주요 논문
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인용수 6
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2025Numerical and experimental analysis of a dual-channel electric motor housing cooling system
Chanyoung Kim, Woohyuk Sim, Jin-Gyu Yoon, Tonghun Lee, Jihyung Yoo
IF 6.9 (2025)
Applied Thermal Engineering
https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2025.125537
Dual (grammatical number)
Channel (broadcasting)
Automotive engineering
Water cooling
Electric motor
Engineering
Mechanical engineering
Electrical engineering
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인용수 15
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2024State of health estimation of lithium-ion battery cell based on optical thermometry with physics-informed machine learning
Jeong-woo Jang, Junhyoung Jo, Jinsu Kim, Seungmin Lee, Tonghun Lee, Jihyung Yoo
IF 8 (2024)
Engineering Applications of Artificial Intelligence
https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.109704
Computer science
Battery (electricity)
Lithium (medication)
State (computer science)
Ion
Estimation
Artificial intelligence
Machine learning
Physics
Systems engineering
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인용수 27
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2024Thermal conductivity estimation using Physics-Informed Neural Networks with limited data
Junhyoung Jo, Yeonhwi Jeong, Jinsu Kim, Jihyung Yoo
IF 8 (2024)
Engineering Applications of Artificial Intelligence
https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.109079
Computer science
Artificial neural network
Thermal conductivity
Artificial intelligence
Estimation
Machine learning
Data science
Data mining
Thermodynamics
Physics
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인용수 21
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2024Combined analysis of thermofluids and electromagnetism using physics-informed neural networks
Yeonhwi Jeong, Junhyoung Jo, Tonghun Lee, Jihyung Yoo
IF 8 (2024)
Engineering Applications of Artificial Intelligence
https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108216
Electromagnetism
Artificial neural network
Conductor
Computer science
Maximization
Field (mathematics)
Heat transfer
Artificial intelligence
Physics
Mathematical optimization
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인용수 14
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2023A numerical study of enhanced lithium-ion battery cooling using a module insert
Jeonggwan Han, Wonjin Ko, Myung‐Seop Lim, Tonghun Lee, Jihyung Yoo
IF 6.4 (2023)
Case Studies in Thermal Engineering
열을 통합 냉각 인서트(integrated cooling insert)한 전기자동차(EV) 배터리 모듈의 열적 성능을 계산유체역학(CFD)을 이용해 수치적으로 분석하였다. 12개의 NCM 프리즘형 셀을 모듈에 패키징하였고, 각 셀은 냉각 인서트에 의해 인접 셀과 물리적으로 분리되도록 구성하여 모듈의 열적 성능을 향상시키도록 설계하였다. 배터리 셀과 냉각 인서트는 열계면재(TIM)와 액체 냉각이 통합된 냉각 플레이트에 부착되었으며, 냉각수는 50/50 에틸렌 글리콜-물(EGW) 혼합물을 사용하였다. 방전율(discharge rate)을 기반으로 한 발열 모델을 사용하여 열유속과 온도 분포 등 모듈의 열적 반응을 평가하였다. 열 특성은 다양한 방전율, 냉각수 유량, 인서트 두께, 그리고 재료 조건에서 연구하였다. 그 결과, 냉각 인서트는 3 mm 두께에서 냉각수 유량 4 L/min일 때 셀 온도를 1.4 °C 낮추고 열유속을 15.6% 증가시키는 것으로 나타났다. 또한 플라스틱 및 금속 재료 특성을 갖는 냉각 플레이트도 함께 연구하였으며, 각각 최대 0.7 °C 및 1.0 °C의 온도 감소가 관찰되었다. 더불어 냉각수 유량 9 L/min에서 모든 12개 셀에 대해 온도 균일성은 0.3 °C 이내로 유지되었다. 본 연구 결과는 생산 EV에 용이하게 적용될 수 있는, 배터리 모듈 내(intra-cell) 소형이면서 저비용인 열확산기(heat spreader)의 개발로 이어질 수 있을 것이다.
https://doi.org/10.1016/j.csite.2023.102751
Coolant
Materials science
Insert (composites)
Heat flux
Battery (electricity)
Water cooling
Thermal
Volumetric flow rate
Composite material
Heat generation