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- 위/힘 제어 왕복 슬라이딩에 대한 접촉과 마모 거동 비교 (2023.10.18)
- 위/힘 제어 왕복 슬라이딩에 대한 접촉과 마모 거동 비교 기계공학과 장용훈 교수 연구팀의 조형근 박사과정생은 제74회 한국트라이볼로지 추계학술대회(2023.10.18-20)에서 '최우수논문상-학술부문'을 수상했다. 조형근 연구원은 반복마찰운동에 대한 마모 거동에 있어서 표면 조건 변화가 마찰/마모거동 그리고 전기 접촉의 내구성에 영향을 미치는 결과를 제시하였다. 본 연구에서는 마모에 의한 표면 조건 변화를 고려할 수 있는 '힘 제어 모드' 시스템을 구축하고, 표면 조건 변화와 관계없이 왕복 슬라이딩을 지속적으로 발생시키는 '변위 제어 모드'와 마찰/마모 거동을 비교하였다. 그 결과, 힘 제어 모드는 마모에 의해 바뀌는 표면 조건이 반복마찰거동 변화를 초래하고, 이 거동이 변위 제어 모드와 전기적 접촉 내구성 차이를 유발하는 것을 보여주었다. 관련 논문 링크: https://tribology.kr/board/board.asp?b_code=732&Action=content&GotoPage=1&B_CATE=BBS1
- 기계공학부 2023.11.17
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- 배터리의 Al/Cu 겹치기 레이저 용접에서 다중센서와 딥러닝을 이용한 표면 간극 예측 기법 (2023.10.18)
- 배터리의 Al/Cu 겹치기 레이저 용접에서 다중센서와 딥러닝을 이용한 표면 간극 예측 기법 기계공학과 장용훈 교수 연구팀의 김현희 석사과정생은 제74회 한국트라이볼로지 추계학술대회에서 '우수논문상-기술부문'을 수상했다. 김현희 연구원은 배터리의 전극 탭 플레이트 레이저 용접에 있어서 발생하는 표면 간극에 의한 용접부 품질 저하 문제를 해결하기 위하여 딥러닝 기법을 이용한 실시간 모니터링 기술을 제안하였다. 본 연구는 딥러닝 학습을 위하여 스펙트로미터, CCD 카메라 이미지 그리고 Optical Coherence Tomography(OCT) 센서를 이용하였으며, 키홀 깊이, 용융풀 처짐 그리고 간극 유무에 대한 데이터를 평가 및 구축하였다. 학습된 딥러닝 모델은 99%의 높은 예측 정확도를 보여주었으며, 그 중 스펙트로미터의 데이터가 가장 주요한 학습인자임을 확인하였다. 관련 논문 링크: https://tribology.kr/board/board.asp?b_code=732&Action=content&GotoPage=1&B_CATE=BBS1
- 기계공학부 2023.11.17
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- ㈜인바디 차기철 회장 감사패 전달식 및 장애인 파일럿 임훈섭 연구원 위촉식 (2023.10.13)
- ㈜인바디 차기철 회장 감사패 전달식 및 장애인 파일럿 임훈섭 연구원 위촉식 연세대학교 인간중심AI로보틱스연구실(신동준 교수)은 ㈜인바디의 대표이사 차기철 회장에게 연구지원에 대한 감사패를 전달하였다. 또한, 장애인 로봇 파일럿인 임훈섭씨의 연세대학교 연구원 위촉식도 함께 진행을 하였다. ㈜인바디에서는 세계재활로봇대회인 Cybathlon 2024에 참가하는 인간중심AI로보틱스연구실의 재활로봇자전거팀 (BeAGain)을 지원하기로 하였다. BeAGain팀은 연세대를 주관으로 서울과기대, 인천대, 분당서울대병원 등이 참여하고 있고, 장애인 및 노약자의 근육재활 및 이동자립이라는 사회적 난제해결을 위해 근육자극 AI 알고리즘, 웨어러블 수트 및 로봇모빌리티를 연구개발하고 있다. 현재 3명의 장애인 파일럿이 팀에 소속되어 땀을 흘리며 훈련 중이며, 4년마다 개최되는 Cybathlon 대회에 2024년 10월에 출전할 예정이다. 관련 링크: https://www.youtube.com/watch?v=35tlJc4D-Gs
- 기계공학부 2023.11.17
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- 무기체계 패키지 응용연구 최신 탐지 위협 대응 무인기용 메타구조 스텔스 융합 기술(2023.11~2028.10, 73.95억) 과제 수주 (2023.10)
- 무기체계 패키지 응용연구 최신 탐지 위협 대응 무인기용 메타구조 스텔스 융합 기술(2023.11~2028.10, 73.95억) 과제 수주 기계공학과 조형희 교수 연구팀이 적외선 방사율 제어 메타구조 제작 및 평가 기술을 바탕으로 무기체계 패키지 응용연구 최신 탐지 위협 대응 무인기용 메타구조 스텔스 융합 기술 과제를 수주하였다. 해당 과제는 60개월(2023.11-2028.10) 간 73.95억 규모로 수행되며, 조형희 교수 연구팀은 무인기의 적외선 방사율을 능동적으로 제어하는 구조 및 시스템을 개발하고 대면적화, 유연화를 통해 실제 기체에 부착하는 연구를 수행할 예정이다.
- 기계공학부 2023.11.17
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- 제 8회 KSME-SEMES 오픈 이노베이션 챌린지 '젊은 공학자 그룹 은상' 수상 (2023.09.26)
- 제 8회 KSME-SEMES 오픈 이노베이션 챌린지 '젊은 공학자 그룹 은상' 수상 기계공학과 김종백 교수님 연구팀의 황규현, 한현준 석박사통합과정생이 '제 8회 KSME-SEMES 오픈 이노베이션 챌린지' 젊은 공학자 그룹에서 은상을 수상했다. 대한기계학회와 반도체/디스플레이 핵심장비를 생산하는 국내 최대 장비업체인 SEMES가 주최하고 과학기술정보통신부와 산업통산자원부가 후원하는 KSME-SEMES 오픈 이노베이션 챌린지'는 학계와 산업계의 협력 강화를 위한 사업의 일환으로 올해 8회째를 맞고 있다. 연구팀은 수직 정렬 탄소나노튜브의 구조적 변형 없는 저온 전사 공정 기술을 개발함으로써 소재의 활용 범위를 확대할 수 있는 원천 기술을 제시하였고 그 우수성을 인정받았다. 관련 링크: http://ksoic.ksme.or.kr/
- 기계공학부 2023.11.17
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- 터빈 고온부품 국산화 및 항공기용 터빈 제작, 메타물질 스텔스 기술 인터뷰 (2023.09.12)
- 터빈 고온부품 국산화 및 항공기용 터빈 제작, 메타물질 스텔스 기술 인터뷰 기계공학과 조형희 교수가 가스터빈 국산화 및 항공기 스텔스 기술과 관련하여 KF-21 관련 유튜브 채널 프로파일럿 팀과 2편에 걸쳐 인터뷰를 진행하였다. 발전용 가스터빈 국산화에 이은 항공기용 가스터빈 엔진 기술 개발과 터빈 고온부품 국산화를 위한 냉각 기술 개발과 시험 설비 구축 등에 이어 전투기 국산화를 위한 레이더 및 적외선, 시각 스텔스를 위한 메타물질 연구에 관하여 설명하였다. 관련 링크: https://www.youtube.com/watch?v=LCgG1l_73v0&t=4s, https://www.youtube.com/watch?v=J_s0n_NsGFE
- 기계공학부 2023.11.17
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- 이준상 교수, 2023 범부처 공공기술이전 사업화 로드쇼 (2023.09.12)
- 이준상 교수, 2023 범부처 공공기술이전 사업화 로드쇼 연세대학교 이준상 교수 연구팀은 연세대학교 산학협력단 지식재산팀의 지원을 받아 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 특허청 등 9개 정부 부처의 연구과제 성과물을 게시하는 '2023년 범부처 공공기술이전 사업화 로드쇼'에 참석하여 부스 전시를 진행하였다. 연구팀은 인공지능 기반 심혈관 위험도 자동 예측 진단기기 (CARDIOS), 안면 비대칭성 및 필러 주입량 정량 예측 시스템 (MIASfacial), 비침습적 요역동학 검사 시스템 (N-UDS) 등의 총 6개 제품을 전시하였고, 기술의 우수성을 인정받아 부스 참여 기업 중 단독으로 YTN 인터뷰를 진행하는 성과를 거두었다. 관련 링크: https://www.youtube.com/watch?v=j06IY06L6Sg&t=1s
- 기계공학부 2023.11.17
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- 강윤성 박사, 경북대학교 전임교수 임용 (2023.09.01)
- 강윤성 박사, 경북대학교 전임교수 임용 기계공학과 김종백 교수 연구실에서 박사 학위를 취득하고 동 연구실에서 박사후 연구원을 지낸 강윤성 박사가 2023년도 9월 경북대학교 정밀기계공학과 교수로 임용되었다. 강윤성 박사는 박사후 연구원으로 재직하는 동안 Applied Surface Science, ACS sensors와 같이 높은 평가를 받는 저널을 포함하여, 다수의 최상위급 SCI 논문들을 출판한 바 있다. 관련 링크: https://sites.google.com/view/knuamtl
- 기계공학부 2023.09.20
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- 이벤트 카메라를 이용한 물체의 법선벡터 추정 알고리즘 개발 (2023.08.30)
- 이벤트 카메라를 이용한 물체의 법선벡터 추정 알고리즘 개발 기계공학부 현재상 교수는 고려대학교 인공지능학과 연구팀과 '이벤트 카메라를 활용한 물체의 형상 추정 연구'를 공동으로 진행하여 세계적인 인공지능 저널인 'Neural Networks'(Impact Factor: 7.8)에 연구 성과를 게재하였다. 본 연구에서는 동적 범위가 높은 이벤트 카메라와 일반 RGB 카메라를 병합하는 알고리즘을 개발하여 물체 표면의 수직 벡터를 임의의 빛 환경에서도 정확히 추정하였다. 관련 논문 링크: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.08.009
- 기계공학부 2023.09.20
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- International Conference on Mechanical Manufacturing and Industrial Engineering (MMIE 2023) 우수 발표상 수상 (2023.08.25)
- International Conference on Mechanical Manufacturing and Industrial Engineering (MMIE 2023) 우수 발표상 수상 2023년 8월 23일부터 25일까지 일본, 도쿄에서 개최된 국제 학술대회, International Conference on Mechanical Manufacturing and Industrial Engineering (MMIE 2023)에서 권순욱 연구원이 'Physics-added neural networks (PANNs): A novel method to embed physics in image-to-image translation for inkjet printing system'를 주제로 Excellent Oral Presentation을 수상하였다. 제안된 PANNs는 인공지능 학습에 물리를 반영하는 모델로, 기존 딥러닝 대비 학습 시간을 단축하고 정확도를 대폭적으로 향상시켰다. 해당 연구는 지난 7월 Additive Manufacturing 저널지에 게재되었다. 관련 논문 링크: https://authors.elsevier.com/a/1hJls7tcTWlNh0 학회 링크: http://www.mmie.org/
- 기계공학부 2023.09.20