지금까지는 교량 등의 사회 인프라를 점검하고 유지 및 관리하는 업무에서 센서를 바닥면에 부착해 얻은 진동 데이터로 손상 평가를 실시하는 방법을 사용했다. 그러나 이는 내부의 손상 정도를 정확하게 파악하기가 어려웠다.

‘후지쯔 인간 중심 인공지능 진라이(FUJITSU Human Centric AI Zinrai)’를 활용해 개발한 이번 기술은 시계열 데이터에 대한 후지쯔의 딥러닝 기술을 확장한 것이다. 변동이 심한 진동 데이터에서 추출한 기하학적 특징을 학습함으로써 구조물과 기기 등의 이상도(상태의 정상 값과의 차이)와 변화도를 수치화하고 이상 발생과 특징적인 변화를 검지한다.

후지쯔는 모니터링 시스템 기술 연구조합(RAIMS)이 실시한 가속시험(고리 하중 주행 시험)에서 취득된 진동데이터에 해당 기술을 적용한 결과, 교량 내부에 손상이 없을 때 측정값들의 형상은 하나의 덩어리로 모이고 손상이 발생하면 변화한다는 결론을 얻었다고 밝혔다.

또한 기하학적 특징을 수치화하고, 여기에서 산출된 이상도 및 변화도의 결과가 교량 바닥 내부의 측정용 변형 센서를 측정한 결과와 일치한다는 것을 확인해 유효성을 입증했다고 덧붙였다.