윤병동 연구실은 신뢰성공학을 기반으로 다양한 기계시스템의 예측진단 및 신뢰성 설계 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 기계 부품 및 시스템의 고장 메커니즘을 심층적으로 분석하고, 실제 산업 현장에서 발생할 수 있는 다양한 불확실성과 환경 변동성을 고려하여 신뢰성 평가 및 예측 모델을 개발합니다. 이를 위해 확률론적 모델링, 베이지안 추론, 통계적 검증, 최적화 기반 설계 등 다양한 이론적 방법론을 융합하여 신뢰성 기반 설계 최적화(RBDO)와 시스템 신뢰성 해석을 수행합니다. 특히, 기어박스, 베어링, 모터, 배터리 시스템 등 다양한 기계 요소의 수명 예측, 고장 진단, 잔여수명(RUL) 예측, 신뢰성 기반 구조 설계에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 실험 데이터와 시뮬레이션 데이터를 통합적으로 활용하여, 실제 산업 현장에서의 적용 가능성을 높이고, 예측 정확도를 극대화하는 것이 연구실의 큰 강점입니다. 또한, 다양한 산업용 로봇, 발전설비, 자동차, 항공우주 등 다양한 응용 분야에서 신뢰성공학적 접근을 통해 시스템의 안전성과 효율성을 동시에 확보하고 있습니다. 이러한 연구는 산업 현장에서의 예지보전(PHM), 스마트 팩토리, 자율운영 시스템 등 미래 지향적 제조 및 운용 환경에서 필수적인 기반 기술로 자리매김하고 있습니다. 연구실은 신뢰성공학의 이론적 발전뿐만 아니라, 실제 산업 문제 해결을 위한 실용적 솔루션 제공에도 중점을 두고 있으며, 국내외 다양한 산학협력 및 정부과제를 통해 실질적인 기술 이전과 산업적 파급효과를 창출하고 있습니다.

윤병동 연구실은 물리 기반 모델링과 인공지능(AI) 기술을 융합한 차세대 고장 진단 및 예지(예측진단, PHM) 연구를 선도하고 있습니다. 기존의 데이터 기반 진단 기법이 가진 한계를 극복하기 위해, 연구실은 물리 법칙에 기반한 해석 모델과 딥러닝, 머신러닝 등 최신 인공지능 기법을 결합하여 복잡한 기계시스템의 고장 원인 분석, 상태 진단, 잔여수명 예측 등 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 실제 산업 현장에서 얻기 어려운 고장 데이터의 부족 문제를 해결하기 위해, 시뮬레이션 기반 신호 생성, 도메인 적응, 자기지도학습, 생성적 적대 신경망(GAN) 등 첨단 AI 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 또한, 물리 기반 디지털 트윈(Digital Twin) 모델과 데이터 기반 모델을 통합하여, 예측 정확도와 설명 가능성을 동시에 확보하는 연구를 수행합니다. 예를 들어, 배터리, 모터, 기어박스, 베어링 등 다양한 시스템에 대해 물리적 열화 메커니즘과 AI 기반 신호 분석을 결합하여, 고장 진단의 신뢰성과 실시간성을 높이고 있습니다. 이러한 융합 연구는 스마트 제조, 미래형 자동차, 에너지 시스템, 항공우주 등 다양한 산업 분야에서 실제로 적용되고 있으며, 산업 현장의 생산성 향상과 유지보수 비용 절감, 안전성 확보에 크게 기여하고 있습니다. 연구실은 국내외 유수의 기업 및 연구기관과의 협력을 통해, 현장 맞춤형 PHM 솔루션을 개발하고, 차세대 스마트 팩토리 및 자율운영 시스템의 핵심 기술을 선도하고 있습니다.

윤병동 연구실은 메타물질(phononic crystal)과 압전 에너지 하베스팅 분야에서도 세계적인 연구 성과를 내고 있습니다. 연구실은 주파수 밴드갭, 결함 모드, 에너지 국부화 현상 등 메타물질의 고유한 물리적 특성을 활용하여, 진동 및 탄성파 에너지를 효과적으로 수확할 수 있는 구조 설계 및 최적화 기법을 개발하고 있습니다. 이를 통해, 무선 센서 네트워크, 스마트 시티, 구조물 건강 모니터링 등 다양한 분야에서 자가발전형 센서 및 시스템 구현에 기여하고 있습니다. 특히, 결함 인가 음향양자 결정, 다중 결함 모드, 광대역 에너지 하베스팅, 최적 센서 배치 등 첨단 주제에 대해 이론적 해석, 수치해석, 실험적 검증을 종합적으로 수행하고 있습니다. 또한, 메타물질 기반 구조의 설계 자동화 및 최적화, 딥러닝 기반 역설계, 멀티피델리티 서로게이트 모델 등 최신 설계 방법론을 적극적으로 도입하여, 복잡한 구조의 성능을 극대화하고, 실제 제조 및 응용에 적합한 솔루션을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 에너지 하베스팅의 효율성 향상뿐만 아니라, 구조물의 진동 제어, 소음 저감, 신호 증폭 등 다양한 파생 응용 분야로 확장되고 있습니다. 연구실은 국내외 산학연 협력 및 대형 국책과제를 통해, 메타물질 및 에너지 하베스팅 기술의 산업적 실용화와 미래 신산업 창출에 앞장서고 있습니다.