AXIS Lab is launched AXIS Lab is launched
A new research group for industrial AI, intelligent manufacturing, and AI-assisted materials and process design. 산업 AI, 지능형 제조, AI 기반 소재 및 공정 설계를 연구하는 새로운 연구 그룹입니다.
Research Laboratory · Established 2026
연구실 · 2026
AX In chemical engineering Systems
AXIS Lab develops reliable and practical AI for chemical processes, intelligent manufacturing, and materials development. We connect AI with engineering knowledge to predict, design, optimize, and automate real-world systems. AXIS Lab은 공정, 지능형 제조, 소재 탐색 등 화학 및 제조 시스템의 지능화를 위한 AI 적용 방법들을 탐색하는 연구실입니다. AI와 공학 지식을 결합하여 예측, 설계, 최적화, 자동화 등을 수행하여, 실제 현장 문제들을 효율적으로 해결하고자 합니다.
Announcement
공지사항
We are building the interdisciplinary team . 학제 간 연구팀을 만들어 갑니다.
Graduate students and researchers 대학원생 및 연구원 모집
Prospective M.S./Ph.D. students, undergraduate interns, and postdoctoral researchers are welcome to contact us. 석사 · 박사과정 지원자, 학부 인턴, 박사후연구원의 문의를 환영합니다.
01
What we do
연구 소개
Research Field 연구 분야
01
Industrial AI & AX Industrial AI & AX
AI models and decision-support systems built from noisy, sparse, real-world industrial data. 노이즈와 결측치가 많은 실제 산업 데이터를 정제하고 분석하여, AI 모델을 통해 다양한 의사결정을 지원합니다.
Learn more → 자세히 보기 → 02Smart Manufacturing Smart Manufacturing
Reduced-order models, digital twins, monitoring, optimization, and control for manufacturing systems. 제조 시스템을 위한 ROM, 디지털 트윈, 모니터링, 최적화, 제어 기술을 개발합니다.
Learn more → 자세히 보기 → 03AI for Materials AI for Materials
Property prediction, interpretable molecular representations, and inverse design for catalysts, solvents, absorbents, and composites. 촉매, 용매, 흡수제, 복합재 등을 대상으로 AI 기반의 물성 예측, 해석 가능한 분자 표현, 역설계 방법론을 연구합니다.
Learn more → 자세히 보기 → 04System Optimization System Optimization
Data-driven optimization for chemical and manufacturing systems. 데이터 기반의 화학 및 제조 시스템 최적화를 연구합니다.
Learn more → 자세히 보기 →
02
Research profile
연구 실적
Research Achievements 연구 성과
20
Journal articles
게재 논문
13
First / co-first author
제1저자 / 공동 제1저자
9
Research projects
연구과제
3
Patent applications
특허 출원
From industrial data to engineering decisions 산업 데이터에서 공학적 의사결정까지
Our work is shaped by practical problems from chemical plants, materials development, battery, and manufacturing systems. The goal is not only an accurate model, but a model that can be understood, robust, and reliable. 화학 플랜트, 소재 개발, 배터리, 제조 시스템의 실제 문제를 다룹니다. 정확한 모델 개발 수준을 넘어, 해석할 수 있고 견고하며 신뢰할 수 있는 모델 개발을 지향합니다.
Hanyang University
한양대학교
University College London
UCL
GS Caltex
GS칼텍스
Doosan Enerbility
두산에너빌리티
Samsung E&A
삼성E&A
KITECH
한국생산기술연구원
Temperature-conditioned molecular representation for organic solubility prediction
Chemical Enigeering Journal
Novel inverse predictive system integrated with industrial lubricant information
Engineering Applications of Artificial Intelligence
Multiobjective optimization of CO₂ emission and net profit for a naphtha cracking furnace
ACS Sustainable Chemistry & Engineering
Open positions
모집 안내
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We welcome people who want to apply AI to meaningful chemical engineering and manufacturing problems. AI 적용을 통해 의미 있는 화학공학 · 제조 문제를 해결하고 싶은 분들을 환영합니다.