AI-driven modeling for fibrous air filter characterization and performance prediction under dynamic environmental conditions, enabling optimized filter design guidelines.
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113897
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울과학기술대학교산학협력단
곽동빈
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,468만원
6,468만원
기초연구
대학
서울특별시 노원구
화공 > 섬유제조 > 나노섬유제조기술
... 구조체를 복원하는 모듈, 그리고 동적 환경 변수 하에서의 성능을 예측하는 모듈을 개발합니다. 이를 통합하여 사용자가 원하는 목표 성능(습도, 수명, 유지 효율 등)을 입력하면, AI가 이를 만족하는 최적의 3D 구조를 도출하고 해당 구조를 제작하기 위한 제조 공정 레시피를 역으로 제안하는 역설계(Inverse Design) 통합 플랫폼 구축을 목표로 합니다.
... 거리, 용액 농도, 유량)를 조절해 샘플을 제작하고 Micro-CT로 고해상도 3D 구조 데이터를 확보합니다. 이를 바탕으로 공정 변수 변화에 따른 구조적 변화를 미리 예측하는 인공신경망(ANN) ... AI 모듈을 양방향으로 연결하고 다목적 최적화 알고리즘을 적용하여, 상충하는 성능 목표(효율, 차압, 수명 등)를 동시에 만족하는 최적의 필터 설계안을 도출하는 플랫폼을 완성합니다.
... 산업 혁신 및 확장성: 2D 이미지 기반의 저비용 고신뢰 품질관리 체계를 구축하여 필터 제조 공정의 가상 제조 및 스마트 팩토리화를 가속합니다. 또한 구축된 다공성 매체 구조-성능 역설계 플랫폼은 공조용 필터를 넘어 여러 공정 변수가 존재하는 반도체(클린룸, CMP 공정) 및 배터리 산업의 최적화 시스템으로 폭넓게 확장이 가능합니다. * 환경 및 보건 개선 기여: 온·습도 등 동적 ...