[cbn뉴스=이재영 기자] 동국대 WISE캠퍼스 정보통신공학전공 반상우 교수 연구실 소속 학생들과 글로컬혁신공학부 김주원 교수 연구실 소속 학생들이 지난 10일부터 12일까지 제주도 라마다호텔에서 개최된 ‘2024 한국풍력에너지학회 춘계학술대회’에서 우수논문발표상과 우수포스터발표상을 수상했다.
|  | | | ↑↑ 조한결, 김문석,DAI MIAO 수상 장면 | | ⓒ CBN뉴스 - 경주 | |
조한결, 김문석, DAI MIAO 대학원생(박사과정, 석사과정, 정보통신공학전공)이 발표한 “풍력 터빈의 상태 진단을 위한 다중 센서 기반 볼 베어링 결함 진단 모델” 연구는 반상우 교수와 홍성호 교수의 공동지도로 수행됐으며 친환경 에너지에 대한 사회적 관심이 증가하는 상황에서 대표적 친환경 에너지원 중 하나인 풍력 발전기의 주요 부품인 베어링의 결함을 다중 센서를 기반으로 진단 할 수 있는 인공지능 시스템을 구현한 것이다. 다중 센서 정보를 활용한 딥러닝 모델에 앙상블 기법을 접목한 베어링 결함 진단 인공지능 모델을 개발함으로써, 환경변화 요인에 강건한 풍력 발전기의 고장 원인 예지 정비를 가능하게 하여 풍력 발전기의 효율성 증진을 위한 기술적 토대를 마련했다.
|  | | | ↑↑ 경새벽 수상 장면 | | ⓒ CBN뉴스 - 경주 | |
경새벽 대학원생(석사과정, 그린에너지상태진단전공)이 발표한 “GRU 모델을 활용한 Yoke type EM Sensor 기반 무어링라인 긴장력 추정” 연구는 이호준(박사과정), 김선태(석사과정) 대학원생이 함께 연구했으며, 해상풍력 하부 구조물의 안정성에 핵심적인 영향을 미치는 무어링라인(Mooring Line)의 긴장력 변화를 추정하여 모니터링하기 위한 실험적 연구이다. 향후 해상풍력 무어링라인 모니터링 기술이 도입되어 해상풍력 사고 예방에 기여 할 것으로 기대되고 있다.
반상우 정보통신공학전공 교수는 "이번 성과는 학생들의 열정과 노력, 그리고 팀워크의 결과입니다. 우리가 개발한 다중 센서 기반 볼 베어링 결함 진단 모델은 풍력 발전기 유지 보수의 새로운 가능성을 열었으며, 이는 친환경 에너지 발전에 중요한 기여가 될 것입니다. 학생들이 이러한 성과를 통해 학문적 성취뿐만 아니라 실제 산업 현장에서의 응용 가능성을 확인할 수 있어 매우 기쁘게 생각합니다."고 소감을 밝혔다.
글로컬혁신공학부 김주원 교수는 “학생들의 학문적 성과가 공식적으로 인정받은 것은 매우 기쁜 일이다며, 앞으로도 풍력에너지 클러스터 인재 양성 사업 등을 통한 연구 활동을 지속적으로 지원함으로써, 학생들이 전문가로 성장할 수 있는 기반을 마련하는데 최선을 다하겠다”고 소감을 밝혔다.
사업책임자인 홍성호 교수는 “2021년부터 시작된 경북지역 풍력에너지 클러스터 인재양성사업의 1단계 3년을 성공적으로 마치고, 2단계 첫해인 올해 좋은 성과를 거둔 학생들에게 사업책임자로서 감사하게 생각한다며, “더 훌륭한 성과가 나오도록 사업 운영에 최선을 다하겠다”고 말했다. |
입력 : 2024년 06월 18일
