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R Lab

한양대학교 기계공학과

노형도 교수

Carbon Fiber Composites

Structural Health Monitoring

SHM (Structural Health Monitoring)

R Lab

기계공학과 노형도

R Lab은 첨단 복합재료, 특히 탄소섬유강화플라스틱(CFRP)을 중심으로 스마트 복합재 및 구조 건전성 모니터링 기술을 선도적으로 연구하는 연구실입니다. 본 연구실은 복합재료의 구조적 역할을 넘어, 외부 환경 변화나 손상을 스스로 감지하고 진단할 수 있는 자가 감지형 스마트 복합재 개발에 주력하고 있습니다. 이를 위해 전기저항 변화 기반의 구조 건전성 모니터링, 실시간 손상 감지 및 예측, 기계학습 기반의 데이터 분석 등 다양한 첨단 기술을 융합하여 연구를 수행하고 있습니다. 복합재료의 제조 공정 또한 연구의 중요한 축을 이룹니다. 진공수지함침, 레이저 접합, 열가소성 복합재 드릴링 등 다양한 제조 공정에서 실시간 모니터링 시스템을 개발하여, 공정 변수의 미세한 변화까지 감지하고 품질을 최적화하는 기술을 연구합니다. 특히, 인공지능 및 빅데이터 분석 기법을 도입하여, 대규모 센서 데이터 기반의 결함 예측, 품질 이상 탐지, 최적 공정 조건 도출 등 스마트 제조 혁신을 실현하고 있습니다. 또한, 복합재료의 접합 및 내구성 향상 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 레이저, 초음파, 인덕션 등 다양한 접합 방법을 활용하여, 기계적 패스너 없이도 높은 강도와 내구성을 확보할 수 있는 첨단 접합 기술을 연구하며, 접합부의 구조 건전성 모니터링 및 수명 예측 시스템도 함께 개발하고 있습니다. 나노소재 도입, 계면 강화, 자기치유 기능 등 혁신적 소재 및 공정 기술을 통해 극한 환경에서도 신뢰성 높은 복합재 구조물 구현을 목표로 하고 있습니다. R Lab은 실제 산업 현장과의 협력 및 다양한 국가 연구과제를 통해, 연구 성과의 실용화와 산업 적용을 적극적으로 추진하고 있습니다. 항공우주, 자동차, 에너지, 해양 등 다양한 분야에서 복합재료의 혁신적 활용을 선도하며, 미래형 스마트 구조물 및 제조 시스템의 핵심 기술 개발에 앞장서고 있습니다. 연구실은 다양한 전공과 배경을 가진 연구자들에게 항상 열려 있으며, 첨단 복합재료 연구에 대한 열정과 도전정신을 가진 인재들과 함께 미래를 만들어가고자 합니다. R Lab은 창의적이고 혁신적인 연구를 통해 복합재료 분야의 새로운 패러다임을 제시하고, 글로벌 경쟁력을 갖춘 연구실로 성장하고 있습니다.

Carbon Fiber Composites
Structural Health Monitoring
SHM (Structural Health Monitoring)
스마트 복합재료 및 자가 감지 기술
스마트 복합재료는 기존의 구조적 역할을 넘어, 외부 환경 변화나 구조적 손상을 스스로 감지하고 진단할 수 있는 첨단 소재입니다. 본 연구실에서는 탄소섬유강화플라스틱(CFRP)과 같은 복합재료에 전기적 특성을 부여하여, 별도의 센서 없이도 변형, 손상, 충격 등을 실시간으로 감지할 수 있는 자가 감지(self-sensing) 시스템을 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 항공우주, 자동차, 에너지, 토목 등 다양한 산업 분야에서 구조물의 안전성과 신뢰성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 연구실은 전기저항 변화 기반의 구조 건전성 모니터링(Structural Health Monitoring, SHM) 기술을 중심으로, 복합재 내부에 전극을 배치하거나, 전도성 네트워크를 형성하여 미세한 변형이나 균열, 파손을 실시간으로 감지하는 방법을 연구합니다. 또한, 전기저항 변화 데이터를 기계학습 및 신호처리 기법과 결합하여 손상 위치 및 크기, 진전 양상까지 정밀하게 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이를 통해 기존의 비파괴 검사(NDE) 방식보다 더 빠르고 효율적인 구조물 진단이 가능해집니다. 이러한 스마트 복합재료 및 자가 감지 기술은 미래형 모빌리티, 스마트 인프라, 에너지 플랜트 등에서 구조물의 수명 예측, 유지보수 비용 절감, 안전성 향상 등 다양한 파급효과를 기대할 수 있습니다. 연구실은 실제 산업 현장에 적용 가능한 실시간 모니터링 시스템 개발을 목표로, 다양한 복합재 구조물에 대한 실험 및 시뮬레이션 연구를 활발히 수행하고 있습니다.
복합재료 제조 공정 모니터링 및 인공지능 기반 최적화
복합재료의 제조 공정은 매우 복잡하며, 미세한 변수 변화가 최종 제품의 품질과 성능에 큰 영향을 미칩니다. 본 연구실은 진공수지함침(VARI), 레이저 접합, 열가소성 복합재 드릴링 등 다양한 복합재 제조 공정에서 실시간 모니터링 및 품질 제어 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 전기저항 측정 기반의 인-시추(in-situ) 모니터링 시스템을 통해 수지 침투, 경화, 두께 변화 등 제조 과정의 주요 변수를 실시간으로 감지함으로써, 공정의 신뢰성과 효율성을 크게 높이고 있습니다. 최근에는 인공지능(AI) 및 기계학습 기술을 복합재 제조 및 품질 관리에 접목하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 예를 들어, 제조 과정에서 수집된 대규모 센서 데이터를 활용하여, 결함 발생 예측, 최적 공정 조건 도출, 품질 이상 탐지 등 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 또한, 복합재의 구조적 특성 및 손상 진단에도 AI 기반 예측 모델을 적용하여, 기존의 경험적 접근 방식보다 더 정밀하고 신속한 의사결정이 가능하도록 연구를 확장하고 있습니다. 이러한 연구는 복합재료 산업의 스마트 팩토리 구현, 자동화 및 무인화 제조 시스템 구축, 고신뢰성 구조물 생산 등 미래 제조 혁신의 핵심 기반이 됩니다. 연구실은 실제 산업체와의 협력 및 다양한 국가 연구과제를 통해, 첨단 복합재 제조 기술의 실용화와 산업 현장 적용을 적극적으로 추진하고 있습니다.
복합재료의 접합 및 내구성 향상 기술
복합재료의 구조적 응용에서 접합 기술은 매우 중요한 역할을 하며, 접합부의 신뢰성과 내구성은 전체 구조물의 성능을 좌우합니다. 본 연구실은 레이저, 초음파, 인덕션 등 다양한 첨단 접합 방법을 활용하여, 기계적 패스너 없이도 높은 강도와 내구성을 확보할 수 있는 복합재 접합 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 레이저 접합을 통한 분자 확산 및 계면 결합 메커니즘을 심층적으로 분석하여, 최적의 접합 패턴과 공정 조건을 도출하고 있습니다. 접합부의 구조 건전성 모니터링 또한 중요한 연구 주제입니다. 연구실은 전기저항 변화, 정전용량 측정 등 다양한 전기적 신호를 활용하여, 접합부의 미세 손상이나 파손을 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 개발하고 있습니다. 이를 통해 접합부의 수명 예측, 유지보수 시기 결정, 안전성 평가 등 구조물의 신뢰성 향상에 기여하고 있습니다. 이와 더불어, 복합재료의 내구성 향상을 위한 나노소재 도입, 계면 강화, 자기치유 기능 부여 등 다양한 혁신적 소재 및 공정 기술도 연구 중입니다. 이러한 연구는 항공우주, 해양, 에너지 등 극한 환경에서 사용되는 복합재 구조물의 성능과 수명을 극대화하는 데 중요한 역할을 하며, 미래형 고성능 복합재 개발의 핵심 기반이 됩니다.
1
Smart carbon fiber reinforced plastic tubes with electromechanical structural health self-monitoring system
노형도
ENGINEERING STRUCTURES, 2025
2
Experimental investigation of heat-assisted CFRTP drilling with an industrial robot
노형도
JOURNAL OF MANUFACTURING PROCESSES, 2024
3
Analysis of energy release rate of laser-induced cohesive bonding of carbon fiber-reinforced polyetherketoneketone thermoplastic composites
노형도
POLYMER TESTING, 2023
1
혁신형 SMR 증기발생기 관내 유동 불안정성 발생에 따른 구조 건전성 평가 플랫폼 개발
산업통상자원부
2025년 03월 ~ 2026년 02월
2
미세조직 분석 기법을 활용한 해양 환경 노화 복합재료 분석 방법론 개발
과학기술정보통신부(2017Y)
2025년 ~ 2025년 12월