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국립창원대학교 공학융합학부 이재선 부교수는 비파괴검사, AI 융합 기술, 그리고 지능형 진동 제어 시스템 분야의 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 초음파 및 유도 초음파를 활용한 재료 및 구조물의 건전성 평가 기술 개발, 머신러닝과 딥러닝 기반의 혁신적인 결함 탐지 및 진단 알고리즘 연구에 집중합니다. 또한, 선박 및 철도차량 등 다양한 산업 분야에서 발생하는 진동 문제를 해결하기 위한 첨단 제어 기술 연구를 통해 산업 현장의 안전성과 효율성 증대에 기여하고 있습니다. 이재선 부교수의 방대한 연구 논문과 등록 특허를 통해 그의 심도 깊은 전문성과 탁월한 연구 성과를 확인하실 수 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 이재선 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | jslee@changwon.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 기계공학과 |
| 사무실 번호 | 0552133635 |
| 연구실 | 비파괴 및 구조진단 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | https://sites.google.com/view/ndeshmlab |
| 홈페이지 | https://sites.google.com/view/ndeshmlab/professor?authuser=0 |
| 소속 | 국립창원대학교 |
| 회사명 | 국립창원대학교 공학융합학부 |
| 재직기간 | 2023.09.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 공학융합학부 부교수 재직 |
| 회사명 | 국립창원대학교 기계공학부 |
| 재직기간 | 2021.03.01 ~ 2023.08.31 |
| 담당업무 | 기계공학부 조교수 재직 |
| 회사명 | 경북대학교 기계공학부 |
| 재직기간 | 2018.09.01 ~ 2021.02.28 |
| 담당업무 | 기계공학부 조교수 재직 |
| 회사명 | (주)한화 방산 연구개발센터 |
| 재직기간 | 2015.03.01 ~ 2018.08.31 |
| 담당업무 | 방산 연구개발센터 수석연구원 재직 |
| 회사명 | 샌디에고 주립대학교 (San Diego State University) |
| 재직기간 | 2013.09.01 ~ 2015.02.28 |
| 담당업무 | 박사후연구원 재직 |
| 연구 1 | 비파괴 검사 및 인공지능 기반 결함 진단 |
| 내용 | 본 연구실은 재료 및 구조물의 건전성을 비파괴적으로 평가하고, 인공지능 기술을 활용하여 결함을 정밀하게 진단하는 연구를 선도하고 있습니다. 특히 초음파, 유도초음파, 비선형 초음파 등 다양한 초음파 기법을 활용하여 재료 내부의 미세 결함, 손상, 열화 등을 효과적으로 탐지하고 분석합니다. 머신러닝과 딥러닝 기반의 혁신적인 알고리즘을 개발하여, 복잡한 비파괴 검사 신호에서 결함의 종류, 크기, 위치 등을 자동으로 식별하고 분류하는 지능형 진단 시스템을 구축합니다. 이러한 기술은 원자력 발전소, 철도 레일, 항공기 복합소재 등 안전성이 중요한 산업 분야에서 구조물의 수명을 예측하고 유지보수를 최적화하는 데 기여합니다. 실제 현장에서 발생하는 다양한 결함 데이터를 효과적으로 학습하고, 시뮬레이션을 통해 얻은 합성 데이터를 활용하여 진단 시스템의 신뢰성과 정확성을 높이는 데 주력하고 있습니다. 이를 통해 산업 현장의 안전성을 강화하고 경제적 손실을 줄이는 데 크게 기여하고 있습니다. |
| 연구 2 | 지능형 진동 제어 및 구조 건전성 모니터링 |
| 내용 | 본 연구실은 선박, 철도차량, 산업 설비 등 다양한 구조물에서 발생하는 진동 문제를 해결하고, 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링하는 첨단 기술을 연구합니다. 능동 및 반능동 진동 제어 시스템을 개발하여 외부 환경 변화에 강인하게 대응하며, 구조물의 안정성과 사용 수명을 향상시킵니다. 특히, ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)와 LQR (Linear Quadratic Regulator) 등을 활용한 지능형 제어 알고리즘을 통해 추진축 시스템의 종방향 진동, 기관 진동 등을 정밀하게 제어하는 데 성공했습니다. 또한, 진동 데이터를 기반으로 구조물의 현재 상태를 평가하고, 잠재적 손상을 조기에 예측하는 구조 건전성 모니터링 (SHM) 기술을 개발합니다. 센서 네트워크를 통한 실시간 데이터 수집 및 분석, 시뮬레이션 기반의 동적 해석을 통해 구조물의 피로 손상, 변형 등을 파악하고 유지보수 전략 수립에 필요한 핵심 정보를 제공합니다. 이러한 연구는 산업 현장의 효율성과 안전성을 극대화하며, 고장으로 인한 막대한 사회경제적 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 합니다. |
| 연구 3 | 첨단 제조 공정 (3D 프린팅, 5축 가공) 품질 평가 및 최적화 |
| 내용 | 본 연구실은 3D 프린팅 및 5축 가공과 같은 첨단 제조 공정으로 생산된 부품의 품질을 평가하고, 공정을 최적화하는 연구를 수행합니다. 3D 프린팅 제품의 경우, 적층 방식, 재료 특성 변화에 따른 초음파 전파 특성 분석을 통해 내부 결함 및 물성 변화를 비파괴적으로 진단합니다. 특히, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 3D 프린팅 제품 내부의 미세 결함을 자동으로 분류하고, 제품의 신뢰성을 향상시키는 기술을 개발합니다. 5축 가공 공정에서는 정밀도 향상 및 불량률 감소를 위한 가공 조건 최적화 연구를 진행하며, 센서 데이터를 기반으로 가공 중 발생하는 이상 현상을 실시간으로 감지하고 제어하는 지능형 시스템을 구축합니다. 이러한 연구는 고부가가치 부품 생산의 효율성을 높이고, 제조 공정의 디지털 전환을 가속화하여 스마트 팩토리 구현에 기여합니다. 특허로 등록된 '3축 공작기계의 5축 가공을 위한 테이블 착탈 조립체'와 같이 실제 산업 현장에 적용 가능한 혁신적인 기술 개발에 집중하고 있습니다. |
| 학력 사항 | 박사 University of California, San Diego (UC San Diego) (2013) 석사 University of California, San Diego (UC San Diego) (2009) 학사 서울대학교 (2007) |
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