1일차
(8월 18일) | PHM for Intelligent Systems | 강사 |
10:00~11:00 | PHM for Physical AI 소개 | 오기용 교수
(한양대학교) |
11:00~13:00 | · Agentic AI 기초와 공학 적용
본 강의는 LLM 기반 Agentic AI의 기초 개념과 공학 분야 적용을 다룬다. Harness Engineering 기법과, Skill 및 MCP를 통한 외부 도구 연동의 원리를 소개한다. AI 에이전트를 활용하여 실시간 대화로 CAD 모델링하며 정적, 모드, 충돌 해석을 수행하는 사례를 제시한다. 이를 통해 공학 연구 및 교육 현장에서 Agentic AI를 실질적으로 적용하는 역량을 함양한다. | 오현석 교수
(GIST) |
13:00~14:00 | 점심 |
14:00~16:00 | · VLA 기반 협동로봇 작업 수행
본 강의는 VLA를 이용하여 협동로봇의 작업을 수행하는 방법에 대해 다룹니다.VLM/VLA 모델에 대한 학습과 함께, NVIDIA Isaac GR00T N1.7 모델을 이용한 연구 예제를 통해 관련 기술에 대한 이해도를 높일 수 있도록 합니다. | 손정우 교수
(금오공과대학교) |
16:00~18:00 | · 제조 설비 데이터의 특성과 물리적 해석 기반 상태진단
본 강의는 제조 설비 데이터가 가지는 고유한 특성과 이를 활용한 상태진단 방법을 소개한다. 특히, 산업 AI 적용 과정에서 빈번하게 발생하는 성능 저하 현상을 살펴보고 주요 원인을 분석한다. 또한, 제조 데이터에 내재된 물리적 의미와 설비 운용 특성을 반영한 진단 전략을 설명하고, 실제 산업 사례를 통해 데이터 해석 방법을 제시한다. | 송진우 교수
(동국대학교) |
2일차
(8월 19일) | PHM for Actuation and Battery Systems | 강사 |
9:00~11:00 | · 모터 응용 분야별 열관리 기법
본 강의는 전동 시스템에 활용되는 다양한 모터의 응용 분야별 발열 특성과 열관리 기법을 체계적으로 다룬다. 응용 분야에 따라 모터의 운전 조건 및 방열 구조가 상이하므로, 각 도메인의 특성을 반영한 강건한 열설계 방법론을 소개한다. 아울러 효과적인 열관리 실현을 위한 최신 기술 동향을 함께 논의한다. | 박수환 교수
(동국대학교) |
11:00~13:00 | · 모터 베어링 진단을 위한 기초
본 강의는 모터 베어링 진단을 위한 기초 이론을 다룬다. 특히 베어링 진단에 필수적인 진동 이론과 베어링의 진동 특성을 소개하며, Envelope 분석을 통해 베어링 고장의 특징을 효과적으로 파악하는 방법을 학습한다. | 정준하 교수
(아주대학교) |
13:00~14:00 | 점심 |
14:00~16:00 | · 감속기 진단을 위한 신호처리 기법
본 강의는 감속기 진단을 위한 다양한 신호처리 기법을 다룬다. 특히 주기적으로 발생하는 감속기의 결함 특징을 분석하기 위한 리샘플링, 오더분석, 캡스트럼분석과 미세 결함 특징을 강조하기 위한 신호처리 응용 기법을 소개한다. | 하종문 교수
(아주대학교) |
16:00~18:00 | · 엣지(Edge)에서 피어나는 신뢰성: Physical AI 배터리 SOC/SOH 실전 가이드
본 강좌에서는 Physical AI의 지속 가능성을 결정짓는 온보드 배터리 진단 솔루션을 다룹니다. 제한된 하드웨어 환경에 임베딩 가능한 SOC/SOH 기법을 논의하고, 물리 및 AI 융합 SOC/SOH 추정 이론부터 실시간 추정 실습까지 유기적으로 연계합니다. 이를 통해 차세대 BMS PHM 기술의 핵심 실무 역량을 제공합니다. | 오기용 교수
(한양대학교) |
3일차
(8월 20일) | PHM for Electronics Systems | 강사 |
9:00~11:00 | · 반도체 패키징 열-기계 기반 PHM과 신뢰성
본 강의는 전력반도체 모듈과 이종집적 패키징에서 발생하는 열·전기·기계 복합 열화 메커니즘을 PHM 관점에서 다룬다. 접합부, 인터커넥트, TIM, 기판 등 주요 고장 위치와 계측·해석 기반 진단 방법을 소개하고, 상태평가와 수명예측 적용 방향을 설명한다. | 이규석 선임연구원
(KETI) |
11:00~13:00 | · 전력반도체의 열화 및 이를 감시하기 위한 최신 회로 기법
본 강의에서는 전력 변환 장치에서 중요한 역할을 수행하는 전력반도체 소자의 열화 메커니즘을 소개하고, 열화를 감지할 수 있는 대표적 열화 인자를 설명합니다. 이 중 대표적 열화 인자인 온 상태 저항과 온 상태 게이트 전류를 모니터링 하는 회로의 최신 설계 기법 및 동작 방식을 설명합니다. | 신종원 교수
(서울대학교) |
13:00~14:00 | 점심 | |
14:00~16:00 | · 다중물리 및 인공지능 융합기반 반도체 패키지 고장진단
본 강의에서는 다중물리 해석과 인공지능을 융합한 반도체 패키지 고장진단 전략을 소개한다. 구체적으로, 전자 시그널 패턴 분석을 기반으로 인터커넥트의 열-구조적 변화, 결함 성장, 복합 결함 상태를 전기적 신호 관점에서 평가하고, 물리 기반 모델링과 인공지능 알고리즘을 결합하여 결함의 원인과 심각도를 진단하는 방법을 제시한다. | 강태엽 교수
(아주대학교) |
