AI-driven digital twin-enabled process-structure-performance correlation analysis and prediction of dynamic performance and lifetime for fibrous air filters
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065511
교육부
한국연구재단
서울과학기술대학교
이유선
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
응용연구
대학
서울특별시 노원구
화공 > 섬유제조 > 나노섬유제조기술
본 연구의 최종 목표는 AI 기반 디지털 트윈을 활용하여 섬유상 공기 필터의 제조 공정(Process)-미세구조(Structure)-성능(Performance) 간 상관관계를 정량적으로 규명하고, 동적 환경 조건에서의 성능 및 수명 변화를 예측할 수 있는 통합 필터 설계 플랫폼을 구축하는 것이다. 이를 위해 전기방사 공정 변수와 필터의 3차원 구조 특성 간의 ...
... 장기 로딩 실험 데이터를 함께 활용하여 실제 운전 조건에 대한 예측 정확도를 높이고자 한다. 최종적으로는 AI 모듈 I, II, III를 통합하여 공정-구조-성능을 하나의 체계로 연결하는 디지털 트윈 기반 필터 설계 플랫폼을 구축하고, 사용자가 목표 성능을 입력하면 이를 만족하는 구조와 제조 조건을 제안할 수 있는 inverse design 기능을 구현하며, 실제 제조 및 검증 ...
본 연구를 통해 구축되는 AI 기반 디지털 트윈 플랫폼은 섬유상 공기 필터의 제조 공정-미세구조-성능 간 상관관계를 정량적으로 연결함으로써, 기존의 시행착오 중심 필터 개발 방식을 데이터 ... 특허 및 지적재산권 창출로 확장될 수 있으며, 장기적으로는 국내 필터 산업의 설계 고도화와 디지털 전환을 촉진하는 데 활용될 수 있다. 나아가 실제 사용 환경에 대응하는 성능·수명 예측 기술은 ...