본 연구 주제는 건축 프로젝트의 시공 계획 수립부터 공정표 작성, 진도관리, 지연공기 만회대책, 성과분석에 이르는 전 주기적 건설관리 체계를 다룬다. 연구실의 출판 및 교육 자료에는 공정 계획 수립, 공정관리 절차 수립, 조직구성, 자료관리, 업무조정, 공정관리 도구 활용 등 실무 중심의 세부 주제가 체계적으로 축적되어 있으며, 이는 현장 적용성이 높은 건설사업관리 역량을 보여준다. 특히 공동주택, 콘크리트 공사, 마감공사 등 다양한 공종을 대상으로 생산성과 품질, 공기 준수, 자원 운영의 효율성을 높이는 방법론 개발에 초점을 둔다. 이 연구는 전통적인 건설관리 기법에 더해 데이터 기반 분석, 시뮬레이션, 모바일·웹 기반 정보관리, 생산성 예측 모델을 결합하는 방향으로 확장되어 왔다. 공정 지연 요인 분석, 건설 생산성 정보 수집 및 활용, 회귀분석 및 데이터 마이닝 기반 예측, 공정별 영향요인 표준화와 같은 접근을 통해 계획과 실행의 차이를 줄이고 의사결정의 정밀도를 높이는 것이 핵심이다. 또한 시공 단계별 As-Built BIM 업데이트, 객체 인식 기반 정보 연계 등 디지털 전환 요소를 접목하여 건설현장의 복잡한 일정 및 자원 정보를 실시간으로 관리하려는 특징을 가진다. 궁극적으로 이 연구는 건설현장의 생산성 향상, 공기 단축, 원가 절감, 품질 확보를 동시에 달성하는 것을 목표로 한다. 건축시공의 실무 지식을 체계화해 교육 콘텐츠로 확산하는 한편, 실제 현장 데이터와 디지털 도구를 결합한 스마트 공정관리 체계를 구축함으로써 건설산업의 고도화에 기여한다. 향후에는 BIM, AI, 센서 데이터, 로봇 시공 정보가 통합된 지능형 건설관리 플랫폼으로 발전하여 보다 예측적이고 자동화된 프로젝트 운영이 가능해질 것으로 기대된다.

본 연구 주제는 반복적이고 위험하며 품질 편차가 큰 건설 작업을 자동화 장비와 로봇 기술로 대체하거나 지원하는 데 초점을 둔다. 연구실의 특허와 학술발표에는 철근 결속 장치, 강관 파일 두부 절단 장치, PHC 파일 두부정리 자동화 로봇, 도로면 크랙실링 장치, 외벽 도장 로봇, 배관 누수탐지 로봇 등 다양한 시공 자동화 사례가 포함되어 있다. 이는 건설현장 내 토공, 파일 시공, 유지보수, 마감, 검사 등 여러 작업 영역에서 로봇화 가능성을 실증적으로 탐색해 온 연구 흐름을 보여준다. 연구 방법 측면에서는 기계 시스템 설계, 말단장치 개발, 머신비전, GNSS, 레이저 스캐닝, Around View Monitoring, 원격 조작, 객체 인식, 경제성 분석 등을 통합적으로 활용한다. 단순히 장비를 개발하는 데 그치지 않고, 현장 적용성, 작업 가능 조건, 공정 연계성, 비용 대비 효과, 안전성 향상 정도까지 함께 평가하는 것이 특징이다. 또한 DFA(Design for Automation) 개념을 통해 시공 대상물 자체를 자동화 친화적으로 설계하는 방향까지 연구 범위를 확장하고 있어, 장비 중심 접근을 넘어 건설 생산체계 전반의 혁신을 지향한다. 이 연구의 기대효과는 노동집약적 공정을 고부가가치 기술 기반 공정으로 전환하고, 숙련도 의존도를 낮추며, 작업 안전과 품질 균일성을 높이는 데 있다. 고령화와 인력 부족이 심화되는 건설산업에서 시공로봇은 선택이 아닌 필수 기술로 부상하고 있으며, 연구실은 이러한 전환을 주도하는 실용적 기술개발에 강점을 보인다. 앞으로는 로봇 주행, 작업 인지, BIM 연계, 현장 관제 시스템이 통합된 자율형 건설로봇 플랫폼으로 발전할 가능성이 크다.

본 연구 주제는 건설현장의 안전사고 예방과 구조물 상태 진단을 위한 디지털 기반 안전관리 기술 개발에 중점을 둔다. 대표적으로 임시 구조물 스마트 안전확보 기술 개발, 가설기자재 품질관리, 흙막이 구조체 변위 계측 및 추적관리 시스템 개발, 데크플레이트 처짐 계측, 추락사고 방지용 스마트 안전고리, 스마트 클램프 개발 등이 수행되었다. 이러한 연구는 사고 발생 후 대응이 아니라 위험 징후를 조기에 감지하고 현장에서 즉시 조치할 수 있는 예방 중심 안전관리 체계를 구축하려는 방향성을 가진다. 핵심 기술로는 비파괴검사 센서, Magnetic Flux Leakage 기반 결함 탐지, 레이저 거리측정기, 2D/3D LiDAR, 포인트 클라우드 분석, 센서 네트워크, 딥러닝 기반 상태 인식, 실시간 변위 추적 소프트웨어 등이 활용된다. 특히 소규모 건축현장과 재사용 가설기자재처럼 기존 안전관리 사각지대에 놓이기 쉬운 대상에 주목하여, 경제성과 설치 용이성, 계측 신뢰성을 동시에 확보하는 시스템 설계를 추구한다. 이는 대형 현장 중심의 기존 스마트건설 기술을 보다 폭넓은 현장으로 확산시키는 데 중요한 의미를 가진다. 이 연구는 산업재해 저감, 현장 관리자 의사결정 지원, 가설구조물 붕괴 및 추락사고 예방, 유지관리 효율 향상에 직접적으로 기여할 수 있다. 나아가 계측 데이터와 현장 운영 데이터를 통합함으로써 안전감리의 디지털화와 자동화를 촉진하고, 궁극적으로는 위험 예측형 건설안전 관리체계로 발전할 수 있다. 향후 연구는 디지털 트윈, AI 기반 위험도 예측, 현장 로봇 및 모바일 기기와의 연계를 통해 더욱 정교한 스마트 안전 인프라 구축으로 이어질 가능성이 높다.