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연구성과
인공지능 기반 모빌리티/제품 설계 (제너레이티브 디자인)
인공지능이 공학시스템을 스스로 설계할 수 있다면 어떨까요?
스마트설계연구실(Smart Design Lab, SDL)은 인공지능 기반의 공학설계로 제조업의 새로운 패러다임을 열고자 합니다. 물리 기반의 역학과 데이터 기반의 딥러닝 기술을 결합하고, 디지털 트랜스포메이션을 통한 가상 제품 개발 플랫폼을 구축합니다. 이를 통해 제품개발에 소요되는 시간과 비용을 혁신적으로 절감시키고, 시장에서 성공할 수 있는 설계를 가능하게 합니다.
인공지능과 공학설계기술(최적설계, CAD/CAM/CAE, HCI 등)을 융합한 “인공지능 기반 제너레이티브 디자인”을 통해 인공지능이 스스로 공학성능/심미성/경제성을 만족시키는 설계를 해내도록 합니다. 아래 4단계에 필요한 요소기술들을 개발하고 통합하여 사용합니다.
스마트설계연구실(Smart Design Lab, SDL)은 인공지능 기반의 공학설계로 제조업의 새로운 패러다임을 열고자 합니다. 물리 기반의 역학과 데이터 기반의 딥러닝 기술을 결합하고, 디지털 트랜스포메이션을 통한 가상 제품 개발 플랫폼을 구축합니다. 이를 통해 제품개발에 소요되는 시간과 비용을 혁신적으로 절감시키고, 시장에서 성공할 수 있는 설계를 가능하게 합니다.
인공지능과 공학설계기술(최적설계, CAD/CAM/CAE, HCI 등)을 융합한 “인공지능 기반 제너레이티브 디자인”을 통해 인공지능이 스스로 공학성능/심미성/경제성을 만족시키는 설계를 해내도록 합니다. 아래 4단계에 필요한 요소기술들을 개발하고 통합하여 사용합니다.
- ① 설계생성: 과거 설계 데이터를 기반으로 심미적이고 공학적으로 타당한 설계안을 대량 생성하는 기술
- ② 설계평가: 생성된 설계안의 다양한 공학성능, 제조성, 독창성 등을 실시간으로 예측하고 원인을 설명하는 기술
- ③ 설계최적화: 목표성능과 제약조건을 만족시키는 최적 설계안을 실시간으로 도출하는 기술
- ④ 설계추천: 설계안에 대한 고객 선호도를 실시간으로 예측하고 시장성 높은 설계를 추천하는 기술
인공지능 기반 제너레이티브 디자인 프로세스
현재의 설계 프로세스는 디자이너/엔지니어/마케터가 소량의 디자인을 가지고 오랜 기간 반복적인 과정을 통해 최종 제품을 설계한 후 시장에 나가서 고객의 평가를 받습니다. 미래에는 인공지능이 스스로 공학적이고, 경제적이고, 고객이 좋아할 수 있는 대량의 디자인을 생성하면, 디자이너/엔지니어/마케터가 한자리에 모여서 정량적인 예측값들을 바탕으로 빠르고 합리적인 의사결정을 할 수 있게 될 것입니다.
인공지능 기반 설계를 통한 설계 패러다임의 혁신
연구 소개 영상
우리 연구실은 모빌리티, 기계/전자제품, 플랜트 등 다양한 제조분야 설계 Application을 다룹니다.
① 설계생성 AI
위상최적화와 딥러닝의 결합을 통한 디자인 생성
데이터 기반의 3D CAD 생성 자동화 프로세스
② 설계평가 AI
3D 딥러닝 기반의 공학성능 예측
딥러닝 기반의 CAD/CAE 통합 자동화
딥러닝 기반의 CAD/CAE 통합 자동화
③ 설계최적화 AI
딥러닝 기반의 다분야 통합 최적설계
딥러닝 기반의 경량화 구조 최적설계
④ 설계추천 AI
액티브 러닝 기반의 고객 선호도 학습
딥러닝 기반의 디자인 추천 시스템
