이 연구 주제는 구조물과 기계시스템에서 발생하는 진동 응답을 정밀하게 계측하고 해석하여 손상, 균열, 강성 저하, 피로 누적과 같은 이상 징후를 조기에 탐지하는 기술에 초점을 둔다. 연구실은 기계구조물, 항공기 부품, 회전체, 블레이드, 프레임 등 다양한 대상에 대해 동특성을 분석하고, 운용 중 상태를 비접촉 또는 내장형 센서로 진단하는 구조건전성 모니터링 기술을 발전시켜 왔다. 이는 단순한 진동 측정을 넘어 구조물의 상태 변화를 정량화하고 유지보수 의사결정에 활용할 수 있는 진단 체계를 구축하는 데 의미가 있다. 구체적으로는 자기회귀 모델, 모달 해석, 파수 기반 신호처리, 유도초음파, 정상상태 파동장 분석, 압전 센서 기반 임피던스 계측 등 다양한 방법론이 활용된다. 연구실의 논문과 학술발표에서는 손상 탐지 성능에 미치는 모델 차수의 영향, 능동 센서 배열을 이용한 손상 위치 추정, 레이저 스캐닝 기반 파동장 영상화, 회전체 및 복합재 구조물의 상태 진단 등 정교한 진단 알고리즘이 반복적으로 나타난다. 이러한 접근은 기존의 파괴검사나 정지 상태 점검 방식보다 빠르고, 넓은 영역을 대상으로 하며, 실제 사용 환경에서의 이상 탐지가 가능하다는 장점이 있다. 이 연구의 응용 범위는 항공우주, 자동차, 에너지 인프라, 수소충전소, 산업설비 등으로 매우 넓다. 특히 안전성과 신뢰성이 핵심인 시스템에서는 작은 손상도 치명적 결과로 이어질 수 있으므로, 조기 탐지와 예지보전 기술의 중요성이 크다. 연구실은 이러한 수요에 대응해 비파괴검사, 실시간 상태진단, 손상 가시화, 고장예지로 이어지는 통합 진단 프레임워크를 구축하고 있으며, 향후 스마트 유지보수와 디지털 트윈 기반 기계시스템 관리로도 확장될 가능성이 크다.

이 연구 주제는 카메라와 영상처리 기술을 활용해 구조물의 미세 변위와 진동을 비접촉으로 측정하고, 이를 직관적으로 시각화하여 결함을 탐지하는 기술을 다룬다. 연구실은 위상 기반 모션 추정, 모션 증폭, 광학 흐름, 가버 필터, 위상 비선형성 보정 등 고급 영상 신호처리 기법을 적용해 사람의 눈으로는 식별하기 어려운 미세 진동과 구조 응답을 증폭하고 정량화하는 연구를 수행하고 있다. 이는 센서를 부착하기 어려운 대상이나 넓은 영역을 빠르게 평가해야 하는 환경에서 매우 유용하다. 특허와 프로젝트를 보면 영상 기반 미세 진동 검출, 진동 특징 맵 생성, 구조물 변위 판단, 위상 영상의 비선형도를 고려한 측정 장치 등 카메라 중심의 정밀 계측 기술이 연구실의 핵심 역량으로 축적되어 있음을 알 수 있다. 또한 스테레오 카메라와 단안 비전, 위상 정렬 가버 필터, 3차원 위치 추정 기술 등을 통해 2차원 계측을 넘어 3차원 형상과 진동 해석으로 확장하고 있다. 이러한 기술은 구조물의 진동 발생 영역을 영상 위에 직접 오버레이하여 보여주기 때문에 손상 부위나 이상 현상을 훨씬 직관적으로 이해할 수 있게 한다. 이 연구는 산업 현장에서 검사 효율과 해석 편의성을 크게 높일 수 있다는 점에서 가치가 높다. 기존 접촉식 계측 장비는 설치 시간과 비용이 많이 들고 측정 지점도 제한적이지만, 영상 기반 기술은 상대적으로 빠른 셋업과 넓은 시야를 제공한다. 연구실은 이러한 장점을 바탕으로 구조물 결함 탐지, 실시간 운용 상태 모니터링, 블레이드 손상 감시, 기계 캘리브레이션 등으로 응용 범위를 넓히고 있으며, 향후 스마트팩토리와 자율 검사 시스템의 핵심 센싱 기술로 발전할 가능성이 높다.

이 연구 주제는 프레스 패널, 금속 판재, 자동차 부품과 같은 제조 제품의 표면 결함을 머신비전과 인공지능으로 자동 검출하는 기술을 중심으로 한다. 연구실은 초기에는 조명 효과와 영상 세분화, 로컬 진폭 맵, 웨이블릿 변환 등 전통적 이미지 처리 기법을 활용해 균열을 검출하였고, 최근에는 오토인코더와 비지도학습을 포함한 딥러닝 기반 접근으로 발전시키고 있다. 이러한 흐름은 실제 산업 현장에서 데이터 라벨링 비용을 줄이면서도 높은 정확도와 강건성을 확보하려는 방향과 맞닿아 있다. 대표 논문으로는 프레스 패널 제품의 균열 검출, 딥러닝과 영상처리 통합 기반 차량 패널 표면 결함 검출, 비지도 학습 기반 금속 제품 크랙 탐지 등이 있다. 연구실은 단순히 알고리즘 정확도 향상에 그치지 않고, 생산 라인 적용성을 고려한 자동화 이미지 획득 시스템과 과검출 제어, 노이즈 억제, 강건한 특징 추출까지 함께 연구하고 있다. 즉, 실제 제조 공정의 조명 변화, 제품 편차, 불량 샘플 부족 같은 현실 문제를 해결하기 위한 공정 친화형 검사 기술 개발에 강점을 보인다. 이 연구는 스마트 제조와 자율 품질관리 시스템 구축에 직접적으로 연결된다. 표면 결함 자동 검출은 불량률 감소, 검사 속도 향상, 인력 의존도 완화, 생산성 향상에 기여하며 자동차·전자·금속가공 산업에서 수요가 매우 크다. 연구실의 제조 결함 진단 기술은 비전검사와 기계시스템 진동·상태진단 역량이 결합된 형태라는 점에서 차별성이 있으며, 향후 공정 최적화, 예지 품질관리, 자율 제조 시스템과 결합된 지능형 검사 플랫폼으로 확장될 수 있다.