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[기고]이젠 빅데이터 기반 시설물 안전·유지관리이다.

대한건설정책연구원 홍성호 선임연구위원

홍성호 선임연구위원 | 기사입력 2023/07/05 [17:00]

[기고]이젠 빅데이터 기반 시설물 안전·유지관리이다.

대한건설정책연구원 홍성호 선임연구위원

홍성호 선임연구위원 | 입력 : 2023/07/05 [17:00]

▲ 홍성호 대한건설정책연구원 선임연구위원  © 국토매일

[국토매일=홍성호 선임연구위원] 2012년 세계경제포럼에서 데이터를 새로운 유형의 경제적 자산으로 선포한 이래 우리는 이미 데이터 혁명시대에 살고 있다.

 

실제로 ‘21세기의 원유’로 불리는 데이터는 활발한 분석과 활용을 통해 新산업을 육성하고, 딥러닝 등 인공지능기술 발달로 사회현안 해결의 대안으로도 주목받고 있다. 이는 국민의 안전과 직결된 시설물 안전·유지관리 분야도 예외는 아니다.

 

미래의 시설물 안전·유지관리는 과거와 현재 상태를 기반으로 미래의 상태가 어떻게 변화할지 예측하고, 안전·유지관리 행위가 적용되었을 때의 상태 변화도 추정하여 선제적 행위를 하는 예방적 안전·유지관리이다. 이때 예방적 안전·유지관리 핵심은 데이터와 인공지능기술이다.

 

양질의 데이터와 학습이 잘된 인공지능이 있어야만 시설물의 장래 철거 예상시점, 시설물 보수보강 최적 시기 및 효과, 시설물에 가장 맞는 보수·보강 공법, 미래에 투입 필요한 예상 소요 비용, 누수 경로 및 인프라 영향도 수준, 관리자 현장조사 적정 시점 등을 알 수 있기 때문이다. 

 

이에 시설물 안전·유지관리의 데이터 수집·활용을 위해 국내·외 모두 활발히 나서고 있다. 미국 FHWA는 LTBP(Long-Term Bridge Performance) 프로그램을 통해 교량의 이력 데이터 수집 및 운영 플랫폼을 개발하여 교량의 유지관리, 성능개선 전략 수립, 비용 예측 등에 활용하고 있다. 국내도 국토안전관리원이 국토안전 빅데이터 플랫폼인 ‘빅토리’를 구축하여 시설물의 내구성을 예측하는 서비스를 구현해 업무에 적용하고 있다. 

 

그러나 국내에는 시설물 안전·유지관리에 활용될 수 있는 데이터가 많지 않으며, 그 신뢰도도 낮은 편이다. 그렇다고 인지가 가능한 데이터, 즉 확보가 용이한 데이터만을 구축하는 것도 능사가 아니다. 데이터의 신뢰도는 체계적인 시스템을 통해 지속적으로 구축될수록, 그리고 분석 알고리즘이 구체적으로 개발될수록 향상될 수 있기 때문이다. 따라서 시설물의 안전과 노후화 원인을 규명하는 모니터링 기술과 해당 데이터를 종합적으로 분석하기 위한 알고리즘 개발, 그리고 장기적으로 빅데이터를 구축하기 위한 기반 마련 등이 시급히 추진되어야 한다. 이를 위한 국가적 차원의 적극적 투자와 노력이 요구된다. 

 

또한 시설물 안전·유지관리의 데이터 활용도를 높이기 위한 고민도 필요하다. 막대한 예산을 투입하여 데이터와 인공지능기술을 확보하여도 제대로 활용하지 못하면 애물단지로 전락할 수 있기 때문이다. 따라서 빅데이터 기반 시설물 안전·유지관리에 맞는 성능지표 및 평가기준이 요구되며, 해외와 마찬가지로 자산관리체계의 적극 도입이 요구된다. 아울러 빅데이터 기반 시설물 안전·유지관리의 타당성에 관한 의문도 제기되고 있으므로 예산투입 대비 효과를 나타낼 수 있는 지표 개발도 필요하다. 

 

데이터 혁명시대의 진정한 경쟁력은 단순한 데이터 축적을 넘어, 확보한 데이터를 처리·분석·활용하는 기술력에 달려 있다. 시설물 안전·유지관리 분야의 효과적 데이터 활용으로 신산업 창출과 함께 국민의 안전이 확보되길 기대한다. 

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