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강연준 연구실은 기계동역학 기반 진동 제어에서 머신러닝 기반 결함 진단으로 연구 범위를 확장 중입니다.
수집 중
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2025 · funding_fluctuation · 보통 영향
2024년 대비 2025년에 연구비가 99.4% 급감하여 38,700,000,000원에서 237,034,000원으로 축소되었습니다.
2024 · funding_fluctuation · 높은 영향
2022년 대비 2024년에 연구비가 2234.1% 급증하여 1,658,000,000원에서 38,700,000,000원으로 대폭 확대되었습니다.
2022 · funding_fluctuation · 높은 영향
2021년 대비 2022년에 연구비가 874.1% 증가하여 170,200,000원에서 1,658,000,000원으로 회복되었습니다.
2020 · funding_fluctuation · 보통 영향
2014년 대비 2020년에 연구비가 97.0% 급감하여 4,640,900,000원에서 137,500,000원으로 축소되었습니다.
2014 · funding_fluctuation · 보통 영향
2013년 대비 2014년에 연구비가 90.8% 증가하여 2,432,770,000원에서 4,640,900,000원으로 확대되었습니다.
2013 · funding_fluctuation · 높은 영향
2011년 대비 2013년에 연구비가 1290.6% 대폭 증가하여 174,938,000원에서 2,432,770,000원으로 성장했습니다.
2011 · funding_fluctuation · 높은 영향
2007년 대비 2011년에 연구비가 2086.7% 증가하여 8,000,000원에서 174,938,000원으로 회복되었습니다.
2007 · funding_fluctuation · 보통 영향
2006년 대비 2007년에 연구비가 99.8% 급감하여 3,454,000,000원에서 8,000,000원으로 축소되었습니다.
강연준 연구실은 기계동역학 기반 진동 제어에서 머신러닝 기반 결함 진단으로 연구 범위를 확장 중입니다.
강연준 교수 연구실(서울대학교 기계공학부)은 최근 5년간 연구비 규모의 급격한 변동을 경험하였습니다. 2022년 약 16억 5,800만 원 수준이었던 연구비는 2024년 약 387억 원으로 2,234%에 달하는 대폭 확대를 기록하였으나, 2025년에는 다시 약 2억 3,700만 원 수준으로 급감하는 등 연도별 편차가 매우 크게 나타났습니다. 이러한 연구비 흐름은 특정 대형 프로젝트의 수주 및 종료와 연동된 구조적 특성을 반영하는 것으로 보입니다. 연구 주제 측면에서는 물림 강성 최적화 및 예측, 동적 부분구조 해석, 진동 및 소음 제어와 같은 기계동역학 핵심 분야를 기반으로 하면서, 머신러닝 앙상블 기법을 활용한 결함 진단 및 항공기 동력 전달 체계, 전동 구동 장치 등 응용 영역으로 연구 범위가 확장되는 방향성이 확인됩니다. 이를 통해 전통적인 기계 진동 분석 역량 위에 데이터 기반 지능형 진단 기술을 접목하는 연구 방향으로 전환이 이루어지고 있음을 알 수 있습니다.