Mechano-Materials and Energy Laboratory(기계-재료 에너지 연구실)의 연구책임자인 이승훈 교수입니다. 저는 Georgia Institute of Technology(조지아공대)에서 기계공학 박사학위를 취득하였으며, 극저온에서 구동 가능한 이차전지와 화재 위험성으로부터 안전하면서도 고성능을 발휘하는 전고체전지에 대해 연구해
데이터사이언스와 최적화 기법을 활용하여 지속 가능한 항공시스템을 만들기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 최근 진행했던 대표 연구로는 ‘UAM/UTM용 도심공역 설계 및 최적 비행경로 추천 프레임워크 개발’, ‘데이터 기반 항공안전관리’, ‘인공지능 기법을 활용한 공항소음 예측 알고리즘 개발’, ‘교통 소외지역 접근성 개선 연구’가 있습니다.
융합기술을 통해 기존 디바이스의 한계를 넘어서는 차세대 전기소자 및 기기를 개발하고 있습니다. 구체적으로는 유연하며 인장 가능한 센서, 에너지 하베스터, 에너지 저장장치 등을 개발합니다. 소자를 설계할 때 전도성 나노 물질, 압전 물질 등의 스마트 재료와 serpentine, kirigami 등의 기능성 구조를 활용합니다. 또한 설계된 재료와 형상을 가공
이번 서면 인터뷰에서 만나 보실 김남중 교수(가천대학교 기계공학전공)는 기계적 메타물질의 장점을 극대화할 수 있는 인공지능 기반 설계법에 관한 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 인공지능 기술을 활용한 전통적 수치해석 기법의 효율화, 자연모사 구조체를 활용한 기계적 메타물질 설계법, 불확실성 정량화를 통한 시뮬레이션 기술의 고도화에 대하여 자세한 이야기해보도
고성안 교수(UNIST 인공지능대학)는 딥러닝, AI+시각분석/시각화, 인간-AI 상호작용 등을 연구하고 있습니다. 최근에는 인공지능을 활용하여 복잡한 역사 정보를 일목요연하게 정리해 한눈에 보여주는 시스템과 교통정체 예측 인공지능 기술을 개발하고 있습니다.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a promising approach for mitigating the hallucination of large language models (LLMs). However, existing research lacks rigorous evaluation of the impact of ret
Recently many deep models have been proposed for multivariate time series (MTS) forecasting. In particular, Transformer-based models have shown great potential because they can capture long-term depen
This paper presents ChatCounselor, a large language model (LLM) solution designed to provide mental health support. Unlike generic chatbots, ChatCounselor is distinguished by its foundation in real co
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a promising approach for mitigating the hallucination of large language models (LLMs). However, existing research lacks rigorous evaluation of the impact of ret
Mechano-Materials and Energy Laboratory(기계-재료 에너지 연구실)의 연구책임자인 이승훈 교수입니다. 저는 Georgia Institute of Technology(조지아공대)에서 기계공학 박사학위를 취득하였으며, 극저온에서 구동 가능한 이차전지와 화재 위험성으로부터 안전하면서도 고성능을 발휘하는 전고체전지에 대해 연구해
데이터사이언스와 최적화 기법을 활용하여 지속 가능한 항공시스템을 만들기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 최근 진행했던 대표 연구로는 ‘UAM/UTM용 도심공역 설계 및 최적 비행경로 추천 프레임워크 개발’, ‘데이터 기반 항공안전관리’, ‘인공지능 기법을 활용한 공항소음 예측 알고리즘 개발’, ‘교통 소외지역 접근성 개선 연구’가 있습니다.
융합기술을 통해 기존 디바이스의 한계를 넘어서는 차세대 전기소자 및 기기를 개발하고 있습니다. 구체적으로는 유연하며 인장 가능한 센서, 에너지 하베스터, 에너지 저장장치 등을 개발합니다. 소자를 설계할 때 전도성 나노 물질, 압전 물질 등의 스마트 재료와 serpentine, kirigami 등의 기능성 구조를 활용합니다. 또한 설계된 재료와 형상을 가공
이번 서면 인터뷰에서 만나 보실 김남중 교수(가천대학교 기계공학전공)는 기계적 메타물질의 장점을 극대화할 수 있는 인공지능 기반 설계법에 관한 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 인공지능 기술을 활용한 전통적 수치해석 기법의 효율화, 자연모사 구조체를 활용한 기계적 메타물질 설계법, 불확실성 정량화를 통한 시뮬레이션 기술의 고도화에 대하여 자세한 이야기해보도
고성안 교수(UNIST 인공지능대학)는 딥러닝, AI+시각분석/시각화, 인간-AI 상호작용 등을 연구하고 있습니다. 최근에는 인공지능을 활용하여 복잡한 역사 정보를 일목요연하게 정리해 한눈에 보여주는 시스템과 교통정체 예측 인공지능 기술을 개발하고 있습니다.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a promising approach for mitigating the hallucination of large language models (LLMs). However, existing research lacks rigorous evaluation of the impact of ret
Recently many deep models have been proposed for multivariate time series (MTS) forecasting. In particular, Transformer-based models have shown great potential because they can capture long-term depen
This paper presents ChatCounselor, a large language model (LLM) solution designed to provide mental health support. Unlike generic chatbots, ChatCounselor is distinguished by its foundation in real co
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a promising approach for mitigating the hallucination of large language models (LLMs). However, existing research lacks rigorous evaluation of the impact of ret