숭실대학교 기계공학부

숭실대학교 기계공학부

공지
2025년 2월 기계공학부 졸업논문 관련 일정

 2025년 2월 기계공학부 졸업논문 관련 일정 본인의 졸업과 관련된 사안인 만큼 기한내에 모두 제출 할 수 있게 주의하기 바랍니다.본인의 잘못으로 인해 미제출시 불이익의 책임은 모두 본인에게 있습니다. 졸업논문 제출의 일!2025년 2월 졸업예정자1) 졸업논문 제출의 방법 : 첨부파일 양식 다운로드 후 2부 작성하여 1부는 지도교수님께, 1부는 학과사무실로 USB 제출(파일 복사 후 USB는 돌려드림).2) 졸업논문 제출의 기한일 : 2024년 12월 05(목) 오후 12시까지 (12:20분부터 점심시간입니다.)3) 종합설계와 연계하여 하는 8학기생은 지도교수님과 상의 바랍니다.4) 수료생도 졸업논문 다시 제출하셔야 됩니다. 누락시 책임은 본인에게 있습니다.5) 졸업논문 미제출학생은 졸업학점이 충족하면, 자동 수료상태로 변경됩니다.– 주의사항 –*졸업에 관계된 사안인 만큼 기한을 엄중히 지켜, 불이익을 당하지 않도록 유의하시기 바랍니다.  – 안내사항 –가. [졸업작품]이나 [현장실습]으로 [졸업논문]을 대신 할 수 있음. – 현장실습은 학점인정을 받은 인턴이나, 플랜트교육은 인정하지 않음(*중요 학교에서 진행하는 현장실습은 학점을 받으므로, 이에 해당되지 않음)나. [졸업논문]이나 [졸업작품]의 지도교수 신청은 하단의 교수의 연구 분야를 참조하여 희망사항을 기재함.다. 교수 1인당 지도 가능한 최대 학생에는 제한이 있음.라. 최대 지도학생 수가 초과되는 교수는 대학원 진학 가능한 학생을 우선하며 그 다음은 성적순으로 선정함.마. [현장실습]의 지도교수는 학과에서 임의로 배정할 수 있음.바. [현장실습]은 ‘인턴사원’ 과정만 되며, 그 외의 실습이나 취업 중 근무는 제외됨.사. [졸업작품]은 작품과 작품설명서를 제출해야 함.(1인당 1가지 작품을 제출해야 하며, 공동작품은 불가!)아. [현장실습]은 논문 제출일에 논문대신에 다음의 결과물을 제출해야 함.1) <현장실습 확인 및 평가서>(학과소정양식–첨부)2) <인턴 사원 근무 증명서>(업체양식)3) <현장실습보고서>(자유양식)       

2024-10-31
공지
2024-2학기 백마성적우수장학생 선발 안내

※본교에서 지급되는 모든 교내장학금은 한국장학재단 국가장학금을 신청한 학생을 대상으로만 수혜자를 선정합니다. (국가장학금 신청 결과 제공되는 학생의 소득분위정보를 장학생 선발 시 활용 및 해당사항을 교육과학기술부에 보고) 따라서 교내장학금을 수혜하려는 모든 학생은 반드시 교내장학금과 국가장학금을 동시 신청하시기 바랍니다. 1. 장학금 신청기간 및 자격요건구분신청기간자격사항주의사항성적장학금2024년 06월27일(목)~7월11일(목) 오후4시까지(추가 접수기간 없음)1) 국가장학금 1차서류 제출완료자(등록금감면), 2) 직전학기 15학점 이수(8학기인 경우 12학점 이상)1) 학적변동(미등록, 복학취소 등)시 모든 장학금 취소2) 모든 교내 장학금간에 중복수혜는 불가하며 수혜금액이 큰 장학금 자동선발(중복수혜가능장학금 : 국가장학금, 교외장학금, 근로장학금) 2. 장학금액구분장학금액성적장학금수업료 전액 or 수업료 반액 or 25%-등록금액 안에서 국가장학금과 중복가능-등록금액 안에서 학과근로 장학금과 중복가능-비전장학금 수혜자가 성적장학금을 받게 되는 경우 큰 액수로 수혜가능, 중복불가 3. 장학금 신청방법구분신청방법제출서류 및 제출처비고성적장학금① 한국장학재단에 국가장학금 신청 및서류 제출완료 할 것② 기계공학부 선발기준에 부합할 것① 기계공학부 장학생 지원서② 공인영어성적표(모든 학년 적용)기계공학부사무실(형남 412호) 방문접수할 것 –대리인 가능성적이 높아도 기계공학부 장학생 지원 신청한 점수에 따라 장학점수가 달라집니다. 4. 장학금 계산 방법[장학금 점수]= [성적] -[영어환산]-[진로지도 환산]-[전공이수환산]1) 영어환산: 토익시험의 경우, 기준 점수 미달시 1점당 0.002점 감점 (단, 최대 0.5 점 감점)2) 진로지도 환산: 진로상담을 하지 않으면 0.5점 감점3) 전공이수 환산: 기준학점 미달시 1학점당 0.2점 감점(단, 재수강이나 전기 학점은 제외) [표 1. 학년별 기준 점수](영어성적표는 최근 1년 이내의 것만 제출하며 기준점수를 넘은 경우 유효기간 2년 이내의 것은 중복 제출을 허락함)학년영어기준 점수 (TOEIC)전공이수기준(학점)1학년45092학년550123학년650124학년7609 5. 장학금 점수 산정 예시1) 아래 학생 A, B, C, D는 편의상 3학년으로 가정학생성적영어점수진로지도면담전공이수학점A4.4650○10B4.2550○14C3.9800×8D3.8미응시○11 2) 위의 경우 각 학생의 [장학금 점수]는 아래와 같음학생성적영어환산진로지도환산전공이수환산장학금 점수A4.400-0.44.0B4.3-0.2004.1C3.90-0.5-0.82.6D3.8-0.50-0.23.13) 최종 장학금 선발 우선 순위는 아래와 같아짐1순위 : B학생2순위 : A학생3순위 : D학생4순위 : C학생즉. 성적이 높아도 A학생처럼 전공이수가 안되었거나 C학생처럼 진로지도 상담을 못했을 경우 장학금 선발에서 불이익이 갈 수 있음. 6. 장학생 선발의 주의사항장학생 선정 성적 (평점평균/산술평균)은 열람학점 기준 (F학점을 포함한 학점)으로 산정됨.단, 취득학점 산정시 F학점은 0학점 처리되어 취득학점에서 제외됨.예) 18학점 신청 후 F학점 취득(3학점에 해당) : 취득학점은 15학점으로 인정됨.* 기계공학부 장학생 지원서는 첨부파일에 첨부해두었습니다.-기계공학부장-      

2024-06-26
공지
2024년 8월 기계공학부 졸업논문 관련 일정

 2024년 8월 기계공학부 졸업논문 관련 일정 본인의 졸업과 관련된 사안인 만큼 기한내에 모두 제출 할 수 있게 주의하기 바랍니다.본인의 잘못으로 인해 미제출시 불이익의 책임은 모두 본인에게 있습니다. 졸업논문 제출의 일!2024년 8월 졸업예정자1) 졸업논문 제출의 방법 : 첨부파일 양식 다운로드 후 2부 작성하여 1부는 지도교수님께, 1부는 학과사무실로 USB 제출(파일 복사 후 USB는 돌려드림).2) 졸업논문 제출의 기한일 : 2023년 06월 07(금) 오후 12시까지 (12:20분부터 점심시간입니다.)3) 종합설계와 연계하여 하는 8학기생은 지도교수님과 상의 바랍니다.4) 수료생도 졸업논문 다시 제출하셔야 됩니다. 누락시 책임은 본인에게 있습니다.5) 졸업논문 미제출학생은 졸업학점이 충족하면, 자동 수료상태로 변경됩니다.– 주의사항 –*졸업에 관계된 사안인 만큼 기한을 엄중히 지켜, 불이익을 당하지 않도록 유의하시기 바랍니다.  – 안내사항 –가. [졸업작품]이나 [현장실습]으로 [졸업논문]을 대신 할 수 있음. – 현장실습은 학점인정을 받은 인턴이나, 플랜트교육은 인정하지 않음(*중요 학교에서 진행하는 현장실습은 학점을 받으므로, 이에 해당되지 않음)나. [졸업논문]이나 [졸업작품]의 지도교수 신청은 하단의 교수의 연구 분야를 참조하여 희망사항을 기재함.다. 교수 1인당 지도 가능한 최대 학생에는 제한이 있음.라. 최대 지도학생 수가 초과되는 교수는 대학원 진학 가능한 학생을 우선하며 그 다음은 성적순으로 선정함.마. [현장실습]의 지도교수는 학과에서 임의로 배정할 수 있음.바. [현장실습]은 ‘인턴사원’ 과정만 되며, 그 외의 실습이나 취업 중 근무는 제외됨.사. [졸업작품]은 작품과 작품설명서를 제출해야 함.(1인당 1가지 작품을 제출해야 하며, 공동작품은 불가!)아. [현장실습]은 논문 제출일에 논문대신에 다음의 결과물을 제출해야 함.1) <현장실습 확인 및 평가서>(학과소정양식–첨부)2) <인턴 사원 근무 증명서>(업체양식)3) <현장실습보고서>(자유양식)      

2024-05-08
학과소식
[수상] 2013 국제대학생 창작 그린카 경진대회 : 하이브리드자동차 주행성능 1위

‘2013 국제대학생 창작 그린카 경진대회’ 하이브리드자동차 주행성능 1위 기계공학과 자동차연구회 (지도교수 : 유호선, 이진욱)본교 기계공학과 자동차연구회(이하 SSARA)는 국토해양부와 교통안전공단이 주최한 ‘2013 국제대학생 창작 그린카 경진대회’ 에서 하이브리드자동차 주행성능 1위를 수상했다.지난 5월 24일부터 25일까지 2일 동안 교통안전공단 자동차안전연구원에서 진행된 이번 대회에서 SSARA는 하이브리드자동차 부문에 진출한 국내 8개 해외 1개팀 가운데 주행성능 1위를 차지하여, 상장과 수상트로피 그리고 200만 원의 상금을 수여받았다. 또한 이번 대회에 참가한 49개팀 가운데 베스트 팀워크상을 차지하여 상장과 상금 30만원을 수여받았다.미래 한국의 자동차공학을 대표할 대학생들에게 친환경 자동차 제작에 대한 열정과 꿈을 심어주고, 무한한 도전과 경쟁의 경험을 제공하기 위해 2010년부터 매년 개최되고 있는 ‘대학생 창작 그린카 경진대회’는 크게 전기차부문과 하이브리드자동차부문으로 나눠 진행되었다.이번 대회에는 전기차부문 40개팀, 하이브리드부문 9개팀(국내 25개대학 46개팀과 해외3개대학 3개팀)이 참가하였고, 본교 기계공학과 자동차연구회에서는 전기차부문 1개 팀과 하이브리드부문 1개 팀이 출전하였다. 이 가운데, 주행성능부문은 내구성, 가속성, 안전성 등 종합 심사하여 우열을 가리는 방법으로, 본교 학생들이 제작한 <하이브리드 자작자동차>가 가장 좋은 성적을 기록해 1위를 차지하였다.한편, 이번 대회에서 주행성능 1위를 수상한 SSARA의 전기차와 하이브리드 자작자동차를 업그레이드하여 2013년 8월 KSAE Baja 대학생 자작자동차대회에 참가할 예정이다.      rtp 2023

2019-12-20
학과소식
[동문소식] 이준용 동문 IR52 장영실상 수상

본교 기계공학과 이준용(기계공학과, 석사 졸업) 동문이 아래와 같이 큰 상을 수상하여 학과의 위상을 드높였습니다.ir52 장영실상은 Industrial Research의 약자로서 산업기술연구라는 의미를 담고 있으며, 52는 1년 52주동안 매주 1개 제품씩을 시상한다는 의미로, 한국산업기술진흥협회와 매일경제신문사가 공동주관하고 미래 창조과학부가 후원하여 91년부터 시행되고 있는 국내 최고의 산업 기술상으로써 이준용 동문의 수상은 엔지니어로써의 실력과 인성을 인정 받은 것으로 평가됩니다. – 아 래 기 사 전 문- ​왼쪽부터 이준용 차장, 이진종 차장, 정래성 대리, 박병욱 부장.반도체 장비 제조업체 아메스산업이 개발한 `초음파 플립 칩 본더(제품명 AB-6000F)`가 2013년 제27주차 IR52 장영실상을 수상했다.플립 칩(flip chip)이란 반도체 칩을 회로 기판에 부착할 때 금속 리드(와이어)와 같은 추가적인 연결 구조나 볼 그리드 어레이(BGA) 같은 중간 매체를 사용하지 않고 칩을 뒤집어(flip) 아랫면 전극 패턴을 그대로 접합시키는 방식이다. 초음파 플립 칩 본더는 이 플립 칩 공정을 초음파 에너지를 이용해 금으로 된 칩의 전극과 기판상의 전극을 금속 접합시키는 장비다.스마트폰 등 전자기기가 소형화하면서 반도체 칩을 만들 때에도 크기를 최소화하기 위해 플립 칩 공정을 채택하는 추세다. 특히 플립 칩 기술은 열압착에서 초음파 공정으로 변하고 있지만 국내에서는 이 같은 공정에 대응할 수 있는 기술이 없어 장비를 전량 수입하는 실정이었다.아메스산업은 금으로 된 칩의 전극과 기판의 전극이 단시간에, 정밀하게 접합할 수 있는 본더를 국내 최초로 개발했다. 박병욱 아메스산업 부장은 “종전에 금으로 된 전극을 접합시키기 위해서 300도 이상 온도에서 10초 이상 눌러줘야 하지만 초음파 에너지를 사용하면 낮은 온도에서 빠른 시간 안에 접합이 가능하다”면서 “이 제품은 0.58초 만에 접합할 수 있어 외국 제품이 0.7초 걸리는 것에 비해 훨씬 더 시간을 줄였다”고 설명했다. 이 제품은 또 열에 의한 변형을 자동 보정해주는 기능을 갖고 있어 정밀한 접합이 가능한 것도 특징이다.아메스산업 측은 이 제품으로 연간 100억원 이상의 수입 대체 효과가 생길 것으로 전망했다. 박 부장은 “국내 수입 제품 대체 효과뿐 아니라 향후 중국과 동남아 시장에 수출까지 할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.※ 주최 : 매일경제신문사 한국산업기술진흥협회※ 후원 : 교육과학기술부     slot 303

2019-12-20
학과소식
[수상] 최순필(숭실 기계 94학번) 초이스테크놀로지 대표 국무총리상 수상

최순필(숭실 기계 94학번) 초이스테크놀로지 대표국무총리상 수상10월 7일 경기도 일산 킨텍스 그랜드볼룸에서 제8회 전자·IT의 날 유공자 포상식이 열렸다. 이날 행사에는 정홍원 국무총리를 비롯한 전자·IT업계 관계자 600여명이 참석한 가운데 전자·IT산업발전 유공자 39명, 경기도지사 표창 5명 등 총43명에 대해 포상을 실시했다.무선 프레젠터 전문기업 초이스테크놀로지(대표 최순필, www.choistec.com)는 ‘2013년 제8회 전자·IT의 날 유공자 정부 포상 수여식’에서 최순필 대표가 ‘국무총리상’을 수상했다고 밝혔다.최순필 대표는 국내 뿐 아니라 해외 10여 개국 이상에 독자적인 무선 프레젠터 ‘엑스포인터’로 세계시장에 도전하고 있으며 CES, IFA 등 유수의 글로벌 전시회를 해마다 누비며 뛰어난 제품 기술력과 글로벌 환경에 맞는 제품 솔루션 개발에 박차를 가하고 있다.최순필 대표는 “엑스포인터는 대한민국 대표 무선 프리젠터로 자리잡은 제품답게 이번 수상을 계기로 급변하는 모바일 시장에 맞는 제품을 순발력있게 내놓을 예정”이라고 수상 소감을 밝혔다.한편, ‘전자IT의 날’은 2005년 전자수출 1천억 달러 돌파를 기념해 제정된 후, 전자·IT산업 경쟁력 강화에 크게 이바지한 유공자를 포상하는 정부 주관 행사로 전자정보통신산업대전 개막에 맞춰 유공자에 대한 포상을 실시하고 있다. 포상은 경영인, 근로자, 공로자 부문으로 나눠 후보자를 선정하며 이 중에서 전자·IT 기업 경영과 국가 경쟁력 강화에 이바지한 공로 등을 평가해 선정하고 있다.약력 : 1999년 2월 숭실대학교 기계공학과 졸업2001년 2월 숭실대학교 대학원 기계공학과 석사학위 취득2002년 1월 ㈜초이스테크놀로지 창업      RTP Gacor

2019-12-20
학과소식
[사업선정] BK21플러스 특화전문인재 양성사업 선정

[숭실대학교] BK21플러스 특화전문인재 양성사업 선정 쾌거*안형준 교수님 포함*– 2020년 2월까지 중간 평가를 거쳐 47억 원 상당 지원받아 – ICT, 기계제어, 경영 융합능력 갖춘 석사 145명, 박사 40명 인재양성 ​세상을 새롭게 하는 역동 숭실의 창조 에너지가 창의적 융합인재 양성의 꽃을 피운다.숭실대학교(총장 한헌수) “ICT 기반의 안전사회 및 정보보호를 위한 창의적 융합인재양성 사업단”(단장 김계영 교수·컴퓨터학부)이 BK21플러스 특화전문인재 양성 사업에 선정된 것.교육부(장관 서남수)와 한국연구재단은 지난 1일 본교의 사업단을 포함하여 전국 41개 대학 54개 사업단을 BK21플러스 특화전문인재 양성사업에 최종 선정해 발표했다. 이번에 선정된 54개 사업단은 매년 171억 원의 예산을 지원받아(단 금년의 경우 6개월분 약 85.6억원) 문화콘텐츠, 디자인, 관광, 건강 등 고부가가치 산업과 정보보호 등 국가발전전략 분야의 석ㆍ박사급 고급 실무형 전문인재 1,000여명을 양성하게 된다.​BK21이란 Brain Korea 21 Program for Leading Universities & Students의 약자로 이번에 신설 확정된 ‘특화전문인재 양성사업’은 교육부의 대학원 지원사업인 BK21플러스 사업의 3개 세부 사업 중 하나이다. 사업은 창조경제를 이끌 융·복합 분야 대학원 수준의 고급 실무형 전문인재 양성을 목표로 한다는 점에서 학문 후속세대 양성을 목표로 하는 ‘미래기반 창의인재 양성사업’ 및 ‘글로벌인재 양성사업’과는 구별된다.숭실대학교 ‘ICT 기반의 안전사회 및 정보보호를 위한 창의적 융합인재양성 사업단’은 BK21플러스사업 중 정보보호융합 분야의 사업단이다. 오는 2020년 2월까지 중간평가를 거쳐 47억 원 상당을 지원받아 ICT, 기계제어, 경영 능력이 융합된 석사 145명, 박사 40명의 인재를 양성할 계획이다.사업단의 목표는 미래 창조경제를 실현을 위한 경영과 법 지식을 갖춘 정보보안, 물리보안, 융합보안 등의 정보보호 분야 및 5대 국가전략분야의 중 하나인 소프트웨어 분야의 융·복합형 고급 실무 전문 인재를 키우는 것이다. 이를 위해 이 사업단에는 컴퓨터학부(김명호, 신용태, 이상준, 이수원, 이정현, 전문석 교수), 정보통신전자공학부(김강희, 노동건 교수), 기계공학과(안형준 교수), 경영학부(김영상 교수) 등 4개 학과 11명의 교수진이 참여한다.​사업단은 석사과정 약 20명, 박사과정 약 17명에게 연구과제 인건비와 별도의 수당으로 석사과정 60만 원/월, 박사과정 100만 원/월을 지급하여 학업과 연구에 전념할 수 있도록 지원한다. 아울러 국제학술대회 발표 경비 지원, 해외우수교육 및 연구기관 장단기연수 경비 지원, 해외 저명 석학 초빙을 통하여 국제화 역량을 강화시켜 나간다. 융합교과목 개발, 자체 산학협력프로젝트 수행, 산학 공동 멘토링, 산업체 인턴십을 통하여 실무 능력을 배가시켜 경쟁력 있는 전문인력을 양성한다는 야심찬 계획이다. 숭실 제3의 창학을 바라보며 건학 120주년을 향해 힘차게 달려나가는 역동 숭실의 내일이 기대된다.​     slot88

2019-12-20
학과소식
[수상] 기계공학과 자동차연구회, 2016 국제 대학생 창작자동차 경진대회에서 장려상 수상

  ​기계공학과 자동차연구회, 2016 국제 대학생 창작자동차 경진대회에서 장려상 수상 본교 기계공학과 자동차연구회(SSARA)(지도 교수 : 유호선, 이진욱)가 교통안전공단과 한국자동차안전학회가 주최하고 국토교통부가 후원하는 2016 국제 대학생 창작자동차 경진대회에서 장려상을 수상했다.지난 5월 27일부터 28일까지 경기도 화성시 자동차안전연구원에서 진행된 이번 대회에는 33개 대학 55개팀(외국 3개팀)이 참가했다. 각 팀이 직접 만든 전기·하이브리드 자동차의 주행 성능과 창작 기술을 4개 부문(△주행성능 △짐카나 △가속/제동안전 △창작기술)으로 나누어 평가하는 방식으로 대회가 진행됐다.  ​본교 기계공학과 자동차연구회(SSARA)는 주행성능 부문에서 직접 제작한 ‘하이브리드 자작자동차’로 장려상(상금 50만원)을 수상했다. 자동차연구회 회장을 맡고 있는 이상성 학생(기계공학과 12)은 “아쉬운 점도 많지만 함께 노력하여 좋은 결과를 거뒀다는 것이 기쁘다”며 “여기서 만족하지 않고 미흡했던 점들을 보완하여 오는 8월 열리는 KSAE 대학생 자작자동차 대회에서 좋은 결과를 낼 수 있도록 노력하겠다”고 소감을 밝혔다.

2019-12-23
학과소식
[수상] 기계공학부생 3인, 엔지니어링산업설계대전서 대학부 금상 수상

  ​기계공학부생 3인, 엔지니어링산업설계대전서 대학부 금상 수상해  본교 기계공학부(학부장 김보현) 김성환(4학년)·김재연(4학년)·장창욱(3학년) 학생이 지난 10월 18일 (목) 63컨벤션센터 그랜드볼룸(서울시 영등포구 소재)에서 열린 ‘제6회 엔지니어링산업설계대전’에서 대학부 금상을 수상했다. 산업통상자원부가 주최하는 본 대회는 △환경 △에너지 △인프라 △정보통신기술 등과 관련된 개선방안에 대해 엔지니어링 신기술을 적용, 향후의 비전을 제시하는 대회로서 크게 일반부와 학생부(대학부·고등부)로 구분된다. 이번 대회에서 대학부문 최우수상인 금상을 수상한 본교 3명의 학생은 ‘물의 유속을 이용한 무동력 부유쓰레기 분리 처리장치’라는 작품을 공모했다. 본 작품은 최근 부각되고 있는 환경오염원으로서 미관 손상, 수자원 오염, 선박의 운항 장애, 나아가 인간의 건강까지 악화시키는 등 수많은 환경 문제를 야기하고 있는 해양 부유쓰레기의 처리를 위해 고안됐다. 본교 기계공학부 4학년 김재연 학생은 “졸업 전 이런 좋은 성과를 거두어 기쁘다. 이번 대회를 위해 지난 6월부터 약 3개월간 팀원들과 함께 늦은 시간까지 의견을 나누고 작업하는 일을 반복했다”며 “가끔 번뜩이는 아이디어가 떠올라 ‘유레카’를 외친 아르키메데스처럼 환희에 찬 적도 있었고, 어찌할 바를 몰라 갈피를 잡지 못하고 헤매던 적도 있었다”라며 대회 준비과정을 회상했다. 이어서 김재연 학생은 “대회 준비과정이 노력을 많이 요하는 시간이었지만 결국 대학부 최고상인 금상을 수상함으로써 우리의 땀과 노력을 보상받은 것 같아 기쁘다”며 “또한 수상하는 자리에서 자랑스러운 우리의 모교 ‘숭실’이라는 두 글자가 불러질 때 이루 말할 수 없는 벅찬 감동이 있었다. 졸업 후에도 자랑스러운 숭실인으로서 자부심을 갖고 학교의 명예를 높이는 그런 사회인이 되고 싶다”라고 수상소감을 밝혔다.  ​​ 

2019-12-23
학과소식
[소식] 빠른 상황 판단으로 응급환자 구한 대학생

[서울신문 TV]운행 중이던 택시 안에 응급환자가 있는 것을 목격한 한 대학생이 소중한 생명을 구한 사실이 알려졌다.사연의 주인공은 숭실대학교 기계공학부 3학년에 재학 중인 박상현(24, 서울 서초동)씨다. 지난 5일 오후 3시경 운전 중이던 그는 서울 서초구 서울고교 사거리 인근 도로에서 수상한 택시 한 대를 발견했다.맞은편에서 달려오던 택시가 갑자기 상향등을 켜며 불법유턴을 시도, 박씨의 차 앞으로 끼어든 것. 순간 그는 택시 뒷좌석에서 심폐소생술(CPR)을 시도 중인 한 노인을 보고 위급 상황임을 직감했다.즉시 119에 신고한 박씨는 119와 통화를 하며 소방관의 지시에 따라 안전조치를 했다. 먼저 그는 택시로 달려가 119에 신고한 사실을 알렸고, 자신의 차 트렁크를 열어 사고발생사실을 알리며 수신호로 차량의 서행을 유도하는 등 추가 사고 예방에 노력했다.이날 박씨는 119구급대원들이 환자를 병원으로 옮길 때까지 현장을 지켰다.당시 택시 안에서 심폐소생술을 시도했던 박모(85)씨에 따르면, 지난 5일 경남 진주에서 서울로 올라와 친구 손모(86)씨를 남부터미널에서 만났다. 이후 택시를 타고 이동하던 중 갑자기 손모씨에게 심정지가 오자 곧바로 심폐소생술을 시도하며 병원으로 향했다.지난 9일 박씨는 서울신문과 통화에서 “택시를 타고 이동하던 중 친구에게 심정지가 왔다. 병원으로 이동하는데 차량 정체가 심해 이동이 어려운 상황이었다. 그때, 박상현 학생이 우리를 발견하고 119에 신고해줬다”고 설명했다.이어 박씨는 “우리는 119에 신고할 방법조차 생각하지 못했다. 그런데 박상현 학생이 굉장히 빠른 조치를 해준 덕분에 20여분만에 병원에 갈 수 있었다”며 “10분만 늦었어도 친구가 목숨을 잃을 뻔했다”고 덧붙였다.특히 박씨는 박상현 학생에 대해 “아직도 의협심이 있는 친구가 이 세상에 있구나, 하는 것을 그날 느꼈다. 이후에도 학생은 환자 상태가 어떤지 확인전화를 줬다”며 고마운 마음을 전했다.지난 8일 박상현 학생은 서울신문과 통화에서 “택시가 불법유턴을 하는 순간 화가 나기보다 불법유턴을 한 이유가 궁금했다”며 “순간 택시 뒷좌석에서 심폐소생술을 하는 어르신이 눈에 들어와서 본능적으로 119에 신고했다”고 말했다.신속하고 차분한 대처로 소중한 생명을 구한 박상현 학생의 사연을 접한 누리꾼들은 그를 향해 뜨거운 칭찬을 아끼지 않았다. 이에 박씨는 “당연히 해야 할 일을 했을 뿐”이라며 수줍게 웃었다.문성호 기자 sungho@seoul.co.kr기사원문 https://m.news.nate.com/view/20191010n09004 

2019-12-23
학과소식
[수상] 2020 캡스톤디자인 경진대회 수상

     2020년도 캡스톤디자인 경진대회 수상팀  No.팀명작품명 지도교수팀원소속상격지도교수명지도교수소속이름학과(부)1최스윗스트랩 조절이 가능하여 척추 질환 예방이 가능한 가방금상안형준기계공학부나광재기계공학부조문성기계공학부박한진기계공학부김*현컴퓨터학부김*현산업정보시스템공학과김*원전기공학부2떳다떳다 보행기내리막길 자동 속도저감 보행기은상김진오기계공학부김선영기계공학부노지수기계공학부이도경기계공학부염*민전자정보공학부3로켓단wire winder은상김보현기계공학부공희진기계공학부박유빈기계공학부박주아기계공학부4노펑크에어리스 타이어 Spoke 설계동상이진욱기계공학부심종근기계공학부홍지연기계공학부5러쉬플러스Mobile platform with manipulator for Pandemic장려상이동훈기계공학부유지원기계공학부황영무기계공학부6문돌이Speech And Gesture Recognition을     이용한 Automatic Door Operator장려상이동훈기계공학부김진석기계공학부윤*섭전자정보공학부 IT융합전공7아이러브컵이SCRSM(Smart Cup Recycling Support Machine)장려상송기영기계공학부임다솜기계공학부황*성행정학부이*혜컴퓨터학부한*희전자정보공학부김*재전자정보공학부문*민전자정보공학부8풍년집자율이동 공기청정기장려상이동훈기계공학부이승규기계공학부이준민기계공학부임용민기계공학부전왕석기계공학부최시민기계공학부 

2020-10-14
학과소식
[수상] 산학기술협력유공자 장관 표창

  ​본교 기계공학부 김진오 교수가 지난 12월 10일 중소벤처기업부(장관 박영선)가 기술혁신을 통해 국가경제 발전에 기여한 유공자를 포상하고 중소기업의 혁신기술과 제품을 전시하기 위해 개최한 ‘제21회 중소기업기술혁신대전’에서 「산학연 기술협력유공자」로 장관 표창을 받았다. 김진오 교수는 지난 20여 년간 역학적 진동을 이용하는 초음파 센서 및 액추에이터에 대한 연구와 개발을 활발히 하며 해당 분야 학문 발전을 선도해왔다. 특히 산업용 초음파 점도계, 초음파 유량계, 산업용 초음파 세척 등 초음파 응용 기술 위주 연구를 꾸준히 수행해온 김 교수는 지속적인 기술자문과 기술이전을 통해 산업체의 기술 발전에 기여한 공로를 인정받았다. 김 교수는 “교내 중소기업산학협력센터 덕분에 산학연협력기술개발사업에 종종 참여하다 보니 중소기업들과 긴밀하게 상호보완을 하는 기회를 가질 수 있었다”며 “공학계열 교수로서 산업체의 애로기술 해소에 작게나마 힘을 보태온 것에 보람을 느낀다”고 전했다. 한편, 기술파급을 위해 대학·연구소·산업체에서 수십 회의 초청강연을 하고 있는 김진오 교수는 한국 특허 47건 등록, 미국 특허 12건 등록된 바 있다. 이런 기술적 업적에 걸맞게 진동분야 후학 교육에도 탁월하여 우수강의상 및 베스트티처상을 여러 차례 수상하기도 했다.

2021-01-05
학과소식
기계공학부 조준호 학생, 국제학술지 ACS 어플라이드 에너지 머티리얼즈에 논문 게재

│인공지능 활용해 차세대 배터리에 적합한 소재 탐색 ​​<사진1- 왼쪽부터 조준호, 최은성, 김민선 학생> 기계공학부 4학년 조준호 학생이 작성한 논문 <나트륨 이온 고체 전해질의 기계적 물성 예측을 위한 머신러닝 기반 재료 설계 플랫폼>이 미국화학회에서 발행하는 국제학술지 「ACS 어플라이드 에너지 머티리얼즈(ACS Applied Energy Materials)」(피인용지수:6.024)에 게재됐다. 환경문제를 야기하는 리튬 대신, 자원이 풍부한 나트륨(Na)을 이용한 전고체 전지 기술은 안정적이고 폭발위험이 없어 전력저장장치 및 전기자동차 배터리에 쓰일 수 있는 차세대 물질로 각광받고 있다. 하지만, 전고체 전지가 만족시켜야 하는 여러 물성에 대한 연구가 아직 초기단계이기 때문에 최적의 소재 탐색에 어려움이 있는 실정이다. <그림 1 – 기계적 물성이 우수한 나트륨 이온 고체전해질을 찾기 위한 머신러닝 및 최적화 융합 진행 과정> 이에 조준호 학생은 인공지능(머신러닝) 기술과 계산과학 기법을 융합하여 고체전해질의 핵심물성 중 하나인 기계적 강도를 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 머신러닝과 최적화 기법을 융합하여 최소한의 데이터베이스 추가만으로 최적의 예측성능을 달성한 것이다. 뿐만 아니라 2,500여 종의 후보 물질에 대한 기계적 물성관련 빅데이터를 구축했다. 또 다른 주요 물성 중 하나인 이온 전도도 예측 모델 역시 진행 중이며, 경제적이고 안전하며 성능이 높은 나트륨 전고체 전지의 상업화에 기여할 것으로 기대된다. 교신저자인 기계공학부 민경민 교수는 “이번 연구는 차세대 나트륨 이온 전고체 전지에 가장 적합한 소재를 탐색하기 위한 플랫폼 구축의 첫 단계로, 인공지능 기술이 이러한 분야에 적용 가능함을 보인 의미 있는 연구다. 특히, 일반적으로 대학원생이 진행하는 연구를 학부생이 3학년 때부터 주저자로 연구를 수행하고 결과를 만들어 국제 학술지에 게재하는 경우는 흔하지 않은 경우다. 앞으로 어떠한 연구자로 성장해 나갈 지 매우 기대가 되는 학생이다”라고 말했다. 조준호 학생은 “연구를 잘 진행할 수 있도록 지도해주신 민경민 교수님께 감사드린다. 최근 자동화를 넘은 지능화 시대의 흐름에서 이 연구와 같이 인공지능을 배터리의 전해질과 같은 하드웨어에 접목하려는 시도는 더욱 많아질 것이라고 생각한다. 이번 결과를 원동력 삼아 더 자신감을 갖고, 융합 기술을 선도하는 엔지니어로 성장하기 위해 끊임없이 노력할 것”이라고 전했다. 한편, 본 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었으며 기계공학부 최은성 학생(4학년), 김민선 학생(3학년)이 공동저자로 참여했다. <그림 2 – (a) 최적화에 따른 머신러닝 예측 정확도 비교 (b) 최적화 이후 머신러닝 예측값과 실제값 비교 (왼쪽) 전단탄성계수 (오른쪽) 부피탄성계수>    홍보팀(pr@ssu.ac.kr)                                                                                                                                                                                                                      

2021-08-20
학과소식
기계공학부 학부생들, 국제학술지에 연이어 논문 게재

│인공지능과 계산과학을 활용해 차세대 소재 탐색  <최은성학생(왼쪽)과 김준철학생> 기계공학부는 학부생들의 인공지능, 계산과학을 융합한 연구결과가 국제학술지에 연이어 게재됐다고 6일 밝혔다. 최은성 학생(4학년)이 작성한 논문 <데이터 기반 접근 방식을 통한 기계적으로 우수한 리튬 이온 배터리 고체 전해질 스크리닝>은 미국화학회에서 발행하는 국제학술지 「ACS 어플라이드 머티리얼즈 앤 인터페이스(ACS Applied Materials and Interfaces)」(피인용지수:9.229) 온라인에 게재됐다. 또한, 김준철 학생(4학년)이 작성한 논문 <기계학습과 대용량 계산을 통한 합성 가능한 더블 페로브스카이트 산화물 탐색>은 독일 Wiley-VCH에서 발행하는 국제학술지 「어드밴스드 띠어리 앤 시뮬레이션즈(Advanced Theory and Simulations)」(피인용지수:4.004) 온라인에 게재됐다. 최은성 학생이 연구한 리튬 전고체 전지의 핵심소재인 고체전해질은 현재 상용화된 리튬이온 배터리에 비해 성능, 수명, 안정성이 뛰어나기 때문에 차세대 배터리 기술로 각광받고 있다. 하지만 충/방전 중 발생하는 덴드라이트(음극 표면에 나뭇가지 모양으로 쌓이는 결정구조)로 인해 배터리의 노화가 급속도로 진행되는 문제가 있다. 이에 최은성 학생은 머신러닝 기술과 계산과학 기법을 융합하여 덴드라이트 발생을 억제할 수 있는 고체전해질 물질 설계에 필수적인 기계적 강도를 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 해당 연구는 조준호 학생(4학년)과 김원진 학생 (3학년)이 공동 저자로 참여했다. 김준철 학생이 진행한 연구는 연료전지, 태양전지, 촉매 연구 등 다양한 분야에서 높은 성능을 보여주는 ‘더블 페로브스카이트 산화물 구조’에 대해 합성이 가능한 소재를 예측할 수 있는 플랫폼 연구다. 산화물은 조합 가능한 숫자가 50만개에 이르기 때문에 일반적인 실험 및 계산으로는 적합한 물질을 찾는 것이 불가능하다. 이를 해결하기 위해 기계학습과 계산과학 방법을 융합하여 실제로 합성 가능한 물질을 탐색하고, 관련 데이터베이스 10,000여 개를 구축했다. 해당 연구는 김은송 학생(대학원 석사과정)이 공동 저자로 참여했다. 두 논문의 연구책임자인 기계공학부 민경민 교수는 “최근 각광받고 있는 인공지능 기술을 소재연구와 융합해서 차세대 물질설계가 가능한 플랫폼을 구축한 의미 있는 결과다. 이러한 연구를 학부생이 진행할 수 있었던 것은 각 학생의 역량이 뛰어날 뿐만 아니라 숭실대가 체계적인 교육 및 연구 인프라를 갖추고 있다는 증거라고 생각한다. 두 학생 모두 인공지능과 공학기술을 융합하는 창의적 인재로 계속 성장해 나갈 것으로 확신한다”고 말했다. 한편, 본 연구는 한국연구재단 및 국가슈퍼컴퓨팅센터의 R&D 혁신지원프로그램의 지원으로 수행됐다.   홍보팀(pr@ssu.ac.kr) 

2021-09-08
학과소식
코드로 그린 그림 (code painting)

제목: 코드로 그린 그림 (code painting) 연사: 이주행 박사(ETRI / UST) 일시: 2021년 9월 27일 (월요일) 오후 3시 장소: ZOOM (온라인) https://ssu-ac-kr.zoom.us/j/86386592363 세미나 소개: 현직 컴퓨터 과학자이자 새내기 예술가로서 컴퓨터 코딩을 예술작업에 활용하여 작품을 만들어 대전 비엔날레에 전시한 경험등을 소개한다. <코드가 그린 그림>이 아니라 코드를 소재와 도구로 삼은 <코드로 그린 그림> 인점을 설명하면서 인공지능과 예술의 맥락에 대해서도 살펴 본다.주요 개인전:– 2021 <딥러닝이 그린 패턴>  — **국회도서관**, 서울, 한국 – 2020 <코드로 그린 그림: 별과 글> — 시청자미디어센터, 세종, 한국 – 2019 <코드로 그린 그림: 모호한 경계 I> — 기초과학연구원 과학문화센터, 대전, 한국 – 2019 <코드로 그린 그림: 모호한 경계 II> — 한국화학연구원 Space C#, 대전, 한국 – 2019 <코드로 그린 그림> — Common’s Field, 대전, 한국주요 단체전: – 2021 , 서울, 한국 — 9월 예정 – 2020  <대전 비엔날레 2020: AI>, **대전시립미술관**, 대전, 한국 – 2020 <장욱진을 찾아라>, 양주시립장욱진 미술관, 양주, 한국 – 2020 , AIA 갤러리, 서울, 한국https://marbled-party-1eb.notion.site/82a3410072244c839cf527bc6203255b 

2021-09-24
학과소식
기계공학부 선지원 학생, ‘ACS Applied Materials & Interfaces’에 고체 전해질 소재의 기계적 물성 예측 모델 논문 게재

 <사진1-기계공학부 선지원 학생> 기계공학부 선지원 학생, ‘ACS Applied Materials & Interfaces’에 고체 전해질 소재의 기계적 물성 예측 모델 논문 게재 기계공학부 선지원 학생(4학년)이 1월 18일(수) 학부 과정 동안 진행한 연구를 토대로 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’(Impact Factor=10.383)에 제1저자로 <Accelerated Discovery of Novel Garnet-Type Solid-State Electrolyte Candidates via Machine Learning>을 게재했다.최근 높은 에너지 밀도를 가진 배터리에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 고성능 배터리 개발에 대한 관심도 높아지고 있다. 전고체 배터리는 높은 에너지 밀도와 안정성을 갖춘 차세대 고성능 배터리로 유망한 후보이다. 하지만 전고체 배터리의 핵심 소자인 고체 전해질은 이온 전도도가 낮아 상용화에 어려움이 있다.해당 논문에서는 가넷형 고체 전해질의 기계적 물성을 예측하는 머신러닝 기반 surrogate regression model을 구축했다. 그 결과 물질 탐색 시간을 기존 실험 방법보다 크게 줄였으며, 기존 가넷형 화합물보다 높은 기계적 물성과 이온 전도도를 가진 차세대 전고체 배터리의 전해질 후보 10개를 제시했다.본 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 기계공학부 민경민 교수가 연구책임자로, 기계공학부 강승표·김준철 학생이 공동저자로 참여했다.선지원 학생은 “빠르게 변화하는 산업계의 수요에 맞춰 우수한 물질의 탐색하기 위해서는 기존 시뮬레이션 및 실험 기반 탐색 방법에 머신러닝 기술이 함께 적용되어야 한다. 이미 4차 산업혁명 속에서 머신러닝과 소재 탐색 연구는 융합되고 있다. 앞으로 머신러닝과 시뮬레이션 기술을 융합해 훌륭한 물질을 찾는 연구자로 성장할 것”이라고 밝혔다. 이어 “민경민 교수님의 열정적인 지도 덕분에 완성도 높은 연구 결과를 낼 수 있었다. 교수님께 항상 감사드리며 존경을 표한다”라는 감사 인사를 전했다.  <사진2-연구 Flow Chart>  <사진3-전단 계수 예측 모델 성능(좌), 부피 탄성 계수 예측 모델 성능 시각화(우)> 홍보팀 (pr@ssu.ac.kr) 

2023-02-23
학과소식
기계공학부 이인효·김준철 학생, Materials Today Advances에 2차원 소재의 기계적 물성치 예측 모델 논문 게재

 <(왼쪽부터)기계공학부 이인효 학부생, 김준철 석사생(사진=숭실대)> 기계공학부 이인효 학부생과 김준철 석사생이 「Materials Today Advances」에 공동 1저자로 <Predicting mechanical properties of newly generated two-dimensional materials with minimum uncertainty>을 게재했다. 해당 저널은 impact factor: 9.918의 저명한 국제 학술지이다.본 논문에서는 2차원 물질의 기계적 물성을 예측하는 머신러닝 기반 surrogate regression model을 구축했고, 딥러닝 역설계 framework를 통해 새로운 2차원 물질들을 생성하여 머신러닝 모델의 성능을 검증했다. 그 결과, 구조적으로 안정하고 뛰어난 전기/화학적 성능을 지닌 2차원 물질들을 제시했다.최근 높은 구조적 안정성을 가진 2차원 물질에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 반도체, 차세대 디스플레이, 태양전지 등 2차원 물질을 활용한 분야에 대한 관심 또한 증가하고 있다. 2차원 물질은 얇은 두께와 독특한 특성이 있기에 새로운 산업을 펼쳐갈 유망한 물질로 취급받는다. 그러나 2차원 소재의 물성 파악을 위해선 많은 자원이 필요하고, 상용화에 적합한 물질에 대한 개발은 부족한 실정이다.해당 연구에서는 머신러닝을 활용해 기존 실험 기반 방법에 비해 물성 확인 시간을 크게 줄였으며, 기존에 보고되지 않았던 새로운 2차원 소재에 대한 열역학적 안정성과 구조적 안정성, 전자적 특성 등을 계산했다.이인효 학생은 “인공지능과 시뮬레이션 기반 탐색 방법은 빠르게 변화하는 산업계의 수요에 부응하기 용이하다. 이를 전공적인 지식과 결합했을 때, 공학과 과학의 발전을 이끌어낼 수 있는 우수한 물질을 탐색할 수 있다. 본인은 이러한 점을 토대로 추후 산업계 전반에 큰 영향력을 미칠 수 있는 연구자로 성장할 것”이라는 의견을 밝혔다. 이어 “연구책임자이신 민경민 교수님께 성실성과 꾸준함을 배웠으며, 덕분에 좋은 연구 결과를 낼 수 있었다. 항상 감사드리며, 앞으로도 꾸준히 탐구할 것이다”라는 감사 인사를 전했다.한편, 본 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 연구책임자로 기계공학부 민경민 교수가, 공동저자로 기계공학부 김태현 학부생이 참여했다. 홍보팀 (pr@ssu.ac.kr) 

2023-05-17
학과소식
기계공학부 박기정 학부생, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2023년 춘계학술대회 학생경진대회 장려상 수상

 <기계공학부 박기정 학부생(사진=숭실대)> 본교 기계공학부 박기정 학부생(지도: 윤헌준 교수)이 지난 5월 17일(수)부터 20일(토)까지 부산 벡스코에서 개최된 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2023년 춘계학술대회에서 열린 학생경진대회에서 장려상을 받았다.박기정 학부생이 제1저자로 발표한 논문 제목은 『음의 포아송 비를 이용한 압전 에너지 하베스팅 성능 증대 연구』로, 자연계에 존재하지 않는 음의 포아송비(negative Poisson’s ratio)를 가지는 오그제틱 구조(auxetic structure)를 통해 압전 에너지 하베스팅의 성능을 획기적으로 증대할 수 있음을 수학적으로 규명했다. 여기서 압전 에너지 하베스팅이란, 우리 주변에서 버려지는 진동 에너지를 전기 에너지로 변환하는 신기술을 의미한다. 이 과정에서 오그제틱 구조의 굽힘 강성을 고려한 전기-탄성 연성 수학적 해석 모델을 최초로 개발했다는 점에서 연구의 독창성과 우수성으로 큰 주목을 받았다. 특히 약 25명의 석사과정 및 박사과정들이 출전한 학생경진대회에 치열한 경쟁을 뚫고 유일하게 학부생으로서 수상하는 기염을 토했다.한편, 본 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 연구책임자로 기계공학부 윤헌준 교수가, 공저자로 기계공학부 김도건 학부생이 참여했다. 홍보팀(pr@ssu.ac.kr) 

2023-06-08
학과소식
본교 김주오 학부생, 국제 저명 학술지에 차세대 고체전해질 소재 스크리닝 플랫폼 구축 논문 게재

 <숭실대 기계공학부 김주오 학부생(사진=숭실대)> 숭실대학교(총장 장범식) 기계공학부 김주오 학부생이 「ACS Applied Materials & Interfaces」에 <Screening Platform for Promising Na Superionic Conductors for Na-ion Solid-State Electrolytes>을 제1저자로 게재했다. 게재된 저널은 impact factor: 9.5로 저명한 국제 학술지이다.본 논문에서는 NASICON 전고체 전해질 물질의 이온 전도도를 예측하는 머신러닝 기반 surrogate classification model을 구축했고, 전자 밀도 함수 계산 및 제일원리 분자 동역학 시뮬레이션을 통해 예측 결과를 검증했다. 그 결과 계산의 효율성을 크게 상승시켰으며, 구조적으로 안정하고 높은 이온 전도도를 보이는 NASICON 전고체 전해질 후보 4종을 제시했다.김주오 학생은 “최근 인공지능이 빠르게 발전함에 따라 시뮬레이션 및 실험 기반 재료 탐색 방법도 많은 변화를 맞이하고 있다. 이 연구를 통해 관련 연구자들에게 재료 설계 방향을 제시할 수 있는 지시등이 되었으면 좋겠으며, 앞으로도 재료 탐색 분야에 인공지능을 사용하여 우수한 신물질을 찾는 연구자로 성장할 것”이라는 포부를 밝혔다. 이어 “민경민 교수님의 열정적인 지도와 관심 덕분에 좋은 연구 결과를 낼 수 있었다. 교수님께 항상 감사드리며 존경을 표한다”는 감사 인사를 전했다.한편, 본 연구의 연구책임자로 숭실대 기계공학부 민경민 교수가, 공동저자로 숭실대 기계공학부 강승표 학생(석사 과정)이 참여했다. 본 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. 홍보팀 (pr@ssu.ac.kr) 

2023-08-03
학과소식
본교 기계공학과 석사생들, 국가소재 연구데이터센터 AI 모델 발표회 수상

 <(왼쪽부터)기계공학과 김민선, 김주오, 박태현 석사과정생> 본교 기계공학과 석사생들, 국가소재 연구데이터센터 AI 모델 발표회 수상 본교 기계공학과 김민선, 김주오, 박태현 석사과정 학생들로 구성된 팀 (계산과학-인공지능 연구실 소속, 연구책임자 민경민 교수)이 한국표준과학연구원의 국가소재 연구데이터센터에서 실시한 ‘2023년 하계 소재 정보학 융합 교육 소재-AI 모델 발표회’에서 모든 참여팀 중에서 가장 우수한 성과를 거두어 한국표준과학연구원장상을 수상했다.발표 주제는 “전이 금속 화합물의 양자 물성 예측 머신 학습”으로, 에너지 저장 매체, 유기 태양광 소재, 기능성 염료 등의 분야에서 광범위하게 쓰이는 전이 금속 화합물의 HOMO-LUMO Energy gap을 예측하기 위한 다양한 머신러닝 기법을 제시했다. 최근 인공지능 개발과 소재 데이터베이스 구축의 증가로 머신러닝 기반의 재료 탐색이 주목받고 있다. 이러한 배경에서 기계공학과 학생들이 발표한 연구는, 소재의 기초물성을 예측할 수 있는 다양한 머신러닝/딥러닝 기법의 적용 및 비교 검증을 통해, 기존 양자역학 기반의 계산이나 실험적인 방법들이 가진 시간·비용적인 장애물을 극복했다는 점에서 의의가 있다.전이 금속 화합물은 전이 금속이 주변의 다른 원자들과 분자적인 결합을 이루고 있는 상태로, 유기물에서 발견하기 어려운 구조적 특성과 전기적, 광학적 특성의 제어 가능성으로 인해 Catalyst 및 Biochemical system에 널리 사용되고 있다. 기존 전이 금속 화합물의 양자 물성 계산을 위해 사용되는 제일 원리 분자 동역학(AIMD) 시뮬레이션은 정확하지만, 높은 계산 처리량과 많은 시간이 필요하다는 한계를 가지고 있다.해당 발표에서는 AIMD 시뮬레이션의 한계를 극복하고자, Chemical composition을 기반으로 한 머신러닝 모델과 그래프 신경망을 기반으로 한 딥러닝 모델 8종을 비교했다. 그 결과 기존 AIMD 시뮬레이션 방식 대비, 적은 계산 용량과 시간이 필요하며, 동시에 높은 예측 성능을 보이는 머신러닝 모델을 제안했다.  홍보팀 (pr@ssu.ac.kr) 

2023-09-01
학과소식
기계공학부 학부생팀 SCI급 국제학술지 'Separation and Purification Technology' 논문 게재

좌측부터 김주완(1저자)학부생, 안대현 학부생(2저자), 홍지우 교수(교신저자)      기계공학부 김주완 학부생 및 동 연구팀 구성원들(안대현, 박승, 김원진 학부생, 지인서, 강전웅 대학원생)이 지도교수 홍지우 교수의 지도 아래 M3 전달현상 연구실에서 수행한 연구가 국제 학술지 'Separation and Purification Technology' (Impact Factor = 8.6)에 게재되었다. 이 학술지는 화학공학 분야에서 상위 8.13%로 평가되어 있는 권위 있는 국제학술지이다.   게재된 논문의 제목은 'Table-top numbering-up 3D-printed miniaturized hydrocyclone for high-efficiency and high-throughput separation of oil-in-water emulsions'로, M3 전달현상 연구팀은 3D 프린팅 기술을 활용하여 소형 하이드로사이클론을 제작하고 이를 병렬화하여 고효율 및 고처리용량의 유수분리를 성공적으로 이루어냈다. 기존 매크로 스케일의 하이드로사이클론의 한계를 극복하기 위해 소형화를 통해 분리 효율을 증대시켰으며, 병렬화를 통해 처리용량을 파일럿 플랜트 수준으로 향상시켰다.   한국과학창의재단 학부생 연구프로그램(URP)을 통해 시작된 이 프로젝트는 3~4학년 학부생들이 주도하여 수행되었으며, 한국과학창의재단 우수상, 교내 형남과학상 공모전 금상, 대한상하수도학회 캡스톤 디자인 경연대회 우수상 등 다수의 교내외 수상을 통해 연구의 높은 수준을 입증했다. 또한, 병렬화된 하이드로사이클론 시스템의 독창성을 기반으로 국내/국제 특허를 출원하였으며, 해당 기술을 통해 미세플라스틱의 분리에도 성공하여 현재 SCI 학술지에서 심사 중이다 

2024-03-12
학과소식
기계공학부 안형준 교수, 2024 과학기술·정보통신의 날 기념식에서 국무총리 표창 수상

 <사진1-표창 수상 후 기념촬영하는 숭실대 안형준 교수(사진=숭실대)>숭실대학교 기계공학부 안형준 교수가 지난 4월 22일 국립과천과학관 중앙홀에서 열린 ‘2024 과학·정보통신의 날’ 기념식에서 과학기술진흥을 통해 국가발전에 이바지한 공로로 국무총리 표창을 수상했다.안형준 교수는 20여 년간 교육과 연구에 헌신하며 경제 안보 관련 소부장 기술 개발, 기계-IT융합분야 기술 선도, 국제 협력을 통해 한국 기계공학 기술 혁신에 크게 기여한 공로를 인정받았다.안형준 교수는 2006년 숭실대학교 기계공학부에 부임한 이후 현대 제조업의 근간 기술인 전기전자공학, 컴퓨터공학, 기계공학이 녹아든 지능형 메카트로닉스 시스템 관련 연구를 활발히 진행하고 있다. 논문 발표에만 그치는 것이 아닌 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 창의적이고 실용적인 기술을 개발하고, 지식재산권 창출과 함께 관련 기술을 산업체에 이전하기도 했다.안 교수는 “융합 학문의 터전인 숭실대학교에서 열심히 교육하고 연구한 노력을 인정받아 기쁘고 영광이다. 앞으로도 학교를 위해 더욱 노력하겠다”고 소감을 전했다.  홍보팀(pr@ssu.ac.kr) 

2024-05-13
학과소식
기계공학부 윤헌준 교수 연구팀, 대한기계학회 2023년 학술대회 2개 부문 우수논문상 수상 쾌거

 <(왼쪽부터)백주희 석사과정생, 황도현 석사과정생(사진=숭실대)>본교 기계공학부 윤헌준 교수 연구팀이 2023년 11월 1일(수)부터 4일(토)까지 인천 송도컨벤시아에서 개최된 ‘대한기계학회 2023년 학술대회’에서 발표한 논문들이 ‘동역학·제어·로봇부문’과 ‘CAE 및 응용역학부문’에서 우수논문상으로 선정됐다. 시상식은 각각 대한기계학회 동역학·제어·로봇부문 2024년 춘계학술대회(4월 23일~28일, 여수 엑스포 컨벤션센터)와 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2024년 춘계학술대회(5월 1일~4일, 제주 휘닉스 아일랜드)에서 진행됐다.동역학·제어·로봇부문에서는 황도현 석사과정생이 제1저자로 발표한 ‘결함이 인가된 비선형 음향양자 결정의 수학적 해석 모델’ 논문이, CAE 및 응용역학부문에서는 백주희 석사과정생이 제1저자로 발표한 ‘부분 박리된 압전 결함이 있는 음향양자 결정 해석’ 논문이 우수논문상으로 각각 선정됐다. 우리 주변에서 버려지는 역학적에너지(예: 진동, 탄성파)를 전력으로 변환하여 소형 전자기기를 반영구적으로 작동시키는 기술을 압전 에너지 하베스팅(piezoelectric energy harvesting)이라고 하는데, 최근들어 압전 에너지 하베스팅의 성능을 극대화하기 위해 밴드갭(bandgap)과 결함 밴드(defect band) 등의 파동 특이현상을 구현할 수 있는 음향양자 결정(phononic crystal)을 융합하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 이와 관련해, 황도현 석사과정은 음향양자 결정의 비선형성이 결함을 이용한 에너지 증폭에 미치는 영향을 분석했으며, 백주희 석사과정은 음향양자 결정과 압전소자 사이에 부분적인 박리(debonding)가 일어났을 때 수확 가능 전력이 저하되는 원인을 규명했다.두 연구 모두 동국대학교 조수호 교수 연구팀과 공동으로 수행됐으며, 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받았다.  홍보팀(pr@ssu.ac.kr) 

2024-05-14
학과소식
홍지우 교수 연구팀, 'ACS Applied Materials & Interfaces' 논문 게재 및 속표지 논문 선정

<(왼쪽부터) 홍지우 교수(1저자 및 교신저자), 안대현 학생(기계공학부 4, 공저자), 이정민 학부생(기계공학부 4, 공저자)기계공학부 홍지우 교수 연구팀이 미국 화학회(ACS)에서 발행하는 국제 학술지 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’ (Impact Factor = 8.3)에 논문을 게재했으며, 해당 논문이 속표지 논문(Supplementary Cover)으로 선정되는 성과를 거뒀다고 밝혔다.게재된 논문의 제목은 ‘Size-Controllable and Monodispersed Lipid Nanoparticle Production with High mRNA Delivery Efficiency Using 3D-Printed Ring Micromixers(3D 프린팅 기반의 링 마이크로믹서를 이용한 mRNA 전달 효율이 높은 크기 제어 가능한 단분산 지질 나노입자 제조)’이다.<‘Applied Materials & Interfaces’ 표지>지질 나노입자(Lipid Nanoparticle, LNP)는 나노미터 크기의 지질 기반 전달 시스템으로, 주로 mRNA 백신, 유전자 치료제, 항암제 등 다양한 약물을 효과적으로 체내에 주입하는 데 사용된다. 특히, mRNA를 보호하고 효과적으로 세포 내로 전달하는 핵심 운반체 역할을 하며, mRNA 백신의 안정성과 효율성을 크게 향상시키는 필수적인 요소이다. 지질 나노입자 제조 기술은 현재 유전자 치료제 개발에서 가장 혁신적인 분야로 주목받고 있으며, 화이자와 모더나의 코로나19 백신이 성공할 수 있었던 배경에도 mRNA-LNP 기술이 핵심적인 역할을 했다.홍 교수 연구팀은 바이오 스타트업 인벤티지랩 연구진과의 공동 연구를 통해 3D 프린팅 기술을 활용한 링 형태의 마이크로믹서를 개발했으며, 이를 통해 높은 mRNA 전달 효율을 가진 단분산 지질 나노입자(Lipid Nanoparticle, LNP)를 대량으로 생산할 수 있는 방법을 제시했다.연구팀이 개발한 마이크로믹서는 기존 상용 LNP 제조 장비에 비해 뛰어난 생산성과 비용 측면에서의 효율성을 보였다. 또한, mRNA 전달용 LNP의 크기 제어, 균일성, 물리적 안정성 측면에서도 기존 제조 방식을 능가하는 성과를 거뒀다. 이번 연구는 향후 유전자 치료와 COVID-19와 같은 전염성 질병 예방을 위한 mRNA 백신 개발에 중요한 기술적 기반이 될 것으로 기대된다.한편, 이번 연구는 질병관리청 국립보건연구원의 학술연구용역사업과 인벤티지랩 위탁과제의 지원으로 수행됐다.

2024-09-23
학부장 인사말

세계화 의사소통 능력, 공동체 및 문화이해 소양

교과과정

기계공학부 교과과정을 안내합니다.