We develop next-generation pavement systems with improved performance, durability, and sustainability. Our research covers concrete and asphalt pavements, precast and modular pavement systems, and long-life pavement technologies. Through laboratory testing, field-scale monitoring, and numerical modeling, we investigate pavement responses to traffic loading and environmental conditions and translate these findings into practical strategies for design, rehabilitation, and maintenance. 

고성능·고내구성의 지속가능한 차세대 포장 시스템을 연구합니다. 아스팔트 및 콘크리트 포장의 설계와 성능 평가, 프리캐스트·모듈형 포장 시스템, 장수명 포장 기술을 다루며, 실내시험·현장 계측·수치해석을 통해 교통하중과 온도·수분 등 환경조건에 따른 포장의 거동을 분석합니다. 이를 바탕으로 실제 도로 인프라의 설계, 보수·보강 및 유지관리 전략으로 연구성과를 확장하고 있습니다. 

We develop advanced cement-based materials by linking microstructure and transport properties to engineering performance. Research topics include nanomaterial-modified cementitious composites, chemical treatments for durability enhancement, fiber- and polymer-modified materials, and self-sensing and functional concrete. Using multiscale characterization and performance testing, we investigate how material composition and microstructure govern strength, durability, transport behavior, and long-term infrastructure performance. 

첨단 시멘트계 건설재료의 미세구조와 공학적 성능 사이의 관계를 규명하고, 이를 바탕으로 고내구성·고기능성 재료를 개발합니다. 나노재료를 활용한 시멘트 복합재료, 화학적 표면처리를 통한 내구성 향상, 섬유·폴리머 개질 재료, 자가감지 및 기능성 콘크리트 등을 연구합니다. 미세구조 분석과 다중스케일 성능평가를 통해 재료의 조성 및 미세구조가 강도, 내구성, 물질이동 특성 및 장기 성능에 미치는 영향을 규명합니다. 

We integrate sensing, data analytics, and artificial intelligence to improve the assessment and management of road and bridge infrastructure. Our research explores sensor-based condition monitoring, image- and signal-based damage assessment, data-driven performance prediction, and intelligent infrastructure management. By combining engineering mechanics with AI and sensing technologies, we seek to develop more reliable and efficient approaches for infrastructure diagnosis, maintenance, and decision-making. 

인공지능과 센싱 기술을 활용하여 도로·교량 인프라의 상태를 보다 정확하고 효율적으로 평가·관리하는 기술을 연구합니다. 센서 기반 상태 모니터링, 영상 및 신호 데이터를 활용한 손상 평가, 데이터 기반 성능 예측, 지능형 인프라 유지관리 기술 등을 다룹니다. 공학적 원리와 AI·센싱 기술을 결합하여 인프라의 진단, 유지관리 및 의사결정을 보다 신뢰성 있고 효율적으로 수행할 수 있는 방법론을 개발하고자 합니다.