스마트 도로시설 자산관리 및 AI 기반 진단 의사결정

Smart Road Facility Asset Management and AI-Based Diagnostic Decision Making

연구 내용

도로시설물 자산관리에서 상태진단과 의사결정모델을 결합해 유지관리 우선순위와 교체·보수 의사결정을 지원하는 연구

도로시설물의 자산관리 체계를 구축하기 위해 AI 및 딥러닝 기반 스마트 진단 기술과 의사결정모델을 결합합니다. 시설의 상태진단 데이터를 통합하고, 진단 결과를 바탕으로 유지관리 행위의 우선순위를 산정하는 절차를 설계합니다. 또한 자산의 성능 저하 양상을 예측해 점검 주기와 보수·교체 타이밍을 조정할 수 있도록 모델을 고도화합니다. 이를 통해 도로 운영 예산 배분과 생애주기 관점의 관리 전략을 일관된 의사결정 로직으로 구현하는 데 차별성이 있습니다.

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3건

연구 흐름

초기에는 도로시설물 자산관리에서 필요한 데이터 구조와 상태진단 요소를 정리하고, AI 기반 스마트 진단 기술을 통해 진단 신뢰도를 확보하는 방향으로 연구를 수행했습니다. 이후 의사결정모델을 적용해 진단 결과가 유지관리 우선순위로 연결되도록 평가 체계를 구성했습니다. 최근에는 예측 성능과 의사결정 지표의 연동을 강화해 교체·보수 시점 조정, 예산 배분, 관리 전략 수립으로 활용 범위를 확장하는 연구를 진행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

도로시설물 상태진단 자동화
자산관리 우선순위 산정
교체·보수 최적 타이밍 결정
의사결정모델 기반 예산 배분
스마트 진단 데이터 통합
성능 저하 예측
자산 생애주기 비용 산정
현장 점검 이력 관리
도로 운영 리스크 관리
AI 기반 유지관리 표준화