KICT 한국건설기술연구원

[전문가 視覺] 시설물 예방적 유지관리에 AI 기술 활용 

박기태 한국건설기술연구원 선임연구위원

인공지능(AI) 기술은 인간의 지능으로 할 수 있는 사고나 학습 분야를 컴퓨터가 대신할 수 있는 분야이며, 4차 산업혁명의 주핵심 영역으로 알려져 있다. AI 기술은 인간 생활의 편의를 위해 직·간접적으로 관련 있는 통신, 교통, 주거, 상담 분야 등을 중심으로 응용되고 있는 것이 현실이다.

시설물의 유지관리 분야 역시 AI 기술의 응용이 활발하게 진행되고 있다. 특히 이미지 데이터를 기반으로 시설물의 손상을 추정하고, 패턴을 인식함으로써 손상을 자동검출하는 기술에 대한 연구가 중점적으로 진행되고 있으며, 이러한 기술은 육안으로 실시되고 있는 시설물 외관 점검을 대체하기 위한 영역이다. 이 외에 시설물 유지관리에 AI기술이 활용될 수 있는 분야 중 하나가 시설물의 예방적 유지관리를 위해 필요한 시설물의 노후화와 관련된 미래 예측에 활용하는 것이다.

2021년 12월 현재, 우리나라 전체 교량수는 3만7218개소이며, 이 중 30년 이상 노후화된 교량수가 5691개소(전체 교량중 15.3%), 20년 이상, 30년 미만 교량수는 1만1820개소(전체 교량중 31.8%)로, 현재 시점 기준 10년이 경과된 2032년이 되면 전체 교량의 약 47% 수준이 30년 이상을 사용한 노후화 교량이 될 것으로 예상된다.

교량 외의 철도, 항만 등의 경우도 유사한 현상을 나타내고 있다. 따라서 시설물의 현재 상태와 관련된 다양한 데이터를 이용해 미래에 발생할 가능성이 있는 손상이나 노후화 수준을 예측함으로써 사전 조치를 취하는 것이 필요하며, 이를 통해 미래에 소요될 수 있는 막대한 유지관리 예산을 절감하는 효과를 기대할 수 있다. AI 기술을 활용한 손상 등의 미래 예측을 통한 예방적 유지관리 체계가 구현되기 위해서는 여러 가지 해결해야 할 과제들이 있다.

첫째, 시설물의 노후화와 관련된 다양한 데이터를 확보하는 것이다. 즉, 확보할 수 있는 데이터를 단순히 구축하는 것이 아니라 AI기술을 기반으로 한 노후화 예측에 필요하다고 판단되는 다양한 데이터를 장기적으로 구축해야 한다. 이를 위해 국가적 차원에서 시설물 유지관리와 관련된 다양한 데이터를 구축하기 위한 제도적 장치가 마련돼야 할 것이다.

둘째, 시설물의 노후화와 관련된 데이터를 이용해 미래를 효과적으로 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이를 실제 유지관리 분야에 활용하는 것이다. 미래 예측을 위해서는 다양한 데이터를 활용한 시간 이력 대비 노후화 곡선을 이용하는 것이 필수적이다. 미래 노후화를 예측하는 알고리즘의 핵심은 정확도를 높이는 것이며, 이를 위해 전문가들의 연구 및 관심이 요구된다.

마지막으로 예방적 유지관리 체계 구현에 대한 국가적 차원의 정책적 지원과 이해, 그리고 과감한 투자가 필요하다. 예방적 유지관리의 기본 개념은 초기비용은 투자되지만 장기적 측면에서의 유지관리 비용은 절감되는 것이며, 국가적 차원에서 초기 비용에 대한 지속적인 투자 의지가 필요하다.

시설물의 예방적 유지관리체계 도입은 세계적 추세이며, AI 기술의 활용은 반드시 필요하다. 이러한 흐름에 맞추기 위해서는 데이터에 대한 중요성을 인식해야 하며, 인프라의 미래 예측에 필요한 데이터를 장기적으로 구축하고 활용하기 위한 노력이 필요하다. 시설물의 안전 확보는 국민이 안전한 생활을 할 수 있는 권리를 위해 국가에서 수행해야 하는 의무이다. 이러한 의무를 위해 국가 차원에서 시설물의 예방적 유지관리를 위해 노력해야 하며, 이를 위해 필요한 데이터 구축 및 기술 개발이 적극적으로 추진돼야 할 것이다.

출처: 대한전문건설신문

URL: https://www.koscaj.com/news/articleView.html?idxno=228254