세종대학교 건축공학과 이재홍 교수 연구실은 인공지능(AI)과 딥러닝을 활용한 첨단 구조해석 및 최적화 기술 개발에 주력하고 있습니다. 최근의 연구에서는 딥러닝 기반의 구조물 손상 탐지, 구조물의 최적 설계, 그리고 복잡한 구조 시스템의 해석에 AI 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 신경망을 활용하여 트러스 구조물의 손상 위치와 정도를 예측하거나, GAN(생성적 적대 신경망) 기반 데이터 증강을 통해 위상 최적화의 데이터셋을 확장하는 등 다양한 AI 응용 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 기존의 전통적인 해석 방법론과 비교하여 계산 효율성과 정확성을 크게 향상시키고 있습니다. 특히, 구조물의 대규모 데이터 처리, 비선형 해석, 실시간 상태 진단 등에서 AI 기반 접근법은 기존의 한계를 극복하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 또한, 강화학습, 베이지안 최적화 등 최신 머신러닝 기법을 구조공학 문제에 접목하여, 최적 설계 변수 탐색과 구조물의 내구성 평가 등 다양한 분야에 적용하고 있습니다. 이 연구실의 AI 기반 구조해석 및 최적화 기술은 미래 스마트 건축, 디지털 트윈, 자동화된 구조물 유지관리 등 차세대 건설·건축 산업의 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 앞으로도 인공지능과 구조공학의 융합을 통해 더욱 혁신적인 연구 성과를 창출할 것으로 기대됩니다.

본 연구실은 기능성 재료(경사기능재료, 복합재료, 나노소재 등)를 적용한 대공간 구조물의 해석 및 최적 설계 분야에서도 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 다양한 논문과 프로젝트를 통해, 경사기능재료(FGM)와 탄소나노튜브(CNT), 그래핀 등 첨단 소재를 활용한 박벽 구조물, 샌드위치 패널, 박판 및 곡면 구조물의 거동 해석, 진동 및 좌굴 특성 분석, 그리고 최적화 설계 방법론을 개발해왔습니다. 특히, 이 연구실은 NURBS 기반 등기하학 해석, 고차 전단변형 이론, 비선형 해석, 그리고 다중 물질 위상 최적화 등 다양한 수치해석 및 최적화 기법을 자체적으로 개발하여, 실제 대공간 구조물(스페이스 프레임, 텐세그리티, 케이블-스트럿 시스템 등)의 설계에 적용하고 있습니다. 또한, 3D 프린팅, 케이블 로봇 등 신기술과 연계한 구조 시스템 개발에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 이러한 연구는 초고층 건물, 대형 체육관, 교량, 공공 인프라 등 다양한 실무 구조물의 경량화, 내진성, 내구성 향상에 크게 기여하고 있습니다. 미래에는 친환경·스마트 건축, 지속가능한 대공간 구조물 설계, 그리고 첨단 재료의 실용화 등에서 본 연구실의 기술이 더욱 중요한 역할을 할 것으로 전망됩니다.