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김남훈

김남훈

소속

울산과학기술원 (기계공학과)

AI요약

울산과학기술원(UNIST) 기계공학과 김남훈 교수님의 주요 특허 정보를 상세히 분석하여, 교수님의 첨단 연구 분야와 혁신적인 기술 성과를 소개합니다. 김남훈 교수님은 3D 프린팅(드론형, 금속, FDM 결함 감지 등), 인공지능(AI) 기반 시뮬레이션 및 의사결정 시스템, 가상현실(VR) 기반 실험 장치, 로봇 제어 및 품질 검사 등 다양한 분야에서 핵심 기술을 개발하셨습니다. 본 자료는 교수님의 광범위한 연구 스펙트럼을 이해하고, 미래 산업 발전에 기여하는 독보적인 기술력을 파악하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다. 교수님의 혁신적인 특허 기술들이 실제 산업 현장과 미래 사회에 어떻게 적용될 수 있는지 심도 있게 탐색할 수 있습니다.

기본 정보

연구자 프로필
김남훈 프로필 사진
연구자 명김남훈
직책교수
이메일nhkim@unist.ac.kr
재직 상태재직 중
부서 학과기계공학과
사무실 번호0522172715
연구실UNIST Computer-Integrated Manu
연구실 홈페이지https://starlibrary.org/research/laboratoryDetail?mngNo=725
홈페이지-
소속울산과학기술원

경력정보

회사명UNIST 기계공학과
재직기간2010.01.01 ~ 재직 중
담당업무교수로서 기계공학 분야 연구 및 교육 수행 - 3D 프린팅, 가상 현실 기반 시뮬레이션, AI 기반 품질 검사 기술 개발 및 상용화 연구 선도 - 다수의 특허 등록을 통해 산업 현장 문제 해결에 기여

중요 키워드

#3D 프린팅#열화상#재료물성#휴먼팩터#AI#품질검사#산업자동화#쌍안정성#제조혁신#드론#격자구조#시뮬레이션#로봇#가상현실#스마트팩토리

연구 분야

연구 13D 프린팅 기반 첨단 제조 기술 개발
내용본 연구실은 3D 프린팅 기술을 핵심 기반으로 하여 산업 응용 설계 및 생산 기술을 개발하며, 제조 혁신을 선도하고 있습니다. 적층 제조 공정의 최적화와 새로운 소재 및 구조 개발을 통해 차세대 스마트 제조 시스템 구축에 기여합니다. 레이저 분말 베드 융합(LPBF), 지향성 에너지 증착(DED) 등 다양한 적층 제조 공정에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로, 공정 변수 최적화, 결함 예측 및 제어 기술을 연구합니다. 특히, 머신러닝 기법을 활용하여 다운스킨 표면 거칠기 예측 및 강건 매개변수 최적화를 달성하며, 적층제조적합설계(DFAM) 방법론을 적용하여 제품의 성능과 생산 효율을 극대화합니다. 개발된 기술은 스마트 마이크로 원자로, 발광성 페로브스카이트 양자점-고분자 아키텍처 등 다양한 첨단 산업 분야에 적용되어 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 지속 가능한 기술 선택을 위한 퍼지 의사결정 분석 프레임워크 연구를 통해 친환경 제조 공정에도 기여하며, 산업 현장의 생산성 향상과 비용 절감에 실질적인 해결책을 제공합니다.
연구 2AI 기반 생산시스템 분석 및 최적화
내용본 연구실은 인공지능(AI)과 시뮬레이션 기술을 융합하여 복잡한 생산시스템의 복잡도와 유연성을 분석하고 최적화하는 연구를 수행하고 있습니다. 산업 자동화와 스마트 팩토리 구현을 위한 지능형 시스템 개발에 주력합니다. AIoT 이미지 분석, 다중 모드 딥러닝, 머신러닝 기반 예측 및 최적화 기법을 활용하여 생산 공정 데이터를 분석하고, 시스템의 병목 현상 및 비효율성을 식별합니다. 또한, 행위자 기반 시뮬레이션(Agent-based Modeling and Simulation)을 통해 생산시스템 운용, 사회 안전 시스템 등 복합 시스템의 동적 특성을 모델링하고, 다양한 시나리오에 대한 성능 예측 및 제어 전략을 수립합니다. 가상 현실(VR) 환경에서 시뮬레이션 결과의 시각화 및 인간 의사 결정 통합 연구를 진행하여 실제 환경과 유사한 조건에서 시스템 성능을 검증합니다. 이러한 연구는 조선소 운송 장비의 실시간 배차, 원자력 비상 상황 대응을 위한 의사 결정 지원, AI 기반 품질 검사 등 다양한 산업 분야에서 생산 효율성 증대와 안정성 확보에 기여합니다. 스마트 제조 환경에서 요구되는 유연하고 지능적인 생산 시스템 구축을 통해 기업의 경쟁력 강화 및 산업 전반의 혁신을 촉진합니다.
연구 3복합 시스템 모델링 및 시뮬레이션
내용본 연구실은 생산시스템뿐만 아니라 사회 안전 시스템 등 광범위한 복합 시스템을 대상으로 행위자 기반 응용 시뮬레이션 기법을 활용하여 심층적인 분석과 시스템 개발을 수행합니다. 인간과 시스템의 상호작용을 고려한 통합적 관점에서 문제 해결 방안을 모색합니다. 시스템의 복잡성과 상호작용하는 요소들을 정량적으로 분석하기 위해 Agent-based Modeling and Simulation 기법을 고도화합니다. 이를 통해 개별 행위자의 의사 결정 및 행동이 전체 시스템에 미치는 영향을 예측하고, 시스템의 동적인 변화를 시뮬레이션하여 최적의 운영 전략을 도출합니다. 특히, 가상 현실(VR) 환경과 머신러닝을 통합하여 인간의 초기 의사 결정을 시뮬레이션에 반영하는 프레임워크를 개발하는 등 현실 세계의 복잡성을 효과적으로 모델링하는 데 집중합니다. 휴먼팩터 분석을 통해 사용자 중심의 시스템 설계 및 개선 방안을 제시합니다. 이 연구는 원자력 비상 상황과 같은 위기 관리 시스템에서 인간의 역할을 고려한 의사 결정 프레임워크 개발에 기여하며, 사회 안전 시스템의 효율성을 높이는 데 중요한 통찰력을 제공합니다. 또한, 생산 시스템 운영의 복잡도와 유연성 해석을 통해 자원 배분 최적화 및 위험 관리에 활용될 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션 기반의 접근 방식은 다양한 복합 시스템의 예측 및 제어 능력을 향상시켜 사회적 안정성 증대와 산업 운영의 효율화에 크게 이바지합니다.

학력

학력 사항박사 Penn State University (2010) 석사 KAIST 기계공학과 (2000) 학사 KAIST 기계공학과 (1998)

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