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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
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- 나트륨 이온 배터리 음극용 그래핀의 기계적 활성화: X-선 분석을 통한 고체 전해질 계면에서의 예상치 못한 가역 반응 (2024.04.26)
- 나트륨 이온 배터리 음극용 그래핀의 기계적 활성화: X-선 분석을 통한 고체 전해질 계면에서의 예상치 못한 가역 반응 기계공학과 전성찬 교수 연구팀(1저자 이수찬 박사), KIST 정경윤 박사팀은 '나트륨 이온 배터리 음극용 그래핀의 기계적 활성화: X-선 분석을 통한 고체 전해질 계면에서의 예상치 못한 가역 반응'이라는 주제로 공동 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 기계적 활성화를 통해 그래파이트의 나트륨 이온 저장 용량을 크게 향상시켰다. 연구팀은 볼 밀링 기법을 사용하여 결함이 많은 구조를 가진 그래파이트를 제작하고, 이를 SIB 음극으로 사용하여 전기화학적 성능을 분석하였다. X-선 분석 결과, 활성화된 그래파이트의 나트륨 이온 저장 메커니즘이 하드 카본과는 다름을 확인했다. 활성화된 그래파이트에서는 표면과 벌크에서 동시에 반응이 발생하며 SEI 표면에서 Na2CO3와 NaF의 가역반응이 일어나고, 이는 결함이 많은 탄소 표면이 보조 나트륨 저장소로 작용하여 나트륨 저장 성능을 향상시킴을 설명했다. 이 연구를 통해 SEI 표면에서 예상치 못한 가역 반응으로 특징 지어지는 결함이 많은 탄소 전극에 대한 새로운 반응 메커니즘을 제공할 수 있다. 이 연구는 세계적인 권위의 국제 학술지인 'Advanced Science' (Impact Factor: 15.1)에 게재되었다. 관련 논문 링크: https://doi.org/10.1002/advs.202401022
- 기계공학부 2024.05.22
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- 김종백 교수 2023년도 연세대학교 공과대학 활천특훈교수 임명 (2024.04.22)
- 김종백 교수 2023년도 연세대학교 공과대학 활천특훈교수 임명 기계공학과 김종백 교수는 국내외 주요 학술지 게재 실적, 연구 영향력, 연구비 수주 실적과 교육 및 봉사 업적을 평가하여 선정되는 2023학년도 연세대학교 공과대학 활천특훈교수에 임명되었다. 활천특훈교수는 연세대학교 공과대학에 연구적, 봉사적으로 기여한 연구자에게 금전적 인센티브등의 혜택을 제공하는 제도로써, 2023년도에는 총 두 명의 활천특훈교수가 공과대학에서 선정되었다.
- 기계공학부 2024.05.22
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- 대기 중 나노입자 생성 및 성장 모니터링을 위한 초미세 물 응축 성장식 입자 계수기(UWCPC) 개발(2024.04.03)
- 대기 중 나노입자 생성 및 성장 모니터링을 위한 초미세 물 응축 성장식 입자 계수기(UWCPC) 개발 기계공학과 김용준 교수 연구팀(1저자 유성재 박사)은 PCB 기술과 3D 프린팅을 결합한 미세유체 기반 초미세 물 응축 성장식 입자 계수기(UWCPC)를 제작하였다. UWCPC는 대기 중 나노입자 생성 및 성장을 모니터링하기 위한 저가 소형화된 미세유체 장치 이다. 본 장치는 sheath/sample air 분리부, 나노입자 성장부, 소형 광학 입자 계수기로 구성되며 시뮬레이션을 통한 최적화 설계로 최소 3.4nm 입자까지 측정 가능하다. 해당 연구 결과는 2024년 4월 국제 저명 학술지인 'Royal Society of Chemistry' (Impact Factor: 7.3)에 커버 논문으로 게재되었다. 관련 논문 링크: https://doi.org/10.1039/D3EN00686G
- 기계공학부 2024.05.22
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- 적외선 스텔스를 위한 다층 구조 선택적 방사체 논문 ACS applied materials & interfaces 표지논문 게재 (2024. 03. 10)
- 적외선 스텔스를 위한 다층 구조 선택적 방사체 논문 ACS applied materials & interfaces 표지논문 게재 기계공학과 조형희 교수 연구팀에서 다중 직경, 다층 구조 금속-유전층-금속 구조를 사용한 적외선 선택적 방사체를 제작하고 그 위장 성능을 평가하였다. 연구팀은 제작된 구조가 적외선 탑지 대역인 3-5, 8-12 um 대역에서 적외선 신호를 흑체 대비 각각 72%, 83% 저감할 수 있음을 확인하였다. 해당 연구 결과는 2024년 3월 국제 저명 학술지인 'ACS Applied Materials & Interfaces' (Impact Factor: 9.5)에 표지논문으로 게재되었다. 관련 논문 링크: doi.org/10.1021/acsami.3c15504
- 기계공학부 2024.05.22
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- 리튬 이온 배터리 성능 및 내구성 향상을 위한 양극재 소성 공정의 탈수 반응 분석 연구 (2024.02.27)
- 리튬 이온 배터리 성능 및 내구성 향상을 위한 양극재 소성 공정의 탈수 반응 분석 연구 기계공학과 홍종섭 교수 연구팀(공동 1저자 전재영 통합과정, 김민욱 통합과정)은 RIST 이차전지소재연구소와 협업하여 리튬 이온 배터리의 양극 소재로 주목받고 있는 High Ni계 양극 소재의 소성 공정에서 발생하는 탈수 반응을 분석하는 연구를 수행하였다. In-situ XRD와 TGA-MS 분석을 바탕으로 각 양극 소재 전구체의 탈수 반응을 규명하였으며, Random pore model 방법론을 활용하여 규명된 세 개의 탈수 반응에 대한 반응 속도를 분석하였다. 본 연구 성과는 질적 우수성을 인정받아 에너지 및 소재 분야 최우수 학술지인 Journal of Materials Chemistry A (2022년 기준 impact factor 11.9, JCR Energy & Fuels 부문 상위 8.8%)에 게재되었다. 관련 논문 링크: https://doi.org/10.1039/D3TA07579F
- 기계공학부 2024.05.22