제1저자로 학부생 참여...비선형 유동 예측 가능성 제시
디지털 트윈, 열교환기 등 복잡계 시스템 예측기술 적용 기대
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강한비 동아대 기계공학과 학생(왼쪽 사진)과 구본찬 교수./사진제공=동아대 |
동아대학교는 최근 구본찬 기계공학과 교수 연구팀이 SCI급 국제학술지인 'Physics of Fluids'(IF=4.3)에 논문을 게재했다고 30일 밝혔다.
논문 제목은 'Physics-Regulated Dynamic Mode Decomposition for Two-Dimensional Laminar Flow Past Square Cylinder'다. 기계공학과 4학년에 재학 중인 강한비 학생이 제1저자로 이름을 올렸다.
구 교수팀은 유지호 한기대 교수(교신저자), 이진 동아대 교수, 박성군 서울과기대 교수 등과 함께 연구를 수행했다.
연구팀은 데이터 기반 유동 해석 알고리즘인 '동적 모드 분해'(Dynamic Mode Decomposition, 이하 DMD)에 연속 방정식과 운동량 방정식 등 물리 법칙을 직접 반영, 'PRDMD'(Physics-Regulated DMD) 기법을 확장하는 데 성공했다.
기존 유동 예측 방식은 계산 시간이 길고, 데이터가 부족하거나 센서 노이즈가 있는 상황에서는 정확도가 낮아 실시간 해석에는 한계가 있다. 구 교수팀은 운동량보존법칙까지 반영해 비선형 항인 대류항도 처리 가능한 구조를 만들었다. 그 결과 기존 DMD보다 정확도를 최대 3배 향상할 수 있었다.
또한 전체 학습 데이터의 30%만으로도 안정적인 예측이 가능하게 됐다. 센서 노이즈가 심한 환경에서도 소용돌이 구조와 힘 계수를 재현할 수 있어 복잡한 흐름을 초당 수백 배 빠른 속도로 예측하는 길을 열었다는 평가다.
기존 PRDMD는 질량보존방정식만을 고려했지만, 이번 연구는 운동량보존방정식까지 포함했다는 점에서 차별성이 있다. 질량보존방정식은 선형성이 있는 반면, 운동량보존방정식은 비선형 방정식으로 해석이 어렵고 복잡도가 높다.
연구진은 "노이즈에 강하고 적은 데이터로도 정확한 예측이 가능하다는 점에서 PRDMD는 대형 열교환기, 건물 공조 시스템 등 데이터 수집이 제한된 환경에서 실효성이 크다"고 설명했다.
강한비 학생은 "유체 분야 상위 10%에 해당하는 저명한 저널에 논문을 게재해 기쁘다"며 "교수님의 따뜻한 지도와 조언 덕분에 한 걸음씩 성장할 수 있었다. 이번 논문이 끝이 아닌 새로운 시작이 되도록 더욱더 정진하겠다"고 소감을 전했다.
권태혁 기자 taehkd@mt.co.kr
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