이종원 연구실은 건축구조물의 건전성 모니터링(Structural Health Monitoring, SHM)과 결함 탐지 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 연구실에서는 다양한 구조물, 특히 강구조물과 캔틸레버형 보, 풍력발전기 지지구조물 등에서 발생할 수 있는 손상이나 결함을 신속하고 정확하게 진단할 수 있는 방법론을 연구합니다. 이를 위해 고유진동수, 임피던스, 가속도 등 다양한 물리적 신호를 활용하여 구조물의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 손상 여부를 판별하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 특히, 신경망 기반의 인공지능 기법과 전이학습, 딥러닝 등 첨단 데이터 분석 기술을 접목하여 기존의 물리 기반 모델과 융합함으로써, 손상 위치와 크기, 구조적 위험도를 정량적으로 평가할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다. 실험실 및 현장 실험을 통해 개발된 기법의 신뢰성과 실용성을 검증하고, 실제 구조물에 적용 가능한 저비용·고효율의 모니터링 솔루션을 제시합니다. 이러한 연구는 구조물의 수명 연장, 유지관리 비용 절감, 안전성 향상에 크게 기여할 수 있으며, 건축 및 토목 분야에서의 실질적인 활용 가능성을 높이고 있습니다. 또한, 다양한 특허와 논문을 통해 연구 성과를 국내외에 널리 알리고 있습니다.

연구실은 스마트센서와 첨단 재료를 활용한 구조물 모니터링 기술 개발에도 활발히 참여하고 있습니다. 분포형 광섬유센서, 탄소나노튜브 복합재 센서, 임피던스 기반 센서 등 다양한 센서 기술을 구조물에 적용하여, 미세한 변형이나 손상 신호를 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 연구합니다. 이러한 센서들은 기존의 계측 방식보다 높은 민감도와 신뢰성을 제공하며, 대형 구조물의 상태를 장기간 안정적으로 모니터링할 수 있습니다. 특히, 해상풍력터빈, 건물일체형 풍력발전기, 교량 등 다양한 인프라 구조물에 스마트센서를 적용하여, 구조물의 동적 거동과 손상 발생을 정밀하게 추적합니다. 연구실은 센서 데이터와 해석 모델을 연계하여, 온도, 하중, 진동 등 다양한 외부 환경 변화에 따른 구조물의 반응을 통합적으로 분석하는 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 미래 스마트시티, 친환경 에너지 인프라, 재난 대응 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 할 수 있으며, 구조물의 안전성과 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 또한, 관련 특허와 산학협력 프로젝트를 통해 산업계와의 연계를 강화하고 있습니다.