KICT 한국건설기술연구원

검색

전체 과제명 책임자 검색

전체 129건 현재 페이지 7/13

• 해외 탄소배출 감축을 위한 아스팔트 포장 분야의 저탄소 기술 변화 해외 탄소배출 감축을 위한 아스팔트 포장 분야의 저탄소 기술 변화 ▲ 김영민 KICT 도로교통연구본부 연구위원 들어가며 지구 온난화로 폭염, 폭설, 태풍, 산불 등 이상기후 현상이 세계 곳곳에서 나타나고 있다. 높은 화석연료 비중과 제조업 중심의 산업구조를 가진 우리나라도 최근 30년 사이에 평균 온도가 1.4℃ 상승하며 온난화 경향이 더욱 심해졌다. 국제사회는 기후변화 문제의 심각성을 인식하고 이를 해결하기 위해 선진국에 탄소배출 감축 의무를 부여하는 ‘교토의정서’ 채택(1997년)했다. 이어 선진국과 개도국이 모두 참여하는 ‘파리협정’을 2015년 채택하여 탄소배출을 위한 범세계적인 목표 이행을 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 기후변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC, Intergovernmental Panel on Climate Change)는 2100년까지 지구 평균온도 상승폭을 1.5℃ 이내로 제한하기 위해서는 전 지구적으로 2030년까지 이산화탄소 배출량을 2010년 대비 최소 45% 이상 감축하여야 하고, 2050년에는 탄소중립(Net-zero) 달성을 목표로 제시하였다. 이에 따라, 세계 각국은 2016년부터 자발적으로 온실가스 감축 목표를 제출했고, 모든 당사국은 2020년까지 ‘파리협정 제4조 제19항’에 근거해 지구 평균기온 상승을 2℃ 이하로 유지하고, 나아가 1.5℃를 달성하기 위한 장기 저탄소 발전 전략(LEDS)과 국가 온실가스 감축 목표(NDC)를 제출하기로 합의하였다. 아스팔트 포장 분야에서도 이산화탄소 배출 저감을 위한 노력이 진행되고 있으며, 미국 아스팔트포장협회(NAPA, National Asphalt Pavement Association)는 아스팔트 포장 산업의 Net-zero 탄소 배출을 위한 목표 및 전략을 발표하였다. 우리나라도 마찬가지로 관계부처 합동으로 ‘2050 탄소중립 추진 전략’을 마련하고, 에너지 주공급원을 화석원료에서 신재생에너지로 전환 및 확충은 에너지 전환 가속화와 철강, 석유화학 등 탄소 다배출 업종의 기술 개발 지원을 통해 고탄소 산업구조 개혁을 추진하고 있다. 이 글에서는 세계 여러 나라에서 추진하고 있는 아스팔트 포장 분야의 탄소배출 감축을 위한 저탄소 기술을 살펴보고, 우리나라의 저탄소 아스팔트 산업이 나아갈 방향을 모색하고자 한다. 해외 Net-Zero 추진 전략 (1) 영국(Net zero highways) 영국은 전체 가정의 80%가 자동차를 소유하고 있고, 화물의 79%가 도로를 이용하여 운송이 이루어지므로 많은 인적·물적 자원들이 도로 운송체계에 의존하고 있다(Transport Statistics Great Britain, 2020). 그러므로, 파리협약에 따른 영국의 탄소배출 저감 전략에 도로 분야의 탈탄소화 전략이 높은 비중을 차지하고 있다. National Highway는 영국 교통부의 지원을 받아 고속도로와 간선도로의 설계, 운영, 유지관리 등의 표준을 설정하는 정부기관으로서, 영국 도로의 운송 및 건설에 관한 Net-Zero Highway 2050 계획을 발표하였다. Net-Zero Highway 2050 계획은 2030년까지 전체 고속도로를 관리하고 운영하는 데 필요한 각종 자체 시설물(가로등, 관리 사무실 포함)의 조명을 LED 제품으로 전환하여 기업 탄소 배출량의 75% 감소하고, 유지관리 및 도로 순찰용 차량의 70%를 전기 또는 하이브리드 차량으로 전환하는 등 기존의 자체 시설물에 감축 가능한 모든 탄소를 줄이는 데 계획을 제시하였다. 또한 2040년까지 고속도로의 포장 수명을 장기간 유지하고 도로포장 재료(아스팔트, 시멘트, 콘크리트 등)의 생산을 포함하여 자재 운송, 유지 관리 및 포설 작업 시에 발생하는 배출량의 Net-Zero 하는 것을 목표로 하고 있다. 2050년까지 도로를 이용하는 운송수단(대중교통, 화물차 등)의 전기 에너지 활용을 지원하는 EV 충전 서비스 및 에너지 저장시설 확충을 통해 운송 수단의 탈탄소화를 추진할 계획이다. (2) 미국(The Road Forward) 2022년 1월, 미국 NAPA는 2050년까지 Net-Zero 탄소 배출을 달성하기 위한 아스팔트 포장 산업 목표로 ’The Road Forward’ 비전을 발표하였다. NAPA는 기후 관리를 위한 아스팔트 포장 산업의 Net-Zero 탄소배출을 위해 4가지 산업 목표와 이를 이행하는 각각의 전략을 제시하였다(NAPA, 2023). 먼저, 산업 목표 ①은 2050년까지 아스팔트 생산 및 건설 과정에서 Net-Zero를 달성하며, 이를 위해 아스팔트 공장에서 대체 및 재생 가능 연료의 사용과 아스팔트 혼합물의 생산온도를 낮추는 WMA(Warm-Mix Asphalt) 기술의 사용을 장려한다. 산업 목표 ②는 장수명포장 기법의 채택을 확대하여 도로포장의 내구성을 증대함으로써, 잦은 유지보수 공사로 인한 건설장비 및 교통체증으로 인한 작업구간 내 차량의 탄소배출을 줄이는 것을 목표로 하고 있다. 그리고 산업 목표 ③은 BMD(Balanced Mix Design)와 공용성능 지표를 연계한 LCA를 활용하여 모든 재활용 아스팔트(RAP)를 관리함으로써 2050년까지 Net-Zero 자재 공급망을 구축한다. 또한 저온 중앙 플랜트 재생기술과 저온 및 고온 현장 아스팔트 재활용 기술을 발전시켜 RAP 함량을 40% 이상 증가시키는 것을 목표로 하고 있다. 산업 목표 ④는 아스팔트 혼합물 생산과정에서 필요한 전력을 재생 가능한 에너지로 전환해서 전기 집약도를 줄이고 전기 에너지 효율성을 높여 아스팔트 산업의 자체 탄소배출량을 줄여 탄소상쇄(carbon offset)를 확보하도록 권장하고 있다. 바이오 오일 아스팔트(Bio oil-asphalt) 바이오 아스팔트란 바이오 오일(목질 섬유형, 돼지분뇨형,폐유형)을 증류, 추출 산화 과정을 거쳐 중합 처리한 제품으로 아스팔트의 개질제, 희석제 또는 대체 재료로 사용된다(Zhangqi, 2022). 바이오 오일의 주요 성분에는 에테르,에스테르, 알데히드, 케톤, 유기산 등이 포함되어 있어, 석유아스팔트를 바이오 바인더로 대체하거나 개질이 가능하다(Cao et, al,. 2014). 바이오 바인더는 석유 아스팔트를 직접 대체(100% 대체율)하거나, 석유 아스팔트를 개질하기 위한 개질제(대체율은 10% 미만)로 활용되며, 석유아스팔트를 혼합하기 위한 희석제(대체율 25%~75%)로 사용된다. 또한 바이오 아스팔트는 석유 아스팔트에 첨가하여 개질 또는 혼합한 것으로 천연 아스팔트보다 아스팔트 바인더의 전단강도 및 저온성능과 내노화성이 높은 것으로 평가되고 있다. 최근 주목 받는 바이오 오일은 리그닌을 활용한 제품이다. 리그닌(lignin)은 관속식물(vascular plant)과 일부 조류(algae)의 세포 조직을 지지하는 중요한 구조 물질을 형성하는 유기폴리머(organic polymer) 중 하나이며, 목재나 풀의 20~40%를 차지하고 있다. 유기 폴리머인 리그닌은 일반적으로 점도와 점성이 높고 다른 물질과 혼합이 잘 이루어지지 않아 종이를 만드는 제지공정 과정에서 대부분 폐기 처분하였다. 그러나 최근에는 리그닌의 열분해과정에서 수소 첨가 분해를 통해 점도와 점성을 낮추고 발열량(HHV)을 높인 리그닌 혼합 오일은 기존의 항공유와 유사한 품질기준을 만족시켰으며, 2027년부터 시행되는 항공유 온실가스 감축 규제에 적용할 것으로 기대되고 있다(Kim, et,al., 2020). 리그닌을 활용한 대체 연료의 주요 장점은 산업 활동을 통해 공기 중으로 배출된 이산화탄소를 장기간 격리(sequestration)시키는 특성이다. 네덜란드의 Wageningen University & Research에서는 아스팔트 바인더의 50%를 리그닌으로 대체한 바이오제닉 아스팔트를 통해 기존의 아스팔트에서 배출되는 연간 550 kt의 이산화탄소를 30~60%까지 감소시킬것으로 예상되며, 이는 유럽시간에서 확장되고 있는 연간 아스팔트 1,100만 톤에 적용할 경우, 연간 최대 12,000톤의 이산화탄소 배출을 감소할 것으로 예상하고 있다(Christian, et,al,. 2022). 바이오 숯 아스팔트(Bio-char asphalt) 바이오 숯(char) 아스팔트는 식물성 기름, 바이오매스 재료 및 바이오 기반 폴리머와 같은 재생 자원을 아스팔트에 활용한 기술이다. 바이오 숯은 탄소성 물질로 산소 농도가 낮은 조건에서 농업 폐기물 및 목재 칩과 같은 유기 물질을 연소시킬 때 형성된다. 바이오 숯은 고유한 다공성과 탄소 음성(inherent porosity and carbon negativity)적인 특성으로 인해 아스팔트의 휘발성 유기 화합물(VOC)을 흡착하고 생산공정에서 발생되는 이산화탄소 배출량을 최대 50%까지 감소시킨다(Zhou et al. 2020). 또한 아스팔트 포장의 내구성을 향상시켜 포장체의 수명을 연장함으로써 재포장 주기를 확대한다(Abe et al., 2022). 이러한 장점으로 기후변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC)에서는 바이오 숯을 이용한 아스팔트를 저탄소 기술로 인정하고 탄소 감축을 위한 지속적이고 경제적인 해결책으로 기대된다. 기후변화 시대에 저탄소 아스팔트 포장 기술의 나아갈 방향 전 세계가 기후변화 및 이상기온 현상에 따른 인류 생존의 위협을 받는 현시점에서 모든 산업분야에서 저탄소 및 탈탄소화 정책의 추진은 전 인류의 최대 당면 과제이다. 2015년 파리협약에 따라 선진국뿐만 아니라 개도국도 탄소 감축목표를 설정하고 감축목표 달성을 위해 국가 경제구조의 개혁과 변혁이 요구되고 있다. 우리나라도 향후 5년간(2023~2027년) 약 89.9조 원의 예산 투입을 통해 탄소중립 산업의 핵심기술 개발과 건축 분야의 제로에너지·그린 리모델링를 추진하고, 전기 및 수소차량 보조금 지원을 통한 수송 부문 등의 온실가스 감축 사업 진행을 통해 경제·사회 전반에 걸친 탄소중립과 녹색성장 추진을 위한 ‘한국 2050 탄소중립’ 계획을 실행하고 있다. 지금까지 아스팔트 포장 산업은 많은 이산화탄소를 배출하고 환경에 악영향을 미치는 산업으로 인식되었다. 그러나 재활용 아스팔트 포장(RAP), 중온 아스팔트(WMA), 현장 저온 재생 아스팔트 포장 등과 같이 저탄소 아스팔트 포장 기술 개발을 위한 노력은 계속되어 왔다. 전 지구적인 저탄소 및 탈탄소화가 요구되는 현 시점에서 아스팔트 포장 산업은 기존의 저탄소 아스팔트 기술의 고도화를 통해 100% 재생 아스팔트 기술뿐만 아니라 바이오 기반의 대체 아스팔트 개발과 같은 Net-Zero 신기술 개발에 박차를 가해야 할 것이다. 이를 위해서는 저탄소 아스팔트 포장용 폐기물 및 재생 기술 사용에 관한 기존 연구를 체계적으로 검토하고 과학적으로 평가를 통해 구현 가능한 현장 적용 기술 체계의 마련이 요구된다. 과거 도로포장 건설 산업이 환경 오염 산업이라는 오명을 벗고 인류의 번영과 보존에 기여할 수 있는 친환경 핵심 산업으로 거듭나기 위해서는 아스팔트가 석탄연료인 석유의 부산물을 원재료로 활용하기보다는 근본적으로 원재료 자체가 환경에 무해한 친환경 재료로 탈바꿈할 수 있는 기회가 되었으면 한다. ――――――――――――――――― 참고자료 • Kim Yoonsoo, Shim Jingi, Choi Jae-Wook, Suh Dong Jin, ParkYoung-Kwon, Lee, Ung, Choi Jungkyu, Ha Jeong-Myeong,Continuous-flow production of petroleum-replacing fuels fromhighly viscous Kraft lignin pyrolysis oil using its hydrocrackedoil as a solvent, Energy Conversion and Management,Volume 213, 2020, • Christian Moretti, Blanca Corona, Ric Hoefnagels, Marco vanVeen, Iris Vural-Gürsel, Tobias Strating, Richard Gosselink,Martin Junginger, Kraft lignin as a bio-based ingredient forDutch asphalts: an attributional LCA, Science of the TotalEnvironment, 806(1), 2022 • Zhengqi Zhang, Ying Fang, Jianhua Yang, Xinjun Li, Acomprehensive review of bio-oil, bio-binder and bioasphaltmaterials: Their source, composition, preparationand performance, Journal of Traffic and TransportationEngineering (English Edition), Volume 9, Issue 2, 2022, pp 151-166, • Cao, W. Zhang, X. Qi, X. 2014, Advances in bio-asphaltresearch. Petroleum Asphalt, 28 (5) (2014), pp. 1-5 • Abe, A.A.; Rossi, C.O.; Caputo, P. Biomaterials and TheirPotentialities as Additives in Asphalt binder Technology: AReview. Molecules 2022, 27, 8826. • NAPA, ASPHALT PAVEMENT INDUSTRY GOALS FORCLIMATE STEWARDSHIP: TOWARD NET ZERO CARBONEMISSIONS, https://www.asphaltpavement.org/climate/industry-goals. 2023 • Wang, H., Han, H., Song, H., et al., 2019. Progress in pyrolysisof lignin and its model compounds. Chemical Industry andEngineering Progress 38 (7), 3088e3096. • Zhou, X. Moghaddam, T.B. Chen, M. Wu, S. Adhikari, S.Biochar removes volatile organic compounds generated fromasphalt. Sci. Total Environ. 2020, 745, 141096. • Yaro, N.S.A.; Sutanto, M.H.; Habib, N.Z.; Usman, A.; Kaura, J.M.;Murana, A.A.; Birniwa, A.H.; Jagaba, A.H. A ComprehensiveReview of Biochar Utilization for Low-Carbon FlexibleAsphalt Pavements. Sustainability 2023, 15, 6729. https://doi.org/10.3390/su15086729 도로교통연구본부 게시일2023-12-18 조회수 1915
• 나노소재를 이용한 수소가스 저장 기술 나노소재를 이용한 수소가스 저장 기술 ▲ 백소영 KICT 환경연구본부 수석연구원 들어가며 수소를 저장 및 운송하는 방법은 몇 가지가 있는데, 대표적으로 ①기체 상태의 수소를 약 700 bar로 압축해 고압가스로 저장하는 방법, ②-253℃로 냉각해 액화상태로 저장하는방법, ③고체 금속상에 화학적으로 흡수시키는 방법, ④암모니아 또는 액상유기화합물(LOHC, Liquid Organic HydrogenCarrier)로 저장하는 방법이 있다. 첫 번째 방법은 고압가스의 수용성과 함께 큰 저장탱크가 필요하며, 수소가스의 부피가 크기 때문에 높은 압축에너지가 필요하다. 두 번째 방법은 극저온 액체이기 때문에 많은 금전적 투자가 필요하고, 리필 과정에서 보일오프(boil-off) 등 다양한 손실 발생 과정이 항상 존재한다. 현시점에서 수소를 이용할 때 가장 큰문제는 수소의 저장과 운송 문제이다. 고압으로 압축한 기체수소는 폭발위험성과 함께 저장 및 운반에 각별한 주의가 요구되며, 수소는 560℃ 이상의 열이 공급되었을 때 자연적으로 폭발하기 때문에 위험에 대한 관리가 중요하다. 또한 비용적으로 보면 천연가스 개질을 통한 수소의 생산원가는 kg당 2,500원 정도인데 수송과 저장에 드는 비용은 kg당5,000원으로 2배 이상 높다. 따라서 최근에는 수소 저장 및운송의 경제성과 안전성 측면으로 인해 재료/합금에 대한흡착 또는 흡수를 통한 소재 내 가스 저장을 향한 관심이 증가하고 있다. 기존 가스 저장 방법 수소를 저장 및 운송하는 방법은 몇 가지가 있는데, 대표적 으로 ①기체 상태의 수소를 약 700 bar로 압축해 고압가스 로 저장하는 방법, ②-253℃로 냉각해 액화상태로 저장하는 방법, ③고체 금속상에 화학적으로 흡수시키는 방법, ④암모 니아 또는 액상유기화합물(LOHC, Liquid Organic Hydrogen Carrier)로 저장하는 방법이 있다. 첫 번째 방법은 고압가스 의 수용성과 함께 큰 저장탱크가 필요하며, 수소가스의 부 피가 크기 때문에 높은 압축에너지가 필요하다. 두 번째 하나 이다. 인구의 증가와 생활양식의 변화로 인해 세계적으로 에 너지 수요가 증가하고 있으나, 한정된 자연 자원이 급속하 게 고갈되고 있는 동시에 지구온난화 등 환경 문제가 심각해 져 에너지 위기가 가속화되고 있다. 실제로 전 세계 화석연 료 비중은 82%이며, IEA(국제에너지기구)는 향후 10년 이내 에 화석연료 사용량이 정점에 도달하고 신재생에너지 역할 이 커질 것으로 전망하였다. 이러한 상황에서 수소는 에너지 요구를 충족시키기 위한 수단으로 대두되고 있다. 수소를 태워서 에너지를 발생하게 될 때 가솔린의 세 배에 달하는 열량을 방출할 수 있으며 연료 전지 방법을 이용하여 전기를 생산할 수 있다. 만약 재생 가능한 에너지원인 수력, 태양, 풍력과 같은 자원을 활용하여 수소를 생산할 수 있게 된다면, 수소는 재생 연료로도 사용될 수 있다. 또한, 수소는 환경적으로도 이산화탄소 배출이 없어 현재의 화석연료나 원자력과는 비교할 수 없는 장점이 있기 때문에, 수소에너지 는 미래의 궁극적인 대체 에너지원 또는 에너지 운반체로 간 주하고 있다. 소재 내 가스 저장 방법 수소를 소재 내에 저장하는 방법은 크게 물리적 흡착 (Physisorption)과 화학적 흡수(Chemisorption)로 구분되어 결 합할 수 있다. 우선 화학적 흡수 방법 중 금속수소화물은 고 체를 금속상에 화학적으로 흡수시키는 방법으로 금속 원자 사이사이에 수소를 이온화하여 저장하게 된다. 이러한 금속 수소화물 중에서 가장 잘 알려진 유형은 표 1과 그림 1에 표 시된 AB5, AB2, A2B 및 AB 타입이며 압축가스 및 극저온 액 화 수소 저장 방법에 비해 높은 부피 밀도로 저장할 수 있다. 수소를 소재 내에 저장할 수 있는 또 다른 방법은 활성탄, 흑 연, CNT(탄소 나노튜브)와 같은 다양한 탄소 물질을 통해 저 장하는 물리적 흡착 방법이다. 위와 같은 탄소 소재들은 높 은 비표면적과 밀도가 낮은 다공성 미세 구조로 인해 높은수소 저장량을 갖는다(표 1, 그림 1). 물리적 흡착과 화학적 흡수 방법을 에너지 측면에서 비교해 보면, 화학적 흡수의 경우 수소와 저장물질의 결합에너지 는 100 kJ/mol 이상인 반면, 물리적 흡착의 경우 에너지는 10 kJ/mol 혹은 그 이하의 값을 갖는다. 다시 말하면, 화학적 흡수 방법은 수소와 금속 간의 결합력이 높기 때문에 650℃ 이상의 고온을 사용해야 수소를 탈착하여 이용할 수 있고, 반대로 물리적 흡착은 수소와 고체 표면이 물리적인 힘, 즉 반데르발스 힘에 의해서 흡착이 되어있기 때문에 수소를 탈 착하는 데 높은 온도와 많은 에너지가 필요하지 않다. 물리적 결합은 흡/탈착 속도가 빠르게 되어 수소의 저장 과 탈착을 신속하게 할 수 있다는 장점이 있으며, 이 때문 에 화학적 결합에 비해 물리적 결합을 가지는 수소저장이 저장 및 활용에 에너지 측면에서 많은 장점을 갖게 된다. 또 한 화학적 결합 중 높은 엔탈피가 방출되는데 이는 소재의온도를 상승시켜 수소의 효율적인 방출을 방해하여 수소저장의 가역성을 방해할 수 있다. 다공성 나노소재 내 수소저장 물리적 흡착 방법을 이용한 소재 내 수소 저장에 있어 가장 큰 핵심은 비표면적이 얼마나 넓으냐 하는 것이다. 물리적 결합 을 하는 대표적인 소재는 활성탄, 탄소 나노튜브, 활성 탄소 섬 유, 탄소 나노섬유와 같은 다양한 탄소 나노구조물질이 있으 며 수소 흡착량은 소재의 기공 크기에 따라 달라진다. 나노소 재의 기공은 마이크로(micro, <2 nm), 메소(meso, 2~50 nm), 매 크로(macro, >50 nm) 기공으로 나누어지며 물리흡착 기반의 수소저장량은 일반적으로 미세한 기공 구조나 표면에 수소 분 자가 흡착되는 과정을 말한다. 문헌에 따르면 0.6~0.7 nm 크 기의 마이크로 미세 기공을 가지고 있는 재료가 수소 분자를 높은 비율로 흡착하는 것으로 알려져 있다. 이는 흡착재료의 메시 구조나 표면 특성에 기인한 것으로 수 소 분자가 물질 표면에 흡착하고 상호 작용하여 저장되게 된다. 또한 흡착소재의 수소 저장량은 미세기공의 비표면적 (SSA, Specific Surface Area)에 따라 결정된다고 알려져 있 다. 탄소 물질과 수소 사이의 결합은 비교적 약하며, 흡착 에 너지가 낮기 때문에 나노튜브와 같은 좁은 틈새 채널에 수소 가 흡착될 가능성은 배제된다. 즉, 소재의 표면적이 높을수 록 수소 저장 용량이 높아진다는 것을 의미한다. 많은 문헌 에서 수소 흡착은 작동 온도 및 탄소 재료 유형에 관계없이 소재의 비표면적(SSA)에 선형적으로 의존한다고 결론지었 으며, 다공성 탄소소재의 기공크기를 조절한 후 높은 압력조 건에서 수소를 저장할 경우 미국 에너지부(DOE)의 수소저장 목표를 달성할 수 있는 것으로 보고되었다. 맺음말 수소는 앞으로 어떠한 방법으로든 활용될 것이라고 누구나 예상하며, 특히 수소 저장 소재는 미래의 깨끗한 에너지 공 급과 탄소 중립을 위한 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 향후 소재 제조 연구에서는 친환경적이며 탄소발자국 을 줄이는 방법으로 바이오매스를 활용하여 소재를 제조하 는 연구가 활발해질 것이며, 현실에 더욱 적합한 결과를 도 출할 수 있는 연구가 지속해서 진행될 것이다. 그뿐만 아니 라 수소 저장 소재의 생산 및 제조 비용을 줄이는 경제성 개 선과 같은 지속적인 연구와 혁신을 통해 더 효율적이고 경제 적인 솔루션을 개발하는 노력이 계속되어야 할 것이다. ――――――――――――――――― 참고자료 • Mohan, M., Sharma, V. K., Kumar, E. A., & Gayathri, V. (2019). Hydrogen storage in carbon materials—A review. Energy Storage, 1(2), e35. • Prabhukhot Prachi, R., Wagh Mahesh, M., & Gangal Aneesh, C. (2016). A review on solid state hydrogen storage material. Adv. Energy Power, 4(11). 환경연구본부 게시일2023-12-18 조회수 2525
• 건축 분야 Generative Design 기법을 활용한 설계자동화 기술 건축 분야 Generative Design 기법을 활용한 설계자동화 기술 ▲ 이재욱 KICT 미래스마트건설연구본부 수석연구원 들어가며 세상은 끊임없이 변화하고, 이러한 변화의 흐름 속에서도 건 축 분야는 그 중심에서 지속적인 진화를 이어가고 있다. 최 첨단 기술의 도입, 혁신적인 건축 재료의 개발, 그리고 지속 가능한 건축에 대한 고민은 현대 건축의 주요한 핵심 키워드 로 자리 잡고 있다. 이 모든 변화의 중심에서 핵심 연구를 주 도하며 새로운 패러다임을 제시한 학자가 있다. 그는 이미래 박사다. 이미래 박사는 건축설계뿐만 아니라 그것이 인간과 환경과의 상호작용에서 어떤 역할을 하는지에 대한 깊은 연 구에 몰두해 왔다. 건물은 단순한 물리적 공간 이상의 의미 를 지니며, 사회, 경제, 환경적 측면에서도 중요한 영향을 미 친다는 것이 그의 주장이다. 그러한 연구 활동 중 이미래 박 사는 수년간 건축설계의 효율성과 창의성에 대한 연구를 진 행하며, 새로운 방법론을 찾기 위한 끊임없는 탐구의 여정 을 거치고 있었다. 그는 전통적인 건축설계 방법이 한계에 도달했다고 느꼈고, 무언가 혁신적인 접근 방식이 필요하다 고 생각했다. 그러던 어느 날, 그는 'Generative Design' 혹은 ' 생성적 설계'라는 기법을 발견하게 된다. 이 기법은 ‘그동안 의 건축설계 방식을 완전히 뒤바꾸어 놓을 것’이라는 희망을 이미래 박사에게 안겨주었다. 생성적 설계는 이미래 박사가 직접 모든 디자인의 디테일을 고민하는 것보다, 컴퓨터가 그 의 연구 가설과 원칙을 기반으로 다양한 설계 옵션을 빠르게 생성해 주는 방식이었다. 이미래 박사는 컴퓨터에 특정 조건 과 목표를 입력하면 되었다. 예컨대, "이 건물은 에너지 효율 성이 높아야 한다" 혹은 "이 구조물은 지진에도 견딜 수 있어 야 한다"와 같은 연구 가설을 기반으로 한 조건들이었다. 최 초의 시도에서, 그는 이 기법의 효과에 매우 놀랐다. 컴퓨터 는 그의 가설을 기반으로 수많은 가능성을 제시해주었고, 이 미래 박사는 이 중에서 가장 연구 목표에 부합하는 설계를 선택할 수 있었다. 생성적 설계를 도입한 뒤, 이미래 박사의 연구는 새로운 차원의 문제 해결 능력을 보여주게 되었다. 이 기법은 그에게 연구의 새로운 경로를 제시해 주었고, 이 미래 박사는 이를 통해 건축 분야의 미래를 위한 새로운 기 준을 설정할 수 있게 되었다. 설계자동화(Generative Design) 개념과 현황 건설 분야에서 설계자동화의 전체적인 프로세스는 세 가지 단계로 정리할 수 있다. 이에 따라 설계 알고리즘의 기술 개 발 방향에 대하여 정리하였다. Stage 1: 문제 정의를 다양화할 수 있는 세부적인 속성들의 종류를 정의하고 종류에 따른 레벨을 설정한다. Stage 2: 문제 정의의 조합에 따라 각각의 위상 최적화된 설 계안들을 생성한다. Stage 3: 생성된 설계안들을 평가 기준들에 따라 검토하고, 대표 설계안들을 선택한다. 첫 번째 단계: 대지 선정, 초기 설정 및 문제 정의 대지의 크기와 형태를 결정하기 시작하였다. 일반적인 10 m ×10 m의 대지를 기준으로 선정하였다. 이 대지 내에 그리 드 형태로 점을 배치하였으며, 대지 내, 총 441개(21x21)의 점을 설정하였다. 이후, 문제를 정의하는 데 필요한 다양한 속성들을 선정하였고, 각 속성에 대한 레벨을 설정하여 문제 를 세부적으로 정의하였다. 두 번째 단계: 점 선택, 사각형 생성 및 설계안 생성 임의로 설정된 144개의 점 중 4개를 무작위로 선택하였다. 선택된 점을 기준으로 500~1200 mm 크기의 사각형을 생 성하였다. 이 사각형들을 다양한 조합으로 배치하는 대안을 만들었다. 정의된 문제와 속성의 조합을 바탕으로 위상을 최 적화한 설계안들을 또한 생성하였다. 세 번째 단계: 결과물 출력, 검토 및 설계안 선택 설계자동화 알고리즘을 활용하여 결괏값을 무작위로 출력하 였다. 출력된 결과는 그림 3과 같이 나타났다. 추가로, 출력 된 결과 중에서 더 다양한 대안들을 추출하였다. 생성된 설계 안들은 다양한 평가 기준에 따라 검토되었고, 이 검토를 통해 대표적인 설계안들을 선정하였다. 1. 산업 분야의 적용: Generative Design은 건축, 제품 설 계, 자동차 공학, 항공우주 공학 등 다양한 분야에서 활용 되고 있다(그림 1). 2. 소프트웨어 발전: Autodesk의 Fusion 360, Rhino와 Grasshopper와 같은 도구들은 Generative Design 기능 을 제공하며, 이런 도구들의 발전으로 인해 디자이너들은 복잡한 알고리즘을 직접 작성하지 않아도, 생성적 설계를 쉽게 적용할 수 있게 되었다(그림 2). 3. 환경 및 지속 가능성: 현대 건축 및 제품 설계에서 환 경친화적이고 지속 가능한 설계의 중요성이 부각되면서, Generative Design은 이러한 목표를 달성하기 위한 주요 도구로 인식되기 시작했다. 4. 교육 및 연구: 전 세계의 주요 대학 및 연구기관에서는 Generative Design에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으 며, 다음 세대 디자이너와 엔지니어들에게 이 기술을 교육 하는 프로그램들도 강화되고 있다. 5. 제한사항 및 도전 과제: 물론, Generative Design도 완 벽하지 않다. 현실 세계의 복잡한 제약 조건과 인간의 세밀 한 취향을 완벽하게 반영하는 것은 여전히 도전적인 부분이며, 이를 위한 연구와 개발이 지속해서 이루어지고 있다. 설계자동화(Generative Design) 기술 개발 방향 건설 분야에서 설계자동화의 전체적인 프로세스는 세 가지 단계로 정리할 수 있다. 이에 따라 설계 알고리즘의 기술 개발 방향에 대하여 정리하였다. Stage 1: 문제 정의를 다양화할 수 있는 세부적인 속성들의 종류를 정의하고 종류에 따른 레벨을 설정한다. Stage 2: 문제 정의의 조합에 따라 각각의 위상 최적화된 설계안들을 생성한다. Stage 3: 생성된 설계안들을 평가 기준들에 따라 검토하고, 대표 설계안들을 선택한다. 첫 번째 단계: 대지 선정, 초기 설정 및 문제 정의 대지의 크기와 형태를 결정하기 시작하였다. 일반적인 10 m×10 m의 대지를 기준으로 선정하였다. 이 대지 내에 그리드 형태로 점을 배치하였으며, 대지 내, 총 441개(21x21)의 점을 설정하였다. 이후, 문제를 정의하는 데 필요한 다양한 속성들을 선정하였고, 각 속성에 대한 레벨을 설정하여 문제를 세부적으로 정의하였다. 두 번째 단계: 점 선택, 사각형 생성 및 설계안 생성 임의로 설정된 144개의 점 중 4개를 무작위로 선택하였다.선택된 점을 기준으로 500~1200 mm 크기의 사각형을 생성하였다. 이 사각형들을 다양한 조합으로 배치하는 대안을만들었다. 정의된 문제와 속성의 조합을 바탕으로 위상을 최적화한 설계안들을 또한 생성하였다. 세 번째 단계: 결과물 출력, 검토 및 설계안 선택설계자동화 알고리즘을 활용하여 결괏값을 무작위로 출력하였다. 출력된 결과는 그림 3과 같이 나타났다. 추가로, 출력된 결과 중에서 더 다양한 대안들을 추출하였다. 생성된 설계안들은 다양한 평가 기준에 따라 검토되었고, 이 검토를 통해대표적인 설계안들을 선정하였다. 설계자동화(Generative Design) 기술의 미래 방향 설계 분야는 미래에 인공지능(AI)과의 융합을 통해 더욱 발전하게 될 것이다. Generative Design에서 활용될 AI는 디자이너의 이전 작업 패턴과 선호도를 학습하게 될 것이며, 이러한 데이터를 기반으로 더욱 정교하고 효율적인 설계 제안을 창출해낼 것이다. 이로 인해 디자이너는 기술적 한계를 뛰어넘어 더 큰 비전을 실현하는 데 필요한 지원을 받게 될 것이다. 또한, 미래의 설계자동화 도구는 디자이너에게 실시간피드백을 제공하게 될 것이다. 이 기능은 설계 과정에서의신속한 조정과 피드백을 가능하게 하여, 다양한 요구 사항과 변수에 즉시 대응하는 설계의 효율성과 타당성을 높이게 될것이다. 분야 간의 통합은 Generative Design의 미래 방향으로 확고하게 자리잡게 될 것이다. 건축, 제품 설계, 기계 공학 등의 전문 지식이 하나로 통합되어, 더욱 통합적이고 종합적인 설계 해결책을 제공하게 될 것이다. 마지막으로기술적 진보에도 불구하고, 인간 중심의 접근 방식은 미래의 설계자동화에서도 핵심적인 역할을 하게 될 것이다. 사용자의 요구와 편안함을 중심으로 한 설계의 궁극적인 목적은변하지 않을 것이며, 설계자동화 기술은 이를 지원하여 미래의 설계 패러다임을 정립해 나갈 것이다. ――――――――――――――――― 참고자료 • Oh, S., Jung, Y., Kim, S., Lee, I., & Kang, N. (2019). Deep generative design: Integration of topology optimization and generative models. Journal of Mechanical Design, 141(11), 111405. • D i n o , I . G . ( 2 0 1 6 ) . A n e v o l u t i o n a r y a p p r o a c h f o r 3 D architectural space layout design exploration. Automation in construction, 69, 131-150. • Lee, J., Cho, W., Kim, S., Sohn, D., & Lee, J. (2023). Conceptual design algorithm configuration using generative design techniques. KIEAE Journal, 23(1), 5-12. 미래스마트건설연구본부 게시일2023-12-18 조회수 1636
• 비접촉식 관입량 측정 장치를 활용한 스마트 말뚝 시공관리 기술 개발 비접촉식 관입량 측정 장치를 활용한 스마트 말뚝 시공관리 기술 개발 ▲ 서승환 KICT 지반연구본부 수석연구원 들어가며 국내에서 PHC 말뚝(Prestressed High-strength Concrete pile)과 같은 기성말뚝은 기술 발전으로 초고강도 및 복합 말뚝 등의 형태로 발전하였고, 그 활용도는 날로 증가하고 있다. 반면에 말뚝의 시공관리에 있어서는 동재하시험이나 정재하시험의 횟수 등 제한된 관리 규정만 있으며, 전체 말뚝에 대한 시공관리 방법은 명확하게 규정되어 있지 않다. 국내 대부분의 기성말뚝 시공현장에서는 전체 물량의 1%에서 최대 3%의 말뚝에 대해 동재하시험을 수행하여 지지력을 확인한 후, 말뚝의 최종 관입량(Set value)을 측정하여 관리 기준값으로 설정한다. 이후 나머지 97～99%에 해당하는 말뚝은 시공 직후 최종 관입량을 측정하여 관리 기준값과 비교 후 적정성을 판단하고 있다. 최근에는 도심지 내 공사가 늘어나면서 소음, 진동 문제로 인해 항타말뚝 대신 매입말뚝의 적용이 증가하고 있다. 국내 매입말뚝 시공방법은 선 굴착 후 최종 항타공법이 대부분으로 실제 매입말뚝 시공관리 또한 드롭해머를 이용한 최종 단계의 항타 관입량으로 관리하는 것이 일반적이다. 최종 항타 시 관입량 및 타수의 측정은 오래전부터 수기 측정방식에 의해 이루어지고 있다(Ha et al., 2003; Yun et al., 2005). 이러한 수기 측정에 의한 방법은 이상적인 환경에서의 측정이나 작업자가 작업 내용을 충분히 이해한 후 최대한 주의를 기울여서 실수를 최소화할 때 정확한 계측치로 볼 수 있다. 하지만 수기 측정 방법에 대한 표준화 및 기준이 없고, 수작업으로 인해 기록지 판독이 어려운 경우도 많다. 측정 신뢰도뿐만 아니라 작업자의 안전성에도 문제가 된다. 인력에 의한 관입량 측정 시 상부 오거(auger)에 붙어있는 굵은 점토와 자갈 덩어리 및 항타기 부속물 등의 낙하로 인해 큰 인명피해를 유발할 수 있다. 이에 항타 시공 시 항타 관입량의 측정 신뢰성과 측정 시 작업 안전성을 확보하기 위해 인력이 아닌 기계를 활용한 자동계측 방법이 요구되면서 이에 대한 다양한 연구가 수행되어 왔다. 이 글에서는 비접촉식 관입량 측정기술 개발 현황을 살펴보고이러한 비접촉식 관입량 측정 장치를 활용하여 항타공식의 신뢰성 향상 방법에 대해 소개한다. 비접촉식 관입량 측정기술 개발 현황 오래전부터 항타말뚝에서 인력에 의해 관입량을 측정하는 문제점들에 대한 논의가 시작되었고, LVDT(Linear Variable Differential Transformer) 이용, 연속적인 관입량을 측정하는 방법, 광학식 변위계나 레이저 센서, 레이저 스캐너 등을 이용하는 방법들이 소개되었다. 하지만, 이 같은 방법들은 작업자의 안전성, 측정범위의 한계, 주변의 환경적인 요인에 의한 오차가 발생하는 등 많은 문제점을 안고 있다. 또한, 대부분의 방법이 현장에서 계측한 데이터를 실내로 이동, 해석을 진행해야 하는 번거로움이 있었다. 이를 개선하기 위하여 국내 산업계 및 연구소 등에서는 원거리에서 카메라를 이용한 비접촉식 실시간 항타 관입량 측정장치들을 개발하였다. 표 1은 대표적인 항타 관입량 측정 자동화 기술 특징을 나타낸 것이다. 2000년대 중반에는 말뚝에 특수 고안된 표식을 부착하고 디지털 라인스캔 카메라를 이용한 비접촉식 변위측정 장치인 항타품질 분석시스템이 개발되었다. 이후 2010년대 초반에 디지털 영상기법을 활용한 말뚝품질 관리 시스템에 관한 연구개발이 시작되었다. 개발된 두 영상장치 모두 인력에 의해 측정되는 관입량에 비해 우수한 정밀도와 정확도를 제공하였지만, 실제 현장 사용성 등의 한계로 활발한 적용으로 이어지지는 못하였다. 최근에는 매입말뚝 측량장비인 전자레벨기를 활용한 최종관입량 자동 측정시스템이 산업체로부터 개발되었다. 이 장치는 레벨측량 표식지를 드롭해머에 부착하고 일정 거리가 떨어진 위치에서 매 항타 직후 해머의 레벨을 측량하여 말뚝의 관입량을 산정하면 조종석 모니터에서 실시간으로 확인하는 방식이다. 리바운드양은 측정하지 못하지만, 최종 항타 시 관입량만 검토하는 현재 말뚝 시공관리 방법에서는 비교적 편리하게 현장에 적용할 수 있다. 한편, 말뚝의 관입량 자동 측정을 위해 일체형 드롭해머 장치가 개발되기도 하였다. 이 장치는 드롭해머 시스템 내부의 센서를 기준으로 하강된 램과 케이스의 변위량을 그래프로 나타내어 관입량을 측정하도록 되어 있다. 외부에 별도의 측정장비가 필요 없고, 시스템적으로 해머의 낙하고를 일정하게 유지할 수 있는 장점이 있다. 반면에, 램의 위치변화를 측정하기 때문에 말뚝 관입량은 측정할 수 있지만 리바운드양은 측정이 어렵다. 하지만 이러한 방법은 말뚝의 변위를 직접 측정하는 것이 아닌 해머와 케이싱의 변위를 측정하는 방법으로 관입량 이외의 말뚝 리바운드양을 정확하게 산정하기에는 근본적으로 한계가 있다. 국외에서 항타 관입량을 측정하는 기술로는 대표적으로 호주에서 개발한 PDM(Pile Driving Monitor)이 있다. PDM 장비는 말뚝에 반사테이프를 붙이고 일정 거리 이상 떨어진 위치에서 광학렌즈 장치를 이용해 항타에 의한 반사테이프의 움직임을 실시간으로 기록함으로써 말뚝의 관입량과 리바운드양을 측정할 수 있다. 이렇게 측정된 관입량과 리바운드양은 동재하 공식을 이용하면 매 항타 시 지지력을 추정할 수 있다. 이러한 장치를 활용하여 미국 오하이오주에서는 말뚝 설계 시 모든 말뚝을 PDM을 이용해 관리하면 저항계수를 크게 적용할 수 있도록 하였고, 호주 퀸즐랜드주에서는 말뚝의 시공관리에 있어서 일부 말뚝에는 동재하시험(PDA)을 수행하고 나머지 모든 말뚝에는 비접촉식 관입량 측정 장치를 이용해 관리하도록 설계 매뉴얼에 표기되어 있다. 비접촉식 관입량 측정 장치를 활용한 항타공식의 신뢰성 향상 방법 항타공식(driving formula)은 말뚝의 항타 시공 시 해머로부터 말뚝에 전달되는 항타에너지와 항타에 의해 말뚝이 지반에 관입되는 관입량 사이의 관계로부터 말뚝의 동적지지력을 추정하는 방법이다. 항타공식으로 지지력 산정 시 반드시 들어가야 하는 요소가 관입량(s)과 리바운드양(c)이다. 그러나 현재 국내 대부분 현장에서는 최종 관입량을 인력으로 측정하거나 측정 정확도 및 신뢰도가 낮은 방법을 통해 측정하여 정확한 관입량 측정이 어렵고, 특히 리바운드양은 측정이 불가능한 경우가 많다. 인력으로 측정 시에는 드롭해머를 사용하는 매입말뚝의 경우 관입량 측정값의 정확도가 떨어지고, 리바운드양을 측정함에 있어서는 그 정확도가 현저히 저하된다. 최근 국내에서 개발된 관입량 자동측정장비들은 말뚝의 관입량 측정에만 초점을 맞추어 리바운드양 측정이 불가능하거나 신뢰성에 문제가 있을 수 있다. 따라서, 정확한 리바운드양을 측정하기 위해서는 항타 시 말뚝 자체의 움직임을 광학렌즈 또는 고속카메라 등을 활용하여 산정한 리바운드양을 적용할 경우 신뢰도가 높아진다. 최근 한국건설기술연구원에서 개발한 KPM(KICT Pile driving Monitor) 장비는 매 항타 시 정확한 관입량 및 리바운드양 측정이 가능하여 항타공식에 적용 시 추정 지지력의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. KPM 장치에서는 말뚝의 움직임과 관련하여 관입량(Set), 리바운드양, 그리고 관입량과 리바운드양의 합인 DMX 값을 제공한다. 동재하시험으로부터 얻은 지지력과 항타공식으로부터 얻은 지지력은 근본적으로 차이가 발생하며, 이 차이는 말뚝의 관입량에 따른 함수를 통해 확인할 수 있다. 따라서, 시공 시 동재하시험으로부터 얻은 지지력과 항타공식으로부터 얻은 지지력과의 관계를 확인하여 항타공식에 보정을 해주면 항타공식으로부터 말뚝의 지지력을 산정하는 데 신뢰도를 향상시킬 수 있다. KPM 장비에서는 이와 같은 관계를 동적감쇠계수(dynamic reduction factor, χ)로 표현하였다. 이 계수는 테스트 시 전체 저항에서 정적 성분을 추정하기 위해 동적지지력 공식에 적용할 수 있으며, 동재하시험을 통해 시험 말뚝의 CAPWAP(Case Pile Wave Analysis Program) 정적 저항과 Hiley 공식으로 산정한 저항 추정지를 나누어 표현한다(Seo et al., 2022). KPM의 큰 장점은 매 항타 시 실시간으로 정확한 관입량과 리바운드양의 정량적 측정이 가능하고, 보정계수를 통한 동적항타 공식의 신뢰도를 높일 수 있다. 초기 프로그램 세팅에서 EMX 값과 보정계수 값을 입력하면 매 항타 시 측정되는 관입량과 리바운드양을 이용하여 항타 당 지지력평가가 자동으로 이루어질 수 있다. 이때 지지력 식에 DMX와 보정계수를 도입하면 최종적으로 다음과 같은 변형된 항타공식(Modified Hiley Equation) 식(1)과 같이 나타낼 수 있다. 그림 1은 현장 실험을 통해 시험 말뚝에 대한 보정계수를 통해 변형된 항타공식을 적용한 경우의 결과를 나타낸다. 보다 상세한 도출 과정은 Seo et al.(2022)에 기술되어 있다. 맺음말 한국건설기술연구원에서는 비접촉식 말뚝 관입량 측정 장치 개발 및 이를 활용한 동적항타공식의 신뢰성 향상을 위한 연구를 수행하고 있다. 비접촉 방식의 관입량 측정 장치는 작업자의 안전 확보 및 측정 신뢰도 향상을 위해 반드시 도입이 필요하며, 특히 관입량과 리바운드양을 모두 측정하는 것이 장치의 활용도를 높일 방법으로 판단된다. 이를 위해서는 항타 패턴이 정확히 분석될 수 있도록 높은 샘플링과 진동 영향을 최소화하기 위한 조치가 필요하다. 지금까지 항타공식으로 말뚝의 지지력을 산정하는 방법은 그 신뢰도가 낮은 것으로 인식되어 왔으며, 안전율을 일반적인 말뚝 설계 시의 안전율보다 2배 이상인 6.0으로 사용하는 등의 문제로 실무에 적용되지 않고 있다. 그러나 앞에서 소개한 바와 같이 항타 시 말뚝에 전달되는 해머에너지를 정확히 산정하고, 말뚝의 관입량과 리바운드양을 정확히 측정하고, 동재하시험으로부터 얻은 신뢰도가 높은 지지력과 비교를 통한 적절한 보정 방법을 적용하면, 항타공식으로 산정하는 지지력 값의 정확도가 상당히 개선될 수 있을 것으로 기대된다. ――――――――――――――――― 참고자료 • H a , I . S . , H a n, S . S . , H a n, S .G . , a n d K i m, M.M ( 2 0 0 3) , Measurement of pile rebound and penetration using laser sensor, Proceeding of Korean Society of Civil Engineering,pp. 3257-3262. • Yun, H.S., Seok, J.W., Hwang, D.J., and Kim, M.M. (2005), Quality control of driven piles using DPRMs, Proceeding of Korean Society of Civil Engineering, pp. 3945-3948. • Seo, S., Kim, J., Choi, C., and Chung, M. (2022), A study on non-contact penetration and rebound measurement device for quality control in driven piles, J. of the Korean Geotechnical Society, Vol. 38, No.11, pp.97-106. 지반연구본부 게시일2023-11-27 조회수 1417
• 노후건축물 디지털 안전정보(구조·화재) 구축 및 관리시스템 개발 노후건축물 디지털 안전정보(구조·화재) 구축 및 관리시스템 개발 ▲ 김태형 KICT 건축연구본부 수석연구원 들어가며 건축물의 노후화가 급격히 증가하는 추세로 30년 이상 경과한 노후건축물은 전체 동수의 1/3 이상을 차지한다. 정부는 건축물 안전사고 예방 및 효율적 관리를 위하여 지난 2020년 5월 「건축물관리법」을 시행하였으나, 현재 개별 건물단위 인력 중심으로 조사·점검 등이 실시되고 있다. 또한, 신축 건축물에 대한 구조·화재 기준은 지속적으로 강화되어 선진국 수준을 확보하고 있으나, 기존 건축물 유지관리는 지자체에서 실효적 정책시행을 위한 제도적·기술적 기반이 부족하다. 이에 기존의 막대한 인력·예산·기간이 소요되는 현장 중심의 건축물 조사·점검 체계를 원격·무인화하고, 취약건축물의 선별 및 체계적인 안전관리를 통해 사전 예측·예방 관리체계로 전환이 필요한 시점이다. 하지만, 안전 사각지대에 놓인 기존 중·소규모 건축물은 대부분이 최소 정보인 도면 등 기초 안전정보가 없고, 점검 비용이 많이 들어 현실적으로 자체 점검은 어려운 실정이다. 또한, 자동화된 정보 취득 및 점검 기술은 항공·기계 등 고부가가치 산업 위주로 발전되었으며, 건설 분야는 SOC시설물을 중심으로 개발되고 있으나 중·소규모 민간 건축물에 적용할 수 있는 저비용 기술은 현저히 부족한 상황이다. 따라서 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로 ① 기존 도면의 방대한 비정형 데이터로부터 건축물 안전정보를 신속하게 선별 인식·추출 및 디지털 변환할 수 있는 건축물 안전정보 디지털화 기술, ② 드론·영상장치 등을 이용한 현장 원격·자동화 정보조사 및 점검하는 건축물 현장조사 점검기술, ③ 지자체 연계 광역 단위 디지털 안전정보 구축, 통합관리 서비스 기술 등의 개발이 필요하다. 노후건축물의 디지털 안전관리 요소기술을 제안한 내용은 그림 1과 같다. 이 글에서는 국토교통부 국가 R&D로 추진 중인 ‘광역 단위 노후건축물 디지털 안전워치 기술 개발(’22. 4.~’25. 12.)’ 연구내용을 소개하고자 한다. 디지털 안전관리 시스템 개발 방향 본 연구의 목표는 디지털 기술 활용을 통한 인력 기반 안전관리 대비 건축물 1개동 현장조사·점검시간 50% 단축 실현이다. 대상 건축물은 현행 건축물관리법에서 제외된 임의관리 대상 중 안전사고 위험성 및 시급성이 높은 30년 이상 다중이용 노후건축물로 하였다. 1) 안전정보 디지털화 기술 안전정보 디지털화 기술은 무인기, 이미지 스캔 등을 이용하여 기존 노후건축물 안전정보1의 신속조사 및 구조·화재 위험도 평가에 활용 가능한 디지털 정보모델을 구축하는 기술이다. 세부 요소기술로는 건축물 안전정보 표준 데이터 모델 구축, 2D 도면 안전정보 추출 및 BIM(Building Information Modeling) 디지털화 모듈 개발, 도면 미보유 건축물 안전정보 선별 등이다. 2) 신속 현장 조사·점검 기술 신속 현장 조사·점검 기술은 무인이동체 활용을 통해 노후건축물의 영상취득 및 결함을 탐지하여 구조·화재 관련 안전을 원격 점검하는 기술이다. 세부 요소기술로는 건축물 외부 형상 정보 자동 생성 및 안전점검 기술, 건축물 실내·외 공간 정보 자동생성 및 안전점검 기술, 원격·자동화 안전점검 기술 등이다. 3) 광역 단위 디지털 안전관리 기술 BIM-GIS 기반 광역 단위 건축물 디지털 안전관리 체계를 마련하고, 디지털 안전정보와 점검결과 등 안전관리 시스템 구축 관련 서비스를 제공하는 기술이다. 세부 요소기술로는 디지털 안전정보 통합관리 서비스 구축, 광역 단위 건축물 디지털 안전관리 기술 실증, 노후건축물 안전관리 활용 확대 제도·정책 제안 등이다. 기대효과 및 맺음말 향후 기술개발을 통해 국제 표준 기반(IFC, Industry Foundation Classes)의 기존 건축물 안전관리 업무에 활용 가능한 표준데이터 모델 확보 및 인공지능 기반 설계도서 내 안전정보 추출 등이 가능할 것이다. 또한, 도면 미보유 노후건축물 대상의 현장 정보 구축 및 실내·외 무인 안전점검 기술을 확보하는데 밑거름이 될 것으로 예상된다. 본 기술의 고도화를 통해 안정적으로 적용된다면 기존의 막대한 시간과 비용이 소요되는 인력기반의 노후건축물 관리체계를 자동화함으로써 인력·시간·비용을 획기적으로 절감할 수 있을 것이다. 또한, 궁극적으로 광역단위 안전관리 체계 구축을 통하여 노후 취약 건축물의 안전 위험을 사전에 발견하고 사고를 예방하여 안전사고 예방뿐만 아니라 안전에 대한 사회적 불암감을 해소할 수 있을 것으로 기대한다. ――――――――――――――――― 1 . 공간정보(형상, 치수 등), 건축정보 ――――――――――――――――― 참고자료 • 국토교통부, ‘건축물관리법’, 2020 건축연구본부 게시일2023-11-27 조회수 1696
• 홍수 피해 예방을 위한 AI 활용 물관리 기술 동향 홍수 피해 예방을 위한 AI 활용 물관리 기술 동향 ▲ 정재원 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 들어가며 기후변화로 집중호우 발생빈도가 증가하며 홍수로 인한 인명·재산 피해가 해마다 크게 발생하고 있다. 2020년부터 연이은 대규모 홍수로 큰 피해가 발생하였으며, 특히 2022년 발생한 홍수로 인한 인명피해는 30명, 재산피해액은 5,728억 원에 달한다. 이와 같은 상황에서 구조물적 대응방안은 비용과 시간적으로 한계가 있다. 따라서 단기간 내 홍수피해를 저감시키기 위한 비구조물적 대응방안을 강화할 필요가 있다. 한편, 최근 AI와 빅데이터의 융합으로 기술과 산업구조가 지능화되고 있다. 이러한 AI는 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 추론하는 능력을 갖춘 기술로서, 컴퓨터의 발전과 함께 다양한 분야에 적용되고 있다. 우리나라를 비롯한 주요 선진국에서는 AI 기술을 활용하여 수해 관리문제를 효율적으로 대응하기 위한 기술 개발을 활발하게 수행하고 있다. 강우 및 홍수 예측, 도시홍수 등 분야에 다양한 AI 기법을 적용하여 데이터 분석 및 예측 등에 활용할 수 있다. 이 글에서는 예측하기 어려운 돌발성 집중호우 발생빈도가 증가함에 따라 수해 관리가 어려워지는 문제를 효율적으로 대응하기 위해 AI 기술을 활용하는 물관리 기술 현황 및 방향에 대해 간략히 소개하고자 한다. 홍수 피해 예방을 위한 AI 활용 기술 개요 AI 기술은 분류, 예측, 생성 문제 해결에 적합하며 다른 분석 기법과 결합하여 예측 분석, 예측기반 유지관리, 전망(forecasting) 등 다양한 활용모델로 발전 가능하다(McKinsey Global Institute, 2016). 홍수 피해 예방을 위해서는 데이터 분석, 예측 모델링, 실시간 모니터링, 시뮬레이션 및 시나리오 분석 등 다양한 영역에 활용할 수 있다. 즉, 데이터 분석을 통해 기상 및 수문 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 이를 통해 과거 홍수 사상과 관련된 데이터를 학습하여 예측 모형을 구축함으로써 홍수 발생을 예측할 수 있다. 또한 다양한 센서를 통해 수집되는 자료를 실시간 모니터링하고 자동 분석하는 데 활용하며, 시뮬레이션 및 시나리오 분석을 수행하여 특정 기상조건이나 환경 변경에 따른 홍수 발생 가능성을 예측하는 데 활용할 수 있다. 대표적인 AI 활용 기술로는 AI 기반 홍수 예측 기술이 있다. AI 기반 홍수 예측 기술은 관측 자료를 학습하여 예측하는 기술로 기존 방법에 비해 신속성과 정확성을 높일 수 있다는 장점이 있다. 기존 하천홍수 예측에 사용되는 물리 기반 모형은 유출에 영향을 미치는 요인을 고려하여 수학적 모델을 구성하고, 초기 조건과 경계 조건을 입력하여 시뮬레이션을 수행한다. 이에 반해 AI 기반 모형은 지형학적/수문학적 특징이 반영된 관측 자료를 활용하여 현재와 미래 관측값의 관계성을 사전에 학습하여 예측한다. 따라서 자동화된 자료 수집, 분석, 예측이 가능하기 때문에 매번 매개변수 보정 등 수동적인 작업이 필요한 물리모형 대비 신속한 예측정보 생산이 가능하다. 또한 도시 홍수 분야에서는 강우량, 하천 수위, 배수 시스템 등을 고려하여 내수배제 불량 감지, 도시침수 예측 등에 AI 기술을 활용한다. 도시침수는 홍수로 인한 도시하천의 범람 또는 도시지역 내에서 강우가 원활히 배수되지 않아 발생하는 침수 현상으로 침수흔적도, CCTV 자료, 관로 수위계 관측 자료 등을 활용하여 예측할 수 있다. 국내외 AI 활용 물관리 기술 관련 현황 주요 선진국에서는 현재 AI 등 주요 핵심기술을 활용하여 홍수 예측과 관련된 연구를 기획·추진하고 있다. 구글(Google)에서는 인도와 방글라데시를 대상으로 과거 홍수사상, 수위, 지형 등 메타데이터를 학습하여 홍수 발생 가능성을 예측하는 AI 알고리즘(Google AI for Social Good)을 개발 및 적용하였다. 또한 딥러닝 기법을 이용한 후속 기술로 레이더 영상 학습을 통해 1 km 반경 내 6시간 뒤 기상을 예측하는 기상예측 알고리즘(Google Nowcast)을 개발하였다. 일본 토목연구소(PWRI)에서는 JFE 엔지니어링과 공동연구를 통해 기상 및 수문 관측자료를 학습하여 하천 홍수위를 실시간으로 예측하는 AI 홍수예측시스템 (WinmuSe)을 개발하였으며, 일본 내 약 90개 이상의 위치에 설치하여 운영하고 있다. 중국의 알리바바 그룹에서는 하천 유량 및 수위 영상을 원격으로 감지하고 물 인식 알고리즘(Water body recognition algorithm)을 통해 실시간 하천 수위 탐지 기술을 개발하여 운영하고 있다. 국내에서도 AI 활용 기술과 관련하여 정부 정책이 제시되고 있다. 환경부에서는 AI 홍수예보의 도입을 추진하고 있다. AI 기법을 활용하면 과거 홍수 시의 강우-수위 관계자료를 학습하여 별도의 수문분석 없이 기상예측 자료를 토대로 신속하게 수위를 예측할 수 있다. 이로써 홍수예보를 전국 지류 지천까지 빠르고(3→6시간 전) 촘촘하게(75→223개 지점) 실시할 수 있다. AI 홍수예보는 올해 5월부터 서울시 도림천 유역에 도시침수 피해 방지를 위한 시범시스템이 구축되어 시범운영 중에 있다. 또한 도림천 시범운영 결과를 반영하여 2025년까지 전국 223개 홍수특보지점을 대상으로 시행하는 것을 계획하고 있다. 맺음말 홍수 피해 예방을 위해 AI는 데이터 분석, 예측 모델링, 실시간 모니터링, 시뮬레이션 및 시나리오 분석 등 다양한 영역에 활용할 수 있다. AI 기반의 홍수 관리 기술은 기존 방법 대비 선행예측시간을 확보할 수 있기 때문에 홍수 피해 예방에 효과적으로 활용할 수 있다. 또한 AI 기술은 계속하여 발전하고 있어 향후 기상 및 수문 분야 등에서 더욱 광범위하게 활용될 것으로 예상된다. 그러나 AI 모형은 데이터의 품질과 양에 의존하므로 방대한 자료의 처리능력에도 불구하고 학습 데이터에 따라 예측 성능이 제한될 수 있다. 또한 AI 기술의 실용화를 위한 국내 기술 수준은 충분한 것으로 판단되나, 현재까지 실제 실무에 적용된 사례는 미미한 수준이다. 이는 AI 기술의 특성상 도출된 결과의 원인 파악이 어려우며, AI 시스템 운용에 따른 윤리적인 가이드라인이 부재하기 때문이다. 따라서 AI 활용 기술의 발전 및 적용 확대를 위해서는 학습 데이터 수집 및 품질관리 체계를 구축하는 것이 필요하며, 기술 실용화를 위한 연구개발 및 산업화 지원이 필요하다. 마지막으로 AI 시스템의 결과를 단순한 의사결정모형으로 활용하는 것이 아닌 AI를 통한 결정에 따른 파급효과에 대한 충분한 고려가 필요하다. 따라서 AI 시스템 사용자 및 의사결정자는 전문적인 지식과 이해도가 있는 적합한 인재로 구성해야 하며, 이를 위한 교육 및 인력 양성에 대한 지속적이고 적극적인 투자 지원이 필요하다. ――――――――――――――――― 참고자료 • 과학기술정보통신부 과학기술일자리진흥원 (2021). AI기반 홍수예측알고리즘을 이용한 독립형 홍수예경보시스템 실증화 실증·기획 최종보고서 • 환경부(2020). AI홍수예보체계 구축을 위한 기본구상 수립 보고서 • 환경부 보도자료(2023). 가상모형(디지털 트윈)·인공지능(AI) 기반 도시침수 예보 및 신속 대응체계 구축한다 • Google DeepMind (https://deepmind.com/research/casestudies/alphago-the-story-so-far) • IBM(https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/watson/) • Intelligence, A. (2017). “The next digital frontier.”, Discussionpaper. McKinsey Global. • McKinsey Global Institute. (2016). "The next digital frontier."Discussion paper. • Mousavi, S. S., Schukat, M., and Howley, E. (2016). “Deepreinforcement learning: an overview.”, In Proceedings of SAI Intelligent Systems Conference, pp. 426-440. Springer, Cham. 수자원하천연구본부 게시일2023-11-27 조회수 3627
• 수질·수량 통합관리 기술 동향 수질·수량 통합관리 기술 동향 ▲오정선 KICT 수자원하천연구본부 수석연구원 들어가며 물은 생명의 근원이자 필수조건이며, 지구에서 물질을 순환시키는 데에 중심적인 역할을 한다. 생명체는 체내 물의 함량이 유지되지 않으면 생명을 유지할 수 없으며, 지구에서 물의 순환은 날씨와 기후를 생성하여 생태계를 유지한다. 또한 물은 그 자체가 순환하는 자원이기에 재해의 위험성을 늘 내포하고 있다. 관리가 가능한 정도를 초과하는 강우는 인간이 구축해 놓은 터전과 인프라, 그리고 생명까지 파괴하기도 하고 필요한 정도에 미치지 못하는 강우는 생존을 위협하기도 한다. 그래서 물에 대해 생태계와 건강하게 공유하고, 효율적으로 이용하며, 재해로 이어지지 않도록 관리하는 것이 물 관련 기술 개발의 거시적인 목표인 셈이다. 지금까지 상당한 수준의 물관리 기술 개발이 이루어져 왔으나 최근 대외적으로는 기후변화, 기후위기에서 기후재앙이라는 말이 나올 만큼 지구 기후의 변동성이 커지는 시대에 진입하여 이에 대한 대응이 필요하다. 또, 대내적으로는 정부에서 추진 중인 물관리 일원화 정책의 안착이 필요한 상황이다. 국내 물관리에 대한 정부 조직의 변경이력을 살펴보면, 1990년대 이전에는 건설부(현 국토교통부)에서 수량과 수질 분야의 물관리 업무를 대부분 담당해오다가, 1991년 낙동강 페놀 오염 사고 등 1990년대 초·중반 연이어 발생한 수질 사고를 계기로 1994년 건설부의 상하수도 등 수질관리 업무가 환경처(현 환경부)로 이관됐다. 이후, 큰 틀에서 국토부가 수량관리를, 환경부가 수질관리를 담당하는 방식으로 정부 부처 내에서 이원화되어 추진되기 시작하였다. 시간이 지남에 따라 국토교통부, 환경부, 행정안전부가 각각 수량, 수질, 수재해에 대한 업무를 분절적으로 진행하면서 분야별 기술 및 정책은 고도화되었다. 하지만, 종합적인 물관리 정책의 수립과 시행에는 어려움이 있다는 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이에 정부는 2018년부터 환경부와 국토교통부가 나누어서 담당하던 수량, 수질, 재해 관리 등 물 관련 업무를 환경부에서 일괄적으로 수행하는 물관리 일원화 정책을 본격적으로 추진하기 시작했다. 물관리 일원화를 위해 「물관리기본법」, 「정부조직법」 등 관련 법률을 제·개정했다. 특히, 국토교통부와 환경부의 부처 간 물관리 업무 조정을 위한 「정부조직법」의 개정은 2018년 6월 8일과 2020년 12월 31일 두 차례에 걸쳐 진행하였다. 2020년 12월 31일에 개정된 법률이 시행되는 2022년 1월 1일부터는 물관리 업무 중 남아 있던 하천관리에 관한 업무까지 모두 환경부로 일원화되었다. 그러나 국토교통부의 조직과 인력까지 환경부로 이관되었음에도 불구하고, 아직 새로운 부처의 조직과 예산 환경 내에서 수량관리와 통합관리 업무가 안정적으로 자리잡지는 못한 것으로 체감된다. 다만, 안정화된 후에는 수량관리와 수질관리 체계가 통합되어 수질-수량의 정보체계가 공유되고 하천 및 유역이 보다 종합적으로 관리될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 물관리 일원화를 이루기 위해서는 정책적 노력뿐만 아니라 기술적인 뒷받침이 반드시 필요한데, 이 글에서는 물관리 일원화를 실현하기 위해 필요한 기술적인 기반으로서 수질·수량 통합관리 관련 기술 개발 현황과 방향을 간단히 소개하고자 한다. 수질·수량 통합관리 개념과 현황 물의 통합관리 개념은 몇 가지 키워드로 설명될 수 있는데, 물 순환 전 과정을 고려하고 유역 단위로 관리하며 수량·수질·수생태·환경 등 요소 간 상호영향을 종합적으로 반영한다는 키워드를 포함하고 있다. 다시 말해 기존의 점 또는 선적인 개념으로 개별적으로 관리하던 수량·수질·수생태·환경을, 강우의 유입에서부터 유역 유출, 하도 수리·수질, 지하수 거동, 생태 영향까지 물순환 전 과정에 대해 면적 개념으로 분석하고 요소 간 상호영향을 종합적으로 고려하는 것으로 관리 방향이 전환되고 있다는 의미이다. 이에 따라 관련 기술 개발의 필요성은 증대되고 있고 일부 기술은 개발 진행 중에 있으나, 여기에는 다음과 같은 정책적 한계와 기술적 도전이 해결되어야 한다. ①정책적으로는 환경부가 물관리 일원화 이후 통합물관리 체계의 안정적 정착을 위해 노력하고 있다. 그러나, 수량 관리에 대한 관점 부족으로 통합물관리를 위한 조직이나 예산이 아직 미비하여 기술 개발 또한 제한적으로 이루어지고 있는 실정이다. 패러다임은 개별에서 통합으로, 공급 중심에서 수요 중심으로 전환된 듯하지만, 실행전략은 부재한 것으로 보인다. 이 부분은 아직 수립되지 않은 다수의 법정 계획이 정비됨으로써 어느 정도 해결될 수 있을 것으로 생각된다. ②거버넌스 측면과 아울러, 기술 개발 측면에서도 큰 그림이 필요하다. 수량관리를 포함한 통합관리에 대한 모니터링-조사·분석·예측-평가-계획-실행으로 환류되는 전체 R&D 사업의 장기적 전략이 미비하다 보니 기술 개발도 일부만 개별적이고 파편화되어 진행되고 있다. ③기술적으로는 통합물관리를 위해서 자료수집부터 의사결정까지의 전 과정에 관련된 다양한 기술이 확보되어야 한다. 특히, 이를 위해 수질-수량 정보체계의 공유가 선행되어야 하며, 흩어져 있는 데이터를 종합적으로 고려하여 의미 있는 분석을 도출해내는 기술 개발에 집중적인 노력이 필요한 상황이다. 수질·수량 통합관리 기술 개발 방향 앞서 언급한 수질·수량 통합관리를 실현하고 문제점을 극복하기 위해 현재 진행되고 있는 핵심적인 기술 개발 방향을 세 가지로 나누어 설명하고자 한다. 첫 번째, 선행되어야 할 주요 기술로서 모니터링을 통한 양질의 데이터 수집 기술을 개발하고 있다. 그간 하천의 수질 및 유량은 국가측정망 수준으로 구축되어, 수질 측정망(일반측정망, 총량 측정망, 자동측정망)은 환경부 기관들이, 수위·유량 측정망은 국토교통부 기관들이 운영해왔다. 물관리 일원화 이후 국토교통부 소속기관이 환경부 소속으로 변경됨에 따라 측정망 데이터는 모두 환경부 관할이 되었다. 다만 기존의 시스템을 그대로 활용하고 있어 별개의 시스템으로 운영되는 상황이다. 참고로 수질·수량 정보의 시스템 통합에 대해서는 중장기적인 과제로 제안된 바가 있다(그림1). 국가측정망 데이터는 확정된 데이터로서 시간별 지점 정보와 레퍼런스로 충분한 활용 가치가 있다. 그러나 국가측정망의 특성상 관측지점이 제한적일 수밖에 없고 점 단위의 모니터링만 가능하기 때문에, 좀 더 세밀한 모니터링이 필요한 구간에서 공간적·시간적 고해상도의 데이터를 획득할 수있도록 무인 원격 모니터링 기술이 개발되고 있다(그림 2). 두 번째 주요 기술로 데이터 통합관리 기술이 개발되고 있다. 활용 가치가 있는 데이터임에도, 데이터 관리주체가 다르거나 구조적인 데이터 관리 기술이 적용되지 못해서 데이터가 흩어져 있거나 활용되지 못하는 경우가 발생한다. 이에 대한 데이터 관리 기술이 주요하게 개발되고 있다. 이 기술의 초점은 표준화 및 데이터 구조화 기술을 통해 시스템에 대한 종속성을 줄이고 데이터의 활용도를 증진 시키는 데에 있다. 세 번째 주요 기술로는 취득된 데이터를 바탕으로 한 수질 분석 및 예측 기술이 개발되고 있다. 기존의 하천에서 수질 예측 연구는 1차원 또는 2차원 이송확산 방정식에 기반하여 오염물의 농도를 수치 계산하는 방식으로 주로 이루어졌다. 이 방식을 택한 상용모델도 QUAL2E, QUAL-NIER, CEQUAL-W2, RMA4 등 다수 개발되었고 사용되어왔다. 또한, 수질 항목의 예측을 위해 월별 수질 데이터를 활용하여 연구 를 수행한 경우가 많았다. 이러한 기존 기술은 시간적 텀이 조금 긴 경우를 예측하는 데에 적합하거나 공간적 변화 예측도 일부만 가능한 경우가 대부분이다. 앞서 언급된 고해상도 모니터링이 이루어지면 많은 양의 데이터가 확보된다. 딥러닝 등 새로운 알고리즘을 적용하여 수질 이상 감지 등 수질의 시간적 변화나 합류부 등 수질의 공간적 변화를 더욱 촘촘하게 예측할 수 있게 된다. 이 과정에서 수질에 영향을 미치는 수리·수문 데이터, 기상 데이터, 오염원 데이터 등 다양한 데이터를 통합적으로 고려할 수 있고, 수질의 비선형적 특성에 대한 예측력도 제고할 수 있다. 수질·수량 통합관리 기술 활용 및 미래 방향 기존보다 월등히 높은 해상도의 무인화·자동화된 모니터링 기술, 데이터 통합관리 기술, 그를 기반으로 한 수질 변화 예측 기술은 현재 실용화를 타겟으로 개발 중에 있으며, 그 적용성을 높이기 위해서는 고도화 연구가 추가적으로 필요하다. 특히, 분석 및 예측 기술은 다양한 시나리오에 대한 연구 축적을 통해 적용성이 확대될 것이라고 판단된다. 이러한 수질·수량 통합관리 기술 개발을 통해 수질과 유량을 관리하는 데에 상호요인을 적극적으로 고려함으로써 변동성이 높아지는 환경 속에서 주요 자원인 물의 레질리언스(water resilience)를 향상 시킬 수 있는 지속가능한 발전을 기대한다. ――――――――――――――――― 참고자료 • 워터저널 (2019). 통합물관리 정책방향 및 로드맵(안), http://www.waterjournal.co.kr/news/articleView.html?idxno=44059 수자원하천연구본부 게시일2023-10-31 조회수 976
• 국내 ITS 추진현황과 전망 국내 ITS 추진현황과 전망 ▲ 윤영민 KICT 건설시험인증본부 수석연구원 들어가며 국가통합교통체계효율화 법 제 2 조 ( 정의 )에 따르면ITS(Intelligent Transport Systems, 지능형교통체계)란, 교통수단 및 교통시설에 대하여 전자·제어 및 통신 등 첨단교통기술과 교통정보를 개발·활용함으로써 교통체계의 운영 및 관리를 과학화·자동화하고 교통의 효율성과 안전성을 향상시키는 교통체계이다. 이러한 ITS의 서비스 분야에는 교통관리, 대중교통, 전자지불, 교통정보 유통, 부가 교통정보 제공, 지능형차량·도로, 화물운송 등이 있다. ITS 도입 배경은 날로 증가하는 자동차로 인한 교통혼잡 문제와 교통사고를 감소시키기 위해 도로 확장 및 신규도로 건설 등 도로 인프라를 지속적으로 확충해 왔으나, 다양하고 복잡한 교통 환경에 대응하기에는 한계가 있었다. 이에 기존 시설의 관리 및 운영 방법에 있어 지능화를 추진하는 것이 더욱 효율적인 방안으로 대두되었다. 도입 단계(1993~2004년) 우리나라의 ITS 시작으로 볼 수 있는 대표적인 사업은 1994년 FTMS(Freeway Traffic Management Systems)로, 주요 고속도로에 CCTV와 도로전광표지판, 차량검지기 등을 설치하여 교통류를 관리하는 시스템인데 이는 정보 수집, 가공, 제공 단계로 운영된다. 1997년에는 경기도 과천시를 ITS 시범도시로 지정하여 도시부 ITS 사업을 추진하였으며, 동시에 주요 일반국도를 대상으로 ITS 구축 시범사업을 진행하였다. 이를 기반으로 1998년에는 서울에서 제5차 ITS 세계대회를 개최하였고, 1999년에는 ‘교통체계효율화법’을 제정하여 국가 차원의 10년 단위 ITS 기본계획 수립을 통해 ITS 사업의 추진체계를 확보하였다. 2001년도에는 한국도로공사에서 전자지불 서비스(ETCS: Electronic Toll Collection System) 시범사업으로 하이패스(Hi-pass) 자동 요금 징수시스템을 구축하였다. 2003년에는 월드컵 축구경기장이 있는 도시를 대상으로 ITS 모델 도시(전주, 대전, 제주)를 선정하여 사업을 추진하였다. 성장 및 확산 단계(2005~2012년) 해당 시기에는 도입 단계의 기반 조성 및 제도화를 바탕으로 본격적인 ITS 사업이 추진되었다. 2005년도에 사당-수원 구간을 시작으로 대중교통 이용 편의성을 높이기 위한 버스정보안내시스템(BIS: Bus Information System)이 지자체 대도시 단위로 구축·확대되었다. 2006년도에는 5개 지방국토관리청(서울, 원주, 대전, 익산, 부산)에 ITS 센터가 구축되어 일반국도에 대한 교통정보 수집 및 제공을 담당하게 되었다. 2007년도에는 고속도로 전역으로 하이패스 사업을 추진했다. 2009년에는 급변하는 정보통신 기술과 교통체계 연계를 강화하기 위해 기존 ‘교통체계효율화법’을 전부 개정하여 ‘국가통합교통체계효율화법’을 제정하였고 이를 토대로 전국 단위 지자체별로 ITS 구축사업이 확대되었다. 2010년에는 1998년 서울에 이어 12년 만에 부산에서 제17차 ITS 세계대회를 개최하여 우리나라의 ITS 기술을 전 세계에 홍보함으로써 해외경쟁력을 확보하였다. 성숙 단계(2013~2022년) 2020년까지의 ITS 사업의 성공적인 추진계획을 담은 ‘ITS 기본계획 2020’ 추진전략에 있어 기존 계획(2010)대비 가장 큰 변화는 중점 서비스에 있어서 혼잡·사고에 대한 사후관리가 사전 예방으로, 공공부문 주도의 교통정보제공 서비스가 공공과 민간의 상호 협력 체계로 전환된 점을 꼽을 수 있다. 해당 시기에는 민간에서 4G(LTE) 기반의 스마트폰 등 첨단 IT기기 보급 확산을 통해 자체적으로 전국 도로에 대한 실시간 교통정보를 생성하였다. 이에 따라 도로전광표지판, TV, 라디오로만 제공받았던 교통정보를 스마트폰 앱을 통해 제공받게 되면서 서비스 이용자들의 교통정보 접근성이 크게 향상되었다. 이에 대비하여 국토교통부에서는 2014년 8월 국가와 민간이 따로 추진하던 교통정보의 수집과 제공에 대한 투자효율 및 효과를 극대화시키기 위해 민·관이 역할을 분담한 ITS 혁신방안을 마련하였고 이를 토대로 민간기업과 교통정보제공 관련 업무협약을 체결하였다. 이후 주요 고속도로 및 국도에는 차량검지기와 같은 소통정보 수집 장치 설치는 감소하고 돌발상황검지 시스템과 같은 안전 정보 수집 장비가 확대·설치되었다. 2014년에는 웨이브(Wave) 통신 기술, GPS, 정밀지도, 보안 기술 등을 포함한 차세대지능형교통체계(C-ITS:Cooperative ITS)의 시범사업이 대전~세종 고속도로·국도 등 실도로 구간에서 시작되었고 2018년부터는 서울, 제주, 울산, 광주 등에서 실증사업을 추진하였다. 기존 ITS와 C-ITS의 가장 큰 차이점은 ITS는 수집 정보를 관제센터에서 모아 가공해서 전달하는 단방향 방식이고, C-ITS는 V2X(차량과 사물) 통신을 활용해 차량과 차량(V2V), 차량과 사람(V2P), 차량과 도로 및 시설물 등(V2I) 간에 정보를 실시간 양방향으로 주고받으면서 교통 및 안전 정보 등을 미리 공유하여 혼잡, 사고를 사전에 예방·대응할 수 있는 방식으로 장래 자율주행차량의 안정성 확보를 위한 자율협력 주행의 핵심기술로 확대되었다. 현재, 미래 전망(2023~2030년) 최근에는 여러 지자체에서 ITS 국고보조 지원 사업을 통해 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 엣지컴퓨팅, 디지털 트윈 등 첨단 IT 기술이 적용된 다양한 ITS 사업을 추진하고 있다. 특히 ITS 솔루션 분야에서 가장 활발하게 추진되고 있는 사업은 스마트교차로 교통 관리시스템으로서 교차로 혼잡수준을 실시간으로 확인하여 시민의 안전과 교통흐름을 획기적으로 개선하고 응급환자의 골든타임 확보와 긴급차량의 안전운행을 위한 시스템이다. 2025년에는 수원에서 ITS 아태총회, 2026년에는 강릉에서 ITS 세계총회 개최가 예정되어 있는데 이를 통해 세계 모빌리티 시장을 선도하는 대한민국 ITS 산업을 활성화하고 국내기업의 해외 진출 경쟁력을 제고하는 등 다양하고 실질적인 효과를 가져올 것으로 기대된다. 2030년까지의 미래 ITS를 책임질 ‘ITS 기본계획 2030’ 은 친환경 첨단 모빌리티 서비스를 지원하는 디지털 도로체계구현을 비전으로 하여 안전성, 효율성, 혁신성, 편리성 등 4개 분야별로 목표를 설정하고 있다. 1993년부터 현재까지 30년 동안 우리나라의 ITS는 빠르게 변화하는 도로 및 교통 환경, IT 기술 발전에 대응하며 꾸준히 성장해 왔다. 하지만, 최근 지속되는 인구감소와 고령화, 1인 가구 증가, 여가 시간 증가 등 사회적 변화, 저성장 경제 및 기후변화, 탄소중립 시대로의 전환 등 다양한 환경변화에 적응할 수 있도록 ITS 환경도 변화해 나가야 할 것이다. ――――――――――――――――― 1. ITS에 관한 정보교환과 발전을 모색하기 위한 각국 ITS 추진 기구의 연합체인 ITS 국제기구의 연차 총회로 ITS시스템과 응용, ITS구현을 위한 기술적,구조적, 제도적 문제에 관한 회원국의 현황과 사례를 발표하고 정보를 교환하는 모임 2 . 사람과 사물의 이동을 편리하게 하는 데 기여하는 각종 서비스나 이동수단 ――――――――――――――――― 참고자료 • 국토교통부, 2022 도로업무편람 • 국토교통부, ITS 기본계획 2010, 2020, 2030 건설시험인증본부 게시일2023-10-30 조회수 1370
• 사후평가 단계에서 대형 국책사업의 파급효과 분석 방안 사후평가 단계에서 대형 국책사업의 파급효과 분석 방안 ▲ 차용운 KICT 건설정책연구소 수석연구원 연구의 배경 및 목적 2023년 국토교통부의 SOC 예산은 19.9조 원으로 전년보다 10% 감소하였다. 2017년 17.3조 원, 2022년 22.1조 원으로 지속 증가 추세였다(대한민국 정책브리핑 2022). 여기서 타부처 및 지자체 예산을 포함하면 2023년 기준 약 25조 원이다. 이 중 도로, 철도 등 대형 국책사업 예산은 약 15조 원으로 매년 방대한 국가재정이 투입된다. 이런 대형 국책사업 예산의 적정한 배분과 성과분석을 위하여 사전평가(예비타 당성조사 및 타당성 조사)를 통한 사업의 경제성 등에 대한 사전검토와 사후평가를 통한 계획 대비 실행에 대한 비교와 사업효과 등을 분석하는 제도가 있다. 다만, 2000년부터 도입된 예비타당성조사(이하 예타)는 여러 차례 개선되었으나, 정책성 측면의 고려 없이 경제성 측면만을 중심으로 사업의 타당성을 판단한다는 지적을 받자 2019년부터 예타에 정책성 항목이 추가되었다(관계부처합동, 2019). 그러나 예타에서 정책성 측면의 중요성이 강조됨에도 불구하고, 정책성 지표의 구체적인 분석방법론이 부재하여 이를 평가하는 데 한계가 있다. 실제로 정책성 항목 중 ‘간접고용효과’ 및 ‘생활여건 향상’은 실제 예타 사례에서 대부분 부정확한 데이터 및 방법론 적용 등으로 인정되지 못하였다(이승헌 2021). 한편, 사후평가는 사업준공 후 60일 이내에 사업수행성과(비용, 일정, 안전, 재시공), 5년 이내에 사업효율(수요, B/C재산정) 및 파급효과(지역경제, 환경, 안전 등)를 평가한다. 이때, 수요 및 B/C는 예타 지침에 있는 내용을 대부분 준용하고 있어, 사전평가 결과와 비교가 비교적 쉽다. 반면 파급효과 지표는 지역경제, 환경, 안전 등으로 세분화하고 있으나, 이 또한 구체적인 분석 방법이 없어 활용성이 떨어진다는 지적이 있다(차용운, 2022a). 현행 사후평가 업무 매뉴얼(한국건설기술연구원, 2015)에는 파급효과에 관한 분석 방법 및 활용 방안 내용이 매우 간략하여, 사후평가 본연의 목적인신규 유사 사업에 활용이 부족한 상황이다. 그간 비용·일정 등 경제성 중심으로 대형 국책사업의 성과를 바라보는 시각이 우선하였다. 그러나 전술한 바와 같이, 정책성 및 파급성 측면이 강조되어 제도화되었으나 구체적인 방법이 부재한 실정이다. 이 글에서는 대형 국책사업의 사후평가 단계에서 파급효과 및 정책효과 분석을 위한 지표 및 분석방법론을 제안하고, 사례적용을 통한 활용성을 검토하여 사전평가 단계에 환류하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 정책효과 분석방안 현재 예타는 측정할 수 있는 편익에 초점을 두어, 정책효과 지표는 있으나 분석을 위한 체계는 미비하다. 특히, 예타의 정책성 항목에서 분석이 어려운 지표는 ‘간접고용 효과’와 ‘생활여건 향상’이다. 해당 효과를 사업 계획 단계에서 정량적으로 추정하기 위해서는 신뢰성 있는 데이터 확보가 필수적이다. 전통적으로 경제성 분석에 활용되는 지표는 과거 사례를 기반으로 관련 데이터를 분석 및 가공을 통해 화폐화하여 공개하고 있다. 반면, 간접고용 효과 및 생활여건 향상과 같은 정책적 효과 지표는 경제성 분석 지표와 달리 과거 사례에 대한 데이터 수집 및 분석에 한계가 있다. 또한 사후평가 파급효과 지표 중 지역경제 지표가 있으나, 상세한 분석 방법이 사후평가 매뉴얼에 없는 상황이다. 다만, 타당성 조사 지표와 연계성이 있다는 점과 파급 효과라는 평가지표가 정책효과 지표와 연관성이 있다는 점에서 연계가 가능하다고 판단된다. 특히, 사후평가는 유사사업 추진시 사후평가 결과를 활용하여 공공 건설사업 효율화를 도모하는 것이 목적이다. 따라서, 사전평가인 예타 항목과 연계하고, 사후평가 단계에서 정책성을 분석한다면 사후평가 결과의 활용성이 더욱 높아질 것으로 생각한다. 이를 위하여 현행 사후평가의 파급효과 지표 중 지역경제 지표를 5개로 분류하고, 예타의 일자리 효과, 생활 여건 향상 항목과 연계하였다(그림 1). 상세하게 살펴보면, 일자리 효과와 고용의 질 효과를 신설하고, 일자리 효과는 예타의 사업 기간, 운영 기간 고용효과와 연계하였다. 분석방안으로는 예타 지침에 있는 지역산업 연관모형(Inter-Regional Input-Output Model, IRIO)과 고용의 질 효과 분석 메트릭스를 적용하였다. 다음으로 예타에서 분석이 어려운 간접고용 효과와 생활여건 향상 지표는 정량분석이 가능한 인과관계 추론(Causal Inference) 방법론을 검토하였다. 계획 단계에서는 데이터 수집의 한계로 인과관계 추정이 어려우나, 사후평가 단계에서는 사업이 종료된 이후이기 때문에 데이터 수집이 가능하여 이중차분법(Difference in differences, DID)이 적합하다고 판단하였다. DID는 특정한 사건과 제도정책 또는 사업의 실행 전후를 실험집단과 통제집단으로 구분하고, 이들의 차이를 비교하는 방법이다. 예를 들면, 건설공사 시행 전·후에 발생한 고용효과와 생활여건 향상을 비교하여, 도로 건설로 인한 인과 효과를 추정할 수 있다고 판단된다. 마지막으로, 환경성과 안전성 지표는 유지하되 사후환경영향평가, 교통사고 분석시스템을 활용하고자 하였다. 사례 적용 앞서 제안한 신규지표의 활용성 검토를 위하여 사후평가를 실시한 도로 사업을 선정하여 사례적용을 하였다. 사례는 데이터 수집 가능성과 사후평가 여부 등을 고려하여 ‘송산산업단지 진입도로’를 선정하였다. 이 사업은 총사업비 약 1,500억원 규모로, 당진IC와 송산 산단을 연결하는 지방도 633호선 및 군도 5호선을 확장하는 사업이다. 해당 사례는 당진~대전, 당진~천안, 서해안고속도로와 계세하고 있어 교통량, 물동량의 효율적인 처리와 국도 38호선 교통량 분산을 통해 지역경제 활성화에 기여하고 있다. 한편, 이 글에서는 지면상의 제약으로 DID 분석 결과를 중심으로 설명하고자 한다. 우선 영향권 설정은 해당 사업이 위치한 서산시 및 당진시 29개 읍·면·동 중 사업노선 및 연결노선(국도 38호선)과 5 km 이내 9개 읍·면·동을 영향권으로 설정했다. 그 외 20개 읍·면·동을 통제집단으로 정의하였다. Period 값은 dummy 변수로 해당 사업 개통 후인 2020년은1로 정의, 개통 전인 2015년은 0으로 구분하였다. 마지막으로 개통 전후 기간의 연도별 ‘전국 사업체 조사’ 자료에 따라 해당 읍·면·동 사업체 수, 취업자 수, 급여총액 자료를 수집하였다. 송산산업단지 진입도로 건설의 간접고용효과를 분석하기 위한 DID 모델은 식 1과 같으며, 이때 종속변수는 사업체 수와 취업자 수를 적용하였다. 분석 결과, 영향권(5 km 이내) 읍·면·동의 평균 사업체 수는 유의확률(p-value) 0.10 수준에서 742개 증가하는 것으로 나타났다. 취업자 수의 경우 영향권(5 km 이내) 읍·면·동의 평균 취업자 수는 1,783명 증가하였으나, 통계적으로 유의하지 않았다. 다음으로 생활 여건 향상에 따른 생산성 향상 효과를 분석하기 위한 DID 모델은 식 2와 같으며, 이때 Yit 의 경우 급여총액을 적용하였다. 분석 결과 영향권(5 km 이내) 읍·면·동의 평균 급여총액은 유의확률(p-value) 0.10 수준에서 543억 9,300만 원 증가하였다. 즉, 송산산업단지 진입도로 건설로 인해 노동 생산성이 증가함을 의미한다. 종합적으로 송산산업단지 진입도로 건설공사를 통한 긍정적인 파급효과가 있는 것으로 확인되었다. 다만, 통계적 유의성 확보를 위하여 분석 기간에 따른 적정 데이터의 숫자, 분석 변수 선정의 타당성, 영향권 설정에 대한 가설 등에 대한 추가적인 검토가 필요할 것으로 판단된다. 결론 및 향후 연구 그간 대형 국책사업의 성과관리를 경제성 측면에서 접근한 것은 명백한 사실이다. 그러나 최근 정책성과 파급성 측면이 강조되어 제도가 개선되었고, 특히, 이는 국가균형발전 측면에서 국가재정의 분배 및 효과를 분석하고자 하는 노력은 매우 고무적이라고 할 수 있다. 다만 제도적인 틀이 마련되었으나, 대형 국책사업이 실제 사용자들인 국민들에게 미친 효과와 당초 사업의 목적이 제대로 발현됐는지 분석할 수있는 방법론이 부재하였다. 이 글에서는 사후평가 본연의 목적인 유사 사업의 활용성을 제고하기 위하여, 사전평가와 연계할 수 있는 파급효과 분석 지표 개선방안을 제안하였다. 이 글에서는 사후평가의 파급효과가 지역경제로 한정되어있었으나, 이 지표를 세분화하여 예타 지표들과 연계하였다. 특히, 사전평가에서 분석이 어려운 간접고용 효과와 생활 여건 향상 지표를 정량적으로 분석하기 위하여 인과관계 추론 방법론인 DID를 제안하였다. 제안한 DID의 활용성 검토를 위하여 송산산업단지 진입도로 건설공사를 대상으로 사례 분석을 실시하였고, 해당 사업이 사업체 수 증가와 지역 생산성 향상에 긍정적인 파급효과가 있는 것을 확인하였다. 이글에서 제안한 지표와 방법론이 아직 제도화되지는 않았으나, 저자가 속해있는 건설공사 사후 평가센터에서는 추가적인 사례 적용을 실시하고 있다. 지속적인 연구를 통하여 공공사업을 효율적으로 수행되는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 한편, 우리나라의 대형 국책사업의 비용, 일정 성과는 매우 저조하다. 실제로 그림 2를 보면 2000년부터 우리나라의 500억 원 이상 대형 국책사업의 공사비는 평균 약 24% 증가(Escalation 포함한 금액), 일정은 약 51%가 지연되었다(차용운 2022b). 연도별로도 살펴보면 건설공사에 최근에도 동일한 패턴을 보이고 있는데, 최신 기술의 도입으로는 해결할 수 없는 외적인 문제로 보여진다. 몇 가지 요인을 살펴보면 정치적인 이슈로 인한 사업수행, 장기계속공사로 인한 공기연장, 공기연장 간접비, 마지막으로 인간의 낙관적 편견(optimism bias)이 있다. 국민의 세금이 투입되는 대형 국책 사업의 효율화를 위해서 정치인, 공무원, 연구자들 모두가 외적인 영향요인 제거를 위한 노력이 필요해 보인다. 다만, 이러한 패턴은 우리나라에만 국한된 것이 아니라, 전 세계적으로 비슷한 패턴을 보인다는 사실(Bent Flyvbjerg et al.,2003)이 위안 아닌 위안을 준다. ――――――――――――――――― 1 . Data source: 연구팀에서 건설사업정보시스템, 각종 보고서를 통해 선별한 746건의 건설사업 ――――――――――――――――― 참고자료 • 관계부처합동(2019), 예비타당성조사제도 개편 방안 • 국토교부(2023), ’23년 국토교통부 예산안 편성 보도자료, 대한민국 정책브리핑 • 이승헌(2021), 재정투자사업의 정책효과 적용 연구, 한국개발연구원 공공투자관리센터 연구보고서 • 차용운 (2022a), 건설공사 사후평가 수행 매뉴얼 개정사항 도출, 한국산학기술학회 춘계학술발표대회 논문집, pp.1011-1012 • 차용운 (2022b), 건설공사 성과진단을 위한 다속성(Multi-attribute) 모델 개발, 한국건설기술연구원 노피어 연구 보고서(건설관리 선진화 연구: KICT 20220150-001) • 한국건설기술연구원(2015), 건설공사 사후평가 수행 매뉴얼 및 활용 가이드 라인, 국토교통부 • Bent Flyvbjerg, Nils Bruzelius, Werner Bothengatter(2003), Megaprojects and Risk: An Anatomy of Ambition, Cambridge University Press, Cambridge, UK, https://doi.org/10.1017/CBO9781107050891 전체 게시일2023-10-30 조회수 1028
• AI 도로관리를 위한 객체 인식 기술의 발전방향 AI 도로관리를 위한 객체 인식 기술의 발전방향 ▲ 김형규 KICT 도로교통연구본부 수석연구원 들어가며 교통사고는 인적요인, 차량요인, 도로요인에 의해 발생하기 때문에 해당 요인들을 고려한 개선이 이루어져야지만 교통 사고 발생을 예방할 수 있다. 차량 기술의 비약적인 발전으로 차량 결함 원인으로만 발생하는 교통사고는 극소수인 상황이다. 도로 안전성을 확보하기 위해서는 도로요인과 인적요인에 대한 개선을 집중할 시기이다. 차량요인은 교통사고에 미치는 영향이 최대 12%로 미미한 편이나, 도로요인은 최대 34%까지 영향을 미친다. 도로 및 교통 특성의 변화는 교통사고에 일차적으로 기여하는 요인으로 도로 이용자(운전자, 보행자 등) 모두에게 적용될 수 있다. 우리나라는 국가 교통안전 사업을 지속적으로 추진 중이며, 국내 교통사고 사망자 수는 1996년(12,653명) 이후 지속적인 감소가 이루어져 2022년(2,735명)까지 78.4%가 감소하였다. 하지만 사고 건수 및 부상자 수는 2002년 이후 큰 감소 없이 정체되고 있다. 매년 약 2조 원의 도로교통 안전 사업비를 지출하지만, 2022년 현재 교통사고 건수는 연간 약 21만 건 수준이다. 교통사고 건수가 많이 감소하지 못하는 원인 중 하나는 도로 시설 및 포장 이상 상황에 대한 대처가 신속하지 못한 부분이 있다. 고속도로, 일반국도 등 전문적인 유지관리 및 예산을 투자하는 도로에서는 상대적으로 도로 이상 상황에 대한 대처가 빠른 편에 속하지만, 지방도와 시군도의 경우 지자체의 낮은 재정자립도와 그에 따른 유지관리기관 인력의 부족으로 도로 이상 상황에 대한 대응능력이 저하된다. 또한, 이상 상황에 대한 업무수행방식 측면에서도 인력 중심의 안전관리 업무가 진행되어 도로 이상 상황을 발견하기까지 장시간이 소요된다. AI 기술과 지능형 플랫폼을 활용한 방식으로 바꾸어 업무 효율성 및 신속성을 향상해 도로요인에 의한 교통사고 예방과 안전관리 업무의 효율성을 확보할 필요가 있다. 기존 도로 이상상태 검지 기술은 고해상도 특수 카메라로 촬영된 영상 또는 이미지를 활용하기 때문에 실제 현장에 배치하여 운영하기에는 현실성과 실효성이 낮다. 검지 기술구현의 현실성 및 실효성 향상을 위해, 기존 차량에 많이 보급된 블랙박스와 같은 영상 촬영 기기로도 이상상태를 검지 할 수 있는 방법을 찾아야 한다. 이는 검지 신속성 및 유지보수 업무 효율에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 기존 이상상태 검지 기술은 고가의 단말장치 및 분석시스템이 사용되고 있다. 이는 민간 부문 및 도로관리청의 활용성 측면에서 더 범용적이고 간편한 기술로 개선되어야 할 필요성이 있다. 이 글에서는 이미지 정제(초해상화)를 통해 일반적으로 보급된 블랙박스 카메라를 통해서도 도로 이상상태를 검지할 수 있는 방안을 소개하고, 전처리 단계에서 도로 이상상태 식별 능력을 향상할 수 있는 발전 방향을 소개하고자 한다. AI 도로 이상 검지 기술 현황 AI 기반 도로 이상상태 검지 기술은 검지 차량을 이용하여 도로 상태를 분석하는 방식이다. 탐지 차량에 장착된 단말기에서 탐지된 도로 이상 정보(포트홀)에 대한 실시간 수집이 가능하다. 수집된 GPS 위도, 경도, 탐지주소, 일시, 크기, 속도, 방향 등이 DB에 저장된다. 또한 차량 내에 블랙박스와 비슷한 형태로 거치된 스마트폰과 유사한 단말기를 활용하여 노면 파손 정보를 수집하는 기술이 있다. 개발된 기술은 CV 카메라를 활용하여 딥러닝 기반으로 분석하고 GPS 정보와 함께 서버로 전송되어 실시간으로 노면 파손 정보를 수집한다. 또한 도로 이상상태를 식별할 수 있는 다양한 알고리즘 기술이 활용되고 있다. 식별 모델링에서는 Mask R-CNN이 주로 사용되고 있으며 이를 제외한 모델로는 YOLOv3, Mobilenet-SSD, Tiny-YOLOv2 등이 있다. 모델 대부분은 Object Segmentation 및 Object Detection 기술이 활용되고 있다. 또한 Augmentation을 통한 학습효과 향상을 위하여, 이미지 전처리기법이 응용되고 있으며, 이를 통해 다양한 환경에서도 더욱 우수한 모델이 생성되고 있다. 하지만, 개발된 기술들은 현장 적용 시 현장에서 수집되는 저화질의 영상 이미지로 인해 인식 불가 또는 오탐의 문제가 발생한다. 차량에 장착된 블랙박스 영상을 이용할 경우 VGA 150만 화소(640*480) 수준의 화질을 인식해야 하므로, 인식 범위 및 정확도가 감소한다. 현장의 저화질 영상을 고화질로 수집하기 위하여 모든 차량에 고화질 영상 장비를 구입 및 설치 운영하기에는 비용이 과다 발생한다. 이 때문에 기존 블랙박스 영상을 이용할 수밖에 없는 상황이다. 포트홀, 균열 등 도로 이상상태는 인프라 노후화 및 기상·기후에 따라 불특정 지역 및 시간에 발생하기 때문에 이상 상태 발생을 발견하고 이미지를 확보하기 어려운 상황이다. 또한, 도로 인프라 및 손상에 대한 전문지식을 보유한 전문가가 레이블링 작업을 진행하여 학습 데이터셋을 확보해야 하지만, 레이블링 단계에서 전문가의 참여가 부족하다. 마지막으로 단순히 탐지하려는 포트홀, 균열 등의 object만을 레이블링하여, 유사한 크기와 모양을 오탐하는 문제가 발생하고 있다. 다양성 측면에서도 도로에서 발생하는 파손의 경우, 다양한 파손의 형태가 있지만 대부분의 파손이 포트홀과 차선 불량 등으로 확인된다. 특히 여름과, 겨울에는 기후변화에 의한 폭우와 폭설로 인하여 최근 다수의 포트홀이 발생하고 있다. 이러한 도로 이상상태는 도시 미관을 해치고 주행 안전성을 저해하기 때문에 빠른 시일 내에 유지보수가 되어야 한다. 이러한 파손들은 교통사고 발생, 사고심각도 증가, 운용 효율성 저하를 일으키기 때문에 이러한 도로 이상 상태를 정의하고 식별에 반영할 필요가 있다. 객체 인식 기술의 발전 방향 도로 위 객체 인식 기술력 향상을 위해서는 전처리 단계에서 영상인식 이전 저화질의 블랙박스 영상을 고화질로 전환할 필요가 있다. 이를 AI 기반의 업스케일링(Upscaling) 기술을 접목하여 인식률 향상이 가능하다. 도로 이상 상태 식별을 위해 딥러닝 모델 사용 시, 학습용 데이터의 해상도가 낮으면 모델이 영상의 특징을 다양하게 학습하지 못하는 정확도 문제점이 따른다. 이에 학습 데이터를 고화질 영상으로 정제하기 위해 딥러닝 기반의 초해상화 기술 적용이 필요하며, 우선적으로 저화질 영상을 고화질로 변환하기 위한 초해상화 알고리즘의 적용이 요구된다. 초해상화 기법으로 SRCNN, SRGAN, ESRGAN, Real-ESRGAN 등의 알고리즘이 있다. SRGAN, ESRGAN 등의 알고리즘에서 사용하는 열화 기법은 단순 Bicubic을 통한 저해상도 이미지를 생성하는 것으로 복잡하고 알 수 없는 열화를 복원할 수 없는 한계점이 있다. Real-ESRGAN은 여러 열화를 중첩하는 High Order Degradation을 통해 복합적 열화에 대한 우수한 성능을 보이는 알고리즘으로 우리가 진행한 연구에서는 Real-ESRGAN 알고리즘을 사용하여 도로 분야에 특화된 초해상화 방식을 선보였다. 그 외에도 검지하고자 하는 object들의 우선순위에 따라 그룹화하고 레이블링하여 인식 정확도 향상이 필요하다. 데이터 수집 및 레이블링 단계부터 도로교통 전문가가 참여하여 레이블링을 수행하고 데이터 증강을 통해 학습 데이터셋을 확보할 필요가 있다. 이러한 현장 적용 시의 검지율 저하를 해결하면, 검지 정확도 향상 외에도 도로상태 정보의 지속적인 수집으로 도로관리에 활용할 수 있는 양질의 데이터셋 증대 효과를 볼 수 있다. 실시간 도로 위험정보 제공, 도로 유지관리 자동화 등 도로교통 분야의 AI기술을 접목 또는 고도화하여 서비스 종류 확대 및 품질 확보가 가능할 것으로 기대된다. 도로교통연구본부 게시일2023-09-26 조회수 1869

첫페이지이전페이지12345678910다음페이지마지막페이지