전동호 연구실
건설시스템공학과
전동호
전동호 연구실은 ICT융합해양스마트시티공학과 소속으로, 친환경 건설재료 및 무시멘트 결합재 개발을 중심으로 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 플라이애시, 고로슬래그, 바텀애시 등 산업부산물을 활용한 무시멘트 결합재의 개발 및 상용화에 주력하며, 이를 통해 시멘트 사용을 줄이고 탄소배출을 저감하는 지속가능한 건설기술을 선도하고 있습니다. 다양한 화학적 활성화제와 첨가제를 적용하여 결합재의 강도, 내구성, 응결시간 등 주요 성능을 최적화하고, 경량화, 단열성, 흡음성 등 다양한 기능성 건설재료도 함께 연구하고 있습니다.
연구실은 또한 콘크리트 및 시멘트 기반 구조물의 내구성 평가와 결함 진단을 위한 첨단 비파괴 검사 기술 개발에도 앞장서고 있습니다. 전기저항단층촬영(EIT/ERT) 기술을 활용하여 구조물 내부의 철근 위치, 균열, 공극 등을 실시간으로 진단하고, 인공지능 기반의 내구성 예측 모델을 통해 해양 및 극한 환경에서의 구조물 수명과 안전성을 정밀하게 예측합니다. 이러한 기술은 구조물의 유지관리 효율성을 높이고, 장기적인 안전성 확보에 크게 기여하고 있습니다.
특허 및 다양한 산학연구 프로젝트를 통해 실제 산업 현장에 적용 가능한 기술 개발에도 힘쓰고 있습니다. 예를 들어, 무시멘트 경량 블록, 흡음성 및 단열성이 우수한 건설재료, 탄소저감형 혼화제 등 다양한 특허 기술을 보유하고 있으며, 정부 및 기업과의 협력을 통해 대규모 실증 연구와 상용화도 적극적으로 추진하고 있습니다.
연구실의 연구 성과는 국내외 저명 학술지 및 학회에서 활발히 발표되고 있으며, 우수논문상 등 다양한 수상 경력도 보유하고 있습니다. 이러한 연구 활동은 친환경 건설산업의 발전과 더불어, 자원 순환 및 탄소중립 사회 실현에 중요한 역할을 하고 있습니다.
향후 연구실은 무시멘트 결합재의 고기능화, 스마트 건설재료 개발, 인공지능 기반 구조물 관리 등 다양한 융합 연구를 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다. 이를 통해 지속가능하고 안전한 미래 건설 환경 조성에 기여하고자 합니다.
무시멘트 결합재 및 친환경 건설재료 개발
전동호 연구실은 무시멘트 결합재의 개발 및 응용에 중점을 두고 있습니다. 기존의 시멘트 사용을 최소화하거나 대체할 수 있는 플라이애시, 고로슬래그, 바텀애시 등 산업부산물을 활용하여 친환경적이면서도 우수한 기계적 성능을 갖춘 결합재를 연구합니다. 이러한 무시멘트 결합재는 압축강도, 내구성, 내화성 등 다양한 성능 평가를 통해 건설 현장에 적용 가능한 수준으로 개발되고 있습니다.
특히, 연구실은 탄산칼슘, 수산화칼슘, 알칼리금속염 등 다양한 화학적 활성화제를 활용하여 결합재의 반응성을 극대화하고, 응결시간 조절, 미세구조 개선, 강도 증진 등 실질적인 성능 향상을 도모합니다. 또한, 응결시간 지연제, 흡음성 및 단열성이 우수한 경량 블록 등 다양한 특허 기술을 바탕으로 건축 및 토목 분야에서의 실용화를 추진하고 있습니다.
이러한 연구는 산업부산물의 재활용을 통한 환경오염 저감, 탄소배출 감소, 자원 순환 등 지속가능한 건설산업 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 더불어, 무시멘트 결합재의 상용화 및 현장 적용을 위한 제조공정 최적화, 품질관리, 대량생산 기술 등 실용적 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.
첨단 진단 및 내구성 예측 기술: 전기저항단층촬영(EIT/ERT)과 인공지능 활용
연구실은 콘크리트 및 시멘트 기반 구조물의 내구성 평가와 결함 진단을 위한 첨단 비파괴 검사 기술 개발에도 주력하고 있습니다. 전기저항단층촬영(EIT/ERT) 기술을 활용하여 콘크리트 내부의 철근 위치, 균열, 공극 등 미세 구조를 실시간으로 진단하고, 기존의 방사선 기반 CT의 한계를 극복하는 새로운 진단 방법을 제시합니다. 이러한 기술은 구조물의 안전성 평가, 유지보수, 수명 예측 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.
또한, 인공지능(특히 인공신경망, 딥러닝 등)을 활용한 내구성 예측 모델을 개발하여, 해양 구조물 등 극한 환경에서의 내구성 저하 요인을 정량적으로 예측합니다. 예를 들어, 해상 교량의 염화물 침투에 의한 철근 부식, 내구성 저하 등을 현장 측정 없이도 기상 데이터와 연계하여 예측할 수 있는 모델을 구축하였습니다. 이를 통해 구조물의 유지관리 효율성을 크게 높이고, 장기적인 안전성 확보에 기여하고 있습니다.
이러한 첨단 진단 및 예측 기술은 기존의 경험적, 주관적 평가 방식에서 벗어나 데이터 기반의 정밀한 구조물 관리로 전환하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 연구실은 앞으로도 다양한 센서, 데이터 융합, 인공지능 기법을 접목하여 스마트 건설 및 유지관리 분야의 혁신을 선도할 계획입니다.
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CaCO3 dissolution-driven enhancement of strength and microstructure in clinker-free CaCO3-blended GGBFS binder via hydrated Al2(SO4)3
전동호, 유현지, 유주안, 오재은
CONSTRUCTION AND BUILDING MATERIALS, 2025
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Understanding the effect of triethanolamine on grinding and hydration of blast furnace slag, focusing on the degrees of slag consumption and C (-A)-S-H formation
전동호, 이지훈, 임아현, 강현욱, 이남곤, 문주혁, Chi sun Poon
CONSTRUCTION AND BUILDING MATERIALS, 2025
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Development of lightweight and low-crystalline artificial aggregate using cementless fly ash binder for thermal neutron shielding concrete manufacture
전동호, 김도훈, 오재은, 유주안, 심성원, 송해민
CEMENT & CONCRETE COMPOSITES, 2024
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[2차년도]마이크로파를 활용한 고농도 급속 CO2 양생 기술 연구 및 CO2 다량 고정화 인공골재 개발
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잔골재(모래) 고갈 문제 해결을 위한 산업부산물 (고로슬래그 및 바텀애시) 활용 20MPa급 잔골재 및 제조 공정 개발
