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대한기계학회 기계인공지능연구회
대한기계학회 회원 여러분, 최근 인공지능 기술의 비약적인 발전은 기계공학 분야에도 창의적 파괴와 대대적인 혁신을 불러오고 있습니다. 이러한 흐름에 발맞춰, 이번 심포지엄은 거대언어모델(Large Language Models)과 물리지식 기반 인공지능(Physics-Informed Machine Learning)이라는 두 핵심 키워드를 중심으로, 전문가들을 모셨습니다. 기계공학과 인공지능의 융합을 선도하는 연구자들과의 활발한 교류를 통해, 참가자 여러분께서 학문적, 기술적 통찰을 얻는 뜻깊은 자리가 되기를 기대합니다. 회원 여러분의 많은 관심과 적극적인 참여를 바랍니다.
● 주 최 : 대한기계학회
● 주 관 : 대한기계학회 기계인공지능연구회
● 날 짜 : 2025년 8월 20일(수)
● 장 소 : 서울 강남 포스코타워 역삼 이벤트홀(3층)
● 행사 일정
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주제
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시 간
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제 목
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발 표 자(소속)
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등록
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09:30~09:50
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등록 및 상호 인사, 네트워킹
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개회사
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09:50~10:00
(10분)
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기계인공지능 연구회 및 심포지엄 소개
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오현석 연구회장
(GIST)
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축사
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10:00~10:10
(10분)
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기계인공지능 전문가 심포지엄 축사
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배중면 회장
(대한기계학회)
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물리지식기반
인공지능과
기계공학
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10:10-10:45
(35분)
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시간인과성이 강화된 Physics-Informed AI를 이용한
외삽기반 공학문제의 실시간 해결
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임재혁 교수
(경희대)
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10:45~11:20
(35분)
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물리지식을 이용한 로봇 인공지능
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김대겸 교수
(고려대)
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11:20~11:35
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휴식
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11:35~12:10
(35분)
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DeepONet을 이용한 진동시스템의 동적응답 생성형
모델 및 상태진단에 적용
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박용화 교수
(KAIST)
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12:10~12:45
(35분)
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CAE 전산해석과 설계최적화를 위한 물리지식 기반 인공지능
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이재욱 교수
(GIST)
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점심식사
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12:45~14:00
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포스코타워 구내 식당
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거대언어모델과
기계공학
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14:00~14:35
(35분)
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제조 AI: 도메인, 물리, 그리고 LLM의 융합
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유승화 교수
(KAIST)
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14:35~15:10
(35분)
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원자로 운영을 위한 Agentic AI 활용
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유용균 실장
(한국원자력연구원)
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15:10~15:45
(35분)
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EngineerGPT: 공학 문제 해결을 위한 도메인 특화
언어모델 기반 AI 에이전트 기술
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이수영 교수
(중앙대)
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15:45-16:00
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휴식
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16:00-16:35
(35분)
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LLM을 활용한 로봇 작업 지능 기술
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김창현 박사
(한국기계연구원)
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16:35-17:10
(35분)
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LLM을 이용한 설계 자동화 연구
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정재호 교수
(충북대)
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● 강연 초록
- (경희대 임재혁 교수) 시간인과성이 강화된 Physics-Informed AI를 이용한 외삽기반 공학문제의 실시간 해결 : 시간 인과성이 강화된 PINN 기반 대리모델링 기법을 소개한다. 고속 파동을 수반하는 고체 및 유체 문제에서 발생하는 trivial solution 수렴 문제를 해결하기 위해, 시간 인과 구조를 반영한 새로운 학습 전략을 제안한다. 본 기법은 기존 PINN 대비 외삽 정확도와 학습 안정성이 크게 향상되었으며, 실제 사례를 통해 고신뢰 예측과 디지털 트윈 적용 가능성을 입증한다.
- (고려대 김대겸 교수) 물리지식을 이용한 로봇 인공지능 : 기계공학 및 물리 기반 지식을 활용한 인공지능 알고리즘 개발 방법론을 소개한다. 더 나아가, 이러한 방법론이 실제 로봇 시스템에 어떻게 적용되는지를 구체적인 사례를 통해 다루고자 한다.
- (KAIST 박용화 교수) DeepONet을 이용한 진동시스템의 동적응답 생성형 모델 및 상태진단에 적용 : 전산해석 또는 실험에 의존하는 진동시스템의 동적응답을 DeepONet을 통해 효율적으로 생성하는 주제를 다룬다. 진동시스템에 물리적인 설계변수, 입력조건이 정해지면, 응답특성이 구해지는데 이러한 일련의 전통적인 진동해석 과정을 DeepOnet으로 전환하고 시도되지 않은 설계변수와 입력으로 확장하여 고정밀의 데이터를 효율적으로 얻도록 한다. 이를 구조물의 상태진단에 적용하는 적용 사례를 소개한다.
- (GIST 이재욱 교수) CAE 전산해석과 설계최적화를 위한 물리지식 기반 인공지능 : 공학 시스템의 전산해석 시뮬레이션과 설계최적화에 물리지식을 반영한 인공지능 기법의 적용 가능성을 다룬다. 구체적으로 물리정보신경망의 특징과 장단점, 최신 연구동향을 소개하고, 전산해석 결과를 모사하는 대리모델에 물리지식기반 인공지능의 활용 가능성을 논의한다. 이어서 실제 공학 문제에 물리지식기반 인공지능을 적용한 사례를 통해, 실질적 활용 가능성과 향후 연구방향에 대해 고찰한다.
- (KAIST 유승화 교수) 제조 AI: 도메인, 물리, 그리고 LLM의 융합 : AI 기반 제조 역설계의 새로운 방향을 소개한다. 도메인지식과 물리 기반 학습을 통해 데이터 효율성과 일반화를 높이는 방법, 그리고 LLM을 활용한 인간-AI 인터페이스로 설계-시뮬레이션-최적화를 연결하는 최신 사례를 다룬다. 이를 통해 제조 설계 프로세스의 확장성과 해석 가능성을 높이는 지식 유도형 AI 시스템의 가능성을 탐색한다.
- (한국원자력연구원 유용균 실장) 원자로 운영을 위한 Agentic AI 활용 : 대규모 언어 모델 기반 AI 에이전트의 개념을 소개한다. 더 나아가, AI 에이전트가 원자력 발전소 시뮬레이터와 상호작용하며 운영의 안전성과 효율성을 극대화할 수 있는 미래 비전을 제시하고자 한다.
- (중앙대 이수영 교수) EngineerGPT: 공학 문제 해결을 위한 도메인 특화 언어모델 기반 AI 에이전트 기술 : 공학 문제 해결을 위한 언어모델 기반 생성형 AI 에이전트 기술을 중점적으로 소개한다. 특히, 도메인 특화된 거대 및 경량 언어모델을 기반으로 설계–해석–최적화 전 과정을 아우르는 공학적 프로세스 혁신 가능성을 탐색한다. AI 에이전트 구조, 프롬프트 설계 전략, 도메인 지식 내재화 방식 등을 중심으로 기술적 세부사항을 소개하며, 실제 기계공학 문제 해결 사례를 통해 해당 기술의 실용성과 확장 가능성을 논의한다.
- (한국기계연구원 김창현 박사) LLM을 활용한 로봇 작업 지능 기술 : LLM을 이용하여 로봇 작업 명령을 생성하고 실행하는 작업 지능 기술에 대해 소개한다. 세부적으로는 다양한 작업을 하기 위한 이동, 인식, 작업 관련 기반 기술, LLM을 활용한 자연어 이해 및 작업 계획, 가상공간에서 사전 학습 및 작업 실행에 대해 다룬다. 마지막으로 제조 공정 적용 사례를 통해 로봇 작업 지능의 활용성과 확장성을 살펴본다.
- (충북대 정재호 교수) LLM을 이용한 설계 자동화 연구 : LLM을 이용한 기계 설계 자동화의 최신 연구 동향을 소개한다. 자연어를 기반으로 CAD 모델 작성, 최적 설계, FEM 해석 등의 자동화와 관련된 연구 사례를 소개하며, 설계-해석-최적화로 이어지는 통합 파이프라인 구현 가능성을 탐색한다. 이를 통해 LLM이 전통적인 설계 프로세스에 미치는 영향과 향후 발전 방향에 대해 논의한다.
● 신청 안내
- 은행을 이용한 납부방법 : 우리은행/대한기계학회/1005-403-359047
- 카드 및 계좌이체를 이용한 납부방법 : 사전등록 페이지에서 전자결제시스템 이용
● 신청 마감 : 2025년 8월 14일(목)까지(현장등록 불가)
● 수 강 료
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구 분
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회 원
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비회원
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일 반
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12만 원
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18만 원
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학 생
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8만 원
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10.5만 원
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- 점심 식사 및 다과 포함, 주차권 미포함.
- 비회원 등록의 경우 1년간 대한기계학회 회원 자격을 부여함.
● 행사 문의
기계인공지능연구회 회장 오 현 석
대한기계학회 회장 배 중 면
