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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
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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