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• 완전자율주행 시대 도달을 위한 핵심 솔루션:자율주행 지원 물리 인프라 연구자: 김영민 KICT 도로교통연구본부 수석연구원 들어가며 자율주행 자동차(이하 ‘자율차’)는 주변 환경을 스스로 판단하고 주행해야 한다. 즉 일반 운전자의 운전 행위에 대한 ‘지각-식별-행동판단-행동(PIEV: Perception–Identification–Emotion–Volition)’ 행위를 자율차 스스로 수행하여야 하며, 자율차는 이를 수행하기에 적절한 시스템과 관련 성능을 갖춰야 한다. 운전자의 PIEV에 대응하는 자율차의 기능은 ‘주변 환경에 대한 인지 및 인지 결과를 기반한 차량 제어’이다. 여기에서 자율차가 인지해야 하는 주변 환경은, 도로에 대한 기본적인 환경(도로의 평면/종단선형, 차로 구성 등)뿐만 아니라 도로 위에 존재하는 다양한 도로 이용자(차량, 보행자 등)에 대한 실시간 정보, 도로를 이용하는 규칙에 대한 정보가 포함된다. 지금까지의 모든 도로 인프라 체계는 인간 운전자를 기준으로 개발, 활용이 이뤄졌다. 완전자율주행 기술의 상용화라는 목표 달성을 위해서는, 자율차가 기준이 되는 도로 인프라 체계에 대한 고민이 필요하다. 한국건설기술연구원에서는 자율주행 시대를 대비하는 도로 인프라의 역할을 공고히 하기 위한 다양한 연구개발을 수행하고 있다(보다 자세한 관련 내용은 본지 2025년 봄호 ‘자율협력주행 미래도로 개발’ 특집기사 참고). 이 글에서는 한국건설기술연구원에서 진행중인 ‘자율주행 지원 물리 인프라’에 대하여 소개하고자 한다. 기술 개발 배경과 목적 완전자율주행, 즉 SAE(미국자동차공학회) 기준으로 운전 행위에 대한 주도권이 사람이 아닌 자율차에 부여되는 3단계 이상의 자율주행 기술 구현을 위해서는 차량 센서를 활용한 AI 기술 기반의 고도화된 주변 환경 인지 기술과 더불어 LDM(Local Dynamic Map)으로 불리는, 정밀도로지도 상 다양한 정적/동적 정보를 연계하고 차량이 자차의 측위 정보를 매개로 하여 차량 주변 환경에 대해 제공되는 정보를 인지하는 기술의 필요성이 제기되고 있다. ‘인프라의 도움으로 자율주행을 수행’하는, 이른바 ‘자율협력주행’의 개념이 바로 여기에 해당된다. 자율협력주행을 수행하기 위해서는 다양한 ‘인프라’ 유형과 형태를 활용한 지원 방법이 제시된다(그림 1). 다시 운전자의 운전 행위 관점으로 돌아가 보자. 운전자가 운전을 수행하기 위해 활용하는 정보는 생각보다 굉장히 방대하며, 판단을 위한 사고 절차 역시 복합적이다. 예를 들어서, 차로 변경이라는 조작 행위는 몇 가지의 ‘차로를 변경해야겠다는 판단사항 및 결심’에서 비롯된다. 여기에는 내 차로가 주변 차로보다 혼잡함을 인식하여 차로를 변경해야겠다는 판단, 전방의 차로가 공사 등의 사유로 막혀있어서 차로를 강제적으로 변경할 수밖에 없겠다는 판단, 교차로에서의 회전(좌회전·우회전)을 위하여 진행하고자 하는 방향에 근접한 차로로 변경하고자 하는 판단 등이 포함된다. 한 단계 더 깊게 들어가 보면, 운전 행위에는 각 판단에 대한 ‘근거’를 수집하고, ‘추론’을 통해 ‘판단’하는 절차가 수반된다. 즉 운전자의 운전 행위를 위해 필요한 판단 과정은 인간의 오감을 활용하여 수집한 각종 근거들(예: 시각으로 취득한 장애물의 형상, 청각으로 취득한 경적음 등)에 과거의 운전 경험에 의해 취득된 상황 판단에 대한 노하우가 결합된 과정이라고 정리할 수 있다. 자율차는 이와 동일한 과정을 스스로 수행해야 한다. 여기에서 자율차를 위한 도로 시설물, 이하 이 글에서 ‘자율주행 지원 물리 인프라’로 표현하는 도로 시설물의 역할을 확인 할 수 있다. 자율차는 센서 기반 인지 체계의 한계에 의거하여 일명 ‘핸디캡 상황 및 구간’으로 불리는 자율차의 성능 한계로 인한 제어권의 운전자 대상 이양 요구조건이 발생한다. (Jeon and Kim, 2021). 예를 들어, 안개 등 기상 상황에 따라 가시거리가 떨어져 차량의 영상센서를 활용한 정보 수집에 어려움을 겪는 상황, 도로상 작업에 의해 주행차로가 차단된 상황이 대표적인 ‘자율주행 핸디캡 상황 및 구간’으로 분류된다. 여기에서 물리 인프라가 핸디캡 상황 및 구간에서 자율차의 ‘판단 과정’, 보다 구체적으로 ‘판단을 위한 근거 수집 과정’ 및 ‘판단 근거를 활용한 추론’ 과정에 기여할 수 있다면 자율차 운행에 실질적 차원의 도움을 제공할 수 있다. 자율주행 지원 물리 인프라의 구현 유형은 크게 두 가지로 구분할 수 있다. 먼저 기존 도로 시설물을 ‘자율차 센서에 보다 잘 보이도록’ 개선하는 방법이다. 보다 구체적으로, 자율차가 차량 주변 환경 인지에 활용하는 주요 차량센서(영상, LiDAR 등)의 특성을 고려하여 도로 시설물의 센서 기반 인지성능을 향상시킬 수 있는 방안을 기존 도로 시설물의 고유기능 및 속성을 유지한 상태로 적용하는 방법이다. 여기에는 시설물 제작 및 설치, 활용과 관련한 현행 규정상 문제가 없는 범위 내에서 색상 혹은 소재를 변경하는 방법, 외형적으로는 큰 변화가 없으나 센서에 반응하는 영역을 넓혀주는 형태로의 시설물 구조 변경이 포함된다. 두 번째로 ‘자율차의 상황 추론 과정에서 보다 확실한 근거가 될 수 있는 정보를 도로 시설물의 물리적 속성을 활용하여 제공’하는 방법이다. 즉 도로표지와 유사한 형태의 시설물상에 자율차 센서로 검지인식 가능한 부호화된 정보를 표기하여 자율차 제어를 위한 추론 과정에 핵심적인 도로 운영 상황 정보를 제공하는 것이다. 이는 운전자가 운전을 수행함에 있어서 이행하여야 할 사항을 안내하는 도로 시설물(교통규제 관련 교통안전표지 등) 및 운전 수행에 참고하여야 할 사항에 대한 도로 시설물(이정표지, 도로안전시설 등) 의 기능과 유사한 기능을 자율차에 제공하는 방법으로 해석하면 적절하다. 자율주행 지원 물리 인프라 개발 및 인프라 효과 검증:차로차단 구간 대상 연구진은 2024년 자율차를 1대 개발하였다(그림 2). 이 자율차는 국내에서 개발, 제작된 수많은 자율차 중 1대이지만, 다른 자율차에 없는 고유한 기능을 가지고 있다. 바로 ‘자율주행 지원 물리 인프라를 활용한 차량 제어 및 자율주행’이 가능토록 구현한 기능이다. 자율주행 지원 물리 인프라를 차량 제어에 적용함에 따라, 핸디캡 구간/상황에 대한 자율차의 인지 성능 및 인프라 유무에 따른 핸디캡 구간/상황에서의 차량 거동을 비교할 수 있다. 이를 통해 자율주행 지원 물리 인프라 체계에 대한 적정성을 검증할 수 있다. 오늘도 도로에서는 수많은 이벤트가 발생한다. 도로상 이벤트 중 차량 운행에 직접적인 영향을 미치는 상황이 바로 ‘차로차단’이다. 차로차단 상황은 도로 보수공사 혹은 교통사고 처리 등의 사유로 수시로 발생하며, 차로차단 구간에서 차량은 차단된 차로를 반드시 우회하여 주행하여야 한다. 일반 운전자는 차로차단 상황을 통제 시설물(교통콘, 방호벽 등)의 육안 확인 혹은 교통 통제자(경찰, 신호수 등)의 수신호, 전방 차량의 강제적 합류 상황에 대한 목격 등을 통해 추론, 인지할 수 있다. 하지만 자율차는 이와 같은 판단 추론 과정에 분명한 한계가 존재하며, 차로차단이 도로상에서 매우 유동적이며 가변적으로 발생한다는 점을 고려하였을 때 전자지도 기반 정보체계를 통한 정보제공에도 한계가 예상된다. 연구진은 ‘자율차가 차로차단 상황을 인지할 수 있는 부호화된 표지 형태’를 활용하여 차로차단에 대한 정보를 시설물을 통해 자율차가 보다 간편하게 인지할 수 있도록 시스템을 고안하였다(그림 3). 차로차단 구간에서 자율차가 수행하여야 하는 제어는 횡방향 제어로서, 차로차단 구간을 회피하는 제어와 차로차단 구간 종료 후 주행 경로(Global path)의 필요성에 따라 차로 복귀 여부를 판단하여 수행하는 복귀제어로 구분할 수 있다. 연구진은 차량용 LiDAR를 활용하여 취득한 점군데이터(PCD, Point Cloud Data) 패턴을 인식할 수 있는 기술을 적용하여 차로차단에 대한 상황을 자율차가 시설물을 활용하여 인지토록 하여, 제어에 적용할 수 있는 방안을 고안하였다. 이는 LiDAR 센서가 영상센서와 비교하였을때 상대적으로 악천후(강우, 안개 등)에 강건한 성능을 보유하기 때문으로, 전통적인 영상센서 기반 인지성능 개선에서 접근하기 어려운 ‘시야 가림’이라는 핸디캡 상황을 대응할 수 있기 때문이다(Kim et al., 2024). 다음은 차로차단 구간에서 자율주행 지원 물리 인프라 설치 유무에 하지 않았을 때와 설치하였을 때, 자율차 내부에서 측정된 속도와 각속도 값이다. 본 실험은 연천SOC실증센터에 차로차단 환경을 재현하고, 자율주행 지원 물리 인프라를 설치하였을 때와 설치하지 않았을 때 자율차의 거동이 어떻게 달라지는지를 확인하는 방법으로 수행하였다. 자율차가 차로차단 구간을 인지하면 차로변경 제어가 수행되며, 이 과정에서 적절한 수준으로 속도를 줄이고 회전을 수행하여 차로를 변경한다. 이때, 차로차단 구간을 안내하는 역할의 자율주행 지원 물리 인프라가 존재하는 경우 차로차단 구간의 존재를 사전에 인지할 수 있다. 이는 차량이 정상적으로 주행하기 어려운 물리적 상황에 도달하였을 때 자율차가 상황을 회피하기 위해 수행하는 급격한 거동(급감속, 급회전 등)과 비교하였을 때보다 매끄러운 주행을 유도한다. 이를 숫자로 확인하였을 때(그림 4), 물리 인프라를 활용한 차로차단 안내 기능을 활용하지 않았을 경우 자율차는 차로차단에 있어 속도를 최대 20 km/h까지 줄여 차로변경을 수행하였으며, 이때 각속도는 최대 0.15 rad/s로 확인된다. 반면 물리 인프라를 활용하는 경우 자율차는 차로차단에 있어 속도를 최대 10km/h 까지 줄여서 구간을 통과할 수 있었으며, 차로차단 구간 통과 시 최대 각속도는 0.10 rad/s 이내로 확인되어 보다 안정적인 주행이 가능하였음을 수치상으로 확인된다. 본 실험 결과는 자율주행 지원 물리 인프라가 비단 자율차에만 긍정적 효과를 발휘하는 것이 아니라 ‘자율차와 일반차가 혼재된 상황’에서 보다 큰 효과가 발휘될 수 있음을 의미한다. 교통류 관점에서 개별 차량의 속도와 각속도의 변화가 크다는 것은 그 차량이 교통 흐름의 안정성을 방해하는, 이른바 ‘진흙탕을 만드는 미꾸라지’로 작용할 수 있다는 점을 의미한다. 자율차가 일반 운전자와 비교하였을 때 ‘특이하게 주행하지 않도록 제어’하는 자율주행 지원 물리 인프라의 기능은, 자율차와 일반차가 혼재된 교통류의 안정성을 향상시키는 데에 기여하여 자율차 보급에 긍정적 영향을 미칠 수 있을 것으로 판단한다. 맺음말 2025년 현재, 상당수의 전문가가 자율주행 기술이 이른바 ‘캐즘(Chasm)’으로 불리는 기술 발전 및 확산의 정체기에 놓여 있는 것으로 분석하고 있다. 구글에서 최초로 자율차를 대중에 공개한 2010년 초반에만 하더라도, 세계 각국의 자율주행 상용화 달성 목표 시기는 2020년 이전이었다. 하지만 실제로 2020년 중반에 이른 오늘날까지, 자율주행 상용화의 이정표로 삼을 수 있는 SAE 기준 Lv. 3 이상의 자율주행기능을 보유한 완성차는 극히 일부에 불과하며, 이마저도 다양한 제약조건(ODD: Operation Design Domain) 내에서만 가능한 것이 사실이다. 이는 완전자율주행 시대 도달을 위해 달성하여야 할 기술적 숙제가 여전히 존재한다는 점과 동시에, 지금까지 접근한 방법론이 아닌 새로운 방법론에 대한 시도 및 검토의 필요성이 있다는 점을 내포한다. 지금까지 진행된 다양한 연구개발 사례들은 완전자율주행의 상용화를 위해 차량과 인프라의 협력이 필수적임을 보여주고 있다. 연구진이 이 글을 통해 소개한 자율주행 지원물리 인프라를 활용한 자율주행 수행 방법론, 즉 자율차가 자율주행 과정에서 도로 시설물을 보다 적극적으로 활용하기 위한 환경을 구축하고 이를 활용하는 방법론은 자율차 핸디캡 구간 및 상황에서 자율차의 판단 및 제어에 대한 어려움을 덜어주어 완전자율주행시대를 앞당길 수 있는 핵심 솔루션이 될 수 있을 것으로 판단된다. 참고자료 김영민, 박범진, 김지수(2024), 모바일 LiDAR 활용 기반 자율차 측위 지원 시설물 개발 및 검증 연구, 한국ITS학회논문지, vol.23, no.6, pp.203-217. 전현명, 김지수(2021), IPA 및 FGI 분서을 통한 자율주행차량 핸디캡과 발생 원인 분석, 한국ITS학회논문지, vol.20, no.3, pp.34-46. 한국지능형교통체계컨소시움(2024), 크라우드 소싱 기반의 디지털 도로 ·교통 인프라 융합 플랫폼 기술 개발 단계보고서 도로교통연구본부 게시일2025-09-04 조회수 75
• 사장교 케이블 장력 모니터링 기술 현황 연구자: 박영수 KICT 구조연구본부 수석연구원 들어가며 시설물안전법에서는 교량을 포함한 시설물의 관리 중 요도를 주로 시설물의 규모, 형식 등과 연계하여 정의하고 있으며, 특수교량은 정밀 계측을 통해 교량 상태를 모니터링하며 관리되고 있다. 특수교 중 하나인 사장교(Cablestayed Bridge)는 대표적인 케이블 지지 구조물이다. 보강형을 주탑에 연결된 사장 케이블로 지지하는 형식의 교량을 말한다. 사장교는 케이블의 인장강도와 주탑 및 보강형의 휨, 압축강도를 효과적으로 결합시켜 구조적 효율을 높일 수 있어서 장대교량에 적합하고, 미관이 뛰어나 짧은 거리에도 종종 사용되어 공용 중인 사장교가 늘어나고 있다. 사장교와 같은 케이블 지지 구조물에서 케이블은 중요한 구조 부재이며, 케이블의 장력(tension force)과 감쇠비(damping ratio)는 케이블뿐만 아니라 사장교 전체 구조 안정성에 영향을 미친다. 사장교의 주경간이 길어질수록 주탑과 보강형을 연결하는 사장 케이블은 바람 및 하중에 의한 진동(vibration)에 취약하다. 핵심 부재인 케이블은 다양한 원인으로 장력의 손실이 발생하며, 이러한 손실은 사장교 성능에 크게 영향을 주며, 최악의 경우 붕괴사고를 유발할 수 있다. 따라서, 케이블 장력을 효과적으로 모니터링할 수 있는 방법이 요구된다. 다양한 케이블 장력 모니터링 방법이 연구되고, 케이블에 적용되었다. 그 중 진동법(vibration-based method)은 진동 데이터를 기반으로 장력을 추정하는 방식으로 다른 방법에 비해 설치가 쉽고 비용이 저렴하다는 장점이 있다. 국토안전관리원의 특수교관리센터에서 관리 중인 케이블 교량 중 2022년 기준으로 케이블 장력계는 약 260개이며, 대부분 가속도 데이터를 기반으로 한 진동법을 통해 케이블 장력을 추정하여 모니터링하고 있다. 진동법 앞서 언급한 진동법을 통한 장력 추정 방법은 1) 케이블 외부에 가속도계를 설치하여 상시 진동 응답 수집(그림 2 Step#01), 2) 수집된 응답을 주파수 영역의 파워 스펙트럼 밀도(power spectral density, PSD) 신호로 변환, 3) 변환된 PSD 신호로부터 첨두정보(fn: 첨두 위치, n: 첨두순서)를 추출(그림 2 Step#02), 4) 추출된 첨두정보로부터 선형회 귀식을 산정(그림 2. Step#03)하고, 식(2)와 같이 회귀식의 절편(b, 그림 2 Step#04에서 0.729)과 케이블의 제원(유효 길이 Leff, 단위중량 w)을 활용하여 장력을 추정한다. 케이블에 설치된 가속도계로 수집되는 데이터는 케이블의 가진 조건이 일정하지 않기 때문에, 계측 시간이 길어질수록 안정적인 첨두정보의 탐지가 가능하다. 하지만, 계측시간이 늘어날수록 장력 추정 주기가 길어지기 때문에, 일반적으로 가속도 계측 주기는 100Hz, 계측 시간은 10분 단위로 수집한다. 수집된 가속도 데이터를 주파수 영역으로 변환하고, 변환된 주파수 영역에서 첨두정보(첨두 위치, 순서)를 탐지한다. 장력 추정 과정 중 중요한 첨두정보 탐지는 주로 인력을 통해 수행되어 진다. 예를 들어, 24시간 기준 10분씩 데이터를 수집할 경우, 수집되는 데이터 set는 144set이며, 하나의 교량에 8개 케이블에 가속도계가 설치될 경우 1,152 데이터 set에서 첨두정보가 탐지돼야 한다. 첨두를 탐지하는 방법은 주로 인력에 의한 방법이기 때문에, 노동 집약적이며, 탐지하는 작업자의 주관이 개입되어 객관성이 떨어지는 단점이 있다. 인력에 의한 방법이 아닌 첨두정보 탐지 방법은 사전 설정을 통하여 탐지하는 방법이 있다. 허용치보다 큰 첨두의 위치를 탐지하는 방법, 첨두 발생이 예상 가능한 대역을 설정하고, 대역에서 가장 큰 값을 탐지하는 방법이다. 첨두정보는 가진 조건, 케이블의 손상 여부 등에 따라 첨두정보가 누락되는 경우가 있으며, 케이블의 고유진동수와 외부의 가진 조건이 일치하여 공진(resonance) 현상이 발생하는 경우에는 특정 주파수 대역에서 첨두가 크게 발생하는 경우가 있다. 사전 설정을 통한 방법은 케이블의 제원 별로 설정이 필요하고, 주파수 대역에서의 특징 변화 시 첨두정보 탐지에 한계가 있다. 첨두 자동 탐지 알고리즘이 적용된 IoT 계측시스템 사장교 케이블의 진동 신호를 주파수 영역으로 변환하여 생성되는 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectral Density, PSD)는 그림 3과 같이 고유한 2가지 특성을 나타낸다. 첫 번째, 케이블 PSD의 첨두는 일정한 간격으로 발생하는 주기적인 패턴을 가지며, 이는 케이블의 고유한 동적 특성을 반영한다. 이러한 첨두 간의 간격은 케이블의 제원(재료, 형상, 장력) 및 전체 구조계에 따라 달라질 수 있지만, 동일한 간격의 주기성(periodicity)은 모든 사장교 케이블 부재가 공통적으로 갖는 물리적 특징이다. 또 다른 특성은 첨두는 주변 주파수 성분에 비해 상대적으로 높은 진폭(amplitude)을 갖는다. 이와 같은 특성은 PSD 상에서 해당 첨두가 주변값들에 비해 이상치(outlier)로 작용함을 의미한다(Jin et al., 2021). 이러한 일정한 첨두 간격을 자동으로 탐지하기 위해, 의공학 분야의 생체신호 처리기술 중 하나인 Automatic Multiscale-based Peak Detection(AMPD) 기법을 활용할 수 있다(Scholkmanm et al., 2012). AMPD는 주기적으로 발생하는 첨두를 사전 설정 없이 자동 탐지할 수 있어, 완전한 자동화가 가능하다는 장점을 지닌다. 두 번째 특징인 첨두가 주변값들에 비해 이상치처럼 나타나는 특징을 감지하기 위해 임계값 기반의 이상치 탐지 기법을 병행 사용할 수 있다. 이때 임계값 설정에는, 이상치가 포함된 데이터에서도 강건하게 학습 가능한 중앙값 절대 편차(Median Absolute Deviation, MAD) 방법을 적용할 수 있다(Rousseeuw et al., 1993). 이 두 가지 기법으로 추정된 첨두 정보를 기반으로 케이블의 장력을 산출하며, 해당 기술은 1) 사전 설정이 필요하지 않음 2) 신호 변화에 대한 높은 강건성(robustness) 3) 낮은 연산 비용 같은 장점을 갖는다. 케이블 장력 모니터링을 위한 가속도 데이터는 주로 유선 계측시스템을 통해 수집된다. 이 시스템은 센서와 데이터 수집 장치를 케이블로 연결하며, 수집된 데이터는 다시 관리 주체로 전송되어 장력 분석에 사용된다. 유선 계측시스템은 데이터 손실 없이 안정적인 계측이 가능하다는 장점이 있으나, 센서와 로거를 케이블로 연결, 단선을 방지하기 위한 보호 배관 설치 등으로 인해 추가 비용이 발생하며 설치 위치와 수량에 제약이 따른다. 최근에는 다양한 IoT(Internet of Things) 기반 계측시 스템이 개발되어 시설물에 적용되고 있으나, 대부분 기존 유선 시스템처럼 단순히 데이터를 수집하고 전송하는 수준에 머물러 있다. 이는 설치 유연성과 수량 측면에서는 장점이 있으나, IoT 기술의 잠재적 강점을 충분히 활용하지 못하는 실정이다. IoT 계측시스템은 다양한 알고리즘을 내장하여 원시 데이터(raw data) 자체를 전송하는 대신, 필요한 정보만을 선별·처리한 후 전송할 수 있다. 이러한 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 기술은 센서 단말기 또는 그 인접 장치에서 데이터를 실시간으로 처리함으로써, 서버로의 전송 부담을 줄이고 처리 비용과 시간을 절감할 수 있다. 앞서 설명한 첨두 자동 탐지 알고리즘을 IoT 계측시스템에 탑재하여 사장교 케이블에 설치하여, 알고리즘의 정확도, 계측시스템의 사용성, 효율성 등을 검증하는 연구가 수행되었다. 이를 통해, IoT 계측시스템과 엣지 컴퓨팅의 기술을 시설물에 적용하여 시설물 계측 분야에서의 가능성을 확인하였다. 마치며 IoT 계측시스템과 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 결합을 통해, 대용량 원시데이터를 서버로 전송해 수집·분석하는 방식에서 벗어나, 현장에서의 데이터 처리 및 최적 관리가 가능해졌다. 데이터 처리 및 분석 기술의 고도화를 통해 이러한 기능이 IoT 계측시스템에 탑재되면서, 기존에는 원시데이터 전송에 그쳤던 시설물 유지관리 분야에서 데이터의 활용 범위를 확대할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 실시간 처리가 가능해짐에 따라, 사후 대응이 아닌 실시간 대응이 가능해져 예방적 유지관리가 실현될 수 있으며, 이를 통해 안전사고 예방과 함께 직·간접적인 사회적 비용 절감 효과도 기대된다. 참고자료 2024 도로교량 및 터널 현황조서. Jin et al. (2021), Fuly automated peak-picking method for an autonomous stay-cable monitoring system in cablestayed bridges, Autom. Constr. Vol. 126. Scholkmanm et al. (2012), An efficient algorithm for automatic peak detection in noisy periodic and quasiperiodic signals, Algorithms, Vol. 5. Rousseeuw et al. (1993), Alternatives to the median absolute deviation, J. Am. Stat. Assoc. Vol. 88 구조연구본부 게시일2025-09-04 조회수 39
• 지중 공동 및 매설물 탐지를 위한 AI 기반 GPR 데이터 분석 기술 연구자: 이대영 KICT 지반연구본부 연구위원 들어가며 최근 서울 등 도심지에서 대규모 지반침하 사고가 잇달아 발생하고 있다. 강동구 명일동 땅꺼짐 사고, 광명 신안산선 공사장 지하 붕괴 사고 등 대형 굴착공사장 인근에서 지반침하 발생으로, 서울시는 굴착공사장과 주변에 대해 지표투과레이더(Ground Penetrating Radar, GPR) 탐사를 집중 실시해 지반침하 안전관리 강화를 추진한다고 하였다(서울시, 2025). GPR 탐사는 전자기파를 이용하여 지반 내 하수관로를 비롯한 매설관, 공동 등의 지하 구조를 확인하는 탐사기법으로 2014년 석촌지하차도 대규모 공동 발생 이후 도심지 도로 하부 공동 및 지반침하 조사에 활발히 적용되고 있다. GPR 탐사는 비파괴적 탐사 방법으로 지하 매설물이나 공동, 지반 구조를 탐사하는 데 유용한 방법이지만, 주파수에 따른 탐사 깊이 제한, 토양 환경의 영향, 데이터 해석의 어려움 등의 어려움이 있다. 또한 데이터 분석 시 전문가에 대한 의존도가 높고, 고해상도 또는 3D 탐사의 경우 데이터 처리와 해석에 많은 시간이 소요되며, 해석 결과의 신뢰도에 차이가 존재하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 AI 기반 GPR 데이터 자동 분석 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 이 글에서는 GPR 탐사의 원리와 함께, GPR 탐사 데이터 해석의 정확도를 높이고 분석시간을 단축하며 실시간 해석이 가능한 AI 활용 GPR 데이터 분석 방법에 대해 소개 하고자 한다. GPR 탐사 원리 GPR 탐사는 전자기파를 투과해 전기적 물성(전기전도도, 유전율)이 다른 경계에서 반사되어 돌아온 전자기파를 수신하여 땅속의 매설관 등 지하구조물의 위치 및 형태를 확인하는 탐사기법을 말한다. GPR 탐사는 수십 MHz 이상의 주파수를 가지는 전파 현상을 이용하여 주로 1~3 m 내외의 깊이가 얕은 대상을 탐사하는 비파괴 검사로 지하 매설관, 공동(cavity), 터널 배면 공동 탐사, 지층구조 등의 확인에 사용된다. 최근에는 노후 하수관으로 인해 지반침하 우려가 있는 지역에 GPR 조사를 집중적으로 수행함으로써 지반 함몰을 예방할 수 있는 평가방법으로 사용되고 있다(그림 1). GPR 탐사를 통한 데이터 분석 시 매설관은 강한 진폭을 가지며, 그림 2에서 보이는 바와 같이 쌍곡선의 형태로 나타난다. GPR 탐사는 한 쌍의 송신기와 수신기를 이용하는 단일 채널 GPR 시스템이 주로 사용되었으나 최근에는 고해상도 3차원 다채널 GPR 시스템이 활용되고 있다. GPR 탐사는 대부분의 매설관이 묻혀있는 3m 이내 깊이의 탐사에 효과적이며 터널공사, 또는 대규모 굴착공사장 같은 깊은 심도의 조사에는 한계가 있다. AI 기법 이용 GPR 탐사 데이터 최근 4차 산업혁명과 관련하여 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술의 뛰어난 성능 및 대중화로 인해 그 사용성이 더욱 확대되고 있다. AI를 이용한 GPR 분석 적용은 지하구조물 탐사의 정확성, 효율성 및 해석 오류를 개선하는 유망한 방법을 제시한다. 최근 들어 GPR 영상판독시 발생하는 오류 및 기술적인 문제를 해결하기 위해서 영상 처리 분야에 많이 활용되는 머신러닝 기술 중 딥러닝을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. AI 기법을 활용한 GPR 데이터 분석 방법은 B-scan, C-scan 형태로 수집된 GPR 데이터를 노이즈 제거, 보정을 통해 데이터 라벨링 작업을 수행한다. 라벨링이 보정된 학습용 데이터셋 생성후 객체 탐지를 위해 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN) 기반의 인공지능 알고리즘을 이용한다(Girshick, 2014). 딥러닝 학습을 통해 매설관 탐지 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 한국건설기술연구원에서는 지반 함몰 예방을 위한 지반 내 공동 탐사 및 도로 하부의 지장물 탐사 시 GPR 탐사 정확도 향상을 위한 AI 활용 연구를 수행하였다. 지하 매설관 및 공동을 탐지하기 위해 GPR 탐사데이터를 사용하였으며, GPR 데이터에서 영상으로 변환 클러터 등의 노이즈를 제거를 통해 고품질의 라벨링 데이터셋을 작성하였다. 또한 지하 매설물 및 공동 탐지를 위해 Faster R-CNN을 사용하였으며, 다양한 학습 기법을 이용하여 매설관 및 공동탐지에 최적 성능을 도출할 수 있었다. 이를 통해 지반 내 공동 및 매설관로를 탐지하는 AI 알고리즘 및 GPR 데이터 분석기술을 개발하였다(한국건설기술연구원, 2024). 맺음말 도심지 개발의 가속화로 인한 대규모 굴착공사 증가, 시설물 노후화로 인한 도심지 땅꺼짐 발생으로 공동 및 지반침하 탐지를 위한 GPR 탐사 활용도가 증가하고 있다. 최근에는 GPR 탐사 데이터 분석 기술의 고도화를 위한 AI 기술 활용연구가 진행되고 있다. AI 기술을 GPR 탐사에 적용함으로써 데이터 처리에 소요되는 시간을 줄일 수 있고, 분석 결과의 일관성과 정확도를 향상시킴으로써 기존 GPR 분석의 한계를 극복할 수 있다. AI 기반 자동 분석기술은 GPR 탐사 데이터 실시간 처리와 해석 오류를 감소시켜 의사결정 과정을 신속히 진행함으로써 지반침하 사고를 예방하고 지하매설물의 안전성 향상에 중요한 역할을 할 수 있을 것이다. 참고자료 서울시(2025), 서울시, 대규모 지하굴착공사장 지반침하 안전관리 강화 특별대책 추진, 보도자료, 서울시 재난안전실 도로관리과. 이대영(2015), 노후하수관로 손상에 기인한 지반침하 평가기법 개발, 대한상하수도학회·한국물환경공학회 2015 공동학술발표회, 특별세션 V-1. 이대영(2018), CCTV 및 GPR을 이용한 하수관로 결함 및 지반함몰 위험성 평가, 한국지반신소재학회논문집, 제 17권 3호, pp. 47~55. 한국건설기술연구원(2022), Smart QSE 기반 공중선 지중화 혁신기술 및 도로성능복원기술 개발(1/3), 연차보고서. 한국건설기술연구원(2024), Smart QSE기반 공중선 지중화 혁신기술 및 도로성능복원기술 개발(3/3), 최종보고서. https://ashutoshmakone.medium.com/faster-rcnn502e4a2e1ec6 R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik (2014) “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation,” In Proc. CVPR. 지반연구본부 게시일2025-09-04 조회수 92
• SNS 데이터로 홍수위험 예측, 관측 사각지대를 메우다 연구자: 황석환 KICT 수자원하천연구본부 연구위원 소셜미디어를 활용한 미관측 지역 맞춤형 홍수위험 예측 기술 기후변화로 인한 국지성 집중호우와 돌발 홍수가 빈번해지면서, 기존의 물리적 관측망만으로는 효과적인 대응에 한계가 드러나고 있다. 특히 하천 주변 미관측 지역에서는 홍수위험 예측이 어려워 피해 확산의 우려가 크다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로, 소셜미디어 데이터를 활용한 홍수위험 예측 기술이 주목받고 있다. 소셜미디어 정보 기반 미관측 지역 홍수위험 기준 설정 기술에 대해 간략한 소개를 부탁드립니다. 우리나라는 매년 집중호우로 인해 크고 작은 침수 피해를 겪고 있습니다. 이러한 피해는 단순히 강우량이 많아서 발생하는 경우도 있지만, 지역 고유의 지형적 특성 등 홍수에 취약한 조건이 결합해 발생하는 경우가 많습니다. 동일한 양의 비가 내려도 지역에 따라 피해 정도는 크게 달라질 수 있는 이유입니다. 홍수위험 예보를 효과적으로 수행하기 위해서는 정량적이고 신뢰할 수 있는 위험예보 기준의 설정이 필수적입니다. 이를 위해서는 전국 각지에 수위계나 강우계와 같은 관측기기를 조밀하게 설치하고 운영해야 하지만, 국지적 돌발 홍수까지 포괄할 수 있을 만큼 충분한 관측망을 구축하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 이에 따라, 본 기술은 관측기기가 설치되지 않은 지역에서도 홍수위험을 예측할 수 있는 새로운 방안을 제시합니다. 사고가 발생한 지역의 강우 조건과 지형 특성을 분석한 뒤, 이와 유사한 조건을 지닌 다른 지역의 사고 발생 가능성을 추정하는 방식입니다. 특히, 본 기술은 소셜미디어 정보를 활용하여 실제 사고가 발생했거나 발생 위험이 높은 지역을 탐지하고, 해당 지역의 지형적 특성과 결합해 정량적인 위험 기준을 설정합니다. 이렇게 설정된 기준은 유사한 특성을 지닌 미관측 지역에도 적용할 수 있어, 관측망이 없는 지역에서도 효과적인 예보가 가능합니다. 사람이 모인 곳에서 재난 위험도 커지기 때문에, 소셜미디어는 위험 감지의 실질적인 도구로 기능할 수 있으며, 이 기술은 그러한 SNS 데이터를 기반으로 미관측 지역의 홍수 위험을 선제적으로 감지하고 예보할 수 있도록 돕는 점에서 큰 의의가 있습니다. 기존 기술과 비교했을 때, 이 기술의 차별점이나 강점은 무엇인가요? 경제성 측면에서 설치 및 유지관리 비용, 그리고 기존 기술 대비 비교우위도 궁금합니다. 이 기술의 가장 큰 강점은 경제성입니다. 일반적으로 수위계를 설치하려면 최소 수백만 원에서, 많게는 수억 원에 이르는 초기 설치 비용이 필요하며, 이후에도 연간 10~30% 수준의 유지관리 비용이 지속적으로 발생합니다. 이러한 고비용 구조는 특히 전국 단위의 촘촘한 관측망 구축을 어렵게 만드는 요인입니다. 반면, 본 기술은 별도의 하드웨어 인프라 없이도 적용이 가능하며 유지관리 비용이 거의 들지 않습니다. 기존의 물리적 장비에 의존하지 않고 SNS 데이터를 활용함으로써, 초기 투자와 운용 부담을 크게 줄일 수 있는 것입니다. 또한 예측 해상도 측면에서도 강점을 보입니다. 수위계나 강우계보다 더 촘촘한 공간 단위에서 위험 감지가 가능하므로, 비용 대비 효과 면에서도 매우 우수한 기술로 평가받고 있습니다. 이 기술의 핵심 요소는 무엇이며, 어떤 원리로 작동하는지 설명부탁드립니다. 이 기술의 핵심은 ‘홍수특성지수(NFCI: Normalized Flood Characteristic Index)’를 기반으로 한 예측 모델입니다. 홍수특성지수는 유역 면적, 평균 경사 등 홍수심이나 유속 등에 영향을 미치는 지역의 물리적 특성을 정량화한 지표입니다. 이 지수를 활용해 홍수심과의 관계를 나타내는 수리모형 기반 관계식을 구축하고, 실제 피해 이력이 존재하는 지역에서 도출된 위험 기준을 유사한 조건의 미관측 지역에 ‘전이(apply)’할 수 있도록 설계된 것이 이 기술의 핵심 구조입니다. 이러한 전이기법을 통해 기존에 관측 장비가 설치되지 않은 지역에서도 정량적인 홍수위험 예보가 가능하며, 다양한 규모의 유역에 적용할 수 있어 전국 단위의 세밀한 예측 체계 구축이 가능합니다. 현재 기술 개발은 어느 단계에 와 있으며, 사업화 가능성은 어느 정도로 평가하고 있나요? 또, 상용화될 경우 주요 타겟 시장은 어디인가요? 현재, 이 기술은 국내 일부 지역에서 실증을 거쳐 실제로 활용되고 있는 단계에 있습니다. 기술의 실효성과 적용 가능성이 확인되면서, 홍수위험이 높지만 관측 인프라가 부족한 동남아시아 등 해외 국가들로부터도 큰 관심을 받고 있습니다. 기존에는 공공부문 중심으로 기술 수요가 발생했지만, 최근에는 산업단지, 스마트시티, 신도시 개발 등 민간 시장에서도 관심이 높아지고 있습니다. 이처럼 공공·민간·해외시장 모두에서 적용 가능성이 크기 때문에, 향후 사업화 확장성과 수요 기반은 매우 탄탄하다고 평가하고 있습니다. 기술이 상용화될 경우, 도시 환경 및 시민들에게 어떤 긍정적인 영향을 미칠까요? 이 기술이 본격적으로 상용화되면, 기존의 시군구 단위 중심의 예보보다 훨씬 세분화된 지역 맞춤형 예보가 가능해집니다. 특히 국지적인 돌발홍수 위험을 더욱 정밀하게 인지할 수 있어, 도심은 물론 비도심 지역에서도 더 신속하고 안전한 대피 및 선제 대응이 가능해집니다. 이는 단순히 기술적 진보에 그치지 않고, 도시 전체의 회복탄력성 강화와 시민 안전 확보에 실질적인 기여를 할 수 있다는 점에서 매우 중요한 의미를 갖습니다. 향후 추가적인 연구 개발 계획이나 목표가 있다면 무엇인가요? 앞으로는 인공위성 자료를 활용한 광역 예측 기술로 확장해 나갈 계획입니다. 현재는 SNS 데이터를 중심으로 국지적 홍수위험을 분석하고 있지만, 위성 자료와 결합하면 더욱 정밀하고 넓은 범위의 위험 예측이 가능해집니다. 궁극적으로는 지상 관측 정보, SNS, 레이더, 위성 데이터까지 통합한 복합 홍수 예보 체계를 구축하는 것이 목표입니다. 수자원하천연구본부 게시일2025-08-05 조회수 95
• 재해안전 항만 구축을 위한 기술 개발 (항만 및 해안 분야 수리모형실험) 연구자: 김영택 KICT 수자원하천연구본부 선임연구위원 들어가며 동북아시아에 위치한 우리나라는 삼면이 바다와 접해 있는 지형적 특성상 매년 크고 작은 태풍의 영향을 받는다. 기상청 자료에 의하면 1991년부터 2020년까지 30년간 평균적으로 매년 약 25개의 태풍이 발생하며, 한반도에는 평균 약 3~4개의 태풍이 직접적인 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 이로 인한 피해는 전체 자연재해 피해의 절반 이상을 차지하고 있다. 최근에는 태풍의 강도와 빈도가 증가하는 추세로, 이에 따른 인명 및 재산 피해도 커지고 있다. 특히, 우리나라 수출입 화물 대부분이 항만을 통해 교역되고 있는 상황에서 항만의 안정성 확보는 매우 중요하다 할 수 있다. 한국건설기술연구원에서는 항만시설물의 안정성 제고를 위하여 수리실험을 통한 항만시설물의 성능 개선, 항만 및 어항 설계기준에 제시되지 않은 공백기술 개발, 고파랑에 선제적인 대응을 위한 기존 시설물의 보강 기법 개발 등 다양한 연구를 수행해 왔다(해양수산부, 2019; 해양수산부, 2022 등). 이 글에서는 항만 및 해안 실험인프라를 활용한 관련 연구성과를 제시하고자 한다. 항만 및 해안 분야 수리모형실험 인프라 한국건설기술연구원 일산 본원에는 항만 및 해안 분야 수리모형실험을 수행하기 위하여 3개의 평면수조와 2개의 단면수로가 설치되어 있다. 평면수조의 크기는 방파제실험동 수조의 경우 48m(폭)×48m(길이)×1.2m(깊이), 옥외 및 다방향 조파수조는 동일하게 36m(폭)×42m(길이)×1.2m(깊이)이다. 평면수조에 설치된 조파기를 이용하여 일방향 및 다방향 규칙파와 불규칙파, 고립파 등을 재현할 수 있다. 단면수로의 제원은 각각 50m(길이)×1.2m(폭)×1.5m(깊이)와 56m(길이)×1.0m(폭)×2.0m(깊이)이며, 규칙파, 불규칙파 및 고립파 등을 재현할 수 있다. 항만시설물 설계검토 및 성능검증 수리모형실험 항만시설물은 항만 및 어항 설계 기준(해양수산부, 2020)에 근거하여 설계할 수 있으나, 설계 검토 및 성능 검증 등을 위하여 수리모형실험을 활용하도록 제안하고 있다. 이렇듯 수리모형실험을 통하여 항만시설물의 수리특성과 안정성을 검토할 수 있으며, 항만시설물의 평면 배치(layout)에 대한 항내정온도 실험을 통하여 최적 배치 결정에 참고할 수 있다. 항만시설물의 수리특성 검토에서는 구조물의 반사특성, 월파량, 전달파, 파압 등을 계측할 수 있으며 이를 통하여 각 단면 형상의 특성을 비교하고 최적 단면안을 도출할 수 있다. 최근 해당 연구팀에서는 부유식 항만 시설물, 해상풍력 기초구조물 등과 같은 다양한 분야 및 형식을 갖는 구조물에 대한 수리실험을 수행하고 있다. 설계기준 공백기술 개발 및 재해 안전 항만구축 연구 해당 산업 분야의 기술기준(설계기준, 시방기준 등)은 그 분야의 기술 수준을 나타내는 척도이다. 이에 따라 해당 분야 산업이 상대적으로 미발전된 국가의 경우 외국의 기준을 차용하여 적용하기도 한다. 항만 및 어항설계기준은 1971년 처음 제정된 이후 9차례의 개정을 통해 현재 기준(해양수산부, 2020)이 활용되고 있다. 2025년 현재 해양수산부에서는 한국형 항만설계기준 개정을 목표로 개정을 진행 중이다. 금번 개정에는 신뢰성 설계기법의 적용과 더불어 한국건설기술연구원 등에서 수행한 연구성과(해양수산부, 2021; 해양수산부 2023 등)를 활용하여 기존 설계기준에서 제공하지 못하는 공백기술, 기준 강화가 필요한 항목 등이 포함될 계획이다. 금번 설계기준 개정시 포함될 우리원에서 수행한 주요 성과물을 요약하면 다음과 같다. (1) 직립식 구조물 월파량 및 전달계수 산정 기법 현재 항만 및 어항설계기준에서는 1970년대 일본에서 개발된 월파량 및 전달파고 산정 도표를 이용하여 월파량과 전달파고를 산정하고 있다. 기후변화 대응 항만설계기준 개정연구(해양수산부, 2021)를 통하여 최근 유럽에서 제정한 EurOtop(van der Meer 등, 2018)과 유사한 형태의 국내 설계 동향을 반영한 월파량 선정식을 개발하였다. 전달파고 산정기법 역시 직립제 및 혼성제를 대상으로 전달파고 산정식의 제안 및 다양한 계수를 적용하여 좀 더 정도 높은 전달 파고를 산정할 수 있도록 제안하였다. (2) 경사식 구조물 안정질량 산정 기법 경사식 구조물은 상대적으로 수심이 얕은 해안에 주로 적용되는 항만시설물의 구조형식 중 하나로, 흔히 테트라포드와 같은 콘크리트 이형블록 및 거석(피복석) 등이 거치되는 구조물이다. 일반적으로 방파제의 외해측 끝단, 즉 제두부의 경우 파랑 집중 등을 고려하고 피복재의 질량을 할증 하고 있으나 이에 대한 명확한 규정이 부재한 상황이나 금번 연구를 통하여 피복재의 할증범위를 제안하였다. 또한 태풍과 같은 고파랑에 의해 반복적으로 피해가 발생하는 외곽 방파제의 곡면부에 거치되는 피복재의 할증 질량 산정 기법 및 범위를 새롭게 제안하였다. (3) 경사식 구조물 선제적 보강설계 방법 기후변화로 인하여 태풍과 같은 고파고(설계외력)의 크기가 증대되고 있으며, 발생 빈도 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 기존 노후 항만시설에 대한 선제적인 보강설계가 진행되고 있으나 관련 기준이 부재한 상황이다. 이에 대한 기본적인 보강 방안과 보강 피복재의 안정질량을 제시하였다. 또한 상대적으로 마루높이가 낮은 구조물의 경우, 항내측 피복재의 안정확보를 위한 방안을 제시하였다. 재해안전 항만구축을 위한 연구개발 매년 여름, 크고 작은 태풍이 우리나라에 내습하며, 최근 기후변화의 가속화로 인하여 태풍의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 국내 수출입 물동량의 대부분이 항만을 통해 운반되고 있는 상황에서 재해로부터 안전한 항만의 구축은 매우 중요하다. 한국건설기술연구원은 국립건설시험소가 일산청사로 이전하면서 새롭게 구축한 항만 및 해안 실험인프라를 1999년부터 활용하여 현재까지 많은 연구성과를 도출해 왔다. 최근 인공지능, BIM 및 디지털트윈 등 새로운 기법을 활용한 항만시설물 설계 및 유지관리 기법이 도입되는 추세이며, 본 연구원도 관련 연구를 수행하고 있다. 앞으로도 신형식 항만시설물의 개발, 재해안전항만 구축 2단계 연구추진 등 항만 및 해안 실험인프라를 활용한 연구를 지속 진행할 계획이다. 참고자료 해양수산부(2020) 항만 및 어항 설계기준. 해양수산부(2019) 기후변화 대응항만설계기준 개선방안 연구(1단계). 해양수산부(2023) 재해안전 항만구축 연구 개발(1단계). Van der Meer, N.W.H. Allsop, T. Bruce, J. De Rouck, A. Kortenhaus, T. Pullen, H. Schüttrumpf, P. Troch, B. Zanuttigh (2018) EurOtop, Manual on Wave Overtopping of Sea Defences and Related Structures an OvertoppingManual Largely Based on European Research, but forWorldwide Application. 수자원하천연구본부 게시일2025-08-05 조회수 90
• 도시를 지키는 물의 언어를 해독하는 사람들 연구자: 정상화 KICT 수자원하천연구본부 하천실험센터 센터장(도시홍수 실증 연구팀) 우리는 매년 반복되는 장마를 겪고, 갑작스러운 집중호우에 놀라고, 도심 한복판이 물에 잠기는 뉴스를 마주한다. 하지만 그 위기의 순간들 뒤에는 물의 흐름을 과학적으로 예측하고, 도시의 회복력을 설계하는 이들이 있다. 바로 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부 하천실험센터이다. 이들은 도시홍수 실험장을 만들고, 데이터를 쌓고, 기술을 실증하며 물과 도시의 공존을 고민한다. 이들의 연구를 따라가다 보면 ‘물’을 막는 기술을 넘어, ‘물과 함께 살아가는 방법’에 대해 다시 생각하게 될 것이다. 도시를 위한 융합 연구, 하천실험센터 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부 하천실험센터는 환경부와 한국환경산업기술원의 지원을 받아, 도시홍수 방어 능력과 회복탄력성을 향상하기 위한 실험 기반 기술을 개발하고 있다. 특히 경북 안동에 위치한 하천실험센터 내 대규모 도시홍수 파일럿 실험장을 중심으로, 다양한 홍수 시나리오를 구현하고 계측 센서, 현장 모니터링, 성능 및 회복탄력성 평가 등 다분야 융합 실증연구를 진행 중이다. 이 연구는 단순한 침수 예방을 넘어, 홍수 이후 도시가 얼마나 빠르게 회복할 수 있는지, 인프라가 어떻게 버티고 작동할 수 있는지, 그리고 데이터에 기반해 얼마나 신속하고 정확한 판단이 가능한지를 포함한다. 연구팀은 이를 위해 대규모 실험실증, 모니터링 시스템 구축, 도시침수 모델링, 방어 성능과 회복탄력성 평가, 정책화 및 표준화라는 다섯 가지 축을 중심으로 기술을 정교하게 개발하고 있다. 복잡해지는 홍수, 실험으로 검증하고 데이터로 대응하다 기후변화로 인해 도시침수는 점점 더 자주, 더 강하게 발생하고 있다. 과거의 기준으로는 복잡화된 홍수 양상에 효과적으로 대응하기 어려운 상황에서, 도시홍수 실증팀은 홍수방어 인프라의 회복탄력성이라는 개념을 새롭게 도입했다. 이 개념은 단기적인 방어 성능을 넘어, 침수 후 회복 시간, 자원 동원 능력, 구조적 내구성 등까지 종합적으로 평가하는 것으로, 기존의 평가 방식과는 차별화된다. 이를 통해 팀은 단일 인프라의 성능 극대화에서 벗어나, 다양한 홍수방어 인프라 간 상호작용과 복합적 효과를 정량적으로 분석하고 있다. 그 결과로 도시별 특성에 맞는 최적의 인프라 조합과 운영 방안을 도출할 수 있는 과학적 기반을 마련하고 있다. 연구의 핵심은 실험실증과 데이터 기반 정량평가다. 이를 위해 연구팀은 경북 안동에 국내 최대 규모의 도시 홍수 파일럿 실험장(길이 100m, 폭 80m, 높이 4m)을 설계 및 구축하고 있다. 이 실험장에서는 지하 저류지 유속 및 수위 모니터링, 관로 막힘 및 역류 현상 재현, 펌프 시설 효율 분석 등 현실적이고 복합적인 도시홍수 상황을 실규모로 실험할 수 있다. 또한 향후에는 하수관 내부의 퇴적물이나 쓰레기 등 오염 상황까지 반영한 고난도 실험도 계획하고 있어, 기존 수리모형 실험이나 수치 모델링으로는 한계가 있었던 실제 재현에 한 걸음 더 다가가고 있다. 연구 초기에는 국가연구개발사업 예산 조정으로 인한 계획 변경과 자원 재배분의 어려움도 있었다. 일부 참여기관의 역할이 조정되고, 실험장 설계와 연구 범위도 일부 변경되었지만, 연구팀은 핵심 과제에 선택과 집중을 택했다. 주관기관은 인건비를 감액해 실험장 구축 예산에 우선 투입하며 솔선수범했고, 그 결과 실험장 구축이 안정적으로 진행되었다. 이를 기반으로 후속 연구 역시 차질 없이 이어질 수 있었다. 1단계 성과는 우수 평가를 받았고, 2단계에서는 원활한 예산 확보와 함께 연구 추진 여건이 한층 개선되었다. 실험 기반 통합 솔루션, 그리고 책임 있는 융합 연구 하천실험센터의 가장 큰 강점은 실험실증 기반의 통합 솔루션을 지향한다는 점이다. 국내 최대 규모의 도시홍수 파일럿 실험장은 도시침수 모델링의 정밀도를 높이고, 실규모 데이터를 통해 기술의 현장 적용 가능성을 검증하는 핵심 플랫폼 역할을 하고 있다. 연구는 모니터링–성능 평가–플랫폼 개발로 이어지는 일관된 구조를 갖추고 있으며, 방어 능력과 회복탄력성 평가기술, 첨단 센서 기반 모니터링 시스템, 그리고 모든 데이터를 통합·관리하는 플랫폼까지 하나의 유기적인 시스템으로 구현되고 있다. 또한 기술의 실용성과 현장 정착 가능성을 높이기 위해, 서울특별시와 서울연구원과 함께 리빙랩 기반 실증 연구도 병행하고 있다. 이 과정을 통해 개발된 기술은 실제 도시 환경에서의 문제 해결력과 정책 연계 가능성까지 사전에 검토할 수 있다. 무엇보다 이 모든 과정을 가능하게 하는 힘은 팀의 ‘융합과 책임’이라는 공동의 철학에 있다. 실험실증부터 플랫폼 구축까지 단독으로 수행하기 어려운 복합 과제를 앞두고, 각 연구자는 자신의 역할에 책임감을 가지고 협업에 임하고 있다. 다양한 기관이 가진 지식과 경험을 적극적으로 공유하며, 연구팀은 복잡한 도시홍수 문제에 대한 실질적인 해답을 함께 만들어가고 있다. 수자원하천연구본부 게시일2025-08-05 조회수 83
• 순환골재 품질관리 담당자 겸직 허용 이후 품질인증 사후관리 결과 고찰 연구자: 전수민 KICT 건설시험인증본부 연구위원 관련 제도현황 2021년 12월 「순환골재 품질인증 및 관리에 관한 규칙」이 개정되고 2022년 11월 「순환골재 품질인증업무 처리요령」이 개정되어 순환골재 품질인증업체의 품질관리 업무 담당자가 환경관리 업무도 겸하여 수행할 수 있게 되었다. 순환골재 품질인증을 유지하기 위하여 해당 업체에서는 총괄책임자, 품질관리 담당자, 환경관리 담당자 및 안전관리 담당자 총 4인의 인력을 확보하여야 하고 이중 품질관리 담당자는 해당 자격 또는 경력을 충족하는 동시에 순환골재품질관리교육을 이수해야 하며 환경관리 담당자는 해당 자격 또는 경력을 충족하여야 한다. 총괄책임자와 안전관리 담당자의 경우 요구되는 자격요건이 없기에 품질관리 담당자와 환경관리 담당자의 자격요건을 충족시키기가 상대적으로 어려웠던 셈이다. 규정 개정 전에는 품질관리와 환경관리 업무를 각 전담인력이 수행하도록 명시되어 있어 결과적으로 한 업체에 최소 4인의 인력이 필요했었는데 겸직이 허용되면서 총괄책임자, 안전관리 담당자, 품질 및 환경관리 담당자 3인으로 인력을 구성하는 사례가 다수 나타나고 있다. 구체적으로는 표 1과 같이 품질관리 담당자의 자격요건이 환경관리 담당자의 자격요건을 포함하고 있기에 기존 품질관리 담당자가 환경관리 담당자를 겸직하는 사례가 나타나고 있다. 순환골재 품질인증 사후관리 결과 한국건설기술연구원은 2023년에 242개 순환골재 인증업체에 대한 품질인증 사후관리를 실시하였고 복수 인증 보유 업체가 있어 품질시험은 311건 수행되었으며 표 2에 이를 구체적으로 나타내었다. 인증 용도는 도로공사용, 콘크리트 및 콘크리트 제품 제조용(굵은골재, 잔골재) 및 순환 아스팔트콘크리트 제조용 총 4가지이며, 「순환골재 품질인증세부운영지침」 별표 3의 표기방법에 따라 도로공사용은 R, 굵은골재는 C, 잔골재는 F, 아스팔트용은 A로 표기한다. 표 2에 대하여 설명하면 한 업체가 보유한 인증 용도를 4개의 행(R, C, F, A)으로 구분하고, 표 하단 마지막 행에 단일 또는 복수 용도인증을 받은 해당 업체 수를 명시하였으며, 우측 끝 Total 열에 용도별 인증 건수의 합을 명시하였다. 이렇게 표현한 것은 복수 인증 보유 업체가 있어 사후관리 공장심사 건수와 품질시험 건수가 일치하지않기 때문이다. 한 업체가 복수 용도의 인증을 보유한 경우에도 사후관리 공장심사는 1회 진행되기에 사후관리 시공장심사 점검표는 인증 1개 보유업체나 인증 4개 보유업체나 동일하게 1건만 작성되는 반면 사후관리 시 시료채취 및 품질시험은 인증용도별로 진행된다. 그 결과 2023년도 사후관리의 경우 242개 업체에 대하여 공장심사가 진행되었고, 품질시험은 R 192건, C 94건, F 13건 및 A 12건 총 311건이 진행되었다. 국토교통부에서 공고한 순환골재 품질기준에 따른 용도별 품질기준 충족여부에 따라 시험 합부를 판정하며 2023년도 사후관리 품질시험결과 전체를 품질관리 담당자 유형(전담 또는 겸직)에 따라 나타내면 표 3과 같다. 표 3에 대하여 설명하면, 전담 담당자가 품질을 관리하는 189건의 인증 중 151건의 품질시험 결과가 기준에 적합하였고 합격률이 79.89%인 것이다. 인증 용도별 사후관리 품질시험결과를 품질관리 담당자 유형에 따라 나타내면 도로공사용은 표 4, 굵은골재는 표 5, 잔골재는 표 6과 같다. 아스팔트용의 경우 총 12건인데 전담관리 7건 및 겸직 관리 5건 모두 시험결과가 적합하여 별도로 나타내지 않았다. 사후관리 시험결과 분석 전담 관리 사례와 겸직 관리 사례의 사후관리 품질시험 결과 사이에 차이가 없다고 귀무가설을 수립하고, 두 경우의 시험결과에 대하여 시험결과 적합은 100점, 부적합은 0점으로 정량화한 후 엑셀 2019 프로그램의 이분산가정 t-검정을 활용해 분석하였다. 전체 인증 용도에 대한 311건의 시험결과를 비교분석하면 표 7과 같은데 양측검정의 P값이 0.152로 유의수준 0.05보다 크므로 가설을 기각하지 않으며 t-통계량 값의 크기가 1.437로 양측검정 t-기각치 1.968보다 작으므로 가설을 기각하지 않는다. 즉 전담 관리 시험 결과와 겸직 관리 시험결과 사이에 통계적으로 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 용도별로 살펴보면 도로공사용 192건 시험결과의 비교 분석 결과는 표 8과 같은데 양측검정의 P값이 0.788로 유의수준 0.05보다 크고 t-통계량 값의 크기가 0.269로 양측 검정 t-기각치 1.974보다 작으므로 차이가 존재한다는 가설을 기각하지 않는다. 굵은골재 94건 시험의 분석 결과는 표 9와 같은데 양측검정 P값이 0.228로 유의수준 0.05보다 크고 t-통계량의 크기가 1.215로 양측검정 t-기각치 1.989보다 작으므로 차이가 존재한다는 가설을 기각하지 않는다. 또한, 잔골재 13건 시험의 분석 결과는 표 10과 같은데 양측검정 P값이 0.215로 유의수준 0.05보다 크고 t-통계량의 크기가 1.387로 양측검정 t-기각치 2.447보다 작으므로 차이가 존재한다는 가설을 기각하지 않는다. 마치며 순환골재 품질인증 규칙과 요령이 개정되어 품질인증 업체의 품질관리 업무 담당자가 환경관리 업무도 겸하여 수행할 수 있게 되었고 실제로 다수의 겸직 사례가 나타났는데, 겸직 인력이 관리하는 경우 전담 인력이 관리할 때와 동일한 수준의 품질관리가 유지되는지 여부에 대하여 2023년도 사후관리 품질시험 311건을 전담 관리 189건과 겸직 관리 122건으로 나누어 양자 사이에 차이가 없다는 가설을 전제로 비교하여 보았다. 전체인증용도, 도로공사용, 굵은 골재 및 잔골재의 경우 모두 P값이 유의수준보다 크고 t-통계량의 크기가 t-기각치보다 작아 전담과 겸직 관리 시험결과 사이에 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났고, 아스팔트용의 경우는 불합격 사례가 없어 양자 사이에 차이가 발생하지 않았다. 상기 2023년도 사후관리 품질시험 분석결과를 토대로 판단하면 품질담당자 겸직 허용 이후 인증 골재 품질관리에 대하여 통계적으로 유의미한 변화는 나타나지 않았기에 겸직 허용은 적절한 규제완화인 것으로 사료되며, 향후 다른 기간의 사후관리 결과 등에 대하여 후속 연구가 이루어지면 보다 객관적인 결과의 도출이 가능할 것으로 사료된다. 참고자료 전수민(2024) 순환골재 품질관리 담당자 겸직 허용 직후 실시한 연례 품질인증 사후관리 시험결과에 대한 고찰. 한국산학기술학회논문지. vol.25. no.12. Dec 31. pp.404-410. 건설시험인증본부 게시일2025-07-01 조회수 94
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• 스마트 드론, 노후 터널 안전 지킨다! 생성형 AI 탑재한 자율 주행 드론으로 손상 및 균열 탐지 가능해 지반연구본부 게시일2025-07-01 조회수 126
• 재생 바이오매스를 활용한 지속가능한 건설환경 인프라 기술 개발 연구자: 안창혁 KICT 환경연구본부 수석연구원 들어가며 인류가 지구의 지배 세력이 된 이후 20세기부터 이루어진 급격한 자원 이용과 인프라 개발은 글로벌 물질 소비량의 드라마틱한 증가를 야기하였다. 20세기 이후 인류 유래 생산품(anthropogenic or human-made product)으로 정의되는 건물, 도로, 기계 등의 인프라 요소(콘크리트, 아스팔트, 금속 등)와 이를 구성하는 시설들의 질량(mass)이 급격히 증가하면서, 이용자의 편의성이 개선되는 한편 건설환경의 지속가능성 측면에서 잠재적 문제가 제기되고 있다. 바이오매스(biomass)는 관점에 따라 그 범위와 의미의 차이를 보이는데, 주로 생태학적으로는 태양 에너지를 받아 유기물을 합성하는 식물과 이들을 먹이로 하는 동물·미생물 등 생물 유기체의 현존량을 총칭하지만, 산업계를 포함한 보다 일반적인 관점에서는 에너지 및 재생자원 활용 측면을 고려하여 생물의 생사(生死)나 형태에 관계없이 보다 넓은 의미를 나타낸다(예: 유기성 폐기물, 하수슬러지, 바이오가스, 숯 등). Nature에 소개된 최신 연구에 따르면(Elhacham et al.,2020), 2013~2020년에 인류 유래 생산품 및 그 폐기물들의 질량이 지구상에 존재하는 생태학적 바이오매스의 건조질량 수준에 이미 도달하였으며, 2031~2037년에는 습윤질량 수준을 돌파할 것으로 예측되었다(그림 1). 이를 세계 기상기구(WMO)에 보고된 연평균 지구 기온(1850~2018, 세계 기상 기구 데이터)을 묘사한 ‘Warming stripes(Ed Hawkins, 2018)’에 대입해 보면 글로벌 물질소비량의 급격한 증가가 지구적 기후변화에 큰 영향을 미칠 수 있을 것으로 추정할 수 있다(그림 2). 국내 건설환경 분야 지속가능 전략 2025년 환경부 업무계획에 따르면 기후위기 대응은 국민 안전과 경제를 좌우하는 최우선 이슈로 보고되었으며, 특히 이상기후, 온실가스 관리, 글로벌 탄소무역에 대한 국제적 경쟁력 확보를 중요한 세부 추진과제로 보고 있음을 알 수 있다. 유럽연합(EU)의 본격적인 탄소무역 규제에 따라 국제 탄소규제의 지속적인 강화가 전망됨과 함께, 글로벌 녹색시장 규모의 증가(2024년 1분기 기준 7.2조 달러)는 ESG 공시 의무, 자원 안보 및 순환 경제 등과 관련 기술 수요의 필연적인 확장이 예상되므로, 이는 결국 국내외 건설환경 분야의 패러다임 전환을 예고하고 있다. 그뿐만 아니라 「순환경제사회법」 시행에 따른 ‘규제샌드박스’는 폐자원의 순환이용 기반을 강화하기 위한 발판 제공 목적에 따라 국내 바이오매스 활용에 대한 규제 특례를 부여할 것으로 예상된다. 이러한 노력은 가시적으로 UN 기후변화협약에 대응하기 위한 2035 국가 온실가스 감축목표(Nationally Determined Contribution, NDC) 달성을 위함이며, 향후 법제화 과정을 통해 지역적 탄소중립 이행을 주도하기 위한 여건 확보를 세부과제로 한다. 이러한 배경에 따라, 건설환경 분야를 포함한 관련 학계에서는 국내뿐만 아니라 글로벌 규모에서 자원 활용과 건설환경 인프라를 포함한 사회경제적 대사의 물질흐름을 정량적으로 평가하고 모니터링함으로써 물질 재고의 질량과 구성, 투입 및 산출 흐름을 예측하고, 바이오매스 총량과 비교하거나 활용함으로써 전체적인 자원 관리에 대한 그림을 정량적으로 예측할 수 있다. 결국, 문제해결 과정에서 과학기술적으로 확립된 재생 바이오매스의 개선이나 신규 활용처 확보에 따라 기존에 해결할 수 없었던 다양한 환경문제에 대한 난해한 질문들을 지속가능한 개발 측면에서 재고할 수 있을 것이다. 건설환경 인프라의 환경적 이슈와 재생 바이오매스 이용 방안 도시화로 인해 잠재적으로 유해한 인위적 오염물질(anthropogenic contaminants)의 증가 및 노출은 건설환경 인프라 개발에 비례하면서 나타나는 중요한 환경적 이슈이며, 이는 혁신적인 솔루션이 필요한 지속적인 글로벌 문제이기도 하다(Akhtar et al., 2021). 일반적으로 도시화 지역에서 다루는 인위적 오염물질에는 중금속(heavymetals), 소수성 유기오염물질(hydrophobic organic contaminants), 염료(dyes), 살충제(pesticides), 미생물 및 바이러스(microorganisms and viruses) 등 다양하게 존재한다. 지난 수십 년 동안 도시 지역에서 유래된 유해 오염물질들을 제거하기 위해 다양한 환경 기술이 개발되었으나, 주로 현장 외(ex-situ) 환경시설에서 오염물질을 포집하고 수송한 후 제거하기 위한 제한된 기술요소로 이루어져 왔다. 그러나 공정 복잡성, 분산 관리, 맞춤형 현장 적용 및 비용 효율성 문제를 포함한 재료와 요소기술의 선형적 관리는 해당 시스템이 직면한 한계점 중 하나로 인식된다. 반면에, 재생 바이오매스를 개량하거나 개질하여 현장내(in-situ) 정화 시스템으로 재구성하는 방안은 지속 가능한 제조 관행을 채택하는 패러다임의 전환을 유도할 수 있는 효과적인 전략일 수 있다. 재생 바이오매스를 환경 관리에 통합하는 전략은 녹색 인프라를 구현하고, 에너지 효율성과 폐기물 처리를 위해 재생 에너지를 활용할 뿐만 아니라, 순환경제 원칙을 촉진함으로써 자원 순환과 환경오염 관리 목표를 동시에 달성할 수 있는 장점이 있다. 예시 중 하나로써 재생 바이오매스와 미생물과의 협력을 통한 재료 표면의 특정 화학구조(ex: humic-like substances)의 개질은 다양한 물리화학적 메커니즘(흡착, 침전, 이온교환 등)을 통한 인위적 오염물질의 제거를 유도할 수 있다. 이러한 가능성을 가시화한다면, 과거에 우리가 활용을 포기했던 재생 바이오매스에 대한 새로운 관점을 가지고 다양한 환경 매체에서 유해한 오염물질을 효과적으로 제거할 수 있을 뿐만 아니라 폐기물 처리를 위한 매립지, 소각, 또는 정화 시스템에 대한 경제적 대안을 제공할 수 있다. 따라서 향후 연구방향은 재생 바이오매스를 적절하게 활용하고 환경정화에 활용할 수 있는 물리화학적 특성을 극대화하여 도시에서 발생할 수 있는 오염물질의 거동을 효과적으로 제한할 수 있는 전략을 고려할 필요가 있다. 재생 바이오매스 활용 기술의 미래 방향 재생 바이오매스 활용 기술 적용 및 확장을 위해서는 기존 분야에 대체가능한 요소기술 개발뿐만 아니라 전체적인 시스템적 접근이 필요하다. 자연과 인간 환경에서 발생하는 오염물질의 거동 특성과 이동경로(pathway) 분석, 오염물질의 타입에 따른 수용처에 대한 위해성과 환경적 영향을 고려할 필요가 있다. 확장 중인 도시화에 대응 가능하기 위해 자연기반해법(nature-based solutions)이나 생태공학적 접근이 고려될 필요가 있으며, 순환경제요소를 도입한 물질순환의 선순환 체계를 고려한 산업생태학적 전 과정평가(lifecycle assessment) 기법이 검토되어야 할 것이다. 또한, 전통적인 과학과 공학의 융합적 접근을 통한 응용공학의 시도는 관련 연구에서 학술적 기반이 되는 접근법으로 고려된다. 앞서 설명한 것처럼 바이오매스의 범위는 매우 넓기 때문에 다양한 유·무기 물질을 재료로 활용하여 하이브리드 형태로 가공 및 개질한 방법론과 생산품들은 건설환경 분야의 지속 가능한 상용화를 기대할 수 있다. 향후 관련 접근법을 적극 활용하여 건설환경 분야에 기여할 수 있는 미래지향적 기술개발 발전을 기대한다. 참고자료 Akhtar, N., Ishak, M.I.S., Bhawani, S.A., Umar, K. (2021) Various natural and anthropogenic factors responsible for water quality degradation: a review. Water, 13, 2660.pp. 1-35. Ed Hawkins (2018) https://en.wikipedia.org/wiki/Warming_stripes. Elhacham, E., Ben-Uri, L., Grozovski, J., Bar-On, Y.M., Milo,R. (2020) Global human-made mass exceeds all living biomass. Nature, 588, pp. 442-454. 환경연구본부 게시일2025-06-16 조회수 211

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