Time-Series Quantification of Infrastructure Inspection Reports via LLMs for Digital Twin Integration

기존에 비정형 보고서 형태로 작성되는 정기안전점검을 중심으로 운영되는 시설물관리 업무는 정보가 파편화 되어있으며 정량적으로 상태를 예측하고 유지보수의 우선순위를 판단하기 어렵다. 본 연구는 이를 디지털전환하고 파편화 되어있는 관리 정보를 공간정보로 구축하기 위한 일환으로 LLM을 활용하여 비정형 정기안전점검 보고서에서 유의미한 데이터를 추출하고 정량적 시계열 데이터로 전환하는 방법론을 제안한다. 이를 실제 사례에 적용하여 평가하였다. PDF 테이블은 LLM을 통해 JSON 포맷으로 변환되었고, 세부 코멘트로부터 손상 유형 평가가 추출되어 위험도가 정량화되었다. “양호” 등급 내부에 잠재된 위험이 본 방법론에 의해 포착되었으며, 시계열 분석을 통해 손상 진행 추세가 시각화되었다. 개발된 파손 진행 지수는 연속적인 점검 차수 간 일관성을 확보하도록 설계 되었고, 디지털 트윈 모델의 실시간 업데이트를 지원한다. 이를 통해 본 방법론은 시설물 관리 주체의 합리적 의사 결정을 지원하며, 공간정보 기반 디지털 트윈 환경에서 예방적 유지관리 체계 구축에 기여한다.