콘크리트 구조물 손상탐지, 이제 스마트폰으로 가능해진다
콘크리트 구조물 손상탐지, 이제 스마트폰으로 가능해진다
  • 전찬민 기자
  • 승인 2022.11.10 09:20
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[공학저널 전찬민 기자] 우리나라는 짧은 기간 동안 많은 시설물이 건설됐지만 유지관리에는 관심을 갖지 않았다. 그 결과, 1990년 초 성수대교, 삼풍백화점 등과 같은 대형구조물이 붕괴돼 많은 인명과 경제적 손실을 가져왔으며, 이에 정부는 1995년 ‘시설물의 안전관리에 관한 특별법(시특법)’을 제정하고 중요시설물을 1종과 2종 시설물로 구분해 체계적인 시설물 유지관리가 시작됐다.

시특법은 2017년에 ‘시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법(시설물안전법)’으로 전부 개정돼 3종 시설물까지 편입하고, 성능중심의 유지관리 체계를 도입하는 등 전반적인 시설물의 안전 및 유지관리체계를 강화했다. 현재 시설물안전법 대상 시설물은 매년 지속적으로 증가할 뿐만 아니라 구조물의 대형화, 장대화로 인해 안전진단 기법 역시 그에 맞는 변화가 요구된다.

하지만 현재 구조물 점검방법은 이러한 변화의 요구에 충분히 부합하지 못하고 있는 실정이다. 현재 시행하고 있는 구조물 점검은 인력에 의한 점검, 영상장비를 이용한 점검으로 구분할 수 있다.

인력에 의한 점검은 점검자가 육안으로 구조물을 조사하는 방법으로 이는 점검자의 시력과 숙련도에 따라 점검결과에 편차가 발생하게 된다. 실제 의학적 관점으로 시력 1.0인 사람이 폭 0.1㎜를 확인하기 위해서는 구조물에 30㎝ 이내로 접근해야 하기 때문에 근접조사 장비를 이용할 수밖에 없다.

근접조사 장비 이용은 점검자로 하여금 항상 추락재해 위험에 노출시키고 있으며, 동일선상에 있는 균열이라도 위치마다 폭이 상이하고, 대부분 곡선 형태라 길이 측정결과도 불규칙하다. 이로 인한 현장조사와 내업 과정에서 손상발생위치 표기오차의 누적으로 신뢰성이 저하되고, 조사결과의 수기작성, 외관조사망도와 손상물량표를 작성하는 단계는 매우 단순 반복작업으로 많은 인력과 시간이 소요된다는 것이 한계다.

이를 해결하기 위해 최근 영상장비를 활용한 점검도 실시하고 있지만 대부분 터널에만 특화돼 있어 원거리 고해상도 이미지 촬영이 요구되는 교량, 건축물 등에는 적용할 수 없다. 드론을 이용하는 경우도 있지만 비행 중 촬영으로 인한 이미 지 초점 문제와 촬영시간의 문제가 있다.

또한, 촬영된 영상의 분석단계에도 문제점이 있다. 현재 사용하고 있는 영상분석방법은 Gray Scale법으로 색상이 차이나는 비손상 부위인 거미줄, 물 때, 시공이음부 등을 균열로 인식하기 때문에 오탐지율이 매우 높을 뿐만 아니라, 박락, 철근노출, 파손, 백태 등과 같은 단면손상은 검출이 불가하다. 이러한 한계로 인해 사람이 영상을 확인하고 수작업으로 도면화하는 과정에서 확인자의 주관적인 판단과 손상표기 오차 등으로 인해 인력에 의한 현장 재조사는 불가피하다.

이러한 구조물 점검방법들의 문제점과 한계를 극복하기 위한 일환으로 한국건설품질연구원은 ‘고해상도 자동제어 이미지 획득 시스템과 마스크 영역기반 회선 신경망을 이용한 콘크리트 교량 구조물 손상분석 기술’ 개발에 성공했으며, 기술력을 인정받아 건설신기술 제924호로 지정됐다.

이 기술의 핵심기술을 살펴보면, 촬영 H/W, 운용 S/W, 손상분석·평가 S/W로 구성돼 있다. 촬영 H/W는 촬영부, 이동·회전부, 센서부로 구성돼 원거리 고해상도 이미지 획득이 가능하고, 운용 S/W의 경우, 촬영 H/W의 정밀한 제어를 위한 것으로 촬영부 제어 S/W, 이동·회전부 제어 S/W, 센서부 계측 정보저장 S/W로 구성돼 있다.

또한, 손상분석·평가 S/W는 건설품질연구원이 그간 수집했던 정선한 데이터를 활용해 콘크리트의 대표적인 손상인 균열, 백태, 박락, 파손, 철근노출 등 총 5종 손상을 인공지능 알고리즘에 학습시켜 정확도 약 95%로 손상탐지 후 카메라 핀홀 모델을 이용해 손상 정량화를 실시했다. 이에 손상탐지와 정량화가 완료된 정보를 토대로 자동으로 외관조사망도와 손상물량표를 작성하는 문서화 S/W로 구성돼 있다.

현재 이 손상분석 기술의 각 핵심기술별 KOLAS(한국인정기구) 인증과 5건의 특허 등록이 완료된 상태로 적용절차는 촬영 H/W설치, 촬영범위 결정, 분할 이미지 촬영, 이미지 스티칭, 손상탐지와 정량화, 자동문서화 순으로 진행된다.

한국건설품질연구원 전상혁 부장(사진)은 “우리 연구원이 가진 중요한 가치 중 하나는 ‘국민의 안전을 점검하는 점검자의 안전이 가장 우선적으로 보장돼야 한다’는 것”이라며 “이 기술은 원거리 고해상도 이미지 촬영이 가능하기 때문에 근접조사장비가 거의 필요하지 않아 점검자의 안전성을 크게 확보했고, 손상분석 정확도는 약 95%로 매우 높다”고 말했다.

경제적 측면에서는 상부구조 형식 PSCB, 연장 500m인 교량 구조물을 대상으로 인력과 이 손상분석 기술 적용 시 소요비용을 비교한 결과, 인력대비 약 45% 정도의 비용이 절감되는 것으로 분석됐다. 외업에서는 인력 조사 시 야장 수기작성에 소요되는 인력이 절감되고, 내업에서는 인공지능 기술과 문서화 기술을 이용해 외관조사망도와 손상물량표 작성 등 단순반복 작업에 투입되는 인력과 시간을 단축했기 때문이다.

즉, 이 손상분석 기술은 거의 모든 콘크리트 구조물에 적용 가능할 뿐만 아니라, 접근이 어려운 장소에 적용이 가능해 현장 적용성이 우수하고, 점검자의 안전과 성과품의 품질향상이 가능한 기술이다.

전 부장은 “하지만 이 기술은 촬영속도, 촬영 H/W의 무게와 부피, 실시간 이미지 전송 불가, 자연광이 없는 경우 이미지 획득 불가, 콘크리트 손상만 분석 가능하다는 아쉬움이 있었다”며 “이에 촬영속도, 촬영 H/W의 무게와 부피, 실시간 이미지 전송은 스마트폰 APP 개발과 스마트폰에 가장 적합한 촬영 H/W 개발을 통해 개선했고, 자연광이 없는 경우는 조명장치를 부착해 교량 박스 내부와 건축물 내부 등에서도 촬영이 가능하도록 H/W를 개발해 개선했다”고 말했다.

그는 이어 “또한, 탐지 가능한 손상종류를 콘크리트의 대표적인 5종 손상에서 콘크리트 재료분리와 누수흔적, 강재 부식과 도막박리까지 포함한 총 9종 손상에 대해 인공지능 알고리즘을 추가 학습시켰다”며 “이를 기반으로 콘크리트 구조물뿐만 아니라 강재 구조물까지 손상탐지와 정량화가 가능한 S/W를 개발해 기술의 적용성을 확대했다”고 덧붙였다.

현재 한국건설품질연구원은 주기적 촬영 시 손상의 진행성 여부 확인을 통해 구조물 선제적 예방체계를 구축할 수 있는 ICT 기술기반 클라우드와 데이터 서버를 이용한 데이터 댐을 구축하고 있다. 이러한 기술을 통해 더욱더 점검자의 안전이 확보되고, 점검결과의 신뢰성과 품질향상이 가능한 기술을 개발하도록 한국건설품질연구원은 앞으로도 노력을 기울일 예정이다.


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