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COLLAB@Dong-A

동아대학교 전기공학과

박혜리 교수

COLLAB@Dong-A

전기공학과 박혜리

COLLAB@Dong-A 연구실은 동아대학교 전기공학과를 기반으로 다중물리현상, 에너지 시스템, 전기전자재료, 스마트 에너지 관리 등 다양한 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 전기, 열, 기계, 광 등 다양한 물리적 현상이 복합적으로 작용하는 시스템을 심층적으로 분석하고, 이를 바탕으로 에너지 전달 및 변환, 시스템 통합, 효율 극대화 등 실질적인 문제 해결에 주력하고 있습니다. 특히, 제로에너지빌딩, 스마트 컨테이너, 신재생에너지 설비 등 첨단 응용 분야에서 다중물리 모델링 및 시뮬레이션 기법을 개발하여, 에너지 시스템의 최적화와 지속가능성 확보에 기여하고 있습니다. 에너지보존법칙, 열역학 제1법칙 등 기초 과학 원리를 바탕으로 한 연구는 실제 산업 현장에 적용 가능한 실용적 솔루션으로 이어지고 있으며, 산학연 협력을 통해 사회적·산업적 파급효과를 창출하고 있습니다. 전기전자재료의 전기적 및 열적 특성 연구를 통해 첨단 소자 및 시스템의 성능 향상과 신뢰성 확보에도 힘쓰고 있습니다. 전력반도체, LED, 신소재 등 다양한 재료의 특성을 실험적으로 분석하고, 이를 기반으로 고장 진단, 성능 평가, 예측 유지보수 등 첨단 데이터 분석 기법을 융합한 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 에너지 시스템의 안전성, 효율성, 지속가능성 향상에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 스마트 에너지 관리와 신재생에너지 시스템 분야에서도 활발한 연구가 이루어지고 있습니다. 에너지 플랫폼, 디지털 O&M 시스템, 블록체인 기반 전력 거래, 가정용 에너지관리시스템 등 ICT 기술을 융합하여 에너지의 생산, 저장, 소비, 거래 전 과정을 최적화하는 솔루션을 개발하고 있습니다. 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 기술을 활용한 자동화된 운영 및 유지관리 체계 구축을 통해 에너지 시스템의 신뢰성과 경제성을 동시에 확보하고 있습니다. COLLAB@Dong-A 연구실은 미래 에너지 및 전자산업을 선도할 혁신적 기술 개발에 앞장서며, 지속가능한 스마트시티와 탄소중립 사회 실현을 위한 핵심 연구거점으로 자리매김하고 있습니다. 다양한 산학연 협력과 국제 공동연구를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 연구성과를 창출하고 있으며, 차세대 에너지 시스템의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

다중물리현상 및 에너지 시스템 통합 연구
COLLAB@Dong-A 연구실은 다중물리현상과 에너지 시스템의 통합적 이해와 분석을 중심으로 연구를 수행하고 있습니다. 다중물리현상은 전기, 열, 기계, 광 등 다양한 물리적 현상이 상호작용하는 복합 시스템을 의미하며, 이러한 현상에 대한 정밀한 해석과 모델링은 첨단 에너지 시스템의 설계와 운용에 필수적입니다. 본 연구실은 에너지 전달 및 변환 과정에서 발생하는 다양한 물리적 상호작용을 실험적·이론적으로 규명하고, 이를 바탕으로 시스템의 효율성과 안정성을 극대화하는 방법을 모색합니다. 특히, 제로에너지빌딩, 스마트 컨테이너, 신재생에너지 설비 등 다양한 응용 분야에서 다중물리 모델링 기법을 적용하고 있습니다. 예를 들어, 제로에너지빌딩의 인트라 시스템에서는 에너지보존법칙과 열역학 제1법칙을 기반으로 동적 다중물리 모델을 개발하여, 건물 내 에너지 흐름을 정밀하게 예측하고 최적화할 수 있도록 지원합니다. 또한, 태양광 발전 시스템, 전기차 충전 인프라, 스마트 파렛트 등 실제 산업 현장에 적용 가능한 통합 에너지 관리 솔루션을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 에너지 효율 향상, 탄소중립 실현, 지속가능한 스마트시티 구축 등 사회적 요구에 부응하는 혁신적 기술 개발로 이어지고 있습니다. COLLAB@Dong-A 연구실은 다학제적 접근을 통해 미래 에너지 시스템의 새로운 패러다임을 제시하며, 국내외 산학연 협력을 통해 실질적인 사회적·산업적 가치를 창출하고 있습니다.
전기전자재료의 전기적/열적 특성 및 소자 응용
본 연구실은 전기전자재료의 전기적 및 열적 특성에 대한 심층 연구를 통해 첨단 소자 및 시스템 개발에 기여하고 있습니다. 전력반도체, LED, 신소재 등 다양한 전기전자재료의 특성을 실험적으로 분석하고, 이를 기반으로 소자의 성능 향상과 신뢰성 확보를 위한 설계 기법을 개발합니다. 특히, 절연재료의 연면방전 특성, 밀봉재의 절연내력, 고체유전체의 유전율 등 재료의 미세한 특성이 소자 전체의 동작 안정성과 효율에 미치는 영향을 체계적으로 규명하고 있습니다. 연구실은 전력반도체의 절연 성능 향상, LED 광원의 열-전기-광학 특성 해석, 신재생에너지 설비용 소재 개발 등 다양한 응용 연구를 수행하고 있습니다. 예를 들어, 전력반도체 패키지의 절연설계 기법, 바이패스 다이오드의 최적 배치, 태양광 모듈의 음영 영향 분석 등은 실제 산업 현장에서 요구되는 기술적 문제 해결에 직접적으로 기여하고 있습니다. 또한, 머신러닝 및 AI 기반의 고장 진단, 성능 평가 등 첨단 데이터 분석 기법을 융합하여 소자 및 시스템의 신뢰성 평가와 예측 유지보수 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 에너지 시스템의 안전성, 효율성, 지속가능성 향상에 핵심적인 역할을 하며, 특허 및 기술이전, 산학협력 프로젝트 등 다양한 경로를 통해 산업계에 실질적인 파급효과를 창출하고 있습니다. COLLAB@Dong-A 연구실은 미래 에너지 및 전자산업을 선도할 혁신적 소재 및 소자 기술 개발에 앞장서고 있습니다.
스마트 에너지 관리 및 신재생에너지 시스템
COLLAB@Dong-A 연구실은 스마트 에너지 관리와 신재생에너지 시스템 분야에서도 활발한 연구를 전개하고 있습니다. 에너지 플랫폼, 디지털 O&M(운영 및 유지관리) 시스템, 블록체인 기반 전력 거래, 가정용 에너지관리시스템(HEMS) 등 첨단 ICT 기술을 융합하여 에너지의 생산, 저장, 소비, 거래 전 과정을 최적화하는 솔루션을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 에너지 효율 극대화와 탄소중립 사회 실현을 위한 핵심 기반 기술로 주목받고 있습니다. 특히, 태양광 발전 설비의 고장 진단 및 예측, 전기차 충전 인프라의 수요 예측 및 분산 관리, 스마트 컨테이너 및 냉동 컨테이너의 실시간 전력 측정과 탄소 회계 등 다양한 응용 분야에서 실질적인 성과를 내고 있습니다. 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 기술을 활용하여 에너지 시스템의 이상 탐지, 고장 분류, 성능 평가 등 자동화된 운영 및 유지관리 체계를 구축하고 있으며, 이를 통해 에너지 시스템의 신뢰성과 경제성을 동시에 확보하고 있습니다. 이와 함께, 신재생에너지 분산전원, 마이크로그리드, 제로에너지빌딩 등 미래형 에너지 인프라 구축을 위한 모델링, 시뮬레이션, 최적화 연구도 병행하고 있습니다. COLLAB@Dong-A 연구실은 스마트시티, 탄소중립 도시, 친환경 산업단지 등 다양한 사회적 요구에 부응하는 에너지 솔루션을 제공하며, 지속가능한 에너지 생태계 조성에 기여하고 있습니다.
1
Optimum Design of a Renewable Power Generation System-Implemented-Electric Vehicle Charging Station in South Korea
임지은
Sustainability, 2023
2
Modified Swarm-Based Artificial Intelligence Optimization for Optimal Coordination of Directional Overcurrent Relays in Power System
A. Wadood*, H. Albalawi, A. Mohammed Alatwi, H. Park*
IEEE Access, 2025
3
Optimal Coordination of Directional Overcurrent Relays Using an Innovative Fractional-Order Derivative War Algorithm
B. M. Khan, A. Wadood*, H. Park*, S. Khan, H. Ali
Fractal and Fractional, 2025
1
스마트에너지플랫폼구축사업
한국산업단지공단
2022년 10월 ~ 2025년 12월
2
스마트 컨테이너 실용화 기술개발
해양수산과학기술진흥원
2023년 11월 ~ 2024년 12월
3
자가소비형 태양광 설비의 운용성 향상을 위한 디지털 O&M 플랫폼 개발
효한전기
2023년 04월 ~ 2024년 03월