절삭가공은 정밀 부품 제조에서 핵심적인 공정으로, 가공 중 발생하는 버(burr)는 제품의 품질과 신뢰성에 큰 영향을 미칩니다. 본 연구실은 다양한 절삭가공 공정(밀링, 드릴링, 연마 등)에서 발생하는 버의 형상과 크기를 예측하고 최소화하는 기술 개발에 주력하고 있습니다. 실험계획법(DoE), 인공신경망(ANN), 웨이브렛 변환 등 첨단 데이터 분석 및 인공지능 기법을 활용하여, 절삭 조건과 재료 특성에 따른 버 발생 메커니즘을 체계적으로 분석합니다. 특히, 음향방출(AE) 센서를 이용한 실시간 모니터링 시스템을 개발하여, 가공 중 버의 생성과정 및 유형을 실시간으로 감지하고 예측할 수 있는 기술을 확보하였습니다. 이러한 센서 기반의 모니터링 및 예측 시스템은 기존의 단순한 조건 기반 예측보다 높은 신뢰성과 정확도를 보이며, 실제 제조 현장에 적용 가능한 자동화 솔루션으로 발전하고 있습니다. 이러한 연구는 정밀 부품의 품질 향상, 생산성 증대, 불량률 감소에 크게 기여할 수 있으며, 자동차, 항공, 반도체 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 앞으로도 인공지능과 센서 융합 기술을 접목하여 더욱 정밀하고 지능적인 절삭가공 공정 제어 및 예측 시스템을 개발할 계획입니다.

나노가공 및 초정밀 표면처리는 차세대 전자소자, 광학부품, 바이오칩 등 첨단 산업에서 필수적인 기술입니다. 본 연구실은 원자현미경(AFM), 자기연마(MAF), 레이저 가공 등 다양한 나노가공 공정에서의 표면 특성 분석과 최적화에 중점을 두고 있습니다. 특히, IZO, ITO 등 박막 코팅 유리 및 다양한 소재의 나노 두께 표면을 균일하게 가공하고, 표면 거칠기 및 결함을 최소화하는 기술을 개발하고 있습니다. 음향방출(AE) 센서와 힘 센서의 융합을 통한 실시간 모니터링 시스템을 구축하여, 가공 중 발생하는 미세 결함, 마모, 균열 등을 실시간으로 감지하고, 가공 조건을 자동으로 제어할 수 있는 스마트 가공 시스템을 구현하였습니다. 또한, 인공지능 기반의 데이터 분석을 통해 가공 결과를 예측하고, 최적의 공정 조건을 도출하는 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 나노가공 및 표면처리 기술은 반도체, 디스플레이, 정밀 광학, 바이오센서 등 고부가가치 산업에서 요구되는 초정밀 가공 및 품질 관리에 필수적입니다. 앞으로도 센서 융합, 인공지능, 자동화 기술을 접목하여, 차세대 초정밀 가공 및 표면처리 분야의 혁신을 선도할 계획입니다.

본 연구실은 다양한 제조 및 가공 공정에서 활용 가능한 스마트 센서 및 모니터링 시스템 개발에도 집중하고 있습니다. 특히, 음향방출(AE), 압전(PVDF) 센서 등 다양한 센서의 신호를 실시간으로 수집·분석하여, 공정 중 발생하는 미세한 변화와 이상 신호를 신속하게 감지할 수 있는 기술을 보유하고 있습니다. 이러한 센서 기반 모니터링 시스템은 공정 자동화, 품질 관리, 고장 예측 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 최근에는 센서 신호의 고유주파수 조절, 데이터 융합, 인공지능 기반 신호 해석 등 첨단 기술을 접목하여, 기존 센서 시스템의 한계를 극복하고 있습니다. 예를 들어, PVDF 센서의 장력을 조절하여 다양한 공정 환경에 맞는 신호 감지 및 분석이 가능하도록 하였으며, 센서 융합을 통해 데이터의 신뢰성과 정확도를 대폭 향상시켰습니다. 이러한 스마트 센서 및 모니터링 기술은 반도체, 펌프, 정밀 연마, 바이오 매니퓰레이션 등 다양한 산업 현장에서 실시간 상태 진단, 고장 예측, 품질 향상 등에 활용되고 있습니다. 앞으로도 인공지능, IoT, 빅데이터 등 최신 IT 기술과의 융합을 통해, 더욱 지능적이고 효율적인 스마트 제조 환경 구현에 앞장설 계획입니다.