• 국제학술발표논문집
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• The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.440-449
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• 2007

This paper describes the efforts in developing several versions of bridge management system (BMS) in Taiwan. There were several versions of stand-alone BMS developed in Taiwan prior to the Ji-Ji earthquake that occurred in year 1999. Since many bridges were seriously damaged by this earthquake, the Ministry of Transportation and Communication determined to develop a nationwide BMS to have a better by control on the status of bridge maintenance. Implemented in year 2000, the Taiwan Bridge Management system (T-BMS) is now the dominating and mandatory system used by all the government agencies that are responsible for bridge maintenance. Having more then 25,000 bridges in its inventory, T-BMS has thousands of logins per month to update data in the relevant database. The experiences and difficulties of using such a nationwide bridge management system are discussed. Finally, future plans for BMS development are also proposed in this paper.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.597-602
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• 2011

A robust asset management methodology is essential for effective decision-making of maintenance, repair and rehabilitation of a bridge network. It can be achieved by a computer-based bridge management system (BMS). Successful BMS development requires a reliable bridge deterioration model, which is the most crucial component in a BMS, and an optimal management philosophy. The maintenance optimization methodology proposed in this paper is developed for a small bridge network with limited structural condition rating records. . The methodology is organized in three major components: (1) bridge health index (BHI); (2) maintenance and budget optimization; and (3) reliable Artificial Intelligence (AI) based bridge deterioration model. The outcomes of the paper will help to identify BMS implementation problems and to provide appropriate solutions for managing small bridge networks.

• 한국철도학회논문집
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• 제7권3호
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• pp.223-231
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• 2004

The accumulated BMS data have made it easy to make reasonable decision-making for bride maintenance and repair work. In the developing period of BMS, the bridge management was not easy due to the lack of understanding of BMS and low credibility of the data. In recent years, it has been possible to enhance the credibility of the data and to expand the application scopes of BMS with the efforts of Local Road Construction Offices. The reasonable decision making for bridge management can improve the performance of bridges under the practical constraints such as limited budget. It can then result in the reduction of bridge maintenance budget. This study provides the methodology for the application of mobile internet-based KOBMS for bridge management. The data flow for BMS is the most important factor for decision-making on budget allocation, and this study establishes the basic scheme of the data flow for BMS. The implementation of PDA for BMS may suggest a new paradigm of 'Mobile' in the field of construction management.

• 한국재난관리표준학회지
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• 제1권4호
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• pp.41-49
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• 2008

최근 국내 교량이 장대화 됨에 따라 많은 교량관리시스템(BMS)이 자체적으로 개발되어 운용 중에 있다. 그러나 각 시스템 개발자별로 구축한 상이한 데이터체계는 국가차원의 통합 체계를 구축하는데 큰 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구는 교량 유지관리 시스템 개발 시 참조할 만한 공통의 자료모델을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 법령에 따라 수행되는 교량 유지관리 업무와 기존에 개발된 시스템을 분석하였다. 분석된 내용을 바탕으로 교량 유지관리 활동을 4가지의 기본 업무형태로 구분하였으며, 구분된 기본 업무형태에 따라 필요한 공통의 자료모델을 도출하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.533-538
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• 2005

An outline of an Artificial Neural Network (ANN) model for bridge condition rating and the results of a pilot study are presented in this paper. Most BMS implementation systems involve an extensive range of data collection to operate accurately. It takes many years to effectively implement a BMS using existing methodologies. This is due to unmatched data requirements. Such problems can be overcome by adopting the ANN model presented in this paper. The objective of the proposed model is to predict bridge condition ratings using historical bridge inspection data for effective BMS operation.

• Spatial Information Research
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• 제14권4호
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• pp.421-431
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• 2006

시설물의 노후화에 따라 시설물의 안전한 사용을 위한 모니터링의 중요성이 증가하고 있다. 기존의 인력에 의한 수동 계측에 의존한 방법을 대체할 모니터링 방법으로 유비쿼터스 관련 기술의 도입이 요청되고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 기술을 이용한 교량관리 시스템의 실용화를 위해 필요한 교량의 모니터링 정보를 실시간으로 제공하는 웹기반의 교량관리 GIS 시스템을 구성하였다. 특히, 교량 모니터링 정보와 교량관리 시스템과의 효율적인 연동을 위해 국가공간프레임인 UFID와 현재 건설교통부에서 운용예정인 GIS 기반 교량관리시스템(BMS)과의 연계방안을 연구하였다. 또한 GIS를 활용하여 교량관리를 수행함에 있어서 필수적인 구조물의 세부위치와 속성을 표현하는 데이터 표현 방식에 대하여 함께 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.13-20
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• 2016

교량은 지속적인 규모의 증가와 노후화의 확대로 인해 전산화된 관리 체계가 요구되었다. 국내외 교량관리시스템(Bridge Management System; BMS) 개발 동향 및 기능의 비교, 고찰을 통해 생애주기 관리가 가능한 ICT (Information and Communication Technology) 기반 교량 관리 체계를 제안하였다. BMS는 인터넷과 모바일이 결합된 운영 체계에 GIS 기능과 객체 기반 정보 관리 체계를 바탕으로 개발되었다. BMS는 교량의 생애주기 동안 발생되는 모든 정보의 객체 기반 정보화를 수행하여, 생애주기 성능 변화와 소요 예산의 추정을 바탕으로 중장기 관리 전략과 단기 관리 계획의 수립을 지원한다. 실제 공용중인 교량 약 6천 개소에 대한 생애주기 관리 전략 수립을 통해 의사 결정 지원을 위한 유용한 지식 정보를 도출하였다. 전국의 모든 도로교량에 적용 가능하도록 개발된 BMS는 정확한 이력 관리를 통한 성능 유지, 합리적인 예산 관리를 통한 비용 절감, 현장 정보 수집의 편의성 및 신뢰성 증진을 위해 실제적, 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.267-275
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• 2023

최근 30년 이상 노후화된 국내 인프라의 증가로 한정된 예산 내에서 인프라 유지관리를 위한 정확한 유지관리 비용산출과 그에 따른 적절한 예산분배의 중요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 콘크리트 교량의 대표적인 결함과 이에 대한 보수보강 공법들을 매칭하고 유지보수에 필요한 비용을 산정하였다. 표준품셈과 BMS (Bridge Management System) 데이터 분석을 통해 교량의 보수보강 공법을 분류하였으며, 결함의 위치와 종류, 크기에 따라 결함-공법을 매칭하였다. 그리고 표준품셈을 기준으로 단위당 작업량과 물량을 계산하여 노무비, 경비, 재료비를 구분하여 산출하였다. 서울시 교량 유지보수 내역서와 비교를 통해 평균 예측 정확도가 85.1 %가 나왔으며, 결함의 간단한 조건을 통해 유지보수 비용을 파악할 수 있다. 향후 현장 조건을 고려한 장비 및 야간작업 여부를 추가하여 더 높은 유지보수 비용을 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.71-77
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• 2010

대부분의 선진국에서 교량의 유지보수 및 보강(Maintenance Repair & Rehabilitation-MR&R)으로 인한 비용은 해마다 증가하고 있다. 전산화된 교량유지관리 및 의사결정시스템(Bridge Management System-BMS)은 가능한 최저의 생애주기비용(Life Cycle Cost - LCC)에 최적의 안정성를 확보하기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 제한된 현존하는 교량진단기록을 이용하여 현존하지 않는 과거의 교량상태등급 데이타를 생성하기 위해 Backward Prediction Model(BPM)이라 불리는 인공신경망(Artificial Neural Network-ANN)에 기초한 예측모델을 제시한다. 제안된 BPM은 한정된 교량 정기점검기록으로부터 현존하는 교량진단기록과 연관성을 확립하기 위해 교통량과 인구, 그리고 기후 등과 같은 비구조적 요소를 이용하며, 제한된 교량진단기록과 비구조적 요소 사이에 맺어진 연관성을 통해 현존하지 않는 과거의 교량상태등급 데이타를 생성할 수 있다. BPM의 신뢰도를 측정하기 위하여 Maryland DOT로 부터 얻어진 National Bridge Inventory(NBI)와 BMS 교량진단자료를 이용하였다. 이중 NBI자료를 이용한 Backward comparison 에 있어서 실제 NBI기록과 BPM으로 생성된 교량상태등급과의 차이(상판: 6.68%, 상부구조부: 6.61%, 하부구조부: 7.52%)는 BPM으로 생성된 결과의 높은 신뢰도를 보여준다. 이 연구의 결과는 제한된 정기점검 기록으로 야기되는 BMS의 장기 교량손상 예측에 관련된 사용상의 문제를 최소화하고 전반적인 BMS 결과의 신뢰도를 높이는데 기여 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.128-134
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• 2016

교량관리시스템(Bridge Management System, BMS)을 활용한 교량의 생애주기 관리를 위해서는 교량의 부재별 보수보강 비용 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 BMS에 적용 가능한 체계적인 유지관리 비용 모델의 개발을 위하여 교량을 구성하는 대표 부재를 정의하고, 대표 부재별 세부 및 대표 보수보강 공법을 도출하였다. 세부 보수보강 공법별 단가를 산정하기 위해 표준 품셈과 실적 공사비를 이용해 각 세부 보수보강 공법별 일위대가를 구성하고, 적산 프로그램을 활용하여 보수보강 단가의 갱신이 용이하도록 체계적인 절차를 제시하였다. 또한 세부 보수보강 공법별 단가와 적용 빈도를 고려해 가중 평균 형태로 대표 보수보강 공법의 평균 단가를 산정하였다. 도출된 평균 단가를 기존의 실적 비용 단가와 비교 검증하여 적정성을 검토하였다. 제안된 평균 보수보강 비용 단가는 교량 유지관리 계획 수립 단계에서 요구 예산의 타당성을 검증하거나 보수보강 실적 비용의 적정성을 검토하는 데 활용될 수 있다. 본 연구를 통해 유지관리 비용 정보의 신뢰도와 의사결정의 합리성을 증진시킬 수 있을 것으로 판단된다.