초록 ▼

본 연구의 제목은 『교량 스마트 유지관리 플랫폼(BMAPS) 및 AI 기반 디지털 트윈 활용 기술 개발』 이며, 본 과제는 노후화된 교량 구조물 유지관리 기술 고도화의 일환으로 주요사업에서 개발된 교량 스마트 유지관리 플랫폼(BMAPS)에서 제공되는 IoT 기반 계측데이터와 노후도 데이터 기반 3차원 교량 모델링 연계 기술 및 3종 교량 노후도 평가에서 요구되는 열화곡선 생성 등을 위한 AI 활용 기술 개발을 위한 연구이다. 이를 위해 교량 구조물 유지관리에 필요한 미래형 서비스를 스마트 유지관리 플랫폼에서 제공하기 위한 핵심 원천

본 연구의 제목은 『교량 스마트 유지관리 플랫폼(BMAPS) 및 AI 기반 디지털 트윈 활용 기술 개발』 이며, 본 과제는 노후화된 교량 구조물 유지관리 기술 고도화의 일환으로 주요사업에서 개발된 교량 스마트 유지관리 플랫폼(BMAPS)에서 제공되는 IoT 기반 계측데이터와 노후도 데이터 기반 3차원 교량 모델링 연계 기술 및 3종 교량 노후도 평가에서 요구되는 열화곡선 생성 등을 위한 AI 활용 기술 개발을 위한 연구이다. 이를 위해 교량 구조물 유지관리에 필요한 미래형 서비스를 스마트 유지관리 플랫폼에서 제공하기 위한 핵심 원천 기술을 개발하고자 한다.
본 연구 수행을 통해 플랫폼 상에 입력된 소정의 정보를 이용하여 디지털 트윈 모델을 구성하는 것이 가능하다는 것을 확인하였고, 3종 교량의 노후도 평가를 위한 열화곡선을 인공지능을 통해 생성시키는 알고리즘을 제안하였다. 또한 디지털 트윈모델에 노후도 평가 결과를 시각화하는 것이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 BMAPS 플랫폼에 디지털 트윈 기술을 연계할 때 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

(출처 : 서지자료 62p)

Abstract ▼

This study is titled "Development of AI-driven digital twin for bridge maintenance platform (BMAPS)". This project was carried out as part of the advancement of maintenance technology for aging bridge structures. In this study, we developed a 3D bridge modeling linkage technology based on IoT-based

This study is titled "Development of AI-driven digital twin for bridge maintenance platform (BMAPS)". This project was carried out as part of the advancement of maintenance technology for aging bridge structures. In this study, we developed a 3D bridge modeling linkage technology based on IoT-based measurement data and deterioration data provided by the previously developed BMAPS. In addition, the goal was to develop AI-based technology to generate deterioration curves required for the three-type bridge deterioration assessment. To this end, we seek to develop core source technologies to provide future services required for bridge structure maintenance on a smart maintenance platform.
Through this study, it was confirmed that it is possible to construct a digital twin model using certain information entered on the platform. An algorithm was proposed to generate deterioration curves for assessing the deterioration of three types of bridges using artificial intelligence. Additionally, it was confirmed that it is possible to visualize the deterioration assessment results in the digital twin model. The results of this study are expected to be effectively utilized when linking digital twin technology to the BMAPS platform in the future.

(source : Bibliographic Data 63p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 4
• Executive Summary ... 6
• 목차 ... 8
• 표목차 ... 10
• 그림목차 ... 11
• 제1장 연구개발 과제개요 ... 14
• 1. 개념 및 정의 ... 14
• 2. 추진배경 및 필요성 ... 15
• 2.1 연구 추진배경 및 필요성 ... 15
• 제2장 연구개발과제의 수행과정 및 수행내용 ... 16
• 1. 데이터 기반 교량 DT 모델 자동 생성 방법론 제시 ... 16
• 1.1 세부 연구개요 ... 16
• 1.2 교량 데이터 항목 분석 및 속성체계 정의 ... 16
• 1.3 파라메트릭 모델링 기법을 활용한 교량 객체 라이브러리 작성 ... 18
• 1.4 교량 디지털 트윈 모델 자동 생성 ... 19
• 2. 3종 교량 노후도 평가용 AI 기반 열화곡선 생성 기술 ... 22
• 2.1 세부 연구개요 ... 22
• 2.2 열화요인／평가등급별 점검진단 데이터 수집 및 분류 ... 22
• 2.3 데이터 전처리를 위한 알고리즘 ... 25
• 2.4 열화곡선 생성 및 가상 데이터 생성 ... 28
• 3. 3차원 모델-플랫폼 데이터 연계 가능성 검증 ... 31
• 3.1 세부 연구개요 ... 31
• 3.2 3차원 모델-플랫폼 데이터 연계 ... 31
• 3.3 IoT 계측 데이터 및 노후도 평가 결과에 대한 시각화 ... 34
• 제3장 연구개발과제의 수행결과 및 목표달성 정도 ... 36
• 1. WBS 1: 데이터 기반 교량 DT 모델 자동 생성 기술 ... 36
• 2. WBS 2: 3종 교량 노후도 평가용 AI 기반 열화곡선 생성 기술 ... 38
• 3. WBS 3: 데이터 기반 교량 DT 모델 자동 생성 방법론 제시 ... 40
• 제4장 차년도 연구개발 계획 ... 42
• 1. 연구개발 목표 및 내용 ... 42
• 1.1 연구개발 목표 ... 42
• 1.2 차년도 계획 및 세부내용 ... 43
• 2. 국내외 관련 분야 환경 변화 ... 45
• 2.1 디지털 트윈 기대치 현황 ... 45
• 2.2 디지털 트윈 기술 구성 및 수준 ... 46
• 2.3 국내 기술개발 동향 ... 47
• 2.4 국외 기술개발 동향 ... 50
• 3. 연구개발 추진전략 ... 53
• 4. 연구개발 일정 및 기대성과 ... 54
• 4.1 연구개발 TRL ... 54
• 4.2 연구개발 기대성과 ... 54
• 5. 연구비 사용계획 ... 55
• 5.1 직접비 사용계획 ... 55
• 6. 성과활용방안 및 기대효과 ... 57
• 제5장 결론 ... 58
• 참고문헌 ... 60
• 서지자료 ... 62
• Bibliographic Data ... 63
• 끝페이지 ... 65