교량 용량 예측을 위해 Artec Leo 3D 스캐닝으로 훈련된 획기적인 AI

교량 아래의 빔을 디지털화하는 데 사용되는 Artec Leo 3D 스캐너

일상 생활에서 어떤 물체가 ' 강철만큼 튼튼하다'라고 말하는 것은 그 물체의 내구성을 강조하는 방법입니다. 결국 강철은 지구상에서 가장 강한 소재 중 하나입니다. 하지만 강철에도 한계가 있습니다.

예를 들어, 많은 공공 교량은 극한의 기상 조건으로 인해 열화되기 쉬운 강철 빔으로 지탱됩니다. 이전에 전 세계적으로 고장으로 인해 수많은 부상자와 사망자가 발생하고 막대한 재정적 손실이 발생했기 때문에, 이러한 교량이 안전하게 최대 용량으로 작동할 수 있도록 하기 위해서는 정기적인 검사가 필수적입니다.

교량이 열화된 것으로 밝혀지면 하중 한도를 낮출 수 있으며, 특정 상황에서는 막대한 경제적 비용을 들여 교량을 폐쇄해야 할 수도 있습니다.

상상할 수 있듯이 당국은 수천 개의 교량이 있는 마을과 도시의 인프라를 관리할 뿐만 아니라 다른 공공 서비스를 제공할 책임이 있습니다. 이러한 균형 잡힌 활동으로 인해 자원을 최대한 활용할 수 있도록 효율성을 높이는 것이 필수적입니다.

그래서 드레스덴 공과대학교(Technische Universität Dresden)와 매사추세츠 대학교 애머스트 캠퍼스(University of Massachusetts Amherst)의 연구원들은 더 빠르고 정확한 강철 교량 검사 방법을 개발하기 시작했습니다.

캡처한 3D 스캔 데이터에 반영된) 열화 징후가 보이는 강철 교량 거더

현재 이러한 인프라를 면밀히 조사하려면 부식된 재료를 제거하고 남은 부분을 측정해야 하며, 시간과 노동력이 많이 드는 초음파 단일 지점 캡처를 사용합니다. 반면, 연구원들은 Artec Leo를 통해 빔을 훨씬 더 효율적으로 측정하고 더 빠르고 심층적인 분석에 필요한 매우 상세한 데이터를 수집할 수 있는 방법을 알아냈습니다.

“차원이 다른” Leo의 효율성

처음에 연구원들은 지상 레이저 스캐너로 캡처한 데이터를 중심으로 작업 흐름을 개발했습니다. 매사추세츠 대학교 애머스트 캠퍼스에는 이전에 강둑과 같은 개방된 풍경을 디지털화하고 연구하는 데 사용되었던 삼각대에 장착된 장치를 포함한 첨단 기술이 집약된 디지털 미디어 랩 3D 혁신 센터(Digital Media Lab 3D Innovation Center)가 있습니다.

해체된 철골 거더의 부식 패턴을 식별하는 데 있어서도 이 LiDAR 스캐너는 충분한 디테일을 포착하는 것으로 밝혀졌습니다. 그러나 실제 교량 검사에서는 버킷 크레인이 접근해야 하는 영역의 양쪽 끝에서 빔을 측정해야 합니다.

더 큰 유연성을 확보하기 위해 연구팀은 0.1mm의 정확도와 최대 초당 3,500만 포인트의 캡처 속도를 갖춘 무선 일체형 장치인 Artec Leo로 전환했습니다. Artec 3D 앰배서더인 Source Graphics에서 제공한 Leo는 빠르고 콤팩트할 뿐만 아니라 매우 직관적이어서 처음부터 높은 정밀도가 필요한 초보자도 쉽게 사용법을 익힐 수 있습니다.

Artec Leo 3D 스캔 데이터를 사용하여 자연 부식된 교량 빔에서 수행한 빔 편차 및 잔존 두께 분석

매사추세츠 대학교 애머스트 캠퍼스의 부교수인 Simos Gerasimidis는 “일반적으로 부식은 교량 상판의 지지 구조물인 빔에 발생합니다. 교량 상판 때문에 한쪽을 스캔하고 멈춰서 버킷을 옮긴 다음 다른 쪽을 스캔해야 합니다. 따라서 휴대가 간편하고 용도가 다양하며 이동하기 쉬워야 합니다. 또한 Leo는 사용자가 너무 가까이 있거나 너무 멀리 있는지 알려주기 때문에 스캔이 잘되었는지 아닌지 그 자리에서 바로 알 수 있습니다."라고 말했습니다.

“Leo를 사용하면 5분 안에 (적어도) 수십만 개의 포인트를 수집할 수 있습니다. 기존 방식을 사용하면 3분에 하나의 포인트를 캡처합니다. 따라서 캡처한 데이터당 시간으로 효율성을 측정할 경우 Leo는 차원이 다릅니다.”

AI를 통한 예측 검사

Gerasimidis와 그의 동료들은 Leo 3D 스캐닝을 숙달한 후 작업 흐름을 개선하기로 했습니다. 반짝이는 금속 표면을 디지털화할 때에도 매우 선명한 스캔을 위한 HD 모드와 동급 최고의 텍스처 및 형상 추적을 가능하게 하는 고유한 알고리즘을 탑재한 Artec 3D의 스캔 캡처 및 처리 소프트웨어인 Artec Studio에서 처리가 시작되었습니다.

프로그램에 내장된 검사 도구를 사용하여 빔을 분석할 수도 있었지만, 연구팀은 정렬이 잘못될 가능성을 피하기 위해 원시 포인트 클라우드로 작업하기로 했습니다.

데이터 정리 중에 각 거더의 '웹플레이트'(또는 강철 패널)의 잔존 두께를 보여주는 2D 등고선 지도를 생성했습니다. 이러한 지도는 그 자체로 검사자에게 빔의 상태를 빠르고 쉽게 시각화할 수 있는 방법을 제공합니다. 그러나 연구원들은 여기서 그치지 않고 이 데이터를 사용하여 교량 용량을 파악하는 방법을 개발하고자 했습니다.

그래서 연구팀은 데이터를 좌표계에 배치한 후 이를 구조 분석을 위해 ABAQUS 유한 요소 분석(FEA) 소프트웨어에 입력했습니다. 해체된 빔 3개를 여러 번 스캔하여 이 과정을 반복한 후, 연구원들은 종합된 FEA 결과를 사용하여 과부하로 인해 고장이 발생할 수 있는 '시나리오'를 계산적으로 생성했습니다.

드레스덴 공과대학교의 연구원인 George Tzortzinis는 “생성된 1,400개의 부식 시나리오 각각에 대해 자체 개발한 알고리즘 프레임워크를 사용하여 유한 요소 모델을 생성했습니다. 이를 통해 우리는 부식된 빔의 용량과 정확한 고장 모드를 식별할 수 있었습니다.”라고 설명했습니다.

작은 구멍과 미세한 표면 디테일을 포함한 전체 거더 3D 스캔

연구팀은 교량 해석을 더욱 가속화하기 위해 이러한 시나리오를 활용하여 머신 러닝을 통해 입력 데이터 간의 패턴을 찾고 용량을 계산할 수 있는 AI를 학습시켰습니다. 하중 평가 엔지니어가 3D 스캐닝으로 캡처한 등고선 지도를 이 AI 도구에 입력하면 사전 정해진 하중을 견딜 수 있는 빔의 능력을 자동으로 평가할 수 있다는 아이디어가 떠올랐습니다.

통제된 환경에서 이 접근 방식을 시연한 후, 연구팀은 매사추세츠주의 운영 중인 교량을 검사하여 이를 실제로 적용했습니다. 진동과 접근성 제한에도 불구하고 팀원들은 빔 전체에서 유사한 영역의 마모 영역을 빠르고 효율적으로 식별하고 엔지니어들이 훨씬 더 정확하게 교량 정격 하중을 지정하는 데 필요한 데이터를 생성했습니다.

AI 기반 검사의 다음 단계는 무엇인가요?

기존의 교량 검사 방법과 마찬가지로 연구원들의 방법도 크레인을 대여하고 도로를 부분적으로 폐쇄해야 하지만, 이 방법은 더 빠르고 검사 불확실성을 크게 줄여줍니다. 20,000개 이상의 미국 철교가 '열악' 상태로 평가되고 100,000개 이상이 '보통' 상태로 평가되는 상황에서, 연구원들의 더욱 효율적인 접근 방식은 미국 연방 고속도로국과 주 교통 당국이 약 1,250억 달러에 달하는 수리 적체를 해결하는 데 도움이 될 것으로 여겨집니다.

나아가 연구팀은 이번 연구 결과를 종합적인 데이터 수집 교육 과정에 통합하여 업계에 통일성을 가져올 것을 제안합니다. 장기적으로 연구원들은 AI 기반 하중 평가 및 구간 손실 비교 도구를 교량 관리 시스템에 통합하면 미국 전역의 공공 인프라 유지 관리도 향상될 수 있다고 생각합니다.

Gerasimidis는 “미국의 여러 주에서 3D 스캐닝을 작업 흐름에 통합하는 것을 고려하고 있으며 일부 주에서는 이미 Artec Leo를 사용하고 있습니다. 이 산업은 느리게 변화하는 산업이고, 사람들은 증거를 봐야 하는데 이제 우리는 증거를 가지고 있습니다. 저는 이 기술이 이렇게 계속 성장할 것이라고 생각합니다. 6개월 안에 일어나지 않더라도 5~10년 후에는 상황이 달라질 것입니다.”라고 결론지었습니다.

이 선구적인 연구에 대해 자세히 알아보고 싶으십니까? 여기에서논문 전문을 읽어보실 수 있습니다.