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연구보고서 기본정보

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

연구보고서 개요

기관명, 공개여부, 사업명, 과제명, 과제고유번호, 보고서유형, 발행국가, 언어, 발행년월, 과제시작년도 순으로 구성된 표입니다.
기관명 NDSL
공개여부
사업명
과제명(한글)
과제명(영어)
과제고유번호
보고서유형 report
발행국가
언어
발행년월 2023-04-01
과제시작년도

연구보고서 개요

주관연구기관, 연구책임자, 주관부처, 사업관리기관, 내용, 목차, 초록, 원문URL, 첨부파일 순으로 구성된 표입니다.
주관연구기관 동일기술공사
연구책임자 박진오
주관부처
사업관리기관
내용
목차
초록 □ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 ○ 중소형 노후교량의 구조안전성 모니터링을 위한 분산처리, 센서퓨전 기반 저비용 IoT 센서네트워크 개발 ◼ 전체 내용 ○ 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 이용한 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 모델 개발 ◼ 1년차 ❏ 목표 ○ MEMS 기반 가속도계와 Strain Gauge의 센서퓨전(Sensor Fusion)을 통한 분산 처리기반 저비용 교량 처짐 계측용 스마트센서노드 개발 및 교량 내하력 평가를 위한 스마트 센서노드로 구성된 자가망 기반 IoT 센서네트워크 개발과 저비용 중소형 노후 교량 구조안전성 모니터링 시스템 개발 ○ 설계도서 학습 교량 공법별 내하성능 AI학습모델 개발 ❏ 내용 ○ 분산처리 기반의 스마트 센서노드 구현을 위한 하드웨어 설계 및 펌웨어 제작 ○ 가속도계 변형률계 센서퓨전을 통한 처짐산출을 위한 적응형 칼만필터(AFK) 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 ◼ 2년차 ❏ 목표 ○ 실교량 테스트베드 구축을 통한 성능 검증 및 클라우드 기반 실시간 모니터링 플랫폼 구축 ○ 설계도서 학습 교량 공법별 내하성능 AI학습모델 개발 ❏ 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 교량 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 □ 연구개발성과 ○ MEMS가속도계/변형률계 센서퓨전과 분산처리 기반의 노후교량 구조안전성 모니터링을 위한 스마트센서노드 ○ 광역에서 중소형 노후교량 구조안전성 모니터링을 위한 IoT 센서네트워크 ○ 인공지능(AI) 클라우드 기반의 중소형 노후교량 관리 플랫폼 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ○ 활용방안 - 중소형 노후교량 구조안전성 평가 플랫폼 구축을 통한 상시 모니터링 시스템 활용 - 교량의 정기점검, 정밀점검, 정밀안전진단, 긴급점검, 재하시험 등에 활용 ○ 기대효과 - 중소형 노후교량의 구조안전성 상시모니터링으로 인한 국민 안전도 제고 - 자가망/분산처리 기반의 저비용 시스템으로 급증하는 노후교량 안전성 확보 대응 (출처 : 요약문 3p)
원문URL http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=REPORT&cn=TRKO202300002637
첨부파일

추가정보

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과학기술표준분류
ICT 기술분류
주제어 (키워드)