전자방사를 통해 제조된 압전 섬유 실(yarn)은 기계적 내구성을 보이며 기계적 변형을 전기 신호로 전환할 수 있는 능력을 보여, 지능형 장치를 위한 다목적 플랫폼을 제공한다. 기존 방법은 단일 poly(vinylidene fluoride-co-trifluoroethylene)(P(VDF-TrFE)) 섬유 매트를 꼬아(yarn) 실을 만드는 방식이지만, 기계적 특성에 대한 제어를 제한한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 복합 라미네이트 설계 원리에서 영감을 얻어 강화(stengthening)를 위한 접근법을 제안한다. 여러 전자방사 매트를 다양한 순서로 적층한 뒤 실로 꼬는(stack and twist) 방식으로, P(VDF-TrFE) 실 구조의 기계적 특성을 효율적으로 최적화한다. 특정 적층 제한을 부과하지 않는 다목적 베이지안 최적화 기반 기계학습 알고리즘을 활용함으로써, 각 정렬된 섬유 매트의 배향(orientation) 각도를 이산 설계 변수로 고려하여 극한인장강도(UTS)와 파단 연신율(failure strain)을 동시에 향상시키는 최적 적층 순서를 도출한다. 또한 UTS와 파단 연신율의 균형 잡힌 개선을 달성하는 파레토 전면(Pareto front) 조건을 규명한다. 더불어 코로나 폴링(corona poling)을 적용하면 실(yarn) 상태에서 추가적인 쌍극자 분극(extra dipole polarization)이 유도되어, 기계적으로 견고하면서도 고성능의 압전 P(VDF-TrFE) 실을 성공적으로 제조한다. 궁극적으로, 기계적으로 강화된 압전 실은 특히 열악한 환경과 스포츠 상황에서 자기구동형 감지(self-powered sensing) 응용에서 우수한 성능을 보이며, 실시간 신호 감지의 가능성을 뒷받침한다.