Inha University
건축공학 김창혁
본 연구실은 철근콘크리트 구조물의 보수 및 보강, 구조물 실시간 모니터링, 인공지능 기반 성능 예측, 고강도 신소재 활용 등 건축공학 분야의 첨단 연구를 선도하고 있습니다. 특히, 탄소섬유보강폴리머(CFRP)와 같은 첨단 복합재료를 활용한 구조물 보강 기술 개발에 중점을 두고 있으며, 실험적 연구와 수치해석을 통해 구조물의 내구성과 안전성을 향상시키는 다양한 방법론을 제시하고 있습니다.
연구실은 초음파 센서, 무선 센서 네트워크, 매트형 변형률 게이지 등 다양한 센서 시스템을 개발하여 구조물의 변형, 균열, 변위 등 상태 정보를 실시간으로 측정하고 시각화하는 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 실시간 모니터링 시스템은 구조물의 이상 징후를 조기에 감지하고, 유지관리의 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 구조물의 생애주기 전반에 걸친 스마트 관리 체계 구축에도 기여하고 있습니다.
더불어, 인공신경망(ANN), 기계학습, 주성분분석(PCA) 등 다양한 인공지능 및 데이터 기반 예측 모델을 개발하여, 콘크리트 보의 전단 성능, 압축강도, 장기 변형 등을 예측하고 있습니다. 이러한 AI 기반 예측 기술은 기존의 경험적·이론적 방법의 한계를 극복하고, 보다 정확하고 신뢰성 있는 구조 성능 평가를 가능하게 하여, 구조물의 설계, 시공, 유지관리 전 과정에 걸쳐 활용되고 있습니다.
고강도 철근, 고성능 콘크리트, 첨단 복합재료 등 신소재를 활용한 구조 성능 향상 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 대형 구조물 및 특수 구조물의 내력과 내진 성능을 극대화하기 위한 다양한 실험 및 해석 연구를 수행하며, 실무 적용성을 고려한 설계 기준 및 시공 가이드라인을 개발하고 있습니다. 이를 통해 건설 산업의 기술 혁신을 선도하고, 미래형 구조물의 설계 및 유지관리 패러다임을 변화시키고 있습니다.
이와 같은 연구 활동을 통해 본 연구실은 구조물의 안전성 확보, 유지관리 비용 절감, 사회기반시설의 장기적 유지관리 등 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 앞으로도 첨단 재료와 스마트 기술을 융합한 혁신적인 연구를 지속하여, 건축공학 분야의 발전과 사회적 요구에 부응하는 연구실로 자리매김할 것입니다.
Shear Capacity
Carbon Fiber Reinforced Polymers
Structural Deformation Measurement
철근콘크리트 구조의 보수 및 보강 기술
본 연구실은 철근콘크리트 구조물의 내구성 향상과 수명 연장을 위한 보수 및 보강 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히, 탄소섬유보강폴리머(CFRP)와 같은 첨단 복합재료를 활용하여 기존 구조물의 성능을 효과적으로 개선하는 다양한 방법론을 연구하고 있습니다. 실험적 연구와 수치해석을 병행하여, 구조물의 손상 메커니즘을 분석하고, 최적의 보강 방안을 도출하는 데 주력하고 있습니다.
탄소섬유보강폴리머를 이용한 보강 공법은 기존의 일 방향 보강뿐만 아니라, 이 방향 보강, 프리스트레스트 보강 등 다양한 레이아웃과 적용 방식을 실험적으로 검증하고 있습니다. 특히, CFRP의 부착 성능을 높이기 위한 앵커 장치 개발, 다층 보강, 보강 시점에 따른 성능 변화 등 실무 적용성을 고려한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, 화재, 지진 등 극한 환경에서의 구조물 성능 복원 및 향상에 대한 연구도 병행되고 있습니다.
이러한 연구를 통해 구조물의 안전성과 경제성을 동시에 확보할 수 있는 혁신적인 보강 기술을 제시하고 있습니다. 실제 구조물에 적용 가능한 설계 지침과 시공 방법을 개발함으로써, 국내외 건설 현장에서의 활용도를 높이고, 사회기반시설의 장기적 유지관리에 기여하고 있습니다.
구조물 실시간 모니터링 및 인공지능 기반 성능 예측
연구실은 구조물의 실시간 상태 모니터링과 성능 예측을 위한 첨단 센서 기술 및 인공지능(AI) 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 초음파 센서, 무선 센서 네트워크, 매트형 변형률 게이지 등 다양한 센서 시스템을 개발하여, 구조물의 변형, 균열, 변위 등 주요 상태 정보를 실시간으로 측정하고 시각화하는 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 시스템은 구조물의 이상 징후를 조기에 감지하고, 유지관리의 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.
더불어, 수집된 대규모 데이터를 기반으로 인공신경망(ANN), 기계학습, 주성분분석(PCA) 등 다양한 데이터 기반 예측 모델을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 콘크리트 보의 전단 성능, 압축강도, 장기 변형 등을 예측하는 모델을 구축하여, 기존의 경험적·이론적 방법의 한계를 극복하고, 보다 정확하고 신뢰성 있는 구조 성능 평가가 가능하도록 하고 있습니다. 이러한 AI 기반 예측 기술은 구조물의 설계, 시공, 유지관리 전 과정에 걸쳐 활용될 수 있습니다.
이와 같은 연구는 구조물의 안전성 확보와 유지관리 비용 절감에 크게 기여할 뿐만 아니라, 스마트시티, 인프라 관리 등 미래 지향적 건설환경 구축에도 중요한 밑거름이 되고 있습니다. 실시간 모니터링과 AI 예측 기술의 융합을 통해, 구조물의 생애주기 전반에 걸친 스마트 관리 체계를 실현하고 있습니다.
고강도 철근 및 첨단 재료를 활용한 구조 성능 향상
연구실은 고강도 철근, 고성능 콘크리트, 첨단 복합재료 등 신소재를 활용한 구조 성능 향상 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 고강도 스터럽, 프리스트레스트 콘크리트, 다양한 형태의 보강재를 적용하여, 대형 구조물 및 특수 구조물의 내력과 내진 성능을 극대화하는 연구를 수행하고 있습니다. 실험 및 해석을 통해 고강도 재료의 거동 특성을 규명하고, 이를 구조 설계 및 시공에 효과적으로 반영할 수 있는 방안을 제시하고 있습니다.
특히, 고강도 철근을 활용한 전단 및 비틀림 보강, 프리스트레스트 보강 기법, 복합재료와의 하이브리드 보강 등 다양한 신기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 대형 인프라, 교량, 고층 건물 등에서 요구되는 높은 구조 성능과 내구성 확보에 필수적입니다. 또한, 구조물의 손상 후 복원력 향상, 지진 및 화재 등 극한 상황에서의 안전성 확보에도 중요한 역할을 하고 있습니다.
이와 같은 신소재 기반 구조 성능 향상 연구는 건설 산업의 기술 혁신을 선도하며, 미래형 구조물의 설계 및 유지관리 패러다임을 변화시키고 있습니다. 실무 적용성을 고려한 설계 기준 및 시공 가이드라인 개발을 통해, 건설 현장에 실질적인 도움을 제공하고 있습니다.
1
Performance of Concrete Panels Strengthened using Carbon Fiber Reinforced Polymers (CFRP)
, 2014
2
Finite-Element Analysis of Flexural Strengthening Performance of Fire-Damaged RC Beams
INTERNATIONAL JOURNAL OF CONCRETE STRUCTURES AND MATERIALS, 2025
3
Effectiveness of prestressed CFRP sheets in alleviating heavy-weight impact sound
JOURNAL OF BUILDING ENGINEERING, 2025
1
[Ezbaro] 구조물 실시간 변형 시각화 센서의 개발 및 구조 거동 예측연구
3
콘크리트 보를 사용한 이방향 탄소섬유의 전단보강 효과