This study proposes a quantitative and systematic evaluation framework for rationally determining investment priorities in maintenance projects for heterogeneous road infrastructures such as bridges and tunnels. In Korea, conventional maintenance decision-making relies significantly on empirical judgments and policy-driven preferences, thus resulting in inefficiencies, inconsistencies, difficulties across facility types, as well as limited transparency in budget allocation. Hence, a multicriteria decision-making model integrating three key indicators–defect (performance), economic value (asset-based benefit), and risk (safety)–is developed. In particular, the economic evaluation introduces the concept of asset-value recovery and employs artificial intelligence-based machine-learning models (i.e., random forest, light gradient boosting machine, and extreme gradient boosting) to estimate reasonable replacement costs and quantify benefits in monetary terms. The proposed model enables the correlation between these quantitative indicators with maintenance project types to prioritize investments by combining benefit scores and risk indices. The case study demonstrates that the proposed framework enhances the objectivity and efficiency of budget allocation and enables data-driven investment prioritization instead of policydependent decisions. Moreover, this approach provides a foundation for transitioning from experience-based decisions to data-driven infrastructure management. This methodology can be further expanded to include probabilistic risk assessment and life-cycle cost-based management frameworks, thus ultimately contributing to sustainable evidence-based decision support systems for national infrastructure asset management.

교량은 국가의 사회경제 발전과 국민 안전에 중대한 영향을 미치는 중요한 인프라이다. 하지만 다수 의 국내 교량이 1970년대와 1980년대의 고도의 경제성장기에 완공되었으며, 현재 교량의 노후화 비중 은 전체 교량의 30%에 달하고 있다. 현재 노후화 교량에 대한 유지 보수 시스템의 부족으로 인해 교 량 붕괴 사고가 발생한 사례들이 발생하고 있다. 따라서 노후화가 진행되는 교량에 대해 효율적으로 관리하기 위한 우선순위 평가 모델 개발은 중요시된다. 본 연구에서는 개발한 유지관리 우선순위 모델 을 개발하였고, 이를 실제 교량에 대해 적용하여 평가하였다. 제안된 모델의 활용을 통해 위험에 노출 된 교량의 유지 보수 및 관리를 효율적이고 신뢰할 수 있게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

가축매몰지 인근 지하수 수질은 지하수 이용과 관련하여 많은 관심이 집중되고 있다. 한국 환경부에서는 지하수 수질 감시를 위하여 지하수 수질을 직접 측정하는 방법을 제시하고 있다. 이 방법은 수질분석에 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에 관측지점이 수백개 이상인 경우에는 효율적인 모니터링이 어려울 수 있다. 금회 연구에서는 지하수의 전기 전도도를 매몰지에서의 지하수 수질 지표로 사용하는 방안을 제안하였다. 지하수 수질 수준을 판별하기 위하여 가축 매물지 근방의 장기적인 지하수 수질 측정자료를 통계학적인 방법으로 분석하여 지하수 수질 지표와의 상관관계를 도출하였고, 무선 통신망을 이용한 원격 모니터링 기법을 이용하여 보다 신속하게 지하수 상태를 감시할 수 있는 가능성을 제시하였다.