교량 손상 시점·경로 읽는 4차원 AI 기술
핵심 요약
AI 기반 라이브 디지털트윈이 교량의 손상 위치와 확산 경로, 보수 적기를 예측한다. BIM과 FEM의 양방향 자동 연계로 과거·현재·미래 성능을 함께 관리한다. 연구팀은 기술을 터널·항만과 지역 인프라의 재난 회복력 평가로 확대할 계획이다.
이종한 인하대 사회인프라공학과 교수 연구팀이 교량의 과거 손상 이력과 현재 상태를 분석해 미래의 균열 위치와 확산 경로, 보수 적기를 예측하는 ‘라이브 디지털트윈’을 세계 최초로 개발했다. 사후 점검에 머물던 시설물 관리 방식을 위험도에 기반한 선제 대응 체계로 바꿀 수 있는 기술로, 이 교수는 대한민국 과학기술인상 8월 수상자로 선정됐다.
연구팀은 과거 점검·진단 자료와 1700여 건의 문헌을 자연어 처리해 손상 원인과 진행 경로를 구조화했다. 여기에 복합 열화 실험 데이터와 대형 차량의 반복 하중을 반영해 재료의 약화가 기둥·보의 균열과 부식, 교량 전체의 성능 저하로 이어지는 과정을 분석했다. 이를 통해 국부 손상과 구조물 전체 거동을 함께 해석하고 시간에 따른 손상 진전과 장기 성능 변화를 산출하는 모델을 완성했다.
핵심은 건축정보모델링(BIM)과 유한요소 구조해석 모델(FEM)을 자동으로 연결한 양방향 프레임워크다. 부재별 손상·열화 정보를 BIM에 입력하면 FEM의 해석값으로 변환되고, 계산된 구조 성능과 손상 예측 결과는 다시 BIM을 갱신한다. 이 과정에서 과거와 현재, 미래의 성능 변화를 공간·시간축으로 통합한 4차원 모델이 구현됐다. 기존 인력 중심 외관 조사와 단편적 센서 분석으로는 찾기 어려웠던 내부 복합 손상도 평가 범위에 포함된다.
교량은 동결융해와 탄산화, 염해에 차량 하중까지 겹치면서 여러 손상이 동시에 진행될 수 있다. 태풍·홍수·집중호우 등 재난 환경의 변화와 시설 노후화가 맞물린 상황에서 이 기술은 한정된 유지관리 예산의 투입 순서를 정량화하는 기반이 될 수 있다. 연구팀은 특허 출원과 소프트웨어 등록을 마쳤으며, 경량 ‘피지컬 3D 모델’을 개발하고 있다. 앞으로 적용 대상을 터널과 항만, 지역 단위 인프라 네트워크로 넓혀 재난 회복력과 보수 우선순위를 평가하고 BIM·사물인터넷 센서·AI 기술의 현장 활용도 추진할 계획이다.