INTERNATIONAL JOURNAL PAPERS

(UNDER REVIEW) 

*corresponding author

[14] Yoo, S., and Kang, N.* "DeepWheel: Generating a 3D Synthetic Wheel Dataset for Design and Performance Evaluation" (arXiv)

[13] Kim, S., Kim, H.*, Kang, N., and Lee, T. H.* "Projected Variable Three-Term Conjugate Gradient Algorithm for Enhancing Generalization Performance in Deep Neural Network Training"

[12] Yang, S., Lee. Y., and Kang, N.* "Physics-Guided Multi-Fidelity DeepONet for Data-Efficient Flow Field Prediction" (arXiv)

[11] Lee, S. & Kang, N.* "Modular Mechanism Design Optimization in Large-Scale Systems with Manufacturing Cost Considerations" (arXiv)

[10] Park, J. & Kang, N.* "Point-DeepONet: A Deep Operator Network Integrating PointNet for Nonlinear Analysis of Non-Parametric 3D Geometries and Load Conditions" (arXiv) (code) (dataset)

[9] Yang, S., Vinuesa, R., and Kang, N.* “Towards Robust Spatio-Temporal Auto-Regressive Prediction: Adams-Bashforth Time Integration with Adaptive Multi-Step Rollout” (arXiv)

[8] Lee, D., Yang, S., Oh, J., Cho, S., Kim, S., and Kang, N.* “AI-powered Digital Twin of the Ocean: Reliable Uncertainty Quantification for Real-time Wave Height Prediction with Deep Ensemble" (arXiv)

[7] Yang, S., Vinuesa, R., and Kang, N.* “Enhancing Graph U-Nets for Mesh-Agnostic Spatio-Temporal Flow Prediction” (arXiv)

[6] Kwon, Y., and Kang, N.* “3D Deep Shape Optimization with a Limited Dataset”

[5] Jin, A., Shin, S., Hong, C., Cho, G., Kim, S., Kim, H., and Kang, N.* “Deep Learning-based Inverse Design for Lightweight TV Stands”

[4] Kim, J., Kwon, Y., and Kang, N.* “Towards Mass-manufacturable Deep Generative Design: Meeting Constraints in Casting and Injection Molding” (arXiv)

[3] Kwon, Y., Jwa, M., Shin, S., Nam, Y., and Kang, N.* “Machine Learning-based Vehicle Kinematic Response Prediction using Crashworthiness Test Videos”

[2] Lee, S., Yang, S., and Kang, N.* “Multi-objective Generative Design Framework and Realization for Quasi-serial Manipulator: Considering Kinematic and Dynamic Performance”

[1] Jwa, M., Kim, J., Shin, S., Jin, A., Shin, D., and Kang, N.* “Performance Comparison of Design Optimization and Deep Learning-based Inverse Design” (arXiv)

INTERNATIONAL JOURNAL PAPERS

[42] Kang, N. (2025) "Generative AI-driven Design Optimization: Eight Key Application Scenarios", JMST Advances (accepted)

[41] Kim, J., Park, J., Kim N., Yu, Y., Chang, K., Woo, C., and Yang, S.*, and Kang, N.* (2025) “Physics-Constrained Graph Neural Networks for Spatio-Temporal Prediction of Drop Impact on OLED Display Panels”, Expert Systems with Applications, 274, 129607 (PDF) (arXiv)

[40] Hong, S., Kwon, Y., Shin, D., Park, J., and Kang, N.* (2025) “DeepJEB: 3D Deep Learning-based Synthetic Jet Engine Bracket Dataset”, Journal of Mechanical Design, 147(4), 041703 (PDF) (arXiv) (dataset)

[39] Lee, S. and Kang, N.* (2024) “Vehicle Suspension Recommendation System: Multi-Fidelity Neural Network-based Mechanism Design Optimization”, Structural and Multidisciplinary Optimization, 68(3), pp.1-33 (PDF) (arXiv)

[38] Park, J. and Kang, N.* (2024) “BMO-GNN: Bayesian Mesh Optimization for Graph Neural Networks to Enhance Engineering Performance Prediction”, Journal of Computational Design and Engineering, 11(6), pp.260-271 (PDF) (code) (dataset)

[37] Lee, S., Kim, J., and Kang, N.* (2024) “Deep Generative Model-based Synthesis Framework of Four-bar Linkage Mechanisms with Target Conditions”, Journal of Computational Design and Engineering, 11(5), pp.318-332 (PDF)

[36] Shin, S. and Kang, N.* (2024) “Weighted Unsupervised Domain Adaptation Considering Geometry Features and Engineering Performance of 3D Design Data”, Expert Systems with Applications, 256, 124928 (PDF) (arXiv)

[35] Yoo, S., Lee, S., Kim, S., Kim, E, Hwangbo, H., and Kang, N.* (2024) “ The Anxiety Consumers Feel About Using Robotaxis: HMI Design for Anxiety Factor Analysis and Anxiety Relief Based on Field Tests”, Archives of Design Research, 37(3), 47-63 (PDF)

[34] Yang, S., Kim, H., Hong, Y., Yee, K., Maulik, R., and Kang, N.* (2024) “Data-driven Physics-Informed Neural Networks: A Digital Twin Perspective”, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 428, 117075 (PDF) (arXiv)

[33] Lee, U., Kang, N.*, and Lee, Y. (2023) “Shared autonomous electric vehicle system design and optimization under dynamic battery degradation considering varying load conditions”, Journal of Cleaner Production, 423, 138795 (PDF)

[32] Lee, U., Kang, N.*, and Lee, Y. (2023) “Optimization of module structure considering mechanical and thermal safety of pouch cell lithium-ion batteries using a reliability-based design optimization approach”, Journal of Energy Storage, 72, 108650 (PDF)

[31] Shin, S., Shin, D., and Kang, N.* (2023) “Topology Optimization via Machine Learning and Deep Learning: A Review", Journal of Computational Design and Engineering, 10(4), pp.1736-1766 (PDF) (arXiv)

[30] Lee, U. and Kang, N.* (2023) “Adaptive Neural Network Ensemble Using Prediction Frequency", Journal of Computational Design and Engineering, 10(4), pp.1547-1560 (PDF) (arXiv)

[29] Shin, S., Jin, A., Yoo, S., Lee, S., Kim, C., Heo, S., and Kang, N.* (2023) “Wheel Impact Test by Deep Learning: Prediction of Location and Magnitude of Maximum Stress", Structural and Multidisciplinary Optimization, 66, 24 (PDF) (arXiv)

[28] Kim, S., Jwa, M., Lee, S., Park, S., and Kang, N.* (2022) “Deep Learning-Based Inverse Design for Engineering Systems: Multidisciplinary Design Optimization of Automotive Brakes", Structural and Multidisciplinary Optimization, 65, 323 (PDF) (arXiv)

[27] Lee, Y., Lee, U., and Kang, N.* (2022) “Multiscale Design Optimization of Electric Vehicles by Analytical Target Cascading: From Battery Cell Level to Marketing Level", Journal of Cleaner Production, 368, 133235 (PDF)

[26] Kim, E., Ryu, H., Oh, H., and Kang, N.* (2022) “Safety Monitoring System of Personal Mobility Driving Using Deep Learning", Journal of Computational Design and Engineering, 9, 1397–1409 (PDF)

[25] Jang, S., Yoo, S., and Kang, N.* (2022) “Generative Design by Reinforcement Learning: Enhancing the Diversity of Topology Optimization Designs", Computer-Aided Design, 146, 103225 (PDF) (arXiv)

[24] Kim, S., Lee, U., Lee, I., and Kang, N.* (2022) “Idle Vehicle Relocation Strategy through Deep Learning for Shared Autonomous Electric Vehicle System Optimization", Journal of Cleaner Production, 333, 130055 (PDF) (arXiv)

[23] Lee, S., Yoo, S., Kim, S., Kim, E, and Kang, N.* (2021) “Effect of Robo-taxi User Experience on User Acceptance: Field Test Data Analysis”, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2676(2), pp. 350–366 (PDF) (arXiv)

[22] Yoo, S. and Kang, N.* (2021) “Explainable Artificial Intelligence for Manufacturing Cost Estimation and Machining Feature Visualization", Expert Systems with Applications, 183, 115430 (PDF) (arXiv)

[21] Yoo, S., Lee, S., Kim, S., Hwang, K. H, Park, J. H., and Kang, N.* (2021) “Integrating Deep Learning into CAD/CAE System: Generative Design and Evaluation of 3D Conceptual Wheel", Structural and Multidisciplinary Optimization, 64(4), pp. 2725-2747 (PDF) (arXiv)

[20] Lee, K. J., Kang, N.*, Kokkolaras, M., and Papalambros, P. Y. (2021) “Design Optimization of a Hybrid Electric Vehicle Cooling System Considering Performance and Packaging”, International Journal of Vehicle Design, 85(2/3/4), pp. 154-177 (PDF)

[19] Lee, U., Kang, N.*, and Lee I. (2020) “Choice Data Generation using Usage Scenarios and Discounted Cash Flow Analysis", Journal of Choice Modelling, 37, 100250 (PDF)

[18] Jung, Y., Lee, J., Lee, M., Kang, N.*, and Lee I. (2020) “Probabilistic Analytical Target Cascading using Kernel Density Estimation for Accurate Uncertainty Propagation”, Structural and Multidisciplinary Optimization, 61(5), pp. 2077-2095 (PDF)

[17] Kim, S., Chang, J., Park, H. H., Song, S. U., Cha, C. B., Kim, J. W., Kang, N.* (2020) “Autonomous Taxi Service Design and User Experience”, International Journal of Human–Computer Interaction, 36(5), pp. 429-448 (PDF)

[16] Lee, U., Kang, N.*, and Lee I. (2020) “Shared Autonomous Electric Vehicle Design and Operations Under Uncertainties: A Reliability-based Design Optimization Approach”, Structural and Multidisciplinary Optimization, 61, pp. 1529–1545. (PDF)

[15] Oh, S., Jung, Y., Kim, S., Lee, I., and Kang, N.* (2019) “Deep Generative Design: Integration of Topology Optimization and Generative Models”, Journal of Mechanical Design, 141(11), 111405 (PDF) (arXiv)

[14] Kang, N., Feinberg, F. M., and Papalambros, P. Y. (2019) “Designing Profitable Joint Product–Service Channels: Case Study on Tablet and eBook Markets”, Design Science, Vol. 5, e12 (PDF)

[13] Koh, S. R., Hur, S. H., and Kang, N.* (2019) “Feasibility Study on the Korean Government’s Hybrid Conversion Project of Small Diesel Trucks for Parcel Delivery Services”, Journal of Cleaner Production, 232, pp.559-574 (PDF)

[12] Lee, U., Kang, N.*, and Lee, I. (2019) “Selection of optimal target reliability in RBDO through reliability-based design for market systems (RBDMS) and application to electric vehicle design”, Structural and Multidisciplinary Optimization, 60(3), pp.949–963 (PDF)

[11] Kang, N., Bayrak, A., and Papalambros, P. Y. (2018) "Robustness and Real Options for Vehicle Design and Investment Decisions under Gas Price and Regulatory Uncertainties”, Journal of Mechanical Design, 140(10), 101404 (PDF)

[10] Jung, Y., Kang, N., and Lee I. (2018) “Modified Augmented Lagrangian Coordination and Alternating Direction Method of Multipliers with Parallelization in Non-hierarchical Analytical Target Cascading", Structural and Multidisciplinary Optimization, 58(2), pp. 555-573. (PDF)

[9] Kang, N., Burnap, A., Kim, K. H., Reed, M. P., and Papalambros, P. Y. (2017) “Influence of Automobile Seat Form and Comfort Rating on Willingness to Pay”, International Journal of Vehicle Design, 75(1/2/3/4), pp.75-90 (PDF)

[8] Kang, N., Feinberg, F. M., and Papalambros, P. Y. (2017) “Autonomous Electric Vehicle Sharing System Design”, Journal of Mechanical Design, 139(1), 011402. (PDF)

[7] Bayrak, A., Kang, N.*, and Papalambros, P. Y. (2016) “Decomposition Based Design Optimization of Hybrid Electric Powertrain Architectures: Simultaneous Configuration and Sizing Design”, Journal of Mechanical Design, 138(7), 071405 (PDF)

[6] Kang, N., Ren, Y., Feinberg, F. M., and Papalambros, P. Y. (2016) “Public Investment and Electric Vehicle Design: A Model-based Market Analysis Framework with Application to a USA-China Comparison Study”, Design Science, Vol. 2, e6 (PDF)

[5] D’Souza, K., Bayrak, A. E., Kang, N., Wang, H., Altin, B., Barton, K., Hu, J., Papalambros, P. Y., Epureanu, B. I., and Gerth, R. (2016) “An Integrated Design Approach for Evaluating the Effectiveness and Cost of a Fleet”, Journal of Defense Modeling and Simulation, 13(4), pp. 381-397. (PDF)

[4] Kang, N., Feinberg, F. M., and Papalambros, P. Y. (2015) “Integrated Decision Making in Electric Vehicle and Charging Station Location Network Design”, Journal of Mechanical Design, 137(6), 061402. (PDF)

[3] Kang, N., Kokkolaras, M., Papalambros, P. Y., Park, J., Na, W., Yoo, S., and Featherman, D. (2014) “Optimal Design of Commercial Vehicle Systems Using Analytical Target Cascading”, Structural and Multidisciplinary Optimization, 50(6), pp. 1103-1114. (PDF)

[2] Kang, N., Kokkolaras, M., and Papalambros, P. Y. (2014) “Solving Multiobjective Optimization Problem Using Quasi-separable MDO Formulations and Analytical Target Cascading”, Structural and Multidisciplinary Optimization, 50(5), pp. 849-859. (PDF)

[1] Kang, N., Kim, J. and Park, Y. (2007) “Integration of marketing domain and R&D domain in NPD design process”, Industrial Management & Data Systems, 107(6), pp. 780-801. (PDF)

KOREAN JOURNAL PAPERS

[6] Yoo, S., Lee, S., Kim, E., and Kang, N. (2022) “가상 제품 개발과 메타버스를 위한 3D 합성 데이터 생성”, 기계저널, 62(11), pp.32-37. (PDF)

[5] Shin, D., Kwon, Y., and Kang, N.* (2022) “인공지능 기반 모빌리티 설계: Deep Generative Design”, 정보과학회지, 40(6), pp. 25-34. (PDF)

[4] Kang, N. (2020) “인공지능과 최적설계”, 전산구조공학, 33(1), pp. 20-22. (PDF)

[3] Lee, G., Rhim, J., Kang, N., and Lee, J. (2020) “자율주행 자동차의 딜레마 시나리오에서 운전자 관점의 도덕 코드”, Korea Institute of Design Research Society, 5(1), pp. 126-135. (PDF)

[2] Kang, N. (2019) “제너레이티브 디자인과 인공지능 기반 설계 자동화”, 기계저널, 59(8), pp. 24-28. (PDF)

[1] Kwon, Y., Byun, J., and Kang, N. (2019) “소형 경유 트럭에 대한 친환경 트럭으로의 개조 기술 선택에 관한 연구”, 대한교통학회지, 37(2), pp. 135-147. (PDF)

INTERNATIONAL CONFERENCES

[32] Kim, S., Yang, S., Seo, M., and Kang, N.* (2025) “Decoupled Dynamics Framework with Neural Fields for 3D Spatio-Temporal Prediction of Vehicle Collisions”, ASME 2025 International Design Engineering Technical Conferences & Computers and Information in Engineering Conference (IDETC/CIE 2025), DETC2025-167614.

[31] Kang, N. (2025) “Deep Generative Design: Revolutionizing Engineering Design through Generative AI”, NAFEMS World Congress 2025.

[30] Yang, S., Vinuesa, R., and Kang, N.* (2024) “Mesh-agnostic Spatio-temporal Prediction of Flows using Improved Graph U-nets”, The 26th International Congress of Theoretical and Applied Mechanics 2024 (ICTAM2024).

[29] Kim, J., Park, J., Yang, S., and Kang, N.* (2024) “Design Optimization of Multi-layered Display Panels for Drop Impact using Physics-Constrained Graph Neural Network”, The 26th International Congress of Theoretical and Applied Mechanics 2024 (ICTAM2024).

[28] Kim, J., Kwon, Y., and Kang, N.* (2024) “Deep Generative Design for Manufacturing: Meeting the Design Constraints of Casting and Injection Molding”, Asian Congress of Structural and Multidisciplinary Optimization 2024 (ACSMO2024).

[27] Park, D., Ryu, S., Lee, S., Kang, N., Kim, S., Kim, K., Choi, D., and Ahn, S. (2024) “5G Base Station Electromagnetic Field Strength Estimation Method in Complex Hotspot Area using Deep Learning”, 2024 IEEE EMC+SIPI. (PDF)

[26] Kang, N. (2023) “3D Deep Learning-based Generative Design: Generation, Exploration, Prediction, and Optimization”, JSME-KSME Joint Symposium on Computational Mechanics & CAE 2023.

[25] Park, J. and Kang, N.* (2023) “Bayesian Mesh Optimization for Graph Neural Networks to Enhance Engineering Performance Prediction”, Proceedings of the ASME 2023 International Design & Engineering Technical Conferences.

[24] Lee, S., Kim, J., and Kang, N.* (2023) “Deep Generative Model-based Synthesis of Four-bar Linkage Mechanisms Considering Both Kinematic and Dynamic Conditions”, Proceedings of the ASME 2023 International Design & Engineering Technical Conferences.

[23] Kang, N. (2023) “Generative AI-powered Product Design for Manufacturing”, International Conference on Multi-scale Science and Engineering.

[22] Lee, U., Lee, Y., and Kang, N.* (2022) “Multiscale Design Optimization of Electric Vehicles by Analytical Target Cascading: From Battery Cell Level to Marketing Level”, Asian Congress of Structural and Multidisciplinary Optimization 2022 (ACSMO2022).

[21] Lee, G., Kang, N., and Lee, J. (2022) “Human Driver’s Reasoning on Moral Dilemma of Autonomous Vehicles: Values and Themes”, 5th International Conference on Intelligent Human Systems Integration (IHSI 2022).

[20] Kim, S., Jwa, M., Lee, S., Park, S, and Kang, N.* (2021) “Multidisciplinary Inverse Design using Deep Learning: a Case Study of Brake Systems”, Asia Pacific Conference on Prognostics and Health Management Society 2021 (PHMAP21) (Best Student Award).

[19] Kim, E. Ryu, H., Oh, H., and Kang, N.* (2021) “Personal Mobility Driving Safety Monitoring System Using Deep Learning”, Asia Pacific Conference on Prognostics and Health Management Society 2021 (PHMAP21).

[18] Shin, D., Yoo, S., Lee, S., Kim, M., Hwang K.H., Park, J.H., and Kang, N.* (2021) “How to Trade off Aesthetics and Performance in Generative Design?”, The 2021 World Congress on Advances in Structural Engineering and Mechanics (ASEM21).

[17] Shin, S., Shin, D., Kim, M., Ryu, H., and Kang, N.* (2021) “Machine Learning-based Topology Optimization: A Review”, The 2021 World Congress on Advances in Structural Engineering and Mechanics (ASEM21).

[16] Kang, N.*, Yoo, S., Lee, S., Kim, S., Hwang, K. H., Park, J. H., Lee, S., Kang, M. K., Kim, C., and Jung, C. (2020) “Deep Learning-based CAD/CAE Framework”, Asian Congress of Structural and Multidisciplinary Optimization 2020 (ACSMO2020).

[15] Yoo, S. and Kang, N.* (2020) “Predicting Manufacturing Cost of CAD Models Using 3D CNN”, Asian Congress of Structural and Multidisciplinary Optimization 2020 (ACSMO2020) (Poster).

[14] Kim, S., Lee, S., and Kang, N.* (2019) “AI-based Design Automation: Generative Design + Generative Models”, KSME-JSME Joint Symposium on Computational Mechanics & CAE.

[13] Yoo, S., Lee, S., Kim, S., and Kang, N.* (2019) “Gender Differences in User Experience of Autonomous Taxi Service”, The 3rd Cultural DNA Workshop 2019.

[12] Oh, S., Jung, Y., Lee, I., and Kang, N.* (2018) “Design Automation by Integrating Generative Adversarial Networks and Topology Optimization”, Proceedings of the ASME 2018 International Design & Engineering Technical Conferences. (PDF)

[11] Lee, U., Kang, N.*, and Lee, I. (2017) “Reliability-based Design Optimization (RBDO) for Electric Vehicle Market Systems”, Proceedings of the ASME 2017 International Design & Engineering Technical Conferences. (PDF)

[10] Jung, Y., Kang, N., and Lee I. (2017) “Convergence Strategy for Parallel Solving of Analytical Target Cascading with Augmented Lagrangian Coordination”, Proceedings to the 12th World Congress on Structural and Multidisciplinary Optimization.(PDF)

[9] Min, D.A., Kang, N., Rhim, J., and Lee, J.H. (2017) “A Sense of Dichotomy in Household Space and Smartphone”, The 2nd Cultural DNA Workshop 2017. (PDF)

[8] Kang, N., Bayrak, A., and Papalambros, P. Y. (2016) “A Real Options Approach to Hybrid Electric Vehicle Architecture Design for Flexibility”, Proceedings of the ASME 2016 International Design & Engineering Technical Conferences. (PDF)

[7] Kang, N., Feinberg, F. M., and Papalambros, P. Y. (2015) “Autonomous Electric Vehicle Sharing System Design”, Proceedings of the ASME 2015 International Design & Engineering Technical Conferences (Dow Distinguished Award for Interdisciplinary Sustainability). (PDF)

[6] Bayrak, A., Kang, N.*, and Papalambros, P. Y. (2015) “Decomposition Based Design Optimization of Hybrid Electric Powertrain Architectures: Simultaneous Configuration and Sizing Design”, Proceedings of the ASME 2015 International Design & Engineering Technical Conferences. (PDF)

[5] Kang, N., Emmanoulopoulos, M., Ren, Y., Feinberg, F. M., and Papalambros, P. Y. (2015) “A Framework for Quantitative Analysis of Government Policy Influence on Electric Vehicle Market”, Proceedings of the 20th International Conference on Engineering Design. (PDF)

[4] Kang, N., Feinberg, F. M., and Papalambros, P. Y. (2014) “Integrated Decision Making in Electric Vehicle and Charging Station Location Network Design”, Proceedings of the ASME 2014 International Design & Engineering Technical Conferences. (PDF)

[3] Kang, N., Feinberg, F. M., and Papalambros, P. Y. (2013) “A Framework for Enterprise-driven Product Service Systems Design”, Proceedings of the 19th International Conference on Engineering Design. (PDF)

[2] Kang, N., Kokkolaras, M., and Papalambros, P. Y. (2013) “Solving Multiobjective Optimization Problem Using Quasi-separable MDO Formulations and Analytical Target Cascading”, Proceedings of the 10th World Congress on Structural and Multidisciplinary Optimization. (PDF)

[1] Kang, N., Kokkolaras, M., Papalambros, P. Y., Park, J., Na, W., Yoo, S., and Featherman, D. (2012) “Optimal Design of Commercial Vehicle Systems Using Analytical Target Cascading”, Proceedings of the 14th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference .(PDF)

KOREAN CONFERENCES

[106] Yang, S., Lee, Y., and Kang, N.* (2025) “Physics-Guided Multi-Fidelity DeepONet for Data-Efficient Flow Field Prediction”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회

[105] Lee, S., and Kang, N.* (2025) “A Modular Design Framework for Large-Scale Design Optimization: Considering Manufacturing Cost and Performance Trade-off”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회

[104] Kim, S., Yang, S., Kim, S., Han, J., Cho, B., Song, C., Kang, J., and Kang, N.* (2025) “Spatio-Temporal Flow Field Prediction of Variable Multi-Cylinder Configurations via DeepONet”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회

[103] Kwon, Y., Kang, N.* (2025) “SAGE: Shape Augmentation with Guidance of Engineering Uncertainty”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회

[102] Jeong, L., Kang, N.* (2025) “Optimal Design of EV Cooling Channel using Diffusion-Based Inpainting and Surrogate Modeling Approach”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회 (포스터)

[101] Lee, D., and Kang, N.* (2025) “Topology Optimization Using a Foundation Model to Overcome Small Data Challenges”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회

[100] Kim, J., Yang, S., and Kang, N.* (2025) “Point-based Diffusion Model for Predicting 2D Spatio-Temporal and 3D Large-Scale Physical Systems with Shape Variations”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회

[99] Kim, S., Kang, N.* (2025) “Adaptive Multi-Fidelity Learning for Roubst Time-Series Prediction”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회

[98] Han, J., Kim, S., Kim, S., Yang, S., Cho, B., Song, C., Kang, J., Song, M., and Kang, N.* (2025) “Time-Series Flow Field Prediction of Multi-Cylinder using Spatio-Temporal Coordinate-based Neural Network”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회 (포스터)

[97] Jin, S., and Kang, N.* (2025) “Preliminary Study on Deep Reinforcement Learning based Layout in 3D Space for Performance Optimization”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회 (포스터)

[96] Park, J., and Kang, N.* (2025) “Vector Quantisation-based Deep Operator Network for Vehicle Aerodynamic Analysis”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회 (포스터)

[95] Shin, D., Seo, M., Kim, K., Cho, I., Lim, B., Park, S., Cho, D., Kim, J., and Kang, N.* (2025) “Generative Design for the Cross-Section of Vehicle Battery Pack Case-to-Body Connection”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2025년도 춘계학술대회 

[94] Yang, S., Wang, Y., Vishwasrao, A., Vinuesa, R., and Kang, N.* (2024) “그래프 신경망 기반 비정상 유동 모델링을 위한 시계열 예측 방법론 개선”, 대한기계학회 2024년도 학술대회

[93] Kim, J., Kwon, Y., and Kang, N.* (2024) “대량생산을 위한 2차원 확산 모델 기반 3차원 설계 최적화”, 대한기계학회 2024년도 학술대회

[92] Kim, S., Seo, M., and Kang, N.* (2024) “암시적 신경 표형을 활용한 차량 충돌 역학의 3차원 시공간 예측”, 대한기계학회 2024년도 학술대회

[91] Lee, D., Kim, S., Kim, J., Cho, S., and Kang, N.* (2024) “파력발전시스템의 연간 에너지 생산량 예측 모델을 위한 베이지안 하이퍼파라미터 최적화에 대한 연구”, 대한기계학회 2024년도 학술대회 (포스터)

[90] Kim, S., Yang, S., and Kang, N.* (2024) “성능 저하를 방지하는 피드백 기반 멀티 피델리티 접근법의 고도화 및 최적화 연구”, 대한기계학회 2024년도 학술대회 (포스터)

[89] Lee, S., and Kang, N.* (2024) “최적의 차량 서스펜션 메커니즘을 위한 다중 충실도 모델 기반 설계 프레임워크”, 대한기계학회 2024년도 학술대회

[88] Yoo, S., and Kang, N.* (2024) “산업 디자이너 및 엔지니어를 위한 생성형 AI 기반 co-design 프레임워크”, 대한기계학회 2024년도 학술대회

[87] Park, J., and Kang, N.* (2024) “Latetnt-DeepONet을 활용한 임의의 3D 형상에 대한 비선형 정적 해석에서의 응력장 예측”, 대한기계학회 2024년도 학술대회 (포스터)

[86] Jeong, L., Lee, Y., and Kang, N.* (2024) “강화 학습 기반 전기차 배터리 냉각 채널 최적 설계”, 대한기계학회 2024년도 학술대회

[85] Kim, J., Yang, S., and Kang, N.* (2024) “물리 시스템에서의 시공간 예측 성능 비교 분석: Graph Neural Network vs Neural Implicit Network”, 대한기계학회 2024년도 학술대회 (포스터)

[84] Kwon, Y., Hong, S., Shin, D., Park, J., and Kang, N.* (2024) “DeepJEB: 3D 합성 제트 엔진 브라켓 데이터셋”, 대한기계학회 2024년도 학술대회

[83] Yoo, S and Kang, N.* (2024) “Generative AI-based Co-design Framework for Industrial and Engineering Designers", 2024 실용인공지능학회 (AAiCON)

[82] Yang, S., Vinuesa, R., and Kang, N.* (2024) “그래프 신경망을 활용한 원형 실린더의 Vortex Shedding 예측”, 한국전산유체공학회 2024년도 춘계학술대회

[81] Lee, S., Yang, S., and Kang, N.* (2024) “매니퓰레이터 메커니즘 설계 최적화를 위한 예측 모델 활용 및 민감도 분석을 통한 설계 규칙 추출 방법론”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2024년도 춘계학술대회

[80] Yang, S., Vinuesa, R., and Kang, N.* (2024) “격자 제약이 없는 Graph U-Nets 기반 시계열 유동장 예측”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2024년도 춘계학술대회

[79] Kim, J., Kwon, Y., and Kang, N.* (2024) “대량생산이 가능한 딥 제너레이티브 디자인”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2024년도 춘계학술대회

[78] Kim, J., and Kang, N.* (2024) “낙하 충돌 시 OLED 디스플레이 내구성 예측을 위한 하이퍼그래프 신경망 기반 대리 모델 개발”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2024년도 춘계학술대회

[77] Kwon, Y. and Kang, N.* (2024) “경계 조건 조정 딥 제너레이티브 모델”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2024년도 춘계학술대회 (포스터)

[76] Lee, D., Yang, S., Oh, J., Cho, S., Kim, S., and Kang, N.* (2024) “파력발전시스템의 디지털 트윈을 위한 딥러닝 기반 실시간 수위 예측의 불확실성 정량화에 대한 연구”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2024년도 춘계학술대회

[75] Shin, D., Park, J., Seo, M., and Kang, N.* (2024) “암시적 신경 표현을 활용한 3D 필드 예측과 불확실성 정량화”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2024년도 춘계학술대회

[74] Kim, S., and Kang, N.* (2024) “고차 보 이론을 이용한 딥러닝 기반 차량 프레임 구조적 성능 예측”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2024년도 춘계학술대회 (포스터)

[73] Kim, S., Yang, S., and Kang, N.* (2024) “시계열 예측을 위한 멀티피델리티 LSTM 의 타당성 분석”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2024년도 춘계학술대회 (포스터)

[72] Jeong, L. and Kang, N.* (2024) “열폭주 발생 완화를 위한 전기차 언더커버 최적설계”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2024년도 춘계학술대회 (포스터)

[71]  Lee, S., Yang, S., and Kang, N.* (2023) “인공지능을 이용한 2-자유도 로봇 메커니즘의 최적 컨셉 설계 방법론”, 대한기계학회 2023년도 춘추학술대회

[70] Kwon, Y. and Kang, N.* (2023) “소량 데이터를 활용한 음함수 표현 형상 최적화”, 대한기계학회 2023년 학술대회

[69] Kim, J., Lee, S., and Kang, N.* (2023) “공학적 성능 및 적층 제조를 고려한 딥러닝 기반 파라메트릭 역설계”, 대한기계학회 2023년 학술대회

[68] Shin D., Hong, S., and Kang, N.* (2023) “심미성 향상을 위한 강화학습 기반의 제너레이티브 디자인”, 대한기계학회 2023년 학술대회

[67] Shin S. and Kang, N.* (2023) “3D 설계 데이터의 기하 특성과 공학 성능을 고려한 가중 비지도 도메인 적응”, 대한기계학회 2023년 학술대회

[66] Yang, S., Kim, H., Kang, N.*, Hong, Y., Yee, K. (2023) “2차원 유동장 예측을 위한 와류 인식 물리지식기반 신경망”, 대한기계학회 2023년 학술대회

[65] Yoo, S. and Kang, N.* (2023) “Stable Diffusion 기반의 컨셉 휠 디자인 프로세스: 공학적 패턴에서 실사적 렌더링까지”, 대한기계학회 2023년 학술대회

[64] Lee, D., Oh, J., Cho, S., and Kang, N.* (2023) “도메인 지식 기반 딥러닝을 활용한 불규칙 시계열 데이터 실시간 예측 연구: OWC-WEC 시스템 사례”, 대한기계학회 2023년 학술대회

[63] Lee, S. and Kang, N.* (2023) “인공지능을 이용한 2-자유도 로봇 메커니즘의 최적 컨셉 설계 방법론”, 대한기계학회 2023년 학술대회

[62] Yoo, S., Kwon, Y., Kim, E., Shin, D., Ryu, H., Lee, S., Lim, B., Jang, J., Cho, I., Hong, S., and Kang, N.* (2023) “3D 딥러닝 기반의 제너레이티브 디자인: 잠재공간에서 수행하는 생성, 탐색, 예측 및 최적화”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2023년도 춘계학술대회

[61] Kim, J. and Kang, N.* (2023) “절점-요소 하이퍼그래프 기반 그래프 신경망을 통한 충격 해석”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2023년도 춘계학술대회

[60] Park, J., Kim, J., Yu, Y., Kim, N., Ha, S., Chang, K., and Kang, N.* (2023) “디스플레이 패널 구조 최적화를 위한 그래프 신경망 기반 충격해석에 관한 연구”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2023년도 춘계학술대회

[59] Kim, J., Lee, S., and Kang, N.* (2023) “동역학 조건을 고려한 딥러닝 기반 4 절링크 메커니즘 설계”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2023년도 춘계학술대회

[58] Lee, S., Kim, S., and Kang, N.* (2023) “딥 제너레이티브 디자인을 이용한 다축 로봇 링크 생성”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2023년도 춘계학술대회

[57] Kwon, Y. and Kang, N.* (2023) “음함수 표현을 활용한 3D 형상 최적화”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2023년도 춘계학술대회 (포스터)

[56] Lee, D., Oh, J., Kim, K., Cho, S., and Kang, N.* (2023) “LSTM 을 이용한 진동수주형 파력발전장치 수주높이 실시간 예측연구”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2023년도 춘계학술대회 (포스터)

[55] Kim, S., Lee, S., and Kang, N.* (2023) “딥러닝을 사용한 다축로봇 역설계”, 2023 실용인공지능학회 (AAiCON)

[54] Lee, S., Kim, J., Kim, S., Jin, A., Shin, S., Shin, D., Kwon, Y., and Kang, N.* (2023) “제너레이티브 디자인을 통한 3D 데이터 생성”, 2023 한국CDE학회

[53] Yoo, S., Shin, D., Park, U., Yang, U., and Kang, N.* (2022) "전기자동차의 통합열관리 시스템을 위한 물리 기반 인공신경망", 2022 한국자동차공학회 추계학술대회

[52] Park, J. and Kang, N.* (2022) "그래프 신경망을 위한 베이지안 메쉬 최적화", 대한기계학회 2022년 학술대회

[51] Shin, S., Jwa, M., Kwon, Y., Nam, Y., and Kang, N.* (2022) "머신러닝 기반 스몰오버랩 충돌에 대한 차량 거동 예측", 대한기계학회 2022년 학술대회

[50] Kwon, Y., Shin, S., and Kang, N.* (2022) "공학 성능을 고려한 SDF 기반 잠재공간 임베딩", 대한기계학회 2022년 학술대회 (우수논문상)

[49] Shin, D., Lee, S., and Kang, N.* (2022) "디자인 특징 추출을 통한 딥러닝 기반 디자인 선호도 예측", 대한기계학회 2022년 학술대회

[48] Kim, J., Lee, U., Kwon, Y., and Kang, N.* (2022) "화공 플랜트를 위한 대규모 배치 최적화", 대한기계학회 2022년 학술대회

[47] Lee, S., Kim, S., and Kang, N.* (2022) "다물체 동역학 조건을 고려한 다축 로봇 프레임 제너레이티브 디자인", 대한기계학회 2022년 학술대회 (포스터)

[46] Kim, S., Lee, S., and Kang, N.* (2022) "높은 토크 전달력을 이용한 4절 링크 로봇 팔 설계", 대한기계학회 2022년 학술대회 (포스터)

[45] Lee, J., Jang, S., Jin, A., and Kang, N.* (2022) "차량 리어 스포일러를 위한 딥러닝 기반 제너레이티브 디자인", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회 (포스터) (학생경진대회 금상)

[44] Park, J., Shin, D., Yoo, S., and Kang, N.* (2022) "그래프 신경망을 이용한 3D 휠 성능 예측 기초 연구", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회 (포스터) (학생경진대회 은상)

[43] Lee, U. and Kang, N.* (2022) "Statistical Ensemble Method for Artificial Neural Network", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회

[42] Jin, A., Shin, S., Yoo, S., Kim, J., and Kang, N.* (2022) “비지도학습을 통한 TV 스탠드 역설계", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회

[41] Jwa, M., Shin, S., Shin, D., Jin, A., and Kang, N.* (2022) “딥러닝 기반 역설계 기법의 성능 분석", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회

[40] Lee, Y., Lee, U., and Kang, N.* (2022) "전기 자동차의 다중 스케일 설계 최적화 연구", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회

[39] Hong, S. and Kang, N.* (2022) " 심층강화학습을 통한 위상최적화", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회 (포스터)

[38] Jang, S., Jin, A., and Kang, N.* (2022) "파라메트릭 휠 디자인을 위한 딥러닝 기반 역설계", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회 (포스터) (우수논문상)

[37] Kwon, Y., Yoo, S., and Kang, N.* (2022) "도메인 적응을 이용한 상세 설계 휠의 강성 예측 연구", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회 (포스터)

[36] Shin S., Kwon, Y., and Kang, N.* (2022) "SDF 기반 3D 제너레이티브 디자인 기초연구", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회 (포스터)

[35] Kim, S. and Kang, N.* (2022) “조건적 생성 모델을 통한 차량 브레이크 시스템 역설계", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회 (포스터)

[34] Kim, J., Lee, U., Jwa, M., and Kang, N.* (2022) "머신러닝 기반 차량충돌성능 예측과 민감도 분석", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2022년도 춘계학술대회 (포스터)

[33] Jin, A., Shin, S., Yoo, S., Kim, J., Myung, J., Hong, C., Han, I., Cho, G., Kim, S., and Kang, N.* (2022) “TV 스탠드를 위한 딥러닝 기반 제너레이티브 디자인 프로세스", 한국CDE학회 2022년도 동계학술대회

[32] Kim, S. and Kang, N.* (2021) “Inverse Design of Automotive Brakes Using Generative Models", 2021년 한국전산구조공학회 학술심포지엄

[31] Jin, A., Lee, S., Yoo, S., Shin, S., Kim, C., Heo, S., and Kang, N.* (2021) “딥러닝 기반의 최대응력과 위치 예측 기법: 로드 휠 충격 테스트 예시", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2021년도 춘계학술대회 (우수학생발표상)

[30] Jwa, M., Jin, A., Shin, D., Shin, S., and Kang, N.* (2021) “딥러닝 기반 역설계와 최적 설계의 비교", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2021년도 춘계학술대회 (포스터) (우수포스터논문상)

[29] Kim, S. and Kang, N.* (2021) “비지도학습을 이용한 브레이크 시스템 역설계", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2021년도 춘계학술대회 (포스터)

[28] Jwa, M., Lee, G., Kim, E., Ryu, H., Seo, W., Lee, K., and Kang, N.* (2021) “인공신경망을 이용한 NCAP 지수의 설계 민감도 분석”, 대한기계학회 IT융합부문 2021년도 춘계학술대회

[27] Lee, S. and Kang, N.* (2020) "딥러닝 기반 디자인 선호도 예측 및 추천시스템: 자동차 휠 설계 사례", 대한기계학회 2020년 학술대회

[26] Kim, E., Ryu, H., Oh, H., and Kang, N.* (2020) "딥러닝을 통한 퍼스널 모빌리티 운전자 부주의 감지", 대한기계학회 2020년 학술대회

[25] Kim, S., Lee, U., Lee, I., and Kang, N.* (2020) "딥러닝을 통한 유휴 차량 재배치: 공유형 자율주행전기차 시스템 최적화", 대한기계학회 2020년 학술대회

[24] Lee, G., Choi, M.A., and Kang, N.* (2020) "자율주행 택시 승객 경험의 분위기", 대한기계학회 2020년 학술대회

[23] Nguyen, N.L., Jin, A., Kang, N.*, and Jang, G. (2020) "딥러닝을 이용한 박판 빔프레임 모델의 조인트 스프링 강성 예측", 대한기계학회 2020년 학술대회

[22] Yoo, S. and Kang, N.* (2020) "도메인 적응을 이용한 설계성능 예측 기초 연구", 대한기계학회 2020년 학술대회 (포스터)

[21] Shin, D., Shin, S., and Kang, N.* (2020) "서스펜션의 제너레이티브 디자인에 대한 기초 연구", 대한기계학회 2020년 학술대회 (포스터)

[20] Jwa, M., Kim, E., Lee, G., Lee, J., Jeon, H., Seo, W., Lee, K., and Kang, N.* (2020) "데이터 기반의 차량 충돌 성능 목표 수립에 대한 기초 연구", 대한기계학회 2020년 학술대회 (포스터)

[19] Jang, S. and Kang, N.* (2020) “딥러닝을 통한 구조설계안 다양성 최대화", 2020 한국전산구조공학회 정기학술대회

[18] Yoo, S. and Kang, N.* (2020) “설명가능한 인공지능 기반의 3D CAD 모델 제조원가 예측", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2020년도 춘계학술대회

[17] Yoo, S., Lee, S., Kim, S., Hwang, K. H, Park, J. H., and Kang, N.* (2020) “딥러닝 기반의 CAD/CAE 프레임워크", 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2020년도 춘계학술대회

[16] Kim, E., Youn, Y., Park, S. Y., and Kang, N.* (2020) “비정치적인 질문으로 정치성향 예측하기: CNN 기반 설문 빅데이터 분석 기법”, Korea Computer Congress (KCC) 2020

[15] Kim, E., Chung, T., Jeong, E., Ryu, H., Oh, H., and Kang, N.* (2020) “딥러닝 기반 퍼스널모빌리티 운전자 모니터링 시스템”, 한국PHM학회 정기학술대회 (포스터)

[14] Kang, N. (2019) “Intelligent Design Automation: AI-based Generative Design”, 2019 Winter Workshop of KSCM

[13] Jang, S., Youn, Y., and Kang, N.* (2019) “강화학습을 이용한 제너레이티브 디자인”, 대한기계학회 2019년 학술대회

[12] Yoo, S., Lee, S., Kim, S., Kim, E., and Kang, N.* (2019) “자율주행 불안감 해소를 위한 Human-AI Interaction 설계”, 대한기계학회 2019년 학술대회

[11] Lee, S., Yoo, S., Kim, S., Kim, E., and Kang, N.* (2019) “사용자 경험 데이터 주도의 자율주행 택시 기술 수용성 분석”, 대한기계학회 2019년 학술대회 (포스터)

[10] Kim, S. and Kang, N.* (2019) “서울시 자율주행 택시 서비스 디지털트윈 설계를 위한 사전 연구: 딥러닝과 빅데이터를 이용한 승객 수요 예측”, 대한기계학회 2019년 학술대회 (포스터)

[9] Kim, S., Lee, S., Yoo, S., Kim, E., and Kang, N.* (2019) “Generative Design: Engineering Design + Deep Learning”, The AI Korea 2019 컨퍼런스 (포스터)

[8] Kim, S., Lee, S., and Kang, N.* (2019) “딥러닝 기반 제너레이티브 디자인”, 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 2019년도 춘계학술대회

[7] Kim, S. and Kang, N.* (2019) “이상치 탐지를 위한 오토인코더와 CNN의 비교”, 한국PHM학회 정기학술대회 (포스터)

[6] Kang, N. (2019) “최적 설계 분야의 딥러닝 연구 동향”, 한국전산구조공학회 정기학술대회

[5] Lee, U., Kang, N., and Lee, I. (2018) “Improving the Accuracy of Consumer Preference Estimation Using Economic Simulation Model”, 한국전산역학회

[4] Lee, U., Kang, N., and Lee, I. (2017) “전기차 시장을 고려한 신뢰성 기반 최적 설계”, 대한기계학회, pp. 89-90.

[3] Jung, Y., Kang, N., and Lee, I. (2017) “Augmented Lagrangian Coordination을 이용한 Analytical Target Cascading 에서의 Parallelization 도입 및 수렴전략 개발”, 대한기계학회, pp. 188-189.

[2] Kim, J., Kang, N., and Park, Y. (2009) “컨조인트와 트리즈의 통합에 관한 연구”, 기술경영경제학회, pp. 627-647.

[1] Kang, N., Kim, J., and Park, Y. (2006) “신제품 개발 프로세스에서 마케팅 영역과 제조 영역의 통합적 설계 : Conjoint 분석과 Taguchi 방법의 순차적 결합”, 한국경영과학회, Vol. 2006, No. 5, pp. 365-372.

BOOK CHAPTERS

[5] Kang, N. et al. (2024) “인류세 풍경: 우리 곁의 파국들과 희망들”, 이음 (Link).

[4] Choi, H., Kang, N. et al. (2024)"AI로 친환경 제품 설계하기", 과학잡지 에피(28호), 이음 (Link).

[3] Kim, Y. T., Kang, N. et al. (2023) "문제를 푸는 사람들: KAIST 혁신기업 창업사", KAIST (Link).

[2] Min, D. A., Kang, N., Rhim, J., and Lee, J. H. (2018) “A Sense of Dichotomy in Household Space and Smartphone”, Computational Studies on Cultural Variation and Heredity, pp. 95-105, Springer, Singapore.

[1] Papalambros, P. Y. and Kang, N. (2015) "Systems Design - Chapter 8", Principles of Optimal Design (3rd Edition), Cambridge University Press, New York.

PATENTS

[13] "인공지능을 통한 기구적 동역학적 조건을 고려한 작업기반 메커니즘 최적 컨셉 설계 방법론", 출원번호: 10-2023-0129825.

[12] "APPARATUS FOR PREDICTING WHEEL PERFORMANCE IN VEHICLE AND METHOD THEREFOR", 출원번호: US 17/235,362.

[11] 설명 가능한 인공지능 기반의 CAD 모델의 제조 원가 예측”, 출원번호: 10-2021-0092928.

[10] “전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템 및 방법”, 출원번호: 10-2021-0047175.

[9] “차량의 휠 성능 예측 장치 및 그 방법”, 출원번호: 10-2020-0097470.

[8] “퍼스널 모빌리티 주행정보 감별 시스템 및 이의 제어방법”, 출원번호: 10-2020-0032163.

[7] “전기 동력 자동차의 운전자를 위한 에너지원 저장수단의 충전 및 교체 정보 제공 방법 및 시스템, 전기 동력 자동차 충전소의 서비스 제공 방법 및 시스템, 및 전기 동력 자동차의 교체식 에너지원 저장수단 공급 서비스 방법”, 출원번호: PCT/KR2020/000074.

[6] “전기자동차의 운전자를 위한 배터리의 충전 및 교체 정보 제공 방법 및 시스템”, 출원번호: 10-2019-0063430, 등록번호: 10-2205208

[5] “무인 택시 시스템을 이용한 지역 광고 시스템 및 그 방법”, 출원번호: 10-2018-0120545.

[4] “가상 정거장을 이용한 무인 택시 시스템 및 그것을 이용한 무인 택시 매칭 방법”, 출원번호: 10-2018-0120544, 등록번호: 10-2086154.

[3] “향수 제조 시스템”, 출원번호: 10-2018-0013024.

[2] “스마트 디퓨저 시스템”, 출원번호: 10-2018-0013023.

[1] “프로젝트 과정 공유시스템 및 방법”, 출원번호: 10-2017-0098077.

DOCTORAL DISSERTATIONS

[1] Kim, S. (2021) "Deep Learning-based Mobility Design: Shared Autonomous Electric Vehicle System and Vehicle Brake System Optimization", Ph.D. Dissertation, Department of Mechanical Systems Engineering, Sookmyung Women’s University.

MASTER'S THESES

[10] Kwon, Y. (2024) “3D Deep Shape Optimization with a Limited Dataset”, M.S. Thesis, Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, KAIST.

[9] Shin, S. (2023) “Weighted Unsupervised Domain Adaptation Considering Geometry Feature and Engineering Performance of 3D Design Data”, M.S. Thesis, Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, KAIST.

[8] Kim, J. (2023) “Impact Analysis with Node-Element Hypergraph-based Graph Neural Networks”, M.S. Thesis, Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, KAIST.

[7] Shin, D. (2023) “Learning Design Preferences through Design Feature Extraction and Weighted Ensemble”, M.S. Thesis, Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, KAIST.

[6] Park, J. (2023) “Bayesian Mesh Optimization for Graph Neural Networks to Enhance Engineering Performance Prediction”, M.S. Thesis, Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, KAIST.

[5] Jin, A. (2022) “구조설계최적화를 위한 딥러닝 기반 역설계: TV 스탠드 경량화 설계 사례 연구”, M.S. Thesis, Department of Mechanical Systems Engineering, Sookmyung Women’s University.

[4] Jwa, M. (2022) “최적설계와 딥러닝 기반 역설계의 성능 비교”, M.S. Thesis, Department of Mechanical Systems Engineering, Sookmyung Women’s University.

[3] Kim, E. (2021) “딥러닝을 활용한 퍼스널 모빌리티 주행 안전도 모니터링 시스템”, M.S. Thesis, Department of Mechanical Systems Engineering, Sookmyung Women’s University.

[2] Lee, S. (2021) “딥러닝 기반 디자인 선호도 예측 및 추천시스템: 자동차 휠 설계 사례”, M.S. Thesis, Department of Mechanical Systems Engineering, Sookmyung Women’s University.

[1] Yoo, S. (2020) "3D Grad-CAM 을 이용한 설명 가능한 인공지능 기반 CAD 모델의 제조 원가 예측", M.S. Thesis, Department of Mechanical Systems Engineering, Sookmyung Women’s University.

All copyright © reserved by Smart Design Lab 2018