1. 서론: 총체적 설계 자동화를 향한 도전

현대 공학 시스템의 복잡성 증가, 기존에 없던 새로운 수요의 증가, 그리고 지속가능성에 대한 끊임없는 도전은 현재의 설계 패러다임을 위협하고 있다. 특히 우주항공, 미래 모빌리티, 지속가능한 인프라 등 새로운 환경과 요구에 신속하게 대응해야 하는 분야에서는 제품의 라이프사이클 전체(원재료-설계-생산-운영-폐기/재활용)를 고려한 통합적인 설계 패러다임을 구현할 필요가 있다.

한국항공대학교 강성구 교수가 이끄는 지능형 설계, 최적화, 및 학습 연구실(Intelligent Design, Optimization, and Learning Laboratory, IDOL LAB)은 이러한 난제를 해결하기 위해 총체적 설계 자동화(Holistic Design Automation)를 비전으로 삼고 있다. IDOL LAB의 핵심 철학은 데이터와 도메인 지식의 융합에 있다. 데이터 기반 AI는 강력한 계산 및 추론 능력을 제공하지만, 공학적 원리에 대한 이해 부족으로 예상치 못한 오류를 범할 수 있다. 반면, 도메인 지식은 경험을 통해 검증된 신뢰성을 가지지만 인간 전문가의 직관에 의존하는 비중이 크며, 복잡한 시스템의 설계 최적화에는 한계가 있다.

IDOL LAB은 이 두 접근법의 간극을 메우고 지식과 데이터의 장점을 융합하기 위해 다양한 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 방법론을 통합적으로 활용하고자 한다. 먼저 설계와 관련된 다양한 형태의 데이터를 AI가 효율적으로 학습할 수 있는 ‘AI 친화적 표현’으로 변환하고, 설계하고자 하는 개체를 현실적으로 구현할 수 있는 ‘가상 환경’을 구축하여 AI가 자율적으로 설계 방법론을 학습하고 검증할 수 있도록 한다. 이 기반 위에서 강화학습(Reinforcement Learning, RL), 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN), 지식 기반 AI (예: 온톨로지를 활용한 추론) 등 방법론을 통합하여, 설계, 최적화, 예측 및 진단을 아우르는 지능형 솔루션을 개발한다. 본 기고에서는 IDOL LAB이 개척하고자 하는 네 가지 핵심 연구 분야를 소개한다.

2. 주요 연구 분야 1: AI 친화적 설계 표현의 구현

공학적인 제품의 설계 과정에서는 3D 형상, 그래프 기반의 조립 관계, 시계열 데이터, 그리고 문서화된 설계 규칙 등 다양하고 복잡한 형태의 정보가 생성된다. 이러한 비정형적이고 다차원적인 데이터를 AI가 직접 이해하고 학습하는 것은 비효율적이다.

IDOL LAB은 이 문제를 해결하기 위해 'AI 친화적 설계 표현(Design Representation)'의 구현 방법을 연구한다. 이는 복잡한 설계 및 환경 정보를 AI가 효율적으로 학습할 수 있는 구조화된 형태(예: 유클리드 공간의 잠재 벡터)로 변환하는 기술이다. 이를 위해 딥러닝 기반의 인코더-디코더 모델들을 활용하여, 다양한 형태의 원시 데이터를 정보 손실 없이 압축하고 통합하는 방법론을 연구하고 있다.

또한, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 활용하여 기술 문서나 핸드북에 서술된 도메인 지식을 추출하고, 이를 온톨로지나 지식 그래프 형태로 구조화한다. 이렇게 구조화된 지식은 AI의 의사결정 과정을 검증하고 보완하는 데 활용되어, 설계 자동화의 신뢰성과 설명 가능성을 높이는 핵심 역할을 한다.

그림 1. 설계와 관련된 비정형 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 'AI 친화적 설계 표현' 및 지식 구조화 연구

3. 주요 연구 분야 2: 강화학습 기반의 적응형 설계 자동화

IDOL LAB은 강화학습을 활용하여 복잡한 공학 시스템, 특히 개별 제품의 조건이 동적으로 변하는 시스템의 설계를 자율적으로 최적화하는 연구를 수행하고 있다. 특히, 미지의 환경이나 동적으로 변화하는 조건에서 신속하고 유연하게 최적의 설계안을 도출하는 데 주력한다.

대표적인 연구로 과학기술정보통신부의 지원을 받아 수행 중인 '우주 활용을 고려한 다환경 무인 모빌리티 설계 자동화' 과제(2025-2028)가 있다. 이 연구는 우주와 같은 기존에 고려되지 않은 새로운 환경에서 AI가 신뢰성 있는 설계를 수행할 수 있도록, 앞서 언급한 'AI 친화적 설계 표현'을 기반으로 한다. 또한, Nvidia Isaac Sim 등을 활용한 물리적으로 현실적인 디지털 트윈 기반의 가상환경을 구축하여, AI가 자율적으로 무인 모빌리티를 설계할 뿐 아니라 그 성능을 가상환경에서 검증하여 자율적으로 설계를 개선하는 기법을 구현하고자 한다.

최종적으로는 구조화된 도메인 지식을 활용하여 강화학습 에이전트의 설계안을 검증하고 보상 함수를 정교하게 조정함으로써, 새로운 환경에서도 신뢰성 높은 최적 설계를 자동으로 도출할 수 있는 지식 융합형 강화학습 기법을 정립하고자 한다.

그림 2. AI 친화적 설계 표현, 디지털 트윈, 지식 융합형 강화학습을 통합한 무인 모빌리티 설계 자동화 프레임워크

4. 주요 연구 분야 3: 지속가능성을 위한 설계 문제 탐구

지속가능성은 미래 공학의 핵심 과제이다. IDOL LAB은 친환경 재료나 재활용 재료를 활용하는 설계 및 제조 공정을 AI 기술을 통해 혁신하는 첨단 제조(Advanced Manufacturing)와 관련된 연구를 수행한다. 특히, 지속가능성 측면에서는 유망하나 그 물성이 불균일하고 예측하기 어려운 자연에서 유래된 재료를 다루는 데 있어 강화학습을 활용한 설계 자동화의 잠재력에 주목한다.

해당 연구의 대표적인 예는 미국 에너지부(DOE)의 지원을 받아 수행 중인 '4C2B: CENTURY-SCALE CARBON-SEQUESTRATION IN CROSS-LAMINATED TIMBER COMPOSITE BOLTED-STEEL BUILDINGS' 연구(2022-2025)가 대표적이다. 미국에서 널리 활용되는 목재 재료 중 하나인 구조용집성판(Cross-Laminated Timber, CLT)은 미국의 임업자원이 풍부함에도 불구하고 주로 유럽이나 캐나다에서 수입된 목재를 사용하여 생산되는데, 이는 미국의 목재에 결함(옹이)이 많고 불규칙하여 공학적인 목적으로 사용하기에는 물성의 편차가 크기 때문이다. IDOL LAB은 강화학습 기반의 확률적·동적 설계 자동화를 적용하여, 결함(옹이) 분포가 불규칙하게 주어지는 상황에서도 목재를 최적 배치하여 완성된 CLT의 기계적 성능을 일관되게 확보할 수 있음을 보였다.

이 외에도 자연석 축조 자동화, 재활용한 섬유를 활용한 CFRP 설계 자동화 등 지속가능한 미래를 위한 연구를 활발히 진행하고 있다.

그림 3. 강화학습 기반의 첨단 제조 프레임워크를 통한 구조용 집성판(CLT) 설계 최적화

5. 주요 연구 분야 4: 지능형 인프라스트럭처 구축

인프라 구조물의 노후화가 진행됨에 따라, 효율적이고 강건한 실시간 구조 건전성 모니터링의 중요성이 커지고 있다. 하지만, 기존 방식은 고비용 센서에 의존하거나, 저비용 센서 사용 시 정밀도가 저하되는 한계가 있다.

IDOL LAB은 한국표준과학연구원(KRISS)의 지원을 받아 '가상센서(Virtual Sensor) 기술 기반의 지능형 모니터링 플랫폼'을 개발하고 있다(2025-2027). 이 연구는 저비용 센서 시스템으로도 정밀한 모니터링을 가능하게 하는 것을 목표로 하며, 그래프 신경망(GNN)을 통한 구조물의 시간적인 거동 변화 예측과 강화학습(RL)을 통한 이상 감지 및 교정의 융합이라는 독창적인 접근 방식을 취한다.

GNN은 구조물 구성요소 간의 복잡한 비선형적 상호작용을 모델링하는 데 탁월하여, 제한된 센서 데이터만으로도 구조물 전체의 거동을 정밀하게 예측하는 가상센서 구현 및 이상 감지에 활용된다. RL은 동적인 환경 변화를 고려하여 이상 감지 시 자동으로 시스템을 교정하는 전략을 학습한다. 이 두 기술의 융합은 구조물 모니터링 시스템의 정확성, 효율성, 그리고 강건성을 동시에 향상시키는 학문적 기여가 클 것으로 기대된다.

그림 4. GNN(가상센서 및 이상 감지)과 RL(센서 최적 배치 및 자동 교정)을 융합한 지능형 구조물 모니터링 플랫폼 개념도

6. 맺음말

한국항공대학교 지능형 설계, 최적화, 및 학습 연구실(IDOL LAB)은 설계 자동화 및 지능형 인프라 구축의 난제를 해결하기 위해 데이터와 도메인 지식을 융합하는 새로운 AI 방법론을 개척하고 있다. IDOL LAB은 AI 친화적 설계 표현, 지식 융합형 강화학습, 첨단 제조를 위한 설계 자동화, 그리고 RL-GNN 융합 기반 지능형 모니터링을 통해 공학 설계 자동화의 새로운 패러다임을 학문적으로 제시하고자 한다. 우주항공, 미래 모빌리티, 지속가능한 인프라 등 다양한 분야에서 기존의 한계를 뛰어넘는 총체적 자동화를 실현함으로써, IDOL LAB은 미래 산업의 혁신에 기여하고자 한다.