동국대 WISE캠퍼스 기계시스템공학전공 홍성호 교수, 제75회 춘계학술대회 최우수 논문상 수상

동국대 WISE캠퍼스 기계시스템공학전공 홍성호 교수

동국대 WISE캠퍼스 기계시스템공학전공 홍성호 교수와 카이스트 기계공학과 이승철 교수, 포항공대 기계공학과 이세빈 학생이 지난 19일 제주도 소노캄호텔에서 개최된 제75회 한국트라이볼로지학회 춘계학술대회에서 최우수 논문상을 수상했다.

24일 동국대 와이즈 캠퍼스에 따르면 한국트라이볼로지학회는 윤활, 마찰, 마모, 기계요소 설계 등 제품의 신뢰성과 관련된 전문학술기관으로 학술과 기술의 진보 발전을 도모하고 선진 공업 발전에 기여하기 위해 설립된 사단법인이다.

이번 "딥 러닝 활용한 마모 흔 측정 기반의 마모량 평가"라는 논문은 마찰, 마모 실험에서 발생되는 마모의 부피를 마모 흔을 기반으로 딥 러닝을 이용해 평가하는 방법을 제시했다. 또 작은 스케일의 마모는 측정이 어려운 점과 시간 소모적이던 문제를 마모 흔 이미지를 기반으로 딥 러닝을 활용해 마모의 부피를 짧은 시간에 효과적으로 측정하는 방법을 제안했다.

이번 연구는 포항공대 석 박사통합과정 이세빈 학생, 카이스트 이승철 교수와 동국대 WISE캠퍼스 홍성호 교수가 공동 교신저자로 연구를 수행해 얻은 업적으로 현재 국외저명저널에 논문이 심사 중에 있으며 마찰, 마모, 윤활을 다루는 트라이볼로지 학문분야에 인공지능을 적용해 연구의 새로운 접근방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 이에 앞으로 베어링 상태진단에 대해서도 공동연구를 진행할 예정이다.

동국대 WISE캠퍼스 홍성호 교수는 "18년 동안 본 학회에 참여를 하고 있으며, 이번 학술대회에서 처음으로 최우수 논문상을 수항해 너무 기쁘며 앞으로 연구를 수행할 큰 동기부여를 받은 것 같다"고 소감을 밝혔다.

이번 2023년 한국과학기술단체 총연합회로부터 과학기술우수논문상을 수상해 영광이며, 앞으로 윤활유 센서, 오일 정제 기술과 유 분석 기반 상태진단 기술 개발에 더 많은 열정으로 연구에 매진해 트라이볼로지 분야의 발전에 기여하고 싶다"고 덧붙였다.