| 2차년도 |
2차년도 연구목표는 멀티데이터-딥러닝 기반 손상탐지 소프트웨어 기술과 라즈베리파이 플랫폼의 구동 S/W 의 개발 및 시스템 성능을 평가하는 것임.
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1) 스마트 골재의 최적 설치위치 및 멀티데이터 신호계측 센서 네트워킹 분석- 텐던 커버 콘크리트 부재를 타겟으로 균열발생 시나리오를 분석하여 이에 적합한 스마트 골재의 임피던스/동적변형률 계측위치를 설계함.- 센서 네트워크를 Raspberry Pi 초소형 PC(1.5 GHz CPU, 4G RAM, USB Type C)의 계측모듈과 연동하도록 설계함.2) Ottosen 파괴모델과 멀티데이터 기반의 균열/응력탐지 딥러닝 알고리즘- Ottosen 파괴모델에 맞게 임피던스/변형률 특징을 추출 모델링.- 임피던스 응답의 Tomography 분석으로 다방향 응력변화/균열발생/온도영향 정량화를 위한 센서 배치 네트워크를 분석함. - 스마트 골재의 균열/응력변화 탐지범위를 30cm로 설정, 손상모사 실험을 통해 계측/딥러닝/균열탐지 정확도를 검증함. 3) 콘크리트 균열 탐지용 멀티데이터 딥러닝 SW의 Raspberry Pi 플랫폼 최적화 - 초소형 Raspberry Pi 플랫폼에서 계측/딥러닝을 수행하도록 설계함. - 프리스트레스 교량 현장에 적용하기 위해 초소형 플랫폼에 최적화되도록 임피던스/변형률 데이터 DB와 RCNN 기반 딥러닝 S/W를 설계함.- 텐던 커버 콘크리트의 균열/응력변화 모사 실험을 통해 스마트 골재의 손상감지 성능을 분석하여 시스템을 보정함. 4) 멀티데이터 딥러닝 SW 및 DB의 Raspberry Pi 리눅스 체계 설계- Raspberry Pi 플랫폼의 통신, 데이터 처리 및 딥러닝 S/W를 위한 리눅스 운영체계 설계 및 멀티데이터-딥러닝 리눅스 S/W 개발.- Ottosen 파괴모델을 적용하여 딥러닝 손상 추정치를 균열크기로 예측하는 기법의 리눅스 S/W 설계 및 Raspberry Pi 탑재 운영.5) Raspberry Pi 플렛폼 탑재 스마트 골재 계측, 딥러닝 균열탐지 기술의 실험 검증 - 텐던 커버 콘크리트 부재의 손상(응력변화/균열) 모사 실험. 다중 강연선(15.9mm)의 내하성능을 고려한 실물 콘크리트 정착부 제작 실험. - 손상모사 조건에서 Raspberry Pi 플랫폼의 멀티데이터 계측, 딥러닝 S/W 작동, 균열위치 및 크기 추정 성능의 검증. 신호계측 노이즈 등의 외부 환경영향 보정.
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
- 첨단센서 및 초소형 계측 플랫폼을 활용하는 데이터 기반의 효율적 유지관리 기술은 광역 스케일로 적용 범위를 확대할 수 있는 기술이며, 인공지능 기반의 손상감시 기술을 통해 능동적인 예측 가능 진단 시스템으로 발전할 수 있음. - 국내현안 해결 기술로서, ‘스마트 골재’기술은 콘크리트 구조물의 손상이력 추적이 가능하여 유지관리의 신뢰성을 증대시킬 수 있을 것으로 기대됨. 기존의 기술로는 적용이 어려운 붕괴취약 텐던 정착부 등의 상시 손상감시에 적용이 기대됨. - 전통 학문 분야인 구조 건전성 감시 기술을 신소재 기술 및 인공지능 데이터 분석 기술과 접목하여, 제4차 산업혁명 시대에 부합하는 기술적 발전이 이루어질 것으로 기대됨.
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| 사회 경제적 파급효과 |
- 한국시설안전공단 2014년 보고서에 따르면 기설 교량의 노후화로 향후 국내의 도로교 및 철도교의 유지관리 비용이 수조원에 이를 것으로 예측되고 있음. 고가의 시스템 기술을 대체하는 저가의 첨단 유지관리 기술은 국내 SOC 유지관리 분야의 발전에 기여할 것임. - 미래 건설시장의 변화에 대응하는 첨단 기술 확보로 국내외 유지관리 기술시장 여건에 능동적으로 대처할 수 있을 것으로 기대됨. 미국과 일본에서는 기설 교량의 교체에 따른 유지관리 시장의 활성화로 첨단 기술 시장의 발전을 예상하고 있음. - 최근 경주·포항 지진 등으로 인해 구조물의 안전성에 대한 국민적 관심이 높음. 특히 설계 외력을 초과하는 지진하중을 받는 구조물이 안전한지에 대한 불안감이 큼. 신뢰할 수 있는 능동적 인프라 유지관리 기술의 확보는 안전한 사회 창출에 기여할 것임. - 본 연구개발의 핵심기술성과는 국제저널 발표와 특허 출원될 것임. 이를 통해 4차 산업혁명 시대에 부합하는 건설 분야의 새로운 먹거리를 창출하고 관련 분야의 기술 발전을 선도할 수 있을 것으로 기대됨. 또한, 첨단 계측 및 평가, 사전유지관리, 적정 보수·보강 재료 및 공법 기술 개발에 필요한 양질의 일자리를 창출할 것임.
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| 활용방안 |
- 이태리 Morandi교의 붕괴사고 이후 기존의 유지관리 기술에 대한 신뢰도가 추락하였으며, 유지관리 기술 패러다임 변화에 대한 사회적 요구가 높아졌음. 콘크리트 균열의 조기 탐지/보수를 통한 텐던의 부식 파손 예방은 유지관리의 패러다임 변화를 위해 도입해야할 전략이며, PSC 구조물 유지관리 정책의 기조를 선 예방으로 바꿀 기술임. - 21세기의 기술발전을 주도하고 있는 핵심 키워드는 ‘기술융합’이며, 4차 산업시대 육성정책으로‘융합기술기반 기존산업 고부가가치화’를 시행하고 있음. 본 연구는 웨어러블 센서 기술과 인공지능 기반 데이터 분석 기술을 융합하는 연구로서 국내 유지관리 기술을 한 단계 도약 시킬 수 있을 것으로 기대 됨. - 본 연구에서 개발되는 스마트 골재 및 인공지능 기반 유지관리 시스템 기술은 향후 다양한 구조물의 하중전달 핵심연결부에 적용할 수 있는 원천기술이 될 것임. 구조물과 일체거동하며 능동적으로 상태변화를 감시하는 스마트 센서/계측/손상탐지 기술은 구조물 핵심부재의 구조건전성감시의 기술 발전을 선도할 것임. - 국내 33,000개소의 1-3종 교량의 안전관리에 소요되는 인력과 예산 규모를 고려할 때, 미래의 신설 교량의 설계·시공·유지관리에 스마트 센서와 인공지능 기술을 도입한다면 효율적 생애주기 운영이 가능함. 센서 일체형 스마트 골재 기술과 인공 지능 기술을 적용하여 PSC 교량의 지능형 손상 감시 및 유지관리의 신뢰성을 높일 것으로 기대됨. - 한국시설안전공단과 부산시설공단 등 건설 인프라 안전관리 전문가들로부터 현장의 의견을 수렴하여 개발 기술의 실 현장 적용성, 작동 안정성 및 신뢰성을 확보하고자 함. 대표적인 기술수요처는 유지관리 회사, 교량유지관리 사업소, 한국도로공사 등임. - 한국시설안전공단의 보고서에 따르면 향후 10년간 노후화 시설물은 2배 이상 급증하며 전체 시설물의 21.5%에 이를 것으로 예상됨. 본 연구의 핵심기술인 센서 일체형 스마트 골재 기술과 멀티데이터 활용 지능형 손상감시 기술을 탑재한 Raspberry Pi 플랫폼 기술은 고가의 유지관리 장비를 대체할 수 있는 저가의 첨단 시스템 기술임.- 본 연구개발의 최종성과인 멀티데이터 딥러닝 기반 손상감시 S/W 기술과 이를 탑재한 라즈베리파이 플랫폼 기술은 데이터에 기반한 효율적 인프라 유지관리 서비스 구현에 활용될 수 있음. 이는 국토교통과학기술 연구개발 종합계획의 ‘기술융합을 통한 새로운 가차 창출’주제에 부합하는 융합기술임.- 연구개발에 참여한 인력들은 세계적 수준의 기술 능력을 보유하게 될 것으로 생각되며, 미래형 재난안전 기술/인력 수요에 적합함. 연구개발 기술과 인력은 미래 사회의 패러다임인 능동적 인프라 유지관리 서비스 제공에 적합한 기술/인력임. - 연구 종료 후 2년 이내에 연구개발 시스템 기술을 관련 기업체에 기술이전하고 이후에도 기업체와 공동으로 개발 시스템의 장기 성능을 평가하여 지속적인 성능 개선(기술성숙도 6단계) 및 기술 지원을 할 것임. 또한, 연구 종료 후 5년 이내에 제품 형태의 시스템을 생산할 수 있도록 산학 연구를 추진할 것임.
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