세계 유수 학술지 'Nature Scientific Reports' 논문 게재 드론·로봇융합학과 윤재현 학과장 [사진] 드론·로봇융합학과 윤재현 교수의 논문이 게재된 Scientific Reports 드론·로봇융합학과 윤재현 교수의 논문이 세계적인 유수 학술지 ‘Nature’에서 출판하는 오픈 저널, Scientific Report에 2025년 1월 16일 게재되었다. 이 저널은 세계적인 학술지 네이처(Nature)의 자매지로, 공신력 있는 SCI급 국제 학술지로 인정받고 있다. 윤재현 교수의 연구는 드론 설계 분야에 획기적인 변화를 예고하고 있으며, 그 혁신성으로 학계의 큰 주목을 받고 있다. 윤재현 교수의 논문 제목은 "A Study on Hybrid-Architecture Deep Learning Model for Predicting Pressure Distribution in 2D Airfoils"로, 이번 연구는 드론 설계를 위해 필수적인 에어포일(프로펠러 단면형상)의 공력 성능을 AI 딥러닝 기법을 통해 보다 간단하고 빠르게 확인할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 연구는 이미지를 활용한 딥러닝 기법인 Convolutional-AutoEncoder(CAE)와 신경망의 Fully-Connected Neural Networks(FNN)를 접목한 형태인 Hybrid-Convolution AutoEncoder(H-CAE)알고리즘을 고안해냈으며, 이로써 기존의 전산유체역학(CFD) 과정을 단순화하고 시간을 대폭 절감하였다. 특히 이번 연구의 혁신적인 부분은, 형상의 이미지와 조건 입력만으로 복잡한 계산 없이 결과를 도출할 수 있게 되었다는 점이다. 이를 통해 결과 도출 시간이 기존의 1/10000로 단축되었으며, 99.98%의 높은 예측정확도를 나타냈다. 이는 드론 및 항공 분야뿐만 아니라 전산해석 분야에도 광범위하게 응용될 수 있는 알고리즘으로, 그 잠재력이 무궁무진하다 할 수 있다. 윤재현 교수는 “컴퓨터를 활용한 유동해석의 복잡한 모델링 과정과 방대한 계산량에 따른 시간을 단축시킴으로써 국내외 드론 및 항공 분야에 급격한 발전이 이루어질 것”이라며, “이번 연구는 드론 설계 및 운용의 패러다임을 혁신적으로 변화시킬 것”이라고 강조했다. 윤재현 교수는 지난 2022년에도 기계공학 분야 세계 저널 상위 5%인 “Advanced Engineering Informatics” 저널에 시계열 데이터를 활용한 AI 기법을 적용한 드론의 PID 게인 최적화 논문(Optimal PID control for hovering stabilization of quadcopter using long short term memory)을 게재하며, AI 기술의 드론 설계 적용 가능성을 입증한 바 있다. 이번 연구는 이러한 성과의 연장선상에서, AI와 드론 기술의 융합을 통해 미래의 항공 기술을 한 단계 더 발전시키는 데 기여할 것이다. 한편 본교 드론·로봇융합학과는 4차산업의 핵심 플랫폼인 드론·로봇 산업의 중요성을 파악, 드론과 로봇산업의 기술발전을 주도할 전문가 양성을 위해 개설되었다. 드론 운용 및 통합 설계, 생산기술과 관련된 교과목 중점교육을 통해 드론 로봇 전문인을 양성하며, 전과정 드론 자격증 취득과 다양한 4차 산업 기술 자격증 취득을 위한 전문 교과목 편성, 교내 및 교외 드론 로봇 과제 연구 및 논문 작성 기회와 개인별 맞춤 1:1 멘토링 교육을 지도한다.