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주영규 연구실
고려대학교 건축사회환경공학부 주영규 교수
건설 포렌식
열화상 센싱
무인비행체(UAV)
주영규 교수 연구실
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원

주영규 연구실

고려대학교 건축사회환경공학부 주영규 교수

주영규 연구실은 건물 안전진단과 구조 성능평가를 위해 UAV 기반 원격탐지와 열화상 센싱, 머신러닝 기반 해석을 결합한 포렌식 기술을 수행합니다. 또한 steel–polymer–steel 샌드위치 바닥의 내화 성능과 진동 거동을 열-구조 연계 해석으로 평가하고, CFST mega column의 bond-slip과 파괴모드를 유한요소해석으로 규명합니다. 비정형 형상 구현을 위해 3D printing 기반 F3D free-form 콘크리트 구조의 내진성능을 소규모 shaking table 시험과 해석으로 검증하며, PCM-infilled BRB의 반복하중 거동도 함께 분석합니다.

건설 포렌식열화상 센싱무인비행체(UAV)머신러닝 기반 손상진단유한요소해석(FEA)
대표 연구 분야
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UAV·열화상 기반 건물 포렌식 안전진단 및 균열·재난 평가 연구 thumbnail
UAV·열화상 기반 건물 포렌식 안전진단 및 균열·재난 평가 연구
UAV and Thermal Imaging–Based Building Forensics for Crack and Disaster Assessment
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

25총합

5개년 연도별 피인용 수

269총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Review
|
·
인용수 36
·
2023
A review of UAV integration in forensic civil engineering: From sensor technologies to geotechnical, structural and water infrastructure applications
Sang Yeob Kim, Da Yun Kwon, Arum Jang, Young K. Ju, Jong‐Sub Lee, Seungkwan Hong
IF 5.2 (2023)
Measurement
https://doi.org/10.1016/j.measurement.2023.113886
Multispectral image
Engineering
Remote sensing
Context (archaeology)
Civil engineering
Construction engineering
Systems engineering
Geotechnical engineering
Geology
2
Article
|
인용수 9
·
2022
Fire Resistance Performance of Steel–Polymer Prefabricated Composite Floors Using Standard Fire Tests
Min Jae Park, Robel Wondimu Alemayehu, Young K. Ju
IF 5 (2022)
Polymers
본 연구에서는 샌드위치형 구조를 갖는 강-폴리머 프리패브 적층 복합 바닥의 내화 성능을 표준 내화 시험을 통해 평가하고, 유한요소해석으로 분석하였다. 이러한 형태의 해석은 복잡한 재료 특성과 큰 변형을 모사하기 위해 열(thermal) 및 구조(structural) 분야라는 두 가지 측면을 고려해야 한다. 선행연구들이 열 분야에서의 해석을 이미 수행한 바 있으므로, 본 연구에서는 열해석으로부터 얻은 온도 분포를 기반으로 한 구조해석만을 수행하였다. 시험체의 변수는 상부 및 하부 강판과 폴리머의 두께였다. 해석 결과에 따르면, 상부 강판 두께는 내화 성능의 판정 기준인 안정성 평정값에 영향을 미치지 않았으나, 하부 강판은 안정성 평정값과 선형 상관관계를 보였다. 복합 바닥의 안정성 평정값에 대한 식을 제안하였고, 열해석 결과로부터 얻은 단열 평정값을 바탕으로 내화 성능에 대한 식을 도출하였다.
https://doi.org/10.3390/polym14071488
Fire resistance
Materials science
Composite material
Composite number
Finite element method
Structural engineering
Thermal analysis
Fire performance
Thermal stability
Thermal
3
Article
|
인용수 15
·
2022
Structural Behavior of a Composite Curtain Wall Fabricated by the Fused Deposition Modeling 3D Printing Method
Min Jae Park, Jaehoon Bae, Young K. Ju
IF 5 (2022)
Polymers
제4차 산업혁명 시대에 빅데이터와 3D 프린팅 기술을 건설 산업에 통합함으로써 생산성이 극대화되고 있다. 현재는 생산 비용을 절감하기 위해 3D 프린팅 기술을 통해 최적의 외장(cladding) 구조를 연구하려는 활발한 노력이 진행되고 있다. 본 논문은 고강도 ABS-M30 폴리머 패널을 내진 보강(내부 보강) 구조로 활용한 새로운 형태의 3D 프린트 커튼월(curtain wall)을 제안한다. 이 패널은 표준 아크릴로니트릴 부타디엔 스티렌(ABS) 폴리머보다 강한 것으로, 3D 프린팅 방식인 FDM(용융 적층 조형, fused deposition modeling)을 통해 제작되어 일반 시멘트 패널의 중량을 감소시키고자 하였다. 또한 폴리머 보드의 형상을 설계하였으며, O, W, X의 세 가지 형상을 고려하여 외장재의 중량을 추가로 줄이는 데 도움을 주었다. 횡하중 시험과 유한요소법 분석을 통해 구조의 중앙 처짐을 비교한 후 최적 모델을 선정하였다. 설계 풍속의 100%에서 두 방법의 측정 데이터는 약 10%의 차이를 보였으나, 설계 풍속의 150%에서는 두 데이터 세트 간의 차이가 27%로 증가하였다.
https://doi.org/10.3390/polym14071431
Fused deposition modeling
3D printing
Cladding (metalworking)
Materials science
Acrylonitrile butadiene styrene
Finite element method
Curtain wall
Composite material
Structural engineering
Mechanical engineering
최신 정부 과제
24
과제 전체보기
1
주관|
2021년 5월-2028년 2월
|2,280,000,000
초융합 건설 포렌식 연구센터
본 연구는 3개의 세부그룹으로 구분되어, 1) 4D 포렌식 기반 하부공간 안전관리 기술 개발, 2) 디지털포렌식 기반 상부구조 초정밀진단 및 안전관리 기술 개발, 3)물인프라 통합 포렌식 및 첨단 넥서스 구축 기술 개발의 내용을 포함한다. 본 연구에서는 인프라 관련 재난예측을 위한 사전탐지기술로부터, 정밀진단에 의한 사후 감식, 재난 재현 및 역추적 기술, 재발방지를 위한 대책 및 보강기술, 그리고 인프라의 성능향상기술까지 포함하여, 4차산업 기술을 활용한 건설중심의 융·복합 연구를 수행하고자 하였으며, 그룹별 연구내용은 다음과 같다. 1그룹) 4D 포렌식 기반 하부공간 안전관리 기술 개발 1-1: 다중센서 융합기반 지반재해 사전 및 사후 무인감식기술 개발 1-2: 시공간계열 데이터 기반 인공지능 연계 지반거동 해석 및 평가 기술 개발 1-3: 빅데이터 기반 지반재해 포렌식 플랫폼 및 환류 시스템 개발 2그룹) 디지털포렌식 기반 상부구조 초정밀진단 및 안전관리 기술 개발 2-1: 노후 구조·비구조 부재 성능 및 재해 위험 초정밀 융합 포렌식 진단기술 개발 2-2: 콘크리트 복합열화를 고려한 디지털포렌식 구조물 내구성능평가 플랫폼 개발 2-3: 무인비행체 및 다중센싱기반 초고해상도 구조물 외관정보 획득 및 상태평가기술 개발 2-4: 융합포렌식기반 재해감지 및 CPS 기반 붕괴시뮬레이션 기술 개발 3그룹) 물인프라 통합 포렌식 및 첨단 넥서스 구축 기술 개발 3-1: 포렌식 기반 분산형 물관리/물순환 기술 개발 3-2: 물인프라 비접촉 포렌식 기술 기반 분산형 수처리 기술 개발 3-3: 물인프라 시설물 포렌식 기술 기반의 실시간 모니터링 기술 개발 3-4: 실시간 원격 빅데이터 기반 라이프라인 포렌식 기술 개발
포렌식
초융합
복합재난
사전탐지
현장감식
재현기술
재발방지
성능향상
2
주관|
2020년 2월-2025년 2월
|392,000,000
AI를 활용한 열화상 이미지 기반 건물 포렌식 기술
건물 포렌식 기술은 AI 기반으로 열화상 이미지를 분석하여, 건물을 정확하고 신속하게 안전진단 하는 기술이다. 다양한 건축물이 존재함에 따라 다음과 같이 5단계로 촬영 대상(부재)를 선정한다. <콘크리트 균열(2D 형상) - 콘크리트 균열(3D 형상) - 강재의 용접 및 볼트 접합부 - 마감 처리된 구조체 - 실제 건축물> 콘크리트 균열, 강재 접합부 결함은 온도, 습도, 풍속, 태양입사각 등 외부 환경 요인에 의해서 결함부 주변의 온도 분포가 다르게 나타난다. 따라서 결함부가 정량화된 실험체를 열화상 카메라로 촬영하여 다양한 외부 요인과 실험체 특성을 수반한 데이터를 수집할 수 있다. 연구는 열화상 카메라를 기반으로 균열 및 결함부를 측정하며, 3D 스캐너 등과 같은 실화상 이미지를 동시 촬영해 결함부 데이터 수립 및 예측을 원활히 할 수 있도록 한다. 촬영은 건축물의 접근성에 따라 UAV(무인비행체)를 이용하여 진행할 예정이다. 촬영 이후, 이미지 형태로 저장된 데이터를 AI 기법(Machine Learning)을 통해 분석하기 위해 분류 및 정리 작업을 진행하며 이미지에서 Machine Learning에 적용될 유효 이미지와 변수로 지정될 실험체의 특성 혹은 외부 환경요인을 같이 정리한다. 이 과정에서 이미지 기반 Big Data화를 시킬 수 있다. 빅데이터화 된 이미지들을 1차년도에 개발한 AI 기법에 대입하여 건축물의 손상도를 확인 및 진단을 한다. 이후 실제 건축물에 위와 같은 Forensic 기술을 적용시켜 기존 안전진단의 결과와 비교와 함께 건축물의 손상부에 대한 정확한 안전진단 및 기술 검증을 한다. 최종적으로 기존의 안전진단과의 비교 및 검증을 토대로 기술을 보완하여 건축물 손상 Forensic 기술을 완성한다. ① 콘크리트 균열 폭과 깊이(2D)에 대한 열화상 이미지 Big Data화 및 Machine Learning 기법 개발 - 균열의 폭, 길이를 정량화하여 제작된 콘크리트 실험체 균열부를 촬영하여 폭과 깊이에 따른 열화상 이미지 Big Data화 - 건축물 손상평가 알고리즘에 최적화된 Machine Learning을 활용하여 AI 기법 개발 ② 콘크리트 형상(3D)에 대한 열화상 이미지 및 3D 스캐너 Big Data화 및 AI 기법 보완 - 균열의 3차원 형상을 정량화하여 제작된 콘크리트 실험체 균열부를 촬영하여 균열 폭과 깊이에 따른 열화상 이미지, 3D 스캐닝 Big Data화 ③ 강재 용접 및 볼트 접합부 열화상 이미지 및 3D 스캐너 Big Data화 - 용접부 결함(오버랩, 크랙, 언더컷 등)을 인위적으로 모사한 실험체를 촬영하여 결함에 따른 열화상 이미지 Big Data화 - 볼트 불완전 체결 정도에 따른 실험체를 촬영하여 열화상 이미지 Big Data화 ④ 마감 처리된 구조체 열화상 이미지 Big Data화 - 마감 처리된 용접부 결함, 볼트 불완전 체결 실험체를 촬영하여 마감 처리된 결함에 따른 열화상 이미지 Big Data화 - 균열 위에 마감처리된 콘크리트 실험체를 촬영하여 마감 처리된 결함에 따른 열화상 이미지 Big Data화 ⑤ 실제 건축물 적용하여 기술 검증 및 완성 - 실제 결함이 있는 대상 건축물에 건축물 손상 Forensic 기술을 적용하여 기존 안전진단 결과와 비교, 검증 - 비교, 검증한 내용을 토대로 기술을 보완하여 최종적으로 완성
빌딩 포렌식
빅데이터
머신러닝
무인비행체
열화상 카메라
3D 스캐너
안전진단
인공지능
3
2020년 2월-2025년 2월
|351,000,000
AI를 활용한 열화상 이미지 기반 건물 포렌식 기술
AI를 활용한 열화상 이미지 기반 건물 포렌식 기술은 외부 환경요인으로 인해 발생한 건물 손상부위의 온도분포를 Big Data화한 후, Machine Learning을 활용한 열화상 이미지 Big Data를 분석하여 건물의 손상 정도를 평가 및 도출하는 미래지향형 안전진단 기술이다. Big Data기반으로 도출되는 손상 정보는 객관적이며 신뢰성이 높고 UA...
빌딩 포렌식
빅데이터
머신러닝
무인비행체
열화상 카메라
3D 스캐너
안전진단
인공지능
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2024콘크리트 균열 모사 실험체를 이용한 균열깊이 측정 방법1020240095695
등록2024탄성형지지수단을 이용한 캔틸레버형 스티프너로 보강된 좌굴방지가새1020240051592
공개2024다중 무인비행체와 영상인식 기술을 이용한 다층 구조물의 층별 응답 및 동적특성 평가 방법1020240002083
전체 특허

콘크리트 균열 모사 실험체를 이용한 균열깊이 측정 방법

상태
등록
출원연도
2024
출원번호
1020240095695

탄성형지지수단을 이용한 캔틸레버형 스티프너로 보강된 좌굴방지가새

상태
등록
출원연도
2024
출원번호
1020240051592

다중 무인비행체와 영상인식 기술을 이용한 다층 구조물의 층별 응답 및 동적특성 평가 방법

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240002083

주식회사 디써클

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