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김동현 연구교수는 와이어 아크 적층 제조(WAAM) 및 직접 에너지 퇴적(DED) 기술과 머신러닝을 결합한 스마트 금속 적층 제조 연구에 주력하고 있습니다. 특히 랜덤 포레스트와 SVM 등 인공지능 알고리즘을 활용하여 티타늄 합금 및 인코넬 등 난삭재의 적층 공정 파라미터를 최적화하고 비드 형상 정확도를 향상시키는 연구를 수행합니다. 또한 레이저 보조 가공(LAM)과 가변 가압 장치 개발을 통해 공정 효율과 기계적 특성을 극대화하며, 데이터 기반의 실시간 모니터링 및 결함 검출 기술을 통해 차세대 스마트 제조 플랫폼 구축에 기여하고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 김동현 |
| 직책 | 연구원 |
| 이메일 | dkim@changwon.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 메카트로닉스전공 |
| 사무실 번호 | 055-213-2896 |
| 연구실 | 첨단제조공학연구실 |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | - |
| 소속 | 국립창원대학교 |
| 회사명 | 창원대학교 |
| 재직기간 | 2020.03.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 창원대학교 메카트로닉스연구원 및 스마트제조엔지니어링대학에서 연구교수로 재직하며 차세대 금속 적층 제조 기술 연구를 총괄하고 있습니다. 와이어 아크 적층 제조(WAAM) 및 직접 에너지 적층(DED) 공정의 고도화를 위해 머신러닝 알고리즘을 도입한 지능형 공정 최적화 기술을 개발했습니다. 특히 이춘만 교수 연구팀의 핵심 연구자로 참여하여 난삭재 가공 및 스마트 팩토리 구현을 위한 데이터 기반의 공정 제어 시스템 구축을 주도하며 산업 현장의 디지털 전환을 달성했습니다. |
| 회사명 | 서울대학교 |
| 재직기간 | 2019.05.01 ~ 2020.02.28 |
| 담당업무 | 서울대학교 기계항공공학부에서 박사후연구원으로 근무하며 제조 시스템의 동적 특성 분석 및 정밀 가공 프로세스 연구를 수행했습니다. 기계 학습 기술을 절삭 공정의 이상 탐지 및 툴 상태 모니터링에 적용하는 선행 연구를 진행하여 제조 데이터 기반의 의사결정 체계를 구축했습니다. 이 시기의 연구 성과는 현재 수행 중인 지능형 적층 제조 플랫폼 개발의 학술적 토대가 되었으며, 다양한 산업체 협력 과제를 통해 실질적인 제조 현장의 난제를 해결하는 성과를 거두었습니다. |
| 연구 1 | 머신러닝 기반 금속 적층 제조(DED/WAAM) 공정 품질 예측 및 최적화 기술 |
| 내용 | 금속 3D 프린팅 공정 중 발생하는 비드(Bead) 형상의 불안정성과 기공 결함을 해결하기 위해 서포트 벡터 머신(SVM) 및 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘을 적용한 지능형 품질 예측 모델을 고안했습니다. 티타늄 합금(Ti-6Al-4V) 및 인코넬 등 항공우주 분야용 고난도 소재 적층 시, 레이저 출력과 스캔 속도 등 주요 변수가 표면 품질에 미치는 상관관계를 데이터화하여 최적의 공정 파라미터를 도출하는 프레임워크를 구축했습니다. 이를 통해 기존의 경험적 실험 방식에서 벗어나 데이터 기반의 정밀 공정 설계를 실현함으로써 제조 효율과 품질의 재현성을 획기적으로 개선했습니다. |
| 연구 2 | WAAM 공정의 기계적 특성 향상을 위한 실시간 가변 가압 및 경로 생성 최적화 |
| 내용 | 와이어 아크 적층 제조(WAAM) 시 발생하는 적층 높이 오차와 기계적 강도 저하 문제를 극복하기 위해 혁신적인 하드웨어 및 경로 제어 솔루션을 개발했습니다. 적층 중 비드 형상을 물리적으로 압축 제어하는 가변 가압 시스템을 구축하여 금속 조직의 치밀화를 유도하고 형상 정밀도를 향상시키는 기술적 성과를 달성했습니다. 또한, 복잡한 격자 구조나 교차 지점에서의 적층 붕괴를 방지하기 위해 머신러닝 기반의 최적 적층 중심각 산출 알고리즘을 수립하였으며, 이를 통해 대형 산업용 부품 제조의 신뢰성을 완벽히 입증했습니다. |
| 활동 내용 | [학술 활동] 한국정밀공학회(KSPE) 및 한국기계가공학회(KSMPE) 정회원으로 활동하며 정밀 가공 및 적층 제조 분야의 학술적 교류와 기술 표준 수립에 기여하고 있습니다. [지식재산권] '와이어 아크 적층 제조를 위한 가변 가압 장치' 및 '자동 공구 교환 시스템' 등 다수의 제조 장치 관련 특허를 창원대학교 산학협력단과 함께 출원하여 기술의 독창성을 입증했습니다. [국가 연구 과제] 한국연구재단(NRF) 지원 과제인 '머신러닝을 이용한 DED 공정 최적화' 및 'WAAM 경로 생성 전략 수립' 프로젝트의 핵심 연구원으로 참여하여 차세대 제조 기술 경쟁력 확보를 주도했습니다. |
| 학력 사항 | 서울대학교 기계항공공학부 박사후연구원(2019.05-2020.02) |
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