CAeSL@JBNU(전북대학교 항공우주공학과)는 첨단 항공우주 구조물의 동역학, 유체-구조 연성 해석, AI 기반 진동/소음 예측, 구조 건강 모니터링, 그리고 우주 구조물 및 우주쓰레기 능동 제거 기술 등 다양한 분야에서 세계적 수준의 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 VTOL(수직이착륙기), 회전익기, 첨단 항공 모빌리티(AAM), 무인항공기(UAV) 등 차세대 항공기 구조의 동적 거동과 유체-구조 상호작용을 정밀하게 해석하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 위해 비선형 유한요소법, 고정밀 동역학 모델, 병렬 계산 기법 등 첨단 해석 및 설계 방법론을 개발하고 있습니다. 연구실은 AI 및 데이터 기반 기법을 활용한 진동/소음 예측, 구조 건강 모니터링, 손상 탐지 등에도 선도적으로 참여하고 있습니다. 딥러닝, 머신러닝, 매니폴드 학습, 오토인코더 등 최신 AI 기술을 구조 해석, 진동 예측, 소음 제어, 손상 탐지 등에 적용하여, 항공기, 드론, 풍력터빈 등 다양한 시스템의 설계 및 운용 효율성을 높이고 있습니다. 특히, 센서 데이터와 AI 기반 예측 모델을 결합한 실시간 구조 건강 모니터링 프레임워크 개발을 통해, 구조물의 안전성과 신뢰성 확보에 기여하고 있습니다. 또한, 연구실은 우주 구조물의 동적 해석 및 우주쓰레기 능동 제거(ADR) 기술 개발에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 생체모방형 우주 그물, 스프링 기반 그물 사출 장치 등 혁신적인 우주쓰레기 포획 기술을 개발하고, 그물 전개 시뮬레이션, 사출 메커니즘 설계, 구조적 안정성 평가 등 실용적 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 우주 환경의 안전성 확보와 지속 가능한 우주 개발에 필수적인 역할을 하고 있습니다. 연구실은 다양한 산학협력, 국책과제, 국제 공동연구 등을 통해 실용적이고 혁신적인 연구 성과를 지속적으로 창출하고 있습니다. 고성능 워크스테이션, 진동시험기, 3D 프린터 등 첨단 연구 장비를 활용하여 실험과 시뮬레이션을 병행하며, 실제 산업 및 우주 미션에 적용 가능한 기술 개발에 앞장서고 있습니다. 이처럼 CAeSL@JBNU는 항공우주공학의 핵심 분야에서 이론과 실무를 아우르는 연구를 통해, 국내외 항공우주 및 미래 모빌리티 산업의 발전에 크게 기여하고 있습니다. 앞으로도 첨단 구조 해석, AI 기반 예측 및 모니터링, 우주 구조물 및 우주쓰레기 제거 등 다양한 분야에서 선도적 연구를 이어갈 계획입니다.