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- 연세대-고려대-와세다대-게이오대 4 개 대학 기계공학과 대학원 워크삽 개최(2024.08.07)
- 연세대-고려대-와세다대-게이오대 4 개 대학 기계공학과 대학원 워크삽 개최 연세대, 고려대, 와세다대, 게이오대의 기계공학과가 참여한 대학원 워크샵이 2024년 8월 7일 고려대 안암캠퍼스에서 열렸다. 이 워크샵에는 4개 대학의 기계공학과 교수진 9명과 대학원생 약 30명이 참여하여 서로의 연구를 소개하고, 공동 연구 방안을 탐색하는 시간을 가졌다. 워크샵은 각 대학 교수들의 연구 발표로 시작되었으며, 이어 대학원생들의 포스터 발표가 진행되었다. 주요 발표 내용으로는 ▲ A microfluidic chip-based approach for modeling sensory innervated epidermal layer ▲ Effect of Li-TFSI and SBS Block Copolymer Additives on the Electrical and Mechanical Properties of P3HT Films ▲Triaxial force plate with prism imaging and sampling moiré method ▲Membrane Deployment using Hyper-elastic wires 등이 있었다.
- 기계공학부 2024.08.12
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- 실리콘 카바이드 입자로 강화된 알루미늄 합금 2024의 마찰 교반 가공 조건 개선 연구 (2024.04.15)
- 실리콘 카바이드 입자로 강화된 알루미늄 합금 2024의 마찰 교반 가공 조건 개선 연구 MFDL 연구실의 무하마드 나시르 바시르 박사는 'SiC 입자로 강화된 알루미늄 합금 2024의 마찰 교반 공정 파라미터 최적화'에 대한 연구를 수행하였다. 이 연구는 재료 연구 및 기술 저널 (IF 6.2, 상위 6.3% volume 30)에 게재되었다. 연구 결과에 따르면 최적의 용접 회전 속도인 1000rpm이 미세 구조, 마모 속도 및 미세 경도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 교반 영역은 다른 영역에 비해 내마모성이 향상되는 것으로 관찰되었다. 연구 결과에 따르면 마찰 교반 처리(FSP)를 구현한 후 교반 영역의 전진 측에서 전단 영역이 관찰되었다.
- 기계공학부 2024.08.02
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- 신재생에너지 및 기후변화 대응기술 심포지움 개최(2024.07.01)
- 신재생에너지 및 기후변화 대응기술 심포지움 개최 기계공학과 김해진 교수는 단국대학교, 동국대학교, 숙명여자대학교, 한국에너지기술연구원, 한국과학기술연구원과 공동으로 2024년 7월 1일에 연세대학교 제1공학관에서 신재생에너지 및 기후변화 대응기술 심포지움을 개최하였다. 해당 행사는 연세대학교 기계공학과 BK21 사업단이 주최하는 일련의 심포지움으로 신재생 에너지 및 기후변화 대응 기술과 관련된 진행 실험 결과를 공유하고, 연구 동향을 파악하고 토론하기 위하여 개최되었다. 이번 행사에서는 ▲Photoelectrochemical energy devices using QD photosensitisers, ▲Flexible Perovskite/CIGS Tandem Solar Cells, ▲Interactive materials for engineering interfaces in optoelectronics, ▲Development of materials for perovskite solar cells with high thermal stability,▲ Multiscale perovskite/polymer nanocomposites synthesized via coordination chemistry for optoelectronics, ▲Soft Electronics and Beyond의 6개의 주제에 대해 대략 30명의 참석자를 대상으로 진행되었다.
- 기계공학부 2024.07.18
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- 이지용 박사, St.Thomas University Tenure-track Assistant Professor 임용
- 이지용 박사, St.Thomas University Tenure-track Assistant Professor 임용 기계공학과 류원형 교수 연구실에서 2020년 8월 박사 학위를 취득 후, 기계공학과 BK21 박사후 연구원으로 재직 후, 현재 University of Minnesota에서 박사후 연구원으로 재직 중인 이지용 박사가 2024년도 8월 부임 예정으로 미국 미네소타 주 University of St. Thomas, Department of Mechanical Engineering에 Tenure-track Assistant Professor 로 임용되었다. 이지용 박사는 기계공학과 BK 사업단의 박사후 연구원으로 재직하는 동안 Adv. Healthc. Mater., Adv. Mater. Technol., J. Control. Release, Small 등에 다수의 최상위급 SCI 논문들을 출판한 바 있다.
- 기계공학부 2024.07.18
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- 보조 카메라를 활용한 3차원 구조광 시스템 캘리브레이션 알고리즘 개발 (2024.06.29)
- 보조 카메라를 활용한 3차원 구조광 시스템 캘리브레이션 알고리즘 개발 기계공학과 현재상 교수팀(1저자 손승재 통합과정)은 Meta Reality Labs와 공동으로 연구를 진행하여 '보조 카메라를 활용한 3차원 카메라 캘리브레이션 방법'을 개발하였으며, 광학분야에서 우수 저널인 'Optics and Laser Technology'에 연구 성과를 게재하였다. 본 연구에서는 상대적으로 복잡한 프로젝터 캘리브레이션을 보조 카메라를 활용하여 단순하게 수행할 수 있도록 하였으며, 기존 방법보다 높은 측정 정밀도로 3차원 형상 복원을 가능하게 하였다. 관련 논문 링크: https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2024.111369
- 기계공학부 2024.07.18
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- 전기자동차의 열폭주 현상의 주요 원인인 고체전해질막의 분해 메커니즘 규명 (2024.06.01)
- 전기자동차의 열폭주 현상의 주요 원인인 고체전해질막의 분해 메커니즘 규명 기계공학과 홍종섭 교수 연구팀은 한양대 김경학 교수 연구팀과 협업하여 전기자동차 열적 불안전성 및 화재안전성의 주요 원인으로 지목되는 음극 고체전해질막의 분해 메커니즘을 규명하였다. 연구팀은 열폭주 초기 단계에서 발생하며 전기자동차 배터리 화재안전성을 저해하는 고체전해질막의 분해 반응에 대하여 집중적으로 분석하였다. 실시간 적외선 분광법 기반 스펙트럼 실험 측정 결과와 밀도범함수이론 기반 시뮬레이션을 바탕으로 고체전해질막의 분해 메커니즘을 원자단위에서 규명하였다. 이 연구는 전기자동차의 열폭주 발생 시 화재안전성을 높이기 위한 핵심적 통찰을 제공하였으며, 본 연구성과는 에너지 및 소재 분야 최우수 학술지인 Energy Storage Materials (2022년 기준 impact factor: 20.4, JCR Materials science, multidisciplinary 부문 상위 4.2 %)에 게재되어 질적 우수성을 인정받았다. 관련 논문 링크: https://doi.org/10.1016/j.ensm.2024.103517
- 기계공학부 2024.07.16
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- 김예원 학생 2024 SPIE 광학 교육 장학생 및 OPTICA 여성학자 장학생 선정 (2024.05)
- 김예원 학생 2024 SPIE 광학 교육 장학생 및 OPTICA 여성학자 장학생 선정 기계공학과 주철민 교수 연구팀 소속 석박통합과정 김예원 학생이 美 OPTICA (미국광학회)가 수여하는 ‘2024 OPTICA 여성학자 (2024 OPTICA Women Scholars)’ 수상자로 4월 선정되었다. 이 장학금은 광학 분야 최대 규모 학술단체인 OPTICA가 매년 미래 광학를 이끌 리더십으로 촉망받는 여성 학생 20명에게 수여하는 것으로, 한국에서는 연세대학교 김예원 학생이 선정됐다. 또한, 美 SPIE(국제광공학회)가 수여하는 ‘2024 광공학 장학금(2024 Optics and Photonics Education Scholarship)’ 수상자로 5월 선정되었다. 이 장학금은 광공학 분야 최대 규모 학술단체인 SPIE가 매년 미래 광공학 분야에 크게 기여할 것으로 촉망받는 학생들에게 수여하는 것으로, 한국에서는 연세대 김예원 학생을 포함해 3명이 선정됐다. 김예원 학생은 비지도 학습 기반 수차 자가보정 무렌즈 현미경 기술 개발에 주력해 왔고, 여러 층으로 이루어진 반도체를 관찰하는 등 컴퓨테이셔널 영상 분야에서 다양한 연구를 진행 중이다.
- 기계공학부 2024.07.16
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- 자율 주행을 위한 스케일 등변 객체 인식 기술 개발 (2024.03.26)
- 자율 주행을 위한 스케일 등변 객체 인식 기술 개발 기계공학과 최종은 교수 연구팀(공동1저자 조택형, 남형우)은 자율 주행에서 주변 물체를 정확하게 인식하기 위해 사용되는 객체인식 기술을 향상시키기 위해 scale-equivariant CNN 모델을 이용한 객체 탐지 모델을 개발하였다. 기존 CNN 모델이 이미지의 rotation, reflection, scale transformation 등에 취약하다는 점을 보완하기 위해 scale-equivareiant 특징 추출 backbone network를 개발하였고, 이를 KITTI 데이터셋에 검증한 결과 모델의 물체 탐지 성능이 타 기법보다 우수함을 보였다. 해당 연구 결과는 2024년 3월 국제 저명 학술지인 'IEEE Transactions on Intelligent Vehicles' (Impact Factor: 14.0, 상위 1.3%)에 게재되었다. 관련 논문 링크: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10480255
- 기계공학부 2024.07.16
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- SE(3)-Equivariant Diffusion Models를 통한 비전 기반 로봇 매니퓰레이션 (2024.02.27)
- SE(3)-Equivariant Diffusion Models를 통한 비전 기반 로봇 매니퓰레이션 기계공학과 최종은 교수 연구팀(1저자 유현우 석사)은 세계 최초로 로봇 매니퓰레이션을 위한 비전 기반 SE(3)-Equivariant Diffusion Models을 AI 분야 세계 최고 수준의 컴퓨터 비전 국제 학회(h5-index: 422)인 2024년 “The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)”에 발표하였다. 2023년 AI 분야 세계 최고 머신러닝 국제 학회(h5-index: 303) “The International Conference on Learning Representations (ICLR)”에 발표되었던 “Equivariant Descriptor Fields (EDFs)” 의 후속 연구로, 이전 연구의 diffusion 모델 버전을 위해 새로운 이론들을 정립했다. SE(3)-Equivariance를 활용하여 처음 보는 자세의 대상 물체에도 강건하게 대응할 수 있으며, 모든 상황에 대한 학습이 필요하지 않아 데이터 효율적인 로봇 학습 모델이다. 일반적인 로봇 학습 모델은 학습을 위해 얻기 어려운 전문가의 로봇 학습 데이터가 수백 또는 수천 개 이상 필요하나, 본 연구는 5~10개의 데이터만으로 학습이 가능하다. 또한, 기존 연구들과는 달리 누구나 손쉽게 학습할 수 있는 End-to-End Learning이 가능하다. 본 연구의 우수성을 인정받아 2024년 "The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)”에서 Highlight 논문(전체 제출 논문 중 상위 2.8%, 게재된 논문 중 상위 11.9%)으로 선정되었다. 관련 논문 링크: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/html/Ryu_Diffusion-EDFs_Bi-equivariant_Denoising_Generative_Modeling_on_SE3_for_Visual_Robotic_CVPR_2024_paper.html
- 기계공학부 2024.07.16
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- 김원정 신임교수 소개
- 김원정 신임교수 소개 김원정 교수는 서울대학교 기계항공학부에서 학부를 마치고 삼성전자 생산기술연구소에서 근무하였다. 이후 미국 M.I.T. 기계공학과에 진학하여 공학 박사 학위를 취득하고, 2013년부터 서강대학교 기계공학과에서 교수로 재직하다가, 2024년 3월에 연세대학교 기계공학부 부교수로 부임하였다. 연구 분야는 미소스케일 유체역학으로, 액적, 기포, 액막 등의 거동에 관한 이론적, 실험적 연구를 수행하고 있다. 또한 미소스케일 유체 물리 현상에 관한 기초 연구를 응용하여 액체 금속을 이용한 유연 전극 소재 생산 기술, 전기차 배터리의 생산 기술, 혁신 의료 기술 등을 개발하고 있다 연구실 링크: https://ssfl.yonsei.ac.kr
- 기계공학부 2024.07.16