KR102379303B1 - 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법 및 그 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 재난 사고 현장에서 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하여 다양한 재난 정보를 수집분석할 수 있는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법 및 그 시스템이 개시된다.
개시된 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템은, 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하는 무인 비행 장치; 및 상기 무인 비행 장치로부터 상기 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상이나 상기 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하여 3차원 공간 데이터를 생성하고, 생성된 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하는 재난조사 특수차량을 포함할 수 있다.
개시된 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템은, 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하는 무인 비행 장치; 및 상기 무인 비행 장치로부터 상기 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상이나 상기 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하여 3차원 공간 데이터를 생성하고, 생성된 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하는 재난조사 특수차량을 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법 및 그 시스템에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하여, 불규칙한 위험요인이 상존하고 있는 재난 사고 현장에서 신속한 현장 접근과 다양한 재난 정보를 수집분석함으로써 과학적이고 입체적인 재난 원인 조사를 지원할 수 있도록 하는, 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 재난은 그 발생 메커니즘이 복잡하고, 타 부문으로 쉽게 전이될 뿐만 아니라, 복합적 요인들이 관계된 다차원성의 특성을 가지고 있다.
이러한 특성은 초기의 재난 원인조사가 서지자료를 통한 재난발생 및 근본원인의 간접적 추정, 재난발생 및 확산에 대한 예측값 기반의 수치모의기법(시뮬레이션) 중심으로 수행하게 된 주된 원인으로 작용하였다.
하지만 최근 전기전자, 정보통신기술의 발달에 따른 다양한 첨단장비가 개발되는 현 시점에서 보다 정확한 데이터를 현장에서 취득하고 이를 기반으로 보다 정확하고 정밀한 수치모의기법을 통해 재난의 근본원인을 규명하는 것이 가능하게 되었다.
특히, 재난 현장에 특화된 무인기, 무선보트, 무선로봇 등과 같은 4차 산업혁명의 주도기술(Internet, Cloud computing, Big data, Mobile 중 Mobile)을 재난원인 과학조사에 접목하고, 기존의 방식에서 탈피하여, 재난발생의 원인을 독립적(individual)으로 분석하여 유기적 관계성을 파악하는데 추가적인 분석단계를 요구하는 하나의 큰 틀(frame)로 규정하여 다차원적 접근이 가능하게 되었다.
항공기반의 UAV는 불규칙한 위험요인이 상존하고 있는 재난 사고 현장에서 신속한 현장 접근과 다양한 재난 정보를 수집분석함으로써 과학적이고 입체적인 재난 원인 조사를 지원할 수 있다.
본 발명의 목적은, 재난 사고 현장에서 UAV의 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하여, 불규칙한 위험요인이 상존하고 있는 재난 사고 현장에서 신속한 현장 접근과 다양한 재난 정보를 수집분석함으로써 과학적이고 입체적인 재난 원인 조사를 지원할 수 있도록 하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법 및 그 시스템을 제공함에 있다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 시스템은, 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하는 무인 비행 장치; 및 상기 무인 비행 장치를 안착 수용하기 위한 공간을 구비하고, 상기 재난 사고 현장에서 비행하는 상기 무인 비행 장치로부터 상기 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상이나 상기 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하여 3차원 공간 데이터를 생성하고, 생성된 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하는 재난조사 특수차량을 포함할 수 있다.
상기 무인 비행 장치는, 기체의 통신, 좌표, 자세를 포함하는 다수의 입력 데이터를 비교분석하여 각각의 유닛을 관리제어하는 제어부; 기체의 비행을 전담, 에너지를 직접 공급, 분배하는 구동부; 및 지상의 조종자와 기체가 통신함으로써, 기체의 제어 및 비행정보, 영상 등을 송수신 하는 통신부를 포함할 수 있다.
상기 제어부는 비행 제어(FCC) 기능을 통해 각종 센서의 전자적 제어를 총괄하고, 관성 측정(IMU) 기능을 통해 중력 가속도를 측정하는 자이로 센서를 이용하여 기울기 값을 계산해 기체의 수평을 유지하며, 위성항법(GNSS) 기능을 통해 위성 신호를 수신하여 UAV의 위치 정보 및 진행 방향을 측정할 수 있다.
상기 구동부는, 기체의 에너지를 공급하는 배터리; 전력의 공급을 통해 모터와 프로펠러가 회전함으로써 양력을 발생시켜 비행하도록 하는 모터 로터부; 컨트롤러의 스로틀 신호를 수신하여 전류를 보냄과 동시에 회전 속도를 결정하고 모터를 구동하게 하는 변속기(ESC); 및 일정 전압을 공급해 안정된 상태를 유지하는 짐벌 장치를 포함할 수 있다.
상기 모터 로터부는, 모터의 중앙에 고정자(전자석) 코일이 있고 외관을 둘러싼 회전자(영구자석)로 이루어져 코일에 전기를 공급해 회전자를 구동할 수 있다.
상기 통신부는, 기체의 동작 및 작동을 제어하기 위해 2.4GHz 주파수를 활용해 양방향 통신을 지원하는 RC 송수신기; 전압, 기울기, 거리, 고도 등 UAV 각종 센서의 정보를 확인할 수 있도록 영상수신기 출력시켜 비행정보 제공하는 데이터표출(IOSD)기; 및 카메라에서 촬영되는 영상정보를 실시간으로 지상에 있는 상기 재난조사 특수차량으로 전송하는 영상 송수신기를 포함할 수 있다.
한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법은, (a) 무인 비행 장치가 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행하는 단계; (b) 상기 무인 비행 장치가 재난 사고 현장에서 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하는 단계; (c) 재난사고 특수차량이 재난 사고 현장에서 비행하는 상기 무인 비행 장치로부터 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상 또는 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하는 단계; (d) 상기 재난사고 특수차량이 재난 사고 현장에 대한 3차원 공간 데이터를 생성하는 단계; 및 (e) 상기 재난사고 특수차량이 상기 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (d) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 라이다 센서를 통하여 3차원 공간 데이터를 취득하고, 급경사지 재해위험도 평가를 위해 17개 평가항목에 대하여 5가지 등급으로 환산하고, 3차원 공간 데이터의 점군 데이터를 불규칙 삼각망을 형성하여 면데이터로 모델링하고, 평가항목 중 토층심도, 지하수, 교통량의 경우에는 최하 점수를 부여하여 최소 평가점수를 통해 최소평가 등급을 도출할 수 있다.
상기 (e) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 이동형 현장조사 시스템을 활용하여 붕괴현장 현장조사를 실시하되, 라이다(LiDAR) 센서를 통하여 옹벽 붕괴부를 제외한 지점들의 변위 및 기울기를 분석하고, 변위분석을 통해 주변 옹벽의 위험성을 평가하고, 이상변위 지점을 도출하고, 기울기를 산출하여 옹벽이 기존과 동일한 기울기로 시공되었는지 분석하고, 상기 3차원 공간데이터를 이용하여 붕괴부 옹벽에 상부외력으로 작용하고 있는 공사현장에 위치한 지반의 경사 및 변위를 분석하여 지반침하 여부를 분석할 수 있다.
상기 (e) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 상기 3차원 공간데이터에서 대상지역의 등고선과 단면을 이용하여 비교분석을 통해 비정상 지형을 검출하고, 교량에 대한 데이터에 대하여 대상 교량을 기준으로 다양한 각도에서 3차원 공간데이터를 취득하고, 대상교량의 상하부 처짐을 분석하기 위해 상판의 상부와 하부를 각각 추출하여 각기 다른 시각(정면, 측면)의 단면을 생성하고, 정면으로 생성된 단면은 교량상판이 교축 직각 방향으로 편중되는지에 대한 여부를 확인하고, 교량 중심부에서 처짐이 발생했는지를 확인하며, 교량의 중심부에 처짐이 발생한 경우 교량 중심단면은 교각부 단면보다 아래에 위치하게 되며, 이 두 단면의 거리차를 상판의 수직방향의 처짐으로 인식할 수 있다.
본 발명에 의하면, 재난 사고 현장에서 무인 비행 장치가 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 불규칙한 위험요인이 상존하고 있는 재난 사고 현장에서 재난사고 특수차량 및 무인 비행 장치를 이용하여 신속한 현장 접근과 다양한 재난 정보를 신속하게 수집하여 분석할 수 있다.
따라서, 과학적이고 입체적인 재난 원인 조사를 지원할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 재난조사 특수차량을 이용하여 재난 사고 현장에 대한 3차원 공간 데이터를 생성하고, 이에 근거하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석을 실행할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 무인 비행 장치, 지상 라이다 및 재난조사 특수차량을 통하여 재난 현장에 대한 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하여, 재난 사고 위험에 대비할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 재난 현장 실시간 기상 정보(풍속, 풍향, 온도, 습도, 기압, 강우, 시정) 관측분석, 대기 확산 모델 연계 재난현장 환경을 분석(오염지도 작성 등) 할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 홍수산사태 등 자연 재난으로 인한 홍수 모의토사 유출 유동 해석을 수행할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 토석류에 의한 산사태 피해가 발생한 지역의 지질현황을 파악할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 풍화된 암탈락으로 인한 낙석과 사면 정상부에서 유실된 표토와 암석 등이 사면하부로 유하하여 발생하는 토석류 산사태를 예측할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 다중센서 기반 통합운용 플랫폼을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 특수차량에 장착된 전후좌우측면 카메라와 16M 고해상 카메라, 전방 열적외선 카메라, 웨더팩, Pot-hole 감지센서, 라이다 등의 다양한 탑재센서와, 드론과 같은 UAV를 통합적으로 현장 조사에 활용할 수 있고, 다양한 조사 자료들을 수집 DB 화 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 UAV의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 UAV의 통신부 구성 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 UAV에서 구동부의 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템의 차량기반 모바일 맵핑 플랫폼을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 항공 라이다 탑재 무인기 들을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에 탑재된 센서들을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에 탑재된 라이다 장비 현황을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 회전익 UAV 및 고정익 UAV의 예들을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 재난특화 UAV의 구성을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 시설 유형별 가속도 센서 측정값 시계열 추세 분석 결과를 나타낸 도면이다.
도 12 및 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 라이다를 활용하여 3차원 정밀 현장정보를 취득하여 분석하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지상 라이다 데이터를 이용해 도출한 절취사면 경사도 및 분석 결과를 나타낸 도면이다.
도 15은 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 급경사지 위험지역에서 촬영하여 획득한 현장 영상의 예들을 나타낸 도면이다.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지상 라이다를 활용하여 취득한 3차원 공간 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 18는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 3차원 공간 데이터를 모델링하는 예를 나타낸 도면이다.
도 19은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 급경사지 재해 위험도 평가 예시를 나타낸 도면이다.
도 20은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 급경사지 사면을 분석하기 위한 모델링 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 21는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 옹벽 단면을 분석한 결과와 옹벽 3차원 변위분석 예를 나타낸 도면이다.
도 22은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 취득한 땅밀림 지역 3차원 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 23는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 등고선 및 특정사면을 추출하는 예시를 나타낸 도면이다.
도 24는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지형변화 분석시 특정사면 단면 구분의 예시를 나타낸 도면이다.
도 25은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서의 지반침하 시계열 분석의 예시를 나타낸 도면이다.
도 26은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서의 토석류 발생예상 경로 분석의 예시를 나타낸 도면이다.
도 27은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 취득한 대상교량 3차원 공간데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 28는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 추출한 대상교량 모델링 및 단면의 예시를 나타낸 도면이다.
도 29은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 실행하는 대상 교량 단면 분석의 예시를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 UAV의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 UAV의 통신부 구성 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 UAV에서 구동부의 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템의 차량기반 모바일 맵핑 플랫폼을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 항공 라이다 탑재 무인기 들을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에 탑재된 센서들을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에 탑재된 라이다 장비 현황을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 회전익 UAV 및 고정익 UAV의 예들을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 재난특화 UAV의 구성을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 시설 유형별 가속도 센서 측정값 시계열 추세 분석 결과를 나타낸 도면이다.
도 12 및 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 라이다를 활용하여 3차원 정밀 현장정보를 취득하여 분석하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지상 라이다 데이터를 이용해 도출한 절취사면 경사도 및 분석 결과를 나타낸 도면이다.
도 15은 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 급경사지 위험지역에서 촬영하여 획득한 현장 영상의 예들을 나타낸 도면이다.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지상 라이다를 활용하여 취득한 3차원 공간 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 18는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 3차원 공간 데이터를 모델링하는 예를 나타낸 도면이다.
도 19은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 급경사지 재해 위험도 평가 예시를 나타낸 도면이다.
도 20은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 급경사지 사면을 분석하기 위한 모델링 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 21는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 옹벽 단면을 분석한 결과와 옹벽 3차원 변위분석 예를 나타낸 도면이다.
도 22은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 취득한 땅밀림 지역 3차원 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 23는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 등고선 및 특정사면을 추출하는 예시를 나타낸 도면이다.
도 24는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지형변화 분석시 특정사면 단면 구분의 예시를 나타낸 도면이다.
도 25은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서의 지반침하 시계열 분석의 예시를 나타낸 도면이다.
도 26은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서의 토석류 발생예상 경로 분석의 예시를 나타낸 도면이다.
도 27은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 취득한 대상교량 3차원 공간데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 28는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 추출한 대상교량 모델링 및 단면의 예시를 나타낸 도면이다.
도 29은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 실행하는 대상 교량 단면 분석의 예시를 나타낸 도면이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우 뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
어느 부분이 다른 부분의 "위에" 있다고 언급하는 경우, 이는 바로 다른 부분의 위에 있을 수 있거나 그 사이에 다른 부분이 수반될 수 있다. 대조적으로 어느 부분이 다른 부분의 "바로 위에" 있다고 언급하는 경우, 그 사이에 다른 부분이 수반되지 않는다.
제1, 제2 및 제3 등의 용어들은 다양한 부분, 성분, 영역, 층 및/또는 섹션들을 설명하기 위해 사용되나 이들에 한정되지 않는다. 이들 용어들은 어느 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션을 다른 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션과 구별하기 위해서만 사용된다. 따라서, 이하에서 서술하는 제1 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션은 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 제2 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션으로 언급될 수 있다.
여기서 사용되는 전문 용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
"아래", "위" 등의 상대적인 공간을 나타내는 용어는 도면에서 도시된 한 부분의 다른 부분에 대한 관계를 보다 쉽게 설명하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 용어들은 도면에서 의도한 의미와 함께 사용 중인 장치의 다른 의미나 동작을 포함하도록 의도된다. 예를 들면, 도면 중의 장치를 뒤집으면, 다른 부분들의 "아래"에 있는 것으로 설명된 어느 부분들은 다른 부분들의 "위"에 있는 것으로 설명된다. 따라서 "아래"라는 예시적인 용어는 위와 아래 방향을 전부 포함한다. 장치는 90˚ 회전 또는 다른 각도로 회전할 수 있고, 상대적인 공간을 나타내는 용어도 이에 따라서 해석된다.
다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 무인 비행 장치(UAV: Unmanned Aerial Vehicle, 110), 재난조사 특수차량(120) 및 다목적 조사차량(130)을 포함할 수 있다.
UAV(110)는 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행한다.
재난조사 특수차량(120)은, UAV(110)를 안착 수용하기 위한 공간을 구비하고, 재난 사고 현장에서 비행하는 UAV(110)로부터 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상이나 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하여 3차원 공간 데이터를 생성하고, 생성된 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행할 수 있다.
이하에서는 재난조사 특수차량(120)을 간단히 '특수차량(120)'이라 칭하여 설명하기로 한다.
UAV(110)는, 도 2에 도시된 바와 같이 통신부(112), 제어부(114), 구동부(116) 및 센서부(118)를 포함할 수 있다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 UAV의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다. 도 2에서, 통신부(112)는 지상의 조종자와 기체가 통신함으로써, 기체의 제어 및 비행정보, 영상 등을 송수신 할 수 있다. 제어부(114)는 기체의 통신, 좌표, 자세를 포함하는 다수의 입력 데이터를 비교분석하여 각각의 유닛을 관리제어할 수 있다. 구동부(116)는 기체의 비행을 전담, 에너지를 직접 공급, 분배하는 역할을 수행할 수 있다.
또한, 통신부(112)는, 도 3에 도시된 바와 같이, RC 송수신기(112a), 데이터 표출기(IOSD)(112b) 및 영상 송수신기(112c)를 포함할 수 있다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 UAV의 통신부 구성 예를 나타낸 도면이다.
RC 송수신기(112a)는 기체의 동작 및 작동을 제어하기 위해 2.4GHz 주파수를 활용해 양방향 통신을 지원할 수 있다. 데이터 표출기(112b)는 전압, 기울기, 거리, 고도 등 UAV 각종 센서의 정보를 확인할 수 있도록 영상수신기 출력시켜 비행정보 제공할 수 있다. 영상 송수신기(112c)는 카메라에서 촬영되는 영상정보를 실시간으로 지상에 있는 상기 재난조사 특수차량으로 전송할 수 있다.
또한, 제어부(114)는 비행 제어(FCC) 기능을 통해 각종 센서의 전자적 제어를 총괄하고, 관성 측정(IMU) 기능을 통해 중력 가속도를 측정하는 자이로 센서를 이용하여 기울기 값을 계산해 기체의 수평을 유지하며, 위성항법(GNSS) 기능을 통해 위성 신호를 수신하여 UAV의 위치 정보 및 진행 방향을 측정할 수 있다.
또한, 구동부(116)는 도 4에 도시된 바와 같이, 배터리(116a), 변속기(ESC)(116b), 모터 로터부(116c) 및 짐벌장치(116d)를 포함할 수 있다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 UAV에서 구동부의 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다. 도 4에서, 배터리(116a)는 기체의 에너지를 공급한다. 변속기(116b)는 제어부(114)의 스로틀 신호를 수신하여 전류를 보냄과 동시에 회전 속도를 결정하고 모터를 구동하게 한다. 모터 로터부(116c)는 전력의 공급을 통해 모터와 프로펠러가 회전함으로써 양력을 발생시켜 비행하도록 한다. 짐벌장치(116d)는 일정 전압을 공급해 안정된 상태를 유지할 수 있다. 또한, 모터 로터부(116c)는 모터의 중앙에 고정자(전자석) 코일이 있고 외관을 둘러싼 회전자(영구자석)로 이루어져 코일에 전기를 공급해 회전자를 구동할 수 있다.
센서부(118)는 광학(CCD/CMOS) 센서, 열화상(TIR/IR) 센서, 레이더 센서, 라이다 센서, 초음파 센서, 정밀 항법센서(GNSS/INS, MEMS/IMU, AHRS), 레이저 거리측정 센서 등을 포함할 수 있다. 또한, 센서부(118)는 다중센서(multi-sensor)를 포함할 수 있다.
1) 광학센서
광학 센서는 ㎜급 수준의 고정밀 측정이 가능하며, 대상체 표면의 고출력 에너지를 순간적으로 측정(표면열 측정)할 수 있는 고속촬영과 위험지역에 접근하지 않고 관측할 수 있는 비접촉 측정 등의 특성이 있다. SWIR, MVIR, LWIR 등 카메라 파장대역에 따라 다양한 조사 분야 활용이 가능하다. 또한, 가상증강현실(VRAR) 관련 제품이 출시되면서 여러 대의 카메라로 360° 전방위 시야각으로 촬영하여 실내외 파노라마 영상을 구축할 수 있는 제품(GoPro Omni, Nokia OZO, Facebook 360, Google Jump Odyssey 등)이 적용되고 있다.
2) 열화상 카메라
열화상(IR/TIR) 센서는 대상체의 열(온도)의 차이를 적외선 카메라로 이미지화하는 디바이스(전자기파 스펙트럼에서 적외선 파장대는 0.9~14㎛)이다. 적외선 카메라의 분해능은 160Х120 픽셀에서부터 1024Х1024 픽셀까지로, 카메라 기종에 따라 일부분 및 전체 영상에 대한 다양한 온도 차를 분석할 수 있다. 열화상 카메라는 스팟미터, 면적, 온도 종단분석, 등온선, 온도 범위를 컬러나 그레이 스케일 등으로 다양하게 표현할 수 있다. 정확한 열화상 영상을 취득하기 위해 디바이스의 감도 및 스펙트럼 범위를 정확하게 설정해야 하고, 장비의 복사입사 에너지, 온도의 보정, 대기 영향 등을 면밀히 보정해야 한다.
3) 라이다 센서
라이다(Light Detection and Ranging) 센서는 레이저 펄스(Laser pulse)의 특성을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 수집하는 센서로, 레이저 펄스가 대상물에 반사되어 오는 시간과 거리를 계산하여 3차원 지형지물 정보를 취득하게 된다. 대상물의 특성에 따라 레이저 펄스 반사 시간이 다르기 때문에 건물 및 지형지물의 정확한 DTM/DSM 생성이 가능하다. 또한, 고해상 영상간 자료융합을 통해 건물 레이어 자동 구축, 광학자료에서 수집하기 어려운 폐색영역에 대한 상세 정보의 획득, 수집된 고정밀 DTM으로부터 지형 DEM, 건물 DSM을 생성, 자료 융합기술을 통해 신속하고 효율적으로 3차원 모델을 구축할 수 있다.
다목적 조사차량(130)은 현대 미니버스 타입의 차량에 다수의 첨단장비를 적재하여 평시에는 재난 감지기능을 수행하고, 재난 발생 시에는 재난현장에서 수집관측된 자료를 통합분석하여 재난원인 규명과 피해 예측을 통해 재난상황을 현장에서 모니터링한다. 이를 위해, 다목적 조사차량(130)은 4개 분야 12개 장비와 유해물질 유출 및 화학사고 분석, 대피 시뮬레이션 등 포렌식 사이언스 기반 자료 처리를 위한 4개 소프트웨어가 설치되어 있다.
다목적 조사차량(130) 내부의 주요 분석 시스템 구성은 다음과 같다.
1)재난현장 관측자료 처리분석을 위한 3차원 수치해석 컴퓨팅시스템이 구축되어 있다. 여기서, 3차원 수치해석 컴퓨팅시스템은 분석용 대용량 서버에 홍수산사태 토사유출 수치해석, 화학사고 확산예측, 재난대피 모의분석(simulation) SW가 탑재된 시스템을 의미한다.
2) 현장 수집자료분석결과를 표출할 수 있는 대형 스크린터치테이블이 설치되어 있다.
3) 정규방송 송신용 위성방송 수신기 및 LTE기반의 화상회의 시스템이 설치되어 있다.
다목적 조사차량(130) 내부의 주요 분석 기능은 다음과 같다.
1) 현장중심의 정보기지로서 실시간 정보기반의 종합적 현장상황분석과 첨단장비 - 차량 - 실험동 간 유기적 연계를 통한 재난현장 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
2) 홍수산사태 등 자연재난으로 인한 홍수모의토사유출 유동해석을 수행할 수 있다.
3) 댐 붕괴에 의한 침수예측과 교량보 등 수리 구조물 유출 특성을 분석할 수 있다.
4) 재난현장 대피 시뮬레이션 분석을 통한 대피 경로를 안내할 수 있다.
5) 유해물질 대기확산 및 해양 오염확산 등 수치 해석이 가능하다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템의 차량기반 모바일 맵핑 플랫폼을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차량기반 모바일 맵핑 플랫폼은 전후측방 카메라, 라이다, 레이더, GNSS/INS, DMI 등 각각의 센서들을 융합하기 위해 다중센서 동기화를 위한 통합 인터페이스 모듈을 갖추고 동기화 모듈에서 매 프레임 헤더에 시간을 추가하여 자료처리 모듈로 전송하게 된다.
다중센서가 탑재된 특수차량(120)이 주행하면서 도로시설물과 같은 이동 객체를 탐지분류추출하여 차량 내부에 설치된 서버의 데이터베이스로 구축된다.
다중 카메라 센서와 라이다와 같은 스캐닝 센서를 융합하여 전후방 센서들의 상호 보정과정을 통해 도로 주변의 각종 시설물에 대한 보다 정밀한 측위를 계산하고 객체 인식과 검출분류 과정을 통하여 3차원 지형지물 정보를 거의 실시간에 가깝게 구축할 수 있다.
도 5b와 본 발명에 따른 또다른 실시예는 미니밴 형태의 같이 구성되어도 무방하다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 무인 비행 기반 모바일 맵핑 플랫폼을 제공할 수 있다.
모바일 맵핑 플랫폼은, 스트리트뷰 서비스와 연계된 영상기반 실내공간정보, CAD와 같은 3D 구현 SW를 활용하는 3D 모델링기반 실내공간정보, 건축물의 기존 BIM 정보를 활용하여 실내공간정보를 구축하는 BIM기반 실내공간정보, 3차원 지형지물정보를 손쉽고 신속하게 취득할 수 있는 레이저장비를 활용하는 실내공간정보, 최근 SNS 등의 Crowd sourcing 기술이 보편화되면서 각광받고 있는 Crowd sourcing 기반의 실내공간정보 구축 방법 등이 있다.
UAV(110)는 시설물이나 재난현장에 투입되어 조사 임무를 수행하기 위해 필수적으로 사전 지정된 비행경로대로 자동비행과 원격으로 항법 조정이 가능하도록 제작되었다.
본 발명의 실시예에 따른 무인비행 기반 모바일 맵핑 플랫폼은, 컴팩트하게 설계된 다중관측센서를 탑재하고 일정시간 동안 임무수행이 가능한 UAV(110)와, 지상에서 UAV(110)를 제어하고 자료 송수신이 가능한 지상통제시스템(Ground Control System)으로 구성된다. 이때, 지상통제시스템은 특수차량(120)에 설치된다.
본 발명의 실시예에 따른 무인비행 기반 모바일 맵핑 플랫폼이 적용된 UAV(110)는 도 6에 도시된 바와 같이 항공 라이다 센서를 탑재한 예를 들면, Phoenix사 Aerial Systems, Yellow Scan사, LieGL사 Ricopter, TILab사 TAM-GD 등이 있다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 무인비행 기반 모바일 맵핑 플랫폼이 적용된 UAV들을 나타낸 도면이다. 또한, UAV(110)의 위치, 속도, 자세 측정에 사용되는 INS 통합장비는 GNSS와 MEMS IMU로 구성되며, 가볍고 소형장비인 Applanix사의 APX-15 등이 탑재될 수 있다. 후처리 SW를 사용해 임무수행 목적에 부합할 수 있는 위치 및 속도 정확도를 확보할 수 있다. 항공촬영을 위한 카메라는 2~3축 조정이 가능한 짐벌장치(116d)에 탑재되며, 50~200m 고도에서도 충분한 GSD(Groudn Sampling Distance)를 확보할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에 탑재된 센서들을 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, 지상 라이다(Light Detection and Ranging), 2M 카메라 5대, 16M 고해상 카메라 1대, 열화상 카메라, 이동형 기상관측장비, 지반함몰감지장비 등이 탈부착 가능하도록 탑재하고 있다.
특수차량(120)에 탑재된 카메라 센서는 다음 표 1과 같이 2M 카메라 5대, 16M 고해상 카메라 1대, 열화상 카메라 등이다.
특수차량(120)에 탑재된 지상 라이다(Light Detection and Ranging), 이동형 기상관측장비, 지반함몰감지장비 등 탑재 센서별 주요 사양은 다음과 같다.
1) 광학 및 열화상 센서는 2M 카메라(전방 3, 후방 2) 5대, 16M 고해상 카메라 및 열화상 카메라 각 1대로 구성된다.
2) MMS용 라이다는 도 8에 도시된 바와 같이 RIEGL VZ-2000, 어안렌즈 카메라, 스캐너, IMU/GNSS, 스캐너 프레임 등으로 구성된다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에 탑재된 라이다 장비 현황을 나타낸 도면이다. 스캐너는 정밀도가 3mm, 취득속도가 1,000,000point/s, 관측범위가 100deg(수직), 360deg(수평) 등이다. 카메라는 어안렌즈를 사용한다. GNSS/IMU는 위치 정확도가 20-50mm, 회전·수평 정확도가 0.015°, 방위 정확도가 0.05°, 운영 온도는 -10~40
등이다. 스캐너 프레임은 수직 설치형과 수평 설치형이 있다.
3) 이동형 기상관측장비는 예컨대, Coastal사의 WeatherPak System으로, 다음 표 2와 같이 5개의 관측센서를 활용하여 7가지 기상정보(풍속, 풍향, 온도, 습도, 기압, 강우, 시정)를 현장에서 취득할 수 있다.
4) 지반함몰 감지장비는 G-Sensor, GNSS, Cam 카메라, 데이터 저장장치, OBD로 구성되고, 노면상태에 따른 충격을 G-Sensor가 입력받아 노면상태를 분석하는데 이용된다.
전술한 센서들을 탑재하고 있는 특수차량(120)은 다음과 같은 구성 및 핵심기능을 가질 수 있다.
1) 신속한 현장접근, 각종 첨단장비의 모듈화 탑재, 실시간 커뮤니케이션, 통합운영 인터페이스를 통한 특수차량의 탑재장비 운용 편의성을 개선할 수 있다.
2) 실시간 재난영상, 현장 기상정보 취득전파, 3차원 공간정보기반 위험 구조물을 정밀 감시할 수 있다.
3) 첨단장비를 이용하여 재난지역의 재난상황 정보를 실시간으로 취득하여 전파할 수 있다.
4) 재난현장 실시간 기상정보(풍속, 풍향, 온도, 습도, 기압, 강우, 시정) 관측분석, 대기확산 모델 연계 재난현장 환경(오염지도 작성 등)을 분석할 수 있다.
5) 지상정밀 재해조사 시스템의 3차원 정보 취득을 통한 정량적 분석(3D simulation)과 정밀 3차원 데이터로 부가 정보를 산출할 수 있다.
6) 연기 등 기상 상태, 주야간 제약이 없는 현장 영상을 취득하고, 사물 식별이 가능하다.
7) 주행 중 도로 노면의 패임(Pothole) 상태 감지 및 위험도를 분석할 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 회전익 UAV 및 고정익 UAV의 예들을 나타낸 도면이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 UAV(110)는 회전익 UAV 또는 고정익 UAV로 구현될 수 있다.
회전익 UAV는 위치 및 고도 변화 없이 고정된 위치에서 제자리 비행(hoverring)이 가능한 비행 특성을 갖고 있다. 회전익 UAV는 각각의 로터에서 발생되는 양력에 의해 기체의 제원 및 탑재센서의 중량 등 페이로드에 따라 특수목적 활용에 요구되는 센서를 탑재하여 현장 운용이 가능한 강점을 지니고 있다.
회전익 UAV는 재난 현장에서의 피해 규모 분석을 위한 운영기술(software) 및 재난특화 멀티센서의 탑재·운용에 요구되는 페이로드를 수용할 수 있는 기반 기술(hardware)을 이용한다.
고정익 UAV는 단일 로터 및 엔진에서 발생되는 추력과 날개면(Air foil) 작용하는 항력에 의해 비행하는 구조로 회전익 UAV에 비해 비교적 적은 양의 에너지로 장거리·장시간(2km이상, 30분이상) 비행이 가능한 장점을 갖고 있다. 고정익 UAV는 장거리 운용성과 비행 시간의 확대로 공공 및 민간분야에서 저고도 항공측량 및 영상분석에 주로 활용되고 있다.
본 발명의 실시예에서는 도 10에 도시된 바와 같이 광역 풍수해 현장조사에 요구되는 운용거리 및 비행시간을 기반으로 고정익 UAV의 제반 성능을 선정하였고, 국내외 개발·상용화 고정익 UAV를 중심으로 요구성능을 분석하였다.
성능분석 요소는 광역 풍수해 현장조사 활용에 요구되는 정밀 좌표계(RTK, GPS), 자동항법 및 영상분석 시스템(FCC, S/W), 하드웨어(짐벌 및 카메라) 등 탑재센서의 성능과 중량을 고려하여, 재난 현장에서의 실효성을 도모하기 위함이다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 소형 멀티센서로서 백팩형 조사장비를 이용할 수 있다.
웨어러블 기반의 백팩형 현장조사 장비는 붕괴 및 시설물사고 등 중·소규모의 재난현장에서 3차원 공간정보 수집과 피해규모를 조사·분석할 수 있으며, 특수차량(120), 지상 라이다, UAV(110) 등 이동형 장비의 현장접근 및 정보취득 사각지대에서의 효율적 정보수집이 가능하다.
백팩형 조사장비에 요구되는 필수 센서는 스테레오 카메라, 360° 전방위 카메라, 레이저스캐너, GNSS/IMU, 운영시스템, 배터리 등이 있으며, 탑재 센서는 고효율·경량화·소형화 된 장비로 구성될 수 있다. 이는 조사원의 피로도 저감과 이동조사의 효율성을 도모할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)에서 UAV(110)는, 다양한 장비에 범용으로 적용하여 3차원 공간정보 취득이 가능한 소형 라이다 센서를 이용할 수 있다.
소형 라이다의 요구중량은 1kg 내외로 UAV에 탑재·운영이 가능하며, 특히 지상 라이다의 현장접근 및 정보취득이 불가능한 음영지역에서 현장정보 수집에 효율적 활용이 가능한 장점을 갖고 있다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 재난특화 UAV의 구성을 나타낸 도면이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 UAV(110)는 재난특화 UAV로 구현될 수 있으며, 고해상도 카메라, 멀티스펙트럼 카메라, 열화상 카메라, 조종 및 제어장치, 영상분석 SW 등을 포함할 수 있다.
재난특화 UAV는 태풍 및 집중호우, 지진피해 등 광역재난에서 신속하고 효율적인 현장정보 수집 및 분석을 수행할 수 있다. 특히 고정익 UAV는 이·착륙 비행시 200m 이상의 활주로가 요구되지만 "재난특화 UAV"는 수직 이·착륙이 가능한 틸트로터 구조의 고정익 비행기술로 협소한 재난현장에서 효율적인 현장비행이 가능한 강점을 갖고 있다.
재난특화 UAV는 30분 이상의 비행시간을 확보하였으며, 소형·경량화된 멀티센서(열화상 카메라, 멀티스펙트럼 카메라, 고해상도 카메라)를 탑재하여 공간정보 수집의 고유기능 외 부가적으로 멀티스펙트럼 분석, 열화상 모니터링 기능을 추가하여 항공기반의 조사·분석 기능을 확충하였다.
본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 자연재해 위험지구와 노면 평탄성 및 지반함몰 위험도를 조사하였다. 예를 들어, OO광역시의 주요도로 및 화학물질 이동경로를 대상으로 첨단장비를 활용하여 노면 평탄성 및 지반함몰을 조사하였다.
조사결과는 다음과 같다. 먼저 노후지점을 파악한 결과, OO 교차로와 OO사거리 방향에서 노후지점이 많은 것으로 나타났다. 교차로 부근은 차량의 방향전환에 따른 도로 하중 증가 및 타이어 마찰 등으로 인해 노후화가 급격히 진행된 것으로 나타났다. OO사거리~OO사거리 방향은 OOIC, OOIC에서 유입된 대형화물차량으로 노후도로가 발생한 것으로 나타났다. 노후지점은 포트홀, 균열, 굴곡, 맨홀꺼짐 현상 등 다양한 유형으로 탐지되었다.
노후유형별 STL 분석을 실시한 결과, 도 11에 도시된 바와 같이 포트홀과 맨홀은 짧은 주기 간격과 불규칙적이고 큰 진동 폭을 지닌 것으로 나타났다. 반면, 굴곡과 균열은 비교적 일정하고 작은 폭의 규칙적인 진동을 보이고 있다. 도 11는 노면 시설물 유형별 가속도 센서 측정값의 트렌트 분석 결과를 나타낸 도면이다.
이와 같은 결과는 향후 지상 라이다 활용을 통해 노후유형에 대한 정밀정보 취득과 분류를 실시하여 지반 함몰센서 측정값과 비교하고, 지반함몰 감지센서를 통해 노후지점 뿐만 아니라 노후 유형까지 자동적으로 탐지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, UAV(110), 지상 라이다 등의 첨단장비를 활용하여 산사태 발생 양상 및 산사태 원인을 조사·분석하였다. 예를 들어, 산사태 피해현황 및 원인을 분석하기 위해 고해상도 카메라를 장착한 UAV와 지상 라이다 장비를 활용하였다.
UAV(110)는 높은 고도에서도 운용이 가능하므로 고해상도 카메라를 활용하여 광역 규모의 영상 취득이 가능하다. 지상 라이다는 레이저 펄스를 이용하여 3차원 공간정보 데이터 취득이 용이하므로 산사태 지역에서 취득된 공간정보를 통해 산사태 현황 및 발생 양상 확인이 가능하였다.
실제 현장조사에서 운용된 장비는 예컨대, DJI사의 Inspire 1과 Inspire 2이며, 8회에 걸쳐 산사태 피해지역의 영상을 취득하였다. 또한, RIEGL사의 VZ-2000 라이다 장치를 활용하여 여러 지점에서 다양한 각도로 대상물을 관측함으로써 3차원 공간정보 데이터를 취득하였다.
예를 들면, 가옥 상부 30m에서 발생한 토석류가 주택쪽으로 흘러 주택이 전파되고 기존 계곡을 따라 발달한 수로형(Channelized) 토석류에 의해 산사태가 발생한 것을 확인하였다. 최초 발생지점의 표고는 358m, 토석류의 이동거리는 160m, 발생 폭은 12m, 표토층 투께는 5m로 나타났다.
또한, 주택 뒤에 위치한 68 m 높이의 사면 중 일부가 표층유실(Surface erosion)에 의해 붕괴하여 토사가 주택쪽으로 흘러내려 주택과 주민이 매몰되고 매몰자가 사망한 것으로 확인되었다. 붕괴 규모는 폭 14.6 m, 최대높이 27 m, 사면 길이 47 m로 나타났다.
토석류에 의한 산사태 피해가 발생한 지역의 지질현황을 살펴본 결과, 변성암류 백봉리층군의 운교리층(PZCEoun1)과 충적층(Qa)으로 구성되어 있다. 이 중 운교리층에서 호층대를 구성하고 있는 이질암은 강우로 인해 단층 마찰화되어 절리면을 따라 붕괴할 가능성이 있어, 산사태에 취약한 것을 확인하였다.
사면 붕괴에 의한 산사태 피해가 발생한 지역의 지형형태를 확인한 결과, 주택 뒤 사면에 조림사업을 진행한 후 수목이 안정화되어 가고 있는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 집중호우가 발생되면서 수목이 안정화가 되기 전 사면이 붕괴되면서 토사 및 수목이 주택쪽으로 흘러내렸다. 이 지역인 산사태 위험등급이 높은 지역이므로 산사태에 취약한 지역이지만 주변 지형 영향을 고려하지 않은 사면관리로 인해 산사태의 위험성이 가중된 것을 확인할 수 있었다.
현장조사 결과를 바탕으로 산사태 피해 원인을 분석하였다. 특정 지역의 경우에는 강우시 우수침투가 용이한 계곡 지형의 하부에 위치하여 피해 규모가 큰 것으로 나타났다. 토석류의 발생시점이 위치한 곳은 계곡지형의 상부이므로 토석류가 계곡을 따라 피해 주택 방향으로 흘러가고 선행강우 및 집중호우로 인해 우수침투가 활발히 된 계곡 하부에서 큰 피해가 발생한 것을 확인할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, UAV(110)로부터 취득한 영상 데이터 및 지상 라이다를 통해 취득한 지상 라이다 데이터를 이용하여 재난 원인 등을 분석할 수 있다.
지상 라이다 데이터는 무수한 점(point)으로 이루어져 있어 점군데이터(point cloud)로 불린다. 점군 데이터는 원하는 지점에 단면을 추출하기 어렵기 때문에 각 점들을 연결하여 면(불규칙 삼각망)으로 제작하는 모델링을 실시한다. 이러한 과정을 거쳐 제작된 지표 데이터는 수치표고모델(DEM)로 본 점검에서는 처리속도와 데이터 용량을 고려하여 1m 해상도의 고해상도 수치표고모델을 제작하여 분석에 활용하였다.
본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, 도 12 및 도 13에 도시된 바와 같이 지상 라이다를 활용하여 3차원 정밀 현장정보를 취득하여 분석하였다. 도 12 및 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 라이다를 활용하여 3차원 정밀 현장정보를 취득하여 분석하는 과정을 나타낸 도면이다. 각각 지점에서 취득된 데이터들을 도 12와 같이 모두 정합하였다. 정합된 데이터는 분석을 위해 필요한 수치표고모델로 제작하기 앞서 도로 시설물, 수목, 주택 등 분석에 불필요하거나 오차를 발생시킬 수 있는 노이즈들을 모두 제거하는 처리과정을 거쳤다. 예를 들어, 강원도 영월군에서 하부의 도로 신설시 암반사면을 절취한 형태로 산정상부에서 사면첨단, 사면하부 간의 경사가 각각 42°와 59°로 구성되어 있는 사면으로 전체사면의 총 연장이 430m, 절취부 평균 수직높이가 24.8m이다.
절취사면 및 하부에 낙석 방지망과 방지책이 설치되어 있으나, 풍화에 의한 암반사면의 균열 및 전리면의 소규모 낙석과 강우로 내부에 유하된 충진물이 도로 내부로 침입하는 것을 저감하는 데에 국한되어 있으며, 이마저도 일부 지역에서는 훼손되어 있었다. 또한, 도 13에 도시된 바와 같이 암반 돌출부가 위치하고 있는 지역은 붕괴시 낙석방지책의 방지범위를 초과하여 도로로 일부 침범할 가능이 우려되었다.
특히, 돌출부를 지지하고 있는 하부사면에서는 절리면을 따라 소규모 암석붕괴 및 탈락, 충진물질의 유실이 발생하고 있으며, 이러한 현상이 장기간 진행되었을 경우, 상부 암괴는 빠른 속도로 하부로 낙하하여 도로마비 및 인명피해를 유발할 수 있는 구조이다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, 도 14에 도시된 바와 같이 암반노출 절취사면에 대하여 사면 경사도를 도출하고, 이에 근거한 분석 결과로 쐐기파괴 흔적과 표토유실 흔적을 도출하였다. 도 14는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지상 라이다 데이터를 이용해 도출한 절취사면 경사도 및 분석 결과를 나타낸 도면이다. 도 14에 도시된 바와 같이, 절취사면은 암반사면으로 크게 정상부(완경사), 노두노출 중앙부(급경사), 하부(급경사)로 구성되어 있으며, 중앙부를 제외하고 식생과 표토로 덮여있었다. 점검사면은 총연장 234.71m, 사면높이 84.8m, 최대경사 62°이다.
노두노출 중앙부 사면의 경우 과거 쐐기파괴 흔적과 상부 토사가 하부로 유하한 지형형태를 보여주고 있다. 따라서 본 지역에서 발생할 수 있는 산사태의 유형은 풍화된 암탈락으로 인한 낙석과 사면 정상부에서 유실된 표토와 암석 등이 사면하부로 유하하여 발생하는 토석류 산사태로 구분되며, 이에 대한 대책을 수립할 필요가 보였다.
노출된 노두의 절리면의 방향을 보았을 때 절리면이 사면 내부 방향으로 위치하고 있는 것으로 보이며, 절리면이 사면 외부방향에서 주로 발생하는 평면파괴보다는 주 절리면이 다른 절리면과 교호하여 발생하는 쐐기파괴의 형태가 주로 발생할 것으로 예상된다. 따라서 본 현장의 특성을 반영한 방지대책으로는 풍화사면 내 낙석발생시 낙하 후 이동거리를 줄일 수 있는 낙석 방지망을 설치하고 절리면 주면에 이완암을 고정시킬 수 있도록 와이어 로프 등을 설치할 필요가 있을 것으로 판단되었다.
본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 다중센서 기반 통합운용 플랫폼을 제공할 수 있다.
여기서, 다중센서 기반 통합운용 플랫폼은, 각종 센서나 디바이스를 통합운용하기 위한 "센서 동기화 기술", 대용량 수집 자료를 생성 처리하기 위한 "대용량 자료처리분석 기술", 다양한 현장상황을 고려하여 체계적으로 동적인 서비스를 제공하기 위한 "센서 가상화 및 센서통합 인터페이스 플랫폼 기술", 센서 및 서비스들의 고속으로 연동하기 위한 "통신 프로토콜 및 네트워크 기술", 대내외 네트워크를 통해 전송되는 수집 자료와 각종 정보들의 보안을 위한 "자료보안 및 정보보호기술" 등을 포함한다.
다중센서 기반 통합운용 플랫폼은, 재난사고 현장조사를 수행할 때 다양한 조사 센서나 디바이스를 융합하여 통합적으로 운용할 수 있도록 서로 샘플링 타임이 다른 센서나 디바이스로부터 수집된 자료를 동기화(synchronization)하는 전처리 과정을 수행할 수 있다. 다중센서 동기화는 다수의 센서나 디바이스가 탑재된 플랫폼에서 각 센서나 디바이스로부터 수신되는 정보들을 개별 센서나 디바이스의 동기 시간(synchronization time)을 활용해서 플랫폼의 가장 핵심적인 특정 센서의 시간에 일률적으로 동기화하는 과정이다. 이동형 맵핑 시스템(MMS)에서는 GNSS의 위성 시각 정보(Pulse Per Second 신호)에 맞춰(time-tagging) 전후/측방 카메라나 라이다, 레이더 센서 등 다수의 센서에서 추출된 시간 정보를 동기화하고 있다.
본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은 전후좌우측면 카메라와 16M 고해상 카메라, 전방 열적외선 카메라, 웨더팩, Pot-hole 감지센서, 라이다 등의 다양한 탑재센서와, 드론과 같은 UAV(110)를 통합적으로 현장 조사에 활용하고 있고, 다양한 조사 자료들을 수집 DB화하고, 이러한 수집 자료를 적절하게 동기화 과정을 통해 전처리를 해 주고 있다.
1) GNSS/INS기반 다중센서 동기화
GNSS(Global Navigation Satellite System)는 위성기반 전지구적 항법체계로 지구 전역에서 시간과 기상에 구애없이 지상의 대상물의 위치정보를 일정한 오차범위 내에서 취득할 수 있다는 장점이 있다. 반면, 위성신호 단절이나 신호교란(jamming)시 정상 작동이 어렵다는 단점이 있다. 관성항법시스템(Inertial Navigation System)은 자이로스코프와 가속도계로 구성된 관성센서로 센서의 각속도와 선형가속도를 이용하여 대상물의 위치, 속도 및 자세에 대한 정보를 수집하는 센서이다. INS는 항법에 필요한 정보를 연속적으로 정확한 항법해를 제공하는 반면, 시간에 따라 오차가 누적되는 단점이 있다. 따라서, 이 두 센서는 상호 보완적인 특성이 있으므로 두 시스템을 결합하여 궁극적으로 항법 정확도를 향상시킬 수 있다. GNSS/INS기반 센서동기화는 단시간내 대상물의 동적 특성을 정확하게 측정할 수 있는 INS 센서를 기준으로 주행시간 증가에 따른 오차를 상쇄하기 위해 GNSS를 보조센서로 이용하는 동기화 방식이다. GNSS/INS기반 동기화 방식은 GNSS의 위치와 속도정보를 칼만필터의 측정치로 사용하는 약결합(loosely coupled) 방식과 GNSS 의사거리와 의사거리 변화율을 측정치로 사용하는 강결합(tightly coupled) 방식이 있다.
2) MEMS/INS 기반 다중센서 동기화
MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)는 실리콘 마이크로머신 기술을 통해 제작된 센서로서 가속도, 각속도, 압력 및 음압을 감지하는 데 사용할 수 있다. 특히, 실생활에서의 IoT 기술의 활용 확산과 초소형 드론 등 소형 플랫폼 개발요구가 증가하면서 점차 크기가 작고 전력소모가 적은 MEMS의 활용성도 높아지고 있다. MEMS 센서는 다중축 자이로스코프, 압력센서, 요레이트(yaw rate), 모션 측정센서 등이 탑재되고 있으며, 이 센서들을 결합하여 휴대형 내비게이션을 구현, 위치기반 서비스를 제공할 수 있다. 고성능의 GNSS/INS 기반 다중센서는 구축 비용이 늘어나는 한계가 있어, MEMS기반의 저가 통합형 GNSS/IMU를 결합한 센서 동기화도 실행할 수 있다.
3) AHRS기반 센서 동기화
AHRS(Attitude and Heading Reference System)은 자이로스코프, 지자기 센서, 가속도계가 결합된 항법 센서로 고가의 IMU의 대용으로 대상물의 위치를 측정하고, 관측 정확도를 향상시킬 수 있다. 자이로스코프로부터 측정된 관성정보를 적분하여 3차원 위치를 결정하며, 이 때 발생한 적분오차를 중력과 지자기 센서 측정값으로 보상하여 오차 신뢰도를 높이는 특징이 있다. 운용시간이 길어져 지속시간이 긴 가속도나 심한 자기장 방해가 발생했을 때, AHRS 성능을 강화하기 위하여 저가형 GNSS 센서를 추가로 결합하여 성능을 개선할 수도 있다.
본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 다중센서 자료 융·복합 처리 기술을 제공할 수 있다.
다중센서 자료 융·복합 처리기술은 재난원인 과학조사 플랫폼에 탑재된 여러 센서들과 디바이스에서 수집된 공간정보 자료를 통합적으로 처리하여 재난원인 규명과 재난현장 재현(digital reconstruction of a disaster site)에 활용할 수 있는 고품질의 재난현장 공간정보를 생성하는 기술이다. 다중센서 자료 융합기술은 입체영상의 생성, 다중분광 자료융합, 다중해상도 융합, 영상과 DEM 융합(텍스처맵핑), 지형공간정보와의 융합, 영상과 라이다 융합, 초다분광영상과 지형정보의 융합, 열화상-광학영상과 지형정보와의 융합 등 다양하게 적용될 수 있다. 재난현장의 지형공간 정보 구축에 활용 가능한 센서로는 광학(CCD/CMOS) 센서, 열화상(TIR/IR) 센서, 레이더 센서, 라이다 센서, 초음파 센서, 정밀 항법센서(GNSS/INS, MEMS/IMU, AHRS), 레이저 거리측정 센서 등이 있다.
도 15은 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 15을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, UAV(110)가 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행한다(S910).
또한, UAV(110)는 재난 사고 현장에서 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행한다(S920).
이어, 특수차량(120)은 재난 사고 현장에서 비행하는 UAV(110)로부터 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상 또는 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신한다(S930).
즉, 특수차량(120)은 급경사지 위험지역에서 UAV(110)가 촬영하여 도 16에 도시된 바와 같이 획득한 현장 영상을 UAV(110)로부터 수신한다. 도 16은 본 발명의 실시예에 따른 급경사지 위험지역에서 촬영하여 획득한 현장 영상의 예들을 나타낸 도면이다. 본 발명의 실시예에 따른 UAV(110)는 급경사지 위험 지역 여섯 군데에서 각각 촬영하여 여섯 개의 현장 영상을 획득하였다.
본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, 지상정밀 재해조사 시스템을 이용하여 급경사지 위험지역 정밀 조사를 실행할 수 있다. 위험지역 정밀 조사는 전국 재해위험시설(D, E등급)과 자연재해 위험지구 중 특정 지역들로 선정하여 조사 및 분석을 실시하였다. 특히 전국 급경사지 상시계측관리 시범구축지역(5개 지역 6개소)을 중심으로 조사를 실시하였다.
이어, 특수차량(120)은 재난 사고 현장에 대한 3차원 공간 데이터를 생성한다(S940).
이때, 특수차량(120)은 라이다 센서(지상 라이다)를 이용하여 도 17에 도시된 바와 같은 3차원 공간 데이터를 취득하였다. 도 17은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지상 라이다를 활용하여 취득한 3차원 공간 데이터의 예시를 나타낸 도면이다. 지상 라이다를 활용하여 취득된 데이터는 도 17과 같이 3차원 공간 정보를 가지고 있는 무수한 점들로 이루어진다. 이러한 점들은 점군 데이터(Point Cloud)로 지칭되고 있다. 취득 데이터의 표출은 도 17에서 OO도 OO군 데이터와 같이 레이저 펄스의 반사도 값으로 표현 가능하며, 이외 다른 지역의 데이터와 같이 실제 현장에서 취득한 사물들의 색상값(RGB)을 이용하여 표현 가능하다.
초기 취득된 3차원 공간 데이터는 점군 데이터로 공간 분석이 불가능하다. 이에 특수차량(120)은 공간 분석을 실시하기 위해서 점군 데이터를 도 18에 도시된 바와 같이 불규칙 삼각망을 형성하여 면데이터로 모델링하는 과정을 수행한다. 도 18은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 3차원 공간 데이터를 모델링하는 예를 나타낸 도면이다. 모델링하는 이 과정에서 특수차량(120)은 데이터 정확도를 위해 불필요한 데이터를 제거하고, 분석처리 속도를 향상시키기 위해 분석 대상 지역만을 추출하는 작업도 함께 실행한다.
이어, 특수차량(120)은 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행한다(S950).
본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, 전술한 바와 같은 과정으로 취득한 데이터를 이용하여 급경사지 재해 위험도 평가를 실행할 수 있다.
특수차량(120)은 급경사지 재해 위험도 평가를 위해 다음 표 3과 같이 17개 평가항목에 대하여 5가지 등급으로 환산한다.
평가 결과들은 표 4와 같이 5 가지 등급으로 환산된다. 표 4는 재해 위험도 등급을 나타낸다.
평가항목 중 토층심도, 지하수, 교통량의 경우에는 지상 라이다를 이용하여 관측 및 조사가 어려우므로, 이 3가지 항목들은 표 5와 같이 최하 점수를 부여하여 최소 평가점수를 통해 최소평가 등급을 도출하였다. 표 5는 급경사지 재해 위험도 평가 사례를 나타낸다.
또한, 특수차량(120)은 3차원 공간데이터를 활용하여 도 19에 도시된 급경사지 재해위험도 평가 이외에 가상 시뮬레이션 및 분석요소들을 선정하여 분석을 실시하였다. 도 19은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 급경사지 재해 위험도 평가 예시를 나타낸 도면이다. 즉, 특수차량(120)은 도 19에 도시된 바와 같이 토사유출 예상지역, 유역분석, 옹벽 변위, 사방댐 평가, 단면형상 추출, 계곡부 추출 등을 통하여 급경사지 재해 위험도 평가를 실행할 수 있다.
또한, 특수차량(120)은 지상 라이다를 이용하여 도 20에 도시된 바와 같이 붕괴사면과 인근에 위치한 돌출 암반의 전체적인 규모를 파악하고, 돌출정도를 분석할 수 있다. 도 20은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 급경사지 사면을 분석하기 위한 모델링 데이터의 예시를 나타낸 도면이다. 도 20과 같이 분석한 결과, 기 붕괴지역에서는 위험암석이 대부분 붕괴하여 더 이상 유사규모의 붕괴는 발생되지 않을 것으로 분석되었다. 다만 사면 상부의 풍화 잔적토와 사면 내 불안정하게 고정되어 있는 소규모 암석의 경우에는 우기 시 사면 하부로 흘러내리고 본 사면에서 탈락될 가능성이 있었다. 이에, 특수차량(120)에서는 분석 결과에 활용된 대상 사면의 단면 자료를 대응 및 안전조치에 활용할 수 있도록 관련 지자체 또는 정부기관으로 제공할 수 있다.
또한, 특수차량(120)은 이동형 현장조사 시스템을 활용하여 붕괴현장 현장조사를 실시하되, 라이다(LiDAR) 센서를 통하여 옹벽 붕괴부를 제외한 지점들의 변위 및 기울기를 분석하고, 변위분석을 통해 주변 옹벽의 위험성을 평가하고, 이상변위 지점을 도출하고, 기울기를 산출하여 옹벽이 기존과 동일한 기울기로 시공되었는지 분석할 수 있다. 따라서, 특수차량(120)은 3차원 공간데이터를 이용하여 붕괴부 옹벽에 상부외력으로 작용하고 있는 공사현장에 위치한 지반의 경사 및 변위를 분석하여 지반침하 여부를 분석할 수 있다.
데이터 분석은 대상물의 3차원 공간데이터를 취득하고 모델링을 실시하였으며, 모델링 데이터를 이용하여 도 21과 같이 대상옹벽의 단면을 추출하였다. 도 21은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 옹벽 단면을 분석한 결과와 옹벽 3차원 변위분석 예를 나타낸 도면이다. 데이터 분석 결과, 붕괴구간 옹벽은 계획 기울기와 관측 당시 기울기가 최상단에서 최하단까지의 기울기와 동일한 것으로 나타났지만, 일부 구간에서 배부름 현상이 관측되었다. 또한 옹벽 전체의 이상변위 구간을 분석하기 위해 설계 기준 단면으로부터 각 3차원 공간데이터의 수직거리를 이용하여 가시화한 결과 도 21과 같이 옹벽 전체의 이상변위 구간 및 범위를 도출할 수 있었다. 일반적인 옹벽분석은 모니터링을 하고자 하는 옹벽에 임의의 점들을 선정하여 타켓을 부착하고, 일부 지점에 대해서만 지속적인 모니터링을 수행하였다. 이러한 기존 모니터링 방식은 국부적으로 발생하는 변위를 관측하는데 한계가 있다. 하지만 김해 옹벽 붕괴사고와 같이 본 발명의 실시예와 같이 라이다를 이용하여 옹벽의 전반적인 3차원 변위를 관측하였을 경우, 이상변위 구간과 가장 위험한 지역을 쉽고 빠르게 평가할 수 있음을 확인하였다.
또한, 특수차량(120)은 도 22에 도시된 바와 같이 대상 지역의 3차원 공간 데이터를 취득하고, 데이터 처리 및 분석을 통해 비정상적 지형변화가 발생한 지역을 도출하였다. 도 22는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 취득한 땅밀림 지역 3차원 데이터의 예시를 나타낸 도면이다. 특수차량(120)은 대상지역에 대하여 산 전체를 분석하고, 폐광지역이 존재하고 갱도가 일부 붕괴되었다는 점을 감안하여 효율적으로 비정상 지형을 검출 및 분석하였다.
특수차량(120)은 비정상 지형에 대하여, 취득한 3차원 공간데이터를 활용하여 도 23 및 도 24에 도시된 바와 같이 대상지역의 등고선과 단면을 제작하여 비교·분석을 통해 검출하였다. 도 23은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 등고선 및 특정사면을 추출하는 예시를 나타낸 도면이고, 도 24는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지형변화 분석시 특정사면 단면 구분의 예시를 나타낸 도면이다.
또한, 특수차량(120)은 도 25에 도시된 바와 같이, 이 지역의 위성영상으로 시계열 분석을 실시하여 분석데이터의 위치 정확성을 확인하였다. 도 25는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서의 지반침하 시계열 분석의 예시를 나타낸 도면이다.
또한, 특수차량(120)은 특이사항이 있는 지역 인근에 마을이 있어 분석된 데이터를 통해 도 26에 도시된 바와 같이 토석류 발생예상 경로 등과 같이 유류를 예측하였다. 도 26은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서의 토석류 발생예상 경로 분석의 예시를 나타낸 도면이다. 따라서, 특수차량(120)은 땅밀림 저감대책 및 대응계획에 활용할 수 있도록 분석결과를 관계자에게 제공하였다.
또한, 특수차량(120)은 교량 안전성 평가를 실행할 수 있다. 예를 들어, 특수차량(120)은 최대 처짐량을 산출하고, 「도로교설계기준」에 의거하여 처짐량 한계값 초과 여부를 평가하였다.
특수차량(120)은 도 27에 도시된 바와 같이 교량의 상·하부가 모두 측정될 수 있도록 대상교량을 기준으로 다양한 각도에서 3차원 공간데이터를 취득하였다. 도 27은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 취득한 대상교량 3차원 공간데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
특수차량(120)은 도 28에 도시된 바와 같이 대상교량의 상·하부 처짐을 분석하기 위해 상판의 상부와 하부를 각각 추출하여 각기 다른 시각(정면, 측면)의 단면을 제작하였다. 도 28은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 추출한 대상교량 모델링 및 단면의 예시를 나타낸 도면이다.
정면으로 제작된 단면은 교량 상판이 교축 직각방향으로 편중되는지에 대한 여부를 확인하고, 교량 중심부에서 처짐이 발생했는지를 확인하고자 제작하였다. 만약 교량의 중심부에서 처짐이 발생하지 않는다면 교각부 단면과 동일선상에 위치하여 중심단면을 확인할 수 없지만, 교량의 중심부에 처짐이 발생한다면 교량 중심단면은 교각부 단면보다 아래에 위치하게 된다. 이 두 단면의 거리 차는 상판의 수직방향의 처짐이 된다. 그러나 도 29에 도시된 바와 같이 정면부 단면은 최대 처짐이 발생하는 위치를 알 수 없으므로 최대 처짐량 또한 알 수 없다. 도 29는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 실행하는 대상 교량 단면 분석의 예시를 나타낸 도면이다. 이를 보완하기 위해 측면방향으로 상판의 단면을 제작하게 된다. 이는 측면으로 제작된 단면은 두 교각 사이에 존재하는 하나의 상판(1span)에 발생하는 최대 변위량과 발생 위치를 파악하기 용이하기 때문이다. 따라서, 특수차량(120)은 이 두 단면의 거리 차를 상판의 수직방향의 처짐으로 인식할 수 있다.
계산된 최대 처짐량은 도로교 설계 기준(한계상태설계법)에 따라 슬래브 처짐량 한계범위 내에 있는지 평가하였다. 평가결과, 대상교량은 표 6과 같이 최대 처짐량이 한계값을 초과하는 것으로 나타났다. 표 6은 도로교 설계 기준을 나타낸다.
전술한 바와 같이, 특수차량(120)의 교량 분석 결과로 대상 교량에 대한 정밀조사가 필요하다고 판단하여 해당 지자체에 분석결과를 제공하였다.
전술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하여, 불규칙한 위험요인이 상존하고 있는 재난 사고 현장에서 신속한 현장 접근과 다양한 재난 정보를 수집분석함으로써 과학적이고 입체적인 재난 원인 조사를 지원할 수 있도록 하는, 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 방법 및 그 시스템을 실현할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 이동형 현장 조사 시스템 110 : UAV
112 : 통신부 112a : RC 송수신기
112b : 데이터 표출기 112c : 영상 송수신기
114 : 제어부 116 : 구동부
116a : 배터리 116b : 변속기
116c : 모터 로터부 116d : 짐벌장치
118 : 센서부 120 : 재난조사 특수차량
130 : 다목적 조사 차량
112 : 통신부 112a : RC 송수신기
112b : 데이터 표출기 112c : 영상 송수신기
114 : 제어부 116 : 구동부
116a : 배터리 116b : 변속기
116c : 모터 로터부 116d : 짐벌장치
118 : 센서부 120 : 재난조사 특수차량
130 : 다목적 조사 차량
Claims (10)
- 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하는 무인 비행 장치; 및
상기 무인 비행 장치를 안착 수용하기 위한 공간을 구비하고, 상기 재난 사고 현장에서 비행하는 상기 무인 비행 장치로부터 상기 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상이나 상기 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하여 3차원 공간 데이터를 생성하고, 생성된 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하는 재난조사 특수차량;
을 포함하고,
상기 무인 비행 장치는,
기체의 통신, 좌표, 자세를 포함하는 다수의 입력 데이터를 비교분석하여 각각의 유닛을 관리제어하는 제어부;
기체의 비행을 전담, 에너지를 직접 공급, 분배하는 구동부; 및
지상의 조종자와 기체가 통신함으로써, 기체의 제어 및 비행정보, 영상 등을 송수신 하는 통신부;를 포함하고,
상기 제어부는 비행 제어(FCC) 기능을 통해 각종 센서의 전자적 제어를 총괄하고, 관성 측정(IMU) 기능을 통해 중력 가속도를 측정하는 자이로 센서를 이용하여 기울기 값을 계산해 기체의 수평을 유지하며, 위성항법(GNSS) 기능을 통해 위성 신호를 수신하여 UAV의 위치 정보 및 진행 방향을 측정하고,
상기 구동부는, 기체의 에너지를 공급하는 배터리; 전력의 공급을 통해 모터와 프로펠러가 회전함으로써 양력을 발생시켜 비행하도록 하는 모터 로터부; 컨트롤러의 스로틀 신호를 수신하여 전류를 보냄과 동시에 회전 속도를 결정하고 모터를 구동하게 하는 변속기(ESC); 및 일정 전압을 공급해 안정된 상태를 유지하는 짐벌 장치;
를 포함하고,
상기 모터 로터부는, 모터의 중앙에 고정자(전자석) 코일이 있고 외관을 둘러싼 회전자(영구자석)로 이루어져 코일에 전기를 공급해 회전자를 구동하고,
상기 통신부는, 기체의 동작 및 작동을 제어하기 위해 2.4GHz 주파수를 활용해 양방향 통신을 지원하는 RC 송수신기; 전압, 기울기, 거리, 고도 등 UAV 각종 센서의 정보를 확인할 수 있도록 영상수신기 출력시켜 비행정보 제공하는 데이터표출(IOSD)기; 및 카메라에서 촬영되는 영상정보를 실시간으로 지상에 있는 상기 재난조사 특수차량으로 전송하는 영상 송수신기;
를 포함하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 시스템에 있어서,
상기 특수차량은 붕괴현장 현장조사를 실시하되, 라이다(LiDAR) 센서를 통하여 옹벽 붕괴부를 제외한 지점들의 변위 및 기울기를 분석하고, 변위분석을 통해 주변 옹벽의 위험성을 평가하고, 이상변위 지점을 도출하고, 기울기를 산출하여 옹벽이 기존과 동일한 기울기로 시공되었는지 분석할 수 있고,
상기 특수차량은 3차원 공간데이터를 이용하여 붕괴부 옹벽에 상부외력으로 작용하고 있는 공사현장에 위치한 지반의 경사 및 변위를 분석하여 지반침하 여부를 분석할 수 있고,
상기 특수차량은 교량의 상·하부가 측정될 수 있도록 대상교량을 기준으로 다양한 각도에서 3차원 공간데이터를 취득할 수 있고,
대상교량의 상·하부 처짐을 분석하기 위해 상판의 상부와 하부를 각각 추출하여 교량 상판이 교축 직각방향으로 편중되는지에 대한 여부 및 교량 중심부에서 처짐이 발생했는지를 확인하기 위해 정면으로 제작된 단면과
두 교각 사이에 존재하는 하나의 상판(1span)에 발생하는 최대 변위량과 발생 위치를 파악하기 위한 측면으로 제작된 단면을 제작하는 것을 특징으로 하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항의 재난원인 현장조사 시스템 상의 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법에 있어서,
(a) 무인 비행 장치가 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행하는 단계;
(b) 상기 무인 비행 장치가 재난 사고 현장에서 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하는 단계;
(c) 재난사고 특수차량이 재난 사고 현장에서 비행하는 상기 무인 비행 장치로부터 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상 또는 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하는 단계;
(d) 상기 재난사고 특수차량이 재난 사고 현장에 대한 3차원 공간 데이터를 생성하는 단계; 및
(e) 상기 재난사고 특수차량이 상기 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하는 단계;
를 포함하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법.
- 제 7 항에 있어서,
상기 (d) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 라이다 센서를 통하여 3차원 공간 데이터를 취득하고, 급경사지 재해위험도 평가를 위해 17개 평가항목에 대하여 5가지 등급으로 환산하고, 3차원 공간 데이터의 점군 데이터를 불규칙 삼각망을 형성하여 면데이터로 모델링하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법.
- 제 7 항에 있어서,
상기 (e) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 이동형 현장조사 시스템을 활용하여 붕괴현장 현장조사를 실시하되, 라이다(LiDAR) 센서를 통하여 옹벽 붕괴부를 제외한 지점들의 변위 및 기울기를 분석하고, 변위분석을 통해 주변 옹벽의 위험성을 평가하고, 이상변위 지점을 도출하고, 기울기를 산출하여 옹벽이 기존과 동일한 기울기로 시공되었는지 분석하고,
상기 3차원 공간데이터를 이용하여 붕괴부 옹벽에 상부외력으로 작용하고 있는 공사현장에 위치한 지반의 경사 및 변위를 분석하여 지반침하 여부를 분석하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법.
- 제 7 항에 있어서,
상기 (e) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 상기 3차원 공간데이터에서 대상지역의 등고선과 단면을 이용하여 비교분석을 통해 비정상 지형을 검출하고,
교량에 대한 데이터에 대하여 대상 교량을 기준으로 다양한 각도에서 3차원 공간데이터를 취득하고, 대상교량의 상하부 처짐을 분석하기 위해 상판의 상부와 하부를 각각 추출하여 각기 다른 시각(정면, 측면)의 단면을 생성하고, 정면으로 생성된 단면은 교량상판이 교축 직각 방향으로 편중되는지에 대한 여부를 확인하고, 교량 중심부에서 처짐이 발생했는지를 확인하며, 교량의 중심부에 처짐이 발생한 경우 교량 중심단면은 교각부 단면보다 아래에 위치하게 되며, 이 두 단면의 거리차를 상판의 수직방향의 처짐으로 인식하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법.
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| KR1020210117399A KR102379303B1 (ko) | 2021-09-03 | 2021-09-03 | 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법 및 그 시스템 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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