최근 빈번히 발생하고 있는 지진, 구조물의 노후화에 따라 구조물 붕괴 및 기울어짐 사고 등이 자주 발생하고 있으며, 이런 구조물에 대한 재난을 방지하기 위하여 다양한 방법이 제시되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 IoT(Internet of Things) 기반의 구조물 이상 유무를 실시간으로 모니터링 하여 구조물의 붕괴, 기울어짐, 화재 등에 대한 이상 징후현상을 사전에 제공하는 시스템을 제시한다. MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) 센서(Sensor)기반의 기울기 센서, 가속도 센서를 이용, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송, 데이터를 축적하며, 설정된 임계치를 상위할 경우 대응할 수 있는 서비스를 제공 한다. 구조물의 붕괴, 기울어짐, 화재 등의 현상에 대한 임계치 상위 이벤트 발생 시 경고를 함으로, 구조물의 붕괴 및 기울어짐 현상에 대한 대피, 보수가 가능하여, 구조물에서 발생할 수 있는 재난에 대응할 수 있을 것이라고 사료된다.
최근 빈번히 발생하고 있는 지진, 구조물의 노후화에 따라 구조물 붕괴 및 기울어짐 사고 등이 자주 발생하고 있으며, 이런 구조물에 대한 재난을 방지하기 위하여 다양한 방법이 제시되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 IoT(Internet of Things) 기반의 구조물 이상 유무를 실시간으로 모니터링 하여 구조물의 붕괴, 기울어짐, 화재 등에 대한 이상 징후현상을 사전에 제공하는 시스템을 제시한다. MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) 센서(Sensor)기반의 기울기 센서, 가속도 센서를 이용, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송, 데이터를 축적하며, 설정된 임계치를 상위할 경우 대응할 수 있는 서비스를 제공 한다. 구조물의 붕괴, 기울어짐, 화재 등의 현상에 대한 임계치 상위 이벤트 발생 시 경고를 함으로, 구조물의 붕괴 및 기울어짐 현상에 대한 대피, 보수가 가능하여, 구조물에서 발생할 수 있는 재난에 대응할 수 있을 것이라고 사료된다.
In recent years, there have been frequent occurrences of collapsing buildings and tilting accidents due to frequent earthquakes and aging of buildings. Various methods have been proposed to prevent disasters on these buildings. In this paper, we propose a system that provides an indication of anomal...
In recent years, there have been frequent occurrences of collapsing buildings and tilting accidents due to frequent earthquakes and aging of buildings. Various methods have been proposed to prevent disasters on these buildings. In this paper, we propose a system that provides an indication of anomalous phenomena such as collapse and tilting of buildings by real-time monitoring of IoT(Internet of Things) based architectural anomalies. The MEMS sensor is based on the inclinometer sensor and the accelerometer sensor, transmits the detected data to the server in real time, accumulates the data, and provides the service to cope when the set threshold value is different. It is possible to evacuate and repair the collapse and tilting of the building by warning the occurrence of the upper threshold event such as the collapse and tilting of the building.
In recent years, there have been frequent occurrences of collapsing buildings and tilting accidents due to frequent earthquakes and aging of buildings. Various methods have been proposed to prevent disasters on these buildings. In this paper, we propose a system that provides an indication of anomalous phenomena such as collapse and tilting of buildings by real-time monitoring of IoT(Internet of Things) based architectural anomalies. The MEMS sensor is based on the inclinometer sensor and the accelerometer sensor, transmits the detected data to the server in real time, accumulates the data, and provides the service to cope when the set threshold value is different. It is possible to evacuate and repair the collapse and tilting of the building by warning the occurrence of the upper threshold event such as the collapse and tilting of the building.
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문제 정의
특히 대형구조물로 부터의 안전 및 방재를 위하여 건물의 수명에 적합한 대처방안을 수립하는데 새로운 정밀측위 기술의 활용은 많은 요구가 있으며 그 중요성이 크게 부각되고 있다[5]. 이런 사회적 배경을 토대로 본 논문에서는 IoT(Internet of Things)기반 구조물의 상태를 실시간으로 파악하고 모니터링을 통해 구조물에서 발생할 수 있는 사고를 사전예방 할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제시된 MEMS 센서는 저렴하면서 실시간 모니터링이 가능하고 센서와 데이터로 동작 상태에 있으면 편리한 계측이 가능하다[6].
특히 붕괴는 대부분 순간적으로 발생하는 것처럼 보이지만, 실제로는 작은 부분의 피해에 뒤따르는 파괴의 연쇄적 상호반응이 있다[7,8]. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 MEMS 센서를 이용한 구조물의 안전 모니터링 시스템 개발을 통해 재난사고를 미연에 방지하기 위한 구조물의 기울어짐, 붕괴, 화재 등에 대한 대비를 할 수 있는 기반을 마련하고자 하였다. 기존에는 제시되지 않았던 구조물의 이상구조를 수집, 감지 및 분석하여 구조물 사용자의 안전을 최우선하는 알고리즘을 제안하였고, 구조물의 이상 현상에 대한 정확한 데이터를 제공 받을 수 있고, 이를 통해 구조물 사용자의 안전을 최우선 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
제안 방법
3채널 테스트 환경은 환경 구축 후 송신기에서 전송되는 데이터를 주기적으로 테스트를 진행하였다. 3개의 송신기가 설치되어 있는 건축물 모형을 X,Y 축으로 움직여 봤을 때 정상적으로 데이터의 변경이 수신되며 3-D 위치 표시도 정상적으로 표시가 됨을 알 수 있었다(그림 13).
노이즈 제거 필터는 Low-pass RC 필터를 적용하여 센서 클럭 노이즈를 제거하였다. ADC 변환 컨버터를 이용하여 아날로그로 수집된 건물의 기울기를 디지털로 변환하였다.
MEMS 센서 기반의 구조물 안전 모니터링 시스템의 구성은 기울기 센서, 가속도 센서, 고도 센서, 디지털나침반, 자이로스코프의 변화 값을 측정한다. IoT 무선통신 코디네이터는 센서와 서버의 양방향 통신을 제공한다.
값은 출력값을 10dBm, 변조방식 2FSK, data rate 1200bps로 값을 설정하였다. Preamble, payload, CRC, 패킷 크기 등을 설정하였다. 위와 같은 설정 값을 기반으로 RF 출력테스트를 진행, 정확한 출력값을 확인하기 위해 스펙트럼 분석기를 통해 확인하는 과정을 진행하였다.
그림 2는 기울기 센서의 정밀도를 높이기 위한 과정을 나타낸다. 기울기 센서의 정밀도를 높이기 위해서는 노이즈 필터를 이용하며, 노이즈 성분을 감쇠하고, 아날로그 디지털 변환기를 이용하여, X, Y, Z의 세 아날로그 출력을 디지털 변환한다. 또한 전압-각도 변환장치를 이용하여 최종 산출된 값을 적용한다.
기울기센서 SPI 통신 테스트는 고정값이 나오는 레지스터가 없기 때문에 실제 데이터를 읽어 보는 것으로 테스트 진행하였다. 그림 10에 가속도 값을 나타낸다.
본 논문의 시스템은 다양한 센서 데이터를 서버로 전송, 실시간으로 축척된 데이터를 분석하여 구조물에 대한 이상 유무를 판단하며, 이벤트 발생 시 현상에 대한 정보를 제공한다. 사용자는 이에 대한 대비를 마련할 수 있는 서비스를 제공한다.
구조물에 감지기를 설치하되 복수의 층인 경우, 각 층에 적어도 하나 이상의 감지기를 설치 후, 상기 감지기에서 전송되는 아날로그 신호의 노이즈를 제거하고, 디지털 신호를 변환한다. 상기 디지털 신호를 이용하여 구조물의 각 변위, 고도값을 도출 후 각 변위를 이전 주기에 도출된 각 변위와 비교하여 구조물의 이상 현상을 판단한다. 상기 고도값을 구조물의 초기 고도값과 비교하여 기울어짐 균등침하를 판단하여, 구조물의 기울어짐이 발생한 것으로 판단되는 경우, 각 변위를 Bjerrum수치와 비교하여 부동침하를 판단한다.
센서보드의 회로는 3부분으로 나눠지며, 센서보드 전원 회로도, 센서보드 MCU&RF 회로, 센서보드 센서 회로로 구성되었다.
진동 값이 연산(mG)되고, 연산된 진동값이 표시장치에 디스플레이 된다. 아날로그 입력에 대한 ADC와 디지털 입력에 대한 변환 작업 후 MCU가 표시장치에 표시할 데이터를 연산하고, 외부 데이터 버스를 통해 데이터를 전송한다.
주파수의 경우 기본 주파수는 424MHz, 채널은 0번으로 설정하였다. 외부 크리스탈 bank 값 설정은 외부 크리스탈에 의해 주파수의 편차가 생기므로 뱅크값을 크리스탈과 오차 범위내에서 맞춰 주는 것이 필요하며, 출력설정은 원하는 출력을 맞추기 위해 레벨값을 조절하였다. 값은 출력값을 10dBm, 변조방식 2FSK, data rate 1200bps로 값을 설정하였다.
Preamble, payload, CRC, 패킷 크기 등을 설정하였다. 위와 같은 설정 값을 기반으로 RF 출력테스트를 진행, 정확한 출력값을 확인하기 위해 스펙트럼 분석기를 통해 확인하는 과정을 진행하였다. 출력 스펙트럼은 그림 12에 보인다.
본 장에서는 제안하는 MEMS 센서를 이용한 구조물의 안전 모니터링 시스템의 구현을 다룬다. 이를 위해 사용자의 프로토타입을 구현하였다.
성능/효과
3채널 테스트 환경은 환경 구축 후 송신기에서 전송되는 데이터를 주기적으로 테스트를 진행하였다. 3개의 송신기가 설치되어 있는 건축물 모형을 X,Y 축으로 움직여 봤을 때 정상적으로 데이터의 변경이 수신되며 3-D 위치 표시도 정상적으로 표시가 됨을 알 수 있었다(그림 13).
출력 스펙트럼은 그림 12에 보인다. RF 확인 절차를 거쳐 출력스펙트럼을 확인한 결과 의도한 주파수(424MHz)와 power(10dBm)가 정확히 나오는 것을 확인하였다.
이런 사회적 배경을 토대로 본 논문에서는 IoT(Internet of Things)기반 구조물의 상태를 실시간으로 파악하고 모니터링을 통해 구조물에서 발생할 수 있는 사고를 사전예방 할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제시된 MEMS 센서는 저렴하면서 실시간 모니터링이 가능하고 센서와 데이터로 동작 상태에 있으면 편리한 계측이 가능하다[6]. 이를 통해 구조물의 붕괴 및 기울어짐 발생 시 사용자의 안전 및 재산보호에 기여할 수 있을 것이라고 사료된다.
테스트 환경으로 데이터를 읽어보았을 때 정상적으로 가속도값이 읽히는 것을 확인할 수 있었다. 장시간 데이터를 읽어 보았을 때 일정한 수준의 값이 읽히는 것을 확인할 수 있었다.
테스트 환경으로 데이터를 읽어보았을 때 정상적으로 가속도값이 읽히는 것을 확인할 수 있었다. 장시간 데이터를 읽어 보았을 때 일정한 수준의 값이 읽히는 것을 확인할 수 있었다.
후속연구
이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 MEMS 센서를 이용한 구조물의 안전 모니터링 시스템 개발을 통해 재난사고를 미연에 방지하기 위한 구조물의 기울어짐, 붕괴, 화재 등에 대한 대비를 할 수 있는 기반을 마련하고자 하였다. 기존에는 제시되지 않았던 구조물의 이상구조를 수집, 감지 및 분석하여 구조물 사용자의 안전을 최우선하는 알고리즘을 제안하였고, 구조물의 이상 현상에 대한 정확한 데이터를 제공 받을 수 있고, 이를 통해 구조물 사용자의 안전을 최우선 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서 제시된 MEMS 센서는 저렴하면서 실시간 모니터링이 가능하고 센서와 데이터로 동작 상태에 있으면 편리한 계측이 가능하다[6]. 이를 통해 구조물의 붕괴 및 기울어짐 발생 시 사용자의 안전 및 재산보호에 기여할 수 있을 것이라고 사료된다.
이후, 각 변위(δ/L)의 변화가 기 설정된 수치 범위 이상으로 또 발생하는 경우, 추가 점검요망 알림을 제공할 수 있다.
향후 연구로는 알고리즘을 적용 후 구조물의 기울어짐, 붕괴, 화재 발생 시 효과적으로 대피할 수 있는 시스템의 구현을 통해 효율성을 검증해야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
기존 구조물 안전 기술의 문제는 무엇인가?
현재까지 제시된 구조물 안전 기술들은 지진, 구조물의 노후화에 따른 붕괴 및 기울어짐 등의 재난 사고에 대하여 사후대책에 중심을 두고 개발되었다. 하지만 문제의 발생에 대한 근본적 대비책이 마련되지 않아 지속적으로 재산, 인명피해가 빈번히 발생하였다. 특히 붕괴는 대부분 순간적으로 발생하는 것처럼 보이지만, 실제로는 작은 부분의 피해에 뒤따르는 파괴의 연쇄적 상호반응이 있다[7,8].
MEMS 센서의 특징은 무엇인가?
이런 사회적 배경을 토대로 본 논문에서는 IoT(Internet of Things)기반 구조물의 상태를 실시간으로 파악하고 모니터링을 통해 구조물에서 발생할 수 있는 사고를 사전예방 할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제시된 MEMS 센서는 저렴하면서 실시간 모니터링이 가능하고 센서와 데이터로 동작 상태에 있으면 편리한 계측이 가능하다[6]. 이를 통해 구조물의 붕괴 및 기울어짐 발생 시 사용자의 안전 및 재산보호에 기여할 수 있을 것이라고 사료된다.
MEMS 센서 기반의 구조물 안전 모니터링 시스템은 어떻게 구성되는가?
그림 1은 시스템의 구조를 나타내며, 구조물의 이벤트 현상을 측정할 수 있는 MEMS 센서 기반의 구조물 변위 측정, 데이터를 저장 및 이벤트를 분석, 이벤트 발생을 알려주는 어플리케이션으로 구성된다. MEMS 센서 기반의 구조물 안전 모니터링 시스템의 구성은 기울기 센서, 가속도 센서, 고도 센서, 디지털나침반, 자이로스코프의 변화 값을 측정한다. IoT 무선통신 코디네이터는 센서와 서버의 양방향 통신을 제공한다.
참고문헌 (8)
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K. Cao and I. Kang and H. Choi and H. K. Jung, "Reagent Cabinet Management System Using Danger Priority," Journal of Information and Communication Convergence Engineering, vol. 15, no. 4, pp. 227-231, Dec. 2017.
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K. K. Lee, "Causes and Prevention of Building Collapses," Journal of the Korean Institute of Educational Facilities, vol. 21, no. 4, pp.18-21, Apr. 2014.
X. T. Yang, J. J. Jang, and H. K. Jung, "Advanced Sensor-based Control Reagent Cabinet Monitoring System," Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering, vol. 21, no. 1, pp. 199-204, Jan. 2017.
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