KR101772916B1 - 촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 방법 및 시스템에 있어서, 특히 터널을 실시간 촬영하면서 획득된 영상정보를 기반으로 터널 균열을 파악하되 CNN 기법을 적용하여 보다 신속하고 정확하게 터널 표면의 균열을 검출하도록 하는 것을 특징으로 하는 촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 방법 및 시스템에 관한 것으로,
터널 내부의 콘크리트 표면을 촬영하는 단계와; 촬영된 영상을 분석하여 균열을 파악하고 디스플레이장치를 통해 분석된 자료를 출력하는 단계를 포함하여 이루어지되; 콘크리트 표면을 촬영한 정지영상 또는 동영상 이미지와 객체인식을 위한 인공지능 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망(CNN)기법을 이용하여 콘크리트 표면에 발생한 균열을 검출하는 것이 특징이다.

Description

촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 방법 및 시스템{Device for measuring crack width of concretestructure}

본 발명은 촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특히 터널을 실시간 촬영하면서 획득된 영상정보를 기반으로 터널 균열을 파악하되 CNN 기법을 적용하여 보다 신속하고 정확하게 터널 표면의 균열을 검출하도록 하는 것을 특징으로 하는 촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 방법 및 시스템에 관한 것이다.

현재 우리나라는 세계 5번째 고속 철도 시대를 도약하며 전반적인 사회기반시설물들이 증가하면서 유지관리에 대한 관심이 점점 고조되고 있는 추세이다. 특히 전 국토의 70%정도가 산악지대로 최적의 선형조건을 고려한 설계의 불가피성과 맞물려 대단면 장대터널의 수량은 급격하게 증가하고 있으며 예방차원 유지관리에 대한 관심도 상대적으로 증가되고 있는 실정이다.

현재의 유지관리는 시설물 안전관리에 관한 특별법에 정한 주기나 수준에 의해 점검 및 진단을 하며 이러한 과정에서 가장 중요한 기본조사인 외관조사는 육안에 의존하여 수행되고 있는 실정이다.

그러나 육안에 의한 조사는 점검자 주관에 의존하기 때문에 누락이나 오류로 인해 자칫 대형사고로 이어질 수 있으며 정밀하고 객관적인 점검결과가 필요한 실정이다.

특히, 터널에 있어 균열의 진행성은 그 무엇보다도 중요한 사항으로 기존의 육안조사 결과로는 그 경향을 파악 하는 것이 어렵다.

이러한 문제를 해결하기 위해 터널 내부면의 외관을 촬영하여 터널에 발생한 이상을 계측하는 장치가 개발되었으나, 종래의 장치는 촬영한 영상을 분석할 때 초기 공사도면과 촬영된 사진만을 비교하여 균열을 분석하여 다른 잘못된 분석결과가 도출되었다.

따라서 보다 정확하게 터널에 발생한 균열을 분석할 수 있는 터널 균열 검사 장치 및 검사 방법의 개발이 요구되고 있는 실정이다.

한편, 이를 해결하기 위한 종래기술로서 등록특허 제 10-1538763호에는 터널의 구조적인 균열, 백태, 누수및 외에 부대시설물의 조면, 전기 부착물 및 볼트 등 터널 내의 모든 구조물에 대해 검사가 가능한 터널 균열검사 장치 및 그 제어방법을 사용자에게 제공하는 기술개념이 제안되어 있는바, 도 1 및 도 2에 도시한 바와 같으며, 그 기술내용을 요약하면, 터널 내부면의 영상을 획득하는 복수의 카메라, 상기 영상을 획득하기 위해 상기 터널 내부면에 빛을 공급하는 조명등, 상기 터널 내부면에 레이저를 조사하여 상기 터널 내부면의 굴곡에 관한 제 1 정보를 획득하는 3D 레이저 스캐너, 상기 터널 내부면에 존재하는 균열을 분석하는 제어부, 상기 복수의 카메라, 상기 조명등, 상기 3D 레이저 스캐너 및 상기 제어부가 장착되는 몸체 및 상기 터널을 따라 상기 몸체를 이동시키는 이동수단을 포함하고, 상기 몸체는 상기 터널 내부면의 형태에 따라 결정된 부채꼴 기둥 형태이며, 상기 복수의 카메라는 상기 몸체의 곡면 중 적어도 일부에 종렬로 장착되고, 상기 제어부는, 상기 복수의 카메라 각각이 획득한 복수의 영상 각각을 종렬 및 횡렬로 이어 제 1 이미지를 생성하고, 상기 제 1 정보와 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 터널 내부면의 균열에 관한 제 2 정보를 생성할 수 있다.

그리고, 종래기술은 카메라의 촬영영상을 이용하여 터널내부의 균열을 보다 정확하게 파악할 수 있는 장점을 제공한다.

그러나, 기존의 방법들은 획득된 영상의 명암을 기반으로 엣지를 추출하거나 원본과 블러된 영상의 차를 이용하는 방법이 대표적것으로서, 실제로 획득된 균열 영상은 많은 조건(조명의 밝기, 균열의 크기, 외부 잡음등)을 포함하고 있어 균열 검출에 많은 어려움을 주는 문제점이 있다.

즉, 기존의 방법들은 균열영상의 명도에 기반하여 검출된 특징들을 이용하여 균열 영역을 획득하였으나, 이러한 방법들은 입력 영상에서 배경과 균열의 밝기 차이가 크거나, 비교적 잡음이 적은 영상에 대해서는 좋은 결과를 보였지만 그렇지 않은 경우 비교적 좋지 못한 결과를 보인 것이다.

본 발명은 상기와 같은 문제를 해결코자 하는 것으로,

최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 터널에서 균열을 검출하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 수단으로,

본 발명은 터널 내부의 콘크리트 표면을 촬영하는 단계와; 촬영된 영상을 분석하여 균열을 파악하고 디스플레이장치를 통해 분석된 자료를 출력하는 단계를 포함하여 이루어지되; 콘크리트 표면을 촬영한 정지영상 또는 동영상 이미지와 객체인식을 위한 인공지능 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망(CNN)기법을 이용하여 콘크리트 표면에 발생한 균열을 검출하고, 상기 균열 검출 방법은 균열후보군을 최종균열과 노이즈(잡음)로 구분하기 위해, 균열의 특징 및 균열의 각 특징 간의 상관관계를 입력변수로 한 Feed Forward 신경망 기법을 활용한 후처리 과정을 포함하되, 상기 균열의 특징에는 균열의 명도, 원형도, 면적 대비 둘레(둘레/면적), 면적, 직경, 방향성 강도, 직진성, 두께가 포함되는 것이 특징이다.

삭제

또한, 상기 균열 검출 방법은 균열후보군을 최종균열과 노이즈(잡음)로 구분하기 위해, 균열의 특징 및 균열의 각 특징 간의 상관관계를 입력변수로 한 의사결정트리(Decision Tree) 기법을 활용한 후처리 과정을 포함하되, 상기 균열의 특징에는 균열의 명도, 원형도, 면적 대비 둘레(둘레/면적), 면적, 직경, 방향성 강도, 직진성, 두께가 포함하여 구성함이 특징이다.

또한, 콘크리트 균열 검출을 위해서 터널 내부를 촬영하는 카메라(10)와, 카메라에서 촬영된 영상을 합성곱 신경망(CNN)기법으로 처리하여 균열정보를 파악하는 제어부(20)와, 상기 제어부(20)에서 파악한 균열정보가 미리 입력된 균열상태를 초과한 것으로 판단되면 제어부의 제어신호에 따라 경보음을 출력하는 경보신호 자동 출력부(1000)를 포함하여 이루어지고; 상기 경보신호 자동 출력부(1000)는, 자체 전원에 의해서 전원신호를 인가시키는 전원부(1101)와; 제어부로부터 신호를 인가받아 전원 회로를 스위칭시키는 경보신호 출력부(1102)와; 상기 전원부가 온 되면 전기가 공급되어 승압된 교류 전류를 출력하는 발진 트랜스(1103)와; 상기 발진 트랜스(1103)의 출력단에 연결되어 전기적 공급에 의해서 온 되는 릴레이 작동용 스위칭부(1108)와; 상기 릴레이 작동용 스위칭부(1108)의 출력단에 설치되며 자기력을 발생시키는 릴레이 스위치(1107)와; 상기 릴레이 스위치(1107)에 의해서 철편이 당겨지면서 회로를 통전시키는 기능을 수행하는 제 1 회로 연결 스위치(sw1)와; 상기 릴레이 스위치(1107)에 의해서 철편이 당겨지면서 경보신호 출력 제어부(1140)에 전원이 공급되어 경보신호가 디스플레이 되도록 유도하는 경보신호 출력용 전원 스위치(sw2)와; 상기 제 1 회로 연결 스위치에 접점되어 전원 유지용 스위치부를 온 시키는 회로 작동용 철편(1131)과; 상기 회로 작동용 철편에 연동하여 동작하도록 설계되며 회로 작동용 철편이 온 되면 경보신호 출력 제어부에 전원을 연결하여 경보장치가 작동되도록 유도하는 경보신호 출력 제어부 전원 연결용 철편(1132)과; 상기 제 1 회로 연결 스위치와 베이스단이 연결되고 에미터단 및 콜렉터단이 발진 트랜스(1103) 및 릴레이 작동용 스위칭부(1108)에 연결되며, 릴레이 작동용 스위칭부(1108)의 작동으로 철편이 당겨지면서 폐회로를 형성하면서 스위칭이 온 되어 이후 릴레이 스위치(1107)가 작동한 것을 중단키고, 이때 강제로 제 1 회로 연결 스위치(sw1) 및 경보신호 출력용 전원 스위치(sw2)를 오프시키게 되면 폐회로가 깨지면서 스위칭이 오프되고 아울러 릴레이 작동용 스위칭부(1108)가 온 되어 릴레이 스위치가 온 됨으로서 제 1 회로 연결 스위치(sw1) 및 경보신호 출력용 전원 스위치(sw2)를 온시켜 계속적으로 경보신호가 출력되도록 유도하는 전원 유지용 스위칭부(1118)를 포함하여 구성함이 특징이다.

또한, 상기 경보신호 자동 출력부(1000)는, 상기 제 1 회로 연결 스위치와 회로 작동용 철편 사이에 설치되어 미작동시 제 1 회로 연결 스위치와 회로 작동용 철편이 항상 오프상태를 유지하도록 유도하는 탄발 스프링(1133)과; 상기 제 1 회로 연결 스위치의 일단에 설치되며 릴레이 스위치 작동시 회로 작동용 철편이 끌어당겨져 제 1 회로 연결 스위치가 스위칭되면 회로 작동용 철편을 부착시켜 릴레이 스위치의 작동이 멈추어도 전원 유지용 스위칭부의 온 상태를 지속시키는 영구자석(1134)과; 상기 회로작동용 철편과 경보신호 출력 제어부 전원 연결용 철편에 결합되며, 경보신호 작동을 중단시키기 위해 사용자가 조작하면 회로 작동용 철편과 경보신호 출력 제어부 전원 연결용 철편을 오프시켜 경보신호 디스플레이부의 동작을 중단시킴으로서 더이상 경보신호가 출력되지 않토록 유도하는 수동 작동 스위치(1135)를 더 포함하여 구성함이 특징이다.

상술한 바와 같이 본 발명은 터널에서의 균열 검출을 기존의 점검자가 직접 터널에서 육안검사를 하는 방법이 아닌 터널 라이닝을 촬영한 영상을 제안하는 방법을 이용하여 균열을 검출 할 수 있다. 따라서 기존의 문제점이었던 균열 판별의 객관성과 자원, 시간의 소모 등의 문제를 해결 할 수 있다.

도 1 및 도 2는 종래개술 개념도.
도 3은 CNN을 이용한 균열 검출 개념도.
도 4는 도 3의 요부 확대도.
도 5는 입력영상 실시예도.
도 6은 정답영상 실시예도.
도 7은 CNN을 이용하여 획득된 확률지도 실시예도.
도 8은 이진화 영상 실시예도.
도 9는 본 발명을 이용하여 잡음처리된 최종영상.
도 10은 본 발명의 회로구성 블록도.
도 11은 본 발명의 회로도.
도 12는 도 11의 요부 확대도.

이하 첨부된 도면과 설명을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 동작 원리를 상세히 설명한다. 다만, 하기에 도시되는 도면과 후술되는 설명은 본 발명의 특징을 효과적으로 설명하기 위한 여러 가지 방법 중에서 바람직한 실시 방법에 대한 것이며, 본 발명이 하기의 도면과 설명만으로 한정되는 것은 아니다.

또한, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 발명에서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

또한, 이하 실시되는 본 발명의 바람직한 실시예는 본 발명을 이루는 기술적 구성요소를 효율적으로 설명하기 위해 각각의 시스템 기능구성에 이미 구비되어 있거나, 또는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적으로 구비되는 시스템 기능구성은 가능한 생략하고, 본 발명을 위해 추가적으로 구비되어야 하는 기능구성을 위주로 설명한다.

만약 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 하기에 도시하지 않고 생략된 기능구성 중에서 종래에 이미 사용되고 있는 구성요소의 기능을 용이하게 이해할 수 있을 것이며, 또한 상기와 같이 생략된 구성요소와 본 발명을 위해 추가된 구성요소 사이의 관계도 명백하게 이해할 수 있을 것이다.

또한, 이하 실시예는 본 발명의 핵심적인 기술적 특징을 효율적으로 설명하기 위해 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 명백하게 이해할 수 있도록 용어를 적절하게 변형하여 사용할 것이나, 이에 의해 본 발명이 한정되는 것은 결코 아니다.

결과적으로, 본 발명의 기술적 사상은 청구범위에 의해 결정되며, 이하 실시예는 진보적인 본 발명의 기술적 사상을 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 효율적으로 설명하기 위한 하나의 수단일 뿐이다.

도 3은 CNN을 이용한 균열 검출 개념도.

도 4는 도 3의 요부 확대도.

도 5는 입력영상 실시예도.

도 6은 정답영상 실시예도.

도 7은 CNN을 이용하여 획득된 확률지도 실시예도.

도 8은 이진화 영상 실시예도.

도 9는 본 발명을 이용하여 잡음처리된 최종영상

도 10은 본 발명의 회로구성 블록도.

도 11은 본 발명의 회로도.

도 12는 도 11의 요부 확대도로서,

먼저, 도 5 내지 도 9는 CNN 기법을 이용하여 획득된 영상으로부터 균열영역을 검출하는 개념을 도시하고 있다.

즉, 본 발명은 터널 내부에서 획득된 영상을 이용하여 균열영역을 검출하기 위하여 CNN을 적용하였다. 이전의 균열 검출 방법은 점검자 개개인에 따라 균열 유무를 다르게 판단 할 수 있어 객관성을 보장하기 어렵거나, 영상의 대조비로 인하여 균열의 영역이 명확하지 않을 경우 비교적 좋은 결과를 획득할 수 없었다.

그러나 본 발명에 적용되는 CNN은 기존의 방법과 다르게 영상에서 추출한 특징벡터를 분류를 따로 수행할 필요가 없이 특징벡터의 추출과 분류를 통합적으로 수행 할 수 있다.

따라서 학습 데이터로부터 영상 내 균열의 특성을 자동으로 추출해 획득된 터널내 균열을 검출할 수 있도록, 딥 러닝 알고리즘 가운데 하나인 CNN을 활용해서 균열을 감지하는 방법을 제안하였다.

본 발명에서 제안하는 방법의 CNN 구조로는 컨볼루션 계층, 풀링 계층, 언풀링 계층, 디컨볼루션 계층으로 이루어져 있다. CNN은 입력 영상에 대하여 컨볼루션 계층과 풀링 계층을 번갈아 가면서 수행함으로써 영상으로부터 인식 대상의 특징을 추출하고 추출된 특징의 차원수를 줄여나가게 된다. 언풀링 계층은 풀링 계층에서 사라진 공간정보들의 문제를 해결하기 위하여 사용된다. 디컨볼루션 계층은 언풀링 계층을 거치면서 작아진 요소들을 학습된 필터를 이용하여 새로운 값을 생성하기 위하여 사용된다. 제안하는 방법에서 CNN의 구조는 128×128 픽셀의 입력 영상을 컨볼루션 계층과 풀링 계층을 거쳐 16×16 크기까지 특징의 차원을 줄이고 언풀링 계층과 디컨볼루션 계층을 통하여 128×128 크기의 확률 지도를 얻는다.

CNN의 학습 영상으로는 터널 내에서 획득된 영상을 점검자들이 직접 확인하여 태깅한 영상을 사용하였다. 학습에 사용되는 영상의 크기는 2880×2880이며 총 장수는 120장이다. 수동으로 태깅된 120장의 영상은 좌우, 상하로 반전시키고 ±20° 회전시켜 학습데이터의 양을 늘렸다. 회전된 영상은 슬라이딩 윈도우 방식으로 40픽셀씩 이동하며 CNN입력 크기에 맞추어 사용하였다.

입력받은 영상을 슬라이딩 윈도우 방식으로 겹치지 않게 128×128 크기로 잘라 학습된 CNN의 입력으로 넣어준다.

CNN의 출력 값은 균열에 대한 확률지도로 나타나는데 제안하는 방법에서는 비교적 낮은 값인 0.3으로 이진화한다.

이진화된 영상으로 균열 후보영역을 획득 할 수 있다. 획득된 균열 후보 영역은 균열 영역뿐 아니라 잡음도 포함하고 있는데, 잡음을 제거하기 위하여 제안하는 방법에서는 원형도(Circularity)와 균열 후보영역의 픽셀의 개수를 제안하여 잡음을 제거하였다.

참고로, 대용량의 사진을 충분한 처리하기 위해서는 영상처리 알고리즘의 최적화와 고속화 병렬처리 기법 등을 고려할 수 있다. 최근 주목받고 있는 딥러닝 학습 알고리즘은 가장 많이 사용되고 있는 학습 알고리즘인 인공신경망의 일종이다. 인공신경망을 포함한 학습 알고리즘들의 성능은 데이터베이스의 품질에 크게 좌우된다. 이러한 데이터베이스의 품질은 충분한 데이터 량과 정확한 레이블링(labeling) 작업을 통해 보장할 수 있다. 기존의 많은 연구들이 정지 또는 저속 주행 환경에서 촬영된 사진으로 균열 검출을 수행하였으나, 본 발명에서는 종래 기술에서보다 더 고속 주행 환경에서 균열을 정확하게 하는 것을 목표로 한다.

터널과 같은 대형의 구조물에서 주행하며 획득된 사진은 한 번에 획득 가능한 영역이 전체 영역에서 매우 협소한 영역이다. 따라서 연속되는 여러 프레임의 영상을 획득한 후 결합하여 전체 영역에 대한 사진을 생성할 필요가 있다. 이때, 터널의 전체 면적을 최대한 손실 없이 획득하기 위해서는 사진들이 중첩되어 촬영되어야 하며, 중첩되어 촬영된 사진은 상당량의 중복 데이터를 포함하고 있으며, 중첩된 데이터를 효율적 관리와 전체 영역에 대한 사진 데이터 생성을 위한 파노라마 사진 생성 알고리즘의 연구가 필요하다. 파노라마 사진을 생성하기 위해서는 중첩된 영역 내에서 영역간의 일치 여부를 판별하기 위하여 특징적인 영역 혹은 표식을 포함하여 촬영하고, 촬영시의 카메라 및 차량의 움직임에 대한 정보와 획득된 사진의 배치와 순서에 대한 정보를 이용하여 병합할 사진간의 관계를 식별하는 것이 요구된다. 기존의 파노라마 사진 생성 알고리즘들은 주로 대량의 특징점을 획득한 뒤, 특징점 간의 매칭 관계를 파악해 활용함으로써 사진의 병합을 수행하였고, 이 과정에서 연산시간이 오래 걸리는 단점이 있으나, 본 발명에서는 고해상도의 사진을 사용하기 때문에 많은 연산량을 고려하여 병렬처리 및 고속화 기법을 이용한 터널 환경에 적합한 특징점 획득 기법을 적용한다. 균열 검출 및 인식된 균열을 외관조사망도 작성 프로그램을 이용하여 균열 정보를 더욱 체계적이고 효율적으로 관리를 수행할 수 있다.

특히, 핵심기술인 인공신경망을 포함한 학습 알고리즘을 이용한 균열인식은 다음과 같은 단계와 복잡한 의사결정 과정으로 진행되므로 후보균열들 중 복잡한 변수를 고려한 노이즈의 효과적인 제거가 중요하므로 인공신경망 알고리즘 적용이 최적이라고 판단된다.

① Stage 1 : 비균열 구간 분류

Step1 : 터널 하단의 타일구간을 제거한다.

Step2 : 평균명도가 높고 명도차가 상대적으로 작은 사진 분류

(균열, 노이즈, 오염면, 그림자가 거의 없는 구간)

② Stage 2 : 균열 구간 분류 및 균열 후보군 검출

Step3 : 조명 등 시설물 구간을 분류한다.

Step4 : 평균명도가 낮고 명도차가 상대적으로 큰 사진 분류

(균열, 노이즈, 오염면, 그림자가 많고 구별이 용이한 구간)

Step5 : 평균명도가 낮고 명도차가 상대적으로 작은 사진 분류

(균열, 노이즈, 오염면, 그림자가 많고 구별이 용이하지 않은 구간)

균열 검출시 조명 등 시설물의 영향을 받지 않도록 한고, 균열 후보군에 노이즈가 많이 포함된 경우 균열인식 과정은 보수적으로 수행되어야 한다.

③ Stage 3 : 노이즈 제거 및 최종균열 검출

노이즈 특징표

No.	항 목	가중치	단계	점수	비고
1	평균명도가 균열보다 높다	30	5
2	둘레-면적비율이 작다	20	5
3	원형도가 크다	10	3
4	면적이 넓다	10	3
5	직경이 크다	5	3
6	얇기가 크다	10	3
7	방향성 강도	10	3
8	직진성이 크거나 작다	5	3

총점이 70점 이상인 경우 노이즈

총점이 60점 이상 70점 미만 경우 균열후보군으로 판정 -> Manual Mode

총점이 70점 이하인 경우 균열로 판정

본 발명을 적용한 기술에 있어서 기대성과 및 파급효과를 살펴보면, 기존의 육안조사방법은 많은 인력과 시간이 소모되며 고압선 등으로 조사가자 위험에 노출되고 장기적인 교통 흐름 방해를 야기하고, 또한 수기로 균열을 표시하고 주관적 판단이 개입되므로 작업자의 실수가 있을 수 있고 객관성이 확보되기 어려웠으나, 본 발명은 자동 균열 검출 장비를 개발함으로써 자동화에 요구되는 컴퓨터비전 및 촬영 장비를 비롯한 다양한 과학기술의 발전을 도모할 수 있을 뿐만 아니라, 신속하게 균열 검출을 검출함으로써 사회경제적인 비용과 비효율성을 줄일 수 있다. 또한 구조물들의 부식 및 붕괴 등으로 인해 잠재적으로 발생할 수 있는 사고 위험을 최소화하고, 신속하고 효율적인 관리를 통해 더 안전하고 신뢰할 수 있는 사회 환경을 구축할 수 있을 것이다.

1) 과학기술적 측면

본 발명은 터널 점검의 자동화를 통해 작업 속도를 단축할 수 있으며, 안전점검의 효율성을 증대시킬 수 있다. 또한 정확한 균열 인식 기술 확보를 통해 검사 품질의 신뢰도를 향상시킬 수 있으며, 객관적인 유지관리 체계를 정립할 수 있을 것으로 기대된다.

터널의 균열을 자동으로 인식, 검출과 같은 분석 기술은 단지 터널뿐만 아니라 교량, 건물 등의 다양한 구조물의 유지 관리에도 확장되어 활용 및 적용 될 수 있다. 또한 움직이는 차량에 장착된 카메라를 사용하여 미세한 균열을 검출하는 기술은 정밀한 컴퓨터 비전 기술뿐만 아니라 카메라 촬영 기술, 하드웨어 장치의 컨트롤 및 보정 기술을 요구하는 것으로써 자동차, 로봇, 드론 등의 장치에서 환경을 효율적이고 정밀하게 인식 하는 기술의 발전에 이바지할 수 있다.

2) 사회경제적 측면

터널의 손상 부위를 신속히 점검하고 정확히 판단할 수 있는 터널 유지관리 시스템 개발을 통하여 터널 점검 및 유지관리의 효율성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 점검에 소요되는 시간, 인적 비용을 감소시킬 수 있고, 작업자의 작업 환경을 개선하고 위험작업으로부터의 보호와 같은 사회적인 간접효과를 이룰 수 있으며, 건설현장의 안전시스템 도입으로 안전문화의 정착을 도모할 수 있다.

또한 기존 터널 점검의 많은 비용으로 인해 적기에 관리되지 못했던 열화 및 손상된 구조물의 기능을 유지하고 수명을 연장시키기 위한 정기적인 점검을 가능하게 하여 현재 상태를 파악하고 진단할 수 있는 적절한 유지 관리 시스템을 확보할 수 있게 된다. 이를 통해 터널 구조물에 대한 신뢰성과 안정성을 향상시킬 수 있다.

그 외에도 현재의 터널 점검 방식은 심각한 교통 체증 유발, 장시간 차량 통제에 따른 사회경제적인 막대한 비용, 대규모 인력 및 장비투입으로 인한 경제적 손실을 야기하고 있다. 자동 균열 검출 기술의 개발은 기존 안전관리차량과 인원을 줄이고, 작업시간을 단축시킴으로써 기존 점검 비용과 사회적 비용 절감 효과가 클 것으로 판단된다.

현재 사진 촬영 이미지 분석 기술은 기계자동화분야, 보안 분야, 소프트웨어 분야 등 많은 분야에 다양하게 적용이 가능하지만 이미지 상의 손상 상태 분석 기술은 좀 더 개선된 기술이 필요한 분야이며, 실제 현장적용 측면에 있어서 애로사항이 존재한다. 따라서 비교적 환경이 열악한 터널 점검에 적용되는 이미지 손상 상태 분석 기술은 많은 타 산업분야에 확대 적용이 가능할 것이다.

특히 터널 라이닝에 발생되는 균열은 필연적으로 존재하여 터널의 손상을 발생시킬 수 있으며, 이는 유지관리 비용의 증대를 가져올 수 있다. 현재 국내의 건설투자 대비 유지관리 비용은 약 20%이며, 향후 꾸준히 증가할 것으로 예상되지만, 자동화된 터널 라이닝 점검 시스템의 개발로 기존에 투입하는 인력을 절감할 수 있으며, 향후 완전 자동화된 유지관리 시대의 도래도 촉진할 수 있을 것으로 기대된다.

더불어 터널의 유지관리 수요처에서 본 시스템을 적극적으로 도입, 활용하게 된다면, 이번 연구개발을 계기로 터널 유지관리에 대한 기술력이 한 단계 높아질 것으로 판단되며, 이는 FTA 등 국내 건설시장의 개방으로 들어올 해외업체들에 대하여 우리 건설시장을 지키고, 나아가 높아진 기술력으로 해외 시장에서의 경쟁력을 확보할 수 있는 기회가 될 것으로 판단된다.

한편, 본 발명은 실시간 터널의 균열을 촬영하고 CNN 기법을 활용하여 터널의 균열을 파악하되, 기준 이상의 균열이 파악되면 곧바로 계속적인 경보음을 출력하여 그 부분을 작업자가 실시간으로 살펴서 위험요소를 빠른 속도로 인지할 수 있도록 한다.

즉, 차량에 본 발명의 구성요소들을 탑재한 상태에서 터널 내부를 이동하면서 촬영하고, 촬영된 영상을 이용하여 곧바로 CNN 기법을 통해 실시간 균열을 분석을 진행하되, 현재의 터널 균열이 기준이상으로 판단되면 작업자가 균열부위를 곧바로 육안으로 점검하여 급박한 위험요소를 빠른 속도로 인지하여 조치할 수 있도록 유도한다.

즉, 카메라(10)에 의해서 촬영된 균열정보를 제어부(20)에서 파악하여 미리 저정된 균열 정보와 비교 분석하여 기준이상일 경우 계속적인 경보음을 경보신호 자동 출력부(1000)를 통해 작업자에게 출력토록 한다.

즉, 본 발명은 콘크리트 균열 검출을 위해서 터널 내부를 촬영하는 카메라(10)와, 카메라에서 촬영된 영상을 합성곱 신경망(CNN)기법으로 처리하여 균열정보를 파악하는 제어부(20)와, 상기 제어부(20)에서 파악한 균열 너비 정보가 미리 입력된 균열 너비를 초과한 것으로 판단되면 제어부의 제어신호에 따라 경보음을 출력하는 경보신호 자동 출력부(1000)를 포함하여 이루어지는바, 제어부에 미리 기준 균열 너비 정보를 입력하여 현재 측정되는 균열이 기준 균열 너비를 벗어나면 경보신호를 출력토록 하는 것이다.

예컨데, 경보를 위한 기준 균열 너비 정보가 0.5mm이면, 현재 측정된 균열 너비가 0.5mm를 초과하면 경보신호를 출력토록 한다.

상기 경보신호 자동 출력부(1000)는, 회로 전원부(1101)와, 경보신호 출력부(1102)와, 발진 트랜스(1103)와, 릴레이 작동용 스위칭부(1108)와, 릴레이 스위치(1107)와, 제 1 회로 연결 스위치(sw1)와, 통신 단말기 전원 스위치(sw2)와, 전원 유지용 스위칭부(1118)을 포함하여 이루어진다.

즉, 자체 전원에 의해서 전원신호를 인가시키는 전원부(1101)와;

상기 제어부에서 경보신호를 출력하면 전원 회로를 스위칭시키는 경보신호 출력부(1102)와;

상기 발진 트랜스(1103)는 전원부가 온 되면 전기가 공급되어 승압된 교류 전류를 출력한다.

상기 릴레이 작동용 스위칭부(1108)는 발진 트랜스(1103)의 출력단에 연결되어 전기적 공급에 의해서 온 된다.

상기 릴레이 스위치(1107)는 릴레이 작동용 스위칭부(1108)의 출력단에 설치되며 자기력을 발생시킨다.

상기 제 1 회로 연결 스위치(sw1)는 릴레이 스위치(1107)에 의해서 철편이 당겨지면서 회로를 통전시키는 기능을 수행한다.

상기 경보신호 출력용 전원 스위치(sw2)는 릴레이 스위치(1107)에 의해서 철편이 당겨지면서 경보신호 출력 제어부(1140)에 전원이 공급되어 경보신호가 디스플레이 되도록 유도하는 역할을 한다.

상기 전원 유지용 스위칭부(1118)는 제 1 회로 연결 스위치와 베이스단이 연결되고 에미터단 및 콜렉터단이 발진 트랜스(1103) 및 릴레이 작동용 스위칭부(1108)에 연결되며, 릴레이 작동용 스위칭부(1108)의 작동으로 철편이 당겨지면서 폐회로를 형성하면서 스위칭이 온 되어 이후 릴레이 스위치(1107)가 작동한 것을 중단시킨다. 그리고, 이때 강제로 제 1 회로 연결 스위치(sw1) 및 경보신호 출력용 전원 스위치(sw2)를 오프시키게 되면 폐회로가 깨지면서 스위칭이 오프되고 아울러 릴레이 작동용 스위칭부(1108)가 온 되어 릴레이 스위치가 온 됨으로서 제 1 회로 연결 스위치(sw1) 및 경보신호 출력용 전원 스위치(sw2)를 온시켜 계속적으로 경보신호가 출력되도록 유도한다.

또한, 본 발명은 회로 작동용 철편(1131)과, 경보신호 작동 제어부 전원 연결용 철편(1132)과, 탄발 스프링(1133)과, 영구자석(1134)과, 수동 작동 스위치(1135)를 더 포함하여 구성한다.

상기 회로 작동용 철편(1131)은 제 1 회로 연결 스위치에 접점되어 전원 유지용 스위치부를 온 시킨다.

상기 경보신호 출력 제어부 전원 연결용 철편(1132)은 상기 회로 작동용 철편에 연동하여 동작하도록 설계되며 회로 작동용 철편이 온 되면 경보신호 출력 제어부에 전원을 연결하여 경보장치가 작동되도록 유도한다.

상기 탄발 스프링(1133)은 제 1 회로 연결 스위치와 회로 작동용 철편 사이에 설치되어 미작동시 제 1 회로 연결 스위치와 회로 작동용 철편이 항상 오프상태를 유지하도록 유도한다.

상기 영구자석(1134)은 제 1 회로 연결 스위치의 일단에 설치되며 릴레이 스위치 작동시 회로 작동용 철편이 끌어당겨져 제 1 회로 연결 스위치가 스위칭되면 회로 작동용 철편을 부착시켜 릴레이 스위치의 작동이 멈추어도 전원 유지용 스위칭부의 온 상태를 지속시킨다.

상기 수동 작동 스위치(1135)는 회로작동용 철편과 경보신호 출력 제어부 전원 연결용 철편에 결합되며, 경보신호 작동을 중단시키기 위해 사용자가 조작하면 회로 작동용 철편과 경보신호 출력 제어부 전원 연결용 철편을 오프시켜 경보신호 디스플레이부의 동작을 중단시킴으로서 더이상 경보신호가 출력되지 않토록 한다.

이하에서 경보신호 자동 출력부(1000)의 동작을 살펴보면 다음과 같다.

먼저, 경보신호 출력부(1102)가 온 되면 직류 전원이 연결되어 발진 트랜스에 전원이 인가되고, 발진 트랜스의 2차측에 높은 전압이 인가된다.

2차측에 유기된 전원은 정류다이오드를 통해 반파의 직류 전원이 되고, 이 반파 직류전원은 콘덴서의 충방전 작용으로 인하여 보다 안정된 직류 전원이 된다.

이 직류 전원은 릴레이 스위치(1107)의 코일을 거쳐 사이리스터의 애노드단에 인가되고, 한편 이 직류 전원은 저항을 통해 콘덴서에 충전작용을 하게 된다. 상승된 전압은 다이악을 통과하면서 릴레이 작동용 스위칭부(1108)를 트리거하여 에노드단과 케소드단이 스위칭되어 릴레이 스위치의 동작이 이루어지도록하고, 이에 따라 릴레이 스위치(1107)의 작동으로 제 1 회로 연결 스위치(sw1) 및 경보신호 출력용 전원 스위치(sw2)가 온 되면서 경보신호 출력 제어부(1140)에 전원이 인가되어 경보신호가 디스플레이 된다.

상기 제 1 회로 연결 스위치(sw1)가 작동하면 전원 유지용 스위칭부(1118)의 베이스단을 활성화시키면서 전원 유지용 스위칭부(1118)의 에미터단 및 콜렉터단에 폐회로를 유도하여 트랜스로 향하는 전원을 오프시키게 된다.

즉, 저항(1109)과 콘덴서(1110) 사이의 전압이 다이오드(1120)를 통해 전원 유지용 스위칭부(1118)의 에미터 단자 및 콜렉터 단자 사이로 흘러 바이패스되며 이 바이패스에 의한 저항과 콘덴서 사이의 전압이 낮아지게 되고, 이렇게 저항과 콘덴서 사이의 전압이 낮아지게 되면 릴레이 작동용 스위칭부(1108)로 향하는 트리거 신호를 멈추게 되어 에노드단과 케스단이 오프되면서 릴레이 스위치(1107)에 전류가 흐르지 않아서 스위칭을 위해 계속 전원이 공급되는 것을 멈추게 된다.

한편, 만약 작업자가 경보신호가 출력되는 도중에 제 1 회로 연결 스위치 및 경보신호 출력용 전원 스위치를 오프시키게 되면 폐회로의 전류 흐름이 없게 되고 이에 따라 전원 유지용 스위칭부의 에미터단과 베이스단 사이에 흐르는 바이어스 전압이 사라져서 전원 유지용 스위칭부(1118)가 오프된다.

상기 전원 유지용 스위칭부(1118)가 오프되면서 다이오드(1120)를 통한 저항과 콘덴서 사이의 바이패스 전압이 없어지고 이 전압은 콘덴서(1110)에 충전된다.

이 충전된 전압이 다이악(1111)의 브레이크 오버 현상을 이르키게 되고 다이악에서 트리거 신호를 보조 스위치 작동용 스위칭부(1108)로 출력하여 철편을 이동시키면서 폐회로를 유지시키고 동시에 경보신호 제어부(1140)로 출력되는 전원을 복귀시켜 계속적으로 경보신호 디스플레이부(1150)를 작동시킬 수 있게 된다.

즉, 경보신호 출력부(1102)가 온 상태에서는 사용자가 수동 스위치(1135)를 작동시켜 경보신호를 오프시키게 되더라도, 다시 전원을 복귀시켜 경보신호가 자동으로 출력되며, 차량을 멈춰서 반드시 육안으로 터널 균열 상태를 파악하도록 유도할 수 있다.

만약에 경보신호 출력부가 오프되면 이때에는 수동 스위치(1135)를 사용자가 조작하여 경보신호를 수동으로 차단시킬 수 있게 된다.

10: 카메라 20: 제어부 1000: 경보신호 자동 출력부

Claims (5)

1. 터널 내부의 콘크리트 표면을 촬영하는 단계와;
   촬영된 영상을 분석하여 균열을 파악하고 디스플레이장치를 통해 분석된 자료를 출력하는 단계를 포함하여 이루어지되;
   콘크리트 표면을 촬영한 정지영상 또는 동영상 이미지와 객체인식을 위한 인공지능 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망(CNN)기법을 이용하여 콘크리트 표면에 발생한 균열을 검출하고;
   상기 균열 검출 방법은 균열후보군을 최종균열과 노이즈(잡음)로 구분하기 위해, 균열의 특징 및 균열의 각 특징 간의 상관관계를 입력변수로 한 Feed Forward 신경망 기법을 활용한 후처리 과정을 포함하되, 상기 균열의 특징에는 균열의 명도, 원형도, 면적 대비 둘레(둘레/면적), 면적, 직경, 방향성 강도, 직진성, 두께가 포함되는 것을 특징으로 하는 촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 방법.
2. 삭제
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 균열 검출 방법은 균열후보군을 최종균열과 노이즈(잡음)로 구분하기 위해, 균열의 특징 및 균열의 각 특징 간의 상관관계를 입력변수로 한 의사결정트리(Decision Tree) 기법을 활용한 후처리 과정을 포함하되, 상기 균열의 특징에는 균열의 명도, 원형도, 면적 대비 둘레(둘레/면적), 면적, 직경, 방향성 강도, 직진성, 두께가 포함하여 구성함을 특징으로 하는 촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 방법.
4. 콘크리트 균열 검출을 위해서 터널 내부를 촬영하는 카메라(10)와, 카메라에서 촬영된 영상을 합성곱 신경망(CNN)기법으로 처리하여 균열정보를 파악하는 제어부(20)와, 상기 제어부(20)에서 파악한 균열 너비 정보가 미리 입력된 균열 너비를 초과한 것으로 판단되면 제어부의 제어신호에 따라 경보음을 출력하는 경보신호 자동 출력부(1000)를 포함하여 이루어지고;
   상기 경보신호 자동 출력부(1000)는,
   자체 전원에 의해서 전원신호를 인가시키는 전원부(1101)와;
   제어부로부터 신호를 인가받아 전원 회로를 스위칭시키는 경보신호 출력부(1102)와;
   상기 전원부가 온 되면 전기가 공급되어 승압된 교류 전류를 출력하는 발진 트랜스(1103)와;
   상기 발진 트랜스(1103)의 출력단에 연결되어 전기적 공급에 의해서 온 되는 릴레이 작동용 스위칭부(1108)와;
   상기 릴레이 작동용 스위칭부(1108)의 출력단에 설치되며 자기력을 발생시키는 릴레이 스위치(1107)와;
   상기 릴레이 스위치(1107)에 의해서 철편이 당겨지면서 회로를 통전시키는 기능을 수행하는 제 1 회로 연결 스위치(sw1)와;
   상기 릴레이 스위치(1107)에 의해서 철편이 당겨지면서 경보신호 출력 제어부(1140)에 전원이 공급되어 경보신호가 디스플레이 되도록 유도하는 경보신호 출력용 전원 스위치(sw2)와;
   상기 제 1 회로 연결 스위치에 접점되어 전원 유지용 스위치부를 온 시키는 회로 작동용 철편(1131)과;
   상기 회로 작동용 철편에 연동하여 동작하도록 설계되며 회로 작동용 철편이 온 되면 경보신호 출력 제어부에 전원을 연결하여 경보장치가 작동되도록 유도하는 경보신호 출력 제어부 전원 연결용 철편(1132)과;
   상기 제 1 회로 연결 스위치와 베이스단이 연결되고 에미터단 및 콜렉터단이 발진 트랜스(1103) 및 릴레이 작동용 스위칭부(1108)에 연결되며, 릴레이 작동용 스위칭부(1108)의 작동으로 철편이 당겨지면서 폐회로를 형성하면서 스위칭이 온 되어 이후 릴레이 스위치(1107)가 작동한 것을 중단키고, 이때 강제로 제 1 회로 연결 스위치(sw1) 및 경보신호 출력용 전원 스위치(sw2)를 오프시키게 되면 폐회로가 깨지면서 스위칭이 오프되고 아울러 릴레이 작동용 스위칭부(1108)가 온 되어 릴레이 스위치가 온 됨으로서 제 1 회로 연결 스위치(sw1) 및 경보신호 출력용 전원 스위치(sw2)를 온시켜 계속적으로 경보신호가 출력되도록 유도하는 전원 유지용 스위칭부(1118)를 포함하여 구성함을 특징으로 하는 촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 시스템.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 경보신호 자동 출력부(1000)는,
   상기 제 1 회로 연결 스위치와 회로 작동용 철편 사이에 설치되어 미작동시 제 1 회로 연결 스위치와 회로 작동용 철편이 항상 오프상태를 유지하도록 유도하는 탄발 스프링(1133)과;
   상기 제 1 회로 연결 스위치의 일단에 설치되며 릴레이 스위치 작동시 회로 작동용 철편이 끌어당겨져 제 1 회로 연결 스위치가 스위칭되면 회로 작동용 철편을 부착시켜 릴레이 스위치의 작동이 멈추어도 전원 유지용 스위칭부의 온 상태를 지속시키는 영구자석(1134)과;
   상기 회로작동용 철편과 경보신호 출력 제어부 전원 연결용 철편에 결합되며, 경보신호 작동을 중단시키기 위해 사용자가 조작하면 회로 작동용 철편과 경보신호 출력 제어부 전원 연결용 철편을 오프시켜 경보신호 디스플레이부의 동작을 중단시킴으로서 더이상 경보신호가 출력되지 않토록 유도하는 수동 작동 스위치(1135)를 더 포함하여 구성함을 특징으로 하는 촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 시스템.

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