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과제기본정보

스마트 브리지 Level 3 를 위한 IoT 센싱 및 클라우드 시스템 개발2년차

사업개요
사업개요에 대한 사업명, 분류코드(기술분류), 과제명, 주관연구기관, 총괄연구 책임자(성명, 소속, 전화번호), 총 연구기간, 당해연도 연구기간 정보제공
사업명 국토교통기술촉진연구사업 과제번호 22CTAP-C164014-02
국가과학표준분류 1순위 원자력 | 핵자료 기술 | None 적용분야 건설업
2순위 원자력 | None | None 실용화대상여부 실용화
3순위 농림·수산 | None | None 과제유형 응용
과제명 스마트 브리지 Level 3 를 위한 IoT 센싱 및 클라우드 시스템 개발
주관연구기관 중앙대학교산학협력단
총괄연구 책임자 성명 박종웅
소속 중앙대학교산학협력단 직위 교수
전화번호 02-820-5685 FAX 02-816-6760
총 연구기간 2021-04-01 ~ 2022-12-31
당해연도 연구기간 2022-01-01 ~ 2022-12-31

(단위:원)

년도별 정부출연금, 기업부담금, 계 정보제공
년도 정부출연금 기업부담금
현금 현물 소계
2차년도 210,000,000 2,340,000 21,000,000 23,340,000 233,340,000
과제기본정보의 연구개발개요, 최종목표, 연구내용 및 범위 정보제공
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
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 개발
① 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 개발
② 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 개발
① 계측된 가속도-변형률을 기반으로 교량 건전성 모니터링의 핵심인 휨 변위를 측정할 수 있는 알고리즘 개발 및 경량화
② 중립축으로부터 등가 강성을 산정하여 등가 엔지니어링 모델을 구현할 수 있는 기술 개발. 등가 모델을 통해 Data-driven 기준치 제시
③ 등가 모델을 이용하여 향후 거동, 수명을 예측하고, 변위, PSC 텐던 장력 변화 등 시뮬레이션을 통한 자동화 분석 기술개발
④ 실내실험 및 현장 테스트 베드를 통한 개발한 교량 상태평가 알고리즘 성능검증
⑤ 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 제작
⑥ 교량의 기본정보와 교량별 계측 데이터가 클라우드에서 체계적으로 관리될 수 있는 데이터 스키마(DB Schema) 정의
⑦ 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
연구내용 및 범위 ▶ 1년차

① 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 진행함

② 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 있음

③ 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 제시

⑤ 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 수행

⑥ 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

▶ 2년차

① 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 진행

② 클라우드 시스템과 등가 디지털 엔지니어링 모델 통합
○ 1차년도에서 설계된 등가 엔지니어링 모델을 System Matrix로 구성하여 계산 용량을 줄이고 실시간 연동이 가능하도록 개발

③ 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 설계함

④ 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
건설기술연구개발사업 주요내용
건설기술연구개발사업 주요내용의 구분, 연구개발목표, 연구개발 내용 및 방법 정보제공
구분 연구개발목표 연구개발 내용 및 방법
2차년도 (1) 고해상도 초저전력 멀티 메트릭 IoT 센서 시스템 개발
● 0.2mg 이하의 가속도 노이즈, 1μs 이하의 변형률 DAQ 개발
● LTE-M 통신 인터페이스 하드웨어 및 소프트웨어 제작
● 대기 시 초저전력 (1mA 이하) 운영, 이벤트 발생 시 0.1초(세계 최고) 이내 작동
● 이종데이터 융합을 위한 등가 디지털 엔지니어링 모델 개발
● 등가 디지털 엔지니어링 모델기반 변위 및 등가 강성 측정 기술개발

(2) 알고리즘 최적화 및 데이터 관리 서버 구축
● 초저전력 센서 및 상태평가 알고리즘 고도화·최적화 작업
● 데이터 저장을 위한 클라우드 서버 백엔드 설계 및 제작
● 교량용 스키마 제안
(1) 고해상도 멀티 메트릭 IoT 센서 시스템 개발
● (고해상도 동적 계측 하드웨어): 3축 가속도, 3채널 변형률을 24bit, 1000Hz급 샘플 주파수로 센싱할 수 있는 고성능 센서 회로 프로토타입 제작
● (교량 현장에 PC가 필요 없는 LTE 통신 지원 시스템 개발): 저전력 LTE-M 통신을 지원하는 LTE-M 인터페이스를 개발해 베이스 스테이션이 필요 없는 자립형 센서개발
● (자동 오류 감지 및 복구 알고리즘): 현장 계측 시 발생 가능한 여러 오류(전력 부족, 통신실패 등)를 자가진단하고 스스로 해결하는 알고리즘을 탑재해 센서가 일부 장애로 멈추지 않고 지속 운영되도록 개발
● (등가 디지털 엔지니어링 모델): 이종데이터를 융합하여 산출한 변위 및 등가 강성을 기반으로 현실 교량의 트윈을 디지털 공간상에 구현하는 기술개발 및 검증. 실시간 연동을 통해 실시간 변위 및 등가 강성이 판단 가능

(2) 알고리즘 최적화 및 데이터 관리 서버 구축
● (센서 보드 성능 최적화): 개발한 IoT 센서가 장기간 작동이 가능하도록 최적화하고 소비, 대기, 충전전류량을 확인
● (클라우드 서버): 교량의 계측데이터를 추출하고 서버에 저장하기 위한 기본 백엔드 서버 시스템 제작
● (데이터 스키마): 교량 기본정보와 교량별 계측데이터가 클라우드에서 체계적으로 관리될 수 있도록 데이터 스키마(DB Schema) 정의
연구성과 기술적 기대성과 (1) 통합 교량 관리체계 구축
● 내하력 평가에서 정확한 측정이 어려웠던 변위 및 비파괴식 PSC 장력 변화의 측정 알고리즘 기술을 통해 다양한 손상지표에 대한 상시모니터링이 가능하게 되어 교량 건전성 평가의 기술적 한계를 해결. 개발 기술로 내하력 평가를 대체하여 체계적인 이력관리, 정밀한 분석이 가능

(2) 최첨단 IoT 센서기술 국산화
● 구조물 유지관리 시장에서 최초로 클라우드 컴퓨팅, 자가 오류 진단 기능, LTE-M 등의 시스템을 센서에 도입함으로써, 구조물 유지관리 시장에 4차산업혁명 시대의 방향과 일맥상통하는 비약적인 기술발전을 선도
● IoT 센서를 구성하기 위한 기초 기술 등을 개발함으로써, 관련 학계 및 산업계에서 새로운 기술을 쉽게 활용할 수 있는 환경을 구축
사회 경제적 파급효과 (1) 국민의 사회기반 시설물에 대한 신뢰성 향상 / 편의성/만족도 증가
● 노후교량 장수명화 요소기술의 최종 실무수요자는 주관부처인 국토교통부를 비롯해 공사, 공단 정부 부처뿐만 아니라 지자체가 되며 노후화된 교량 특성 변화에 능동적으로 대응하는 관련 기술력 확보하여 생명과 재산 보호
● SOC 노후 시설물 업무 지원이 가능하며 향후 시설물의 안전 및 유지관리 기본계획 수립 시 국가 차원의 교량 유지관리체계 마련 및 노후교량 관련 정책 수립에 활용
● 최근 급증하는 사회기반시설물 관련 재해에 대한 안전성 확보로 국민의 삶의 질 제고

(2) 선제적 유지관리를 통한 예산 절감
● 타 교량유지관리 시스템보다 저렴한 가격으로 운영할 수 있으며, 이로 인해 전국 교량의 설치에도 예산 부담이 적음
● 교량 유지관리·보수보강 기술력 제고로 노후교량의 수명연장을 통한 국가 SOC 시설물의 유지보수 예산 절감에 크게 기여
● 정부의 노후교량에 대한 선제적 개발 기술을 이용한 대응을 통해 미래 유지보수 비용을 연간 약 1,000억 원 이상의 경제적 예산 절감 기대

(3) 청년 디지털 일자리 창출
● 교량에 대한 신규 구축보다는 성능개선·보수보강 등 유지관리 예산이 확대될 것으로 예상하여 관련 분야 일자리 창출이 매우 증가할 것으로 기대
● 기술의 국산화를 바탕으로 국내 BIM, AR 관련 기업들과의 협업을 통해 특성화된 맞춤형 스마트 시티 및 구조물 유지관리 관련 신시장 창출 가능

(4) 해외진출, 국가경쟁력 향상
● 새로운 IoT 센서 시스템을 최초로 개발함으로써 표준화 선점, 해외시장 개척을 통한 국가 경쟁력 제고 및 신 일자리 창출 가능성 기대
활용방안 (1) 전국 교량으로의 확대·상시 모니터링
연구개발성과인 센서는 기존 IoT 센서와 달리 전국 교량 확대를 목적으로 개발되어 저렴한 가격으로 장기간 원활한 점검이 이루어지지 않고 있는 일반 교량에 대해서도 상시모니터링이 가능함. 초저전력 계측시스템으로 설치 이후에 배터리를 교체해줄 필요가 없으며, LTE-M 차세대 통신 방식을 이용하여 PC의 전원이 필요하지 않아 확대가 용이함. 또한, 계측 정확도가 높아 줄어들고 있는 전문 인력과 기술적 한계에 봉착한 내하력 평가를 대체하는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대됨

(2) 유지관리 프로세스 정량화
● 개발 시스템은 정부 범부처에 공동 활용이 가능하며, 보수보강 시기 의사결정을 위한 예방·관리 지침으로 활용될 수 있으며, 정량적인 성능관리형 노후교량 유지관리 체계를 구축, 종합 노후교량 성능 평가 기준으로 활용될 수 있음. 이를 통해 국가 차원의 교량 유지관리체계 마련 및 노후교량 관련 정책, 로드맵 수립 등에 활용될 수 있음. 또한, 향후 SOC 관련 유지관리 사업의 추진을 위한 계획 및 설계에 활용되며, 유지관리체계가 미흡한 해외 노후교량산업 시장에 진출, 일자리 창출, 창조경제 기여 등의 효과를 볼 수 있음

(3) 데이터 댐 구축
● 연구개발성과 중 하나인 클라우드 서버는 설치한 센서 노드의 수가 늘어남에 따라 언제든지 확장하여 안정적인 운영이 가능하며, 강력한 서버의 컴퓨팅 능력을 활용하여 이후 개발될 수 있는 새로운 알고리즘을 손쉽게 업데이트하고 적용할 수 있음. 또한, 교량 형식에 따라 서버 내에서 파라미터를 변경하면 센서 노드가 업데이트되는 방식으로 설치 이후에 센서 노드에 접근할 필요가 없음. 구축한 서버를 통해 전국 교량으로 대상을 확장하고, 모든 계측/분석 데이터를 디지털화하여 체계적인 이력관리 및 데이터 댐 구축이 가능할 것으로 기대됨

(4) 교량 수명 예측
● 연구개발성과 중 하나인 디지털 트윈 3단계 달성을 통해 지금까지 교량을 시각화만 하는 방식에서 그치는 것이 아니라, 열화 손상의 위치, 이유 등을 파악할 수 있으며, 데이터 댐을 기반으로 다가오는 미래에 교량에 어떠한 문제가 발생할 수 있는지를 예측함으로써 조기 조치를 통해 사고를 미리 방지할 수 있는 모델로 활용이 가능할 것으로 예상함

(5) 주요 사회기반시설물 분야로 확대 (댐, 터널, 항만)
● 개발 기술은 초소형/고성능의 센서로 교량뿐만 아니라 장비의 상시 점검을 요구하는 스마트 팩토리, 스마트 그리드 분야를 포함하여 사회 주요 SOC인 댐, 터널, 항만 등의 고정밀 계측, 유지관리, 자산관리 등 다양한 분야에 활용될 수 있음. 또한, 딥러닝 기반의 시계열 데이터 추정 기술은 다양한 토목 구조물에 적용될 수 있을 뿐만 아니라 산업 전반에 걸친 미래를 예측할 수 있는 모델로 활용할 수 있음
핵심어
핵심어의 구분, 핵심어, 핵심어1~핵심어5 정보제공
핵심어 핵심어1 핵심어2 핵심어3 핵심어4 핵심어5
국문 스마트 IoT센서 클라우드 컴퓨팅 변위, 장력 알고리즘 딥러닝 손상지표/교량관 리체계
영문 Smart IoT Sensor Cloud Computing Displacement, Tension estimation Deep Learning Damage Indicator/Bridge Management System
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