안윤규 연구실

건축공학과 안윤규

건축공학과 연구실은 첨단 기술을 활용하여 구조물의 유지 관리 및 평가를 전문으로 연구하고 있습니다. 최근 3년 동안 연구실은 딥러닝 기반의 구조물 균열 탐지, UAV를 이용한 인프라 모니터링, 압전 트랜스듀서를 활용한 토목 인프라 평가 등 다양한 프로젝트를 수행해왔습니다. 특히, 3D 디지털 손상 맵핑 기술과 자동화된 손상 평가 시스템을 개발하여 구조물의 유지보수 효율성을 크게 향상시켰습니다. 연구실은 이러한 기술들을 통해 다수의 논문 발표와 특허 출원을 성공적으로 이끌어내며, 관련 분야에서 높은 평가를 받고 있습니다.

Deep Learning-based Structural Crack Detection

UAV-based Infrastructure Monitoring

Automated Damage Evaluation

대표 연구 분야

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딥러닝 기반 구조물 손상 평가 및 예측

이 연구 분야는 딥러닝 및 인공지능 기술을 활용하여 구조물의 손상을 자동으로 평가하고 예측하는 방법을 개발합니다. 드론과 클라이밍 로봇 등을 이용한 이미지 수집 기술과 결합하여, 구조물의 외부 및 내부 손상을 3D 디지털 모델로 시각화하고, 이를 토대로 구조물의 유지보수 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다. 실시간으로 손상을 감지하고 평가하는 시스템을 통해, 구조물의 안전성을 높이고 유지보수 비용을 절감할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

무인 시스템을 이용한 구조물 손상 지도 구축

이 연구에서는 무인항공기(UAV)와 실내 점검 드론 등을 활용하여 대규모 구조물의 손상 상태를 정확히 파악하고 이를 3D 디지털 지도 형태로 구축하는 기술을 중점적으로 다룹니다. 다양한 센서 데이터를 융합하여 고해상도의 손상 지도를 생성하며, 이를 통해 구조물의 손상 위치와 정도를 명확히 파악할 수 있습니다. 이러한 기술은 대형 댐, 터널 등 접근이 어려운 구조물의 유지보수 및 관리에 매우 유용합니다.

주요 논문

발행물 전체보기

Thermal Stress Estimation of a Constrained Metallic Plate using Symmetric and Antisymmetric Lamb Waves’ Group Velocities

Ali Azad, Myung Soo Kang, Changgil Lee, Yun-Kyu An

Smart Materials and Structures,

Ultrasonic Wave Velocity-based Neutral Temperature Tracking Technique on Continuous-Welded Rails

Myung Soo Kang, Ali Azad, Yun-Kyu An, Changgil Lee

Engineering Structures,

Neutral Temperature Estimation of a Continuous-Welded Rail Through Virtual Generation of Stress-free Ultrasonic Wave Velocity

Ali Azad, Myung Soo Kang, Changgil Lee, Yun-Kyu An

Mechanical Systems and Signal Processing,