스마트항공모빌리티학과 이유선 석사과정(지도교수 김상우)이 탄소섬유강화플라스틱(CFRP) 복합재 구조물의 제조 과정에서 발생하는 변형을 인공지능으로 예측하고 제어하는 기술을 제시했다. 이번 연구에는 항공공학전공 김상우 교수가 교신저자로, 김동협 연구원이 공동저자로 참여했으며 연구 결과는 다학제 공학 분야 최상위권 국제 학술지 Composites Part B: Engineering에 게재됐다. 

연구팀은 항공기 날개 구조물에 사용되는 CFRP 복합재 스파(spar, 날개 내부에서 하중을 지지하는 구조 부재)의 플랜지(flange, 구조 부재의 가장자리 부분)를 대상으로 1차원 합성곱 신경망(1D-CNN, 1-Dimensional Convolutional Neural Network) 기반 인공지능 모델을 활용해 구조물의 변형을 예측하는 방법을 제안했다. 항공기 날개 구조물에서 얻은 3차원 절점 변위 데이터를 학습시켜 국부적인 변위뿐 아니라 구조물 전체의 변형 패턴을 동시에 예측할 수 있도록 했다. 연구팀은 이 기술을 활용하면 초기 설계 단계에서 복합재 구조물의 공정 유도 변형을 빠르게 시각화하고 평가할 수 있어 금형 보정 횟수를 줄이고 제품 개발 주기를 단축하는 데 도움이 될 것으로 보고 있다. 

논문의 제1저자인 이유선 학생은 “이번 연구를 통해 CFRP 복합재 구조물의 공정 유도 변형을 인공지능으로 신속하게 예측할 수 있는 방법을 제시했다”며 “연구를 지도해 주신 김상우 교수님과 함께 연구를 수행한 김동협 연구원을 비롯해 실험실 구성원들께 감사드리며, 이번 연구가 복합재 구조물 설계 과정에서 시간과 비용을 줄이는 데 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다. 연구를 지도한 김상우 교수는 “CFRP 복합재의 공정 유도 변형을 빠르고 정확하게 예측하는 기술은 항공우주 복합재 구조물 설계와 제조 공정에서 중요한 연구 분야”라며 “이번 연구는 인공지능 기반 CNN 모델을 활용해 복잡한 3차원 구조물의 변형을 기존 해석 방법보다 훨씬 빠르게 예측할 수 있는 접근 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다”고 설명했다. 

이번 연구 결과가 게재된 Composites Part B: Engineering은 복합재료의 설계·해석·제조 및 성능 평가 분야 연구를 다루는 국제 학술지다. 나노 스케일부터 실제 구조물 수준까지 다양한 연구를 아우르며 실험과 모델링 연구를 균형 있게 다루는 복합재 공학 분야 저널이다. 2024년 기준 Journal Citation Indicator(JCI)에서 Engineering, Multidisciplinary 분야와 Materials Science, Composites 분야 모두 상위권을 기록했으며 Impact Factor는 14.2다.