Laboratory for Infrastructure Science and Technology (LIST)
Prof. Cha’s essential interest includes the development of advanced deep learning methods for smart sustainable structural systems using advanced structural health monitoring system and control technologies.
Dr. Cha is an Associate Professor in the Department of Civil Engineering at the University of Manitoba. Previously, he served as a Postdoctoral Associate position in the Department of Civil & Environmental Engineering at the Massachusetts Institute of Technology (M.I.T). He received his Ph.D. in structural engineering from Texas A&M University, College Station, Texas in 2008.
Research Interests:
His main scientific research interests are categorized as self-monitoring, healing, and controlling multi-functional sustainable structural systems. Consequently, the following are possible areas of research:
- Deep Learning-based structural health monitoring (SHM) for sustainable civil structures
- Deep Learning-based engineering problem solving
- Deep Learning-based smart structure design and control
- Autonomous navigation of unmanned aerial vehicles for SHM
- Automation of civil engineering problems.
- Nonlinear system identification based on Bayesian recursive estimation
- Unsupervised approaches for damage detection using deep learning.
- Optimal sensor distribution of wireless sensors for SHM
- Structural modal updating based damage detection
- Passive, active, semi-active, and hybrid control for sustainable high-rise building and bridges subjected to multi-hazardous loads to improve resiliency and reliability
- Effective performance-based design for multi-hazards (i.e., wind, seismic, blast, and impact) of high-rise buildings and bridges
- Large-scale real-time hybrid testing of civil structures for natural or man-made hazards
- Structural dynamics and nonlinear model and seismic design and analysis
- Self-monitoring, self-healing, and self-controlling structural units for sustainable infrastructures
Contact information:
Dr. Young-Jin Cha, Ph.D., P.Eng.
Associate Professor,
Department of Civil Engineering,
University of Manitoba,
SP-427 EITC, 15 Gillson Street
Winnipeg, MB R3T 5V6
Office: (204) 272-1646
Cell: (204) 430-4032
Email: young.cha@umanitoba.ca
Fig 1. LIST 랩이 위치한 스탠리 빌딩의 전경 (좌), 포트 개리 캠퍼스의 전경 (우)
첫번째로 로봇을 활용한 자동 검사 방법 론입니다. 최근에 효율적인 검사를 위하여, 사람이 직접 접근하는 것이 아닌 드론 (drone)을 활용한 검사가 활성화되고 있습니다. 드론을 활용한 구조물 검사는 현재 훈련된 파일럿을 활용하거나 위성기반 항법장치 (GPS)를 활용하여 자율 비행을 시도합니다. 하지만 많은 구조물들이 GPS 신호를 막는 환경을 제공하기에 자율 비행에 제한이 발생합니다. 그렇기 때문에 다양한 방법으로 자율 비행을 할 수 있는 연구를 수행합니다. 연구 초기에는 저가형 초음파 비콘 (Beacon)을 활용하여 인공위성을 대신하여 드론의 위치 계산을 활용하는 방법을 수행하였습니다. 해당 연구는 토목공학과 탑 저널인 Computer aided civil and infrastructure engineering 저널에 2018년도에 실렸습니다. 하지만 비콘의 관리 및 장애물 회피 등의 한계가 있었고 현재는 비전 기반의 위치 계산 및 장애물 회피를 적용한 자율 비행 방법론을 연구하고 있습니다. 특히 동시적 위치추정 및 지도작성 (simultaneously localization and mapping)을 활용한 자율 비행 기법에 대한 연구를 하고 있으며 이 방법론에 재능 있는 학생들을 활발히 모집하고 있습니다.
두번째는 자동화된 센서 정보 처리입니다. 드론을 활용한 방법은 또한 대량의 이미지 데이터를 생성해 내게 합니다. 이러한 이미지를 활용하여 현재 디지털 복제(Digital twin)를 통한 가상 환경내에서의 구조물 상태 해석 및 인공지능을 활용한 구조물 손상 해석에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 이 분야는 현재 딥 러닝을 활용한 방법론이 대세가 되고 있으며 딥 러닝을 활용한 이미지 내에서 구조 손상 해석에 대해서는 저희 연구소에서 전 세계 최초로 개척을 하였으며, 해당 논문은 토목공학과 탑 저널인 Computer aided civil and infrastructure engineering 저널에 2017년 게재가 됐습니다. 해당 논문은 그해 가장 많이 인용된 논문 중 하나로 선정되었습니다. 현재 랩에서 자체적으로 특허로 출현 및 출원 예정 중에 있으며 많은 산업계 분들과 협력을 준비중에 있습니다.
Fig 2. 자율 드론과 인공지능을 활용한 자동 검사 시스템
Fig 3. 위니펙 시 외곽에 있는 마니토바 주립대 포트게리 캠퍼스
U of M 은 크게 다운타운에 위치한 의대와 위니펙 시 남쪽에 있는 포트게리 캠퍼스로 나뉩니다. 이 중 Fort Garry campus에 LIST 랩이 있습니다. 위니펙 다운타운에서는 평일에10~20분 마다 학교를 직행하는 익스프레스 라인(Blue Line) 버스가 존재하기에 이를 이용하시면 됩니다. 하지만 공항에서는 대중교통을 활용하기 어렵기에 택시를 타고 오시면 됩니다.
■ 연구실 홈페이지 : https://www.youngjincha.com/■ 주소 : Department of Civil Engineering, University of Manitoba SP-427 EITC, 15 Gillson Street Winnipeg, MB R3T 5V6
■ 이메일 : young.cha@umanitoba.ca
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국가
캐나다
소속기관
University of Manitoba (학교)
연락처
1-204-430-4032 https://www.youngjincha.com/
책임자
차영진 young.cha@umanitoba.ca
