1. 연구 배경 및 목적
2. 이론적 배경
2.1 3차원 라이다 계측기술 소개
2.2 3차원 라이다를 활용한 연구 사례
3. 현장조사 사례
3.1 식생 보강토옹벽 손상 사례
3.2 암반층 기반 매트리스 옹벽 손상 사례
3.3 육교 날개벽 보강토옹벽 손상 사례
3.4 계측 데이터를 활용한 구조물 상태등급 파악
4. 현장조사 사례 분석을 통한 라이다 계측 기술의 향후 발전 방향 제시
5. 결 론
1. 연구 배경 및 목적
구조물의 안전성은 인프라의 지속 가능성과 직결되는 중요한 요소이다. 특히 교량, 터널, 고층 빌딩과 같은 대규모 구조물은 그 사용 기간 동안 자연재해, 외부 충격, 장기간의 피로 누적 등에 의해 안정성이 저하될 수 있다. 이러한 구조물의 안전성을 유지하고 평가하기 위해서는 정기적인 점검과 모니터링이 필수적이며, 이를 통해 구조물의 잠재적 위험 요소를 조기에 발견하고 필요한 보수 및 보강 작업을 실시하는 것이 중요하다. 이러한 구조물의 안전성 평가에서 과거에는 주로 육안 점검이나 간헐적인 계측을 통해 안정성을 확인해왔으나, 이 방법들은 시간과 비용이 많이 소요되고, 검사자의 주관에 의존하는 경우가 많아 한계가 존재했다.
최근 들어, 비파괴 검사 기술이 구조물 안전성 평가에서 큰 관심을 받고 있다. 특히 3차원 라이다(LiDAR: Light Detection and Ranging) 기술은 구조물의 공간적 형상과 변위를 정확하게 측정할 수 있는 혁신적인 도구로 주목받고 있다. 라이다 기술은 레이저를 이용해 수백만 개의 점군 데이터를 생성하며, 이를 바탕으로 구조물의 3차원 형상을 정밀하게 재현할 수 있다. 이를 통해 육안으로 확인하기 어려운 미세한 균열이나 변형까지도 감지할 수 있으며, 대규모 구조물의 전체적인 변형 양상이나 균열 분포 등을 한눈에 파악할 수 있다. 특히, 라이다 계측은 비접촉 방식으로 이루어지기 때문에 접근이 어려운 구조물의 상부나 내부까지 안전하게 데이터를 수집할 수 있어 기존의 점검 방법보다 효율적이고 안전하다.
라이다 기술의 또 다른 장점은 시간의 경과에 따른 구조물의 변화를 지속적으로 모니터링할 수 있다는 점이다. 정기적인 라이다 계측을 통해 구조물의 미세한 변형을 추적하고, 이를 통해 구조물의 장기적인 안정성을 평가할 수 있다. 이는 특히 교량이나 터널과 같이 상시 사용되는 구조물에서 매우 유용한데, 사용 중에도 구조물의 변형을 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 발견할 수 있기 때문이다. 또한, 라이다 기술은 자연재해 이후 구조물의 상태를 신속하게 파악하는 데에도 유용하다. 예를 들어, 지진이나 태풍 등으로 인해 구조물이 손상되었을 때, 라이다 계측을 통해 손상 부위를 신속하게 식별하고 그 심각성을 평가할 수 있다.
국내외에서는 이미 여러 구조물에 라이다 기술을 적용하여 성공적인 평가 사례가 보고되고 있다. 미국에서는 고속도로 교량 및 터널의 변형 모니터링에 라이다 기술을 도입하여 구조물의 안정성을 평가하고 있으며, 일본에서는 지진 후 건물과 인프라의 손상 정도를 라이다를 통해 평가하고 복구 작업의 기준으로 삼고 있다. 유럽에서는 철도 및 도로 인프라의 정기적인 안전 점검에 라이다 기술을 활용하여, 미세한 균열이나 침하를 실시간으로 감지하고, 이를 기반으로 적절한 보수 및 보강 작업을 실시하고 있다. 이러한 해외 사례들은 라이다 기술이 구조물 안전성 평가에서 효과적인 도구로 자리잡을 수 있음을 보여주고 있다.
국내에서도 라이다 기술의 활용이 점차 확대되고 있다. 특히 고속도로와 같은 대규모 인프라에서는 라이다를 통한 정기적인 구조물 점검이 중요한 역할을 하고 있다. 예를 들어, 고속도로 옹벽에서 발생한 손상을 라이다 계측을 통해 정확하게 분석하고, 그 원인과 대책을 도출한 사례가 있다. 이러한 사례들은 라이다 기술이 기존의 점검 방법보다 더 신속하고 정확하게 구조물의 상태를 평가할 수 있음을 보여준다. 또한, 라이다 기술은 건설 중인 구조물에서도 사용될 수 있다. 건설 중인 구조물은 시간의 경과에 따라 지반이 침하하거나 구조물 자체의 변형이 발생할 수 있는데, 라이다 계측을 통해 이러한 변화를 실시간으로 모니터링하고 필요한 경우 즉각적인 대책을 마련할 수 있다.
본 연구는 이러한 3차원 라이다 계측 기술을 활용하여 구조물의 안정성을 평가한 다양한 사례를 분석하고, 이를 바탕으로 라이다 기술의 실효성과 향후 발전 가능성을 탐구하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 국내외에서 진행된 3차원 라이다를 활용한 구조물 안전성 평가 사례를 비교·분석하고, 그 결과를 바탕으로 라이다 기술의 적용 가능성 및 한계점을 논의한다. 또한, 실제 구조물의 안정성 평가에 있어 라이다 계측이 제공하는 정확한 데이터가 어떻게 구조물의 유지 보수 및 보강에 기여할 수 있는지에 대해 고찰한다. 궁극적으로 본 연구는 3차원 라이다 기술이 구조물 안전성 평가에서 어떻게 활용될 수 있으며, 이를 통해 구조물의 장기적인 안정성을 어떻게 확보할 수 있는지에 대한 실증적인 데이터를 제시하고자 한다.
따라서 본 연구의 목적은 첫째, 3차원 라이다 계측 기술이 구조물 안전성 평가에서 어떻게 활용되는지를 구체적으로 분석하는 것이다. 둘째, 이를 통해 라이다 기술이 제공하는 데이터의 실효성과 그 한계를 파악하고, 구조물 유지 보수 및 보강에서의 적용 가능성을 탐구하는 것이다. 셋째, 라이다 기술이 향후 구조물 안전성 평가 분야에서 어떻게 발전할 수 있는지에 대한 방향성을 제시하는 것이다.
2. 이론적 배경
2.1 3차원 라이다 계측기술 소개
3차원 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging) 기술은 레이저를 사용하여 물체까지의 거리를 측정하고 이를 바탕으로 3차원 공간 정보를 생성하는 비접촉식 원격 계측 기술이다. 라이다의 기본 원리는 레이저 빔을 발사한 후, 해당 빔이 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하는 방식이다. 빛의 속도를 기반으로, 레이저가 물체에 닿고 반사되어 돌아오는 시간을 통해 물체와의 거리를 계산할 수 있다. 이 과정을 통해 수집된 대량의 점군(point cloud) 데이터는 3차원 좌표계로 변환되어 구조물의 형상 및 변위를 정밀하게 재현한다.
라이다 계측의 원리는 다음과 같다. 먼저, 라이다 장비의 발광부에서 특정 파장의 레이저가 발사된다. 이 레이저는 목표 물체에 도달한 후 반사되며, 반사된 빛은 장비의 수신 센서에 의해 다시 감지된다. 발사 시점과 수신 시점 간의 시간 차이를 기반으로 라이다 장비는 물체와의 거리를 계산한다. 이때 단일 측정 포인트가 아닌, 초당 수십만 개의 레이저 펄스를 발사하여 대량의 점군 데이터를 수집하게 된다. 이러한 점군 데이터는 구조물의 3차원 형상을 고해상도로 시각화하는 데 사용되며, 육안으로 확인할 수 없는 미세한 균열이나 변위를 감지하는 데 유용하다.
라이다 계측 기술의 주요 장점은 높은 해상도와 정밀도를 제공한다는 점이다. 특히, 라이다는 다른 측정 방법과 달리 깊이 정보를 포함한 3차원 데이터를 생성하기 때문에, 구조물의 전체적인 형상뿐 아니라 세부적인 변형이나 손상도 정밀하게 파악할 수 있다. 또한, 비접촉 방식으로 작동하기 때문에 접근이 어려운 구조물이나 위험한 지역의 데이터를 안전하게 수집할 수 있으며, 구조물의 상부나 내부를 직접 조사할 필요 없이 변형 상태를 확인할 수 있는 것이 특징이다.
라이다 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 중 하나는 구조물의 안정성 평가이다. 고정형 라이다는 교량과 같은 대형 구조물의 변위 측정에 사용되며, 이동형 라이다는 차량이나 드론에 장착되어 넓은 영역을 신속하게 계측하는 데 적합하다. 또한, 항공 라이다는 넓은 지형을 고속으로 스캔하는 데 활용되며, 특히 지형 변화나 자연재해로 인한 손상 모니터링에 유용하다.
다음은 라이다 계측 원리를 도식화한 그림이다.
Fig. 1과 같이 라이다 장비의 발광부에서 레이저 빔이 발사되어 표물에 도달한 레이저 빔이 다시 반사되어 라이다 수신부로 돌아오면, 수신부에서 반사된 레이저를 감지한 후, 발사 시점과 수신 시점 간의 시간 차이를 측정하여 거리 데이터를 계산한다. 그리고 다량의 거리 데이터가 3차원 점군으로 변환되어 대상 구조물의 형상이 재현된다.
라이다 기술은 그 정밀도와 효율성 덕분에 구조물의 안정성 평가뿐만 아니라, 지질학, 재난 복구, 도시 계획 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 특히, 라이다 계측을 통해 시간 경과에 따른 구조물의 변화를 지속적으로 모니터링할 수 있으며, 이는 구조물의 장기적인 안전성 평가에 매우 유용하다.
2.2 3차원 라이다를 활용한 연구 사례
3차원 라이다(LiDAR) 기술은 구조물 안정성 평가에서 매우 효과적인 도구로 사용되고 있다. 각국에서 다양한 연구와 실험을 통해 그 유용성이 입증되고 있으며, 다음은 미국, 유럽, 일본의 3차원 라이다 기술 활용 사례를 소개한다.
2.2.1 미국 사례
미국에서는 라이다를 이용한 구조물 모니터링이 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 첫 번째 사례는 네브라스카 대학교에서 수행된 연구로, 고속도로 교량의 화재 손상을 분석하기 위해 라이다를 사용한 사례이다. 이 연구에서는 화재로 인해 손상된 철골 교량의 변형을 점군 데이터를 통해 정밀하게 평가하였다. 라이다를 활용함으로써 손상 부위의 정밀한 변형 및 강도 약화를 파악할 수 있었고, 이를 통해 보수 계획 수립에 기여하였다. 이 기술은 전통적인 점검 방식보다 훨씬 빠르고 안전한 평가 방법으로 인식되었다(Fig. 2)(Elise et al., 2022).
두 번째 미국 사례는 매디슨의 주거지에서 지반 침하를 모니터링하는 데 라이다와 드론 기술을 결합하여 사용한 것이다. 이 사례에서는 구조물 아래 지반의 미세한 변화를 실시간으로 모니터링하였고, 이 데이터는 구조물의 안전성을 평가하는 데 사용되었다. 라이다 기술은 지형 변화를 정밀하게 측정할 수 있어, 침하로 인한 구조물의 안정성 저하를 사전에 탐지하고 보수 작업을 신속히 시행할 수 있었다(Joe & Jon, 2017).
2.2.2 유럽 사례
유럽에서도 라이다 기술을 활용한 구조물 모니터링 사례가 활발하게 진행되고 있다. 첫 번째 사례는 영국의 철도 시스템에서 라이다를 활용한 유지관리 사례이다. 영국의 Avanti West Coast Rail 프로젝트에서는 라이다 데이터를 이용해 철도역의 안전성을 모니터링하고, 실시간으로 구조물 상태를 평가하였다(Fig. 3). 이 기술을 통해 인프라 변형을 감지하고, 안전한 철도 운영을 위한 유지보수 계획을 자동화하였다(Rail Engineer, 2024).
두 번째 유럽 사례는 스위스의 Flyability 프로젝트로, 드론에 장착된 라이다를 사용하여 산업 구조물의 내부를 점검하는 방식이다. 이 프로젝트에서는 지하 터널과 같은 접근이 어려운 구조물 내부의 상태를 점검하기 위해 라이다 기술을 적용하였다(Fig. 4). 특히 이 방식은 작업자들이 물리적으로 접근하기 힘든 공간을 정밀하게 스캔할 수 있어 안전성과 효율성을 크게 향상시켰다(Flyability, 2023).
2.2.3 일본 사례
일본은 지진 및 자연재해가 빈번한 국가로, 라이다 기술을 이용한 재해 후 구조물 안전 평가가 활발하게 이루어지고 있다. 첫 번째 사례는 일본의 한 철도교에서 지진 후 라이다를 이용해 교량의 변형을 평가한 사례이다. 이 기술을 통해 지진으로 인한 교량의 미세한 변형을 감지하고, 이를 바탕으로 긴급 보수 작업을 진행하였다. 라이다 데이터는 육안으로 확인하기 어려운 미세한 손상까지도 정확하게 감지할 수 있어, 지진 후 구조물 안전성 평가에 중요한 도구로 활용되었다(Moya et al., 2017).
두 번째 일본 사례는 대형 건축물의 지진 후 안정성을 평가하는 데 라이다를 사용한 것이다. 이 연구에서는 라이다 데이터를 통해 지진으로 인해 건축물에 발생한 균열 및 변위를 정확하게 파악하였고, 이를 통해 향후 대책을 세우는 데 중요한 정보를 제공하였다. 라이다의 정밀한 점군 데이터는 건축물의 구조적 상태를 정밀하게 파악하는 데 유리하며, 일본에서는 이러한 기술을 통해 자연재해에 대한 대응력을 강화하고 있다(Yamazaki et al., 2022).
이처럼 3차원 라이다 기술은 전 세계적으로 다양한 구조물 안전성 평가에 효과적으로 사용되고 있으며, 각국의 사례를 통해 그 유용성과 실효성이 입증되고 있다.
3. 현장조사 사례
3.1 식생 보강토옹벽 손상 사례
고속도로 쌓기 구간에서 발생한 식생 보강토옹벽 손상은 장기간 강우로 인한 배수 불량이 주요 원인으로 분석되었다. 계측 결과에 따르면, 집중 호우로 인해 옹벽 상단부에서 간극수압이 증가하며, 부분적인 활동 파괴가 발생한 것으로 나타났다. 현장 조사에서는 보강토옹벽의 상단부 유실과 함께 하단부의 변형 및 균열이 발견되었다. 또한 라이다를 통해 옹벽의 전면 방향으로 변위가 발생한 것을 확인할 수 있었으며, 이는 손상 부위 복구 시 중요하게 고려되어야 할 요소로 분석되었다(Fig. 5 참고). 계측결과 옹벽의 상단부에서 전면 방향 변위가 발생하여 라이다 계측을 통해 정밀하게 파악되었다. 손상된 옹벽 상단부와 유실된 뒤채움토의 상태가 확인되었으며, 배수 불량으로 인한 손상 규모를 구체적으로 제시하였다.
3.2 암반층 기반 매트리스 옹벽 손상 사례
암반층에 기초를 둔 매트리스 옹벽에서 발생한 손상 사례가 있다. 이 현장은 매트리스 옹벽 상부에 시공된 구조물에서 변형이 발생한 사례로, 손상 원인 분석과 함께 대책이 제시되었다. 라이다 계측을 통해 옹벽 상부에서 발생한 미세한 변형이 감지되었으며, 이를 바탕으로 정확한 손상 원인과 보수 방법을 도출하였다(Fig. 6 참고). 라이다 데이터를 통해 옹벽 상부 시설물의 변위가 정밀하게 계측되었으며, 암반층 기반의 특성을 반영한 보수 대책이 제시되었다.
3.3 육교 날개벽 보강토옹벽 손상 사례
육교의 날개벽 보강토옹벽의 손상 사례는, 배수 불량과 기초 지반의 연약화로 인한 변형이 주요 원인으로 분석되었다. 현장 조사에서는 보강토옹벽의 균열 및 침하가 관찰되었으며, 라이다 계측을 통해 옹벽의 수평 변위가 상세히 분석되었다. 이 데이터를 기반으로 적절한 보강 대책이 마련되었다. 라이다 계측을 통해 옹벽의 수평 변위가 구체적으로 측정되었으며, 기초 지반의 연약화로 인한 변형이 주된 원인으로 분석되었다(Fig. 7 참고). 이에 따라 지반보강+옹벽의 구조적 보강을 대책으로 제시하였다.
3.4 계측 데이터를 활용한 구조물 상태등급 파악
3차원 라이다를 활용하여 옹벽 벽체의 변위 기반으로 상태등급을 판단하는 방법은 안전점검 및 정밀안전진단 세부지침(Ministry of Land, Infrastructure, and Transport, 2012)에 의거하여 수행한다. 각 세부 등급은 Table 1과 같이 벽체 변위기준으로 보수보강 시기를 결정하게 된다.
Table 1.
Evaluation criteria: maximum tilt and defect score (Ministry of Land, Infrastructure, and Transport, 2012)
본 연구에서 조사가 수행된 식생 보강토옹벽 시공 중 손상, 암반층을 기반암으로 시공된 매트리스공벽의 손상, 육교 날개벽의 보강토옹벽부에 발생한 변위가 4% 이상(변위가 발생한 옹벽의 높이 기준)일 경우 즉시 보강(d, e등급)을, 2~3% 이하인 경우는 b, c등급으로 유지관찰을 실시하게 된다. b, c등급인 경우라도 추가 변위가 발생한 경우 즉시 현장조사를 통하여 d등급 여부를 판단하여 보수보강 여부를 판단하게 된다.
4. 현장조사 사례 분석을 통한 라이다 계측 기술의 향후 발전 방향 제시
3차원 라이다(LiDAR) 계측 기술은 구조물의 안정성을 평가하는 데 있어 매우 유용한 도구로 자리 잡았다. 라이다를 통해 구조물의 변위와 손상을 정밀하게 측정하고, 이를 바탕으로 신속한 대처와 복구 계획을 수립할 수 있다. 그러나 현장 조사에서 수집된 방대한 데이터를 분석하는 과정에서는 여러 가지 한계점이 존재한다.
첫째, 라이다 데이터를 분석하는 데에는 여전히 많은 수작업이 필요하다. 라이다는 고해상도 3차원 데이터를 제공하지만, 이를 해석하고 실제로 구조물의 손상이나 변형을 진단하는 과정은 전문적인 소프트웨어와 기술자가 필요하다. 현장 조사 후 데이터를 수집하는 과정은 빠르지만, 후속 처리에서 상당한 시간이 소요되며, 이는 특히 대규모 구조물에서 작업 효율을 떨어뜨린다. 이를 해결하기 위해서는 데이터 처리의 자동화가 필요하며, 인공지능(AI)을 이용한 데이터 해석 소프트웨어가 개발될 필요가 있다. 미국과 유럽에서는 이미 AI 알고리즘을 활용하여 라이다 데이터를 실시간으로 분석하는 연구가 진행되고 있다. 이를 통해 구조물의 손상을 자동으로 탐지하고, 즉각적인 대응이 가능하도록 하는 시스템이 연구되고 있다.
둘째, 라이다의 또 다른 한계점은 데이터 처리에 소요되는 높은 비용이다. 라이다 장비는 고가의 장비로, 특히 대규모 구조물이나 넓은 지역을 커버하는 경우, 라이다 센서와 데이터 처리 시스템의 비용이 크게 증가한다. 이러한 문제는 라이다 기술이 상업적으로 더 널리 보급되는 데 장애가 되고 있으며, 비용을 절감하기 위한 연구가 지속되고 있다. 일본에서는 라이다 센서의 소형화와 비구동형 3D 라이다 시스템을 개발하여 비용 절감을 목표로 하고 있다. 이 시스템은 장비의 크기를 줄이고 유지보수 비용을 절감하면서도 높은 정밀도를 유지하는 것을 목표로 하고 있다.
셋째, 라이다 기술은 복잡한 구조물의 특정 물성 정보를 얻는 데 제한적이다. 예를 들어, 라이다는 구조물의 외부 형상과 변형을 정밀하게 측정할 수 있지만, 내부 손상이나 재료의 특성 변화를 감지하는 데는 한계가 있다. 유럽에서는 이를 보완하기 위해 라이다와 다른 센서 기술, 예를 들어 레이더(Radar)나 열화상 카메라와 결합하여 보다 종합적인 데이터 수집을 시도하고 있다. 이러한 복합 센서 시스템은 구조물의 외부뿐만 아니라 내부까지도 포괄적으로 분석할 수 있도록 하여, 구조물의 안정성을 더욱 정밀하게 평가하는 방향으로 발전하고 있다.
향후 라이다 기술의 발전 방향은 세 가지 측면에서 기대된다. 첫째, AI 기반의 자동화 분석 시스템이 발전함에 따라 데이터 해석에 필요한 시간을 단축하고, 현장 조사 후 신속한 의사결정을 가능하게 할 것이다. 둘째, 라이다 장비의 소형화와 비용 절감을 통해 보다 넓은 분야에서 상용화될 것으로 보인다. 마지막으로, 라이다 기술을 다른 센서와 결합하여 더욱 종합적이고 정밀한 구조물 분석이 가능해질 것이다. 이러한 발전은 라이다가 구조물의 안전성 평가뿐만 아니라 다른 다양한 분야에서 중요한 도구로 자리 잡게 할 것이다.
5. 결 론
본 논문은 3차원 라이다(LiDAR) 계측 기술을 활용한 구조물 안정성 평가 사례 연구를 통해 해당 기술의 유용성과 발전 가능성을 분석하였으며, 주요 결과는 다음과 같다.
(1) 라이다 기술은 구조물의 변형 및 손상을 비접촉 방식으로 정밀하게 측정할 수 있는 장점을 지니며, 현장 조사에서 신속하고 정확한 데이터를 제공한다. 이를 통해 구조물의 안정성을 효과적으로 평가할 수 있었다.
(2) 라이다 계측 기술은 구조물 손상의 원인과 변형 양상을 정밀히 파악하는 데 유용하였다. 각 사례에서는 라이다 기술을 활용해 구조물 전체의 변위를 분석하고 이상 변위가 발생한 부위를 도출하여 적절한 보수·보강 방안을 제시할 수 있었다.
(3) 현재 라이다 기술은 대량의 데이터를 수작업으로 분석하는 데 시간이 많이 소요되며, 계측기 자체의 높은 비용이 주요 한계로 나타났다. 또한, 라이다는 주로 구조물의 외부 변형만 감지 가능하며, 내부 손상이나 재료 특성을 파악하는 데는 한계가 있다.
(4) 라이다 기술의 효율성을 높이기 위해 AI 기반 자동화 소프트웨어 개발이 필요하며, 이를 통해 데이터 해석의 속도와 정확성을 개선할 수 있다. 또한, 다른 센서 기술과의 융합을 통해 라이다의 한계를 보완하고, 비용 절감 및 장비 소형화를 통해 상용화 가능성을 확대하는 방향으로 발전이 기대된다.
(5) 3차원 라이다 계측 기술은 구조물 안정성 평가에 있어 매우 유용한 도구로 자리 잡고 있으며, 지속적인 기술 개발을 통해 더 효율적이고 정밀한 구조물 평가가 가능해질 것으로 전망된다.
