Structural Health Monitoring (SHM)

스마트구조시스템 연구실에서는 우리의 기반시설물에 적용하기 위한 다양한 구조물건전성평가(SHM) 기술을 개발하고 있습니다. 이를 위하여, 혁신적인 구조물 응답 계측 방법 및 시스템, 구조물의 상태를 높은 정밀도로 평가하기 위한 알고리즘, 현장에 바로 적용가능한 실용적 SHM 기법 등을 연구하고 있습니다. 상세한 기술로는 구조물 유한요소 모델개선, 실험적 동적 해석, 교량 내하력 평가, 구조물 상태 평가 기법, 열화모델 개발, 온도 영향 제거, 교량 케이블 장력 측정 기법에 대한 전문적 연구를 수행합니다. 이와 같은 SHM 기법들은 기계, 항공, 해양공학과 같은 다양한 타 공학분야에 확장이 가능합니다.

​성수대교 붕괴
(Korea, 1994)

​I35W Mississippi River Bridge 붕괴
(US, 2007)

Digital Image Processing and Computer Vision​

스마트구조시스템 연구실에서는 점점 사용이 증가하고 있는 다양한 디지털 영상장비를 활용하여 토목분야에서 필요로 하는 기술들을 개발하고 있습니다. 다양한 디지털 영상 처리(Digital Image Processing) 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로, 카메라를 이용한 비접촉식 교량 변위 계측 시스템, 드론을 이용한 교량 외관 모델링 및 교량 손상 탐지, 초분광 카메라를 이용한 콘크리트 백태 탐지 및 정량화에 대한 연구들을 수행하고 있으며, 이를 실제 구조물의 유지관리에 적용하기 위한 연구를 지속하고 있습니다.

카메라를 이용한 비접촉식 교량 변위 계측 시스템

콘크리트 손상 탐지를 위한 초분광 영상 기반 드론 시스템

Deep Learning in Civil Engineering

스마트구조시스템 연구실에서는 최근 기술이 급속도로 발전하고 있는 딥러닝 기술을 활용하여 토목분야의 문제들를 해결하고 있습니다. 현재에는 활용도가 높은 영상 기반 딥러닝을 이용하여, 다양한 기반시설물의 정기점검을 신속화하기 위한 구조물 외관점검 기술을 개발하고 있으며, 이를 위해 시설물 운영주체(한국도로공사, 한국시설안전공단, 서울시 등)와 긴밀한 협력을 지속해나가고 있습니다. 또한 딥러닝 기술의 확장을 위해 딥러닝 기반의 교량상 차량 중량 탐지 시스템(Bridge Weigh-in-motion), 교량 계측 빅데이터의 해석을 통한 선제적 교량 평가 기술 등에 대한 연구도 함께 진행하고 있습니다.

딥러닝 기반 자동화된 콘크리트 손상 점검 기법 프레임워크

Internet of Things (IoT) / Wireless Smart Sensor​

스마트구조시스템 연구실에서는 설치가 용이하고 데이터의 수집이 쉬운 IoT 기반 무선 센서 및 Arduino, Raspberry Pi 등 공학용 소형 컴퓨팅 보드를 이용하여 구조물의 응답을 계측하거나 신속하게 해석하고, 그 결과를 빠르게 전송하는 시스템 개발에 관한 연구를 함께 수행하고 있습니다. 이를 위하여 Imote2, Xnode 등 실제 교량에 적용이 가능한 무선 센서의 활용 기술, 무선 센서 기반 케이블 장력 실시간 계측 기술, Arduino 기반 무선 계측 및 해석 시스템, 진동 저감 시스템, LoRa 통신을 활용하는 관로 안전망 구축에 관한 연구를 수행하고 있습니다.

​Imote2 기반 무선 센서

​Arduino: 공학용 소형 컴퓨팅 보드