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.

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.