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Nikkei X-TECH_2024.6.10

NEC 등, 3D 모델ⅹAI로 교량의 유지관리를 효율화
점검 및 진단 시간을 30% 삭감

NEC와 NTT 콤웨어, 나가사키대학은 공동으로, 인공지능(AI)과 3D 데이터 해석 기술을 조합한 교량점검시스템을 개발했다. 손상부를 촬영한 사진에서 AI가 콘크리트의 균열과 박리, 철근 노출을 자동 추출해 손상 크기와 위치를 디지털 공간에 구축한 교량의 3D 모델에 반영한다. 이 3D 모델을 바탕으로 AI가 교량의 진단 결과를 출력함으로써 점검/진단 업무에 소요되는 시간을 약 30% 줄일 수 있다고 한다.

NEC 등은 교량의 유지관리를 고도화하기 위해 2023년 10월에 공동연구나 기술 제휴를 시작했다. 제휴 1탄으로서 2024년 1월에 교량점검시스템의 실증을 개시했고, 같은 해 3월에 결과를 발표했다.

교량점검시스템은 NTT 콤웨어의 ‘이미지 인식 AI에 의한 열화 검출 기술’과, NEC의 ‘3D 데이터 해석 기술’, 나가사키대학의 ‘AI를 이용한 교량 진단 모델’ 등을 조합한 것이다. 교량 유지보수 사이클 중 '점검' '진단' 공정 업무를 지원한다.

점검/진단에서는 우선, 레이저를 조사해 거리나 모양 등을 계측하는 LiDAR(라이더)로 교량의 점군 데이터를 취득하고, 디지털 공간에 실측 크기의 3D 모델을 구축한다. 다음으로 손상 부분을 촬영하고, 이미지 인식 AI가 해당 이미지에서 손상을 자동으로 검출. 손상의 종류나 사이즈, 위치 정보를 3D 모델에 자동으로 반영한다.

반영한 3D 모델은 국토교통성의 ‘도로교 정기점검 요령’에 따라서 AI가 해석해, 실제 교량의 손상 정도를 평가한다. 그 결과를 손상 부재나 손상 정도, 종류 등을 바탕으로 부재마다 건전도를 자동 판정하는 나가사키대학의 교량 진단 모델에 입력하면 AI가 과거의 점검 데이터 등도 참조해 진단 결과를 출력한다.

-- 점검 사이클의 모든 공정 지원이 목표 --
개발에서 NEC 등은 나가사키 시내에 있는 콘크리트 다리에서 실증실험을 진행했다. 실증실험은 건전도가 ‘III’인 도네하라다리와 세이칸다리를 대상으로 했다. 그 결과, 이미지 인식 AI로 촬영 이미지에 비친 균열의 약 80%를 검출할 수 있었고, AI에 의한 손상 검출부터 손상된 곳을 3D모델에 반영, 진단 결과의 출력까지 문제 없이 실시할 수 있는 것을 확인했다.

나가사키대학의 야마구치(山口) 준교수는 “이 기술을 사용하면, 예를 들어 5년 전 발견된 손상이 어느 정도 진행됐는지를 3D 모델로 정확히 확인할 수 있다. 디지털 아카이브로서 경과를 관리해 두면 보수 설계 시에 손상을 다시 확인하는 수고를 줄일 수 있어 비용도 줄일 수 있다”라고 말한다.

NEC 등은 교량점검시스템의 개발을 발판으로 교량의 유지관리에 필요한 인프라 비용을 최적화하는 서비스 ‘교량 유지관리 고도화 솔루션’의 실현을 목표로 한다.

국토교통성에 따르면, 국내에 있는 약 73만개 교량의 약 60%가 2032년도에 준공 50년을 맞이한다. 노후화에 의한 손상이 현재화된 다리도 있다. 따라서 손상이 심각해진 후에 대규모 수리를 하는 '사후 보전'에서, 손상이 경미할 때 보수하는 '예방 보전'으로 전환할 필요가 있다.

이러한 배경 아래, NEC 등은 앞으로 수선 계획 작성을 지원하는 AI나, 열화를 예측하는 AI 등을 조합해 교량의 유지보수 사이클 전체를 커버해 예방 보전을 지원하는 시스템을 구축한다.

야마구치 준교수는 “나가사키현에서는 교량의 유지관리를 고도화하려는 분위기가 높아지고 있다. 우선 현 내의 교량 점검 업무에서 전개한다. 그 후에 전국으로 확대해 교량 유지관리 고도화 솔루션의 사회 구현을 목표로 한다”라고 말한다.

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