계명대학교 기계공학과 김익현 교수 연구팀이 극한 환경에서 요구되는 극초음속 막냉각 시스템의 열관리 성능을 효율적으로 최적화할 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 하이브리드 자동 설계 프레임워크를 개발했다.    해당 연구는 미국물리학협회(AIP)에서 발행하는 유체역학 분야의 최상위 국제학술지 Physics of Fluids의 6월호에 ‘극초음속 막냉각 시스템의 고효율 다목적 최적화를 위한 하이브리드 유전자 알고리즘 프레임워크 개발’이라는 제목으로 게재됐다. 극초음속(마하 5 이상) 비행체는 대기 재진입이나 장거리 고속 비행 시 외부 표면에 극심한 열하중을 받게 된다. 이를 제어하기 위한 막냉각 기술은 비행체의 생존성과 성능을 좌우하는 핵심 요소다.    이 기술의 효율을 높이기 위해서는 복잡한 유동과 열전달 현상을 수치적으로 정밀 분석해야 하며 기존의 대표적 다목적 최적화 알고리즘은 수천 건의 전산유체해석(CFD)을 요구해 고비용·고난이도 설계 문제로 인식돼 왔다. 또한 반복 계산 과정에서 계산 안정성 확보가 어렵다는 한계도 있었다. 김 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 기존 다목적 최적화를 단일 목적 최적화로 환원한 하이브리드 프레임워크를 새롭게 제시했다. 단일 목적 유전자 알고리즘과 파레토 거리 기반 평가기법을 결합한 이 프레임워크는 막냉각 시스템의 슬롯 각도와 슬롯 너비를 설계 변수로 설정하고 표면 냉각 효과와 경계층 두께를 성능지표로 활용해 자동 최적화를 수행하는 방식이다. 연구에 따르면 동일한 유동 조건에서 최적 설계를 도출하기 위해 기존 NSGA-II는 총 1020건의 전산유체해석과 4080분의 계산시간이 소요됐지만 이번 프레임워크는 460건의 해석만으로 1840분 내에 수렴을 달성하며 약 45%의 계산 비용 절감 효과를 입증했다.    이 프레임워크는 CFD 해석자와 연계된 자동화 설계 시스템으로 구현돼 비선형 다목적 최적화 기법의 한계를 보완하고 극한 유동환경에서의 열관리 성능 향상에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 김익현 교수는 “이번 연구는 극초음속 비행체의 고신뢰 물리 기반 설계를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 새로운 접근법을 제시한 사례”라며 “설계자의 개입 없이 자동화된 최적화를 실현함으로써 복합체 표면의 열차폐 코팅 최적화나 복합 냉각 유동 제어 기술 개발에 활용될 수 있다. 향후 항공·우주·극한에너지 시스템 설계 전반에 걸쳐 기계학습 기반의 고신뢰 최적화 기술로 확산돼 산업 실용화에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.  이번 연구는 계명대 충격파 및 기체역학 실험실 소속 호세인자데 박사과정이 제1저자로 참여했으며 김익현 교수의 지도를 받아 진행됐다. 연구는 한국연구재단 우수신진연구사업의 지원을 받아 수행됐다.