| 연구개발개요 |
▶ 지속가능한 스마트 시티를 위해 최근 급격한 교량의 노후도 증가로 인한 성능저하 문제를 해결하기 위한 스마트 브리지 개발이 필요▶ 국내의 경우, 소수의 특수 교량은 고가의 센서를 통해 유지관리가 진행되고 있지만, 다수의 일반 교량은 경제적·기술적 한계를 이유로 유인점검만 시행되고 있어 점검주기가 길고 정확한 상태파악에 한계가 있음▶ 그러나 최근 고도성장기 이후 급격하게 증가한 교량들의 노후화 문제가 동시에 일어나고 있어(청담1교 등) 더 큰 피해를 예방하고 체계적인 관리를 위해선 진보된 점검방식이 필요▶ 이에 다수의 교량에 적용할 수 있는 저비용·고성능의 센서를 개발하고 디지털 트윈, 교량 상태평가 알고리즘과 클라우드를 이용해 경제적이고 체계적인 교량의 유지관리 프레임워크를 제안함▶ 본 기관의 주력 연구 분야인 IoT 센서 및 클라우드 관련 연구를 모두 통합·보완하여 스마트 브리지 구현을 성공적으로 이뤄낼 수 있을 것으로 기대됨
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| 최종목표 |
▶최종목표 : 스마트 브리지 Level 3 실현을 위해 장기 운영이 가능한 IoT 센서를 개발하고 도심 내 모든 교량으로 확장될 수 있는 클라우드 시스템 개발 ▶세부목표1 : 상시 모니터링을 위한 고해상도 초저전력 멀티메트릭 IoT 센서 개발① 교량의 작은 움직임까지 감지할 수 있는 고해상도 ADC, 1000Hz급의 계측 주파수를 가지며, MEMS를 이용한 3축 가속도(0.2mg 이하), 3채널 변형률(1μs 이하), 받침부 변형 계측, 로우패스 필터를 이용하여 데이터를 압축하고 노이즈 제거가 가능한 멀티메트릭 동적 계측 시스템 개발② 베이스 스테이션 PC가 필요 없는 자립형(Stand-alone) LTE-M 통신을 지원하는 통합 DAQ 센서보드 개발. ③ 장기 모니터링이 가능한 이벤트 기반 초저전력(대기시 1mA 이하) 회로 및 자동오류 감지/복구 시스템 개발을 포함한 최적화 연구/인증▶세부목표2 : 스마트 브리지 Level 3을 위한 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 관리 체계 개발① 계측된 가속도-변형률을 기반으로 교량 건전성 모니터링의 핵심인 휨 변위를 측정할 수 있는 알고리즘 개발 및 경량화② 중립축으로부터 등가 강성을 산정하여 등가 엔지니어링 모델을 구현할 수 있는 기술 개발. 등가 모델을 통해 Data-driven 기준치 제시③ 등가 모델을 이용하여 향후 거동, 수명을 예측하고, 변위, PSC 텐던 장력 변화 등 시뮬레이션을 통한 자동화 분석 기술개발④ 실내실험 및 현장 테스트 베드를 통한 개발한 교량 상태평가 알고리즘 성능검증⑤ 검증된 교량 상태평가 알고리즘 및 디지털 트윈을 클라우드 컴퓨팅에 자동화 되도록 적용하고, 딥러닝을 통해 고유진동수, 충격계수, 받침부 변형을 파악할 수 있는 클라우드 서버 백엔드 설계 및 제작⑥ 교량의 기본정보와 교량별 계측 데이터가 클라우드에서 체계적으로 관리될 수 있는 데이터 스키마(DB Schema) 정의⑦ 등가 모델의 시각화를 통하여 교량별 데이터 확인과 센서제어가 가능한 앱/웹 개발하여 실무자가 손쉽게 수많은 교량을 상시점검할 수 있는 통합 플랫폼 개발 및 수요기업에 의한 최종 사용성 평가 이후 상용화
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| 연구내용 및 범위 |
▶ 1년차① 고해상도/다채널 센싱이 가능한 Prototype 제작○ 가속도와 변형률을 측정할 수 있는 MEMS 3축 가속도계 (ADXL354) 및 Strain gauge를 선정하고, SPI(Serial Peripheral Interface) 통신을 이용하여 가속도(0.2mg 이하), Wheatstone Bridge 회로를 이용하여 변형률(1μs 이하)을 측정할 수 있는 센싱 하드웨어 및 소프트웨어를 개발함. 계측된 아날로그 데이터를 디지털로 변환하기 위해 24-bit급, 8채널 지원 가능한 ADC 및 XTAL의 클록 신호를 이용하여 최대 1000Hz, 가변 계측 주파수로 동기화된 이종데이터 취득이 가능하도록 개발을 진행함② LTE-M 통신 인터페이스 개발 (소프트웨어/하드웨어)○ SK 텔레콤의 LTE-M 통신 모뎀인 WD-N400S 모델을 이용하여 계측데이터가 원활하게 서버로 전송될 수 있도록 UART 통신을 이용하여 연동할 수 있는 하드웨어 세팅 개발, 계측데이터를 JSON 형식으로 변환하고, 서버에 유실 없이 데이터를 올릴 수 있는 AT 명령어 및 소프트웨어 관한 최적화 연구를 진행함. LTE-M을 이용한 데이터 전송 방식은 기존의 LoRa 와 Zigbee 통신과 같이 베이스 스테이션 PC가 필요하며 속도가 느린 통신 방식과 큰 차별점을 가져 교량의 IoT 화를 실현할 수 있음③ 초저전력 전원관리 하드웨어 및 자가 오류 진단 기능 개발○ 센서 작동 중 문제가 발생했을 경우 스스로 문제를 해결하고 오류 내용을 관리자에게 전달해주는 끊김 없는 오류 극복 알고리즘 설계. 아래 그림은 지금까지의 경험을 바탕으로 하였을 때 센서에서 가장 흔하게 발생하는 오류들에 대한 극복 알고리즘임. 이외에도 센서에서 발생할 수 있는 모든 오류에 대한 분석과 대처를 마련하여 Fault-Tolerance 구현 ④ 등가 디지털 엔지니어링 모델 개발○ 등가 중립축의 경우 가속도 기반의 변위는 물체의 질량 중심으로 진동하는 반면, 변형률 기반의 변위는 중립축에서 변형률 게이지가 부착된 곳을 기준으로 진동한다는 점에 착안하여, 무게 중심은 변동하지 않는 반면, 중립축의 경우 단면의 손실, 균열 등에 의해 변동하므로 이를 기반으로 구조물의 손상을 진단할 수 있는 등가 중립축 모델을 제시⑤ 등가 디지털 엔지니어링 모델 실내 검증 실험 수행○ 개발된 등가 디지털 엔지니어링 모델의 성능을 평가하기 위하여 부경대학교의 협조를 얻어 텐던의 장력 조절이 가능한 프리스트레스트 거더 실험체에서 실험을 수행⑥ 교량의 데이터 관리를 위한 데이터 스키마 및 서버 백 엔드 개발○ 기존 교량 유지관리 방식에서 이뤄지던 비효율적인 이력관리 실정을 개선하고, 데이터 연산 처리 능력 향상을 위한 고성능 클라우드 서버 백 엔드를 개발하고자 함. 클라우드 서버 내에서는 센서 노드의 계측데이터를 수신할 수 있는 Node.js 기반 TCP/IP(Transmission Control Protocol/ Internet Protocol) 소켓 통신을 구현하는 연구를 진행▶ 2년차① 클라우드 컴퓨팅을 통한 딥러닝 기반 데이터 상태 처리 기술 개발○ 실 공간의 교량을 등가 엔지니어링 모델을 통해 디지털 공간에 구현하고 다양한 시나리오를 통해 도출되는 응답을 기반으로 빅데이터를 구축함. 이후 교량 응답 빅데이터를 훈련 데이터로 이용하여 딥러닝 신경망(LSTM, DCRNN)을 학습시킴. 손상지표별로 모듈화된 모델을 이용하여 현실 세계에서 센서로부터 계측된 교량의 응답을 통해 고유진동수 및 충격계수를 일관성 있게 파악할 수 있는 자동화에 관한 연구를 진행함. 이외에도 다양한 시뮬레이션을 통해, 확률 분포 기반 이상 감지가 아닌 명확한 임계치를 제시하여 교량 손상 정도를 판단할 수 있는 연구를 진행② 클라우드 시스템과 등가 디지털 엔지니어링 모델 통합○ 1차년도에서 설계된 등가 엔지니어링 모델을 System Matrix로 구성하여 계산 용량을 줄이고 실시간 연동이 가능하도록 개발③ 프로세스 최적화, 방수 패키징 및 KC 인증○ 최적화 작업 이후 실제 현장적용을 위해 센서 보드를 외부환경에서 발생할 수 있는 다양한 요소(습도, 먼지)로부터 장기 모니터링을 보장할 수 있는 방수/방진 케이스를 선택하고 디자인함. 외부로 노출되는 스위치와 안테나 이음부에서 발생할 수 있는 틈에 대한 방수대책을 강구함. PCB와 케이스 간 손쉽게 결합할 수 있는 나사 마운트를 추가하고 구조물과의 탈부착이 쉽도록 마그네틱 마운트를 설계함④ 웹기반 디지털 트윈 시각화 모델 개발○ 교량의 종합적인 분석이 클라우드 컴퓨팅을 통해 단시간에 완료된 이후, 분석결과 중 핵심적인 정보를 취합하고 실무자나 비전문가도 교량의 거동을 손쉽게 파악할 수 있는 Flutter 기반 안드로이드 어플리케이션 및 웹 대시보드 플랫폼을 개발
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