본 연구 주제는 선박과 해양구조물에 작용하는 하중, 변형, 진동, 피로, 좌굴 등 구조역학적 거동을 정밀하게 해석하고 예측하는 데 초점을 둔다. 선박은 파랑하중, 운항하중, 적재조건 변화, 용접 및 제작 오차 등 복합적인 영향 아래에서 운용되므로, 구조 안전성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 정적·동적 응답을 모두 고려한 체계적인 해석이 필요하다. 연구실은 이러한 문제를 기반으로 선체 구조의 강도 평가와 손상 가능성 예측, 그리고 설계 단계에서의 구조 최적화에 관심을 두고 있다. 특히 조선해양 분야에서는 실제 제작 공정과 구조 성능이 긴밀하게 연결되어 있기 때문에, 단순한 이론 해석을 넘어 용접, 취부, 부재 정렬, 형상 오차와 같은 생산 현장의 요소까지 구조 성능 평가에 반영하는 접근이 중요하다. 이 연구실은 선박구조공학 배경을 바탕으로 구조 응답 해석, 형상 및 위치 인식 데이터의 활용, CAD 기반 정보 연계 등을 통해 설계와 생산 사이의 단절을 줄이는 연구를 수행하는 것으로 보인다. 이는 구조 해석의 정확도를 높이는 동시에 실제 조선소 환경에서 적용 가능한 기술로 확장될 수 있다는 점에서 의미가 크다. 향후 이 연구는 대형 선박, 해양플랜트, 특수목적선 등 다양한 대상에 적용되어 구조 건전성 평가와 유지관리 전략 수립에 기여할 수 있다. 또한 디지털 모델과 생산 데이터를 결합하면 구조 손상 조기 탐지, 수명 예측, 안전성 향상으로 이어질 수 있어, 친환경·고효율 선박 시대에 필수적인 기반기술이 될 가능성이 높다. 궁극적으로는 설계-생산-운용 전 주기를 아우르는 선박 구조 안전 기술로 발전할 수 있다.

선박의 디지털 트윈은 실제 선박이나 조선 생산 시스템의 상태를 가상공간에 정밀하게 구현하고, 이를 통해 설계 검증, 운용 상태 모니터링, 고장 예측, 생산 최적화를 수행하는 기술이다. 연구실의 핵심 키워드 중 하나가 선박의 디지털 트윈인 점을 고려하면, 단순한 3차원 모델링을 넘어 CAD 데이터, 구조 정보, 공정 데이터, 위치 및 형상 인식 정보 등을 통합하여 현실과 동기화되는 지능형 모델 구축에 주력하는 것으로 해석할 수 있다. 이는 조선해양 산업의 디지털 전환을 실현하는 핵심 기반기술이다. 디지털 트윈 기술은 조선소 생산 현장에서 특히 큰 효과를 낸다. 프로젝트 정보에 나타난 CAD 인터페이스, 부재 형상 인식, 좌표 보정, 작업 경로 생성, 공정 통합 제어 등의 요소는 모두 디지털 트윈 구현과 밀접하게 연결된다. 즉, 생산 대상 부재와 설비, 작업 순서, 로봇 동작, 공정 상태를 가상환경에서 먼저 검증하고 실제 시스템과 연동함으로써, 작업 오류를 줄이고 생산성을 높일 수 있다. 이러한 접근은 취부 공정처럼 반복성과 정밀성이 동시에 요구되는 작업에서 매우 유용하며, 실시간 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 한다. 장기적으로 선박 디지털 트윈은 건조 단계에만 머물지 않고 운항 중 유지보수, 에너지 효율 관리, 구조 건전성 예측으로까지 확장될 수 있다. 나아가 자율운항 선박, 스마트 야드, 지능형 유지관리 체계와 연계되면 선박 생애주기 전체를 통합 관리하는 플랫폼으로 발전할 수 있다. 이 연구는 조선해양 산업의 고도화와 자동화, 그리고 데이터 기반 안전관리 체계 구축에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.

이 연구 주제는 조선소의 취부 작업을 중심으로 생산공정을 지능화하고 자동화하는 기술 개발에 초점을 둔다. 제공된 과제 정보에 따르면 연구실은 CAD 인터페이스를 기반으로 정보 추출, 좌표 보정, 부재 운반, 위치 고정, 가용접까지 이어지는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 시스템 개발에 참여하고 있다. 이는 전통적으로 숙련 작업자의 경험에 크게 의존하던 취부 공정을 데이터와 알고리즘, 자동화 장비 중심의 체계로 전환하려는 시도라고 볼 수 있다. 핵심 기술로는 부재 형상 인식, 부재 위치 인식, 작업 경로 생성, 취부 용접로봇 자동화, 공정 통합 제어 및 관제 시스템이 포함된다. 이러한 기술들은 각각 독립적으로도 중요하지만, 실제 조선 현장에서는 서로 긴밀하게 연결되어야만 생산 속도와 품질을 동시에 확보할 수 있다. 연구실은 선박 구조 및 생산에 대한 이해를 바탕으로, CAD 데이터와 현장 센서 데이터를 연결하고 로봇 작업 경로와 생산 스테이지 운영을 최적화하는 융합형 연구를 수행하는 것으로 보인다. 이는 제조 공정의 정밀도 향상뿐 아니라 인력 부담 완화와 안전성 개선에도 기여할 수 있다. 향후 조선 생산공정 지능화 연구는 스마트 조선소 구현의 핵심 축이 될 가능성이 높다. 취부 자동화가 안정적으로 구현되면 용접, 조립, 검사, 물류와 같은 후속 공정까지 자동화 범위를 확장할 수 있으며, 생산 전반의 디지털 전환이 가속화될 수 있다. 결국 이 연구는 생산성 향상, 품질 편차 감소, 인력난 대응, 산업 경쟁력 강화라는 측면에서 매우 실용적인 가치를 지닌다.