송성진 연구실은 기계공학부를 기반으로 비파괴평가(Nondestructive Evaluation, NDE) 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 초음파, 와전류, 음향 메타물질 등 다양한 물리적 원리를 활용하여 재료 및 구조물의 결함, 손상, 열화 상태를 파괴 없이 진단하는 첨단 기술 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 원자력 발전소, 플랜트, 철도, 항공기 등 사회 인프라의 안전성 확보와 수명 연장에 필수적인 비파괴평가 시스템의 이론적 모델링과 실험적 검증을 폭넓게 수행하고 있습니다. 연구실의 주요 연구 분야는 위상배열 초음파, 레일리파, 램파, EMAT(전자기 초음파) 등 첨단 초음파 기법을 활용한 결함 검출 및 정량 평가, 다층 구조물 및 이종금속 용접부의 진단, FEM(유한요소해석) 기반 신호 예측, 자동화된 결함 판별 알고리즘 개발 등입니다. 또한, 음향 메타물질을 이용한 초음파 집속 최적화, 고감도 센서 설계, 신호처리 및 잡음 제거 기술 등 다양한 융합 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 최근에는 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 접목하여 초음파 및 와전류 신호의 자동화된 결함 진단 시스템을 개발하고 있습니다. 신경망, 컨볼루션 신경망(CNN), 오토인코더 등 최신 AI 모델을 활용하여 신호의 잡음 제거, 결함 신호 추출, 결함 유형 분류, 결함 크기 산정 등 전 과정을 자동화함으로써 진단의 신뢰성과 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 이러한 기술은 대규모 데이터 처리와 실시간 평가가 필요한 산업 현장에 효과적으로 적용되고 있습니다. 연구실은 다수의 국내외 특허와 논문, 산업체 및 연구기관과의 협력 프로젝트를 통해 실용적이고 현장 적용이 가능한 비파괴평가 시스템을 개발하고 있습니다. 또한, 관련 표준화 및 전문 인력 양성에도 적극적으로 참여하여, 비파괴평가 분야의 학문적·산업적 발전에 크게 기여하고 있습니다. 송성진 연구실은 앞으로도 첨단 비파괴평가 기술의 개발과 산업 현장 적용을 선도하며, 안전하고 지속가능한 사회 인프라 구축에 핵심적인 역할을 수행할 것입니다.