(건설타임즈) 김유현 기자= 한국건설기술연구원은 D.N.A(Data, Network, AI) 기술을 활용해 교량 손상과 노후화를 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.
30년 이상된 국내 노후 교량은 2021년 기준 전체 12.5% 수준이지만, 10년 후인 2031년에는 39.3%, 20년 후에는 76.1%로 급증하게 된다.
이에 따라 교량별 특성을 정확히 분석하고, 이를 근거로 교량의 노후도를 예측할 수 있는 기술이 필요한 상황이다.
건설연 구조연구본부 연구팀은 지난해부터 교량 노후화와 직간접적으로 연관 있는 약 250만건의 데이터를 구축했다. 최근에는 구축한 데이터를 인공지능(AI) 학습에 활용해 시간의 흐름에 따른 교량의 손상 확산 변화를 예측할 수 있는 곡선 기술을 개발했다.
이어 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 교량 현장 데이터, 국내 환경조건을 고려한 실험 데이터 등을 확보해 데이터의 정확도를 높였다.
기존의 시설물 유지관리 AI기술은 이미지를 기반으로 손상 유형을 추정하는 수준이다. 그러나 신기술은 교량의 미래 손상 상태를 80.9% 수준의 정확도로 예측할 수 있다. 건설연은 2023년까지 예측 정확도를 90% 수준까지 끌어올린다는 계획이다.
건설연은 수요자가 예측 결과를 활용할 수 있는 시설물 유지관리 정보서비스 플랫폼 ‘BMAPS’(Bridge Maintenance-Aided Platform Service)을 개발 중이다. BMAPS는 예측 결과를 비롯한 내하성능(하중에 견디는 능력) 추정기술, 도로시설물 성능개선사업 자동화 평가기술 등 각종 서비스를 지원하는 플랫폼으로, 2023년 하반기 공개될 예정이다.
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”이라며 “향후 교량뿐만 아니라 다양한 사회기반 시설물에도 적용해 정보 제공 서비스 대상을 확대할 것”이라고 밝혔다.
