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이상륜 연구실
이화여자대학교 휴먼기계바이오공학과
이상륜 교수
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원

이상륜 연구실

이화여자대학교 휴먼기계바이오공학과 이상륜 교수

이상륜 연구실은 구조설계 및 CAE를 기반으로 형상 최적화, 격자구조와 메타물질 설계, 멀티피직스 해석, 기계학습 기반 설계 자동화 연구를 수행하며, 이를 압전 에너지 하베스팅, 자가구동 센서, 전자파 흡수 구조체 등 차세대 기능성 기계시스템과 소재 구조 설계에 응용하는 융합형 연구실이다.

대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
구조설계 및 CAE 기반 최적화 thumbnail
구조설계 및 CAE 기반 최적화
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

35총합

5개년 연도별 피인용 수

663총합
주요 논문
3
논문 전체보기
1
article
|
인용수 18
·
2024
Advancing programmable metamaterials through machine learning-driven buckling strength optimization
Sangryun Lee, Junpyo Kwon, Hyunjun Kim, Robert O. Ritchie, Grace X. Gu
IF 13.4
Current Opinion in Solid State and Materials Science
https://doi.org/10.1016/j.cossms.2024.101161
Materials science
Metamaterial
Buckling
Composite material
Mechanical engineering
Nanotechnology
Engineering physics
Optoelectronics
Engineering
2
article
|
인용수 50
·
2022
Machine learning-enabled development of high performance gradient-index phononic crystals for energy focusing and harvesting
Sangryun Lee, Wonjae Choi, Jeong Won Park, Dae‐Su Kim, Sahn Nahm, Wonju Jeon, Grace X. Gu, Miso Kim, Seunghwa Ryu
IF 17.1
Nano Energy
https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2022.107846
Materials science
Intensity (physics)
Energy (signal processing)
Artificial neural network
Range (aeronautics)
Computer science
Inference
Artificial intelligence
Optics
Acoustics
3
article
|
인용수 56
·
2022
Ambient Humidity‐Induced Phase Separation for Fiber Morphology Engineering toward Piezoelectric Self‐Powered Sensing
Sooun Lee, Dabin Kim, Sangryun Lee, Yong‐Il Kim, Sihyeon Kum, Sang‐Woo Kim, Yunseok Kim, Seunghwa Ryu, Miso Kim
IF 12.1
Small
Electrospun polymeric piezoelectric fibers have a considerable potential for shape-adaptive mechanical energy harvesting and self-powered sensing in biomedical, wearable, and industrial applications. However, their unsatisfactory piezoelectric performance remains an issue to be overcome. While strategies for increasing the crystallinity of electroactive β phases have thus far been the major focus in realizing enhanced piezoelectric performance, tailoring the fiber morphology can also be a promising alternative. Herein, a design strategy that combines the nonsolvent-induced phase separation of a polymer/solvent/water ternary system and electrospinning for fabricating piezoelectric poly(vinylidene fluoride-trifluoroethylene) (P(VDF-TrFE) fibers with surface porosity under ambient humidity is presented. Notably, electrospun P(VDF-TrFE) fibers with higher surface porosity outperform their smooth-surfaced counterparts with a higher β phase content in terms of output voltage and power generation. Theoretical and numerical studies also underpin the contribution of the structural porosity to the harvesting performance, which is attributable to local stress concentration and reduced dielectric constant due to the air in the pores. This porous fiber design can broaden the application prospects of shape-adaptive energy harvesting and self-powered sensing based on piezoelectric polymer fibers with enhanced voltage and power performance, as successfully demonstrated in this work by developing a communication system based on self-powered motion sensing.
https://doi.org/10.1002/smll.202105811
Materials science
Piezoelectricity
Electrospinning
Energy harvesting
Porosity
Dielectric
Fiber
Composite material
Crystallinity
Nanogenerator
정부 과제
3
과제 전체보기
1
2025년 8월-2026년 8월
|95,147,000
고강성-광대역 등방성 격자 트러스 구조 전자파 흡수체 개발
● 본 과제는 광대역-고강도-등방성 격자 트러스 구조 전자파 흡수체를 설계하여 넓은 주파수 대역(4~18 GHz)에서 우수한 전자파 흡수 성능을 갖고 구조적 강도와 경량화를 동시에 구현하는 것을 목표로 함.● 3개의 기본 격자 구조(SC, BC, Octet)을 이용하여 3x3x3 다상(Multiphase) 격자 구조를 최적 설계● 정량 목표: 4~18 GH...
격자 구조
전자파 흡수
광대역
고강성
최적 설계
2
2023년 5월-2025년 2월
|54,444,000
기계학습을 활용한 초경량-고강도-고단열 메타물질 미시구조 최적 설계
기계학습을 활용하여 초경량-고강도-고단열 메타물질의 미시구조를 설계하고 기존의 물성 한계를 뛰어넘는 우수한 물성의 메커니즘을 규명
기계학습
메타물질
최적설계
멀티피직스
유한요소법
3
주관|
2020년 8월-2027년 8월
|734,557,500
4IR (4th Industrial Revolution)-기반 헬스케어 전문인력 양성사업단
본 교육연구단은 치료 중심에서 예방 중심으로 이동하는 맞춤형 헬스케어 수요에 대응해, 의료-운동-영양-AICBM을 잇는 연구 및 산업화 거점을 구축함. 연구 목표는 "맞춤형 헬스케어 신산업 핵심기술을 갖춘 글로벌 융합과학 인재 양성"으로, EWHA MEDI-Cluster 가상 공유공간에서 분산 데이터 통합 빅데이터 플랫폼, 딥러닝 기반 건강위험요인 예측 시뮬레이션, End-to-End 개인 맞춤형 헬스케어 솔루션 개발을 수행함. 기대효과는 유전정보·임상정보·라이프로그 기반 4P 정밀의료 지식기반 생성, 치료중심→예방중심 전환 기여, 의료 불평등 격차 완화 및 고부가가치 맞춤형 헬스케어산업 성장 견인임.
- 4IR(4th Industrial revolution)-기반 헬스케어 전문인력 양성 교육 연구단