품질공정설계는 제품 및 서비스의 품질을 체계적으로 향상시키기 위한 핵심적인 연구 분야입니다. 본 연구실에서는 실험계획법(DoE), 반응표면법(RSM), 강건설계(Robust Design) 등 다양한 통계적 방법론을 활용하여 공정의 주요 변수와 품질 특성 간의 관계를 규명하고, 최적의 공정 조건을 도출하는 데 주력하고 있습니다. 이를 통해 생산 과정에서 발생할 수 있는 변동성을 최소화하고, 제품의 일관된 품질을 확보하는 것이 주요 목표입니다. 특히, 제약, 자동차, 해양, 제조 등 다양한 산업 분야에 적용 가능한 품질공정설계 기법을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 의약품 개발에서는 QbD(Quality by Design) 개념을 도입하여 설계 단계부터 품질을 내재화하고, 생산 효율성과 안전성을 동시에 확보할 수 있는 공정 설계 방법론을 연구합니다. 또한, 자동차 부품, 해양기상부표, 압력용기 등 다양한 실제 사례를 통해 공정 최적화와 품질 개선의 효과를 검증하고 있습니다. 이러한 연구는 산업 현장에서의 실질적인 문제 해결에 기여할 뿐만 아니라, 품질경영 및 공정혁신을 위한 이론적 기반을 제공하고 있습니다. 나아가, 데이터 기반의 의사결정 지원 시스템, 실시간 품질 모니터링, 인공지능 기반의 공정 최적화 등 첨단 기술과의 융합을 통해 미래 지향적인 품질공정설계 연구를 선도하고 있습니다.

강건설계는 제품이나 공정이 외부 환경 변화나 내부 노이즈에 영향을 받지 않고 목표 성능을 안정적으로 달성할 수 있도록 하는 설계 방법론입니다. 본 연구실은 Taguchi 방법론을 비롯한 다양한 강건설계 기법을 활용하여, 평균과 분산을 동시에 고려한 최적화 모델을 개발하고 있습니다. 이를 통해 제품 및 공정의 신뢰성과 일관성을 극대화하며, 실제 산업 현장에서 발생할 수 있는 다양한 불확실성에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 특히, 다중 품질 특성을 동시에 만족시키기 위한 다목적 최적화(Multi-objective Optimization) 연구에 집중하고 있습니다. 예를 들어, 제약 공정에서는 약물 방출 속도, 안정성, 생산 비용 등 여러 품질 특성을 동시에 고려하여 최적의 공정 조건을 도출합니다. 이를 위해 목표계획법(Goal Programming), Tchebycheff 방법, 신경망 기반 추정모형 등 다양한 수학적 및 인공지능 기반 최적화 기법을 적용하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장에서의 복잡한 의사결정 문제를 해결하는 데 큰 도움을 주며, 품질과 비용, 생산성 등 상충하는 목표 간의 균형을 효과적으로 달성할 수 있도록 지원합니다. 또한, 시계열 데이터, 다차원 설계 공간, 실험 데이터 기반의 최적화 등 최신 연구 트렌드를 반영하여, 산업공학 및 품질공학 분야의 학문적 발전과 실무적 적용을 동시에 추구하고 있습니다.

본 연구실은 의약품 및 바이오 공정에서 QbD(Quality by Design) 개념을 적극적으로 도입하여, 설계 단계에서부터 품질을 내재화하는 연구를 수행하고 있습니다. QbD는 의약품 개발 및 생산 과정에서 품질을 사전에 확보하고, 규제기관의 요구에 부합하는 과학적이고 체계적인 접근법을 제공합니다. 이를 위해 실험계획법, 반응표면법, 통계적 분석, 데이터 마이닝 등 다양한 방법론을 활용하여, 주요 품질 특성에 영향을 미치는 핵심 인자를 도출하고, 최적의 공정 조건을 설계합니다. 특히, 신약 개발, 백신 개발, 천연물 복합제 개발 등 다양한 바이오 의약품 분야에서 QbD 기반의 공정 최적화 및 품질관리 연구를 수행하고 있습니다. 예를 들어, 임상-전임상 데이터의 통합 분석, 다기관 임상시험의 통계적 설계, 인공지능 기반의 유효성 변수 예측 등 첨단 기술을 접목하여 의약품 개발의 신뢰성과 효율성을 높이고 있습니다. 또한, 특허 출원 및 산학협력 프로젝트를 통해 실제 산업 현장에 QbD 기술을 적용하고, 혁신적인 품질관리 솔루션을 제공하고 있습니다. 이러한 연구는 국내외 제약 산업의 경쟁력 강화와 글로벌 규제 환경에의 대응력 향상에 크게 기여하고 있습니다. 나아가, QbD 기반의 품질 혁신은 환자 안전과 치료 효과 증진, 생산 효율성 향상 등 다양한 사회적·경제적 가치를 창출하고 있습니다.