댐 및 저수지 시설물은 노후화나 안전성 미확보로 인한 파손 또는 붕괴 발생 시 하류부에 막대한 인명과 재산피해 등 치명적인 결과를 초래하게 된다. 이러한 대형 안전사고를 예방하고자 시설물의 안전관리에 관한 특별법에서는 댐 시설물을 규모별로 1, 2종 시설물로 구분하고, 이에 대해 주기적으로 안전점검 및 정밀안전진단을 실시하도록 제도화하는 한편 진단 결과에 따라 보수 보강 등의 안전조치를 의무화하고 있다. 구조물 결함에 따른 보수 보강은 보수재료와 공법 선정시 공법의 적용성, 구조적 안전성, 경제성 등을 종합적으로 검토하여 결정하여야 한다. 손상 부위에 대한 보수 보강은 제한된 예산과 인력을 효율적으로 투자하기 위해 보수재료 및 공법의 선정 뿐만 아니라 보수 보강이 이루어져야 하는 부재에 대한 우선순위를 산정하는 것이 최우선적으로 선행되어야 한다. 안전점검 및 정밀안전진단 세부지침에서는 보수 보강 대책 마련 시안전점검 및 정밀안전진단 결과를 기초로 하여 적정 재료 및 공법을 선정하고, 보수 보강의 수준 및 우선순위를 결정하도록 명시되어 있다. 하지만 우선순위 결정에 대한 가이드라인이 부재하여 불필요한 시공과 비효율적인 예산 투입으로 인해 국가예산의 낭비되고 시설물의 안전까지 위협받게 되는 경우가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시설물의 상태에 따른 적절한 보수 보강 필요성을 판단하고 보수 보강 수준 및 우선순위를 결정하기 위한 방법론을 개발하였다. 댐 시설물에 대한 안전점검 및 정밀안전진단의 종합평가는 평가대상 개별시설에 대하여 상태 평가 및 안전성 평가를 실시한 후 그 결과에 의해 산출된 상태평가지수와 안전성평가지수를 비교하여 평가단계별로 그 결과를 취합하여 종합평가를 실시하고 있다. 따라서 상태평가에 의해 산정된 종합평가 결과를 이용하여 개별 부재의 상태평가값 산정을 위해 하부 단계의 가중치 및 평가 지수 역산하고, 재산정된 가중치 및 평가지수를 이용하여 각 부재에 대한 보수 보강 우선순위를 산정하고자 하였다. 개발된 방법론은 점검 진단 책임기술자 및 시설물 관리주체 담당자가 댐 시설물의 개별부재에 대한 보수 보강 실시 여부를 판정할 수 있는 기준으로, 보수 보강에 대한 정책 결정시 경제성을 고려한 신뢰도 있는 기준으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
관개배수를 수행하는 농업용 수리시설물은 소규모이고 개소수가 많아 효율적으로 관리하기가 어려우며, 넓은 지역에 분포하고 있어 시설 현황의 파악조차 쉽지 않다. 농업용 수리시설물은 점검자가 관리항목을 종이 조사표에 수기로 작성하여 시설상태를 점검하고 있기 때문에 자료의 누락 및 오류, 전산화를 위한 재입력 과정 등에 있어서 어려움이 발생할 수 있다. 이러한 시설물을 효과적으로 관리하기 위해서는 정보망을 구성하여 원격으로 관리하거나, 직접 시설물을 돌아보며 관리해야 한다. 전자의 경우에는 비용이 많이 들기 때문에 적은 수의 관리지점을 제어하는 데는 유리하나, 농업용 수리시설물과 같이 개체수가 많을 경우에는 적용이 어렵다는 단점이 있다. 본 연구에서는 농업용 수리시설 점검 및 관리의 편의성, 효율성을 제고하기 위하여 농업용 수리시설물에 대하여 점검표준코드를 설계하였으며, WSN (Wireless Sensor Network) 기반의 점검기술 (RFID 및 QR코드)을 개발, 현장 적용을 통하여 활용성을 평가하였다. WSN 기술을 바탕으로 빠르고 정확하게 시설물을 인식할 수 있으며, 식별한 시설물의 정보를 바탕으로 현장에서 시설물에 대한 적절한 대응이 가능하도록 설계하였다. 개발한 기술은 대한민국 이동 지구의 시설물을 관리하는 데 직접 이용함으로써 평가하였다. 본 연구는 기존 농업용 수리시설물 점검의 비효율성을 개선하고 시설물 안전 평가 및 현장 이력 관리 등 현장 업무 효율 향상을 통해 농업용 수리시설 관리 및 농업용수 관리에 기여하는 바가 클 것으로 기대된다.
시설물의 손상현황을 파악하기 위한 현장점검업무는 의사결정과 유지보수공사를 위한 원천 정보를 생성하는 과정으로서 시설물 유지관리 Life Cycle에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 하지만, 수작업 및 중복입력 둥의 과다한 업무와 손상상태의 결정, 점검이력의 활용미비, 유지관리업무의 전문성 부족 등으로 효율성과 신뢰성을 갖춘 점검업무가 수행되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국도 상의 주요구조물인 교량, 터널, 지하차도 등을 대상으로 과다한 현장점검업무를 효율적으로 처리하고 점검결과에 신뢰성을 제공할 수 있는 현장점검시스템을 개발하였다. 현장점검업무의 분석과정에서 나타나는 문제점들을 파악하여 개선방안을 기능설계에서 반영하여 시스템화하였다. 본 시스템은 국도유지건설사무소에서 활용할 애정이며, 손상상태의 추적, 보수 물량 산출 등 유지관리 업무의 효율적인 관리가 가능해질 것으로 기대된다.
과거에는 바다와 해안가의 특수한 환경 때문에 항로표지시설을 점검하기 위해서 항로표지선을 이용하여 직접 시설물을 점검하였다. 최근에는 드론을 활용하여 다양한 분야에서 시설물을 점검하고 있지만 해양 분야에서는 바람과 염분, 비행시간 문제로 드론을 활용허기 어려웠다. 이에 본 기관은 해양에 특화된 드론을 활용하여 포항신항 내 고정된 위치의 등부표 장비들을 지정된 순서로 이동하며 장비의 정상작동 여부와 상태를 점검하였다. 본 논문에서는 드론을 활용하여 항로표지시설을 점검하기 위한 방법을 제시한다.
전 세계적으로 기후변화에 따른 예측하기 어려운 국지성호우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 수반되는 돌발홍수를 사전에 대비하기 위해 하천운영의 중요성이 강조되고 있다. 일반적인 하천 시설물 점검 및 보수 계획 수립 시, 시설물의 중요도나 하천의 현황 보다는 행정적인 편의성을 고려하여 구간에 따른 육안 점검 등을 통해 일률적으로 수행되고 있다. 그러나 현재 우리나라의 하천 시설물 중 약 40% 이상이 준공연수가 30년을 초과한 것으로 파악되고 있으며, 노후화된 하천 시설물의 정확한 상태평가에 따른 보수보강 계획수립이 필요한 실정이다. 이를 위해서는 하천 시설물 관리에 있어 다양한 문제점과 관련된 자료를 수집하여 DB화하고, 모델링 및 정밀검사 등을 통해 다양한 각도에서 분석되어야 한다. 본 연구에서는 시설물통합정보관리시스템(Facilty Management System; FMS)에서 제공하는 하천 시설물 관리대장 중 테스트베드에 위치한 수문의 개별부재에 대한 상태 평가지수를 활용하여 시설물의 생애주기를 통합적으로 고려할 수 있는 성능평가모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 성능평가모델은 하천 시설물의 합리적인 관리체계를 통해 분석된 결과로부터 시설관리자가 하천 관리 및 계획수립에 있어 의사결정을 할 수 있도록 정보를 제공하는 지원 도구로 활용 가능할 것으로 판단된다.
In recent, unmanned Aircraft Systems (UAS) have been widely used for various purposes, such as safety inspection, facility condition inspection, progress monitoring, in the architecture engineering, and construction (AEC) industry. This technology can provide visual assets regarding the conditions of construction jobsites as well as constructed facilities during flying over the point of interests. With the significant interests in this advancement, the recent studies have presented how the UAS can be applied fro different types of facilities (e.g., buildings, power genereation systems, roads, or bridges) to inspect the current conditions of them for safe operations as well as public's safety. This study reviewed the receent studies to document their scientific findings and practical contributions, as well as provided the overview of further implications for future studies.
최근 국내 주요 SOC 시설물의 사용 연수가 30년 이상을 넘어가고 있어, 10년 내 노후화가 급속도로 진행될 것으로 예상되면서 시설물의 선제적 유지관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 유지관리 분야에도 스마트 점검 기술을 도입하기 위한 연구가 다수 수행되고 있다. 하지만 현재 시설물 유지관리는 인력위주의 안전점검 및 진단에 맞춰 제도가 마련되어 있어, 실제 현장에서 육안조사에 의존하여 조사가 이뤄지고 있는 실정이다. 인력점검의 경우 점검시간이 과다 소요되고 결과 분석 시에 주관적인 오류 등이 발생할 수 있으며, 터널의 경우 일부 구간 차단으로 사회간접비용 손실 등이 발생한다는 단점이 있다. 따라서 스마트 안전점검을 제도적으로 도입하기 위해서는 첨단 장비 사용, 전문가 자격 변경 등 구체적인 방안 마련을 위한 검토가 필요하다. 또한 제도적 변경에 앞서 첨단 장비를 통한 안전점검 결과에 대한 확인 및 검증이 필요하므로, 국가차원의 공식적인 연구나 검증 기관 운영 등이 필요하다. 이를 통해 유지관리 분야에 스마트 점검 기술이 도입되면, 터널 등 SOC 시설물의 일상적인 점검이 가능해질 것으로 예상된다. 결과적으로 시설물 상태변화에 의한 안전사고를 미리 인지하고 선제적으로 대응할 수 있는 유지관리 기술이 정착될 수 있을 것으로 기대된다.
건축시설물 중 제1종 시설물과 제2종 시설물은 유지관리를 위해 정기적으로 정밀안전점검과 정밀안전진단을 실시한다. 건축물의 점검 및 진단을 실시하는 경우 상태평가, 기울기 및 침하, 안전성평가를 종합하여 건축물의 등급이 결정된다. 그리고 평가등급은 점검 및 진단의 주기를 결정한다. 평가 등급이 좋지 않다면 점검 및 진단 주기는 짧아지고, 이로 인한 유지관리 비용은 증가하게 된다. 따라서 건축물을 평가하는 방법은 명확하여야 한다. 상태평가는 부재단위 평가, 층단위 평가, 종합 평가로 이루어진다. 이 중 부재단위 평가는 현장조사와 시험 결과를 통해 등급을 판정한다. 본 연구에서는 상태평가의 첫 번째 단계인 부재단위 평가에 대해 평가방법과 평가기준을 분석하여 개선점을 도출하였으며, 이를 개선하여 현재 부재의 상태점수를 반영할 수 있는 함수식을 제시하였다.
국가 주요 시설물의 안전점검 업무가 일원화됨에 따라 업무 효율성과 전문성 강화 등의 효과가 기대되고 있다. 세계적으로 시설물의 물리적 기능적 결함을 초기에 발견하는 외관조사의 중요성이 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 외관조사 방법의 문제와 한계를 극복하기 위해 시설물 안전점검을 위한 E-PAD기반 상태평가 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 시설개요, 작업목록, 외관조사, 결함표로 구성되어 있으며, 현장에서 외관조사망도를 다운받아 조사된 손상 및 정보를 입력하고, 평가 등급을 확인할 수 있다. 본 시스템의 검증을 위해 교량 10개소에 대한 외관조사 데이터를 입력하여 기존 안전등급을 비교하였다. 그 결과 시스템에서 산출된 안전등급과 기존 안전등급이 동일한 것으로 확인되었다. 또한 AHP기법을 통해 타당성 분석 결과 기존 방법 대비 기능 10%증가, 비용 36%감소, 가치 30%증가한 것으로 분석되었다. 따라서, 시설물 관리 수준 향상을 위해 체계적인 데이터 구축 및 정보 분석을 위한 시스템으로 기여할 것으로 기대된다.
시설물의 고령화로 인한 유지관리 비용을 줄이고 안전성을 확보하기 위해서는 시설물 유지관리 데이터를 활용하여 향후 시설물의 상태를 예측하고 이를 유지관리 의사결정에 활용하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구는 XGBoost를 활용하여 다양한 유지관리 정보로부터 향후 시설물의 부재 상태를 추정하는 방법론을 제안함을 목표로 한다. 방법론의 유효성을 검증하기 위해 교량시설물을 대상으로 샘플 데이터를 구축하고, 차기 정밀안전점검 및 정밀안전진단 시 부재 상태등급 예측모델을 개발 및 평가했다. 예측모델의 성능 평가 결과, 주요 부재(바닥판, 주형, 교대/교각) 상태등급을 예측하는 데 준수한 성능을 보였다(평균 F1 score 0.869). 또한 개발된 예측모델의 실무적 활용 가능성을 실증하기 위해 FMS 유지관리 데이터 관리 기능과 주요부재 상태등급 예측 기능을 제공하는 테스트베드를 구축했다. 이를 통해 본 연구에서 구축한 샘플 데이터와 예측모델을 활용하여 시설물 관리자에게 유지관리 의사결정에 필요한 시설물 정보 및 시설물 상태 예측정보를 제공할 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후에는 추가적으로 데이터를 수집하고 다량의 데이터가 축적된 경우 좋은 성능을 보인다고 알려진 딥러닝 알고리즘을 활용함으로써 예측 성능을 높일 수 있다. 또한 제안된 방법론을 터널, 항만 등 다양한 시설물에 적용하여 상태등급 예측모델을 개발할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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