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Detail

Time-Series Analysis Technology for Underground Facility Defect Detection Based on DAS System

Manager
Kim Daegil
Participants
Kyeeun Kim, Kim Daegil, Park Si Woong, Hyoungjun Park, Yeo Chan Il, Choe Yubin
Transaction Count
1
Year
2025
Project Code
23HK1500, Development of time-series analysis technology for defects in underground water pipelines based on DAS system, Yeo Chan Il
24HK1500, Development of time-series analysis technology for defects in underground water pipelines based on DAS system, Yeo Chan Il
22PK1100, Common InnoCity in Gwangju and Jeonnam, Open Lab construction Project, Hyoungjun Park
- 본 이전기술은 지하시설물(상수관로, 가스관, 전력선, 통신선 등) 대상 결함(굴착기 긁기, 굴착기 브레이커, 굴착기 타격 등) 분석을 위해 분포형 광섬유 음향 센싱 기술(DAS, Distributed Acoustic sensing) 기술, DAS 기반 시계열 데이터 획득 및 딥러닝 학습 모델을 이용한 지하시설물 결함 시계열 분석 기술임
- 레이저 광 펄스(Pulse)를 사용하여 40km 길이의 광섬유 전 구간에 대해 외부에서 인가되는 최대 1.25kHz의 진동(음향) 신호의 위치 및 분포를 감지할 수 있는 DAS 광학엔진 H/W 기술이 포함됨
- DAS에서 측정되는 시계열 데이터로부터 결함 위치를 검출하고, 결함 패턴 분류를 위한 딥러닝 모델 및 추론 기술이 포함됨
- 딥러닝 학습을 위한 지하시설물 대상 결함 학습데이터셋 4종(굴착기 브레이커, 굴착기 긁기, 굴착기 타격, 이벤트 없음(노이즈))이 포함됨
- 측정 감도 조절, 유효 측정점 향상을 위한 지하시설물 맞춤형 DAS 센싱 케이블 시공 기술이 포함됨
- 지하에 매립되어 있는 상수관로, 가스관, 전력선, 통신선 등 지하시설물은 현대사회를 유지하는 핵심 인프라지만, 수십km 이상의 긴 거리를 갖는 지하시설물을 대상으로 실시간 이상 징후 감지 및 정확한 위치 파악이 어려워 수십km 구간 빈틈없이 실시간 측정이 가능한 광섬유 기반 분포형 센싱 기술이 요구되고 있음
- 기존의 지하시설물 상태 점검 방식은 인력(초음파, 청음, 육안)에 의한 주기적 점검이나 고정된 센서(CCTV, IoT 등)를 사용하고 있지만, 시설물 전 구간 이상 징후 감지 및 예측이 어려워 사고 발생 후 위치를 탐사하고 복구하는 사후 대응 방식으로 막대한 시간과 사회적비용이 발생함
- 기존의 단순 계측에서 계측된 정보를 바탕으로 인지 및 예측할 수 있는 딥러닝 분석 기술 및 딥러닝 학습을 위한 지하시설물 대상 결함 학습데이터셋이 요구되고 있음
- 본 기술은 DAS 기술과 딥러닝 알고리즘을 활용하여, 최대 40km에 이르는 지하 시설물의 외부 결함 위치를 탐지하고 결함 유형을 분류할 수 있는 시계열 데이터 분석 기술로, 기술 도입 시 지하시설물 전 구간을 빈틈없이 실시간 감지, 결함 위치 파악 및 결함 예측으로 선제 대응이 가능해 사고로 인한 사회적 비용을 절감할 수 있는 지하시설물 진단 서비스/솔루션 제공으로 광섬유 센서 개발 기업의 경쟁력 강화 및 응용 분야 확장 가능
- SNR 향상을 위한 노이즈 저감형 DAS 광학엔진 개발 기술
- 테스트베드 활용 지하시설물 결함 모의를 통한 DAS 기반 시계열 학습데이터셋 적용 지하시설물 결함 시계열 분석을 위한 인공지능 학습모델 개발 및 4종 결함 패턴(굴착기 브레이커, 굴착기 긁기, 굴착기 타격, 이벤트없음(노이즈)) 검출(mAP: 95% 이상) 기술
- 지하시설물 대상 맞춤형 DAS 센싱 케이블 시공으로 측정 감도 조절, 유효 측정점 향상 및 시공 용이성 확보 기술
ㅇ 기술이전의 내용
- 노이즈 저감형 광학엔진을 적용한 DAS H/W 설계 기술
- 지하시설물 결함 시계열 학습데이터셋 구축 및 관리 기술
- 지하시설물 결함 검출 및 패턴분류를 위한 딥러닝 알고리즘 기술
- 지하시설물 맞춤형 DAS 센싱 케이블 시공 기술

ㅇ 기술이전의 범위
- 노이즈 저감형 광학엔진을 적용한 DAS H/W 설계 자료
- 지하시설물 결함 시계열 학습데이터셋 및 유형 분석 자료
- 지하시설물 결함 검출 및 패턴분류용 인공지능 학습모델 자료
- 지하시설물 맞춤형 DAS 센싱 케이블 시공 관련 특허
- (지하시설물 안전관리 솔루션) 최대 수십 km의 측정 거리로 지하 공동구 화재, 온수관 파열, 가스/송유관 누출 등과 같은 지하 시설물의 실시간 감지를 통해 기존 순회 점검 방식의 안전 관리 체계에 획기적인 변화를 불러올 수 있는 기술
- (사회기반시설 안전관리 솔루션) 교량, 터널, 철도, 도로 등의 사회기반시설의 실시간 감지를 통한 이상징후(낙석, 산사태, 야생동물 침입, 침입자, 공사 등) 예측
- (재난안전사고 예방) 신속하고, 정확하게 재난 발생 여부를 사전에 판단할 수 있는 지능형 원격 감지/진단 기술을 제공함으로써 사고에 따른 경제적·사회적 손실 최소화