System Design Optimization
한국항공대학교 최적설계 연구실
Overview
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Mission: Lifecycle reliability engineering, spanning from reliability prediction and assessment in the design and development stage to prognostics and health management (PHM) in reliability-centered maintenance (RCM).
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History & Current Status: Established and led by Professor Joo-Ho Choi until his retirement from active faculty status in February 2024, the System Design and Optimization Laboratory (SDOL) has successfully produced 46 Master's (M.Sc.) and 5 Doctoral (Ph.D.) graduates. Currently, the laboratory is co-operated with Smart Hybrid Manufacturing Laboratory (SHML, shml.kau.ac.kr) led by Professor Hae-Sung Yoon at Korea Aerospace University.
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Technical Areas: Reliability prediction; Uncertainty quantification; Surrogate modeling; Systems reliability (FMEA/FTA); Reliability test and
evaluation; Diagnostics and prognostics algorithms; Foundation model; System health management; Bayesian statistics.
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Application Areas: Our research delivers practical engineering solutions across diverse industrial applications, particularly focusing on safety-critical systems. For specific details and case studies, please refer to our dedicated platform at www.phms.co.kr/casestudies. In summary, our main applications include:
Rotating Machinery: bearings, shafts, gearboxes, and rotating machinery assemblies
Aerospace and UAV: UAV gearboxes, drone motors, satellite motors, aircraft/turbine engines and structures
Railway Systems: Motor-driven train door
Manufacturing Systems: Robot and mechatronic systems, lubrication systems
Battery and Electrified Mobility: Li-ion batteries for ESS and hybrid propulsion batteries for UAM
SDOL 연구실 개요
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최적설계 연구실 (System Design Optimization Lab, SDOL)은 기계항공 시스템의 신뢰성 (Reliability)을 예측, 설계, 평가하기 위한 기술과 운용 중 신뢰성을 유지하기 위한 신뢰도중심정비(reliability centered maintenance)와 건전성 예측관리(Prognostics and Health Management, PHM) 기술을 연구.
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연구실 소개 및 연혁: 본 연구실(SDOL)은 2024년 2월 최주호 교수의 정년퇴임 시까지 운영되었으며 총 46명의 석사(M.Sc.)와 5명의 박사(Ph.D.) 를 배출. 현재는 동 대학 내 윤해성 교수의 '스마트 융합생산 연구실' (shml.kau.ac.kr)과 파트너십 통해 공동 운영중.
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기술 분야: 신뢰성 예측 (Reliability prediction), 불확실성 정량화 (Uncertainty quantification), 대리 모델링 (Surrogate modeling), 시스템 신뢰성 (Systems reliability - FMEA/FTA), 신뢰성 시험 및 평가 (Reliability test and evaluation), 고장 진단 및 예측 알고리즘 (Diagnostics and prognostics algorithms), 파운데이션 모델 (Foundation model), 시스템 건전성 관리 (System health management)
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응용 분야 (Application Areas): 본 연구실의 기술은 높은 안전성과 신뢰성이 요구되는 다양한 산업 전반에 적용되고 있으며, 주요 응용 분야를 요약하면 다음과 같음 (응용 사례는 www.phms.co.kr/casestudies에서 확인가능)
항공우주 및 국방: 항공기 구조물 검사 계획 수립, 항공기 엔진, 인공위성, 드론용 모터의 수명/고장 예측, 무인기(UAV) 유성기어박스 및 도심항공교통(UAM) 하이브리드 엔진용 배터리의 고장 진단, 저비용항공사(K-LCC) 맞춤형 PHM 플랫폼 개발
에너지 및 인프라: 터빈엔진 윤활 시스템 고장진단, ESS 배터리 잔존 수명(RUL) 및 건전성 예측
제조 및 산업 시스템: 로봇 예지 정비 및 신뢰성 중심 정비(RCM) 솔루션 구축
철도 시스템: 모터 및 시스템 데이터를 활용한 열차 출입문 고장 진단
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핵심 연구분야: 신뢰도 예측 (Reliability prediction), 불확실성 규명 (Uncertainty quantification), 반응표면 모델링 (Surrogate modeling), 시스템 신뢰도 (System reliability, FMEA/FTA), 신뢰성 시험 및 평가 (Reliability test and evaluation), Diagnostics and Prognostics (고장진단예측), 기계학습 (Machine Learning), 시스템 건전성관리 (System health management), Bayesian Reliability (베이즈 기반 신뢰도해석)