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CAMP Lab @ KU Seoul

건국대학교 기계항공공학부

김동규 교수

Formability Assessment

Micromechanical Deformation

Material Failure

CAMP Lab @ KU Seoul

기계항공공학부 김동규

CAMP Lab @ KU Seoul은 금속소재의 첨단 제조 및 가상공학 기술을 선도하는 연구실로, 적층제조(3D 프린팅), 소성가공, 미세구조 해석, 그리고 인공지능 기반의 공정 및 소재 예측 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 기계항공공학부 소속으로, 금속의 제조-성형-성능 예측의 전 과정을 통합적으로 연구하며, 실험과 시뮬레이션, 데이터 기반 모델링을 유기적으로 결합하는 융합적 접근을 추구합니다. 특히, 금속 적층제조 분야에서는 레이저 파우더 베드 융합(LPBF), 직접 에너지 증착(DED) 등 다양한 3D 프린팅 기술을 활용하여 고융점 금속, 중엔트로피 합금 등 극한 환경용 신소재의 제조 공정 최적화와 미세조직-물성 상관관계 규명에 주력하고 있습니다. 중성자 회절, EBSD, TEM 등 첨단 분석기법과 결정소성 유한요소해석(CPFEM), 다중스케일 모델링 등 전산해석 기법을 적극적으로 도입하여, 실험-시뮬레이션-데이터의 통합 연구를 실현하고 있습니다. 또한, 자동차, 항공우주, 에너지 등 다양한 산업 분야에서 요구되는 고성능 금속 부품의 소성가공(성형, 단조, 압연 등) 공정 설계와 파괴 해석, 잔류응력 평가, 피로 및 충격 특성 연구도 활발히 진행 중입니다. 실험적으로는 다양한 기계적 시험과 미세구조 분석을 통해 소재의 거동을 정밀하게 규명하고, 산업체와의 협력을 통해 실제 부품의 신뢰성 향상과 공정 혁신에 기여하고 있습니다. 가상제조(Virtual Manufacturing) 및 인공지능(AI) 기반 예측 기술 개발도 CAMP Lab의 중요한 연구 축입니다. 실험 및 시뮬레이션 데이터베이스 구축, 딥러닝/머신러닝 기반 물성 및 공정 예측, 디지털 트윈 및 스마트팩토리 구현 등 미래형 제조업의 디지털 전환을 위한 핵심 기술을 개발하고 있습니다. 이를 통해 신소재 개발, 공정 최적화, 품질 관리 등 다양한 산업 현장에 실질적인 솔루션을 제공하고 있습니다. CAMP Lab은 국내외 연구기관, 산업체와의 활발한 산학협력을 바탕으로, 미래 제조업의 패러다임 전환을 이끌고 있습니다. 첨단 금속소재의 제조 및 해석, 가상공학, 인공지능 기반 예측 등 다양한 연구를 통해, 차세대 제조기술의 혁신과 산업 경쟁력 강화에 기여하고 있습니다.

Formability Assessment
Micromechanical Deformation
Material Failure
적층제조(Additive Manufacturing) 및 시뮬레이션
적층제조(3D 프린팅)는 최근 제조업에서 혁신적인 변화를 이끌고 있는 핵심 기술로, CAMP Lab에서는 금속 소재의 적층제조 공정과 그 시뮬레이션을 집중적으로 연구하고 있습니다. 본 연구실은 레이저 파우더 베드 융합(LPBF), 직접 에너지 증착(DED) 등 다양한 금속 3D 프린팅 기술을 활용하여 고융점 금속 및 중엔트로피 합금 등 극한 환경용 소재의 제조 공정 최적화에 주력하고 있습니다. 이를 통해 항공우주, 자동차, 에너지 등 다양한 산업 분야에서 요구되는 고성능 금속 부품의 신속한 제작과 맞춤형 설계가 가능해졌습니다. 적층제조 공정에서 발생하는 미세조직 변화와 잔류응력, 기계적 특성의 상관관계를 규명하기 위해, CAMP Lab은 실험적 분석과 더불어 전산 시뮬레이션(CAE, CPFEM, 다중스케일 모델링) 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 중성자 회절, EBSD, TEM 등 첨단 분석 장비를 활용하여 실제 제조된 금속의 미세구조와 물성을 정밀하게 측정하고, 이를 바탕으로 시뮬레이션 모델의 정확도를 높이고 있습니다. 또한, 인공지능 기반 데이터 분석 및 예측 기법을 접목하여 적층제조 공정의 효율성과 신뢰성을 극대화하고 있습니다. 이러한 연구는 금속 적층제조의 한계를 극복하고, 신소재 개발 및 공정 혁신을 선도하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. CAMP Lab은 적층제조 기술의 산업적 적용 확대와 더불어, 극한 환경에서 사용 가능한 고성능 금속 소재의 개발, 그리고 가상 제조 플랫폼 구축을 통해 미래 제조업의 패러다임 전환을 이끌고 있습니다.
금속소재의 소성가공 및 미세구조-파괴 해석
CAMP Lab은 금속소재의 소성가공(금속 성형, 단조, 압연 등) 공정 설계와 미세구조 기반의 파괴 해석을 핵심 연구 분야로 삼고 있습니다. 소성가공은 금속의 미세조직과 기계적 특성을 제어하여 고강도, 고인성, 경량화 소재를 구현하는 데 필수적인 기술입니다. 본 연구실은 결정소성 유한요소해석(CPFEM), 다중스케일 모델링, 셀룰라 오토마타 등 첨단 전산해석 기법을 활용하여, 금속의 변형 및 파괴 거동을 미세조직 수준에서부터 거시적 구조물까지 정밀하게 예측하고 있습니다. 특히, 이중상강(AHSS), 초고강도강, 알루미늄 합금 등 차세대 자동차 및 항공우주용 금속소재의 성형성, 피로, 파괴 특성에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 실험적으로는 인장, 압축, 피로, 충격 시험과 더불어, 중성자 회절, EBSD, DIC 등 다양한 분석법을 적용하여 미세조직 변화와 기계적 거동의 상관관계를 규명하고 있습니다. 또한, 잔류응력 측정(중성자 회절, 굴곡측정법 등)과 파괴 인성 평가를 통해 실제 부품의 신뢰성 향상에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 금속소재의 설계-제조-성능 예측의 전 과정을 통합적으로 이해하고, 최적의 공정 조건 및 소재 개발을 위한 과학적 근거를 제공합니다. CAMP Lab은 산업체와의 협력 연구를 통해 실제 자동차, 전자, 에너지, 우주항공 부품의 성형 공정 최적화와 신뢰성 향상에 실질적인 기여를 하고 있습니다.
가상제조 및 인공지능 기반 소재/공정 예측
CAMP Lab은 가상제조(Virtual Manufacturing)와 인공지능(AI) 기반의 소재 및 공정 예측 기술 개발에 앞장서고 있습니다. 가상제조는 실제 제조 공정을 디지털 트윈 환경에서 모사함으로써, 시간과 비용을 절감하고 최적의 공정 조건을 사전에 도출할 수 있는 혁신적인 접근법입니다. 본 연구실은 실험 데이터와 시뮬레이션 데이터를 통합한 데이터베이스를 구축하고, 이를 기반으로 인공지능 모델을 학습시켜 소재의 성형성, 파괴 특성, 잔류응력 등 다양한 물성 예측에 활용하고 있습니다. 특히, 딥러닝, 머신러닝 등 최신 AI 기법을 적용하여, 복잡한 금속소재의 미세구조-물성-공정 간의 비선형 상관관계를 효과적으로 모델링하고 있습니다. 예를 들어, 고충실도 다중물리 모델 기반 딥러닝을 통해 중엔트로피 합금의 적층제조 및 재료시험을 가상 환경에서 구현하고, AI 기반 음향방출법을 활용한 벌크소재의 연성파괴 예측 기술도 개발 중입니다. 이러한 기술은 신소재 개발, 공정 최적화, 품질 관리 등 다양한 산업 현장에 적용될 수 있습니다. CAMP Lab의 가상제조 및 AI 기반 연구는 미래형 스마트팩토리, 디지털 트윈, 자율제조 시스템 구축의 핵심 기반이 되며, 산업계의 디지털 전환과 첨단 제조 혁신을 선도하고 있습니다.
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Enhanced high cycle fatigue resistance of AA6082-T6 aluminum alloy at cryogenic temperature of 173 K,
J.-M. Heo, M.T. Tran, J.-H. Kwon, D.-S. Kwon, D.Y. Seok, Y.M. Kim, K.M. Um, D.-K. Kim*
International Journal of Fatigue, 2025
2
Fatigue behavior and microstructural evolution of CP-Ti under cryogenic low-cycle fatigue,
J.S. An, M.J. Cho, A.R. Jo, M.S. Jeong, D.-K. Kim, Y.H. Moon, S.-K. Hwang
Materials Characterization, 2025
3
Adaptive capture-based cellular automata for addressing challenges in modeling grain growth competition in additive manufacturing,
Z. Shan, H.W. Lee, D.-K. Kim*
Additive Manufacturing, 2025.07
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Advancement of durability performance design prediction technology through development of properties
Hyundai Motors
2024년 05월 ~ 2025년 04월
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Multiscale modelling of additive manufacturing process of medium-entropy alloy for extreme environment application
NRF
2022년 03월 ~ 2025년 02월
3
Artificial intelligence-based prediction of formability of next-generation advanced high strength steel sheet
KU
2024년 05월 ~ 2025년 04월