보고서 정보
주관연구기관 |
(주)씨티씨 |
연구책임자 |
전준창
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참여연구자 |
박형순
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 |
2021 |
주관부처 |
국토교통부 Ministry of Land, Infrastructure, and Transport |
등록번호 |
TRKO202300002905 |
과제고유번호 |
1615011782 |
사업명 |
국토교통기술촉진연구(R&D) |
DB 구축일자 |
2023-05-24
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키워드 |
산사태 감지.지도학습.영상계측.초저조도.야간 강우 환경.landslide detection.supervised learning.vision-based measurement.ultra low light.night rainfall environment.
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초록
▼
연구개발목표 및 내용
최종 목표
0 Lux 초저조도 야간 강우 환경에서 95% 이상의 정확도로 산사태를 감시하고, 영상학습 데이터와 카메라를 이용한 진동 측정 데이터를 기준으로 산사태 발생이 판단되면, 10초 이내에 사용자에게 알람을 송신하고, 사용자의 제어 명령에 맞춰 10초 이내에 시스템이 원격 응답하는 딥러닝 기반 실시간 영상 모니터링 및 알람 시스템 개발
전체 내용
‧ 딥러닝 학습용 영상 DB 구축
- 수집된 국내외 산사태 영상자료와 표층 붕괴 유형(탈락, 활동, 전도, 퍼짐, 유동)별로 제작된 3
연구개발목표 및 내용
최종 목표
0 Lux 초저조도 야간 강우 환경에서 95% 이상의 정확도로 산사태를 감시하고, 영상학습 데이터와 카메라를 이용한 진동 측정 데이터를 기준으로 산사태 발생이 판단되면, 10초 이내에 사용자에게 알람을 송신하고, 사용자의 제어 명령에 맞춰 10초 이내에 시스템이 원격 응답하는 딥러닝 기반 실시간 영상 모니터링 및 알람 시스템 개발
전체 내용
‧ 딥러닝 학습용 영상 DB 구축
- 수집된 국내외 산사태 영상자료와 표층 붕괴 유형(탈락, 활동, 전도, 퍼짐, 유동)별로 제작된 3D 시뮬레이션 영상자료로 구성된 딥러닝 학습용 영상 DB 구축
‧ 딥러닝 기반 산사태 감지 모듈 제작
- 학습용 영상 DB를 GPU 장비를 이용하여 CNN(Convolution Neural Network)에 대한 학습을 진행한 후 학습 완료된 CNN을 분산형 영상분석 시스템에 사용할 수 있도록 DLL(Dynamic Linking Library)화 작업을 진행하여 딥러닝 기반 산사태 감지 모듈 제작
‧ 분산형 영상분석 시스템 개발
- 카메라를 이용한 표층면 멀티 포인트 진동 측정, 가속도 분석을 위한 신호처리 기능 및 시스템 관리에 필요한 IP(Internet Protocol) 카메라 연결, 영상 스트리밍, ROI(Region of Interest) 설정, 감시화면 분할, 이벤트 분석 옵션 설정, 이벤트 기록 관리, 이벤트 정보 전송, CNN 입출력 데이터 처리 기능들을 현장설치 PC에서 처리할 수 있는 분산형 영상분석 시스템 개발
‧ 알람 전송 및 원격제어용 게이트웨이 제작
- 분산형 영상분석 시스템과 연동되어 SMS 알람정보 전송, 내장된 미니 웹 서버를 통한 원격제어 기능을 제공하는 게이트웨이 제작
‧ 설치․해체가 용이한 현장부품 제작
- 구조용 형강 지주 및 각종 부품과 모듈화된 IP 카메라, 적외선 투광기, 라우터, 허브스위치, PC, 전원공급 장치 등의 설치, 해체가 용이한 현장부품 제작
1년차
목표 ‧ 산사태 감지 및 대응 시스템 제작 (정확도 80% 달성)
‧ 알람 전송/원격제어 게이트웨이 개발 (20초 내 전송/응답)
내용
‧ 딥러닝 학습용 영상 DB 1차 제작 (탈락 3D 영상 75개, 이미지 36,021개)
‧ 딥러닝 기반 산사태 감지 모듈 1차 제작 (LH R-CNN 알고리즘에 의한 신경망 학습, 탈락 감지 기능 구현)
‧ 분산형 영상 분석시스템 1차 제작 (영상계측 진동분석 측정 포인트 1개소)
‧ 알람 전송, 원격제어 게이트웨이 1차 제작 (알람 전송 20초 이내, 제어 응답 20초 이내)
‧ 설치․해체가 용이한 현장부품 1차 제작(컨셉디자인, 박판구조해석)
‧ 공인시험기관 검증시험
2년차
목표
‧ 산사태 감지 및 대응 시스템 개선 (정확도 90% 달성)
‧ 알람 전송/원격제어 게이트웨이 개선 (15초 내 전송/응답)
내용
‧ 딥러닝 학습용 영상 DB 2차 제작 (활동 3D 영상 75개, 이미지 8,200개)
‧ 딥러닝 기반 산사태 감지 모듈 2차 제작 (SSD 기반 FPN 알고리즘에 의한 신경망 학습, 탈락/활동 감지 기능 구현)
‧ 분산형 영상 분석시스템 2차 제작 (영상계측 진동분석 측정 포인트 5개소)
‧ 알람 전송, 원격제어 게이트웨이 2차 제작 (알람 전송 15초 이내, 제어 응답 15초 이내)
‧ 설치․해체가 용이한 현장부품 2차 제작 (현장부품 구성, 단면설계법 검토, 지주 제작)
‧ 공인시험기관 검증시험
3년차
목표
‧ 산사태 감지 및 대응 시스템 개선 (정확도 95% 달성)
‧ 알람 전송/원격제어 게이트웨이 개선 (10초 내 전송/응답)
내용
‧ 딥러닝 학습용 영상 DB 3차 제작 (전도/퍼짐/유동 3D 영상/이미지 192개/8,550개, 실제 동영상/이미지 66개/8,706개, mock-up 테스트 영상/이미지 12개/4,592개)
‧ 딥러닝 기반 산사태 감지 모듈 3차 제작 (YOLOv4 알고리즘에 의한 신경망 학습, 탈락/활동/전도/퍼짐/유동 감지 기능 구현)
‧ 분산형 영상 분석시스템 3차 제작 (영상계측 진동분석 측정 포인트 10개소)
‧ 알람 전송, 원격제어 게이트웨이 3차 제작 (알람 전송 15초 이내, 제어 응답 10초 이내)
‧ 설치․해체가 용이한 현장부품 3차 제작 (단면설계, 지주/부품 모듈화, 6시간 이내 현장 구축)
‧ 공인시험기관 검증시험
연구개발성과
‧ 정량적 목표 : 100% 달성함.
‧ 정성적 목표 : 100% 달성함.
연구개발성과 활용방안 및 기대효과
‧ 수요처
- 국토교통부 지방청
- 지자체 도로관리부서
- 한국도로공사
- 한국철도공사
- 도로 시공업체
- 사면 공사업체
‧ 활용분야
- 산지 및 도로/철도 사면 산사태 감시
‧ 경제적 파급효과
- 전국적으로 위험도 1등급 지역은 621,929ha에 달함. 위험도 1등급 면적 중 인명과 재산 피해 위험이 특히 높은 지역을 0.1%로 가정할 경우 622ha이며, 제곱미터(m2)로 환산할 경우 6,220,000 m2가 됨. 연구개발 시스템이 2,000m2(1/3인치 CCD, 초점거리 8mm, 감시거리 30m IP 카메라 8대 사용조건)를 감시할 수 있다고 가정할 경우, 3,100개소가 필요함. 개소 당 구축비용이 1,000만원 정도로 예상되므로 개발시스템의 시장규모는 약 310억원임.
(출처 : 요약문 3p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 요 약 문 ... 3
- 목차 ... 7
- 1. 연구개발과제의 개요 ... 8
- 1) 연구개발과제의 최종 목표 ... 8
- 2) 연구개발과제의 연차별 목표 ... 11
- 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 13
- 1) 연구대상 산사태 유형 ... 13
- 2) 연구개발 시스템 개요 ... 14
- 3) 연구개발 추진전략·방법 ... 18
- 4) 연구개발 추진체계 ... 19
- 5) 연구개발 추진일정 ... 20
- 6) 1차 연도 연구내용 ... 21
- 7) 2차 연도 연구내용 ... 29
- 8) 3차 연도 연구내용 ... 44
- 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 75
- 1) 연구수행 결과 ... 75
- 2) 목표 달성 수준 ... 89
- 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 90
- 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 91
- 6. 연구개발성과 관리 및 활용 계획 ... 98
- 7. 참고 문헌 ... 102
- 끝페이지 ... 103
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