센서 진동 데이터서 추출한 기하학적 특징 학습…수치화 통한 이상 발생과 변화 검지
한국후지쯔(대표 박형구·최재일)는 후지쯔 및 후지쯔 연구소가 AI 기술 ‘후지쯔 휴먼 센트릭 AI 진라이(FUJITSU Human Centric AI Zinrai)’를 활용해 교량의 표면에 부착한 센서로 얻은 진동 데이터로 교량 내부의 손상 정도를 추정하는 데이터 분석 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
그동안 교량 등 사회 인프라를 점검하고 유지 관리하기 위해서 바닥면에 센서를 부착하고 진동 데이터를 취득해 손상 평가를 실시하는 방법이 사용됐지만, 이는 내부의 손상 정도를 정확하게 파악하기가 어려웠다는 단점이 있었다.
그러나 후지쯔가 이번에 개발한 기술은 시계열 데이터에 대한 딥 러닝 기술을 확장한 것으로, 변동이 심한 진동 데이터에서 추출한 기하학적 특징을 학습함으로써 구조물과 기기 등의 이상도(상태의 정상 값과의 차이)와 변화도를 수치화하고, 이상 발생과 특징적인 변화를 검지하는 것이 특징이다.
후지쯔 측은 새 기술을 모니터링 시스템 기술 연구조합(RAIMS)이 실시한 가속시험(고리 하중 주행 시험)으로 취득된 진동 데이터에 적용한 결과, 교량 내부에 손상이 없을 때 측정값들의 형상은 하나의 덩어리로 모아지고 손상이 발생하면 변화한다는 결론을 얻었다고 설명했다.
또한 기하학적 특징을 수치화하고 여기서 산출된 이상도 및 변화도의 결과가 교량 바닥 내부의 측정용 변형 센서를 측정한 결과와 일치한다는 것을 확인해 유효성을 입증했다고 덧붙였다.
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