KT, AI로 교량 붕괴 위험 예측한다
2019-12-04 09:13
디지털로 복제해 상태를 진단하고 변화를 예측하는 기가트윈 기술, 교량관리에 적용
인공지능(AI)의 도움으로 교량의 붕괴 위험을 예측하고 대비할 수 있게 됐다. KT가 기가트윈(GiGAtwin) 기술을 활용해 서울시와 경기도에 위치한 교량을 대상으로 다리의 위험도가 증가하기 전에 미리 진단할 수 있는 시설관리 AI를 구현했다고 4일 밝혔다.
KT가 개발한 '기가트윈'은 현실 속 사물/장비와 시설물을 디지털로 복제한 다음 수집된 데이터를 기반으로 셀프 러닝(self-learning)해 이상 상태를 진단하고 문제를 예측하는 AI 기술이다.
기가트윈 기술을 적용한 교량은 KT의 '기가 세이프 SOC' 서비스를 활용해 실시간 센서 데이터를 관리하는 시설물이다. 기가트윈 기술로 구조 모델 정보와 2주 정도 측정한 데이터를 기반으로 교량의 내하력(하중에 대한 저항력) 예측이 가능했다. 차량을 완전통제하고 측정해야 하는 내하력 측정을 기가트윈 기술로 언제든 추정해 볼 수 있게 됐다.
기가트윈 기반으로 측정한 디지털 내하력과 차량을 완전통제하고 측정한 내하력은 허용 오차 이내의 편차였다. 시설 전문가들은 이 정도의 오차라면 상당히 신뢰할 만하다고 평가했다. 또한, 디지털 내하력의 변화 추이를 바탕으로 유지보수가 필요한 시기를 알 수 있어 교량 손상의 위험도가 증가하기 전에 미리 대비가 가능하다.
KT는 유지보수 시기를 예측하고 대처할 수 있어서 사고방지와 시설 관리비용 절감이 기대된다고 설명했다. 앞으로 KT는 빌딩, 공동구, 댐은 물론 상하수도, 열 수송관으로도 기가트윈 활용 영역을 확대할 계획이다.
홍경표 KT 컨버전스연구소 소장은 "KT는 기가트윈 기술을 시설물 안전과 교통예측 분야뿐만 아니라 스마트팩토리, 자동차, 산업환경 등 다양한 분야에도 쉽게 적용될 수 있도록 하겠다"며 "향후 고객들이 생활 속에서 AI 서비스를 체험할 수 있도록 다양한 AI 서비스를 개발해 나가겠다"라고 밝혔다.
KT가 개발한 '기가트윈'은 현실 속 사물/장비와 시설물을 디지털로 복제한 다음 수집된 데이터를 기반으로 셀프 러닝(self-learning)해 이상 상태를 진단하고 문제를 예측하는 AI 기술이다.
KT 연구원들이 서울시 서초구 우면동에 위치한 KT 융합기술원에서 기가트윈을 활용해 교량 디지털 내하력 측정 실험을 진행하고 있다[사진=KT 제공]
기가트윈 기술을 적용한 교량은 KT의 '기가 세이프 SOC' 서비스를 활용해 실시간 센서 데이터를 관리하는 시설물이다. 기가트윈 기술로 구조 모델 정보와 2주 정도 측정한 데이터를 기반으로 교량의 내하력(하중에 대한 저항력) 예측이 가능했다. 차량을 완전통제하고 측정해야 하는 내하력 측정을 기가트윈 기술로 언제든 추정해 볼 수 있게 됐다.
기가트윈 기반으로 측정한 디지털 내하력과 차량을 완전통제하고 측정한 내하력은 허용 오차 이내의 편차였다. 시설 전문가들은 이 정도의 오차라면 상당히 신뢰할 만하다고 평가했다. 또한, 디지털 내하력의 변화 추이를 바탕으로 유지보수가 필요한 시기를 알 수 있어 교량 손상의 위험도가 증가하기 전에 미리 대비가 가능하다.
KT는 유지보수 시기를 예측하고 대처할 수 있어서 사고방지와 시설 관리비용 절감이 기대된다고 설명했다. 앞으로 KT는 빌딩, 공동구, 댐은 물론 상하수도, 열 수송관으로도 기가트윈 활용 영역을 확대할 계획이다.
홍경표 KT 컨버전스연구소 소장은 "KT는 기가트윈 기술을 시설물 안전과 교통예측 분야뿐만 아니라 스마트팩토리, 자동차, 산업환경 등 다양한 분야에도 쉽게 적용될 수 있도록 하겠다"며 "향후 고객들이 생활 속에서 AI 서비스를 체험할 수 있도록 다양한 AI 서비스를 개발해 나가겠다"라고 밝혔다.