본 연구실은 교량 및 다양한 구조물의 구조해석과 안전성 평가를 중점적으로 연구하고 있습니다. 구조해석은 구조물이 외부 하중이나 환경 변화에 어떻게 반응하는지 예측하고, 그에 따른 변형, 응력, 파괴 가능성을 분석하는 핵심 기술입니다. 이를 통해 교량, 건축물, 플랜트 등 다양한 인프라 구조물의 설계와 유지관리에 필수적인 정보를 제공합니다. 특히, 본 연구실은 유한요소해석(Finite Element Analysis)과 같은 첨단 해석 기법을 활용하여 실제 구조물의 거동을 정밀하게 모사하고 있습니다. 최근에는 합성교량, 트러스 구조물, 박스 거더 등 복잡한 구조 시스템의 극한재하능력, 잔류응력, 진동 특성 등 다양한 구조적 현상에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 교량의 변위 계측 및 하중 모니터링 시스템 개발을 통해 실시간 구조 건강 모니터링(SHM) 기술도 함께 발전시키고 있습니다. 이러한 연구는 구조물의 장기적 안전성 확보와 유지관리 비용 절감, 그리고 사회적 재난 예방에 크게 기여하고 있습니다. 미래에는 인공지능 및 빅데이터 기반의 예측 모델과 결합하여 더욱 효율적이고 신뢰성 높은 구조물 관리 체계를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

최근 본 연구실은 인공지능(AI) 및 비지도 학습 기반의 첨단 기술을 활용한 구조물 손상 감지 및 예측 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 기존의 구조물 진단 방식은 주로 전문가의 경험과 육안 점검에 의존했으나, 본 연구실은 센서 데이터와 AI 알고리즘을 결합하여 자동화된 손상 감지 및 이상 신호 분석 시스템을 구축하고 있습니다. 특히, 붕괴유발부재의 손상 감시 시스템 개발 프로젝트를 통해, 다양한 센서로부터 수집된 변위, 진동, 온도 등 데이터를 실시간으로 분석하고, 비지도 학습을 통해 정상 상태와 이상 상태를 자동으로 분류하는 기술을 연구하고 있습니다. 이를 통해 구조물의 미세한 손상이나 초기 결함을 조기에 탐지할 수 있으며, 유지관리의 효율성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 스마트 인프라 기술은 미래 도시와 사회의 안전을 보장하는 핵심 요소로, 교량, 터널, 고층 건물 등 다양한 인프라 시설에 적용될 수 있습니다. 앞으로는 IoT, 클라우드, 빅데이터 등과의 융합을 통해 더욱 지능적이고 자율적인 구조물 관리 시스템을 실현할 계획입니다.