Python을 활용하여 관심 분야에 최적화된 응용 프로그램들을 개발하고 있습니다.

냉각 조건에 따른 철의 냉각속도를 FEM, FDM 등을 이용하여 해석하고 냉각 속도에 따른 상변태를 예측하는 연구를 진행하고 있습니다. 철강 산업의 생산 현장에 잘 적용할 수 있는 최적화된 해석 및 예측 프로그램을 Python을 통해 개발하는 것이 연구 목표입니다.
- FDM을 이용한 열전달 해석 프로그램 개발
- FEM을 이용한 열전달 및 열변형 해석 프로그램 개발

Neural Network를 기반으로한 인공지능 모델 설계 및 개발 연구를 진행하고 있습니다. 제조 분야에 인공지능 모델을 적용하여 생산성 향상, 불량 감소, 원가 절감, 안전 사고 예방 등을 달성하는 것이 연구 목표입니다. 생산 현장에서 데이터화 하기 어려운 영상, 진동, 소리 등을 Neural Network를 통해 데이터화하고 이를 기존 데이터들과 통합하여 공정 제어의 효율 증대, 설비의 예방 보존 능력 향상, 안전 사고 방지 등을 위한 다양한 시도를 진행하고 있습니다.
- 이미지의 Labeling 기술
- 비선형 인공지능 모델 개발
- CNN 기반 인공지능 모델 설계(U-Net, GAN 등) 및 개발