허종완 교수

지진 발생 시 구조물의 피해를 최소화하고 손상 이후 자가 회복이 가능한 첨단 제진·면진 장치를 개발하기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 형상기억합금(SMA) 와이어의 응력-변형 거동을 정밀하게 모델링하고, 네오디뮴 영구자석과 폴리우레탄 스프링을 결합한 댐퍼 구조를 설계하여 규모 8.5 강진에도 견디면서 손상 후 자동으로 치유·복원되는 제진 시스템을 구현했습니다. 이러한 기술은 필로티 구조를 갖춘 건축물의 지진동 저감장치, 건축물 및 교량의 면진 시스템, 기존 구조물의 내진보강용 브레이싱 댐퍼 등 다양한 실무 현장에 적용되고 있습니다. 연구 성과를 집대성한 전문 서적 'Smart Connection System'을 출간했으며, 스마트 구조 시스템 개발 과제가 2015년 국가연구개발 우수성과 100선에 선정되어 장관 표창을 수상한 바 있습니다. 현재 해당 기술은 실험실 검증과 시제품 시연을 마친 TRL 4~6 단계에 있으며, 실제 구조물에 대한 적용성을 높이기 위한 후속 연구를 진행하고 있습니다.

탄소중립 실현과 건설 구조물의 에너지 효율 향상을 위해 저탄소 기능성 콘크리트 소재 개발 연구를 수행하고 있습니다. 상변화물질(PCM)과 그래핀 나노플레이트(GNP)를 융합한 콘크리트를 개발하고, 슬래그 및 폐콘크리트 등 비탄산염 원료를 활용한 저열시멘트 기술을 구축했습니다. 이러한 소재는 한랭지 콘크리트, 도로 결빙 방지를 위한 발열 콘크리트, 친환경 저탄소 시멘트 콘크리트 구조물 등에 적용되고 있습니다. PCM과 GNP를 혼입한 경우 온도 반응 지연 효과가 최대 72% 향상되었으며, 실리케이트계 나노소재를 적용한 경우 압축강도가 최대 47.5% 증진되는 결과를 확인했습니다. 관련 연구 결과는 영향력 지수(IF) 13.1의 국제 학술지 Cement and Concrete Composites를 비롯한 최상위 학술지에 게재되었습니다. 현재 특허 출원과 최상위 학술지 게재를 기반으로 실용화 단계로 진입하는 TRL 5~6 수준에 도달해 있습니다.

AI 기술을 융합한 시설물의 실시간 안전 진단과 손상 예측 필요성이 증대됨에 따라 구조건전성모니터링(SHM) 연구를 수행하고 있습니다. CNN, RNN, LSTM 등 딥러닝 알고리즘을 활용한 손상 감지 기법을 개발하고, 드론으로 촬영한 열화상 이미지를 분석하며 GNSS 기반 교량 모니터링 기술을 구축했습니다. 이러한 기술은 고속철도 교량의 안전성 평가, 도로 강판 거더교의 동적거동 추정, 축소 건축물의 기울기 예측 등에 적용되고 있습니다. 축소 건축물 실험에서는 기울기 예측 오차(MAPE)가 1% 미만으로 나타났으며, 교량 보강 효과 예측 정확도는 99.77%에 달하는 성과를 확인했습니다. 현재 실제 교량 데이터와 드론을 활용한 연구를 통해 현장 적용 가능성을 검증하고 있는 TRL 4~6 단계에 있습니다.