AI 기반 설계 & 디지털 트윈
수일 걸리는 시뮬레이션을 수초로 바꾸는 물리 기반 AI 대리모델 — 터빈·자동차·반도체 설계를 위한 연구입니다.
왜 중요한가
유한요소해석은 부품이 어떻게 변형되고, 균열이 생기고, 수명을 다하는지 예측할 수 있습니다. 하지만 고정밀 해석 한 번에 수 시간이 걸리고, 설계 최적화에는 그런 해석이 수천 번 필요합니다. 기계학습은 빠르지만, 역학을 무시한 모델은 학습 데이터 밖에서는 믿을 수 없습니다. 기회는 둘을 결합하는 데 있습니다. 시뮬레이션에서 배우되 물리를 지키는 대리모델(surrogate model)을 만들면 엔지니어가 설계를 실시간으로 평가하고 개선할 수 있습니다. 우리 연구실은 원자 시뮬레이션에서 연속체 파괴역학까지 20년간 쌓아 온 전산역학 역량을 이 문제에 투입합니다.
연구 내용
구조설계용 물리 기반 그래프 신경망. 비정형 유한요소 메쉬 위에서 직접 작동하는 대리모델을 개발합니다. 어텐션 기반 3D 그래프 신경망(GNN)이 변위장과 응력장을 노드 단위로 예측하고, 학습 손실함수를 구조물의 총 포텐셜 에너지에서 유도하여 예측이 역학적 일관성을 유지하도록 합니다. 다목적 최적화와 자동화된 CAE 파이프라인을 결합하면 설계자는 고온 부품의 형상·냉각·소재 선택을 수일이 아니라 수초 안에 탐색할 수 있습니다. 현재는 가스터빈 부품의 구조설계와 수명예측에 집중하고 있습니다.
Phase-field 파괴와 코팅 부품의 디지털 트윈. 균열이 어디서 시작해 어떻게 자라는가는 대리모델이 결국 답해야 하는 질문입니다. ABAQUS에 phase-field 파괴 모델을 구현하여 열차폐코팅(TBC)의 박리와 열사이클 하의 계면 균열을 시뮬레이션하고, AI 모델이 학습할 고정밀 데이터를 생성하고 예측을 검증합니다.
원자에서 연속체까지의 스케일 브리징. "대리모델"이라는 말이 흔해지기 훨씬 전부터 우리는 원자 수준의 물리를 연속체 법칙으로 압축해 왔습니다. 나노스케일 장 투영법은 균열 선단 근방의 분자동역학 데이터에서 응집 응력, 분리 변위, 표면 응력을 추출하여, 금속과 그래핀 결정립계의 혼합모드 응집영역 법칙을 유한요소 모델에 그대로 쓸 수 있는 형태로 제공합니다. 코팅된 물체의 접착 접촉에 대한 확장 JKR 이론, 나노 돌기 접촉 하의 전위 생성 연구도 이 흐름에 속합니다.
고분자의 메조스케일·조립화 시뮬레이션. 소산입자동역학(DPD)과 조립화 분자동역학으로 원자 단위 방법이 닿지 못하는 길이·시간 스케일에서 고분자 브러시 표면의 마찰과 고분자 열분해를 연구하며, 섬유·구동기 프로그램의 소재 설계를 지원합니다.
보유 기술
- 비정형 FE 메쉬 위 물리 기반 그래프 신경망 (PyTorch Geometric)
- 자동화 CAE 파이프라인: ANSYS/PyAnsys, ABAQUS 사용자 서브루틴(UMAT, UEL)
- 다목적 진화 최적화 및 능동학습 샘플링
- 계면·코팅의 phase-field 파괴 모델링
- 분자동역학(LAMMPS), 소산입자동역학, 조립화 MD
- 나노스케일 장 투영법 및 응집영역 법칙 추출
주요 논문
- V. P. Nguyen, I. Jeon, S. Yang*, and S. T. Choi*, Mesoscale simulation of polymer pyrolysis by coarse-grained molecular dynamics: A parametric study, ACS Applied Materials & Interfaces, 2023. [DOI]
- S. T. Choi*, N. T. Mai, and V. P. Nguyen, Dislocation nucleation and segregation under adhesive contact of a nano-asperity coating on a crystalline solid, European Journal of Mechanics A/Solids, 2021. [DOI]
- V. P. Nguyen, N. T. Mai, and S. T. Choi*, Atomic mixed-mode cohesive-zone dual constitutive laws of impurity-embrittled grain boundaries in polycrystalline solids via nanoscale field projection method, Journal of the Mechanics and Physics of Solids, 2021. [DOI]
- V. P. Nguyen and S. T. Choi*, Extended JKR theory on adhesive contact of coated spheres, Acta Mechanica, 2019. [DOI]
- V. P. Nguyen, P. Q. Phi, and S. T. Choi*, Tribological behaviors of grafted-nanoparticle on polymer-brushed walls: A dissipative particle dynamics study, ACS Applied Materials & Interfaces, 2019. [DOI]
- N. T. Mai, P. Q. Phi, V. P. Nguyen, and S. T. Choi*, Atomic-scale mode separation for mixed-mode intergranular fracture in polycrystalline metals, Theoretical and Applied Fracture Mechanics, 2018. [DOI]
- N. T. Mai and S. T. Choi*, Atomic-scale mutual integrals for mixed-mode fracture: Abnormal fracture toughness of grain boundaries in graphene, International Journal of Solids and Structures, 2018. [DOI]
- S. T. Choi and K.-S. Kim*, Nanoscale planar field projections of atomistic decohesion and slip in crystalline solids, Part I: A crack-tip cohesive zone, Philosophical Magazine, 2007. [DOI]
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관련 산업 및 진로
발전·항공 추진, 자동차 CAE 조직, 반도체 패키징 신뢰성, CAE·엔지니어링 소프트웨어 기업과 연결되는 분야입니다. 학생들은 유한요소 역학과 기계학습, 두 언어를 모두 구사하고 둘을 잇는 자동화 파이프라인을 구축하는 법을 배웁니다. 국내 중공업 전반에서, 그리고 점점 소프트웨어 업계에서도 수요가 높은 인재상입니다. 대표 진로는 CAE/해석 엔지니어, 공학 설계용 기계학습 엔지니어, 디지털 트윈 개발자, 전산재료과학 연구자입니다.