Physics-informed Deep Learning for Wave Propagation, Scattering, and Metaporous Sound Absorbers
연구 내용
파동 전파와 산란의 물리적 특성을 반영하는 딥러닝 예측·해석 프레임을 구축하고 흡음 메타포러스 설계를 생성하는 연구
파동 전파 및 산란의 특성을 데이터 기반 모델로 학습하되 물리 제약을 함께 고려하는 접근을 수행합니다. 이를 위해 신경망이 파동 거동을 재현하도록 설계하고, 메타포러스/메타물질 구조의 흡음 특성을 예측하며 해석 가능성을 확보하는 방향으로 연구합니다. 또한 공명기 기반 메타포러스 소재에 대해 딥러닝을 활용해 설계 후보를 다중으로 생성하고, 설계-성능 매핑을 효율적으로 탐색합니다. 이러한 원천 기술은 수중음향 환경에서 감지 성능을 높이기 위한 메타구조 기반 센서 기술 개발과 연계됩니다.
관련 연구 성과
관련 논문
3편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
3건
연구 흐름
초기에는 파동 전파와 산란 특성을 신경망이 학습할 수 있도록 데이터 기반 파이프라인을 구성하고, 물리기반 요소를 반영하는 딥러닝 접근으로 확장했습니다. 이어서 메타물질 영역으로 연구를 넓혀 딥러닝 예측 결과의 해석 가능성을 함께 확보하는 방향으로 심화했습니다. 최근에는 음향 흡수 성능을 목표로 메타포러스 설계를 딥러닝 기반 다중 생성으로 전개하여 설계 탐색의 속도와 실용성을 높이는 연구를 수행하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
A Physics-informed and data-driven deep learning approach for wave propagation and its scattering characteristics
Deep learning-based prediction and interpretability of physical phenomena for metaporous materials
Deep learning-accelerated multiple design generation for sound-absorbing metaporous materials
관련 프로젝트
구분
제목
대잠용 항공전력 탐지를 위한 메타구조기반 초고감도 수중음향센서기술개발
대잠용 항공전력 탐지를 위한 메타구조기반 초고감도 수중음향센서기술개발
대잠용 항공전력 탐지를 위한 메타구조기반 초고감도 수중음향센서기술개발