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国立大学法人東京農工大学
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テニュアトラック教員の紹介

金 尚弘 (Kim Sanghong)

研究院 工学研究院
部門 応用化学部門
研究分野 プロセスシステム工学
キーワード プロセスデータ解析、プロセスモデリング、プロセス制御
URL
職歴

・2014年04月~2021年02月:京都大学工学研究科化学工学専攻 助教
・2021年03月~現在:東京農工大学大学院工学研究院応用化学部門テニュアトラック准教授

学歴

・2009年03月:京都大学工学部工業化学科卒業
・2011年03月:京都大学工学研究科化学工学専攻 修士課程 修了
・2014年03月:京都大学工学研究科化学工学専攻 博士課程 修了

受賞歴

・2009年:第7回ソフトウェア・ツール学生コンテスト最優秀賞
・2012年:2012年度システム制御情報学会奨励賞
・2014年:SICE制御部門大会技術賞
・2014年:計測自動制御学会技術賞
・2015年:Outstanding reviewer, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems
・2016年:SIS部会研究奨励賞
・2016年:化学工学会論文審査貢献賞
・2017年:Outstanding reviewer, Computers and Chemical Engineering,
・2017年:化学工学会論文審査貢献賞
・2019年:【指導学生】Best Oral Presentation Award,PSE Asia 2019
・2019年:【指導学生】学生発表賞 第63回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI19)
・2019年:JCEJ Outstanding Paper Award of 2019

主な論文・解説

・Sanghong Kim, Manabu Kano, Hiroshi Nakagawa, Shinji Hasebe: "Estimation of active pharmaceutical ingredients content using locally weighted partial least squares and statistical wavelength selection", International Journal of Pharmaceutics, Vol. 421, No.2, pp. 269–274 (2011)
・Hiroshi Nakagawa, Takahiro Tajima, Manabu Kano, Sanghong Kim, Shinji Hasebe, Tatsuya Suzuki, Hiroaki Nakagami: "Evaluation of infrared-reflection absorption spectroscopy measurement and locally weighted partial least-squares for rapid analysis of residual drug substances in cleaning processes", Analytical Chemistry, Vol. 84, No. 8, pp. 3820–3826 (2012)
・Sanghong Kim, Ryota Okajima, Manabu Kano, Shinji Hasebe: "Development of soft-sensor using locally weighted PLS with adaptive similarity measure", Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, Vol. 124, pp. 43–49 (2013)
・Sanghong Kim, Manabu Kano, Shinji Hasebe, Akitoshi Takinami, Takeshi Seki: "Long-term industrial applications of inferential control based on just-in-time soft-sensors: economical impact and challenges", Industrial & Engineering Chemistry Research, Vol.52, No. 35, pp. 12346–12356 (2013)
・Sanghong Kim, Manabu Kano, Hiroshi Nakagawa, Shinji Hasebe, "Input variable scaling for statistical modeling", Computers & Chemical Engineering, Vol. 74, No. 4, pp. 59-65 (2015)
・Zhongchao Zheng, Tatsuru Seto, Sanghong Kim, Manabu Kano, Toshiyuki Fujiwara, Masahiko Mizuta, Shinji Hasebe, "A first-principle model of 300 mm Czochralski single-crystal Si production process for predicting crystal radius and crystal growth rate", Journal of Crystal Growth, Vol. 492, No. 15, pp. 105-113 (2018)
・Sanghong Kim, Kazuki Mishima, Manabu Kano, Shinji Hasebe, "Database management method based on strength of nonlinearity for locally weighted linear regression", Vol. 52, No. 6, pp. 554-561 (2019)
・Shota Kato, Sanghong Kim, Manabu Kano, Toshiyuki Fujiwara, Masahiko Mizuta, Gray-box modeling of 300 mm diameter Czochralski single-crystal Si production process, Journal of Crystal Growth,Vol. 553, 125929 (2021)
・Yukio Matsuyama Sanghong Kim ShinjiHasebe, “Robust parameter tuning method of LW-PLS and verification of its effectiveness by twelve industrial processes”, Computers & Chemical Engineering, Vol. 146, 107224 (2021)

研究紹介

私の研究を含め、プロセスシステム工学の研究は以下のように大別できます。

【モデリング】対象プロセスの挙動を数式で表現すること。
【状態監視】モデルに基づいてプロセスの現状を把握すること。
【シミュレーション】モデルに基づいてプロセスの将来を予測すること。
【制御・最適化】将来の状況を望ましい状態にするために手を打つこと。

モデリングの一例として、プロセスデータの統計的データ解析によるソフトセンサ設計がある。プロセス産業においては、当然、品質要求を満たす製品を生産することが求められる。しかし、肝心の品質をリアルタイムに測定することは必ずしも容易ではない。これは主に、測定機器が高価であることや測定自体に時間がかかるということによる。また、測定頻度が十分でない場合もある。このように測定が困難な変数を、リアルタイムに測定できる変数から推定するためにソフトセンサが利用される。ソフトセンサという呼称はハードウェアによって直接測定しているセンサーとの対比からくる。ただし、ソフトセンサとハードセンサを厳密に区別するのは難しい。ここではプロセスデータに基づく回帰モデルのことを指すこととする。典型的なソフトセンサの適用先は蒸留塔であり、温度、流量、圧力などから製品組成を推定するために用いられる。その他にも、製薬、鉄鋼、半導体など幅広い産業で利用されてきた。本研究では、高精度な ソフトセンサを設計するための手法の開発と応用を行っている。

本学のテニュアトラック事業について

資金、スペース、事務手続きの支援が手厚いと感じています。メンター制度もあり、メンター教員から様々な観点からの助言をいただけることはありがたいです。テニュアトラック教員同士の交流会があることも魅力的です。

今後の抱負

研究・教育・その他の活動、全てを楽しみたいと思います。