본 연구실은 철강 공정의 효율성과 품질 향상을 위해 인공지능(AI) 및 데이터 분석 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 철강 제조 과정에서 발생하는 방대한 데이터를 기반으로, 공정 변수의 최적화와 예측 모델링을 수행하여 생산성 증대와 에너지 절감, 불량률 감소를 실현하고자 합니다. 특히, 연속주조, 제련, 환원 등 다양한 공정 단계에서 인공지능 기반의 공정 제어 시스템을 개발하고, 실시간 데이터 분석을 통해 공정 이상 감지 및 자동화된 의사결정 지원 시스템을 구축하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장에 적용 가능한 스마트 팩토리 구현을 목표로 하며, 공정 데이터의 수집, 전처리, 특성 추출, 예측 모델 개발, 그리고 현장 적용까지 전 주기를 포괄합니다. 최근에는 딥러닝, 머신러닝, LSTM 등 최신 AI 기법을 활용하여 슬래그 거품화, 열전도도 예측, 금속 미세구조 분석 등 다양한 문제에 대한 솔루션을 제시하고 있습니다. 또한, 공정 최적화와 품질 예측을 위한 맞춤형 데이터 분석 플랫폼을 개발하여, 철강 산업의 디지털 전환을 선도하고 있습니다. 이 연구를 통해 얻어진 기술은 철강 산업뿐만 아니라, 다양한 금속 및 신소재 제조 공정에도 확장 적용이 가능합니다. 미래에는 인공지능 기반의 자율 공정 제어, 예지보전, 에너지 관리 등으로 연구 범위를 확대하여, 지속가능한 금속소재 산업 발전에 기여할 계획입니다.

연구실은 화학야금 및 물리야금 기반의 친환경 금속 제련 기술 개발에 주력하고 있습니다. 특히, 암모니아 환원 제철, 수소 환원 제철 등 저탄소·무탄소 철강 제조 공정 연구를 통해 탄소중립 실현에 기여하고 있습니다. 이러한 공정은 기존의 탄소 기반 환원제 대신 친환경 환원제를 활용하여 온실가스 배출을 획기적으로 저감할 수 있으며, 실제 산업 적용을 위한 열역학적·속도론적 기초 연구와 파일럿 스케일 실증 연구를 병행하고 있습니다. 또한, 폐배터리(특히 NMC, LFP 등 리튬이차전지)의 습식 및 건식 재활용 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 배터리 재활용 분야에서는 고온 환원, 금속 전해제련, 습식 추출 등 다양한 공정 기술을 융합하여, 리튬, 코발트, 니켈 등 유가금속의 회수 효율을 극대화하고, 부산물의 환경 친화적 처리를 실현하고 있습니다. 최근에는 폐배터리 재활용 공정의 열역학적 해석, 반응 메커니즘 규명, 공정 최적화 및 산업화 기술 이전 등 다각적인 연구가 이루어지고 있습니다. 이러한 친환경 금속 제련 및 재활용 연구는 자원순환과 환경보호, 그리고 미래 에너지·모빌리티 산업의 지속가능성 확보에 핵심적인 역할을 합니다. 연구실은 국내외 주요 기업 및 연구기관과의 협력을 통해 실용화 연구를 확대하고 있으며, 관련 특허와 기술이전, 산업 현장 적용을 통해 사회적·경제적 가치를 창출하고 있습니다.

본 연구실은 고온에서의 금속 및 슬래그의 물성(점도, 열전도도, 용융 및 결정화 거동 등) 해석을 위한 실험 및 시뮬레이션 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 고온 유동 및 열해석, 분석화학, 결정상 제어, 금속 부산물의 고온 물성 측정 등 다양한 주제를 다루며, 실제 제철·제련 공정의 공정 설계 및 품질 제어에 필수적인 기초 데이터를 제공합니다. 실험적으로는 고온 레이저 현미경, DSC, XRD, SEM-EDS 등 첨단 장비를 활용하여 미세구조, 상변화, 열적 특성 등을 정밀하게 분석하고 있습니다. 특히, 금속 적층제조(3D 프린팅) 분야에서는 금속 분말의 용융, 응고, 미세구조 제어, 잔류응력 예측 등 적층제조 공정의 핵심 물성 연구를 진행하고 있습니다. 레이저 파우더 베드 융합(LPBF) 등 첨단 적층제조 기술을 적용하여, 스테인리스강, 알루미늄 합금 등 다양한 소재의 미세구조 및 기계적 특성 향상, 공정 최적화, 잔류응력 저감 등 실질적 성능 개선을 목표로 하고 있습니다. 이와 같은 고온 물성 해석 및 적층제조 연구는 미래형 금속소재 개발, 고부가가치 부품 제조, 에너지·항공우주·자동차 등 다양한 산업 분야에 적용될 수 있습니다. 연구실은 실험과 시뮬레이션, 데이터 기반 모델링을 융합하여, 신뢰성 높은 물성 데이터베이스 구축과 공정 혁신을 선도하고 있습니다.