R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 201818CTAP-C133290-02 | |||||
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| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 도로망 유지관리 정보 생성을 위한 일반 차량 탑재 모바일 기기 기반 도로 균열 검출 및 도로 미래 수명 예측 기술 | |||||
| 총 연구기간 | 2017-06-30 ~ 2019-03-30 | |||||
| 연구책임자 | 김형관 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
4명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
7명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 220,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 220,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 370,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 370,000,000 원 |
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| 연구기관명 | 연세대학교 산학협력단 | |||||
| 등록 발간번호 | - | |||||
| ISBN | - | |||||
| 주요 내용 |
본 연구는 도로망의 결함 상태를 신속히 파악하여 최적의 도로 경영전략을 도출할 수 있도록 (1) 고속 운행(시속 ~80km/hr) 중인 차량에 장착된 모바일 기기 영상에서 도로의 균열 분석 정확도 90% 미검출율 20% 미만을 달성하고, (2) 도로 구간별 현 상태, 기후변화 시나리오, 외부 환경 변수들을 고려한 퍼지 추론 기반 도로 열화곡선을 구성하는 기술을 개발하여 도로 미래 수명 예측 정확도를 획기적으로 개선하고, 도로 최적 유지관리 단위를 도출하는 기술을 기반으로 도로 구간별로 효율적 유지관리 예산을 가능하게 하여 우리나라 도로 유지관리 비용 5% 감소를 목표로 함. [최종목표] 최종연구목표 본 연구는 도로망의 유지관리 비용 절감 및 운행 안전성 제고를 위해, 운행 중인 차량에 장착된 모바일 기기(블랙박스 또는 휴대폰)로 취득한 영상 기반 포장도로의 균열 분석 및 도로 구간별 열화 상태 모델링 기술을 연구 개발함. 최종 성과물 ■ 소셜센싱 기반 도로망 균열 분석 기술 - 도로의 차량들에 장착된 차량용 블랙박스나 휴대폰으로 촬영한 영상에서 도로의 결함을 찾아내고, 그 결함 정보와 위치 정보를 중앙 서버로 전송하여 지역별 도로 열화 상태 및 패턴을 추출함을 의미함. 차량 속도 80km/hr 이하에서 모바일 기기(블랙박스 또는 휴대폰)로 취득한 영상에서 도로의 균열을 90%이상 정확도로 검출하는 것을 목표로 함. ■ 미래 도로 수명 예측 시스템 개발을 위한 빅 데이터 기반 열화 모델 및 기후변화 영향 평가 모델 - 도로 미래 수명 예측 시스템은 지속적으로 업데이트 되는 도로 상태 정보를 통해 구간별 열화 모델 기술과 미래 기후변화 영향 평가 기술을 통합해 구간별 도로 미래 수명 예측 정확도를 획기적으로 개선하고 최적 도로 유지관리 단위를 도출하여 구간별 차별화된 유지관리 비용 투입을 통해 도로 유지관리 비용을 5% 이상 절감하는 것을 목표로 함. [연구내용 및 범위] 핵심성과 1. 소셜 센싱 기반 도로망 포장 균열 분석 기술 - 영상에서 도로의 결함을 찾아내고, 그 결함 정보와 위치 정보를 중앙 서버로 전송하여 지역별 도로 열화 상태 및 패턴을 추출하는 기술 단위성과 1-1 모바일 영상 품질 보정 및 도로면 추출 기술 ■ 단위 성과 1-1의 개발 기술은 차량 전면부에 거치된 모바일 기기에서 취득한 영상의 품질을 보정하는 것으로 시작해서 도로 포장면을 추출하는 기술을 개발함. ■ 영상을 보정하는 기술로 비디오 프레임별로 영상 흐릿함(blurriness) 지수를 측정하여 선명한 핵심 프레임(key frame)만을 추출하는 방법과, 고주파(high pass) 필터를 영상 전역에 적용하는 방법, 초고해상도(super-resolution) 영상 생성법 등을 연구함. ■ 도로면만을 추출하기 위한 분할(segmentation)방법으로 마르코프 랜덤 지역(Markov random field)를 형성한후 도로 면을 추출하는 기법과, 수퍼 픽셀(super pixel)을 형성하여 도로면을 인식하는 방법, 차량 모바일 기기 거치 위치와 영상 내 도로면 기하적 위치 관계 기반 베이지안 추론 모델을 통해 도로면을 추출하는 방법 등을 비교 분석 후 최적 기술을 설계 및 개발함. 단위성과 1-2 GNSS기반 도로면 위치 정보 영상 연계 및 도로면 영상 투영변환 기술 ■ 전지구 위성항법시스템인 GNSS는 우주궤도의 위성(GLONASS, GALILEO, GPS, SBAS)들의 신호를 이용하여 현재 운행 중인 차량의 위치, 고도, 속도, 시간 정보 등을 알 수 있게 해줌. 본 연구에서는 위성항법시스템의 신호 정보(주파수 스펙트럼(GPS 예시 - L1:1560~1590, L2:1215~1239, L5:1164~1188, 단위 MHz))를 모바일 기기로 취득, 분석하여 비디오 프레임별로 나타난 도로면의 위치 정보를 이미지 메타데이터에 위성 좌표계로 기록함. 이 정보는 도로 구간별 포장면 손상 정도 및 빈도를 기록하고 분석하는데 활용됨. ■ 모바일기기에서 취득한 2차원 이미지 평면의 좌표(X,Y)는 실제 세계의 월드 좌표계(X,Y,Z)가 투영된 것으로 영상 내 픽셀의 위치에 따라 주위 픽셀간 거리를 실제 거리로 환산하였을 때 거리 값이 상이함. 균열의 폭과 길이를 정확히 측정하고 종류를 구분하기 위해서는 영상의 모든 픽셀의 이웃 픽셀 간 거리를 실제 위치 관계에 1:1 대응이 되도록 투영 변환(projective transform)을 하여 보정해주어야 함. 단위 성과 1-2에서는 자동차에 장착된 모바일 기기 카메라 내/외부(intrinsic/extrinsic) 파라미터, 도로 포장면 간의 기하학적 관계를 고려하여 최적화된 투영 변환법을 연구함. 단위성과 1-3 딥 러닝 기반 도로 포장 균열 검출 기술 ■ 단위 성과 1-3 딥 러닝(deep learning) 기반 도로 포장 균열 검출 기술은 이전 단계에서 추출된 도로 포장면에 대해 균열을 검출하고 종류를 구분하는 기술을 개발하기 위한 최적의 Convolutional neural networks 모델을 연구함. ■ 도로 포장면에는 차선, 방향 표시선 등의 도로 표식이 존재하는데 도로 표식이 마모 되며 생기는 경계부 형상이나, 오염물 등이 균열로 잘못 인식 될 수 있음. 도로 포장면에서 균열만을 인식하기 위해 영상 인식 기술 중 최고 성능을 보여주는 Convolutional neural networks 모델을 활용함. 핵심성과 2. 미래 도로 수명 예측 시스템 개발을 위한 빅 데이터 기반 열화 모델 및 기후변화 영향 평가 모델 - 지속적으로 업데이트 되는 도로 상태 정보를 통해 구간별 열화 상태 모델 기술과 미래 기후변화 영향 평가 기술을 통합해 구간별 도로 미래 수명을 예측하는 기술 단위성과 2-1 퍼지 로직 기반 도로 기후변화 영향 평가 기술 ■ 단위 성과 2-1에서 개발하는 기술은 기후변화로 인해 변화하는 도로 열화 속도를 평가하는 기술임. ■ 도로에 영향을 미치는 기후변화 인자를 도출하고 각 인자들이 도로 결함 현상에 미치는 영향에 대한 지식을 수집함. ■ 각 인자들이 도로 결함 현상을 유발하는 상황을 퍼지 추론 시스템의 if-then 규칙으로 변환하고, 입력 값을 기후변화 정도로 도로 열화 속도 변화를 출력 값으로 하는 퍼지 추론 시스템을 구성. 단위성과 2-2 미래 도로 수명 예측 기술 및 도로 최적 유지관리 단위 도출 기술 개발 ■ 지속적으로 업데이트 되는 도로 상태 정보를 활용하여 미래 상태의 조건부 확률 분포를 현재 상태에 의해서 결정할 수 있는 이론인 마르코프 과정(Markov process)을 기반으로 기반 도로 미래 열화 모델 구성 기술을 개발함. ■ 단위 성과 2-1 단계에서 추출된 기후변화 영향 평가 결과를 열화 모델에 적용시켜 기후변화 전, 후의 수명을 산출함. ■ 지속적으로 모니터링 되는 도로 지점별 파손빈도 및 패턴해석을 통해 최적 유지관리 시간단위 설정하는 알고리즘 |
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