AI 기반 역설계와 음향 해석 절차 최적화 연구

AI-enabled inverse design and optimized acoustic analysis research

연구 내용

변분 오토인코더의 잠재공간 탐색으로 광대역 음향 메타물질을 역설계하고, 전달행렬 및 PO/GO 기반 절차로 수중 표적 강도 분석을 단순화하며, 분자 도킹을 통한 표적치료 기전 예측을 수행하는 연구

변분 오토인코더 기반 역설계 프레임워크를 활용해 음향 메타물질의 파라미터 의존성을 완화하고, 음향 응답이 인코딩된 잠재공간을 탐색하여 설계안을 생성하는 연구를 수행합니다. 또한 언더워터 음향 성능 평가에서는 흡음재 조건을 고려한 표적 강도 해석 절차를 구성하고, 전달행렬 기반 등가 물성 평가로 계산 효율을 높이는 방향으로 검증합니다. 이와 더불어 Hsp90과 항산화제의 생체분자 도킹 분석을 통해 암세포 표적치료 기전을 예측하고 실험적으로 확인하는 계산-실험 연계 역량을 보유합니다.

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1건

연구 흐름

초기에는 음향 성능을 좌우하는 설계 변수를 체계적으로 탐색하기 위한 파라미터 기반 사고를 바탕으로 접근했습니다. 이후 2024년에는 잠재공간 탐색 전략을 통해 초광대역 음향 메타물질을 설계하는 방향으로 확장되었습니다. 2025년에는 음향 응답이 반영된 인코딩과 변분 오토인코더를 결합한 비파라미터화 공진기 역설계를 수행했고, 같은 시기 흡음재를 고려한 수중 표적 강도 분석을 전달행렬 기반으로 단순화하는 절차를 제안했습니다. 2021~2023년에는 계산 기반 도킹으로 표적치료 기전을 예측·검증하며 응용 범위를 병행했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

역설계 메타물질 자동 생성
초음파/음향 공진기 최적화
다중목적 파라미터 탐색
구조-음향 동역학 해석 보조
언더워터 타깃 강도 시뮬레이션 가속
흡음재 적용 평가 프레임워크
저차원 잠재공간 기반 설계 도구
분자 도킹 기반 표적치료 후보군 도출
암세포 생존 인자 기전 예측
실험 설계 연계 계산 파이프라인