우리 사회 인프라는 앞으로 20년 사이에 급속히 노후화가 진행될 것으로 예측되고 있으며, 그 대책으로 예방보전형 메인티넌스 전환에 의한 지속성 확보와 유지 관리·갱신비 감축이 급선무로 되어 있다. 이에 따라 인프라 관리자에게는 프론트엔드가 되는 현장 점검 작업의 성력화뿐만 아니라, 손상 이력의 확인, 점검 조서의 작성, 점검 데이터의 장기 보존 등 백엔드 작업의 효율화·고도화를 도모하는 것도 강하게 요구되고 있다. 필자 등은 일본 내각부의 전략적 이노베이션 창조 프로그램 ‘인프라 유지 관리·갱신·매니지먼트 기술’에서, ‘이륜형 멀티콥터를 이용한 지오태그(geotag)가 붙은 근접 화상을 취득할 수 있는 교량 점검 지원 로봇 시스템의 연구 개발’(이하, ‘동 프로젝트’)에 공동 연구자로 참여해 교량을 대상으로 3차원 모델 상에 점검 정보를 직접 기록·보존할 수 있는 백앤드 작업용 소프트웨어의 시제작 개발을 해왔다. 이 글에서는 그 성과를 중심으로 소개한다. 점검 정보의 3차원 관리에 필요한 기술 지금까지 인프라 구조물 점검 성과는 그림 1 (a)와 같이 도면 위에 손상 부위가 스케치된 손상도, 손상부의 근접 사진과 그 종류·정도를 기재한 표, 부재 번호도 등으
인프라 구조물에 설치한 각종 센서의 계측 데이터로부터 구조물의 상태를 추정하는 분석 기술은 사회 인프라 모니터링에서 중요한 역할을 한다. 기존에는 대상 구조물의 물리적인 특성을 고려한 모델을 바탕으로 계측 데이터를 분석하는 경우가 많았다. 최근 센싱 기술과 더불어 정보통신 기술의 발달에 따라 대규모 계측 데이터의 수집 분석이 가능해졌다. 대규모의 계측 데이터와 새로운 분석 기술을 이용한 데이터 구동형 모니터링은 인프라 구조물 분석의 새로운 선택지로 이용할 수 있다. 이 글에서는 교량에 설치된 각종 센서의 계측 데이터로부터 교량에 대한 부하 요인이 되는 통과 차량의 제원을 추정하는 데이터 구동형 분석 기술을 소개한다. 차량 모니터링 시스템의 개요 이 글에서 소개하는 통과 차량 모니터링 시스템은 차량이 통과한 시각을 센서 데이터로부터 검지한다. 또한, 차선·속도·축수·축거리와 같은 통과 차량의 제원을 추정한다. 이러한 추정값은 활하중 계측에서 통과 차량의 중량 추정에 이용된다. 또한, 교통 상황의 모니터링 등에도 이용할 수 있다. 기존 이러한 정보들은 다리의 상판 두 군데에 변형 센서를 설치해 두고, 차량이 통과할 때에 나타나는 피크의 시간차를 이용해서 주로 얻