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- 은 나노입자 도핑을 통한 슈퍼커패시터 성능 향상 및 밀도범함수 이론을 통한 특성 규명 (2023.07.12)
- 은 나노입자 도핑을 통한 슈퍼커패시터 성능 향상 및 밀도범함수 이론을 통한 특성 규명 기계공학과 전성찬 교수 연구팀과 강건욱 교수 연구팀은 협업을 통해 높은 전기 전도도와 사이클 안정성을 갖는 슈퍼커패시터 전극을 개발하였다. 해당 연구는 2023년 7월 재료과학 및 공학 분야에서 권위있는 학술 저널 중 하나인 'Advanced Functional Materials' (Imfact Factor: 19.0, 상위 4.2%)에 게재되었다. 본 논문에서는 은 나노입자를 전극에 도핑함으로써, 슈퍼커패시터의 전기화학적 성능 저하의 요인이 되는 전하 수송과 구조적 안정성 문제를 개선하였다. 밀도범함수 이론(DFT)을 활용한 물질의 전자 구조 분석을 통해 은 나노입자 도핑이 전기화학적 특성에 미친 영향을 규명하였다. 관련 논문 링크: doi.org/10.1002/adfm.202305264
- 기계공학부 2023.09.20
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- 전완에서의 비침습적 심부온도 및 피 관류량 측정센서 개발 (2023.07.11)
- 전완에서의 비침습적 심부온도 및 피 관류량 측정센서 개발 김우철 교수 연구팀이 '전완에서의 비침습적 심부온도 및 피 관류량 측정 센서 개발' 관련된 연구내용이 2023년 7월 센서 분야 국제학술지인 'ACS Sensors' (Impact Factor: 8.9, 분야 상위 4.1%) 에 게재되었고 앞표지로 선정되었다. 본 연구에서는 전완에서의 피부 온도, 열 유속 및 정현파 가열 방식을 통해 피부에서의 피 관류량을 측정하고 심부온도를 모니터링하는 장치를 개발하였다. 관련 논문 링크: https://doi.org/10.1021/acssensors.3c00273
- 기계공학부 2023.09.20
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- 교내 유일 무인비행체 동아리 [연세드론] 한국로봇항공기 경연대회 첫 출전서 "2위" 쾌거 (2023.09.02)
- 교내 유일 무인비행체 동아리 [연세드론] 한국로봇항공기 경연대회 첫 출전서 "2위" 쾌거 한국로봇항공기 경연대회 소개: 산업통상자원부가 주최하고 항공우주협회가 주관하는 '한국로봇항공기 경연대회'는 청년 인재들이 주어진 고난도 임무를 수행하며 드론 개발 기술역량 (자율비행SW, 임무수행 장비 등)을 겨루는 대회다. 2002년 이래로 매년 개최되고 있는 본대회는 국내 드론 개발 전문이력 양성의 산실로 자리매김했으며, 실제로 대회 출신자들이 스타트업을 창업하거나 관련 기업, 연구소에 취업하는 등 국내 드론 및 첨단항공모빌리티 (Advanced Air Mobility) 산업의 중추적인 역할을 담당하고 있다. 이번 대회는 총 62개 팀 (정규 28, 초급 34)이 신청하여 역대 최고 경쟁률을 기록했으며, 최종적으로 11개 팀(정규 5, 초급 6)이 예선을 통과해 본선에 진출했다. (참가팀의 계발계획과 자율 비행 제어알고리즘, 임무 장비의 독창성 등 기체 개발 결과물에 대한 엄격한 심사를 통해 본선 진출팀 확정) 정규부문에는 '도심 베란다 택배 배송' 임무가 주어졌다. 배송 트럭에서 자동 이륙 후 장애물 (사다리차)과 비행금지구역을 회피, 배송 지점인 모형 아파트 베란다를 자동 인식한 후 난간 안쪽 내부 바닥 (2x1.5m)에 화물을 배송하고 자동 귀환하여 착륙하는 고난도 임무다. 연세대학교 [연세드론] 팀은 정규부문 2위 (우수상 - 항공우주협회장상)을 차지하였다. 타 팀들과 다르게 첫 출전인 점, 연구실이 아닌 동아리 차원에서 참여를 한 점이 이목을 끌었다. --- 대회 참가 팀원 (총 11명) 팀장: 박준규 (기계19) 팀원: 김민균 (기계19), 김민준 (응용정보공학과21), 박경준 (기계20), 박찬준(기계18), 배민환 (전전22), 백인하 (인공지능학과 석1), 서현준 (기계22), 이주석 (기계17), 임호균 (전전19), 정범진 (전전21) ---
- 기계공학부 2023.09.06
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- 고온 작동이 가능한 마이크로 기계전자 연산장치 개발 (2023.07.25)
- 고온 작동이 가능한 마이크로 기계전자 연산장치 개발 김종백 교수 (왼쪽) 연구팀이 수행한 '고온 작동 가능한 접촉기반 마이크로 기계전자 스위치 및 연산장치' 연구가 2023년 07월 나노/재료 분야 국제학술지인 'ACS Nano' (Impact Factor: 17.2, 상위 5.8%)에 게재되었다. 본 연구에서는 수직 정렬된 나노튜브 다발을 마이크로 기계전자 스위치의 접촉소재로 활용하였고, 이를 통해 최대 550도에서도 작동가능한 연산장치를 구현하였다. 조은환 연구 교수 (오른쪽)가 1저자로 연구 수행하였으며, 본 연구 결과는 고온작동 가능한 초소형 소자 및 집적회로 개발에 기여할 것으로 기대된다. *본 연구는 과학기술정보통신부 주관 '중견연구 지원사업', '선도연구센터 사업'(연구책임자: 김종백)' 및 '창의도전 연구기반지원사업' (연구책임자: 조은환)의 지원으로 수행되었다. 관련 논문 링크: https://doi.org/10.1021/acsnano.3c01304
- 기계공학부 2023.08.10
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- 노이즈 및 외인성 섭동이 있는 물리적 시스템에 대한 분포 및 계층적 강화 학습 (2023.05.11)
- 노이즈 및 외인성 섭동이 있는 물리적 시스템에 대한 분포 및 계층적 강화 학습 기계공학과 최종은 교수 연구팀이 분포적 강화학습 및 계층적 강화학습의 장점을 결합하여 노이즈 및 외인성 섭동에 강건한 알고리즘에 관한 연구를 진행하였다. 이 연구는 2023년 5월 세계적인 인공지능 분야 저널인 'Engineering Applications of Artificial Intelligence' (Impact Factor: 8.000, 상위 5.55%, Volume 123)에 게재되었다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 복잡한 작업을 수행하는데 노이즈 및 섭동으로 인한 불확실성을 처리하는데 효과적이며 잠재적으로 실제 시스템에서 보다 강건한 강화학습 알고리즘을 개발할 수 있다는 연구결과를 제시하였다. 관련 논문 링크: doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106465
- 기계공학부 2023.08.10
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- 물리 기반 인공지능 모델을 활용한 마이크로 잉크젯 프린팅 시스템 최적화 연구 (2023.07.05)
- 물리 기반 인공지능 모델을 활용한 마이크로 잉크젯 프린팅 시스템 최적화 연구 연세대학교 이준상 교수 연구실의 잉크젯 프린팅 최적화 연구팀은 지배 방정식 없이 인공지능 학습에 물리를 반영시킬 수 있는 물리기반 인공지능 모델(physics-added neural networks, PANNs)을 제안하였다. 연구팀은 해당 모델을 통하여 기존 딥러닝 대비 학습 시간을 단축하고 정확도를 대폭적으로 향상시켰다. 또한, PANNs를 잉크젯 프린팅 시스템에 적용하여 열 효과를 고려한 최적화 연구를 수행하였다. 해당 연구 결과는 2023년 7월 Manufacturing분야 상위 1% 내 Additive Manufacturing 저널지에 게재되었다. 관련 논문 링크: https://authors.elsevier.com/a/1hJls7tcTWlNh0, DOI: doi.org/10.1016/j.addma.2023.103668
- 기계공학부 2023.07.19
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- 하이 니켈 양극재 기반 리튬 이온 배터리의 열 폭주 메커니즘 규명을 통한 전기차 안전성 향상 (2023.06.27)
- 하이 니켈 양극재 기반 리튬 이온 배터리의 열 폭주 메커니즘 규명을 통한 전기차 안전성 향상 기계공학과 홍종섭 교수 연구팀은 급속한 차량 전동화 전환 및 전기차 보급 과정에서 전기차 주행거리 향상을 위해 주목받고 있는 하이니켈 양극재 기반 리튬 이온 배터리의 안전성을 향상할 수 있는 원천기술을 개발하였다. 이 연구는 2023년 7월 열공학 및 반응공학 분야 최우수 학술지인 'Chemical Engineering Journal' (Impact Factor: 15.1, 상위 3.2%, Volume 471)에 게재되었다. 본 논문에서는 소재 간 조합 실험을 통해 각 전극에서 발생하는 현상을 개별적으로 고려하여 하이니켈 양극재 기반 리튬 이온 배터리의 열폭주 메커니즘을 규명하였고, 메커니즘의 활용성을 높이기 위해 신뢰성 높은 모델을 개발함으로써 전기차 안전성을 향상할 수 있는 발판을 마련하였다. 관련 논문 링크: https://doi.org/10.1016/j.cej.2023.144434
- 기계공학부 2023.07.19
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- 단일 각도 혈관 조영 이미지로부터 3차원 구조 재구성 기술 개발 (2023.06.17)
- 단일 각도 혈관 조영 이미지로부터 3차원 구조 재구성 기술 개발 연세대학교 기계공학과 이준상 교수 연구실의 심혈관 연구팀은 2023 순환기의공학회 하계학술대회에서 'Unlocking New Perspectives Angiography Synthesis from Single - view with Angle Conditions'라는 주제로 우수 논문상을 수상하였다. 본 연구에서는 관상동맥질환 진단을 위해 활용되는 coronary angiography single-view 이미지로부터 novel-view 이미지를 생성하는 생성형 인공지능 모델을 제안하였다. 이를 통해 angiography 의료영상 촬영 횟수를 줄일 수 있고, 환자에 노출되는 방사선량을 감소시켜 의료 환경 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 관련 링크: https://mfdl.yonsei.ac.kr/home
- 기계공학부 2023.07.19
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- 조형희 교수 한국군사과학기술학회 무인기용 고효율 터빈기술 개발 특별심포지엄 개최 (2023.06.15~16)
- 조형희 교수 한국군사과학기술학회 무인기용 고효율 터빈기술 개발 특별심포지엄 개최 기계공학과 조형희 교수가 공동조직위원장으로 2023 한국군사과학기술학회 종합학술대회를 개최하였고, 제주도 국제컨벤션 센터에서 진행된 학술대회에 2000여명이 참석하였다. 조형희 교수는 '무인기용 고효율 터빈기술 개발' 특별심포지엄을 개최하여 터빈 냉각 기술 및 장수명화 기술 등에 대한 발표와 '미래 유무인기용 고효율 터빈기술 확보를 위한 산학연정 협력 방안' 패널 토론을 주관하였다.
- 기계공학부 2023.07.19
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- 3차원 뉴런 신호 매핑이 가능한 낮은 임피던스를 갖는 뉴럴프로브 전극 개발 (2023.06.09)
- 3차원 뉴런 신호 매핑이 가능한 낮은 임피던스를 갖는 뉴럴프로브 전극 개발 기계공학과 김종백 교수 연구팀과 고려대학교 의과대학 연구팀이 공동 진행한 “미세한 뇌 신경신호를 측정할 수 있는 탐침형 전극 연구”가 세계적인 계측 및 계측장비 분야 저널인 ‘Sensors and Actuators B: Chemical (Impact Factor: 8.4, 상위 1.58%)’에 게재되었다. 치매, 파킨슨병 등의 뇌 신경 질환을 극복하기 위해서 복잡한 뇌 신경 활동을 측정하는 것이 중요하다. 본 연구진이 개발한 탐침형 전극은 매우 낮은 임피던스를 가져 기존 전극으로는 어려웠던 미세한 신경 신호까지 측정이 가능했으며, 이를 통해 3차원 신경 분포 정보까지 얻을 수 있었다. 관련 논문 링크: https://doi.org/10.1016/j.snb.2023.134124
- 기계공학부 2023.07.19