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| ▲ 경상국립대 항공우주공학부 임형준 교수 |
[뉴스앤톡] 경상국립대학교는 항공우주공학부 임형준 교수 연구팀이 복합재 구조물의 진동을 예측하고 다양한 설계안을 빠르게 비교할 수 있는 통합 인공지능(AI) 해석 프레임워크를 개발했다고 밝혔다.
이 프레임워크는 형상과 재료 구성이 달라질 때마다 되풀이해야 하는 대규모 수치해석 부담을 줄이는 동시에, 제한된 센서 정보만으로도 진동 특성을 복원·예측할 수 있어 항공기 조종면이나 복합재 패널의 개발 초기 단계에서 설계 후보를 효율적으로 선별하는 데 활용될 수 있다.
항공기 날개·조종면, 잠수함 방향타, 우주선 패널 등에 쓰이는 사다리꼴 형태의 복합재 판(plate)은 형상과 재료 배합에 따라 진동 특성이 크게 달라진다.
특히 두께 방향으로 재료 물성이 연속적으로 변하는 기능경사재료(Functionally Graded Material, FGM)로 만들면, 직사각형 판에서 쓰던 해석적 풀이가 적용되지 않아 설계마다 유한요소해석(Finite Element Method, FEM)을 반복해야 하는 문제가 있었다.
설계 후보가 수천~수만 개에 이르는 최적화·불확실성 분석 단계에서는 이러한 반복 계산이 상당한 시간과 자원을 요구한다.
연구팀은 사다리꼴 형태의 기능경사 복합재 판을 대상으로, 구조물의 역학 원리를 AI에 내장한 통합 해석 기술을 개발했다.
이 기술은 센서가 하나뿐이고 잡음이 심한 조건에서도 원래 잡음이 섞인 모사 신호에서도 진동 파형을 높은 일치도로 복원해냈다. 여기에 학습된 AI 대리 모델을 더해, 형상과 재료를 바꾼 1만 개 설계안을 한꺼번에 예측하는 데 기존 물리 모델로는 약 20초 걸리던 계산을 0.03초 만에 끝냈다.
이는 기존 대비 약 607배 빠른 속도다.
이 기술은 항공기 조종면이나 복합재 패널의 개발 초기 단계에서 여러 설계 후보를 비교하고, 정밀해석할 대상을 좁히는 데 활용할 수 있다.
연구팀은 구조물의 고유진동수와 필요한 면적을 함께 고려한 최적 설계안도 제시해, 사용 목적에 맞는 형상을 선택하도록 했다. 학생과 연구자가 해석 과정을 살펴보고 후속 연구에 활용할 수 있도록 관련 코드도 공개했다.
이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 지원으로 수행됐으며, 그 결과는 'A unified physics-based framework for vibration prediction and design optimization of functionally graded trapezoidal thin plates'(제1저자 S. Ali Eftekhari)이라는 제목으로 8월 30일 국제학술지 《Composite Structures》(IF 7.8, JCR 상위 4.4% [2026])에 온라인 게재됐다.
임형준 교수는 “이번 연구는 다양한 복합재 설계안의 진동 특성을 빠르게 비교하고, 정밀 검증이 필요한 대상을 좁히는 데 의미가 있다”며 “앞으로 실제 계측 데이터와 운용 조건을 반영해 항공우주 구조물 설계에 활용할 수 있도록 발전시키겠다”고 밝혔다.
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