4.1 교량 이종손상 예측 결과
본 연구에서는 랜덤포레스트를 활용하여 이종손상 시나리오 Level-0, Level-1, Level-2, Level-3에 대한 개별 손상 예측 모델을
개발하였으며. 이때, 총폭, 총연장과 같은 교량의 제원은 절대적인 수치로써 손상 발생의 지배적인 영향을 미칠 것으로 판단된다. 따라서 이종손상 예측
모델의 입력변수를 교량 제원에 대한 정보를 포함한 것과 포함하지 않은 것으로 구분하였으며, 개발된 모델의 평가 지표를 계산하기 위해 Fig. 7, 8과 같이 혼동행렬(Confusion matrix)을 사용하였다. 혼동행렬은 모델이 예측한 클래스 레이블과 실제 클래스 레이블 간의 관계를 의미하며,
두 개의 클래스를 기반으로 예측 결과를 시각적으로 나타낼 수 있다. 혼동행렬의 각 항목은 TP(True Positive), FP(False Positive),
FN(False Negative), TN(True Negative)로 구성된다. TP는 실측값과 예측값이 모두 이종손상의 발생으로 일치한 경우를 의미하며,
TN은 실측과 예측 모두가 이종손상 발생하지 않음으로 일치한 경우이다. FP는 실제로는 이종손상이 발생하지 않았지만, 이종손상의 발생으로 예측한 경우를
의미하며, TN은 반대로 이종손상이 발생하였지만, 발생하지 않음으로 예측한 경우를 나타낸다.
도출된 혼동행렬을 기반으로 산정 가능한 평가 지표는 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1-score
등이 있다. 일반적으로 전체적인 모델의 성능을 나타내는 지표로는 정확도가 사용되는데, 이는 전체 샘플 수 대비 모델이 올바르게 예측한 샘플의 수를
의미한다. 그러나 개발된 이종손상 예측 모델의 훈련데이터는 SMOTETomek을 통해 샘플링하여 데이터의 분포가 고르지만, 테스트데이터의 경우 따로
샘플링을 하지 않기 때문에 데이터의 분포가 불균형하다. 따라서 불균형한 클래스 분포를 가진 데이터셋의 경우 Eq. (1)을 통해 균형 정확도(Balanced Accuracy)를 통해 모델의 성능을 평가함으로써 편향된 평가를 보완할 수 있다. 재현율은 실제로 이종손상이
발생한 샘플들 중 손상의 발생을 예측한 샘플의 수를 의미하며 Eq. (2)를 통해 산정할 수 있다.
본 연구에서는 전반적인 모델의 성능평가와 이종손상의 발생을 정확히 식별하는 것이 중요하므로, Balanced accuracy와 Recall 값을 기반으로
Fig. 9과 같이 개발된 모델의 성능을 평가하였다. 교량의 제원 정보를 포함한 입력변수 기반으로 개발된 이종손상 예측 모델의 경우 모든 손상 시나리오에서 약
77.9~81.8%의 균형 정확도를 보이며, 재현율의 경우 73.5~85.4%로 나타났다. 교량 제원 정보를 제외한 입력변수를 기반으로 개발된 예측
모델은 모든 손상 시나리오에서 균형 정확도 74.0~79.8%를 보이며, 재현율은 71.5~81.9%로 나타났다. 제원 정보를 포함한 입력변수 기반의
이종손상 예측 모델 대비 약 2~3.9% 정도 낮은 평가 결과를 보이지만 두 모델 모두 준수한 성능을 보이는 것으로 판단된다.
Fig. 7. Confusion Matrix for Heterogeneous Damage Prediction Model Based on Input Variables with Bridge Specifications: (a) Level-0, (b) Level-1, (c) Level-2, (d) Level-3
Fig. 8. Confusion Matrix for Heterogeneous Damage Prediction Model Based on Input Variables without Bridge Specifications: (a) Level-0, (b) Level-1, (c) Level-2, (d) Level-3
Fig. 9. Evaluation of Prediction Performance for Heterogeneous Damage Scenarios
4.2 이종손상 발생 원인 추정
랜덤포레스트를 활용하여 개발한 이종손상 예측 모델을 기반으로 이종손상 시나리오별 교량형식과 제원, 점검인자, 환경 정보에 대한 손상 발생 중요도를
평가하였다. 이때 공용연수는 교량의 점검시기와 준공년도 간의 관계로 정해지며, 점검시기가 없는 경우 산정할 수 없는 값이다. 따라서 공용연수를 점검인자로
정의하였다. Fig. 10은 교량의 제원 정보를 포함하여 학습한 이종손상 예측 모델을 기반으로 도출한 영향인자의 중요도를 손상 시나리오별로 비교한 결과이다. 총 12개의 인자들
중 1~4는 하위 중요도, 5~ 7은 중간 중요도, 8~12는 상위 중요도로 정의하였다.
Fig. 10은 균열 단일손상인 Level-0, 균열과 철근부식이 함께 발생한 이종손상 Level-1, 균열과 표면손상이 함께 발생한 Level-2, 균열과 철근부식
및 표면손상이 함께 발생한 Level-3의 영향인자 중요도 분포를 보여준다. Level-0의 경우 공용연수, 상부구조 형식, 총연장과 총폭, 연평균일트럭통행량에서
상위 중요도를 보였다. 철근부식이 함께 발생한 Level-1에서는 총폭과 연평균일트럭통행량 대신 연평균강수량과 동결융해빈도가 상대적으로 높은 중요도를
보였다. 표면손상이 함께 발생한 Level-2의 경우는 상부구조 형식 대신 동결융해빈도가 높은 중요도를 나타냈다. 균열과 철근부식, 표면손상이 함께
발생한 Level-3에서도 Level-0과 비교하였을 때, 상부구조 형식 대신 동결융해빈도의 중요도가 증가하는 것으로 나타났다. 상태등급과 시설물형식은
모든 손상 시나리오에서 공통적으로 낮은 중요도를 보였다.
총폭과 총연장은 교량의 제원정보로 교량의 규모를 결정하는 요인이다. 일반적으로 교량의 규모가 클수록 더 큰 하중과 기하학적 변화에 노출되기 쉽다.
따라서, 총연장 또는 총폭은 모든 손상 시나리오에서 중요도가 높게 나타났으며, 환경적 요인이나 교통량도 손상과 밀접한 관련을 보이는 것으로 나타났다.
균열 단일손상 Level-0의 경우는 연평균일트럭통행량이 상위 중요도를 보였으며, 균열과 철근부식이 함께 발생한 Level-1의 경우는 연평균강수량과
동결융해빈도, 균열과 표면손상이 함께 발생한 Level-2는 연평균일트럭통행량과 동결융해빈도가 중요하게 작용하였다. 모든 손상 유형이 함께 발생하는
Level-3의 경우 연평균일트럭통행량, 연강수량, 동결융해빈도의 중요도가 모두 높게 나타났다. 특히 상태등급의 경우 교량의 손상 점검을 통해 도출되는
평가 결과로 일반적으로 손상 발생과 높은 상관관계를 가질 것으로 예상되지만, 모든 손상 시나리오에서 가장 낮은 영향도를 보였다. 전체 교량의 상태등급은
부재별 여러 손상 유형에 대한 평가를 수행한 후 합산되어 산정되는 결과로, 이에 따라 바닥판의 손상 정도와 상관없이 상대적으로 높은 상태등급이 산정될
수 있다. 또한 현재의 손상 예측 모델은 손상의 유무를 기준으로 판단하고 있어 손상의 크기를 통해 산정되는 상태등급과의 상관관계가 떨어지는 것으로
분석된다.
이종손상 시나리오별 중요도 평가 결과를 기반으로 손상 발생의 가장 높은 중요도를 보이는 상위 5개의 인자를 추출하여 Fig. 11과 같이 나타내었다. Level-0의 균열 단일손상의 경우 공용연수가 0.27로 가장 높으며, 연평균일트럭통행량, 총폭, 총연장, 상부구조 형식 순으로
0.08~0.11의 중요도를 보였다. 이에 따라 균열은 공용연수에 가장 지배적인 영향을 받으며, 연평균일트럭통행량도 주요한 영향을 미치는 것으로 판단된다.
이외에는 교량의 구조적 형식의 영향도 받는 것으로 분석된다. 균열과 철근부식 손상이 함께 발생한 Level-1은 상부구조 형식, 공용연수, 총연장,
연평균강수량과 동결융해빈도 순으로 이종손상 발생에 영향을 주는 것으로 나타났으나, 중요도는 0.09~0.12 범위로 인자별 큰 차이를 보이지는 않았다.
이는 균열과 철근부식이 함께 발생하는 경우는 상부구조 형식과 함께 연평균강수량, 동결융해빈도의 환경적 특성이 손상 발생에 주요하게 영향을 주기 때문이다.
즉, 열화 메커니즘을 고려하였을 때 강수와 제설제의 염분이 철근 부식을 유발하고 가속화할 수 있다. 또한 겨울철 동결과 해동의 사이클 동안 염화물이
포함된 수분이 바닥판을 침투하게 되며, 이에 따라 철근의 산화를 가속화할 것으로 분석된다. 균열과 표면손상이 함께 발생하는 Level-2의 경우 총폭이
0.19로 가장 높으며, 총연장, 연평균일트럭통행량, 동결융해빈도, 공용연수 순으로 0.09~0.11의 중요도를 보였다. 이는 Level-1과 유사하게
겨울철의 기온차로 인해 동결과 해동이 반복되면서 염화물을 포함한 수분의 침투로 철근 주변의 콘크리트 부피가 팽창될 수 있다. 이에 따라 콘크리트와
철근 간의 결합력은 약화되고, 바닥판 상부의 트럭 통행 등의 외부적인 요인으로 인해 박리 및 박락 등의 손상이 발생할 것으로 판단된다. 균열과 철근부식,
표면손상이 함께 발생한 Level-3의 경우는 공용연수가 0.27로 가장 높으며, 총연장이 0.15, 연평균일트럭통행량, 동결융해빈도, 총폭이 0.07~0.08의
범위로 영향을 미치는 것으로 분석되었다. Level-3의 이종손상 발생 상위 5개의 영향인자는 균열과 표면손상이 함께 발생하는 Level-2와 동일하였다.
이는 열화 메커니즘 상의 손상 발생 순서를 고려하였을 때, 표면손상의 경우 균열과 철근부식이 선행된 후 발생될 가능성이 높기 때문에 동일한 상위 영향인자가
선정된 것으로 판단된다. 다만, 총연장과 총폭의 중요도가 상대적은 높은 Level-2와 달리 Level-3은 열화와 밀접한 관련이 있는 공용연수가
상대적으로 높게 나타났다.
공용연수와 총폭 또는 총연장의 경우 모든 이종손상 시나리오의 손상 발생에 영향을 미치는 상위 5개의 인자로 선정되었다. 특히, 교량의 총폭과 총연장은
교량의 크기와 관련성이 있어 손상 발생량에 지배적인 인자로 평가될 수 밖에 없다. 따라서, 교량의 제원 정보를 제외한 교량의 형식과 점검인자, 환경
정보를 기반으로 학습한 이종손상 예측 모델의 중요도를 평가하였다.
Fig. 12는 균열 단일손상 Level-0과 균열과 철근부식이 함께 발생한 Level-1, 균열과 표면손상이 함께 발생한 Level-2, 균열과 철근부식, 표면손상이
함께 발생한 Level-3의 영향인자별 중요도 분포를 보여준다. Level-0은 공용연수, 연평균일트럭통행량, 동결융해빈도, 상부구조 형식, 연평균여름철기온에서
상위 중요도를 보였다. 철근부식이 함께 발생한 Level-1은 연평균여름철기온 대신 연평균강수량이 상대적으로 높은 중요도를 보였다. 표면손상이 함께
발생한 Level-2는 연평균여름철기온 대신 연평균겨울철기온이 상대적으로 높은 중요도로 나타났다. 균열과 철근부식, 표면손상이 함께 발생한 Level-3에서도
균열 단일손상과 비교하였을 때, 상부구조 형식, 연평균여름철기온 대신 연평균겨울철기온, 연평균강수량의 중요도가 증가하는 것으로 나타났다. 시설물형식과
상태등급은 교량 제원을 제외한 경우에도 여전히 낮은 중요도를 보였다.
교량 제원정보를 제외한 데이터를 기반으로 생성된 모델의 이종손상 시나리오별 손상 발생의 높은 중요도를 보이는 상위 5개의 인자를 Fig. 13에 비교하였다. 균열 단일손상이 발생한 Level-0의 경우 공용연수가 0.31로 가장 높은 영향을 미쳤으며, 연평균일트럭통행량, 동결융해빈도, 상부구조
형식, 연평균여름철기온 순으로 0.08~0.11의 중요도로 나타났다. 앞서 교량 제원정보를 포함한 경우와 동일하게 공용연수가 지배적인 영향을 보이고,
연평균일트럭통행량, 상부구조 형식이 주요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만, 교량 제원 정보를 제거한 결과 동결융해빈도와 연평균여름철기온의 중요도가
높아졌다. 이는 연평균여름철기온과 일교차는 바닥판의 신축과 관련되어 균열 발생 가능성이 높은 것으로 판단된다. 균열과 철근부식 손상이 함께 발생한
Level-1의 경우도 교량 제원정보를 포함한 경우와 동일하게 상부구조 형식과 공용연수가 각각 0.16, 0.14로 높은 영향을 미치는 것으로 나타났고,
연평균강수량, 동결융해빈도, 연평균일트럭통행량이 동일하게 0.11의 중요도를 보였다. 교량 제원정보가 제거됨에 따라, 연평균일트럭통행량 인자가 주요
인자로 포함된 것 외에는 유사한 경향을 보였다. Level-0와 비교 시에는 철근부식 손상 발생은 연평균여름철기온보다는 연평균강수량의 영향이 큰 것으로
보인다. 균열과 표면손상이 함께 발생한 Level-2의 경우 연평균일트럭통행량이 0.25로 다른 상위 영향인자 대비 2배 이상 높은 중요도로 지배적인
영향을 미치는 것으로 분석된다. 이외 동결융해빈도, 연평균겨울철기온, 공용연수, 상부구조 형식이 0.10~0.12의 중요도를 보였다. 교량 제원이
제거됨에 따라 트럭 통행량의 영향이 높아지고, 연평균겨울철기온의 영향이 추가되었다. 즉, 연평균겨울철기온은 제설 염해와 동해 등의 영향을 유발할 수
있어, 박리 및 박락, 층분리 등의 표면손상을 발생시킬 수 있을 것으로 판단된다. 균열과 철근부식, 표면손상이 함께 발생한 Level-3의 경우에도
교량 제원정보를 포함한 경우와 동일하게 공용연수가 0.30으로 가장 지배적인 영향을 보였다. 이후 연평균일트럭통행량, 연평균겨울철기온, 동결융해빈도,
연평균강수량 순으로 0.09~0.10의 중요도를 보였다. 균열과 표면손상이 함께 발생하는 Level-2의 상위 영향인자와 비교 시, 상부구조 형식
대신 Level-1의 주요 영향인자인 연평균강수량이 추가된 것 외에 모두 동일하게 나타났다. 균열과 철근부식이 함께 발생한 Level-1의 상위 영향인자와도
상부구조 형식 대신 Level-2의 주요영향인자인 연평균겨울철기온이 추가되며, 이외에 영향인자는 동일하게 나타났다. 균열과 철근부식 및 표면손상이
함께 발생함에 따라 Level-3의 상위 영향인자는 선행되어 발생하는 Level-1과 Level-2의 주요 환경적 영향인자를 모두 포함하는 것으로
판단된다.
모든 손상 시나리오에서 공용연수, 연평균일트럭통행량과 동결융해빈도가 높은 중요도를 보이며 상위인자에 속했다. 즉, 교량 제원에 대한 정보가 학습 인자에서
제거됨에 따라 공용연수의 중요도가 더욱 증가하며, 환경적 인자에 대한 비중도 상당히 증가한 것을 알 수 있다. 공용년수는 교량의 점검시기와 준공년도를
기반으로 산정되는 값으로, 시간이 경과함에 따라 열화 작용과 외부적인 요인에 노출되는 빈도가 잦기 때문에 손상 발생에 높은 영향을 주는 것으로 판단된다.
그리고, 연평균일트럭통행량과 동결융해빈도는 선행 연구(Fujiu et al., 2022; Raffaniello et al., 2022)에서 교량의 주요 열화요인으로 분석되었으며, 본 연구에서도 이종손상 발생과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다.
Fig. 10. Feature Importance for Heterogeneous Damage Scenarios with Bridge Specification: (a) Level-0, (b) Level-1, (c) Level-2, (d) Level-3
Fig. 11. Estimation the Cause of Damage for Heterogeneous Damage Scenarios with Bridge Specification
Fig. 12. Feature Importance for Heterogeneous Damage Scenarios without Bridge Specification: (a) Level-0, (b) Level-1, (c) Level-2, (d) Level-3
Fig. 13. Estimation the Cause of Damage for Heterogeneous Damage Scenarios without Bridge Specification