By Analyzing the IoT Sensor Data of the Building, using Artificial Intelligence, Real-time Status Monitoring and Prediction System for buildings

건축물 IoT 센서 데이터를 분석하여 인공지능을 활용한 건축물 실시간 상태감시 및 예측 시스템

The differences between this study and previous studies are as follows. First, by building a cloud-based system using IoT technology, the system was built to monitor the status of buildings in real time from anywhere with an internet connection. Second, a model for predicting the future was developed using artificial intelligence (LSTM) and statistical (ARIMA) methods for the measured time series sensor data, and the effectiveness of the proposed prediction model was experimentally verified using a scaled-down building model. Third, a method to analyze the condition of a building more three-dimensionally by visualizing the structural deformation of a building by convergence of multiple sensor data was proposed, and the effectiveness of the proposed method was demonstrated through the case of an actual earthquake-damaged building.

본 연구가 기존 연구와 구별되는 점은 다음과 같다. 첫째, IoT 기술을 활용하여 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 인터넷 연결이 되는 어느 곳에서나 건축물의 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 시스템을 구축했다는 것이다. 둘째, 계측된 시계열 센서 데이터를 인공지능(LSTM)과 통계적(ARIMA) 방법을 이용하여 미래를 예측하는 모델을 개발하고 제안한 예측 모델의 실효성을 건축물 축소모형을 이용하여 실험적으로 검증하였다. 셋째, 또한 다수의 센서 데이터를 융합하여 건축물의 구조적 변형을 시각화함으로써 보다 입체적으로 건축물을 상태를 분석하는 방법에 대해 제안하고 실제 지진피해 건축물 사례를 통해 제안한 방법의 효용성을 입증하였다.