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송지환 연구실
서강대학교 기계공학전공 송지환 교수
멀티스케일 해석
멀티피직스 시뮬레이션
물리정보신경망(PINN)
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원

송지환 연구실

서강대학교 기계공학전공 송지환 교수

송지환 연구실은 기계공학전공 기반에서 다물리장·멀티스케일 해석(CAE, Multiphysics/multiscale simulation)과 AI를 결합해 마이크로/나노 구조의 설계와 평가를 수행합니다. 전기화학과 역학의 연계를 포함한 2차전지 모델링을 진행하고, 물리정보신경망(PINN) 기반 설계 시스템과 연결되는 연구를 수행합니다. 또한 생체 환경을 반영하는 3차원 세포 배양 플랫폼, 마이크로유체 전처리, 플라즈모닉 나노입자 기반 분자 이미징 데이터, 전자기 구동 나노로봇 제어를 통해 약물 반응과 분자 수준 진단 성능을 분석합니다. 에너지 하베스팅에서는 변류기 코어 B-H 커브 추정과 분할코어 에어갭 최적화, 광·충돌 기반 미세조류 바이오에너지 수확 모델링을 병행합니다.

멀티스케일 해석멀티피직스 시뮬레이션물리정보신경망(PINN)이차전지 모델링마이크로유체 플랫폼
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
AI/멀티스케일 CAE 기반 2차전지 전기화학-역학 연계 설계 thumbnail
AI/멀티스케일 CAE 기반 2차전지 전기화학-역학 연계 설계
AI-Driven Multiscale CAE for Electrochemical–Mechanical Coupled Secondary Battery Design
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

22총합

5개년 연도별 피인용 수

149총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
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인용수 0
·
2025
Comparative Analysis of Sample Loop and Counting Bead–Based Methods for Size-Dependent Bias in Flow Cytometry
Hye Ji Shin, Subeen Kim, Minjeong Kwak, Inchul Yang, Sang-Ryoul Park, Jihwan Song, Ji Youn Lee
IF 6.7 (2025)
Analytical Chemistry
정확하고 신뢰할 수 있는 입자 수 농도 측정은 임상 진단, 환경 모니터링, 산업 응용 등 다양한 분야에서 필수적이다. 유세포분석(flow cytometry)은 이러한 측정에 널리 사용되며, 계수 비드(counting beads)를 사용하는 방식이 일반적인 접근법이다. 그러나 이 방법은 표적 입자의 크기가 계수 비드의 크기와 다를 경우 크기 의존적 편향(size-dependent bias)을 유발할 수 있다. 본 연구는 크기 의존적 편향을 평가하기 위해, 기존의 계수 비드 기반 방법과, 정의된 시료 부피에 대해 총 계수를 수행하는 시료 루프(sample loop) 기반 방법을 체계적으로 비교하였다. 실험 결과, 두 방법은 크기가 유사한 비드에 대해서는 유사한 농도를 산출하지만, 계수 비드와 표적 입자 간에 유의한 크기 차이가 있는 경우 불일치가 발생함을 보여주었다. 이러한 편향의 원인을 규명하기 위해 힘 평형(force balance) 분석에 기반한 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 큰 비드는 더 강한 힘을 받아 검출 영역 쪽으로 이동이 용이한 반면, 작은 비드는 전체 이동을 방해하는 브라운 운동(Brownian motion)의 영향을 더 크게 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 관찰된 크기 의존적 편향에 대한 기전적 설명을 제공하며, 유체역학적 거동(hydrodynamic behavior)의 차이가 비드의 분포와 운동의 변이를 유발함을 확인하였다. 크기 의존적 편향을 최소화하는 시료 루프 방법을 사용하고, 본 연구 결과로부터 도출된 경험적 방정식을 적용함으로써 입자 수 농도 측정에서의 편향을 예측하고 완화하기 위한 신뢰할 수 있는 접근법을 제시한다. 따라서 본 연구는 입자 수 농도 측정을 위한 보다 정밀하고 추적 가능(traceable)한 방법의 개발에 기여하며, 생물학적 및 산업적 응용 전반에 대한 함의를 가진다.
https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5c03537
Sample (material)
Sample size determination
Particle (ecology)
Range (aeronautics)
Flow (mathematics)
Brownian motion
Particle size
Bead
Sampling (signal processing)
2
article
|
인용수 1
·
2025
Advanced Multiscale Modeling of Potassium‐Ion Batteries for Interplay of Electrochemical and Mechanical Behavior Across Scales
Subeen Kim, Yun Kim, Yoon Koo Lee, Jihwan Song
IF 11.3 (2025)
Small Structures
포타슘-이온 전지는 전 세계적인 리튬 부족 문제를 해결하기 위한 유망한 대안으로 주목받고 있다. 그러나 K-이온 삽입 과정에서 흑연 전극이 심각하게 팽창함으로써 전기화학적 성능이 크게 저해된다. 본 연구에서는 전기화학적 거동과 기계적 거동을 모두 분석하기 위해, 3차원 입자 네트워크 모델에 밀도범함수이론 계산으로부터 도출된 확산계수와 기계적 성질을 통합하는 포괄적 다중스케일 모델링 접근법을 제시한다. 연구 결과, K-이온 농도는 확산계수, 영률(Young's modulus), 전단탄성률(shear modulus)과 같은 재료 특성에 영향을 미치며, 이는 포타슘-흑연 삽입 화합물의 전기화학적 성능과 기계적 안정성에 중대한 영향을 준다는 점을 보여준다. 특히, 본 연구는 K-이온 농도가 더 낮음에도 불구하고 KC24가 KC16에 비해 우수한 기계적 성질을 나타낸다는 사실을 밝혀냈는데, 이는 정전기적 상호작용의 강화에 기인한다. 또한 재료 특성의 농도 의존성은 전기화학적 및 기계적 모델링의 정확성을 위해 중요하며, 상수값을 사용하면 상당한 불일치가 발생한다. 본 연구의 결과는 포타슘-이온 전지를 정밀하게 예측하고 최적화하기 위해 K-이온 농도와 staging 전이 전반을 고려하는 것이 중요함을 강조한다. 아울러 본 연구는 고도화된 모델링 기법을 통해 기계적 열화를 완화하고 포타슘-이온 전지 성능을 향상시키기 위한 향후 연구의 기반을 마련한다.
https://doi.org/10.1002/sstr.202400640
Electrochemistry
Ion
Potassium
Materials science
Nanotechnology
Chemistry
Electrode
Metallurgy
Physical chemistry
3
article
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인용수 0
·
2025
B-H Curve Estimation and Air Gap Optimization for High-Performance Split Core
Minjoong Kim, Myungseo Lee, Sijeong Lee, Jaeyun Lee, Jihwan Song
IF 3.2 (2025)
Materials
현재 변압기(CT) 기반 에너지 수확 방법은 저전력 장치에서 상당한 주목을 받고 있다. 고성능 CT를 개발하기 위해서는 B-H 곡선의 정확한 추정이 필수적이며, 이는 CT 재료의 전자기적 거동과 밀접하게 연관되기 때문이다. 그러나 기존의 B-H 곡선 추정 방법은 공정 복잡성과 높은 비용을 포함하여 몇 가지 단점에 직면해 있다. 본 연구에서는 실험을 통해 얻어진 저항-전압 데이터에 기반하여 B-H 곡선을 추정하는 직관적인 방법을 제시하였다. 추정된 B-H 곡선을 바탕으로 CT 코어의 성능을 산출하였으며, 가장 정확한 경우에서 실험 결과와 비교했을 때 오차가 2.6%에 불과한 것으로 나타났다. 또한 공기 간극의 존재로 인해 발생하는 분할 코어 성능 저하를 분석하였다. 분할 코어의 공기 간극 형성은 표면 거칠기와 밀접한 관련이 있었고, 이는 코어 성능에 유의미한 영향을 미쳤다. 성능 저하를 최소화하는 공기 간극 범위를 예측하고, 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다. 본 연구는 자기 CT 코어 재료의 B-H 곡선을 얻기 위한 간단한 접근법을 강조한다. 본 연구는 코어 형상과 권장 공기 간극 범위를 포함한 고려사항을 바탕으로 고성능 CT 코어를 개발하는 데 필요한 설계 지침을 제공한다고 믿는다.
https://doi.org/10.3390/ma18030644
Core (optical fiber)
Range (aeronautics)
Air gap (plumbing)
Materials science
Transformer
Voltage
Computer science
Engineering
Electrical engineering
Composite material
최신 정부 과제
5
과제 전체보기
1
2025년 2월-2029년 2월
|244,787,000
고성능 나트륨-이온 배터리 개발을 위한 물리정보신경망(PINN) 기반의 멀티스케일-멀티피직스 설계 시스템 개발
연구 최종목표: 고성능 Sodium-ion batteries(SIBs) 개발을 위한 물리정보신경망(PINN) 기반의 Multiscale-Multiphysics 설계시스템 개발● 차세대 이차전지 중 SIBs는 Sodium의 많은 매장량을 바탕으로 관심을 받고 있으나 SIBs의 성능 해석을 하기 위해 필요한 Sodium-ion의 전극 내 diffusivity,...
나트륨이온전지
이차전지
물리정보신경망
멀티스케일 해석
멀티피직스 해석
2
주관|
2021년 5월-2024년 2월
|48,946,000
차세대 2차전지 시스템의 멀티스케일-멀티피직스 설계 기술 개발
1차년도(2021) 연구목표: 2차전지 전극 소재 확장을 위한 원자스케일 해석 모델 개발 연구내용 ● Li 계열 금속화합물의 물성 정보를 바탕으로 원자스케일 해석 기반 물성 도출 기법 확립 ● 원자스케일 해석을 통한 K 계열 금속산화물의 확산, 기계적, 열적 물성 도출 ● 차세대 전극 소재에 대한 다양한 재료 물성 DB 구축 Li 계열의 금속화합물 (ex: NCM 계열, Li[Ni, Co, Mn]O2) 뿐만아니라, K 계열(ex: K4Fe(CN)6) 및 Na 계열 (ex: Na[Ni, Co, Mn]PO4) 금속화합물 또한 고성능의 2차전지 개발을 위한 전극 후보가 될 수 있으나, 현재 관련 연구가 활발히 진행되지 않아 이들의 성능 해석에 필요한 재료 물성조차 파악이 어려운 상황이다. 따라서 금속 이온의 전극 내에서의 확산성(Diffusivity)과 같은 재료 물성을 분자동역학 해석을 통해 도출해내는 것이 필요하다. 이를 토대로 2차전지의 성능 해석을 진행한다. 2차년도(2022) 연구목표: 2차전지 전극의 성능 평가를 위한 멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 모델 개발 연구내용 ● 전지 충/방전 시 전극 내부에서 금속 이온의 확산 양상 해석 ● 반복적인 충/방전 과정 동안 전극에서 발생하는 열 및 응력 변화 해석 ● 전극 내부의 금속 이온 농도, 열, 응력 변화에 따른 전기적 성능 해석 2차전지는 반복적인 충/방전 과정이 진행될 때, 금속 이온이 전극으로 삽입/탈리되는 과정이 반복적으로 발생하며, 이온의 확산 양상뿐만 아니라 전극 온도 증나가 팽창에 의한 기계적 응력이 발생하게 된다. 따라서 2차전지의 성능을 정확하게 해석 및 분석하기 위해, 위의 다양한 물리 현상들을 복합적으로 고려할 수 있는 멀티피직스-멀티컴포넌트 모델을 개발한다. 3차년도(2023) 연구목표: 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 기반의 차세대 2차전지 설계 시스템 구축 연구내용 ● 원자스케일 모델과 멀티피직스-멀티컴포넌트 모델과의 스케일 브릿징 ● 실험 데이터와 비교를 통한 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 모델의 검증 ● K 계열 전극 기반 차세대 2차전지 성능에 대한 멀티스케일-피직스-컴포넌트 해석 및 분석 ● 차세대 2차전지 성능 DB 구축 및 고성능의 차세대 2차전지 전극 설계안 도출 원자스케일 해석 모델을 통해 얻은 차세대 전극의 물성을 토대로 금속 이온의 확산, 열적, 기계적 변화가 복합적으로 고려된 전지 성능 해석을 진행함으로써 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 시스템을 완성한다. Li 이온 전지와 같은 기존의 실험 데이터와 비교를 통해 완성된 해석 시스템의 정확성을 검증한다. 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 기반 해석 모델을 이용하여 차세대 2차전지의 사용환경에 따른 전기적, 기계적, 열적 성능을 분석하고 이를 데이터베이스화한다. 다양한 조건에 대한 2차전지 성능 데이터베이스를 토대로 원하는 사용조건에서 초고성능을 보이기 위한 최적의 설계안을 도출하는 것이 가능하다.
멀티스케일 모델
멀티피직스 모델
멀티컴포넌트 모델
리튬이온 배터리
칼륨 이온 배터리
2차 전지
3
주관|
2021년 5월-2024년 2월
|43,929,000
차세대 2차전지 시스템의 멀티스케일-멀티피직스 설계 기술 개발
1차년도(2021) 연구목표: 2차전지 전극 소재 확장을 위한 원자스케일 해석 모델 개발 연구내용 ● Li 계열 금속화합물의 물성 정보를 바탕으로 원자스케일 해석 기반 물성 도출 기법 확립 ● 원자스케일 해석을 통한 K 계열 금속산화물의 확산, 기계적, 열적 물성 도출 ● 차세대 전극 소재에 대한 다양한 재료 물성 DB 구축 Li 계열의 금속화합물 (ex: NCM 계열, Li[Ni, Co, Mn]O2) 뿐만아니라, K 계열(ex: K4Fe(CN)6) 및 Na 계열 (ex: Na[Ni, Co, Mn]PO4) 금속화합물 또한 고성능의 2차전지 개발을 위한 전극 후보가 될 수 있으나, 현재 관련 연구가 활발히 진행되지 않아 이들의 성능 해석에 필요한 재료 물성조차 파악이 어려운 상황이다. 따라서 금속 이온의 전극 내에서의 확산성(Diffusivity)과 같은 재료 물성을 분자동역학 해석을 통해 도출해내는 것이 필요하다. 이를 토대로 2차전지의 성능 해석을 진행한다. 2차년도(2022) 연구목표: 2차전지 전극의 성능 평가를 위한 멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 모델 개발 연구내용 ● 전지 충/방전 시 전극 내부에서 금속 이온의 확산 양상 해석 ● 반복적인 충/방전 과정 동안 전극에서 발생하는 열 및 응력 변화 해석 ● 전극 내부의 금속 이온 농도, 열, 응력 변화에 따른 전기적 성능 해석 2차전지는 반복적인 충/방전 과정이 진행될 때, 금속 이온이 전극으로 삽입/탈리되는 과정이 반복적으로 발생하며, 이온의 확산 양상뿐만 아니라 전극 온도 증나가 팽창에 의한 기계적 응력이 발생하게 된다. 따라서 2차전지의 성능을 정확하게 해석 및 분석하기 위해, 위의 다양한 물리 현상들을 복합적으로 고려할 수 있는 멀티피직스-멀티컴포넌트 모델을 개발한다. 3차년도(2023) 연구목표: 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 기반의 차세대 2차전지 설계 시스템 구축 연구내용 ● 원자스케일 모델과 멀티피직스-멀티컴포넌트 모델과의 스케일 브릿징 ● 실험 데이터와 비교를 통한 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 모델의 검증 ● K 계열 전극 기반 차세대 2차전지 성능에 대한 멀티스케일-피직스-컴포넌트 해석 및 분석 ● 차세대 2차전지 성능 DB 구축 및 고성능의 차세대 2차전지 전극 설계안 도출 원자스케일 해석 모델을 통해 얻은 차세대 전극의 물성을 토대로 금속 이온의 확산, 열적, 기계적 변화가 복합적으로 고려된 전지 성능 해석을 진행함으로써 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 시스템을 완성한다. Li 이온 전지와 같은 기존의 실험 데이터와 비교를 통해 완성된 해석 시스템의 정확성을 검증한다. 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 기반 해석 모델을 이용하여 차세대 2차전지의 사용환경에 따른 전기적, 기계적, 열적 성능을 분석하고 이를 데이터베이스화한다. 다양한 조건에 대한 2차전지 성능 데이터베이스를 토대로 원하는 사용조건에서 초고성능을 보이기 위한 최적의 설계안을 도출하는 것이 가능하다.
멀티스케일 모델
멀티피직스 모델
멀티컴포넌트 모델
리튬이온 배터리
칼륨 이온 배터리
2차 전지
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2023에너지 하베스팅을 위한 변류기 코어의 설계 방법1020230137862
거절2023거울 기반 광열전환 효율 향상 및 이를 이용한 유전자증폭 방법1020230109546
등록2021플라즈몬 금속 나노입자를 이용한 세포핵 내 단백질 검출방법1020210113442
전체 특허

에너지 하베스팅을 위한 변류기 코어의 설계 방법

상태
등록
출원연도
2023
출원번호
1020230137862

거울 기반 광열전환 효율 향상 및 이를 이용한 유전자증폭 방법

상태
거절
출원연도
2023
출원번호
1020230109546

플라즈몬 금속 나노입자를 이용한 세포핵 내 단백질 검출방법

상태
등록
출원연도
2021
출원번호
1020210113442

주식회사 디써클

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