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KR102379303B1 - A method and system for on-site investigation of a disaster cause using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle - Google Patents

A method and system for on-site investigation of a disaster cause using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle Download PDF

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KR102379303B1
KR102379303B1 KR1020210117399A KR20210117399A KR102379303B1 KR 102379303 B1 KR102379303 B1 KR 102379303B1 KR 1020210117399 A KR1020210117399 A KR 1020210117399A KR 20210117399 A KR20210117399 A KR 20210117399A KR 102379303 B1 KR102379303 B1 KR 102379303B1
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KR
South Korea
Prior art keywords
disaster
investigation
site
special vehicle
analysis
Prior art date
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Active
Application number
KR1020210117399A
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Korean (ko)
Inventor
조시범
김현주
김태훈
김성삼
신동윤
김다진솔
Original Assignee
대한민국
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Abstract

본 발명은 재난 사고 현장에서 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하여 다양한 재난 정보를 수집분석할 수 있는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법 및 그 시스템이 개시된다.
개시된 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템은, 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하는 무인 비행 장치; 및 상기 무인 비행 장치로부터 상기 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상이나 상기 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하여 3차원 공간 데이터를 생성하고, 생성된 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하는 재난조사 특수차량을 포함할 수 있다.
The present invention is a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle that can collect and analyze various disaster information by carrying out a rotary wing UAV investigation based on aerial image acquisition and analysis at the site of a disaster, and performing a fixed-wing UAV investigation based on wide area monitoring. Disclosed are a method for on-site investigation of a disaster cause and a system therefor.
The disclosed mobile on-site investigation system for the investigation of the cause of a disaster generates the lift required for flight as the copter rotates at the site of the disaster to continuously fly at a certain point. In addition, an unmanned aerial vehicle that executes a fixed-wing UAV investigation based on wide-area monitoring that flies with energy generated from the upper and lower parts of the wings located on both sides of the aircraft along with the forward thrust; And by receiving the disaster image according to the rotary wing UAV investigation or the disaster image according to the fixed wing UAV investigation from the unmanned aerial device, 3D spatial data is generated, and the disaster state is reflected in the generated 3D spatial data to analyze the flow and soil It may include a disaster investigation special vehicle that evaluates the risk of a disaster or executes a virtual simulation by analyzing it according to analysis techniques including the expected runoff area, retaining wall displacement, cross-sectional shape extraction, and valley extraction.

Description

무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법 및 그 시스템{A method and system for on-site investigation of a disaster cause using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle}A method and system for on-site investigation of a disaster cause using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle}

본 발명은 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법 및 그 시스템에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하여, 불규칙한 위험요인이 상존하고 있는 재난 사고 현장에서 신속한 현장 접근과 다양한 재난 정보를 수집분석함으로써 과학적이고 입체적인 재난 원인 조사를 지원할 수 있도록 하는, 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for on-site investigation of a disaster cause using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle, and more particularly, to a copter rotating at a disaster site by generating lift required for flight and continuously flying at a certain point. In order to expand the possible UAV-based investigation and utilization range, a rotorcraft UAV investigation based on aerial image acquisition and analysis is carried out, along with forward thrust and wide-area monitoring of flying with energy generated from the upper and lower parts of the wings located on both sides of the aircraft A mobile site for disaster cause investigation that supports scientific and three-dimensional disaster cause investigation by performing a fixed-wing UAV investigation based on a fixed-wing UAV based on rapid site access and collecting and analyzing various disaster information at the site of a disaster where irregular risk factors exist. It relates to an investigation method and a system therefor.

일반적으로 재난은 그 발생 메커니즘이 복잡하고, 타 부문으로 쉽게 전이될 뿐만 아니라, 복합적 요인들이 관계된 다차원성의 특성을 가지고 있다. In general, disasters have a complex occurrence mechanism and are not only easily transferred to other sectors, but also have multi-dimensional characteristics involving complex factors.

이러한 특성은 초기의 재난 원인조사가 서지자료를 통한 재난발생 및 근본원인의 간접적 추정, 재난발생 및 확산에 대한 예측값 기반의 수치모의기법(시뮬레이션) 중심으로 수행하게 된 주된 원인으로 작용하였다. This characteristic acted as the main reason that the initial disaster cause investigation was carried out centered on the indirect estimation of the occurrence and root cause of the disaster through bibliographic data, and the numerical simulation technique (simulation) based on the predicted value for the occurrence and spread of the disaster.

하지만 최근 전기전자, 정보통신기술의 발달에 따른 다양한 첨단장비가 개발되는 현 시점에서 보다 정확한 데이터를 현장에서 취득하고 이를 기반으로 보다 정확하고 정밀한 수치모의기법을 통해 재난의 근본원인을 규명하는 것이 가능하게 되었다. However, at this point in the development of various high-tech equipment according to the recent development of electrical and electronic and information and communication technologies, it is possible to acquire more accurate data from the field and identify the root cause of disasters through more accurate and precise numerical simulation techniques based on this. did it

특히, 재난 현장에 특화된 무인기, 무선보트, 무선로봇 등과 같은 4차 산업혁명의 주도기술(Internet, Cloud computing, Big data, Mobile 중 Mobile)을 재난원인 과학조사에 접목하고, 기존의 방식에서 탈피하여, 재난발생의 원인을 독립적(individual)으로 분석하여 유기적 관계성을 파악하는데 추가적인 분석단계를 요구하는 하나의 큰 틀(frame)로 규정하여 다차원적 접근이 가능하게 되었다.In particular, by grafting the leading technologies of the 4th industrial revolution (Internet, cloud computing, big data, mobile among mobile) such as unmanned aerial vehicles, wireless boats, and wireless robots specialized in disaster sites to scientific investigations that are the cause of disasters, In addition, a multidimensional approach was made possible by defining the cause of a disaster as one large frame that requires an additional analysis step to identify the organic relationship by independently analyzing the causes.

항공기반의 UAV는 불규칙한 위험요인이 상존하고 있는 재난 사고 현장에서 신속한 현장 접근과 다양한 재난 정보를 수집분석함으로써 과학적이고 입체적인 재난 원인 조사를 지원할 수 있다.Aircraft-based UAVs can support scientific and three-dimensional disaster cause investigations by rapidly approaching the site and collecting and analyzing various disaster information at disaster sites where irregular risk factors exist.

대한민국 등록특허공보 제10-2198163호(등록일 : 2020.12.28)에는 네트워크를 통한 재난 사고 현장 지원 방법 및 이에 사용되는 재난 관리 서버가 기재되어 있다.Republic of Korea Patent Publication No. 10-2198163 (registration date: 2020.12.28) describes a disaster site support method through a network and a disaster management server used therefor.

본 발명의 목적은, 재난 사고 현장에서 UAV의 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하여, 불규칙한 위험요인이 상존하고 있는 재난 사고 현장에서 신속한 현장 접근과 다양한 재난 정보를 수집분석함으로써 과학적이고 입체적인 재난 원인 조사를 지원할 수 있도록 하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법 및 그 시스템을 제공함에 있다.An object of the present invention is to generate lift required for flight as the copter of the UAV rotates at the site of a disaster and to expand the scope of investigation and utilization based on UAV that can continuously fly at a certain point, based on aerial image acquisition and analysis In addition to carrying out the UAV investigation, a fixed-wing UAV investigation based on wide-area monitoring that flies with energy generated from the upper and lower parts of the wings located on both sides of the aircraft along with the forward thrust was conducted to conduct a disaster accident site where irregular risk factors exist. It is to provide a method and system for on-site investigation of a disaster cause using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle that can support scientific and three-dimensional investigation of the cause of a disaster by rapidly approaching the site and collecting and analyzing various disaster information.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 시스템은, 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하는 무인 비행 장치; 및 상기 무인 비행 장치를 안착 수용하기 위한 공간을 구비하고, 상기 재난 사고 현장에서 비행하는 상기 무인 비행 장치로부터 상기 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상이나 상기 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하여 3차원 공간 데이터를 생성하고, 생성된 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하는 재난조사 특수차량을 포함할 수 있다.The site investigation system as a disaster source using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention for achieving the above object generates lift required for flight as the copter rotates at the disaster accident site at a certain point. In order to expand the scope of investigation and utilization based on UAVs that can continuously fly, a rotorcraft UAV investigation based on aerial image acquisition and analysis is carried out, and along with the forward thrust, the flight is performed with energy generated from the upper and lower parts of the wings located on both sides of the aircraft. an unmanned aerial vehicle that executes a fixed-wing UAV investigation based on wide-area monitoring; and a space for seating and accommodating the unmanned aerial vehicle, and receiving the disaster image according to the rotary wing UAV investigation or the disaster image according to the fixed wing UAV investigation from the unmanned aerial vehicle flying at the disaster accident site in a three-dimensional space Generate data and reflect the disaster status in the generated 3D spatial data to evaluate disaster risk or to analyze it according to analysis techniques including runoff analysis, soil runoff expected area, retaining wall displacement, cross-sectional shape extraction, and valley extraction It may include a disaster investigation special vehicle running the simulation.

상기 무인 비행 장치는, 기체의 통신, 좌표, 자세를 포함하는 다수의 입력 데이터를 비교분석하여 각각의 유닛을 관리제어하는 제어부; 기체의 비행을 전담, 에너지를 직접 공급, 분배하는 구동부; 및 지상의 조종자와 기체가 통신함으로써, 기체의 제어 및 비행정보, 영상 등을 송수신 하는 통신부를 포함할 수 있다.The unmanned flying device includes: a control unit for managing and controlling each unit by comparing and analyzing a plurality of input data including communication, coordinates, and posture of the aircraft; a driving unit that is in charge of the flight of the aircraft and directly supplies and distributes energy; and a communication unit for transmitting and receiving control of the aircraft, flight information, images, and the like, by communicating between the pilot and the aircraft on the ground.

상기 제어부는 비행 제어(FCC) 기능을 통해 각종 센서의 전자적 제어를 총괄하고, 관성 측정(IMU) 기능을 통해 중력 가속도를 측정하는 자이로 센서를 이용하여 기울기 값을 계산해 기체의 수평을 유지하며, 위성항법(GNSS) 기능을 통해 위성 신호를 수신하여 UAV의 위치 정보 및 진행 방향을 측정할 수 있다.The control unit oversees the electronic control of various sensors through the flight control (FCC) function, and maintains the level of the aircraft by calculating the inclination value using the gyro sensor that measures the gravitational acceleration through the inertial measurement (IMU) function. It is possible to receive satellite signals through the navigation (GNSS) function to measure the location information and the direction of travel of the UAV.

상기 구동부는, 기체의 에너지를 공급하는 배터리; 전력의 공급을 통해 모터와 프로펠러가 회전함으로써 양력을 발생시켜 비행하도록 하는 모터 로터부; 컨트롤러의 스로틀 신호를 수신하여 전류를 보냄과 동시에 회전 속도를 결정하고 모터를 구동하게 하는 변속기(ESC); 및 일정 전압을 공급해 안정된 상태를 유지하는 짐벌 장치를 포함할 수 있다.The driving unit may include: a battery for supplying gaseous energy; A motor rotor unit for generating lift by rotating the motor and the propeller through the supply of power to fly; a transmission (ESC) that receives a throttle signal from a controller and sends a current while simultaneously determining a rotation speed and driving a motor; and a gimbal device for maintaining a stable state by supplying a constant voltage.

상기 모터 로터부는, 모터의 중앙에 고정자(전자석) 코일이 있고 외관을 둘러싼 회전자(영구자석)로 이루어져 코일에 전기를 공급해 회전자를 구동할 수 있다.The motor rotor unit may include a stator (electromagnet) coil in the center of the motor and a rotor (permanent magnet) surrounding the exterior to supply electricity to the coil to drive the rotor.

상기 통신부는, 기체의 동작 및 작동을 제어하기 위해 2.4GHz 주파수를 활용해 양방향 통신을 지원하는 RC 송수신기; 전압, 기울기, 거리, 고도 등 UAV 각종 센서의 정보를 확인할 수 있도록 영상수신기 출력시켜 비행정보 제공하는 데이터표출(IOSD)기; 및 카메라에서 촬영되는 영상정보를 실시간으로 지상에 있는 상기 재난조사 특수차량으로 전송하는 영상 송수신기를 포함할 수 있다.The communication unit, an RC transceiver supporting two-way communication using a 2.4 GHz frequency to control the operation and operation of the aircraft; Data display (IOSD) device that provides flight information by outputting an image receiver to check information of various UAV sensors such as voltage, inclination, distance, and altitude; and an image transceiver for transmitting image information captured by the camera to the disaster investigation special vehicle on the ground in real time.

한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법은, (a) 무인 비행 장치가 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행하는 단계; (b) 상기 무인 비행 장치가 재난 사고 현장에서 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하는 단계; (c) 재난사고 특수차량이 재난 사고 현장에서 비행하는 상기 무인 비행 장치로부터 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상 또는 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하는 단계; (d) 상기 재난사고 특수차량이 재난 사고 현장에 대한 3차원 공간 데이터를 생성하는 단계; 및 (e) 상기 재난사고 특수차량이 상기 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하는 단계를 포함할 수 있다.On the other hand, the site investigation method as a disaster source using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention for achieving the above object is, generating the required lift and executing the aerial image acquisition and analysis-based rotary wing UAV investigation at a certain point; (b) executing a fixed-wing UAV investigation based on wide area monitoring, in which the unmanned aerial vehicle flies with energy generated from the upper and lower parts of the wings located on both sides of the aircraft together with the forward thrust at the site of the disaster; (c) receiving the disaster image according to the rotary wing UAV investigation or the disaster image according to the fixed wing UAV investigation from the unmanned flying device that the disaster accident special vehicle flies at the disaster site; (d) generating, by the disaster accident special vehicle, three-dimensional spatial data about the disaster accident site; and (e) the disaster accident special vehicle reflects the disaster state in the three-dimensional spatial data and analyzes according to analysis techniques including runoff analysis, soil runoff expected area, retaining wall displacement, cross-sectional shape extraction, and valley part extraction. evaluating or running a virtual simulation.

상기 (d) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 라이다 센서를 통하여 3차원 공간 데이터를 취득하고, 급경사지 재해위험도 평가를 위해 17개 평가항목에 대하여 5가지 등급으로 환산하고, 3차원 공간 데이터의 점군 데이터를 불규칙 삼각망을 형성하여 면데이터로 모델링하고, 평가항목 중 토층심도, 지하수, 교통량의 경우에는 최하 점수를 부여하여 최소 평가점수를 통해 최소평가 등급을 도출할 수 있다.In step (d), the disaster accident special vehicle acquires 3D spatial data through a lidar sensor, converts 17 evaluation items into 5 grades for disaster risk evaluation on steep slopes, and 3D spatial data It is possible to derive the minimum evaluation grade through the minimum evaluation score by modeling the point cloud data of

상기 (e) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 이동형 현장조사 시스템을 활용하여 붕괴현장 현장조사를 실시하되, 라이다(LiDAR) 센서를 통하여 옹벽 붕괴부를 제외한 지점들의 변위 및 기울기를 분석하고, 변위분석을 통해 주변 옹벽의 위험성을 평가하고, 이상변위 지점을 도출하고, 기울기를 산출하여 옹벽이 기존과 동일한 기울기로 시공되었는지 분석하고, 상기 3차원 공간데이터를 이용하여 붕괴부 옹벽에 상부외력으로 작용하고 있는 공사현장에 위치한 지반의 경사 및 변위를 분석하여 지반침하 여부를 분석할 수 있다.In step (e), the disaster accident special vehicle conducts a collapse site survey using a mobile field investigation system, but analyzes the displacement and slope of the points except for the collapsed retaining wall through a LiDAR sensor, and the displacement Evaluate the risk of the surrounding retaining wall through analysis, derive the abnormal displacement point, calculate the slope to analyze whether the retaining wall is constructed with the same slope as before, and use the three-dimensional spatial data to act as an upper external force on the retaining wall of the collapsed part It is possible to analyze the ground subsidence by analyzing the slope and displacement of the ground located at the construction site being carried out.

상기 (e) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 상기 3차원 공간데이터에서 대상지역의 등고선과 단면을 이용하여 비교분석을 통해 비정상 지형을 검출하고, 교량에 대한 데이터에 대하여 대상 교량을 기준으로 다양한 각도에서 3차원 공간데이터를 취득하고, 대상교량의 상하부 처짐을 분석하기 위해 상판의 상부와 하부를 각각 추출하여 각기 다른 시각(정면, 측면)의 단면을 생성하고, 정면으로 생성된 단면은 교량상판이 교축 직각 방향으로 편중되는지에 대한 여부를 확인하고, 교량 중심부에서 처짐이 발생했는지를 확인하며, 교량의 중심부에 처짐이 발생한 경우 교량 중심단면은 교각부 단면보다 아래에 위치하게 되며, 이 두 단면의 거리차를 상판의 수직방향의 처짐으로 인식할 수 있다.In the step (e), the disaster accident special vehicle detects abnormal terrain through comparative analysis using the contour lines and cross sections of the target area in the three-dimensional spatial data, and various data on bridges based on the target bridge In order to acquire 3D spatial data from angles and analyze the upper and lower deflections of the target bridge, the upper and lower portions of the upper and lower plates are extracted respectively to create cross-sections from different perspectives (front, side), and the cross-sections created in the front are Check whether the bias is in the direction perpendicular to the bridge axis, check whether deflection occurs at the center of the bridge, and if deflection occurs at the center of the bridge, the bridge center section is located below the bridge section section can be recognized as the vertical deflection of the upper plate.

본 발명에 의하면, 재난 사고 현장에서 무인 비행 장치가 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행할 수 있다.According to the present invention, at the site of a disaster, an unmanned aerial vehicle may perform a fixed-wing UAV investigation based on wide-area monitoring as well as a rotary wing UAV investigation based on aerial image acquisition and analysis.

또한, 본 발명에 의하면, 불규칙한 위험요인이 상존하고 있는 재난 사고 현장에서 재난사고 특수차량 및 무인 비행 장치를 이용하여 신속한 현장 접근과 다양한 재난 정보를 신속하게 수집하여 분석할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to quickly access the site and quickly collect and analyze various disaster information by using a disaster accident special vehicle and an unmanned flying device at a disaster accident site where irregular risk factors exist.

따라서, 과학적이고 입체적인 재난 원인 조사를 지원할 수 있다.Therefore, it can support scientific and three-dimensional investigation of the cause of disaster.

또한, 본 발명에 의하면, 재난조사 특수차량을 이용하여 재난 사고 현장에 대한 3차원 공간 데이터를 생성하고, 이에 근거하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석을 실행할 수 있다. In addition, according to the present invention, 3D spatial data for the disaster accident site is generated using a disaster investigation special vehicle, and based on this, runoff analysis, soil runoff expected area, retaining wall displacement, cross-sectional shape extraction, valley part extraction are included. analysis can be performed.

또한, 본 발명에 의하면, 무인 비행 장치, 지상 라이다 및 재난조사 특수차량을 통하여 재난 현장에 대한 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하여, 재난 사고 위험에 대비할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to prepare for a disaster risk by evaluating the disaster risk for a disaster site or executing a virtual simulation through an unmanned aerial vehicle, a ground lidar, and a disaster investigation special vehicle.

또한, 본 발명에 의하면, 재난 현장 실시간 기상 정보(풍속, 풍향, 온도, 습도, 기압, 강우, 시정) 관측분석, 대기 확산 모델 연계 재난현장 환경을 분석(오염지도 작성 등) 할 수 있다.In addition, according to the present invention, real-time weather information (wind speed, wind direction, temperature, humidity, atmospheric pressure, rainfall, visibility) observation analysis at the disaster site, and analysis of the disaster site environment linked to the atmospheric diffusion model (creating a pollution map, etc.) can be performed.

또한, 본 발명에 의하면, 홍수산사태 등 자연 재난으로 인한 홍수 모의토사 유출 유동 해석을 수행할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to perform a flow analysis of the simulated soil outflow due to natural disasters such as flood landslides.

또한, 본 발명에 의하면, 토석류에 의한 산사태 피해가 발생한 지역의 지질현황을 파악할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to grasp the geological status of the area where the landslide damage caused by the debris flow occurs.

또한, 본 발명에 의하면, 풍화된 암탈락으로 인한 낙석과 사면 정상부에서 유실된 표토와 암석 등이 사면하부로 유하하여 발생하는 토석류 산사태를 예측할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to predict a debris flow landslide caused by rockfall caused by weathered rock fall, and topsoil and rocks lost from the top of the slope, and the like, flowing to the bottom of the slope.

또한, 본 발명에 의하면, 다중센서 기반 통합운용 플랫폼을 제공할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to provide a multi-sensor-based integrated operation platform.

또한, 본 발명에 의하면, 특수차량에 장착된 전후좌우측면 카메라와 16M 고해상 카메라, 전방 열적외선 카메라, 웨더팩, Pot-hole 감지센서, 라이다 등의 다양한 탑재센서와, 드론과 같은 UAV를 통합적으로 현장 조사에 활용할 수 있고, 다양한 조사 자료들을 수집 DB 화 할 수 있다.In addition, according to the present invention, various on-board sensors such as front, rear, left and right side cameras, 16M high-resolution cameras, front thermal infrared cameras, weather packs, pot-hole detection sensors, lidars, etc. mounted on special vehicles, and UAVs such as drones are integrated can be used for on-site investigations, and various survey data can be collected and made into a DB.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 UAV의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 UAV의 통신부 구성 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 UAV에서 구동부의 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템의 차량기반 모바일 맵핑 플랫폼을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 항공 라이다 탑재 무인기 들을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에 탑재된 센서들을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에 탑재된 라이다 장비 현황을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 회전익 UAV 및 고정익 UAV의 예들을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 재난특화 UAV의 구성을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 시설 유형별 가속도 센서 측정값 시계열 추세 분석 결과를 나타낸 도면이다.
도 12 및 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 라이다를 활용하여 3차원 정밀 현장정보를 취득하여 분석하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지상 라이다 데이터를 이용해 도출한 절취사면 경사도 및 분석 결과를 나타낸 도면이다.
도 15은 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 급경사지 위험지역에서 촬영하여 획득한 현장 영상의 예들을 나타낸 도면이다.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지상 라이다를 활용하여 취득한 3차원 공간 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 18는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 3차원 공간 데이터를 모델링하는 예를 나타낸 도면이다.
도 19은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 급경사지 재해 위험도 평가 예시를 나타낸 도면이다.
도 20은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 급경사지 사면을 분석하기 위한 모델링 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 21는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 옹벽 단면을 분석한 결과와 옹벽 3차원 변위분석 예를 나타낸 도면이다.
도 22은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 취득한 땅밀림 지역 3차원 데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 23는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 등고선 및 특정사면을 추출하는 예시를 나타낸 도면이다.
도 24는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지형변화 분석시 특정사면 단면 구분의 예시를 나타낸 도면이다.
도 25은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서의 지반침하 시계열 분석의 예시를 나타낸 도면이다.
도 26은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서의 토석류 발생예상 경로 분석의 예시를 나타낸 도면이다.
도 27은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 취득한 대상교량 3차원 공간데이터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 28는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 추출한 대상교량 모델링 및 단면의 예시를 나타낸 도면이다.
도 29은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 실행하는 대상 교량 단면 분석의 예시를 나타낸 도면이다.
1 is a configuration diagram schematically showing the overall configuration of a mobile field investigation system for a disaster cause investigation according to an embodiment of the present invention.
2 is a configuration diagram schematically illustrating an internal configuration of a UAV according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a configuration example of a communication unit of a UAV according to an embodiment of the present invention.
4 is a configuration diagram schematically showing the configuration of a driving unit in the UAV according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a vehicle-based mobile mapping platform of a mobile field investigation system for disaster cause investigation according to an embodiment of the present invention.
6 is a view showing aerial lidar-mounted UAVs according to an embodiment of the present invention.
7 is a view showing sensors mounted on a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
8 is a view showing the status of lidar equipment mounted on a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
9 is a view showing examples of a rotary wing UAV and a fixed wing UAV according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram showing the configuration of a disaster-specialized UAV according to an embodiment of the present invention.
11 is a diagram illustrating a time series trend analysis result of an acceleration sensor measurement value for each facility type according to an embodiment of the present invention.
12 and 13 are diagrams illustrating a process of acquiring and analyzing 3D precise field information by using a lidar in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
14 is a view showing the cut-off slope inclination and analysis results derived using ground lidar data in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
15 is a flowchart illustrating a mobile field investigation method for a disaster cause investigation according to an embodiment of the present invention.
16 is a view showing examples of field images obtained by photographing in a dangerous area of a steep slope according to an embodiment of the present invention.
17 is a view showing an example of three-dimensional spatial data obtained by using a ground lidar in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
18 is a diagram illustrating an example of modeling 3D spatial data in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
19 is a view showing an example of a disaster risk assessment on a steep slope in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
20 is a view showing an example of modeling data for analyzing a steep slope in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
21 is a view showing a result of analyzing a section of a retaining wall in a special vehicle according to an embodiment of the present invention and an example of a three-dimensional displacement analysis of the retaining wall.
22 is a view showing an example of three-dimensional data of a jungle area obtained by a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
23 is a diagram illustrating an example of extracting contour lines and specific slopes in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
24 is a view showing an example of sectioning a specific slope when analyzing a terrain change in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
25 is a view showing an example of a time series analysis of ground subsidence in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
26 is a diagram illustrating an example of an analysis of an expected debris flow generation path in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
27 is a view showing an example of three-dimensional spatial data of a target bridge acquired from a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
28 is a view showing an example of a target bridge modeling and cross-section extracted from a special vehicle according to an embodiment of the present invention.
29 is a view showing an example of a target bridge cross-section analysis performed in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, the embodiments of the present invention will be described in detail so that those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily implement them. The present invention may be implemented in several different forms and is not limited to the embodiments described herein.

본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.In order to clearly explain the present invention, parts irrelevant to the description are omitted, and the same reference numerals are assigned to the same or similar components throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우 뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is "connected" with another part, this includes not only the case of being "directly connected" but also the case of being "electrically connected" with another element interposed therebetween. . Also, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.

어느 부분이 다른 부분의 "위에" 있다고 언급하는 경우, 이는 바로 다른 부분의 위에 있을 수 있거나 그 사이에 다른 부분이 수반될 수 있다. 대조적으로 어느 부분이 다른 부분의 "바로 위에" 있다고 언급하는 경우, 그 사이에 다른 부분이 수반되지 않는다.When a part is referred to as being “above” another part, it may be directly on the other part, or the other part may be involved in between. In contrast, when a part refers to being "directly above" another part, no other part is involved in between.

제1, 제2 및 제3 등의 용어들은 다양한 부분, 성분, 영역, 층 및/또는 섹션들을 설명하기 위해 사용되나 이들에 한정되지 않는다. 이들 용어들은 어느 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션을 다른 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션과 구별하기 위해서만 사용된다. 따라서, 이하에서 서술하는 제1 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션은 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 제2 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션으로 언급될 수 있다.The terms first, second and third etc. are used to describe, but are not limited to, various parts, components, regions, layers and/or sections. These terms are used only to distinguish one part, component, region, layer or section from another part, component, region, layer or section. Accordingly, a first part, component, region, layer or section described below may be referred to as a second part, component, region, layer or section without departing from the scope of the present invention.

여기서 사용되는 전문 용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.The terminology used herein is for the purpose of referring to specific embodiments only, and is not intended to limit the present invention. As used herein, the singular forms also include the plural forms unless the phrases clearly indicate the opposite. The meaning of "comprising," as used herein, specifies a particular characteristic, region, integer, step, operation, element and/or component, and includes the presence or absence of another characteristic, region, integer, step, operation, element and/or component. It does not exclude additions.

"아래", "위" 등의 상대적인 공간을 나타내는 용어는 도면에서 도시된 한 부분의 다른 부분에 대한 관계를 보다 쉽게 설명하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 용어들은 도면에서 의도한 의미와 함께 사용 중인 장치의 다른 의미나 동작을 포함하도록 의도된다. 예를 들면, 도면 중의 장치를 뒤집으면, 다른 부분들의 "아래"에 있는 것으로 설명된 어느 부분들은 다른 부분들의 "위"에 있는 것으로 설명된다. 따라서 "아래"라는 예시적인 용어는 위와 아래 방향을 전부 포함한다. 장치는 90˚ 회전 또는 다른 각도로 회전할 수 있고, 상대적인 공간을 나타내는 용어도 이에 따라서 해석된다.Terms indicating a relative space such as “below” and “above” may be used to more easily describe the relationship of one part shown in the drawing to another part. These terms, along with their intended meanings in the drawings, are intended to include other meanings or operations of the device in use. For example, if the device in the drawings is turned over, some parts described as being "below" other parts are described as being "above" other parts. Thus, the exemplary term “down” includes both the up and down directions. The device may be rotated 90 degrees or at other angles, and terms denoting relative space are to be interpreted accordingly.

다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.Although not defined otherwise, all terms including technical and scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Commonly used terms defined in the dictionary are additionally interpreted as having a meaning consistent with the related technical literature and the presently disclosed content, and unless defined, are not interpreted in an ideal or very formal meaning.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, the embodiments of the present invention will be described in detail so that those of ordinary skill in the art can easily carry out the present invention. However, the present invention may be implemented in several different forms and is not limited to the embodiments described herein.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.1 is a configuration diagram schematically showing the overall configuration of a mobile field investigation system for a disaster cause investigation according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 무인 비행 장치(UAV: Unmanned Aerial Vehicle, 110), 재난조사 특수차량(120) 및 다목적 조사차량(130)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a mobile on-site investigation system 100 for investigating a cause of a disaster according to an embodiment of the present invention includes an unmanned aerial vehicle (UAV) 110, a disaster investigation special vehicle 120, and a multi-purpose investigation. It may include a vehicle 130 .

UAV(110)는 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행한다.The UAV 110 generates the lift required for flight as the copter rotates at the site of a disaster to continuously fly at a certain point. In addition to the execution, a fixed-wing UAV investigation based on wide area monitoring is carried out that flies with the energy generated from the upper and lower parts of the wings located on both sides of the aircraft along with the forward thrust.

재난조사 특수차량(120)은, UAV(110)를 안착 수용하기 위한 공간을 구비하고, 재난 사고 현장에서 비행하는 UAV(110)로부터 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상이나 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하여 3차원 공간 데이터를 생성하고, 생성된 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행할 수 있다.Disaster investigation special vehicle 120 has a space for seating and accommodating UAV 110, and disaster image according to rotary wing UAV investigation or disaster image according to fixed wing UAV investigation from UAV 110 flying at the disaster accident site 3D spatial data is generated by receiving it, and the disaster condition is reflected in the generated 3D spatial data to analyze according to analysis techniques including runoff analysis, soil runoff expected area, retaining wall displacement, cross-sectional shape extraction, and valley extraction. You can evaluate the risk or run a virtual simulation.

이하에서는 재난조사 특수차량(120)을 간단히 '특수차량(120)'이라 칭하여 설명하기로 한다.Hereinafter, the disaster investigation special vehicle 120 will be simply referred to as a 'special vehicle 120'.

UAV(110)는, 도 2에 도시된 바와 같이 통신부(112), 제어부(114), 구동부(116) 및 센서부(118)를 포함할 수 있다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 UAV의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다. 도 2에서, 통신부(112)는 지상의 조종자와 기체가 통신함으로써, 기체의 제어 및 비행정보, 영상 등을 송수신 할 수 있다. 제어부(114)는 기체의 통신, 좌표, 자세를 포함하는 다수의 입력 데이터를 비교분석하여 각각의 유닛을 관리제어할 수 있다. 구동부(116)는 기체의 비행을 전담, 에너지를 직접 공급, 분배하는 역할을 수행할 수 있다.The UAV 110 may include a communication unit 112 , a control unit 114 , a driving unit 116 , and a sensor unit 118 as shown in FIG. 2 . 2 is a configuration diagram schematically illustrating an internal configuration of a UAV according to an embodiment of the present invention. In FIG. 2 , the communication unit 112 may transmit/receive control of the aircraft, flight information, images, and the like, by communicating between the pilot and the aircraft on the ground. The control unit 114 can manage and control each unit by comparing and analyzing a plurality of input data including communication, coordinates, and posture of the aircraft. The driving unit 116 may serve to directly supply and distribute energy while in charge of the flight of the aircraft.

또한, 통신부(112)는, 도 3에 도시된 바와 같이, RC 송수신기(112a), 데이터 표출기(IOSD)(112b) 및 영상 송수신기(112c)를 포함할 수 있다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 UAV의 통신부 구성 예를 나타낸 도면이다.Also, the communication unit 112 may include an RC transceiver 112a, a data display unit (IOSD) 112b and an image transceiver 112c, as shown in FIG. 3 . 3 is a diagram illustrating a configuration example of a communication unit of a UAV according to an embodiment of the present invention.

RC 송수신기(112a)는 기체의 동작 및 작동을 제어하기 위해 2.4GHz 주파수를 활용해 양방향 통신을 지원할 수 있다. 데이터 표출기(112b)는 전압, 기울기, 거리, 고도 등 UAV 각종 센서의 정보를 확인할 수 있도록 영상수신기 출력시켜 비행정보 제공할 수 있다. 영상 송수신기(112c)는 카메라에서 촬영되는 영상정보를 실시간으로 지상에 있는 상기 재난조사 특수차량으로 전송할 수 있다.The RC transceiver 112a may support bidirectional communication by using a 2.4 GHz frequency to control the operation and operation of the aircraft. The data display unit 112b may provide flight information by outputting an image receiver so that information of various UAV sensors such as voltage, slope, distance, and altitude can be checked. The image transceiver 112c may transmit image information captured by the camera to the disaster investigation special vehicle on the ground in real time.

또한, 제어부(114)는 비행 제어(FCC) 기능을 통해 각종 센서의 전자적 제어를 총괄하고, 관성 측정(IMU) 기능을 통해 중력 가속도를 측정하는 자이로 센서를 이용하여 기울기 값을 계산해 기체의 수평을 유지하며, 위성항법(GNSS) 기능을 통해 위성 신호를 수신하여 UAV의 위치 정보 및 진행 방향을 측정할 수 있다.In addition, the control unit 114 oversees the electronic control of various sensors through the flight control (FCC) function, and calculates the inclination value using the gyro sensor that measures the gravitational acceleration through the inertial measurement (IMU) function to level the aircraft It is possible to measure the location information and direction of the UAV by receiving satellite signals through the GNSS function.

또한, 구동부(116)는 도 4에 도시된 바와 같이, 배터리(116a), 변속기(ESC)(116b), 모터 로터부(116c) 및 짐벌장치(116d)를 포함할 수 있다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 UAV에서 구동부의 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다. 도 4에서, 배터리(116a)는 기체의 에너지를 공급한다. 변속기(116b)는 제어부(114)의 스로틀 신호를 수신하여 전류를 보냄과 동시에 회전 속도를 결정하고 모터를 구동하게 한다. 모터 로터부(116c)는 전력의 공급을 통해 모터와 프로펠러가 회전함으로써 양력을 발생시켜 비행하도록 한다. 짐벌장치(116d)는 일정 전압을 공급해 안정된 상태를 유지할 수 있다. 또한, 모터 로터부(116c)는 모터의 중앙에 고정자(전자석) 코일이 있고 외관을 둘러싼 회전자(영구자석)로 이루어져 코일에 전기를 공급해 회전자를 구동할 수 있다.In addition, the driving unit 116 may include a battery 116a, a transmission (ESC) 116b, a motor rotor unit 116c, and a gimbal device 116d, as shown in FIG. 4 . 4 is a configuration diagram schematically showing the configuration of a driving unit in the UAV according to an embodiment of the present invention. In Figure 4, battery 116a supplies gaseous energy. The transmission 116b receives the throttle signal of the control unit 114, sends a current, determines the rotation speed, and drives the motor. The motor rotor unit 116c generates lift by rotating the motor and the propeller through the supply of power to fly. The gimbal device 116d may maintain a stable state by supplying a constant voltage. In addition, the motor rotor unit 116c is composed of a stator (electromagnet) coil in the center of the motor and a rotor (permanent magnet) surrounding the exterior, so that electricity can be supplied to the coil to drive the rotor.

센서부(118)는 광학(CCD/CMOS) 센서, 열화상(TIR/IR) 센서, 레이더 센서, 라이다 센서, 초음파 센서, 정밀 항법센서(GNSS/INS, MEMS/IMU, AHRS), 레이저 거리측정 센서 등을 포함할 수 있다. 또한, 센서부(118)는 다중센서(multi-sensor)를 포함할 수 있다.The sensor unit 118 includes an optical (CCD/CMOS) sensor, a thermal imaging (TIR/IR) sensor, a radar sensor, a lidar sensor, an ultrasonic sensor, a precision navigation sensor (GNSS/INS, MEMS/IMU, AHRS), and a laser distance. It may include a measurement sensor and the like. Also, the sensor unit 118 may include a multi-sensor.

1) 광학센서1) Optical sensor

광학 센서는 ㎜급 수준의 고정밀 측정이 가능하며, 대상체 표면의 고출력 에너지를 순간적으로 측정(표면열 측정)할 수 있는 고속촬영과 위험지역에 접근하지 않고 관측할 수 있는 비접촉 측정 등의 특성이 있다. SWIR, MVIR, LWIR 등 카메라 파장대역에 따라 다양한 조사 분야 활용이 가능하다. 또한, 가상증강현실(VRAR) 관련 제품이 출시되면서 여러 대의 카메라로 360° 전방위 시야각으로 촬영하여 실내외 파노라마 영상을 구축할 수 있는 제품(GoPro Omni, Nokia OZO, Facebook 360, Google Jump Odyssey 등)이 적용되고 있다.The optical sensor is capable of high-precision measurement at the millimeter level, and has characteristics such as high-speed imaging that can instantaneously measure high-output energy on the surface of an object (surface heat measurement), and non-contact measurement that allows observation without approaching a hazardous area. . Depending on the camera wavelength band, such as SWIR, MVIR, and LWIR, it can be used in various irradiation fields. In addition, as virtual augmented reality (VRAR) related products are released, products that can build indoor and outdoor panoramic images by shooting 360° omnidirectional viewing angles with multiple cameras (GoPro Omni, Nokia OZO, Facebook 360, Google Jump Odyssey, etc.) are applied. is becoming

2) 열화상 카메라 2) Thermal imaging camera

열화상(IR/TIR) 센서는 대상체의 열(온도)의 차이를 적외선 카메라로 이미지화하는 디바이스(전자기파 스펙트럼에서 적외선 파장대는 0.9~14㎛)이다. 적외선 카메라의 분해능은 160Х120 픽셀에서부터 1024Х1024 픽셀까지로, 카메라 기종에 따라 일부분 및 전체 영상에 대한 다양한 온도 차를 분석할 수 있다. 열화상 카메라는 스팟미터, 면적, 온도 종단분석, 등온선, 온도 범위를 컬러나 그레이 스케일 등으로 다양하게 표현할 수 있다. 정확한 열화상 영상을 취득하기 위해 디바이스의 감도 및 스펙트럼 범위를 정확하게 설정해야 하고, 장비의 복사입사 에너지, 온도의 보정, 대기 영향 등을 면밀히 보정해야 한다.A thermal imaging (IR/TIR) sensor is a device that images the difference in heat (temperature) of an object with an infrared camera (infrared wavelength band in the electromagnetic wave spectrum is 0.9 to 14 μm). The resolution of the infrared camera ranges from 160Х120 pixels to 1024Х1024 pixels, and it is possible to analyze various temperature differences for partial and entire images depending on the camera model. A thermal imaging camera can express spotmeter, area, temperature longitudinal analysis, isotherm, and temperature range in color or gray scale. In order to acquire an accurate thermal image, the sensitivity and spectral range of the device must be accurately set, and the radiation incident energy of the equipment, temperature correction, and atmospheric influence must be carefully calibrated.

3) 라이다 센서3) lidar sensor

라이다(Light Detection and Ranging) 센서는 레이저 펄스(Laser pulse)의 특성을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 수집하는 센서로, 레이저 펄스가 대상물에 반사되어 오는 시간과 거리를 계산하여 3차원 지형지물 정보를 취득하게 된다. 대상물의 특성에 따라 레이저 펄스 반사 시간이 다르기 때문에 건물 및 지형지물의 정확한 DTM/DSM 생성이 가능하다. 또한, 고해상 영상간 자료융합을 통해 건물 레이어 자동 구축, 광학자료에서 수집하기 어려운 폐색영역에 대한 상세 정보의 획득, 수집된 고정밀 DTM으로부터 지형 DEM, 건물 DSM을 생성, 자료 융합기술을 통해 신속하고 효율적으로 3차원 모델을 구축할 수 있다.The LiDAR (Light Detection and Ranging) sensor is a sensor that collects 3D information of an object by using the characteristics of a laser pulse. get information. Accurate DTM/DSM generation of buildings and landmarks is possible because the laser pulse reflection time varies according to the characteristics of the object. In addition, automatic construction of building layers through data fusion between high-resolution images, acquisition of detailed information about occluded areas that are difficult to collect from optical data, creation of topographic DEM and building DSM from the collected high-precision DTM, rapid and efficient data fusion technology to build a 3D model.

다목적 조사차량(130)은 현대 미니버스 타입의 차량에 다수의 첨단장비를 적재하여 평시에는 재난 감지기능을 수행하고, 재난 발생 시에는 재난현장에서 수집관측된 자료를 통합분석하여 재난원인 규명과 피해 예측을 통해 재난상황을 현장에서 모니터링한다. 이를 위해, 다목적 조사차량(130)은 4개 분야 12개 장비와 유해물질 유출 및 화학사고 분석, 대피 시뮬레이션 등 포렌식 사이언스 기반 자료 처리를 위한 4개 소프트웨어가 설치되어 있다. The multi-purpose investigation vehicle 130 loads a number of high-tech equipment on a modern minibus-type vehicle to perform a disaster detection function during normal times, and in case of a disaster, collect and observe data collected and observed at the disaster site and analyze it to identify the cause of the disaster and damage Monitoring the disaster situation in the field through prediction. To this end, the multi-purpose investigation vehicle 130 is installed with 12 equipments in 4 fields and 4 software for forensic science-based data processing such as hazardous substance leakage, chemical accident analysis, and evacuation simulation.

다목적 조사차량(130) 내부의 주요 분석 시스템 구성은 다음과 같다.The configuration of the main analysis system inside the multi-purpose investigation vehicle 130 is as follows.

1)재난현장 관측자료 처리분석을 위한 3차원 수치해석 컴퓨팅시스템이 구축되어 있다. 여기서, 3차원 수치해석 컴퓨팅시스템은 분석용 대용량 서버에 홍수산사태 토사유출 수치해석, 화학사고 확산예측, 재난대피 모의분석(simulation) SW가 탑재된 시스템을 의미한다.1) A three-dimensional numerical analysis computing system for processing and analyzing disaster site observation data has been established. Here, the three-dimensional numerical analysis computing system refers to a system in which a large-capacity server for analysis is loaded with numerical analysis of flood landslides, soil runoff, chemical accident spread prediction, and disaster evacuation simulation software.

2) 현장 수집자료분석결과를 표출할 수 있는 대형 스크린터치테이블이 설치되어 있다.2) A large screen touch table that can display the results of on-site collected data analysis is installed.

3) 정규방송 송신용 위성방송 수신기 및 LTE기반의 화상회의 시스템이 설치되어 있다.3) Satellite broadcasting receiver for regular broadcasting transmission and LTE-based video conferencing system are installed.

다목적 조사차량(130) 내부의 주요 분석 기능은 다음과 같다.The main analysis functions inside the multi-purpose investigation vehicle 130 are as follows.

1) 현장중심의 정보기지로서 실시간 정보기반의 종합적 현장상황분석과 첨단장비 - 차량 - 실험동 간 유기적 연계를 통한 재난현장 시뮬레이션을 수행할 수 있다.1) As a site-oriented information base, real-time information-based comprehensive on-site situation analysis and disaster site simulation can be performed through organic connection between advanced equipment, vehicles, and laboratory buildings.

2) 홍수산사태 등 자연재난으로 인한 홍수모의토사유출 유동해석을 수행할 수 있다.2) Flood simulation soil runoff flow analysis due to natural disasters such as flood landslides can be performed.

3) 댐 붕괴에 의한 침수예측과 교량보 등 수리 구조물 유출 특성을 분석할 수 있다.3) It is possible to predict flooding due to dam collapse and analyze the characteristics of hydraulic structures such as bridge beams.

4) 재난현장 대피 시뮬레이션 분석을 통한 대피 경로를 안내할 수 있다.4) Evacuation routes can be guided through disaster site evacuation simulation analysis.

5) 유해물질 대기확산 및 해양 오염확산 등 수치 해석이 가능하다.5) Numerical analysis such as air diffusion of hazardous substances and diffusion of marine pollution is possible.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템의 차량기반 모바일 맵핑 플랫폼을 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating a vehicle-based mobile mapping platform of a mobile field investigation system for disaster cause investigation according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차량기반 모바일 맵핑 플랫폼은 전후측방 카메라, 라이다, 레이더, GNSS/INS, DMI 등 각각의 센서들을 융합하기 위해 다중센서 동기화를 위한 통합 인터페이스 모듈을 갖추고 동기화 모듈에서 매 프레임 헤더에 시간을 추가하여 자료처리 모듈로 전송하게 된다. 5, the vehicle-based mobile mapping platform according to an embodiment of the present invention provides an integrated interface module for multi-sensor synchronization in order to fuse respective sensors such as front and rear cameras, lidar, radar, GNSS/INS, and DMI. The synchronization module adds time to the header of each frame and transmits it to the data processing module.

다중센서가 탑재된 특수차량(120)이 주행하면서 도로시설물과 같은 이동 객체를 탐지분류추출하여 차량 내부에 설치된 서버의 데이터베이스로 구축된다. While the special vehicle 120 equipped with multiple sensors is driving, it is constructed as a database of a server installed inside the vehicle by detecting, classifying and extracting moving objects such as road facilities.

다중 카메라 센서와 라이다와 같은 스캐닝 센서를 융합하여 전후방 센서들의 상호 보정과정을 통해 도로 주변의 각종 시설물에 대한 보다 정밀한 측위를 계산하고 객체 인식과 검출분류 과정을 통하여 3차원 지형지물 정보를 거의 실시간에 가깝게 구축할 수 있다.By fusion of multi-camera sensors and scanning sensors such as lidar, more precise positioning of various facilities around the road is calculated through the mutual correction process of front and rear sensors, and 3D topographical information is obtained in near real time through object recognition and detection and classification process. can be built close to

도 5b와 본 발명에 따른 또다른 실시예는 미니밴 형태의 같이 구성되어도 무방하다.5b and another embodiment according to the present invention may be configured together in the form of a minivan.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 무인 비행 기반 모바일 맵핑 플랫폼을 제공할 수 있다.In addition, the mobile field investigation system 100 for a disaster cause investigation according to an embodiment of the present invention may provide an unmanned flight-based mobile mapping platform.

모바일 맵핑 플랫폼은, 스트리트뷰 서비스와 연계된 영상기반 실내공간정보, CAD와 같은 3D 구현 SW를 활용하는 3D 모델링기반 실내공간정보, 건축물의 기존 BIM 정보를 활용하여 실내공간정보를 구축하는 BIM기반 실내공간정보, 3차원 지형지물정보를 손쉽고 신속하게 취득할 수 있는 레이저장비를 활용하는 실내공간정보, 최근 SNS 등의 Crowd sourcing 기술이 보편화되면서 각광받고 있는 Crowd sourcing 기반의 실내공간정보 구축 방법 등이 있다.The mobile mapping platform uses image-based indoor spatial information linked to street view service, 3D modeling-based indoor spatial information using 3D realization software such as CAD, and BIM-based indoor spatial information that builds indoor spatial information using existing BIM information of buildings. There are indoor spatial information using laser equipment that can easily and quickly acquire spatial information and 3D topographical information, and a method of constructing indoor spatial information based on crowd sourcing that is in the spotlight as crowd sourcing technology such as SNS has become common recently. .

UAV(110)는 시설물이나 재난현장에 투입되어 조사 임무를 수행하기 위해 필수적으로 사전 지정된 비행경로대로 자동비행과 원격으로 항법 조정이 가능하도록 제작되었다.The UAV (110) was produced to enable automatic flight and remote navigation control according to a pre-designated flight path essential to performing an investigation mission by being put into a facility or disaster site.

본 발명의 실시예에 따른 무인비행 기반 모바일 맵핑 플랫폼은, 컴팩트하게 설계된 다중관측센서를 탑재하고 일정시간 동안 임무수행이 가능한 UAV(110)와, 지상에서 UAV(110)를 제어하고 자료 송수신이 가능한 지상통제시스템(Ground Control System)으로 구성된다. 이때, 지상통제시스템은 특수차량(120)에 설치된다.The unmanned flight-based mobile mapping platform according to an embodiment of the present invention is equipped with a compactly designed multi-observation sensor and is capable of performing missions for a certain period of time and controlling the UAV 110 on the ground and transmitting and receiving data. It consists of a ground control system. At this time, the ground control system is installed in the special vehicle (120).

본 발명의 실시예에 따른 무인비행 기반 모바일 맵핑 플랫폼이 적용된 UAV(110)는 도 6에 도시된 바와 같이 항공 라이다 센서를 탑재한 예를 들면, Phoenix사 Aerial Systems, Yellow Scan사, LieGL사 Ricopter, TILab사 TAM-GD 등이 있다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 무인비행 기반 모바일 맵핑 플랫폼이 적용된 UAV들을 나타낸 도면이다. 또한, UAV(110)의 위치, 속도, 자세 측정에 사용되는 INS 통합장비는 GNSS와 MEMS IMU로 구성되며, 가볍고 소형장비인 Applanix사의 APX-15 등이 탑재될 수 있다. 후처리 SW를 사용해 임무수행 목적에 부합할 수 있는 위치 및 속도 정확도를 확보할 수 있다. 항공촬영을 위한 카메라는 2~3축 조정이 가능한 짐벌장치(116d)에 탑재되며, 50~200m 고도에서도 충분한 GSD(Groudn Sampling Distance)를 확보할 수 있다.As shown in FIG. 6 , the UAV 110 to which the unmanned flight-based mobile mapping platform is applied according to an embodiment of the present invention is equipped with an aerial lidar sensor, for example, Phoenix's Aerial Systems, Yellow Scan's, and LieGL's Ricopter. , TILab's TAM-GD, and the like. 6 is a diagram illustrating UAVs to which an unmanned flight-based mobile mapping platform according to an embodiment of the present invention is applied. In addition, the INS integrated equipment used to measure the position, speed, and attitude of the UAV 110 is composed of a GNSS and a MEMS IMU, and APX-15 of Applanix, which is a light and small equipment, may be mounted. Post-processing SW can be used to ensure position and velocity accuracy that can meet mission performance objectives. The camera for aerial photography is mounted on the gimbal device 116d that can adjust 2-3 axes, and it is possible to secure sufficient GSD (Groudn Sampling Distance) even at an altitude of 50 to 200 m.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에 탑재된 센서들을 나타낸 도면이다. 7 is a view showing sensors mounted on a special vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, 지상 라이다(Light Detection and Ranging), 2M 카메라 5대, 16M 고해상 카메라 1대, 열화상 카메라, 이동형 기상관측장비, 지반함몰감지장비 등이 탈부착 가능하도록 탑재하고 있다.Referring to FIG. 7 , the special vehicle 120 according to the embodiment of the present invention includes a ground lidar (Light Detection and Ranging), 5 2M cameras, 1 16M high-resolution camera, a thermal imaging camera, a mobile weather observation equipment, Ground subsidence detection equipment is installed so that it can be attached and detached.

특수차량(120)에 탑재된 카메라 센서는 다음 표 1과 같이 2M 카메라 5대, 16M 고해상 카메라 1대, 열화상 카메라 등이다.The camera sensors mounted on the special vehicle 120 are 5 2M cameras, 1 16M high-resolution camera, and a thermal imaging camera, as shown in Table 1 below.

Figure 112021102151434-pat00001
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특수차량(120)에 탑재된 지상 라이다(Light Detection and Ranging), 이동형 기상관측장비, 지반함몰감지장비 등 탑재 센서별 주요 사양은 다음과 같다.The main specifications of each sensor mounted on the special vehicle 120, such as ground lidar (Light Detection and Ranging), mobile weather observation equipment, and ground subsidence detection equipment, are as follows.

1) 광학 및 열화상 센서는 2M 카메라(전방 3, 후방 2) 5대, 16M 고해상 카메라 및 열화상 카메라 각 1대로 구성된다.1) Optical and thermal image sensor consists of 5 2M cameras (3 front, 2 rear), 1 16M high-resolution camera and 1 thermal imager each.

2) MMS용 라이다는 도 8에 도시된 바와 같이 RIEGL VZ-2000, 어안렌즈 카메라, 스캐너, IMU/GNSS, 스캐너 프레임 등으로 구성된다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에 탑재된 라이다 장비 현황을 나타낸 도면이다. 스캐너는 정밀도가 3mm, 취득속도가 1,000,000point/s, 관측범위가 100deg(수직), 360deg(수평) 등이다. 카메라는 어안렌즈를 사용한다. GNSS/IMU는 위치 정확도가 20-50mm, 회전·수평 정확도가 0.015°, 방위 정확도가 0.05°, 운영 온도는 -10~40

Figure 112021102151434-pat00002
등이다. 스캐너 프레임은 수직 설치형과 수평 설치형이 있다.2) MMS lidar is composed of RIEGL VZ-2000, fisheye lens camera, scanner, IMU/GNSS, scanner frame, etc. as shown in FIG. 8 . 8 is a view showing the status of lidar equipment mounted on a special vehicle according to an embodiment of the present invention. The scanner has a precision of 3mm, an acquisition speed of 1,000,000 point/s, and an observation range of 100deg (vertical) and 360deg (horizontal). The camera uses a fisheye lens. GNSS/IMU has a positioning accuracy of 20-50mm, a rotation/horizontal accuracy of 0.015°, an azimuth accuracy of 0.05°, and an operating temperature of -10~40.
Figure 112021102151434-pat00002
etc. The scanner frame has a vertical and horizontal installation type.

3) 이동형 기상관측장비는 예컨대, Coastal사의 WeatherPak System으로, 다음 표 2와 같이 5개의 관측센서를 활용하여 7가지 기상정보(풍속, 풍향, 온도, 습도, 기압, 강우, 시정)를 현장에서 취득할 수 있다. 3) The mobile meteorological observation equipment is, for example, Coastal's WeatherPak System, which uses five observation sensors as shown in Table 2 below to acquire 7 types of weather information (wind speed, wind direction, temperature, humidity, atmospheric pressure, rainfall, visibility) on-site. can do.

Figure 112021102151434-pat00003
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4) 지반함몰 감지장비는 G-Sensor, GNSS, Cam 카메라, 데이터 저장장치, OBD로 구성되고, 노면상태에 따른 충격을 G-Sensor가 입력받아 노면상태를 분석하는데 이용된다.4) Ground subsidence detection equipment consists of G-Sensor, GNSS, Cam camera, data storage device, and OBD.

전술한 센서들을 탑재하고 있는 특수차량(120)은 다음과 같은 구성 및 핵심기능을 가질 수 있다.The special vehicle 120 equipped with the above-described sensors may have the following configuration and core functions.

1) 신속한 현장접근, 각종 첨단장비의 모듈화 탑재, 실시간 커뮤니케이션, 통합운영 인터페이스를 통한 특수차량의 탑재장비 운용 편의성을 개선할 수 있다.1) It is possible to improve the convenience of operating equipment mounted on special vehicles through rapid on-site access, modularization of various advanced equipment, real-time communication, and integrated operation interface.

2) 실시간 재난영상, 현장 기상정보 취득전파, 3차원 공간정보기반 위험 구조물을 정밀 감시할 수 있다.2) Real-time disaster images, on-site weather information acquisition and propagation, and 3D spatial information-based dangerous structures can be precisely monitored.

3) 첨단장비를 이용하여 재난지역의 재난상황 정보를 실시간으로 취득하여 전파할 수 있다.3) Using advanced equipment, disaster situation information in the disaster area can be acquired and disseminated in real time.

4) 재난현장 실시간 기상정보(풍속, 풍향, 온도, 습도, 기압, 강우, 시정) 관측분석, 대기확산 모델 연계 재난현장 환경(오염지도 작성 등)을 분석할 수 있다.4) It is possible to analyze real-time meteorological information (wind speed, wind direction, temperature, humidity, atmospheric pressure, rainfall, visibility) at the disaster site, and to analyze the disaster site environment (creating a pollution map, etc.) linked to the atmospheric diffusion model.

5) 지상정밀 재해조사 시스템의 3차원 정보 취득을 통한 정량적 분석(3D simulation)과 정밀 3차원 데이터로 부가 정보를 산출할 수 있다.5) Quantitative analysis (3D simulation) through 3D information acquisition of ground-level precision disaster investigation system and additional information can be calculated with precise 3D data.

6) 연기 등 기상 상태, 주야간 제약이 없는 현장 영상을 취득하고, 사물 식별이 가능하다.6) It is possible to acquire an on-site image without restrictions on weather conditions such as smoke, day or night, and identify objects.

7) 주행 중 도로 노면의 패임(Pothole) 상태 감지 및 위험도를 분석할 수 있다.7) It is possible to detect the state of potholes on the road surface and analyze the risk level while driving.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 회전익 UAV 및 고정익 UAV의 예들을 나타낸 도면이다.9 is a view showing examples of a rotary wing UAV and a fixed wing UAV according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 UAV(110)는 회전익 UAV 또는 고정익 UAV로 구현될 수 있다.Referring to FIG. 9 , the UAV 110 according to the embodiment of the present invention may be implemented as a rotary wing UAV or a fixed wing UAV.

회전익 UAV는 위치 및 고도 변화 없이 고정된 위치에서 제자리 비행(hoverring)이 가능한 비행 특성을 갖고 있다. 회전익 UAV는 각각의 로터에서 발생되는 양력에 의해 기체의 제원 및 탑재센서의 중량 등 페이로드에 따라 특수목적 활용에 요구되는 센서를 탑재하여 현장 운용이 가능한 강점을 지니고 있다.The rotorcraft UAV has flight characteristics that allow hovering in a fixed position without changing position and altitude. The rotor wing UAV has the strength of being able to operate in the field by mounting the sensors required for special purpose use according to the payload such as the specifications of the aircraft and the weight of the mounted sensor by the lift generated from each rotor.

회전익 UAV는 재난 현장에서의 피해 규모 분석을 위한 운영기술(software) 및 재난특화 멀티센서의 탑재·운용에 요구되는 페이로드를 수용할 수 있는 기반 기술(hardware)을 이용한다.The rotary wing UAV uses an operating technology (software) for analyzing the size of damage at a disaster site and a base technology (hardware) that can accommodate the payload required for the installation and operation of a disaster-specialized multi-sensor.

고정익 UAV는 단일 로터 및 엔진에서 발생되는 추력과 날개면(Air foil) 작용하는 항력에 의해 비행하는 구조로 회전익 UAV에 비해 비교적 적은 양의 에너지로 장거리·장시간(2km이상, 30분이상) 비행이 가능한 장점을 갖고 있다. 고정익 UAV는 장거리 운용성과 비행 시간의 확대로 공공 및 민간분야에서 저고도 항공측량 및 영상분석에 주로 활용되고 있다.The fixed-wing UAV has a structure that flies by the thrust generated from a single rotor and engine and the drag acting on the wing surface (air foil). It has possible advantages. Fixed-wing UAVs are mainly used for low-altitude aerial surveying and image analysis in the public and private fields due to their long-range operability and extended flight time.

본 발명의 실시예에서는 도 10에 도시된 바와 같이 광역 풍수해 현장조사에 요구되는 운용거리 및 비행시간을 기반으로 고정익 UAV의 제반 성능을 선정하였고, 국내외 개발·상용화 고정익 UAV를 중심으로 요구성능을 분석하였다.In the embodiment of the present invention, as shown in FIG. 10, the overall performance of the fixed-wing UAV was selected based on the operating distance and flight time required for the field investigation of wide-area storm and flood damage, and the required performance was analyzed focusing on domestic and foreign development and commercialization of the fixed-wing UAV. did.

성능분석 요소는 광역 풍수해 현장조사 활용에 요구되는 정밀 좌표계(RTK, GPS), 자동항법 및 영상분석 시스템(FCC, S/W), 하드웨어(짐벌 및 카메라) 등 탑재센서의 성능과 중량을 고려하여, 재난 현장에서의 실효성을 도모하기 위함이다.The performance analysis element takes into account the performance and weight of the on-board sensors such as the precision coordinate system (RTK, GPS), automatic navigation and video analysis system (FCC, S/W), and hardware (gimbal and camera) required for wide-area storm and flood field investigations. , to promote effectiveness at disaster sites.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 소형 멀티센서로서 백팩형 조사장비를 이용할 수 있다. On the other hand, the mobile field investigation system 100 for a disaster cause investigation according to an embodiment of the present invention may use a backpack type investigation equipment as a small multi-sensor.

웨어러블 기반의 백팩형 현장조사 장비는 붕괴 및 시설물사고 등 중·소규모의 재난현장에서 3차원 공간정보 수집과 피해규모를 조사·분석할 수 있으며, 특수차량(120), 지상 라이다, UAV(110) 등 이동형 장비의 현장접근 및 정보취득 사각지대에서의 효율적 정보수집이 가능하다. The wearable-based backpack-type field investigation equipment can collect 3D spatial information and investigate and analyze the size of damage in small and medium-sized disaster sites such as collapse and facility accidents. ), it is possible to efficiently collect information in the blind spots of on-site access and information acquisition of mobile equipment.

백팩형 조사장비에 요구되는 필수 센서는 스테레오 카메라, 360° 전방위 카메라, 레이저스캐너, GNSS/IMU, 운영시스템, 배터리 등이 있으며, 탑재 센서는 고효율·경량화·소형화 된 장비로 구성될 수 있다. 이는 조사원의 피로도 저감과 이동조사의 효율성을 도모할 수 있다. The essential sensors required for backpack-type irradiation equipment include a stereo camera, 360° omnidirectional camera, laser scanner, GNSS/IMU, operating system, and battery. This can reduce the fatigue of investigators and promote the efficiency of mobile surveys.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)에서 UAV(110)는, 다양한 장비에 범용으로 적용하여 3차원 공간정보 취득이 가능한 소형 라이다 센서를 이용할 수 있다. In addition, in the mobile field investigation system 100 for the investigation of the cause of a disaster according to an embodiment of the present invention, the UAV 110 may use a small lidar sensor capable of acquiring three-dimensional spatial information by being universally applied to various equipment. .

소형 라이다의 요구중량은 1kg 내외로 UAV에 탑재·운영이 가능하며, 특히 지상 라이다의 현장접근 및 정보취득이 불가능한 음영지역에서 현장정보 수집에 효율적 활용이 가능한 장점을 갖고 있다.The required weight of the small lidar is around 1kg, so it can be mounted and operated on a UAV. In particular, it has the advantage of being able to efficiently use it to collect on-site information in a shaded area where ground lidar access and information acquisition are impossible.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 재난특화 UAV의 구성을 나타낸 도면이다.10 is a diagram showing the configuration of a disaster-specialized UAV according to an embodiment of the present invention.

도 10을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 UAV(110)는 재난특화 UAV로 구현될 수 있으며, 고해상도 카메라, 멀티스펙트럼 카메라, 열화상 카메라, 조종 및 제어장치, 영상분석 SW 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 10 , the UAV 110 according to the embodiment of the present invention may be implemented as a disaster-specific UAV, and may include a high-resolution camera, a multi-spectral camera, a thermal imaging camera, a steering and control device, an image analysis SW, etc. can

재난특화 UAV는 태풍 및 집중호우, 지진피해 등 광역재난에서 신속하고 효율적인 현장정보 수집 및 분석을 수행할 수 있다. 특히 고정익 UAV는 이·착륙 비행시 200m 이상의 활주로가 요구되지만 "재난특화 UAV"는 수직 이·착륙이 가능한 틸트로터 구조의 고정익 비행기술로 협소한 재난현장에서 효율적인 현장비행이 가능한 강점을 갖고 있다. Disaster-specialized UAVs can quickly and efficiently collect and analyze on-site information in disasters such as typhoons, torrential rains, and earthquakes. In particular, fixed-wing UAVs require a runway of 200m or longer for take-off and landing, but “disaster-specialized UAVs” have the advantage of being able to efficiently fly on-site in a narrow disaster site with fixed-wing airplane technology with a tilt-rotor structure that can take off and land vertically.

재난특화 UAV는 30분 이상의 비행시간을 확보하였으며, 소형·경량화된 멀티센서(열화상 카메라, 멀티스펙트럼 카메라, 고해상도 카메라)를 탑재하여 공간정보 수집의 고유기능 외 부가적으로 멀티스펙트럼 분석, 열화상 모니터링 기능을 추가하여 항공기반의 조사·분석 기능을 확충하였다.The disaster-specialized UAV has a flight time of more than 30 minutes, and is equipped with a compact and lightweight multi-sensor (thermal imaging camera, multi-spectral camera, high-resolution camera) to add multi-spectral analysis and thermal imaging to the unique function of spatial information collection. By adding the monitoring function, the investigation and analysis function of the aircraft board was expanded.

본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 자연재해 위험지구와 노면 평탄성 및 지반함몰 위험도를 조사하였다. 예를 들어, OO광역시의 주요도로 및 화학물질 이동경로를 대상으로 첨단장비를 활용하여 노면 평탄성 및 지반함몰을 조사하였다.The mobile field investigation system 100 for the investigation of the cause of a disaster according to an embodiment of the present invention investigated the natural disaster risk district, the flatness of the road surface, and the risk of ground subsidence. For example, the road surface flatness and ground subsidence were investigated using state-of-the-art equipment for major roads and chemical transport routes in OO Metropolitan City.

조사결과는 다음과 같다. 먼저 노후지점을 파악한 결과, OO 교차로와 OO사거리 방향에서 노후지점이 많은 것으로 나타났다. 교차로 부근은 차량의 방향전환에 따른 도로 하중 증가 및 타이어 마찰 등으로 인해 노후화가 급격히 진행된 것으로 나타났다. OO사거리~OO사거리 방향은 OOIC, OOIC에서 유입된 대형화물차량으로 노후도로가 발생한 것으로 나타났다. 노후지점은 포트홀, 균열, 굴곡, 맨홀꺼짐 현상 등 다양한 유형으로 탐지되었다.The results of the investigation are as follows. As a result of identifying old points first, it was found that there were many old points in the direction of OO intersection and OO intersection. In the vicinity of the intersection, it was found that the aging progressed rapidly due to the increase in road load and tire friction caused by the change of direction of the vehicle. In the direction of OO Intersection ~ OO Intersection, it was found that old roads were caused by large cargo vehicles imported from OOIC and OOIC. Deterioration points were detected in various types such as potholes, cracks, bends, and manhole collapse.

노후유형별 STL 분석을 실시한 결과, 도 11에 도시된 바와 같이 포트홀과 맨홀은 짧은 주기 간격과 불규칙적이고 큰 진동 폭을 지닌 것으로 나타났다. 반면, 굴곡과 균열은 비교적 일정하고 작은 폭의 규칙적인 진동을 보이고 있다. 도 11는 노면 시설물 유형별 가속도 센서 측정값의 트렌트 분석 결과를 나타낸 도면이다. As a result of performing the STL analysis for each aging type, it was found that the pothole and the manhole had a short period interval and irregular and large vibration width, as shown in FIG. 11 . On the other hand, flexures and cracks are relatively constant and show regular oscillations of small width. 11 is a view showing a trend analysis result of an acceleration sensor measured value for each type of road surface facility.

이와 같은 결과는 향후 지상 라이다 활용을 통해 노후유형에 대한 정밀정보 취득과 분류를 실시하여 지반 함몰센서 측정값과 비교하고, 지반함몰 감지센서를 통해 노후지점 뿐만 아니라 노후 유형까지 자동적으로 탐지할 수 있다.Based on these results, it is possible to acquire and classify the detailed information on the aging type through the use of ground LiDAR in the future, compare it with the measured value of the ground subsidence sensor, and automatically detect not only the aged point but also the aged type through the ground subsidence sensor. there is.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, UAV(110), 지상 라이다 등의 첨단장비를 활용하여 산사태 발생 양상 및 산사태 원인을 조사·분석하였다. 예를 들어, 산사태 피해현황 및 원인을 분석하기 위해 고해상도 카메라를 장착한 UAV와 지상 라이다 장비를 활용하였다. In addition, the mobile field investigation system 100 for investigating the cause of a disaster according to an embodiment of the present invention investigates and analyzes the landslide occurrence pattern and cause of the landslide by utilizing advanced equipment such as the UAV 110 and ground lidar. For example, to analyze the status and cause of landslide damage, a UAV equipped with a high-resolution camera and ground lidar equipment were used.

UAV(110)는 높은 고도에서도 운용이 가능하므로 고해상도 카메라를 활용하여 광역 규모의 영상 취득이 가능하다. 지상 라이다는 레이저 펄스를 이용하여 3차원 공간정보 데이터 취득이 용이하므로 산사태 지역에서 취득된 공간정보를 통해 산사태 현황 및 발생 양상 확인이 가능하였다.Since the UAV 110 can be operated even at a high altitude, it is possible to acquire images on a wide scale by using a high-resolution camera. Since the ground lidar uses laser pulses to easily acquire three-dimensional spatial information data, it was possible to check the current state and occurrence of landslides through the spatial information acquired in the landslide area.

실제 현장조사에서 운용된 장비는 예컨대, DJI사의 Inspire 1과 Inspire 2이며, 8회에 걸쳐 산사태 피해지역의 영상을 취득하였다. 또한, RIEGL사의 VZ-2000 라이다 장치를 활용하여 여러 지점에서 다양한 각도로 대상물을 관측함으로써 3차원 공간정보 데이터를 취득하였다.The equipment operated in the actual field survey is, for example, DJI's Inspire 1 and Inspire 2, and images of the landslide-affected area were acquired eight times. In addition, 3D spatial information data was obtained by observing the object from various points and from various angles using the VZ-2000 lidar device of RIEGL.

예를 들면, 가옥 상부 30m에서 발생한 토석류가 주택쪽으로 흘러 주택이 전파되고 기존 계곡을 따라 발달한 수로형(Channelized) 토석류에 의해 산사태가 발생한 것을 확인하였다. 최초 발생지점의 표고는 358m, 토석류의 이동거리는 160m, 발생 폭은 12m, 표토층 투께는 5m로 나타났다.For example, it was confirmed that the debris flow generated from the upper 30m of the house flowed toward the house, propagating the house, and the landslide was caused by the channelized debris flow that developed along the existing valley. The elevation of the first occurrence point was 358 m, the movement distance of the debris flow was 160 m, the width of occurrence was 12 m, and the thickness of the topsoil layer was 5 m.

또한, 주택 뒤에 위치한 68 m 높이의 사면 중 일부가 표층유실(Surface erosion)에 의해 붕괴하여 토사가 주택쪽으로 흘러내려 주택과 주민이 매몰되고 매몰자가 사망한 것으로 확인되었다. 붕괴 규모는 폭 14.6 m, 최대높이 27 m, 사면 길이 47 m로 나타났다.In addition, it was confirmed that a part of the 68 m high slope located behind the house collapsed due to surface erosion, and the soil and sand flowed down to the house, burying the house and the residents and killing the buried person. The size of the collapse was found to be 14.6 m in width, 27 m in maximum height, and 47 m in slope length.

토석류에 의한 산사태 피해가 발생한 지역의 지질현황을 살펴본 결과, 변성암류 백봉리층군의 운교리층(PZCEoun1)과 충적층(Qa)으로 구성되어 있다. 이 중 운교리층에서 호층대를 구성하고 있는 이질암은 강우로 인해 단층 마찰화되어 절리면을 따라 붕괴할 가능성이 있어, 산사태에 취약한 것을 확인하였다. As a result of examining the geological status of the area affected by the landslide caused by debris flow, the metamorphic rock stream is composed of the Ungyo-ri Formation (PZCEoun1) and the Alluvial Formation (Qa) of the Baekbong-ri Formation. Among them, the heterogeneous rocks constituting the arc zone in the Ungyo-ri Formation have the potential to collapse along the joint surfaces due to frictional faults due to rainfall, confirming that they are vulnerable to landslides.

사면 붕괴에 의한 산사태 피해가 발생한 지역의 지형형태를 확인한 결과, 주택 뒤 사면에 조림사업을 진행한 후 수목이 안정화되어 가고 있는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 집중호우가 발생되면서 수목이 안정화가 되기 전 사면이 붕괴되면서 토사 및 수목이 주택쪽으로 흘러내렸다. 이 지역인 산사태 위험등급이 높은 지역이므로 산사태에 취약한 지역이지만 주변 지형 영향을 고려하지 않은 사면관리로 인해 산사태의 위험성이 가중된 것을 확인할 수 있었다.As a result of checking the topography of the area affected by the landslide caused by the collapse of the slope, it was confirmed that the trees were stabilizing after the reforestation project was carried out on the slope behind the house. However, as a torrential downpour occurred, the slope collapsed before the trees were stabilized, causing the soil and trees to flow into the house. Since this area, which is an area with a high landslide risk, is vulnerable to landslides.

현장조사 결과를 바탕으로 산사태 피해 원인을 분석하였다. 특정 지역의 경우에는 강우시 우수침투가 용이한 계곡 지형의 하부에 위치하여 피해 규모가 큰 것으로 나타났다. 토석류의 발생시점이 위치한 곳은 계곡지형의 상부이므로 토석류가 계곡을 따라 피해 주택 방향으로 흘러가고 선행강우 및 집중호우로 인해 우수침투가 활발히 된 계곡 하부에서 큰 피해가 발생한 것을 확인할 수 있다.Based on the results of the on-site investigation, the causes of landslide damage were analyzed. In the case of a specific area, it was found that the damage was large as it was located in the lower part of the valley topography, where rainwater can easily penetrate during rain. Since the point of occurrence of the debris flow is at the upper part of the valley topography, it can be confirmed that the debris flow flows along the valley toward the house to be damaged, and great damage has occurred in the lower part of the valley where rainwater infiltration is active due to the preceding rainfall and torrential rain.

본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, UAV(110)로부터 취득한 영상 데이터 및 지상 라이다를 통해 취득한 지상 라이다 데이터를 이용하여 재난 원인 등을 분석할 수 있다.The special vehicle 120 according to an embodiment of the present invention may analyze the cause of a disaster using image data acquired from the UAV 110 and terrestrial lidar data acquired through terrestrial lidar.

지상 라이다 데이터는 무수한 점(point)으로 이루어져 있어 점군데이터(point cloud)로 불린다. 점군 데이터는 원하는 지점에 단면을 추출하기 어렵기 때문에 각 점들을 연결하여 면(불규칙 삼각망)으로 제작하는 모델링을 실시한다. 이러한 과정을 거쳐 제작된 지표 데이터는 수치표고모델(DEM)로 본 점검에서는 처리속도와 데이터 용량을 고려하여 1m 해상도의 고해상도 수치표고모델을 제작하여 분석에 활용하였다.Ground LiDAR data is made up of countless points, so it is called point cloud data. Since it is difficult to extract a cross section at a desired point from point cloud data, modeling is performed by connecting each point to form a surface (irregular triangle network). The index data produced through this process is a digital elevation model (DEM), and in this inspection, a high-resolution numerical elevation model with 1 m resolution was produced and used for analysis in consideration of processing speed and data capacity.

본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, 도 12 및 도 13에 도시된 바와 같이 지상 라이다를 활용하여 3차원 정밀 현장정보를 취득하여 분석하였다. 도 12 및 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 라이다를 활용하여 3차원 정밀 현장정보를 취득하여 분석하는 과정을 나타낸 도면이다. 각각 지점에서 취득된 데이터들을 도 12와 같이 모두 정합하였다. 정합된 데이터는 분석을 위해 필요한 수치표고모델로 제작하기 앞서 도로 시설물, 수목, 주택 등 분석에 불필요하거나 오차를 발생시킬 수 있는 노이즈들을 모두 제거하는 처리과정을 거쳤다. 예를 들어, 강원도 영월군에서 하부의 도로 신설시 암반사면을 절취한 형태로 산정상부에서 사면첨단, 사면하부 간의 경사가 각각 42°와 59°로 구성되어 있는 사면으로 전체사면의 총 연장이 430m, 절취부 평균 수직높이가 24.8m이다. The special vehicle 120 according to the embodiment of the present invention, as shown in FIGS. 12 and 13, obtained and analyzed 3D precise field information by using the ground lidar. 12 and 13 are diagrams illustrating a process of acquiring and analyzing 3D precise field information by using a lidar in a special vehicle according to an embodiment of the present invention. All data acquired at each point were matched as shown in FIG. 12 . The matched data went through a process of removing all unnecessary or error-causing noises, such as road facilities, trees, and houses, before being produced as a numerical elevation model required for analysis. For example, in Yeongwol-gun, Gangwon-do, when the lower road was built, the rock slope was cut off. The slope is composed of 42° and 59°, respectively, from the top to the tip of the slope and the bottom of the slope. The total length of the entire slope is 430m, The average vertical height of the cutouts is 24.8 m.

절취사면 및 하부에 낙석 방지망과 방지책이 설치되어 있으나, 풍화에 의한 암반사면의 균열 및 전리면의 소규모 낙석과 강우로 내부에 유하된 충진물이 도로 내부로 침입하는 것을 저감하는 데에 국한되어 있으며, 이마저도 일부 지역에서는 훼손되어 있었다. 또한, 도 13에 도시된 바와 같이 암반 돌출부가 위치하고 있는 지역은 붕괴시 낙석방지책의 방지범위를 초과하여 도로로 일부 침범할 가능이 우려되었다.Although rockfall prevention nets and preventive measures are installed on the cut slope and the lower part, it is limited to reducing cracks in the rock slope due to weathering, small-scale rockfall on the ionized surface, and the intrusion of the filling material that has flowed into the road due to rainfall. Even this was damaged in some areas. In addition, as shown in FIG. 13 , the area where the rock protrusion is located exceeds the prevention range of the rock-fall prevention measure when it collapses, and there is a concern that it may partially invade the road.

특히, 돌출부를 지지하고 있는 하부사면에서는 절리면을 따라 소규모 암석붕괴 및 탈락, 충진물질의 유실이 발생하고 있으며, 이러한 현상이 장기간 진행되었을 경우, 상부 암괴는 빠른 속도로 하부로 낙하하여 도로마비 및 인명피해를 유발할 수 있는 구조이다.In particular, on the lower slope supporting the protrusion, small-scale rock collapse and fall-off along the joint surface and loss of filling material occur. It is a structure that can cause damage.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, 도 14에 도시된 바와 같이 암반노출 절취사면에 대하여 사면 경사도를 도출하고, 이에 근거한 분석 결과로 쐐기파괴 흔적과 표토유실 흔적을 도출하였다. 도 14는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지상 라이다 데이터를 이용해 도출한 절취사면 경사도 및 분석 결과를 나타낸 도면이다. 도 14에 도시된 바와 같이, 절취사면은 암반사면으로 크게 정상부(완경사), 노두노출 중앙부(급경사), 하부(급경사)로 구성되어 있으며, 중앙부를 제외하고 식생과 표토로 덮여있었다. 점검사면은 총연장 234.71m, 사면높이 84.8m, 최대경사 62°이다.In addition, as shown in FIG. 14, the special vehicle 120 according to the embodiment of the present invention derives the slope inclination with respect to the rock-exposed cut-off slope, and as a result of the analysis based on this, the wedge destruction trace and the surface soil loss trace were derived. . 14 is a view showing the cut-off slope inclination and analysis results derived using ground lidar data in a special vehicle according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 14, the cut-off slope is a rocky slope and is largely composed of a top part (slow slope), an outcrop exposed central part (a steep slope), and a lower part (a steep slope), and except for the central part, it was covered with vegetation and topsoil. The inspection slope has a total length of 234.71m, a slope height of 84.8m, and a maximum slope of 62°.

노두노출 중앙부 사면의 경우 과거 쐐기파괴 흔적과 상부 토사가 하부로 유하한 지형형태를 보여주고 있다. 따라서 본 지역에서 발생할 수 있는 산사태의 유형은 풍화된 암탈락으로 인한 낙석과 사면 정상부에서 유실된 표토와 암석 등이 사면하부로 유하하여 발생하는 토석류 산사태로 구분되며, 이에 대한 대책을 수립할 필요가 보였다.In the case of the outcrop exposed central slope, it shows the past wedge breakage traces and the topographical form in which the upper soil has flowed downward. Therefore, the types of landslides that can occur in this area are divided into rockfalls caused by weathered rock fall, and debris flow landslides caused by the flow of topsoil and rocks lost from the top of the slope to the lower part of the slope. seemed

노출된 노두의 절리면의 방향을 보았을 때 절리면이 사면 내부 방향으로 위치하고 있는 것으로 보이며, 절리면이 사면 외부방향에서 주로 발생하는 평면파괴보다는 주 절리면이 다른 절리면과 교호하여 발생하는 쐐기파괴의 형태가 주로 발생할 것으로 예상된다. 따라서 본 현장의 특성을 반영한 방지대책으로는 풍화사면 내 낙석발생시 낙하 후 이동거리를 줄일 수 있는 낙석 방지망을 설치하고 절리면 주면에 이완암을 고정시킬 수 있도록 와이어 로프 등을 설치할 필요가 있을 것으로 판단되었다.When looking at the direction of the joint of the exposed outcrop, it seems that the joint is located in the direction of the inside of the slope. Rather than the plane fracture that occurs mainly in the direction of the outside of the slope, the wedge fracture occurs mainly because the main joint alternates with other joints. it is expected Therefore, as a preventive measure that reflects the characteristics of this site, it was judged that it would be necessary to install a rockfall prevention net that can reduce the moving distance after falling in the event of a rockfall on the weathered slope, and install a wire rope to fix the loose rock on the circumferential surface of the joint.

본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 다중센서 기반 통합운용 플랫폼을 제공할 수 있다. The mobile field investigation system 100 for a disaster cause investigation according to an embodiment of the present invention may provide a multi-sensor-based integrated operation platform.

여기서, 다중센서 기반 통합운용 플랫폼은, 각종 센서나 디바이스를 통합운용하기 위한 "센서 동기화 기술", 대용량 수집 자료를 생성 처리하기 위한 "대용량 자료처리분석 기술", 다양한 현장상황을 고려하여 체계적으로 동적인 서비스를 제공하기 위한 "센서 가상화 및 센서통합 인터페이스 플랫폼 기술", 센서 및 서비스들의 고속으로 연동하기 위한 "통신 프로토콜 및 네트워크 기술", 대내외 네트워크를 통해 전송되는 수집 자료와 각종 정보들의 보안을 위한 "자료보안 및 정보보호기술" 등을 포함한다.Here, the multi-sensor-based integrated operation platform is “sensor synchronization technology” for integrated operation of various sensors or devices, “large-capacity data processing analysis technology” for generating and processing large-capacity collected data, and systematically dynamic in consideration of various field conditions. "Sensor virtualization and sensor integration interface platform technology" to provide in-service, "communication protocol and network technology" for high-speed interworking of sensors and services, "for security of collected data and various information transmitted through internal and external networks" data security and information protection technology", etc.

다중센서 기반 통합운용 플랫폼은, 재난사고 현장조사를 수행할 때 다양한 조사 센서나 디바이스를 융합하여 통합적으로 운용할 수 있도록 서로 샘플링 타임이 다른 센서나 디바이스로부터 수집된 자료를 동기화(synchronization)하는 전처리 과정을 수행할 수 있다. 다중센서 동기화는 다수의 센서나 디바이스가 탑재된 플랫폼에서 각 센서나 디바이스로부터 수신되는 정보들을 개별 센서나 디바이스의 동기 시간(synchronization time)을 활용해서 플랫폼의 가장 핵심적인 특정 센서의 시간에 일률적으로 동기화하는 과정이다. 이동형 맵핑 시스템(MMS)에서는 GNSS의 위성 시각 정보(Pulse Per Second 신호)에 맞춰(time-tagging) 전후/측방 카메라나 라이다, 레이더 센서 등 다수의 센서에서 추출된 시간 정보를 동기화하고 있다.The multi-sensor-based integrated operation platform is a preprocessing process that synchronizes data collected from sensors or devices with different sampling times so that various investigation sensors or devices can be fused and operated in an integrated manner when conducting a disaster site investigation. can be performed. Multi-sensor synchronization uses the synchronization time of individual sensors or devices to uniformly synchronize information received from each sensor or device on a platform equipped with multiple sensors or devices to the time of the most important specific sensor of the platform is a process to In the mobile mapping system (MMS), the time information extracted from multiple sensors such as front and rear/side cameras, lidar and radar sensors is synchronized according to the time-tagging of the GNSS satellite time information (Pulse Per Second signal).

본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은 전후좌우측면 카메라와 16M 고해상 카메라, 전방 열적외선 카메라, 웨더팩, Pot-hole 감지센서, 라이다 등의 다양한 탑재센서와, 드론과 같은 UAV(110)를 통합적으로 현장 조사에 활용하고 있고, 다양한 조사 자료들을 수집 DB화하고, 이러한 수집 자료를 적절하게 동기화 과정을 통해 전처리를 해 주고 있다.The special vehicle 120 according to an embodiment of the present invention includes various onboard sensors such as front and rear left and right side cameras, 16M high-resolution cameras, front thermal infrared cameras, weather packs, pot-hole detection sensors, lidars, and UAVs (such as drones) 110) is integratedly used for on-site investigations, various survey data are collected into a DB, and these collected data are appropriately pre-processed through a synchronization process.

1) GNSS/INS기반 다중센서 동기화 1) GNSS/INS based multi-sensor synchronization

GNSS(Global Navigation Satellite System)는 위성기반 전지구적 항법체계로 지구 전역에서 시간과 기상에 구애없이 지상의 대상물의 위치정보를 일정한 오차범위 내에서 취득할 수 있다는 장점이 있다. 반면, 위성신호 단절이나 신호교란(jamming)시 정상 작동이 어렵다는 단점이 있다. 관성항법시스템(Inertial Navigation System)은 자이로스코프와 가속도계로 구성된 관성센서로 센서의 각속도와 선형가속도를 이용하여 대상물의 위치, 속도 및 자세에 대한 정보를 수집하는 센서이다. INS는 항법에 필요한 정보를 연속적으로 정확한 항법해를 제공하는 반면, 시간에 따라 오차가 누적되는 단점이 있다. 따라서, 이 두 센서는 상호 보완적인 특성이 있으므로 두 시스템을 결합하여 궁극적으로 항법 정확도를 향상시킬 수 있다. GNSS/INS기반 센서동기화는 단시간내 대상물의 동적 특성을 정확하게 측정할 수 있는 INS 센서를 기준으로 주행시간 증가에 따른 오차를 상쇄하기 위해 GNSS를 보조센서로 이용하는 동기화 방식이다. GNSS/INS기반 동기화 방식은 GNSS의 위치와 속도정보를 칼만필터의 측정치로 사용하는 약결합(loosely coupled) 방식과 GNSS 의사거리와 의사거리 변화율을 측정치로 사용하는 강결합(tightly coupled) 방식이 있다.GNSS (Global Navigation Satellite System) is a satellite-based global navigation system, and has the advantage of being able to acquire location information of objects on the ground within a certain error range regardless of time and weather across the globe. On the other hand, there is a disadvantage in that it is difficult to operate normally when the satellite signal is disconnected or signal jamming. An inertial navigation system is an inertial sensor composed of a gyroscope and an accelerometer, and it is a sensor that collects information about the position, velocity, and attitude of an object by using the angular velocity and linear acceleration of the sensor. INS continuously provides accurate navigation solutions with information necessary for navigation, but has a disadvantage in that errors accumulate over time. Therefore, since these two sensors have complementary characteristics, the two systems can be combined to ultimately improve navigation accuracy. GNSS/INS-based sensor synchronization is a synchronization method that uses GNSS as an auxiliary sensor to offset the error caused by an increase in driving time based on the INS sensor that can accurately measure the dynamic characteristics of an object within a short time. The GNSS/INS-based synchronization method includes a loosely coupled method that uses GNSS position and velocity information as measurements of the Kalman filter, and a tightly coupled method that uses GNSS pseudorange and pseudorange change rate as measurements. .

2) MEMS/INS 기반 다중센서 동기화2) MEMS/INS based multi-sensor synchronization

MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)는 실리콘 마이크로머신 기술을 통해 제작된 센서로서 가속도, 각속도, 압력 및 음압을 감지하는 데 사용할 수 있다. 특히, 실생활에서의 IoT 기술의 활용 확산과 초소형 드론 등 소형 플랫폼 개발요구가 증가하면서 점차 크기가 작고 전력소모가 적은 MEMS의 활용성도 높아지고 있다. MEMS 센서는 다중축 자이로스코프, 압력센서, 요레이트(yaw rate), 모션 측정센서 등이 탑재되고 있으며, 이 센서들을 결합하여 휴대형 내비게이션을 구현, 위치기반 서비스를 제공할 수 있다. 고성능의 GNSS/INS 기반 다중센서는 구축 비용이 늘어나는 한계가 있어, MEMS기반의 저가 통합형 GNSS/IMU를 결합한 센서 동기화도 실행할 수 있다.MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) are sensors fabricated through silicon micromachine technology and can be used to sense acceleration, angular velocity, pressure, and sound pressure. In particular, as the application of IoT technology in real life and the demand for development of small platforms such as ultra-small drones increase, the usability of MEMS with small size and low power consumption is also increasing. MEMS sensors are equipped with multi-axis gyroscopes, pressure sensors, yaw rate, and motion sensors, and by combining these sensors, portable navigation can be realized and location-based services can be provided. The high-performance GNSS/INS-based multi-sensor has a limitation in that the construction cost increases, so it is possible to perform sensor synchronization combining a low-cost integrated GNSS/IMU based on MEMS.

3) AHRS기반 센서 동기화3) AHRS-based sensor synchronization

AHRS(Attitude and Heading Reference System)은 자이로스코프, 지자기 센서, 가속도계가 결합된 항법 센서로 고가의 IMU의 대용으로 대상물의 위치를 측정하고, 관측 정확도를 향상시킬 수 있다. 자이로스코프로부터 측정된 관성정보를 적분하여 3차원 위치를 결정하며, 이 때 발생한 적분오차를 중력과 지자기 센서 측정값으로 보상하여 오차 신뢰도를 높이는 특징이 있다. 운용시간이 길어져 지속시간이 긴 가속도나 심한 자기장 방해가 발생했을 때, AHRS 성능을 강화하기 위하여 저가형 GNSS 센서를 추가로 결합하여 성능을 개선할 수도 있다.AHRS (Attitude and Heading Reference System) is a navigation sensor that combines a gyroscope, a geomagnetic sensor, and an accelerometer. As a substitute for an expensive IMU, it can measure the position of an object and improve observation accuracy. The three-dimensional position is determined by integrating the inertial information measured from the gyroscope, and the integration error generated at this time is compensated with the gravity and geomagnetic sensor measurement values to increase the error reliability. In case of prolonged acceleration or severe magnetic field disturbance due to extended operating time, the performance can be improved by additionally combining a low-cost GNSS sensor to enhance AHRS performance.

본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, 다중센서 자료 융·복합 처리 기술을 제공할 수 있다.The mobile field investigation system 100 for a disaster cause investigation according to an embodiment of the present invention may provide a multi-sensor data convergence/composite processing technology.

다중센서 자료 융·복합 처리기술은 재난원인 과학조사 플랫폼에 탑재된 여러 센서들과 디바이스에서 수집된 공간정보 자료를 통합적으로 처리하여 재난원인 규명과 재난현장 재현(digital reconstruction of a disaster site)에 활용할 수 있는 고품질의 재난현장 공간정보를 생성하는 기술이다. 다중센서 자료 융합기술은 입체영상의 생성, 다중분광 자료융합, 다중해상도 융합, 영상과 DEM 융합(텍스처맵핑), 지형공간정보와의 융합, 영상과 라이다 융합, 초다분광영상과 지형정보의 융합, 열화상-광학영상과 지형정보와의 융합 등 다양하게 적용될 수 있다. 재난현장의 지형공간 정보 구축에 활용 가능한 센서로는 광학(CCD/CMOS) 센서, 열화상(TIR/IR) 센서, 레이더 센서, 라이다 센서, 초음파 센서, 정밀 항법센서(GNSS/INS, MEMS/IMU, AHRS), 레이저 거리측정 센서 등이 있다.The multi-sensor data convergence processing technology integrates spatial information data collected from multiple sensors and devices mounted on the scientific investigation platform, which is the cause of a disaster, and can be used for identification of the cause of disaster and digital reconstruction of a disaster site. It is a technology that generates high-quality disaster site geospatial information. Multi-sensor data fusion technology is three-dimensional image generation, multi-spectral data fusion, multi-resolution fusion, image and DEM fusion (texture mapping), geospatial information fusion, image and lidar fusion, hyper-spectral image and topographic information fusion It can be applied in various ways, such as fusion of thermal image-optical image and topographic information. Sensors that can be used to build geospatial information at disaster sites include optical (CCD/CMOS) sensors, thermal imaging (TIR/IR) sensors, radar sensors, lidar sensors, ultrasonic sensors, and precision navigation sensors (GNSS/INS, MEMS/ IMU, AHRS), and laser ranging sensors.

도 15은 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 방법을 나타낸 흐름도이다.15 is a flowchart illustrating a mobile field investigation method for a disaster cause investigation according to an embodiment of the present invention.

도 15을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 시스템(100)은, UAV(110)가 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행한다(S910).Referring to FIG. 15 , in the mobile field investigation system 100 for investigating the cause of a disaster according to an embodiment of the present invention, the UAV 110 generates the lift required for flight as the copter rotates at the disaster accident site to be constant Executes the aerial image acquisition analysis-based rotary wing UAV investigation at the point (S910).

또한, UAV(110)는 재난 사고 현장에서 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행한다(S920).In addition, the UAV 110 executes a fixed-wing UAV investigation based on wide-area monitoring that flies with energy generated from the upper and lower parts of the wings located on both sides of the aircraft together with the forward thrust at the site of the disaster (S920).

이어, 특수차량(120)은 재난 사고 현장에서 비행하는 UAV(110)로부터 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상 또는 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신한다(S930).Next, the special vehicle 120 receives the disaster image according to the rotary wing UAV investigation or the disaster image according to the fixed wing UAV investigation from the UAV 110 flying at the disaster site (S930).

즉, 특수차량(120)은 급경사지 위험지역에서 UAV(110)가 촬영하여 도 16에 도시된 바와 같이 획득한 현장 영상을 UAV(110)로부터 수신한다. 도 16은 본 발명의 실시예에 따른 급경사지 위험지역에서 촬영하여 획득한 현장 영상의 예들을 나타낸 도면이다. 본 발명의 실시예에 따른 UAV(110)는 급경사지 위험 지역 여섯 군데에서 각각 촬영하여 여섯 개의 현장 영상을 획득하였다.That is, the special vehicle 120 receives from the UAV 110 a field image captured by the UAV 110 in a dangerous area on a steep slope and acquired as shown in FIG. 16 . 16 is a view showing examples of field images obtained by photographing in a dangerous area of a steep slope according to an embodiment of the present invention. The UAV 110 according to an embodiment of the present invention acquired six field images by photographing each of six locations in a dangerous area of a steep slope.

본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, 지상정밀 재해조사 시스템을 이용하여 급경사지 위험지역 정밀 조사를 실행할 수 있다. 위험지역 정밀 조사는 전국 재해위험시설(D, E등급)과 자연재해 위험지구 중 특정 지역들로 선정하여 조사 및 분석을 실시하였다. 특히 전국 급경사지 상시계측관리 시범구축지역(5개 지역 6개소)을 중심으로 조사를 실시하였다.The special vehicle 120 according to an embodiment of the present invention may perform a detailed investigation of a dangerous area on a steep slope using a ground-level precision disaster investigation system. In the detailed investigation of hazardous areas, specific areas among national disaster risk facilities (D, E grades) and natural disaster risk areas were selected for investigation and analysis. In particular, the survey was conducted centered on the pilot construction area for continuous monitoring of steep slopes nationwide (6 locations in 5 areas).

이어, 특수차량(120)은 재난 사고 현장에 대한 3차원 공간 데이터를 생성한다(S940).Next, the special vehicle 120 generates three-dimensional spatial data about the disaster site (S940).

이때, 특수차량(120)은 라이다 센서(지상 라이다)를 이용하여 도 17에 도시된 바와 같은 3차원 공간 데이터를 취득하였다. 도 17은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지상 라이다를 활용하여 취득한 3차원 공간 데이터의 예시를 나타낸 도면이다. 지상 라이다를 활용하여 취득된 데이터는 도 17과 같이 3차원 공간 정보를 가지고 있는 무수한 점들로 이루어진다. 이러한 점들은 점군 데이터(Point Cloud)로 지칭되고 있다. 취득 데이터의 표출은 도 17에서 OO도 OO군 데이터와 같이 레이저 펄스의 반사도 값으로 표현 가능하며, 이외 다른 지역의 데이터와 같이 실제 현장에서 취득한 사물들의 색상값(RGB)을 이용하여 표현 가능하다.At this time, the special vehicle 120 acquired 3D spatial data as shown in FIG. 17 using a lidar sensor (ground lidar). 17 is a view showing an example of three-dimensional spatial data obtained by using a ground lidar in a special vehicle according to an embodiment of the present invention. The data acquired by using the terrestrial lidar consists of countless points having three-dimensional spatial information as shown in FIG. 17 . These points are referred to as point cloud data. The expression of the acquired data can be expressed as the reflectivity value of the laser pulse like the data of the OO and OO group in FIG.

초기 취득된 3차원 공간 데이터는 점군 데이터로 공간 분석이 불가능하다. 이에 특수차량(120)은 공간 분석을 실시하기 위해서 점군 데이터를 도 18에 도시된 바와 같이 불규칙 삼각망을 형성하여 면데이터로 모델링하는 과정을 수행한다. 도 18은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 3차원 공간 데이터를 모델링하는 예를 나타낸 도면이다. 모델링하는 이 과정에서 특수차량(120)은 데이터 정확도를 위해 불필요한 데이터를 제거하고, 분석처리 속도를 향상시키기 위해 분석 대상 지역만을 추출하는 작업도 함께 실행한다.The initially acquired 3D spatial data is point cloud data, and spatial analysis is impossible. Accordingly, the special vehicle 120 performs a process of modeling the point cloud data as surface data by forming an irregular triangular network as shown in FIG. 18 in order to perform spatial analysis. 18 is a diagram illustrating an example of modeling 3D spatial data in a special vehicle according to an embodiment of the present invention. In this modeling process, the special vehicle 120 removes unnecessary data for data accuracy, and extracts only the analysis target area to improve the analysis processing speed.

이어, 특수차량(120)은 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행한다(S950).Then, the special vehicle 120 reflects the disaster state in the three-dimensional spatial data and analyzes according to analysis techniques including runoff analysis, soil runoff expected area, retaining wall displacement, cross-sectional shape extraction, and valley extraction to evaluate the risk of disaster or A virtual simulation is executed (S950).

본 발명의 실시예에 따른 특수차량(120)은, 전술한 바와 같은 과정으로 취득한 데이터를 이용하여 급경사지 재해 위험도 평가를 실행할 수 있다.The special vehicle 120 according to the embodiment of the present invention may perform a disaster risk assessment on a steep slope using the data acquired through the process as described above.

특수차량(120)은 급경사지 재해 위험도 평가를 위해 다음 표 3과 같이 17개 평가항목에 대하여 5가지 등급으로 환산한다. The special vehicle 120 is converted into 5 grades for 17 evaluation items as shown in Table 3 below to evaluate the risk of a disaster on a steep slope.

Figure 112021102151434-pat00004
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평가 결과들은 표 4와 같이 5 가지 등급으로 환산된다. 표 4는 재해 위험도 등급을 나타낸다.The evaluation results are converted into 5 grades as shown in Table 4. Table 4 shows the disaster risk ratings.

Figure 112021102151434-pat00005
Figure 112021102151434-pat00005

평가항목 중 토층심도, 지하수, 교통량의 경우에는 지상 라이다를 이용하여 관측 및 조사가 어려우므로, 이 3가지 항목들은 표 5와 같이 최하 점수를 부여하여 최소 평가점수를 통해 최소평가 등급을 도출하였다. 표 5는 급경사지 재해 위험도 평가 사례를 나타낸다.In the case of soil depth, groundwater, and traffic volume among the evaluation items, it is difficult to observe and investigate using ground lidar, so these three items were given the lowest score as shown in Table 5, and the minimum evaluation grade was derived through the minimum evaluation score. . Table 5 shows examples of disaster risk assessment on steep slopes.

Figure 112021102151434-pat00006
Figure 112021102151434-pat00006

또한, 특수차량(120)은 3차원 공간데이터를 활용하여 도 19에 도시된 급경사지 재해위험도 평가 이외에 가상 시뮬레이션 및 분석요소들을 선정하여 분석을 실시하였다. 도 19은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 급경사지 재해 위험도 평가 예시를 나타낸 도면이다. 즉, 특수차량(120)은 도 19에 도시된 바와 같이 토사유출 예상지역, 유역분석, 옹벽 변위, 사방댐 평가, 단면형상 추출, 계곡부 추출 등을 통하여 급경사지 재해 위험도 평가를 실행할 수 있다.In addition, the special vehicle 120 selected and analyzed virtual simulation and analysis elements in addition to the disaster risk assessment of the steep slope shown in FIG. 19 by using 3D spatial data. 19 is a view showing an example of a disaster risk assessment on a steep slope in a special vehicle according to an embodiment of the present invention. That is, as shown in FIG. 19 , the special vehicle 120 can perform a disaster risk assessment on a steep slope through the expected soil runoff area, watershed analysis, retaining wall displacement, four-way dam evaluation, cross-sectional shape extraction, valley extraction, etc.

또한, 특수차량(120)은 지상 라이다를 이용하여 도 20에 도시된 바와 같이 붕괴사면과 인근에 위치한 돌출 암반의 전체적인 규모를 파악하고, 돌출정도를 분석할 수 있다. 도 20은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 급경사지 사면을 분석하기 위한 모델링 데이터의 예시를 나타낸 도면이다. 도 20과 같이 분석한 결과, 기 붕괴지역에서는 위험암석이 대부분 붕괴하여 더 이상 유사규모의 붕괴는 발생되지 않을 것으로 분석되었다. 다만 사면 상부의 풍화 잔적토와 사면 내 불안정하게 고정되어 있는 소규모 암석의 경우에는 우기 시 사면 하부로 흘러내리고 본 사면에서 탈락될 가능성이 있었다. 이에, 특수차량(120)에서는 분석 결과에 활용된 대상 사면의 단면 자료를 대응 및 안전조치에 활용할 수 있도록 관련 지자체 또는 정부기관으로 제공할 수 있다.In addition, the special vehicle 120 may use the ground lidar to determine the overall size of the collapsed slope and the protruding bedrock located nearby, as shown in FIG. 20 , and analyze the degree of protrusion. 20 is a view showing an example of modeling data for analyzing a steep slope in a special vehicle according to an embodiment of the present invention. As a result of the analysis as shown in FIG. 20, it was analyzed that most of the dangerous rocks collapsed in the period of collapse, so that similar-scale collapse would no longer occur. However, in the case of the weathered remnants of the upper slope and the small rocks that are unstable in the slope, there is a possibility that they will flow down the slope during the rainy season and fall off the main slope. Accordingly, the special vehicle 120 may provide the cross-sectional data of the target slope used in the analysis result to the relevant local government or government agency so that it can be used for response and safety measures.

또한, 특수차량(120)은 이동형 현장조사 시스템을 활용하여 붕괴현장 현장조사를 실시하되, 라이다(LiDAR) 센서를 통하여 옹벽 붕괴부를 제외한 지점들의 변위 및 기울기를 분석하고, 변위분석을 통해 주변 옹벽의 위험성을 평가하고, 이상변위 지점을 도출하고, 기울기를 산출하여 옹벽이 기존과 동일한 기울기로 시공되었는지 분석할 수 있다. 따라서, 특수차량(120)은 3차원 공간데이터를 이용하여 붕괴부 옹벽에 상부외력으로 작용하고 있는 공사현장에 위치한 지반의 경사 및 변위를 분석하여 지반침하 여부를 분석할 수 있다.In addition, the special vehicle 120 conducts a field investigation of the collapse site using a mobile field investigation system, but analyzes the displacement and slope of the points except for the collapsed retaining wall through a LiDAR sensor, and analyzes the displacement of the surrounding retaining wall through displacement analysis. It is possible to analyze whether the retaining wall was constructed with the same slope as the existing one by evaluating the risk of Therefore, the special vehicle 120 can analyze whether the ground subsides by analyzing the inclination and displacement of the ground located at the construction site acting as an upper external force on the retaining wall of the collapsed part using three-dimensional spatial data.

데이터 분석은 대상물의 3차원 공간데이터를 취득하고 모델링을 실시하였으며, 모델링 데이터를 이용하여 도 21과 같이 대상옹벽의 단면을 추출하였다. 도 21은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 옹벽 단면을 분석한 결과와 옹벽 3차원 변위분석 예를 나타낸 도면이다. 데이터 분석 결과, 붕괴구간 옹벽은 계획 기울기와 관측 당시 기울기가 최상단에서 최하단까지의 기울기와 동일한 것으로 나타났지만, 일부 구간에서 배부름 현상이 관측되었다. 또한 옹벽 전체의 이상변위 구간을 분석하기 위해 설계 기준 단면으로부터 각 3차원 공간데이터의 수직거리를 이용하여 가시화한 결과 도 21과 같이 옹벽 전체의 이상변위 구간 및 범위를 도출할 수 있었다. 일반적인 옹벽분석은 모니터링을 하고자 하는 옹벽에 임의의 점들을 선정하여 타켓을 부착하고, 일부 지점에 대해서만 지속적인 모니터링을 수행하였다. 이러한 기존 모니터링 방식은 국부적으로 발생하는 변위를 관측하는데 한계가 있다. 하지만 김해 옹벽 붕괴사고와 같이 본 발명의 실시예와 같이 라이다를 이용하여 옹벽의 전반적인 3차원 변위를 관측하였을 경우, 이상변위 구간과 가장 위험한 지역을 쉽고 빠르게 평가할 수 있음을 확인하였다.For data analysis, three-dimensional spatial data of the object was acquired and modeling was performed, and the cross section of the object retaining wall was extracted as shown in FIG. 21 using the modeling data. 21 is a view showing a result of analyzing a section of a retaining wall in a special vehicle according to an embodiment of the present invention and an example of a three-dimensional displacement analysis of the retaining wall. As a result of data analysis, the slope of the retaining wall in the collapsed section showed that the slope at the time of observation and the planned slope were the same as the slope from the top to the bottom, but a satiety phenomenon was observed in some sections. In addition, in order to analyze the abnormal displacement section of the entire retaining wall, as a result of visualization using the vertical distance of each 3D spatial data from the design reference section, the abnormal displacement section and range of the entire retaining wall could be derived as shown in FIG. In general retaining wall analysis, arbitrary points were selected on the retaining wall to be monitored, a target was attached, and continuous monitoring was performed only on some points. These existing monitoring methods have limitations in observing local displacements. However, as in the case of the collapse of the retaining wall in Gimhae, it was confirmed that when the overall three-dimensional displacement of the retaining wall was observed using lidar as in the embodiment of the present invention, the abnormal displacement section and the most dangerous area could be easily and quickly evaluated.

또한, 특수차량(120)은 도 22에 도시된 바와 같이 대상 지역의 3차원 공간 데이터를 취득하고, 데이터 처리 및 분석을 통해 비정상적 지형변화가 발생한 지역을 도출하였다. 도 22는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 취득한 땅밀림 지역 3차원 데이터의 예시를 나타낸 도면이다. 특수차량(120)은 대상지역에 대하여 산 전체를 분석하고, 폐광지역이 존재하고 갱도가 일부 붕괴되었다는 점을 감안하여 효율적으로 비정상 지형을 검출 및 분석하였다.In addition, as shown in FIG. 22 , the special vehicle 120 acquires three-dimensional spatial data of the target area, and derives an area in which abnormal terrain change occurs through data processing and analysis. 22 is a view showing an example of three-dimensional data of a jungle area obtained by a special vehicle according to an embodiment of the present invention. The special vehicle 120 analyzed the entire mountain with respect to the target area and efficiently detected and analyzed abnormal terrain in consideration of the existence of an abandoned mine area and the fact that the tunnel was partially collapsed.

특수차량(120)은 비정상 지형에 대하여, 취득한 3차원 공간데이터를 활용하여 도 23 및 도 24에 도시된 바와 같이 대상지역의 등고선과 단면을 제작하여 비교·분석을 통해 검출하였다. 도 23은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 등고선 및 특정사면을 추출하는 예시를 나타낸 도면이고, 도 24는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 지형변화 분석시 특정사면 단면 구분의 예시를 나타낸 도면이다. The special vehicle 120 produced contour lines and cross sections of the target area as shown in FIGS. 23 and 24 by using the obtained 3D spatial data for the abnormal terrain, and detected it through comparison and analysis. 23 is a view showing an example of extracting contour lines and a specific slope in a special vehicle according to an embodiment of the present invention, and FIG. 24 is an example of dividing a specific slope section when analyzing a terrain change in a special vehicle according to an embodiment of the present invention the drawing shown.

또한, 특수차량(120)은 도 25에 도시된 바와 같이, 이 지역의 위성영상으로 시계열 분석을 실시하여 분석데이터의 위치 정확성을 확인하였다. 도 25는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서의 지반침하 시계열 분석의 예시를 나타낸 도면이다. In addition, as shown in FIG. 25 , the special vehicle 120 performed time series analysis with satellite images of this region to confirm the positional accuracy of the analyzed data. 25 is a view showing an example of a time series analysis of ground subsidence in a special vehicle according to an embodiment of the present invention.

또한, 특수차량(120)은 특이사항이 있는 지역 인근에 마을이 있어 분석된 데이터를 통해 도 26에 도시된 바와 같이 토석류 발생예상 경로 등과 같이 유류를 예측하였다. 도 26은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서의 토석류 발생예상 경로 분석의 예시를 나타낸 도면이다. 따라서, 특수차량(120)은 땅밀림 저감대책 및 대응계획에 활용할 수 있도록 분석결과를 관계자에게 제공하였다.In addition, the special vehicle 120 predicts the oil flow as shown in FIG. 26 , through the analyzed data because there is a village near the area with a specific issue. 26 is a diagram illustrating an example of an analysis of an expected debris flow generation path in a special vehicle according to an embodiment of the present invention. Therefore, the special vehicle 120 provided the analysis result to the person concerned so that it can be utilized in the countermeasures for reducing land backflow and the response plan.

또한, 특수차량(120)은 교량 안전성 평가를 실행할 수 있다. 예를 들어, 특수차량(120)은 최대 처짐량을 산출하고, 「도로교설계기준」에 의거하여 처짐량 한계값 초과 여부를 평가하였다.In addition, the special vehicle 120 may perform a bridge safety evaluation. For example, the special vehicle 120 calculates the maximum amount of deflection, and evaluates whether the deflection limit value is exceeded based on the "road bridge design standard".

특수차량(120)은 도 27에 도시된 바와 같이 교량의 상·하부가 모두 측정될 수 있도록 대상교량을 기준으로 다양한 각도에서 3차원 공간데이터를 취득하였다. 도 27은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 취득한 대상교량 3차원 공간데이터의 예시를 나타낸 도면이다. As shown in FIG. 27, the special vehicle 120 acquired three-dimensional spatial data from various angles based on the target bridge so that both the upper and lower parts of the bridge could be measured. 27 is a view showing an example of three-dimensional spatial data of a target bridge acquired from a special vehicle according to an embodiment of the present invention.

특수차량(120)은 도 28에 도시된 바와 같이 대상교량의 상·하부 처짐을 분석하기 위해 상판의 상부와 하부를 각각 추출하여 각기 다른 시각(정면, 측면)의 단면을 제작하였다. 도 28은 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 추출한 대상교량 모델링 및 단면의 예시를 나타낸 도면이다. As shown in FIG. 28, the special vehicle 120 extracts the upper and lower portions of the upper plate to analyze the upper and lower deflections of the target bridge, respectively, to produce cross-sections with different views (front, side). 28 is a view showing an example of a target bridge modeling and cross section extracted from a special vehicle according to an embodiment of the present invention.

정면으로 제작된 단면은 교량 상판이 교축 직각방향으로 편중되는지에 대한 여부를 확인하고, 교량 중심부에서 처짐이 발생했는지를 확인하고자 제작하였다. 만약 교량의 중심부에서 처짐이 발생하지 않는다면 교각부 단면과 동일선상에 위치하여 중심단면을 확인할 수 없지만, 교량의 중심부에 처짐이 발생한다면 교량 중심단면은 교각부 단면보다 아래에 위치하게 된다. 이 두 단면의 거리 차는 상판의 수직방향의 처짐이 된다. 그러나 도 29에 도시된 바와 같이 정면부 단면은 최대 처짐이 발생하는 위치를 알 수 없으므로 최대 처짐량 또한 알 수 없다. 도 29는 본 발명의 실시예에 따른 특수차량에서 실행하는 대상 교량 단면 분석의 예시를 나타낸 도면이다. 이를 보완하기 위해 측면방향으로 상판의 단면을 제작하게 된다. 이는 측면으로 제작된 단면은 두 교각 사이에 존재하는 하나의 상판(1span)에 발생하는 최대 변위량과 발생 위치를 파악하기 용이하기 때문이다. 따라서, 특수차량(120)은 이 두 단면의 거리 차를 상판의 수직방향의 처짐으로 인식할 수 있다.The cross-section produced in the front was produced to check whether the bridge top plate was biased in the direction perpendicular to the bridge axis and to check whether deflection occurred in the center of the bridge. If deflection does not occur at the center of the bridge, it is located on the same line as the cross section of the pier, so the center section cannot be confirmed. The difference in distance between these two sections becomes the vertical deflection of the upper plate. However, as shown in FIG. 29 , in the cross-section of the front part, the position at which the maximum deflection occurs cannot be known, so the maximum amount of deflection is also unknown. 29 is a view showing an example of a target bridge cross-section analysis performed in a special vehicle according to an embodiment of the present invention. To compensate for this, the cross section of the upper plate is produced in the lateral direction. This is because it is easy to grasp the maximum amount of displacement and the location of the single upper plate (1span) between the two piers in the cross section made from the side. Accordingly, the special vehicle 120 may recognize the difference in distance between the two cross sections as deflection in the vertical direction of the upper plate.

계산된 최대 처짐량은 도로교 설계 기준(한계상태설계법)에 따라 슬래브 처짐량 한계범위 내에 있는지 평가하였다. 평가결과, 대상교량은 표 6과 같이 최대 처짐량이 한계값을 초과하는 것으로 나타났다. 표 6은 도로교 설계 기준을 나타낸다.It was evaluated whether the calculated maximum deflection was within the limit of the slab deflection according to the road bridge design criteria (limit state design method). As a result of the evaluation, it was found that the maximum deflection of the target bridge exceeded the limit value as shown in Table 6. Table 6 shows the road bridge design criteria.

Figure 112021102151434-pat00007
Figure 112021102151434-pat00007

전술한 바와 같이, 특수차량(120)의 교량 분석 결과로 대상 교량에 대한 정밀조사가 필요하다고 판단하여 해당 지자체에 분석결과를 제공하였다.As described above, as a result of the bridge analysis of the special vehicle 120, it was determined that a detailed investigation of the target bridge was necessary, and the analysis result was provided to the relevant local government.

전술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하여, 불규칙한 위험요인이 상존하고 있는 재난 사고 현장에서 신속한 현장 접근과 다양한 재난 정보를 수집분석함으로써 과학적이고 입체적인 재난 원인 조사를 지원할 수 있도록 하는, 재난원인 조사를 위한 이동형 현장 조사 방법 및 그 시스템을 실현할 수 있다.As described above, according to the present invention, as the copter rotates at the site of a disaster, the lift required for flight is generated to expand the UAV-based investigation and utilization range that can continuously fly at a certain point. In addition to conducting a rotary wing UAV investigation, a fixed wing UAV investigation based on wide area monitoring that flies with the energy generated from the upper and lower wings located on both sides of the aircraft along with the forward thrust was also conducted. It is possible to realize a mobile on-site investigation method and system for disaster cause investigation that can support scientific and three-dimensional disaster cause investigation by promptly approaching the site and collecting and analyzing various disaster information at the site.

본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Those skilled in the art to which the present invention pertains should understand that the present invention may be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential characteristics thereof, so the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. only do The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present invention. .

100 : 이동형 현장 조사 시스템 110 : UAV
112 : 통신부 112a : RC 송수신기
112b : 데이터 표출기 112c : 영상 송수신기
114 : 제어부 116 : 구동부
116a : 배터리 116b : 변속기
116c : 모터 로터부 116d : 짐벌장치
118 : 센서부 120 : 재난조사 특수차량
130 : 다목적 조사 차량
100: mobile field survey system 110: UAV
112: communication unit 112a: RC transceiver
112b: data display 112c: video transceiver
114: control unit 116: drive unit
116a: battery 116b: transmission
116c: motor rotor unit 116d: gimbal device
118: sensor unit 120: disaster investigation special vehicle
130: multi-purpose investigation vehicle

Claims (10)

재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 지속적으로 비행이 가능한 UAV 기반의 조사·활용범위 확대를 위해 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행함과 더불어, 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하는 무인 비행 장치; 및
상기 무인 비행 장치를 안착 수용하기 위한 공간을 구비하고, 상기 재난 사고 현장에서 비행하는 상기 무인 비행 장치로부터 상기 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상이나 상기 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하여 3차원 공간 데이터를 생성하고, 생성된 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하는 재난조사 특수차량;
을 포함하고,
상기 무인 비행 장치는,
기체의 통신, 좌표, 자세를 포함하는 다수의 입력 데이터를 비교분석하여 각각의 유닛을 관리제어하는 제어부;
기체의 비행을 전담, 에너지를 직접 공급, 분배하는 구동부; 및
지상의 조종자와 기체가 통신함으로써, 기체의 제어 및 비행정보, 영상 등을 송수신 하는 통신부;를 포함하고,
상기 제어부는 비행 제어(FCC) 기능을 통해 각종 센서의 전자적 제어를 총괄하고, 관성 측정(IMU) 기능을 통해 중력 가속도를 측정하는 자이로 센서를 이용하여 기울기 값을 계산해 기체의 수평을 유지하며, 위성항법(GNSS) 기능을 통해 위성 신호를 수신하여 UAV의 위치 정보 및 진행 방향을 측정하고,
상기 구동부는, 기체의 에너지를 공급하는 배터리; 전력의 공급을 통해 모터와 프로펠러가 회전함으로써 양력을 발생시켜 비행하도록 하는 모터 로터부; 컨트롤러의 스로틀 신호를 수신하여 전류를 보냄과 동시에 회전 속도를 결정하고 모터를 구동하게 하는 변속기(ESC); 및 일정 전압을 공급해 안정된 상태를 유지하는 짐벌 장치;
를 포함하고,
상기 모터 로터부는, 모터의 중앙에 고정자(전자석) 코일이 있고 외관을 둘러싼 회전자(영구자석)로 이루어져 코일에 전기를 공급해 회전자를 구동하고,
상기 통신부는, 기체의 동작 및 작동을 제어하기 위해 2.4GHz 주파수를 활용해 양방향 통신을 지원하는 RC 송수신기; 전압, 기울기, 거리, 고도 등 UAV 각종 센서의 정보를 확인할 수 있도록 영상수신기 출력시켜 비행정보 제공하는 데이터표출(IOSD)기; 및 카메라에서 촬영되는 영상정보를 실시간으로 지상에 있는 상기 재난조사 특수차량으로 전송하는 영상 송수신기;
를 포함하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 시스템에 있어서,
상기 특수차량은 붕괴현장 현장조사를 실시하되, 라이다(LiDAR) 센서를 통하여 옹벽 붕괴부를 제외한 지점들의 변위 및 기울기를 분석하고, 변위분석을 통해 주변 옹벽의 위험성을 평가하고, 이상변위 지점을 도출하고, 기울기를 산출하여 옹벽이 기존과 동일한 기울기로 시공되었는지 분석할 수 있고,
상기 특수차량은 3차원 공간데이터를 이용하여 붕괴부 옹벽에 상부외력으로 작용하고 있는 공사현장에 위치한 지반의 경사 및 변위를 분석하여 지반침하 여부를 분석할 수 있고,
상기 특수차량은 교량의 상·하부가 측정될 수 있도록 대상교량을 기준으로 다양한 각도에서 3차원 공간데이터를 취득할 수 있고,
대상교량의 상·하부 처짐을 분석하기 위해 상판의 상부와 하부를 각각 추출하여 교량 상판이 교축 직각방향으로 편중되는지에 대한 여부 및 교량 중심부에서 처짐이 발생했는지를 확인하기 위해 정면으로 제작된 단면과
두 교각 사이에 존재하는 하나의 상판(1span)에 발생하는 최대 변위량과 발생 위치를 파악하기 위한 측면으로 제작된 단면을 제작하는 것을 특징으로 하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 시스템.
As the copter rotates at the site of a disaster, it generates lift required for flight and conducts a rotorcraft UAV investigation based on aerial image acquisition and analysis to expand the range of UAV-based investigation and utilization that can continuously fly at a certain point. An unmanned aerial vehicle that executes a fixed-wing UAV investigation based on wide-area monitoring that flies with energy generated from the upper and lower parts of the wings located on both sides of the aircraft along with the forward thrust; and
3D spatial data by receiving the disaster image according to the rotary wing UAV investigation or the disaster image according to the fixed wing UAV investigation from the unmanned aerial vehicle flying at the disaster accident site, having a space for seating and accommodating the unmanned aerial vehicle The disaster risk is evaluated or virtual simulation by analyzing according to analysis techniques including runoff analysis, soil runoff expected area, retaining wall displacement, cross-sectional shape extraction, and valley extraction by reflecting the disaster state in the generated 3D spatial data. Disaster investigation special vehicles that run;
including,
The unmanned aerial vehicle is
a control unit for managing and controlling each unit by comparing and analyzing a plurality of input data including communication, coordinates, and posture of the aircraft;
a driving unit that is in charge of the flight of the aircraft and directly supplies and distributes energy; and
and a communication unit for transmitting and receiving control of the aircraft, flight information, and images, etc., by communicating between the pilot and the aircraft on the ground; and
The control unit oversees the electronic control of various sensors through the flight control (FCC) function, and maintains the level of the aircraft by calculating the inclination value using the gyro sensor that measures the gravitational acceleration through the inertial measurement (IMU) function. It receives satellite signals through the navigation (GNSS) function to measure the location information and direction of the UAV,
The driving unit may include: a battery for supplying gaseous energy; A motor rotor unit for generating lift by rotating the motor and the propeller through the supply of power to fly; a transmission (ESC) that receives a throttle signal from a controller and sends a current while simultaneously determining a rotation speed and driving a motor; and a gimbal device for maintaining a stable state by supplying a constant voltage;
including,
The motor rotor unit includes a stator (electromagnet) coil in the center of the motor and a rotor (permanent magnet) surrounding the exterior to supply electricity to the coil to drive the rotor,
The communication unit, an RC transceiver supporting two-way communication using a 2.4 GHz frequency to control the operation and operation of the aircraft; Data display (IOSD) device that provides flight information by outputting an image receiver to check information of various UAV sensors such as voltage, inclination, distance, and altitude; and an image transceiver for transmitting image information captured by the camera to the disaster investigation special vehicle on the ground in real time.
In the field investigation system that is a disaster source using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle,
The special vehicle conducts a site survey of the collapse site, but analyzes the displacement and slope of points except for the collapsed retaining wall through LiDAR sensor, evaluates the risk of the surrounding retaining wall through displacement analysis, and derives abnormal displacement points And by calculating the slope, it is possible to analyze whether the retaining wall is constructed with the same slope as before,
The special vehicle can analyze the subsidence of the ground by analyzing the slope and displacement of the ground located at the construction site acting as an upper external force on the retaining wall of the collapsed part using three-dimensional spatial data,
The special vehicle can acquire three-dimensional spatial data from various angles based on the target bridge so that the upper and lower parts of the bridge can be measured,
In order to analyze the upper and lower deflection of the target bridge, the upper and lower portions of the upper plate are extracted respectively,
On-site investigation as a disaster source using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle, characterized in that a cross section made from the side is produced to determine the maximum amount of displacement and the location of the occurrence on one span between two piers system.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항의 재난원인 현장조사 시스템 상의 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법에 있어서,
(a) 무인 비행 장치가 재난 사고 현장에서 콥터가 회전함에 따라 비행에 요구되는 양력을 발생시켜 일정 지점에서 항공영상 취득분석 기반의 회전익 UAV 조사를 실행하는 단계;
(b) 상기 무인 비행 장치가 재난 사고 현장에서 전진하는 추력과 함께 기체 양쪽에 위치한 날개의 상·하부에서 발생하는 에너지로 비행하는 광역 모니터링 기반의 고정익 UAV 조사를 실행하는 단계;
(c) 재난사고 특수차량이 재난 사고 현장에서 비행하는 상기 무인 비행 장치로부터 회전익 UAV 조사에 따른 재난 영상 또는 고정익 UAV 조사에 따른 재난 영상을 수신하는 단계;
(d) 상기 재난사고 특수차량이 재난 사고 현장에 대한 3차원 공간 데이터를 생성하는 단계; 및
(e) 상기 재난사고 특수차량이 상기 3차원 공간 데이터에 재난 상태를 반영하여 유수분석, 토사유출 예상지역, 옹벽변위, 단면형상 추출, 계곡부 추출을 포함하는 분석 기법에 따라 분석하여 재해 위험도를 평가하거나 가상 시뮬레이션을 실행하는 단계;
를 포함하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법.
In the method of on-site investigation of a disaster source using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle on the site investigation system, which is a disaster source of claim 1,
(a) the unmanned aerial vehicle generates the lift required for flight as the copter rotates at the site of the disaster, and executes the aerial image acquisition and analysis-based rotorcraft UAV investigation at a certain point;
(b) executing a fixed-wing UAV investigation based on wide area monitoring, in which the unmanned aerial vehicle flies with energy generated from the upper and lower parts of the wings located on both sides of the aircraft together with the forward thrust at the site of the disaster;
(c) receiving the disaster image according to the rotary wing UAV investigation or the disaster image according to the fixed wing UAV investigation from the unmanned flying device in which the disaster accident special vehicle flies at the disaster site;
(d) generating, by the disaster accident special vehicle, three-dimensional spatial data about the disaster accident site; and
(e) The disaster risk level by analyzing the disaster accident special vehicle by reflecting the disaster state in the three-dimensional spatial data and analyzing it according to analysis techniques including runoff analysis, soil runoff expected area, retaining wall displacement, cross-sectional shape extraction, and valley extraction evaluating or running a virtual simulation;
A site investigation method that is a disaster source using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle, including a.
제 7 항에 있어서,
상기 (d) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 라이다 센서를 통하여 3차원 공간 데이터를 취득하고, 급경사지 재해위험도 평가를 위해 17개 평가항목에 대하여 5가지 등급으로 환산하고, 3차원 공간 데이터의 점군 데이터를 불규칙 삼각망을 형성하여 면데이터로 모델링하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법.
8. The method of claim 7,
In step (d), the disaster accident special vehicle acquires 3D spatial data through a lidar sensor, converts 17 evaluation items into 5 grades for disaster risk evaluation on steep slopes, and 3D spatial data An on-site investigation method that is a disaster cause using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle that forms an irregular triangular network and models the point cloud data of .
제 7 항에 있어서,
상기 (e) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 이동형 현장조사 시스템을 활용하여 붕괴현장 현장조사를 실시하되, 라이다(LiDAR) 센서를 통하여 옹벽 붕괴부를 제외한 지점들의 변위 및 기울기를 분석하고, 변위분석을 통해 주변 옹벽의 위험성을 평가하고, 이상변위 지점을 도출하고, 기울기를 산출하여 옹벽이 기존과 동일한 기울기로 시공되었는지 분석하고,
상기 3차원 공간데이터를 이용하여 붕괴부 옹벽에 상부외력으로 작용하고 있는 공사현장에 위치한 지반의 경사 및 변위를 분석하여 지반침하 여부를 분석하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법.
8. The method of claim 7,
In step (e), the disaster accident special vehicle conducts a collapse site survey using a mobile field investigation system, but analyzes the displacement and slope of the points except for the collapsed retaining wall through a LiDAR sensor, and the displacement Assess the risk of the surrounding retaining wall through analysis, derive an abnormal displacement point, calculate the slope, and analyze whether the retaining wall is constructed with the same slope as before.
Using the three-dimensional spatial data to analyze the inclination and displacement of the ground located at the construction site acting as an upper external force on the retaining wall of the collapsed part to analyze whether the ground has subsided or not, an on-site investigation as a disaster source using a special vehicle equipped with an unmanned aerial vehicle method.
제 7 항에 있어서,
상기 (e) 단계에서 상기 재난사고 특수차량은, 상기 3차원 공간데이터에서 대상지역의 등고선과 단면을 이용하여 비교분석을 통해 비정상 지형을 검출하고,
교량에 대한 데이터에 대하여 대상 교량을 기준으로 다양한 각도에서 3차원 공간데이터를 취득하고, 대상교량의 상하부 처짐을 분석하기 위해 상판의 상부와 하부를 각각 추출하여 각기 다른 시각(정면, 측면)의 단면을 생성하고, 정면으로 생성된 단면은 교량상판이 교축 직각 방향으로 편중되는지에 대한 여부를 확인하고, 교량 중심부에서 처짐이 발생했는지를 확인하며, 교량의 중심부에 처짐이 발생한 경우 교량 중심단면은 교각부 단면보다 아래에 위치하게 되며, 이 두 단면의 거리차를 상판의 수직방향의 처짐으로 인식하는, 무인비행체가 탑재된 특수차량을 이용한 재난원인 현장조사 방법.
8. The method of claim 7,
In the step (e), the disaster accident special vehicle detects abnormal topography through comparative analysis using the contour lines and cross sections of the target area in the three-dimensional spatial data,
For the data on the bridge, 3D spatial data is acquired from various angles based on the target bridge, and the upper and lower parts of the upper plate are extracted to analyze the upper and lower deflections of the target bridge, is created, and the cross section created from the front is checked whether the bridge deck is biased in the direction perpendicular to the bridge axis, and whether deflection occurs at the center of the bridge. It is located below the sub-section, and the distance difference between these two sections is recognized as the vertical deflection of the top plate, a disaster cause using a special vehicle with an unmanned aerial vehicle.
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