지반의 동적 특성 연구는 지진과 같은 외부 동적 하중에 대한 지반의 거동을 이해하고, 이를 바탕으로 구조물의 안전성을 확보하는 데 필수적인 분야입니다. 본 연구실에서는 국내외 다양한 지역의 지반을 대상으로 전단파 속도, 변동계수, 공간적 변동성 등 지반의 동적 특성을 정밀하게 평가하고 있습니다. 특히, 세종시, 포항, 경주 등 실제 지진 발생 지역의 데이터를 활용하여 지반의 불확실성과 변동성을 체계적으로 분석하고, 이를 내진 설계에 반영하는 연구를 수행하고 있습니다. 내진 설계 분야에서는 실제 지진파와 유사한 설계지진파를 생성하고, 이를 바탕으로 구조물의 내진 성능을 평가하는 다양한 방법론을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 경주·포항형 설계지진파를 활용한 지역별 설계응답스펙트럼 성능평가, 지반증폭 특성에 따른 부지구역화 연구, 그리고 필댐, 사력댐 등 대형 구조물의 내진 성능 평가 등이 대표적입니다. 이러한 연구는 지진에 취약한 국내 인프라의 안전성 향상에 크게 기여하고 있습니다. 또한, 확률론적 해석 기법을 도입하여 지반의 불확실성을 정량적으로 평가하고, 신뢰성 기반 내진 설계의 이론적·실무적 기반을 마련하고 있습니다. 몬테카를로 시뮬레이션, 랜덤필드 이론 등 첨단 수치해석 기법을 활용하여 다양한 지반조건 하에서의 구조물 거동을 예측하고, 실제 현장 적용을 통해 그 타당성을 검증하고 있습니다.

비파괴 시험은 지반 및 구조물의 상태를 손상 없이 평가할 수 있는 첨단 기술로, 본 연구실은 하모닉 웨이브릿 변환(HWAW) 등 신호처리 기반의 비파괴 검사 기법 개발에 선도적인 역할을 하고 있습니다. HWAW 기법은 시간-주파수 해석을 통해 신호 대 잡음비가 최대가 되는 부분을 추출하여, 기존 방법보다 더 정확하고 신뢰성 있게 지반의 전단파 속도 분포, 말뚝기초의 건전성, 터널 라이닝의 상태 등을 평가할 수 있습니다. 이러한 비파괴 시험 기술은 철도, 도로, 댐, 터널 등 다양한 인프라 구조물의 유지관리와 안전성 평가에 널리 적용되고 있습니다. 예를 들어, 자갈도상층의 열화 정도 평가, 고속철도 도상 자갈층의 개량 효과 분석, 터널 라이닝의 비파괴 건전성 평가 등 다양한 현장 적용 사례를 통해 기술의 실효성을 입증하고 있습니다. 또한, 계측기 데이터의 신뢰성 평가, GPR(지표투과레이더) 신호처리 알고리즘 개발 등 신호처리 기술을 접목한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 특허 및 실용화 연구도 활발히 진행 중이며, 터널 라이닝 건전성 평가용 비파괴 측정장치, 계측기 데이터 신뢰성 검토방법, 아스팔트 탄성계수 결정방법 등 다양한 기술이 실제 산업 현장에 적용되고 있습니다. 이러한 연구는 인프라의 장기적 안전성 확보와 유지관리 비용 절감에 크게 기여하고 있습니다.

최근 본 연구실은 지반공학 분야에 머신러닝과 빅데이터 분석 기법을 접목하는 연구를 적극적으로 추진하고 있습니다. 댐, 필댐 등 대형 구조물의 계측 데이터가 방대한 양으로 축적됨에 따라, 이 데이터를 효과적으로 분석하고 구조물의 상태를 실시간으로 평가하는 것이 중요해졌습니다. 연구실에서는 머신러닝 기반의 실시간 댐 상태 평가 시스템, 계측 데이터 복원 및 신뢰도 평가 기법, 다차원 Markov-Chain 전이행렬을 이용한 댐 거동 예측 등 첨단 데이터 분석 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 기존의 회귀분석이나 통계적 방법의 한계를 극복하고, 비정상적 데이터나 손실 데이터가 포함된 상황에서도 신뢰성 있는 구조물 상태 평가가 가능하도록 지원합니다. 또한, 빅데이터화된 계측 데이터를 활용하여 댐의 이상 징후를 조기에 탐지하고, 유지관리 및 재난 예방에 실질적으로 기여할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다. 머신러닝 및 데이터사이언스 기법의 도입은 지반공학 분야의 패러다임 전환을 이끌고 있으며, 향후 스마트 인프라, 지능형 유지관리 시스템 등 미래 지반공학의 핵심 기술로 자리매김할 것으로 기대됩니다.