염윤택 교수

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염윤택 교수
서장훈 교수
김봉주 교수

염윤택 교수

(학과장)

  • 최종학력 : 성균관대학교, 공학박사, Ph.D
  • 전공 : 비파괴평가, 스마트 안전진단, 신뢰성공학
  • Tel : 054)630-1821
  • 교수실 : 사임당관 412호
  • 이메일 : ytyeom@dyu.ac.kr
  • 학술정보 : google scholar
  • 연구실 : Smart NDE Lab.

연구분야

  • 비파괴평가, 3D 기계 설계, 지능형 안전진단 시스템 개발, 재료물성평가 및 신뢰성 평가, 딥러닝 기술

주요연구

  • AI 용접 자동화 및 품질예측_용접 모니터링 카메라 및 고정지그 개발 (2025), 두산에너빌리티
  • Dovetail 결함 검사를 위한 ECT 센서 제작(2024), 두산에너빌리티
  • 딥 뉴럴 네트워크 기반 CFRP 복합재 특성 및 신뢰성 평가 연구 (2020 – 2023), 한국연구재단
  • 8MW 풍력 Blade 검사 기술 개발 CFRP 수동검사 장치 및 시뮬레이션 (2021), 두산중공업
  • 초음파 비파괴 표면 진단기술을 활용한 2 모드 전자제어식 가변댐퍼용 피스톤로드 어셈블리 개발 (2019-2020), 한국산업단지공단
  • 산질화 및 마찰용접이 적용된 고속철도 수직댐퍼용 경량화 로드 개발 (2018-2019), 중소벤처기업부
  • PAUT와 Laser를 이용한 CLP 두께 측정용 원격 자동화 시스템 개발 (2018-2021), 에너지기술평가원
  • 인공지능 기반 균열 결함 신호 분석 기법 개발 (2018-2022), 한국원자력안전기술원

수상실적

  • 비파괴 검사 기법에 따른 CFRP 복합재의 초음파 신호 특성 분석 연구 (2022-07-18), 한국비파괴검사학회
  • 우수논문상 : 비파괴검사기법을 활용한 원전 격납건물 콘크리트 공극 탐상 연구 (2021-11-18), 한국압력기기공학회
  • 우수논문발표상 : CLP 공극 검사 기술 개발 (2019-11-26), 한국비파괴검사학회
  • 우수발표상 : 비파괴 탐상 기법을 이용한 CLP 내 공극 검사 기법 연구 (2019-10-18), 한국물리학회

해외저명저널 논문실적(SCI/SCIE/SSCI)

  1. T Kang, S Han, YT Yeom, HY Lee “Low-Power Field-Deployable Interdigital Transducer-Based Scanning Laser Doppler Vibrometer for Wall-Thinning Detection in Plates“, Materials (2024)
  2. YW Choi, TG Lee, YT Yeom, SD Kwon, HH Kim, KY Lee, HJ Kim, SJ Song, “Development of Maximum Residual Stress Prediction Technique for Shot-Peened Specimen Using Rayleigh Wave Dispersion Data Based on Convolutional Neural Network“, Materials (2023)
  3. YW Choi, TG Lee, YT Yeom, SD Kwon, HH Kim, KY Lee, HJ Kim, SJ Song, “Nondestructive Evaluation of Residual Stress in Shot Peened Inconel Using Ultrasonic Minimum Reflection Measurement“, Materials (2023)
  4. SE Lee, J Park, YT Yeom, HJ Kim, SJ Song, “Sizing-based flaw acceptability in weldments using phased array ultrasonic testing and neural networks“, Applied Sciences (2023)
  5. KH Im, YT Yeom, HH Lee, SK Kim, YT Cho, YD Woo, P Zhang, GL Zhang, “NDE characterization of surface defects on piston rods in shock absorbers using Rayleigh waves“, Applied Sciences (2022)
  6. YT Yeom, HH Kim, J Park, HJ Kim, SJ Song “Improved ultrasonic dead zone detectability of work rolls using a convolutional neural network”, Applied Sciences (2022)
  7. YT Yeom, YW Choi, HJ Kim, HH Kim, JS Park, SW Ryu, SJ Song “Containment liner plate void defect detection technique using phased array ultrasonic testing and acoustic resonance method”, Materials (2022)
  8. Z Tang, N Munir, T Lee, YT Yeom, SJ Song “Lamb wave flaw classification in Al plates using time reversal and deep neural networks“, Journal of the Korean Physical Society (2019)
  9. J Park, SJ Han, N Munir, YT Yeom, SJ Song, HJ Kim, SG Kwon “MRPC eddy current flaw classification in tubes using deep neural networks“, Nuclear Engineering and Technology (2019)
  10. YT Yeom, HJ Kim, SJ Song, Z Tang, SD Kwon, SS Kang “A study on evaluation method for micro defects on surface based on leaky Rayleigh wave“, Journal of the Korean Physical Society (2019)
  11. Z Tang, G Abera, M Kishore, SJ Song, HJ Kim, TG Lee, YT Yeom “An applicable time reversal analysis of guided waves in Al-plate with ultrasonic immersion testing“, Journal of the Korean Physical Society (2019)
  12. YT Yeom, MS Kim, HJ Kim, SJ Song, HY Lee, SD Kwon, SS Kang “A study on depth sizing for surface cracks in KTX brake disc using Rayleigh wave“, Advances in Materials Science and Engineering (2019)
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