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Computational Structural Mechanics and Design Lab.
울산과학기술원 본교(제1캠퍼스) 기계공학과
정하영 교수
Topology Optimization
위상 최적화
Multiscale Analysis
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원

Computational Structural Mechanics and Design Lab.

울산과학기술원 본교(제1캠퍼스) 기계공학과 정하영 교수

기계공학과의 Computational Structural Mechanics and Design Lab은 다기능 재료의 이해를 증진시키기 위해 수치 해석, 특히 비선형 유한 요소법을 활용하는 연구를 주도하고 있습니다. 또한, 환경에 적응하는 최적의 구조 설계, 다중 스케일 및 다중 물리 위상 최적화, 다중 스케일 분석을 통해 다기능 재료의 특성을 연구하고 있습니다. 최근 3년간, 본 연구실은 4D-프린팅 유연 지능 구조체 설계 플랫폼 개발, 데이터 중심 N스케일 역학 기반 유연 지능 구조체 설계 기초 연구, 그리고 비전통적 재료의 디지털 대체물 생성 프로토콜 개발 등의 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 다수의 논문과 학회 발표를 통해 연구 성과를 인정받고 있으며, 다양한 기업과의 협업을 통해 실질적인 응용 연구를 진행하고 있습니다.

Topology Optimization위상 최적화Multiscale Analysis멀티스케일 해석다중 스케일 분석
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
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AI 기반 설계-제조 통합과 지능형 구조체
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

53총합

5개년 연도별 피인용 수

391총합
주요 논문
3
논문 전체보기
1
article
|
gold
·
인용수 0
·
2026
Topology optimization of thermoelectric generator for maximum power efficiency
Jungsoo Lee, Seong Eun Yang, Seungjun Choo, Haiyang Li, Hyunjin Han, Keonkuk Kim, Yae Eun Park, Ho Hyeong Lee, Dong-Woo Suh, Hayoung Chung, Jae Sung Son
IF 15.7
Nature Communications
Thermoelectric generators offer a promising approach for harvesting waste heat from both natural and human-made sources, enabling sustainable electricity generation. While geometric design plays a crucial role in optimizing device performance, conventional approaches remain confined to simple configurations, limiting efficiency improvements. This constraint arises from the complex interplay of multiphysical interactions and diverse thermal environments, which complicates structural optimization. Here, we introduce a universal design framework that integrates topology optimization (TO) with additive manufacturing to systematically derive high-efficiency thermoelectric 3D architectures. By formulating an optimization problem to maximize power generation efficiency, our approach explores an unprecedentedly large design space, optimizing the geometries of thermoelectric materials across diverse thermal boundary conditions and material properties. The resulting TO-derived geometries consistently outperform conventional cuboids, demonstrating significant efficiency gains. Beyond in-silico studies, we provide theoretical insights and experimental validation, confirming the feasibility of our design approach. Our study offers a transformative way for enhancing thermoelectric power generation, with broad implications for next-generation sustainable energy technologies.
https://doi.org/10.1038/s41467-026-69901-3
Thermoelectric generator
Topology optimization
Thermoelectric effect
Electricity generation
Topology (electrical circuits)
Thermoelectric materials
Electricity
Constraint (computer-aided design)
Power (physics)
Efficient energy use
2
article
|
인용수 11
·
2024
Ductile (Ag,Cu)2(S,Se,Te)-based auxetic metamaterials for sustainable thermoelectric power generation
Seong Eun Yang, Youngtaek Oh, Jungsoo Lee, S. H. Shin, So‐Hyeon Lee, Keonkuk Kim, Changhyeon Nam, Sangjoon Ahn, Ju-Young Kim, Hayoung Chung, Jae Sung Son
IF 17.1
Nano Energy
https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2024.110392
Materials science
Auxetics
Metamaterial
Seebeck coefficient
Thermoelectric effect
Power (physics)
Engineering physics
Composite material
Optoelectronics
Metallurgy
3
article
|
인용수 26
·
2023
Atomistic investigation of pressure effects on sintering of bimetallic core–shell nanoparticles
Juheon Kim, Hayoung Chung
IF 14.3
Journal of Material Science and Technology
https://doi.org/10.1016/j.jmst.2023.10.018
Sintering
Materials science
Bimetallic strip
Coalescence (physics)
Microstructure
Nanoparticle
Nanotechnology
Molecular dynamics
Thermal
Chemical engineering
정부 과제
14
과제 전체보기
1
2025년 8월-2027년 8월
|63,957,000
미분 가능한 구조 불안정성: 고세장 구조체의 설계 플랫폼 개발
본 연구는 고세장 구조체의 기계적 불안정성을 제어하기 위한 설계 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 한다. 이는 시행착오에 의존하는 기존 불안정 구조체 설계기법과는 차별화되는 혁신적인 설계 방법의 개발과 구현 까지를 포함한다. 특히 유한요소와 물리 기반 인공신망을 상보적으로 활용하여 강건하고, 효율적이면서도 수학적으로 매끈한 고세장 구조체의 해석기법 기법을 제안...
구조불안정성
고세장 구조체
정규화
과학적 기계학습
최적 설계
2
2025년 6월-2029년 12월
|1,875,000,000
AI 기반 지능형 설계-제조 통합 연구단
본 연구는 설계?소재?제조?운영 전 주기를 자연어 명령으로 제어할 수 있는 LLM 기반 제조 자동화 시스템을 개발하고, 이를 산업 현장에서 실증·확산하는 것을 목표로 함. 본 시스템은 설계 조건 도출, 소재 추천, 공정 제어, 운영 판단 등 각 단계의 AI 모듈을 개발하고, 이를 LLM 기반 인터페이스로 연계하여 전주기 자율화를 실현함. 단순한 기술 개발을...
전주기 제조 자동화
대규모 언어 모델
자연어 기반 제어
AI 기반 설계-제조 연계
산학연 실행형 인재양성
3
2023년 3월-2027년 12월
|900,000,000
100TB 고집적 fJ 초저전력 반도체 슈퍼컴퓨팅 실시간 모사 기술 연구
100TB 고집적 fJ 초저전력 반도체의 소재 발굴 및 구현을 위한 슈퍼컴퓨팅 실시간 모사기술 기반 구축
초고성능 슈퍼컴퓨팅
100TB 집적도
1fJ 초저전력
반도체 구동 실시간 모사기술
메모리 초격자
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