유지형 연구실
한양대학교 미래자동차공학과
유지형 교수
광학 열계측
분포형 광섬유 센서
FBG-OFDR
유지형 교수 연구실
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유지형 연구실
한양대학교 미래자동차공학과 유지형 교수
유지형 연구실은 미래자동차공학 분야에서 전기차 배터리와 구동계의 열현상을 광학적으로 계측하고, 그 데이터를 추정·해석 모델에 연결하는 연구를 수행합니다. FBG와 OFDR 기반 원격 열계측, 분포형 광섬유 열계측, mid-infrared hollow waveguide 기반 회전기 파이로메트리, quartz-enhanced photoacoustic spectroscopy를 활용한 배기가스 그을음 모니터링 기술을 보유하고 있습니다. 또한 Physics-Informed Neural Networks를 적용해 열전도도 및 배터리 State of Health를 제한 데이터에서도 일관성 있게 추정하며, CFD 기반 냉각 인서트와 모터 하우징 냉각 채널의 열성능을 최적화합니다.
광학 열계측분포형 광섬유 센서FBG-OFDR배터리 SOH 추정Physics-Informed Neural Networks
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
EV용 분포·원격 광 기반 열 및 배기가스 계측
Distributed and Remote Optical Sensing for EV Thermal and Exhaust Monitoring
연구 분야 상세보기
EV용 분포·원격 광 기반 열 및 배기가스 계측
Distributed and Remote Optical Sensing for EV Thermal and Exhaust Monitoring
연구 분야 상세보기
Physics-Informed 기반 광학 열계측 열전달·배터리 열화 추정
Physics-Informed Estimation for Thermal Transport and Battery Degradation
연구 분야 상세보기
EV 열관리 설계 및 열유동 해석 기반 냉각 성능 최적화
Cooling Performance Optimization via Thermal-Fluid Simulation for EV
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
26총합
5개년 연도별 피인용 수
267총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
|
·
인용수 6
·
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
2
article
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·
인용수 15
·
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
3
article
|
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인용수 27
·
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
최신 정부 과제
3
과제 전체보기
1
주관|
2017년 8월-2020년 8월
|30,000,000원친환경 차량 신진 연소기관 광학 센서 개발
1년차; 친환경 차량, 특히 중 트럭에 장착될 동력기관의 매연저감이 시급하지만 신진 연소기관 연구를 위한 센서가 없습니다. 이 연구과정 중 제작될 광학센서는 자동차 동력기관 연구의 특성을 고려해 탐침을 사용할 것이고, 가장 먼저 예비 제작과정을 통해 적층 가공에 최적화된 탐침 디자인을 선정할 것입니다.
2년차: DLMS 기법으로 탐침 제작한 뒤 성능검증 및 디자인 변경을 통해 최종 탑침을 제작할 것입니다. 더불어 계측법에 가장 중요한 역할을 할 흡수 스펙트럼을 가스 농도와 온도가 조절되는 환경에서 계측할 것입니다. 이 정보를 바탕으로 온도와 화학종 농도를 분석할 후처리 알고리즘 개발도 시작할 것입니다.
3년차: 센서 부품들을 모아 전체 보정과정을 실시할 것입니다. 성공적으로 마치게 되면 엔진 환경을 재현하는 RCM에 센서를 설치하고 표준가스 위주로 실험을 시작할 것입니다. 단독 가스와 혼합가스를 실험하여 계측법과 후처리 성능을 검토하고 압축 실험을 통해 탐침의 성능도 검토할 것입니다.
4년차: 3년차에 진행하던 센서 실험을 마무리 할 것입니다. 액체 제트 연료와 디젤 연료 실험을 압축과 점화과정 모두 관찰할 예정입니다. 실험이 끝나게 되면 측정했던 자료와 결과를 모아 문서화 할 것입니다.
연소
광학 센서
흡수 광분학
초연속체
적층 가공기법
2
주관|
2017년 8월-2020년 8월
|30,000,000원친환경 차량 신진 연소기관 광학 센서 개발
1년차; 친환경 차량, 특히 중 트럭에 장착될 동력기관의 매연저감이 시급하지만 신진 연소기관 연구를 위한 센서가 없습니다. 이 연구과정 중 제작될 광학센서는 자동차 동력기관 연구의 특성을 고려해 탐침을 사용할 것이고, 가장 먼저 예비 제작과정을 통해 적층 가공에 최적화된 탐침 디자인을 선정할 것입니다.
2년차: DLMS 기법으로 탐침 제작한 뒤 성능검증 및 디자인 변경을 통해 최종 탑침을 제작할 것입니다. 더불어 계측법에 가장 중요한 역할을 할 흡수 스펙트럼을 가스 농도와 온도가 조절되는 환경에서 계측할 것입니다. 이 정보를 바탕으로 온도와 화학종 농도를 분석할 후처리 알고리즘 개발도 시작할 것입니다.
3년차: 센서 부품들을 모아 전체 보정과정을 실시할 것입니다. 성공적으로 마치게 되면 엔진 환경을 재현하는 RCM에 센서를 설치하고 표준가스 위주로 실험을 시작할 것입니다. 단독 가스와 혼합가스를 실험하여 계측법과 후처리 성능을 검토하고 압축 실험을 통해 탐침의 성능도 검토할 것입니다.
4년차: 3년차에 진행하던 센서 실험을 마무리 할 것입니다. 액체 제트 연료와 디젤 연료 실험을 압축과 점화과정 모두 관찰할 예정입니다. 실험이 끝나게 되면 측정했던 자료와 결과를 모아 문서화 할 것입니다.
연소
광학 센서
흡수 광분학
초연속체
적층 가공기법
3
주관|
2017년 8월-2020년 8월
|15,000,000원친환경 차량 신진 연소기관 광학 센서 개발
1년차; 친환경 차량, 특히 중 트럭에 장착될 동력기관의 매연저감이 시급하지만 신진 연소기관 연구를 위한 센서가 없습니다. 이 연구과정 중 제작될 광학센서는 자동차 동력기관 연구의 특성을 고려해 탐침을 사용할 것이고, 가장 먼저 예비 제작과정을 통해 적층 가공에 최적화된 탐침 디자인을 선정할 것입니다.
2년차: DLMS 기법으로 탐침 제작한 뒤 성능검증 및 디자인 변경을 통해 최종 탑침을 제작할 것입니다. 더불어 계측법에 가장 중요한 역할을 할 흡수 스펙트럼을 가스 농도와 온도가 조절되는 환경에서 계측할 것입니다. 이 정보를 바탕으로 온도와 화학종 농도를 분석할 후처리 알고리즘 개발도 시작할 것입니다.
3년차: 센서 부품들을 모아 전체 보정과정을 실시할 것입니다. 성공적으로 마치게 되면 엔진 환경을 재현하는 RCM에 센서를 설치하고 표준가스 위주로 실험을 시작할 것입니다. 단독 가스와 혼합가스를 실험하여 계측법과 후처리 성능을 검토하고 압축 실험을 통해 탐침의 성능도 검토할 것입니다.
4년차: 3년차에 진행하던 센서 실험을 마무리 할 것입니다. 액체 제트 연료와 디젤 연료 실험을 압축과 점화과정 모두 관찰할 예정입니다. 실험이 끝나게 되면 측정했던 자료와 결과를 모아 문서화 할 것입니다.
연소
광학 센서
흡수 광분학
초연속체
적층 가공기법