1. 서 론

국내에서는 1980년대부터 경제성장과 함께 인프라 구조물의 대규모 건설이 이루어졌다. 이러한 인프라 구조물들은 부재의 교체주기가 길어 적절한 시기에 보수 및 교체가 어렵고, 동시에 노후화가 급격하게 진행되고 있다. 2021년도 「시설물통계연보」^{(KALIS, 2022)}를 기반으로 인프라 구조물의 유형과 공용연수를 통계 분석한 결과 Fig. 1과 같다. 도로 시설물 중에서 교량이 75.8%로 가장 많은 비중을 차지하고 있으며, 향후 10년 이후 공용연수가 30년 이상인 교량이 약 54%로 노후화된 구조물이 급증할 것으로 예측된다. 따라서, 교량의 적절한 유지 보수 계획 수립이 중요하며, 이를 위해 과거 및 현재의 유지관리 정보의 디지털화를 통한 교량의 효율적인 이력관리 기술 개발이 필요하다.

현재 국내 인프라 구조물의 경우 「시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침」^{(MOLIT, 2021)}에 따라 상태점검 및 평가가 이루어진다. 상태평가는 결함의 신규 발생과 이전에 발견된 결함의 진전 및 상태를 비교 검토하여 실시한다. 동시에 주요부위에 대한 외관조사망도를 작성하고, 그 정보를 CAD 도면화 과정을 통해 관리한다. 이러한 현황조사와 측정결과 등의 데이터들은 한정된 공간에서 작성되어 생성된 도면과 함께 유지관리를 위한 정보로 사용된다. 그러나, 기존 외관조사망도의 경우 육안검사를 통해 손상 발생 위치와 양을 판단하여, 기준은 있으나 매 점검/진단마다 손상 발생과 위치 정의에 있어 일관성이 부족하다. 또한, 시공도면, 점검정보, 계측정보 등 유지관리를 위해 사용될 수 있는 데이터 간의 연계 혹은 통합되어 있지 않아 시설물의 상태를 제대로 판단하기엔 어려움이 있다.

최근에는 이러한 문제를 해결하기 위하여 BIM(Building Information Modeling) 기술을 활용하여 관리하려는 시도가 계속되고 있다. BIM은 일반도, 철근 배근도, 일람표 등의 정보를 통합하여 표현할 수 있으며, 정보를 디지털화함으로써 정보의 접근성 및 활용성을 증가시킬 수 있다. 따라서, BIM을 활용하여 설계부터 시공, 유지관리까지 다양한 데이터를 통합적으로 관리하기 위한 연구들이 수행되고 있다. ^{Jeong et al.(2017)}은 교량 모니터링 프로그램을 지원하기 위하여 확장성, 유연성 및 성능을 갖춘 NoSQL 데이터베이스 시스템을 이용한 정보 모델링 프레임워크를 제안하였다. ^{Hu et al.(2022)}는 필수 정보 없이 건물의 철거 및 폐기물 관리를 위한 효율적인 워크플로우를 제공하기 위하여 이미지 기반 BIM 생성 기술을 제안하였다. ^{Lee et al.(2023)}은 외관조사망도를 기반으로 교량 손상 BIM을 구축하고, 건설정보교환표준을 활용하여 교량 부재와 손상의 정보를 연계 및 관리하는 방법을 제안하였다. 제안된 대부분의 BIM은 시각화된 모델과 디지털화된 정보를 제공하기 위한 것이다. 이러한 시설물의 정보와 현재 상태는 구조적 평가의 단계로 나아갈 수 있어야 한다. 따라서, 최근에는 BIM과 FEM을 연계한 연구가 일부 진행되고 있다. ^{Barazzeti et al.(2015)}는 특정 역사적 구조물에 대해서 구조 시뮬레이션을 수행하기 위하여 Scan-to-BIM-to-FEM을 시도하였다. ^{Jia et al.(2022)}는 부분적인 해석 과정과 설계 단계에서 제공하는 BIM을 연결하기 위하여 Ontology를 기반으로 한 유한 요소 모델 자동 생성 방법을 제안하였다. 이러한 연구들은 제한적인 구조물에 대해서 일부 구조해석을 수행한 것으로, BIM과 해석프로그램 간의 상호 연계성은 미흡한 상태이다^{(Tang et al., 2020)}. 또한, 현재 BIM 기술은 시설물의 기본 제원, 상태평가 정보를 문자정보로 포함하고 있는 실정이다. 유지관리 단계까지 확장하기 위해서는 점검 데이터 정보를 시각적으로는 확인 가능하며, 손상의 위치와 크기를 파악할 수 있는 BIM으로 확장하는 기술이 필요하다.

본 연구에서는 교량의 과거 및 현재 상태와 정보를 BIM에 기록하기 위하여 외관조사망도 기반으로 일정 영역별 손상을 추출하고 교량 바닥판의 초기 균열이 맵핑된 BIM을 생성하였다. 다양한 형상의 구조물에 적용하기 위하여 파라메트릭 모델링 기반의 BIM 생성 방법을 제시하였으며, 생성된 BIM과 구조해석 프로그램간의 상호 연계성을 높이기 위하여 구조해석 결과를 반영할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제시된 BIM과 FEM간의 상호 연계 알고리즘을 평가하기 위하여, 교량의 손상 발생 메커니즘 기반으로 시나리오를 정의하였으며, 정의된 손상 시나리오에 따른 수치해석을 수행하였다. 수치해석 기반 바닥판의 수치해석 분석결과를 BIM에 업데이트하여, 이를 바탕으로 바닥판의 상태등급 평가 및 예측을 수행하였다. 최종적으로 개발된 알고리즘은 실제 공용 중인 RC 슬래브 교량에 적용하여 그 적용성을 평가하였다.

Fig. 1. Status of Infrastructures in Korea: (a) Number of Representative Infrastructures, (b) Service Life of Years for Bridges

2. 균열 BIM 생성

2.1 국내 균열 상태등급 평가 기준

교량의 주요 부재 중 하나인 바닥판의 균열 상태등급은 균열 면적률, 박리 등을 통해 산정한다. 균열 상태평가에 사용되는 면적률은 균열의 절대적 크기가 아닌 균열의 종류별로 Fig. 2와 같이 계산한다. 일방향 균열의 발생 면적률은 균열 길이당 0.25 m의 폭을 차지하는 것으로 정의하며, Eq. (1)과 같이 계산된다.

(1)

$CA_{o}=\dfrac{L\times 0.25}{A\times B}\times 100$

여기서, $CA_{o}$는 일방향 균열 면적률이고, A는 조사하는 바닥판의 경간 길이(m), B는 바닥판의 폭(m), L은 균열의 길이(m)이다. 이방향 균열의 발생 면적은 균열 발생 부위의 가로, 세로의 최외측 균열을 경계로 직사각형 형태로 정의한 후, 가로길이와 세로길이에 각각 0.25 m씩을 더하여 계산한다. 이방향 균열의 균열 면적률은 Eq. (2)와 같다.

(2)

$CA_{t}=\dfrac{(L+0.25)\times(W+0.25)}{A\times B}\times 100$

여기서, $CA_{t}$는 이방향 균열의 균열 면적률이고, L은 균열의 가로 길이(m), W는 균열의 세로 길이(m)를 나타낸다. 바닥판 균열의 상태평가 등급은 Eqs. (1) & (2)로 계산한 균열 면적률과 균열의 폭을 통하여 결정된다. Table 1은 시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침^{(MOLIT, 2021)}에서 정의한 균열 상태평가 기준을 나타낸 것이다. 균열을 일방향 균열과 이방향 균열로 구분하며, 균열의 폭과 면적률을 고려하여 상태를 5단계로 분류하여 평가한다.

Fig. 2. Types of Crack and Calculation of Crack Area: (A) One-Way Crack, (B) Two-Way Crack

Table 1. Standards for the Evaluation of Crack Condition

Grade	One-way crack	Two-way crack
A	Crack width < 0.1 mm	Crack width < 0.1 mm
B	0.1 mm ≤ Crack width < 0.3 mm or Crack rate < 2%	0.1 mm ≤ Crack width < 0.3 mm
C	0.3 mm ≤ Crack width < 0.5 mm or 2% ≤ Crack rate < 10%	Crack width ≥ 0.3 mm
D	0.5 mm ≤ Crack width < 1.0 mm or 10% ≤ Crack rate < 20%	The occurrence of concrete spalling due to the progression of crack
E	Crack width ≥ 1 mm or Crack rate ≥ 20%	The potential for punching shear failure due to significant spalling caused by crack

2.2 균열 BIM 생성 알고리즘

교량은 다양한 부재와 형상을 가지고 있어 모델링 과정에 오랜 시간이 소요된다. 따라서, BIM 생성 과정에서 파라메트릭 모델링을 수행하면 다양한 형상 고려가 가능하고 빠른 수행이 가능하다. 파라메트릭 모델링이란 매개변수를 활용한 모델링을 의미하며, 이때 매개변수는 도면에서 접하는 치수와 같은 형상 정보뿐만 아니라 속성 정보도 의미한다. 본 연구에서는 모델을 구성하고 있는 최하단위의 객체인 점, 선, 면들과의 종속 관계를 이용하여 길이, 각도, 함수 등의 변수를 부여하였다. 이때 필요한 치수는 외관조사망도 및 설계도면을 통해 추출하였으며, 추출된 정보를 매개변수화하여 파라메트릭 모델링 기반의 철근 콘크리트 바닥판 BIM을 생성하였다. 생성된 BIM에 균열을 맵핑하여 초기 균열이 맵핑된 BIM을 생성하였으며, 이는 Fig. 3과 같이 두 단계로 구성된다.

첫 번째는 교량의 제원 및 외관조사망도 상의 균열 데이터를 추출하여 매개변수화하는 과정이다. 외관조사망도의 균열을 정확하게 추출하기 위해서는 외관조사망도 영역을 일정한 간격으로 분할하여야 한다. 분할 간격이 세밀할수록 균열을 더욱 상세하고 정확하게 표현할 수 있다. 시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침^{(MOLIT, 2021)}에 따르면, 일방향 균열 면적은 앞서 기술한 바와 같이 균열 발생 면적의 폭을 0.25 m로 정의하고 균열의 길이를 곱하여 계산하며, 이방향 균열 발생 면적은 균열 발생 부위의 최외측 균열을 경계로 0.25 m씩을 더하여 계산한다. 따라서, 본 연구에서는 바닥판을 0.25 m 간격으로 그리드화하여 균열 면적률을 계산할 수 있도록 하였다. 세분화된 바닥판의 각 영역은 Fig. 4와 같이 좌측 상부를 기준으로 하여, 위에서 아래, 왼쪽에서 오른쪽 순서로 고유 태그를 부여하여 세분화된 영역에서 외관조사망도 상의 균열 맵핑이 가능하도록 하였다. 또한, 바닥판의 폭, 길이, 두께, 그리드 등과 같은 치수정보와 탄성계수, 항복강도, 압축강도 등의 바닥판 물성치 정보가 균열이 맵핑된 BIM 생성을 위한 매개변수로 정의된다.

두 번째는 외관조사망도의 교량의 제원 및 균열 정보 등의 매개변수를 기반으로 초기 균열이 맵핑된 BIM을 생성하는 과정이다. 폭과 길이를 기반으로 바닥판의 단면을 생성한 후 연동된 바닥판 두께를 통해 3차원 BIM을 생성한다. 철근은 설계도면 상의 단면적과 개수, 피복 콘크리트의 두께 등을 고려하여 모델링하였다. 생성된 BIM은 설계도면 상의 물성치를 기반으로 재료 물성치가 적용된다. 물성치가 적용된 바닥판 BIM은 정의된 그리드 간격과 동일하게 세분화하였으며, 그리드 된 영역의 중심 좌표값을 추출하였다. 이후 설계도면 또는 외관조사망도 상의 교량 받침 배치간격을 고려하여 바닥판 양측 단부 하부에 교량 받침을 모델링한다. 바닥판 및 교량 받침 모델링 후에는 외관조사망도 상의 균열 정보를 기반으로 해당 위치에 바닥판의 초기 균열이 맵핑된 BIM을 생성한다. 초기 균열이 맵핑된 BIM을 수치해석과 연계하기 위하여, 바닥판의 치수 및 물성치, 바닥판 세분화 과정에서 추출된 개별 그리드 영역의 중심 좌표값과 개별 그리드의 균열 유무 및 교량 받침의 중심 좌표값을 추출하여 Initial dataset으로 정의하였다. 파라메트릭 모델링 기반 바닥판 BIM 생성 및 균열 맵핑은 Fig. 5와 같이 나타낼 수 있다. Fig. 5(a)는 파라메트릭 모델링 기반으로 폭, 길이, 두께, 그리드 정보를 연동하여 생성된 바닥판 모델이다. 생성된 바닥판 BIM 모델에 재료 물성치를 입력할 경우 미리 정의된 재료 물성치가 적용되어 Fig. 5(b)와 같이 나타낼 수 있다. 물성치가 정의된 모델에 교량 받침 모델링을 통해 Fig. 5(c)와 같은 바닥판 BIM을 생성한다. 생성된 바닥판 BIM에 외관조사망도의 균열 정보를 맵핑하여, 초기 균열이 맵핑된 BIM인 Fig. 5(d)가 생성된다.

Fig. 3. Flow Chart for Generating Initial Crack Mapped BIM Based on the Exterior Damage Map

Fig. 4. Gridding and Assignment of the Exterior Damage Map for the Bridge Deck

Fig. 5. Creation of Initial BIM Using Parametric Modeling and Crack Mapping: (a) Grided 3D Deck, (b) Grided 3D Deck Containing Material Properties, (c) Grided 3D Deck with Support Conditions, (d) Generation of Initial Crack Mapped BIM

3. BIM-FEM 상호 연계 해석 알고리즘

3.1 BIM 연계 바닥판 수치해석 모델링

BIM 알고리즘을 통해 생성된 초기 균열 맵핑 BIM에서 추출된 Initial dataset에는 Table 2에 나타낸 바와 같이 바닥판의 치수정보 및 재료 물성치, 교량받침의 위치 및 균열 손상 등에 대한 정보를 포함한다. 이때 생성된 Initial dataset을 수치해석 프로그램과 연동하여 Fig. 6과 같이 바닥판의 수치해석 모델을 생성하였다. BIM에서 솔리드(Solid)로 표현되는 바닥판은 수치해석 모델링 시 쉘 요소(Shell element)로 연동되게 하였다. 즉, 교량의 바닥판은 BIM 상에서 추출된 폭, 길이, 두께, 그리드 정보를 연동시켜 바닥판의 노드와 쉘 요소가 자동으로 생성된다. 바닥판 단면은 철근 배근을 고려하여 총 5개의 층으로 구성되었으며, 각 층의 두께는 철근의 단면적과 개수, 피복 콘크리트의 두께를 고려하여 정의하였다. 교량받침은 BIM에서 추출된 교량받침의 좌표와 수량, 설치 간격을 고려하여 해당 위치의 노드에 스프링 요소(Spring element)가 배치되도록 하였다. 교량받침은 탄성받침으로 모델링하였으며, 바닥판 상재하중에 부합할 수 있도록 전단강성은 3.16 MN/m, 압축강성은 1.579 MN/m로 정의하였다. 재료모델의 경우 Initial dataset에서 물성치 정보를 추출하여 정의하였다. 콘크리트는 Eurocode 2^{(BSI, 2004)}에서 제안한 Concrete damage plasticity 모델을 사용하여, 탄성계수와 압축강도, 인장강도와 압축과 인장에서의 손상 지수를 정의하였다^{(Jiang et al., 2021)}. 철근은 항복강도, 탄성계수 및 변형 경화율을 통해 이중 선형 모델(Bilinear steel material)로 정의하였다.

바닥판의 해석모델을 생성한 후 공용 중인 교량에 발생할 수 있는 손상 중 빈도가 가장 높은 균열 손상에 대한 정보를 Initial dataset에서 추출하여 손상을 구현하였다. 본 연구에서 바닥판 BIM의 균열 손상은 그리드 면적 단위를 기준으로 손상을 나타내었으며, 이에 따라 균열이 발생한 그리드의 중심 좌표를 추출한다. 바닥판의 요소는 BIM 상의 그리드 간격과 동일하게 나누어져 있어, Fig. 7에 보인 바와 같이 균열이 발생한 그리드의 중심좌표와 바닥판 쉘 요소의 노드 좌표값의 산술평균과 일치하는 요소를 찾아 균열을 매칭하였다.

균열이 반영된 BIM과 연동되어 생성된 바닥판 해석모델은 주요 손상 메커니즘 중 하나인 신축이음의 유간 밀착 손상을 고려하여 수치해석을 수행하였다. 신축이음 장치의 유간 밀착 손상은 바닥판의 양측 단부에서 발생하는 것으로 정의하였다. 신축이음 장치는 바닥판 양측 단부에 갭 요소(Gap element)와 스프링 요소(Spring element)로 정의되도록 하였다. 즉, 유간거리가 확보된 경우에는 Gap 요소를 사용하여 저항이 작용하지 않도록 하였고, 유간이 밀착되면 스프링 요소를 통해 정의한 신축이음 장치의 강성이 바닥판에 작용하도록 하였다. 유간거리는 온도변화를 고려한 설계 신축량을 고려하여 3 mm로 정의하였으며, 강성은 이웃하는 바닥판의 축 강성을 고려하여 587 MN/m로 정의하였다. 적용하중으로는 일교차를 고려한 온도의 증감과 차량하중을 고려하였다. 온도하중의 경우, 도로교설계기준^{(MOLIT, 2016)}에서 정의하는 수직온도경사를 고려하였다. 차량하중은 국토교통부에서 제공한 통계자료^{(MOLIT, 2023)}에 따르면, 1940년부터 2023년까지 설계된 교량의 약 84%는 DB-24을 사용하였다. 따라서, 도로교설계기준^{(MOLIT, 2016)}에 따라 DB-24 하중을 적용하였으며, 차량 이동 속도는 72 km/h로 가정하였다.

Fig. 6. Numerical Modeling from the BIM of the Bridge Deck

Fig. 7. Methodology for Matching Cracks in BIM to Numerical Models

Table 2. Details of the Initial Dataset

Data category		Data content
Deck	Geometry	Element type, width, length, thickness, grid, covering depth, cross-sectional area of rebar, etc.
	Material properties	Concrete: $E_{c}$, $f_{ck}$, $f_{t}$, $f_{cu}$, $\epsilon_{c0}$, $\epsilon_{cu}$, $\epsilon_{tu}$ Steel: $E_{s}$, $F_{y}$, Strain-hardening ratio, etc.
Bridge device		Type and location of bearing
Damage		Number and location of crack

3.2 수치해석 데이터 연계 BIM 업데이트 및 상태평가 자동화

초기 균열이 맵핑된 BIM에서 추출된 교량 제원 및 균열 정보 등을 기반으로 바닥판의 수치 해석 모델을 생성하여 해석을 수행하였다. 수치해석 결과 손상 시나리오와 설계하중의 영향으로 파괴계수 이상의 응력이 발생하며, 추출된 응력은 Fig. 8과 같이 응력 분포도로 나타낼 수 있다. 응력분포도는 응력의 크기에 따라 색상을 정의하여 균열 발생 위험도를 나타내도록 하였다. 파괴계수 이상의 응력이 발생한 경우 붉은색으로 표시하여 균열이 발생한 것으로 하였으며, 파괴계수 미만인 경우 초록색으로 표시하여 균열이 발생하지 않은 안정적인 상태로 정의하였다.

BIM에 업데이트하기 위해서는 수치해석 결과 기반으로 수치해석의 요소와 균열 BIM의 그리드를 다시 매칭하는 과정이 필요하다. 이를 위해 균열 정보는 해석 결과에서 추출하여 Analytical dataset을 생성하였다. 이때 균열의 정보는 균열 BIM 업데이트를 위해 균열 발생 개수와 균열이 발생한 요소의 중심좌표를 함께 추출하였다. 바닥판 요소의 중심 좌표와 일치하는 BIM의 그리드의 중심 좌표를 매칭하여 균열의 확산 정보의 업데이트를 통해 손상 확산 BIM을 생성하였다.

균열 정보를 추출하는 과정을 통해 균열로 정의된 그리드의 수가 자동으로 파악되며, 생성된 손상 확산 BIM은 균열 정보를 누적하여 균열의 확산 및 추가 발생 여부를 확인할 수 있다. 또한, 균열이 발생한 영역 정보를 기반으로 균열 발생 면적을 자동으로 계산하고, 바닥판 면적 대비 균열 면적률을 BIM 상에 나타낼 수 있게 하였다. 이를 통해 수치해석 기반의 수치해석 분석 결과를 Fig. 9와 같이 업데이트하였으며, 수치해석 결과가 반영된 BIM의 상태등급 평가 및 예측이 가능하다.

Fig. 8. Stress Distribution Obtained from the Numerical Analysis

Fig. 9. BIM Update and Condition Rating Assessment

4. 상호 연계 알고리즘 현장 적용

개발한 알고리즘의 적용 가능성 확인을 위하여 실제 교량을 대상으로 균열이 맵핑된 BIM 생성 및 수치해석 기반의 균열 정보 BIM 업데이트를 수행하였다. 대상교량은 경상남도 함안군에 위치하며 폭 12.5 m, 길이 40 m, 두께 0.8 m의 3경간 RC 슬래브 교량으로 선정하였다. 대상 교량의 균열 손상 정보는 외관조사망도를 기반으로 중앙 경간의 바닥판에서 추출하였다. 대상 교량에 대하여 재료 물성치는 Table 3과 같이 설계도면 상의 값으로 정의하였다.

파라메트릭 모델링 기반의 균열이 맵핑된 BIM을 생성하기 위하여, Fig. 10과 같이 교량 바닥판의 외관조사망도를 0.25 m 간격으로 그리드 하여, 바닥판의 치수, 물성치, 균열 등의 정보를 매개변수로 정의하였다. 정의된 매개변수를 기반으로 Fig. 11에 나타낸 바와 같이 파라메트릭 알고리즘을 통해 3차원 솔리드의 바닥판 BIM을 생성하였다. 이후 바닥판 양측 단부 하부에 위치한 교량 받침은 외관조사망도 상의 교량 받침 중심 좌표값을 추출하여 모델링하였으며, 한측 단부에 2.5 m 간격으로 5개의 교량받침을 설치하여 총 20개의 교량받침을 모델링하였다. 생성된 바닥판 BIM에 외관조사망도를 기반으로 중앙 경간의 바닥판에 균열 손상 구현을 통해 초기 균열이 맵핑된 BIM을 생성하였다. 생성된 BIM 모델로부터 바닥판 및 교량받침의 제원, 물성치 및 기하학 정보와 균열 정보를 함께 추출하여 Initial dataset을 생성하였다.

Fig. 10. Parameterization of Bridge Specifications and Crack Information

Fig. 11. Generation of Initial Crack Mapped BIM

초기 균열이 맵핑된 BIM에서 생성된 Initial dataset을 기반으로 바닥판의 폭, 길이, 두께 등의 제원과 그리드 정보를 추출하여 노드 및 요소들을 자동으로 생성하고, 3차원 바닥판을 쉘 요소로 모델링하였다. 재료 모델의 경우 BIM에 적용된 Table 3를 적용하였다. 교량받침의 경우 BIM 상에 배치된 교량 받침의 중심 좌표값을 기반으로 배치하였으며, 교량 받침은 스프링 요소, 신축이음 장치는 갭 요소와 스프링 요소로 모델링하였다. BIM에서 연계된 중앙 경간의 초기 균열과 3경간 바닥판 양측 단부의 신축이음 유간 밀착 손상이 발생하는 것으로 가정하여 일교차를 고려한 온도하중과 DB-24의 차량하중을 적용하였다. 수치해석을 결과 균열이 발생한 바닥판 요소 개수와 요소의 중심좌표를 추출하여 Analytical dataset을 생성하였으며, 이러한 과정은 Fig. 12에 나타내었다.

Analytical dataset을 균열 BIM 생성 알고리즘에 불러와 수치해석 기반으로 추가적으로 생성된 균열 정보를 Fig. 13과 같이 BIM에 업데이트 하였다. 또한 균열이 발생한 그리드의 수를 기반으로 균열 면적률을 산출하였다. 균열 면적률은 조사단위면적 대비 균열발생면적으로 계산되므로 중앙 경간을 기준으로 면적률을 산정하였다. 외관조사망도에 기록된 균열의 면적률은 1.69%로 바닥판의 상태등급은 B등급으로 산정되었다. 초기 균열이 맵핑된 BIM을 통해 얻은 균열 면적률은 1.73%로, 기존 외관조사망도 대비 면적 비율 오차가 약 0.04%로 매우 유사하게 나타나 0.25 m의 그리드 간격은 적절한 것으로 판단되었다. 또한, 이렇게 산출된 BIM 균열 면적률 기반의 상태평가 결과도 외관도사망도 상의 상태등급과 일치하는 B등급으로 확인되어 BIM을 활용한 상태등급 평가의 유용성을 입증하였다. 균열이 맵핑된 BIM을 활용한 바닥판 균열 면적률 평가는 일정한 기준에 따라 상태등급의 평가가 이루어지기 때문에 일관성 있는 점검 및 진단 데이터를 구축할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 수치해석 결과가 반영된 BIM에 대해 균열 면적률 및 상태등급 평가를 수행한 결과, 균열 면적률은 초기 균열 대비 0.27% 증가하고 B에서 C 상태등급으로의 변화 예측도 가능함을 확인하였다.

Fig. 12. BIM-based Numerical Analysis Process

Fig. 13. BIM Update and Condition Rating Assessment for the 3-span Bridge

5. 결 론

본 논문은 외관조사망도를 기반으로 바닥판의 매개변수와 균열 정보를 추출하여 파라메트릭 모델링 기반 초기 균열이 맵핑된 BIM을 생성하였다. BIM에서 생성된 균열 정보와 바닥판 제원 및 물성치 정보 등은 수치해석 모델로 연동되게 하였다. 바닥판에서 발생 가능한 신축이음 유간 밀착 손상을 고려하여 수치해석을 수행하였다. 해석 결과를 기반으로 바닥판의 균열 확산을 분석하였고, 확산된 균열을 다시 BIM 상에 업데이트하기 위하여 BIM과 수치해석 프로그램 간의 상호 연계 알고리즘을 개발하였다.

개발한 알고리즘을 실제 교량에 적용하여 초기 균열이 맵핑된 BIM과 수치해석 결과를 BIM에 업데이트하여 대상 교량의 현재와 미래의 균열 면적률 산정 및 상태평가를 수행하였다. 외관조사망도의 균열 면적률은 1.69%로 B등급이며, 초기 균열이 맵핑된 BIM은 1.73%로 매우 유사한 균열 면적률을 산정하였고 동일한 B등급을 도출하였다. 또한, 수치해석 결과가 업데이트된 BIM에서는 균열 면적률이 2%로 증가하여 상태등급이 B에서 C로 하락하였다. 본 연구의 BIM과 FEM 상호 연계 기술을 통한 BIM 기반의 상태등급 평가 및 자동화 결과를 활용하여 이력 데이터를 구축함으로써 교량의 현재 및 미래의 손상 상태 예측을 통해 장래의 유지관리 활동과 예산을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.