[AX학과]윤용진 교수 연구팀, 머신러닝 기반 4D 프린팅 형상기억고분자 유리전이온도 다변량 분석 연구 성과 국제 학술지 게재
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- 2026.09.16
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<(왼쪽부터) 김정환, 이원희 박사과정, 윤용진 교수>
우리 학과 김정환, 이원희 박사과정(지도교수: 윤용진)이 공동 제1저자로 참여한 연구가 국제 학술지 Materials Today Advances에 게재됐다.
* 논문 제목 : Machine learning-assisted multivariable analysis of glass transition temperature in photopolymerized 4D printed shape memory polymers4D 프린팅 형상기억고분자는 열 등 외부 자극에 반응해 미리 설계된 형상으로 되돌아가는 소재로, 유리전이온도는 이 형상 기억과 회복이 일어나는 온도를 결정하는 핵심 설계 인자다.
<머신러닝 기반 4D 프린팅 형상기억고분자의 유리전이온도 예측 및 주요 영향인자 분석>
연구팀은 광개시제 농도, 가교제와 단량체의 비율, 후경화 시간, 후경화 온도 등 소재 조성과 공정 변수를 균형 잡힌 실험설계로 조합해 적은 실험 횟수로 데이터를 확보했다. 이후 머신러닝 기반 다변량 분석을 통해 각 인자가 유리전이온도에 미치는 영향을 체계적으로 분석했다.
이번 연구는 산업통상자원부 바이오산업기술개발사업, 한국연구재단(과학기술정보통신부) 연구과제, 과학기술정보통신부 이노코어(InnoCORE) 프로그램의 지원으로 수행되었으며, 본 연구 결과는 스마트 소재, 바이오메디컬 디바이스, 센서, 소프트 로보틱스 등 다양한 분야에서 4D 프린팅 소재의 데이터 기반 설계와 공정 최적화에 기여할 것으로 기대된다.
