이 연구 주제는 도로 및 공항 포장의 구조적 거동을 정량적으로 해석하고, 장기 공용성에 영향을 미치는 핵심 인자를 규명하는 데 초점을 둔다. 연구실은 특히 줄눈 콘크리트 포장(JCP), 연속철근 콘크리트 포장(CRCP), 공항 콘크리트 포장 등 다양한 포장 형식에 대해 하중, 온도, 습도, 건조수축, 줄눈 간격, 다웰바 및 타이바 조건이 포장 응답에 미치는 영향을 체계적으로 분석한다. 이를 통해 균열, 와핑, 컬링, 줄눈 거동, 피로손상과 같은 현상을 예측하고, 국내 실정에 적합한 설계 및 유지관리 기준을 고도화하고자 한다. 연구 방법론 측면에서는 3차원 유한요소해석, 회귀모형 개발, 현장계측 자료 분석, 실내 대형 시편 실험을 유기적으로 결합한다. 실제로 연구실의 논문과 학술발표에서는 부등건조수축, 수분 조건에 따른 대형 콘크리트 시편의 와핑 거동, 공항 포장의 환경하중 정량화, KPRP 기반 설계 개선, 공항 및 고속도로 포장의 응력·변위 해석 등이 지속적으로 다뤄지고 있다. 이러한 연구는 단순한 이론 검토에 그치지 않고, 포장 설계 프로그램 개선과 설계 카탈로그 개발, 줄눈 간격 및 절단 시기 최적화 같은 실무형 결과로 연결된다는 점에서 의미가 크다. 궁극적으로 이 분야의 연구는 포장의 조기 파손을 줄이고 수명을 연장하며, 대형 교통 인프라의 안전성과 경제성을 동시에 확보하는 데 기여한다. 기후변화로 인해 온도 편차와 습윤 환경의 변동성이 커지는 상황에서, 구조해석 기반의 포장 설계는 더욱 중요해지고 있다. 연구실은 국내 기후와 교통 조건을 반영한 고도화된 해석 체계를 통해 도로·공항 포장의 신뢰성 향상, 유지보수 전략 최적화, 국가 인프라 성능 개선에 실질적인 해법을 제시하고 있다.

이 연구 주제는 포장 시공 중 발생할 수 있는 품질 편차를 정밀하게 계측하고, 이를 실시간으로 평가하여 시공 단계에서 결함을 조기에 제어하는 기술 개발에 집중한다. 연구실은 콘크리트 슬래브의 폭, 두께, 평탄성, 표면 프로파일, 표면 거칠기와 같은 시공 품질 요소를 정량적으로 측정하는 장치와 방법론을 개발해 왔다. 특히 시공 중 품질 측정장치 특허와 관련 학술성과는 도로포장의 완성 이후가 아니라 시공 과정 자체를 관리 대상으로 삼는다는 점에서 높은 실용성을 가진다. 핵심 기술로는 IoT 기반 계측 시스템, GPS 연계 위치정보 수집, 프로파일 보정 알고리즘, 실시간 표면 거칠기 정량화, 열화상 기반 포장 상태 탐지 등이 활용된다. 아스팔트 포장에서는 열화상을 통해 온도 분리와 초기 손상 가능성을 예측하고, 콘크리트 포장에서는 시공 중 표면 형상과 휠패스 구간의 프로파일을 측정하여 평탄성과 시공 정확도를 검증한다. 이러한 연구는 현장 환경의 불확실성을 줄이고, 작업 장비·재료 상태·기상 조건이 결과 품질에 미치는 영향을 데이터 기반으로 해석하게 해준다. 이 분야의 성과는 품질관리의 디지털 전환과 직결된다. 실시간 계측 기술이 정착되면 시공 후 하자 보수 비용을 줄일 수 있을 뿐 아니라, 초기 시공 단계에서 품질 확보가 가능해져 포장 수명 전반의 성능 향상으로 이어진다. 나아가 스마트 건설, 자동화 시공, 데이터 기반 유지관리 체계와도 연계될 수 있어 미래 도로 인프라 관리의 핵심 기반기술로 확장성이 크다. 연구실은 계측 장치 개발과 현장 적용을 통해 포장 품질관리의 표준화를 선도하는 연구를 수행하고 있다.

이 연구 주제는 아스팔트 포장의 장기 공용성 향상과 손상 저감을 위한 재료·구조·시공 기술을 통합적으로 다룬다. 연구실은 아스팔트 포장의 균열, 러팅, 평탄성 저하, 온도 분리로 인한 조기 손상 등 실제 현장에서 빈번히 발생하는 문제를 대상으로, 보강재 적용과 덧씌우기 공법, 재생 재료 활용, 중온화 기술 등의 효과를 분석해 왔다. 특히 섬유그리드 보강 아스팔트 덧씌우기 포장의 장기 성능 연구는 현장조사, 실내시험, 수치해석을 종합한 대표적인 사례다. 연구실은 재생아스팔트, 폼드 아스팔트, 배수성 포장, 박층 에폭시 덧씌우기, 부착강도 평가, 파괴강성 예측 등 다양한 세부 주제를 통해 유지보수 공법의 성능을 비교하고 있다. 또한 온도 조건과 밀도 차이에 의해 발생하는 시공 중 결함을 열화상 및 데이터 분석으로 진단하며, 기존 포장 상태를 고려한 덧씌우기 설계와 장기 공용성 예측모형도 개발한다. 이는 단순히 재료를 바꾸는 수준이 아니라, 포장 상태 진단에서 설계·시공·보수 전략까지 전 주기를 고려하는 접근이다. 이러한 연구는 도로 운영기관이 제한된 예산으로 최대의 성능을 확보해야 하는 현실적 요구에 직접적으로 대응한다. 장기 공용성 예측과 보강효과 검증이 가능해지면, 유지보수 시점과 공법 선택의 정확도가 높아지고 생애주기 비용 절감도 기대할 수 있다. 더불어 친환경 재생아스팔트 기술과 에너지 절감형 중온화 공법 연구는 지속가능한 도로 인프라 구축에도 중요한 의미를 가진다. 연구실은 아스팔트 포장의 기능적 성능과 구조적 안정성을 동시에 향상시키는 실용적 연구를 꾸준히 축적하고 있다.

이 연구 주제는 기후변화로 심화되는 도로 및 공항 포장의 위험 요소를 예측하고, 인공지능과 데이터 분석을 활용하여 안전관리 체계를 고도화하는 데 초점을 둔다. 최근 연구실의 프로젝트와 학술발표에서는 공항 포장의 시공간 비선형 온도분포 예측, 도로 노면 결빙 사고 위험 분석, 결빙 취약구간 추정, 기상 조건과 사고 발생의 상관성 규명 등이 활발히 수행되고 있다. 이는 전통적인 포장공학에 데이터 기반 예측 기술을 융합한 연구 방향으로 볼 수 있다. 연구 방법은 장기 현장계측 자료, 기상 데이터, 사고 이력, 포장 상태 정보 등을 통합하여 ANN, Random Forest, 클러스터링 등 다양한 분석 기법을 적용하는 방식으로 전개된다. 예를 들어 공항 콘크리트 포장 층별 온도 예측 모형 개발, 노면 결빙 교통사고 취약성 평가, 환경요인과 손상 인자의 상관성 분석은 모두 실제 운영 환경에서 발생하는 문제를 예측 가능한 형태로 바꾸려는 시도다. 이러한 연구는 단순 통계 분석을 넘어서, 포장 설계와 도로 운영의 의사결정에 직접 연결되는 예측 모델을 구축한다는 데 강점이 있다. 향후 이 연구는 스마트 도로 인프라와 예방 중심 안전관리 체계의 핵심 기술로 발전할 가능성이 크다. 포장 온도와 결빙 위험을 조기에 예측할 수 있다면, 항공기 FOD 사고나 차량 미끄럼 사고와 같은 중대한 안전 문제를 선제적으로 줄일 수 있다. 또한 기후변화에 따른 극한 환경을 설계 단계부터 반영할 수 있어, 보다 회복력 있는 인프라 구축이 가능하다. 연구실은 포장공학의 전통적 전문성을 기반으로 AI와 기상·안전 데이터를 결합하여 차세대 도로 안전 연구를 확장하고 있다.