김남훈 교수

기존 제조업의 한계를 극복하기 위해 DfAM(적층제조 특화 설계)과 LPBF, DED 등 금속 및 복합재 적층 공정 최적화 연구에 집중해 왔습니다. 핵심 기술로는 DfAM 설계 최적화, CFRP(탄소섬유강화폴리머) 대형 부품의 적층가공 실증 기술, 금속 3D프린팅 다단계 공정 제어 기술을 개발했습니다. 이 기술은 자동차 경량 부품 및 전기차 '라이노' 개발, 조선 분야 선박 엔진 냉각 통로와 이중관 제작, 항공·우주 분야 가스터빈 엔진과 발사체 공정기술 및 무인기 추진시스템, 원전 펌프 부품과 스마트 모니터링, 배터리 PCM 소재 적층제조 등 산업 전반에 적용되었습니다. 산업통상자원부가 지원하는 150억원 규모의 친환경 자동차 부품 사업화 기술개발 사업을 총괄하며 중소기업의 기술 상용화를 지원했습니다. 그 결과 친환경차 부품 사업화 기반을 구축했으며, 중량 500kg, 시속 30km급 3D프린팅 전기자동차 '라이노'를 개발했습니다. 18.2억원 규모의 국방 무인기용 마이크로 가스터빈 엔진 추진시스템 개발도 수행했습니다. 관련 기술은 전기차 시운전 및 무인기 추진시스템 실증 단계인 TRL 5-6, 융합기술센터 상용화 지원 단계인 TRL 7-8까지 폭넓게 이행되었습니다.

인간과 기계의 효율적인 협업을 위해 HITL(Human-in-the-loop) 시뮬레이션 및 어포던스 기반 행동 예측 모델 개발 연구를 수행하고 있습니다. HITL 실험장치와 VR 기반 인간 행동 분석 기술을 구축했으며, 어포던스 확률 기반 인간 행동 예측 알고리즘과 인구통계·행위자 기반 시뮬레이션 기법을 개발했습니다. 이 연구는 원자력 발전소 비상상황 대응 및 주민보호조치 의사결정 지원, 제조 공정 내 인간-기계 기능 분배 최적화, 혁신형 SMR(소형모듈원자로) 제어실 운전조 구성의 인적수행도 평가에 적용되고 있습니다. 한국수력원자력(KHNP) 등 원자력 관련 기관과 공동연구를 수행한 이력이 있습니다. 연구 성과로 Expert Systems with Applications 등 상위 저널에 논문을 발표했으며, 비상 대피 상황에서 인간 행동 에이전트 기반 시뮬레이션 연구는 210회 이상 피인용되었습니다. 현재 실험실 수준의 개념 증명 단계에서 특정 서브시스템 검증 단계로 이행 중인 TRL 3-6 수준에 있습니다.

제조 데이터에 물리 지식을 결합한 PIML(Physics-Informed ML)과 멀티모달 파운데이션 모델 연구를 통해 제조 현장의 지능형 협업지능 개발을 진행하고 있습니다. 핵심 기술로 멀티모달 AI, 다중 에이전트 협업, 생성형 AI 연계 기술, 열화상 이미지 기반 딥러닝 품질검사, 물리지식기반 인공지능 품질제어 기술을 보유하고 있습니다. 이러한 기술은 조선 산업의 AI 전환(AX), 자동차 부품 공급망의 실시간 품질 모니터링, 반도체 히트싱크 금속 적층제조 품질제어, 터치윈도우 베젤부 불량모드 분석 및 수명예측 분야에 적용되고 있습니다. HD현대중공업, HD한국조선해양, 크라우드웍스 등과 대규모 AI 전환 프로젝트를 수행했으며, KAIST와 함께 100억원 규모의 에너지·원자력 AI 기술 개발 공동연구를 진행했습니다. 403억원 규모의 '조선 산업 AI 기반 전환(AX) 프로젝트'에 참여했으며, 3억원 규모의 금속 적층제조 다단계공정 품질제어 AI 연구를 수행했습니다. 현재 조선소 현장 데이터를 활용한 실시간 배차 시스템 및 결함감지 기술의 현장 실증 단계인 TRL 6-7 수준에 도달했습니다.