[최종목표]? 고정밀 및 경량화 밸브를 적용한 다기능 냉각수/ 냉매 통합 모듈 기술 개발[1차년도 목표]? 개발 대상(CRM-Cooling & Refrigerant Module) 대응 냉각수/냉매 모듈 확보를 위한 요소 기술 및 1차 개발 시제품 제작[2차년도 목표]? 개발 대상(CRM-Cooling & Refrigerant Module) 대응 냉각수/냉매...

본 과제는 미래형자동차 산업 수요를 적기에 반영해, 산업에서 바로 쓰일 수 있는 인재를 길러내는 교육 혁신 연구임. 연구목표는 “융합기술 기반 미래형자동차 혁신인재”양성임. 이를 위해 산학연 협력 체계 구축 및 강사진·교육 시설 및 장비 인프라 마련, 산업 특화 교육과정 개발·운영과 현장실습·인턴쉽·산학프로젝트 연계, 취업 지원 프로그램 운영 및 홍보와 학부-대학원 연계 수행함. 기대효과는 미래형자동차 산업계 수요에 기반한 학사인력의 지속적 양성과 공급을 위한 대학교육 시스템 체질 개선임.

본 과제는 AP(Application Processor)와 메모리 통합 패키지의 메모리 기능을 시험하는 장비 개발 연구임. 딥러닝 기반 AI 기술로 제품 결함을 정밀 검출하고, 온도 조절 및 소음/진동 분석을 통해 장비 안정성을 확보하는 것이 목표임. 연구 목표는 결함 검출 딥러닝 알고리즘 개발 및 소음/진동 결함 알고리즘 경량화 최적화를 통한 장비 결함 검증 및 통합 적용에 있음. 핵심 연구 내용은 비전 시스템 보드 제작, 딥러닝 기반 결함 검출 및 문자/바코드 인식 알고리즘, 소음/진동 기반 딥러닝 알고리즘 개발임. 더불어 펠티어 등 온도 제어 시스템을 포함한 통합 장비 개발, 비전 이미지 화질 및 광학 시스템 조명 튜닝, 딥러닝 모델 경량화 및 임베디드 최적화를 수행함. 기대 효과는 다양한 AP 환경 구성이 가능한 테스트 보드 개발로 모바일 및 Automotive용 AP 환경 구현이 가능함. 또한, 열전 소자를 활용한 개별 디바이스 온도 조절과 Edge AI 기반 소음/진동 분석으로 핸들러 오류를 사전 진단하여 장비 멈춤을 예방하고, 비전 시스템 최적 제어로 메모리 디바이스 테스트의 효율성과 정확도를 높이는 데 있음.

- 온도 제어 시스템 최적화 및 평가 (장비 통합 적용 지원)- 비전시스템 성능 최적화 및 평가 (통합 모듈 제작/카메라 화질 튜닝/통합적용 지원)- 광학 시스템 최적화 및 평가 (광학 조절기구 및 광학계 검증/통합적용 지원)- 패키지 테스트 자동화 장비 통합 (세부 통합장비 개발 및 시스템 검증)