초록 ▼

□ 연구개요
미래 AI 설계 분야의 핵심기술이 될 것으로 기대가 되는 위상최적설계는 높은 자유도를 가지는 구조를 찾을 수 있다는 장점이 있는 반면 일반적으로 많은 해석시간이 요구되고 목적함수의 복잡한 수학적인 민감도를 요구한다는 단점이 있다.
본 연구에서는 이런 문제점들을 CNN, RNN 및 강화학습과 같은 딥러닝 기술을 이용하여 보다 효과적으로 최적구조를 추론하는 인공지능 기술을 개발하는 것이 목표이다.

□ 연구 목표대비 연구결과
연구 목표 몇 연구 결과는 아래와 같다.
1. 2D 구조에 대한 딥

□ 연구개요
미래 AI 설계 분야의 핵심기술이 될 것으로 기대가 되는 위상최적설계는 높은 자유도를 가지는 구조를 찾을 수 있다는 장점이 있는 반면 일반적으로 많은 해석시간이 요구되고 목적함수의 복잡한 수학적인 민감도를 요구한다는 단점이 있다.
본 연구에서는 이런 문제점들을 CNN, RNN 및 강화학습과 같은 딥러닝 기술을 이용하여 보다 효과적으로 최적구조를 추론하는 인공지능 기술을 개발하는 것이 목표이다.

□ 연구 목표대비 연구결과
연구 목표 몇 연구 결과는 아래와 같다.
1. 2D 구조에 대한 딥러닝과 위상최적설계융합기술 개발
CNN, LSTM, GAN, 강화학습 등의 인공지능 기술을 이용한 위상최적설계 방법론을 개발하였으며 기존 방법론과 융합을 통하여 서로의 단점을 보완할 수 있는 방법론을 제안하였다.
- 국제 저널 1건 게재, 2건 심사 중
- 특허 1건 출원 및 등록 (과제시작 기간 직전 출원), 1건 출원 준비 중
- 국내 발표 7건 및 언론소개 2건

2. 3D 구조 확장 한계 해결
3차원 CNN을 적용하여 3차원으로 확장가능성을 검토하였다. GPU 메모리 등의 하드웨어 환경을 극복하기 위하여 GNN 기반 위상최적설계 방법론을 고안하였다.
- 특허 1건 출원 준비 중

3. 산업체 적용사례 발굴
골다공증 진단을 위한 2차원 및 3차원 골격계 고해상화 분야에 해당 기술을 접목하여 기존 위상최적설계 기반 방법론의 계산 속도를 비약적으로 향상시켰다.
- 국제컨퍼런스 2건 발표 및 저널 1건 투고 준비 중

□ 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
제안된 딥러닝 기반 위상최적설계 방법론은 해당분야 인공신경망 기술을 접목한 최초의 연구(국제저널 기준)이며 해당 논문은 2021년 3월 기준 70회의 높은 인용수를 기록하고 있다. (구글 스칼라 기준) 또한 관련 특허는 2020년도 2회의 기술이전을 달성하였다.
새롭게 제안된 딥러닝과 최적설계를 융합하는 방법론은 기존에 제안된 방법보다 더 범용적으로 이용될 수 있는 실용적인 방법론으로 국제특허를 준비중이며 산업계 파급효과가 클 것으로 예상된다.
개발된 기술은 연구원에서 추진 중인 소형원자로를 위한 3D 프린팅원천기술로 확장되어 지속적인 연구를 수행할 예정이다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 1) 딥러닝 기반 위상최적설계 기술 개발 ... 4
• 2) 골격계 고해상화 문제로의 적용 ... 8
• 3) 강화학습과 최적설계의 융합 ... 9
• 4) 딥러닝과 기존 최적설계 알고리즘의 융합 ... 10
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 12
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 12
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
• 3) 목표 달성 수준 ... 12
• 4) 목표 미달 시 원인 분석(해당 시) ... 12
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 참고문헌 ... 13
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 14
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 17
• 끝페이지 ... 22