안성호 연구실
토목공학과 안성호
안성호 연구실은 토목공학과를 기반으로 해양공학, 특히 극한 파랑 및 해양 위험도 분석, 해양 에너지 자원 평가, 그리고 스마트 해양 안전관리 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 미국 및 전 세계 해안 지역을 대상으로 고해상도 극한 파고 지도와 상대적 위험도 지수를 산출하여, 해안 방재 및 설계에 필요한 과학적 근거를 제공하고 있습니다. 이를 통해 해안 도시의 재난 대응력 강화와 해양 인프라의 안전성 향상에 기여하고 있습니다.
또한, 해양 파랑, 조류, 조석 등 다양한 해양 에너지의 공간적·시간적 분포를 고해상도로 분석하여, 지역별 에너지 잠재력을 체계적으로 평가하고 있습니다. 다년간의 고해상도 지역 파랑 재현 및 예측 모델 개발을 통해, 국내외 해양 에너지 개발 프로젝트의 타당성 검토와 에너지 정책 수립에 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 연구는 해양 에너지 산업의 성장과 친환경 에너지 전환에 중요한 기반을 제공합니다.
스마트 해양 안전관리와 사고 예방 기술 개발도 연구실의 주요 연구 분야입니다. 실시간 LiDAR와 영상 AI 기술을 활용하여 테트라포드 등 해양 구조물에서의 낙상사고를 사전에 예방하는 체계를 개발하고 있으며, 다양한 센서와 인공지능 기반 데이터 분석 기법을 접목하여 현장 위험요소를 실시간으로 감지하고 있습니다. 이를 통해 해양 및 건설 현장의 안전문화 정착과 첨단 ICT 기술이 융합된 미래형 안전관리 시스템 구축에 기여하고 있습니다.
연구실은 국내외 다양한 연구 프로젝트와 산학협력 사업에 적극적으로 참여하며, 해양공학 분야의 학문적 발전과 실질적인 사회적 기여를 동시에 추구하고 있습니다. 방파제 및 해양 구조물 주변에서의 낙상사고 예방을 위한 특허 기술 개발 등 현장 적용 가능한 연구 성과도 지속적으로 창출하고 있습니다.
앞으로도 안성호 연구실은 극한 해양 현상에 대한 이해를 바탕으로, 해양 재난 예방, 신재생 에너지 개발, 스마트 안전관리 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구와 기술 개발을 이어갈 계획입니다. 이를 통해 안전하고 지속가능한 해양 환경 조성과 사회적 가치 실현에 앞장설 것입니다.
Wave Energy Resource Characterization
High-Resolution Wave Hindcast Models
Machine Learning for Wave Forecasting
극한 파랑 및 해양 위험도 분석
안성호 연구실은 극한 파랑 현상과 해양 위험도 분석에 중점을 두고 연구를 수행하고 있습니다. 최근 기후 변화와 해양 환경의 변화로 인해 해안 지역에서의 극한 파랑 발생 빈도와 강도가 증가하고 있으며, 이에 따른 인명 및 재산 피해가 심각해지고 있습니다. 본 연구실은 미국 및 전 세계 해안 지역을 대상으로 고해상도 극한 파고 지도와 상대적 위험도 지수를 산출하여, 해안 방재 및 설계에 필요한 과학적 근거를 제공하고 있습니다.
이러한 연구는 수치 모델링, 통계적 분석, 그리고 대규모 해양 관측 데이터를 융합하여 이루어집니다. 특히, 다양한 파랑 자료와 기상 데이터를 활용하여 장기적이고 비정상적인 파랑 에너지 시스템의 변화 추세를 분석하고, 해양 구조물 설계에 필요한 극한 하중 조건을 산출합니다. 또한, 파랑자료동화 및 머신러닝 기법을 적용하여 단기 및 중장기 파랑 예측의 정확도를 높이고 있습니다.
이 연구는 해안 도시의 재난 대응력 강화, 해양 인프라의 안전성 향상, 그리고 해양 재난 예방 정책 수립에 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 극한 해양 현상에 대한 이해를 바탕으로, 실질적인 사회적 기여와 함께 해양공학 분야의 학문적 발전에 이바지할 것입니다.
해양 에너지 자원 평가 및 신재생 에너지 개발
본 연구실은 해양 에너지 자원의 평가와 신재생 에너지 개발을 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 해양 파랑, 조류, 조석 등 다양한 해양 에너지의 공간적·시간적 분포를 고해상도로 분석하여, 지역별 에너지 잠재력을 체계적으로 평가하고 있습니다. 이를 통해 국내외 해양 에너지 개발 프로젝트의 타당성 검토와 에너지 정책 수립에 기여하고 있습니다.
특히, 다년간의 고해상도 지역 파랑 재현(hindcast) 및 예측 모델을 개발하여, 미국 해안 및 한반도 주변 해역의 파랑 에너지 자원을 정밀하게 특성화하였습니다. 또한, 파랑 에너지 기후의 변화와 장기적 추세를 분석함으로써, 미래 신재생 에너지 개발의 방향성을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 해양 에너지 산업의 성장과 친환경 에너지 전환에 중요한 기반을 제공합니다.
연구실은 실용적인 해양 에너지 자원 분류 시스템을 개발하고, 지역 맞춤형 에너지 계획 및 프로젝트 개발을 지원하고 있습니다. 앞으로도 해양 에너지의 효율적 활용과 지속가능한 발전을 위해, 첨단 모델링 기법과 데이터 융합 기술을 지속적으로 발전시켜 나갈 예정입니다.
스마트 해양 안전관리 및 사고 예방 기술
안성호 연구실은 스마트 해양 안전관리와 사고 예방 기술 개발에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 최근에는 실시간 LiDAR와 영상 AI 기술을 활용하여 테트라포드 등 해양 구조물에서의 낙상사고를 사전에 예방하는 체계 개발에 주력하고 있습니다. 이러한 연구는 해양 인프라의 안전성을 높이고, 해양 산업 현장에서의 인명 사고를 줄이기 위한 실질적인 솔루션을 제공합니다.
스마트 건설 SOC 디지털 안전관리 기술 개발 프로젝트를 통해, 다양한 센서와 인공지능 기반의 데이터 분석 기법을 접목하여 현장 위험요소를 실시간으로 감지하고, 사고 발생 가능성을 예측합니다. 또한, 방파제 및 해양 구조물 주변에서의 낙상사고 예방을 위한 특허 기술도 개발하여, 현장 적용 가능성을 높이고 있습니다.
이러한 연구는 해양 및 건설 현장의 안전문화 정착과 더불어, 첨단 ICT 기술과 융합된 미래형 안전관리 시스템 구축에 기여하고 있습니다. 앞으로도 연구실은 안전한 해양 환경 조성과 사회적 가치 실현을 위해 다양한 연구와 기술 개발을 지속할 계획입니다.
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High-resolution atlas of extreme wave height and relative risk ratio for US coastal regions
안성호, Vincent S. Neary
OCEAN ENGINEERING, 2024
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Investigation of mixed long-term nonstationary trends in global wave energy systems
안성호, Vincent S. Neary
JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION, 2024
3
Development of the global tsunami forecasting system considering the dynamic interaction of tide-tsunami around the Korean Peninsula
안성호, Hai Van Dang, 이은주, 김경옥, 신성원, 하태민
FRONTIERS IN MARINE SCIENCE, 2023
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(지능형서비스)[3-3] 스마트 건설 SOC 디지털 안전관리 기술개발
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(지능형서비스)[3-8] 실시간 LiDAR와 영상 AI 기술 기반 테트라포드 낙상사고 사전예방 체계개발