본 연구과제의 최종 목표는 제조 산업의 생산성을 획기적으로 향상하기 위해 Advacned RAG 방식으로 학습된 도메인 특화 LLM을 개발하고, 이를 MCP 프레임워크로 통합하여, 최적화 및 데이터 분석을 코딩 없이 자연어 질의만으로 수행할 수 있는 환경을 구축하는 것이다. 기존 제조 현장에서 데이터 분석을 하거나 생성 모델을 기반으로 공정 파라미터 튜닝을...

본 연구는 설계?소재?제조?운영 전 주기를 자연어 명령으로 제어할 수 있는 LLM 기반 제조 자동화 시스템을 개발하고, 이를 산업 현장에서 실증·확산하는 것을 목표로 함. 본 시스템은 설계 조건 도출, 소재 추천, 공정 제어, 운영 판단 등 각 단계의 AI 모듈을 개발하고, 이를 LLM 기반 인터페이스로 연계하여 전주기 자율화를 실현함. 단순한 기술 개발을...

2D 평면형과 3D 돔 형태 가변 신축성 디스플레이 구현을 위한 기판소재 구조 설계 및 공정 개발

유체-구조 상호작용 기반 플러터(flutter) 해석 시뮬레이션을 구축하고 기계학습 기반 최적화 방법(Bayesian optimization)을 이용해 임계 플러터 속도(critical flutter speed)는 최대화하는 동시에 항력(drag)은 최소화하는 에어포일 형상 최적화