유한요소법을 이용한 전기-화학-기계적 모델링은 재료나 시스템에서 전기적, 화학적, 기계적 현상이 동시에 일어나며 서로 상호작용하는 복잡한 거동을 수치적으로 해석하는 연구 분야로, 배터리·연료전지와 같은 에너지 저장 장치에서의 이온 이동과 전기장 분포, 구조적 팽창·수축에 따른 응력 등을 통합적으로 분석하여 성능과 안정성을 최적화하는 데 활용된다. 이 방법은 맥스웰 방정식, 확산 및 반응 속도론, 응력-변형률 해석을 기반으로 한 다중물리(multiphysics) 모델을 유한요소법으로 구현해, 실험으로 확인하기 어려운 내부 현상을 예측하고 멀티스케일 해석을 가능하게 하며, 첨단 재료 설계와 차세대 에너지·전자 소자의 개발에 중요한 역할을 한다.

연속체 기반 다중스케일·다중물리 역학 및 시뮬레이션은 원자적·나노 수준에서 거시적 구조에 이르기까지 다양한 스케일에서 일어나는 물리적 현상들을 연속체 역학 관점에서 통합적으로 다루고, 동시에 열·전기·화학·기계적 거동과 같은 여러 물리 현상을 상호 연계하여 시뮬레이션하는 연구 분야이다. 이 접근법은 미시적 수준에서 발생하는 재료의 국소적 반응이 거시적 구조의 성능과 안정성에 어떻게 영향을 미치는지를 규명할 수 있으며, 유한요소법(FEM), 경계요소법(BEM), 분자 동역학(MD)과 같은 다양한 수치기법을 연계하여 멀티스케일 모델링을 수행한다. 이를 통해 복합재료, 나노재료, 생체재료, 배터리·연료전지 등 첨단 에너지 시스템의 거동을 정밀하게 예측할 수 있으며, 설계 최적화·수명 예측·신뢰성 향상에 기여하는 것이 주요 목표이다.

재료 구성 방정식 모델 개발(결정 소성, 복합재료, 연성 재료)은 다양한 재료가 외부 하중이나 환경 조건에 따라 보이는 변형과 손상 거동을 수학적으로 표현하고 예측하기 위한 모델을 구축하는 연구 분야이다. 결정 소성(crystal plasticity) 모델은 금속과 같은 결정 구조 재료의 미세조직 수준 변형 메커니즘을 반영하여 미시 구조와 거시적 기계적 성질 간의 연계를 가능하게 하고, 복합재료 모델은 이종 재료가 결합된 구조에서 나타나는 비선형적이고 이방성(anisotropic)인 거동을 정확히 기술하며, 연성 재료(soft materials) 모델은 고분자, 생체 조직, 겔 등과 같이 비선형적·점탄성적 특성을 지닌 재료의 거동을 해석한다. 이러한 구성 모델은 유한요소 해석과 결합되어 실제 공학 구조물이나 첨단 소자의 응답을 정밀하게 예측하고, 재료 설계·최적화·수명 평가에 핵심적인 역할을 한다.

CT 영상 기반 재료 특성화 및 구조 재구성은 X-선 CT(Computed Tomography) 영상을 활용하여 재료 내부의 미세구조를 비파괴적으로 관찰하고, 이를 기반으로 재료의 물리적·기계적 특성을 정량적으로 평가하며 3차원 구조를 디지털로 재현하는 연구 분야이다. 이 방법은 재료 내부의 기공, 균열, 섬유 배향, 입자 분포 등 미세조직 정보를 고해상도로 추출할 수 있어, 복합재료·금속·세라믹·생체재료와 같은 다양한 시스템의 성능과 손상 메커니즘을 규명하는 데 활용된다. 또한 CT 영상을 바탕으로 구축된 3차원 모델은 유한요소 해석 등 수치 시뮬레이션에 적용되어 실제 재료 거동을 정밀하게 예측할 수 있으며, 이는 신뢰성 있는 구조 설계, 수명 평가, 그리고 차세대 재료 개발에 중요한 기초 자료를 제공한다.

확률적 정량화 및 내구성 평가는 재료와 구조물이 불확실한 환경과 하중 조건에서 어떻게 거동하고 수명을 유지하는지를 확률론적 방법을 통해 분석하고 평가하는 연구 분야이다. 실제 공학 시스템에서는 재료 특성의 변동성, 제조 공정의 불완전성, 사용 환경의 불확실성 등이 존재하기 때문에, 이를 통계적·확률적 모델로 정량화하여 신뢰성 있는 성능 예측을 수행한다. 이러한 접근은 피로, 균열 성장, 부식, 열화 등 시간이 지남에 따라 발생하는 손상 메커니즘을 반영하여 내구성을 평가하고, 구조적 안전성 확보와 수명 예측에 활용된다. 특히 몬테카를로 시뮬레이션, 확률적 유한요소법(Stochastic FEM), 신뢰성 기반 설계 최적화(RBDO)와 같은 기법들이 적용되며, 이를 통해 항공우주, 에너지, 토목·건축, 바이오 재료 등 다양한 분야에서 불확실성을 고려한 설계 및 유지관리 전략을 수립할 수 있다.

딥러닝 모델링: CNN, UNet, GAN은 인공지능 기반의 심층 신경망을 활용하여 복잡한 데이터 패턴을 학습하고 다양한 예측·생성·분류 문제를 해결하는 연구 분야이다. CNN(Convolutional Neural Network)은 합성곱 연산을 기반으로 이미지나 영상에서 공간적 특징을 효과적으로 추출하는 데 특화되어 있으며, 재료·의료 영상 분석, 결함 검출, 패턴 인식 등에 널리 활용된다. UNet은 의료 영상 처리에서 주로 사용되는 구조로, 인코더-디코더 네트워크를 통해 국소적·전역적 특징을 동시에 반영하여 세밀한 영역 분할(Segmentation)에 뛰어난 성능을 보인다. GAN(Generative Adversarial Network)은 생성자와 판별자가 경쟁적으로 학습하면서 새로운 데이터를 생성하는 모델로, 고해상도 이미지 생성, 데이터 증강, 가상 시뮬레이션 등에 활용된다. 이러한 딥러닝 모델들은 전통적 물리 기반 해석과 결합되어 재료 거동 예측, 구조적 손상 진단, 복잡한 다중물리 문제 해결을 가속화하는 혁신적 도구로 주목받고 있다.