한국건설기술연구원(이하 건설연)이 D.N.A(데이터·네트워크·인공지능) 기술을 활용해 예방적 교량 유지 관리에 필요한 '교량 노후화 수준 예측 기술'을 개발했다고 5일 밝혔다. 

작년 기준 준공 30년이 지난 국내 노후 교량은 전체의 12.5% 수준이지만 10년 후에는 39.3%, 20년 후에는 76.1%로 급증한다.

건설연 구조연구본부 연구팀은 교량 노후화와 직·간접적으로 연관 있는 데이터 약 250만건을 구축하고 이를 기반으로 AI(인공지능) 학습을 통해 시간 흐름에 따른 교량 손상 확산 변화를 예측할 수 있는 곡선을 개발했다. 또 IoT(사물인터넷) 기술을 활용한 교량 현장 데이터, 국내 환경 조건을 고려한 실험 데이터 등을 확보해 신뢰도를 높였다.

노후도 수준 평가 알고리즘을 통한 예측 정확도는 지난해 말 기준 약 80.9% 수준이다. 연구팀은 내년까지 정확도를 90%로 높일 계획이다. 

교량 노후화 수준 예측 기술을 통해 도출된 결과는 플랫폼(BMAPS)을 통해 다양한 수요자들이 활용할 수 있도록 할 예정이다. BMAPS에는 예측 결과와 함께 중소 노후 교량 내하성능(하중에 견디는 능력) 추정 기술과 도로시설물 성능개선사업 자동화 평가기술 등 다양한 시설물 유지관리 정보서비스를 제공한다. 해당 플랫폼은 2023년 하반기 공개할 예정이다.

건설연은 이번에 개발한 기술이 국내 최초로 시도되는 교량 시설물 노후화 데이터 구축과 이를 이용하는 인공지능기술, 플랫폼을 통한 정보서비스 제공 기술이라고 강조했다. 이는 교량 유지관리 비용 산출을 위한 객관적인 기초 자료로 활용될 수 있어 교량 시설물 예방적 유지 관리에 기여하고 미래에 발생할 수 있는 대규모 유지보수 비용을 절감할 수 있다고 부연했다. 

김병석 건설연 원장은 "다양한 데이터와 인공지능, 네트워크를 기반으로 한 플랫폼 기술을 활용해 교량에 대한 예방적 유지관리 정보 제공을 가능케 함으로써 교량 장수명화에 기여할 것"이라며 "향후 교량뿐만 아니라 다양한 사회 기반 시설물에도 적용해 정보 제공 서비스 대상을 확대할 것"이라고 말했다.

[신아일보] 남정호 기자

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