스마트 센서를 활용한 교량 인상 하중-변위 실시간 모니터링

• 영문명: Real-Time Monitoring of Lifting Force-Displacement for Bridge using Smart Sensors
• 발행기관: 사단법인 한국안전문화학회
• 저자명: 이희광(Hee Kwang Lee) 최정열(Jung Youl Choi)
• 간행물 정보: 『안전문화연구』제47호, 159~174쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.10.30

국문 초록

본 연구는 교량 받침의 노후화로 인해 실시되는 교체 공사 시, 공정 전반에 걸쳐 교량의 구조적 거동을 실시간으로 계측하고 이를 예측 가능한 시스템으로 전환하고자 하는 데 목적이 있다. 기존 공법에서는 교량 인상 초기에만 하중 및 변위 계측이 이루어지고 시공 중에는 계측 장비가 철거됨에 따라 구조물의 거동 변화를 실시간으로 파악하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 인상잭에 스마트센서를 부착하여 인상 과정 중 발생하는 압력 데이터를 실시간으로 수집하고, 기존 센서를 통해 측정된 초기 인상 하중 및 변위량과의 상관성을 분석함으로써 스마트센서의 계측 신뢰성을 확보하였다. 또한 실시간으로 측정되는 시계열 데이터를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 적용하여 교량 받침 교체 공사 시 발생하는 하중 변화를 학습하고, 이를 통해 교량 거동을 예측할 수 있는 최적의 예측모델을 제시하였다. 본 연구는 단순한 계측이 아닌 교량 공사 과정 전체를 스마트센서 데이터 기반으로 분석하고 예측 가능한 형태로 전환함으로써, 향후 스마트건설기술의 핵심 기반을 마련할 수 있을 것으로 판단된다.

영문 초록

This study aims to transform the replacement works of bridge bearings, which are conducted due to aging, into a system capable of real-time monitoring and predictive analysis of the bridge’s structural behavior throughout the entire construction process. In conventional methods, load and displacement are measured only at the initial stage of bridge jacking, and the monitoring devices are removed during construction, limiting the ability to replacement works for bridge bearing. In this study, smart sensors were attached to the jacks used for lifting, allowing the real-time pressure data during the jacking process. The reliability of the smart sensor measurements was verified by analyzing the correlation with the initial jacking load and displacement measured by conventional sensors. Furthermore, machine learning algorithms were applied to the real-time data with the form of time-series to learn the load variations that occur during the bridge bearing replacement works. As a result, an optimal predictive model was proposed to prediet the bridge’s structural behavior. This study was proposed to the beyond simple measurement by analyzing and converting the entire bridge construction process using the, prediction system based on smart sensor data. It is expected that this will establish a key foundation for future smart construction technologies.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 현장측정

Ⅲ. 교량 인상 모니터링 시스템

Ⅳ. 결 론

참고문헌

키워드

교량 받침 실시간 모니터링 스마트센서 머신러닝 스마트 건설기술 Bridge bearing Real-time Monitoring Smart sensors Machine learning Smart construction technology