• 한국강구조학회 논문집
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• 제14권5호통권60호
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• pp.627-639
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• 2002

교량의 건설은 여러 국가에서 거의 완료되었으며, 정부나 고속도로 관계기관은 유지관리쪽에 초점을 맞추고 있다. 교량을 효과적으로 유지관리하기 위해, 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 잔존수명을 예측하는 것은 매우 시급하다. 그리고 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 유지관리 모델을 개발하는 것은 필수적이다. 이 논문에서는 시스템 신뢰성과 생애함수를 이용하여 예방 (Preventive) 유지관리 와 사후 (Essential) 유지관리 모델을 개발하였다. 이 논문에서 개발된 유지관리 모델을 이용해서 현존하는 교량에 대해 최적의 유지관리 계획을 구하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1-9
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• 2016

본 논문은 교량의 예방적 유지관리 효과를 생애주기비용 절감 측면에서 분석 하였다. 예방적 유지관리는 현재 실시되고 있는 대응적 유지관리 전략과 대비 되는 유지관리 전략으로 교량의 열화지연을 통해 궁극적으로는 교량의 사용수명을 연장 시키며 생애주기비용을 절감시키는 유지관리 전략이다. 이러한 예방적 유지관리 효과를 분석하기 위해 교량의 공용연수에 따른 건전도 점수 변화 모델과 FHWA 자료를 바탕으로 한 국내 고속도로 교량의 건전도 점수에 따른 보수 보강 비용 모델을 제시 하였다. 제시한 복수의 모델과 국내외 참고 문헌을 바탕으로 제안된 예방적 유지관리 항목(청소와 도장)의 비용과 주기를 활용하여 사용수명 100년까지의 표준교량($1,730m^2$/교량) 당 생애주기 비용과 향후 20년간의 고속도로 총 유지관리 비용을 산정 하였다. 분석 결과 100년간 예방적 유지관리 활동으로 인해 교량 당 5억원의 절감효과를 볼 수 있으며 현재 예방적 유지관리 활동을 실시할 경우 20년 후(2035년)에는 총 1,837억원, 즉 연간 약 92억원의 비용 절감효과를 볼 수 있는 것으로 분석 되었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.489-490
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• 2011

사회기반 시설물들의 노후화로 유지보수 비용이 급격하게 증가하고 있는 선진국뿐만 아니라 국내에서도 시설물을 체계적으로 관리하여 안전사고를 예방하고 유지관리 예산을 절감하고자 하는 관심이 날로 증대하고 있다. 해외의 뉴질랜드, 호주, 캐나다, 미국, 영국 등의 나라에서는 공공시설물 유지관리에 자산개념을 도입하여 관련 법과 제도를 정비하고 대웅적 유지관리방식보다 자산의 가치 중심의 예방적 유지관리로 전환하여 일정 부분 성과를 내고 있다. 국내에서도 시설물을 체계적으로 관리하여 안전사고를 예방하고 유지관리 예산을 절감하고자 하는 관심이 날로 증대하고 있다. 이에 IIMM의 자산관리 업무절차 모델과 국내에서 제시된 KTAM-40을 비교하여 공공시설물 자산관리 정보시스템의 설계방안을 제시하고자 한다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제14권3호
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• pp.443-452
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• 2002

고속도로 건설은 여러 국가에서 거의 완료되었으며, 정부나 고속도로 관계기관은 유지관리쪽에 초점을 맞추고 있다. 교량을 효과적으로 유지관리하기 위해, 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 잔존수명을 예측하는 것은 매우 시급하다. 그리고 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 유지관리 모델을 개발하는 것은 필수적이다. 이 논문에서는 시스템 신뢰성과 라이프 타임 분포를 이용하여 예방 유지관리(Preventive Maintenance)와 사후 유지관리(Essential Maintenance) 모델을 개발하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.34-43
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• 2019

도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 열화 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로포장 열화예측 모델 개발을 위해 딥러닝 모델 중 가장 보편적으로 많이 사용하는 심층신경망(DNN)과 시계열 데이터 분석에 강점을 가진 순환신경망(RNN)을 사용하였으며, 두 개의 모델의 성능을 비교 분석하여 우수한 모델을 제안하였다. RNN의 Vanishing Gradient Problem을 해결하기 위해 좀 더 복잡한 형태의 RNN구조인 LSTM(Long short-term memory circuits)을 사용하였다. 학습 결과, RNN-LSTM 모델의 RMSE 값이 0.102로 DNN모델보다 낮아 성능이 더 우수하였다. 또한, 대상구간의 시간경과별 평균 도로포장 상태 예측치와 실제 도로포장 상태 실측치의 비교를 통해 RNN-LSTM 모델의 높은 정확도를 검증하였다. 따라서 향후 고속도로 콘크리트 포장의 유지관리 계획 수립시 유지보수 수요 추정을 위한 열화 예측 모델로는 DNN 모델보다 시계열 분석에 강한 RNN-LSTM의 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1373-1374
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• 2012

공공시설 자산관리는 기존의 대응적 유지보수 개념의 시설물유지관리체계에서 예방적 유지보수 개념으로 전환한 시설물 유지보수의 새로운 개념이다. 기존에 운영되고 있는 공공시설관리 시스템들을 효율적으로 관리하기 위해서는 자산관리 모형이 표준화되어 범정부EA 지원시스템에 목표아키텍처로 등록되고 더 나아가서는 범정부 표준시스템으로 만들어 필요한 기관에 보급할 필요가 있다. 이 연구에서는 공공시설 자산관리 정보시스템을 구축하는데 필수적인 참조모델을 시스템의 상호운영성과 정보의 호환성을 확보하기 용이하도록 범정부EA 관점에서 제시하였다. 제시한 자산관리 참조모델이 GEAP에 등록 관리 된다면 이것을 바탕으로 타 기관에서 향후 정보시스템을 구축할 때 사전에 파악하고 활용하도록 제안 할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.505-516
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• 2018

교량 유지관리 전략 수립 시 현재 상태를 기반으로 미래 상태를 예측할 수 있어야 하며, 상태예측모델의 신뢰도가 높아질수록 효과적인 유지관리 의사결정이 가능하다. 그러나 인력기반 반복 주기적인 현행유지관리는 관리자가 목표하는 관리(등급)수준의 교량 상태를 정확히 예측하지 못해서 막대한 보수 보강비용이 발생될 가능성이 있고, 합리적인 유지관리 의사결정을 도모하는데 어려움을 겪는다. 이에 따라 본 논문에서는 국내 교량 점검 이력 데이터를 이용하여 불확실성을 고려한 교량 부재별 대표 상태예측모델을 개발하고, 개발된 상태예측모델을 실제 유지관리 대상 교량에 보다 높은 정확도로 적용 가능한 베이지안 업데이트 기법을 제안하였다. 또한, 모니터링 업데이트 상태예측모델 기반 예방적 유지관리가 기존 현행유지관리 대비 비용 효율성 측면에서 유리함을 제안하기 위해 각각의 유지관리비용 산출에 따른 교량 점검 타당성 분석을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.701-704
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• 2006

산업 발전에 따라 생활은 점차 편리해지고 각종 질병들에 대한 위험도 점차 높아지고 있다. 인간의 생명을 위협하는 위험한 질병 중에는 사전에 예방하지 않으면 돌이킬 수 없는 사태로 확산되기도 하지만 바쁜 현태인들에게는 자신의 건강상태를 사전에 파악하고 관리하기 힘든 실정이다. 이에 유비쿼터스 환경에 접어든 IT기술을 바탕으로 의료진단 및 예방 시스템을 구축하여 실요자들이 센서를 통해 컴퓨터를 직접 이용하지 않더라도 자신의 건강상태를 유지 관리할 필요가 있다. 그러므로 본 논문에서는 이와 같이 유비쿼터스 환경으로 변화해가는 기술적 변화를 바탕으로 의료 진단 및 예방이 가능한 시스템 구축을 위한 모델로서 뇌혈관 질환에 대한 모델을 제시하고자 한다. 또한, 이를 통해 향후 구축하고자 하는 u-헬스 케어 의료진단 시스템 구축 모델에 활용하고자 하며, 본 모델을 통해 의료정보를 활용한 산업 발전과 인류의 편이성 증대 및 건강상태의 주기적 검사를 통해 향상된 복지문화를 유도할 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.46-55
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• 2020

도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 파손 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로 콘크리트 포장 파손 예측 모델 개발을 위해 머신러닝 분류기반 모델 중 성능이 우수한 XGBoost 기법을 사용하였다. 먼저 데이터 샘플링을 통해 데이터 불균형 문제를 해결하고 샘플링된 데이터들에 XGBoost 기법을 활용하여 예측모델을 개발하고. F1 소코어를 통해 성능을 평가하였다. 분석 결과 오버 샘플링 기법이 가장 좋은 성능 결과를 보였으며, 도로파손에 영향을 주는 주요 변수로 공용년수, ESAL, 최저 평균 최저기온 -2도 이하 일수 순으로 산정되었다. 향후 더 많은 데이터 축적 및 세밀한 데이터 전처리 작업을 통해 예측모델의 성능이 향상된다면 보다 정확한 유지보수 필요 구간의 예측이 가능해질 것으로 판단되므로 장래 고속도로 포장 유지보수 예산의 추정에 중요한 기초정보로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.1-11
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• 2021

국내 대형 SOC 시설물의 노후화가 가속화됨에 따라 시설물 유지관리도 현재 상태 기준의 안전성 평가에서 미래 노후도 수준 예측을 기반으로 한 성능 중심의 예방적·선제적 유지 관리로 전환되고 있다. 특히, 교량의 경우 1·2종 교량은 많은 연구와 함께체계적으로 관리되고 있으나, 중소형 3종 교량은 사용 연한 동안 성능저하를 대변하는 이력 데이터 수집과 활용은 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 부재별 외관 손상에 대해 생애주기별 유지관리 이력을 3차원 교량 객체에 등록함으로써 손상 위치의 손상변화율 등을 직관적으로 확인 할 수 있고, API 기반 종합성능평가가 가능하도록 3D 교량모델 기반의 실증 DB시스템을 설계하여 개발하였다.