파쇄입도를 예측하고
사진으로 확인합니다
발파 전에는 Kuz-Ram 모델로 파쇄입도를 계산하고, 발파 후에는 현장 사진을 AI로 분석해 실제 입도를 측정합니다. 두 결과 모두 같은 형식의 누적통과곡선으로 나옵니다.
예측과 실측을 같은 자리에서
발파 설계는 파쇄입도를 예측하는 일에서 시작하지만, 실제로 얼마나 맞았는지는 확인하기 어려웠습니다. RFAStudio는 예측을 담당하는 BlastRFA와 발파암 사진에서 조각 크기를 재는 ImageRFA를 하나로 묶어, 설계값과 실측값을 같은 지표로 비교할 수 있게 만든 프로그램입니다.
- 두 모듈이 한 번에 설치되고, 제목줄에서 바로 전환됩니다
- 양쪽 모두 X50·균등지수 n·P20/P50/P80을 같은 정의로 산출
- 결과는 Rosin-Rammler 누적통과곡선으로 통일해 표시
- 처음 쓰는 사람을 위한 따라하기 안내가 프로그램 안에 내장
BlastRFA
ImageRFA
Kuz-Ram 모델
파쇄입도 예측
암석 계수 A와 발파 설계 변수를 넣으면 평균 입경 X50, 균등지수 n, 비장약량 q, P20·P50·P80을 계산하고 누적통과곡선을 그립니다. 변수를 바꿔 다시 계산한 결과를 곡선 위에 겹쳐 두면 어떤 변수가 파쇄에 얼마나 영향을 주는지 바로 보입니다.
- 암석 계수 A 입력 5가지 — 간편 분류 · RMR 점수 · 종합 점수 · Kuz-Ram 모델 · 직접 입력
- 공당 장약량 · 폭약 위력(RWS) · 버든 · 스페이싱 · 천공 직경 · 벤치 높이
- 지연시간 계수 At 반영 옵션 (유효 암석 계수 A′ = A × At)
- 설계안을 목록에 쌓아 곡선 비교, 결과는 CSV·그래프 이미지로 저장
다른 조건은 그대로 두고 버든만 1.0 m → 3.0 m로 바꿨을 때. 두 곡선이 갈라지는 폭이 그 변수의 영향입니다.
사진 한 장에서 암석 크기를 잽니다
발파암을 찍은 사진을 자체 학습한 AI 모델이 조각 단위로 분할합니다. 사진 속 기준물의 실제 길이를 알려주면 픽셀을 cm로 환산해 조각별 크기를 계산하고, 누적통과곡선과 대표값을 산출합니다.
촬영에서 결과까지
- 기준물을 클릭하고 실측 길이를 입력하면 cm/pixel 자동 산출
- 기준물을 앞·뒤 두 곳에 잡으면 원근에 따른 스케일 차이를 보정
- P20·P50·P80·최대 입경, 균등지수 n, 피팅 정확도 R², 총 조각 수
- 원하는 크기를 넣으면 그 크기 이하 통과율을 즉시 계산
틀린 곳은 직접 고칩니다
그림자나 하늘이 암석으로 잡히는 경우가 있습니다. 편집 모드에서 잘못 잡힌 조각을 지우거나 합치고, 빠진 조각은 직접 그려 넣을 수 있습니다. 고칠 때마다 대표값과 곡선이 즉시 다시 계산됩니다.
- 조각 삭제 · 합치기 · 새로 그리기 · 확장 · 부분 재분석
- 작업 취소(Ctrl+Z) 지원, 단축키 안내는 편집 창에 상시 표시
설계에서 검증까지
한 번의 발파를 기준으로 프로그램이 관여하는 지점입니다.
암반 조건 입력
간편 분류부터 Kuz-Ram 모델까지 5가지 방법 중 현장에서 확보한 자료에 맞는 것으로 암석 계수 A를 정합니다.
설계안 비교
장약량·버든·스페이싱을 바꿔가며 계산한 곡선을 겹쳐 보고 목표 입도에 맞는 패턴을 고릅니다.
발파 후 촬영
파쇄된 암을 사진으로 남깁니다. 안전모나 줄자처럼 길이를 아는 물건이 함께 찍히면 됩니다.
실측과 대조
AI 분석으로 나온 실제 입도를 예측값과 비교해 다음 발파의 설계 조건에 반영합니다.
두 모듈 공통
모드 전환
제목줄 버튼 하나로 BlastRFA와 ImageRFA를 오갑니다. 설치 파일은 하나입니다.
따라하기 안내
예제를 따라 한 바퀴 돌면 사용법이 익혀지도록 단계별 안내가 들어 있습니다.
결과 내보내기
계산값은 CSV로, 그래프는 이미지로, 분석 결과는 A4 PDF 리포트로 저장합니다.
라이트 · 다크 테마
사무실과 현장 조명 조건에 맞춰 화면 테마를 바꿔 쓸 수 있습니다.
제품 사양
| 제품명 | RFAStudio |
|---|---|
| 구성 | BlastRFA (파쇄입도 예측) + ImageRFA (AI 이미지 분석), 통합 설치 |
| 구분 | 설치형 소프트웨어 (Windows) |
| 지원 OS | Windows 10 / 11 64bit |
| 권장 사양 | CPU 4코어 이상 · RAM 8GB 이상 · 여유 디스크 2GB 이상 |
| 예측 모델 | Kuz-Ram 모델, Rosin-Rammler 입도 분포 |
| 분석 엔진 | 자체 학습 딥러닝 암석 분할 모델 · CPU 추론 (별도 그래픽카드 불필요) |
| 입력 이미지 | JPG · JPEG · PNG · BMP |
| 출력 형식 | CSV 결과표, 그래프 이미지(PNG·JPG), PDF 리포트(A4), 프로젝트 파일(.rfa) |
| 라이선스 | 사용자 단위 영구 라이선스 |
| 업그레이드 | 기존 구매 고객은 다음 버전 구입 시 할인 적용 |
| 기술지원 | 기술문의 대응 포함 |