2.1 기존 관리체계의 한계

기존 관리체계의 가장 큰 한계는 관리 단위의 한정성이다. Table 1은 현재 시설물 유지관리시스템의 가장 대표적인 FMS 시스템의 데이터 입력 정보와 각 항목의 데이터베이스화 현황을 정리한 표로, 입력 정보의 구성요소와 세부 내용을 구분하여 나타내었다. 시설물 전체 혹은 주요 구간 단위에서 상태를 평가하는 구조이므로, 개별 부재 단위의 손상이나 열화 이력을 충분히 반영하지 못한다. 예를 들어, 현행 점검을 통해 산출되는 종합 성능지수는 교량 전체의 상태를 대표할 뿐, 거더, 교각, 신축이음, 받침, 케이블 등 주요 부재의 손상 위치ㆍ심각도ㆍ보수이력은 별도로 관리되지 않는다. 이로 인해 현장에서는 보수 대상 부재를 즉각적으로 특정하기 어려우며, 불필요한 보수ㆍ보강 비용이 발생하거나 실제 손상 부재가 적시에 보수되지 못하는 문제가 발생한다.

또한 관리 데이터의 표준화 부족 역시 중요한 한계로 지적된다. 시설물별, 관리기관별 점검 양식과 속성이 상이하여 동일한 시설물이라 하더라도 데이터의 일관성과 관리 업체 호환성이 확보되지 않는다. 이로 인해 기존 시스템 간 데이터 연계성이 낮고, 선제적 예방관리 보다는 사후 점검 보고에 그치고 있다. 나아가 기존 시스템은 주로 정기적인 점검 및 진단과 상태평가에 기반을 두고 있어, 보수 시기 예측, 실시간 계측 데이터 연계, AI 선제적 예방관리와 같은 첨단 관리 기법과의 융합에는 한계가 존재한다.

2.2 부재 단위 관리의 필요성

도로시설물의 장수명화와 유지관리 효율성을 높이기 위해서는 시설물 단위의 포괄적 관리에서 나아가 부재 단위 관리체계로의 전환이 요구된다. 부재 단위 DB를 통해 각 부재의 기하학적 특성, 재료, 손상유형, 열화진행 정도, 보수ㆍ보강 이력을 정밀하게 기록ㆍ추적할 수 있으며, 이를 기반으로 보다 합리적인 유지관리 의사결정이 가능하다. 특히, 부재 단위 관리체계는 다음과 같은 장점을 가진다.

1. 정밀한 상태 추적: 손상 발생 위치와 유형을 부재 단위로 기록함으로써 보수ㆍ보강 필요성을 조기에 인지 가능

2. 예방적 유지관리 구현: 부재별 열화추세 분석을 통해 선제적 보수계획 수립

3. 생애주기 비용 절감: 불필요한 보수ㆍ보강을 줄이고, 적시 유지관리로 장기 비용 최소화

4. 재난 대응 능력 강화: 지진ㆍ홍수 등 돌발 상황 발생 시 손상 부재의 신속한 식별과 대응 지원

4.1 기존 시설물 단위 관리 DB 구조

그림 Fig. 1은 현재 교량을 예시로 관리 주체에서 일반적으로 운영하고 있는 시설물 단위 관리 데이터베이스의 플로우를 도식화한 것이다. 기존의 관리 체계는 시설물 단위에서 기본정보, 행정정보, 시공 및 구조정보, 점검정보, 손상정보, 보수보강정보 등으로 구성되어 있으며, 이는 국가 차원의 유지관리 시스템 데이터 구조의 전형적인 구성이다.

이와 같은 관리체계는 시설물 전체의 개괄적인 상태를 기록하는 데에는 유효하다. 예를 들어, 교량 단위로 길이ㆍ폭원ㆍ설계하중과 같은 제원, 준공일자 및 설계ㆍ시공사와 같은 시공 정보, 그리고 정기점검 및 정밀안전진단 결과가 저장된다. 또한, 시설물 수준에서 균열, 부식, 변형과 같은 손상 항목이 기록되고, 보수ㆍ보강 시점과 비용 등이 관리된다.

그러나 부재 단위 수준의 정밀 관리에는 한계가 뚜렷하다. 첫째, 점검 과정에서 발생하는 손상 기록은 시설물 전체에 귀속되기 때문에, 구체적으로 어떤 부재에서 어떤 손상이 발생했는지 추적하기 어렵다. 둘째, 보수ㆍ보강 이력 또한 시설물 단위로 관리되어, 동일 교량 내에서 어떤 장치가 교체되었는지, 어떤 부재가 보수되었는지를 구체적으로 알 수 없다. 셋째, 외부 계측 자료나 기상ㆍ교통 데이터와의 연계가 미흡하여, 손상 발생 원인과 외부 요인 간의 상관성을 규명하기 어렵다.

이로 인해, 시설물 단위 DB는 점검 및 보고 목적에는 적합하지만, 예방적 유지관리나 성능 기반의 관리체계를 구축하기에는 근본적인 한계를 가지고 있다. 이는 결국 유지관리 비용의 비효율, 보수 시점의 지연, 불필요한 예산 소모로 이어질 수 있다.

4.2 성능중심 부재 단위 관리 DB

Fig. 2 는 본 연구에서 제안ㆍ구축한 부재 단위 및 외부데이터 연계 DB의 구조를 나타낸다. 기존 시스템의 프레임워크를 계승하면서도, 관리 단위를 부재 수준까지 세분화하고 외부 데이터를 연계할 수 있도록 확장한 것이 핵심적인 차별점이다. 본 연구에서 제안하는 관리체계는 데이터의 성격에 따라 정적(Static) DB 와 동적(Dynamic) DB로 구분된다. 정적 DB는 시설물의 제원, 설계도서, 행정정보 등 시간에 따른 변화가 적은 고정 정보를 관리하며, 동적 DB는 점검 결과에 따른 손상 이력, 실시간 계측 데이터, 기후 및 교통 정보 등 지속적으로 업데이트되는 시계열 정보를 포함한다.

새로운 DB의 가장 큰 특징은 부재 단위 관리의 도입이다. 교량의 경우 거더, 슬래브, 교대, 교각, 받침, 신축이음, 케이블, 행어, 주탑 등 주요 부재에 대해 별도의 속성 테이블이 마련되었다. 부재별 고유 ID 체계를 도입함으로써 부재 수준의 이력(점검-손상-보수-성능)을 선형적으로 추적할 수 있으며, 이는 부재 단위 열화모델과 보수 최적화 알고리즘 적용의 기반을 제공한다.

또한, 본 DB는 외부데이터 연계 모듈을 포함한다.

계측: 고유진동수, 처짐, 변형률, 가속도 등 실시간 계측값

교통: 일ㆍ월ㆍ연 단위 통행량, 중차량 비율, 평균 속도 등

기상: 기온, 습도, 강수량, 적설량, 풍속, 지진 특보 여부 등

이러한 데이터는 시설물의 손상ㆍ열화 메커니즘과 직접적인 상관성을 가지며, 기존 DB와 통합 관리될 경우에는 열화 예측, 성능저하 시뮬레이션, 디지털 트윈 구현이 가능하다. 결과적으로 본 연구의 DB는 정적 관리 체계에서 동적ㆍ예측형 관리체계로 전환할 수 있는 토대를 제공한다.

Table 2는 본 연구에서 구축한 부재 단위 데이터베이스 구조의 대표적인 예시를 제시한 것이다. 이 표는 Fig. 2의 관계 다이어그램을 기반으로 교량을 구성하는 주요 부재—거더, 슬래브, 교대, 교각, 받침, 신축이음, 주탑, 케이블—를 대상으로 하여, 각 부재가 갖는 핵심 속성과 대표 손상 항목을 체계적으로 정리하였다. ‘핵심 속성 필드(Key Attribute Fields)’에는 Member_ID, Bridge_ID, Span_No, Member_No와 같은 기본 식별자뿐만 아니라 부재의 길이ㆍ폭ㆍ두께와 같은 기하학적 정보, 재료 종류 및 강도와 같은 재료 정보, 설계하중 및 내진설계 여부 등 구조적 특성 정보가 포함된다. 이러한 속성은 부재의 원형 정보뿐 아니라 유지관리 과정에서의 구조적 상태 변화를 정량적으로 추적하기 위해 필요한 기본 데이터 요소로 구성되어 있다.

본 DB 시스템은 단순한 데이터 저장소를 넘어, 입력된 손상 정보를 바탕으로 부재의 상태를 정량적으로 판정하는 ‘평가 알고리즘 체계 ‘를 포함하도록 설계되었다. 부재 단위로 수집된 균열, 박리 등의 손상 데이터는 DB 내 정형화된 속성 필드에 저장되며, 이는 국토안전관리원의 ‘시설물 안전 및 유지관리 실시 세부지침’을 알고리즘화한 평가 엔진과 연계될 수 있는 데이터 구조를 갖추고 있다. 비록 본 논문의 범위에서는 자동 평가 모듈의 구현보다 DB 아키텍처 구축에 집중하고 있으나, 설계된 DB는 손상 종류별 결함점수와 부재별 중요도 가중치를 산출하여 부재 상태지수를 갱신하고 상태등급으로 자동 매핑할 수 있도록 데이터 간의 관계성이 정의되어 있다.

한편, ‘대표 손상 항목(Damage Items)’은 부재 유형별로 발생 빈도가 높고 구조적 성능에 미치는 영향이 큰 손상 메커니즘을 중심으로 선정하였다. 균열, 박리ㆍ박락, 철근노출, 재료분리, 백태, 부식 등 일반적인 콘크리트ㆍ강구조 손상은 물론, 신축이음 누수, 고무패드 마모, 앵커헤드 부식, 케이블 오일누유 등 특정 부재에서만 나타나는 특수 손상도 포함되었다.

Table 3의 기존 시설물 단위 DB와 본 연구에서 구축한 부재 단위 DB를 비교표를 보면, 관리 범위, 데이터 해상도, 연계성 측면에서 뚜렷한 차이를 보인다. 이와 같은 부재 단위 속성과 손상 항목의 구체화는 기존 시설물 단위 관리체계가 갖는 해상도 한계를 극복하고 부재별 상태 추적을 가능하게 한다. 더 나아가, 손상 누적 이력, 열화속도 분석, 상태등급 산정의 정밀도 향상, 보수ㆍ보강 의사결정의 합리화 등 성능 중심의 유지관리체계를 구축하는 데 핵심적인 기반 정보를 제공한다.

4.3 장기 로드맵: 토탈케어 시스템 플랫폼

본 연구에서 제안한 부재 단위 DB는 완성형 시스템의 최종 단계가 아닌, 데이터 중심의 선제적 유지관리를 실현하기 위한 첫 번째 단계(Phase 1)인 ‘데이터 기반 구축’에 해당한다. 향후 본 DB는 다음과 같은 단계적 로드맵을 통해 고도화될 예정이다.

ㆍPhase 1: 부재 단위 표준 속성 정의 및 정적/동적 DB 통합 구축 (본 연구 범위).

ㆍPhase 2: API Gateway를 통한 실시간 계측 데이터 및 기상ㆍ교통 API 연계 활성화.

ㆍPhase 3: 축적된 부재별 시계열 데이터를 활용한 열화 예측 모델 적용 및 최적 보수 우선순위 자동 산정.

최종적으로는 구축된 부재 단위 및 외부데이터 연계 데이터베이스(DB)를 기반으로 도로시설물의 전 생애주기를 통합 관리할 수 있는 토탈케어 시스템 플랫폼(Total-Care System Platform)을 제안한다. 이 플랫폼은 기존의 시설물 단위 관리체계에서 한 단계 발전하여, 부재 단위 데이터의 정밀성과 외부 계측ㆍ환경 데이터를 결합함으로써 도로시설물의 상태를 실시간으로 감시하고, 열화 예측 및 유지관리 의사결정을 지원하는 것을 목표로 한다.

플랫폼의 설계 목표는 첫째, 부재 단위 DB에서 제공되는 세밀한 관리 데이터를 중심으로 한 정밀한 유지관리 구현, 둘째, 점검ㆍ진단ㆍ보수 이력과 외부 환경 데이터를 연계한 통합 데이터 관리체계 구축, 셋째, 계측 데이터 및 예측 알고리즘을 통한 예방적 유지관리 실현, 넷째, 관리자 중심의 대시보드와 현장 작업 연동을 통한 의사결정의 실시간화로 구성되었다(Fig. 3).

플랫폼의 전체 구조는 데이터 관리, 연계 통합, 분석ㆍ예측, 시각화ㆍ의사결정의 네 계층으로 구성된다. 첫 번째 계층인 데이터 관리 계층은 시설물 기본 현황, 설계도서, 점검이력 등 정적 데이터를 관리한다. 또한 부재 단위에서 점검 결과 및 손상, 보수 전후, 손상, 성능등급 등의 시간 경과에 따른 변화 분석을 위하여 시계열 데이터베이스를 병행하여 운영한다.

이러한 두 번째 계층은 데이터 연계 및 통합 계층으로, 부재 ID와 시설물 ID를 중심으로 모든 데이터가 통합ㆍ정렬되도록 구성되었다. 외부 연계는 FMS 등의 시설물 관리 정보 그리고 기상청ㆍ교통 데이터 API 등과의 상호 연계를 지원한다. 이 계층은 데이터 수집과 변환 과정을 자동화하여, 점검보고서에서 수집된 비정형 데이터를 표준화된 속성으로 변환하고, 각 부재 단위로 매핑시킨다. 이를 통해 관리기관 간 데이터의 호환성을 높이고, 동일 시설물에 대한 중복 입력이나 불일치를 최소화하였다.

세 번째 계층인 분석ㆍ예측 계층은 토탈케어 플랫폼의 핵심 기능으로, 부재 단위 상태평가 및 열화예측 기능을 포함한다. 본 시스템은 정기점검 결과와 외부 계측 데이터를 통합하여 각 부재의 구조안전성, 사용성, 내구성 등 주요 성능지표를 정량화하고, 열화추세를 분석한다. 또한 기상, 계측, 교통량 데이터는 타 연계 기술들에 활용되어 향후 유지관리 계획의 기초자료로 활용될 수 있다.

마지막 계층인 시각화ㆍ의사결정 계층은 관리자 중심의 대시보드를 제공한다. 본 플랫폼에서는 2차원 지도 화면에서 각 시설물의 위치 및 기본 정보를 제공하고 부재별 상태를 색상 및 등급으로 구분하여 표시하며, 사용자는 플랫폼을 통해 실시간으로 시설물의 상태를 모니터링하고, 위험 등급에 따른 경보를 수신하며, 우선순위 기반의 보수 계획을 수립할 수 있다. 또한, 점검 및 보수 현황이 자동으로 보고서 형태로 변환되어 행정 문서 작성 시간을 절감할 수 있다.

Fig. 4는 이러한 설계를 바탕으로 제안된 DB 기반의 플랫폼 UI 구현 사례로, (a) 시설물 통계 현황, (b) 자산 가치 및 잔존 수명 분석, (c) 부재별 성능 지표 시각화 화면을 통해 관리자의 의사결정을 정량적으로 지원함을 보여준다. 향후 제작된 토탈케어 플랫폼의 현장 실증을 통해 기존 시설물 관리 시스템 대비 유지관리 업무 효율에 대한 정량적인 평가를 수행할 계획이다.

결국 본 연구에서 제시한 토탈케어 플랫폼은 기존 시설물 단위 관리체계를 정적ㆍ사후적 관리체계에서 동적ㆍ예측형 관리체계로 전환시키는 기반을 제공한다. 부재단위 데이터의 정밀성과 외부데이터의 통합, 그리고 향후 AI 기반 분석을 결합함으로써, 도로시설물의 상태를 실시간으로 감시하고 최적의 유지관리 결정을 지원하는 통합 관리 체계로 발전할 수 있을 것으로 사료된다.

Fig. 3. Conceptual roadmap and multi-layered system architecture of the total-care platform for advanced road infrastructure management

Fig. 4. Implementation Examples of Total-Care System