Digital Twin-Based Collaborative XR Platform for Structural Health Monitoring : Focusing on Bridge Crack Management = 구조물 건전성 모니터링을 위한 디지털 트윈 기반 협업 XR 플랫폼: 교량 균열 관리를 중심으로

국문 초록 (Abstract)

교량과 같은 사회 기반 시설의 구조적 건전성을 확보하는 것은 공공 안전과 유지관리 경제성 측면에서 매우 중대한 사안이다. 그러나 현재의 교량 균열 관리 체계는 여전히 조사자의 주관적 판단이 개입되는 육안 검사와 2D 도면 기반의 수기 보고 방식에 의존하고 있으며, 이로 인한 낮은 데이터 신뢰성과 파편화된 업무 공정은 실무자 간의 효율적인 협업을 저해하는 근본적인 원인이 되고 있다.
본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 센서 기반의 실시간 탐지, 증강현실(AR) 기반의 정밀 현장 점검, 그리고 가상현실(VR) 기반의 다중 사용자 의사결정 프로세스를 단일 데이터 아키텍처로 통합한 ‘디지털 트윈 기반 협업 XR 플랫폼’을 제안한다. 156명의 현업 실무자를 대상으로 수행한 사전 분석 결과, 기존 방식의 정보 신뢰도는 5점 만점 중 3.0점 미만으로 매우 낮게 나타났으며, 특히 구조 결정권자의 판단 과정에서 데이터의 불완전성으로 인해 평균 1.7일의 정보 재해석 지연 시간이 발생하는 것으로 분석되었다.
이에 본 연구는 센서 데이터와 AR 기반 ‘Draw-to-BIM’ 기술을 중앙 데이터베이스와 연동하여 유지관리 데이터의 생성 및 공유 과정을 표준화하였다. 시스템 검증 결과, 본 플랫폼은 3D 공간 맥락 데이터의 제공을 통해 직무 간 정보 신뢰도를 80% 이상의 긍정적 수준으로 상향 평준화하였으며, 실시간 데이터 동기화를 통해 기존의 1.7일 달하던 의사결정 지연 시간을 즉각적으로 제거하는 공정 효율화를 달성하였다. 또한, 관리자의 현장 재방문을 유발하는 결정적 요인이 주변 환경 정보의 부족임을 규명하고, XR 기술의 실물 크기 시각화가 이를 물리적으로 대체함으로써 시공간적 제약을 극복할 수 있음을 입증하였다.
결론적으로 본 연구는 파편화된 디지털 기술을 데이터 중심의 통합 워크플로우로 구현함으로써, 기존의 아날로그 관리 방식을 실시간 디지털 협업 시스템으로 혁신하고 미래 스마트 유지관리 체계 구축을 위한 실무적 프레임워크를 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Ensuring the structural integrity of bridges is a critical endeavor for public safety and the economic efficiency of infrastructure management. However, current bridge crack management practices remain heavily reliant on subjective visual inspections and analog, 2D drawing-based reporting. These traditional methods suffer from low data reliability and fragmented workflows, which fundamentally hinder effective collaboration among stakeholders.
To address these challenges, this study proposes a data-centric Digital Twin-based collaborative XR platform that integrates sensor-based real-time detection, Augmented Reality (AR)-based precise inspection, and Virtual Reality (VR)-based multi-user decision-making into a unified architecture. An empirical analysis involving 156 practitioners revealed that current methods suffer from low reliability ratings, failing to reach 3.0 out of 5.0, and an average delay of 1.7 days in the decision-making process caused by the necessity of manual data reinterpretation.
The developed platform standardizes the lifecycle of maintenance data by linking sensor outputs and AR-based 'Draw-to-BIM' technology to a central database. Validation results demonstrate that the platform upwardly equalizes information reliability across job roles to over 80% by providing high-fidelity 3D spatial context data. Furthermore, it achieves significant process optimization by immediately eliminating the 1.7-day decision-making latency through real-time data synchronization. The study also identifies the lack of surrounding environmental information as the primary driver for redundant site re-visits and proves that XR’s real-scale visualization can physically substitute for these visits, effectively overcoming spatiotemporal constraints.
In conclusion, by transforming analog and sequential processes into a digital, real-time collaboration system, this research provides a practical framework that enhances the accuracy and efficiency of bridge crack management and establishes a foundation for future smart infrastructure maintenance.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1. Introduction 1
• 1.1. Study Background 1
• 1.2. Research Objectives 5
• 1.3. Contribution of the Study 8
• 1.4. Research Outline 10
• Chapter 2. Literature Review 13
• 2.1. Crack Detection Technologies 13
• 2.2. Crack Inspection and Quantification 17
• 2.3. Management Platforms and Collaboration Tools 21
• 2.4. Summary and Identification of Research Gaps 25
• Chapter 3. Problem Validation and Needs Analysis 28
• 3.1. First Survey: Analysis of Current Practices 28
• 3.2. Second Survey: In-depth Analysis of Inefficiencies 50
• 3.3. Third Survey: Management Authority Perspective 80
• 3.4. Summary of Findings and Key Requirements 87
• Chapter 4. Initial Development: A Proof-of-Concept (POC) Prototype 90
• 4.1. Core Features of the Prototype 92
• 4.2. Initial System Workflow (Event-Centric) 98
• 4.3. Demonstration 101
• 4.4. Evaluation and Feedback 102
• 4.5. Summary: Key Limitations and Need for Integration 105
• Chapter 5. Final Platform Development & Evaluation 107
• 5.1. Core Enhancements: A Data-Centric Architecture 108
• 5.2. Validation Methodology 115
• 5.3. Analysis of Evaluation Results 119
• 5.4. Summary 125
• Chapter 6. Discussion 127
• 6.1. Enhancement of Data Reliability and Trust 127
• 6.2. Optimization of Collaborative Workflow Efficiency 128
• 6.3. Substitution of Site Visits through Contextual XR 129
• Chapter 7. Conclusion 130
• 7.1. Summary of Research 130
• 7.2. Originality and Contributions 132
• 7.3. Limitations and Future Directions 133
• Bibliography 135
• Appendix 142
• Abstract in Korean 195