< Previous황문성, 정철웅, 조성대, 최진호 한국음향학회지 제 45 권 제 1 호 (2026) 4 동을 정확히 해석하기 위해 표면 격자크기를 조절하 여 첫 번째 격자점 높이가 이하를 유지하도록 조밀하게 격자를 구성하였다. [1,7] 해석에 사용 된 전 체 격자수는 약 2,600만 개다. 임펠러의 회전 운동을 모사하기 위해 슬라이딩 메쉬 기법을 적용하였으 며, 회전 속도는 2,500 r/min으로 설정하였다. 경계 조 건으로는 입구와 출구에 각각 압력 조건을 부여하 였으며, 0 Pa ~ 200 Pa 범위의 정압 차를 인가하여 다 양한 운전점에서의 유동 특성을 분석하였다. 본 연구에서 적용된 2차원 및 3차원 수치해석 기법 의 타당성을 검증하기 위해, 해석 결과와 실제 유동 실험 결과를 비교 분석하였다. 유동 실험은 Fig. 4에 나타낸 팬 성능 시험기를 이용하여 수행되었으며, 해당 장비는 AMCA 210-07 [8] 규격을 준수하여 0.6 m × 0.6 m × 1.5 m의 규격으로 제작되었다. 대상 팬을 정격 회전수인 2,500 r/min으로 구동하여 P-Q 선도를 도출 하였다. 수치해석 결과와 실험의 유량에 대한 압력 값을 나타낸 P-Q 선도는 Fig. 5와 같다. 정압이 0인 무부하 지점을 기준으로 2차원 및 3차원 해석 결과 모두 실 험값 대비 약 3 % 이내의 오차를 나타내어, 본 해석 모델이 실제 유동을 정확하게 모사하고 있음을 확 인하였다. III. 다중충실도 모델 3.1 모델 학습 데이터 베이스 구축 본 연구에서는 설계 변수 확장에 따른 수치해석 비용 문제를 해결하기 위해, 전이 학습과 다중충실 도 기법을 결합한 효율적인 설계기법을 제안한다. 이는 다량의 저충실도 데이터와 소량의 고충실도 데이터를 연계 학습하여, 최소한의 데이터로 추가 된 설계변수에 대한 높은 예측 정확도를 확보한다. 학습 데이터 구축을 위해 팬 시스템의 성능에 지 배적인 영향을 미치는 임펠러 입·출구각( , )을 1 차 설계변수 로 선정 하였고, 추가한 2차 설계변수로 는 스크롤 컷오프 각도( ), 그리고 운전 압력(P)을 선정하였다. 입·출구각, 그리고 스크롤 컷오프 각도 는 Fig. 6과 같이 정의된다. 본 연구의 데이터 집합은 Table 2에 제시된 중심 복 합 설계(Central Composite Design, CCD) 실험계획법 을 적용하여 2인자 3수준의 임펠러 형상 변수와 4수 Fig. 3. (Color available online) 3D simulation mesh geometric (50 % span). Fig. 4. (Color available online) Experimental setup for fan performance test (AMCA 210-07 chamber). Fig. 5. (Color available online) Comparison of fan performance curves between experiment and numerical simulations (2D and 3D).전이 학습 기반 다중충실도 모델을 이용한 의류 건조기용 다익 원심팬의 최적 설계 The Journal of the Acoustical Society of Korea Vol.45, No.1 (2026) 5 준(20°, 40°, 60°, 80°)의 스크롤 컷오프 각도를 완전 요인 배치법으로 조합하여 총 36개의 케이스로 구성 하였다. 저충실도 데이터 집합은 모든 형상 케이스 에 대해 각각 세 가지 운전 조건에서 2차원 해석을 수 행하여 총 108개로 구축하였다. 반면, 고충실도 데이 터 집합은 설계 공간 내에서 무작위로 선정된 12개 의 설계 변수 조합에 대해 3차원 해석을 수행하여 확 보하였다. 3.2 모델 학습 전략 제안된 설계기법은 입력 변수의 차원 증가에 따른 학습 부담을 완화하고, 충실도 차이를 극복하기 위 해 Figs. 7과 8 같이 모두 설계변수를 입력변수로 받 고, 유량성능을 출력변수로 출력하는 두 개의 모델 에 대해 각각의 학습 과정을 수행한다. 설계 공간 확 장을 위한 Fig. 7의 첫 번째 단계인 전이 학습은 설계 변수가 늘어남에 따라 요구되는 과도한 학습 데이 터 구축 부담을 완화하기 위한 과정이다. Fig. 7에 도 시된 바와 같이, 먼저 핵심 변수인 임펠러 입· 출구각 ( , )만을 입력으로 하는 기저 모델을 구성하고 팬 날개 형상에 따른 기본 성능 특성을 사전 학습시 킨다. 이후, 기저 모델의 가중치 정보를 전이 받아 스 크롤 컷오프 각도와 운전 압력이 추가된 확장된 입 력 공간을 갖는 저충실도 모델을 학습한다. 이 방식 은 복잡한 다변수 공간에서의 초기 학습 수렴 속도 Fig. 6. (Color available online) Design variable definition diagram. Table 2. Impeller inlet and outlet angle value. NumInlet angle [˚]Outlet angle [˚] 1 2 + 22 3 – 22 4 – 12 5 – 15 + 8 6 + 15 + 8 7 – 15 – 8 8 +12 9 + 15 – 8 Fig. 7. (Color available online) Transfer learning algorithm. Fig. 8. (Color available online) Multi fidelity model algorithm. 황문성, 정철웅, 조성대, 최진호 한국음향학회지 제 45 권 제 1 호 (2026) 6 를 높이는 데 기여한다. 그리고 충실도 향상을 위한 전이 학습 두 번째 단 계는 저충실도 모델의 예측오차를 보정하여 고충실 도 예측 성능을 확보하는 과정이다. Fig. 8과 같이, 앞 선 단계에서 2D 데이터로 충분히 학습된 저충실도 모델의 파라미터를 다시 고충실도 모델로 전이시킨 다. 이때 저충실도 모델은 유동의 경향성에 대한 사 전 지식 역할을 한다. 고충실도 모델은 이러한 사전 정보를 바탕으로 소량의 3차원 데이터를 이용해 가 중치를 미세 조정함으로써, 2차원 해석과 3차원 해 석 간의 정량적 오차를 보정하고 높은 정확도를 달 성하게 된다. 최종적으로 구축된 고정밀 다중충실도 대리 모델 은 최적화 알고리즘과 연동되어, 주어진 제약 조건 하에서 유량 성능을 극대화하는 최적 설계 변수 조 합을 도출하는 데 활용된다. 본 연구에서는 Storn과 Price [9] 가 제안한 차분 진화(Differential Evolution, DE) 알고리즘을 적용하였다. DE는 개체군 기반의 확률 적 탐색 기법으로, 목적 함수의 미분 정보를 요구하 지 않으므로 심층신경망과 같은 강한 비선형성을 갖는 블랙박스 최적화 문제에 효과적이다. 최적화 는 초기화, 변이, 교차 그리고 선택 과정을 반복하며 진행된다. ⋅ ,(3) 변이 단계에서는 Eq. (3)과 같이 서로 다른 세 개체 벡터 ( )의 차분을 이용하여 새로운 변이 벡터 를 생성한다. 이후 교차 연산을 통해 시험 벡 터를 구성하고, 선택 단계에서 다중충실도 모델을 이용해 목적 함수인 유량 성능을 평가한다. 시험 벡 터의 성능이 기존 개체보다 우수한 경우에만 다음 세대로 보존하는 방식으로, 해는 반복적으로 갱신 되며 전역 최적해로 점진적으로 수렴한다. 한편, 본 연구에서는 다중충실도 모델의 예측 성 능을 극대화하기 위해, 심층신경망의 구조와 학습 변수를 자동으로 탐색하는 Auto-ML 기법을 도입하 였다. [10] 특히 본 연구에서는 베이지안 최적화 알고 리즘을 적용하였는데, 이는 목적 함수의 분포를 추 정하는 대리 모델을 통해 성능 개선 가능성이 높은 영역을 우선적으로 탐색하는 전략을 취한다. [11] 이 를 통해 기존의 무작위 탐색 방식 대비 적은 연산 비 용으로도 전역 최적해에 빠르고 효과적으로 수렴할 수 있다. [12] 학습 데이터, 검증 데이터 그리고 시험 데 이터의 비율을 8:1:1로 분할한 다음, “은닉층의 수는 2개 ~ 5개, 각 층의 뉴런 수는 32개 ~ 256개 범위로 지 정하였다. 또한, 최적해 탐색 과정에서 가중치의 갱 신 보폭을 결정하는 학습률은 5 × 10 –5 ~ 1 × 10 –3 범위 로 설정하였으며, 가중치의 크기를 제한하여 과적 합을 억제하는 정규화 기법인 가중치 감쇠율은 1 × 10 –6 ~ 1 × 10 –4 범위에서 탐색을 수행하였다. 목적 함 수는 검증 데이터 집합에 대한 손실 함수 최소화로 설정하였으며, 총 1,000회의 반복 탐색을 통해 최적 의 하이퍼파라미터 조합을 도출하였다. Auto-ML 기 법을 적용하여 탐색 결과 도출된 최적의 하이퍼파 라미터 조합은 Table 3과 같다. 최적 모델은 3개의 은 닉층 구조를 가지며, 각 층의 뉴런 수는 입력층에서 출력층 방향으로 각각 238, 247, 231개로 구성되었 다. 또한 학습률은 0.00092, 가중치 감쇠율은 2.04e-05 로 결정되어, 과적합을 방지하면서도 안정적인 학습 수렴이 가능하도록 설정되었다. IV. 결 과 4.1 예측 오차 및 성능 향상률 정의 본 연구에서는 제안된 다중충실도 모델의 예측 성 능과 최적 설계의 유효성을 정량적으로 평가하기 위 해, 아래와 같이 예측 오차율(Prediction Error, ) 을 정의하였다. × ,(4) Table 3. Optimal hyper-parameters derived from Optuna framework. n layer 3 n lunits 238247231 Learning rate9.2e-04 Weight decay2.04e-05전이 학습 기반 다중충실도 모델을 이용한 의류 건조기용 다익 원심팬의 최적 설계 The Journal of the Acoustical Society of Korea Vol.45, No.1 (2026) 7 여기서 과 는 각각 고충실도 CFD 해석을 통해 얻은 실제 유량 값과 대리모델이 예측한 유량 값을 의미한다. 또한, 최적 설계를 통한 성능 개선 효과는 유량 성 능 향상률( )을 통해 평가하였다. × .(5) 와 는 각각 최적 모델과 기준 모델의 유량 을 나타낸다. 4.2 모델 예측 성능 검증 본 연구에서 구축된 최적 모델의 데이터 효율성을 검증하기 위해, 저충실도 학습데이터 개수 변화에 따른 모델의 예측 오차 추이를 분석하였다. Fig. 9는 2D 데이터 수 증가에 따른 검증 데이터의 최대 오차 와 평균 절대 오차의 변화를 나타낸다. Fig. 9에서 확인할 수 있듯이, 학습데이터 수가 적 은 초기 구간에서는 오차가 급격히 감소하다가, 약 45개 지점을 기점으로 오차 감소 폭이 수렴하는 경 향을 보인다. 이는 입·출구각 데이터를 사전 학습한 기저 모델을 활용할 경우, 설계 공간이 확장되더라 도 약 45개의 2차원 데이터만으로 스크롤 컷오프 각 도와 운전 압력에 따른 주요 유동 경향성을 충분히 학습할 수 있음을 의미한다. 제안된 전이 학습 기반 다중충실도 모델의 예측 성능을 정량적으로 검증하기 위해, 학습에 참여하 지 않은 무작위 테스트 케이스를 선정하여 저충실 도 모델과 다중충실도 모델의 유량 예측 오차를 고 충실도해석 결과와 비교 분석하였다. 주요 검증 케이스에 대한 모델별 예측 오차율 비교 한 결과는 Table 4와 같다. 표에서 확인할 수 있듯이, 2 차원 해석 기반의 저충실도 모델은 7.31 % ~ 22.44 % 의 다소 높은 오차율을 보였다. 이는 2차원 해석이 3 차원 유동장에서 발생하는 복잡한 2차 유동 손실이 나 형상적 특징을 완벽히 반영하지 못하는 물리적 한계에 기인한다. 그러나 본 연구에서 제안한 전이 학습 기반 다중충 실도 모델은 모든 검증 케이스에서 오차율을 2.44 % ~ 3.82 % 수준으로 획기적으로 감소시켰다. 특히 2D 예측 모델에서 22.44 %의 가장 큰 오차율을 보였던 Case 4의 경우, Multi Fidelity(MF) 모델 적용 후 오차율 이 3.82 %로 줄어들어 약 18. 62 % p(percentage point) 의 절대 오차 감소 효과를 보였다. 이는 저충실도 모 델이 학습한 전역적인 유동 경향성을 유지하면서 도, 전이 학습을 통해 2차원과 3차원 해석 간의 정량 적 격차를 보정하였음을 입증한다. 결론적으로, 제 안된 모델은 적은 수의 고충실도 데이터만으로도 전체 설계 공간에서 3차원 CFD 수준의 높은 예측 신 뢰도를 확보하였으며, 이를 기반으로 효율적인 설 계 최적화 수행이 가능함을 확인하였다. 구축된 예측 모델과 차분 진화 알고리즘을 연동하 여, 제한된 설계 범위 내에서 유량 성능을 극대화하 는 전역 최적해를 탐색하였다. 최적화 결과 설계 변 수는 스크롤 컷오프 각도, 임펠러 입구각 그리고 출 구각이 각각 80°, 그리고 로 도출 되었다. 도출된 최적 형상의 성능을 검증하기 위해 3 차원 해석을 수행한 결과, 기준 모델대비 유량이 약 24 % 향상됨을 확인하였다. 이때 다중충실도 모델이 예측한 유량 값과 실제 검증 해석 값 사이의 오차율 Fig. 9. (Color available online) Convergence of prediction error with respect to the number of 2D training data points. Table 4. Comparison of prediction errors between 2D (LF) and MF models. Case2D Prediction error (%)MF Prediction error (%) 115.772.55 218.00 3.44 37.31 2.44 422.44 3.82 황문성, 정철웅, 조성대, 최진호 한국음향학회지 제 45 권 제 1 호 (2026) 8 은 약 1.4 %로 낮게 나타나, 제안된 최적화 설계기법 이 실제 설계 공간에서 높은 신뢰성을 가짐을 추가 로 입증하였다. 성능 향상의 원인을 유동장을 통하여 확인하기 위해, 기준 모델과 최적 모델의 내부 유동장을 비교 분석하였다. Figs. 10과 11은 각각 두 모델의 임펠러 및 스크롤 내부 속도장을 나타낸다. Fig. 11의 최적 모델은 컷오프 각도 확장(80°)과 임펠러 날개 각도 최적화를 통해, 블레이드를 통과하는 유동이 효과 적으로 가속됨이 확인되었다. 그리고 Figs. 12와 13 의 압력 분포를 통해, 최적 모델의 블레이드 표면 정 압 상승 능력이 기준 모델 대비 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 입·출구각 변경에 따른 유동 특성을 분석하 기 위해, Fig. 14에 정의된 위치에서의 와도 분포와 유적선을 Figs. 15와 16에 각각 도시하였다. 그림의 벡터 선은 유적선을 나타내며, 배경 색상은 상대속도의 크기를 나타낸다. Fig. 15에서는 블레이 드 앞전 부근에서 강한 와도 구조가 관찰된다. 이로 인해 유선이 블레이드 표면을 따라 흐르지 못하고 심 하게 왜곡되며, 상대 속도장에서 확인할 수 있듯이 유 동 박리로 인해 유속이 급격히 저하되는 현상이 확인 Fig. 10. (Color available online) Baseline model velocity contour (50 % span). Fig. 11. (Color available online) Optimized model velocity contour (50 % span). Fig. 12. (Color available online) Baseline model static pressure contour (50 % span). Fig. 13. (Color available online) Optimized model static pressure contour (50 % span).전이 학습 기반 다중충실도 모델을 이용한 의류 건조기용 다익 원심팬의 최적 설계 The Journal of the Acoustical Society of Korea Vol.45, No.1 (2026) 9 되었다. 반면, Fig. 16의 앞전에서는 이와 같은 불안정 한 와도 구조가 관찰되지 않았다. 따라서 유동이 블레 이드 표면에 밀착하여 흐르며, 입구부터 출구까지 유 속이 지속적으로 증가하는 가속 흐름이 형성되는 것 을 볼 수 있었다. 이러한 유동 개선 효과는 Fig. 17의 적색 면에서의 반경 방향 유속 분포에서도 명확히 드러난다. Figs. 18 Fig. 14. (Color available online) Location of iso- surface. Fig. 15. (Color available online) Baseline model relative velocity iso-contour of vorticity (50 % span). Fig. 16. (Color available online) Optimized model relative velocity iso-contour of vorticity (50 % span). Fig. 17. (Color available online) Degree definition. Fig. 18. (Color available online) Baseline model radial velocity contour (50 % span). Fig. 19. (Color available online) Optimized model radial velocity contour (50 % span).황문성, 정철웅, 조성대, 최진호 한국음향학회지 제 45 권 제 1 호 (2026) 10 과 19에 도시된 바와 같이 최적 모델은 기준 모델 대 비 전반적인 유속이 상승하였으며, 특히 검은색 점 선으로 표시한 컷오프 영역에서의 유속 증가가 두 드러진다. 결과적으로, 최적화된 형상은 블레이드 내부의 유동 박리를 억제하고 유로 저항을 감소시켰다. 이 로 인해 블레이드에서 가속된 유동이 스크롤 내부 에서 감속 손실 없이 유지되어 출구 측 유속이 전반 적으로 증가하였으며, 이러한 유동 개선이 앞서 확 인한 24 %의 유량 성능 향상으로 직결된 것으로 분 석된다. 4.3 연산 비용 절감 효율성 분석 본 연구에서는 제안된 모델의 효율성을 정량적으 로 평가하기 위해, 데이터 구축에 소요되는 연산 비 용을 분석하였다. 연산 비용 산정의 기준은 단일 케 이스 해석에 소요되는 물리적 시간으로 정의하였 다. 동일한 연산 자원(CPU 14 cores) 환경에서 2차원 RANS 해석(LF)은 케이스당 약 6 h이 소요된 반면, 3 차원 RANS 해석(HF)은 약 360 h 소요되었다. 따라서 2차원 해석의 비용( )을 1로 정규화하였을 때, 3차 원 해석의 비용( )은 약 60으로 산정된다. [1] 이를 바탕으로 전체 데이터 구축 비용( )은 식 다 음과 같이 정의할 수 있다. × × C HF ,(6) 여기서 와 는 각각 저충실도와 고충실도 데 이터의 표본 개수를 의미한다. Table 5에 제시된 바 와 같이, 기존 다중충실도 모델은 108개의 LF 데이터 와 12개의 HF 데이터를 사용하여 총 비용은 108 × 1 + 12 × 60 = 828로 산출된다. 반면, 제안된 전이 학습 기 반 모델(Proposed TL)은 54개의 LF 데이터와 8개의 HF 데이터만으로도 목표 정확도를 달성하였으며, 이때 총 비용은 54 × 1 + 8 × 60 = 534이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 모델 대비 약 35.5 %의 연산 비 용 절감 효과를 보였으며, 다음과 도출되었다. ×≈ .(7) 이러한 결과는 전이 학습 기법이 설계 공간 확장 에 따른 데이터 구축 부담을 효과적으로 완화함을 시사한다. V. 결 론 본 연구에서는 고비용의 3차원 전산유체역학 해석 에 대한 의존도를 낮추고 다익 원심팬의 설계 효율 성을 극대화하기 위하여, 전이 학습 기반의 다중충 실도 심층신경망을 이용한 최적 설계 기법을 제안 하고 그 유효성을 검증하였다. 우선, 설계 변수의 차원 증가에 따른 학습 부담을 완화하기 위해 전이 학습 전략을 도입하여 데이터 구축 및 학습 효율을 획기적으로 개선하였다. 해석 비용이 낮은 2차원 해석 데이터 54개를 활용하여 설 계 변수에 따른 유량 경향성을 사전 학습하고, 이를 바탕으로 3차원 해석 데이터 8개만을 이용하여 정밀 도를 보정하는 방식을 적용하였다. 그 결과, 전이 모 델을 적용하지 않은 기존 다중충실도 모델 대비 전 체 데이터 구축 비용(Computational Cost)을 약 35.5 % 절감하였으며, 동시에 모델의 수렴 속도와 학습 안 정성을 효과적으로 확보할 수 있었다. 제안된 모델의 예측 성능을 검증한 결과, 2차원 데 이터만을 이용한 저충실도 예측 모델은 3차원의 복 잡한 유동 박리나 손실을 완벽히 모사하지 못하여 최대 22.44 %의 높은 예측 오차율을 보였다. 그러나 다중충실도 모델은 이러한 물리적 오차를 효과적으 로 보정하여, 모든 검증 케이스에서 예측 오차율을 2.44 % ~ 3.82 % 수준으로 감소시켰다. 이는 2차원 모 델 대비 최대 18.62 % p의 절대 오차율 개선을 의미하 Table 5. Comparison of requite data number between Origin and TL MF models. Model type No. of LF samples ( ) No. of HF samples ( ) Total computati onal cost Max. error rate (%) Baseline MF model 108128286.0 Proposed MF model (TL) 5485343.8전이 학습 기반 다중충실도 모델을 이용한 의류 건조기용 다익 원심팬의 최적 설계 The Journal of the Acoustical Society of Korea Vol.45, No.1 (2026) 11 며, 적은 수의 고충실도 데이터만으로도 3차원 CFD 해석에 준하는 높은 예측 신뢰도를 확보했음을 입 증한다. 이러한 고정밀 대리 모델을 기반으로 차분 진화 알고리즘을 연동하여 최적 설계를 수행한 결과, 기 준 형상 대비 유량 향상률( ) 약 24 % 향상된 최적 형상(스크롤 컷오프 각도 80°, 임펠러 입구각 +0.2°, 출구각 –11°)을 도출하였다. 최적 형상에 대한 3차원 검증 해석 시 예측 오차는 약 1.4 %로 매우 낮게 나타 나, 제안된 최적화 과정이 실제 설계 문제에 적용 가 능함을 확인하였다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 다중충실도 최 적화 기법은 제한된 연산 자원과 데이터 환경에서 도 저비용 고효율의 공력 성능 최적화를 달성할 수 있는 실용적인 방법론임을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 팬 시스템뿐만 아니라, 실험이나 고정 밀 해석 비용이 막대한 다양한 유체 기계 및 기계 시 스템의 최적 설계 분야에 폭넓게 응용될 수 있을 것 으로 기대된다. 감사의 글 본 과제(결과물)는 2025년도 교육부 및 부산시의 재원으로 부산RISE혁신원의 지원을 받아 수행된 지 역혁신중심 대학지원체계(RISE)의 결과입니다(2025- RISE-02-004-12280001-001). References 1.J. Choi, S.-Y. Ryu, C. Cheong, M.-K. Kim, and K. 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Kégl, “Algorithms for hyper-parameter optimization,” Pocr. Adv. Neural Inf. Process. Syst. 24, 2546-2554 (2011). 12.T. Akiba, S. Sano, T. Yanase, T. Ohta, and M. Koyama, “Optuna: A next-generation hyperparameter optimization framework,” Proc. 25th ACM SIGKDD Int. Conf. Knowl. Discov. Data Min, 2623-2631 (2019). 저자 약력 ▸황 문 성 (Munseong Hwang) 2025년 2월 : 부산대학교 항공우주공학 학사 2025년 3월 ~ 현재 : 부산대학교 기계공학 석사과정황문성, 정철웅, 조성대, 최진호 한국음향학회지 제 45 권 제 1 호 (2026) 12 ▸정 철 웅 (Cheolung Cheong) 1997년 2월 : 서울대학교 기계항공공학 학사 1999년 2월 : 서울대학교 기계항공공학 석사 2003년 2월 : 서울대학교 기계항공공학 박사 2003년 3월 ~ 2004년 8월 : 서울대학교 BK21 박사후 연구원 2004년 9월 ~ 2005년 5월 : University of Southampton, ISVR, Post-Doctoral Re- search Associate 2005년 6월 ~ 2006년 2월 : 한국표준과학 연구원 선임연구원 2006년 3월 ~ 현재 : 부산대학교 기계공학 부 교수 ▸조 성 대 (Sungdae Cho) 2020년 2월 : 부산대학교 기계공학 학사 2025년 2월 : 부산대학교 기계공학 석사 2025년 2월 ~현재 : LG 전자 연구원 ▸최 진 호 (Jinho Choi) 2017년 2월 : 경상대학교 기계공학 학사 2020년 8월 : 부산대학교 기계공학 석사 2021년 4월 ~현재 : LG 전자 선임연구원한국음향학회지 제45권 제1호 pp. 13～22 (2026) The Journal of the Acoustical Society of Korea Vol.45, No.1 (2026) https://doi.org/10.7776/ASK.2026.45.1.013 pISSN : 1225-4428 eISSN : 2287-3775 †Corresponding author: Cheolung Cheong (ccheong@pusan.ac.kr) School of Mechanical Engineering, Pusan National University, Busandaehak-ro 63 beon-gil 2, Geumjeong-gu, Busan 46241, Republic of Korea (Tel: 82-51-510-2311, Fax: 82-51-514-7640) Copyrightⓒ 2026 The Acoustical Society of Korea. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. 세탁기 양방향 펌프 배수 작동 시 이상 유동에 기인한 소음 발생 메커니즘 분석 Investigation into the generation mechanism of two phase flow induced noise in a bidirectional pump during washing machine drain operation 이상진, 1 이상헌, 1 정철웅, 1† 김해찬, 2 최진호 3 (Sangjin Lee, 1 Sangheon Lee, 1 Cheolung Cheong, 1 † Hae-chan Kim, 2 and Jinho Choi 3 ) 1 부산대학교 기계공학부, 2 한국과학기술원 (KAIST), 3 LG전자 (Received December 23, 2025; revised January 19, 2026; accepted January 28, 2026) 초 록: 본 논문에서는 세탁기에 사용되는 양방향 펌프의 배수 작동 시 과도 구간에서 발생하는 유동 소음의 발생 메커니즘을 규명하기 위해 실험적 및 수치적 연구를 수행하였다. 먼저 소음 실험을 통한 Short Time Fourier Transform(STFT) Diagram 분석과 유동 가시화 실험을 통해 공기 유입이 과도 구간의 유동 소음 발생의 주된 원인임 을 확인하였다. 이를 수치적으로 모사하기 위해, 전산유체역학 기반의 Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes (URANS)을 지배방정식으로 선정하여 유동 해석을 수행하였다. 이때, 양방향 펌프 하우징 내의 이상 유동을 모사하기 위해 균질 유동 모델(Homogeneous mixture model) 기반의 Volume of Fluid(VoF) 모델을 적용하였다. 수치해석 결과를 통해 양방향 펌프 하우징 내부로 공기가 유입되면서, 임펠러에 부하 되는 유체 저항 토크가 감소 됨을 알 수 있었 고, 이러한 현상이 과도 구간에서의 일시적인 r/min 상승을 발생시키는 것을 확인하였다. 또한, 배수 배관 내의 물의 섭동이 하우징 벽면에 강한 압력 변동을 발생시켜 유동 소음을 발생시키는 것을 규명하였다. 핵심용어: 양방향 펌프, 유동 소음, 이상 유동, Volume of Fluid (VoF) 모델, 유체 저항 토크 ABSTRACT: In this paper, experimental and numerical investigations were conducted to explain the generation mechanism of two phase flow-induced noise occurring in the transient section during the drain operation of a bidirectional pump used in washing machines. First, Short Time Fourier Transform (STFT) Diagram analysis of noise measurements and flow visualization experiments confirmed that air inflow into the housing is the primary cause of flow noise generation in the transient section. To numerically simulate this phenomenon, the Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes (URANS) equations were selected as the governing equations, and a Volume of Fluid (VoF) model based on the homogeneous mixture model was applied to precisely simulate the two-phase flow within the pump housing. The numerical results revealed that the inflow of air into the bidirectional pump housing reduces the fluid torque load on the impeller. This reduction in torque was confirmed to induce rotational noise by causing r/min fluctuations in the transient section due to the motor's control characteristics. Furthermore, it was elucidated that the perturbation of water within the drain pipe induces strong pressure fluctuations on the housing wall, thereby generating two phase flow noise. Keywords: Bidirectional pump, Flow-induced noise, Two-phase flow, Volume of Fluid (VoF) model, Fluid resistance torque PACS numbers: 43.28.Ra, 43.50.Ed 13Next >