박현우 연구실은 구조해석 및 이론, 구조물의 동적 거동 해석, 그리고 첨단 구조건전성 모니터링 기술 개발에 특화된 연구실입니다. 본 연구실은 ICT 융합해양스마트시티공학과를 기반으로, 다양한 사회기반시설과 대형 구조물의 안전성 평가 및 유지관리 기술을 선도적으로 연구하고 있습니다. 특히, 구조물의 미세 손상이나 균열을 조기에 탐지할 수 있는 비파괴 검사(NDT) 및 구조건전성 모니터링(SHM) 기법 개발에 중점을 두고 있습니다. 연구실은 파동 전파 이론, 시간반전 음향학, 램파(Lamb wave) 등 첨단 물리 기반 해석기법을 활용하여, 구조물 내부의 손상 위치와 크기를 정밀하게 평가할 수 있는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 또한, 압전소자(PZT)와 같은 스마트 센서를 구조물에 부착하여 전기역학적 신호를 측정하고, 이를 바탕으로 구조물의 상태를 실시간으로 모니터링하는 시스템을 구축하고 있습니다. 실험실 및 현장 실험을 통해 이론적 모델의 타당성을 검증하며, 실제 구조물에 적용 가능한 실용적 진단 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 고주파수 영역에서의 구조해석과 파동 기반 진동 해석 분야에서도 연구실은 독보적인 역량을 보유하고 있습니다. 고주파수 진동은 구조물 내 미세 손상이나 균열에 매우 민감하게 반응하기 때문에, 이를 활용한 진단 기법은 구조물의 조기 손상 탐지에 매우 효과적입니다. 연구실은 Timoshenko 보 이론, Mindlin-Herrmann 이론 등 다양한 고급 구조해석 이론을 적용하여, 균열이 존재하는 보 및 판 구조물의 고유진동수, 모드 형상, 파동 산란계수 등을 정밀하게 예측하는 모델을 개발하고 있습니다. 최근에는 인공지능(AI) 및 머신러닝 기반의 데이터 분석 기법을 접목하여, 기존의 물리 기반 진단 방법의 한계를 극복하고 진단의 정확성과 신뢰성을 높이고 있습니다. 특히, Physics-Informed Neural Network(PINN) 등 첨단 AI 기법을 활용하여, 프리팹 및 프리스트레스 콘크리트(PSC) 구조물의 시간의존적 거동 예측, 캠버 형상 재구성, 장기 성능 평가 등 다양한 응용 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 융합 연구를 통해 구조물의 생애주기 동안 안전하고 효율적인 유지관리가 가능하도록 하는 것이 연구실의 궁극적인 목표입니다. 박현우 연구실은 이론적 연구와 실용적 응용을 아우르는 폭넓은 연구 역량을 바탕으로, 교량, 건물, 산업 플랜트, 스마트 시티 인프라 등 다양한 분야에서 구조물의 안전성 평가와 유지관리, 그리고 미래 지능형 인프라 관리의 핵심 기술 개발에 앞장서고 있습니다. 산학협력 및 현장 실증 연구를 통해 연구성과의 실용화와 기술 이전에도 적극적으로 참여하고 있습니다.