행사명 | 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년 춘계학술대회 |
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행사분류 | 학술발표대회 |
행사관련 홈페이지 | ksme.or.kr/Conference/ConferenceView.asp?top_param=1&sub_param=4&AC=3&CODE=C320220301&B_CATE=BBC1 |
개최기간 | 2022-05-18 ~ 2022-05-21 |
개최지 | 벡스코(부산시 해운대구 APEC로 55) |
주최기관 | 대한기계학회 |
주최기관 홈페이지 | ksme.or.kr/Conference/ConferenceView.asp?top_param=1&sub_param=4&AC=3&CODE=C320220301&B_CATE=BBC1 |
후원기관 | 대한기계학회 |
· 문의
- 일반 사항 : 총무이사 오현석 교수(GIST, 062-715-2774, hsoh@gist.ac.kr)
- 광고/전시/후원 : 총무이사 오현석 교수(신청서 링크 : Click, 신청 마감 : 4월 22일(금))
- 학생경진대회 : 총무이사 박진성 교수(성균관대, 031-290-7829, nanojspark@skku.edu)
- 논문 발표(프로그램북) : 편집이사 김진균 교수(경희대, 031-290-7829, jingyun.kim@khu.ac.kr)
- 논문 발표(초록집) : 편집이사 이재훈 교수(동국대, 031-290-7829, jaehun@dongguk.edu)
· 초청 강연
- Calibrated prediction of nonlinear material-based complex systems containing a large number of input variables (Prof. Bongtae Han, University of Maryland)
- See the unseen! (신정호 대표, ETRIZ)
· 튜토리얼
- Physics-informed Neural Networks(POSTECH 이승철 교수, seunglee@postech.ac.kr, 포스터 : Click)
물리지식기반 신경망에 대한 소개와 최신 연구 동향
Examples of PINN as a PDE solver
Examples of incorporating physics with data
- Data-driven Design(KAIST 강남우 교수, nwkang@kaist.ac.kr)
Data-driven design 연구 배경
Surrogate modeling + AI 최신 연구 동향
Design optimization + AI 최신 연구 동향
Generative design + AI 최신 연구 동향
· 특별 세션
- 도메인 적응과 설명 가능 인공지능(GIST 오현석 교수, hsoh@gist.ac.kr)
- Physics-informed Neural Networks(POSTECH 이승철 교수, seunglee@postech.ac.kr)
- 해양 분야 친환경 및 스마트 기술(선박해양플랜트연구소 조수길 박사, sgcho@kriso.re.kr)
- 전자인쇄를 이용한 배터리 설계 및 생산공정
- 태양광 설비 설계 및 해석
- 한국-스위스 국제공동연구(서울대 윤병동 교수, bdyoun@snu.ac.kr)
· 학생 경진 대회
- 참여대상 : 구두/포스터 발표하는 대학원생(학술대회 등록한 학부생 경우 학생경진대회 신청 가능)
- 초록 제목은 구두/포스터 발표 제목과 반드시 일치해야 함(작성 템플릿 링크: Click, 1제이지 작성)
- 4월 8일(금)까지 박주형 연구교수(parkjoodori@gmail.com)에게 초록 제출
- 경진대회는 PPT를 이용한 구두 발표이며 발표 시간(예, 5분 발표 2분 질의 응답)은 추후 공지
- 시상 : 상금 및 상장 수여
· 신진연구자 초청 발표
- 신개념 1차원 유한요소인 고차 보 요소의 소개(경북대 최수민 교수, schoi@knu.ac.kr)
- Virtual material testing by crystal plasticity finite element method: Grain size effect on the formability of ultra-thin metallic sheet(건국대 김동규 교수, dongkyukim@konkuk.ac.kr)
- Infill Defective Detection in Additive Manufacturing: Auditing Layer Imagery by using Machine Learning(동국대 송진우 연구교수, jwsong0620@dgu.edu)