01 AI-Based Thermal System Design
We develop AI-based thermal design frameworks using data-driven and physics-informed machine learning to predict and optimize thermal system performance.
데이터 기반 및 물리 기반 머신러닝을 활용하여, 열전달 시스템의 성능을 예측하고 최적화하는 AI 기반 설계 기법을 개발합니다.
02 Multiphase Heat Transfer and Cooling Strategies
We investigate complex phase-change heat transfer phenomena—such as cryogenics, boiling, and condensation—through experiments, simulations, and AI, to develop practical cooling solutions.
극저온, 비등, 응축 등 복잡한 상변화 열전달 현상을 실험·전산해석·AI 기법을 통해 분석하고, 이를 기반으로 실질적인 냉각 해법을 제시합니다.
03 AI-Augmented CFD and Multiphysics Co-Simulation
We enhance the accuracy and efficiency of thermal-fluid simulations by integrating surrogate modeling and multiphysics co-simulation into AI-augmented CFD workflows.
대체모델(Surrogate modeling)과 다물리 연성(Co-simulation)을 결합한 AI 기반 CFD 해석을 통해, 에너지 및 열시스템의 설계 정확도와 효율을 향상시킵니다.