손상·열화 데이터에 기반한 교량의 확률론적 상태 예측 모델 개발|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes a probabilistic model for interpreting bridge maintenance processes and predicting future conditions using more than 20 years of accumulated full safety inspection and examination data from Bridge A, located on a Motorway in Seoul. As the aging of domestic infrastructure accelerates and the efficient allocation of maintenance resources becomes increasingly important, the demand for models capable of condition prediction and quantitative uncertainty assessment has grown. Conventional deterministic approaches, which analyze historical data based on a single trend, are limited in their ability to adequately reflect the uncertainty inherent in bridge condition change processes. In addition, existing bridge condition prediction models often oversimplify maintenance histories or focus on macroscopic indicators at the bridge or component level, limiting their capacity to capture actual damage behavior and complex maintenance records. To address these limitations, this study aims to establish a methodology that probabilistically predicts damage-level condition changes over time by converting damage and maintenance information from actual inspection histories into probabilistic models.
The study comprises 27 damage types across 8 major structural components of the target bridge. Probabilistic trends in condition changes were analyzed based on accumulated damage data for each component. Damage occurrence probability, time to initial damage occurrence, and condition transition probability were defined as random variables. A future condition probability distribution prediction framework was developed by integrating Markov Chain models with Monte Carlo simulations.
The simulation results were validated through comparison with observed inspection data. When RMSE smaller than the minimum unit of condition grade change ‘0.1’ were considered “meaningful predictions,” approximately 81.5% of the results satisfied this criterion. This indicates that the proposed model adequately predicts observed values and reproduces actual bridge condition change processes with high accuracy.
The outcomes of this study hold both academic significance and practical value. Academically, the study moves beyond conventional facility-level composite condition rating–based analyses and presents a new analytical framework that defines and quantitatively analyzes damage-level deterioration processes as probabilistic variables. In particular, by directly incorporating maintenance histories into the probabilistic model, both deterioration and condition recovery processes are simultaneously simulated, thereby enhancing the realism and explanatory power of the predictions.
From a practical perspective, the proposed model presents future conditions in the form of probability distributions rather than single deterministic values, enabling objective quantification of the uncertainty inherent in condition prediction. This provides practical decision-making support for determining maintenance timing and allocating budgets. Moreover, the model demonstrates high compatibility with domestic infrastructure safety management guidelines while maintaining an intuitive structure, allowing engineers to utilize existing inspection data directly without requiring high-performance analytical software.
In conclusion, this study establishes a core technical foundation for transforming conventional reactive bridge management practices into a data-driven, predictive maintenance paradigm. Future research should expand the proposed model into a multivariate analytical framework that incorporates various bridge types, traffic conditions, and external environmental factors such as extreme rainfall and freeze–thaw cycles associated with climate change. Furthermore, the model is expected to evolve into a hybrid prediction system by combining the statistical rigor of probabilistic models with the nonlinear pattern recognition capabilities of artificial intelligence. Such advanced models are anticipated to serve as a key technical foundation for data-driven, proactive, and predictive maintenance practices through integration with local and national bridge management systems.

번역하기

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 서울시 자동차전용도로에 위치한 A교량을 대상으로, 준공 이후 20년 이상 축적된 정밀안전점검 및 정밀안전진단 데이터를 활용하여 교량의 유지관리 과정을 확률적으로 해석하고 미래 상태를 예측하는 모델을 제시하였다. 국내 기반시설의 노후화가 심화되고 유지관리 자원의 효율적 배분이 요구되는 상황에서, 시설물의 상태를 중‧장기적으로 예측하고 불확실성을 정량화할 수 있는 모델의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 결정론적 접근법은 과거 데이터를 단일 추세로 분석함으로써 교량의 상태 변화 과정에 내재된 불확실성을 충분히 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 또한, 기존의 교량 상태 예측 모델은 보수·보강 이력을 단순화하거나, 교량 전체 및 부재 단위의 거시적 지표에 초점을 맞춤으로써, 실제 손상 거동과 복잡한 이력을 반영하는 데 한계를 지닌다. 이에 본 연구는 실제 점검 이력에 기록된 손상정보 및 보수·보강 정보를 확률모델로 전환하여, 시간에 따른 손상 단위의 상태 변화를 확률론적으로 예측할 수 있는 방법론을 구축하고자 하였다.
연구의 대상은 서울시 자동차전용도로 A교량의 주요 부재 8종의 27개 손상유형으로 설정하였으며, 부재별로 축적된 손상이력 데이터를 기반으로 상태 변화의 확률적 경향을 분석하였다. 손상 발생 확률, 최초 손상 발생 시점, 상태 전이확률을 각각의 확률변수로 정의하고, 마르코프 체인(Markov-Chain)와 몬테카를로 시뮬레이션(Monte-Carlo Simulation)의 결합을 통해 미래의 상태 확률분포 예측 프레임워크를 정립하였다.
시뮬레이션 결과를 실제 점검데이터와 비교하여 검증한 결과, 평균 제곱근 오차(RMSE)가 상태 등급의 최소 변화량인 0.1 보다 작은 경우를 ‘유의미한 예측’으로 판단할 때, 이 기준을 충족하는 비율이 약 81.5%로 분석되었다. 이는 제안된 모델이 실측값을 적절히 예측하며, 실제 교량의 상태 변화 과정을 높은 정확도로 재현한다고 평가할 수 있다.
본 연구의 성과는 학문적 의의와 실무적 가치 모두에서 의미를 지닌다. 학문적으로는 기존의 시설물 단위 종합등급 중심 연구에서 벗어나, 교량의 상태를 결정하는 손상 단위의 열화 과정을 확률 변수로 정의하고 정량적으로 분석할 수 있는 새로운 분석 틀을 제시하였다. 특히 기존 연구에서 간과되었던 보수·보강 이력을 확률 모델 내에 직접 반영함으로써, 열화와 상태 회복 과정을 동시에 모사하여 예측의 현실성과 설명력을 향상시켰다.
실무적 측면에서는 미래 상태를 단일 예측값이 아닌 확률분포 형태로 제시함으로써, 상태 예측에 내재된 불확실성을 객관적으로 정량화하였다. 이는 관리자가 유지보수 시기를 결정하고 예산을 배분하는 데 있어 실질적인 의사결정 근거를 제공한다. 또한, 제안된 모델은 국내 시설물 안전관리 지침과 높은 호환성을 가지면서도 구조가 직관적이어서, 별도의 고성능 해석 프로그램 없이 실무자가 기존 데이터를 그대로 활용할 수 있다는 강점이 있다.
결론적으로 본 연구는 사후 대응 중심의 기존 교량 관리 체계를 데이터 기반의 예측적 유지관리 패러다임으로 전환하는 핵심 기술적 기반을 마련하였다. 향후 연구에서는 본 모델을 다양한 교량 형식과 교통량, 기후변화(폭우, 동결융해 등)와 같은 외부 환경 요인을 반영한 다변수 분석 모델로 확장할 필요가 있다. 또한, 확률모델의 통계적 엄밀성과 인공지능의 비선형적 패턴 인식 능력을 결합한 하이브리드 예측 체계로의 진화를 도모하고자 한다. 이러한 고도화된 모델은 유지관리기관 및 지자체·국가 단위의 시설물 관리 시스템과 연계되어, 데이터 기반의 선제적·예측적 유지관리 문화를 정착시키는 핵심 기술적 기반으로 활용될 것으로 기대된다.

번역하기

본 연구는 서울시 자동차전용도로에 위치한 A교량을 대상으로, 준공 이후 20년 이상 축적된 정밀안전점검 및 정밀안전진단 데이터를 활용하여 교량의 유지관리 과정을 확률적으로 해석하고 ...

목차 (Table of Contents)