기술의 발전에 따라 전 세계적으로 교량은 대형화되고 있으며, 또한 노후 교량의 수도 급격히 증가하고 있다. 이들 대형, 노후 교량 에 대한 구조건전성 모니터링은 대형 사고 예방을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN 기반 무선계측시스템의 적용에 대 한 연구를 수행하였으며, 전남 신안군에 위치한 천사대교의 사장교 구간에 LoRa 무선계측시스템을 구축하였다. 교량의 주탑, 케이블, 보강거더에 대하여 계측시스템을 구축하여 기구축되어 운영 중인 유선기반 모니터링 시스템과 성능 및 경제성을 비교하여 LoRa LPWAN 기반 무선 모니터링 시스템의 대형 교량에서의 적용성을 검토하였다.

철도교량의 설계는 장기간에 걸쳐 수행되고 대규모의 부지를 대상으로 하기 때문에 다양한 환경적인 요인과 불확실성을 동반하게 된다. 이러한 연유로 초기 설계단계에서 충분히 검토하였더라도 설계변경이 종종 발생하고 있다. 특히 철도교량과 같은 대규모 시설 물의 설계변경은 많은 시간과 인력을 소모하며, 매번 모든 절차를 반복하는 것은 매우 비효율적이다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 전이학습을 통해 설계변경 전의 학습 결과를 활용하여 설계변경 후의 학습의 효율성을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 분석 을 위해 기개발한 철도교량 딥러닝 기반 예측 시스템을 활용하여 시나리오들을 작성하고 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 기법은 설계변경 전 기존 도메인에서 학습에 사용한 8,000개의 학습데이터 대비 새로운 도메인에서 1,000개의 데이터만을 학습하여 유사한 정확도를 나타내었고 보다 빠른 수렴속도를 가지는 것을 확인하였다.

PURPOSES : With the recent enactment of the 「Framework Act on Sustainable Infrastructure Management」 in Korea, the establishment of mid- to long-term management plans for social infrastructure and the feasibility evaluation of maintenance projects have become mandatory. To this end, the life cycle cost analysis is essential. However, owing to the absence of a deterioration model, trials and errors are in progress. METHODS : In this study, a deterioration model was established for bridges, which are the representative social infrastructures of roads, particularly for expansion joints that can cause enormous damage to not only the superstructure but also the substructure. The deterioration model was classified into rubber and steel, based on the material of the expansion joint. The analysis used the inspection and climate data conducted in Korea over the last 12 years. The Bayesian Markov Hazard model was applied as the analysis technique. RESULTS : The average life expectancy by type of expansion joint was analyzed to be 8.9 and 6.6 years for rubber and steel, respectively. For probabilistic life cycle cost analysis, the probability distribution of the life expectancy, validity range by confidence level, and Markov transition probability matrix were presented. CONCLUSIONS : In this study, the basis for deterministic and probabilistic life cycle cost analysis of expansion joints was laid. In future studies, it will be necessary to establish a standardized deterioration model for all types of infrastructure, including all bridge elements.

신안군 해역의 섬을 통한 관광사업이 활발해지면서 도서 간을 연결하는 해상교량은 현재까지 총 13개가 완공되었다. 그러나 통항로에 설치된 해상교량은 선박통항에 있어 위험성을 주며, 특히 섬과 섬을 연결하는 연도교의 경우 수로의 폭이 매우 좁아 그 위험도 는 더욱 높다. 본 연구는 신안군 해역의 연도교에 대한 해상교통조사를 토대로 교각과 선박의 충돌위험도를 항만수로의 위험도 평가 모 델인 IWRAP(IALA Waterway Risk Assessment Program)을 활용하여 평가하였다. 그 결과 신안1교가 충돌확률이 가장 높은 것으로 분석되었으 며, 통항선박의 대부분은 연안 여객선으로 나타났다. 또한, 신안1교는 대상해역의 교각 중 가장 충돌사고가 많이 발생한 곳으로 본 연구 에서는 그 원인을 분석하고자 하였다. 신안1교 해역환경의 위성사진을 영상처리기법으로 분석한 결과 해도에는 볼 수 없는 장애물이 교 량 근처에 존재하는 것을 확인할 수 있었다. 이로 인해 장애물을 피해 교량의 통항유도방식인 양방향 통항과 달리 한 방향으로 통항이 집 중되는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 영상처리기법을 활용한 위험원인 분석방법은 향후 연도교의 위험요인 분석을 하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

고속철도 교량은 열차 하중에 의한 공진으로 인한 동적응답 증폭의 위험이 존재하므로 설계기준에 따른 동적해석을 통한 주행안전 성 및 승차감 검토를 반드시 수행하여야 한다. 그러나 주행안전성 및 승차감 산정 절차는 열차의 종류별로 임계속도를 포함하여 설계 속도의 110km/h까지 10km/h 간격으로 동적해석을 일일이 수행해야 하므로 많은 시간과 경비가 소요된다. 이 연구에서는 딥러닝 알 고리즘을 활용하여 별도의 동적해석 없이 주행안전성 및 승차감을 사전에 예측할 수 있는 딥러닝 기반 예측 시스템 개발하였다. 제안 된 시스템은 철도교량의 열차별, 속도별 동적해석 결과를 학습한 후 학습 완료된 신경망을 기반으로 한 예측 시스템이며, 열차속도, 교량 특성 등의 입력파라미터에 따른 주행안전성 및 승차감 산정 결과를 사전에 예측할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 확인하기 위 하여 단경간 직선 단순보 교량을 대상으로 한 주행안전성 및 승차감 예측을 수행하였고, 주행안전성 및 승차감 산정을 위한 상판 연직 변위 및 상판 연직가속도를 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인하였다.

교량 인프라는 국민의 경제와 사회적 활동에 반드시 필요한 물리적 기반시설이고, 국민의 안전과 편의성에 직결되는 시설이므로 국민의 입장에서 편익을 고려해야 한다. 교량의 구성요소 중 바닥판은 교량 전체의 생애주기 동안 필연적으로 교체 시기가 도래하고 파손 등으로 인한 부분 교체도 빈번하게 이루어지고 있다. 바닥판 교체공사 시 거더와 바닥판을 합성하는 기 존 용접 전단연결재의 문제점을 해결하기 위한 볼트 접합 전단연결재(DY볼트)는 바닥판 철거 공정에서 파쇄를 최소화하고 교 체공사를 위한 전단연결재 재시공이 용이하여 공사 기간을 기존 대비 단축할 수 있는 것으로 분석되었다. 공사기간 중 도로차 단으로 인해 발생하는 도로이용자비용을 산출하여 기존 공법과 비교하는 방법으로 볼트 접합 전단연결재를 적용한 강합성 교량 의 경제성을 도로이용자(국민) 입장에서 분석하였다.

국내에서 공용중인 교량은 33,177개로 사회기반시설 중 가장 많은 비중을 차지한다. 이러한 교량은 공용하중, 온도, 습도 등에 의해 거더에 신축량이 발생하게 되고, 거더간 유간거리에 대한 안정성을 확보하기 위해 신축이음장치를 설치한다. 신 축이음장치에는 교량의 누수 및 퇴적물 낙하 등을 방지하기 위해 고무지수재를 설치하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 고무 지수재는 다양한 원인에 의해 쉽게 손상이 발생하게 된다. 손상된 고무지수재를 통해 거더의 부식, 교량하부 인명사고 등 다양 한 2차 피해가 발생할 수 있다. 이러한 피해를 예방하기 위해 교량의 유지관리를 수행하고 있지만 고무지수재 특성상 지속적인 교체는 불가피한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 신축이음장치에 활용되는 고무지수재의 문제점을 해결하기 위하여 초탄 성 형상기억합금을 활용한 새로운 지수재 개발 연구를 수행하였다. 초탄성 형상기억합금 지수재에 대한 유한요소해석을 수행 및 분석하였으며, 복원 효과를 통해 지속 사용 가능한 지수재 연구를 검증하였다.