Big data를 이용한 실시간 SOC 구조물 거동분석 시스템 연구

A Study on Real-Time SOC Structure Behavior Evaluation System using Big Data

현재 자동화계측 시스템의 계측 결과 활용도는 매우 낮고 단편적인 측정결과 만을 제공하는 수준이다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 방대한 데이터값을 클라우드로 전송하여 빅데이터를 구축하고 파이썬 기반의 알고리즘을 이용하여 획득한 자동화계측 데이터를 고정밀-신뢰도를 갖는 구조물 거동 분석 3D Display 시스템을 연구하고자 한다. 연구결과, 실시간으로 관리자에게 구조물의 거동을 평가할 수 있는 시스템으로서 계측 데이터의 종류 및 센서의 종류와 무관하게 큰 제약 없이 실시간으로 분석데이터를 제공하고 3D Display로 도출하였다. 또한 관리자가 구조물의 거동 그래프를 실시간으로 파악하고 데이터 분석을 통해 구조물의 취약부 도출을 보다 쉽게 파악할 수 있을 것으로 분석되었다. 향후 과거와 현재 데이터를 이용하여 구조물의 거동을 3차원으로 분석함으로써 현실성 있는 구조물의 보수, 보강 및 유지 관리 측면에서 보다 실효성 있는 측정 결과를 확보할 수 있을 것으로 분석되었다.

Currently, the utilization of measurement results of the automated measurement system is very low and is at the level of providing only fragmentary measurement results. In this study, we are going to study a structure behavior analysis 3D display system with high precision and reliability for automated measurement data obtained by constructing big data by transmitting massive data values measured in real time to the cloud and using a Python-based algorithm. As a result of the study, as a system that can evaluate the behavior of a structure to a manager in real time, it provides analysis data in real time without significant restrictions regardless of the type of measurement data and sensor, and derived it as a 3D display. In addition, it was analyzed that the manager could grasp the behavior graph of the structure in real time and more easily judge the derivation of the weak part of the structure through data analysis. In the future, by analyzing the behavior of structures in three dimensions using past and present data, it is expected that more effective measurement results can be obtained in terms of repair, reinforcement, and maintenance of realistic structures.