내하력 평가 의무에서 벗어나 있는 중·소규모의 노후 교량 중 현장 재하시험 없이 통계적 방법을 이용해 교량의 내하성능 수준을 추정, 안전점검 우선순위를 제공할 수 있는 기술이 개발돼 관심을 끌고 있다.
재하시험이나 유한요소해석 없이도 통계적 방법을 활용해 교량의 내하성능을 97%의 정확도로 추정할 수 있는 기술 개발에 성공했다.
이 기술은 지자체의 협조로 수집한 4,845건의 교량 점검진단 보고서를 바탕으로 교량의 상태평가와 재료시험 결과 등 50여 가지 세부 항목을 분석한 데이터베이스를 기반으로 하고 있다.
교량 점검진단 50여 가지 세부 항목 분석 ‘정확도 97%’ 자랑
▲ 교량 구조물 스마트 유지관리 플랫폼 초기 화면
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연구내용
‘지표 상관분석과 회귀분석을 위한 평가지표 선정’ 부문에서는 ‘시설물안전법’에 따른 내하력 평가 보고서 수집과 데이터 정리 연구를 진행했다.
연구진은 RC슬래브교와 RC라멘교를 대상으로 데이터를 수집했다. 수집된 데이터 중 상태평가 결과와 탄산화 깊이, 상·하부 피복두께 측정 등의 결과는 실시 부재에 따라 데이터 결과가 변하는 점을 감안해 평가지표 선정 시 최소등급 또는 최솟값을 평가지표로 선정했다.
응답비, 응답보정계수, 공용내하율, 공용내하력과 같이 재하시험 결과와 상호관계식에 의해 계산 가능한 지표는 계산을 통해 데이터화 했다.
‘데이터 코딩’ 부문에서는 Python을 활용한 분석을 진행하고, ‘변수 통계량’ 부문에서는 데이터 품질 향상을 위해 신규 데이터 구축 시 수집 항목별 단위 환산, 오탈자 확인 및 동일 교량 데이터의 연도별 비교 검토 등의 연구를 진행했다.
또한, 상부구조 형식에 따라 데이터를 분리, 상관관계 분석을 진행하기 전 전체 데이터를 사용해 공용내하율 항목과 상관관계 여부를 간략한 그래프 도식화를 통해 검토했다.
정확한 분석을 위해 데이터 검토 과정인 ‘데이터 클리닝’ 부문에서는 취합된 전체 데이터와 교량 종류별로 구분한 데이터를 활용, 상관분석과 회귀분석을 수행했다.
‘상관분석’ 부문에서는 사용 가능한 데이터의 현실적 어려움을 반영, 기존 연구와 동일하게 Pearson 상관분석을 실시하며 상관관계를 조사했다.
특히, 사업 범위 내에 포함되는 PSC I형교, RC라멘교, RC슬래브교, 강상자형교 순으로 나눠 검토하고, 마지막으로 전체 데이터를 통합, 상관분석을 수행했다.
‘회귀분석’ 부문에서는 여러 속성을 사용한 다중회귀분석을 진행하며, 공용내하율과 관련 있는 주요 변수들 파악과 함께 영향 정도에 대한 검증이 이뤄졌다.
또한, 교량 종류별 데이터와 전체 데이터를 각각 1만 회씩 샘플링해 다중회귀분석을 진행하고, 결정계수가 가장 높은 모델을 선택, 확정했다.
한편, 연구진은 그동안의 연구를 통해 교량 내하성능 추정을 위해 내하력 평가 보고서를 수집하고, 내하성능 연관지표에 대한 데이터 셋을 작성했다.
데이터 셋에 대한 이상치를 제거하고, 데이터 검증을 수행한 후 각 지표에 대한 내하성능 상관성 분석을 수행했다. 상관성 분석 결과를 토대로 상관관계가 높은 지표를 도출하고, 상관관계가 높은 지표들에 대해 내하성능에 대한 다중회귀분석을 수행했다.
이 같은 연구를 통해 교량 유형별 내하성능을 추정할 수 있는 모델을 도출하는 성과를 도출했다. 연구진은 작성한 데이터 셋을 활용, 고도화된 내하성능 추정 모델의 정확성도 검증했다.
이 모델은 RC슬래브교 등 국내 교량의 약 84%를 차지하는 4개 형식의 교량에 대한 내하성능 정보를 제공하며, ‘교량 구조물 스마트 유지관리 플랫폼’을 통해 쉽게 활용할 수 있다.
기대효과
관리대상 시설물 대비 담당 인력이 부족한 정부 부처와 지자체의 경우 ‘교량 구조물 스마트 유지관리 플랫폼’을 통해 관리대상 교량의 정보를 등록, 내하성능 추정 결과와 이에 근거한 점검 우선순위 정보를 제공받을 수 있다.
특히, 점검 우선순위 정보를 기반으로 노후 위험 교량에 대한 엔지니어의 전문적인 검토를 거쳐 교량의 안전성을 확보할 수 있다.
또한, 재하시험을 통한 교량 내하성능 평가를 수행하지 않는 교량 중 이 기술을 통해 노후 위험 교량을 선별, 관리함으로써 교량 유지관리 예산의 효율적인 집행에 기여할 것으로 기대를 모으고 있다.
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안전성 평가 관련 값 ‘디지털 데이터화’
내하성능 추정 결과 ‘알고리즘’도 선봬
한국건설기술연구원 정규산 수석연구원은 “현실적으로 중·소규모 교량에 대한 안전성 평가는 예산상 어려운 실정”이라며, “따라서 단순한 방법으로 중·소규모 교량의 안전성을 추정하고, 그 결과를 바탕으로 다수의 교량 중 안전성 확인이 필요한 교량을 선별할 경우 보다 효율적인 유지관리가 가능해질 것”이라고 말했다.
이어 “따라서 이번 연구에서는 지자체에서 관리하는 지방도 상의 교량 점검진단 보고서를 수집하고, 안전성 평가와 관련된 값들을 디지털 데이터화했다”며, “또한, 교량 내하율과 수집 데이터에 대한 상관관계 분석을 통해 유의미한 지표를 선정하고, 교량 내하성능을 추정할 수 있는 모델 도출에도 성공했다”고 소개했다.
실제로 안전성 평가를 수행하지 않는 중·소규모의 교량에 대한 기본정보와 관리정보, 상태정보 등 간단한 데이터 입력만으로도 해당 교량의 내하성능 추정 결과를 제공하는 알고리즘을 선보였다.
특히, 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 플랫폼에 탑재했다.
정 박사는 “다수의 중·소규모 교량을 관리하는 지자체에서 교량 내하성능 추정 결과를 바탕으로 안전성 확인이 필요한 교량을 선별하고, 다수의 교량 중 점검 우선순위를 제공함으로써 ‘시설물안전법’ 상의 안전성 평가를 수행할 수 있도록 근거를 제시할 수 있을 것”이라고 전망했다.
정 박사는 향후 계획에 대해 “현재의 교량 내하성능 추정 모델은 다중회귀식이 교량의 상부구조 형식에 따라 정해진 형태지만, 향후에는 사용자가 교량 정보를 입력해 DB에 저장하고 지속적인 사용을 통해 내하성능 추정 모델이 자동으로 업데이트돼 보다 신뢰성을 높일 수 있도록 기술을 고도화할 예정”이라고 말했다.
이어 “이를 위해 사용자가 입력한 데이터의 유효성 검증 자동화 및 최신 DB를 활용한 상관관계 분석 및 다중회귀 분석 자동화 코드를 탑재할 계획”이라고 설명했다.