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동국대 WISE캠퍼스 대학원생들이 지난 23일 제주시에서 열린 ‘2025 한국풍력에너지학회 춘계학술대회’에서 우수논문 발표상을 수상했다. (사진 = 동국대WISE캠퍼스)

(경북=NSP통신) 조인호 기자 = 동국대 WISE캠퍼스 대학원생들이 지난 23일 제주시에서 열린 ‘2025 한국풍력에너지학회 춘계학술대회’에서 우수논문 발표상을 수상했다.

이번에 수상한 3편의 논문은 한국에너지기술평가원의 지원을 받아 수행 중인 ‘경북지역 풍력에너지 클러스터 인재양성사업’의 대표적인 연구 성과다.

스마트건설방재연구팀(이호준, 경새벽, 박준혁, 지도교수 김주원)이 발표한 ‘딥러닝 기반 Yoke type E/M 센서 자기이력곡선을 활용한 무어링라인 인장응력 자동 추정 및 센서 구조 개선’ 연구는 자기센서 중 하나인 Elasto-Magnetic(E/M) 센서 기술과 인공지능을 접목해 무어링라인, PS텐던과 같은 인장재의 인장력을 자동으로 추정하고 모니터링하기 위한 기술을 개발한 것이다.

특히 본 연구에서 제안한 Yoke type E/M 센서는 기존 Solenoid 방식이 가진 현장 권선의 한계를 극복하기 위해 개폐형으로 개발돼 간편한 탈부착이 가능하다는 특징을 지닌다. 이는 수중이나 고소 등 작업이 어려운 환경에서의 설치 편의성을 크게 향상시킬 뿐만 아니라 운용 중인 인장재에도 적용할 수 있도록 개선됐다는 점에서 E/M 센서의 현장 활용성 향상에 크게 기여할 수 있다.

정보통신공학과 대학원 연구팀(조한결, 유유빈, MIAO DAI, 지도교수 반상우)이 발표한 ‘풍력 발전기 베어링 결함 진단을 위한 주파수 기반 입력 압축 및 경량화 기법’ 연구는 풍력 발전기의 핵심 부품인 베어링의 결함을 진단하기 위한 인공지능 기반 딥러닝 경량화 모델을 제안한 것이다.

반상우 지도교수는 “이번 연구의 핵심은 높은 진단 정확도를 유지하면서도 연산 부담을 획기적으로 줄인 점”이라며 “풍력발전기의 실시간 고장 예지와 유지보수 자동화에 실질적으로 기여할 수 있는 기술로 산업 현장에서의 적용 가능성도 매우 높다”고 설명했다.

이어 “학생들이 연구 과정에서 보여준 열정과 협업이 이번 성과로 이어졌으며 앞으로도 친환경 에너지 산업에 기여할 수 있는 연구와 인재 양성에 지속적으로 힘쓰겠다”고 덧붙였다.

도시방재환경혁신연구팀(김정우, 리현군, 지도교수 김영찬)이 발표한 ‘Unreal Engine을 활용한 풍력발전소 화재 시 인간 행동 데이터 수집·분석 자동화 플랫폼 개발’ 연구는 화재 상황을 현실적으로 가상현실(Unreal Engine)에 구현하고 피난에 영향을 미치는 요인을 분류한 체계를 개발해 분류체계를 기반으로 인간 행동 데이터를 자동으로 수집하고 저장할 수 있는 플랫폼을 제시했다.

‘경북지역 풍력에너지 클러스터 인재양성사업사업’ 사업책임자인 김주원 교수는 “이번 수상을 통해 학생들의 학문적 성과가 인정받아 큰 보람을 느낀다”며 “앞으로도 본 사업의 지속적인 지원을 통해 학생들이 역량을 마음껏 발휘하고 전문 연구자로 성장할 수 있도록 적극 돕겠다”고 소감을 밝혔다.

NSP통신 조인호 기자(eno8166@nspna.com)

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