장승진
장승진
소속
국립한밭대학교 (전기공학과)
휴직·퇴직 중인 연구자인 경우 연구협력 요청이 제한됩니다.
AI요약
국립한밭대학교 에너지시스템공학부 장승진 부교수님은 전력 시스템 및 케이블 진단 분야의 선도적인 연구자입니다. 교수님께서는 HVDC 해저케이블, 배전 케이블, 자동차 전장 시스템 등 다양한 전력 설비의 고장 및 열화를 진단하고 상태를 모니터링하는 혁신적인 기술 개발에 주력하고 계십니다. 특히, 인공지능(AI)과 딥러닝, 반사파 계측 기법을 활용하여 노이즈에 강한 활선 케이블 진단 기술, MTDC 시스템의 DC 고장 대응 및 실시간 모니터링 시스템을 개발하며 차세대 전력망의 안정성 확보에 기여하고 있습니다. 본 연구자 정보는 장승진 교수님의 주요 연구 과제 및 특허 정보를 제공합니다.
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
#반사파 계측#와이어 미스매치#웨이블릿 변환#자동차 전장#실시간 모니터링#딥러닝#해저케이블#고장점 탐지#전력 케이블 진단#인공지능#열화 진단#전기 제어계측#MTDC 시스템#활선 진단#부분방전
주요 연구 내용
| 연구 내용 | [연구 분야] 핵심 분야: 전력 케이블 상태 진단, 전기·제어계측 세부 분야: 딥러닝 기반 진단 기술, 시간-주파수 영역 신호 처리, 고장점 탐지 및 열화 인자 분석, MTDC 시스템 모니터링 [대표 연구 내용] 산업 현장에서 전력 케이블의 고장은 막대한 경제적 손실과 안전 문제를 야기합니다. 기존 진단 방식은 정확도가 떨어지거나 고비용 장비를 필요로 하는 한계가 있었습니다. 장승진 교수는 딥러닝, 시간-주파수 영역 신호 처리(위그너-빌 분포, TFCC), 그리고 반사파 계측법 및 웨이블릿 변환을 융합한 독자적인 기술을 개발하여 이러한 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 장거리 전파 케이블의 고장점과 건전성을 추정하고, 와이어 연결 불량을 정밀하게 검출하며, 블라인드 스팟 내 케이블 결함까지 신속하고 높은 정밀도로 진단하는 기술적 우위를 확보하고 있습니다. 이러한 기술은 전력 시스템의 안정적인 운영을 보장하고, 자동차 전장 시스템의 신뢰성을 높이며, 해저케이블과 같은 핵심 인프라의 유지보수 비용을 절감하는 등 광범위한 산업 분야에 걸쳐 높은 사업적 가치를 제공합니다. 현재 진행 중인 Noise-Resistant 활선상태 케이블 진단 기술 개발 및 MTDC 전력망 모니터링 시스템 개발 등은 실제 산업 현장의 난제를 해결하며 미래 전력 시스템의 안정화에 기여할 것입니다. |
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