우리 대학 학생 2명이 2024 한국CDE학회 하계학술대회에서 '우수논문상 및 우수포스터상'을 각각 수상했다.

우수논문상은 산업공학과 전산설계연구실(지도교수 권기연) 소속의 한은진 석사과정 학생이 수상했다. 한은진 학생은 가공 부품에 대해 치수 오차를 자동으로 검사하기 위한 부품인식 방법에 대한 '점군 데이터 기반 대칭 부품 식별 방법 연구'로 수상의 영예를 안았다.

치수 오차 분석은 주로 3차원 계측기를 사용해서 데이터를 취득한 후에 CAD데이터와 비교하여 이루어진다. 별도의 비전 센서 설치 없이 3차원 계측기에서 취득된 데이터를 활용하여 복잡한 종류의 부품을 식별할 수 있도록 연구가 수행되었다. 계측을 통해 획득된 대용량 점군은 노이즈가 많이 포함되어 있으며 측정 분포가 균일하지 않아, 격자구조를 활용한 포인트 샘플링을 통해 이와 같은 문제를 해결하고, 부품 식별에 소요되는 시간을 획기적으로 줄였다. 또한, 다양한 비교 인자를 적용하여 모양이 매우 유사한 대칭 부품에 대해서도 정확하게 식별 가능하도록 하였다.

앞서 권기연 교수 연구팀은 올해 초 열린 한국CDE학회의 2024 동계학술대회 일환으로 개최한  ‘CDE DX Awards’에서 대상에 해당하는 과학기술정보통신부장관을 수상한 바 있다. 권기연 교수 연구팀은 대학/연구소 부문에서 인공지능 기반의 기술을 바탕으로, 움직이는 가축의 무게를 높은 정확도로 측정할 수 있는 기술로 대상 수상의 영예를 안았다. 

권기연 교수는 산업공학부 전산설계연구실 지도교수로서 CAD/CAM/CAE 분야의 폭넓은 연구를 수행하고 있으며, 최근에는 3차원 계측기 기반의 형상 인식 및 제품 외형 결함, 치수 검사 분야 관련 연구를 진행하고 있다. 

우수포스터상은 기계시스템공학부 설계자동화및데이터융합연구실(지도교수 권순조) 소속 3학년 한서희 학생이 수상했다. 학서희 학생의 발표 주제는 ‘적층 제조 적합 부품 식별을 위한 기준 및 절차 수립’로 사용자의 설계안에 적합한 제조 방식을 자동 결정하는데 도움을 주고자 하는 연구이다.

기존에 제조 지식이 없는 사람이 설계안에 적합한 제조 방식을 결정하기 위해서는 전문가의 도움이 필요한데, 이번 연구는 누구나 적합 제조 방식을 자동 결정할 수 있도록 도와준다. 한서희 학생은 적층 제조 적합성을 정량적으로 계산하기 위한 기준 및 절차를 수립하고 실험을 통해 타당성을 검증했다. 이번 연구를 통해 제조 방식 결정을 자동화하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

한편, 한국CDE학회 2024 하계학술대회는 ‘생성형 AI로 열리는 CDE의 문: 생성형 AI가 가져올 CDE 기술의 혁신’을 주제로, 지난 8월 21일부터 23일까지 라마다프라자 제주에서 개최됐다.