오기용 교수
Ki‐Yong Oh
한양대학교 기계공학부 · 공학
연구실 소개
오기용 교수의 연구실은 해양 풍력 기초 구조물의 설계 및 안정성 확보를 위한 지반-구조물 상호작용 해석과 함께, 풍력 터빈 블레이드의 실시간 구조적 건강 모니터링 기술 개발에 주력하고 있습니다. 또한 리튬이온 배터리의 열폭주 메커니즘을 다중물리장 기반 신경망으로 정량적으로 예측하고, LFP 배터리의 열안정성 향상을 위한 설계 및 운영 기준을 제시하는 연구를 수행하고 있습니다. 이는 재생에너지 기반의 안정적이고 안전한 에너지 시스템 실현을 위한 핵심 기술 기반 연구입니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15This paper reviews foundations for offshore wind energy convertors considering the significant growth of offshore wind energy since the early 2000s. The characteristics of various foundation types (i.e., gravity, pile, suction caisson, and float type) and the current status of field application are discussed. Moreover, the mechanical characteristics of soil are described in the sense that these characteristics including modulus, strength, damping, and modulus degradation of soil play critical ro
A new diagnostic method is proposed to efficiently monitor the structural health and detect damages in wind turbine blades. A high-resolution real-time blade condition monitoring system that considers the harsh turbine operating environment and uses optical sensors and a wireless network is presented. A hybrid algorithm, which merges probabilistic analysis, design loads, and real-time load estimates, is introduced to enhance operational safety and reliability. Moreover, the alarm limits are upda
In this study, a multiphysics-informed neural network (MPINN) is proposed for the estimation and prediction of thermal runaway (TR) in lithium-ion batteries (LIBs). MPINNs are encoded with the governing laws of physics, including the energy balance equation and Arrhenius law, ensuring accurate estimation of time and space-dependent temperature and dimensionless concentration in comparison to a purely data-driven approach. Specifically, the network is trained using data from a high-fidelity model
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