Machine Learning and Fluid Mechanics lab.
기계학습 및 유체역학 연구실
School of Mechanical Engineering, Kyungpook National Univ.

2026학년도 창의적 종합설계(캡스톤디자인) 경진대회수상: 최우수상 (2위)

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연구내용: 전기차 겨울철 난방 시 복사패널을 활용하여 탑승자의 열쾌적성을 확보하면서 필요한 난방 열량을 줄일 수 있는 운전조건을 찾는 연구입니다. 실험 및 CFD 해석을 통해 다양한 실내온도와 복사패널 온도 조건에서 인체 부위별 열환경 데이터를 구축하고, 이를 기반으로 GPR(Gaussian Process Regression) 예측모델을 개발했습니다. 이후 약 65만 개 이상의 패널 온도 조합을 빠르게 탐색하여 쾌적조건을 만족하면서 요구열량이 최소가 되는 Zone별 패널 운전온도를 제안하는 예측·최적화 프로그램을 제작했습니다. 최종적으로 벽면온도 18~20.5℃ 조건에서 약 14~18%의 요구열량 절감 가능성을 확인했습니다.

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* 본 실적은 우리 연구실 지도하에 수행된 학부생 연구성과입니다.