RnDCircle Logo
TEEDLab
세종대학교 본교(제1캠퍼스) 인공지능데이터사이언스학과 김장겸 교수
에너지관리시스템
마이크로그리드
전기차 충전 운영
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원

TEEDLab

세종대학교 본교(제1캠퍼스) 인공지능데이터사이언스학과 김장겸 교수

TEEDLab은 인공지능데이터사이언스학과 소속 연구실로서, 에너지 저장 시스템, 태양광 에너지 예측, 전기차 충전, IoT 센서 데이터 통합 등의 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 최근 3년간 TEEDLab은 다양한 프로젝트와 연구를 통해 뛰어난 성과를 거두었습니다. 예를 들어, 2024년에는 불확실성을 고려한 에너지 저장 시스템의 강건 제어에 관한 연구를 발표하였으며, 2023년에는 IoT 센서 데이터를 활용한 앙상블 모델 기반 태양광 발전 예측 연구를 수행하였습니다. 또한, 2022년에는 전기차 충전 시설의 비용 효율성을 고려한 계약 전력 구성 방안과 블록체인을 활용한 엣지 기반 IoT 시스템에서의 태양광 에너지 생성 및 거래 플랫폼 설계 및 구현에 관한 연구를 발표하였습니다. 이러한 연구 성과들은 TEEDLab의 높은 연구 역량을 입증하며, 다양한 기업과의 협업을 통해 더욱 발전할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

에너지관리시스템마이크로그리드전기차 충전 운영에너지저장장치강화학습 제어
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
데이터 기반 마이크로그리드/ESS 에너지 관리 및 불확실성 제어 thumbnail
데이터 기반 마이크로그리드/ESS 에너지 관리 및 불확실성 제어
Data-Driven Energy Management and Uncertainty-Aware Control for Microgrids and ESS
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
·
인용수 0
·
2025
Contrastive representation learning for surge prediction in air compressor systems
Nakyoung Kim, Jangkyum Kim, Yoon-Sik Yoo, Il‐Woo Lee
IF 6.1 (2025)
Measurement
https://doi.org/10.1016/j.measurement.2025.119228
Surge
Air compressor
Airflow
Representation (politics)
Gas compressor
Deep learning
Artificial neural network
2
Article
|
·
인용수 5
·
2024
Robust uncertainty-aware control of energy storage systems using biased renewable energy forecast
Jangkyum Kim, Yoon-Sik Yoo, Hyo-Sik Yang, Ho Seon Choi
IF 11 (2024)
Applied Energy
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.123309
Renewable energy
Reliability engineering
Photovoltaic system
Energy management
Building management system
Computer science
Electricity
Energy consumption
Scheme (mathematics)
Efficient energy use
3
Article
|
·
인용수 16
·
2023
Robust Operation Scheme of EV Charging Facility With Uncertain User Behavior
Jangkyum Kim, Hyeontaek Oh
IF 11.7 (2023)
IEEE Transactions on Industrial Informatics
전기차(EV)가 널리 보급됨에 따라 EV 충전 설비를 설치할 필요성이 빠르게 증가하였다. EV 충전 설비의 운영은 비용이 크고 복잡하므로, 비용 효율적인 충전 서비스를 구현하기 위해서는 적절한 전력 운영 방식을 선택하는 것이 핵심이다. 따라서 본 논문은 다양한 전력 요금 정책과 에너지 저장 시스템(ESS)의 배터리 열화(wear-out) 비용뿐만 아니라, 서로 다른 충전 요구에 따라 EV 사용자의 행동에서 비롯되는 불확실성 문제까지 함께 분석하여 EV 충전 설비를 위한 효율적인 전력 운영 방식을 제안한다. 이를 고려하여 본 논문은 강건 최적화 기법을 통해 문제를 분석하고 정식화한다. 실제 세계의 EV 운영 데이터셋을 사용하여 제안된 방식의 유효성을 일일 피크 전력과 총 비용의 관점에서 분석한다. 또한 실제 전력 시스템에 제안된 방식을 적용한 결과, 제안된 방식은 다른 벤치마크 모델에 비해 전체 비용을 20.5% 절감하고 피크 전력을 17.3% 감소시킬 수 있음이 보여준다.
https://doi.org/10.1109/tii.2023.3240752
Benchmark (surveying)
Scheme (mathematics)
Battery (electricity)
Installation
Computer science
Electric power system
Power (physics)
Reliability engineering
Energy storage
Automotive engineering
최신 정부 과제
1
과제 전체보기
1
2024년 5월-2027년 5월
|25,022,000
암 환자의 상태 예측을 통한 호스피스 의사결정 지원 시스템
본 연구는 재발성 난소암 환자들의 치료 과정에서 겪는 어려움을 해소하고, 그들이 호스피스 완화 의료를 받는 과정에서 자기결정권을 보다 효과적으로 행사할 수 있도록 지원하는 것을 최종 목적으로 한다. 현대 의학의 발전에도 불구하고, 난소암은 여전히 재발 위험이 높은 질환 중 하나로, 난소암 환자들은 불확실한 미래와 지속적인 치료 부담에 직면하여, 자신의 치...
난소암
호스피스
의사결정 프레임워크
데이터 구축
예측 모델
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
공개2024장액성 난소암 예후에 대한 정보 제공 방법1020240093044
공개2024인공지능을 이용하는 수전 제어 방법 및 수전 장치1020240076442
등록2021배터리 용량 결정 장치 및 방법1020210033652
전체 특허

장액성 난소암 예후에 대한 정보 제공 방법

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240093044

인공지능을 이용하는 수전 제어 방법 및 수전 장치

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240076442

배터리 용량 결정 장치 및 방법

상태
등록
출원연도
2021
출원번호
1020210033652
맞춤형 인사이트 리포트
연구실의 전체 데이터를 활용한 맞춤형 인사이트 리포트
연구 트렌드부터 공동 연구 방향성 기획까지
연구실과 같이 할 수 있는게 무엇인지,
지금 바로 확인해보세요
무료 리포트 확인하기