[표지] 1
요약문 3
Executive Summary 5
목차 7
제1장 연구개발 과제개요 23
1. 개념 및 정의 23
2. 추진배경 및 필요성 24
2.1. 연구 추진배경 24
2.2. 연구 필요성 25
제2장 연구개발과제의 수행과정 및 수행내용 27
1. 데이터 구축·최적화 플랫폼 기반 확립 분야 27
1.1. 노후화 데이터 확보 및 관리 최적화 기술 27
1.2. 스마트 유지관리 플랫폼 구현 및 서비스 제공 최적화 기술 70
1.3. 소결 92
2. 데이터 기반 분석·평가 기술 분야 연구 수행과정 및 내용 93
2.1. 가상 열화모델 알고리즘 개발 및 열화 DB 구축 기술 93
2.2. 성능저하 모델 구축 및 교량 노후도 평가·예측 알고리즘 개발 120
2.3. 중장기 교량 유지관리 의사결정 정보 지원 기술 171
2.4. 소결 216
3. 유지관리 프로세스 지원 핵심 기술 분야 217
3.1. 이미지 기반 교량 손상식별 자동화 지원 기술 217
3.2. 드론을 활용한 교량 하부구조 점검 무인화 지원 기술 228
3.3. 계측 기반 교량 성능 추정 기술 242
3.4. 소결 255
제3장 연구개발과제의 수행결과 및 목표달성 정도 257
1. 데이터 구축·최적화 플랫폼 기반 확립 분야 257
1.1. WBS 1-1: 노후화 데이터 확보 및 관리 최적화 기술 257
1.2. WBS 1-2: 스마트 유지관리 플랫폼 구현 및 서비스 제공 최적화 기술 262
2. 데이터 기반 분석·평가 기술 분야 264
2.1. WBS 2-1: 데이터 기반 열화모델 정확도 향상 및 AI 기반 가상모델 구축 기술 264
2.2. WBS 2-2: 열화모델 기반 노후도 평가 및 미래 예측 정확도 향상 기술 269
2.3. WBS 2-3: 중장기 교량 유지관리 의사결정 정보 지원 기술 273
3. 유지관리 프로세스 지원 핵심 기술 분야 278
3.1. WBS 3-1: 이미지 기반 교량 손상식별 자동화 지원 기술 278
3.2. WBS 3-2: 드론을 활용한 교량 하부구조 점검 무인화 지원 기술 281
3.3. WBS 3-3: 계측 기반 교량 성능 추정 기술 283
4. 정량적 연구개발 성과 285
4.1. 과학적 성과 285
4.2. 기술적 성과 287
제4장 차년도 연구개발 계획 289
1. 연구개발 목표 및 내용 289
1.1. 연구개발 목표 289
1.2. 차년도 계획 및 세부내용 293
2. 국내외 관련 분야 환경 변화 324
2.1. 국내 현황 324
2.2. 국외 현황 334
3. 연구개발 추진전략 343
3.1. 전체 연구개발 추진전략 343
3.2. 세부분야별 연구개발 추진전략 345
3.3. 전문가 활용 및 지자체 협력 계획 350
4. 연구개발 일정 및 기대성과 351
4.1. 연구개발 TRL 351
4.2. 연구개발 기대성과 352
5. 연구비 사용계획 354
5.1. 직접비 사용계획 354
5.2. 위탁(공동)연구개발비 357
6. 성과활용방안 359
6.1. 연구개발 결과 활용계획 359
6.2. 연구성과 사업화 359
7. 기대효과 360
7.1. 기술적 파급효과 360
7.2. 사회적 파급효과 360
7.3. 경제적 파급효과 361
제5장 결론 363
참고문헌 365
서지자료 371
Bibliographic Data 372
판권기 373
표 2.1. 당해 연도 열화환경 데이터 측정 지점 38
표 2.2. IoT 시스템 구축 대상 교량별 센서설치 수량 40
표 2.3. IoT 센서 제작 공정 41
표 2.4. 가속도계 측정 결과 48
표 2.5. 온도 측정 결과 49
표 2.6. 변위 측정 결과 50
표 2.7. 교량 유지관리 관련 업무 수행에 소요되는 시간 72
표 2.8. 유지관리 업무 중 자동화하거나 컨설팅 등 지원 서비스가 필요한 업무 72
표 2.9. 보수보강 항목의 시행빈도와 비용을 고려했을 때 중요도가 높은 항목 73
표 2.10. 교량의 등급과 중차량 통행량 및 염해/폭염/동해 등 환경조건 고려한 최적… 73
표 2.11. 보수주기 결정 관련 기능 및 서비스 개선 필요 항목 74
표 2.12. 관내 소관 교량의 보수보강 업무의 수행을 위해 차년 혹은 향후 10년간 교량 보수… 74
표 2.13. 교량의 성능수준 및 환경조건을 고려한 보수물량 예측 관련 서비스 중 필요성이 높은 항목 74
표 2.14. 교량에 설치된 온습도계, 가속도계, 균열계, 변위계 등의 실시간 계측데이터 기반… 75
표 2.15. 교량 유지관리 업무를 수행하면서 보완되거나 고도화 필요 정보 75
표 2.16. 관리주체 간 정보공유 필요성 76
표 2.17. 플랫폼 제공 가능 서비스 항목에 대한 관리주체의 필요성 76
표 2.18. 조사 대상 교량 정보 95
표 2.19. 상부구조 관련 열화지표별 항목 96
표 2.20. 하부구조 관련 열화지표별 항목 97
표 2.21. 하부구조 관련 열화지표별 항목 97
표 2.22. 수집데이터 현황 98
표 2.23. 비래염분 등급별 범위 104
표 2.24. 서해안(고창,태안)기준 비래염분량 등급에 따른 가중치 104
표 2.25. 제설제 등급별 범위 105
표 2.26. 제설제 등급별 염화물함유량에 따른 가중치 106
표 2.27. 동결융해 반복일수 산정 방법 106
표 2.28. 기존 동해환경(동결융해) 등급별 범위 107
표 2.29. 동결융해 등급별 반발경도 저하수준에 따른 가중치 108
표 2.30. 염화물 침투 실험 대상 조건(소요 실험체 : 150개(30조건 × 5개)) 110
표 2.31. 유한요소해석에 사용된 콘크리트 재료 물성치 112
표 2.32. 유한요소해석 모델 변수 상세 114
표 2.33. 수분 흡수량 산정을 위한 계수 115
표 2.34. 정밀안전진단 및 성능평가 대상 구조 부재의 세부 범위 비교 123
표 2.35. 노후도 평가 대상 부재 분류 124
표 2.36. 지표별 노후도 상관성 추정(안) 126
표 2.37. 손상도 및 노후화 수준 평가를 위한 지표 선정 130
표 2.38. 수집 데이터 현황(1) 148
표 2.39. 수집 데이터 현황(2) 149
표 2.40. 수집 데이터 현황(3) 150
표 2.41. 수집 데이터 현황(4) 151
표 2.42. 수집 데이터 현황(5) 152
표 2.43. 수집 데이터 현황(6) 153
표 2.44. 상관계수에 따른 상관정도 154
표 2.45. 공용내하력-독립변수 상관분석 결과 156
표 2.46. 공용내하력-상관관계 0.2 이상 회귀분석 결과 159
표 2.47. 공용내하력-상관관계 0.4 이상 회귀분석 결과 160
표 2.48. 공용내하력-재하시험 미실시 독립변수(상관관계 0.2이상) 회귀분석 결과 161
표 2.49. 공용내하력-재하시험, 안전성평가 미실시 독립변수(상관관계 0.2 이상) 회귀분석 결과 163
표 2.50. Case1 회귀분석 결과 비교(1) 164
표 2.51. Case1 회귀분석 결과 비교(2) 165
표 2.52. Case1 회귀분석 결과 비교(3) 166
표 2.53. Case2 회귀분석 결과 비교(1) 167
표 2.54. Case2 회귀분석 결과 비교(2) 168
표 2.55. Case2 회귀분석 결과 비교(3) 169
표 2.56. 도로시설 성능개선 사업성 평가지표 체계 설정 174
표 2.57. 기술성 - 안전성 배점표 175
표 2.58. 기술성 - 노후도 배점표 176
표 2.59. 시급성 - 안정등급 배점표 176
표 2.60. 목표성능 달성도 배점표 176
표 2.61. 경제성 - 안전등급에 따른 잔존수명비율 177
표 2.62. 경제성 - 자산가치 개선 효율성 배점표 177
표 2.63. 경제성 - 사업전후 안전등급에 따른 효용성 배점표 178
표 2.64. 경제성 - 도로 이용자(교통량)에 따른 가중 계수표 178
표 2.65. 경제성 - 안전효용 개선 효율성 배점표 178
표 2.66. 정책성 - 사업추진 타당성 배점표 179
표 2.67. 정책성 - 민원/사고 대응성 배점표 179
표 2.68. 정책성 - 사업효과 범용성 배점표 179
표 2.69. 노후화 유형 - 세부지표별 표준 및 제안 가중치 범위 180
표 2.70. 노후화 유형 - 평가항목별 표준 및 제안 가중치 범위 180
표 2.71. 경제성 - 사업규모 등급 배점표 181
표 2.72. 경제성 - 사업효과 등급 배점표 181
표 2.73. 정책성 - 사업추진 타당성 배점표 182
표 2.74. 정책성 - 사업효과 범용성 배점표 182
표 2.75. 기준변화 유형 - 세부지표별 표준 및 제안 가중치 범위 183
표 2.76. 기준변화 유형 - 평가항목별 표준 및 제안 가중치 범위 183
표 2.77. 기술성 - 사용성 배점표 184
표 2.78. 사용성변화 유형 - 세부지표별 표준 및 제안 가중치 범위 185
표 2.79. 사용성변화 유형 - 평가항목별 표준 및 제안 가중치 범위 185
표 2.80. 시스템 입력정보(안) - 정보입력 방법 186
표 2.81. 시스템 출력정보 - 성능개선 사업평가 리포트 표준양식(안) 187
표 2.82. 교량 상태 및 성능 기반 LCC 서비스 Input 정보 189
표 2.83. 부재단위 유지보수 LCC 서비스 Output 정보 189
표 2.84. 변수별 기초 통계량 204
표 2.85. 피어슨 상관분석 결과 206
표 2.86. 크래머의 V와 카이 검정 결과 207
표 2.87. 다중공선성 진단 결과 209
표 2.88. 입력정보 상세 210
표 2.89. 보수공법 별 데이터 수 211
표 2.90. 유형별 연구수행 방향 222
표 2.91. 세부 연구 수행내용 228
표 2.92. 교량 외관점검 대상 개별 단위 정리 230
표 2.93. 교량 외관점검 컴포넌트 조합 정리 231
표 2.94. 교량 하부 안전점검 대상 라이브러리 232
표 2.95. 드론 촬영 239
표 2.96. 이종 센서 계측에 대한 모드 식별 결과 246
표 2.97. 기존 방법과 제시 방법의 안전성 추정 결과 비교 253
표 3.1. WBS 1-1: 노후화 데이터 확보 및 관리 최적화 기술 성과요약 257
표 3.1. 열화환경 데이터 측정 지점과 데이터 확보 수 259
표 3.2. WBS 1-2: 스마트 유지관리 플랫폼 구현 및 서비스 제공 최적화 기술 성과요약 262
표 3.3. WBS 2-1: 데이터 기반 열화모델 정확도 향상 및 AI 기반 가상모델 구축 기술 성과요약 264
표 3.4. WBS 2-2: 열화모델 기반 노후도 평가 및 미래 예측 정확도 향상 기술 성과요약 269
표 3.5. WBS 2-3: 중장기 교량 유지관리 의사결정 정보 지원 기술 성과요약 273
표 3.6. WBS 3-1: 이미지 기반 교량 손상식별 자동화 지원 기술 성과요약 278
표 3.7. Up-scaling 정확도 테스트 결과 279
표 3.8. Up-scaling 교량 손상 식별 정확도 테스트 결과 280
표 3.9. WBS 3-2: 드론을 활용한 교량 하부구조 점검 무인화 지원 기술 성과요약 281
표 3.10. WBS 3-3: 계측 기반 교량 성능 추정 기술 성과요약 283
표 3.11. 안전율 추정 정확도 산정 284
표 4.1. 최종 열화환경 데이터 측정 지점 및 데이터 확보 수( □: 2021년 말~2022년 설치예정 지점)[이미지참조] 293
표 4.2. 후보 대상 교량 리스트(안) 295
표 4.3. RC슬래브교의 부재별 손상(결함) 및 보수공법 목록 313
표 4.4. 프랑스의 교량 외관 상태 평가 기준 337
표 4.5. 주요 국가별 교량 평가 등급 337
그림 1.1. DNA 기반 노후 교량 구조물 스마트 유지관리 플랫폼 개념도 23
그림 1.2. 스마트 유지관리 플랫폼 제공 서비스 개념도 24
그림 2.1. 비래염분과 제설제 비산염분에 의한 염해 사례 29
그림 2.2. 대기중 염분포집 장치 30
그림 2.3. 해안지역 대기중 염분량 측정 위치 31
그림 2.4. 제주지역 해안 대기중 염분량 측정 위치 31
그림 2.5. 지역별 도로상 제설제 비산염분량 측정 위치 32
그림 2.6. 교량 부재별 비산염분량 측정 위치 32
그림 2.7. 제주지역 해안가 비래염분 측정 위치(총 20개 지점 중 4개 예시) 33
그림 2.8. 동/서/남해안 비래염분 측정 위치(총 30개 지점 중 6개 예시) 35
그림 2.9. 지역별 도로상 제설제 비산염분 측정 위치(총 10개 지점 중 6개 예시) 36
그림 2.10. 교량부재별 제설제 비산염분 측정 위치(총 15개 지점 중 9개 예시) 37
그림 2.11. 열화환경 서비스 플랫폼 플로우차트 38
그림 2.12. 비래염분량 추정 서비스 흐름도 39
그림 2.13. B-GW 제작과정 41
그림 2.14. S-Cube 제작과정 42
그림 2.15. Beacon 제작과정 43
그림 2.16. 균열계 제작과정 44
그림 2.17. 변위계 제작과정 45
그림 2.18. 신축이음계 제작과정 46
그림 2.19. 가속도계 검증 과정 및 결과 예시 47
그림 2.20. 가속도계 공인 시험성적서 48
그림 2.21. Beacon 검증 센서(온습도계 내장형) 49
그림 2.22. 온도 챔버 49
그림 2.23. Beacon 검증 센서(변위센서 연결용) 50
그림 2.24. 변위 측정 50
그림 2.24. Beacon 공인 시험성적서 50
그림 2.25. 균열계 검증 및 결과 51
그림 2.26. 균열계 공인 시험성적서 51
그림 2.27. 변위계 측정 결과 52
그림 2.28. 변위계 공인 시험성적서 52
그림 2.29. 신축이음계 측정 결과 53
그림 2.30. 신축이음계 공인 시험성적서 53
그림 2.31. 게이트웨이와 S-Cube 검수 54
그림 2.32. 횡변위계 검수 55
그림 2.33. Beacon 검수 56
그림 2.34. 태양광 판넬 설치 위치 선정 현장 실사 57
그림 2.35. 분전함 설치 위치 선정 현장 실사 58
그림 2.36. 가속도계 설치 위치 선정 현장 실사 59
그림 2.37. 설문교 횡변위계 설치 위치 선정 현장 실사 60
그림 2.38. 신축이음계 설치 위치 선정 현장 실사 60
그림 2.39. 태양광 판넬 현장 설치 사진 61
그림 2.40. 분전함 현장 설치 사진 62
그림 2.41. 상부교 가속도계 설치 사진 63
그림 2.42. 온습도계 현장 설치 사진 64
그림 2.43. 효자2교 균열계 설치 사진 65
그림 2.44. 설문교 횡변위계 설치 사진 66
그림 2.45. 신축이음계 설치 사진 67
그림 2.46. 센서 설치 후 배관 및 배선 사진 68
그림 2.47. 교량 손상/보수 이력 조회 서비스 프로그램 기본설계 71
그림 2.48. 스마트 교량 유지관리 서비스 플랫폼 개요 71
그림 2.49. 교량 조회 및 교량 목록에서 보수보강 손상 정보가 있는 교량 조회 기능(영상) 77
그림 2.50. 교량 조회 및 교량 목록에서 보수보강 손상 정보가 있는 교량 조회 기능(표) 77
그림 2.51. 선택된 교량의 점검연도별 손상물량 조회 I/O 항목 결정 78
그림 2.52. 교량 손상/보수 이력 조회/출력 기능 UI 설계(손상 물량 Input) 79
그림 2.53. 외관조사망도 입력 기능 개발 기본계획 개념도 79
그림 2.54. 교량 보수보강 이력 정보 기반 미래 손상물량 추정 개념 및 Output 80
그림 2.55. 교량 보수보강 이력 정보 기반 미래 손상물량 추정 기능 Output 예시 80
그림 2.56. 클라우드 기반 인프라 구성도 81
그림 2.57. Terraform으로 구성된 구성환경 소스 82
그림 2.58. 지도 서비스 연계를 위한 GeoServer 연동 82
그림 2.59. 플랫폼에 사용된 컬러와 3가지 메인화면 시안 83
그림 2.60. BMAPS 플랫폼 84
그림 2.61. BMAPS 부서등록 기능 85
그림 2.62. 생애주기 교량 부재별 평균 열화율 수치 등록 및 조회 85
그림 2.63. 성능개선 사업평가 참조 테이블 86
그림 2.64. 생애주기 의사결정 지원 서비스 화면(1) 86
그림 2.65. 생애주기 의사결정 지원 서비스 화면(2) 87
그림 2.67. 성능개선 사업평가 서비스 화면(1) 87
그림 2.68. 성능개선 사업평가 서비스 화면(2) 88
그림 2.69. 성능개선 사업평가 서비스 화면(3) 88
그림 2.70. 성능개선 사업평가 서비스 최종 리포트 화면 89
그림 2.71. IoT 센서 데이터 계측 화면 89
그림 2.72. 장기조사실험체 계측 데이터 공유 서비스 90
그림 2.73. 환경정보 조회 서비스 90
그림 2.74. 대기중 염분량 추정 서비스 90
그림 2.75. BMAPS 1차년도 주요 개발 내용 91
그림 2.76. 인공지능 활용 확장형 열화모델 구축 연구 개요 94
그림 2.77. 염화물 침투 열화모델 구축 및 활용 방안 94
그림 2.78. 인공지능을 활용한 데이터 학습 및 열화곡선 생성 절차 98
그림 2.79. 인공지능을 활용한 학습데이터의 전처리 작업 99
그림 2.80. 비선형 회귀모델과 SVM 모델의 비교 100
그림 2.81. 배깅 알고리즘 개념도 100
그림 2.82. 회귀나무 방법 개념도 101
그림 2.83. 인공지능 활용 열화곡선 생성 예시 102
그림 2.84. 인공지능 활용 생성된 열화곡선 102
그림 2.85. 염분 환경 조사 개요 및 지역별 계수 103
그림 2.86. 52.5mm 깊이에서의 침투염화물량-강설일수 상관관계 106
그림 2.87. 동결융해 싸이클에 따른 반발경도 감소량 107
그림 2.88. 열화환경에 대한 등급별 가중치 및 지역보정계수(안) 제안 108
그림 2.89. 동해 및 제설제 조건 등급에 따른 분류 109
그림 2.90. 균열이 없는 조건의 수분 침투현상 결과 비교(실험 vs. 해석) 113
그림 2.91. 균열 간격에 따른 수분 침투현상 결과 비교(실험 vs. 해석) 113
그림 2.92. 균열 폭에 따른 수분 침투현상 결과 비교(실험 vs. 해석) 113
그림 2.93. 수분 흡수량 예측 결과 비교(예측식 vs. 해석) 115
그림 2.94. 수분 흡수로 인한 분포 형상 비교(실험 vs. 해석) 116
그림 2.95. 염화물 침투 실험을 위한 실험체 제작 및 분석 방법 수립 117
그림 2.96. 실험체 제작 공정(재료/몰드 준비→콘크리트 타설→슬럼프/공기량 측정→제작 완료) 117
그림 2.97. 실험체 양생 및 건조 공정 이후 후처리 작업(상부 및 측면부 코팅 작업) 118
그림 2.98. 내하성능 평가 방법 비교 121
그림 2.99. 점검·진단 보고서 데이터에 대한 지표 분류체계 도출 121
그림 2.100. 내하성능 연관 데이터 셋(84개소 실교량 데이터) 121
그림 2.101. 노후도와 안전도의 개념 122
그림 2.102. 재료별 공통지표 vs. 특성지표 분류(안) 125
그림 2.103. 교량의 노후도 평가지표 선정을 위한 현상 및 가속화 원인 분석 128
그림 2.104. 평가 모듈별 노후도 평가 프로세스 129
그림 2.105. 노후도 평가 및 예측 알고리즘 개념도 131
그림 2.106. 점검/진단 데이터 확보(서울시) 132
그림 2.107. 구조 단위 대표 열화곡선 도출(회귀곡선) 133
그림 2.108. 구조 단위 대표 열화성능 저하 곡선 도출(회귀곡선) 134
그림 2.109. 대표 노후도 저하곡선 도출 135
그림 2.110. 검증 교량(임의 교량 5개소) 정확도 135
그림 2.111. 검증 교량에 대한 노후도 저하 곡선 및 오차율 136
그림 2.112. 정밀안전진단보고서(1997~2011)의 D 및 E등급 부재현황 137
그림 2.113. RC슬래브 교량 수치 모델 138
그림 2.114. RC슬래브 교량 수치 모델 단면 설계 도면 139
그림 2.115. 콘크리트의 응력-변형률 곡선 139
그림 2.116. 신축이음 및 탄성받침 재료 정의 139
그림 2.117. 바닥판 손상 발생 위치 140
그림 2.118. 단일손상의 수치해석 모델링 141
그림 2.119. 콘크리트 열화모델 142
그림 2.120. 박리·박락과 이종손상에 대한 상호연관도 및 손상확산 분석 결과 143
그림 2.121. 누수와 이종손상에 대한 상호연관도 및 손상확산 분석 결과 143
그림 2.122. 신축이음과 이종손상에 대한 상호연관도 및 손상확산 분석 결과 144
그림 2.123. 교량받침과 이종손상에 대한 상호연관도 및 손상확산 분석 결과 144
그림 2.124. 연속교의 박리·박락과 이종손상에 대한 상호연관도 및 손상확산 분석 결과 145
그림 2.125. 연속교의 누수와 이종손상에 대한 상호연관도 및 손상확산 분석 결과 145
그림 2.126. 연속교의 신축이음과 이종손상에 대한 상호연관도 및 손상확산 분석 결과 146
그림 2.127. 연속교의 교량받침과 이종손상에 대한 상호연관도 및 손상확산 분석 결과 146
그림 2.128. 상관관계 분포도 155
그림 2.129. 최소자승법 157
그림 2.130. 기반시설관리법 관리여건 변화에 따른 의사결정지원시스템 개발 전략 171
그림 2.131. 도로시설 성능개선 사업성 평가 절차 172
그림 2.132. 노후화 유형 사업성 평가 절차 174
그림 2.133. 기준변화 유형 사업성 평가 절차 180
그림 2.134. 사용성변화 유형 사업성 평가 절차 183
그림 2.135. 상태 및 성능 목표값 및 LCC 평가 프로세스 189
그림 2.136. 상태 기반 부재단위 LCC 분석 모델 191
그림 2.137. 성능 기반 부재단위 LCC 분석 모델 192
그림 2.138. 성능목표 기반 LCC 평가 194
그림 2.139. 유지보수 공법에 따른 LCC 평가 194
그림 2.140. 상태 기반 LCC 플랫폼 I/O 195
그림 2.141. 상태 기반 LCC 플랫폼 선제적 유지보수 개입 시 Output(안) 195
그림 2.142. 성능 기반 LCC 플랫폼 I/O 196
그림 2.143. 성능 기반 LCC 플랫폼 유지보수 개입 시 Output(안) 196
그림 2.144. 재령년수 기반 교량 유지보수 모델 197
그림 2.145. 재령년수에 따른 교량 유지보수 효과 197
그림 2.146. 재령년수에 따른 교량 유지관리비용 모델 198
그림 2.147. 환경요인에 따른 교량 유지관리비용 모델 199
그림 2.148. 작업여건에 따른 교량 유지관리비용 모델 200
그림 2.149. LCC 성능 평가 시각화 맵핑 201
그림 2.150. 부재별 결함·손상 및 보수공법 분류체계 구성 203
그림 2.151. 교량 보수공법 선정 영향요인 도출 과정 204
그림 2.152. 공법 및 비용산정 기술개발 IO 정의 210
그림 2.153. 사각시점과 사각종점의 상관성 그래프 211
그림 2.154. JRip 알고리즘을 통해 도출된 규칙 212
그림 2.155. 보수·보강 공법별 비용 예측 프로세스 213
그림 2.156. 계약금액 및 예측 신뢰도 분석 결과 214
그림 2.157. 개발 시스템 주요 화면 214
그림 2.158. 기존 사이즈 정규화 기법 비교 219
그림 2.159. 화질개선 모델 알고리즘 - SRCNN 220
그림 2.160. 화질개선 모델 알고리즘 - SRGAN 220
그림 2.161. up-scaling 기법 등을 적용한 이미지 전처리 프로세스 221
그림 2.162. 교량 이미지 레이블러 구동화면 221
그림 2.163. 유형별 노후 교량 이미지 223
그림 2.164. 딥러닝 이미지넷 초기 프레임 구축을 위한 이미지 전처리 라벨링 작업 224
그림 2.165. 손상객체식별 프로세스 224
그림 2.166. Mask R-CNN 손상식별 학습 과정 225
그림 2.167. YoLo 손상객체식별 모델 이미지 예시 225
그림 2.168. Mask R-CNN 손상식별 과정 및 손상부위 식별 226
그림 2.169. 손상식별 객체 계량화 시각화 결과 226
그림 2.170. 기존 3D 모델링 기술 분석 229
그림 2.171. 주요 교량형식별/주변 장애물 라이브러리 구축 결과 233
그림 2.172. 주요 교량형식별 모델링 데이터 구축 결과 234
그림 2.173. 교량/장애물 3D 모델링·가시화 시스템 아키텍처 235
그림 2.174. 모델링·가시화 시스템 구축 절차 235
그림 2.175. 개념 데이터 모델링 236
그림 2.176. 논리 데이터 모델링 236
그림 2.177. 교량 3D 라이브러리 관리 기능 237
그림 2.178. 교량 3D 데이터 관리 기능 238
그림 2.179. 1차년도 테스트베드 선정 과정 239
그림 2.180. 교량 3D 데이터 관리 기능 240
그림 2.181. 상시진동 계측 기반 교량 성능 추정 개념 242
그림 2.182. 수치검증 예제 246
그림 2.183. 이종 센서 계측에 대한 모드 형상 비교 246
그림 2.184. 유한요소해석 프로그램 화면 구성 250
그림 2.185. 성능 추정 대상 교량 전경 및 도면 252
그림 3.186. 성능 추정 대상 교량에 설치된 IoT 센서 252
그림 2.187. 성능 추정 대상 교량의 비파괴재하시험 253
그림 2.188. 갱신 된 모델의 모드 253
그림 3.1. 열화환경 데이터 측정 지점 구축 258
그림 3.2. 열화환경 현장실측 데이터 259
그림 3.3. 교량현황조서 260
그림 3.4. 열화환경 조건 구분 260
그림 3.5. 교량 현장 조사 사진 260
그림 3.6. 현장 조사 체크리스트 260
그림 3.7. 현장 조사 결과를 통한 우선순위 도출 261
그림 3.8. IoT 센서 설치 과정 261
그림 3.9. 데이터 송수신 관련 개념도 262
그림 3.10. 시스템 구축 완료 보고서 262
그림 3.11. 교량 스마트 유지관리 시스템 플랫폼 및 전문가 자문 평가 결과 263
그림 3.12. 교량 보수보강 이력정보 관리 프로그램 및 전문가 자문 평가 결과 263
그림 3.13. 지표간 상관성 분석 결과 265
그림 3.14. 회귀분석 결과 예시 265
그림 3.15. 이종손상 시나리오 및 분석 절차 266
그림 3.16. 이종손상 시나리오 별 균열 면적률 및 가중치(안) 정의 266
그림 3.17. 인공지능 학습을 통한 열화곡선 생성 프로세스 267
그림 3.18. 인공지능 학습을 통한 열화곡선 생성 결과 268
그림 3.19. 열화환경에 대한 등급별 가중치 및 지역보정계수(안) 제안 269
그림 3.20. 노후도 평가 및 미래예측 시뮬레이션 로직 270
그림 3.21. 부재별 평가 프로세스 270
그림 3.22. 검증 교량에 대한 노후도 저하 곡선 및 오차율 271
그림 3.23. 실험체 제작 및 보관 예시 272
그림 3.24. 22개 열화환경조건 분류 272
그림 3.25. 사업평가 자동화 서비스 플랫폼 구현 274
그림 3.26. 부재단위 상태 및 성능 기반 LCC 모델 275
그림 3.27. 상태 기반 부재단위 모델 276
그림 3.28. 성능 기반 부재단위 모델 276
그림 3.29. LCC 분석 모델 276
그림 3.30. 공법 및 비용 예측 신뢰도 검증 결과 요약 277
그림 3.31. 사이즈 정형화를 위한 Up-scaling process, up-scaling 모델 및 시작품 적용 279
그림 3.32. 손상객체 식별 프로세스 및 정량화 결과 출력 280
그림 3.33. 주요 교량형식별/주변 장애물 라이브러리 구축 결과 282
그림 3.34. 성능 추정 결과 및 플랫푬 연계 표출 284
그림 4.1. 연구개발 추진 계획 294
그림 4.2. 지자체 협의 추진계획(예시) 295
그림 4.3. 지역별 열화환경 계수 및 열화환경 Mapping과 설계 기준 시방서 개정(안) 296
그림 4.4. 열화환경 평가 알고리즘 및 비산 염화물 확산 모델 296
그림 4.5. 최종 수요자 활용분야 297
그림 4.6. 교량 보수보강 이력 상세 정보 관리 및 외관조사망도 관리 프로그램 298
그림 4.7. 2차년도 스마트 교량유지관리 플랫폼 개발 주요 내용 299
그림 4.8. 교량관리 플랫폼 서비스 기술수준 목표 300
그림 4.9. 교량 보수보강 이력 상세 정보 관리 및 외관조사망도 관리 프로그램 300
그림 4.10. 교량 유지관리 플랫폼(BMAPS) 로그인 화면 및 플랫폼 사용 조회수 집계 301
그림 4.11. 추후 개발 예정 열화곡선(안) 302
그림 4.12. 인공지능 활용 열화모델의 BMAPS 플랫폼 탑재 개념도 302
그림 4.13. 추후 보정계수 연구 계획 303
그림 4.14. 염화물 침투 현상 분석 연구개발 및 성과 활용 계획 304
그림 4.15. 열화환경 고려 인공지능 활용 확장형 열화곡선 생성 305
그림 4.16. 염화물 침투 열화모델 구축 및 활용 방안 306
그림 4.17. 노후도 평가 프로세스에 대한 차년도 계획안 306
그림 4.18. 진단 이력 자료를 통한 이종손상 분석 절차 보완 및 검증 307
그림 4.19. PSC 교량의 손상확산 예측 및 분석 308
그림 4.20. 노후도 평가 프로세스 및 활용분야 309
그림 4.21. 교량의 이종손상 상호연관도 및 확산 분석 절차 310
그림 4.22. 내하성능 추정 고도화 과정 310
그림 4.23. 도로시설 중기재정계획 수립지원 서비스 311
그림 4.24. 네트워크 수준 LCC 모델 개념도 312
그림 4.25. 교량 유지관리 우선순위 평가 기술 - 개발전략 및 Output 314
그림 4.26. 교량 시스템 모델 활용 네트워크 수준 LCC 평가 315
그림 4.27. 교량/결함정보 고려 인공지능 활용 보수·보강 공법 결정 및 개략 비용 예측 315
그림 4.28. 차년도 손상 식별 정확도 75% 이상 확보를 위한 기술 프로세스 316
그림 4.29. 이미지 기반 손상식별 모델 및 알고리즘 제시 316
그림 4.30. 이미지 기반 교량 손상식별 자동화 지원 기술 개념 317
그림 4.31. 손상정보 자동화 제공 서비스 과정 317
그림 4.32. 이미지 기반 교량 손상식별 자동화 지원 기술 318
그림 4.33. 2차년도 최종 성과물 개념 319
그림 4.34. 2차년도 성과물/목표치/측정산식 320
그림 4.35. 드론 기반 교량 유지관리 프로세스 321
그림 4.36. 교량 점검 드론 사례 321
그림 4.37. 온도 변화에 따른 고유진동수 변화 양상 322
그림 4.38. 텐던이 배치된 PSCI 거더 323
그림 4.39. 성능 추정 과정 323
그림 4.40. 열화환경 조사 국내 현황 324
그림 4.41. 특수교 모니터링 시스템 예 325
그림 4.42. 서울시 한강교량 On-Line 안전감시시스템수교 모니터링 시스템 예 325
그림 4.43. 국내 교량 관련 기반시설 관리 시스템 현황 326
그림 4.44. LTDAP 플랫폼 소개 326
그림 4.45. 현행의 교량 점검·진단 예시 327
그림 4.46. 열화모델 예시 327
그림 4.47. 국내 교량 열화 평가 지표 예시 327
그림 4.48. 열화모델 정확도 향상 기술의 국내 현황(KICT) 328
그림 4.49. 현행 내하력 평가법 328
그림 4.50. 스마트 내하력 평가법 328
그림 4.51. 노후도 평가 프로세스 329
그림 4.52. 종합 노후도 수준 및 예측 결과 리포팅 329
그림 4.53. 예방적 유지관리 기술의 국내 현황 예 329
그림 4.54. 교량 관리 의사결정 기술의 국내 현황 330
그림 4.55. 교량 최적 보수·보강공법 및 비용 정보 제공 기술의 국내 현황 330
그림 4.56. 데이터 활성화 및 객체식별을 위한 타산업의 데이터 구축 국내 현황 331
그림 4.57. 이미지 내 유형식별기술의 국내 현황 331
그림 4.58. 크레인을 활용한 교량점검과 수동 조종방식의 드론을 활용한 교량점검 332
그림 4.59. 국내 장대교량 및 초고층건물의 계측 시스템 333
그림 4.60. 교량 유지관리체계의 기술 발전 방향 333
그림 4.61. 열화환경 조사에 관한 국외 현황(일본) 334
그림 4.62. 미국 Bridging Big Data Project 워크숍 335
그림 4.63. 미국 LTBP 프로그램의 데이터 관리 교량 현황 자료 335
그림 4.64. 국외 유지관리 플랫폼 현황 336
그림 4.65. 열화모델 정확도 향상 기술의 국외 현황 338
그림 4.66. 교량 형식별 주요부재 노후도 예측 모델 프로토타입 개발 기술의 국외 현황 338
그림 4.67. 열화모델 기반 노후도 평가 및 미래 예측 정확도 향상 기술의 국외 현황 339
그림 4.68. 예방적 유지관리 기술의 국외 현황 339
그림 4.69. 교량 관리 의사결정 기술의 국외 현황 340
그림 4.70. AI 기반 교량 최적 보수·보강공법 및 비용 정보 제공 기술의 국내 현황 340
그림 4.71. 객체식별기술의 국외 현황 341
그림 4.72. 객체 유형 및 segmentation기술의 국외 현황 341
그림 4.73. ANSYS Twin Builder와 3DEXPERIENCE Twin 342
그림 4.74. SOC에 디지털 트윈 적용 사례: Virtual Singapore와 VU.CITY 342
그림 4.75. 연구 추진전략 - 전체기간 343