동국대학교 기계공학과의 송진우 연구교수와 무하마드 소하일 연구교수는 2025년 7월 6–11일 인천 송도 ConvensiA에서 개최된 제31회 국제소음진동학회(ICSV31)에서 발표한 논문이 우수논문(Best Paper)으로 선정되었으며, 이에 따라 공동주관기관인 한국소음진동공학회(KSNVE) 추계학회(2025년 11월 26~28일 경주)에서 Best Paper Award를 공식적으로 수상하였다.

이번 학회는 전 세계 약 800명이 참가한 대규모 국제 학술행사로, 소음, 진동, 구조해석, 스마트 시스템 분야의 최신 연구가 발표되었으며, 두 연구자의 논문은 학술적 기여도와 산업적 적용 가능성을 동시에 인정받아 우수한 평가를 받았다.

송진우 연구교수는 「데이터 효율적 예지보전을 위한 RADS 기반 와이어링 하네스 이상 탐지 프레임워크」를 발표하였다. 그는 정상 데이터만으로 결함을 탐지할 수 있도록 합성 이상 데이터를 생성하는 RADS(Regionally Adaptive Data Scaling) 기법을 제안하여 주목을 받았다. 이 방법은 실제 제조 공정에서 수집하기 어려운 다양한 고장 패턴을 현실적으로 재현해 모델을 학습시킬 수 있으며, 실제 제조 데이터 검증에서 99.95%의 높은 정확도를 보였다.

무하마드 소하일 박사과정은 「적외선 기반 영상의존성 제거형 UKA 내비게이션 알고리즘」을 발표하였다. 그는 최소한의 5개 해부학적 지표만으로 대퇴골·경골 정렬을 재구성하고 절제 깊이와 HKA 각을 산출하는 실시간 알고리즘을 제시했으며, SoftBone 모델과 카데바 실험에서 약 1 mm의 절제 오차로 높은 정확도를 확인하여 임상 적용 가능성을 보여 주었다.