2023 한국열처리공학회 수상내역 / 원윤정 박사과정생 & 최준혁 학부연구생
국민대학교 원윤정 박사과정생(신소재공학부, 인공지능재료설계연구실, 지도교수 조기섭)과 최준혁학부연구생(신소재공학부, 인공지능재료설계연구실, 지도교수 조기섭)이 최근 개최된 2023 한국열처리공학회 추계학술발표대회에서 우수논문상(정인상 상)을 수상하였다.
원윤정 학생은 ‘2 GPa급 Co저감 초고강도 스테인리스강의 산화 및 부식특성’이라는 주제로 논문을 발표하였다. 초고강도 이차경화형 스테인리스강은 우수한 기계적성질과 부식특성을 겸비하는 첨단구조재료용 소재이나, 고가의 전략원소를 다량 함유하여 폭넓은 산업적 활용이 제한되어왔다. 국민대학교 인공지능재료설계연구실에서는 고가의 전략원소인 코발트의 함량을 대폭 저감시킨 Co저감 초고강도 스테인리스강을 개발한 바 있으며, 본 연구에서는 Co저감 초고강도 스테인리스강의 다양한 부식 환경에서의 산화 및 부식특성 연구를 통해 상용강 대비 향상된 기계적성질과 부식특성을 동시에 겸비할 수 있음을 보였다.
최준혁 학생은 ‘냉간압조용 선재 물성 및 공정 예측을 위한 인공지능 플랫폼 개발’이라는 주제로논문을 발표하였다. 냉간압조용 선재는 냉간 상태에서 단조 또는 압조 가공을 통해 다양한 기계부품을 제조하는데 사용되는 기계구조용 소재로, 균일한 화학성분과 우수한 표면 품질이 필수적으로 요구되어 이에 관련된 엄격한 품질 요구사항이 존재한다. 그러나, 냉간압조용 선재 시장은 다품종 소량생산 위주의 복잡한 공급망 구조로 구성되어 소재 선정부터 신선 및 단조에 이르기까지 전주기 공정에 대한 모니터링과 관리가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용하여 냉간압조용 선재의 공정별 물성을 예측하는 모델을 개발하였으며, 이를 GUI(graphical user interface)와 통합하여 사용자 편의성을 갖춘 냉간압조용 선재의 전주기 공정에 대한 물성 및 공정예측 플랫폼을 개발하였다.
이러한 연구 결과들은 새로운 소재 및 제조 기술 개발에 기여할 것으로 기대된다.