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기계공학과 학생들, ‘2026 섬유연구자×소재데이터 아이디어 경진대회’ 창의상(한국섬유공학회장상) 수상
작성자기획과 조회수179 등록일2026-11-03
사진설명: (왼쪽부터) 기계공학과 이예규 석사과정생, 이민규 학부연구생, 신소재공학과 정예림 학부연구생
- 전기방사 공정 데이터 기반 AI 섬유 형상 예측 및 공정 설계 플랫폼 ‘FiberOS’ 제안 성과 인정
□ 우리 대학은 기계공학과 이예규 석사과정, 이민규 학부연구생과 신소재공학과 정예림 학부연구생(지도교수 기계공학과 하지환)으로 구성된 A.Idea팀이 지난 29일 ‘2026 섬유연구자×소재데이터 아이디어 경진대회'에서 창의상(한국섬유공학회장상)을 수상했다고 밝혔다.
○ 다이텍(DYETEC)연구원과 한국섬유공학회가 주관한 이번 경진대회는 연구 현장에서 축적된 섬유 소재데이터를 활용하여 데이터인공지능(AI) 기반 연구 및 소재개발 아이디어를 발굴하고, 소재데이터의 새로운 활용 가치와 확장 가능성을 모색하기 위해 마련됐다.
□ 국립한밭대 A.Idea팀은 이번 대회에서 ‘FiberOS–공정 설계 예측 AI'를 주제로, 전기방사 공정에서 축적된 실험 데이터를 활용하여 연구자가 원하는 섬유 형상에 적합한 공정 조건을 예측하는 인공지능 기반 플랫폼을 제안해 창의성을 인정받았다.
○ 전기방사(Electrospinning)는 고분자 용액에 높은 전압을 인가하여 마이크로․나노 크기의 섬유를 제조하는 기술로, 필터․바이오센서․조직공학 등 다양한 분야에 활용되고 있다.
○ 그러나 섬유의 직경과 비드(Bead) 형상은 고분자 농도, 인가 전압, 용액 공급 속도 및 주변 환경 등 여러 변수의 영향을 받기 때문에 원하는 섬유 형상을 구현하기 위해 반복적인 실험과 시행착오가 요구된다.
○ 이에 연구팀은 기존의 실험 데이터를 단순한 결과 기록이 아닌 AI 학습을 위한 소재데이터로 전환하고, 목표 섬유 직경과 비드 형상 등을 입력하면 적합한 공정 조건의 범위와 예측 신뢰도를 제시하는 ‘FiberOS' 플랫폼을 제안했다.
□ 연구팀은 열가소성 폴리우레탄(TPU) 기반 전기방사 섬유의 공정 조건과 주사전자현미경(SEM) 분석 결과를 체계적으로 정리하고, 고분자 농도에 따른 섬유 직경 및 형상 변화를 정량화하여 데이터 기반 공정 설계의 가능성을 제시했다.
○ 특히 기존의 공정 조건에서 섬유 형상을 예측하는 순방향 분석뿐만 아니라, 연구자가 원하는 섬유 형상에서 적합한 공정 조건을 역으로 탐색하는 양방향 예측 개념을 도입했다.
○ 또, 예측된 섬유의 직경 분포와 비드 형상을 가상 SEM 이미지로 시각화하는 인터페이스를 제안하여, 연구자가 복잡한 수치 데이터를 직관적으로 이해하고 실험 조건을 효율적으로 결정할 수 있도록 설계했다.
○ 본 기술은 향후 전기방사 공정뿐만 아니라 다양한 고분자 소재와 후처리 공정으로 확장할 수 있으며, 반복적인 실험에 소요되는 시간과 비용을 절감하고 데이터 기반 소재개발의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
□ 이번 수상은 연구실에서 축적한 실험 데이터를 인공지능 기반 공정 설계 기술과 연계하고, 이를 실제 연구 현장에서 활용할 수 있는 플랫폼으로 발전시키기 위한 창의적인 접근이라는 점에서 의미가 있다.
○ 연구팀은 향후 소재데이터의 추가 확보와 예측 모델의 고도화를 통해 섬유 형상뿐만 아니라 기계적․전기적 물성까지 예측할 수 있는 통합 소재 설계 플랫폼으로 발전시켜 나갈 계획이다.