유지관리 데이터 기반 도로 교량의 상태등급 예측 모델

Abstract

산악지형이 많은 우리나라의 지형 특성으로 인하여 토목공사의 대부분은 교량을 필요로 하게 된다. 이러한 추세는 점차 증가하게 되어 한국시설안전공단의 통계에 의하면 2000년 이후에 건설된 교량의 수는 전체 교량의 수의 절반정도이다. 이에 따라 전반적인 사회기반 시설물의 유지관리의 중요성도 점차 늘어나고 있으며 그 중에서도 교량은 그 규모나 형태가 제각각이고 안전 확보에 관련된 부재들도 많고 복잡하기 때문에 유지관리에 각별한 주의가 요구되는 시설물이다. 뿐만 아니라 예방적 유지관리의 중요성이 점차 대두되고 있는 현재의 연구 동향은, 본격적으로 유지관리 대상이 되는 수명 10년 이상 시설물의 비중이 늘어나는 우리나라의 상황과 맞물려 더욱 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 예방적 차원의 유지관리를 위한 교량의 상태등급 예측 모델에 관하여 분석하였다. 이를 위해 교량의 유지관리 현황과 상태등급의 구분을 토대로 상태등급에 영향을 미칠 수 있는 영향요소를 도출하고 취득 가능한 유지관리 데이터를 확보, 이를 통계적 기법에 의하여 분석하고 중요도 높은 요소들을 추출하였다. 분석에는 IBM Modeler를 이용하였으며 의사결정나무, 인경신경망, 로지스탁 회귀분석과 같은 통계, 데이터 마이닝 기법들을 사용하였으며 각각의 모델이 얼마나 정확한 상태등급 예측을 하는지 분석하였다. 분석 결과 상태 등급에 영향을 미치는 가장 중요한 요소는 시설물의 수명이고, 그 다음은 대부분의 모델에서 해당 교량 주변의 평균 교통량 중에서도 중량차량의 영향이 높음을 알 수 있었다. C5.0 모델의 평균 정확도가 가장 높았으며 90%에 가까운 상태등급 평가 정확도를 보였음이 증명되었다.