AI 기반 구조물 손상 평가

위성 기반 지반 변화 데이터를 바탕으로 인프라 구조물(건물, 교량, 지하관로 등)의 손상 가능성을 AI 모델로 예측하는 기술입니다.

---

🔍 핵심 개념 요약

항 목	내 용
🎯 목적	지반 침하·변위가 구조물에 미치는 손상 위험도를 정량적으로 평가
🧠 방법	InSAR 데이터 + AI 모델을 결합하여 손상 발생 가능성 예측
📦 대상	건물, 지하 매설관로, 교량, 도로 등 도시 인프라 전반

---

🛠️ 주요 구성 요소

1. 입력 데이터 (Features)

• 📡 SAR 기반 지반 변위량

  • 누적 침하량~
  • 침하 속도
  • 변위 방향 및 주기성

• 🏗️ 구조물 정보

  • 유형(건물, 교량, 도로 등)
  • 높이, 연도, 사용 용도
  • 기초 형식 및 지반 정보

• 🌐 공간정보

  • 구조물 위치
  • 주변 인프라 밀도
  • 지질·수문 환경

• 📝 과거 손상 사례 데이터

  • 실제 균열, 침하, 붕괴 이력

---

2. AI 모델링 기법

모델 유형	설명	장점
🧠 랜덤 포레스트 (Random Forest)	비선형 회귀/분류에 강함	해석 용이, 성능 안정적
🔢 XGBoost / LightGBM	부스팅 기반의 트리 모델	높은 예측 정확도
🤖 딥러닝 (MLP, CNN)	시계열 + 공간 정보 결합 가능	비정형 데이터 통합에 유리
📈 시계열 분석 (LSTM)	변위 변화 추이 예측	지반 변화 예측과 연계

→ SAR 시계열 데이터와 구조물 정보의 융합을 처리할 수 있는 혼합형 AI 모델이 자주 사용됩니다.

---

3. 평가 방식

• 구조물별 손상 “확률” 산정 (예: 침하 위험도 85%)
• 안전/주의/위험 등급 분류
• 맵 형태로 시각화 (GIS 기반)

📌 예시:

{
  "건물ID": "G1234",
  "위치": "서울시 종로구...",
  "누적침하": 28mm,
  "위험도": 0.81,
  "등급": "위험"
}

---

4. 결과 활용 방식

활용 분야	적용 예
🛠 유지보수 우선순위 결정	위험도 높은 시설 먼저 점검/보수
🧭 도심 재해 대응 계획	지반변화 위험지역 사전 파악
🧪 실시간 경보 시스템	SAR 기반 이상징후 감지 시 자동 경보
🗺 도시 인프라 위험지도	GIS 플랫폼과 연계한 시각화 제공

---

📊 예시 흐름도

[SAR 시계열 데이터] ─┐
                     ├→ [AI 학습 및 예측] → 손상 위험도 산정
[구조물 메타데이터] ─┘
                     ↓
             [GIS 플랫폼에 시각화]

---

🔎 실제 적용 사례 (가상의 예)

• 서울 강북구 모 아파트 단지

  • PSInSAR 분석 결과 누적 침하 21mm
  • AI 평가 결과: 위험도 0.78 → 현장 점검 후 기초 균열 발견

• 부산 지하철 2호선 인근 도로

  • 시계열 변위 급증 탐지 → AI 평가: 위험 등급
  • 2개월 후 함몰 사고 발생 (예측 적중)

---

📌 기술적 도전 과제

항목	내용
🔍 학습 데이터 확보	구조물 손상 레이블(정답 데이터) 부족
🧩 이질적 데이터 통합	위성영상, 구조물DB, 토양정보 등 다원적 데이터 통합 필요
🎯 정밀도 향상	수 mm 수준의 변화를 민감하게 반영할 수 있어야 함
💬 해석 가능성	“왜 위험한지” 설명 가능한 AI 모델 선호 (Explainable AI)

---

✅ 결론

AI 기반 구조물 손상 평가는

“SAR 기반 지반 모니터링 결과를 인프라 손상 가능성으로 자동 변환”해 도시 안전을 사전 예측할 수 있는 미래형 기술입니다.