New regional R&D grant — AI electromagnetic line-scan for in-line copper-slab inspection
We are pleased to share that Prof. Young-Gwan Choi's team has been selected for the 2026 Mega-Region Demand-Driven Joint R&D Program (Preliminary FOCUS), organized by the Enterprise-Support R&D Center of the University of Ulsan RISE initiative. The project — "Development of an AI-Based Electromagnetic Line-Scan System for In-Line Detection of Internal Defects in Copper and Alloy Slabs" — will build a non-destructive, in-line inspection system that combines electromagnetic sensing with machine-learning analysis to detect internal defects, such as voids, inside copper and alloy slabs during production. Supported with KRW 200 million, the project team brings together Prof. Young-Gwan Choi and Prof. Sanghoon Kim (School of Materials Science & Semiconductor Engineering, University of Ulsan), Prof. Dae-Yeol Kim (School of ICT Convergence, University of Ulsan), and Dr. Seok-Hwan Yoon (Advanced Quantum Materials Laboratory, Korea Atomic Energy Research Institute, KAERI). Together, the project extends our quantum- and electromagnetic-sensing expertise toward real-world industrial inspection.
최영관 교수 연구팀이 울산대학교 RISE사업단 기업지원R&D센터가 주관하는 2026년도 「초광역 지역 수요 중심 공동 연구개발 과제(예비 FOCUS)」에 선정되었습니다. 과제명은 「구리·합금 Slab 내부 결함의 인라인 검출을 위한 AI 기반 전자기 라인스캔 시스템 개발」로, 전자기 센싱과 머신러닝 분석을 결합해 생산 공정 중 구리·합금 슬래브 내부의 결함(공동 등)을 비파괴로 인라인 검출하는 시스템을 개발합니다. 총 2억 원이 지원되며, 울산대학교 신소재반도체융합학부 최영관·김상훈 교수, ICT융합학부 김대열 교수, 그리고 한국원자력연구원(KAERI) 첨단양자소재연구실 윤석환 박사가 공동연구진으로 참여합니다. 이번 과제는 저희의 양자·전자기 센싱 역량을 실제 산업 현장의 검사 기술로 확장하는 연구입니다.
