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이권희 연구실

동아대학교 기계공학과

이권희 교수

이권희 연구실

기계공학과 이권희

이권희 연구실은 기계공학 분야에서 지적설계 및 최적설계, 메타모델 기반 설계, 강건 설계 등 첨단 설계 이론과 실무를 융합한 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 자동차, 플랜트, 에너지, 선박 등 다양한 산업 분야의 구조물과 기계요소를 대상으로 경량화, 강도 향상, 내구성 증대, 성능 최적화 등 실질적인 문제 해결에 집중하고 있습니다. 특히, 메타모델링(크리깅, 반응표면법 등)과 인공지능(딥러닝 등) 기법을 활용하여 복잡한 설계 문제의 해를 신속하게 도출하고, 실험계획법 및 유한요소해석을 결합한 하이브리드 접근법을 통해 설계 효율성과 정확도를 극대화하고 있습니다. 이러한 연구는 자동차 부품의 경량화 설계, 밸브 및 열교환기 구조 최적화, 컨테이너 크레인 부품의 강도 향상 등 실제 산업 현장에서 요구되는 다양한 설계 문제를 해결하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 연구실은 불확실성을 고려한 강건 최적화, 다목적 최적화, 이산 및 연속 설계공간에서의 최적화 등 다양한 최적설계 이론을 실무에 적용하고 있습니다. 또한, 실험 데이터와 시뮬레이션 결과를 결합한 하이브리드 메타모델 개발, 딥러닝 기반의 성능 예측, 공정 오차 및 설계 변수의 불확실성을 반영한 확률적 최적화 등 최신 연구 트렌드를 반영하고 있습니다. 이권희 교수는 다수의 국내외 학술지 논문, 특허, 산학협력 프로젝트를 통해 연구 성과를 인정받고 있으며, 실제 산업체와의 협력을 통해 기술이전 및 상용화에도 기여하고 있습니다. 연구실은 앞으로도 인공지능과 메타모델링 기술을 융합한 차세대 지능형 설계 최적화 플랫폼 개발에 주력할 계획입니다. 이러한 연구 활동을 통해 본 연구실은 기계공학 분야의 설계 혁신을 선도하며, 산업 현장의 실질적인 문제 해결과 미래 기술 발전에 기여하고 있습니다.

지적설계 및 최적설계
지적설계 및 최적설계는 기계공학 분야에서 제품과 부품의 성능을 극대화하고, 자원 효율성을 높이기 위한 핵심 연구 주제입니다. 본 연구실에서는 다양한 기계 시스템과 구조물에 대해 최적화 기법을 적용하여 경량화, 강도 향상, 내구성 증대 등 다양한 목표를 달성하고 있습니다. 특히, 메타모델 기반의 근사 최적화, 실험계획법, 유한요소해석(FEA) 등 첨단 설계 방법론을 적극적으로 도입하여 복잡한 설계 문제를 효과적으로 해결하고 있습니다. 이러한 연구는 자동차, 선박, 플랜트, 에너지 설비 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있습니다. 예를 들어, 자동차 부품의 경량화 설계, 밸브 및 열교환기 구조 최적화, 컨테이너 크레인 부품의 강도 향상 등 실제 산업 현장에서 요구되는 다양한 설계 문제를 해결하고 있습니다. 또한, 불확실성을 고려한 강건 최적화, 다목적 최적화, 이산 및 연속 설계공간에서의 최적화 등 다양한 최적설계 이론과 실무를 접목하여 연구의 깊이를 더하고 있습니다. 연구실의 주요 성과로는 자동차 서스펜션 부품의 경량화 및 내구성 향상, 밸브 및 기계요소의 구조 안전성 확보, 복합 하중 조건에서의 최적 설계 등이 있습니다. 이러한 연구 결과는 국내외 학술지 및 특허로 다수 발표되었으며, 실제 산업체와의 협력 연구를 통해 기술이전 및 상용화에도 기여하고 있습니다.
메타모델 및 인공지능 기반 설계 최적화
메타모델 및 인공지능 기반 설계 최적화는 최근 기계공학 설계 분야에서 주목받는 첨단 연구 주제입니다. 본 연구실에서는 크리깅(Kriging), 반응표면법(RSM), 딥러닝 등 다양한 메타모델링 및 인공지능 기법을 활용하여 복잡한 설계 문제의 해를 신속하고 정확하게 도출하고 있습니다. 특히, 실험 데이터와 시뮬레이션 결과를 결합한 하이브리드 메타모델을 개발하여, 설계 공간의 탐색 효율성과 최적화 정확도를 동시에 높이고 있습니다. 이러한 접근법은 구조물의 이산치수설계, 자동차 부품의 강건 설계, 열교환기 및 밸브의 성능 예측 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 트러스 구조물의 이산치수 최적화, 자동차 충돌 시험 데이터와 딥러닝을 결합한 흉부변형량 예측, 복합 하중 조건에서의 내구성 평가 등 실제 산업 문제 해결에 직접적으로 적용되고 있습니다. 또한, 설계 변수의 불확실성 및 공정 오차를 고려한 확률적 최적화, 성공확률 기반의 강건 설계 등 최신 이론을 실무에 접목하고 있습니다. 이러한 연구는 설계 시간 단축, 비용 절감, 제품 신뢰성 향상 등 실질적인 산업적 가치를 창출하고 있습니다. 연구실은 국내외 유수의 학술지와 국제학회에서 다수의 논문을 발표하였으며, 관련 특허도 다수 보유하고 있습니다. 앞으로도 인공지능과 메타모델링 기술을 융합하여 차세대 지능형 설계 최적화 플랫폼 개발에 앞장설 계획입니다.
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Structural analysis and optimization of an automotive propeller shaft
이권희, 최지원, 한승호
Advances in Mechanical Engineering, 2021
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An approximate optimization strategy using refined hybrid metamodel
이성형, 정경일, 이권희
Computational Intelligence, 2020
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Optimum Design of Finned Tube Heat Exchanger Using DOE(SCOPUS)
이권희, 프라빈
Lecture Notes in Computer Science, 2015
1
[4차년도]정제된 하이브리드 메타모델 기반 절충설계 기법 개발 및 적용
한국연구재단
2020년 03월 ~ 2020년 05월
2
[3차년도]정제된 하이브리드 메타모델 기반 절충설계 기법 개발 및 적용
한국연구재단
2019년 03월 ~ 2020년 02월
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다학제기반 고성능 자동차기계부품 설계인력양성 사업단
한국산업기술진흥원
2015년 06월 ~ 2016년 02월