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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.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 장승진 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | - |
| 재직 상태 | 퇴직 |
| 부서 학과 | 전기공학과 |
| 사무실 번호 | - |
| 연구실 | - |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | - |
| 소속 | 국립한밭대학교 |
| 연구 1 | 차세대 전력 케이블 진단 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 차세대 전력망의 핵심 인프라 중 하나인 HVDC 해저케이블 및 배전 케이블의 안정성 확보를 위한 진단 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히, 반사파 계측 기법과 웨이블릿 변환을 활용하여 케이블의 고장점 탐지 및 열화 상태를 정밀하게 진단하는 독자적인 기술을 개발하고 있습니다. 이 기술은 노이즈 환경에서도 강건하게 활선 상태 케이블을 진단할 수 있어, 운영 중인 케이블의 실시간 상태 모니터링을 가능하게 함으로써 전력 공급의 안정성과 효율성을 크게 향상시킵니다. 다양한 참여 과제를 통해 HVDC MI 해저케이블의 열화 인자를 도출하고 상태 진단 기법을 고도화하고 있으며, 부분 방전 검사장비 평가 방법 개발을 통해 진단 기술의 신뢰성을 지속적으로 높이고 있습니다. 이러한 연구는 장거리 전력 케이블의 수명 연장 및 유지보수 비용 절감에 기여하며, 예측 불가능한 고장을 사전에 방지하여 안정적인 전력 공급을 지원하는 핵심 기술로 평가받고 있습니다. 본 연구는 에너지 인프라의 지속가능성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. |
| 연구 2 | MTDC 전력망 고장 대응 및 모니터링 |
| 내용 | 본 연구실은 대용량 직류 송전(MTDC) 시스템의 안정적인 운영을 위한 고장 대응 및 실시간 모니터링 기술을 연구하며 차세대 전력망 기술 발전에 기여하고 있습니다. VSC(Voltage Source Converter) 기반 MTDC 시스템에서 발생하는 DC 고장에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있는 시스템 개발에 집중하고 있으며, 이를 통해 대규모 전력망의 안정성을 극대화하고 있습니다. 또한, MTDC 전력망에서 발생할 수 있는 이상 징후를 실시간으로 감지하고 분석하여 잠재적인 문제 발생을 사전에 예측하고 방지하는 지능형 모니터링 시스템을 개발합니다. 이러한 기술은 복잡하고 광범위한 차세대 직류 전력망의 운영 효율을 높이고, 고장으로 인한 파급 효과를 최소화하여 전력 시스템의 신뢰도를 획기적으로 향상시키는 데 필수적입니다. 참여 과제를 통해 'MTDC 전력망의 이상 징후 실시간 모니터링 시스템 개발' 및 'VSC 기반 MTDC 시스템의 DC 고장 대응 시스템 개발'을 성공적으로 수행하며 실제 전력 시스템에 적용 가능한 기술을 검증하고 있습니다. 본 연구는 안정적인 에너지 공급 및 효율적인 전력 인프라 구축에 기여하는 핵심 동력이 될 것입니다. |
| 연구 3 | AI 기반 전력/자동차 전장 진단 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 활용하여 전력 케이블 및 자동차 전장 시스템의 고장 및 열화를 진단하는 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반 시간-주파수 영역 반사파 기법을 적용하여 와이어 미스매치와 같은 미세한 결함까지 정밀하게 검출하는 특허 기술을 확보하고 있습니다. 이러한 AI 기반 기술은 노이즈가 심한 산업 환경에서도 강건하게 작동하며, 기존 진단 방식의 한계를 극복하여 진단 정확도를 획기적으로 높입니다. 다양한 참여 과제인 '딥러닝 기반 자동차 전장 시스템 진단 기술 개발' 및 '인공지능 기반 전력 케이블 고장점 탐지 알고리즘 개발'을 통해 실제 산업 현장에 적용 가능한 실용적인 진단 시스템을 성공적으로 구축하고 있습니다. AI 기반 진단 시스템은 진단 시간을 단축하고 유지보수 효율성을 극대화하며, 예측 정비(Predictive Maintenance)를 가능하게 함으로써 전력 시스템 및 자동차의 가용성과 수명 연장에 크게 기여하고 있습니다. 이는 미래 산업의 신뢰성과 안전성을 확보하는 데 필수적인 기술입니다. |
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