장용훈 연구실
기계공학부 장용훈
장용훈 연구실은 기계공학 분야에서 나노 및 마이크로 스케일의 마찰, 마모, 접촉 현상에 대한 심층 연구를 수행하는 선도적인 연구실입니다. 본 연구실은 트라이볼로지(마찰마멸공학), 접촉역학, 탄성학, 열탄성학 등 기초 역학 이론을 바탕으로, 미세 접촉면에서 발생하는 다양한 물리적 현상을 정밀하게 해석하고 예측하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 나노/마이크로 스케일에서의 마찰 및 마멸 거동, 접촉 분포, 열 및 전기적 특성 변화 등은 기존의 거시적 이론과는 다른 복잡한 특성을 보이기 때문에, 이를 규명하기 위한 실험적·수치적 연구를 활발히 진행하고 있습니다.
최근에는 인공지능, 특히 딥러닝 기술을 트라이볼로지 및 용접 해석 분야에 적극적으로 도입하여, 기존의 해석적 한계를 극복하고 있습니다. CCD 이미지, 스펙트럼 신호, 센서 데이터 등 다양한 실험 데이터를 활용한 딥러닝 기반 예측 모델을 통해 용접 품질 평가, 마찰 및 마모 예측, 진동 저감 시스템 설계 등 실질적인 산업 문제 해결에 기여하고 있습니다. 이러한 융합 연구는 기계공학적 전통 해석 방법과 인공지능 기술의 시너지를 극대화하여, 혁신적인 연구 성과를 창출하고 있습니다.
연구실은 접촉역학 및 전기 접촉 저항 해석 분야에서도 두각을 나타내고 있습니다. 멀티스케일 해석, 통계적 모델링, 유한요소해석, 분자동역학 시뮬레이션 등 다양한 해석 기법을 활용하여, 실제 접촉면에서의 미세 접촉점 분포, 군집화 현상, 열적·전기적 특성 변화를 정밀하게 예측하고 있습니다. 또한, 탄소나노튜브를 활용한 전도성 벨크로 개발, 접촉 저항 저감 기술, 반복 하중 및 진동에 따른 접촉 신뢰성 평가 등 실질적인 산업 문제 해결에도 중점을 두고 있습니다.
이러한 연구는 자동차, 에너지, 전자기기, 수송장치 등 다양한 첨단 산업 분야에서 요구되는 고신뢰성, 고효율 부품 개발에 필수적인 기반 기술을 제공합니다. 나노/마이크로 스케일에서의 마찰 및 마멸 현상, 딥러닝 기반 예측 및 제어, 접촉역학 및 전기 접촉 저항 해석 등은 제품의 내구성 향상, 에너지 손실 최소화, 미세구조 제어 등 다양한 산업적 요구에 대응할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제시합니다.
장용훈 연구실은 앞으로도 첨단 해석 기법과 인공지능 기술을 융합하여, 미래 산업의 핵심 기술 개발과 실질적인 기술 이전, 상용화에 기여할 것입니다. 산업 현장과의 긴밀한 협력을 통해 실질적인 문제 해결과 혁신적인 연구 성과를 지속적으로 창출할 계획입니다.
Friction Stir Welding
Contact Mechanics
Laser Welding
나노/마이크로 스케일에서의 마찰 및 마멸 현상 연구
마이크로 역학 연구실은 나노 및 마이크로 스케일에서 발생하는 마찰 및 마멸 현상에 대한 심층적인 연구를 수행하고 있습니다. 이 분야는 트라이볼로지(마찰마멸공학), 접촉역학, 탄성학, 열탄성학 등 다양한 기계공학적 이론과 실험을 바탕으로, 미세한 접촉면에서의 물리적, 화학적 거동을 규명하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 거친 표면에서의 접촉 분포, 마찰력, 마모량, 열 발생 및 전달 현상 등은 나노/마이크로 스케일에서 기존의 거시적 이론과는 다른 특성을 보이기 때문에, 이를 정밀하게 해석하고 예측하는 것이 연구의 핵심입니다.
이러한 연구는 실험적 접근과 더불어 수치해석, 분자동역학 시뮬레이션, 유한요소해석(FEM) 등 첨단 해석 기법을 적극적으로 활용합니다. 예를 들어, 탄소나노튜브와 같은 나노소재의 접촉 저항, 미세 접촉점의 분포와 군집화가 전기적·열적 특성에 미치는 영향, 마찰에 의한 열탄성 불안정성 등 다양한 현상을 다루고 있습니다. 또한, 실제 산업 현장에서 요구되는 베터리 용접기술, 전기 커넥터, 수송장치 부품 등 다양한 응용 분야에 직접적으로 적용할 수 있는 연구 결과를 도출하고 있습니다.
이 연구는 미래 첨단 제조업, 전자기기, 에너지 시스템 등에서 요구되는 고신뢰성, 고효율 부품 개발에 필수적인 기반 기술을 제공합니다. 나노/마이크로 스케일에서의 마찰 및 마멸 현상에 대한 이해는 제품의 내구성 향상, 에너지 손실 최소화, 미세구조 제어 등 다양한 산업적 요구에 대응할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제시할 수 있습니다.
딥러닝 기반 트라이볼로지 및 용접 해석
최근 들어 마이크로 역학 연구실은 인공지능, 특히 딥러닝 기술을 트라이볼로지 및 용접 해석 분야에 적극적으로 도입하고 있습니다. 전통적으로 마찰, 마모, 접촉 거동 등은 복잡한 비선형성과 다중 변수의 상호작용으로 인해 해석이 매우 어려웠으나, 딥러닝 기반의 데이터 분석 및 예측 모델을 통해 이러한 한계를 극복하고 있습니다. 예를 들어, 거친 표면에서의 접촉 분포 예측, 용접부의 용입 깊이 예측, 마모량 누적 거동 예측 등 다양한 트라이볼로지 현상에 대해 CNN, RNN 등 다양한 신경망 모델을 적용하고 있습니다.
실제 연구에서는 CCD 이미지, 스펙트럼 신호, 센서 데이터 등 다양한 실험 데이터를 활용하여, 용접 품질 평가, 마찰 및 마모 예측, 진동 저감 시스템 설계 등 실질적인 산업 문제 해결에 기여하고 있습니다. 특히, 자동차 배터리 조립, 전기 커넥터 신뢰성 평가, 수송장치 부품의 내구성 향상 등 첨단 제조 현장에서 요구되는 고정밀·고신뢰성 기술 개발에 딥러닝 기반 예측 및 제어 기법이 중요한 역할을 하고 있습니다.
이러한 융합 연구는 기계공학적 전통 해석 방법과 인공지능 기술의 시너지를 극대화하여, 기존의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 연구 성과를 창출하고 있습니다. 앞으로도 데이터 기반 예측, 실시간 품질 제어, 최적 설계 등 다양한 분야로 연구가 확장될 전망이며, 산업 현장과의 긴밀한 협력을 통해 실질적인 기술 이전과 상용화가 이루어질 것으로 기대됩니다.
접촉역학 및 전기 접촉 저항 해석
접촉역학(Contact Mechanics)은 두 물체가 접촉할 때 발생하는 힘, 변형, 응력 분포 등을 해석하는 학문으로, 마이크로 역학 연구실의 핵심 연구 분야 중 하나입니다. 특히, 전기 접촉 저항(Electrical Contact Resistance)은 전기적 신호가 흐르는 접촉면에서 발생하는 저항으로, 전기 커넥터, 배터리 셀, 전도성 벨크로 등 다양한 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 연구실에서는 접촉면의 미세 구조, 재료 특성, 하중 조건, 진동 등 다양한 변수에 따른 접촉 저항의 변화를 실험적·이론적으로 분석하고 있습니다.
이 분야에서는 멀티스케일 해석, 통계적 모델링, 유한요소해석, 분자동역학 시뮬레이션 등 다양한 해석 기법을 활용하여, 실제 접촉면에서의 미세 접촉점 분포, 군집화 현상, 열적·전기적 특성 변화를 정밀하게 예측합니다. 또한, 탄소나노튜브를 활용한 전도성 벨크로 개발, 접촉 저항 저감 기술, 반복 하중 및 진동에 따른 접촉 신뢰성 평가 등 실질적인 산업 문제 해결에도 중점을 두고 있습니다.
이러한 연구는 전기차, 에너지 저장 시스템, 전자기기 등 첨단 산업 분야에서 요구되는 고신뢰성 전기 접촉 기술 개발에 직접적으로 기여하고 있습니다. 접촉역학 및 전기 접촉 저항 해석을 통해 제품의 내구성, 효율성, 안전성을 극대화할 수 있으며, 미래 지향적 신기술 개발의 기반을 마련하고 있습니다.
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prediction of contact distribution on rough surfaces using deep learning algorithms
Ilkwang Jang, Yong Hoon Jang
FACTA UNIVERSITATIS., 1970
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Effect of wear on thermoelastic instability in multidimensional geometries
Cortney LeNeave, Yun-Bo, Yong Hoon Jang
Journal of Thermal Stresses., 2025.02
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Analysis of the Crack Advancement Conditions in Fretting Fatigue subject to Complete Contact
Hyung-kyu Kim, Yong Hoon Jang
Tribol.Lubr., 2024.12
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가스터빈 열차폐 코팅부 접합강도 해석평가 모델 개발
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중저압 차단기 접점현상에 따른 접촉 및 온도특성 연구
