김지용 교수 사진

성균관대학교화학공학부

지능공정시스템 연구실

김지용 부교수 (Jiyong Kim)

홈페이지의 모집 안내

“we are actively seeking for talented, dedicated, and self-motivated group members:”

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연구실 소개

이 연구실은 LFG의 에너지원 활용을 위해 Aspen Plus 기반으로 공정 운전 조건과 설계 사양을 최적화하고, 포집 CO2와 재생 H2로부터 경질 탄화수소를 생산하는 공정을 개발·평가합니다. 기술경제성 분석과 전과정평가로 공정의 경제성과 환경 영향을 분석하며, RFID 기반 통합 의사결정 프레임워크를 활용해 의약품 제조의 자재 관리와 생산 일정 개선을 연구합니다.

AI가 연구실 홈페이지를 바탕으로 생성한 연구실 소개예요

연구실 홈페이지의 소개

Recently, many studies on alternative uses of biogases, particularly, LFG, have been performed with an emphasis on the value of LFG as an energy source from technical, economic, and environmental perspectives. The optimal operation conditions (e.g. temperature and pressure) and major design specifications (e.g. reactor length and number of tubes) are determined using an optimization algorithm in Aspen Plus. Olefins, which are primary produced from petroleum and natural gas, are important chemical building blocks. Due to the rapid depletion of petroleum sources, many alternative feedstock and technological pathways have been investigated. Here, the novel process of light hydrocarbons production from captured CO2 and renewable H2 was developed and evaluated using Aspen Plus Simulator. Especially, techno-economic analysis(TEA) and Life cycle assessment(LCA) were used to evaluate the techno-economic feasibilities and environmental impact of the proposed process, identify bottleneks for process improvement such as production cost and reducing emission. The pharmaceutical industry takes tremendous manufacturing time due to the decision on the integration of target material identification and unit operation combination. To improve the manufacturing process, the production schedule such as enterprise-scale resource management has been a challenging task. Recently, the rapid and accurate material management capability of the electronic track tage devices ahs been prvoed thereby expecting the production schedule improvement. Radio-fequency identification(RFID) is a salient example of the tracking device for optimizing device for optimizing process operation, inputting materials, and enabling efficient delivery. RFID-based integrated decision making frameworks is developed to prov

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연구 분야

공정설계 · 최적화 · 인공지능 · 신재생에너지

졸업생 진로

기업 1명

삼성전자 1

학계 2명

Sejong University 1 · University of Delaware 1

연구기관 3명

Argonne National Laboratory 2 · Pacific Northwest National Laboratory 1

진학 3명

The Ohio State University 2 · University of Wisconsin-Madison 1

연구실 홈페이지에 진로가 적힌 졸업생 9명을 AI가 집계했어요. 적히지 않은 졸업생은 빠져 있고, 지금 소속과 다를 수 있어요. 원문 보기

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홈페이지에서 읽은 구성원

  • 박사과정 1명
  • 석박통합과정 11명
  • 석사과정 2명
  • 졸업생 7명
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