1. 서 론
2. 터널 스마트 점검기술 연구동향 분석
2.1 터널 스캐너
2.2 MMS (Mobile Mapping System)
2.3 드론
3. 터널 유지관리 제도 및 현황 분석
3.1 시설물(터널) 유지관리 제도
3.2 시설물 안전점검 등 실시자의 자격 요건
3.3 시설물 안전점검 장비
3.4 터널의 유지관리 현황 사례
4. 필요사항 도출
4.1 스마트 점검기술 연구동향
4.2 터널 유지관리 제도 및 현황
4.3 터널 유지관리 제도 개선 방향
5. 결 론
1. 서 론
최근 국내 주요 SOC 시설물의 사용 연수가 30년을 넘어서고 있으며(Table 1), 10년 내에 사용 연수가 30년 이상인 노후화 시설물이 전체 시설물의 약 50%로 증가할 것으로 예상되고 있다(Table 2). 따라서 시설물 노후화에 따른 손상으로 발생할 수 있는 안전사고 등을 사전에 방지하기 위한 선제적 유지관리에 대한 관심이 고조되고 있으며, 유지관리 점검 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 최근에는 4차 산업혁명에 의한 스마트 건설기술의 발달과 더불어, 유지관리 점검 분야에도 스마트 기술을 도입하려는 노력이 꾸준히 시도되고 있으며, SOC 시설물 점검에 드론 등의 첨단 장비를 활용하는 사례도 증가하고 있다(Bae et al., 2021).
Table 1.
The current state of aging facilities (KALIS, 2022)
| Total | Bridge | Tunnel | Port | |
|
The number of facilities in 2022 | 165,282 | 33,373 | 5,039 | 503 |
| Over 30 years | 30,476 | 7,245 | 720 | 132 |
| Percentage (%) | 18.44 | 21.71 | 14.29 | 26.24 |
Table 2.
Trend of aging facilities (KALIS, 2022)
| In 2022 | After 5 years | After 10 years | After 20 years | |
|
Percentage of aging facilities (%) | 16.86 | 27.41 | 46.87 | 74.43 |
SOC 시설물 점검에 첨단 장비를 활용한 사례가 증가하고 있지만, 터널의 경우는 통신 환경, 내부 조도 등의 복합적인 문제로 인해 유지관리를 위한 안전점검 및 진단 시 인력에 의한 육안조사에 의존하는 경우가 대부분이다. 특히, 도로터널의 경우는 차량의 통행을 완전 차단하는 것이 어려워 터널 운영 중 일부를 차단하고 시설물 점검 및 진단을 수행하기 때문에, 운영 중 스마트 점검 장비 투입 등에 어려움이 있다(Kim et al., 2021). 하지만 최근 이러한 문제점을 해결하기 위한 다양한 연구와 시범 사업이 꾸준히 수행되고 있으며, 이를 토대로 도로, 철도, 전력구 등 터널의 용도에 맞는 스마트 점검 기술을 현장에 적용하기 위한 방법론이 제시되고 있다. 또한 연구 및 개발되고 있는 터널 스마트 점검 기술의 신뢰성 확보를 위한 성능 검증 방법에 대한 연구도 함께 진행되고 있다(Lee et al., 2020; Bae et al., 2021).
따라서 본 논문에서는 터널의 유지관리를 위한 안전점검 및 진단에 대한 현 제도와 현황을 분석하고, 스마트 유지관리 점검기술의 연구동향을 파악하여, 국내 터널의 선제적 유지관리를 위해 필요한 안전점검 및 진단 기술의 발전 방향 및 제도 개선에 대한 사항을 논하고자 한다.
2. 터널 스마트 점검기술 연구동향 분석
2.1 터널 스캐너
터널 스캐너는 터널 라이닝에 발생한 균열, 누수 등의 손상을 파악하기 위해 레이저, 광학 등의 영상처리 기술을 도입한 장비로 외관을 조사하는 방식으로, 사람에 의한 육안조사 방식 이외에 가장 오래된 스마트 점검기술이라고 할 수 있다. 국내의 경우 2003년에 처음 금화터널 현장에 적용하였으며, 이후 철도 및 지하철 터널 등에 확대 적용되었다(Yoon and Lee, 2008). 또한 시공 중 터널의 굴착 관리를 위한 3차원 레이저 스캐너 적용 및 데이터 분석(Lee et al., 2011), 레이저 스캐너를 활용한 시공오차 평가 프로그램 개발(Park et al., 2012) 등, 터널의 시공관리 단계에서도 스캐너를 활용하기 위한 연구가 수행되었다.
터널 스캐너에 최초로 도입된 방식은 레이저 방식으로 굴곡이 심한 면에서도 점검이 가능하다는 장점이 있으나, 검사 속도가 느리고(5 km/hr) 검출 가능 균열 폭이 1.0 mm로 국내 터널 안전점검 기준에 맞는 균열을 검출하기 어렵다는 단점이 있다. 그 후 도입된 라인 스캔 방식(Line type)은 고해상도 라인 센서 카메라(Charge Coupled Device, CCD)를 부착하여 스캔한 후 영상 프로세싱 기술로 분석하여 손상 정보를 표시하는 방식으로 외관망도 작성 등의 작업을 수행할 수 있다. 하지만 이 방법 역시 거리에 따른 영상 보정에 대한 오차한계로 인하여, 0.1 mm의 미세균열은 검출이 어렵다는 단점이 있다. 최근에는 영역 스캔 방식(Area type)의 스캐너가 주로 사용되는데 기존보다 빠른 속도로 장비 운영이 가능하고 0.1 mm의 균열도 검출이 가능하다는 장점이 있으나, 여전히 거리에 따른 오차 보정한계 및 주행속도에 따른 결과물 품질 차이 등의 단점이 존재한다(Bae et al., 2021).
최근에는 스캐너에 장착하는 장비와 데이터 분석 기술의 발전으로 좀 더 정확도가 높은 결과물을 획득하기 위한 추가적인 연구가 수행되고 있다. 그 중 하나로 영역 스캔 방식의 터널 스캐너 영상 촬영본을 딥러닝 모델을 통해 분석해 고속도로 터널의 균열을 탐지하는 시스템을 개발 중에 있다. 이 시스템은 Fig. 1에서와 같이 총 6단계 터널 균열 탐지 딥러닝 모델 개발 프레임워크로 구성되어 있으며, 이를 통해 도로 터널에 시범 적용한 결과 터널 균열을 99%의 정밀도와 92%의 재현율로 탐지하였다. 다만 균열 폭에 대한 측정이 불가능하고, 딥러닝 모델의 처리 속도가 느려 추가적인 연구가 필요하다(Kim et al., 2021).
다음으로 라인레이저와 동영상 디지털 카메라를 복합적으로 적용하여 터널의 균열을 측정하는 스캐닝 시스템에 대한 연구가 수행되었다. 이 기술은 촬영영역의 왜곡 식별을 위한 라인레이저와 16대 동영상 디지털 카메라를 터널 스캐너에 장착하여 10~20 km/hr의 속도로 주행하면서 형상을 획득하고, 영상처리 및 분석을 통해 대상 구간의 결함 손상 정보를 포함하는 외관조사망도와 물량산출표를 작성한다. 이 기술을 적용하면 균열 폭 0.1 mm 정밀도로 균열 파악이 가능하고, 터널의 외관조사 자동화가 가능하며 조사인력 및 교통통제를 최소화할 수 있다는 장점이 있다(Lee, 2021).
이 외에도 고해상도 카메라, 라이다 등을 함께 탑재하여 정밀도가 높은 이미지 데이터를 획득하기 위한 연구(Table 3), 딥러닝 등의 데이터 분석 기술을 적용하여 구조물의 0.1 mm 균열 폭의 검출 정확도를 향상시키기 위한 연구 등이 꾸준히 진행되고 있다. 이를 통해 기존 연구에서 단점으로 지적되었던 영상 획득 속도, 손상 정밀도 파악 등의 문제점을 해결하기 위해 노력하고 있다.
Table 3.
Tunnel scanning system (Lee and Kim, 2023)
2.2 MMS (Mobile Mapping System)
MMS (Mobile Mapping System)란 3차원 공간정보를 구축하는 기반기술로 이동 수단에 다양한 센서를 부착하여 3차원 점군(Point cloud) 좌표 및 영상데이터를 취득하는 시스템을 말한다. 이 시스템은 시설물 정보와 지형 정보의 데이터베이스를 구축, 유지, 관리하기 위해 요구되는 기존 측량 방법과 대비하여 비용 및 시간 면에서 효율성을 높이고 향후 활용성을 높이기 위한 첨단정보 시스템이다. 최근 MMS는 자율주행차에 이용하는 정밀도로지도 구축을 위한 핵심기술로 이슈화 되고 있으며, 시설물 유지관리, 3차원 지적도 제작, 문화재 관리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이 중 SOC 시설물 관리에도 사용되는데 도로포장 유지관리, 도로대장 공간정보 구축, 도로 터널 내 공간 단면 분석을 통한 손상 유지보수, 철도 선로 및 전선 케이블 지주 시설물의 점검 및 유지보수 등에 사용된다(We, 2020).
최근에는 이러한 MMS를 도로터널 유지관리에 적용하기 위한 연구도 진행되고 있는데, Fig. 2에서와 같이 라이다(LiDAR) 기반의 개선된 MMS를 활용하여 도로터널 정밀안전진단 조사항목인 터널 내 대기환경, 건축한계, 육안조사 보조자료, 배수로 흐름 상태 등을 확인할 수 있다. 이를 위해 운행차량에 이산화탄소, 온도, 습도 등의 공기상태를 파악할 수 있는 센서와 라이다를 탑재한 후 도로를 부분 차단하고 조사를 수행한다. 조사 결과에 의한 3차원 공간좌표를 활용하여 준공도면과 현재 터널 단면의 상태를 비교 분석하면, 포장 종단 기울기, 환기팬 등의 설치기준 부합 여부 등도 검토할 수 있다(Choo et al., 2023).
2.3 드론
최근 건설 분야 중 비탈면, 교량 등 주요 시설물에 드론을 활용한 시공 및 유지관리 사례가 증가하면서, 터널에 대한 드론 유지관리 적용 방법에 대한 시도도 증가하고 있다. 국토안전관리원은 터널의 조도와 GPS 수신 문제를 해결하기 위한 센서를 장착한 드론으로 터널의 안전점검에 시범 적용하였으며, 획득한 데이터를 분석해 드론 터널 점검 확대 적용을 위한 연구를 수행하고 있다(Fig. 3).
민간 기업에서도 무인 자율점검 및 모니터링이 가능한 장비를 드론에 탑재해 터널 안전진단에 활용하기 위한 시스템을 개발하고 상용화하기 위해 노력하고 있다. 하지만 국내 터널의 안전점검 및 진단 시 드론을 활용하는 경우는 아직 연구 및 시범적용 단계이며, 드론 촬영으로 획득한 데이터 분석에 대한 신뢰도 및 정확도 등에 대한 구체적인 결과는 확인이 어렵다.
국외의 경우도 Table 4와 같은 실내 점검용 드론을 활용한 터널 점검을 위한 연구가 수행되고 있으며, Table 5와 같이 균열, 누수 등의 터널 손상을 파악하기 위한 점검에 시범적용 되고 있다.
3. 터널 유지관리 제도 및 현황 분석
3.1 시설물(터널) 유지관리 제도
일반적으로 국내 SOC 시설물은 「시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법」과 관련 시행령 및 지침에 따라 유지관리 되고 있으며, 「시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침」에 따라 제1~3종 시설물로 구분되는 시설물이 유지관리 대상이다. 또한 유지관리 대상 시설물의 상태에 따라 주기적 안전점검 및 진단이 이뤄지고 있으며(Table 6), 이는 시설물의 관리주체별로 수행하도록 하고 있어, Fig. 4에서와 같이 각각의 관리주체별로 실무 매뉴얼 등을 발간하여 관리하고 있다.
Table 6.
The period for facility safety inspections and safety diagnosis (MLIT, 2022)
3.2 시설물 안전점검 등 실시자의 자격 요건
「시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법 시행령」에서는 토목분야의 안전점검 등 성능평가의 책임기술자의 자격을 토목 또는 안전관리 직무분야의 기술인으로 한정하고 있으며, 그 중 정밀안전진단의 경우 특급기술인 이상의 자격을 요구하고 있다. 또한 교육 및 실무경력 요건으로 국토교통부장관이 인정하는 해당 분야 안전 점검 및 진단 교육을 이수하는 것을 기본으로 하고 있으며, 국토안전관리원에서 실시하는 안전점검 교육 과정의 경우 시설물의 인력점검을 기본 전제로 한 시설물 진단기구 및 장비운용 방법, 시설물별 현장조사 및 상태평가 방법 등의 내용으로 구성된다.
3.3 시설물 안전점검 장비
「시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법」에 따라 시설물 유지관리 대상으로 분류되어 안전점검 및 진단을 실시하는 경우에 점검 장비는 「시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법 시행규칙」에서 규정하고 있는 진단측정 장비가 사용된다. 시설물 공통 분야에 대한 진단측정 장비는 균열폭측정기, 반발경도측정기, 초음파측정기, 철근탐사장비, 철근부식도 측정장비, 측량기, 강재 비파괴시험장비 등으로, 실제 시설물 점검 시 인력에 의한 조치가 필요한 장비들로 구성된 것을 확인할 수 있다. 또한 교량 및 터널 점검에 적용되는 장비에는 정적 및 동적 변형측정장치, 내공변위측정기가 포함되며, 실제로 안전점검에 사용되는 장비의 예시는 Fig. 5와 같다. 이러한 시설물 안전점검 장비를 사용하는 경우 인력에 의한 육안조사, 장비를 수동으로 조작해야 하므로 인력점검이 불가피한 것을 확인할 수 있다.
3.4 터널의 유지관리 현황 사례
위에서 언급한 「시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법」 등의 유지관리 제도에 따라 시설물 유지관리 대상으로 분류되는 터널의 경우 Fig. 6과 같은 순서에 따라 안전점검 및 진단을 수행하게 된다. 이에 대한 실제 사례를 살펴보면, 시설물 상태변화 외관조사를 위한 현장조사는 Fig. 7에서와 같이 터널의 일부 구간을 차단한 후, 고소 작업차 등을 이용하여 사람이 직접 점검 시설물에 접근하여 상태변화를 확인한다.
인력점검에 의한 현장조사 후에는 조사결과 검토 ‧ 분석 단계를 수행하게 되는데, 해당 터널의 현재와 이전의 상태를 비교 ‧ 검토하여 시설물의 안전등급을 산정하고 결과보고서를 작성하게 된다. 하지만 인력점검에 의한 측정 결과는 점검자의 주관오차 등에 의한 오류가 발생할 수 있는데, 실제로 시설물 안전점검 시 현장 시험 방법의 부적절한 적용, 외관조사 및 결과분석의 오류 ‧ 근거 부족, 시설물 결함지수 산정의 오류 등이 발생하고 있는 것으로 조사되었다(KALIS, 2022).
터널의 안전점검 및 진단 후에는 결과보고서를 작성하여 ‘시설물통합정보관리시스템(FMS)’에 입력해야 하며, 보고서에는 시설물 외관조사에서 조사된 상태변화 등을 확인할 수 있는 외관조사 사진이 포함되어야 한다. 이 중 정밀안전점검 및 정밀안전진단 보고서의 경우는 부록에 외관조사망도가 포함되어야 하는데, 최근에는 Fig. 8과 같이 터널 스캐너 장비 등을 활용하여 촬영한 영상을 통해 외관조사망도를 작성하는 기술이 일부 소개되고 있다.
4. 필요사항 도출
본 절에서는 터널의 스마트 점검 기술의 연구동향과 유지관리 제도 및 현황에 대한 조사 내용을 분석하여, 국내 터널의 선제적 유지관리 시스템 정착을 위해 필요한 사항을 도출하였다.
4.1 스마트 점검기술 연구동향
터널의 스마트 점검 기술은 첨단 장비와 인공지능을 활용한 데이터 분석 기술의 발전과 더불어 다양한 방향으로 연구되고 있다. 특히 국내에서는 터널 스캐너를 활용한 시설물 점검에 대한 연구가 꾸준히 수행되고 있으며, 기존에 단점으로 지적되었던 균열 검출 폭의 범위, 결과 처리 속도 등의 사항을 극복하기 위한 노력이 진행되고 있다. 하지만 현재 연구 및 시범사업 등이 다양한 기관 및 프로젝트 별로 분산되어 진행되다 보니, 현 시점에서의 국내 기술 수준을 파악하기 쉽지 않고, 각 기관의 연구 결과물에 대한 확인이 어려워 점검 결과에 대한 정확도 및 신뢰도 확인이 어려운 것으로 파악되었다. 이러한 문제점은 MMS 및 드론을 활용한 터널 점검 분야에도 동일하게 적용되는 사항으로, 국내 터널 유지관리 시스템에 스마트 점검 기술이 도입되기 위해서는, 스마트 점검 결과물에 대한 정확도 및 신뢰도를 공식적으로 확인하고 검증할 수 있는 시스템이 우선적으로 구축되어야 할 것으로 판단된다.
최근 이러한 문제점에 대한 인식이 증가하면서 스마트 점검 및 진단 기술에 대한 성능을 검증하기 위한 공인 성능 검 ‧ 인증에 관한 연구도 함께 추진(Lee et al., 2020; Bae et al., 2021)되는 등의 스마트 점검 기술을 표준화하려는 노력도 이뤄지고 있으나, 이 역시 개별적인 연구단계에 머무르고 있는 실정이다.
4.2 터널 유지관리 제도 및 현황
주요 SOC 시설물 중 하나인 터널의 유지관리는 현재 국가 차원의 「시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법」을 기본으로 하며, 안전점검 및 진단 시 인력점검에 의한 조사 및 평가가 이뤄지고 있다. 이때 터널의 안전점검 및 진단을 수행하기 위해서는 토목 및 안전관리 분야의 관련 자격을 갖추고 교육을 이수해야 한다. 따라서 안전점검 및 진단을 수행하는 업체의 경우 토목 및 안전관리 분야 전문가로 구성된 경우가 많아, 최근 연구 및 개발되고 있는 스마트 유지관리 점검 기술 분야의 첨단 장비 및 데이터 분석 기술 등을 수행하거나 도입할 수 있는 전문가는 부족한 실정이다.
이렇듯 터널의 유지관리 제도 및 산업계 구성이 인력점검을 기본으로 하기때문에, 최신의 스마트 점검 기술이 유지관리 분야에 정착하는데 어려움이 있다. 하지만 인력점검에 의한 조사 및 결과 도출에서 오류가 지속적으로 발생하고 있으므로, 이를 대체할 수 있는 방법이 도입되어야 한다. 또한 터널 인력점검의 경우 일부 구간 차단 후 이뤄지기 때문에 차단에 의한 사회간접비용의 손실이 발생하고, 점검 시간이 과도하게 소요된다는 단점이 있어, 법에서 규정하고 있는 최소 주기에 맞춰 안전점검 및 진단이 이뤄지는 것이 일반적이다. 따라서 시설물 손상에 의한 안전사고 발생 시 사후 대처하는 유지관리 수준에 머무르는 경우가 대부분이다. 하지만 위에서 언급하였듯이 10~20년 내 시설물의 노후화로 인한 안전사고 발생 가능성이 증가함에 따라, 평상시 시설물의 상태를 점검하고 상태변화를 미리 인지하여 대응할 수 있는 선제적 유지관리를 위한 스마트 점검 기술 도입이 필요하다.
4.3 터널 유지관리 제도 개선 방향
터널의 유지관리 현황과 스마트 점검 기술에 대한 분석을 통해 시설물 노후화에 대비한 유지관리 방법 및 제도에 대한 개선이 필요함을 확인하였다. 이를 위해서는 우선적으로 제도적인 변화가 필요할 것으로 판단되는데, 현재 안전점검 및 진단에 적용되는 점검 장비에 대한 범위에 스마트 안전점검을 위한 첨단 장비를 포함하는 방안을 검토할 필요가 있다. 다만, 현재 시행규칙에 의해 정의된 점검 장비에 대한 검 ‧ 교정이 의무사항인 것처럼, 첨단 장비에 대한 검 ‧ 교정이 가능한 공인 시험기관 등을 운영하여 장비 성능이 확인된 경우에만 사용될 수 있도록 해야 한다. 또한 첨단 장비에 의해 점검된 결과물에 대한 정확도 및 신뢰도를 판단할 수 있는 안전점검 및 진단 전문가가 필요하므로, 시설물 안전점검 등 실시자의 자격 요건에 IT 분야 등의 기술인을 추가하거나, 안전점검 교육 과정에 스마트 점검 결과물에 대한 분석 방법 등을 추가하는 등 구체적인 방안에 대한 검토가 필요하다. 다만 이러한 제도적 개선이 이뤄지기 위해서는 현재 개별 및 프로젝트 단위로 수행되고 있는 스마트 점검기술 분야의 장비 및 데이터 분석 기술 등을 파악하고, 이를 통합 발전시킬 수 있는 국가차원의 연구나 공식적인 기관이 필요할 것으로 판단된다.
5. 결 론
본 연구에서는 터널의 유지관리 분야 제도 및 현황, 스마트 점검기술의 연구동향의 분석을 통해 터널 시설물 노후화를 대비한 선제적 유지관리 기술의 정착을 위한 제도 개선 방향성을 제시하였다. 이를 통해 얻어진 결론은 다음과 같다.
1. 현재 국내 SOC 시설물의 노후화는 급속화 되고 있으며, 터널의 경우 10년 내 약 50%의 시설물이 사용 연수 30년 이상이 될 것으로 예상되어, 시설물의 노후화에 대비한 선제적 유지관리를 위한 안전점검 및 진단 방법 도입이 필요하다.
2. 터널의 선제적 유지관리를 위한 스마트 안전점검 기술은 터널 스캐너, MMS, 드론 등 다양한 첨단 장비를 활용하여 발전하고 있으며, 첨단 장비에 의한 점검 결과물에 대한 성능평가 방법을 제시하기 위한 연구도 수행되고 있으나, 개별적인 연구 수행 단계에 머무르는 경우가 많아 연구성과 및 기술 수준에 대한 공식적인 확인이 어려운 실정이다.
3. 「시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법」에 의해 관리되는 터널의 유지관리는 현재 토목 및 안전관리 분야의 전문가가 수행하도록 규정되어 있고, 점검 수행자의 교육 및 점검 장비의 경우 인력점검을 기본으로 하여 구성되어 있어, 스마트 점검기술이 도입되기 위해서는 해당 분야의 전문가 자격 또는 교육 내용 변경, 첨단 장비의 제도적 도입 등 구체적인 방안 마련을 위한 검토가 필요하다.
4. 인력점검에 의한 터널의 안전점검 및 진단은 점검시간 및 터널 차단 등에 의한 사회간접비용 손실 등의 이유로 최소 주기로 수행되고 있으나, 스마트 점검 기술을 제도적으로 도입할 경우 시설물의 상태변화 점검을 일상적으로 수행할 수 있어 선제적 유지관리가 가능할 것으로 예상된다. 다만 이를 위한 국가차원의 통합 연구 수행 및 공인인증기관 등의 마련을 위한 지속적인 노력이 필요하다.
