학과소식

UNIST(총장 박종래) 산업공학과 김경호(박사과정) 학생이 지난 2025년 6월 18일부터 20일까지 개최된 한국신뢰성학회 춘계 학술대회에서 발표한 연구가 우수 발표 논문으로 선정되었다.  

이번 우수 발표 논문으로 선정된 연구는 ‘Development of a robust tool wear prediction method under novel operating conditions using deep unsupervised domain adaptation and physics-guided adjustment’라는 제목의 논문으로, 새로운 운영 조건 하에서의 정확하고 강건한 공구 마모 예측 방법론을 제안한 연구이다. 딥러닝 기반의 비지도 도메인 적응 방법론과 물리 정보를 활용한 예측 보정 기술을 활용하여 공구 마모를 예측함으로써, 제조 및 가공 공정에서 생산성 및 공정 효율성을 개선하는 데에 도움이 될 수 있다. 특히, 다양한 운영 조건이 활용되는 환경에서 실시간으로 공구 교체 시기를 결정하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.  

김경호 학생은 본 연구에서 제안한 새로운 운영 조건 하에서의 공구 마모 예측 방법론을 기반으로, 다양한 입력 및 환경 변화에도 강건한 공구 예지를 위한 파운데이션 모델을 개발할 계획이라고 전했다.