(엔지니어링데일리)김성열 기자=한국건설기술연구원은 D.N.A(Data, Network, AI) 기술을 활용해 교량의 예방적 유지관리에 필요한 손상‧노후화를 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.
국내 교량의 경우 지난 2021년 기준 30년이 지난 노후 교량의 비율은 12.5%지만 10년 후인 2031년에는 39.3%로 20년 후에는 76.1%로 급격하게 증가한다. 이러한 노후 교량의 선제적 관리를 위해 교량별로 상이한 성능 저하 특성을 이해하고 노후도를 예측할 수 있는 기술이 필요한 상황이다.
이에 건설연 구조연구본부 연구팀은 지난해 교량 노후화와 직간접적으로 연관 있는 약 250만 건의 데이터를 구축했다. 연구팀은 구축된 데이터를 기반으로 AI 학습을 통해 시간의 흐름에 따른 교량의 손상 확산 변화를 예측할 수 있는 곡선을 개발했다. 또 IoT 기술을 활용한 교량 현장 데이터, 국내 환경조건을 고려한 실험 데이터 등을 확보해 데이터의 신뢰도를 높였다.
개발된 기술을 통해 도출된 결과는 Bridge Maintenance-Aided Platform Service(BMAPS)에 탑재돼 정보를 활용할 수 있도록 제공할 예정이다. BMAPS에서는 예측 결과와 함께 중소 노후 교량의 내하성능 추정기술, 도로시설물 성능개선사업 자동화 평가기술 등의 다양한 시설물 유지관리 정보서비스가 제공된다. 해당 플랫폼은 2023년 하반기에 공개될 예정이다.
이번 연구 성과는 국내에서 최초로 시도되는 교량 시설물의 노후화 데이터 구축과 인공지능기술, 그리고 플랫폼을 통한 정보서비스 제공 기술이라는 점에서 의의가 있다. 이를 통해 교량의 유지관리 비용 산출을 위한 객관적인 기초 자료로 활용될 수 있어 교량 시설물의 예방적 유지 관리에 기여함으로써 미래에 발생할 수 있는 대규모 유지보수 비용도 절감할 수 있게 된다.
