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최근 업데이트 날짜: 2022년 6월 6일

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  • 연구실 소개

    • 본 연구실에서 연구하는 학생들은 유한요소법을 이용하여 물리적 현상을 해석(예측)하고 그 결과를 부품/생산/공정설계에 적용하여 설계비용 및 시간을 절감하는 방법을 배운다. 따라서 “역학(Mechanics) + 재료(Materials) → 설계(Design)” 전문지식을 배우기 때문에 대기업이 요구하는 해석/설계 능력을 기를 수 있다.
    • 최근 본 연구실은 유한요소해석(Finite Element Analysis) /기계학습(Machine Learning) /최적화 알고리즘(Optimization Algorithm)을 결합하여 다양한 상온부터 고온(1100도)까지 적용되는 소성(압연,인발,단조 등)공정최적설계 연구를 하고 있다. 본 연구실에서 개발된 최적설계 프로그램이 산업현장에 적용되어 생산성 및 품질이 대폭 향상되었다. 유한요소해석에 Abaqus가 사용되고, 기계학습 및 최적화에 Matlab/ Python이 활용되고 있다.

    홈페이지: https://sites.google.com/view/csmdl

    본 연구실은 다음과 같은 특징이 있다.
    1) 학생이 배운 전공지식을 졸업 후 활용하는 능력을 배양하기 위해 모든 학생에게 산/학/연 연구과제에 참여할 기회가 주어진다.
    2) 매년 POSCO, 현대제철, 포스코 건설, KIMS(한국재료연구소), KITECH(생산기술연구원) 등 과 함께 현장적용을 위한 연구를 활발히 수행하고 있다. 이러한 산/학/연 연구는 졸업생의 취업에 매우 유리하게 작용되고 있다.
  • 연구분야 키워드

    • #공정제어(Process control)
    • #공정최적화(Process optimization)
    • #구조해석(Structural analysis)
    • #기계학습(Machine Learning)
    • #소성역학(Plasticity)
    • #연성파괴(Ductile fracture)
    • #유한요소해석(FEM)
  • 졸업생 정보

    2022년 6월 현재: 20명(석사:17명, 박사: 3명)
    • 대기업(9명): 삼성엔지니어링, 현대제철, LIG넥스원, LG화학, 한화/기계, LG전자, 두산중공업, GM Korea
    • 중견기업(4명): 원익IPS(삼성전자 1차벤더), 일진베어링, ESI(프랑스계 FE해석 프로그램 개발 업체), 현대 E&T(현대중공업 1차벤더)
    • 연구소(3명): 한국전력연구원, 한국가스공사연구소, 포항금속소재 산업진흥원
    • 국내/외 대학(3명): 정주대학교(중국 허난성) 교수, 대림대학교 교수, 조선이공대학교 교수
    • 진학(1명): KAIST 기계공학부 박사과정 진학
  • 연구실 지원 방법

    면담 요청시 본인의 이력서(CV)를 Email로 보내 줄 것.
    석사 1명, 박사과정(또는 석/박사통합) 1명 선발예정
    - 교수 / ysl@cau.ac.kr
    - 박사과정 / ie4331@cau.ac.kr
  • 자격 조건

    4년제 대학 졸업자 및 졸업예정자(23년 2월)
    전공: 기계공학 관련
  • 대우 조건

    1) 산/학/연 과제를 수행하는 학생에게 개인역량에 따라 매월 일정 금액을 지급
    2) 국내/외 학술대회 참여비용(숙박비,교통비 등) 지원
    3) 연구실 MT비용 지원
    4) 국가연구소와 협업을 통한 다양한 실험 기회 제공(출장비 포함)
    5) 개인 PC 및 책상(책꽂이, 선반 포함) 제공
한줄평
중앙대학교 재학생/졸업생의 평가 평가인원이 일정인원 이상 모이면 공개됩니다.
연구실 분위기 강의 전달력 논문 지도력 실질 인건비 인품

* 표시 항목은 평가가 부족하여 그래프에 나타나지 않음.

연구실 장점에 대한 한줄평 한줄평쓰기
  • 편한 대학원 생활을 할 수 있는 곳은 아니지만, 많이 배우고 성장할 수 있는 곳

  • ...

  • ...

  • ...

  • 확실히 배울점은 잘 찾아보면 있음. 교수가 좀 빡쎔. 타랩은 인건비 꽉꽉 채워서 주고, 프로젝트 잘 마무리하면 인센티브도 주는데 여긴 그런거 없음. 오히려 덜 주려면 덜 줬지 더 주진 않음.

  • 기업과제를 많이할 수 있음

  • ...

  • 사기업 과제를 위주로 수행. 교수가 직접 지도하기 때문에 많은 것을 배울 수 있는 것은 분명함. 그리고 그만큼 힘든 것도 당연함.

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이영석 교수

중앙대학교 기계공학부

https://sites.google.com/view/csmdl/%ED%99%88