구조해석연구실에서는 구조물의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 확률론과 신뢰성 이론을 적극적으로 도입하고 있습니다. 구조물은 다양한 환경적, 재료적, 하중적 불확실성에 노출되어 있기 때문에, 이러한 불확실성을 체계적으로 분석하고 반영하는 것이 매우 중요합니다. 본 연구실은 확률적 구조 해석 기법을 통해 구조물의 수명 주기 동안 발생할 수 있는 다양한 위험 요소를 예측하고, 구조물의 안전성과 신뢰성을 정량적으로 평가하는 연구를 수행합니다. 특히, 구조물의 손상 및 열화 과정에서 발생하는 불확실성을 모델링하고, 이를 바탕으로 구조물의 신뢰성 지수를 산출합니다. 또한, 구조물의 유지관리 및 보수보강 전략 수립에 있어서도 확률적 접근법을 적용하여, 최적의 의사결정 지원 시스템을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 교량, 송전철탑, 매설배관 등 다양한 사회기반시설물에 적용되어, 실질적인 구조물 관리 효율성 향상에 기여하고 있습니다. 더불어, 본 연구실은 구조물의 신뢰성 평가뿐만 아니라, 재난 위험 평가, 네트워크 유지관리, 구조물의 내진 신뢰성 분석 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 이를 통해 사회기반시설물의 장기적 안전성과 경제성을 동시에 확보하는 데 중점을 두고 있습니다.

구조해석연구실은 구조물의 유지관리와 설계에 있어 최적화 이론과 인공지능 기술을 융합한 연구를 선도하고 있습니다. 구조물의 수명 주기 동안 발생하는 다양한 유지관리 비용과 성능 저하를 예측하고, 이를 최소화할 수 있는 최적의 유지관리 시나리오를 개발하는 것이 주요 목표입니다. 이를 위해 머신러닝, AutoML 등 첨단 데이터 기반 기법을 활용하여 구조물의 상태를 예측하고, 유지보수 시점 및 방법을 자동으로 결정하는 시스템을 구축하고 있습니다. 최근에는 교량, 철도, 도로 등 대형 사회기반시설물의 방대한 성능 데이터를 분석하여, 미래의 성능 저하와 유지관리 비용을 예측하는 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 교량관리시스템(BMS) 데이터를 활용한 성능 예측 모델, 인공지능 기반 라이프라인 네트워크 최적 설계 지원 플랫폼 등이 대표적인 성과입니다. 이러한 연구는 구조물의 예방적 유지관리와 비용 효율적 운영을 가능하게 하여, 사회적·경제적 파급효과가 매우 큽니다. 또한, 본 연구실은 구조물의 최적 설계와 보수보강 의사결정 시스템 개발에도 집중하고 있습니다. 구조물의 열화와 손상 상태를 실시간으로 모니터링하고, 최적의 보수보강 방법을 제안하는 알고리즘을 개발함으로써, 구조물의 수명을 연장하고 안전성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다.

구조해석연구실은 유한요소해석(FEM)을 활용한 구조물 거동 평가 분야에서도 탁월한 연구 역량을 보유하고 있습니다. 유한요소해석은 구조물의 복잡한 거동을 정밀하게 예측할 수 있는 강력한 해석 도구로, 구조물의 내진성능, 재난 대응, 손상 평가 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 본 연구실은 FEM을 기반으로 한 구조물의 재난 거동 평가, 안전성 검증, 실험 기반 검증 모델 개발 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 송전철탑, 매설배관, 교량 등 다양한 사회기반시설물에 대해 비선형 구조해석 및 신뢰성 분석을 실시하여, 실제 구조물의 거동을 정밀하게 예측하고 있습니다. 이를 통해 구조물의 설계 기준 검증, 내진 성능 평가, 위험도 분석 등 실질적인 엔지니어링 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 실험 데이터를 활용한 FEM 검증 모델 개발을 통해 해석 결과의 신뢰성을 높이고, 구조물의 안전성 확보에 중점을 두고 있습니다. 이와 더불어, 본 연구실은 구조물의 상태 변화와 손상 메커니즘을 정량적으로 분석하여, 구조물의 장기적 성능 예측 및 유지관리 전략 수립에 필요한 과학적 근거를 제공하고 있습니다. 이러한 연구는 사회기반시설물의 지속가능한 관리와 재난 대응 능력 향상에 크게 기여하고 있습니다.