2.1 교량 구조건전성 모니터링

도로교량은 통행 차량에 의한 하중을 지반에 전달하는 인공 구조물로서 지속적이고 다양한 열화⋅손상 환경에 놓이게 된다. 이로 인해 주기적이고 정기적인 점검⋅진단뿐만 아니라 센서 및 정보통신기술을 활용한 구조건전성모니터링(Structural Health Monitoring, SHM)이 적용되어 왔다(Park et al., 2018). 이러한 상시 계측모니터링은 주로 중요도가 높고 규모가 크며 복잡한 거동을 보이는 특수 장대교량 위주로 이루어져왔으나, 노후도가 심한 중소규모 교량에도 안전한 관리를 위해 SHM 적용에 대한 필요성이 제기되었다.

SHM은 계측된 데이터 세트를 통해 교량 관리주체에게 현재 성능, 안전 여유도, 실제 하중, 스트레스 이력 및 피로 위험, 열화 정도 등과 같은 구조적 안전성 및 잔존수명 추정을 위한 정보를 제공할 수 있다. 최근 몇 년 동안 토목공학, 스마트 시티 및 산업 응용 분야에서 유망한 기술로 사용된 IoT 및 인공지능 기술을 포함하는 무선 센서 네트워크 시스템, MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems), 컴퓨터 비전, 광섬유 및 고급 데이터 해석 기술과 같은 스마트 기술의 지속적인 발전은 SHM 방식과 적용성을 크게 개선시켰다(Sonbul and Rashid, 2023; Tokognon et al., 2017).

규모가 큰 대형교량에 비해 노후도가 높으며 원격지에 산재되어 있는 중소규모 교량의 계측모니터링을 위해서는 현장 전력의 공급과 통신의 연결이 용이하여야 한다. 최근 저전력 센서 디바이스와 와이파이(Wi-Fi), 로라(Long Range Radio, LoRa)와 같은 근거리 통신과 LTE (Long-Term Evolution), 5G 등 무선통신망 기술의 발전은 다수의 원격지에 산재된 교량을 대상으로 SHM의 도입이 가능하도록 하였다.

2.2 IoT 기반 계측체계 도입을 위한 적용성 분석

국내에서 교량에 대규모 계측시스템의 상시운영은 일반국도 특수교량(현수교, 사장교, 아치교, 트러스교 등) 및 서울시 한강교량을 대상으로 이루어지고 있다(Park et al., 2018). 또한 지자체도로 및 민자고속도로 구간에 위치한 특수교량에 대하여 개별적인 계측시스템이 운영되고 있다(Lee, Kim et al, 2019). 일반교량은 특수교량과 달리 대상교량의 개소가 매우 많고, 다양한 고사양의 센서를 통해 구조물의 실시간 거동분석 및 안전관리를 목적으로 하는 특수교량의 계측과는 다른 관점에서 계측시스템이 구축되어야한다. 원격지에 위치한 다수의 노후교량을 효율적이고 경제적이며 통합적으로 관리하기 위해서 IoT 플랫폼 기반의 계측체계 구축이 요구된다. IoT 플랫폼은 표준화 정도, 범용성, 지속성, 유지관리성, 기술독립성 등을 고려하여, 한국전자기술연구원(keti.re.kr)에서 IoT분야 국제 표준개발을 위해 설립된 단체인 OneM2M (www.onem2m.org) 표준을 기반으로 개발된 개방형 IoT 플랫폼인 모비우스(Mobius) (Kim et al., 2016)가 적용될 수 있으며, IoT 계측시스템의 서버(server) 및 디바이스(device) 플랫폼은 해당 규약을 준수하여 개발되어야 한다. IoT 기반 계측시스템은 교량이 원격지에 위치하여 전원공급이 곤란하거나 유선통신망이 연결되어 있지 않은 경우에 효과적으로 적용 가능하다. 또한 기존 계측방식에 비해 상대적으로 저비용으로 설치가 가능하고 IoT 서버 플랫폼을 통해 통합적이고 일관된 데이터 및 기기 관리가 가능하여 유지관리 효율성을 증진시킬 수 있다. 하지만 유선망에 비해 데이터 교환의 안정성이 낮을 수 있으며, 안정적이고 고용량의 전원공급이 필요거나 계측데이터의 용량이 큰 계측기기의 적용에는 한계가 있을 수 있다.

다수의 일반적인 교량을 대상으로 도입하고자하는 이러한 IoT 플랫폼 기반 계측체계에 대한 기본적인 적용성을 검토하고자, 국내 계측관련 전문가 20인(학계 6인, 연구계 6인, 산업계 8인)을 대상으로 종합적인 자문을 실시하였다. Table 1은 참여한 전문가의 소속 및 주요 전문분야를 나타내고 있다. 자문 내용은 교량 IoT 기반 계측 적용을 위한 기술 현황 및 수준, 설정된 IoT 계측체계의 적정성, 계측 적용 항목 설정의 적정성, 구축 시 주요 고려사항 및 장기적인 발전방향 등이며, 본 논문에서는 대상교량 선정과의 연계성을 고려한 계측항목과 관련된 결과를 제시하였다.

Table 1

Affiliation and Major Research Areas of Experts Participated in the Consultation

Table 2는 국내외적으로 현재 교량 SHM을 통해서 주로 계측되고 있는 항목들을 나타내고 있으며, 현재 실제 현장에서 적용되고 있는 일반적인 기술 수준에서 특징과 한계를 개략적으로 정의하였다. 전문가 자문결과를 바탕으로, 다수의 중소규모 교량에 현재 시점에 구축하고자 하는 IoT 계측체계에 적용성이 높은 계측센서를 평가하였다. 교량의 동적 거동으로부터 구조적 안전성 추정을 위한 가속도계, 구조적 손상을 유발하는 변형을 파악하기 위한 변위계와 경사계를 기본적인 IoT 기반 계측 내용과 기기로 선정하였다. 또한 온도 변화에 따른 영향을 고려하기 위하여 온도계를 제안하였다. 하지만 PSC 강연선의 손상을 확인하기 위한 전자기 센서와 파단을 파악하기 위한 음향센서(Acoustic Emission, AE), 부재의 내력을 정량적으로 판정하기 위한 광섬유센서, 위성영상을 통해 변형을 추정하기 위한 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 등의 적용을 위해서는 상시 전원, 대용량 데이터 처리 등을 위하여 많은 예산과 인력의 투입이 필요하므로 다수의 중소규모 교량에 적용하기에는 한계가 있는 것으로 판단되었다. 향후 시스템의 고도화를 통해 보다 다양하고 발전된 IoT 기반 계측 기술 및 기기의 적용이 이루어질 수 있을 것이다.

Table 2

Major Measurement Items and IoT Measurement Application Items for Bridges

3.1 대상교량 선정 방법

다수의 교량을 효율적으로 관리하기 위해서는 다양한 목적에 따라 우선순위 평가가 적정하게 이루어져야 한다. 교량 유지관리 단계에서 대표적인 조치는 개축, 성능개선, 보강, 보수, 점검 및 진단 등이 있으며, 제한된 예산 내에서 우선순위에 따라 순차적으로 조치가 시행된다. 일반적으로 우선순위는 해당 목적에 영향을 미치는 인자들을 고려하여 전문가 평가, 상세해석, 통계분석 등을 통해 이루어진다(Kim et al., 2005; Kim and Jang, 2018; Lee, Shin et al., 2019). 주로 위험도분석, 취약성분석, AHP 기법 등이 적용되며, 지속적이고 반복적인 우선순위 결정이 필요한 경우에는 알고리즘 또는 프로그램화하기도 한다. 일회성 계측대상 선정을 위하여 본 연구에서는 유지관리 과정에서 주로 구분되는 조치별로 교량관리시스템(Bridge Management System, BMS) (KICT, 2023)에 축적된 정보의 분석과 제안된 IoT 계측체계와의 연계성 확보를 통해 대상교량의 선정방법을 정의하였다.

3.2 교량 열화⋅손상 및 피해 사례 분석

일반적인 교량에서 발생되는 열화⋅손상과 피해 현황을 분석하여 앞서 정의된 IoT 기반 계측체계에서 적용하고자하는 계측기기와 연계성을 확보하고, 새로운 계측체계의 방향 설정에 활용하였다.

시설물안전법의 ‘안전점검 및 정밀안전진단 세부지침(MOLIT, 2022)’에서는 교량의 부재를 14가지로 구분하고 있으나, 케이블교량 관련 세부부재(케이블, 정착구, 행어밴드, 새들)를 제외하면 일반교량의 주요부재는 10가지로 분류할 수 있다. BMS에서는 주요부재별 점검⋅진단 용역의 성과품을 수집하여 Table 3과 같이 주요 부재별로 발생되는 열화⋅손상 유형을 정의하고 관련 정보를 시스템에 디지털 정보로 데이터베이스화하고 있다.

Table 3

Deterioration and Damage Type by Bridge Members

BMS에서 관리하고 있는 교량의 2009년~2022년 수행된 정밀안전 점검 및 진단 용역 3,748건(점검 2,858건 및 진단 890건)에서 수행한 4,995개 교량에서 도출된 283,278건의 손상정보를 활용하여 부재별 열화⋅손상 및 피해 현황을 분석하였다.

Table 4는 교량 구조부재 및 비구조부재에서 발생된 열화⋅손상 중 발생빈도가 높은 유형을 정리한 결과이다. 괄호 안의 수치는 발생률을 의미한다. 각 부재의 열화⋅손상 유형별 절대적인 발생건수는 부재의 규모, 점검의 용이성, 손상의 규모 등에 따라 차이가 크므로 상대적인 비교가 곤란하여 발생률을 비교하였다. 손상의 발생률은 Eq. (1)과 같이 분석대상교량(Target Bridges) 수에 대한 해당 열화⋅손상이 발생한 교량(Damaged Bridges) 수의 비율로 산정하였다.

Table 4

Type and Frequency of Deterioration and Damage by Bridge Members

콘크리트 부재와 교면포장은 균열의 발생률이 가장 높았고, 강재 거더는 도장손상, 부식, 기타 순으로 발생률이 높았다. 교량받침은 부식, 균열 및 파손 등 본체의 손상이 많았으며, 신축이음은 후타재 손상과 오물퇴적의 발생률이 높았다.

열화⋅손상은 대부분 공용기간의 증가에 따라 해당 부재에 필연적으로 발생하는 일반적인 현상들이며, 자연재해 및 물리적 외력에 의한 손상 빈도는 높지 않은 것으로 나타났다.

또한 발생빈도가 높고 경미한 열화⋅손상과 다르게 구조적인 문제를 야기할 수 있는 손상 또는 피해 사례를 분석하였다. 최근 10년 동안 지진, 홍수, 충돌, 지반침하 등 재해재난으로 교량은 받침파손, 세굴, 이동, 협착 등의 피해를 입었으나 발생빈도는 매우 낮게 나타났다. BMS 운영을 통해 파악되었거나 점검진단 보고서 정보를 바탕으로 세굴, 침식 등과 같은 수해피해는 약 11개 교량에서 발생하였으며 측방유동 등 협착 피해 이력이 존재하는 교량은 9개소로 조사되었다.

3.3 계측체계 방향 설정

Table 4에서 분석된 최근 약 10년 동안의 열화⋅손상별 발생률과 발생된 열화⋅손상으로 인해 교량에 미치는 영향(impact)을 고려하였다. 열화⋅손상 발생률이 최대인 균열을 100으로 하고 발생률이 매우 낮은 재해재난으로 인한 파손을 최하 단계에 위치시켜 정규화하였다. 또한 발생되는 열화⋅손상으로 인해 교량에 미치는 영향은 미약(A), 약(B), 보통(C), 강(D), 심각(E)의 5단계로 구분하여 Fig. 1과 같이 상대적인 파급효과를 정량화하였다.

Fig. 1

Incidence and Impact of Deterioration and Damage Type on Bridges

발생률이 높고 교량 자체의 성능 및 안전에 미치는 영향이 적은 열화⋅손상은 주기적인 점검진단과 보수보강을 통해 관리된다. 또한 예상치 못한 각종 재해재난으로 인해 발생되는 손상 및 파손은 발생률은 낮지만 일반적으로 구조물에 미치는 영향이 크며, 지속적인 모니터링도 중요하지만 내진⋅면진설계, 통수단면확보 등 대응설계 또는 사전적 대응을 통한 예방적 조치가 요구된다. 한편 발생이 광범위하고 빈도가 높은 일반적인 열화⋅손상은 계측을 통해서 관리하는 것이 비용적, 구조적 측면에서 효율성이 낮으며, 빈도가 매우 낮은 사고 및 재해재난으로 발생되는 파손 및 붕괴를 모니터링하기 위해 일반적인 형식의 교량들에 광범위하게 계측을 적용하는 것 또한 효율성 측면에서 문제가 있다.

따라서 Table 2에서 선정된 기본 IoT 기반 계측항목(가속도, 변위⋅경사 등)을 고려하여 계측 가능한 열화⋅손상을 도출하였다. 구조적 열화⋅손상, 재해재난으로 인해 교량 상부구조 전체적으로 강성의 저하 또는 변화가 우려되는 노후 및 위험 교량의 모니터링을 위하여 가속도를 계측한다. 점검진단을 통해 구조적 열화⋅손상, 안전성 및 내하력 부족 등이 발생한 교량을 포함한다. 또한 다양한 내외부적 요인으로 인해 교량을 구성하는 부재들의 과다한 변위⋅변형으로 구조적인 손상이 발생하였거나 발생 가능성이 높은 교량에 대해서 변위 및 경사를 계측한다. 홍수에 의한 세굴, 지반침하로 인한 협착 등으로 인하여 과다한 변위⋅변형이 발생한 교량이 대상이 된다. 이러한 열화⋅손상은 발생빈도는 높지 않으나 방치 시 구조성능의 저하가 우려되거나 진전될 가능성이 있으므로 지속적인 모니터링이 필요하다. 계측의 활용성 측면에서 이상거동의 즉각적인 변화를 감지하여 신속한 안전조치를 취하는 경우와 장기간 공용 중 문제가 발생할 가능성이 있는 교량의 장기적 거동 경향을 파악하여 유지관리 의사결정에 활용될 수 있는 계측체계를 구축하는 것으로 계측방향을 설정하였다.

4.1 계측대상교량 선정 방법 결정

IoT 플랫폼 기반 계측관리를 위하여 전체 관리교량 8,000여 개소 중 약 300여개 교량을 계측대상으로 선정하고자 한다. 교량의 유지관리업무는 개량사업, 점검진단, 보수보강, 재해재난 대응 등으로 크게 구분된다. 개량사업은 개축, 성능개선, 통수단면개선 등 대규모 개선⋅재건 사업이며, 주로 안전등급이 낮고 공용년수가 오래되어 노후도가 높은 교량이 대부분을 차지한다. 점검진단에 따른 일반적인 소규모 보수보강은 우선순위에 따라 일상적인 조치가 시행되며, 계측을 통해 조치 여부를 결정하기가 곤란한 경우가 대부분을 차지한다. 하지만 일부 구조 안전성에 문제가 발생할 잠재적 위험을 지속적으로 모니터링하는 것이 필요할 수 있다. 한편 빈번하지는 않지만 각종 자연재해(태풍, 호우, 폭염 등) 및 사고(출동, 화재 등), 사회적변화(중차량, 과적차량 등)에 따른 교량의 피해 발생 가능성을 예상하여 사전조치하거나 발생된 피해에 대한 응급 복구조치를 수행하는 것이 필요하다. 이러한 유지관리업무의 종류 및 특성에 부합되도록 제안된 IoT 계측체계와의 연계성을 고려하여 대상교량의 그룹화를 수행하였다.

IoT 기반 계측시스템은 원격지에 산재되어 있는 중소규모 교량이 주 대상이며, 우선순위를 결정하기 위하여 상대적으로 안전에 문제가 있거나 있을 것으로 판단되는 노후교량(Aged Bridges, AB)을 최우선 대상으로 고려하였고, 이미 구조적 손상을 경험한 교량으로 지속적인 관찰이 필요한 손상교량(Damaged Bridges, DB)을 차순위로 고려하였다. 또한 지자체관리 교량에 비해 상대적으로 관리수준이 높고 노후도가 낮은 국가관리 교량의 특성으로 인해, 잠재적으로 구조적 손상을 겪게 될 가능성이 높은 위험교량(Hazard Bridges, HB)을 추가적으로 고려하여 대상을 선정하였다. 의사결정을 위해 필요한 정보는 기본적으로 BMS를 통해 관리되고 있는 교량의 유지관리 이력 및 사업 정보를 활용하였으며, 환경적 위험 요인을 고려하기 위하여 교통량정보시스템(road.re.kr), 홍수위험지도정보시스템(floodmap.go.kr) (ME, 2023)등의 정보를 활용하였다.

4.2 대상교량별 계측 방법

제시된 대상교량 각각의 세부 유형에 따라 적합한 계측 방법의 연계가 필요하다. 교량 구성부재의 세부적인 특정 열화⋅손상 진행이 아닌 전체적인 성능변화의 모니터링이 필요한 노후교량과 안전성 및 내하력과 같은 구조성능의 변화⋅개선이 필요한 손상⋅위험교량은 구조성능을 간접적으로 추정하기 위한 가속도 기반 계측을 제안하였다. 수해 피해로 인한 세굴, 이상변형에 따른 협착⋅이동과 같은 손상의 계측은 변위계, 경사계, 신축이음계 등 변형 또는 변위량을 계측할 수 있는 계측기기의 설치를 제안하였다. 계측대상교량 선정 기준에 부합하지만 라멘교와 같이 구조적 안전성이 높거나 교량길이가 10 m 이내의 교량은 계측의 효용성이 낮아 제외하였다. Table 5는 계측대상교량 유형별 계측 방법의 연계를 나타내고 있다.

Table 5

Connection of IoT Measurement Items according to the Target Bridge Types

4.3 대상교량 선정 결과 분석

전체 교량 중 제안된 IoT 계측관리 대상교량 선정기준에 부합하는 교량은 총 728개소가 도출되었다. 라멘교, 소규모 교량 등 계측 효용성이 낮은 교량을 제외하고, 최종 선정된 교량은 317개소이며 현황은 Table 6과 같다. 다수의 노후⋅손상⋅위험교량에 대한 장기적인 계측을 통해 데이터의 축적이 이루어지게 되면 전체 교량의 미래 성능예측 및 관리계획수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있다. 따라서 선정된 계측대상교량이 전체 교량에 대한 대표성을 나타낼 수 있도록 선정되었는지 파악하기 위하여 다양한 통계분석을 수행하였다.

Table 6

Selection of IoT based Measurement Target Bridges

4.3.1 상부구조형식

현재 관리대상 전체 교량 중 상부구조형식별 구성은 Table 7과 같으며, Fig. 2는 각 교량 형식별로 계측대상으로 선정된 교량의 비율을 나타내고 있다. PSCI거더교(PSCI), 라멘교(RA), 강박스거더교(STB), RC슬래브교(RCS), 프리플렉스거더교(PF)의 상위 5가지 형식이 전체 교량의 92.3%를 차지하고 있다. 계측대상교량으로 선정된 317개 교량의 개소는 전체 교량의 3.9% 수준이다.

Table 7

Measurement Target Bridges Status by Superstructure Type

Fig. 2

Measurement Target Bridges Status by Superstructure Type

RCT거더교(RCT), 중공슬래브교(RCH), RCS 등 중소규모 철근콘크리트 교량의 공용년수가 상대적으로 높게 나타나고 있으며, 대상교량에 선정된 비율도 46.7%, 31.0%, 15.8%로 높은 것을 알 수 있다. 강교 형식 중 노후도가 높은 강플레이트거더교(STP)도 전체의 13.6%가 선정되어 높게 나타났다. 절대적인 개소수는 상대적으로 규모가 작고 공용년수가 오래된 RCS교가 149개소로 가장 많이 선정되었으며, 중경간 교량에 과거부터 많이 적용되어 전체 교량 중 가장 많은 비율을 차지하고 있는 PSCI거더교가 104개소 선정되었다.

4.3.2 교통량

교통량은 교량의 열화⋅손상에 큰 영향을 미친다. Fig. 3과 같이 계측대상교량의 최근 연평균일교통량(Annual Average Daily Traffic, AADT)의 평균값은 약 6,105대로 전체 대상 교량의 AADT 4,260대 보다 높게 나타났으며, 손상교량(7,582대)과 위험교량(6,583대)의 교통량이 상대적으로 높게 나타났다. 연평균일트럭교통량(Annual Average Daily Truck Traffic, AADTT)의 전체 교량 평균은 378대로 계측대상교량의 AADDT가 492대로 높게 나타났다.

Fig. 3

Traffic Volume Status of Measurement Target Bridges

위험교량과 손상교량은 높은 AADTT를 나타내고 있으나, 공용년수가 오래된 노후 교량은 원격지에 위치하는 경우가 많아 상대적으로 트럭교통량이 적게 나타난 것으로 판단된다. 선정된 계측대상교량들은 교통량에 따른 잠재적인 손상 위험이 적정하게 고려되어 선정된 것으로 판단된다.

4.3.3 공용년수

계측대상교량의 평균공용년수는 2022년 말 기준 31.2년이며, 전체 교량의 평균공용년수 15.5년에 비해 2배 이상 높게 나타났다. 각 형식별로 선정된 교량의 평균공용년수는 해당 형식 전체교량의 상위 0.1~15.8%에 분포하고 있다. 유형별 계측대상교량 평균공용년수는 노후교량이 34.8년, 손상교량이 26.5년, 위험교량이 25.7년으로 상대적으로 노후교량의 평균공용년수가 가장 높은 것으로 나타났다.

계측대상교량의 상부구조형식별 평균공용년수는 STI거더교가 41.7년으로 가장 높았고 STB거더교가 21.3년으로 가장 낮았으나 전체 교량의 평균 공용년수 15.5년보다는 높게 분석되어 교량의 노후도를 적정하게 고려한 것으로 판단된다. 계측대상교량에서 다수를 차지하는 RCS교는 32.6년, PSCI거더교는 30.1년으로 분석되었다. 각 형식별 공용년수별 분포도에서 계측대상교량이 차지하는 비율은 Fig. 4와 같다. RCS교, PSCI거더교와 같이 다수를 차지하고 공용년수가 오래된 교량은 공용년수 30년 이상 교량부터 대상교량으로 선정되는 비중이 높게 나타났다. 그 외의 상부구조형식 교량은 공용년수 분포도에서 차지하는 위치가 상대적으로 넓게 분포되어 있다.

Fig. 4

Service Life Status of Measurement Target Bridges by Superstructure Type

4.3.4 최대경간장

전체 교량의 평균 교장은 197.4 m, 계측대상교량의 평균 교장은 100.3 m로 상대적으로 규모가 작은 교량이 계측대상으로 다수 선정되었다. Fig. 5는 유형별 최대경간장의 분포를 계측대상교량 유형별로 나타낸 것이다. 가까운 장래에 개축 가능성이 있는 노후교량의 경간장이 가장 짧은 것으로 파악되었으며, 위험교량 또한 짧은 경간에 주로 분포하는 것을 알 수 있다. 반면에 이미 손상이 발생된 교량은 중소 경간 전 영역에 분포하고 있는 것으로 파악되었다.

Fig. 5

Max Span Length Status of Measurement Target Bridges

4.3.5 지역적 분포

계측대상교량의 유형별로 전국적인 지역적 분포를 Fig. 6에 나타내었다.

Fig. 6

Status of Measurement Target Bridges by Region

노후교량은 전 지역에 고르게 분포하며, 손상교량은 수해피해가 많았던 경기, 전남, 경북 지역과 낮은 설계하중을 적용하여 건설된 저등급 교량이 많은 강원 지역에 주로 분포하고 있다(KMA, 2022; MOLIT, 2023). 위험교량은 홍수위험지도에서 수해위험수준이 높은 하천과 그 배후지역, 연약지반 구간 등에서 높게 나타나고 있는 것으로 분석되었다. 선정된 교량은 향후 지역적 특성 및 영향을 고려한 분석에 활용 가능할 것으로 판단된다.