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과제기본정보

중소형 노후 교량 구조안전성 모니터링을 위한 분산처리, 센서퓨전 기반의 저비용 IoT 센서네트워크 개발1년차

사업개요
사업개요
사업명 국토교통기술촉진연구사업 과제번호 21CTAP-C163765-01
국가과학표준분류 1순위 원자력 | 핵자료 기술 | None 적용분야 교통/정보통신/기타 기반시설
2순위 농림·수산 | None | None 실용화대상여부 실용화
3순위 None | None | None 과제유형 개발
과제명 중소형 노후 교량 구조안전성 모니터링을 위한 분산처리, 센서퓨전 기반의 저비용 IoT 센서네트워크 개발
주관연구기관 (주)동일기술공사
총괄연구 책임자 성명 박진오
소속 (주)동일기술공사 직위 전무
전화번호 02)3400-5600 FAX 02)3400-5549
총 연구기간 2021-04-01 ~ 2022-12-31
당해연도 연구기간 2021-04-01 ~ 2021-12-31

(단위:원)

년도별 비용
년도 정부출연금 기업부담금
현금 현물 소계
1차년도 160,000,000 7,000,000 42,000,000 49,000,000 209,000,000
과제기본정보
연구개발개요 ○ MEMS 가속도계와 변형률계의 센서퓨전을 통해 교량의 처짐을 산출하여 무선 송신하는 스마트센서노드 개발과 복수의 스마트센서노드로 구성된 자가망 기반의 LoRa IoT 센서네트워크를 구축하여 중소형 노후 교량의 내하 성능 및 안전도의 상시 모니터링이 가능한 플랫폼 개발
○ MEMS 가속도계와 변형률계의 센서퓨전과 스마트센서노드상 분산처리, 통신 요금이 발생하지 않는 자가망 기반의 LoRa IoT 센서네트워크를 통해 경제성을 확보해 3천만원 이내의 중소형 노후 교량 구조안전성을 상시 모니터링 할 수 있는 저비용 모니터링 시스템 개발
최종목표 ○ 중소형 노후교량의 구조안전성을 모니터링을 위한 분산처리, 센서퓨전 기반 저비용 IoT 센서네트워크 개발

- 온보드 3축 가속도계를 포함하고 Strain Gauge 등 외부 센서 신호를 수집하고 분석하여 LoRa 무선 송신할 수 있는 스마트센서노드 개발
- 온보드 가속도계와 Strain Gauge 등 외부 센서 퓨전을 통한 처짐 산출을 위한 적응형 칼만필터(AKF:Adaptive Kalman Filter) 개발과 이를 기반한 분산처리 기반 교량 구조 안전성 평가 프로그램 개발
- LOS(Line of Sight) 환경에서 최소 반경 5Km 이내 교량의 구조안전성 모니터링이 가능한 IoT 센서네트워크 구축
- 설계도서, 교량진단보고서 학습 기반 교량 공법별 내하성능 AI 학습 모델 개발
연구내용 및 범위 ▣ 1차년도 목표
○ MEMS 기반 가속도계와 Strain Gauge의 센서퓨전(Sensor Fusion)을 통한 분산처리 기반 저비용 교량 처짐 계측용 스마트센서노드 개발 및 교량 내하력 평가를 위한 스마트센서노드로 구성된 자가망 기반 IoT 센서네트워크 개발과 저비용 중소형 노후교량 구조안전성 모니터링 시스템 개발
○ 설계도서 학습 교량 공법별 내하성능 AI학습모델 개발

▣ 1차년도 내용
○ 분산처리 기반의 스마트 센서노드 구현을 위한 하드웨어 설계 및 펌웨어 제작
○ 가속도계, 변형률계 센서 퓨전을 통한 처짐 산출을 위한 적응형 칼만필터
(Adaptive Kalman Filter) 설계 및 구현
○ 자가망 LoRa 센서네트워크 구축 및 네트워크 및 어플리케이션 서버 구축
○ LoRa 센서네트워크 구축 및 네트워크 및 어플리케이션 서버 구축
○ 1차 시제품 제작 및 Lab Test 성능평가
○ 교량공법별 설계 Data 수집
? 설계변수(교량거더 공법, 형식, 지간장, 교폭 등)에 따른 Data 분류
? 설계변수에 따른 고정하중, 활하중(변동하중/응력) 비율 분석
? 설계변수에 따른 극한강도 대비 활하중 비율 분석
? 설계변수에 따른 허용처짐 대비 활하중 처짐 비율 분석
○ 설계조건별 처짐, 강도 특성 AI모델 학습
? ANN(Artificial Neural Network) 모델 구조안 결정 : Input / Hidden / Output /
Activation Function
? 설계도서 학습 및 오차율 평가
? ANN 모델 구조 개선을 통한 오차율 개선

▣ 2차년도 목표
○ 실교량 테스트베드 구축을 통한 성능 검증 및 클라우드 기반 실시간 모니터링 플랫폼 구축
○ FMS 데이터, 현장재하시험 반영 개선된 교량 공법별 내하성능 AI학습모델 개발

▣ 2차년도 내용
○ 2차 시제품 제작 및 Lab Test 성능평가
○ 중소형 노후 교량 대상 실 테스트베드 설치 및 내하 성능 평가 검증 연구
○ 시계열 데이터베이스 InfluxDB 및 Grafana 시각화 대시보드 구축 포함한 클라우드 기반 실시간 교량 처짐 및 내하성능 모니터링 시스템 구축
○ 구글(Google Cloud), 아마존(AWS), MS(Azure)글로벌 클라우드 시스템 활용한 교량 데이터의 빅데이터화 및 인공지능, 머신러닝 활용 연구
○ 저비용 일반교량 구조안전성 평가 시스템 상용화 방안 연구
○ FMS 데이터 이용 AI 모델 개선
? 원설계 데이터와 비교 가능한 FMS 데이터 수집
? FMS 점검 보고서와 원설계도서 매칭 변위, 강성 비교 분석
? FMS 계측결과와 설계값 차이에 대한 Calibration 방안 수립
? Calibration data 학습 및 오차율 평가
○ 현장재하시험결과 이용 AI 구조안전성 평가모델 확정
? 현장재하시험 대상 교량에 대한 구조해석
? 원설계, 구조해석, 현장재하시험 결과 비교 분석
? 현장재하시험과 계측결과와 설계값 차이에 대한 Calibration 방안 수립
? Calibration data 학습 및 오차율 평가
? 상용화를 위한 최종 개선안 도출
건설기술연구개발사업 주요내용
건설기술연구개발사업 주요내용
구분 연구개발목표 연구개발 내용 및 방법
1차년도 ○ 연구개발목표
- 주관연구개발기관(동일기술공사) : MEMS 기반 가속도계와 Strain Gauge의 센서퓨전(Sensor Fusion)을 통한 분산처리 기반 저비용 교량 처짐 계측용 스마트센서노드 개발 및 교량 내하력 평가를 위한 스마트센서노드로 구성된 자가망 기반 IoT 센서네트워크 개발과 저비용 중소형 노후교량 구조안전성 모니터링 시스템 개발

- 공동연구개발기관(서울과학기술대학교 산학협력단) : 설계도서 학습 교량 공법별 내하성능 AI학습모델 개발
- 주관연구개발기관(동일기술공사)
? 분산처리 기반의 스마트 센서노드 구현을 위한 하드웨어 설계 및 펌웨어 제작
a) 온보드(on-board) MEMS 3축 가속도계 내장
b) Linux 기반 펌웨어 및 어플리케이션 구현
c) LoRa 모듈 내장으로 자가망 기반 IoT 통신 구현(LoRa Class C/KR920-923)
d) strain gauge 등 외부 센서 데이터 수집을 위한 온보드(on-board) DAQ 구현
? 가속도계, 변형률계 센서 퓨전을 통한 처짐 산출을 위한 적응형 칼만필터(Adaptive Kalman Filter) 설계 및 구현
? 자가망 LoRa 센서네트워크 구축 및 네트워크 및 어플리케이션 서버 구축
a) 자가망 기반의 IoT 센서네트워크는 아래 개념도와 같이 구성되며, LOS(Line of Sight)환경에서 최대 5Km 신호반경에서 단일 센서네트워크를 구축
b) 신호 손실을 최소화하기 위해 각 단말의 무선신호세기 rssi(received signal strength indicator) 값을
?130dB 이내 값으로 유지하여 센서네트워크 구축
c) 교량의 경우 상시전원을 사용하기가 용이한 환경이므로 LoRa Class C 기반으로 구성하되, 신호 손실을 최소화하기 위해 원시데이터의 데이터처리
(data processing)을 통해 payload 의 크기를 최대 40byte 이내로 제한
d) 펌웨어에서 시스템 오류 및 통신 모듈 오류에 대비한 워치독(Watch Dog) 루틴 구현

? 1차 시제품 제작 및 Lab Test 성능평가

- 공동연구개발기관(서울과학기술대학교 산학협력단)
? 주관(설계사)/공동연구기관 공동 교량공법별 설계 Data 수집
a) 설계변수(교량거더 공법, 형식, 지간장, 교폭 등)에 따른 Data 분류
b) 설계변수에 따른 고정하중, 활하중(변동하중/응력) 비율 분석
c) 설계변수에 따른 극한강도 대비 활하중 비율 분석
d) 설계변수에 따른 허용처짐 대비 활하중 처짐 비율 분석

? 설계조건별 처짐, 강도 특성 AI모델 학습
a) ANN(Artificial Neural Network) 모델 구조안 결정
: Input / Hidden / Output / Activation Function
b) 설계도서 학습 및 오차율 평가
c) ANN 모델 구조 개선을 통한 오차율 개선





연구성과 기술적 기대성과 ○ 기술적인 측면
- 노후 중소교량의 구조안전성 상시 모니터링 가능
? 교량의 구조안전성 평가의 중요한 계측응답인 교량의 처짐을 저비용 MEMS 기반 가속도계와 변형률계의 센서퓨전/분산처리 방식으로 구현하고, 자가망 기반의 IoT 센서 네트워크를 구축하여 중소형 노후 교량의 구조안전성의 실시간 상시 모니터링이 가능해짐.
- 구조안전성 모니터링 시스템 설치 편의성 향상
? 계측 시스템이 설계에 반영되지 않은 노후 교량에도 저비용으로 적용이 가능
? LoRa 자가망의 넓은 통신 신호반경으로, 통신 인프라가 충분하지 않은 산악, 해안, 고속도로 상의 교량 등에도 최소의 비용으로 적용이 가능
- 다양한 다수의 교량설계 데이터와 FMS, 현장재하시험 결과를 활용하여 구조 안전성 평가 AI모델을 학습하여 구조물 안전성 평가에 대한 신뢰성 확보가 가능
사회 경제적 파급효과 ○ 경제적ㆍ산업적 측면
- 노후 중소교량 안전성 확보
? 본 제안기술은 무선 자가망 기반의 저비용 교량 구조안전성 상시모니터링 시스템으로서 한정된 예산에서 급증하는 노후 교량의 안전 진단 및 점검의 수요에 대응이 가능
- 기존 유선/상용무선망 대비 설치/운용 비용 절감
? 대형 통신사에서 제공하는 상용 무선망(LTE, LTE-m, NB-IoT) 기반 센서네트워크의 경우, 개발 및 구축비용이 고비용 구조이며 운영 시에도 지속적으로 통신비가 발생하는 반면, 자가망 기반으로 센서네트워크 구축 시 발생하는 통신요금 절감가능.
? 기존 유선 기반 계측 방식에 비해 정적/동적 데이터로거, 시리얼컨버터, UPS, 배선, 배관, 함체 등 계측 서버 등 계측 시스템 구축에 따른 부가 장비나 설비의 설치가 불필요
- 실시간 구조안전성 평가를 통해 불필요한 주기적 안전점검을 최소화 하여 경제적인 예산 점감 가능
○ 사회적인 측면
- 노후 교량의 구조안전성 상시 모니터링으로 국민 안전도 향상 및 대형사고 예방으로 사회적 비용 절감
- 노후 교량의 상시 구조안전성 모니터링으로 교량의 운용률 향상 가능
- Covid-19의 유행으로 사회적으로 언택트(Untact) 서비스가 증가하고 있으며, 무선 센서네트워크 기반 노후교량 센서 상시 모니터링은 인력에 의한 점검 및 진단의 필요성을 감소시켜 사회 안전도 향상에 기여
활용방안 ○ 중소 노후 교량 구조안정성 평가 플랫폼 구축을 통한 상시 안전도 모니터링 시스템 활용
- 시설물통합정보관리시스템이 등록된 1종,2종,3종 교량은 총 32,034 개소에 이르며. 노후 교량 중심으로 구조 안전성 모니터링에 적극 활용이 가능
- 특히 시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법’ 전면 시행으로 재난위험이 높거나 재난을 예방하기 위해 관리가 필요한 3종 시설물을 지정하도록 하였으며, 3종 시설물은 전국적으로 2021년 현재 총 19,973개소에 이르며, 이들에 대한 안전 점검 및 안전진단에 대한 경제적인 관리 대안으로 활용이 가능

○ 교량의 정기점검, 정밀점검, 정밀안전진단, 긴급점검, 재하시험 등에 활용
- ‘시특법’상의 교량의 점검 및 진단은 법정 인력과 장비가 투입되는 고비용 구조이기 때문에 제안하는 센서퓨전/분산처리시스템 및 자가망 기반의 IoT 센서네트워크는 기존 유선 기반 계측에 비교하여, 계측기 설치시 배선, 배관을 최소화할 수 있고 계측 신호가 무선으로 자동 수집되며, 동적 데이터의 경우 필요한 샘플링(Sampling), FFT(Fast Fourier Transform), MMA(Min/Max/Average), 처짐 산출, 케이블 장력 산출, 고유진동수 산출 등의 후처리(Post-Processing) 과정이 스마트 센서노드상에서 분산처리기반으로 자동산출되어 각종 진단 및 점검에 효율적으로 활용 가능

○ 자가망 기반의 LoRa 센서네트워크는 저비용으로 구조물의 상시 모니터링이 가능하게 하며, 노후 교량 분야 뿐만 아니라 터널, 옹벽, 절토사면 등의 토목 인프라 시설의 점검 및 모니터링, 대기, 물순환 등 환경 분야, 재난 안전 분야 등 다양한 활용 가능
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