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이익진 연구실
한국과학기술원 기계공학과 이익진 교수
불확실성 정량화
신뢰성기반 최적설계
서로게이트 모델링
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원

이익진 연구실

한국과학기술원 기계공학과 이익진 교수

이익진 연구실은 구조 해석과 설계 과정에서 불확실성을 모델링하고, 신뢰성 목표를 만족하는 지적 최적설계 방법론을 연구합니다. 특히 표본으로부터 분포추론을 수행하고 알레아토리·에피스테믹 불확실성을 구분하여 전파와 캘리브레이션을 적용합니다. 또한 Gaussian process 기반 multi-fidelity 서로게이트와 샘플링·설계실험 전략을 개발하여 고비용 시뮬레이션의 부담을 낮추면서도 최적해의 수렴성을 확보합니다. 나아가 전주기 제조 자동화와 에너지·열관리 시스템 최적화를 통해 설계-제조 연계를 실용 문제로 확장하는 연구를 수행합니다.

불확실성 정량화신뢰성기반 최적설계서로게이트 모델링가우시안 프로세스멀티피델리티 모델링
대표 연구 분야
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불확실성 및 신뢰성 기반 지적 설계·최적설계 thumbnail
불확실성 및 신뢰성 기반 지적 설계·최적설계
Intelligent design optimization under uncertainty and reliability
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

65총합

5개년 연도별 피인용 수

1,256총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
|
·
인용수 4
·
2025
An integrated framework for reliability analysis and design optimization using input, simulation, and experimental data: Confidence-based design optimization under aleatory and epistemic uncertainty
Yongsu Jung, Ungki Lee, Ikjin Lee
IF 11 (2025)
Reliability Engineering & System Safety
https://doi.org/10.1016/j.ress.2025.111895
Uncertainty quantification
Reliability (semiconductor)
Unobservable
Uncertainty analysis
Surrogate model
Sensitivity analysis
Design of experiments
Gaussian process
Measurement uncertainty
2
article
|
·
인용수 2
·
2025
A novel low-fidelity-guided design of experiments for multi-fidelity surrogate modeling
Mingyu Lee, Juyoung Lee, Byeong Uk Song, Ikjin Lee
IF 9.9 (2025)
Advanced Engineering Informatics
https://doi.org/10.1016/j.aei.2025.104076
Latin hypercube sampling
Sampling (signal processing)
Surrogate model
Constraint (computer-aided design)
Design of experiments
Sample (material)
Sample size determination
Measure (data warehouse)
3
article
|
·
인용수 3
·
2025
A novel adaptive quality-based multi-fidelity surrogate framework for multiple low-fidelity data sources
Mingyu Lee, Juyoung Lee, Jaehoon Choi, Nam Ho Kim, Ikjin Lee
IF 9.9 (2025)
Advanced Engineering Informatics
https://doi.org/10.1016/j.aei.2025.103973
Benchmark (surveying)
Ranking (information retrieval)
Selection (genetic algorithm)
Basis (linear algebra)
Surrogate data
Quality (philosophy)
Core (optical fiber)
최신 정부 과제
26
과제 전체보기
1
2025년 6월-2029년 12월
|1,875,000,000
AI 기반 지능형 설계-제조 통합 연구단
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...
전주기 제조 자동화
대규모 언어 모델
자연어 기반 제어
AI 기반 설계-제조 연계
산학연 실행형 인재양성
2
주관|
2021년 8월-2023년 8월
|15,000,000
비정상, 비가우시안 확률과정을 고려한 시변 신뢰성기반 최적설계 기법과 풍력발전기 적용에 대한 연구
- 기존의 연구에서는 정상, 가우시안 확률과정을 가정하고 공학문제의 신뢰성을 평가하였으나 실제의 공학문제에서는 성능함수가 비정상, 비가우시안 확률과정을 따르는 경우가 대부분임 - 따라서, 비정상, 비가우시안 확률과정을 정량화하여 정규 가우시안 확률과정으로 변환하여 신뢰성 분석 및 신뢰성기반 최적설계를 수행하는 방법의 개발이 필요함 - 이어 개발된 방법을 풍력발전기 구성요소에 적용하여 개발된 방법의 적절성을 검토할 것임 1. 비정상, 비가우시안 확률과정을 따르는 성능함수의 변환법 개발 - 비정상, 비가우시안 확률과정을 정량화하여 정규 가우시안 확률과정으로 변환하는 기법의 개발 - 추가적으로 통계학적으로 상관관계를 가지는 가우시안 확률변수를 독립적인 확률변수로 변환하는 기법 개발 2. 비정상, 비가우시안 확률과정을 따르는 성능함수의 시변 신뢰성 분석 기법 개발 - 평균통과율을 활용한 비정상, 비가우시안 확률과정의 신뢰성 평가법 개발 - 중요도 샘플링법과 고차원 초구(hypersphere) 샘플링법을 활용한 대리모델 생성 - 국부 대리모델을 활용한 공학문제의 신뢰성 분석 방법 개발 3. 비정상, 비가우시안 확률과정을 따르는 성능함수의 시변 신뢰성기반 최적설계 방법 개발 - 시간변수 t와 비정상, 비가우시안 확률과정을 따르는 성능함수를 고려한 대리모델 구축 - 비정상, 비가우시안 확률과정을 고려한 신뢰성의 설계민감도 계산법 개발 - 비정상, 비가우시안 확률과정을 고려한 신뢰성기반 최적설계 방법 개발 4. 비정상, 비가우시안 확률과정을 고려한 신뢰성기반 최적설계 코드 작성 및 풍력발전기 구성요소에 적용 - 비정상, 비가우시안 확률과정을 고려한 신뢰성기반 최적설계 코드 작성 - 개발된 코드를 복잡한 공학문제인 풍력발전기 구성요소에 적용하여 개발된 방법의 적절성 검토
시변 신뢰성기반 최적설계
비정상
비가우시안 확률과정
풍력발전기
3
협동|
2021년 4월-2026년 4월
|3,089,812,000
③ 산업체 다원 폐열 재생 열전발전 시스템 개발 및 실증
이 과제는 산업 현장에서 버려지는 다양한 종류의 뜨거운 열(폐열)을 다시 모아서 전기로 바꾸는 기술인 '열전발전 시스템'을 만들고, 실제로 잘 작동하는지 확인하는 연구임. 연구 목표는 수요기업에 설치될 실증 설비의 모델링 장비를 제작하고 테스트하며, 이를 위한 모니터링 시스템을 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 ㈜대창 및 ㈜한성을 위한 강제대류식 축열장비 열전발전 설비 모델링과 ㈜포스코광양을 위한 복사 및 자연대류식 열전발전 설비 모델링임. 또한, 열전 발전용 컨버터 제작, 열원 특성에 따른 부식 특성 연구, 그리고 모델 설비 제작을 위한 시뮬레이션 수행을 포함함. 기대 효과는 열효율 개선을 통해 고가의 열전소자 수량을 줄이거나 고출력을 가능하게 하여 기업 수익성을 극대화하는 것임. 내구성 예측 및 개선으로 투자 대비 수익을 향상시키고, 열전모듈 모니터링 기술 개발로 유지보수 비용 절감 및 열전발전의 상용화를 실현함. 사회적으로는 폐열의 전기에너지 전환을 통해 화석연료 사용을 억제하고 지구 온난화 감소에 기여함. 경제적으로는 고용 창출, 지역 경제 활성화, 그리고 선진 기술 수출을 통한 외화 획득 효과가 예상됨.
열전발전
축열병렬 열전발전
축열
열재생
비즈니스모델
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2023전기차용 배터리 냉각장치1020230057870
등록2020핀과 격벽이 형성된 열전발전용 고온부 열교환기1020200028453
등록2015센서 데이터를 활용한 유한요소 모델 동기화 및 실시간 구조 건전성 평가1020150112739
전체 특허

전기차용 배터리 냉각장치

상태
등록
출원연도
2023
출원번호
1020230057870

핀과 격벽이 형성된 열전발전용 고온부 열교환기

상태
등록
출원연도
2020
출원번호
1020200028453

센서 데이터를 활용한 유한요소 모델 동기화 및 실시간 구조 건전성 평가

상태
등록
출원연도
2015
출원번호
1020150112739

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