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신경망 센서 개발 및 이를 활용한 콘크리트 시설물의 스마트 모니터링 기술 개발
  • 게시일2021-04-19
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신경망 센서 개발 및 이를 활용한 콘크리트 시설물의 스마트 모니터링 기술 개발

 

 

▲ 박영환 인프라안전연구본부 선임연구위원

 

신경망 센서 개발 및 이를 활용한 콘크리트 시설물의 스마트 모니터링 기술 개발

 

들어가며


2019년 12월 31일 기준으로 우리나라 전체 도로교 35,902개 중 콘크리트 교량은 81.7%를 차지하고 있으며, 터널 2,682개는 모두 콘크리트 시설물로서 오늘날 대부분의 SOC 인프라 시설물은 콘크리트 구조물이다. 콘크리트 구조물은 다양한 요인으로 노후화되고, 과다 하중 등으로 인해 구조적인 안전성이 저하된다. 그러나 현재까지도 콘크리트 구조물의 안전관리 및 유지관리는 주로 인력에 의한 육안 점검에 의존하고 있으며, 주관적이고 정성적인 수준에 머무르고 있어 안전성 평가 결과에 대한 신뢰성 및 실시간 상태 파악과 대응 측면에서 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 기존의 포인트형 센서의 문제점을 극복할 수 있는 내구성과 신뢰성이 우수한 광섬유 기반 콘크리트 매립형 분포형 센서(콘크리트 신경망 센서)를 개발하고, 이를 콘크리트 구조물에 설치하여 인체의 신경망처럼 많은 위치에서 콘크리트 구조물의 변형률을 측정할 수 있게 하며, 이를 이용하여 콘크리트 구조물의 스마트 안전관리를 가능하게 하는 기술을 개발하였다

 

그림 1 콘크리트 신경망 센서 및 이를 활용한 스마트 관리 개념

 

 

신경망 센서 개발


본 연구에서 개발한 콘크리트 신경망 센서는 내구성과 신뢰성이 뛰어난 광섬유를 기반으로 하고 있다. 광섬유는 손상에 취약하여 이를 콘크리트에 매립하는 것이 곤란하므로 원형의 FRP(Fiber Reinforced Polymer, FRP) 봉 속에 광섬유를 내장시켜 광섬유를 보호하는 방법을 고안하였으며, 이를 효율적으로 생산하는 제작 기술을 개발하였다. 이를 위해 인발공법(pultrusion)과 제직인발공법(braidtrusion)을 검토하였으며, 품질관리 측면을 고려하여 인발공법에 의한 제작 기술을 채택하였다. 신경망 센서가 콘크리트 부재의 거동을 제대로 파악하기 위해서는 콘크리트와 일체성이 확보되어야 하므로 이를 위해 신경망 센서의 표면 형상 및 표면 처리 기술에 대해 연구를 수행하였다. 신경망 센서를 콘크리트에 설치한 후 이를 계측기와 연결하기 위해서는 FRP 봉에서 광섬유를 추출해야 한다. FRP 봉은 열경화성 수지로 제작되므로 광섬유의 추출이 용이하지 않아서 이에 대한 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 가열 추출, 기계적 추출, 화학적 추출 등에 대해 연구·검토하여 광섬유의 추출이 용이한 최적의 기술을 개발하였다.


신경망 센서로 많은 위치에서 구조물의 변형률을 계측하기 위해서는 광섬유 기반 분포형 계측 기술이 필요하다. 그동안 개발된 분포형 계측 기술은 계측 간격, 계측 정확도, 계측 시간 등에서 콘크리트 구조물의 모니터링 용으로 적합하지 않다. 본 연구에서는 전문 기관과의 협업을 통해 이러한 문제점들을 해결하는 분포형 계측기를 개발하였고, 다양한 실험을 통해 성능을 검증하였다. 그러나 개발된 분포형 계측기는 동적 계측이 쉽지 않은 문제점이 있어 이를 해결하기 위해 준분포형 동적 계측기에 대해서도 연구하였으며, 개발된 시제품에 대한 다양한 검증을 통해 적용 가능성을 확인하였다(그림 2)

 

그림 2 콘크리트 신경망 센서

 

 

신경망 센서 활용 기술 개발


신경망 센서의 개발 목적은 콘크리트 부재에 발생하는 변형률을 직접 계측하는 것이므로 콘크리트와 신경망 센서 간의 일체 거동을 확보하는 것은 계측 신뢰도의 보장을 위해 필수적인 사항이다. 즉 신경망 센서를 구성하고 있는 FRP 봉의 표면과 이를 둘러싸는 콘크리트 간에는 계측 신뢰성 확보에 요구되는 성능 이상의 부착력을 확보하여야 한다. 본 연구에서는 이를 위해 다양한 표면 처리에 대해 검토하였고, 부착실험을 통해 적합한 표면 처리 방안을 도출하였다. 개발된 신경망 센서를 콘크리트 부재 내에 설치한 후 가력 실험 중에 얻어진 신경망 센서 측정값과 기존의 검증된 센서(전기저항식 변형률 센서, FBG 광섬유 센서) 값을 상호 비교하여 신경망 센서가 구조물 모니터링 용으로 적합한 정확도를 보유하고 있음을 확인하였다. 신경망 센서의 설치 방법은 신설 구조물과 기존 구조물이 다르다. 신설 구조물인 경우에는 철근을 따라 신경망 센서를 설치하므로 비교적 쉽게 설치할 수 있지만, 기존 구조물인 경우에는 콘크리트 표면에 홈을 만들고 접착제를 이용하여 신경망 센서를 매립하는 방식을 취한다(그림 3).

 

그림 3 신설 및 기존 콘크리트 구조물에 신경망 센서의 적용 개념도

 


신경망 센서는 광섬유를 이용하므로 기존의 광통신망을 이용하여 데이터를 원격으로 취득할 수 있는 장점이 있다. 즉, 다수의 구조물에 설치된 신경망 센서들을 광통신망에 연결시키고 기지국 또는 통합 관리사무소의 광 계측기로 각각의 신경망 센서를 계측하는 것이 가능해져 많은 구조물들의 안전성을 효율적으로 관리할 수 있다(그림 4).

 

그림 4 신경망 센서 및 기존 광통신망을 활용한 스마트 안전관리

 

 

디지털 트윈 기반 스마트 모니터링 기술 개발


구조물에 설치된 신경망 센서 데이터를 활용하여 구조물의 손상을 감지, 평가 및 예측하기 위해 디지털 트윈 기술을 활용하였다. 디지털 트윈은 실제 구조물을 컴퓨터 속에서 구현한 컴퓨터 모델(디지털 모델)을 의미한다. 센서 데이터를 반영한 디지털 트윈을 활용하면 실제 구조물에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 실제 구조물의 현재 상태를 파악하거나 예측하는 것이 가능해져 구조물의 상태와 안전성을 효율적으로 관리할 수 있다(그림 5)


디지털 트윈을 구축하고 이를 이용하여 구조물의 성능을 평가하기 위해서는 유한요소 해석 프로그램이 필요하다. 기존의 상용 프로그램은 신경망 센서를 구현할 수 없을 뿐 아니라 가격이 고가이며 라이선스 문제 등이 있어 본 연구에서는 자체 해석 엔진을 개발하였다. 가속도 데이터를 사용하여 디지털 트윈을 구축하면 구조물의 전체 거동 변화는 감지할 수 있지만, 국부적인 손상은 감지하기 어렵다. 그러나 신경망 센서의 변형률 데이터를 활용하여 디지털 트윈을 구축하면 전체 거동 변화를 감지할 수 있을 뿐만 아니라 유지관리 측면에서 중요한 국부 손상을 감지할 수 있는 장점을 가진다. 본 연구에서는 신경망 센서의 특성을 반영하기 위해 변형률 기반의 모델 업데이팅 기술을 개발하였고, 이를 자체 해석 엔진과 연동시켜 구조물의 손상 및 성능을 평가할 수 있는 통합 디지털 트윈 시스템을 개발하였다(그림 6). 신경망 센서가 적용된 실제 교량에 대해 현장 재하시험을 통해 구조물의 성능을 평가하는 기존의 방법과 재하시험이 필요 없는 통합 디지털 트윈 시스템 결과를 비교함으로써 개발기술의 적용성을 검증하였다.


그림 5 디지털 트윈 기반 스마트 안전관리 개념 및 연구내용, 그림 6 디지털 트윈 기반 스마트 모니터링 기술 개발 흐름도

 

 

맺음말


본 연구에서는 콘크리트 구조물의 상태를 과학적이고 효율적으로 관리하기 위하여 광섬유 기반 신경망 센서와 관련 계측기를 개발하였고, 다양한 실험을 통해 성능을 검증하였다. 구조물의 안전성과 손상을 평가하기 위해 신경망 센서 데이터를 활용하는 디지털 트윈 기법을 개발하였으며, 현장 적용을 통해 그 가능성을 검증하였다. 본 연구에서 개발된 기술은 신설 및 기존 콘크리트 구조물에 모두 적용이 가능하며, 향후 콘크리트 구조물의 스마트 모니터링에 기여할 것으로 기대된다.

 

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