위상최적화(Topology Optimization)는 재료를 어디에 놓아야 가장 효율적인 구조가 되는지를 찾는 기법입니다.하지만 전통적인 방식은 계산 비용이 높고 반복 시뮬레이션이 필요해 실무 적용에 제약이 있습니다.최근 딥러닝 기반 위상최적화가 떠오르며, 설계 최적화의 새로운 가능성을 제시하고 있습니다.CNN 기반 밀도 필드 예측가장 대표적인 접근은 Convolutional Neural Network (CNN) 을 활용한 방식입니다.입력으로는 하중, 경계조건 등의 조건 맵을 넣고, 출력으로는 밀도 필드(Density Field) 를 예측합니다.이를 통해 구조물의 형상을 픽셀 단위로 구성할 수 있습니다.대표 연구: "3D Topology Optimization using CNNs”→ 3D 볼륨 데이터 처..
