김낙수

서강대학교 기계공학과 김낙수 교수는 금속 성형, 단조, 사출 공정의 심층적인 해석과 최적화 연구를 선도하고 있습니다. 특히 유한요소법 기반의 시뮬레이션 기술과 인공지능(AI)을 활용하여 제조 공정의 결함을 예측하고 생산 효율을 극대화하는 혁신적인 솔루션을 제시하고 있습니다. 자동차, 베어링, 다이캐스팅 등 다양한 산업 분야에 적용 가능한 첨단 제조 기술 개발에 기여하며 국내외 산업 발전에 이바지하고 있습니다.

[연구 분야] 핵심 분야: 재료 성형 및 공정 해석 세부 분야: 금속 성형, 고분자 성형, 유한요소 해석(FEM), 인공지능 기반 공정 최적화, 결함 예측 및 제어, 기계 학습 응용 [대표 연구 내용] 김낙수 교수는 복잡한 재료 성형 공정에서 발생하는 다양한 문제들을 해결하고 생산 효율성을 극대화하기 위한 연구를 수행해 왔습니다. 특히, 금속 및 고분자 성형 과정에서 발생하는 결함을 사전에 예측하고 제어하기 위한 해석학적 모델 및 인공지능 기반의 최적화 기술 개발에 집중하고 있습니다. 유한요소 해석(FEM)을 기반으로 소재의 변형 거동, 열응력, 마모 등 물리적 현상을 정밀하게 분석하며, 최근에는 딥러닝(DNN) 및 강화 학습(RL)과 같은 기계 학습 기법을 도입하여 공정 파라미터 최적화, 예비 성형체 설계, 그리고 제품 품질 예측의 정확도를 획기적으로 향상시키고 있습니다. 이러한 연구는 제조 현장에서의 불량률 감소, 생산 비용 절감, 그리고 신소재 및 복합재료의 성공적인 상용화에 직접적으로 기여할 수 있는 사업적 가치를 지닙니다.

서울대학교 기계공학 학사 서울대학교 기계공학 석사 University of California, Berkeley 기계공학 박사