국책과제 기획
사업 목적과 공고 요구사항을 검토하고, 보유 기술과 현장 문제를 연구개발 주제로 구조화합니다.
- 공고 적합성·준비 수준 검토
- 기술 차별성·개발 범위 정리
- 컨소시엄 역할·실증 시나리오 설계
산출물 과제 기획안 · 추진 로드맵
R&D STRATEGY · MANUFACTURING INTELLIGENCE
기술의 가능성을,
실행 가능한
국책과제로.
현장을 아는 공학의 깊이와 제조혁신 전략.
과제 기획부터 제안, 평가, 실증까지 함께 설계합니다.
국책과제 기획제조혁신AI 전략
KINETIC SHIFTTECHNOLOGY INTO IMPACT
FROM IDEA
TO IMPACT.기술 · 사업 · 실증을
하나의 논리로 연결합니다.
TO IMPACT.기술 · 사업 · 실증을
하나의 논리로 연결합니다.
기술을 이해하는 파트너기계공학 Ph.D. / 제조혁신 전략 / AI Factory
01 / CONSULTING
제조기업 · 기술기업 · 연구개발 조직연구개발의 다음 단계,
함께 구체화합니다.
좋은 아이디어가 과제가 되려면 기술의 차별성,
검증 방법, 사업화 경로가 연결되어야 합니다.
기업의 준비 수준에 맞춰 필요한 범위를 정합니다.
연구개발계획서
필요성부터 목표, 세부 과업, 성과지표까지 평가자가 따라갈 수 있는 논리로 연결합니다.
- 핵심 스토리·문서 구조 설계
- 정량 목표·검증 방법 구체화
- 일정·역할·사업화 계획 검토
산출물 계획서 검토본 · 보완 목록
발표·평가 대응
기술의 강점을 명확하게 전달하고, 예상 질문에 근거를 갖춘 답변을 준비합니다.
- 발표자료 메시지·구성 정리
- 기술·실증·사업화 예상 질의
- 모의 발표·답변 논리 점검
산출물 발표자료 · 예상 질의응답
실증·수행 전략
제안한 기술이 현장에서 검증되도록 실증 범위와 데이터, 성과 확인 체계를 설계합니다.
- 단계별 실증·성과 검증 계획
- 기술 리스크·변경 이슈 정리
- 단계 보고·결과 보고 구조 검토
산출물 실증 계획 · 성과 관리 체계
지원 범위와 비용은 공고, 마감일, 보유 자료를 확인한 뒤 협의합니다. 과제 선정 여부는 해당 사업의 심사에 따라 결정됩니다.
02 / HOW WE WORK
첫 상담에서 실행 계획까지현재 위치를 확인하고,
필요한 일부터 시작합니다.
- 01
현황 진단
기술, 대상 공고, 마감일과 준비된 자료를 함께 살펴봅니다.
- 02
범위 합의
지원 업무, 산출물, 일정과 담당 역할을 명확히 정합니다.
- 03
기획·작성·검토
기술 근거와 실증 계획을 연결하고, 검토를 통해 완성도를 높입니다.
- 04
평가·실행 준비
발표와 예상 질문, 이후 수행에 필요한 핵심 사항을 정리합니다.
집중 분야
제조 AI · 스마트팩토리 · 자율제조 · Physical AI · Digital Twin · 시뮬레이션 기반 연구개발
03 / TECHNICAL PERSPECTIVE
핵심 역할을 선택해 살펴보세요스스로 판단하고 실행하며,
경험으로 진화하는 공장.
사람은 목표와 경계를 정하고,
AI는 그 안에서 예측·판단·실행·학습을 연결합니다.
HUMAN IN COMMAND목표 · 품질 · 안전 · 권한
ORCHESTRATION AI제조 전체의 목표와 우선순위를 조율생산 / 품질 / 설비 / 물류 / 에너지
01Agentic AI계획하고 판단
02Physical AI현장에서 실행
03Digital Twin검증하고 학습
실행 결과와 변화가 다음 판단에 반영되는 학습 루프
MANUFACTURING DATA설비 · 공정 · 품질 · 이력 · 운영 맥락
ORCHESTRATION AI
부분의 최적을 넘어,
공장 전체의 최적을.
납기, 품질, 생산능력, 에너지 등 상충하는 목표를 함께 고려합니다. 각 에이전트의 판단을 조율하고, 권한을 벗어나는 상황은 사람에게 연결합니다.
현장에서는
급한 주문과 설비 이상이 동시에 발생하면, 대체 생산 경로와 납기 영향을 함께 검토해 실행 우선순위를 조정합니다.
설계해야 할 경계
목표의 우선순위 · 의사결정 권한 · 승인 및 중단 조건
ENGINEERING NOTE
자율성은 한 번에 완성되지 않습니다. 예측의 정확도, 실행의 신뢰도, 검증의 수준에 맞춰 운영 권한을 단계적으로 넓힙니다.
04 / LEADERSHIP
공학과 전략을 연결해 온 경험KINETIC SHIFT / EXPERTISE
키네틱쉬프트Expertise
기계공학 박사
제조혁신 · AI Factory 전략
Engineering depth.
Business impact.
Business impact.
키네틱쉬프트 공학과 전략의 접점에서
물리를 이해하는 공학자,
제조의 방향을 설계하는 전략가.
국책과제 기획·추진과 다상유동·CFD 연구에서 출발해 가상 검증, AI 성능예측, 생성형 설계를 개발했습니다. 이후 스마트팩토리와 제조혁신 전략 기획으로 전문 영역을 확장했습니다. 이 경험을 바탕으로 연구개발 과제의 기술 논리와 실증 계획, 사업화 방향을 함께 설계합니다.
EXPERIENCE
제조 분야 연구개발 · 혁신 전략 경험
제조 AI·시뮬레이션 개발
스마트팩토리·제조혁신 전략 기획
EDUCATION
성균관대학교 기계공학 박사 · 2018
석박통합 과정
학위 연구: 비전통 플랜트용 다상분리기 설계
R&D REVIEW
국책과제 기획 · 심사 · 평가 경험
국토교통부 건설·플랜트 분야 기획 및 심사위원
산업통상자원부 유체·에너지 분야 심사위원
국가 R&D 평가위원
RECOGNITION
국토교통부 장관표창 · 2017
펌프 라이닝 기법 관련 등록 특허 2건 · 2016
연구에서 개발로, 개발에서 전략으로.
주요 경력과 프로젝트
2014–2018PHYSICS
다상분리기 설계와 플랜트 실증
오일샌드 플랜트 모듈화 공정유닛 연구. VOF 기반 CFD와 PIV·실증시험을 연결해 다상분리기 설계를 검증했습니다.
2018–2019SIMULATION
CFD 기반 가상 성능 검증
에어컨 이슬맺힘 인정시험 대체 기술의 과제 PL. 유동·열전달·Wall Film 해석과 실제 시험 결과를 연결했습니다.
2020–2022APPLIED AI
제조 AI · 생성형 설계 · MLOps
TV Stand 생성형 설계, 시험 데이터 기반 냉장고 성능예측, 3D CAD 기반 사출성능 예측 모델과 MLOps 구축을 수행했습니다.
2020–2024STRATEGY
스마트팩토리 전략과 혁신 체계
스마트팩토리 전략 기획, 글로벌 제조 경쟁력 분석과 제조 현장 특성에 맞는 추진 방향을 설계했습니다.
2025–현재LEADERSHIP
제조 AX와 자율제조
제조혁신과 제조 AX 전략 기획. Physical AI·Agentic AI·Digital Twin을 연결하는 AI Factory 전략을 수립합니다.
05 / FIELD NOTES
제조혁신을 바라보는 세 가지 관점다음 의사결정을 위한
생각의 기준.
기술의 가능성을 현장의 질문으로 바꿉니다.
DATA FOUNDATION
AI가 읽을 수 있는
제조 데이터란 무엇인가
센서값을 넘어, 상태·맥락·행동·결과가 연결되어야 합니다.
AI × BUSINESS VALUE
AI 도입의 시작은
모델이 아니라 의사결정
어떤 판단을 바꿀 것인지가 기술 선택의 기준이 됩니다.
OPERATING MODEL
사람의 역할이
실행에서 감독으로 바뀔 때
자동화와 함께, 책임·권한·예외 대응도 다시 설계합니다.
06 / RESEARCH HORIZON
물리를 아는 AI,
제조를 이해하는 지능.
공학 모델과 데이터 기반 학습을 연결하는
연구 방향을 탐색합니다.
AI 기반 성능 예측과 최적설계
CFD와 대리모델을 연결해 설계 공간을 탐색하고, 정확도와 계산 비용의 균형을 찾는 접근.
공정 모델과 Digital Twin
관측 데이터와 물리 모델을 결합해 상태를 추정하고, 변화의 영향을 검토하는 접근.
학습하는 제조 운영 체계
판단과 실행의 결과를 축적하고, 검증된 경험을 다음 의사결정에 반영하는 구조.
07 / START A CONVERSATION
어떤 기술을,
어떤 과제로
발전시키고 싶으신가요?
대상 공고가 정해져 있지 않아도 좋습니다.
보유 기술과 해결하려는 문제부터 정리해보세요.
상담 전에 준비하면 좋은 자료
- 관심 공고 또는 사업명
- 기술 소개와 현재 개발 단계
- 제출 마감일과 필요한 지원 범위
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