장승환 교수 연구실
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에너지 하베스터·배터리·상변화 기반 모니터링 최적화 및 무전원 센싱

Optimal Monitoring for Energy Harvesting, Batteries, and Phase-Change Thermal Systems with Wireless Sensing

연구 내용

에너지 하베스터 통합 모니터링과 무전원 안테나 센서 기반 사물인터넷 계측, 전동모빌리티 배터리 모니터링을 설계하고, PCM을 적용한 태양열 담수화의 열성능을 최적화하는 연구

무전원 안테나 센서 최적화에 인공지능과 3D 프린팅 제작을 결합하여 사물인터넷 모니터링 시스템의 에너지 제약을 고려한 계측 구성을 수행합니다. 전동 모빌리티를 대상으로 모듈형 배터리와 임베디드 센서를 연계해 배터리 모니터링 시스템의 데이터 수집 체계를 설계합니다. 또한 PCM(상변화 물질)을 이용해 나노입자 보강 및 원통형 포물선 집광 구조 조건에서 태양열 담수화 장치의 생산성과 엑서지 효율을 개선하는 열시스템 최적화를 수행합니다. 이를 통해 전력·열 에너지 흐름을 함께 고려하는 모니터링 설계 역량을 확보합니다.

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연구 흐름

초기에는 2021년부터 인공지능 및 3D 프린팅 기반 안테나 센서 최적화로 무전원 모니터링 구성을 다루었습니다. 이후 2024년부터는 모듈형 배터리와 임베디드 센서의 연계를 통해 전동모빌리티 배터리 모니터링 시스템 개발로 확장되었습니다. 한편 2025년에는 PCM 적용 태양열 담수화에서 생산성 향상을 목표로 흡수체 형상, 나노입자 보강 PCM, 구리 가열 코일 및 집광 조건을 함께 최적화하는 연구가 수행되었습니다. 최근에는 2026년부터 우주항공용 에너지 하베스터 통합 모니터링 시스템으로 적용 범위를 넓히고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

  • 무전원 안테나 센서 설계 최적화
  • AI 기반 배터리 상태 추정
  • 3D 프린팅 전도성 복합체 제작
  • 에너지 하베스터 통합 계측 아키텍처
  • 우주항공용 스마트 모니터링
  • PCM 기반 열에너지 저장 설계
  • 나노입자 강화 태양열 담수화
  • 축열·증발 시스템 엑서지 평가
  • 전동모빌리티 모듈형 배터리 모니터링
  • IoT 데이터 수집 및 전송 파이프라인

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