표면 사진 한 장으로 마찰·접촉 완벽 예측: 딥러닝 기반 접촉해석 기술 개발(2025.07.17)

표면 사진 한 장으로 마찰·접촉 완벽 예측: 딥러닝 기반 접촉해석 기술 개발

연세대학교 공과대학 기계공학과 장용훈 교수 연구팀(제1저자 장일광 연구교수)이 기계공학 분야의 세계적 권위지인 Facta Universitatis, Series: Mechanical Engineering에 연구 논문을 게재하는 성과를 거두었다. 해당 학술지는 JCR(Journal Citation Reports) 기준 상위 2.19%(Q1)에 속하는 해당 분야 최상위 학술지이다.

게재된 논문의 제목은 딥러닝 알고리즘을 이용한 거친 표면의 접촉 분포 예측(Prediction of Contact Distribution on Rough Surfaces Using Deep Learning Algorithms)으로, 트라이볼로지(Tribology, 마찰 마모 윤활) 분야에서 딥러닝의 이미지 세그멘테이션 기법을 접촉 역학에 독창적으로 도입하여 기술적 진보를 이뤄낸 사례로 주목받고 있다.

연구팀은 표면의 높이 정보(Height Map) 이미지만을 입력값으로 사용하여 복잡한 거친 표면의 접촉 분포를 정밀하게 예측하는 U-Net 기반의 딥러닝 모델을 개발했다. 이번 연구를 통해 개발된 알고리즘은 기존의 수치 해석 모델 대비 95% 이상 단축된 연산 시간으로도 동등한 수준의 예측 정확도를 달성하여 계산 효율성을 극대화했다. 특히 하중 및 스케일 변화 등 다양한 변수 조건에서도 전기 접촉 저항(Electrical Contact Resistance)과 같은 물리적 특성을 정밀하게 예측하며 기술의 신뢰성을 입증했다.

이번 연구 성과는 학문적 발견을 넘어 마찰, 마모, 열 및 전기 접촉 저항 등 실제 산업 현장의 핵심 설계 지표를 실시간으로 예측할 수 있는 원천 기술을 확보했다는 점에서 의의가 크다. 학계 및 관련 산업계에서는 이번 성과가 대규모 시뮬레이션과 디지털 트윈(Digital Twin) 구현을 앞당기는 데 기여할 것으로 평가하고 있다.

관련 논문 링크: https://doi.org/10.22190/FUME250307026J