연구성과

나노신소재공학과 김지식 교수가 2026년 6월, 인공지능 융합연구 성과를 담은 논문 2편을 국제 우수 학술지에 잇따라 게재했다.

이번 성과는 학술논문 작성 지원 인공지능 기술과 항공 구조물 피로균열 예측 인공지능 기술을 각각 주제로 한 연구로, 인공지능을 활용해 학술연구의 효율성과 구조물 안전성 평가의 정밀도를 높였다는 점에서 주목된다.

첫 번째 논문은 검색 증강 생성 기술(RAG)을 활용해 작성 중인 논문의 문맥을 학습하고, 이를 바탕으로 적절한 참고문헌을 자동 추천하는 모델을 제시한 연구다. 해당 모델은 상용 대규모 언어모델(LLM)과 비교해 더 높은 정확도를 보이며, 학술논문 작성 과정의 신뢰성과 효율성을 높일 수 있는 가능성을 제시했다.

이 연구 성과는 “Context-Aware Citation Suggestion: A Retrieval-Centric Approach for Academic Writing”라는 제목으로 국제학술지 Engineering Applications of Artificial Intelligence 에 게재됐다.

두 번째 논문은 디지털 영상 상관 기법으로 획득한 항공 구조물의 피로균열 첨단 변위장을 인공지능 모델로 분류·예측한 연구다. 연구팀은 과대하중에 따른 지연 피로파괴 조건에서도 균열 상태를 정확하게 분류하고, 균열전파 속도와 응력확대계수 범위 값을 예측하는 성과를 거뒀다.

이 연구는 “Deep Learning Approaches for Classifying Crack States With Overload and Predicting Fatigue Parameters in a Titanium Alloy”라는 제목으로 국제학술지 Advanced Intelligent Systems에 게재됐으며, 해당 호의 표지 논문으로도 선정됐다.

이번 연구 성과들은 과학기술정보통신부의 소재연구 데이터 활용 생태계 구축전략에 따라 기획된 나노 및 소재기술 개발사업의 지원을 받아 수행됐다. 게재 학술지는 각각 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 분야 JCR 상위 2.5%, ROBOTICS 분야 JCR 상위 13.5%에 해당하는 우수 저널이다.