임을 추정함으로써 구조물의 실제 상태를 분석하는 데 기여함. 변위 상태는 이를 통해 정밀하게 예측됨.
실험 결과
•
실험 결과, 광학 흐름 예측 모델은 기존 센서 기반의 방법에 비해 더 높은 정확도와 경제성을 보임. 이미지 프레임을 통해 구조물 손상 여부를 효과적으로 감지할 수 있었으며, 노출된 위험을 사전에 경고하여 안전도를 높임.
•
가우시안 필터를 사용하여 이미지 내 노이즈를 감소시키고 변위 측정을 정확하게 향상시킴. 이로 인해 구조물의 안전 관리와 관련된 경제적·사회적 비용 절감이 기대됨.
•
광학 흐름 예측의 경제성과 실시간 모니터링 능력은 향후 대규모 인프라의 안전 관리에 혁신적인 변화를 가져다줄 가능성을 시사함.
활용 방안 및 기대효과
활용 방안
•
구조물 건전성 모니터링 시스템은 주로 교량, 대형 건물, 댐 등과 같은 대형 구조물에서 실시간 감지 방식으로 활용될 수 있음. 이러한 시스템은 방대한 구조물의 노후화와 손상을 영상 기반으로 실시간 감지하여, 조기에 경보를 발송하도록 하여 안전성을 유지할 수 있음.
•
딥러닝 기반 광학 흐름 예측 모델의 사용은 기존의 다량의 센서 설치 없이도 구조물의 상태를 평가할 수 있는 혁신적인 방법이며, 이로 인해 설치비용과 유지보수 부담이 크게 줄어듦. 이는 경제적 효용성을 높이고, 광범위한 적용을 가능하게 함.
•
지리정보시스템(GIS)과 연동하여 구조물의 변위 발생 지역을 모니터링하며, 변위 예측의 정확성을 높임. 이는 구조물의 지리적 특성을 고려한 상태 평가를 통해 보다 정교한 모니터링을 제공할 수 있음.
기대효과
•
본 시스템은 대형 구조물의 안전 문제를 해결하는 데 핵심적으로 작용하며, 공공 안전 증진에 기여할 수 있음. 실시간 모니터링을 통해 손상 발생시 즉각적으로 인식하고 대응함으로써 사고 예방에 효과적임.
•
딥러닝 기술을 통한 구조물 건전성 모니터링은 경제적과 정확성 면에서 기존의 센서 기반 모니터링을 초월함. 실험 결과, 광학 흐름 예측 모델을 통해 구조물의 상태를 보다 경제적이면서도 높은 정확도로 감지할 수 있었음.
•
구조물의 실시간 감지는 사회적 및 경제적 비용 절감과 높은 공공 안전성을 보장함으로써 인프라 관리에 새로운 패러다임을 제시할 수 있음. 이는 대규모 구조물의 안전 관리에서 혁신적인 변화를 가져올 가능성을 보여줌.
시장 동향
구조물 건전성 모니터링 시장 규모
•
구조물 건전성 모니터링(SHM) 시장은 스마트 센서를 활용하여 구조물의 상태를 모니터링하고 진단하는 기술로 발전하고 있으며, 교량, 건물 등의 대형 토목 구조물에서 안전성을 높이는 데 필수적으로 활용되고 있음. 이 기술은 글로벌 인프라 안전 및 보수 비용 절감에도 기여하고 있음.[웹 출처]
•
구조물 건전성 모니터링 시장은 스마트 인프라 및 사물인터넷의 확대와 함께 성장하고 있으며, 특히 아시아 지역에서는 대규모 인프라 개발이 활발하여 높은 성장률을 보일 것으로 예상됨.[웹 출처]
구조물 건전성 모니터링 시스템의 응용 분야
•
구조물 건전성 모니터링 시스템은 교량의 장기적인 진동 모니터링에 주로 활용되며, 초고층 건물에서는 강한 바람 및 지진 등 외부 요인에 대해 구조적 안전성을 평가하는 데 사용됨.[웹 출처]
•
구조물 건전성 모니터링은 광학 흐름 분석 기술을 기반으로 하여 철도 안전 시스템에서 열차 접근 검출을 가능하게 하며, 이는 AI 기반 영상 분석과 결합하여 철도 사고를 예방하는 데 기여할 수 있음.[웹 출처]
대표도면
인천대학교 산학협력단
(21999) 인천광역시 연수구 갯벌로 27(송도동) INU이노베이션센터 202호
본 메일은 마케팅 활용 동의서에 동의하신 회원님께 전송된 것입니다.
COPYRIGHT (c) 2023 Incheon National University. ALL RIGHT RESERVED.