Smart Construction IT LAB

건설환경공학부 박승희

스마트 건설 IT 연구실은 첨단 정보통신기술(ICT), 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 디지털 트윈(BIM/GIS) 등 다양한 융합기술을 기반으로 건설 현장과 사회기반시설의 혁신적인 안전관리 및 유지관리 솔루션을 연구하는 선도적 연구실입니다. 본 연구실은 구조물 건전성 모니터링(SHM), 비파괴 검사(NDT), 스마트 센서 네트워크, 디지털 트윈 기반 시공관리, 작업자 안전 모니터링, 재난·재해 예측 및 대응 등 다양한 분야에서 실질적이고 현장 적용이 가능한 기술을 개발하고 있습니다. 특히, BIM과 GIS를 결합한 디지털 트윈 플랫폼을 통해 건설 현장의 모든 요소를 가상 공간에 재현하고, AR(증강현실) 및 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 작업자 위치 추적, 위험 행동 감지, 실시간 경고 시스템 등 스마트 안전관리 시스템을 구현하고 있습니다. 또한, 공공 CCTV, IoT 센서, 드론, LiDAR 등 다양한 데이터 소스를 활용한 도시 인프라의 실시간 모니터링과, AI·머신러닝 기반의 재난·재해 예측, 위험지역 자동 분류, 신속한 대응 시스템 구축에도 주력하고 있습니다. 본 연구실은 자기탄성(EM) 센서, 누설자속(MFL) 센서, 레이저 초음파, GPR 등 첨단 비파괴 검사 기술과 AI 기반 신호처리·이미지 분석 기법을 융합하여, 교량, 터널, 플랜트, 빌딩 등 다양한 인프라의 미세 손상, 피로 균열, 부식, 변형 등을 정밀하게 감지하고 평가하는 연구를 수행하고 있습니다. 이를 통해 구조물의 생애주기 전반에 걸친 안전관리와 유지보수 효율화, 사회기반시설의 재난·재해 대응력 강화에 기여하고 있습니다. 더불어, 본 연구실은 산업체·공공기관과의 협력 프로젝트, 정부 연구과제, 국제 공동연구, 특허 및 기술이전 등 다양한 산학연 활동을 통해 연구성과를 실제 현장에 적용하고, 미래형 스마트 시티 및 인프라 구축의 핵심 기술을 선도하고 있습니다. 이러한 연구 역량은 국내외 학술지 논문, 특허, 수상, 산학협력 실적 등에서 높은 평가를 받고 있습니다. 스마트 건설 IT 연구실은 앞으로도 첨단 융합기술을 바탕으로 건설 산업의 디지털 전환, 안전문화 정착, 지속가능한 도시 인프라 구축을 위한 연구개발에 매진할 것입니다. 이를 통해 사회적 안전과 삶의 질 향상, 국가 경쟁력 강화에 기여하는 글로벌 리더 연구실로 성장하고자 합니다.

Construction Safety Monitoring

Non-destructive Testing

Augmented Reality

대표 연구 분야

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스마트 건설 및 디지털 트윈 기반 안전관리

스마트 건설은 첨단 정보통신기술(ICT)과 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 디지털 트윈(BIM/GIS) 등을 융합하여 건설 현장의 생산성과 안전성을 극대화하는 분야입니다. 본 연구실은 건설 현장 내 다양한 데이터를 실시간으로 수집·분석하여, 작업자 안전관리, 공정 최적화, 위험 예측 및 대응 등 다양한 스마트 건설 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, BIM(건물정보모델링)과 GIS(지리정보시스템)을 결합한 디지털 트윈 플랫폼을 통해 건설 현장의 모든 요소를 가상 공간에 재현하고, 이를 기반으로 시공 단계별 위험요소를 사전에 예측·관리할 수 있는 기술을 연구합니다. 이러한 디지털 트윈 기반의 안전관리 시스템은 AR(증강현실) 및 컴퓨터 비전 기술과 연계되어, 현장 작업자의 위치 추적, 위험 행동 감지, 실시간 경고 시스템 등 다양한 응용이 가능합니다. 예를 들어, CCTV와 IoT 센서를 활용하여 작업자의 동선과 행동을 분석하고, AI 기반 객체 인식 및 자세 추정 기술을 통해 추락, 낙상, 충돌 등 주요 사고를 예방할 수 있습니다. 또한, 공정 지연 위험 분석, 텍스트 마이닝 기반 리스크 도출, AR 시각화 등 다양한 스마트 건설 관리 기술도 함께 개발되고 있습니다. 본 연구실은 이러한 스마트 건설 및 디지털 트윈 기술을 실제 현장에 적용하기 위한 실증 연구와, 산업체·공공기관과의 협력 프로젝트를 활발히 수행하고 있습니다. 이를 통해 건설 산업의 디지털 전환과 안전문화 정착에 기여하고, 미래형 스마트 시티 및 인프라 구축의 핵심 기술을 선도하고 있습니다.

구조물 건전성 모니터링(SHM) 및 비파괴 검사(NDT) 첨단 기술

구조물 건전성 모니터링(Structural Health Monitoring, SHM)은 교량, 터널, 빌딩 등 주요 인프라의 안전성과 내구성을 실시간으로 진단·평가하는 핵심 기술입니다. 본 연구실은 임피던스 센서, 자기탄성(EM) 센서, 누설자속(MFL) 센서, 레이저 초음파, GPR(지하투과레이더) 등 다양한 첨단 센서 네트워크와 비파괴 검사(NDT) 기법을 융합하여 구조물의 미세 손상, 피로 균열, 부식, 변형 등을 정밀하게 감지하고 평가하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, AI 및 딥러닝 기반 신호처리·이미지 분석 기술을 접목하여, 센서 데이터의 자동 해석, 손상 위치 및 유형 분류, 이상 패턴 탐지, 예지보수(예방적 유지관리) 등 고도화된 SHM 솔루션을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 자기이력 곡선 기반의 긴장력 추정, 레이저 스캐닝을 통한 3D 형상정보 구축, 드론·LiDAR 융합을 통한 대형 구조물의 원격 모니터링, 그리고 실시간 데이터 기반의 구조물 위험도 평가 및 경고 시스템 등이 대표적입니다. 이와 더불어, 본 연구실은 센서 네트워크의 무선화, 에너지 하베스팅, 데이터 압축 및 전송 최적화 등 실용적 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 이를 통해 구조물의 생애주기 전반에 걸친 안전관리와 유지보수 효율화, 사회기반시설의 재난·재해 대응력 강화에 기여하고 있습니다.

AI·머신러닝 기반 재난·재해 예측 및 도시 인프라 관리

본 연구실은 인공지능(AI)과 머신러닝, 빅데이터 분석 기술을 활용하여 도시 및 사회기반시설의 재난·재해 예측, 위험지역 분석, 실시간 대응 시스템 구축에 앞장서고 있습니다. 공공 CCTV, 위성영상, IoT 센서 등 다양한 데이터 소스를 통합하여, 도시 침수, 산불, 폭염, 교통사고 등 다양한 재난 상황을 실시간으로 감지·분석하고, 위험지역을 자동으로 분류·예측하는 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 컴퓨터 비전 기반 침수 영역 탐지, 딥러닝 기반 산불 감지, SVM·CNN 등 기계학습 모델을 활용한 건설재해 예측, 텍스트 마이닝 기반 리스크 도출 등 다양한 AI 응용 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 디지털 트윈과 연계한 도시 인프라의 상태 모니터링, 재난 발생 시 신속한 의사결정 지원 시스템, 작업자 안전사고 예방을 위한 자동화 경고 시스템 등 실질적 재난 대응 솔루션도 함께 개발 중입니다. 이러한 연구는 환경부, 국토교통부, 행정안전부 등 정부 부처 및 다양한 산업체와의 협력 프로젝트를 통해 실제 현장에 적용되고 있으며, 미래형 스마트시티, 탄소중립 도시, 안전한 사회 인프라 구축에 중요한 역할을 하고 있습니다.

주요 논문

374

발행물 전체보기

Enhancement of laser-generated ultrasonic wavefield in noisy experimental environments using latent assimilation

Kassahun Demissie Tola, Daniel Asefa Beyene, Michael Bekele Maru, Byoungjoon Yu, Dongyoung Ko, Seunghee Park†

NDT & E International, 2025.07

Occlusion-aware hybrid learning framework for point cloud understanding in building mechanical, electrical, and plumbing systems

Shuju Jing, Xiangyang Li, Michael Bekele Maru, Byoungjoon Yu, Gichun Cha, Seunghee Park†

Energy and Buildings, 2025.10

Enhancing deep learning in structural damage identification with 3D-engine synthetic data

PaPa Win Aung, Kaung Myat Sam, Almo Senja kulinan, Gichun Cha, Minsoo Park, Seunghee Park†

Automation in Construction, 2025.07

완료된 프로젝트

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[본교]공공 CCTV 활용 머신러닝 기반 도시 침수위험지역 침수심 탐지 및 시공간적 분석 기술 개발

과학기술정보통신부·행정안전부 한국연구재단

2024년 06월 ~ 2025년 05월

도시침수대응 지하 인프라 유지관리 고도화 기술 개발(1차년도)

환경부 한국환경산업기술원[통합RCMS]

2024년 04월 ~ 2024년 12월

[통합EZ][공동-(재)차세대융합기술연구원]작업자 행동 기반 안전 모니터링 예측 기술 개발

행정안전부 국립재난안전연구원[통합EZBARO]

2024년 ~ 2024년 12월