전종수 연구실
한양대학교 건설환경공학과
전종수 교수
지진취약성 평가
기계학습 기반 구조성능예측
교량 네트워크 리스크 분석
전종수 교수 연구실
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전종수 연구실
한양대학교 건설환경공학과 전종수 교수
전종수 연구실은 건설환경공학과 기반의 지진/내진공학 연구를 수행하며, 확률통계 관점의 취약성 평가와 기계학습 기반 성능예측 방법을 함께 적용합니다. 교량 네트워크의 공간변이 지진파 반영 취약성 평가와 그래프 이론 기반 리스크 관리에 대한 연구를 진행합니다. 또한 SMA* 보강 철근콘크리트 부재의 드리프트 및 잔류변위 예측을 위해 실험과 유한요소해석을 결합합니다. 재난 상황에서는 이상탐지 및 설명가능 기계학습으로 구조 손상평가 신뢰성을 확보하고, 화재 시나리오 취약도는 CFD 기반으로 분석합니다. 실시간 지진관측 진동 증폭 보정 기술을 평가체계에 연동합니다.
지진취약성 평가기계학습 기반 구조성능예측교량 네트워크 리스크 분석공간변이 지반운동형상기억합금(SMA) 보강
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
교량 네트워크 기반 지진 리스크 관리 및 내진 성능평가 연구
Seismic Risk Management and Seismic Performance Assessment for Bridge Transportation Networks
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교량 네트워크 기반 지진 리스크 관리 및 내진 성능평가 연구
Seismic Risk Management and Seismic Performance Assessment for Bridge Transportation Networks
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형상기억합금(SMA) 보강 철근콘크리트 부재의 드리프트·잔류변위 예측 연구
Drift and Residual Deformation Prediction for SMA-Reinforced RC Members
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재난 상황 구조 손상평가의 이상탐지·설명가능 기계학습 및 취약도 분석 연구
Reliability-Oriented and Explainable Damage Assessment and Fragility Analysis in Disaster Scenarios
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
53총합
5개년 연도별 피인용 수
2,679총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
|
·
인용수 3
·
2025Application of latent variable models for hidden pattern identification and machine learning prediction improvement in structural engineering
Sergei Shturmin, Sujith Mangalathu, Jong‐Su Jeon
IF 8 (2025)
Engineering Applications of Artificial Intelligence
https://doi.org/10.1016/j.engappai.2025.111282
Computer science
Latent variable
Machine learning
Artificial intelligence
Identification (biology)
Variable (mathematics)
Pattern recognition (psychology)
2
article
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·
인용수 3
·
2024Machine learning-based residual drift prediction of concrete-filled steel tube columns under earthquake loads
Sergei Shturmin, Chang Seok Lee, Eunsoo Choi, Jong‐Su Jeon
IF 7.4 (2024)
Journal of Building Engineering
https://doi.org/10.1016/j.jobe.2024.110903
Residual
Structural engineering
Column (typography)
Tube (container)
Materials science
Engineering
Geotechnical engineering
Composite material
Computer science
3
article
|
·
인용수 23
·
2023Machine learning–assisted drift capacity prediction models for reinforced concrete columns with shape memory alloy bars
Chang Seok Lee, Sujith Mangalathu, Jong‐Su Jeon
IF 8.5 (2023)
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering
https://doi.org/10.1111/mice.13112
SMA*
Particle swarm optimization
Computer science
Hyperparameter
Shape-memory alloy
Algorithm
Structural engineering
Artificial intelligence
Engineering
최신 정부 과제
14
과제 전체보기
1
2024년 4월-2029년 4월
|201,554,000원인공지능 기반 노후 교량의 5차원 내진성능 평가 및 기대수명 연장
본 연구과제의 최종 목표는 “교량 부재 노후화에 영향을 끼치는 다양한 독립적 환경 요인의 상호작용이 전체 교량에 복합적으로 미치는 영향을 규명하고, 인공지능 기술을 활용하여 노후 교량의 내진성능을 개선할 수 있는 방안을 마련하는 것”이다.
노후 교량
인공지능
5D 내진성능
기대수명 연장
환경요인
2
2023년 2월-2025년 12월
|153,000,000원실시간 지진관측자료의 진동 증폭 보정 기술개발
최종목표:○ 수요자 중심 지진정보 제공으로의 패러다임 전환을 위한 한국형 실시간 고밀도 진도 추정 기술 개발○ 기존의 규모 기반에서 진도 기반으로 개선된 대국민 지진정보 발표 기준 제안세부목표:○ 세부목표 1 - 수요자 체감 진도를 반영한 실시간 진도 기반 지진 통보 체계 도입 방안 연구○ 세부목표 2 - 한국형 실시간 고밀도 진도 산출 시스템 개발○ 세부...
지진조기경보
진도
지반증폭
3
2023년 2월-2025년 12월
|170,000,000원실시간 지진관측자료의 진동 증폭 보정 기술개발
최종목표:○ 수요자 중심 지진정보 제공으로의 패러다임 전환을 위한 한국형 실시간 고밀도 진도 추정 기술 개발○ 기존의 규모 기반에서 진도 기반으로 개선된 대국민 지진정보 발표 기준 제안세부목표:○ 세부목표 1 - 수요자 체감 진도를 반영한 실시간 진도 기반 지진 통보 체계 도입 방안 연구○ 세부목표 2 - 한국형 실시간 고밀도 진도 산출 시스템 개발○ 세부...
지진조기경보
진도
지반증폭