1조(길바닥연구소)

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 열화상 영상 기반 도로포장 온도 분포 분석 및 열화 위험 구간 평가 시스템 개발

영문 : Development of a Thermal Image–Based Road Pavement Temperature Distribution Analysis and Deterioration Risk Assessment System

과제 팀명

길바닥연구소

지도교수

조수진 교수님

개발기간

2026년 3월 ~ 2026년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 토목공학과 20238600** 공**(팀장)

서울시립대학교 토목공학과 20228600** 지**

서울시립대학교 토목공학과 20238600** 강**

서울시립대학교 토목공학과 20238600** 박**

서울시립대학교 토목공학과 20238600** 양**

서울시립대학교 토목공학과 20238600** 전**

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

도로포장 손상은 반복 교통하중, 온도 변화, 수분 침투 등이 복합적으로 작용하여 발생하며, 초기 균열이 방치될 경우 포트홀 및 국부 파손으로 확대될 수 있다. 그러나 기존 점검 방식은 고가의 전용 장비와 전문 인력에 의존하여 상시적 점검이 어렵고, 기존 AI 기반 탐지 기술은 손상 위치 식별에 집중되어 물리적 위험도를 정량적으로 평가하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 과제는 열화상 영상 기반으로 도로포장 표면의 온도 분포를 분석하고, 균열 주변의 열화 위험도를 자동으로 평가하는 소프트웨어 시스템 개발을 목표로 한다.

제안 시스템은 스마트폰 부착형 열화상 카메라로 촬영한 도로 노면 이미지를 입력받아, SAM2 기반 Vision AI로 균열 주변 분석 영역을 추출하고, 형태학적 확대 연산을 통해 열영향 영역을 포함한 뒤, CST 기반 2차원 FEM 열응력 해석을 수행하여 Safe / Warning / Critical의 3단계 위험도를 산정하며, LLM 기반 인터페이스를 통해 위험도 진단 결과를 자연어로 제공한다. 검증 결과, SAM2+Dilation 기반 분석 영역 추출은 Recall 0.9388을 달성하였으며, FEM 해석은 이론해 대비 오차율 0.17%, TSRST 문헌값 대비 파괴응력 오차율 0.11%를 보였다. 또한 실도로 열화상 영상 537장 전체를 중단 없이 처리하고, 위험도 판정 결과와 논리적으로 모순되지 않는 한국어 설명문을 생성하였다.

본 과제는 저비용 열화상 장비와 AI 기반 분석 소프트웨어를 결합하여 도로포장 점검의 접근성을 높이고, 손상 위치 탐지를 넘어 물리적 근거에 기반한 위험도 평가를 가능하게 한다는 점에서 의의가 있다. 또한 GUI와 LLM 기반 한국어 진단문을 통해 비전문가도 분석 결과를 이해할 수 있어, 향후 지자체 민원 대응, 보완 점검, 보수 우선순위 판단 등에 활용될 수 있다.

요약 — 본 과제는 상시적이고 저렴한 도로포장 유지관리를 위해, 열화상 이미지 한 장으로 도로포장 균열 주변의 열응력 기반 위험도를 정량 평가하고 그 결과를 비전문가도 이해 가능한 한국어 진단문으로 제공하는 통합 소프트웨어를 개발하는 과제이다.

개발 과제의 배경

i. 도로포장 열화의 토목공학적 의미

도로는 사람과 물자의 이동을 가능하게 하는 핵심 사회기반시설이며, 도로포장은 차량 하중을 지지하고 노상을 보호하며 주행 평탄성과 안전성을 확보하는 역할을 한다. 특히 도로포장의 표층은 교통하중과 외부 환경에 직접 노출되는 층으로, 균열·포트홀·소성변형 등 열화로 인한 손상이 가장 먼저 관찰되는 영역이다.

균열은 도로포장 표층에서 발생하는 대표적인 초기 손상이다. 초기 균열이 방치될 경우 균열부를 통해 수분이 침투하고, 하부층의 지지력이 약화되며, 반복 교통하중에 의해 포트홀이나 국부 파손으로 확대될 수 있다. 이러한 도로포장의 손상 발생 및 확대는 통행을 방해하고, 도로의 사용성을 저해하며, 손상이 심화될 경우 하부 지반의 구조적 손상까지 이어질 수 있다. 따라서 도로포장 열화 관리는 단순히 손상 위치를 찾는 문제가 아니라 손상의 확장 가능성과 보수 우선순위를 판단해야 하는 토목공학적 유지관리 문제이다.

ii. 이상기후와 온도하중에 따른 열화 위험 증가

아스팔트 포장은 온도 변화에 민감한 열가소성 재료로, 고온 환경에서는 바인더 점도와 강성이 감소하고 전단강도가 저하될 수 있다. 이러한 물성 변화는 반복 교통하중과 결합되면서 균열, 소성변형, 포트홀과 같은 다양한 도로포장 손상으로 이어지는 원인이 된다.

또한 도로포장 표면의 국부적인 온도 차이와 반복적인 온도하중은 포장 내부의 열응력 발생과 관련된다. 따라서 도로포장 표면의 온도 분포는 단순한 영상 정보가 아니라, 열화 위험 구간을 판단하기 위한 중요한 공학적 입력 정보로 활용될 수 있다.

iii. 상시 열화 관리를 위한 저비용 점검 기술 필요성

도로포장 손상은 초기 발견과 적절한 보수 시점 판단이 중요하지만, 기존 점검 방식은 고가의 전용 장비와 전문 인력에 의존하는 경우가 많다. 이러한 방식은 정밀한 조사가 가능하다는 장점이 있으나, 넓은 도로망을 자주 점검하거나 지자체·소규모 관리기관이 상시적으로 활용하기에는 비용과 운용 부담이 크다.

이에 따라 도로포장 유지관리 현장에서는 기존 정밀 조사 장비를 보완할 수 있는 저비용·경량화 점검 기술이 필요하다. 특히 민원 발생 구간, 균열 의심 구간, 반복 관찰이 필요한 구간에 대해 현장에서 빠르게 촬영하고 분석할 수 있는 시스템은 상시 유지관리 체계의 실효성을 높일 수 있다.

기존 점검 방식의 한계

고가 전용 장비 및 전문 인력 필요
넓은 도로망의 상시 점검 어려움
현장 비전문가의 즉시 활용성 부족

필요한 점검 기술의 방향

저비용·경량화 장비 기반 현장 점검
손상 의심 구간의 근접 정밀 평가
비전문가도 이해 가능한 분석 결과 제공

iv. 본 과제의 공학적 문제 정의

기존 도로포장 점검 및 AI 기반 손상 탐지 기술의 한계를 종합하면, 본 과제가 해결해야 할 문제는 크게 세 가지로 정리된다.

i. 경제적 접근성 한계	ii. 정량화 한계	iii. 설명 가능성 한계
기존 점검 방식은 수억 원대 전용 장비와 전문 인력이 필요한 경우가 많아, 예산이 제한된 지자체나 소규모 관리기관에서 상시적으로 활용하기 어렵다.	기존 AI 기반 손상 탐지 기술은 손상 위치나 형상 식별에 집중되어 있으며, 균열 주변의 물리적 위험도를 수치적으로 평가하는 데에는 한계가 있다.	열화상 맵, FEM 수치 결과, 위험도 지표 등은 전문 지식이 없는 사용자가 현장에서 즉시 해석하기 어려우며, 유지관리 의사결정에 바로 활용하기 어렵다.

문제 정의 — 도로포장 손상의 조기 발견과 보수 우선순위 판단을 위해서는, 저비용·고접근성 점검 방식, 열화 위험도의 물리적 정량화, 현장 실무자가 이해 가능한 설명 체계가 결합된 유지관리 시스템이 필요하다.

개발 과제의 목표 및 내용

i. 개발 목표

본 과제는 앞서 정의한 경제적 접근성 한계, 정량화 한계, 설명 가능성 한계를 해결하기 위해 열화상 영상 기반 도로포장 위험도 평가 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 저가형 스마트폰 부착형 열화상 카메라를 활용한 현장 적용성, FEM 기반 열응력 해석을 통한 물리적 위험도 정량화, LLM 기반 한국어 진단문 및 GUI를 통한 설명 가능성을 핵심 목표로 설정하였다.

공학적 문제	정성적 목표	정량적 목표
경제적 접근성 한계	저가형 스마트폰 부착형 열화상 카메라 기반으로 도로포장 손상 구간의 근접 정밀 평가가 가능한 분석 기술 개발	일반 스마트폰 호환 가능 장비 단가 50만원 이하 장비 사용
정량화 한계	열화상 영상의 온도 분포를 역학적 열하중으로 변환하고, 2D FEM 열응력 해석을 수행하여 균열 주변의 물리적 위험도를 Safe / Warning / Critical 3단계로 평가하는 기술 개발	SAM2 기반 분석 영역 추출 모듈 재현율(Recall) 90% 이상 이론해-수치해 오차율 15% 미만 TSRST와의 파괴응력 오차율 15% 미만
설명 가능성 한계	FEM 해석 결과와 위험도 판정 결과를 LLM에 전달하여, 비전문가도 판단 근거를 이해할 수 있는 한국어 진단문 및 GUI 기반 통합 인터페이스 개발	실도로 열화상 영상 537건 중 500건 이상에서 입력 영상, 분석 영역, 위험도 판정 결과와 논리적으로 모순되지 않는 설명문 생성

목표 — 본 과제는 저비용 열화상 촬영 장비, 물리 기반 위험도 정량화, LLM 기반 설명 인터페이스를 결합하여 현장 적용 가능한 도로포장 열화 위험 평가 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다.

ii. 개발 내용

본 시스템은 열화상 도로 노면 이미지를 입력으로 받아, 균열 주변 분석 영역 추출, 온도 분포 기반 물리 해석, 사용자 설명 인터페이스 제공의 3단계로 작동한다. 전체 파이프라인은 단순히 균열의 위치를 탐지하는 데 그치지 않고, 균열 주변의 온도 분포를 열응력 기반 위험도 지수로 변환하여 유지관리 의사결정에 활용 가능한 정보로 제공하는 것을 핵심으로 한다.

섬네일을 만드는 중 오류 발생: convert: Image width exceeds user limit in IHDR `/var/www/capstone/civ/images/4/40/개발기술_전체프로세스.png' @ warning/png.c/MagickPNGWarningHandler/1672.
convert: Image height exceeds user limit in IHDR `/var/www/capstone/civ/images/4/40/개발기술_전체프로세스.png' @ warning/png.c/MagickPNGWarningHandler/1672.
convert: Invalid IHDR data `/var/www/capstone/civ/images/4/40/개발기술_전체프로세스.png' @ error/png.c/MagickPNGErrorHandler/1646.
convert: corrupt image `/var/www/capstone/civ/images/4/40/개발기술_전체프로세스.png' @ error/png.c/ReadPNGImage/4095.
convert: no images defined `/tmp/transform_c95790eeddb0.png' @ error/convert.c/ConvertImageCommand/3210.

Error code: 1

그림 1. 개발 기술의 전체 프로세스.
SAM2 기반 균열 영역 추출, FEM 기반 온도 분포 물리 해석, LLM 기반 사용자 설명 인터페이스로 이어지는 3단계 파이프라인을 나타낸다.

i. 세부과업 1 균열 영역 추출 Vision AI	ii. 세부과업 2 온도 분포 물리 해석 알고리즘	iii. 세부과업 3 LLM 기반 사용자 설명 인터페이스
입력: 열화상 도로 노면 이미지 방법: SAM2 기반 균열 영역 탐지 및 Soft Prompt 활용 후처리: Morphological Dilation을 통한 균열 주변 분석 영역 확대 출력: 균열 및 주변부를 포함한 분석 영역 마스크	입력: 분석 영역의 절대 온도 행렬 방법: 온도 구배 분석, CST 기반 2D FEM 열응력 해석 위험도 산정: 최대 주응력과 인장강도 기반 응력비 계산 출력: Safe / Warning / Critical 3단계 위험도	입력: 열화상 이미지, 분석 영역, FEM 해석 결과, 위험도 판정 결과 방법: EXAONE 3.5 LLM 기반 한국어 진단문 생성 인터페이스: FastAPI 백엔드 및 Flet GUI 출력: 위험도 등급, 시각화 결과, 한국어 보수 의견

핵심 구성 — 본 시스템은 Vision AI로 분석 영역을 추출하고, FEM으로 물리적 위험도를 계산한 뒤, LLM과 GUI를 통해 사용자가 이해할 수 있는 진단 결과로 변환하는 3단계 통합 파이프라인으로 구성된다.

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용