기존 인력 기반의 항만 인프라 점검·진단을 영상을 비롯한 라이다, 센서, IoT, AI, 무인체 등 첨단 ICT 기술을 접목해 디지털데이터 기반의 과학적 평가로 패러다임을 획기적으로 전화시킬 수 있는 항만인프라 유지관리시스템이 선보여 이목을 집중시키고 있다.
라이다 센서 IoT AI 무인체 등 첨단 ICT 기술 접목
영상센서 탑재 수중 구조물 상태평가 조사시스템 선봬
4차 산업혁명 시대를 맞아 항만산업의 패러다임도 항만 효율과 생산성을 증대하는 스마트항만으로 변화하고 있다.
국내에서는 그동안 물류 중심으로 스마트항만 구축을 위한 기술개발이 진행돼 온 반면, 항만시설물에 대한 스마트 유지관리는 타 SOC 분야 대비 스마트 유지관리 도입이 늦어진 측면이 있다.
특히, 국내 항만시설물의 노후화가 급격히 진행 중인 가운데 노후 항만시설의 경우 재해 발생 시 대규모 피해가 발생할 수 있는 우려가 커지고 있다.
이 같은 항만시설 노후화와 재해에 의한 피해를 현실적으로 대응하기 위해서는 다양한 진단‧점검‧평가기술을 활용한 선제적인 유지관리 체계 도입이 필요하다는 의견이 대두되고 있다.
하지만, 아직 많은 시간과 인력이 소요되고, 안전사고에 대한 위험성도 안고 있는 인력을 통한 조사와 점검 중심으로 유지관리에 머무르고 있다.
실제로 관리자의 육안에 의한 조사나 잠수부의 수중 사진촬영 등 간접적인 상태평가 등으로 조사·평가가 이뤄지고 있어 정확한 현황 파악이 어렵고, 조사자의 주관적 판단이 반영되면서 결과의 신뢰도도 낮은 것으로 알려져 있다.
따라서 노후화된 항만시설 대비 최근 높아지고 있는 항만 서비스 기대 수준을 만족하기 위해서는 기존 항만시설물 관리체계에 ICT 기술을 적용한 획기적인 개선이 필요하다.
이에 지난 2021년부터 해양수산부와 해양수산과학기술진흥원의 지원 아래 한국해양과학기술원을 중심으로 ‘ICT 기반 항만인프라 스마트 재해대응 기술개발사업’의 일환으로 ‘항만인프라 재해 및 노후화 대응 스마트 유지보수 기술 개발’ 과제가 진행되고 있다.
연구내용
이 과제는 항만 인프라 재해와 노후화에 선제적으로 대응하기 위한 ICT 기반의 항만 외곽·계류시설과 배후부지 스마트 유지관리 기술 개발 및 현장실증을 목표로 진행되고 있다.
이를 위해 ‘다중영상 및 해양로봇 기반 항만시설 상태평가 및 진단기술 개발’ 연구를 비롯해 ‘IoT센서 및 데이터퓨전 기술 기반 항만구조물 스마트 유지관기 기술 개발’, ‘항만 배후부지 침하 모니터링 기술 개발’, ‘항만 외곽시설, 계류시설 및 배후부지 인프라의 스마트 유지관리 기술 현장 실‧검증’ 등의 연구가 이뤄지고 있다.
연구팀은 그동안의 연구를 통해 ‘광학영상 및 해양로봇 기반 항만시설 상태평가 및 진단기술 개발’ 분야에서는 광학영상과 해양로봇 기반의 수중 구조물 상태평가 기술을 비롯해 드론을 활용한 광학영상과 라이다를 이용한 항만 외곽시설물 자동변화 탐지 기술, 광학영상 기반 시설 파손 판별기준, 영상 AI 분석을 통한 손상조사망도 작성과 자동물량 산출기술 등을 선보였다.
‘항만구조물 스마트 모니터링 시스템 개발’ 분야에서는 IoT 센서 모듈 개발과 안벽이나 방파제 등의 항만시설 스마트 모니터링 시스템 구축 연구와 함께 Multi-physics IoT 센서를 활용한 항만구조물 내구성 평가 기술과 모니터링 데이터 분석‧평가 기술 개발 연구, 데이터 기반의 사용성‧안정성 평가 체계 수립 등의 연구를 수행하고 있다.
지금까지의 연구를 통해 IoT 등 센서 기반 항만시설 스마트 모니터링 시스템 구축‧운영 기술과 함께 Multi-physics IoT 센서를 활용한 항만 구조물 내구성 모니터링 기술을 개발했다.
‘항만 배후부지 침하 모니터링 기술 개발’ 분야에서는 위성영상레이더의 위상간섭기법을 활용한 침하평가 기술과 IoT 센서 기반의 실시간 침하 계측‧평가 기술들을 개발하고 있다.
현재 이 연구에서는 영상레이더의 위상간섭기법을 활용한 지반침하 모니터링 시스템과 IoT 센서 기반 배후부지 실시간 모니터링 시스템을 개발하는 한편, 배후부지의 침하 모니터링 및 사용성과 안정성을 평가하는 웹 기반 모니터링 시스템을 개발하는 성과를 거뒀다.
한편, 이번 연구 주관기관이자 ‘영상 및 해양로봇 기반 항만시설 상태평가 및 진단기술 개발’ 연구에 참여 중인 KIOST에서는 항만인프라 시설물을 대상으로 해양 로봇을 활용한 영상 기반 점검과 상태평가를 위한 무인체 기반의 조사시스템 개발을 목표로 연구를 수행하고 있다.
세부적으로 살펴보면, ‘수중 구조물 상태평가 조사시스템’ 개발 부문에서는 항만에서의 운용 환경과 필요기능을 바탕으로 수중구조물 조사시스템 운용시나리오 도출하고, 이어 무인수상정(USV)-무인잠수정(ROV) 기반의 수중조사 시스템 제어 알고리즘과 시뮬레이터를 개발했다.
이를 기반으로 라이다, 스테레오카메라, 수중소나 등의 영상센서를 탑재한 무인수상정(USV) 기반의 수중 구조물 상태평가 조사시스템을 선보였다.
‘수상·수중부 가시화데이터 획득 모듈 개발’ 부문에서는 수상부 멀티 가시화센서 모듈을 개발하고, 무인조사시스템에 탑재하는 한편, 스테레오 카메라 시스템과 라이다‧소나를 바탕으로 수상·수중부 멀티 가시화 데이터 처리 기술을 개발하며, 가시화데이터 획득 모듈을 성공적으로 개발했다.
기대효과
이번 연구를 통해 선보인 ‘항만시설물 스마트 유지관리 기술’은 센서와 무인체 기반의 원격점검이 가능해 기존의 인력 점검의 한계인 항만시설물로의 접근 한계성과 점검 난이성 등을 극복, 현행 점검·진단 제한 조건 최소화와 조사점검 작업시간을 단축할 수 있다.
또한, 연속적으로 시설물 상태정보를 획득하고, 이를 바탕으로 상태평가와 예측이 가능해 예방적인 유지관리를 통한 안전한 항만시설물 이용에 기여할 것으로 전망된다.
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시설물 데이터 ‘디지털‧자동화’
‘저비용·고효율’ 유지관리 성과
한국해양과학기술원 오명학 책임연구원은 “‘항만인프라 스마트 유지관리기술’은 무인체를 활용한 시설물 조사‧계측과 IoT 기술이 적용된 다양한 센서를 통해 취득한 디지털데이터를 AI·빅데이터 기반의 과학적 진단·해석·평가기법을 적용해 항만시설물 상태를 평가하는 전체 시스템”이라고 소개했다.
이어 “따라서 항만시설물의 선제적이고 효율적인 유지보수는 물론 데이터의 디지털화‧자동화를 통해 저비용·고효율의 항만시설물 유지관리 기반을 마련할 수 있다”고 말했다.
이 같은 성과 도출을 위해 연구팀은 항만의 안벽과 같은 선박계류시설과 함께 방파제와 같은 외곽시설, 항만 배후부지의 지반침하를 대상으로 ICT 기술이 적용된 조사‧진단 기술 개발에 집중하고 있다.
세부적으로는 해양로봇과 영상 기반의 상태평가와 진단기술과 IoT 센서 기반의 항만구조물 모니터링 기술, 항만 배후부지 침하 모니터링 기술 개발에 나서고 있다.
조만간 ‘테스트베드’ 구축 기술 검증 추진
오 박사는 성과물의 활용방안에 대해 “항만시설물 스마트 유지관리 기술은 항만시설물의 사용성과 안전성을 평가하고 예방적 유지관리를 위한 모니터링 시스템으로 적용할 수 있다”고 밝혔다.
이어 “특히, 현행 점검·진단에서의 제약사항을 최소화하고, 조사·점검 작업시간을 단축해 현장에서의 구조물 점검‧진단의 품질향상과 비용절감에 크게 기여할 수 있을 것”이라고 전망했다.
끝으로 오 박사는 “남은 연구기간 동안 항만시설물 스마트 유지관리를 위해 개발된 핵심요소 기술들의 현장실증을 위해 테스트베드를 구축하고, 기술 검증에 나설 예정”이라고 밝혔다.
연구팀은 올해 인천 연안항 국제여객부두의 케이슨에 IoT 센서 모듈과 광섬유 센서 등을 우선 적용하고, 해양로봇과 영상 기반 조사시스템의 실해역 실증을 진행할 계획이다.
이어 “오는 2025년에는 개발된 기술을 테스트베드에 추가로 적용하는 한편, 요소기술들에 대한 통합관리시스템을 구축하고 검증에 나설 예정”이라며, “또한, 항만인프라 스마트 유지관리 체계를 수립하는 한편, 항만시설물 스마트 유지관리 실용화와 성과 확산을 위한 관련 법·제도 등 정책 개선방안도 제안할 계획”이라고 덧붙였다.
