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제조 모빌리티 트랙 소개
이름
서울대학교 공학전문대학원
날짜
2026.04.16 09:04
조회수
144

제조모빌리티 산업은 내연기관 중심에서 인공지능과 자율주행, 전동화가 결합된 새로운 체계로 빠르게 변화하고 있습니다. 소프트웨어와 하드웨어가 융합되는 격변의 시기에, 새로운 산업 패러다임을 이끌어갈 실무형 인재 양성은 더욱 중요해졌습니다.

공학전문대학원 제조모빌리티 트랙은 이러한 시대적 요구에 맞춰 현장의 문제를 학문적으로 풀어내기 위해 모인 곳입니다. 학생들은 각자의 산업 현장에서 가져온 고민을 연구 주제로 삼고, 정기적인 트랙 미팅을 통해 교수님들과 해결책을 모색합니다.

본 기사에서는 이기춘 담당 교수님과 이호영 트랙장의 인터뷰를 통해 제조모빌리티 트랙이 지향하는 비전과 주요 연구 활동을 소개합니다.

 

[이기춘 교수님 트랙 소개]

 

Q. 제조모빌리티 트랙 소개 및 비전

제조모빌리티 트랙은 산업과 제품, 서비스에 관련된 기술과 경영을 통합적으로 논의하는 곳입니다. 자동차, 선박, 항공기 같은 각종 운송 수단은 인류가 가진 오랜 꿈을 물리적인 현실 세계에 구현해 놓은 결과물이라 할 수 있습니다. 이 과정은 매우 방대하고 복잡한 생태계를 형성하고 있습니다.

이러한 복잡한 문제를 하나씩 해결하기 위해서는 단편적인 지식이 아닌 '시스템적 사고'가 필수적입니다. 저는 우리 트랙을 통해 학생들이 시스템적 사고를 갖춘 리더로 성장하기를 바랍니다. 트랙 교수님들과 학생들이 격의 없이 토론하며 인류의 꿈을 현실로 만드는 과정을 이해하는 것이 우리 트랙의 지향점입니다.

 

Q.미래 모빌리티 리더의 핵심 역량

현재 제조모빌리티 산업은 하드웨어와 소프트웨어가 격렬하게 결합되는 변곡점에 있습니다. 리더에게 요구되는 역량도 이와 같습니다. 하드웨어적 지식과 소프트웨어적 사고를 동시에 갖춘 양면성이 필요합니다.

모빌리티는 무엇보다 안전해야 하기에 독일 병정 같은 철저한 책임감이 기본입니다. 동시에 소프트웨어 개발자 특유의 자유분방함과 더 큰 꿈을 꾸는 호기심이 결합되어야 하죠. 일의 시작부터 끝, 조직의 기능과 스펙트럼, 그리고 공급망부터 고객까지 전체를 이해하고 그것을 제품 개발 프로세스에 담아낼 수 있는 풀스택 엔지니어(Full-stack Engineer)가 되어야 합니다. 결국 핵심 역량은 호기심과 책임감, 이 두 가지를 평소에 얼마나 훈련하느냐에 달려 있습니다.

 

Q.제조모빌리티 분야의 핵심 난제

제조모빌리티는 산업 구조 자체가 굉장히 플랫폼적입니다. 플랫폼 부품은 디자인 요소를 제외한 핵심 골격을 의미하며, 한 번 개발하면 최소 15년(3 Product Life-cycle) 동안은 큰 변화 없이 지속되어야 합니다. 이런 거대한 플랫폼을 다루려면 막대한 리소스와 데이터가 필요한데, 개인이 모든 것을 가질 수는 없습니다.

여기서 발생하는 리소스의 결핍이 가장 큰 난제입니다. 하지만 이를 할 수 없다고 포기하는 대신, 어떻게 확보할 것인가라는 관점으로 접근해야 합니다. AI 트랙과 협업하거나 회사와 소통하며 데이터를 확보하는 등, 간극(Gap)을 인식하고 이를 극복할 전략을 찾아가는 과정 자체가 바로 연구이고 성장의 과정입니다.

 

Q. 11기 학우들 당부 말씀

우선 진심으로 환영합니다. 선배로서 후배들도 한번 고생해봤으면 좋겠다는 마음도 조금은 있지만, 결국 그 고생을 통해 많은 것을 가져갈 수 있고 그 고생이 헛되지 않을 것이기에 격려를 보냅니다. 공학전문대학원의 시스템과 교수님들과의 토론이 많은 문제를 해결해 줄 것입니다.

특별히 당부하고 싶은 것은 동기를 잘 챙기라는 점입니다. 지금은 직업의 본질이 바뀌는 시기입니다. 서로 다른 조직에서 온 동기들이 한계를 넘어 교류할 때, 그 우정이 미래에 무엇을 바꿀지는 상상 이상일 것입니다. 연구 프로젝트도 중요하지만, 서로의 관심사를 공유하며 깊은 우정을 쌓으십시오.

마지막으로, '엔지니어'라는 단어를 결코 작게 여기지 마세요. 엔지니어는 때로 창조주나 창조적이라는 단어의 대체어로 쓰일 만큼 스펙트럼이 넓은 위대한 단어입니다. 실제로 우주 다큐멘터리를 보면 엔지니어 우주론이라는 표현이 나옵니다. 우주를 설계하고 만들어낸 존재를 조물주 대신 엔지니어로 명명하기도 할 만큼, 이 단어가 품은 창조적 가치는 매우 거대합니다.

공학이라는 것은 결국 많은 사람을 행복하게 만드는 기술을 추구하고, 그것을 학문화하여 기록하는 사람들의 모임입니다. 우리 학생들이 엔지니어라는 이름을 결코 작은 의미로 받아들이지 않았으면 합니다. 스스로를 한정 짓지 말고, 세상을 설계하고 행복을 구현하는 꿈꾸는 엔지니어, 기획하는 엔지니어가 되시길 응원합니다.

 

[이호영 트랙장 소감]

서울대학교 공학전문대학원 제조모빌리티 트랙장으로서 느끼는 소회는 남다릅니다. 우리 트랙의 가장 큰 특징은 끈끈한 단합력과 유대감입니다. 교수님들은 권위적인 스승보다 현장을 먼저 겪은 인생 선배로 다가오십니다. 학생의 연구 과제를 진심으로 경청하고 아껴주십니다. 현업의 고민을 깊이 이해해 주시는 조언 덕분에, 연구 방향을 잡는 과정이 마치 회사 선배와 전략을 짜는 것처럼 친숙합니다.

트랙원 역시 대부분 제조업 현직자로 구성되어 현장의 난제에 깊이 공감합니다. 각 사업장의 고충을 가감 없이 공유하고 머리를 맞대며 동료 이상의 동지애를 나눕니다. 서로의 연구를 자신의 문제처럼 고민하고 피드백을 주고받는 과정은 우리를 더욱 가깝게 묶어줍니다.

복잡한 이론을 현장의 언어로 풀어내려는 공통 목표가 있어 제조모빌리티 트랙 미팅은 늘 생동감이 넘칩니다. 학문적 열정과 현장의 지혜가 맞물리는 이 공동체의 트랙장으로서 큰 자부심과 책임감을 느낍니다. 우리가 나누는 고민이 대한민국 제조업의 미래를 바꾸는 밑거름이 될 것이라 확신합니다. 서로의 페이스메이커가 되어 마지막까지 힘차게 완주합시다. 우리 트랙원 모두 파이팅입니다!

 

[트랙원들 연구 주제]

다음은 제조 모빌리티 트랙원들의 연구 주제에 대한 간단한 소개입니다.
 

연구 주제

주요 내용

내부 결함이 반영된 알루미늄 주조재 파단 해석 모델 개발

재료 물성 모델 고도화를 통한 구조 해석 시뮬레이션의 현실 반영도를 향상과 설계 단계에서의 파단 예측 신뢰성 확보

기어박스 설계 최적화 알고리즘 개발

사람이 아닌 AI가 기어박스 설계를 함으로써, better가 아닌 best 성능을 가진 기어박스를 설계하는 시스템을 구축

옥외 디스플레이 휘도 수명 예측 모델링 연구
 

옥외 디스플레이의 실제 설치 지역 기후 환경을 반영해 밝기 수명을 예측하고, 지역별 성능 차이를 정량적으로 분석

인터럽트 환경의 SW개발을 위한 이종결합 동적 재할당

인간과 AI봇이 공동으로 SW개발시 인터럽트 분산처리를 위한 프레임워크

빅데이터 기반에 상수도 수요기반 적정 수압분석

상수도 운영시 누수저감을 위해 수요 예측을 통한 맞춤형 적정수압 공급

고객 사양 적용형 이상 감지 시스템 개발

유동적으로 바뀌거나 새로 생길 수 있는 고객 사양에 반응하여 자동으로 검사 기준을 재구성할 수 있는 신규 검사 시스템을 제안

EIS 내장형 BMS를 통한 리튬이온배터리 온도추정

리튬이온 배터리의 온도를 전기화학 임피던스 분광법을 이용하여 실시간 추정