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
|2,593,548,000원
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
|239,183,000원
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
4
2024년 3월-2024년 12월
|22,000,000원
기계공학에 기계학습을 적용하기 위한 기초연구
기계공학 분야들에 기계학습을 적용하기 위한 기초기술 연구1. 로봇 및 제어 동역학 분야 기초기술2. 우주항공 시스템 분야 기초기술3. 스마트 설계 및 생산 분야 기초기술4, 열유체 및 에너지 분야 기초기술
기계학습
로봇
우주항공
설계
열유체
5
주관|
2023년 2월-2023년 12월
|45,000,000원
다 분야 기계공학 핵심 기술 융합을 위한 최적화 연구
● 탄성 고체 내의 초음파 파동 전파를 모사하는 물리 지배방정식을 PINN 기술을 활용하여 모델링. 높은 예측 정확도와 짧은 계산 시간을 가지는 초음파 파동 전파 PINN 모델을 개발. PINN 모델을 활용하여 결함이 존재하는 시편 대상으로 결함 탐지 가능한 초음파 진단 기술 개발.
● 에이전트가 가지는 고유의 구속조건을 고려한 3대의 에이전트가 3차원 공간에서 삼격 편대를 이루는 분산적 제어기법을 개발.
● 실내 컴퓨터 비전(computer vision) 기반 측위와 맵 생성기법 개발.
● 팔로워의 운동학 조건을 고려한 리더 경로 생성 및 추종 기법 개발.
● MEMS 스캐너의 spurious mode 주파수를 상향시킬 수 있는 스프링 구조의 최적화 연구.
● 다중 점군 정합 수행시 발생하는 오차 누적 문제 해결을 통해 정합 정밀도를 높이고, 대상 객체의 정도 높은 측정 데이터을 얻기 위한 방법을 개발.
● 원자현미경의 속도 및 정밀도 개선 기술 개발.
● 차세대 이동체의 동력 발생장치인 전기모터를 설계 최적화. 다양한 종류의 모터(BLDC, IPM, SPM, SRM)에서 동력 성능, 구조진동 성능, 전기선능, 열성능, 제작 편의성 등을 고려하는 해석 및 설계 도구를 개발.
● 줄 발열 (Joule heating) 온도 및 시간에 따른 혈구와 박테리아의 열 용해도 차이 확인 및 조건 최적화. 유량비 및 채널 구조에 따른 혈구와 박테리아의 분리 유동 확인 및 유체 채널 설계. 줄 발열 기반 혈구 용해 및 혈액 내 박테리아 분리 소자 개발 및 성능 평가 진행.
● 이족보행 로봇 및 착용형 보행보조 로봇을 제작하고, 제어함
