건설연 인공지능 기반 교량 노후화 측정 기술 개발
서울 뉴시스 서울 뉴시스 강세훈 기자 한국건설기술연구원은 D.N.A 데이터 네트워크 인공지능 기술을 활용한 교량 노후화 측정 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 국내 교량의 경우 2021년을 기준으로 30년이 지난 노후 교량의 비율은 12.5%로 양호한 수준이지만 10년 후인 2031년에는 39.3%로 20년 후에는 76.1%로 급격하게 증가한다. 이러한 노후 교량의 선제적 관리를 위해서는 광범위하고 전략적인 데이터의 축적을 통해 교량별로 상이한 성능 저하 특성을 이해하고 이를 근거로 교량의 노후도를 예측할 수 있는 기술 개발이 필요하다는 지적이 많았다. 건설연 구조연구본부 연구팀은 지난 2021년에 교량 노후화와 직간접적으로 연관 있는 약 250만건의 데이터를 구축했다. 구축된 데이터를 기반으로 인공지능 학습을 통해 시간의 흐름에 따른 교량의 손상 확산 변화를 예측할 수 있는 곡선을 개발했다. 또 사물인터넷 IoT 기술을 활용한 교량 현장 데이터 국내 환경조건을 고려한 실험 데이터 등을 확보해 데이터의 정확도를 높였다. 지금까지 시설물 유지관리와 관련한 인공지능 기술은 이미지를 기반으로 손상 유형을 추정하는 분야에 집중돼 왔다. 그러나 개발된 교량 노후화 수준 예측 정확도는 2021년 말 현재 약 80.9% 수준이다. 연구원은 2023년까지 90% 까지 높일 계획이다. 개발된 교량 노후화 수준 예측 기술을 통해 도출된 결과는 플랫폼 Bridge Maintenance Aided Platform Service·BMAPS 에 탑재돼 다양한 수요자들이 정보를 활용할 수 있도록 제공할 예정이다. BMAPS에서는 예측 결과와 함께 중소 노후 교량의 내하성능 하중에 견디는 능력 추정기술 도로시설물 성능개선사업 자동화 평가기술 등의 다양한 시설물 유지관리 정보서비스가 제공된다. 해당 플랫폼은 2023년 하반기에 공개될 예정이다. 건설연 김병석 원장은 이번 성과는 다양한 데이터와 인공지능 그리고 네트워크를 기반으로 한 플랫폼 기술을 활용해 교량에 대한 예방적 유지관리 정보 제공을 가능하게 함으로써 교량의 장수명화에 기여할 것 이라고 말했다.
한국건설기술연구원은 데이터 네트워크 인공지능 기술을 활용한 교량 노후화 측정 기술을 개발하여 구축된 데이터를 기반으로 시간의 흐름에 따른 교량의 손상 확산 변화를 예측할 수 있는 곡선을 개발했고 도출된 결과는 플랫폼 Bridge Maintenance Aided Platform Service·BMAPS 에 탑재돼 다양한 수요자들이 정보를 활용할 수 있도록 제공할 예정이며 다양한 데이터와 인공지능 그리고 네트워크를 기반으로 한 플랫폼 기술을 활용해 교량에 대한 예방적 유지관리 정보 제공을 가능하게 함으로써 교량의 장수명화에 기여할 것 이라고 말했다.