영상기반 변위계측 기법

특집: SOC 구조물의변위추정기술 1. 머리말

대규모 토목구조물들은 차량 하중이나 지진, 태풍 등 자연 재해와 같은 외부 인자에 노출되어 있다. 사회기반시설물의 유지관리를 위하여, 지 속적으로 구조물을 모니터링 하는 것이 중요하 며 사용성 및 안전성 평가를 위해서는 구조물의 변위를 모니터링 하는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다. 사실상 구조물의 변위 응답을 직접 계측 하기는 많은 어려움이 있다. 현재 구조물의 변위 계측에 쓰이는 장비로는 LVDT(linear variable differential transformer) 같은 접촉식 센서를 사용 하거나, LDV(laser doppler vibrometer)과 같은 고 가의 레이저 장비, 혹은 GPS(global positioning system) 위성을 이용한 장비를 이용하여 측정할 수 있다. 하지만 LVDT와 같은 접촉식 센서는 적 합한 기준점을 선정하기 어려운 해상교량이나 대형 교각에 대해서 적용이 어렵다. LDV는 뛰어 난 성능을 자랑하지만 매우 고가의 장비로서 일 반적인 현장에 적용하기에는 한계가 있다. 한편 GPS장비는 구조물의 횡방향 변위, 교량의 처짐 변화 등을 모니터링하기 위한 국내외에서 수 많 은 연구가 수행되고 있으나, 수직 처짐 계측에 대 한 정확도가 낮아 다른 방법과 동시에 적용해야 하는 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 비접촉식 계측 기법인 영상 기반 변위 계측에 관

한 연구가 활발히 진행되고 있다. 영상 기반의 변 위 계측은 캠코더 및 웹캠과 같은 영상장비를 통 하여 구조물의 변위를 계측하는 방법이다. 최근 성능이 우수한 영상장비의 보급으로 쉽게 접근 할 수 있는 방법이 되고 있으며, 기존의 방식과 비교하여 보다 효율적으로 구조물의 변위를 계 측 할 수 있다. 이 글에서는 영상 기반 변위 계측 에 대한 내용을 소개하고자 한다.

2. 영상처리를 이용한 구조물 변위 계측 기술 동향

국내외에서 영상 기반의 변위 계측과 관련하여 활발히 연구가 진행되고 있으며, 다양한 학회를 통해 많은 결과들이 발표되고 있다. 권순덕 등 (2002)은 영상 기반 변위 계측과 관련하여 캠코더 와 IEEEI1394통신을 이용하여 교량의 동적변위 계측에 관한 연구를 수행한 바 있고, Lee 등 (2006a, 2006b)은 ROI(region of interest)개념을 사 용하여 화상처리 영역을 최소화하고 임계값 (threshold)을 이용하여 표적과 배경 사이를 구분 하도록 하였으며, 이를 통하여 실시간으로 교량 의 동적 변위를 계측하기 위한 시스템을 제안한 바 있다. 한편 김성완 등(2009)은 표적의 상관관 계를 이용하여 구조물의 변위를 계측하는 방법 을 제시하였으며, 외팔보 및 철골 구조물에 적용 하여 동적 변위를 계측한 바 있다(김성완 등,

* E-mail : jongjae@sejong.ac.kr / Tel : (042)410-4361

영상기반 변위계측 기법

이종재*, 박정훈

(세종대학교 건설환경공학과)

특집특집

SOC 구조물의변위추정기술

특집: SOC 구조물의변위추정기술

2010). 최 근 에 Park 등 (2010) 분 절 화 기 법 (partitioning approach)을 이용하여 고층 구조물의 변위를 보다 정확하게 계측 할 수 있는 방법을 제 안하였으며, Choi 등(2011)은 동영상 화소분할방 법을 적용하여 구조물의 동적 변위를 더욱 정밀 하게 계측할 수 있는 방법을 제안한 바 있다. 하 지만 최근 영상 기반의 변위 계측을 위한 많은 연 구가 진행되고 있으나, 수직 처짐이나 수평변위 를 계측하기 위한 연구에 집중되어 있으며, 3차 원 운동을 계측하는 연구는 거의 진행된 바 없다.

이에 이진학 등(2012)은 변위 계측시에 정확도에 대한 변위오차지수(DEI, deflection error index)를 정의하고, DEI 값이 최소화시킬 수 있는 임계값 결정 방법을 제안하였다. 또한 다수의 표적을 사 용하여 하나의 캠코더로 2개 이상의 표적을 동시 에 촬영하는 방법을 제안하였다.

3. 영상기반 변위 계측 기술 개요

영상처리 알고리즘은 타겟의 인식을 위한 ROI 설정, 흑백영상으로부터 타겟 인식, 좌표 변환 행렬 및 scaling factor의 계산, 픽셀의 이동 량 계산, 실시간 변위 계산 및 디스플레이로 구 성되어 있다. 이 글에서 사용된 타겟은 그림 1 에 나타낸 바와 같이 기하학적 관계를 알고 있 는 4개의 흰점과 검은 배경으로 이루어짐. 수평 거리( )와 수직거리( )는 표적이 움직일 수 있는 최대 거리와 캠코더와 망원렌즈의 성능을 고려하여 미리 결정되어야 한다. 타겟의 4개의 흰점을 인식하기 위한 흑백 대비의 기준은 흰 점과 검은 배경의 밝기를 기준으로 계산되며 그 기준 및 변위 계산 과정은 그림 2와 같이 정리하였다.

( ) θ

L

L

그림 2 영상처리를 통한 변위 계산 과정 그림 1 타겟의 모양 및 좌표 정보

1) 타겟 인식 기준 설정

여기서, 와 는 검은 영역의 밝기의 평균과 표준편차이며, 와 는 흰 점 부분의 밝기의 평균과 표준편차이다.

2) 방향벡터 좌표값 획득

3) 좌표변환 메트릭스 와 스케일 Factor 계산

여기서,

4) 실제 변위 계산

d d SF

SF T x y

x y

T x

y

[ ] ^{= ⎡} _⎣ ^⎢ ₀ ^{0 ⎤} _⎦ ^{⎥ [ ]}

d d

,

[ ]

X Y

x

y

/ x

y

X

Y

x

y

/ x

y

,

[ ] ⁼ [ ] ⁺ [ ] ⁼ [ ] ⁺

T X X

Y Y SF

L

x y SF

L

x y

= ⎡ ⎣⎢

⎤

⎦⎥ = + = +

−

1 2

1 2

1

1 2

1 2

2 2

2

, / , /

( ^{SF SF}

,

)

( ) T

[ ] [ ]

( ^{X 1 , , Y 1}

^{X 2 , Y 2}

)

σ

μ

σ

μ

θ = ^median [ μ

+ 3 σ μ

,

− 3 σ

]

특집: SOC 구조물의변위추정기술

3.1 단일 변위 계측 시스템

영상 기반 변위 계측 시스템에서 가장 기본적인 단일 변위 계측에 대한 전반적인 절차는 다음과 같다. 구조물의 변위를 측정하기 위하여 구조물 의 적합한 계측 위치를 선정하고 사전에 제작한 타겟을 설치한다. 정밀한 계측을 위하여 레이저

가공을 통한 타겟을 제작하였으며, 타겟 내부 반 사판을 이용하여 충분한 광량을 확보하였다. 이 때 계측 PC에서 타겟의 흰색 점을 선택함으로써 수동으로 ROI 설정하는 것이 필요하다. 다음으로 선정된 계측 위치에서 영상장비를 통하여 타겟의 이미지를 실시간으로 취득하게 된다. 이때 영상 장비가 설치된 위치는 고정되어야 함을 유의한 다. 영상장비를 통해 취득된 이미지는 frame grabber를 통하여 PC로 실시간으로 전송된다. 마 지막으로 개발된 소프트웨어를 이용하여 영상 처 리 기법을 적용 한 뒤 타겟의 변위를 계산하게 된 다. 개발된 소프트웨어를 통하여 실시간으로 계 측하는 모습을 그림 3에서 확인 할 수 있다.

3.2 다 변위 계측 시스템

단일 변위 계측 시스템과는 달리 무선 라우터 를 이용한 환경에서 slave pc와 master pc를 사용 함으로써 한 번에 다양한 위치에서 변위 계측이 가능한 시스템이다(그림 4). ROI는 각각의 slave pc에서 설정을 해야 하며, 계측된 데이터는 그림

그림 4 다 변위 계측 시스템

그림 3 Single point program

특집: SOC 구조물의변위추정기술

5, 6과 같이 master pc에서 X방향 변위는 붉은색, Y방향 변위는 파란색으로 나타나 구별이 가능하 다. 각 slave pc에서의 시각을 master pc의 시각으 로 동기화함으로써 다지점의 변위 동시 측정이 가능하다.

3.3 3차원 변위 계측 시스템

단일, 다 변위와 마찬가지로 각각의 PC에서 타 겟 포인트에 적합한 크기로 ROI 설정을 해주는

것이 중요하다. 각각 타겟과의 거리 로 정의하며 여러 대의 캠코더를 이용하여 그림 4와 같은 구성을 하게 되면 3차원의 변위 계측이 가 능하다. 다음 식을 통하여 변위와 회전을 쉽게 얻 을 수 있다.

(1)

4. 실험 검증

4.1 실내 실험 검증

제안된 영상 기반 변위 계측시스템에 성능을 검증하기 위해 실내에 설치되어 있는 shaking table에서 실험을 수행하였다. 이 실험에 사용된 장비는 shaking table, 30 fps 캠코더, USB fram grabber, 노트북으로 실험 구성은 그림 8과 같다.

z z z z

L

z z z z

L y y

L

x x L

y x

x y

= ( + ) ⁻ ( ⁺ ) ₌ ( ⁺ ) ⁻ ( ⁺ )

= ⎛ − + −

⎝⎜

⎞

⎠⎟

1 2 3 4 1 4 2 3

2 4 1 3

2 2

1 2

, ,

θ φ

ψ

x x x

y y y

z z z z z

= +

=

+

= + + +

2 , , 2 4

L L

,

( )

그림 7 3차원 변위 측정 개략도

그림 8 Shaking table(좌), 실험 방법(우) 그림 6 Master program

그림 5 Slave program

특집: SOC 구조물의변위추정기술

그림 9는 2 Hz와 4 Hz의 2가지 랜덤 주파수를 가진하는 shaking table 실험을 통해 측정된 결과 이다. 영상장비 계측 기반 시스템을 통해 얻어진 결과 값은 conventional seneor(LVDT)를 통해 계측 된 결과 값과 2 %의 오차율을 보였으며, 매우 정

확한 결과를 보였다.

4.2 다 변위 계측 실험

삼승교(시험도로)에 대해서 개발된 영상 기반 변위 계측 시스템에 대한 성능을 시험을 수행하였

그림 9 실험 결과

(c) Random case 1 (d) Random case 2 (a) Sine wave 2 Hz (b) Sine wave 4 Hz

그림 11 계측된 변위값 비교

(a) v=3 km/h (b) v=20 km/h (c) v=40 km/h

그림 10 영상 기반 변위 계측 성능 실험 - 삼승교(시험도로)

(b) 타겟, 레이저 진동계 설치 (c) 차량 재하

(a) 삼승교 실험 구성

특집: SOC 구조물의변위추정기술

다. 그림 6은 노트북, 제작된 타겟, 영상장비, 레이 저 진동계로 구성된 시스템을 현장에 설치하고 성 능 시험을 수행하는 장면을 보여준다. 필요한 데 이터를 얻기 위해 적절한 위치에 타겟과 영상장비 를 설치한 뒤 차량 재하를 통해 교량의 처짐을 측 정하였다. 타겟의 크기는 작게 하여 획득되는 데 이터의 변동성을 줄였고, 빛의 제약이 있을 경우 랜턴 등을 준비하여 광량이 충분하게 하였다.

영상장비를 통해 계측된 값과 레이저 진동계를 통하여 계측된 처짐 값이 유사함을 확인할 수 있 었으며 제안된 영상 기반 변위 계측 시스템의 현 장 적용이 가능할 것으로 예상된다.

4.2 3차원 변위 계측 실험

그림 12와 같이 3대의 캠코더를 타겟과 0.7 m 떨어진 거리에 설치하였으며, 영상장비를 통해

그림 13 3차원 변위 및 회전각 측정 실험 결과

(a) 변위 실험 결과 (b) 회전각 실험 결과

그림 12 실험 전경

특집: SOC 구조물의변위추정기술

계측된 값을 비교하기 위하여 자이로 센서를 박스 상단에 부착하여 x, y, z 방향 변위와 회전 각을 측정하였다. 실험 결과는 그림 13에서 나 타내었으며, 실험 결과 2 % 미만의 오차율을 보 였다.

4. 맺음말

영상장비 및 영상처리기법의 발전과 더불어 영 상 기반 구조물 변위계측 기술의 신뢰성, 정확성 이 크게 발전하고 있으며 실제 문제에 적용되는 사례가 늘어나고 있다. 영상기반 변위 계측 기술 은 비접촉식 광학장비를 이용한 변위 계측 기술 로서 다양한 종류의 구조물에 대한 단기 모니터 링에 활용성이 매우 높으며, 타 계측 장비에 비해 경제적이면서 직관적인 데이터를 획득할 수 있 으므로 그 적용범위가 크게 확대될 것으로 기대 된다.

참고문헌

(1) 권순덕, 이종운, 도영수, 김정행, 2002, 영상 처리를 통한 교량 진동 측정, 대한토목학회 정기학술대회논문집, pp. 525~528.

(2) 김 성 완 , 김 남 식 , 2009, Digital Image

Correlation기법을 이용한 구조물의 다중 동 적변위응답 측정, 한국지진공학회논문집, 제13권, 제3호, pp. 11~19.

(3) 김성완, 김남식, 2010, 영상처리기법을 이용 한 다중 변위응답 측정 알고리즘의 검증, 대 한토목학회논문집, 제30권, 제3A호, pp.

297~307.

(4) 이진학, 김진하, 정원무, 채장원, 2012, 다중 표적을 이용한 부유식 구조물의 영상 기반 동적 응답 계측, 대한토목학회논문집, 제32 권, 제1A호, pp. 19~30.

(5) 허석, 곽문규, 이호범, 2011, 영상처리를 이 용한 변위계측시스템의 개발 및 평가, 한국 소음진동공학회 추계학술대회논문집, pp.

586~587.

(6) Otsu N. A., 1979, Threshold Selection Method from Gray-level Histograms, EEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1979;9:62-6.

(7) 박요한, 신윤봉, 이덕환, 박관우, 김영민, 김 휘, 2013, MDLT(Modified Direct Linear transform) 알고리즘 기반 3D 다중 변위 실시 간 영상 계측 시스템, 한국공간구조학회지, 제13권, 제1호, pp. 8~16.

(8) 한국도로공사, 2011, 지능형 교량 진단시스 템 개발 및 건전성 평가기술 연구.