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오현석 연구실
광주과학기술원 기계로봇공학과
오현석 교수
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오현석 연구실

광주과학기술원 기계로봇공학과 오현석 교수

오현석 연구실은 신뢰성공학과 기계학습을 기반으로 전동기·유압펌프·원전 설비·전기차 부품 등 다양한 산업 시스템의 고장진단, 건전성 평가, 예지보전 기술을 연구하며, 센서 데이터 분석, 베이지안 추론, 설명가능 인공지능, 물리기반 시뮬레이션을 결합해 산업 현장에 적용 가능한 지능형 유지관리 및 설계-제조 융합 기술을 개발하고 있다.

대표 연구 분야
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신뢰성공학 기반 고장진단 및 예지보전 thumbnail
신뢰성공학 기반 고장진단 및 예지보전
주요 논문
5
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1
article
|
인용수 0
·
2025
Multi-layered heat source model for fiber laser welding of cryogenic steel
Changmin Pyo, Jae-Woong Kim, Hyunseok Oh
IF 11.8
Journal of Ocean Engineering and Science
Simulation models can be effectively used to predict welding distortion and residual stress in laser welding systems. To this end, developing a sophisticated heat source model for finite element analysis (FEA) is crucial. This study proposes a novel multi-layered heat source model for FEA to predict the melting zone of the welds in fiber laser welding. The proposed model has multiple degrees of freedom sufficient to simulate various heat sources. A systematic approach by solving inverse problems with global optimization is devised to estimate heat source model parameters. To achieve this, a simplified FEA model is incorporated to accelerate the simulation process. Experimental results using 9% nickel steel indicate that the proposed framework provides more accurate predictions on the melting zone of the welds than existing methods while reducing the computational cost by 1/2000. The proposed framework can be used by field engineers to find the relevant heat source subjected to on-site welding conditions, minimizing trials and errors. With this method, fast and accurate welding simulations can be performed, ultimately leading to improved productivity.
https://doi.org/10.1016/j.joes.2025.08.003
Materials science
Welding
Laser
Composite material
Fiber
Fiber laser
Laser beam welding
Optics
2
article
|
인용수 19
·
2024
Plastic deformation and strengthening mechanisms in CoNiCrFe high entropy alloys: The role of lattice site occupancy
Prafull Pandey, Nikhil Khatavkar, Sarvesh Kumar, Hyunseok Oh, Akshat Godha, Surendra Kumar Makineni, Abhishek K. Singh, Cemal Cem Taşan, K. Chattopadhyay
IF 12.8
International Journal of Plasticity
https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2024.104145
Materials science
Occupancy
High entropy alloys
Lattice (music)
Condensed matter physics
Metallurgy
Civil engineering
Alloy
Engineering
Physics
3
article
|
인용수 62
·
2023
Catalytic methane pyrolysis for simultaneous production of hydrogen and graphitic carbon using a ceramic sparger in a molten NiSn alloy
Jina Kim, Changgeun Oh, Hyunseok Oh, Young-Jae Lee, Hyungtak Seo, Yu Kwon Kim
IF 11.6
Carbon
https://doi.org/10.1016/j.carbon.2023.02.053
Materials science
Alloy
Sparging
Carbon fibers
Ceramic
Pyrolysis
Methane
Catalysis
Hydrogen
Chemical engineering
정부 과제
20
과제 전체보기
1
2025년 6월-2029년 12월
|1,875,000,000
AI 기반 지능형 설계-제조 통합 연구단
본 연구는 설계?소재?제조?운영 전 주기를 자연어 명령으로 제어할 수 있는 LLM 기반 제조 자동화 시스템을 개발하고, 이를 산업 현장에서 실증·확산하는 것을 목표로 함. 본 시스템은 설계 조건 도출, 소재 추천, 공정 제어, 운영 판단 등 각 단계의 AI 모듈을 개발하고, 이를 LLM 기반 인터페이스로 연계하여 전주기 자율화를 실현함. 단순한 기술 개발을...
전주기 제조 자동화
대규모 언어 모델
자연어 기반 제어
AI 기반 설계-제조 연계
산학연 실행형 인재양성
2
2025년 2월-2030년 2월
|2,593,548,000
초격차조선산업전문인력양성
□ 조선산업 초격차 기술 선도와 한미 협력 등을 위한 First Mover 석ㆍ박사 혁신인재 양성 - 초격차조선산업 분야 5년간 석·박사(전일제) 334명 수혜 및 석박사 학위자 120명 배출 - 한미 협력 등 산업계 수요를 반영한 특화분야 단기교육과정 5년간 총3건 개발· 15건 운영 (Zero Emission, AI융합, 미래선박 기술분야) - 특화...
초격차 조선
탄소배출제로
미래선박
인공지능융합
전문인력양성
3
2025년 2월-2028년 2월
|239,183,000
다중물리지식 융합 인공지능 기반 차세대 전기차 건전성 진단 기술 개발
본 연구의 최종 목표는 국내외 차세대 전기차 시장 기술력 선점 및 경쟁력 확보를 위해 소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle; SDV) 구현을 위한 핵심 기술로써 전기차 핵심부품(배터리, 전력변환소자)에 대한 신뢰성 있는 실시간 건전성 진단법 개발임. 세부 목표는 다음과 같이 구분 * 전기차 핵심부품의 단위 소자 레벨에서 멀...
전기차
인공지능
건전성 진단
시뮬레이션
신뢰성
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
공개2024자기지도학습 기반 비파괴 검사 방법 및 시스템1020240057794
등록2023인공지능 기반 금속 파편 위치 추정 방법1020230168702
공개2023열화 수준 예측 방법 및 열화 수준 예측 시스템1020230084857
전체 특허

자기지도학습 기반 비파괴 검사 방법 및 시스템

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240057794

인공지능 기반 금속 파편 위치 추정 방법

상태
등록
출원연도
2023
출원번호
1020230168702

열화 수준 예측 방법 및 열화 수준 예측 시스템

상태
공개
출원연도
2023
출원번호
1020230084857