홍승호 연구실
건설환경공학과 홍승호
홍승호 연구실은 한양대학교 ERICA캠퍼스 건설환경공학과에 소속되어 있으며, 하천환경학과 수리학을 기반으로 한 하천 및 도시 인프라의 안전성, 환경성, 회복력 향상에 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 하천 내 교량, 제방, 수문 등 다양한 수리구조물 주변에서 발생하는 세굴, 침식, 퇴적 등 복잡한 수리현상을 실험실 모형 실험과 수치해석, 현장 조사 등을 통해 정밀하게 분석하고 있습니다. 이를 통해 극한 홍수, 기후변화, 도시화 등으로 인한 인프라의 위험성과 취약성을 평가하고, 실질적인 방재 및 관리 방안을 제시하고 있습니다.
특히, 최근에는 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 접목하여 홍수 및 침수 예측, 도시 방재 성능 평가, 실시간 경보 시스템 개발 등 첨단 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 다양한 기상·수문 데이터, 사회경제적 요소, 지형·지질 정보 등을 통합적으로 분석하여 도시 및 하천의 침수 취약성을 정량적으로 평가하고, 맞춤형 방재 전략을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 환경부, 지방자치단체 등과의 협력 프로젝트를 통해 실제 도시 및 하천 관리에 적용되고 있습니다.
연구실은 실험실 연구뿐만 아니라 현장 적용을 위한 실증 연구도 활발히 진행하고 있습니다. 하천 및 도시 인프라의 안전성 진단, 침수 위험도 평가, 방재 정책 제안 등 다양한 분야에서 실질적인 성과를 창출하고 있으며, 국내외 학술지 논문 발표, 특허, 학술상 등 다수의 연구 업적을 보유하고 있습니다. 또한, 국제 학술대회 및 국내외 협력 연구를 통해 글로벌 연구 네트워크를 구축하고 있습니다.
이외에도, 하천의 생태적 건강성, 수질 보전, 지속가능한 하천 관리 등 환경적 측면도 함께 고려하여 연구를 수행하고 있습니다. 하천과 도시의 안전성, 환경성, 회복력을 동시에 강화하는 융합적 연구를 통해, 사회적 안전망 구축과 지속가능한 발전에 기여하고 있습니다.
앞으로도 홍승호 연구실은 첨단 수리실험, AI·빅데이터 기반 예측기술, 현장 실증 연구를 결합하여, 기후위기 시대의 스마트 도시·하천 관리 및 방재기술 개발을 선도할 것입니다.
Weir Flow Coefficient Verification
AI-based Data Analysis
Rock Plucking
하천환경학 및 수리학적 안전성 연구
하천환경학은 하천의 물리적, 화학적, 생태적 특성을 종합적으로 분석하여 하천의 건강성과 안전성을 확보하는 데 중점을 둡니다. 본 연구실에서는 하천의 수리·환경적 안전성 향상을 위한 실험적 및 이론적 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 특히, 하천 내 교량, 제방, 수문 등 인프라 구조물 주변에서 발생하는 세굴, 침식, 퇴적 등 다양한 수리현상을 실험실 규모의 모형 실험과 수치해석을 통해 정밀하게 분석합니다.
이러한 연구는 극한 홍수, 기후변화, 도시화 등으로 인해 하천 인프라의 안전성이 위협받는 현대 사회에서 매우 중요합니다. 실제로 교량 세굴, 제방 붕괴, 침수 등은 인명과 재산 피해로 이어질 수 있으므로, 본 연구실은 실험적 관찰과 수치모델링을 결합하여 세굴 예측, 침수 위험도 평가, 구조물 안전성 진단 등 다양한 방재기술을 개발하고 있습니다. 또한, 하천의 생태적 건강성까지 고려하여, 수질 및 생태계 보전 방안도 함께 모색합니다.
이러한 연구는 국내외 다양한 하천 및 도시 지역을 대상으로 적용되고 있으며, 실험실 연구 결과를 실제 현장에 적용할 수 있도록 현장 조사, 데이터 분석, 정책 제안 등도 병행하고 있습니다. 이를 통해 하천환경의 지속가능성과 사회적 안전망 구축에 기여하고 있습니다.
AI 및 빅데이터 기반 홍수·침수 예측 및 도시 방재
최근 기후변화와 도시화로 인해 홍수 및 침수 피해가 빈번하게 발생하고 있습니다. 이에 따라 본 연구실은 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 활용한 홍수 및 침수 예측, 도시 방재 성능 평가, 실시간 경보 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 다양한 기상·수문 데이터, 사회경제적 요소, 지형·지질 정보 등을 통합적으로 분석하여 도시 및 하천의 침수 취약성을 정량적으로 평가하고, 이를 바탕으로 맞춤형 방재 전략을 제시합니다.
특히, 딥러닝, 머신러닝 등 첨단 AI 기법을 활용하여 대기질 예측, 홍수 예보, 침수 위험도 산정 등 다양한 예측 모델을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 도시 내 대기질 예측을 위해 공간적·시간적 특성을 반영한 딥러닝 모델을 구축하고, 침수 위험도 산정에는 사회경제적 지표와 회복력 지수를 결합한 복합지수를 개발하여 방재 정책에 활용하고 있습니다. 또한, 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 신속한 의사결정과 대응이 가능하도록 시스템을 고도화하고 있습니다.
이러한 연구는 환경부, 지방자치단체 등과의 협력 프로젝트를 통해 실제 도시 및 하천 관리에 적용되고 있으며, 도시 인프라의 회복력 강화와 시민 안전 확보에 크게 기여하고 있습니다. 앞으로도 AI와 빅데이터 기반의 첨단 방재기술을 지속적으로 개발하여, 기후위기 시대의 스마트 도시·하천 관리에 선도적 역할을 할 것입니다.
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Interaction between Pier Scour and Other Components of Scour under Clear-Water Conditions
홍승호
JOURNAL OF HYDRAULIC ENGINEERING, 2024
2
Deep learning models for air quality forecasting based on spatiotemporal characteristics of data
홍승호
PHYSICS OF FLUIDS, 2024
3
Location and Extents of Scour Hole around an Erodible Spill-through Abutment under Clear Water Condition and the Abutment Classification
홍승호
WATER, 2023
1
도시침수대응 지하 인프라 유지관리 고도화 기술 개발
2
수리실험 기반 하천의 수리·환경적 안전성 향상 기술 개발
3
AI홍수예보 플랫폼 구축(학술연구 부분)_3차