본 연구실은 선박과 해양구조물의 설계 이론 및 방법론을 중심으로, 최적 설계와 시뮬레이션 기반 설계 기법을 심도 있게 연구하고 있습니다. 선박 및 해양구조물의 설계는 복잡한 물리적 현상과 다양한 설계 변수, 그리고 엄격한 안전 및 경제적 요구조건을 동시에 만족시켜야 하므로, 수치해석, 최적화, 다물체 동역학, 컴퓨터 지원 설계(CAD/CAM/CAE) 등 첨단 공학 기술이 필수적으로 활용됩니다. 본 연구실은 이러한 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제를 수치해석 및 시뮬레이션 기반의 접근법으로 해결하며, 실제 산업 현장에 적용 가능한 실용적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, 최적 설계 분야에서는 유전 알고리즘, 다목적 최적화, 서로 다른 설계 목표(예: 경제성, 안전성, 운용성 등)를 동시에 고려하는 통합적 설계 방법론을 개발하고 있습니다. 예를 들어, LNG 탱크, 배관 시스템, 선박의 주요 구조물 등 다양한 해양 시스템의 설계 변수와 제약조건을 수학적으로 모델링하고, 이를 바탕으로 최적의 설계안을 도출하는 연구를 수행합니다. 또한, 시뮬레이션 기반 설계에서는 다물체 동역학, 유체-구조 연성 해석, 하드웨어-인더-루프 시뮬레이션(HILS) 등 다양한 시뮬레이션 기법을 활용하여 실제 운용 환경을 가상으로 구현하고, 설계의 신뢰성과 안전성을 검증합니다. 이러한 연구는 선박 및 해양구조물의 설계 효율성 향상, 생산 비용 절감, 안전성 강화, 그리고 친환경·스마트 선박 개발 등 다양한 산업적 요구에 부응하고 있습니다. 또한, 연구 결과는 실제 조선소 및 해양플랜트 현장에 적용되어, 설계-생산-운용의 전 주기에서 혁신적인 성과를 창출하고 있습니다.

최근 조선해양 산업에서는 인공지능(AI), 빅데이터, 디지털 트윈, 자율운항, 생산 자동화 등 첨단 IT 융합 기술의 도입이 가속화되고 있습니다. 본 연구실은 이러한 트렌드에 발맞추어, 선박 및 해양구조물의 설계·생산·운용 전 과정에 인공지능과 빅데이터 분석, 디지털 트윈 기술을 적극적으로 적용하고 있습니다. 예를 들어, 선박의 운항 데이터(AIS, 센서 데이터 등)와 해양 환경 데이터를 통합 분석하여, 선박의 연료 소모량, 추진력, 항로 최적화, 선형 성능 예측 등 다양한 문제를 데이터 기반으로 해결하고 있습니다. 디지털 트윈 분야에서는 실제 선박의 물리적 특성과 운항 환경을 가상 공간에 정밀하게 재현하여, 설계 검증, 운항 시뮬레이션, 사고 재현, 유지보수 지원 등 다양한 응용에 활용하고 있습니다. 또한, 자율운항 선박 및 무인수상정(USV) 개발을 위해, 딥러닝 기반 객체 탐지·추적, 경로 계획, 충돌 회피, 센서 융합, 시뮬레이션 기반 검증 등 핵심 AI 기술을 연구하고 있습니다. 실제로, 강화학습 기반의 충돌 회피 알고리즘, 다중 센서 융합을 통한 해상 장애물 인식 및 추적, 가상 환경에서의 자율운항 시뮬레이션 등 다양한 연구 성과를 국내외 학술지 및 특허로 발표하였습니다. 생산 자동화 및 로봇 분야에서는 조선소 내 블록 리프팅, 배관 자동 라우팅, 생산 공정 최적화 등 다양한 작업에 로봇 및 자동화 시스템을 적용하고 있습니다. 전문가 시스템, 최적화 기법, 빅데이터 분석, 딥러닝 등 다양한 IT 기술을 융합하여, 생산 효율성 및 품질을 극대화하고, 작업자의 안전을 확보하는 연구를 지속적으로 수행하고 있습니다.