RESEARCH FRAMEWORK
From Physical Phenomena to AI-driven Disaster Response
본 연구실의 모든 연구는 물리적 현상 규명에서 출발하여 모델링, 시뮬레이션, 데이터 생성, AI 분석을 거쳐 최종적으로 회복탄력적 지하공간 실현으로 이어지는 하나의 통합된 연구 흐름으로 연결됩니다.
3대 핵심 연구 축 — CORE RESEARCH AXES
01 MODELING
Physical & Mechanical Property Modeling of Soil–Structure Systems
지반-구조물 시스템의 물리적·역학적 특성을 실험 및 계측을 통해 규명하고, 지진·화재 조건에서의 재료 물성 데이터베이스를 구축합니다.
02 SIMULATION
Seismic–Fire Multi-hazard Scenario Simulation of Soil–Structure Systems
지반-구조물 시스템의 지진-화재 복합재난 시나리오를 고정밀 수치해석 및 Digital Twin 기술을 이용해 시뮬레이션하고 위험도를 평가합니다.
03 AI & RESPONSE
AI-based Risk Assessment · Prediction · Social Disaster Response
Multimodal AI와 Data Intelligence를 기반으로 복합재난 위험도를 실시간으로 평가·예측하고, 사회적 재난 대응 기술을 개발합니다.
KONGJU NATIONAL UNIVERSITY — LEAD INSTITUTION
Experimental Modeling & Structural Simulation
국립공주대학교는 본 G-BRL의 주관기관으로서, 두 개의 독립적인 연구실이 물리적 모델링·실험과 수치 시뮬레이션·Digital Twin 역할을 각각 담당하여 연구의 근간을 이룹니다.
01 GEOTECHNICAL ENGINEERING LAB
공주대학교 지반연구실
Prof. Yun Wook Choo | 추연욱 교수
Soil-Structure System Modeling for Seismic and Fire Multi-hazards
지반연구실은 지진 시 지반-구조물 상호작용(Soil-Structure Interaction)을 물리적으로 모델링하고, 지진·화재 조건에서 지반재료의 역학적 특성을 실험적으로 규명하여 데이터 모델을 구축합니다.
KEY RESEARCH
- Soil-Structure Interaction
- Dynamic Centrifuge Modeling
- Seismic Response of Underground Structures
- Dynamic Soil Properties
- High-Temperature Triaxial Testing
- Seismic & Fire Soil Property Database
- Data-driven Soil Modeling
- AI / YOLO-based Structural Response Monitoring
Dynamic Centrifuge Modeling
기초 형식과 지하층 조건에 따른 구조물 동적응답 및 지반-구조물 상호작용 분석
Dynamic Soil Property DB
지진 시 흙의 비선형 동적변형물성 측정 및 DB 구축
High-Temperature Soil Testing
화재 고온조건에서 지반재료의 역학적 특성 평가 및 DB 구축
AI Vision Monitoring
YOLO 영상분석 기반 구조물 진동·변위·가속도 추적
Experiment & Measurement
정밀 계측 데이터 기반 고정밀 수치모델 구축
Digital Twin
구조물 거동의 실시간 디지털 복제 및 모니터링
AI Anomaly Detection
AI 기반 구조 이상 감지 및 손상 평가
Probabilistic Risk Assessment
확률론적 위험도 평가 및 취약도 분석
02 STRUCTURAL SYSTEMS LAB
공주대학교 구조시스템연구실
Prof. Dookie Kim | 김두기 교수
Soil-Structure System Simulation Considering Seismic and Fire Multi-hazards
구조시스템연구실은 구조동역학 및 내진설계를 기반으로 지진-화재 복합재난 상황에서 지반-구조물 시스템의 거동을 시뮬레이션하고 위험도를 평가합니다. 시험·계측 데이터와 정밀 수치해석을 이용해 일반화 모델과 데이터베이스를 구축하고 이를 Digital Twin · AI Anomaly Detection · Probabilistic Risk Assessment로 확장합니다.
KEY RESEARCH
- Structural Dynamics
- Seismic Analysis & Simulation
- Soil-Structure Numerical Modeling
- Digital Twin
- Structural Big Data
- AI-based Anomaly Detection
- Structural Health Monitoring
- Probabilistic Risk Assessment
- Multi-physics Modeling
GLOBAL RESEARCH NETWORK
Korea × United States
공주대학교의 지진 시 지반-구조물 상호작용·시뮬레이션 기술과 미국 연구진의 화재 시뮬레이션·피해평가 기술을 융합하여, 지진-화재 복합재난 시나리오에 따른 통합 피해평가 프레임워크를 공동 개발합니다.
Rensselaer Polytechnic Institute (RPI)
Prof. Anthony F. Tessari
- Soil–Foundation–Structure Interaction
- Multi-scale Experimental Research
- Seismic & Fire Multi-hazards
- Tunnel & Underground Infrastructure
- Hybrid Simulation
- Advanced Instrumentation
University at Buffalo, SUNY
Prof. Negar Elhami-Khorasani
- Structural Fire Engineering
- Fire Protection
- Earthquake-induced Fire
- Extreme Hazard Resilience
- Tunnel Fire Scenario
- Structural Fire Damage Assessment
- Disaster Mitigation & Response
KONGJU NATIONAL UNIVERSITY
Seismic Soil–Structure Interaction
Modeling & Simulation
RPI + UNIVERSITY AT BUFFALO
Fire Simulation & Damage Assessment
Tunnel Fire Scenarios
SEISMIC–FIRE MULTI-HAZARD FRAMEWORK
통합 복합재난 피해평가 프레임워크
공동 개발
INTEGRATED RESEARCH ECOSYSTEM
ONE LAB · MULTIPLE DISCIPLINES · ONE MISSION
본 G-BRL의 모든 참여기관은 물리적 현상 규명에서부터 최종 회복탄력적 지하공간 실현까지, 하나의 통합된 연구 생태계 안에서 긴밀히 연계됩니다.
🏛 공주대학교 (Lead)
Modeling · Experiments · Simulation · Digital Twin
🌐 RPI + U at Buffalo
Fire Simulation · Damage Assessment
📊 Multimodal Data
통합 연구 데이터 허브
🤖 인하대 DIA + 고려대 DAIS
AI 위험도 평가·예측·대응
🏗 Resilient Underground Space
회복탄력적 지하공간 실현
AX GLOBAL BASIC RESEARCH LAB FOR UNDERGROUND SPACE