A Study of Port Facility Maintenance and Decision-making Support System Development

항만시설 유지관리 의사결정 지원 시스템 개발 연구

Abstract

Purpose: Currently, port facility informatization technology is focused on the planning and design phases, so the necessity of research and technology development on the port facility maintenance system based on life cycle-level information is emphasized. Method: Based on the maintenance history data of port facilities and facility operation information, from the perspective of the life cycle of port facilities, the system is configured to enable maintenance decisions for port facilities through analysis of aging patterns, performance degradation prediction models, and risk analysis and proposed a method of expressing information. Result: A function was developed to simultaneously display the SOC performance evaluation and the comprehensive performance evaluation developed in this study, so that mid-to long-term maintenance and reinforcement and facility expansion can be applied and comparatively judged. Conclusion: The integrated port performance system developed in this study induces and supports the risk minimization of port facility management by proactively promoting appropriate repair and reinforcement measures through historical and operational information on port facilities.

연구목적: 현재 항만시설 정보화 기술은 계획과 설계단계에 편중되어 있어 생애주기 차원의 정보를 기반으로 한 항만시설 유지관리 체계에 관한 연구와 기술 개발의 필요성이 강조되고 있다. 연구방법: 항만시설의 유지관리 이력 데이터 및 시설 운영정보를 기반으로 항만시설의 생애 주기적 관점에서 노후화 패턴 분석과 성능저하 예측 모델, 리스크 분석을 통해 항만시설에 대한 유지관리 의사결정이 가능하도록 시스템 구성하고 정보를 표출하는 방법을 제안하였다. 연구결과: SOC성능평가와 본 연구에서 개발한 종합성능평가를 동시에 표출하는 기능을 개발하여 중장기적인 보수보강 및 시설 확충 등의 적용과 비교판단을 할 수 있도록 개발하였다. 결론:본 연구에서 개발한 항만 통합성능 시스템은 항만시설물에 대한 이력 정보 및 운영정보를 통해 적정한 보수, 보강 등 조치를 선제적으로 추진하게 함으로서 항만시설관리의 리스크 최소화를 유도하고 지원할 것으로 기대된다.

서론

현재 항만시설 정보화 기술은 계획과 설계단계에 편중되어 있어 생애주기 차원의 정보를 기반으로 한 항만시설 유지관리 체계에 관한 연구와 기술 개발의 필요성이 강조되고 있다. 또한, 국내 항만시설 노후화가 급속히 증가할 것으로 예상되는바 국가 해양산업의 안전과 발전을 위해 항만시설을 체계적이고 과학적인 방법으로 관리할 필요가 매우 절실해지고 있다(Ahn, 2007). 그러나 항만시설물에 대한 유지관리정보와 이력을 전산화하도록 하고 그것을 체계적으로 관리하는 의무 규정이나 법정 조항이 없어 항만시설 데이터의 체계적인 관리와 활용 수준이 상당히 미흡한 실정이다. 더욱이 항만시설에 대한 통합관리체계 시스템은 존재하고 있으나, 대부분이 설계, 시공관리체계로 이루어져 있어 장기간 운영·유지관리되고 있는 현황변화 정보가 단편적으로만 존재하고 있다(Lee, 2003).

즉, 운영·유지관리체계에 맞는 항만시설물 관리환경을 구축하고, 한정적인 예산을 효율적으로 분배･집행･관리하기 위해 시설물의 생애주기를 고려한 유지보수 계획수립이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 항만시설물별 운영 및 유지관리 단계에서의 기존 항만시설물의 안전진단 및 보수보강 결과 자료 등을 활용하여 실무적 조사·분석, 즉, 리스크 평가에 기반한 투자우선순위 제안이 가능한, 전 생애주기 정보 기반 항만시설물 통합성능평가 모듈을 개발하였다. 개발된 시스템은 항만시설물의 형식별 특성을 데이터베이스로 정리하여 구축하였고, 기 조사 반영된 데이터로부터 빅데이터 분석 프로세스를 장착하여 시간변화에 따른 상태와 성능 패턴 변화를 제공하고자 하였다. 이를 통해 사용자가 부재 단위(element level) 및 시설 단위(project level)에서의 유지관리 시기 및 항목을 선정하기 위한 의사결정 및 판단을 할 수 있도록 구축 개발하였다.

본 연구를 수행함으로써 기존의 정밀안전진단 결과에 따른 보수, 보강 의사결정 수준에서 유지관리 이력 데이터를 기반으로 항만시설의 생애 주기적 관점에서 노후화 패턴 분석과 성능저하 예측 모델을 통한 3차원적 자산 투자의사 결정이 가능하게 하였다. 즉, 현재 보이는 상황에 의존한 단순한 의사결정을 보다 과학적이고 효율적인 평가 및 분석과정을 통해 보다 전체적인 관리전략을 반영한 합리적인 유지관리 의사결정이 가능하게 하였다.

종합적인 성능평가 분석 결과와 시설의 운영 측면에서의 중요도 및 성능저하 확률에 따른 리스크 평가를 통한 이러한 유지관리 기술의 질적 향상은 항만 BIM 기술을 발전과 더불어 항만시설물에 대한 자산관리체계로의 진보된 발전을 이끄는데 크게 기여하고 있다(Kim, 2020). 또한, 기존의 신설 위주의 공공시설사업 정책에서 한 단계 더 발전된 합리적 운영 관리 의사결정정책을 반영하는 것은 전 생애적인 비용 효과뿐만 아니라 지속 가능한 항만시설 운영과 선제적인 안전 확보에도 매우 중요한 역할이다.

웹 기반 유지관리시스템 시범시스템 개발

웹 기반 유지관리시스템 설계

본 연구에서 개발한 항만시설물 통합성능평가 시스템(Port_FIPeIS: Port Facilities Integrated Performance Evaluation Information System)은 웹(web) 기반에서 작동하도록 시스템 아키텍처(system architecture)를 구성하였다. 특히, 항만 BIM과의 호환성을 고려하여 데이터베이스를 설계하였다. 먼저, 웹 시스템을 구성하기 위한 서버의 운영환경과 개발 도구를 선정하였다. 웹서버의 역할은 개발자가 만든 웹페이지를 사용자가 웹브라우저를 통해 볼 수 있게끔 코드를 생성해 주는 것으로 Fig. 1과 같이 웹 기반 유지관리시스템의 ERD(Entity Relationship Diagram)를 설계하여 개발하였다. Fig. 1과 같이 유지관리 의사결정 하위에 분석&의사결정 기능과 유지관리 이력 DB 기능을 구성하였고, 분석&의사결정 기능에는 종합성능평가 기능, 리스크 분석, LCC 및 LCP 기능을 설계 반영하였다. 또한 유지 이력 관리 DB 기능에서는 상태정보, 열화 모델 정보 등과 보수보강 비용을 계산할 수 있는 품셈 정보기능을 설계 반영하였다. 즉, 유지관리 의사결정 하위에 분석&의사결정 기능과 유지관리 이력 DB 기능을 구성하였고, 분석&의사결정 기능에는 종합성능평가 기능, 리스크 분석, LCC 및 LCP 기능을 설계 반영하였다. 또한 유지 이력 관리 DB 기능에서는 상태정보, 열화 모델 정보 등과 보수보강 비용을 계산할 수 있는 품셈 정보기능을 설계 반영하였다.

Fig. 1. Web-based maintenance decision system ERD

항만통계 및 상세이력 관리 가능

Port_FIPeIS는 유지관리 의사결정에 필요한 다양한 정보를 제공할 수 있도록 개발하였다. 국가가 법으로 규정하고 있는 시특법(시설물 안전 및 유지관리 특별법)기준에 따라 주기적으로 수행되는 정밀진단 결과를 토대로 항만시설의 노후화 수준과 추이를 분석할 수 있는 상태등급 전이 모델을 탑재하였다. 즉, 항만시설에 대한 Project Level에서의 상태등급 전이 모델 분석을 통해 시설물 특성(구조물의 상태, 해역의 특성, 취급 화종, 노후도 수준 등)을 반영한 보수·보강 수준별 적정보수비용과 보수주기 평가가 가능하다. 이 모델은 10년 전에 만들어진 열화 모델의 문제점(데이터신뢰도와 정보의 부족에 의한 추세식의 한계성)을 개선하여 상태등급에 따른 빅데이터 기반 성능저하 예측 모델을 개발·반영하였고, 최근 추가된 진단 및 성능 평가정보를 DB에 업데이트하여 시설물의 상태를 분석 및 평가할 수 있는 시스템으로 고도화 개발하였다.

전국항만 통계 정보 기능

본 시스템에는 전국 주요항만의 시설물 진단이력정보를 보유하고 있다. 수집한 정보는 대부분 국가와 PA(항만 공사)가 관리하는 시설물 중심으로 정보가 저장되어 있으며 이를 통해 고객이 필요한 정보를 분석·제공하고 있다. 민간이나 지자체가 관리하는 시설정보의 경우, 관리상태가 너무 빈약하고 활용성이 너무 낮아 DB화를 하기에는 매우 용이하지 않았다. 이에 전국항만 이력 통계는 1, 2종 이상의 항만시설중심으로 각종 상태정보와 물동량, 그리고 취급 물품 정보들이 표출되도록 Fig. 2와 같이 개발·반영하였다.

Fig. 2. Web-based maintenance decision system front page

전국항만 상세제원 및 일반현황정보

Fig. 3에서 보이는 것처럼 모든 항만시설의 위치와 취급 화종, 안벽시설의 형식 및 종류, 시설 규모들을 한눈에 비교할 수 있도록 DB화하였다. 특히, 초기건설비용과 진단 비용 등을 파악 가능한 수준까지 조사·반영하여 언제 얼마의 비용으로 건설되거나 진단 활동이 있었는지 확인할 수 있도록 하여 각 항만 시설별 생애주기동안 투입되는 비용 현황과 유지관리 활동이 모두 집계가 가능하도록 하는 LCP(Life Cycle Profile)기능을 구축하였으며 LCC분석 등과 연계 분석이 가능하도록 하였다.

Fig. 3. Web-based maintenance decision system – maintenance history DB page​​​​​​​

종합성능평가 프로세스 개발

종합성능평가 프로세스는 구조물의 노후화 수준을 반영하는 안전성 평가, 그리고 장수명화를 고려한 내구성 평가, 그리고 국제 수준의 항만 운영효율을 평가하는 운영 효율성 평가로 구성된다. 특히, 항만시설의 운영 효율성 평가에 사용된 지표는 World Bank의 ‘운송, 수로 및 도시개발부’가 1993년에 발표한 항만 생산성 지표(Port Performance Indicators)¹⁾이며, Fig. 4와 같이 항만시설의 운영 및 경제적 수익 등을 고려하여 가치를 평가하는 기준을 반영하였다. 이러한 평가를 반영하여 의사결정을 지원하기 위해 항만시설의 관리현황과 구조형식 그리고 주요 관리상태 및 각 항만시설의 전반적인 현황, 손상 종류와 손상상태, 손상 수준을 분석하여 항만 구성시설을 어떻게 관리할 것인가와 시설 간 미치는 영향을 반영하여 리스크와 시설의 중요도를 산정하도록 하였다. 종합성능평가 프로세스 내에서 확률적 방법과 확정적 방법을 통해 생애주기비용(LCC)을 산정하게 되고, 보수보강공법과 투자우선순위를 결정하는 단계를 통해 유지관리 조치 후 성능을 예측하는 등 종합적이고 효과적인 유지관리 전략을 수립할 수 있도록 하였다.

Fig. 4. Function-specific mechanisms​​​​​​​

Fig. 5와 같이 시스템 개발에서 종합성능평가 프로세스에서의 전처리 단계로는 DB 목록화, LCC 모델 개발, 리스크 개발, 성능모델 개발이 포함되며 부재별/시설별 열화 모델, 상태개선 수준별 비용모델, LCC/열화 모델, 리스크 분석, 성능평가 시나리오 분석은 후처리 단계에 포함하였다. 전처리 단계에서는 이력 정보, 사용자 입력, 자동계산 및 지원체계를 구축하여 사용자 편의성을 충분히 제공하고자 하였다.

Fig. 5. Comprehensive Performance assessment process​​​​​​​

종합성능평가 분석 로직

종합성능평가의 요소로는 안전성, 장수명화, 운영관리 효율성의 3단계로 구성되었다. Fig. 6과 같이 안정성 모듈에서는 분석 시설물의 노후화 패턴 분석이 가능하도록 빅데이터 분석 모듈을 개발 구축하였다. 안전성능 프로세스 중 노후도 수준을 평가하는 것으로 본 시스템에 적용된 2가지 모델 패턴은 다변수 회귀분석과 Markov Chain 모델이다. 다변수 회귀분석을 이용한 모델은 항만시설물 열화에 영향을 미치는 여러 요소를 고려하여 열화 모델을 선정할 수 있으며, 부재별 및 시설물별 열화 모델을 생성하는데 효율적이다. 통계적 방법으로 추계론적인 Markov Chain 모델은 열화 과정에서의 불확실성을 고려하고 신뢰도 확보를 위해 부재별 데이터를 처리하며 이를 통해 전이확률을 도출할 수 있도록 반영하였으며 사용자가 선택하여 분석할 수 있도록 개발, 구축하였다(Lim, 2018).

Fig. 6. Performance model process​​​​​​​

부재별 열화 모델 그래프의 경우 안벽 형식에 따른 상태등급 열화 커브를 시간 이력에 따라 표출한다. Fig. 7과 같이 시설별 열화 모델에서는 앞서 선택된 분석 로직에 따라 시설 단위로 열화 모델이 표출되며 분석연도를 입력 후 결과보기를 클릭하면 해당 연도에 대한 상태지수가 표출되도록 개발하였으며 Fig. 8에서 보는 것과 같이 보수보강 비용산정을 위한 기능도 구현하였다.

Fig. 7. Web-based maintenance decision system – comprehensive performance assessment

Fig. 8. Web-based maintenance decision system – compensation and reinforcement cost calculation​​​​​​​

또한, Fig. 9와 같이 국토부 항만 SOC 평가 기준을 반영하기 위해 유지관리 의사결정을 위한 검토 기능을 고도화하였다. 즉, SOC 성능평가 연산 기능을 구현하여 사용자가 항목별 성능평가 결과를 확인하고 비교할 수 있는 기능을 개발을 추진하였다.

Fig. 9. SOC performance assessment expression function development page​​​​​​​

항만시설 생애주기 이력(Life Cycle Profile, LCP) 및 비용(Life Cycle Cost, LCC)모듈 개발

항만 LCP(Life Cycle Profile) 정의

누적된 항만시설물의 유지관리 이력 정보를 활용하여 Project Level에서 경과 연수에 따른 종합상태등급의 변화, 점검 주기별 점검진단 비용의 변화, 연도별 부수 보강 비용 변화를 시각화로 표출하는 것으로 개별 시설물에 투입되는 생애 주기적 비용관리와 그 수준을 파악할 수 있도록 하였다. Fig. 10에서 보는 것과 같이 이 기능을 통해서 집계된 정보는 LCC 분석의 기초자료로 활용·연동될 수 있도록 하였다.

Fig. 10. Web-based maintenance decision system – life cycle history​​​​​​​

LCC 기능 구현

LCC 모듈의 경우, Fig. 11과 같이 사용자가 기존정보를 바탕으로 구조물의 교체를 위한 대안 비용 비교 시 활용이 가능하게 하였다. 즉, 해역의 특성을 반영하여 설계 및 시공비용, 유지관리 및 보수비용, 해체폐기 비용 등을 반영하여 대안적 비교가 가능하게 하였다. 특히, 앞에서 설명한 LCP 기능에서 집계된 비용정보들을 참고하여 끌고 들어와 항만구조물 상호 대안 비교 때 정보 활용이 가능하게 하였다(Kim, 2020).

Fig. 11. Web-based maintenance decision system – life cycle cost​​​​​​​

항만시설 리스크 기반 우선순위 선정 개발

리스크란 BRE(Business Risk Exposure) 개념으로 사업 운영의 연속성 확보를 고려한 위험관리를 의미하며 사용자들에 게 선제적 투자 활동을 지원하거나 투자우선순위를 지원하는 데 큰 역할을 한다. 기반 시설을 운영․관리하는 조직은 서비스의 중단이나 연속성이 끊어지는 것을 가장 치명적인 위험으로 인식하고 있기에, 사고가 발생하여 사용할 수 없거나 항만시설 운영에 어려움이 발생하는 문제 등으로 불편과 손해가 발생하지 않도록 선제적인 관리우선순위를 제공하기에 리스크 분석은 매우 중요하다.

BRE = P_f × P_c × R 식 (1)

여기서, BRE : Business Risk Exposure (위험도)

P_f : Probability of Failure (성능저하 확률)

P_c : Consequence of Failure (시설물 중요도)

R : Redundancy (여용력 또는 예비율)

여기서, 고장(기능 상실) 확률은 성능저하나 고장이 발생할 시점을 결정하는 것으로 주로 시설의 노후화와 사용 연수, 용량 및 비용 등이 지배적인 역할을 하며, 시설물 중요도는 시설물의 성능저하가 발생함으로 인해 주변에 미치는 영향을 평가하게 된다. 즉, 인적 피해와 물적 피해, 그리고 안전성 및 환경적 영향 등을 고려하게 된다. 여용력 또는 예비율은 하나의 항만시설이 파손될 경우, 예비 항만시설 활용이 가능한지 여부를 수치화하는 것으로 사업 연속성 확보에 문제가 발생하지 않도록 하는 역할을 표현한다. 본 연구에서는 항만시설의 규모, 연장, 물동량 등을 고려 하여 대체할 여분의 항만시설 여부를 판단하여 예비율 지수를 반영하여 리스크 평가를 수행하였다.

성능저하 확률(PoF: Probability of Failure)

법정 관리 대상 SOC 시설물의 종합상태평가 등급은 A~E로 평가하고 있으며, 노후화 모델 그래프상에서는 5등급 패턴의 값으로 구성하였다. 이때, 종합상태평가 등급이 높은 계류시설이 상대적으로 성능저하 확률이 낮은 것으로 판단하였으며, 그에 대해 낮은 점수를 부여하였고 이와 반대되는 경우는 높은 점수를 부여하였다. Table 1은 항만시설물의 종합상태등급에 따른 성능저하 확률(PoF) 배점 기준표이다.

Table 1. PoF value based on port facility status grade​​​​​​​

시설물 중요도(CoF: Consequence of Failure)

시설물 중요도는 성능저하 발생으로 인한 피해의 확산 및 인명, 재산피해의 영향을 지수화한 것이다. 항만시설물에서 문제가 발생하게 되면 대규모 물류 공급의 차질이 가장 크게 나타날 것이며, 시간이 경과 할수록 사회적 경제적으로 깊은 영향을 미치게 된다. 시설물 중요도를 결정하는 중요 요소에는 비용적인 관점과 안전성 관점이 있다. 얼마나 영향이 크냐를 비용적인 관점으로 바라보는 기준과 얼마나 피해가 커져서 산업과 사람의 생명에 위해를 끼칠 수 있느냐의 관점을 측정하게 된다. 본 연구에서는 Table 2~6와 같이 시설물 중요도(CoF)를 다음과 같이 5단계로 구분하여 그 적용 기준에 따라 각 시설물의 등급을 Fig. 12와 13과 같이 설정·적용하였다.

∘ 5 단계 : 치명적인 (Catastrophic)

∘ 4 단계 : 중요 (Critical)

∘ 3 단계 : 보통 (Mediate)

∘ 2 단계 : 한계 (Marginal)

∘ 1 단계 : 무시할 수준 (Negligible)

Table 2. Port facility destruction importance (CoF) rating standard

Table 3. CoF value based on each port facility

Table 4. CoF value based on port facility size

Table 5. CoF value based on port facility extension

Table 6. CoF value based on each water depth of port facilities​​​​​​​

Fig. 12. Port facility risk assessment conceptual diagram

Fig. 13. Web-based maintenance decision system – risk assessment

항만시설 유지관리 의사결정 지원체계 개발

항만시설 유지관리 의사결정 지원시스템은 이력 정보, 운영관리정보, 분석정보들을 탑재하고 있다. 항만시설 기초 정보, 유지관리 이력 정보, 운영정보 및 분석을 위한 중간산출물 정보 등을 관리하고 있다. 이러한 정보들은 통계추이 분석의 기초 자료로 사용될 뿐만 아니라 노후도 분석, 빅데이터 추이분석, 비용모델분석 및 리스크 및 LCC 분석의 기본 자료로 활용된다. 또한, 분석에 사용된 기존정보와 변경된 신규정보를 동시에 관리함으로서 이전분석과 신규분석의 갭을 확인하고 변경이력의 추이를 향후 활용가능 하도록 하였다.

본 유지관리 의사결정 지원시스템의 장점 중 하나는 미래변화추이를 예측하는 것이다. 현재 수행되고 있는 항만시설의 유지관리 활동의 대부분은 주기적인 점검과 보수보강 활동이며 이를 통해 항만의 성능 유지와 어느 정도의 법적 수명 유지활동이 이루어지고 있다. 그러나 진단점검에 의해 계획된 보수보강이 추진되기는 하나 이를 시행한 후 구조물의 성능 개선수준이 어느 정도인지를 확인할 수 있는 사후 진단 정보와 연계정보를 파악하기는 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Fig. 14와 같이 해역별 특성, 구조물 형식별, 물동량 규모에 따라 제한적이나마 구조물의 열화 추세를 예측할 수 있는 빅데이터 기반 성능저하 예측 모델 개발·구축하였다. 수집된 전국 항만시설물의 정밀안전진단 결과 데이터를 바탕으로 한 노후화 패턴 예측 모델 제안하고 검토함으로써 시설물의 성능저하 확률을 사용 연수 경과에 따른 변화추이를 분석하여 이를 바탕으로 보수보강 의사결정을 지원하는 기술로써 활용될 수 있도록 개발하였다.

Fig. 14. Web-based Maintenance decision system – big data analysis​​​​​​​

빅데이터 분석기반 열화 분석 패턴의 경우 시설물의 상태등급을 산정하는 주요 인자로 검토되는 항목과 파력, 기온, 습도 등의 간접적인 영향 항목을 DB화하여 이를 통계학적 분석 기능을 통해 자료 취득 수준별 열화 추이 분석이 가능하도록 하였다. 즉, 빅데이터 분석을 3가지 단계로 분석할 수 있도록 하였다. 기초적인 정보만 있는 경우와 일부 상세정보가 반영된 경우, 매우 정보 수준이 깊고 높은 경우로 구분하여 사용자가 선택하여 각각의 수준에 따라 현재의 상태 수준을 추정할 수 있도록 모델을 구현하였다(Na, 2021).

이처럼 항만시설에 대해 다양한 방법으로 검토된 분석 결과와 유지관리 이력을 종합 요약정보 페이지를 Fig. 15와 같이 구성하여 관리자가 직관적으로 검토할 수 있도록 통합하여 시설물에 대한 정보를 표출하는 화면을 구성하여 개발하였다.

Fig. 15. Web-based maintenance decision system – analysis and decision page (Comprehensive summary)​​​​​​​

또한, 기구축된 BIM 모델과 연동하여 Fig. 16과 같이 사용 연수에 따른 상태등급을 섹션 단위로 색상 변화를 확인할 수 있는 기능을 구축하여 개발하였다.

Fig. 16. Web-based maintenance decision system – BIM viewer​​​​​​​

결론

항만시설물의 통합성능 평가 모듈을 담은 유지관리 의사결정 지원시스템은 실무환경에 적합한 성능평가 알고리즘을 적용하여 평가하는 기술로써 본 연구에서는 기본적으로 항만시설물 성능평가 시 안전성, 장수명화, 운영유지관리항목을 평가 산정할 수 있도록 개발하였다. 또한, 개별적 평가뿐만 아니라 각 항목의 가중치를 부여하여 항만시설물별 종합성능특성을 고려할 수 있도록 하였다. 기존 항만성능평가체계가 차이점이 있다면 실제 항만시설 운영관리하는 주체들의 입장을 고려하여 운영, 유지관리 시 고려되는 하역량 및 운영수익 등을 고려할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 유지관리 의사결정 지원체계는 다음과 같이 크게 4가지 분야로 구분하였다.

(1) DB 이력 관리 분야에서는 항만시설물의 기본정보와 정밀안전진단 등에서 산출된 부재별 섹션별 상태정보 및 상태지수, 그리고 손상물량 및 규모 정보를 저장할 수 있도록 구성하였다.

(2) LCP(Life Cycle Profile) 및 LCC 분석 분야에서는 항만시설에 대해 초기 구축 비용, 보수보강 비용, 정밀안전진단 비용 등을 비용이 발생한 시기별 입력을 통한 비용 및 상태등급을 그래프로 표출하여 개ᐧ대체 보수시기 결정을 지원하도록 구성하였다. 이들 비용이 누적되어 향후 특정 형식의 특정시설을 어느 해역에 설치할 것인지를 판단할 때, LCC 관점의 경제성분석에 활용할 수 있어 대안 비교 시 최적의 선택을 유도할 수 있도록 하였다.

(3) 종합성능관리 분야는 국토부에서 발단된 SOC 성능평가 세부 지침을 통해 안전진단을 수행하여 법 규정에 따라 안성(70%), 내구성(20%), 사용성(10%)에 대한 가중치를 적용하여 종합성능평가등급과 지수를 산출하도록 규정하였다. 따라서 본 시스템에서는 법규정상의 안전성과 내구성, 사용성 점수와 그리고 본 연구에서 개발한 안전성, 내구성, 운영유지관리 지표를 동시에 표출함으로써 중장기적인 보수보강 및 시설 확충 등의 적용과 판단을 할 수 있도록 개발하였다.

(4) 리스크 분석 분야에서는 시설물의 성능저하 확률과 시설물 중요도를 지표화하여 표출하였다. 성능저하 확률은 성능저하 예측 모델에서 제시된 성능저하를 반영하였으며, 시설물 중요도는 개별 부두가 갖는 기능과 역할을 고려한 것으로 항만의 규모, 물동량, 취급화종, 수심 등의 결정 요소들을 기반으로 등급화할 수 있도록 구성하였다.

본 연구에서 개발한 항만 통합성능 시스템은 항만시설물에 대한 지속적인 관찰과 정보화할 수 있는 기술과 이를 빅데이터로써 정보화하여 노후화를 선제적으로 검토하여 적정한 보수, 보강 등 조치를 통하여 리스크를 최소화하는 기술로 활용될 수 있다. 기존의 신설 위주의 시설사업 정책에서 이미 운용 중인 시설물에 대한 평가 등을 통한 합리적 운영 및 유지관리 의사결정이 유지관리비 절감뿐만 아니라 안전 확보하여 안전 서비스로 활용할 수 있다. 국내 항만시설 노후화가 급속히 증가할 것으로 예상되고 있는바 국민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 항만시설을 보다 체계적이고 과학적인 방법에 따라 관리할 필요 증대되며 이러한 관리환경 구축을 위하여 한정된 예산을 보다 효과적으로 분배･집행･관리하기 위하여 시설물의 생애주기를 고려한 유지보수 투자의사결정 계획수립에 활용될 수 있다.