최근 항만을 비롯한 연근해에 해상교량이 계획되어 다수의 해상교통안전진단이 수행되고 있다. 해상교량의 안전진단에서 핵심적인 요소는 해상교량의 형하고와 주경간장에 따른 항로 폭이 될 것이다. 해상교량의 형하고와 항로 폭을 결정하는데 있어 어떤 선박을 대상선박으로 하느냐, 대상선박의 제원을 어떻게 볼 것인가에 따라 해상교량의 시설한계가 크게 달라진다. 따라서 본 연구에서는 최근 수행되고 있는 해상교량에 대한 해상교통안전진단에서 이슈가 되고 있는 사례를 분석하였다. 첫째 삼산 연육교의 대상선박은 대상해역을 통항하지 않은 유도탄고속함(570톤)과 통항빈도가 거의 없는 예인선열이 이슈가 되고 있다. 둘째, 사양-와교의 대상선박은 통항한 적이 없는 여수해양경찰서가 보유한 최대선박인 640톤급 517함을 대상으로 하고 있다. 이는 해상 교량의 시설한계의 문제만이 아니라 해상교통안전진단 사업인가 안전진단 보고서 제출면제 사업인가에 대한 논란을 야기할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 여건의 해상교량의 안전진단에 대한 안전진단대행기관의 의견을 수렴하여, 추후 통일된 선박 및 선박의 제원에 대한 통일된 기준안을 마련하여 안전진단시 통일된 기준을 사용하기를 제안한다.
본 논문은 무선 전력 및 데이터를 동시에 전송하는 교량 구조 건전성 진단 시스템에 관한 것이다. 무선 전력 전송을 이용하여, 교량 내부에 위치한 구조 건전성 진단을 위한 센서에 전원을 공급한다. 그리고 센서에서 검출된 데이터를 부가적인 통신회로 없이, 교량 외부로 전송한다. 이러한 교량 구조 건전성 진단 시스템은 기존 방식에 비하여 교량 유지 보수 비용을 줄일 수 있는 장점을 가진다. 제안한 교량 구조 건전성 진단 시스템은 높은 효율로 전력을 전송하며, 동시에 8단계의 교량 손상도 데이터를 전송한다. 결과적으로, 제안한 시스템은 교량의 내부의 센서에 무선전력전송을 이용하여 안정적인 전원을 공급하며, 교량의 손상 정도에 관한 물리적 데이터를 부가회로없이 무선전력전송용 공진기를 통해서 전달할 수 있다.
노화-구도 연도교 개설공사 사업에 따라 대상해역을 이용하여 통항하는 선박에 대하여 교량 건설을 고려한 종합적인 해상교통 안전성 향상 방안 제시를 위해 이론적 고찰 및 Full-Mission Shiphandling Simulator를 이용하여 평가하고 근거자료를 작성한 후, 최적의 교량시설을 계획하도록 기초자료를 제공하며, 인허가 과정중 도출된 해상교량안에 대한 해상교통안전진단을 해사안전법 및 동 법 시행규칙에 의거하여 실시하였다.
본 논문에서는 임베디드 리눅스와 유전자 알고리즘을 이용한 교량 진단 시스템의 설계에 대하여 기술한다. 제안된 시스템은 임베디드 리눅스 환경 하에서 동작하며, 교량의 상태는 인터넷을 통해 원격으로 모니터링을 한다. 그리고 다양한 교량 진단용 센서에 대해서 최적의 이득과 오프셋을 찾기 위해 유전자 알고리즘을 내장하고 있어 계측의 측정 범위가 크다. 제안된 방법의 검증은 시스템 기반에서 이루어졌다.
교량 진단을 위한 새로운 Linux 실장 지능형 제어기 및 원격 모니터링 시스템을 구현한다. Linux 실장 지능형 제어기의 하드 코어는 32비트 CPU로서 구성되었고 교량 진단을 위해 실시간 모니터링과 FFT를 수행 할 수 있도록 설계되었다. 그리고 모니터링 시스템은 Java에 의한 인터넷 환경 및 GUI 환경에서 수행되도록 설계되었다. 상세 설계와 기능적 해석을 시스템 기반에서 수행되었다.
교량의 안전은 점검에 의해 보장된다. 그리고 교량의 유지관리는 점검결과를 토대로 시작된다. 따라서 점검결과는 '교량의 안전'과 '효율적인 유지관리'를 위한 가장 중요한 정보이다. 따라서 본 논문에서는 교량의 점검신뢰도를 평가하고 이를 제고 할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 교량의 점검신뢰도를 평가 할 수 있는 세 가지 점검신뢰도를 제시하였다: 명목점검신뢰도, 실질점검신뢰도, DS명목점검신뢰도. 교량의 점검신뢰도 분석 방법은 정밀안전진단결과를 참값으로 간주하고 당해년도 정밀(정기)점검과 차년도 정밀안전 진단결과를 비교하였다. 인적오류를 고려한 DS명목신뢰도를 기준으로 현재 고속도로교량의 점검신뢰도 85%로 양호한 편으로 평가 된다. 이는 현재 고속도로 교량의 평균공용연수가 13년으로 대부분의 교량이 'A'와 'B'등급에 집중적으로 분포되어 상태변화가 크지 않기 때문인 것으로 판단된다. 점검신뢰도를 제고하기 위해서는 점검자의 역량을 강화하고 전문점검인력 육성이 필요하며 점검결과에 대해 QC(Quality Control, 품질관리)를 실시하여 점검결과의 신뢰도 향상이 필요하다.
무선 센서 네트워크는 교량 안전진단(Structural Health Monitoring, SHM)을 위한 효율성, 신뢰성 등의 특징들을 제공한다. 그러나 현재 교량 안전진단은 아날로그 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 유선망을 사용하여 관리프로그램으로 전송하고 있다. 본 논문에서는 무선망에서 동작하는 센서 네트워크를 이용하여 교량 및 노면을 모니터링하기 위한 안전진단 시스템을 구현하였다.
사용중인 교량의 안전성, 사용성, 내구성을 확보하기 위한 시발점은 교량에 대한 점검과 진단이다. 본 논문에서는 최근 개정된 시설물 안전진단에 관한 특별법에 제시된 점검주기와 독일의 점검주기를 비교하고, 외국의 손상 보고서에 나타난 손상발견시기를 분석하였으며, 분석 결과를 기초로 국내 진단 주기의 재조정을 제안하였다. 이를 위해 비교 대상인 양국의 교량 현황을 살펴보고, 유지관리 체계와 비용을 객관적 비교근거로 제시하였다.
콘크리트 교량을 저렴하고 신속하게 상태 평가를 하기 위하여 성능 지수(Performance Index)를 제안한다. 이 기법은 육안 검사에 의하여 발견된 결함의 범위와 심각도를 사용하여 콘크리트 교량의 전반적인 상태를 신속하게 등급화 하고 콘크리트 교량의 노출 조건을 고려하여 콘크리트 성능을 정량적으로 평가한다. 또한 본 연구에서는 상기한 성능 지수 기법의 타당성을 증명할 수 있는 정밀 안전 진단 시험결과를 활용하여 6개의 주요 노후화 원인을 고려하는 또 다른 성능 지수를 제안한다. 이러한 두 상태 평가 방법이 영국의 실제 교량 상태 평가 자료를 바탕으로 한 상태 평가 결과를 퍼지 집합 이론(fuzzy set theory)으로 분석한 결과와 비교하여 방법의 정당성 및 신뢰성을 논의한다.
본 논문에서는 교량의 변위를 IoT 장치를 이용하여 실시간 측정하고 추출된 데이터를 이용하여 교량의 이상징후를 AI 기반으로 진단 및 모니터링 하는 방법을 제안한다. AI 모델 학습 학습을 위해서 비정상 상태의 교량이 필요하지만, 실제 교량에 인위적으로 비정상 상태를 만들 수 없으므로, 탄성 받침을 이용하여 모의 교량을 제작하였다. 탄성 받침을 이용하여 제작에 반영 및 모의교량에 적합한 모의 차량도 제작하여 정상적 데이터와 비정상적 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 전처리 과정을 통해 AI 분석을 통해 교량의 이상 징후를 진단 및 모니터링하였으며, 제안 모델을 실험한 결과 96.7%의 정확도가 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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