조영상 연구실
산업공학과 조영상
조영상 연구실은 산업공학적 접근을 바탕으로 에너지 시스템, 미래 모빌리티, 데이터 기반 정책 평가 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 에너지 효율화, 신재생에너지 도입, 전력계통 최적화 등 국가 에너지 정책의 실효성 제고를 위한 수리적 최적화, 머신러닝, 시뮬레이션 등 첨단 분석 기법을 적극적으로 활용하고 있습니다. 이를 통해 에너지 공급자 효율향상의무화제도(EERS), HVDC/MVDC 기술, 스마트 팜의 재생에너지 활용, 제조업 전력수요 분석 등 다양한 실증 연구를 수행하며, 에너지 산업의 지속가능한 발전과 정책 개선에 기여하고 있습니다.
또한, 연구실은 자율주행차, 전기차, 커넥티드카 등 미래 모빌리티 분야에서 소비자 선호 분석, 신기술 도입 전략, 산업 정책 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 선택실험법, 혼합 로짓모형 등 계량적 분석을 통해 첨단 자동차 기술의 시장 수용성, 네트워크 효과, 정보보안 이슈, 공유 모빌리티 서비스의 확산 전략 등을 심층적으로 분석하고, 정부와 기업이 실질적으로 활용할 수 있는 정책 및 비즈니스 전략을 제안하고 있습니다.
연구실은 산업공학 기반의 데이터 분석 역량을 바탕으로 전력수요 예측, 정전비용 추정, 산업별 전력소비 행태 분석, P2P 전력거래 플랫폼 이용료 추정, 방송산업 및 벤처투자사 효율성 분석 등 다양한 사회·산업 현안에 대한 정책 평가 연구도 수행하고 있습니다. 머신러닝, 시계열 분석, 시뮬레이션 등 첨단 데이터 분석 기법을 적극적으로 도입하여 연구의 정확성과 실효성을 높이고 있습니다.
이와 같은 연구 성과는 정부, 공공기관, 산업계와의 협력을 통해 실질적인 정책 제안과 기술 혁신을 선도하며, 국가 및 산업의 지속가능한 발전과 혁신을 지원하고 있습니다. 연구실은 산업공학의 정량적 분석 역량과 실용적 접근을 바탕으로 사회적 가치 창출과 미래 산업 패러다임 전환에 기여하고 있습니다.
조영상 연구실은 앞으로도 에너지, 모빌리티, 데이터 기반 정책 평가 등 다양한 분야에서 산업공학의 이론과 실무를 접목한 융합 연구를 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다. 이를 통해 국가와 산업, 사회 전반의 혁신과 발전에 중추적인 역할을 수행할 것입니다.
GHG Protocol
Energy Market Analysis
Machine Learning
에너지 시스템 최적화 및 신재생에너지 정책 분석
조영상 연구실은 에너지 시스템의 효율적 운영과 신재생에너지 도입 확대를 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 최근 연구에서는 정수계획법, 선형계획법 등 수리적 최적화 기법을 활용하여 에너지 공급자 효율향상의무화제도(EERS)와 같은 국가 에너지 정책의 최적 운영 방안을 제시하였습니다. 이를 통해 정부 정책이 실제 에너지 절감 목표 달성에 미치는 영향과 비용 구조를 정량적으로 분석하고, 정책 개선을 위한 새로운 프로그램 도입 및 비용 회수 메커니즘 개발의 필요성을 강조하였습니다.
또한, 고압직류(HVDC) 및 중압직류(MVDC) 기술의 경제적 타당성 분석, 스마트 팜의 재생에너지 자가 소비 촉진을 위한 최적 포트폴리오 설계, 제조업 전력수요 함수 및 탄력성 추정 등 다양한 에너지 분야의 실증 연구를 진행하였습니다. 이러한 연구들은 신재생에너지의 보급 확대와 에너지 효율성 제고, 그리고 국가 전력계통의 안정적 운영에 기여하고 있습니다. 특히, 머신러닝 기반의 태양광 발전량 예측, 피크 부하 예측 등 데이터 기반 에너지 관리 기술 개발에도 집중하고 있습니다.
이와 같은 연구 성과는 에너지 산업의 지속가능한 발전과 국가 에너지 정책 수립에 실질적인 시사점을 제공하며, 향후 에너지 시장의 변화와 기후변화 대응 전략 수립에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 연구실은 정부, 공공기관, 산업계와의 협력을 통해 실질적 정책 제안과 기술 혁신을 선도하고 있습니다.
미래 모빌리티 및 자율주행차 기술·산업 전략
조영상 연구실은 자율주행차, 전기차, 커넥티드카 등 미래 모빌리티 분야에서 소비자 선호 분석과 신기술 도입 전략, 그리고 산업 정책 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 연구실은 선택실험법, 혼합 로짓모형 등 계량적 분석 기법을 활용하여 자율주행차와 전기차의 기술 속성, 가격, 도로 및 환경 조건, 네트워크 효과 등이 소비자 구매 의사결정에 미치는 영향을 심층적으로 분석합니다. 예를 들어, 4륜 독립 조향 시스템(4-WISS)과 같은 첨단 기술이 소비자 가치에 어떻게 반영되는지, 그리고 전기차의 환경친화성 요인이 실제 구매에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 규명하였습니다.
더불어, 커넥티드카의 정보보안 위협에 대한 소비자 태도, 공유 자율주행차(SAV) 서비스의 수용성, 배터리-그리드 연계(V2G) 기술의 시장 도입 전략 등 미래 모빌리티 산업의 다양한 이슈를 다루고 있습니다. 네트워크 효과, 시장 확산 모델, 정책 시나리오 분석 등을 통해 정부와 기업이 실질적으로 활용할 수 있는 정책 및 비즈니스 전략을 제안하고 있습니다. 또한, 머신러닝 기반의 수요 예측, 시장 시뮬레이션 등 데이터 기반 접근법을 적극적으로 도입하여 연구의 정확성과 실효성을 높이고 있습니다.
이러한 연구는 미래 모빌리티 산업의 혁신과 지속가능한 성장, 그리고 사회적 수용성 제고에 크게 기여하고 있습니다. 연구실은 국내외 자동차 산업, 에너지 산업, ICT 산업과의 융합을 통해 새로운 비즈니스 모델과 정책 방향을 제시하며, 산업공학적 관점에서 미래 교통 및 에너지 시스템의 패러다임 전환을 선도하고 있습니다.
산업공학 기반 데이터 분석 및 정책 평가
본 연구실은 산업공학적 방법론을 바탕으로 다양한 사회·산업 현안에 대한 데이터 기반 분석과 정책 평가 연구를 수행하고 있습니다. 전력수요 예측, 정전비용 추정, 산업별 전력소비 행태 분석 등 국가 에너지 인프라의 효율적 운영을 위한 실증적 연구가 대표적입니다. 특히, 머신러닝, 시계열 분석, 혼합모형 등 첨단 데이터 분석 기법을 활용하여 전력 피크 부하 예측, 미세먼지 정책 효과 평가, 변압기 잔여수명 및 고장확률 예측 등 다양한 응용 연구를 진행하고 있습니다.
이외에도, P2P 전력거래 플랫폼의 이용료 추정, 방송산업 효율성 분석, 기업벤처투자사(CVC) 성과 분석, 글로벌 가치사슬(GVC) 참여 기업의 성과 분석 등 산업 전반에 걸친 정책적·경제적 평가 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 산업공학의 정량적 분석 역량을 바탕으로 실제 정책 수립과 산업 전략 수립에 실질적인 근거를 제공하고 있습니다.
연구실은 정부, 공공기관, 산업계와의 협력을 통해 정책 평가 및 전략 수립에 필요한 데이터 분석, 시뮬레이션, 경제성 평가 등 다양한 연구를 수행하며, 산업공학의 사회적 가치와 실용적 기여를 극대화하고 있습니다. 이를 통해 국가 및 산업의 지속가능한 발전과 혁신을 지원하고 있습니다.
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Analysis of consumer preferences for new electric vehicle technologies: Can future vehicle steering system steer consumer's purchase intention?
Kim, W., 조영상
Technology in Society, 202409
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Evaluation of the impact of intensive PM2.5 reduction policy in Seoul, South Korea using machine learning
Cho, E., 윤현수, 조영상
Urban Climate, 202401
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Analysis of consumer preferences regarding automated driving technology and driving environment: the case of South Korea
Jeon, S., Maeng, K., 조영상
International Journal of Vehicle Design, 202311
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(통합Ezbaro)선택실험법과 딥러닝을 이용한 소셜로봇 개발 및 확산 전략 연구: 소셜로봇의 ‘불쾌한 골짜기’에 대한 실증 연구(2/2)
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(통합Ezbaro)선택실험법과 딥러닝을 이용한 소셜로봇 개발 및 확산 전략 연구: 소셜로봇의 ‘불쾌한 골짜기’에 대한 실증 연구(1/2)
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[위탁과제/과학기술정책연구원]공정에너지관리시스템(FEMS)을 위한 기술 발굴 및 정책 제안