경운대 재난안전연구센터가 최근 국내 최초로 ‘시설물 변형·붕괴 모니터링 센서용 딥러닝 체계’를 개발한 가운데 다양한 변형·붕괴 거동을 시뮬레이션할 수 있는 모의 거동 발생장치. 경운대 제공

경운대학교 재난안전연구센터는 국내 최초로 ‘시설물 변형.붕괴 모니터링 센서용 딥러닝 체계’를 개발했다고 8일 밝혔다.

경운대 재난안전연구센터는 과학기술정보통신부와 경북도가 지원하는 ‘지진지역 스마트센서기반 건물 안전 지능정보 플랫폼 개발’ 사업에 참여해 시설물에서 발생할 수 있는 다양한 변형·붕괴 상황을 시뮬레이션할 수 있는 모의 거동 발생장치를 개발했다.

2018년 제3종 시설물 안전관리가 법제화됨에 따라 국내 시설물에 대한 모니터링 체계 도입이 본격화되고 있다.

제3종시설물은 안전관리가 필요한 소규모시설로서 규모가 작고 10년 이상 경과된 교량, 육교, 지하차도와 연장 500m미만의 터널 등이 대상이다.

노후 건축물 등의 위험시설물에 센서를 부착해 365일 상시 모니터링하고 이상 징후가 발견될 경우 긴급 안전점검을 실시해 심각한 경우 시설물 내 인원을 대피시키는 체계다.

부착 센서를 효과적으로 활용하기 위해서는 센싱 데이터를 분석하고, 시설물에 어떠한 거동이 발생하였는가를 판단할 수 있는 인공지능이 구현돼야 한다.

이를 위해서는 변형·붕괴가 발생하는 시설물에 대한 빅데이터 구축 및 딥러닝 작업이 필수적이다.

최근까지만 하더라도 변형·붕괴가 발생하는 시설물을 대상으로 방대한 센싱 데이터를 수집하는 것이 어렵기 때문에 관련 연구의 추진이 활발하지 못한 상황이었다.

경운대 재난안전연구센터에서 개발한 장치는 경사·진동·침하 등 여러 거동을 모니터링할 수 있는 센서를 부착하고 운영함으로써 붕괴·변형이 발생하는 건물로부터 센싱 빅데이터를 수집한 것과 유사한 결과를 도출 할 수 있게 된 것이다.

황진상 경운대 재난안전연구센터장은 “앞으로 시설물에서 발생할 수 있는 다양한 변형·붕괴 상황을 데이터해 지역 기업이 활용할 수 있도록 관련 기술의 개발과 산업화를 지원할 계획이다”고 말했다.