장승진
장승진
소속
국립한밭대학교 (전기공학과)
휴직·퇴직 중인 연구자인 경우 연구협력 요청이 제한됩니다.
AI요약
국립한밭대학교 에너지시스템공학부 장승진 부교수님은 차세대 에너지 시스템과 인공지능 기반 진단 기술 분야의 선도적인 연구자이십니다. 활선 케이블, 해저 케이블, 배전 설비 등 다양한 전력 케이블의 열화 및 고장점 진단 기술을 개발하고 계십니다. 또한, HVDC/MTDC 시스템의 고장 대응 및 실시간 모니터링 등 미래 전력망 안정화 연구에도 기여하고 계십니다. 특히, 딥러닝과 반사파 계측법을 활용한 혁신적인 진단 방법론을 제시하여 전력 인프라의 안전과 효율 향상에 중대한 역할을 하고 계십니다. 장승진 교수님의 연구는 에너지 시스템의 안정성과 신뢰성을 확보하는 데 핵심적인 통찰을 제공하고 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 장승진 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | - |
| 재직 상태 | 퇴직 |
| 소속 | 국립한밭대학교 |
| 부서 학과 | 전기공학과 |
| 사무실 번호 | - |
| 연구실 | - |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | - |
중요 키워드
#MTDC#반사파 계측#상태 진단#예방 진단#기술사업화#고장 진단#딥러닝#인공지능#전장 시스템 진단#전력 케이블#HVDC#산학협력#케이블 진단#스마트그리드#열화진단
주요 연구 내용
| 연구 내용 | [연구 분야] 핵심 분야: 전력 케이블 및 전력 시스템 진단, 딥러닝 기반 진단 기술 세부 분야: 활선상태 케이블 진단, HVDC/MTDC 시스템 고장 진단, 부분방전 검사장비 평가, 반사파 계측법, 자동차 전장 시스템 진단, 열화 및 시뮬레이션 연구 [대표 연구 내용] 전력 시스템과 자동차 전장 시스템의 안정적인 운영을 위협하는 고장 및 열화 현상을 정확하고 효율적으로 진단하는 것이 중요합니다. 특히 장거리 전파 케이블의 고장점 탐지나 와이어 미스매치와 같은 미세한 문제 진단은 난이도가 높고 전문적인 기술을 요구합니다. 이러한 문제 해결을 위해 Noise-Resistant 활선상태 케이블 진단 기술, HVDC MI 해저케이블 열화인자 도출 및 상태 진단 기법, VSC 기반 MTDC 시스템의 DC 고장 대응 시스템 개발 등 다양한 혁신 기술을 개발해왔습니다. 특히, 딥러닝과 시간-주파수 영역 반사파(TDR) 기법을 결합하여 케이블의 미세한 고장점과 와이어 연결 불량을 정밀하게 검출하는 독자적인 기술을 확보하고 있으며, 이는 특허로도 인정받았습니다. 기존의 복잡하고 비용이 많이 드는 진단 방식의 한계를 극복하고, 현장 적용성을 높여 유지보수 효율을 극대화할 수 있습니다. 이러한 진단 기술은 전력 인프라의 신뢰성을 향상시키고, 미래 전력망 및 차세대 모빌리티 시스템의 안전성을 확보하는 데 핵심적인 기여를 할 수 있습니다. 기업은 예방적 유지보수를 통해 운영 비용을 절감하고, 치명적인 사고를 방지하여 사업 연속성을 보장받을 수 있습니다. 또한, 기술이전 및 공동 연구를 통해 다양한 산업 분야로의 확장이 가능하여 높은 사업적 가치를 창출할 것으로 기대됩니다. |
학력
| 학력 사항 | 박사 연세대학교 전기전자공학부 |
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