[논문]교량의 장기성능 예측을 위한 디지털 트윈모델 정의

심창수; 전치호; 강휘랑; 당고손; 소칸야

doi:10.13161/kibim.2018.8.4.013

교량의 장기성능 예측을 위한 디지털 트윈모델 정의
Definition of Digital Twin Models for Prediction of Future Performance of Bridges 원문보기

Journal of KIBIM = 한국BIM학회논문집, v.8 no.4, 2018년, pp.13 - 22

심창수 (중앙대학교 토목공학과) , 전치호 (중앙대학교 토목공학과) , 강휘랑 (중앙대학교 토목공학과) , 당고손 (중앙대학교 토목공학과) , 소칸야 (중앙대학교 토목공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Future performance prediction of bridges is challenging task for structural engineers. Well-organized information from design, construction and operation stages is essential for the assessment of structures. Digital twin model is a new concept to realize more reliable data platform for management of infrastructures. Damage history including degradation of material, cracking, corrosion, etc. needs to be accumulated in the digital model. The digital model is linked to the analysis model for the assessment of structural performance considering changed mechanical properties of structural components. In this paper, initial definition digital twin model of a PSC-I girder bridge is proposed.

주제어

표/그림 (13)

그림 Figure 1. Inventory of a PSC I girder bridge
그림 Figure 2. Code definition of damages
그림 Figure 3. Network-level data collection and uses
그림 Figure 4. Code system of PSC-I girder bridge
표 Table 1. Definition of code numbers
표 Table 2. Details of the code system
표 Table 3. Definition of code for inventory
그림 Figure 5. Damage evaluation of a PSC I girder
그림 Figure 6. Reality model definition
표 Table 4. Code system of damages in PSC I-girder bridges
그림 Figure 7. Prediction of concrete slab damages
그림 Figure 8. Damage recording on a digital model
그림 Figure 9. New BMS with open data model

AI 본문요약
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문제 정의

이 논문에서는 가장 많이 시공되고 운영중에 있는 PSC-I 거더 교량에 대한 DTM을 정의하고 이를 활용하여 데이터 수집을 국가적인 차원에서 수행하여 유사 교량의 장기적인 성능을 예측할 수 있는 방안을 제시하였다. 현재의 유지관리 실무를 최대한 반영하여 이미 구축된 정보의 활용성을 높이고 필요한 정보를 모델 기반으로 디지털화하는 방안이 되도록 하였다.
네트워크 수준에서 손상의 원인을 분석하고 환경 조건에 따라 장기적인 거동 예측을 위한 데이터를 축적하기 위해서는 개별손상을 식별할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 부재 및 손상에 대한 코드체계를 제안하였다. 이 코드 체계를 통해서 PSC 교량의 손상들이 기록되고 정보로 가공될 수 있는 토대를 제공하였다.
이 논문에서는 현재의 점검 및 안전진단에 따라 생성되는 정보의 축적, 분석, 활용을 통한 교량의 장기 성능 예측을 할 수 있도록 하는 디지털 트윈 모델의 정의를 제안하였다. 점검단위와 점검 항목을 고려하여 3차원 모델의 인벤토리와 그에 필요한 정보 사항을 설정하였다.
이 논문에서는 부재 및 손상에 대한 코드체계를 제안하였다. 이 코드 체계를 통해서 PSC 교량의 손상들이 기록되고 정보로 가공될 수 있는 토대를 제공하였다.
이 논문에서는 가장 많이 시공되고 운영중에 있는 PSC-I 거더 교량에 대한 DTM을 정의하고 이를 활용하여 데이터 수집을 국가적인 차원에서 수행하여 유사 교량의 장기적인 성능을 예측할 수 있는 방안을 제시하였다. 현재의 유지관리 실무를 최대한 반영하여 이미 구축된 정보의 활용성을 높이고 필요한 정보를 모델 기반으로 디지털화하는 방안이 되도록 하였다. 점검 및 진단 업무의 내용을 유지관리 의사결정에 유용한 형태로 디지털 데이터화하는 방법론을 제시하였다.

제안 방법

이 연구에서 실사 모델 (reality model)의 구축은 촬영을 위해 노출된 면에 대해서만 대상으로 하고 이외에는 외관조사망도의 손상을 모델의 면에 매핑하는 형태로 이루어졌다. Fig.
점검 업무에서 중요한 성과물이 외관조사망도이기 때문에 3차원 실사모델과 외관조사망도를 연동시키는 것은 업무의 효율성을 높이는데 효과가 있다. 이 연구에서는 3차원 모델의 면 정의에 활용된 변수와 좌표를 이용하여 2차원 외관조사망도를 생성하고 기록된 손상을 상호 연계하는 시도를 하였다. 이로부터 손상기록과 실사 모델의 연동이 점검시마다 이루어지고 이전 점검 기록의 확인이 용이하도록 하였다.
일반적인 경우에는 좌표 기반으로 수행할 수 있지만 포인트 클라우드가 가지는 오차 범위로 인해서 조정할 수 있는 근거가 되는 참조 타겟을 설치하게 된다. 이 연구에서는 Fig. 6에 나타낸 바와같이 부재의 인식 표와 QR 코드, 3차원 표식자를 함께 활용하여 후처리과정의 유효성을 높이는 시도를 하였다. 현재 일반적으로 사용하는 드론 스캐닝의 조건에서는 균열폭을 검출하는 것은 현실적으로 불가능하고 일정 거리 조건을 만족시킬 수 있는 비행이 가능한 장비가 요구되는 것으로 평가되었다.
현재의 유지관리 실무를 최대한 반영하여 이미 구축된 정보의 활용성을 높이고 필요한 정보를 모델 기반으로 디지털화하는 방안이 되도록 하였다. 점검 및 진단 업무의 내용을 유지관리 의사결정에 유용한 형태로 디지털 데이터화하는 방법론을 제시하였다.
이 논문에서는 현재의 점검 및 안전진단에 따라 생성되는 정보의 축적, 분석, 활용을 통한 교량의 장기 성능 예측을 할 수 있도록 하는 디지털 트윈 모델의 정의를 제안하였다. 점검단위와 점검 항목을 고려하여 3차원 모델의 인벤토리와 그에 필요한 정보 사항을 설정하였다. 네트워크 수준에서 손상의 원인을 분석하고 환경 조건에 따라 장기적인 거동 예측을 위한 데이터를 축적하기 위해서는 개별손상을 식별할 수 있어야 한다.

대상 데이터

대부분의 구조물은 형태적으로 유사성을 보이기 때문에 특정변수를 이용하면 유사한 구조물에 대하며 신속하게 모델을 생성할 수 있다. Fig. 1에 PSC I 거더 교량의 인벤토리를 실제 교량을 대상으로 정의하였다. 모델의 구분은 실제 유지관리 업무에서의 점검 단위를 고려하였다.
7에 PSC I-girder 교량의 바닥판 손상 진전을 DTM에 반영하여 주어진 환경적 조건, 하중조건, 공용 기간 등을 근거로 하여 많은 수의 외관조사망도를 정량화하고 이를 기계학습의 데이터로 활용할 수 있으면 교량 점검 결과로부터 일정 기간 이후의 성능을 예측하도록 하는 방법론을 개발할 수 있다. 주요 노출환경요인 데이터는 제설제 사용량, 강설량, 중차량 통행량, 비산염분이다.

후속연구

실물 교량의 상태를 그대로 시각화하는 3D 모델과 디지털 형태로 보관되는 교량정보 모델, 영상 및 레이저 스캐닝으로 획득되는 실물 외관 모델, 마지막으로 준공상태의 교량 해석 모델이 요구된다. DTM을 활용하여 교량 점검활동에서 발생하는 데이터를 관리하고, 레이저 스캐닝과 점검 사진을 바탕으로 교량상태를 업데이트하여 해석모델에 반영함에 따라 현재 상황을 구조계산하고 장기평가에 사용할 수 있을 것이다. DTM은 합리적인 교량 평가와 자원 투입 등 교량의 생애주기적 의사결정에 사용될 수 있다.
노후 구조물의 증가는 현재 수행하고 있는 인력에 의한 육안점검의 한계를 극복할 수 있는 대안을 요구하게 될 것이다. 현재 외부인 경우에는 무인기를 이용한 photo scanning 기술로 이를 해결하려는 연구가 수행중에 있다.
각각의 숫자에 관한 정의는 Table 1~3에 설명하였다. 손상이 발생한 부재 위치, 손상의 종류, 정도, 시기를 한 번에 표현할 수 있는 코드 체계이기 때문에 이를 기반으로 일괄적인 정보 수집, 분석이 가능하게 될 것이다.
코드체계로 정의된 손상은 시설물정보의 보안과 무관하게 연구 목적으로 개방될 수 있다. 특히, 다양한 조건하에서의 재료 열화, 손상의 진전에 대한 데이터가 수집될 수 있으면 이를 분석하여 실증 기반의 경험식이 도출되거나 장기 성능을 예측하는 기계학습의 근거 데이터로 이용될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	특수교량에 대한 BIM 기반의 유지관리시스템은 현재 어디에서 적용되고 있는가?	특수교량에 대한 BIM 기반의 유지관리시스템을 개발하여 현재 제2진도대교에서 실제 적용 및 보완이 이루어지고 있다 (Shim etal., 2017).
	Digital Twin Model의 장점은?	Digital Twin Model(이하 DTM)은 제조업 분야에서 제품이나 설비를 설계 생산하는 기업이 이후의 운영 기간동안에도 지속적인 모니터링을 통해서 상태를 평가하고 교체나 안전관리를 수행해주기 위해 사용되는 개념이다. 운영단계에서 분석된 자료를 기반으로 성능을 개선하는 설계 개선으로의 피드백이 즉시 이루어지는 장점을 가지고 있다. GE나 벡텔 등의 다국적 기업에서 최근에 가장 중요한 비즈니스 모델로 부각되고 있는 기술 개념이다(Aron and Lane, 2017).
	교량은 어떤 구조물인가?	교통 인프라의 핵심적인 구조물이 교량이고 우리나라에서 교량을 많이 건설한 시기를 근거로 볼 때 짧은 기간에 상당수의 교량이 유사한 노후도를 보일 것으로 예상된다. 이러한 사항은 미국, 일본, 유럽을 비롯한 많은 선진국들에서 이미 경험하고 있는 사항이고 2007년의 미국 미네소타 교량의 붕괴나 2013년 I-5 교량의 붕괴에서도 잘 볼 수 있다.

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