교량 디지털 트윈 기반 유지관리 및 성능예측

Bridge Digital Twin–Driven Maintenance and Performance Prediction

연구 내용

교량 점검 이력과 핵심 성능지표를 통합해 디지털 트윈 기반 예지보전과 유지관리 의사결정을 수행하는 연구

교량의 노후화와 손상 진행을 데이터 기반으로 모델링하여 유지관리 효율을 높이기 위한 연구를 수행합니다. 기존 교량에서 확보 가능한 최소 정보로 BrIM을 구축하고, 정비 관련 문서 요구사항과 점검 정보를 벡터화해 대시보드와 보고 체계를 마련합니다. 또한 2D 점검 도면을 손상 좌표로 추출해 3D 유지관리 모델에 누적 열화를 반영하고, baseline digital twin을 선행 구축한 뒤 하중시험 기반 거동 정보로 model updating을 수행합니다. 이를 통해 예측 성능과 보수·보강 전략을 연계하는 것이 차별성입니다.

관련 프로젝트

4건

연구 흐름

초기에는 기존 교량에서 BrIM 적용 시 제약이 되는 모델링 시간과 비용 문제를 해소하기 위해, 이해관계자 요구를 반영한 데이터 기반 BrIM 구축 절차를 정립했습니다. 이후 디지털 트윈과 핵심 성능지표를 연계하여, 유지관리 행동과 위험을 함께 고려하는 처방형 유지관리 접근으로 확장했습니다. 다음 단계에서는 baseline digital twin으로 업데이트 이전의 사전정보를 확정하고, 하중시험 결과를 이용해 전역 거동을 설명하는 모델 업데이트 파이프라인을 구성했습니다. 최근에는 2D 점검 이력의 자동 전사와 3D 누적 열화 반영을 결합해 미래 성능을 예측하는 유지관리 모델로 심화했습니다.

활용 가능성

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

예지보전 전략 수립
점검 이력의 자동 전사
3D 성능 예측 모델
유지관리 우선순위 산정
규정 기반 정비 문서 자동화
손상 상태 분류 체계
모델 업데이트 절차 고도화
대시보드 기반 의사결정
보수·보강 시나리오 평가
포렌식 기반 원인 추적 지원