동국대 WISE캠퍼스 재학생, 학술대회 우수논문발표상 수상

【브레이크뉴스 경주】박희경 기자=동국대 WISE캠퍼스는 정보통신공학전공 반상우 교수 연구실 소속 학생들과 글로컬혁신공학부 김주원 교수 연구실 소속 학생들이 지난 6월 10일부터 12일까지 제주도 라마다호텔에서 개최된 ‘2024 한국풍력에너지학회 춘계학술대회’에서 우수논문발표상과 우수포스터발표상을 수상했다고 18일 전했다.

▲ 조한결,김문석,DAI MIAO 수상 사진 (C) 동국대 WISE캠퍼스

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 수행되었으며 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 대학원생(석사과정, 그린에너지상태진단전공)이 발표한 “GRU 모델을 활용한 Yoke type EM Sensor 기반 무어링라인 긴장력 추정” 연구는 이호준(박사과정), 김선태(석사과정) 대학원생이 함께 연구하였으며, 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.

정보통신공학전공 반상우 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.

<구글 번역으로 번역한 영문 기사의 전문 입니다. 번역에 오류가 있을 수 있음을 밝힙니다.>

Dongguk University WISE Campus student receives excellent paper presentation award at academic conference

Dongguk University's WISE Campus hosted the '2024 Korea Wind Energy Society Spring Symposium' held at the Ramada Hotel in Jeju Island from June 10th to 12th, with students from Professor Sangwoo Ban's lab in the Department of Information and Communication Engineering and students from Professor Joowon Kim's lab in the Department of Glocal Innovation Engineering. It was reported on the 18th that it won the Best Paper Presentation Award and the Best Poster Presentation Award.

The research on “Multi-sensor-based ball bearing fault diagnosis model for condition diagnosis of wind turbines” presented by DAI MIAO graduate students (Ph.D., Master’s, Information and Communication Engineering), including Han-gyeol Cho and Moon-seok Kim, was jointly conducted by Professor Sang-woo Ban and Professor Seong-ho Hong. It was conducted using maps, and in a situation where social interest in eco-friendly energy is increasing, an artificial intelligence system was implemented that can diagnose defects in bearings, a major component of wind power generators, one of the representative eco-friendly energy sources, based on multiple sensors.

By developing a bearing defect diagnosis artificial intelligence model that combines ensemble techniques with a deep learning model using multi-sensor information, it is possible to predict the cause of failure of wind power generators that are robust to environmental change factors, thereby providing a technical foundation for improving the efficiency of wind power generators. prepared.

The research “Estimation of mooring line tension based on Yoke type EM Sensor using the GRU model” presented by graduate student Gyeong Sae-byeok (master’s course, green energy status diagnosis major) was jointly conducted by graduate students Ho-jun Lee (doctoral student) and Seon-tae Kim (master’s course). This was an experimental study to estimate and monitor the change in tension of the mooring line, which has a key influence on the stability of the offshore wind power substructure. It is expected that offshore wind mooring line monitoring technology will be introduced in the future to contribute to preventing offshore wind power accidents.

Professor Ban Sang-woo of the Department of Information and Communication Engineering said, "This achievement is the result of the students' passion, effort, and teamwork. The multi-sensor-based ball bearing fault diagnosis model we developed opens up new possibilities for wind power generator maintenance, which is eco-friendly. “It will be an important contribution to energy development, and I am very pleased that students can see not only their academic achievements but also their applicability in actual industrial settings through these achievements,” he said.

Professor Kim Joo-won of the Department of Glocal Innovation Engineering said, “It is very gratifying that the students’ academic achievements have been officially recognized. By continuing to support research activities through the wind energy cluster talent training project, we will provide a foundation for students to grow into experts.” “I will do my best to prepare it,” he said.

Professor Hong Seong-ho, the project manager, said, “We have successfully completed the first three years of the Gyeongbuk region wind energy cluster talent training project that started in 2021, and as the project manager, I am grateful to the students who achieved good results this year, the first year of the second stage.” “I will do my best to run the business to achieve great results,” he said.