양영수 연구실은 기계공학부 소속으로, 용접 및 특수가공 분야에서 국내외적으로 높은 연구 성과를 내고 있는 연구실입니다. 본 연구실은 용접공정의 열유동, 잔류응력, 변형, 피로수명 등 다양한 기계적 현상에 대한 해석과 최적화 연구를 수행하고 있습니다. 유한요소법(FEM) 기반의 수치해석과 실험적 검증을 통해, 용접부의 구조적 안정성과 신뢰성을 높이는 데 주력하고 있습니다. 특히, 고주파 저항용접, 레이저 용접, 관성 마찰용접 등 다양한 용접 및 접합 기술에 대한 심층 연구를 바탕으로, 산업 현장에서 발생하는 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 용접부의 잔류응력 해석, 변형 예측, 파괴역학적 평가, 피로수명 분석 등은 자동차, 조선, 건설 등 다양한 산업 분야에서 고품질 구조물 생산에 직접적으로 활용되고 있습니다. 최근에는 인공지능(AI)과 딥러닝, 신경망 기반의 공정 자동화 연구에도 집중하고 있습니다. Faster R-CNN, CNN 등 첨단 딥러닝 모델을 활용하여 금속 가열 및 성형 공정의 자동화와 최적화를 실현하고 있으며, 이미지 기반의 가열선 예측, 변형 예측 시스템을 개발하여 공정의 효율성과 정밀도를 크게 향상시키고 있습니다. 또한, 유한요소해석과 신경망 모델을 결합한 하이브리드 접근법을 통해 실시간 품질 예측과 공정 제어가 가능하도록 연구를 확장하고 있습니다. 이 외에도, LVDT(선형 가변 차동 변압기) 센서 설계 및 해석, 복합재료 및 박막 증착 공정, 열처리 및 표면강화 등 다양한 기계공학 응용 분야에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 융합적 연구를 통해, 미래형 기계기술 인재 양성, 첨단 제조기술 개발, 산업 현장 문제 해결 등 다양한 사회적 요구에 부응하고 있습니다. 양영수 연구실은 오랜 연구 경험과 첨단 해석 기술, 그리고 인공지능 기반의 혁신적 접근을 바탕으로, 기계공학 및 제조공정 분야의 학문적·산업적 발전을 선도하고 있습니다. 앞으로도 지속적인 연구개발과 산학협력을 통해, 고도화된 용접 및 가공 기술, 스마트 제조 시스템, 미래형 기계기술 인재 양성 등 다양한 분야에서 중추적 역할을 할 것으로 기대됩니다.