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노영태 교수

Youngtae No

한양대학교 데이터사이언스학부

연구실 소개

노영태 교수의 연구실은 전기차 및 에너지 저장 시스템의 성능 향상과 수명 연장을 목표로 하며, 주로 리튬이온 배터리의 열화 메커니즘과 실시간 예측 기반의 충전 최적화 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 사용자 출발 시간 예측을 위한 딥러닝 기반 실시간-사건 모델(TTE)을 개발하여 배터리 수명을 연장하고 전기차의 주행 범위를 극대화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 기후 변화 대비 및 지속 가능한 이동 수단 구현을 위한 핵심 기술로 평가됩니다.

전기차배터리 수명 연장실시간 예측리튬이온 배터리충전 최적화

연구 현황

논문 수
1
총 인용 수
0
최근 5년 논문
1
주요 분야

연구 성과 추이

표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수
1총합
2026
5개년 연도별 피인용 수
0총합
2026

주요 논문

1
1
other|인용수 0·2026
Enabling Delayed-Full Charging Through Transformer-Based Real-Time-to-Departure Modeling for EV Battery Longevity
Association for Artificial Intelligence 2026, Jibin Hwang, Alfred Kondoro, Yonggeon Lee, Youngtae Noh, Juhyun Song
Underline Science Inc.OA

Electric vehicles (EVs) are essential for sustainable mobility and combating climate change. EV performance heavily relies on lithium-ion batteries (LIBs), which degrade over time, reducing driving range and increasing maintenance costs. Prolonged exposure to high states of charge (SOC) accelerates battery degradation, which can be mitigated by delaying full charging (\ours). However, successful implementation of \ours requires accurate predictions of user departure times to ensure vehicles reac

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