이 연구실은 구조설계와 CAE(Computer-Aided Engineering)를 중심으로 복잡한 공학 시스템의 성능을 해석하고, 이를 바탕으로 최적 설계를 수행하는 연구를 진행한다. 특히 경량화, 고강성, 고안정성, 기능 통합과 같은 상충하는 설계 목표를 동시에 달성하기 위해 수치해석 기반 설계 방법론을 고도화하는 데 초점을 둔다. 전통적인 기계구조물뿐 아니라 격자 구조, 트러스 구조, 메타물질과 같은 고도 구조체를 대상으로 기하학적 형상과 재료 배치를 체계적으로 조정하는 접근이 핵심이다. 연구 방법 측면에서는 유한요소해석, 좌굴 해석, 응력 및 변형 해석, 열-기계 연성 해석 등 다양한 CAE 기법이 활용된다. 여기에 유전 알고리즘, 생성모델, 기계학습 기반 대리모델을 결합하여 설계 탐색의 효율을 높이고, 방대한 설계 공간에서 우수한 해를 빠르게 발굴하는 전략을 개발한다. 학회 발표 내용에서도 형상 최적화, 격자 구조 좌굴 강도 최적화, 빔 형상 설계 등 구조 효율 향상을 위한 연구 흐름이 뚜렷하게 나타난다. 이러한 연구는 항공우주, 모빌리티, 웨어러블 디바이스, 차세대 기능성 소재 구조체 등 다양한 분야로 확장될 수 있다. 특히 구조적 성능과 제조 가능성, 실제 적용성을 함께 고려하는 설계 프레임워크는 산업 현장에서 요구되는 실용적 가치를 갖는다. 향후에는 인공지능 기반 설계 자동화와 실험-해석 연계 검증을 통해 더욱 신뢰도 높은 디지털 엔지니어링 플랫폼으로 발전할 가능성이 크다.

이 연구실은 기계학습을 활용하여 메타물질과 격자구조의 미시구조를 설계하고, 기존 재료의 한계를 넘어서는 기계적·기능적 특성을 구현하는 연구를 수행한다. 초경량이면서도 고강도, 고단열, 고안정성을 갖는 구조체를 설계하는 것이 대표적 목표이며, 최근에는 프로그래머블 메타물질과 좌굴 강도 최적화 같은 주제로 연구가 확장되고 있다. 이는 구조체의 형상 자체를 설계 변수로 삼아 재료 거동을 제어하는 첨단 설계 패러다임에 해당한다. 구체적으로는 격자 트러스 구조, gradient-index phononic crystals, architected materials와 같은 구조 기반 기능성 재료를 대상으로 데이터 기반 설계 기법이 적용된다. 연구실은 기계학습 모델을 통해 설계 변수와 물성 간의 비선형 관계를 학습시키고, 이를 역설계나 성능 예측에 활용한다. Nano Energy, Current Opinion in Solid State and Materials Science 등에 발표된 연구는 에너지 집속 및 하베스팅 성능 향상, 좌굴 강도 최적화, 구조 프로그래밍 가능성 증대와 같은 성과를 보여주며, 기계공학과 재료공학, 인공지능의 융합적 성격을 잘 드러낸다. 이 연구 분야는 차세대 경량 구조체, 에너지 소자, 방호 구조, 전자파 흡수체 등 고부가가치 응용으로 연결될 수 있다. 실제로 수행 중인 전자파 흡수체 개발 과제는 광대역 흡수 성능과 고강성·경량화를 동시에 추구하며, 메타구조 설계의 실용 가능성을 보여준다. 앞으로는 제조 공정 제약과 실사용 환경까지 반영한 멀티스케일 최적화가 중요해질 것이며, 연구실의 접근법은 미래형 구조재 개발의 핵심 기반이 될 수 있다.

이 연구실은 압전 재료를 활용하여 외부 기계적 에너지를 전기에너지로 변환하는 에너지 하베스팅 기술과, 별도 전원 없이 작동하는 자가구동 센서 시스템 연구를 수행한다. 특히 섬유 기반 웨어러블 압전 소자와 전기방사 기반 고분자 압전 섬유를 이용해 인체 움직임이나 환경 진동에서 전력을 얻는 기술에 주목하고 있다. 이러한 연구는 웨어러블 전자기기, 바이오의료 센서, 스마트 헬스케어 시스템의 핵심 기반 기술로 평가된다. 대표 논문에서는 직물 기반 웨어러블 압전 에너지 하베스터를 개발하여 유연성과 집적성을 높였고, 또 다른 연구에서는 습도 유도 상분리를 활용해 다공성 압전 섬유의 표면 구조를 정밀하게 제어함으로써 출력 전압과 전력 성능을 향상시켰다. 특히 표면 다공성이 국소 응력 집중과 유전율 저하를 유도해 압전 성능을 높인다는 이론적·수치해석적 설명은 구조설계와 재료공학이 긴밀히 연결된 연구실의 특징을 잘 보여준다. 단순한 소재 합성에 머물지 않고 구조-성능 상관관계를 공학적으로 해석하는 점이 강점이다. 이 연구는 자가발전형 모션 센서, 헬스케어 모니터링 장치, 분산형 IoT 센서 플랫폼으로의 확장성이 크다. 장기적으로는 에너지 저장 소자와의 통합, 의류형 전자 시스템, 저전력 통신 모듈과의 결합을 통해 완전 자율형 웨어러블 시스템으로 발전할 수 있다. 또한 4차 산업혁명 기반 헬스케어 교육·연구 사업과도 연계되어, 인체 친화적 센서 및 실사용 응용으로 이어질 가능성이 높다.