기성훈 연구실
동아대학교 ICT융합해양스마트시티공학과
기성훈 교수
비파괴평가(NDE)
철근콘크리트 부식모니터링
전기비저항 측정
홈
기성훈 연구실
동아대학교 ICT융합해양스마트시티공학과 기성훈 교수
기성훈 연구실은 철근콘크리트의 부식·균열·열화와 같은 손상을 비파괴 방식으로 평가하기 위한 신호 계측과 해석 기술을 연구합니다. 전기비저항(ER) 측정의 철근 영향과 크랙에 의한 전류장 변화 효과를 고려해 캘리브레이션과 해석 프레임워크를 구성하며, 초음파와 GPR 신호를 딥러닝으로 자동 분류하는 방법을 개발합니다. 또한 항만 인프라 스마트 유지보수 과제를 바탕으로 IoT 기반 데이터 수집과 데이터 퓨전 기반 상태평가 로직을 구축하고, 외장 구조의 지속가능 요소로서 태양광 패널·외부차양 일체 구조 연구도 수행합니다.
비파괴평가(NDE)철근콘크리트 부식모니터링전기비저항 측정초음파 신호분석지표투과레이더(GPR)
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
철근콘크리트 부식 손상 전기비저항 기반 비파괴 평가 및 해석 프레임워크 연구
Electrical resistivity-based NDE and interpretation framework for reinforced concrete corrosion dama
연구 분야 상세보기
철근콘크리트 부식 손상 전기비저항 기반 비파괴 평가 및 해석 프레임워크 연구
Electrical resistivity-based NDE and interpretation framework for reinforced concrete corrosion dama
연구 분야 상세보기
초음파·지중레이더 기반 AI 손상 분류 및 실시간 자동 결함 평가 연구
AI-based damage classification using ultrasonic and GPR sensing for automated defect evaluation
연구 분야 상세보기
스마트 유지보수용 다중모달 NDE 데이터 퓨전과 지속가능 외장 구조 통합 연구
Multi-modal NDE data fusion for smart maintenance and integration of sustainable building exterior s
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
인용수 2
·
2025Multi-modal NDE data fusion with machine learning for reinforced concrete corrosion damage classification
Julfikhsan Ahmad Mukhti, Nenad Gucunski, Seong‐Hoon Kee
IF 8 (2025)
Construction and Building Materials
철근콘크리트(RC)에서 부식 유발 열화로 인한 손상의 조기 발견은 노후 기반시설의 효과적인 유지관리와 직결된다. 본 연구는 전기화학, 전자기, 음향 등 다중 비파괴 평가(NDE) 기법을 통합하는 기계학습(ML) 기반 프레임워크를 제시하여 RC에서의 부식 유발 손상을 자동 분류한다. 세 가지 콘크리트 배합에 대해 가속 부식을 수행하였으며, 노출 주기 사이에서 NDE 데이터를 수집하였다. 손상 상태는 무손상, 내부 열화, 그리고 육안으로 관찰되는 표면 균열(≥ 0.1 mm)의 세 수준으로 범주화하였다. 융합된 다중 모달 입력을 사용하는 ML 모델은 단일 기법 기반 모델보다 우수했으며, 특히 초기 단계 손상 검출에서 성능이 두드러졌다. 최우수 모델은 Subspace KNN 분류기를 사용하여 다섯 가지 NDE 파라미터—반전지 전위(half-cell potential), 상대 유전율(relative permittivity), 전기 비저항(electrical resistivity), 임팩트-에코 피크 주파수(impact-echo peak frequency), 초음파 표면파 속도(ultrasonic surface wave velocity)—의 특징 수준(feature-level) 융합을 통해 정확도 0.936과 Cohen’s Kappa 0.783을 달성하였다. 또한 서로 다른 배합 특성을 갖는 독립 시편을 이용해 견고성을 검증하였다. 아울러 가중 소프트 보팅(weighted soft voting)을 사용하는 의사결정 수준(decision-level) 융합 모델을 개발하여 개별 NDE 파라미터의 상보적 민감도를 알고리즘적으로 활용함으로써 진단 성능의 시너지 향상을 구현하였다. 반전지 전위와 초음파 표면파 속도만을 사용하는 단순화된 구성은 정확도 0.832와 Kappa 0.607을 달성했으며, 초기 내부 열화에 대한 클래스별 Kappa는 0.674로 모든 모델 조합 중 가장 높았다. 전반적으로 제안된 프레임워크는 부식의 초기 단계 검출성을 향상시키고 노후 콘크리트 구조물에 대한 보다 신뢰할 수 있는 유지관리 의사결정을 지원한다. • 다중 모달 NDE와 함께하는 ML은 부식 손상을 정확히 분류한다. • 가중 투표를 통한 의사결정 수준 융합은 진단 성능을 향상시킨다. • 전기화학 및 음향 NDE의 시너지가 초기 단계 손상 검출을 강화한다. • 이 프레임워크는 노후 기반시설의 실시간, 상태 기반 유지관리를 지원한다.
https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2025.144557
Nondestructive testing
Reinforced concrete
Robustness (evolution)
Corrosion
Ultrasonic sensor
Sensor fusion
Ultrasonic testing
Subspace topology
Cracking
2
Article
|
·
인용수 13
·
2025Hybrid data-driven machine learning approach for evaluating steel corrosion in concrete using electrical resistivity and documented concrete performance indicators
Kevin Paolo V. Robles, Jurng‐Jae Yee, Nenad Gucunski, Seong‐Hoon Kee
IF 8 (2025)
Construction and Building Materials
https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2025.142154
Electrical resistivity and conductivity
Corrosion
Materials science
Composite material
Metallurgy
Engineering
Electrical engineering
3
Article
|
인용수 18
·
2024AI-assisted ultrasonic wave analysis for automated classification of steel corrosion-induced concrete damage
Julfikhsan Ahmad Mukhti, Nenad Gucunski, Seong‐Hoon Kee
IF 11.5 (2024)
Automation in Construction
염화물 침입으로 인해 철근콘크리트에 발생하는 균열을 조기에 탐지하는 것은 효율적인 유지보수에 매우 중요하다. 본 연구는 초음파 펄스파를 활용하여 초기 단계의 콘크리트 손상을 자동으로 평가하는 AI 보조 모델을 개발하고 비교한다. 특히 강재 부식으로 인해 발생한 균열에 초점을 둔다. 데이터는 전류를 가하는 유도 전류(impressed current) 기법으로 유발된 다양한 배합 설계, 피복 두께, 및 강재 부식 수준을 포함한 108개의 콘크리트 큐브에서 수집하였다. AI 모델, 특히 합성곱 신경망(convolutional neural networks, CNNs)은 전통적인 회귀 모델보다 성능이 우수했으며, 최대 84%의 분류 정확도를 달성하였다. AI 보조 알고리즘의 체계적이고 자동화된 특성은 신뢰할 수 있고 일관되며 신속한 초음파 데이터 분석을 가능하게 하며, 이는 대규모 기반시설 시스템의 상태 평가에 특히 유리하다. 본 성과는 포괄적인 기반시설 모니터링을 위한 자동화 IoT 및 로보틱스 보조 시스템의 통합에 대한 후속 연구를 촉진한다.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105704
Corrosion
Ultrasonic sensor
Engineering
Forensic engineering
Materials science
Structural engineering
Computer science
Construction engineering
Metallurgy
Acoustics
최신 정부 과제
20
과제 전체보기
1
주관|
2021년 3월-2025년 12월
|1,050,000,000원항만인프라 재해 및 노후화 대응 스마트 유지보수 기술개발
본 과제는 재해 및 노후화에 대비하여 항만 인프라를 스마트하게 관리하고 보수하는 기술을 개발하는 연구임. 드론, 해양 로봇, IoT 센서 등 첨단 기술을 활용하여 항만 시설의 상태를 정확히 진단하고 예측하는 것을 목표로 함.
연구 목표는 광학영상 및 해양로봇 기반 항만시설 상태평가 및 진단, 스마트 유지관리, 배후부지 모니터링 기술 개발 및 대표 항만 적용을 통한 실용화 제고에 있음. 핵심 연구 내용은 드론/Lidar를 이용한 외곽시설물 변화탐지, USV/ROV 기반 수중구조물 무인 영상조사 및 AI 분석을 통한 손상조사 기술 개발임. 또한, IoT 센싱 기반 항만구조물 거동 및 콘크리트 내구성 모니터링, 데이터 퓨전 기반 이상상태 정보 검출 알고리즘, 영상레이더 위상간섭기법 및 IoT 센서를 활용한 배후부지 지반침하 모니터링 시스템 개발을 포함함. 기대 효과는 항만시설물 특화 센싱 및 수중조사 시스템 확보를 통한 실시간 모니터링 체계 수립임. 이를 통해 재해 및 노후화에 선제적 예방 관리 체계를 구현하고 운영 효율성을 높이며, 데이터 기반 합리적 의사결정 및 디지털 플랫폼 연계를 통한 항만인프라 운영의 디지털 전환에 기여할 것으로 전망됨.
스마트 모니터링
항만인프라
IoT 센서
데이터 퓨전
상태평가
2
주관|
2021년 3월-2022년 12월
|173,000,000원Multi-physics IoT 센서와 Multi-stage 전착법을 활용한 철근 콘크리트 구조물 무인 진단·유지 스마트모니터링 시스템 개발
● 1차연도 연구(2021년 4월 1일에서 2021년 12월 31일, 9개월)에서는 Multi-physics 센서를 활용한 모니터링 기술(제 1 핵심요소기술)과 Multi-stage 전착 회복기술(제 2 핵심요소기술) 개발을 목표로 하고 있으며, 개발된 요소기술은 철근 콘크리트 실험체에 적용을 통한 검증으로 TCL 5~6단계 수준의 기술을 확보하고자 함. ■ 주관연구개발기관(동아대학교 산학협력단): 핵심기술 개발 및 실험실 수준의 검증① 전기화학 열 초음파 복합 센서 개발 및 이를 활용한 철근콘크리트 열화 모니터링 기술 개발② 철근 부식 방지 및 콘크리트 열화 자동 보수를 위한 전착 공법 최적화③ Multi-physics 센서 기반 모니터링 및 전착 보수 통합 모듈 설계 ④ 재료수준 실험을 통한 Multi-physics 센서 및 전착 보수 공법 검증 ■ 공동연구개발기관(ING&ENG): 실험을 통한 검증 지원 및 실용화 기술 개발① Multi-physics 센서 기반 모니터링 및 전착 보수 공법 실용화를 위한 실무기술동향 분석 ② 스마트 모니터링 시스템 실용화를 위한 매뉴얼 및 기술 지침서 작성(안)③ 재료수준 검증(1차연도 연구) 및 부재수준 검증(2차연도 연구)을 위한 실험체 제작■ 연구개발기관 외 기관(대림건설): 스마트 모니터링 시스템의 현장 적용을 타당성 검토① 현장 시공성 및 시스템 유지관리 비용 분석을 통한 현장 적용성 검토 ● 2차연도 연구(2022년 1월 1일에서 2022년 12월 31일, 12개월)에서는 ICT 융복합 기술(IoT 센싱, 무선통신, 네트워크 레벨 DB 구성, 기계학습을 통한 분석 알고리즘, 자동제어)을 활용하여, 1차연도에 개발된 두 개의 핵심요소기술(Multi-physics 센서 모니터링과 Multi-stage 전착 보수기술)을 하나의 시스템으로 통합한 스마트 모니터링 시스템 개발을 목표로 하고 있으며, 개발된 융복합 기술은 실험실에서 제작된 철근 콘크리트 보 실험체에 적용을 통한 검증을 거쳐, 현장에 제작된 실물 크기의 mock-up 실험체에 적용을 통하여 현장 적용성 검증하고, 실용화를 위한 사용매뉴얼 및 기술지침서를 제안하여, TCL 7단계 수준의 기술을 개발하고자 함. ■ 주관연구개발기관(동아대학교 산학협력단): IoT 기반 스마트 모니터링 시스템 개발 및 부재 수준의 검증① Multi-physics 모니터링 모듈 prototype 제작② 전착보수 모듈 prototype 제작 ③ Multi-physics 센서 기반 모니터링 및 전착 보수 통합 모듈 prototype 제작 ④ 부재수준의 실험을 통한 스마트 모니터링 시스템 검증■ 공동연구개발기관(ING&ENG): 부재 수준 실험을 통한 검증 지원 및 실용화 기술 완성① IoT 기반 스마트 모니터링 시스템 현장 적용 및 시공 최적화 방법 연구② 전착을 활용한 철근 부식에 따른 콘크리트 열화 최적 보수 방법 연구③ 부재수준 검증을 위한 급속부식시험 장치 구축 및 검증 시험 지원■ 연구개발기관 외 기관(대림건설): 현장 Mock-up 시험체 적용을 통한 현장 적용성 검토① IoT 기반 스마트 모니터링 시스템의 현장 Mock-up 시험체에 적용을 통한 현장 시공성 및 현장 조건에 따른 생애주기 비용 분석을 통한 실용성 분석
철근 콘크리트
다중물리 감시
사물인터넷
전착
자동화
3
주관|
2021년 3월-2022년 12월
|210,000,000원Multi-physics IoT 센서와 Multi-stage 전착법을 활용한 철근 콘크리트 구조물 무인 진단·유지 스마트모니터링 시스템 개발
● 1차연도 연구(2021년 4월 1일에서 2021년 12월 31일, 9개월)에서는 Multi-physics 센서를 활용한 모니터링 기술(제 1 핵심요소기술)과 Multi-stage 전착 회복기술(제 2 핵심요소기술) 개발을 목표로 하고 있으며, 개발된 요소기술은 철근 콘크리트 실험체에 적용을 통한 검증으로 TCL 5~6단계 수준의 기술을 확보하고자 함.
■ 주관연구개발기관(동아대학교 산학협력단): 핵심기술 개발 및 실험실 수준의 검증
① 전기화학 열 초음파 복합 센서 개발 및 이를 활용한 철근콘크리트 열화 모니터링 기술 개발
② 철근 부식 방지 및 콘크리트 열화 자동 보수를 위한 전착 공법 최적화
③ Multi-physics 센서 기반 모니터링 및 전착 보수 통합 모듈 설계
④ 재료수준 실험을 통한 Multi-physics 센서 및 전착 보수 공법 검증
■ 공동연구개발기관(ING&ENG): 실험을 통한 검증 지원 및 실용화 기술 개발
① Multi-physics 센서 기반 모니터링 및 전착 보수 공법 실용화를 위한 실무기술동향 분석
② 스마트 모니터링 시스템 실용화를 위한 매뉴얼 및 기술 지침서 작성(안)
③ 재료수준 검증(1차연도 연구) 및 부재수준 검증(2차연도 연구)을 위한 실험체 제작
■ 연구개발기관 외 기관(대림건설): 스마트 모니터링 시스템의 현장 적용을 타당성 검토
① 현장 시공성 및 시스템 유지관리 비용 분석을 통한 현장 적용성 검토
● 2차연도 연구(2022년 1월 1일에서 2022년 12월 31일, 12개월)에서는 ICT 융복합 기술(IoT 센싱, 무선통신, 네트워크 레벨 DB 구성, 기계학습을 통한 분석 알고리즘, 자동제어)을 활용하여, 1차연도에 개발된 두 개의 핵심요소기술(Multi-physics 센서 모니터링과 Multi-stage 전착 보수기술)을 하나의 시스템으로 통합한 스마트 모니터링 시스템 개발을 목표로 하고 있으며, 개발된 융복합 기술은 실험실에서 제작된 철근 콘크리트 보 실험체에 적용을 통한 검증을 거쳐, 현장에 제작된 실물 크기의 mock-up 실험체에 적용을 통하여 현장 적용성 검증하고, 실용화를 위한 사용매뉴얼 및 기술지침서를 제안하여, TCL 7단계 수준의 기술을 개발하고자 함.
■ 주관연구개발기관(동아대학교 산학협력단): IoT 기반 스마트 모니터링 시스템 개발 및 부재 수준의 검증
① Multi-physics 모니터링 모듈 prototype 제작
② 전착보수 모듈 prototype 제작
③ Multi-physics 센서 기반 모니터링 및 전착 보수 통합 모듈 prototype 제작
④ 부재수준의 실험을 통한 스마트 모니터링 시스템 검증
■ 공동연구개발기관(ING&ENG): 부재 수준 실험을 통한 검증 지원 및 실용화 기술 완성
① IoT 기반 스마트 모니터링 시스템 현장 적용 및 시공 최적화 방법 연구
② 전착을 활용한 철근 부식에 따른 콘크리트 열화 최적 보수 방법 연구
③ 부재수준 검증을 위한 급속부식시험 장치 구축 및 검증 시험 지원
■ 연구개발기관 외 기관(대림건설): 현장 Mock-up 시험체 적용을 통한 현장 적용성 검토
① IoT 기반 스마트 모니터링 시스템의 현장 Mock-up 시험체에 적용을 통한 현장 시공성 및 현장 조건에 따른 생애주기 비용 분석을 통한 실용성 분석
철근 콘크리트
다중물리 감시
사물인터넷
전착
자동화
최신 특허
특허 전체보기
전체 특허
철근 콘크리트 구조물의 내구성 모니터링 방법 및 철근 콘크리트 구조물의 내구성 모니터링 시스템
상태
거절출원연도
2023출원번호
1020230009856철근 콘크리트 계면의 전기적 용량 측정을 통한 철근 부식에 따른 콘크리트 내부 손상 모니터링 시스템을 이용한 콘크리트 내부 손상 모니터링 방법
상태
등록출원연도
2023출원번호
1020230005326경사형 태양광패널 및 차양슬랫을 일체화한 외부차양 구조
상태
등록출원연도
2022출원번호
1020220140861