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• 해상특수교량 안전점검 드론 및 AI 활용 기술 해상특수교량 안전점검 드론 및 AI 활용 기술 ▲ 이성진 KICT 구조연구본부 박사후연구원 들어가며 해상특수교량은 「시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법」의 1종 시설물로서 안전점검 및 유지관리를 위해서는 전문적인 경험과 기술이 필요하다. 해상특수교량은 해상이라는 환경적 제약뿐만 아니라 높은 주탑, 보호재로 덮인 케이블 등 특수한 구조로 육안점검이 어려운 점검사각지대가 존재하며, 특히 주탑 외부 균열, 케이블 외부 손상 등에 대해서는 정밀안전점검(정밀안전진단 포함) 시 점검이 안 되는 경우가 대부분이다. 해상특수교량은 천문학적인 비용으로 건설된 중요 SOC 시설로 역사적인 교량 붕괴사고의 경험에 비추어 볼 때, 사후 보수보강보다 예방적 유지관리가 반드시 필요한 시설이다. 따라서 해상특수교량의 환경적·구조적 제약을 극복하고 주탑 균열, 보강거더, 케이블 외부 손상 및 이상거동을 확인할 수 있는 기술 개발이 시급한 실정이다. 이를 위하여 해상특수교량의 손상 등을 직관적으로 확인할 수 있는 시스템이 필요하며, AI(인공지능) 등을 활용하여 전문가가 상주하지 않아도 손상 등을 자동으로 신속하게 분석할 수 있는 체계를 갖추는 것이 필요하다. 국내외 특수교 유지관리 현황 - 국내 특수교 현황 - 국내 특수교 건설은 1973년 남해대교(현수교) 준공과 함께 시작되었다. 국내 현수교 건설은 2000년대 들어와서 본격화되었으며, 2012년에 준공된 이순신대교가 2019년 기준 국내 최대 경간장(1,545m)을 가지는 현수교이다. 국내 사장교 건설은 1984년 진도대교와 돌산대교의 준공과 함께 시작되었으며, 이후 올림픽대교(1990년), 행주대교(1995년) 등 90년대 몇몇 사장교가 준공되었다. - 국내 특수교 유지관리 현황 - 국내 특수교량 시장은 2015년 이후 점차 감소하고 있으나, 특수교량의 유지관리 시장은 꾸준히 증가하고 있다. 현재 국내에는 100개소 이상의 특수교(케이블교)가 공용 중에 있으며, 그 중 약 70개소에는 유지관리용 계측시스템, 즉 모니터링 시스템이 구축되어 있다. 일반국도 상에 건설된 30개소(’20년 기준) 특수교에 대해서는 국토안전관리원과 한국건설기술연구원에서 국토교통부의 위임을 받아 유지관리업무를 수행하고 있으며, 국토안전관리원 내 특수교관리센터에서는 특수교에 개별적으로 구축된 통합계측관리시스템을 운영하고 있다. 일반국도 외 구간에 건설된 특수교의 경우 지방자치단체, 한국도로공사, 민간도로사업자 및 전문유지관리업체에서 유지관리 업무를 수행하고 있다. - 국외 특수교 유지관리 현황 - 미국·유럽·일본 등과 같은 선진국에서는 특수교 유지관리 업무를 정부 산하기관 혹은 유지관리를 위해 설립된 전문기관이 직접 수행하고 있다. 선진국을 중심으로 특수교 유지관리 주체들의 기술교류모임인 세계케이블교량운영자협회가 운영되고 있으며, 한국건설기술연구원도 회원으로 참여하고 있다. 교량 계측·모니터링 기술은 1970년대부터 유럽과 북미의 선진국을 중심으로 자국에 건설된 특수교량에 활발히 적용함으로써 발전해 왔으며, 최근에는 무선계측, 광섬유, AE 및 PZT 등의 최신 계측기술의 접목을 시도하고 있다. - 특수교 일상점검 기술 동향 - 모든 점검의 가장 기본적인 방법은 육안에 의해 직접적으로 품질상태와 손상여부를 확인하는 방법이다(그림 2(a)). 기본적으로 근접육안 조사를 원칙으로 하며, 최근에는 보조수단인 망원경, 내시경 등의 장비를 동원하기도 한다(그림 2(c)). 육안 점검은 모든 점검방식 중 가장 광범위하게 사용되는 방식으로 손상에 대한 상세점검 이전에 초기점검 방식으로 수행된다. 이러한 육안점검은 주기적인 점검을 통하여 조사를 수행하여야 하며, 구조물의 상태변화와 관련된 상태평가에 큰 비중을 차지한다. 드론과 AI를 활용한 점검 기술 - 해상특수교량 안전관리 체계 - 해상특수교량에 대한 안전관리 체계를 그림 3과 같이 정립하였다. 드론으로 촬영한 이미지는 영상제작, 손상평가, 데이터 관리에 사용된다. 드론 촬영 이미지를 이용하여 정사영상과 3D 모델을 제작하며, 인공지능(AI) 모델에 입력하여 손상된 부분을 가시화하고 정사영상과 3D 모델링에 손상 위치를 반영하여 갱신하는 데 사용한다. 사용자는 대상교량에 대한 3D 모델과 정사영상을 통해 손상위치를 판별할 수 있으며, 인공지능 모델이 판별한 결과를 사용자가 검토하여 손상여부를 최종 판단한다. - 대상교량 드론 촬영 - 그림 4와 같이 해상특수교량 점검사각지대(주탑부)에 대한 드론 촬영을 진행하였다. 드론을 주탑에서 일정 거리를 유지하고 주탑부 각 면 방향을 따라 오르내리며 반복 촬영하여 다양한 각도의 이미지를 획득하였다. - 손상탐지를 위한 AI 활용 기술 - 해상특수교량 주탑 균열을 탐지하기 위하여 의료분야 x-ray CT 영상의 정밀분석에 사용되는 encoder-decoder 구조의 의미론적 분할(semantic segmentation) 모델인 UNet을 사용하였다(그림 5). 손상탐지 알고리즘의 딥러닝을 위하여 그림 6과 같은 데이터 세트를 이용하였다. 다양한 형태의 균열(9,600여 장)과 비균열(1,400여 장)을 이용하였으며, 균열 픽셀과 비균열 픽셀을 gray scale에서 255와 0으로 레이블링 된 이미지를 이용하였다. 심층 신경망 학습을 위하여 전체 이미지 중 80%인 약 9천 장의 이미지를 사용하였으며, 테스트와 검증을 위해 각각 전체 데이터의 10%인 약 1천 장의 이미지를 사용하였다. - 손상 탐지 결과 - UNet 기반 균열 탐지 모델을 이용하여 해상특수교량 주탑부 촬영 이미지를 입력하여 손상을 탐지한 결과를 그림 7에 나타내었다. 촬영한 이미지의 해상도를 재설정하지 않고 원본 해상도를 이용하여 결과를 도출하였다. 이미지 중앙부에 있는 1600×800 픽셀 해상도의 관심영역을 제한하여 손상부위를 탐지하였다. 실제 드론 촬영으로 획득한 이미지에서 발생한 균열은 미세하고 조도변화가 심하여 육안으로 탐지하기 어려웠지만, 인공지능 모델을 사용하여 미세한 균열이 탐지되는 것을 확인하였다. 향후 지속적으로 학습 데이터 세트를 증가시켜 인공지능 모델의 고도화를 진행할 예정이다. 맺음말 본 연구는 해상특수교량 점검사각지대에 대해 드론을 이용하여 안전점검을 위한 빅데이터를 구축하고, 이를 활용한 인공지능 모델을 이용하여 객관적이고 효율적인 안전점검 평가를 위해 수행되었다. 국내 운용 중인 유지관리 시스템은 관리주체별로 다양한 형태의 시스템을 적용하고 있어 관리기준 등의 신뢰성 검증이 어려운 상황이므로 향후 표준화된 시스템 구축으로 비용 절감 및 관리기준의 신뢰성 증가를 기대할 수 있다. 본 연구를 통해 개발된 점검기술을 바탕으로 사전에 능동적인 시설물 관리가 가능한 스마트 플랫폼으로 활용이 가능할 것으로 판단된다. 구조연구본부 게시일2022-06-20 조회수 2009
• PSC 구조물 비파괴평가기술(PSC 청진기) 개발 PSC 구조물 비파괴평가기술(PSC 청진기) 개발 ▲ 박광연 KICT 구조연구본부 수석연구원 PSC 구조물의 노후화와 외부 PS텐던 비파괴검사의 필요성 국내외를 막론하고 문명화(Civilization)가 진행된 국가는 토목공학(Civil engineering) 기술의 정수가 담겨 있는 각종 교량이 다수 건설되어 물류와 승객이 강과 골짜기를 빠르게 건너갈 수 있게 한다. 대한민국 역시 문명화 된 국가답게 많은 교량이 건설되어 한강을 쉽게 건너 강북지역과 강남지역을 하나의 도시로 묶고, 산골짜기를 극복해 산간 지역의 접근성을 크게 키웠으며, 섬과 육지를 연결해 섬을 육지화하는 등 많은 역할을 하고 있다. 이러한 교량의 38%는 Pre-Stressed Concrete(PSC) 구조를 사용해 지어진 것으로 조사되고 있는데 대한민국의 경제가 급격하게 성장한 80~90년대부터 많은 수의 교량이 지어졌음을 고려하면 30년 이상된 노후 PSC 구조의 안전진단 기술 개발이 시급하다는 것을 알 수 있다. PSC 구조는 이름에서 알 수 있듯 Pre-Stressingtendon(PS텐던)이 가장 중요한 역할을 하고 있는데 PS텐던은 크게 외부 PS텐던과 내부 PS텐던 두 가지로 분류할 수 있다. 이중 외부 PS텐던은 2016년 서울시 내부순환로 정릉천교의 외부 PS텐던 부식사고로 인한 막대한 경제적, 사회적 손실 사례가 발생해 안전진단의 필요성에 대한 경각심을 전 국민에게 일깨워 주었다(그림1). 외부 PS텐던 비파괴검사기술의 현 주소 한국건설기술연구원에서는 정릉천고가교 사례를 계기로 외부PS텐던의 건전성을 평가할 수 있는 기술을 조사하기 위해 국내외 비파괴검사 기술을 대상으로 KICT Blind Test(2016)를 실시했다. 외부 PS텐던의 건전성은 단면손상, 응력, 공극 등 3가지 지표를 활용해 확인할 수 있는데 응력은 국내외를 막론하고 관련 기술을 가지고 있는 곳이 없었고 공극은 한 프랑스 기업(Advitam)만 응모해 73% 정도의 탐지율을 보여 주었다. 세 개 지표 중 단면손상이 가장 중요하고 직접적인 지표라 할 수 있는데 관련된 비파괴기술에 지원한 10여 개 국내외기업 중 일본의 Tokyo-Rope와 러시아의 Instron 두 개 기업만이 유효한 결과를 보여주었고 국내 기업은 유효한 결과를 내지 못함을 확인했다. 유효한 결과를 보여 준 두개의 기업의 기술 역시 비용, 사용성, 장비의 크기 및 무게 등을 개선하지 못하면 현장 적용에 무리가 있을 것이란 결론에 도달했다. PSC 구조물 비파괴평가기술(PSC 청진기) 개발 이러한 이유로 한국건설기술연구원은 외부 PS텐던을 비파괴검사하여 단면손상과 응력 상태, 공극 유무를 검사할 수 있는 원천기술을 개발하는 과제를 진행하게 되었다. 단면손상과 응력은 금속으로 만들어진 외부 PS텐던의 자기특성을 이용하며 공극 유무는 레이더 기술을 응용해 검사하는 방법을 사용했다. 이 글에서는 PS텐던의 건전성을 평가하는 데 가장 중요한 지표인 단면손상을 비파괴검사하는 기술을 간단히 소개하고자 한다. 개발된 비파괴검사 센서의 기본 개념 그림 2는 개발된 전자기센서가 외부 PS텐던에 설치된 개념도를 보여준다. 외부 PS텐던(그림 2의 적갈색 부분)은 실제로 덕트와 그라우트로 포장되어 있지만 덕트와 그라우트의 자기적 성질은 공기(혹은 진공)와 거의 같기 때문에 없는 것으로 가정할 수 있다. 전자기센서는 크게 1차 코일(그림 2의 노란색 부분), 2차 코일(그림 2의 주황색 부분), 고정틀(그림 2의 보라색 부분) 3개 부분으로 이루어져 있다. 고정틀은 자기장에 반응하지 않는 플라스틱으로 만들어져 있다. 1차 코일은 일종의 전자석으로 전기를 흘려 센서 내부에 자기장을 형성시키며, 발생된 자기장의 크기는 센서 내부를 관통하는 금속성분인 외부 PS텐던의 단면적에 대한 함수이다. 2차 코일은 외부 PS텐던을 수회 감싸도록 감겨있는데 1차 코일에 가해지는 전류에 변화를 주어 센서 내부의 자기장에 변화를 주면 2차 코일에 자기장 변화량에 비례하는 유도전류가 발생한다. 이러한 원리를 이용해 1차 코일에 일정한 진폭의 sine파 형상을 갖는 교류전기를 흘리면 2차 코일에는 외부 PS텐던의 단면적 크기와 양의 상관관계를 갖는 진폭을 가진 교류전기가 유도된다. 따라서 유도된 교류전기의 진폭을 분석하면 외부 PS텐던의 단면적을 추정할 수 있다. 외부 PS텐던이 파단되거나 녹슨경우(산화철은 자기장에 반응하지 않는다) 금속성분을 가진 부분의 단면적이 감소하므로, 단면감소로부터 부식과 파단을 추정하는 것이 가능하다. 현장 작업에 최적화된 센서의 개발 그림 2를 보면 알 수 있듯, 이러한 원리를 이용한 센서는 외부 PS텐던을 감싸는 폐쇠회로 형태를 갖추어야 한다. 앞에서 소개한 일본의 Tokyo-Rope와 러시아의 Instron도 위에서 언급한 개념과 기본적인 아이디어는 공유한다(물론 세부 내용을 뜯어보면 꽤나 다르다). 하지만 일본과 러시아의 기술은 외부 PS텐던을 감싸는 폐쇠회로를 만들기 위해 그림 3과 같이 현장에서 권선작업 혹은 그에 준하는 작업을 해야 하며 이는 상당한 시간을 소요하기 때문에 작업성이 떨어진다. 또한, 센서의 상태가 설치할 때마다 바뀌기 때문에 센서의 신뢰도가 떨어지며 센서 부품을 모두 따로 들고 이동해야 하므로때문에 비좁은 교량 내부 통로에서 작업하기에 불리하다. 반면 한국건설기술연구원에서 개발한 전자기센서는 그림 4와 같이 2개로 분리되어 있어 조금만 숙달되면 1~2분 이내에 설치가 가능하다. 또한, 주요 접합부를 신뢰도 높은 기성커넥터로 구성해 아무리 반복 설치해도 센서의 신뢰도가 감소하지 않게 했다. 무게도 총 5kg, 한쪽 당 2.5kg 수준으로 사람이 들고 다니기에 무리가 없는 무게이다. 이 센서를 그림5와 같이 설치하고 외부 PS텐던을 따라 적당한 속도로 스캔하면 해당 구간을 비파괴검사 해 단면적의 변화를 확인할 수있다. 신호처리 및 인공지능을 이용한 의사결정 기술 그림 6은 개발된 비파괴장비를 테스트하기 위해 만든 시편에 적용한 결과이다. 그림 상단에 손상을 모사한 단면적과 손상구간이 도식화되어 있다. 그림 5와 같은 과정으로 측정한 결과는 그림 6의 초록색 선과 같이 나타나는데 진폭 변화가 미미해 육안으로 구분하기 어렵다. 마그네틱 센서로부터 측정한 결과를 이용한 외부 PS텐던의 건전성 평가를 돕기 위해 측정한 신호에 진폭 복조 등 몇 단계의 신호처리를 거치면 그림 6의 빨간색 선과 같은 결과를 얻을 수 있다. 빨간색 선에서는 PS텐던의 손상에 따른 변화가 확연히 구분되는 것을 볼 수 있다. 하지만 이러한 변화가 손상에 의한 변화인지 혹은 잡음인지를 구분하기 위해서는 많은 경험이 필요하다. 또한 손상이 어느 정도 진행되었는지에 대한 정보를 얻기에는 많은 어려움이 따른다. 이를 해결하기 위해 얕은 신경망을 이용해 그림 6의 파란색 점과 같이 손상 위치를 특정하고 손상 단면적의 비율과 손상 길이까지 예측하는 알고리즘을 개발했다. 또한 그림 7과 같은 다수의 시편을 제작해 인공지능을 학습하는 데 사용했다. 맺음말 한국건설기술연구원에서는 2016년 정릉천고가교와 같은 상황이 다시 반복되는 것을 막기 위해 PSC 구조물의 주요 요소인 외부 PS텐던을 비파괴검사하는 기술을 개발했다. 전자기학을 응용해 금속성분으로 이루어진 단면적을 비파괴검사하는 원리를 이용하고 있으며 외부 PS텐던의 파단과 부식을 사전에 감지해 PSC 구조물을 보수보강할 수 있게 하는 기술이다. 단순히 센서를 개발하는 것 뿐 아니라 센서의 사용성을 개선하고 측정된 신호에 신호처리 과정과 인공지능을 적용해 의사결정을 돕는 기술도 함께 개발했다. 센서의 사용성은 현재 수요기업과의 긴밀한 의사소통을 통해 계속해서 개선 해나가고 있으며, 의사결정을 돕는 신호처리와 인공지능 역시 알고리즘을 개선하고 학습데이터를 추가해 정확도를 높여나 가고 있다. 또한 같은 원리로 케이블 교량의 케이블을 비파괴 검사하는 기술 역시 개발하고 있다. 여기서 소개한 기술이 완성되어 교량 유지보수 시장에 진출한다면 교량의 선제적 보수를 통해 막대한 경제적 손실을 막고, 많은 국민이 불편함을 겪음으로 인해 발생하는 사회적 손실 역시 막는 데 일조할 수 있을 것이다. 구조연구본부 게시일2022-04-28 조회수 1696

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