KICT 한국건설기술연구원

[전문가 視覺] 항만 관리에 4차 산업혁명 기술 활용하자

민지영 한국건설기술연구원 수석연구원

 

우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸여 있다. 지도를 들여다보면 해안선을 따라 각 지역의 이름을 딴 크고 작은 항들이 빼곡하게 위치해 있다. 항만은 해운과 내륙교통을 연결하면서 다양한 물류활동이 이뤄지는 장소로 국제 교역뿐만 아니라 경제발전의 기지로서의 역할을 수행하는 핵심적인 공간이다. 

항만시설은 1980년 이후 집중적으로 건설되기 시작했다. 2020년을 기준으로 30년 이상 경과된 시설물이 284개소로 전체의 약 26%에 해당하며, 2040년에는 80%를 초과할 것으로 예상된다. 다른 SOC 시설물에 비해 빠른 속도로 노후화가 진행되고 있는 상황에서 기후변화로 인해 태풍 등 자연재해의 규모와 빈도는 오히려 증가하고 있기 때문에, 노후 항만시설의 선제적인 점검 및 관리의 필요성이 부각되고 있다.

그동안 항만시설은 인력 중심의 점검이 이뤄졌다. 해상 혹은 조수간만의 차가 큰 해안지역에 위치한 항만시설의 경우 접근이 어려워 검사가 제대로 이뤄지지 않는 점검 사각지대가 발생할 수 있으며, 점검 중 안전사고가 발생할 위험도 높다. 

4차 산업혁명, 디지털 SOC, 포스트 코로나 시대로 전환되면서 항만을 포함한 건설 분야의 트렌드가 변화하고 있다. 해양수산부 역시 드론, 수중로봇, 사물인터넷, DNA(데이터, 네트워크, 인공지능) 융합, 디지털트윈 등을 포함한 다양한 핵심기술을 개발하고 항만시설 점검 및 유지관리와 관련한 신산업을 육성함으로써 경쟁력을 확보하기 위해 박차를 가하는 중이다. 특히 드론을 활용한 항만시설 점검 및 유지관리 기술은 항만공사 등 운영자의 수요와 기대가 높은 기술 중 하나이다. 

하지만 아직 풀어야 할 문제들이 산적해 있다. 항만시설의 규모를 고려할 때 드론으로 촬영한 영상의 크기는 매우 방대하다. 모든 영상 정보를 데이터베이스에 저장해 관리하기 어렵다. 따라서 영상에서 유효한 데이터만을 자동으로 추출하고, 위치 정보와 함께 시계열로 관리해야 한다. 

일반적으로 딥러닝 모델에 입력된 데이터는 이산형 혹은 연속형 정량적 데이터로 출력된다. 그러나 국토교통부의 ‘시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침’에 따르면, 항만시설에서는 다른 SOC 시설에서 주로 발생하는 손상 외에도 선박이나 파랑에 의한 파손, 마모, 침식, 충격손상 등을 포함해 보다 세분화된 손상이 발생한다. 점검자는 손상과 관련해서는 정성적으로 판단 및 평가하도록 돼 있다.

따라서, 인공지능에서 출력된 정량적 데이터를 기반으로 시설물 상태를 평가하려면 현행 점검지표 및 평가기준을 드론 점검체계에 적합하도록 개선해야 한다. 이를 위해 한국건설기술연구원은 현재 딥러닝 손상 평가모델의 기술 성숙도를 고려해 사용연수 경과에 의한 자연적인 ‘열화손상’과 선박, 파랑 등에 의한 ‘외부요인손상’으로 점검지표를 이원화해 관리하는 방안을 제시했다.

드론을 활용한 항만시설 점검 및 유지관리와 관련한 산업은 아직 초기단계이다. 기존의 점검방식에 비해 빠르고 안전하게 점검할 수 있는 실무적인 방안 중 하나이며, 항만시설과 점검자의 안전을 모두 확보할 수 있다. 이 기술이 새로운 산업으로 성장하기 위해서는 정부의 제도적인 뒷받침이 반드시 필요하다. 이로부터 로봇, IoT, DNA, 디지털트윈 등 신기술을 활용하는 점검 및 유지관리 기술로 계속 확장돼 신성장동력으로 자리매김할 수 있기를 기대한다.

출처: 대한전문건설신문

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