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2023년 12월 17일 (일) 20:16 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 객체탐지 AI를 활용한 하수관로 내부 결함 모니터링 시스템..

과제 팀명

42좋은4조

지도교수

오희경 교수님

개발기간

2023년 9월 ~ 2023년 12월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 환경공학부 2018890021 김재준(팀장)

서울시립대학교 환경공학부 2018890022 김창현

서울시립대학교 환경공학부 2022890037 신현서

서울시립대학교 환경공학부 2020890071 최서현

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

하수관로 이미지를 학습한 AI를 통해 하수관 파손, 이상을 실시간으로 탐지하여 하수관로를 효율적으로 관리한다.

개발 과제의 배경

하수관로와 같은 지하시설은 토굴과 매설작업을 수반하기 때문에 설치하는 비용 뿐만 아니라 이를 정비하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소요된다. 또한 하수관로 정비를 위해서는 매설지역의 상부에 설치된 시설물을 이동하거나 해당 지역의 교통을 통제하는 등 여러 가지 시민불편을 초래한다. 기존 하수관로 관리의 한계점은 다음과 같다.

 하수관로 결함 항목 하수관로 관리에 있어 평가하는 항목들이 CCTV 조사자료 결과를 바탕으로 이루어지지 못하고 뉴질랜드의 매뉴얼(NZWWA, 2006)의 결함항목과 상태등급 산정 방법을 준용하여 활용하고 있다. 이는 한국에서 주로 발생하는 하수관로 결함을 중심으로 살펴볼 필요가 있다.

 정비 계획 수립 하수관로 정비 계획이 수립되기 위해서는 해당 관로에 어떤 문제가 있는지 우선 파악되어야 한다. 그러나 이를 위해서는 전수조사를 하거나 이상현상이 발생한 이후 수립할 수 있다. 하수관로 이상으로 인한 주민 피해를 최소화하고 사전에 예방이 가능하도록 자동화를 통한 모니터링 시스템 구축이 필요하다.

 육안 판독 CCTV 조사 시에는 기록된 화면을 육안으로 판독하는 문제가 있다. 육안 판독으로 인하여 일관되지 못한 관리로 중대한 사안과 결함을 찾아내지 못할 가능성이 있어 개선이 필요하다.

 점수화, 등급 분류 하수관로의 관리를 위해 조사된 이상 사항을 점수화, 등급에 따라 분류하는 과정을 거친다. 이 과정 역시 일일이 판단해야 하는 번거로움이 있어 많은 양의 결함을 찾아 분석하기에 부적절하다.

 CCTV 조사의 활용도 CCTV 조사 결과는 하수관로 이외의 용도로 사용되지 않는다. 국내에서는 하수관로 이미지 데이터를 모아 활용한 사례가 적고 미비하나, 이를 데이터베이스화 하여 지속적으로 관리한다면 추후 문제를 찾고 적절한 해결책을 찾는 사례로 모을 수 있다. 또한, 이번 프로젝트에서 제작하는 AI 모델의 경우 다량의 데이터를 학습할수록 성능이 높아지는 특성이 있으므로 CCTV 조사 결과를 누적하여 관리할 필요성이 대두된다.

따라서 AI 기반의 자동 탐지 모델은 하수관 이상 탐색 시 투입되는 자원과 노력을 줄임으로써 하수관로를 효율적으로 관리할 수 있다.

개발 과제의 목표 및 내용

 목표

• AI를 통해 하수관로에서 특정 위험요소(파손/파열/이음매 문제 등)을 찾아내고 이를 모니터링 하는 시스템으로 확장 • 하수관로의 이상을 탐지하는 과정에서, 하수관로 관리 발전을 위한 개선 방안과 아이디어 등 2차 개발 과제를 발굴

 내용 • 평가 요소 재설정 한국 사회의 하수의 특성과 하수 처리장 등의 요소를 고려하여 평가 요소를 재구성한다. 해외 사례 기반과 CCTV 조사 없이 수립된 결함 항목을 개선하여 보다 한국 사회에 적합한 평가 항목들로 정확한 진단을 도모한다.

• 객체 탐지 AI 모델 개발 하수관로 관리는 관 내부 CCTV 영상촬영용 로봇을 활용해 손상부위를 촬영하기 때문에, 영상을 프레임별로 나누어 하수관로 이미지 데이터 확보한다. 이 이미지 데이터를 바탕으로 하수관 파손 데이터의 파손 위치와 파손 정보를 파악하고 boundary box를 설정하여 객체 탐지를 진행한다. 모델은 손상과 파손에 대해 심각성에 대해 분류하여 등급을 나누어 위험 정도가 높은 부분을 알려주도록 한다.

• 아두이노를 이용한 프로토타입 제작 하수관로 순상분류 모델(알고리즘)개발에 그치지 않고, 개발한 모델을 아두이노 회로에 직접 입력, 적용하여 프로토타입을 제작한다. 제작한 프로토타입을 기반으로 실제 하수관로에 적용하거나 하수관로와 유사한 상태를 설정하여 성능을 시험하고 평가한다.

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용

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 ====개발 과제의 목표 및 내용====
-	목표
+ 목표
-•	AI를 통해 하수관로에서 특정 위험요소(파손/파열/이음매 문제 등)을 찾아내고 이를 모니터링 하는 시스템으로 확장
-•	하수관로의 이상을 탐지하는 과정에서, 하수관로 관리 발전을 위한 개선 방안과 아이디어 등 2차 개발 과제를 발굴
-	내용
+• AI를 통해 하수관로에서 특정 위험요소(파손/파열/이음매 문제 등)을 찾아내고 이를 모니터링 하는 시스템으로 확장
-•	평가 요소 재설정
+• 하수관로의 이상을 탐지하는 과정에서, 하수관로 관리 발전을 위한 개선 방안과 아이디어 등 2차 개발 과제를 발굴
+ 내용
+• 평가 요소 재설정
 한국 사회의 하수의 특성과 하수 처리장 등의 요소를 고려하여 평가 요소를 재구성한다. 해외 사례 기반과 CCTV 조사 없이 수립된 결함 항목을 개선하여 보다 한국 사회에 적합한 평가 항목들로 정확한 진단을 도모한다.
-•	객체 탐지 AI 모델 개발
+• 객체 탐지 AI 모델 개발
 하수관로 관리는 관 내부 CCTV 영상촬영용 로봇을 활용해 손상부위를 촬영하기 때문에, 영상을 프레임별로 나누어 하수관로 이미지 데이터 확보한다. 이 이미지 데이터를 바탕으로 하수관 파손 데이터의 파손 위치와 파손 정보를 파악하고 boundary box를 설정하여 객체 탐지를 진행한다. 모델은 손상과 파손에 대해 심각성에 대해 분류하여 등급을 나누어 위험 정도가 높은 부분을 알려주도록 한다.
-•	아두이노를 이용한 프로토타입 제작
+• 아두이노를 이용한 프로토타입 제작
 하수관로 순상분류 모델(알고리즘)개발에 그치지 않고, 개발한 모델을 아두이노 회로에 직접 입력, 적용하여 프로토타입을 제작한다. 제작한 프로토타입을 기반으로 실제 하수관로에 적용하거나 하수관로와 유사한 상태를 설정하여 성능을 시험하고 평가한다.