『신소재 설계와 로켓 추진 공학을 위한 인공지능』는 2026-10-15 출간 예정입니다. 출간되면 서점 판매 링크와 함께 이메일로 한 번 알려드립니다.
로켓 엔진의 노즐 벽은 수천 도의 가스를 바로 옆에서 견뎌야 한다. 이런 부품에 쓸 소재를 실제로 만들어 시험하려면 많은 비용과 시간이 든다. 이 책은 소재를 찾고 부품을 만들고 엔진을 운용하는 과정에 인공지능이 어떻게 쓰이는지 열 개의 장으로 설명한다. 앞의 다섯 장은 소재를 다룬다. 원자 사이의 힘을 빠르게 계산하는 기계학습 원자간 퍼텐셜, 원하는 성질에서 출발해 결정 구조를 만드는 생성 모델, 인공지능과 로봇이 실험을 이어 가는 자율 실험실, 고엔트로피 합금과 초합금, 세라믹 복합재료와 초고온 세라믹스가 차례로 나온다. 뒤의 다섯 장은 제조와 추진을 다룬다. 금속 적층 제조의 결함 감시, 3D 프린팅 부품의 후가공과 피로 수명, 물리 법칙을 학습에 넣는 연소 계산, 냉각 통로와 인듀서 설계, 액체로켓엔진의 실시간 진단과 제어가 이어진다. 여러 장이 냄비, 빵 굽기, 가스레인지 같은 일상 장면에서 이야기를 시작한다. 소재와 추진 기술에 인공지능이 들어오는 흐름을 한 권으로 훑어보려는 학생과 연구자, 일반 독자에게 맞는 구성이다. 책은 인공지능이 실험과 시험을 대신한다고 말하지 않는다. 인공지능은 후보를 좁히는 도구이고 최종 확인은 실제 시험과 사람이 맡는다는 입장을 여러 장에서 밝힌다.
출처: 국립중앙도서관 출판예정도서 등록 정보(출판사 제출)
이 책은 인공지능의 성과와 함께 그 한계를 같은 비중으로 적는다. 제3장 들어가며는 소개하는 시스템 상당수가 동료 심사를 거치지 않은 사전논문이라고 밝히고, 성능 수치를 내세우기보다 원리와 한계를 함께 살핀다고 적는다. 제10장 들어가며도 확인되지 않은 성능 수치는 쓰지 않는다고 밝힌다. 이 태도는 각 장의 정리로 이어진다. 제4장은 인공지능을 후보를 좁히는 안내자로 보고 최종 판단을 실험에 맡긴다. 제5장은 풍동, 아크제트, 연소 시험이 최종 확인을 맡는다고 적는다. 제9장은 대리 모델을 학습한 범위 안에서만 믿을 수 있다고 말한다. 그래서 독자는 어떤 기술이 무엇을 할 수 있는지와 함께 어디에서 멈춰야 하는지를 읽게 된다. 구성은 장마다 같은 틀을 따른다. 들어가며에서 일상 장면으로 문제를 꺼내고, 본문에서 기술을 설명한 뒤, 정리에서 흐름을 다시 묶는다. 소재 설계에서 출발해 제조, 후가공, 연소 계산, 냉각 설계, 엔진 감시와 제어로 이어지는 차례는 로켓 부품이 만들어지고 쓰이는 순서와 겹친다. 다루는 기술의 폭이 넓어 장 제목부터 MLIP, CSP, HEA, CMC, UHTC 같은 약어가 많이 나온다. 처음 읽는 독자는 관심 있는 장의 들어가며와 정리를 먼저 읽고 본문으로 들어가면 흐름을 잡기 쉽다.
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보(출판사 제출)
제1장 머티리얼즈 인포매틱스의 기초와 기계학습 원자간 퍼텐셜(MLIP)
들어가며
1. 서론과 배경: 밀도범함수이론(DFT)과 기계학습의 결합
2. 고전적 서술자 기반 기계학습 모델
2.1 원자마다 에너지를 나눠 배우는 신경망(BPNN)
2.2 두 환경의 닮음을 재는 퍼텐셜(GAP)
2.3 서술자까지 스스로 배우는 딥러닝(DeePMD)
3. 최신 동변(Equivariant) 그래프 신경망(GNN)
3.1 돌리고 뒤집어도 통하는 대칭성
3.2 거리만 보던 방식에서 방향까지 주고받는 방식으로
3.3 여러 원자의 관계를 한꺼번에 담는 방법(MACE)
3.4 넓은 소재를 미리 배운 큰 모델(CHGNet, MatterSim)
4. 능동 학습(Active Learning) 루프와 오차 및 불확실성 평가
4.1 모델이 모르는 순간을 숫자로 재기(UQ)
5. 텐서 곱을 더는 기하학적 신경망: 연산 효율과 곡선의 매끄러움
5.1 텐서 곱을 아예 쓰지 않는 새 설계
6. 전자 밀도 모델링과 가벼운 장비 구동을 위한 구조적 가지치기
6.1 물리 일관성을 지키는 구조적 가지치기
6.2 전자 밀도 단서를 더하는 방법
정리
제2장 생성형 AI와 확산 모델(Diffusion Models) 기반의 결정 구조 예측(CSP) 및 소재 역설계
들어가며
1. 재료부터 고르던 방식에서 성질부터 정하는 역설계로
2. 결정의 대칭 규칙을 지키는 생성 모델
2.1 결정 생성 확산의 출발점 (CDVAE)
2.2 대칭을 아는 조건부 확산 모델
3. 결정을 더 빨리 만드는 흐름 매칭
3.1 굽은 공간 위에서 지름길 찾기
4. 일부만 고쳐 그리기와 원자 수를 스스로 정하기
4.1 원자 수를 스스로 정하는 미라지 원자 확산(MiAD)
5. 강화학습으로 좋은 후보 쪽으로 이끌기
5.1 강화학습의 안전장치와 성능 지표
6. 역설계 파이프라인의 실무 적용 사례
6.1 전고체 배터리를 위한 할라이드 고체 전해질 설계
6.2 물을 쪼개는 촉매를 찾는 설계
6.3 우주항공용 합금과 초합금 역설계
6.4 생성 모델의 비교와 검증의 중요성
정리
제3장 자율 실험실과 과학적 멀티 에이전트 시스템
들어가며
3.1 자율 실험실은 어떤 부품으로 도는가
3.1.1 다음 실험을 고르는 베이지안 능동 학습
3.2 논문 속 합성법을 뽑아 안전한 계획으로 바꾼다
3.2.1 논문에서 합성 계획을 세우는 언어 모델(MSP-LLM)
3.2.2 계획 언어로 로봇의 사고를 막는다(PDDL)
3.3 인공지능과 실험 장비를 잇는 표준 통신(MCP)
3.3.1 상태 머신이 지키는 마지막 안전선
3.4 흐트러진 실험 환경을 견디는 로봇 실행 틀(PUDA)
3.4.1 여러 센서를 합쳐 판단하고 실패를 되돌린다
3.5 실제로 움직인 자율 실험실, 버클리 A-Lab
3.5.1 시스템 구성과 운영 성과
3.5.2 A-Lab이 드러낸 세 가지 벽
3.6 밀폐 환경에서 공기에 약한 소재를 찾는다(A-Lab GPSS)
3.6.1 공기에 약한 리튬 할라이드 고체 전해질
3.6.2 귀납과 가추를 오가는 이중 루프
3.6.3 여러 인공지능이 역할을 나누는 협력
정리
제4장 고엔트로피 합금(HEA) 및 초합금의 물리 일관성 예측 및 조성 최적화
들어가며
4.1 극한 우주항공 환경 요구조건과 고온 합금의 구조적 한계
4.2 4대 코어 효과의 물리 모델링과 상평형 열역학
4.2.1 한 상으로 남을 가능성을 재는 오메가 파라미터
4.2.2 원자가 전자 농도로 결정 구조를 가늠하기
4.3 논문 글에서 소재의 특징을 뽑아내기
4.4 무질서한 합금을 표현하는 그래프 신경망
4.5 원자 하나까지 보는 큰 규모 분자동역학
4.5.1 정확성과 속도를 함께 잡는 신경진화 퍼텐셜
4.5.2 큰 규모 계산으로 보는 변형과 균열
4.6 물리 법칙과 어긋나지 않는 금속 설계 인공지능
4.6.1 초고온 노즐 라이너 설계에 도구를 모으다
정리
제5장 우주항공용 복합재료(CMC) 및 초고온 세라믹스(UHTC)의 미세구조 제어와 가열수명 평가
들어가며
5.1 극초음속 비행 및 차세대 로켓 추진 극한 환경과 열구조체 열화 메커니즘
5.1.1 비평형 공력가열 및 고엔탈피 연소 가스 환경
5.1.2 탄소 섬유 복합재가 산소에 상하는 과정(C/SiC)
5.1.3 초고온 세라믹이 녹고 벗겨지는 과정(UHTC)
5.2 결정 알갱이를 그래프로 바꿔 수명을 내다보는 법
5.2.1 미세구조를 그래프로 바꾸기
5.2.2 이웃과 시간을 함께 보는 그래프 학습
5.2.3 방향을 따지는 크리프 파단과 물리 규칙을 넣는 학습
5.3 섬유 짜임과 코팅을 설계하는 생성 모델
5.3.1 입체로 짠 섬유 구조와 방향에 흔들리지 않는 학습
5.3.2 잡음에서 구조를 되살리는 확산 모델
5.3.3 섬유 각도와 코팅 두께를 함께 정하기
5.4 아주 작은 세계와 부품 전체의 열 흐름을 잇기
5.4.1 원자 떨림에서 열전도를 계산하기(그린 쿠보 분자동역학)
5.4.2 부품 전체의 열 흐름 방정식
5.4.3 함수를 함수로 바꾸는 신경망(딥오넷)
5.4.4 물리 규칙을 넣는 학습과 속도 높이기
정리
제6장 금속 적층 제조(LPBF/DED) 공정 열응력 모델링 및 인시투(In-situ) 결함 인지
들어가며
6.1 로켓 부품을 쌓아 만드는 두 가지 방법
6.1.1 차세대 로켓 추진기관과 금속 적층제조(Additive Manufacturing)
6.1.2 합금별 야금학적 특성 및 상변태 거동
6.2 인시투(In-situ) 결함 인지 메커니즘과 물리정보 영상 모델
6.2.1 용융풀 결함 형성의 열유체역학 메커니즘
6.2.2 용융풀 온도를 재는 눈과 물리 기준선
6.2.3 물리정보 영상 모델의 설계 원리
6.3 큰 노즐의 뒤틀림을 줄인다
6.3.1 대형 박판 적층 시 열응력 축적과 좌굴 왜곡
6.3.2 열역학 기반 대리 모델(Surrogate Model)
6.3.3 스캔 궤적과 층간 냉각 시간 능동 최적화
6.4 결정의 모양을 다스린다
6.4.1 주상정과 등축정의 천이(CET)와 기계적 이방성
6.4.2 공정 조건에서 결정 모양을 그리는 생성 모델
6.4.3 만드는 동안 결정 모양을 다스리는 강화학습
6.5 소리로 속을 듣는 결함 감시
6.5.1 광대역 음향 방출(AE) 신호의 물리 메커니즘
6.5.2 시간 주파수 웨이블릿 변환
6.5.3 빛과 소리를 함께 쓰는 결함 인지
정리
제7장 3D 프린팅된 우주항공 합금의 후가공 및 고주기 피로 수명 보증
들어가며
7.1 3D 프린팅으로 옮겨 가는 로켓 부품과 새 과제
7.2 적층으로 만든 초합금이 깎기 어려운 까닭
7.2.1 방향에 따라 달라지는 결정 조직
7.2.2 갇힌 응력과 깎을수록 단단해지는 성질
7.2.3 공구가 닳는 방식과 표면 손상
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보(출판사 제출)
부가기호 05550: 독자 대상 교양 · 발행 형태 전자출판물 · 내용 분류 기술과학.
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보 · 부가기호 뜻은 국립중앙도서관 ISBN 안내 기준
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김경진 / 김경진 변호사 출판사. 출간 후 상세 정보가 갱신됩니다.
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