조영태
조영태
소속
국립창원대학교 (기계공학부 스마트제조융합전공)
AI요약
국립창원대학교 기계공학부 스마트제조융합전공 조영태 교수는 첨단 제조 기술 분야의 선도적인 연구자입니다. 조 교수는 적층 제조(3D 프린팅), 용접 기술, 정밀 절삭 가공 및 나노/마이크로 패턴 표면 처리 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 신소재 개발, 공정 최적화, 그리고 딥러닝을 활용한 지능형 제조 시스템 구축에 기여하며 산업 현장의 복잡한 문제 해결에 주력하고 있습니다. 그의 연구는 항공, 자동차, 디스플레이 등 다양한 산업 분야의 생산성 향상과 품질 개선에 실질적인 해결책을 제시합니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 조영태 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | ytcho@changwon.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 기계공학부 스마트제조융합전공 |
| 사무실 번호 | 0552133608 |
| 연구실 | 초정밀생산시스템실험실 |
| 연구실 홈페이지 | https://www.changwon.ac.kr/prime/main.do |
| 홈페이지 | https://www.changwon.ac.kr/prime/cm/cntnts/cntntsView.do?mi=12277&cntntsId=4686 |
| 소속 | 국립창원대학교 |
중요 키워드
#3D 프린팅#적층 제조#레이저 가공#재료 특성#나노 마이크로#스마트 제조#초발수 패턴#초발유 패턴#용접 기술#패턴 정렬#표면 공학#센서 기술#살균 시스템#기계 가공#필터 기술
연구 분야
| 연구 1 | 적층 제조 및 3D 프린팅 혁신 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 첨단 제조 기술 분야의 핵심인 적층 제조(Additive Manufacturing) 및 3D 프린팅 기술 혁신에 주력하고 있습니다. 신소재 개발과 공정 최적화를 통해 항공, 자동차, 방위산업, 소형원전 등 다양한 산업 분야에 적용 가능한 고성능 부품 제작 기술을 연구합니다. 특히, 와이어 아크 적층 제조(WAAM), 지향성 에너지 증착(DED) 방식, 초고속 DLP 3D 프린팅 기술 개발을 선도하며, 기존 제조 방식의 한계를 뛰어넘는 생산성 향상과 품질 개선을 목표로 합니다.최근 '윤활막 탑재 초저점착 이형 필름 적용 초고속 DLP 3D 프린팅 기술개발', '우주항공/소형원전/방위산업 특화 적층제조기술 혁신 얼라이언스 구축', '해군 함정 부품의 신속 제작을 위한 WAAM 장비시스템 구축' 등 다수의 국책 및 산학 연구과제를 성공적으로 수행하며 실제 산업 적용 가능성을 높이고 있습니다. 금속 분말을 원료로 하는 3D 프린팅 방법 특허를 통해 기계적 물성과 정밀도가 우수한 금속 제품 성형 기술을 확보했습니다. 또한, Inconel 625 및 SUS 316L 이종금속 용접 비드 결합 연구, 고경도강 용접 기술, 티타늄 합금의 WAAM 적층제조 등 다양한 재료에 대한 심도 깊은 연구를 수행하여 재료 특성 및 공정 안정성을 확보하고 있습니다. 이러한 연구는 신속한 시제품 제작은 물론, 복잡한 형상의 부품을 효율적으로 생산하여 산업 현장의 난제를 해결하고 미래 제조 산업의 경쟁력을 강화하는 데 크게 기여하고 있습니다. |
| 연구 2 | 나노/마이크로 패턴 표면 처리 및 프린팅 |
| 내용 | 본 연구실은 나노 및 마이크로 스케일의 정밀 패턴 제조 기술과 이를 활용한 기능성 표면 처리 및 프린팅 분야를 선도하고 있습니다. 초발수(Superhydrophobic) 및 초발유(Superoleophobic) 패턴 기술, 마이크로캐비티 구조, 그리고 나노와이어 기반의 다중 스케일 표면 형성 기술을 개발하여 산업 현장의 다양한 요구에 대응하고 있습니다. 이러한 기술은 디스플레이, 센서, 필터, 살균 시스템 등 광범위한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 합니다.주요 연구 성과로는 '초고종횡비 마이크로 구조의 고속 제작을 위한 비선형 광중합 하이브리드 공정 기술 개발', '나노패턴 Re-combination 기술 개발', '4m2 이상의 대면적에 고내구성을 가지며 친환경적인 초발수 표면처리 핵심기술 개발' 등의 과제가 있습니다. 특히, '기능성 패턴 및 이의 제조방법' 특허를 통해 간단하고 연속적인 공정으로 초발수/초발유 패턴을 대량 제조하는 기술을 확보하였으며, '인쇄장치 및 그 작동 방법' 특허는 클리셰 세정 공정을 생략하여 생산 시간을 단축하는 혁신적인 프린팅 장치를 제안합니다. 또한, 'Scalable Multistep Roll-to-Roll Printing of Multifunctional and Robust Reentrant Microcavity Surfaces'와 같은 국제 학술지 논문을 통해 독창적인 표면 처리 기술을 입증했습니다. 이러한 연구는 제품의 성능 향상과 새로운 기능 부여를 통해 첨단 산업 분야의 혁신을 이끌고 있습니다. |
| 연구 3 | 스마트 제조 및 AI 기반 공정 최적화 |
| 내용 | 본 연구실은 딥러닝과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 제조 공정의 지능화를 선도하고, 복잡한 산업 현장의 문제를 해결하는 스마트 제조 시스템 구축에 집중합니다. 센서 기술, 패턴 정렬, 시뮬레이션 기법을 통합하여 공정의 효율성과 정밀도를 극대화하며, 예측 및 진단 역량을 강화합니다. 이는 불량률 감소, 생산성 향상, 그리고 맞춤형 생산 체계 구축에 실질적으로 기여합니다.주요 성과로는 'AI 배관 자동 용접을 위한 GTAW 조건별 용접 비드 데이터 구축', '스마트제조기술센터 운영', '스마트제조 고급인력 양성사업' 등을 통해 지능형 제조 인프라와 인력 양성에 기여하고 있습니다. 'Deep learning-based rotational alignment technique using image generation and Fourier transform' 논문을 통해 딥러닝 기반의 회전 정렬 기술을 개발하여 정밀 제조 공정의 핵심 난제를 해결하였으며, '딥러닝 모델을 이용하여 주기적인 패턴을 정렬하는 장치 및 방법' 특허는 AI 기반의 정렬 자동화 솔루션을 제공합니다. 또한, '기계학습을 활용한 공구이상 진단 시스템 구축' 연구와 'Real-time monitoring of immobilized oxide defects on bead surface in welding of high-strength galvanized steel' 논문은 AI를 통한 품질 관리 및 예측의 중요성을 보여줍니다. 이러한 연구는 제조업의 디지털 전환을 가속화하고, 데이터 기반 의사결정을 통해 산업 경쟁력을 높이는 데 핵심적인 역할을 수행합니다. |
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