JOLAB(조수호 교수 연구실)은 동국대학교 기계로봇에너지공학과에 소속되어 있으며, 다기능성 동적 시스템의 모델링과 최적 설계, 그리고 첨단 메타구조 기반의 에너지 하베스팅 및 파동 제어 기술을 선도적으로 연구하고 있습니다. 본 연구실은 다중 구조와 다중 물리 현상이 복합적으로 작용하는 시스템을 수학적, 수치적으로 모델링하고, 이를 바탕으로 최적의 설계 방안을 도출하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 연구는 기존의 단일 기능 시스템을 뛰어넘는 혁신적인 공학 시스템 구현에 기여하고 있습니다.
특히, 음향 및 탄성 메타구조와 같은 자연계에 존재하지 않는 특성을 지닌 인공 구조물의 설계와 응용에 집중하고 있습니다. 결함이 도입된 포노닉 크리스탈 구조를 활용하여 에너지 국부화 및 증폭, 광대역 에너지 하베스팅, 주파수 선택적 파동 제어 등 다양한 첨단 기술을 개발하고 있습니다. 압전 재료, 초음파 센서, 액추에이터 등과의 융합을 통해 스마트 디바이스로의 실용적 응용도 활발히 이루어지고 있습니다.
JOLAB은 적층 제조 기술, 스마트 재료, 인공지능 기반 하이브리드 모델링 등 첨단 융합 기술을 적극적으로 도입하여, 해석 가속화, 역설계, 실시간 상태 진단 등 실용적이고 혁신적인 연구를 진행하고 있습니다. 물리 기반 모델과 인공지능을 결합한 하이브리드 모델을 통해, 복잡한 공학 시스템의 설계와 진단, 예측 문제를 효과적으로 해결하고 있습니다. 이러한 연구는 구조물의 안전성 모니터링, 산업용 센서, 미래형 에너지 시스템 등 다양한 분야에 파급 효과를 미치고 있습니다.
또한, 본 연구실은 다양한 산업체 및 연구기관과의 협업을 통해 실제 산업 현장에 적용 가능한 기술 개발에 힘쓰고 있습니다. 현대자동차, 한국항공우주산업, 한국산업기술진흥원 등과의 공동 연구를 통해, 전기차 진동 제어, 지능형 로봇, 국방 및 항공우주 분야 등에서 실질적인 성과를 창출하고 있습니다. 이러한 산학협력은 연구실의 기술력을 한층 더 강화하고, 학생들에게도 실무 중심의 연구 경험을 제공하고 있습니다.
JOLAB은 앞으로도 기계공학, 재료공학, 전자전기공학, 컴퓨터공학 등 다양한 학문 분야를 융합하여, 차세대 스마트 공학 시스템 개발에 앞장설 것입니다. 학부 및 대학원 진학에 관심 있는 학생, 융합형 인재를 꿈꾸는 연구자들에게 열린 연구 환경을 제공하며, 미래 공학기술의 혁신을 이끌어갈 연구실로 성장하고 있습니다.
JOLAB 연구실은 다기능성 동적 시스템의 모델링과 최적 설계에 중점을 두고 있습니다. 다기능성(Multi-functionality)이란 다중 구조(Multi-structures)와 다중 물리(Multi-physics)를 결합하여, 기존의 단일 기능 시스템을 뛰어넘는 복합적이고 혁신적인 공학 시스템을 구현하는 것을 의미합니다. 본 연구실은 다양한 구조와 물리적 현상이 복합적으로 작용하는 시스템을 수학적, 수치적으로 모델링하고, 이를 바탕으로 최적의 설계 방안을 도출하는 연구를 수행합니다.
특히, 음향 및 탄성 메타구조와 같은 자연계에서 볼 수 없는 특성을 지닌 인공 구조물의 설계에 집중하고 있습니다. 이러한 메타구조는 특정 주파수 대역에서 파동의 전파를 제어하거나 에너지를 국부화하는 등, 기존 구조물로는 구현이 어려운 기능을 실현할 수 있습니다. 이를 위해 연구실에서는 수학적 모델링, 수치 해석, 설계 최적화, 실험적 검증 등 다양한 방법론을 통합적으로 활용하고 있습니다.
이러한 연구는 에너지 하베스터, 초음파 센서, 액추에이터 등 첨단 공학 시스템에 적용될 수 있으며, 구조 안전성 모니터링, 공학 시스템 상태 진단, 경량화 설계, 스마트 재료 융합 등 다양한 산업 분야로의 확장 가능성을 지니고 있습니다. 또한, 적층 제조 기술과의 융합을 통해 복잡한 구조의 실현과 경량화, 지능형 진동/파동 에너지 흐름 제어 등 미래 지향적 공학 기술 개발에 기여하고 있습니다.
음향/탄성 메타구조 및 에너지 하베스팅 기술
JOLAB은 음향 및 탄성 메타구조(Acoustic/Elastic Metastructures)를 활용한 에너지 하베스팅 및 파동 제어 기술 연구에 선도적인 역할을 하고 있습니다. 메타구조란 자연계에는 존재하지 않는 특이한 파동 특성을 인공적으로 설계하여 구현한 구조물로, 특정 주파수에서 파동의 전파를 차단하거나, 에너지를 특정 위치에 집중시키는 등 다양한 응용이 가능합니다.
연구실에서는 결함(Defect)을 도입한 포노닉 크리스탈(Phononic Crystal) 구조를 기반으로, 결함 모드에 의한 에너지 국부화 현상을 활용하여 에너지 하베스팅 효율을 극대화하는 방법을 개발하고 있습니다. 또한, 압전 재료와의 융합을 통해 초음파 센서, 액추에이터, 에너지 하베스터 등 다양한 스마트 디바이스로의 응용을 실현하고 있습니다. 최근에는 단일 결함뿐만 아니라 이중 및 삼중 결함 구조를 도입하여, 광대역 에너지 하베스팅 및 주파수 선택적 파동 제어가 가능한 새로운 설계 패러다임을 제시하고 있습니다.
이와 더불어, 적층 제조 기술, 스마트 재료, 인공지능 기반 하이브리드 모델링 등 첨단 융합 기술을 적극적으로 도입하여, 해석 가속화, 역설계, 실시간 상태 진단 등 실용적이고 혁신적인 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 구조물의 안전성 모니터링, 산업용 센서, 미래형 에너지 시스템 등 다양한 분야에 파급 효과를 미치고 있습니다.
물리 기반과 인공지능 융합형 하이브리드 모델 및 진단 기술
JOLAB은 물리 기반 모델링과 인공지능(AI)을 융합한 하이브리드 모델 개발에도 집중하고 있습니다. 전통적인 물리 기반 모델은 시스템의 물리적 원리를 정확하게 반영할 수 있지만, 복잡한 시스템에서는 해석 속도가 느리거나 일부 비선형 현상을 설명하는 데 한계가 있습니다. 반면, 인공지능 기반 데이터 드리븐 모델은 대규모 데이터로부터 패턴을 학습하여 빠른 예측이 가능하지만, 물리적 해석력이나 데이터 부족 시 신뢰성에 한계가 있습니다.
연구실에서는 두 방법론의 장점을 결합하여, 물리 기반 모델의 정확성과 인공지능의 해석 속도 및 적응성을 동시에 확보하는 하이브리드 모델을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 포노닉 크리스탈의 역설계 문제에 대해 생성적 적대 신경망(GAN) 등 최신 AI 기법을 적용하여, 복잡한 구조의 설계 공간을 효율적으로 탐색하고 최적 설계안을 도출하는 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 구조물의 결함 진단, 피로 균열 성장 예측, 전자 밸브 고장 진단 등 다양한 공학 시스템의 상태 진단 및 예측에 AI와 물리 모델을 융합한 진단 알고리즘을 적용하고 있습니다.
이러한 융합 연구는 해석 가속화, 실시간 상태 진단, 예지 보전 등 스마트 제조 및 미래형 공학 시스템 구현에 필수적인 기반 기술로 자리매김하고 있습니다. 실제로 변압기, 철도차량, 항공기 등 다양한 산업 현장에 적용 가능한 진단 및 예측 시스템 개발로 이어지고 있으며, 관련 특허 및 논문도 다수 발표되고 있습니다.
