서울시, 시설물 노후화･기후변화 대응 위해
모니터링 정보화 기술 지속적 고도화 필요
최근 안전사고 발생으로 교량 관리･제설 대응 위한 모니터링 기술 적용
시설물 관리와 재난 대응은 국가 중요 시설물과 시민의 안전을 대상으로 하여, 모니터링 정보화 기술을 활용하기 위해 기술 개발과 실증에 오랜 시간이 소요된다. 그 이유는 대부분의 관리 정보가 보안 자료이며, 현장 여건이 다양하고 취약하기 때문이다. 실증사업을 통해 얻은 문제점을 개선하여 기술을 발전시키고 범용적으로 활용할 수 있다. 특히 모니터링 정보화 기술을 구성하는 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 지리정보시스템(GIS), 빌딩정보모델링(BIM)은 요소기술로써 개별적인 개발과 단위시험은 가능하지만, 이들이 현장에서 구축되고 연계된 하나의 모니터링 시스템으로써 운영 및 실증할 수 있는 조건과 환경은 매우 제한적이다.
모니터링 정보화 기술의 실증사업에서 나타나는 문제점은 크게 3가지로 정리할 수 있다. 첫째, 대형 구조물인 교량의 무선 모니터링 시스템의 통신 품질이 저조하여 무선 통신 모듈과 관련 모니터링 시스템의 고도화가 필요하였다. 둘째, 획득된 데이터의 결측, 노이즈 등으로 인해 적절한 데이터 정제와 분석 기법이 필요하였다. 셋째, 획득된 데이터를 일반적인 대시보드 형태가 아니라 시설물 또는 공간 특성에 따라 BIM과 GIS로 시각화하는 것이 필요하였다. 이러한 요구사항과 함께 범용적으로 활용 가능하도록 기술의 고도화가 필요하였다.
LoRa 자가망 구축과 IoT 기기 배치 통해 무선 모니터링 시스템 개선
효율적인 안정적인 시설물 모니터링을 위해 IoT 기기 간 통신은 하드웨어적으로 LoRa 통신모듈을 사용하고, 공간적 배치(Topology)는 선형으로 배치하였다.
기존 교량 모니터링 시스템은 2.4GHz 대역의 주파수(WLAN)를 사용하여 전송속도는 높았지만, 전력 소모량이 상대적으로 크고 통신거리는 짧았다. LoRa는 저전력 광대역통신망(LPWAN, Low-Power Wide Area Network)의 한 방법으로 850MHz 전송속도는 30~50kbps로 상대적으로 느리지만 전력소모량이 적고, 통신거리는 약 2km 정도로 매우 넓었다.
데이터 결측, 노이즈 개선 위해 정제･분석기법 구현과 의사결정 방안
모니터링 정보화 기술의 문제점으로는 교량과 도로 노면 등의 다양한 도로시설물에 IoT 센서로부터 수집되는 데이터의 신뢰성과 표준화 등과 같은 품질 문제가 대표적인 한계점으로 나타났다. 이 연구에서는 AI 기반 학습모델 기법에 알맞은 형태로 도시데이터를 전처리하고, 예측결과를 서울시 실무부서에서 활용할 수 있도록 의사결정 방안을 도출하였다. 개발한 예측 모델은 현장별로 설치한 올인원 센서 및 적외선 노면온도 센서를 통해 모니터링 데이터를 수집하여 활용하는 것을 목표로 설정하였다. 전체 모델의 성능에서는 우수한 결과가 도출되었다.
하지만 향후 지속적인 IoT 센서 기반 모니터링 체계 운영을 위해서는 데이터 수집 단계의 에러를 최소화할 필요가 있었다. 또한 서울시의 경우 서울도시데이터(S･DoT)와 같이 기상청 또는 현장설치 센서 외에도 방대한 구역에서 수집되는 기상정보의 획득이 가능하므로 도시데이터 간 상호 연계를 통한 결측구간 보간 등 다양한 활용 방안에 대한 연구가 필요하다.