국민대학교 신소재공학과 조기섭 교수 연구팀(인공지능재료설계연구실) 소속인 원윤정, 최준혁, 최준유 학생이 우수한 연구 성과를 인정받아 2023 대한금속재료학회 및 한국열처리공학회 추계학술대회에서 4점의 우수상을 수상했다. 

국내 재료공학 분야를 대표하는 학술단체인 대한금속재료학회가 주관한 추계학술대회에서 원윤정 박사과정생과 최준유 학부연구생이 각각 학생구두 발표 우수상과 학생포스터 발표 우수상을 수상했다. 

한편, 국내 유일의 열처리분야 전문 학술 연구단체인 한국열처리공학회가 주관한 추계학술발표대회에서는 최준혁 학부연구생과 원윤정 박사과정생이 우수논문상(정인상 상)을 수상했다.

원윤정 학생은 ‘2 GP급 Co저감 초고강도 스테인리스강의 산화 및 부식특성(Oxidation behavior and corrosion properties of 2-GPa grade Co-reduced ultrahigh-strength stainless steel)’에 대한 주제로 다양한 첨단산업에 활용되는 초고강도 스테인리스강의 부식특성 평가를 통해 미세조직과 부식특성 간의 상관관계를 고찰하고 고가의 합금원소를 감소시킴에도 소재의 기계적성질과 부식특성을 동시에 향상시킬 수 있는 방법을 제시했다.

한편, 최준유 학생은 ‘Analyzing STEM images with U-net architecture and enhanced focused region training’를 발표했다. 이 연구는 최근 주목받고 있는 인공지능 기술을 소재의 현미경 사진 분석에 적용한 것으로, 기존 현미경 사진 분석의 한계점이었던 국부적인 특징에 대한 정보손실을 극복하고, 주사투과전자현미경(scanning transmission electron microscopy) 사진에서 기지, 석출물, 전위를 감지하고 분석할 수 있는 Focused Region Training기반 현미경 사진 자동분석 기술을 제시했다.

또한 최준혁 학생은 ‘냉간압조용 선재 물성 및 공정 예측을 위한 인공지능 플랫폼 개발’을 발표했다. 이 연구는 통일된 표준화 어휘를 사용한 냉간압조용 선재의 소재-공정-물성 데이터베이스를 기반으로 신선 및 단조 공정별 물성 예측모델을 개발하고, 이를 활용해 냉간압조용 선재의 전주기 공정에 걸쳐 물성 및 공정을 예측하고 관리할 수 있는 GUI (graphical user interface) 기반 통합 AI 솔루션을 제안하였다.