[헤럴드경제(경주)=김병진 기자]동국대 WISE캠퍼스는 기계시스템공학전공 홍성호 교수와 카이스트 기계공학과 이승철 교수, 포항공대 기계공학과 이세빈 학생이 최근 제주도 소노캄호텔에서 열린 제75회 한국트라이볼로지학회 춘계학술대회에서 최우수 논문상을 수상했다고 24일 밝혔다.

한국트라이볼로지학회는 윤활, 마찰, 마모, 기계요소 설계 등 제품의 신뢰성과 관련된 전문학술기관으로 학술 및 기술의 진보 발전을 도모하고 선진 공업 발전에 기여하기 위해 설립된 사단법인이다.

이번 '딥러닝 활용한 마모 흔 측정 기반의 마모량 평가'라는 논문은 마찰, 마모 실험에서 발생되는 마모의 부피를 마모 흔을 기반으로 딥러닝을 이용해 평가하는 방법을 제시했고 작은 스케일의 마모는 측정이 어려운 점과 시간 소모적이였던 문제를 마모 흔 이미지를 기반으로 딥러닝을 활용하여 마모의 부피를 짧은 시간에 효과적으로 측정하는 방법을 제안했다.

연구는 포항공대 석박사통합과정 이세빈 학생, 카이스트 이승철 교수와 동국대 WISE캠퍼스 홍성호 교수가 공동 교신저자로 연구를 수행해 얻은 업적으로 현재 국외저명저널에 논문이 심사중에 있다.

또 마찰, 마모, 윤활을 다루는 트라이볼로지 학문분야에 인공지능을 적용함으로써 연구의 새로운 접근방법을 제시했다는 점에서 의미가 있고 앞으로 베어링 상태진단에 대해서도 공동연구를 진행할 예정이다.

동국대 WISE캠퍼스 홍성호 교수는 "18년 동안 본 학회에 참여를 하고 있는데 이번 학술대회에서 처음으로 최우수 논문상을 수상해 너무 기쁘다"며 "앞으로 연구를 수행할 큰 동기부여를 받은 것 같다"고 소감을 밝혔다.

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