본 연구실은 딥러닝과 인공지능(AI) 기술을 활용한 건설 하자 진단 및 관리 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 최근 건설 현장에서는 구조물의 노후화와 복잡한 유지관리 요구로 인해 기존의 인력 중심 하자 진단 방식이 한계에 봉착하고 있습니다. 이에 따라 본 연구실은 딥러닝 기반의 이미지 분석, 객체 인식, 설명가능한 인공지능(XAI) 기법을 접목하여 건축물 외관 및 내부의 하자를 자동으로 탐지하고, 그 결과를 시각적으로 설명할 수 있는 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, 드론(UAV)과 고해상도 카메라, 다양한 센서를 활용하여 건축물의 외관 이미지를 수집하고, YOLO, VDSR, CNN 등 첨단 딥러닝 모델을 적용하여 균열, 박리, 누수 등 다양한 하자 유형을 정밀하게 판별합니다. 또한, Grad-CAM 등 시각화 기법을 통해 인공지능의 판단 근거를 제공함으로써, 점검자의 신뢰도를 높이고 실무 적용성을 강화하고 있습니다. 이러한 기술은 기존의 주관적이고 비효율적인 하자 진단을 대체하며, 유지관리 비용 절감과 안전성 향상에 크게 기여하고 있습니다. 연구실은 관련 특허와 논문을 다수 보유하고 있으며, 실제 현장 적용을 위한 소프트웨어 및 시스템 개발에도 집중하고 있습니다. 예를 들어, CNN 기반 건축물 외피 하자관리 프로그램, 드론 기반 자동 하자 진단 시스템, 사생활 보호를 위한 비식별화 하자 검출 등 다양한 혁신적 솔루션을 제안하고 있습니다. 앞으로도 인공지능과 건설관리의 융합을 통해 스마트 건설 시대를 선도할 계획입니다.

본 연구실은 스마트 건설 기술과 3D 모델링을 활용한 건축물의 에너지 및 성능 진단 자동화 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 기존의 건축물 에너지 분석 및 성능 진단은 많은 인력과 시간이 소요되는 수작업 중심이었으나, 본 연구실은 UAV(드론), GIS, CNN 등 첨단 기술을 융합하여 자동화된 3D 모델 생성 및 에너지 시뮬레이션 프레임워크를 개발하고 있습니다. 연구실이 제안한 프레임워크는 드론을 통해 건축물의 외관 및 지리정보 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 EnergyPlus 등 시뮬레이션 도구와 연계하여 LOD(Level of Detail) 3 이상의 정밀 3D 모델을 자동 생성합니다. 이 과정에서 딥러닝 기반 이미지 분석과 좌표 정합 기술을 적용하여 실제 건물과 유사한 모델을 구현하며, 에너지 성능 평가 및 리모델링 시뮬레이션까지 자동으로 수행할 수 있습니다. 이러한 기술은 건축물의 에너지 효율성 진단, 리모델링 설계, 유지관리 전략 수립 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 또한, 실내외 스캔 데이터의 정확성 검증, BIM(빌딩정보모델링) 기반 도시 전과정 평가 시스템, 블록체인과 AI를 활용한 스마트 계약 등 스마트 건설의 미래를 위한 융합 연구도 병행하고 있습니다. 본 연구실의 스마트 건설 및 3D 모델링 연구는 건설 산업의 디지털 전환과 지속가능성 향상에 중요한 역할을 하고 있습니다.