김동철

재직중

AI 요약

서강대학교 기계공학전공 김동철 교수는 인공지능(AI)과 다중 물리(Multi-physics) 해석 기술을 융합하여 첨단 재료 및 기계 시스템의 성능을 예측하고 최적화하는 연구를 선도하고 있습니다. 복잡한 기계적 거동 및 재료 파단 현상 분석부터 차체 조립 품질 예측, 배터리 성능 향상, 메타물질 개발에 이르기까지 폭넓은 분야에서 혁신적인 시뮬레이션 모델을 제시합니다. 특히, AI를 활용하여 설계 기술을 고도화하고 내구 특성을 예측하는 연구는 산업 현장의 난제를 해결하며 미래 기술 발전에 기여하고 있습니다. 김동철 교수의 연구는 기계공학 분야의 당면 과제를 해결하고, 스마트 제조 및 신소재 개발을 가속화하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 프로필에서 김동철 교수의 주요 연구 과제, 발표 논문, 등록 특허 등 폭넓은 연구 성과를 상세히 확인하실 수 있습니다.

김동철

교수

서강대학교

기계공학과

소속	서강대학교
부서 학과	기계공학과
직책	교수
사무실 번호	027058643
이메일	dckim@sogang.ac.kr
연구실	다중물리&다중스케일 시스템 연구실
연구실 홈페이지	링크 바로가기

중요 키워드

머신러닝메타물질다중물리해석나노기술내구특성재료공학예측모델인공지능계산역학구조해석유한요소해석배터리기술생체재료시뮬레이션파단예측

학력

University of Michigan 기계공학 박사 University of Michigan 기계공학 석사 연세대학교 기계공학 학사

문의처

서강대학교

담당자서강대학교산학협력단

이메일tlo@sogang.ac.kr

연락처02-3274-4863

보유 기술

센서기술 외

집중 자계로 두뇌 자극 효율 높인 자기 자극기 개발

가격 협의

기존 자기 자극기는 뇌 피질 자극 깊이가 제한적이며 국소 자극이 어렵다는 한계가 있었습니다. 본 발명은 한 쌍의 자기코일과 돌출부를 활용하여 집중 자계를 형성, 이러한 문제를 해결합니다. 혁신적인 구조로 유도 자기장 집적도를 기존 대비 2.4배 이상 향상시켰으며, 특정 뇌 부위에 고효율의 정밀 자극을 가능하게 합니다. 또한, 단순화된 형상으로 제조 공정이 간소화되어 생산 효율성이 높습니다. 우울증, 통증 치료 등 비침습적 경두개 뇌 자극 분야에 새로운 가능성을 제시합니다.

TMS 기술경두개 두뇌자극고효율 의료기기뇌 질환 치료뇌신경 조절

이차전지

이차전지 캐소드, 가상 시뮬레이션으로 신속 개발

가격 협의

본 발명은 이차전지 캐소드 물질 개발에 필요한 막대한 비용과 시간을 획기적으로 절감할 수 있는 가상 캐소드 시뮬레이션 방법 및 전자 장치에 관한 것입니다. 기존 실험 기반 개발의 한계와 컴퓨터 시뮬레이션의 높은 진입 장벽을 해결하기 위해, 사용자 친화적인 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 캐소드 물질의 가상 설계, 변형, 시뮬레이션 및 다양한 물성 분석(완화, 확산, 전위, 자유 에너지, 상, 상태 밀도 등)을 가능하게 하여, 연구자들이 쉽고 빠르게 최적의 이차전지 소재를 개발할 수 있도록 돕습니다. 본 기술을 통해 이차전지 개발 프로세스를 최적화하고 시장 경쟁력을 강화하시길 바랍니다.

R&D 비용 최적화가상 시뮬레이션개발 시간 단축물성 예측 기술배터리 성능 향상

기계요소

커버 변형 막고 누수 잡는 캔뚜껑 개발

가격 협의

기존 캔뚜껑은 개방 후 재밀봉 시, 커버 변형으로 인해 내용물 누설의 위험이 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결한 혁신적인 재밀봉 캔뚜껑 기술입니다. 리벳을 통한 레버와 커버의 결합 구조를 개선하여, 개방 과정에서 커버가 가압되거나 변형되지 않도록 설계되었습니다. 이로써 사용자는 캔 개방 후에도 인출구를 완벽하게 재밀봉하여, 내용물을 누수 걱정 없이 위생적이고 안전하게 보관할 수 있습니다. 본 기술은 음료 캔 등의 편의성과 휴대성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

기능성캔누수방지레버구조밀폐기술안전한음료

반도체제조 외

칩 신뢰성 위한 TSV 구리 돌출량 예측 시스템 개발

가격 협의

칩 스태킹 공정에서 TSV(관통 실리콘 비아) 내 구리의 열팽창으로 인한 돌출(구리 펌핑) 현상은 반도체 칩의 신뢰성을 저하시키는 주요 원인입니다. 특히 고온 공정에서 발생하는 이러한 문제는 BEOL 층 손상으로 이어질 수 있습니다. 본 기술은 이러한 구리 돌출 현상을 사전에 예측하여 칩 스태킹 공정의 신뢰성을 확보하고 불량률을 감소시키는 혁신적인 시스템 및 예측 방법을 제공합니다. TSV의 초기 형상, 구리 결정립 정보, 열처리 조건 등 다양한 데이터를 입력받아, 구리 결정립 성장률 및 열변형을 정밀하게 시뮬레이션하여 구리 돌출량을 예측합니다. 이 시스템은 시뮬레이션 결과를 시각화하여 제공함으로써, 반도체 제조 공정 최적화에 기여하고 잠재적인 불량을 미연에 방지할 수 있습니다. 본 기술을 통해 고품질 반도체 생산에 기여하고 불량률을 획기적으로 낮출 수 있습니다.

3D 반도체 패키징BEOL 공정TSV결정립 성장구리 돌출량 예측

나노구조 외

열처리 과정 중 금속나노입자의 최적 형상 예측 시뮬레이션 개발

가격 협의

금속나노입자 열처리 시 발생하는 형상 변화 예측은 나노기술 분야의 중요한 과제입니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 금속나노입자 형상 예측 장치 및 방법을 제공합니다. 바닥재, 나노입자 형성, 열처리 정보를 입력하여 에너지 방정식을 계산하고, 시간에 따른 형상 변화를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 나노입자 제작을 위한 최적의 열처리 공정 조건을 확보하여 연구 및 생산 효율을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

3D 시뮬레이션공정 최적화금속 나노 기술이란금속 나노입자나노 기술

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