2024

[07/07/25~07/11/25] Prof. Seungchul Lee organizes "Theme Area T14: AI Applications for Sound and Vibration and Condition Monitoring" as a theme co-chair at the 31st International Congress on Sound and Vibration (ICSV31), Incheon, Korea

[02/10/25~02/12/25] 카이스트 기계공학과, '인공지능과 설계' 동계 산학협동 강좌, 대전

[01/20/25~01/22/25] 기계인공지능 연구회에서 주관하는 고급인공지능 강습회, 전북대

[12/18/24] K-MDS 심포지엄, 대전

[12/06/24] 경북대학교 경북대 미래형자동차기술융합혁신인재양성사업단에서 세미나 진행. 

• 전북대 임재혁 교수: 기계공학 학부생을 위한 생성형 인공지능 활용법

• 이승철 교수: 인공지능의 기계 및 자동차 분야 활용

[12/03/24~12/06/24] iAI lab attends the 7th International Conference on Materials and Reliability (ICMR-2024) at Busan, Korea.

• Prof. Seungchul Lee

  • Program Committee Chairman

  • Mini-symposium: Data-driven & Physics-informed Machine Learning for Digital Twin, Surrogate Modeling, and Model Discovery

  • Plenary Talk: Physics-informed Neural Operators Networks and Generative AI To Solve Mechanical Engineering Problems

• Jongmok Lee: Geometry-adaptive Physics-informed DeepONet for Fluid Dynamics

• Keonhyeok Park: Deep Learning-based Inverse Design of Acoustic Scatterer Integrating Physical Consistency

[11/24/24~11/27/24] iAI lab attends the 8th International Conference on Electronic Materials and Nanotechnology for Green Environment (ENGE 2024) at Jeju, Korea.

• Dr. Bumsoo Park: "Diffusion Models for Designing High-entropy Alloys with Targeted Mechanical Properties"

• Jaejung Park: "Transfer Learning Approach for Identifying High-entropy Nickel Manganese Cathode with High Energy Density and Structural Stability"

[11/21/24~11/22/24] 이승철 교수, 한국전산구조공학회 학술심포지엄 참가 (전주 전북대학교 국제컨벤션센터)

Prof. Seungchul Lee organizes the special session titled "Scientific Computing for Computational Mechanics"

• Prof. Seungchul Lee: Geometry-adaptive Physics-informed DeepONet

• Prof. Jaehyuk Lim: Computational Model Discovery in Solid Mechanics: From Elasticity Solutions to Constitutive Law Identification

• Dr. Youngkyu Kim: Data-driven Scientific Computing using Nonlinear Manifold

• 노홍균: 인과 물리지식 기반 신경망과 소수의 측정 데이터를 이용한 편미분 방정식의 시간-가변 응답의 실시간 응답 추정

[11/13/24~11/15/24] 산업 인공지능 연구실, 한국정밀공학회 추계학술대회 참가 (경주 화백컨벤션센터)

• 원채윤: 현미경 이미지 외벽 형상 분석을 통한 딥러닝 기반 자동 초점화 프레임워크 개발

[11/12/24] HD현대사이트솔루션의 이동욱 대표님을 모시고 '쇠에 인공지능을 더하다' 주제로 기계공학과 세미나 진행

[11/09/24] 한국설비진단자격인증원 자격인증시험, 충남대

[11/08/24] iAI lab workshop at Jeju

[11/06/24~11/08/24] 산업 인공지능 연구실, 대한기계학회 본부학술대회 참가 (제주국제컨벤션센터)

• 이종목: 형상 변화를 반영할 수 있는 물리 지식 기반 딥오넷

• 원채윤: 가변 조건 내의 공통 기저를 반영한 딥 오퍼레이터 네트워크

• 이승철 교수, 'PINN and Operator Learning' 주제로 KSME 대학-대학원 교육 진행

  • 이종목 학생: PINN 실습 담당

  • 원채윤 학생: DeepONet 실습 담당

[11/04/24] Dr. Sunghee Yun gives a seminar titled "AI: Technology, Industry, Market & Hardware." (hosted by Prof. Seungchul Lee)

[11/01/24] 이승철 교수, 대한외과학회에서 'Evolution of Medical Cognitive Intelligence: Future Changes Driven by Multimodal AI' 발표

[10/31/24] 이승철 교수, 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소에서 '산업 인공지능' 주제로 세미나 진행 (온라인).

[10/29/24] 연구 성과 홍보: 꿈의 신소재, '맥신' 안정성 판단 AI 개발...중앙대-KAIST, 열역학적 안정성 판단 효율 100배 높여

[10/28/24~10/30/24] 산업 인공지능 연구실, 대한금속재료학회 추계학술대회 참가 (알펜시아 리조트 평창)

[10/23/24~10/25/24] 산업 인공지능 연구실, 한국소음진동공학회 추계학술대회 참가 (하이원 리조트 정선)

• Keonhyeok Park: Deep Learning-based Image Translation for Ultrasonic Imaging Enhancement with Experimental Validation

[10/21/24~10/22/24] 이승철 교수, DN Solutions 기술전략워크샵에서 "형상 변화를 반영할 수 있는 물리지식기반 인공지능: 계산 가속화 관점에서" 주제로 발표 (창원)

[10/17/24] 이승철 교수, 한국소성가공학회 추계학술대회에서 "공학적 사로로 풀어보는 인공지능 활용 길라잡이" 주제로 기조강연 (제주 신화월드)

[10/15/24] 이승철 교수, 카이스트 기계공학과 도시락 세미나에서 발표.

[09/27/24] 산업 인공지능 연구실, 기계공학과 연구실 소개 행사 참가.

[09/12/24] 2024 소재 기술 지능화/자동화 워크샵, 서울대

[09/11/24] 이승철 교수, 전북대 건지리버럴아츠 강의에서 '인공지능의 현재와 미래' 주제로 강연

[09/06/23] 이승철 교수, 신뢰성부문 & 재료및파괴부문 2024년 산·학·연 협동 세미나 "미래 자동차 기술의 내구/신뢰성" 참가 (서울 포스코타워 역삼)

[09/05/24] 이승철 교수, 소재R&D분야 AI 활용 및 관련 과제 워크숍에 참가 (대전 ICC 호텔)

[09/03/24] 이승철 교수, 한국기계연구원에서 '기계공학 문제 해결을 위한 인공지능' 강연

[08/30/24] 박범수 박사, 2024년 박사후국내연수사업에 "물리 지식을 활용한 생성형 인공지능 기반 기계 시스템 해석 경량화 및 설계기술 개발" 주제로 선정.  축하합니다.

[08/26/24~08/30/24] iAI lab attends the 26th International Congress of Theoretical and Applied Mechanics (ICTAM2024) at Daegu, Korea.

• Keonhyeok Park: "Physics integrated Neural Networks for Design of Acoustic Scatterer"

• Dr. Bumsoo Park: "Self-supervised Fault Detection and Classification in Laser Powder Bed Fusion"

[08/22/24~08/23/24] 한국최적설계학회 24년도 하계 강습회, 한국과학기술원

[08/12/24] 대한기계학회 기계인공지능 연구회, 중앙대학교에서 '기계인공지능 신진연구자 심포지엄' 개최

[08/08/24~08/09/24] 한국설비진단자격인증원 워크샵, 포항

[08/07/24] 34 students from Zhejiang University in China visit the iAI Lab and the KAIST ME Department.

[08/05/24~08/06/24] iAI lab workshop at Muju

[07/29/24 ~ 08/01/24] Prof. Sung-Ho Hong gives a poster presentation entitled "Proposal of a New Method for Measuring Wear Scars Using Deep Learning (Sebin Lee, Taewan Kim, Seungchul Lee, Sung-Ho Hong)" at The 7th International Conference on Material Strength and Applied Mechanics (MSAM 2024), Győr, Hungary.

[07/25/24] 이수영 교수, 박범수 박사, 박재정 학생이 한국소성∙ 가공학회 전문교육을 '소성가공 분야 예시를 통한 능동 학습과 물리지식기반 인공지능 소개'주제로 진행

주제 1: 인공지능 기초

• 기계학습 및 딥러닝의 기본 개념 소개

• 설명 가능한 인공지능의 대표적인 방법 소개 및 응용 사례 제시

• 실습

  • 인장 특성을 기반으로 한 구멍확장비 예측 

  • 설명 가능한 인공지능을 토대로 인장 특성과 구멍확장비 사이의 상관관계 분석

주제 2: 능동 학습 (active learning) 기반 인공지능

• • 능동 학습의 기본 개념 소개

  • 단일/다중 목적성 탐색 기법 사례 제시

  • 실습

• 극한 인장 강도와 전연신율이 모두 높은 타이타늄 합금을 제작할 수 있는 레이저 분말 베드 융합 (LPBF) 공정 변수 및 후열처리 조건에 대한 탐색

주제 3: 물리지식기반 인공지능

• • 물리지식기반 인공지능의 기본 개념 소개

  • 데이터를 활용한 물리지식기반 인공지능 방법 소개 및 응용 사례 제시

  • 실습

• FEM 시뮬레이션 데이터를 토대로 데이터 기반의 인공지능과 물리지식기반의 인공지능 모델 성능 차이 비교

[07/22/24-07/26/24] Prof. Seungchul Lee attends the 16th World Congress on Computational Mechanics (WCCM) at Vancouver, British Columbia, Canada.

[07/15/24-07/19/24] Prof. Seungchul Lee visits the University of Michigan, Dearborn for research collaboration. 

[07/10/24-07/12/24] 대한기계학회 기계인공지능 연구회, 숙명여자대학교에서 '고급 기계인공지능 강습회' 개최

[07/09/24] 이승철 교수, 2024 KAIST-LG H&A본부 Future Webinar에 '디지털 트윈 계산 가속화를 위한 물리지식기반 인공지능' 발표

[07/03/24-07/05/24] 대한금속재료학회 인공지능재료과학 분과, 대학원생 대상 '고급 재료인공지능 여름학교'를 한국과학기술원에서 개최

[07/01/24-07/03/24] 대한금속재료학회 인공지능재료과학 분과, 대학생 대상 '기초 재료인공지능 여름학교'를 한국과학기술원에서 개최

[06/24/24-06/25/25] iAI workshop at Pohang

[06/24/24] iAI students successfully complete their doctoral dissertation defense. Congrats !!!

• Iljoo Jeong: "Knowledge-guided Deep Learning Approaches for Acoustic Environment Measurement"

• Hyunsuk Huh: "Manufacturing Process Monitoring Methods using Deep Learning: from Prediction to Diagnosis"

• Iljeok Kim: "Leveraging Physics Knowledge in Deep Learning for Manufacturing Systems"

[06/21/24] 이승철 교수, 한국트라이볼로지학회와 경북 지역에너지 클러스터 인재 양성 사업이 공동 주최하는 산학 강좌에서 '인공지능을 활용한 풍력 터빈 상태진단 소개' 강연 (경주 힐튼 호텔)

[06/20/24] 이승철 교수, 대한기계학회 교육부문 춘계학술대회에서 '기계공학자를 위한 인공지능 교육과 기계인공지능 연구회 사례 소개' 발표 (소노문 단양)

초록: 기계공학과 학생들에게 인공지능 수업을 지도하기 위한 방법과 차별성에 대한 논의를 시작으로 앞으로의 계획을 소개하는 것을 목표로 합니다. 기계공학 커리큘럼에 AI를 통합하는 것은 현대 산업의 요구를 충족시키기 위해 필수적입니다. 혁신적인 교육 방법을 탐구함으로써 기계공학 학생들에게 AI를 더 쉽게 접근하고 관련성 있게 만들고자 합니다. 기계공학 학생들을 위한 AI 커리큘럼은 이론적 개념과 실용적 응용 사이의 격차를 메우기 위해 설계되어야 합니다. 강의, 실습 프로젝트, 산업 협업을 포함한 과목들이 포함되어야 하며, 예측 유지보수, 설계 최적화, 자율 시스템 등 기계공학에서의 AI의 실제 응용에 중점을 두어야 합니다. 2016년에 대한기계학회가 발족한 기계인공지능 연구회는 기계공학에 AI를 통합하는 데 앞장서 왔습니다. 기계공학 교육과 연구에 AI를 통합하는 것은 분야를 발전시키고 차세대 엔지니어를 준비시키는 데 필수적입니다. 혁신적인 교육 방법을 채택하고 학계와 산업 간의 활발한 협력을 통해 기계공학 학생들이 미래 경력에서 AI 기술을 활용할 수 있도록 보장할 수 있습니다. 기계인공지능 연구회는 이러한 노력의 중요한 역할을 하며, 그 활동과 전략적 이니셔티브를 통해 기계공학에서 AI의 응용을 발전시키고 있습니다.

The First Half of 2024