전기·전자·반도체·통신. 차세대 반도체·6G·전력 효율.
인용 속도·영향력 기준 큐레이션
Deep reinforcement learning-based optimization of reconfigurable intelligent surfaces (RIS) for 6G multi-user connectivity in NLOS environments
6G 무선 네트워크는 밀리미터파 및 테라헤르츠 대역에서 물리적 장애물에 취약함에도 불구하고 초고속 데이터 전송률과 끊김 없는 연결을 요구합니다. 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)은 수동 반사를 통해 전자기파를 프로그래밍 방식으로 조향하여 비가시선(NLOS) 환경의 한계를 완화하는 핵심 기술로 부상했습니다. 그러나 동적 다중 사용자 환경에서 고차원 RIS 위상 편이를 실시간으로 최적화하는 것은 NP-난제이며, 기존 수학적 최적화 방식으로는 효율적인 해결이 어렵습니다. 본 논문은 다중 사용자 링크의 합산 전송률 성능 최적화를 위한 …
Integrating planetary boundaries into energy system optimisation models for absolute environmental sustainability assessment: a methodological framework
기후 변화에 대응하기 위한 에너지 시스템 전환은 다른 지구 한계(planetary boundaries)로의 부담 전가를 피해야 하지만, 대부분의 에너지 모델은 온실가스 감축에만 초점을 맞춰 광범위한 전과정 영향(life-cycle impacts)을 간과하는 경향이 있습니다. 이러한 협소한 접근 방식은 지속가능하다고 여겨지는 시나리오에서도 환경 압력을 기후에서 토지, 물질 또는 생태계로 의도치 않게 전환시킬 수 있습니다. 이 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 전과정 평가(life cycle assessment)와 지구 한계 지표를…
Exploring near-optimal energy systems with stakeholders: A novel approach for participatory modeling
에너지 전환 계획에 지역 주민을 참여시키는 것은 계획의 정당성, 사회정치적 실현 가능성, 나아가 기후 완화 효과를 높이는 데 중요합니다. 포괄적인 이해관계자 참여형 모델링은 학습을 촉진하지만, 모델 내 옵션 및 시나리오 선택 과정이 참여자에게 불투명할 수 있다는 문제가 있습니다. 본 연구는 이해관계자들이 준최적 모델링 결과를 총체적으로 활용할 수 있는 새로운 프레임워크를 제시합니다. 스발바르 롱이어비엔의 원격 북극 정착촌 사례 연구를 통해 방법론을 시연했습니다. 참여자들은 대화형 인터페이스를 통해 모델링 기반 에너지 시스템 설계의…
Enhancing power flow estimation with topology-aware gated graph neural networks
동적이고 인버터 중심의 전력 시스템에서 실시간 계통 모니터링, 비상 분석 및 의사결정 지원을 위해서는 정확하고 확장 가능한 교류 전력 흐름(AC power flow) 대리 모델이 필수적입니다. 그러나 기존 대리 모델들은 메시형 송전망의 장거리 비선형 의존성을 포착하는 능력과 물리 법칙 준수 측면에서 한계를 보이며, 토폴로지 변화나 부하 변동에 대한 일반화 성능이 부족하고 불확실성 정량화 및 확장성이 미흡합니다. 본 논문은 이러한 문제 해결을 위해 토폴로지 불확실성 하의 AC 전력 흐름 추정을 위한 게이티드 그래프 신경망(GGNN)…
Photoinduced anion exchange for spatially patterned perovskite ASE: Enabling full-color pixelated lasing displays
레이저 디스플레이는 증강/가상 현실, 웨어러블 기기, 광통신 분야의 차세대 핵심 기술입니다. 본 연구는 풀컬러 패턴 레이저 디스플레이 구현을 위해 효과적인 광유도 증기-고체 음이온 교환(PVAE) 전략을 제안합니다. 이 전략은 정밀한 시간 변조를 통해 증폭된 자발 방출(ASE)을 제어할 수 있는 전례 없는 방법을 제공합니다. PVAE는 CsPbX3 (X = Cl, Br, I) 페로브스카이트에서 광 스위칭 가능한 음이온 교환을 조절하며, 교환 속도는 조명 파장 및 강도에 따라 조정됩니다. 최적화된 1561.8 µW/cm² 자외선 활…
The Hidden Net Cost of Data Center Construction and Operation for Household Service Pricing
인공지능(AI)의 급속한 확산은 데이터센터 건설을 가속화하며 가계에 파급 효과를 미치고 있습니다. 본 연구는 AI 시대 데이터센터 구축 및 운영 비용(건설, 에너지, 물, 전력망 개선, 냉각, 생애주기 관리 포함)이 서비스 공급망을 통해 의료, 운송, 교육, 금융, 상업 등 가계 서비스 가격에 어떻게 영향을 미치는지 분석합니다. 또한 AI가 가져올 수 있는 생산성 및 복지 혜택도 함께 고려합니다. 연구는 네 가지 비용 전가 경로를 식별합니다: 에너지 비용의 공공요금 사회화, 클라우드 플랫폼 가격 책정, AI 도입 산업으로부터의 부…
Investigation of Electric Grid Unavailability and Back-Feeding on The Economic Viability of a Grid-Connected Rooftop Solar Photovoltaic System Integrated with Battery Energy Storage
지속가능한 청정에너지 목표 달성을 위해 재생에너지 발전은 필수적이다. 본 연구는 신뢰할 수 없는 전력 계통이 태양광 에너지 통합에 미치는 영향과 계통으로의 역송전이 시스템의 경제성에 미치는 영향을 분석했다. 나이지리아 아부자 Eagle Square를 사례 연구 지역으로 선정하여 태양광 시스템의 기술적, 경제적, 환경적 측면을 상세히 평가했다. 연구는 연간 0.8%에서 67%에 이르는 계통 비가용성으로 인한 마이크로그리드 시스템의 독립 운전을 고려했다. PVSyst를 활용하여 건물 3D 모델과 태양광 패널을 통합하고 에너지 시뮬레이…
Dual-Site Functional Orchestration Enables Synergistic Anodic Modulation and Cathodic Mooring for Durable Zinc–Iodine Batteries
수계 아연-요오드 전지는 지속 가능한 대규모 에너지 저장 기술로 주목받지만, 아연 음극의 덴드라이트 성장과 양극의 폴리요오드화물 셔틀 현상으로 인해 실제 적용에 어려움이 있습니다. 본 연구는 단일 전해질 첨가제인 2-이미다졸리돈(ELA)을 활용하여 음극과 양극 계면을 동시에 안정화하는 이중 기능 조율 전략을 제안합니다. ELA의 카르보닐(C=O) 작용기는 음극에서 Zn2+ 용매화 환경을 조절하고 동적 흡착층을 형성하여 이온 플럭스를 균질화합니다. 이는 (002)면을 따라 아연 증착을 유도하여 덴드라이트 형성을 효과적으로 억제합니다.…
Development of a Chip-Scale Optical Gyroscope with Weak Measurement Amplification Readout
본 연구는 회전 감지 링 공진기(광학 자이로스코프)와 역 약한 값 증폭 사냐크 간섭계를 결합한 집적 광학 칩 설계를 제안한다. 이 설계는 위상 정보를 포함하는 신호를 효과적으로 증폭한다. 제안된 시스템은 보수적인 매개변수 선택에도 불구하고, 이상적인 조건에서 0.1 deg/hr의 최소 감지 가능한 각속도와 0.08 deg/hr의 앨런 편차를 달성함을 보인다. 적절한 입력 전력을 인가할 경우, 본 설계는 기존 링 공진기 결합 사냐크 간섭계 대비 신호 대 잡음비, 각속도 정밀도 및 검출 오류를 10배 이상 향상시킬 수 있음을 확인했…
Additively Manufactured in planta Integrated Microneedle–Microfluidic Sensing: Nondestructive Electrochemical Tracking of Glucose and Water Stress in Agricultural Crop Plants
기존 작물 스트레스 분석법은 파괴적이고 노동 집약적이며 연속 모니터링에 부적합하여, 작물 생리 상태의 시의적절한 정량화에 어려움이 있었습니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 스마트폰 기반 데이터 수집이 가능한 마이크로니들 기반 전기화학 바이오센싱 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼은 세 가지 혁신적인 설계를 통합합니다. 첫째, 수액 접근을 위한 완전히 통합된 속이 빈 마이크로니들-미세유체 측정 경로를 제공합니다. 둘째, 금속 전극을 조직과 직접 접촉하지 않도록 물리적으로 분리하여 삽입 부위의 마모를 줄이고 생체 적합성을 향상시…
The interplay between stack pressure, mechanical expansion and degradation pathways in lithium-ion batteries
리튬이온 배터리의 전기화학적 열화 메커니즘은 잘 알려져 있으나, 기계적 요인의 영향은 충분히 이해되지 않고 있습니다. 본 연구는 전극 팽창과 무관하게 전극에 균일하고 일정한 스택 압력을 가하는 고정밀 스택 압력 제어 및 딜라토미터 도구를 도입했습니다. 일반적인 초기 스택 압력보다 4배 높은 압력을 가하여, 산업적으로 중요한 흑연 ‖ LiNi0.8Mn0.1Co0.1O2 셀의 수명을 두 배로 늘렸습니다. 이는 활물질이나 전해액을 변경하지 않고 얻은 결과입니다. 이 발견은 많은 리튬이온 배터리가 최적 이하의 스택 압력 조건에서 작동하여…
Programmable optical filters based on feed-forward photonic meshes
본 연구는 전방향 광자 메쉬 기반의 집적 광 회로를 사용하여 프로그래밍 방식으로 광범위한 스펙트럼 필터 기능을 재구성할 수 있음을 입증한다. 특히, N=4 입력 및 M=3 레이어를 갖는 삼각 메쉬가 자체 구성 알고리즘을 통해 주어진 입력 스펙트럼에서 M개의 임의 파장을 필터링할 수 있음을 보였다. 이 아키텍처의 튜닝 가능한 특성은 사전 구성된 필터 기능을 장치의 자유 스펙트럼 범위(FSR) 내에서 연속적으로 스펙트럼 영역에서 스윕할 수 있게 한다. 이는 아키텍처의 설계 매개변수와 원하는 필터 기능의 중심 파장 간의 엄격한 요구 사항…
Neuromorphic hierarchical modular reservoirs
뇌 조직의 근본 원리인 모듈성은 전문화된 정보 처리를 가능하게 하는 분리된 하위 네트워크의 존재로 나타납니다. 이러한 고밀도 연결 모듈은 종종 더 크고 고차원적인 모듈 내에 중첩되어 계층적 모듈 구조를 형성하지만, 이러한 계층적 모듈성이 네트워크 기능에 미치는 영향은 아직 불분명합니다. 본 연구에서는 다단계 계층적 모듈 네트워크를 생성하기 위한 간단한 블록 모델링 프레임워크를 도입하고, 이를 순환 신경망 리저버로 구현하여 계산 능력을 평가했습니다. 그 결과, 계층적 모듈 네트워크가 엄격한 모듈형 및 무작위 네트워크에 비해 기억 …
Hybrid nonlinear effects in photonic integrated circuits
광 집적회로에서 비선형 광학 현상은 주로 단일 재료 플랫폼의 비선형성을 활용합니다. 본 연구는 두 가지 재료에서 발생하는 하이브리드 광학 비선형성을 시연하며, 실리카 클래딩 실리콘 질화물(Si3N4) 미세 공진기에서 라만 산란과 커 주파수 빗 생성의 결합 현상을 관찰했습니다. 실리카 클래딩은 라만 이득을 제공하고, Si3N4 코어는 주파수 빗 생성을 위한 커 비선형성을 제공합니다. 이를 통해 기존에 충분한 라만 이득 부족으로 관찰되지 않았던 라만 산란이 집적 실리콘 질화물 광자 플랫폼에 도입되었습니다. 실리카 클래딩 Si3N4 …
Cost competitiveness of alternative heavy-duty truck technologies under real-world utilisation profiles
도로 화물 운송은 현대 경제의 필수 요소이나, 탈탄소화는 여전히 난제로 남아있습니다. 기존 연구들은 주로 평균 또는 장거리 운송에 초점을 맞췄지만, 실제 물류 부문은 매우 다양한 트럭 활용 패턴을 보입니다. 본 연구는 이러한 다양성을 반영하여 배터리 전기 트럭(BET)과 연료전지 전기 트럭(FCET)의 경제성을 평가했습니다. 이 연구는 유럽 전역 4백만 대 트럭의 마이크로데이터를 활용하여 실제 활용 프로파일 하에서 대형 트럭 기술의 총 소유 비용(TCO) 경쟁력을 분석했습니다. 비용 및 기술 성숙도에 대한 기준 가정을 적용하여 시…
Physics-informed LLM-guided dynamic spatio-temporal graph deep network for short-term wind farm power forecasting
풍력 에너지는 전 세계 전력 수요 충족 및 탈탄소화 목표 달성에 중요하지만, 간헐적이고 비정상적이며 공간적으로 결합된 특성으로 인해 전력 시스템 통합이 어렵습니다. 특히, 초단기(10분) 및 단기(1시간) 풍력 발전량 예측은 실시간 전력 배분, 예비력 할당, 계통 안정성에 필수적이지만, 풍력 터빈 간의 후류 상호작용, 풍향·풍속 변화, 센서 노이즈 등으로 인해 여전히 도전 과제로 남아있습니다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 물리 정보 기반의 방향성 인식 대규모 언어 모델(LLM) 유도 동적 시공간 그래프 딥 네트워크(…
Reduced Graphene Oxide (rGO)-Based Hybrid Materials as Cathodes in Aqueous Zinc-Ion Batteries: Recent Progress
전 세계적인 에너지 수요 증가와 환경 문제는 효율적이고 안전하며 지속 가능한 에너지 저장 기술 개발의 필요성을 증대시키고 있습니다. 리튬 이온 전지(LIB)가 높은 에너지 밀도와 긴 수명으로 시장을 지배해왔지만, 리튬 자원 고갈, 높은 비용, 가연성 유기 전해질 관련 안전 문제로 인해 대체 전지에 대한 연구가 활발합니다. 이러한 맥락에서, 수계 아연 이온 전지(AZIB)는 불연성 수계 전해질 사용으로 인한 본질적인 안전성, 환경 친화성, 아연의 풍부한 매장량 및 저렴한 비용 덕분에 차세대 에너지 저장 시스템으로 주목받고 있습니다.…
Emerging High‐Entropy Electrolytes for High‐Performance Alkali Metal Batteries: Mechanism, Progress, and Prospects
알칼리 금속 전지(AMB)는 높은 이론적 비축전용량과 에너지 밀도로 인해 주목받고 있습니다. 그러나 수지상 결정 성장 제어의 어려움과 낮은 전도성으로 인해 안전성 문제와 성능 저하를 겪고 있습니다. 이는 AMB 상용화의 주요 장애물로 작용합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 고엔트로피 전해질(HEE)이 AMB에 도입되었습니다. HEE는 수지상 결정 성장을 효과적으로 억제하고 이온 확산 속도를 가속화하여 전지의 전기화학적 성능을 향상시키는 것으로 나타났습니다. 본 연구는 액체, 겔 고분자, 고체 전해질을 포함한 다양한 HEE의 최…
Photoluminescence of Femtosecond Laser-Irradiated Silicon Carbide
실리콘 카바이드(SiC)는 선도적인 와이드 밴드갭 반도체 소재로, 성숙한 도핑 및 소자 제작 기술을 제공합니다. 또한, SiC는 다양한 광학 활성 점결함(컬러 센터)을 포함하며 양자 기술의 여러 응용 분야에 중요합니다. SiC 플랫폼의 잠재력을 최대한 활용하기 위한 핵심 단계는 정의된 위치와 밀도를 가진 컬러 센터를 생성하는 기술을 포함하며, 이는 나노 포토닉 구조와의 결합을 용이하게 하고 협력적 효과를 관찰하는 데 필수적입니다. 본 연구에서는 불순물 원자가 필요 없고 고온 어닐링 단계를 피할 수 있는 실리콘 공공 센터와 이중 공…
Mid-IR light modulators enabled by dynamically tunable ultra-high-Q silicon membrane metasurfaces
메타표면은 센싱, 비선형 광학, 양자 포토닉스 등 다양한 분야에서 빛을 서브파장 수준으로 제어할 수 있게 하지만, 낮은 Q 인자와 약한 진폭 대비 간의 상충 관계, 그리고 주로 정적인 특성으로 인해 활용에 제약이 있었습니다. 특히 중적외선(mid-IR) 영역에서는 저손실 재료의 부족으로 성능과 확장성 문제가 더욱 심화되었습니다. 본 연구에서는 고 Q 공명, 강력한 진폭 대비, 그리고 웨이퍼 규모 제조 가능성을 겸비한 능동 조절형 단결정 실리콘 막 메타표면을 개발했습니다. 이 플랫폼은 중적외선 영역에서 최대 3000에 이르는 기록적…
Millikelvin Si-MOSFETs for quantum electronics
실리콘 CMOS 전자회로의 높은 전력 소비는 초대규모 집적회로(VLSI)의 주요 과제이자, 내결함성 양자 컴퓨팅 구현에 큰 걸림돌이 됩니다. 특히 1K 이하의 극저온 환경에서 Si-MOSFET의 전력 소모를 열 예산에 맞추려면 현재 CMOS 기술을 뛰어넘는 스위칭 성능이 필수적입니다. 본 연구에서는 1K 이하 응용 분야의 전력 소모 장벽을 극복하기 위해 최적화된 완전 공핍형 실리콘 온 인슐레이터(SOI) MOSFET을 제작했습니다. 이 극저온 최적화 트랜지스터는 기존 기술의 한계를 넘어설 수 있도록 설계되었습니다. 연구 결과, …
Magnetic monopoles: from Dirac to the Large Hadron Collider
자석은 항상 북극과 남극을 가지며, 이들을 분리할 수 없는 것이 자기의 기본적인 특성입니다. 그러나 자기 홀극(magnetic monopole)의 존재에 대한 강력한 이론적 근거들이 제시되어 왔습니다. 이 입자들은 광범위한 탐색에도 불구하고 아직 발견되지 않았습니다. 본 논문은 자기 홀극의 이론적 기반을 간략하게 설명하고, 이를 관측하기 위한 실험적 노력들의 역사적 개요를 제공합니다. 특히 우주선 및 입자 충돌기 실험, 그중에서도 CERN의 대형 강입자 충돌기(LHC)에서의 최신 탐색 현황에 중점을 둡니다. 현재까지 자기 홀극의…
Super‐Electron‐Donor Polymers: From Monomer Design to Redox Functionality
유기 소재는 에너지 저장 시스템에 다양한 응용 가능성을 제공하지만, 유기 배터리, 특히 음이온 로킹체어 전지에 적합한 저전위 p형 음극 재료는 아직 부족합니다. 본 연구는 환원 시 초전자 주개로 알려진 가교된 2,2′-바이피리디늄 단위를 고분자 구조에 통합하는 합성 설계를 제시합니다. 합성법을 조정하여 분자 대칭 및 환경 효과에 의해 결정되는 흥미로운 구조적 특징을 가진 하이드록시 기능화된 가교 바이피리디늄 염을 얻었습니다. 이를 선형 및 가교 폴리(메타크릴레이트)에 통합하여 전해질 용해도를 낮추고, 리튬 배터리 하프셀에서 초기 …
Mechanistic study of mixed lithium halides solid-state electrolytes
리튬 할라이드는 저렴한 비용, 높은 안정성 및 우수한 리튬 전도성으로 인해 고체 전해질로 활발히 연구되고 있습니다. 할라이드 기반 고체 전해질(HSE)의 구조와 특성은 합금화를 통해 조절 가능하나, 방대한 화학적 공간으로 인해 실험적 접근이 어렵습니다. 이에 본 연구는 광범위하게 적용 가능한 머신러닝 원자간 포텐셜(MLIP) 기반 시뮬레이션을 활용하여 구조-특성 관계를 규명하고 성능 향상에 기여하고자 합니다. 본 연구는 신뢰할 수 있는 실험 데이터가 존재하는 Li3YCl6xBr6(1-x) 시스템에 초점을 맞추어, 최근 개발된 PE…
Electric vehicle charging at the workplace: Experimental evidence on incentives and environmental nudges
운송 부문 탈탄소화를 위해 전기차(EV) 충전 시점을 청정에너지 공급이 풍부한 시기와 일치시키는 것이 중요하다. 특히 태양광 발전 비중이 높은 전력망에서는 차량이 주로 직장에 주차된 낮 시간대로 충전을 전환해야 한다. 그러나 직장 충전 네트워크는 공유 인프라, 주차 및 충전 서비스 통합, 운전자 차량 이동 요구의 어려움 등 제도적 제약으로 인해 시간대별 요금제나 능동적 관리가 어렵다. 본 연구는 대규모 직장 충전 네트워크(운전자 629명)에서 자연 현장 실험을 진행하여, 시간 불변 가격 할인과 낮 시간 충전의 환경적 이점을 강조하…
Reconstruction-Free EIT for Injection-Pattern Classification and Superficial Gas Velocity Regression as Proxies for Local Gas Holdup in Bubble Columns
전기 임피던스 단층촬영(EIT)은 다상 반응기 모니터링에 널리 활용되지만, 기존 이미지 재구성 방식은 역문제가 잘 정의되지 않고 정규화에 의존하며, 명시적인 공간 전도도장 재구성보다 운전 상태 식별이 주요 목표인 경우 불필요할 수 있습니다. 본 연구는 재구성 없는(reconstruction-free) 측정 영역 프레임워크를 제안하여, 원시 복소 경계 임피던스 데이터를 기포탑 모니터링에 중요한 두 가지 추론 작업, 즉 가스 주입 패턴 분류와 표면 가스 속도 회귀에 직접 매핑합니다. 이 두 가지 양(공간 주입 분포 및 총 부피 유량)…
Electrical Impedance Tomography for Spatial Conductivity Mapping of PEM Fuel Cell Components
본 연구는 전기화학 에너지 시스템 재료, 특히 고분자 전해질막(PEM) 연료전지 부품의 공간적 전도도 매핑을 위한 측정 방식으로 전기 임피던스 단층촬영(EIT)의 적용 가능성을 평가했습니다. 고분자 전해질막을 선택적으로 활성화 또는 비활성화하고, 촉매 코팅막(CCM) 및 가스 확산층에 인공 결함을 도입하여 EIT의 민감도와 진단 능력을 평가했습니다. 재구성된 전도도 분포는 주사형 전기화학 현미경(SECM)을 통해 독립적으로 검증하여 공간 대비 및 재구성 정확도를 확인했습니다. EIT는 활성화 상태 및 열화의 넓은 영역 변화를 신속하…
Comparing Machine and Deep Learning for Electricity Theft Detection from Monthly Billing Data in an Emerging Energy Market
본 연구는 월별 요금 데이터와 현장 검사로 확인된 라벨만으로 전력 도난을 탐지할 때, 어떤 지도 학습 모델이 불규칙한 소비 패턴을 효과적으로 식별하는지 탐구합니다. 이는 AMI(지능형 원격 검침 인프라)의 고해상도 시계열 데이터 없이도 적용 가능한 방법론을 모색합니다. 4,000명의 고객과 864건의 도난 사례를 포함하는 2021년 1월부터 2025년 5월까지의 53개월치 kWh 데이터를 활용했습니다. 도난 사례를 모두 유지하면서 다수 클래스 언더샘플링을 통해 1:1 균형 학습 세트를 구축한 후, K-최근접 이웃, 결정 트리, 서…
Growth Kinetics and Temperature-Driven Phase Selectivity of Colloidal Two-Dimensional Cesium Bismuth Bromide Nanocrystals
금속 할라이드 페로브스카이트 나노결정의 상 형성을 선택적으로 제어하는 것은 광전자 특성 이해 및 최적화에 필수적입니다. 특히 2차원(2D) 결함 정렬형 Cs3Bi2Br9(CBB) 나노결정은 많은 관심을 받고 있으나, 보고된 광학적 특성의 불일치로 인해 고유한 특성 이해에 한계가 있었습니다. 본 연구는 이러한 불일치가 온도 의존적 상 거동에서 비롯될 수 있음을 규명합니다. 체계적인 고온 주입 방식을 사용하여 상온부터 240°C까지의 주입 온도 범위에서 CBB 나노결정 형성을 조사했습니다. 낮은 합성 온도에서는 고립된 [BiBr6]3…
Characterizing Pyramidal Hadamard Designs With the Largest Number of Fixed Points
본 연구는 대칭 (v, k, λ)-디자인이 특정 군의 작용 하에 t-피라미드형일 때, 고정점의 개수 t와 디자인 매개변수 간의 관계를 탐구합니다. 특히, 이 경우 t가 반드시 k와 같다는 것을 증명했습니다. 하마드 디자인(Hadamard design)의 경우, 매개변수 (4n-1, 2n-1, n-1)에서 t는 2n-1이 됩니다. 이전 연구에서는 아벨 t-피라미드형 자기동형군을 갖는 하마드 (4n-1, 2n-1, n-1)-디자인이 t가 2의 거듭제곱일 때 완전히 규명되었습니다. 본 논문은 이 결과를 확장하여, 군이 아벨이거나 t가 …
A short-term spatiotemporal load forecasting method for power systems based on an improved salp swarm algorithm
기존 전력 시스템 부하 예측 방법은 복잡하고 변동성이 큰 데이터 처리 시 공간 의존성 모델링과 하이퍼파라미터 최적화에 한계가 있어 정확도와 안정성이 저하되는 문제가 있었습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 개선된 Salp Swarm 알고리즘(ISSA)과 Temporal Graph Convolutional Network(TGCN)를 통합한 단기 시공간 부하 예측 프레임워크를 제안합니다. ISSA는 전역 탐색과 지역 활용의 균형을 맞추는 적응형 감쇠 인자를 포함하고, 조기 수렴을 방지하는 동적 학습 메커니즘을 도입한 새로운 2…
Ultra-Stable Zinc Nitroprusside Cathode Operating at High Potentials for Inexpensive, Simpler-to-Scale Sodium-Ion Batteries
저비용 및 친환경 에너지 저장 기술에 대한 수요가 증가하면서 나트륨 이온 배터리(NIB)가 리튬 이온 배터리의 유망한 대안으로 부상하고 있습니다. 다양한 양극 후보 물질 중 프러시안 블루 유사체(PBA)는 조절 가능한 화학적 특성, 개방형 구조 및 낮은 생산 비용으로 주목받지만, 기존 PBA는 제한적인 속도 성능으로 인해 용량 유지율과 수명이 저하되는 문제가 있습니다. 본 연구에서는 새로운 아연 니트로프루시드(Zn[Fe(CN)5NO])를 간단한 공침법으로 합성했습니다. 아연을 도입하여 대형 채널 프레임워크의 구조적 안정성을 향상시…
Pursuing a sustainable economy: how does energy digitalization promote green total factor productivity?
본 연구는 지속 가능한 경제로의 전환을 목표로, 에너지 디지털화가 녹색 총요소 생산성(GTFP)에 미치는 영향을 분석합니다. 기후 변화와 자원 고갈 문제에 직면한 현 시대에 에너지 시스템의 효율성과 친환경성을 높이는 것은 매우 중요합니다. 연구는 에너지 디지털화의 다양한 측면을 고려하고, 이를 GTFP와 연결하는 복합적인 분석 프레임워크를 사용합니다. 구체적인 방법론은 제시되지 않았으나, 에너지 디지털화 관련 데이터와 GTFP 지표를 활용한 실증 분석이 이루어졌음을 시사합니다. 분석 결과, 에너지 디지털화가 GTFP를 유의미하게…
Influence of chemical composition on the gassing behavior of biodegradable dielectric liquids: A review
전력 변압기에 생분해성 절연유 채택이 증가하면서, 기존 광유 기반의 용존 가스 분석(DGA) 방법론이 대체 절연유에는 일관성 없는 결과를 보여 상태 평가에 새로운 과제가 발생하고 있습니다. 진단 신뢰성을 높이고 지속 가능한 변압기 기술로 전환하기 위해서는 화학 조성이 가스 생성에 미치는 영향을 이해하는 것이 필수적입니다. 본 리뷰는 바이오 기반 탄화수소 오일(Bio-MO), 천연 에스테르(NE), 합성 에스테르(SE)의 가스 발생 거동에 대한 분자 구조, 산소 및 수분 함량, 첨가제, 오일-종이 상호작용의 영향을 포괄적으로 분석합니…
Facile synthesis of black phosphorus nanoflakes by hydrothermal method for hydrogen sensing application
본 논문은 적린으로부터 흑린(BP) 나노플레이크를 수열합성법으로 직접 제조하고 이를 활용한 가스 센서 제작에 관한 연구이다. 에틸렌 다이아민과 탈이온수를 사용하여 저온·저비용으로 흑린을 합성했으며, 실제 장치 수준의 가스 센서에 적용하여 확장 가능한 접근 방식을 제시한다. 합성 과정에서는 오토클레이브 내 고온·고압 조건에서 적린이 흑린 나노플레이크 형태로 재형성된다. 입자 분해 및 용매와의 상호작용 증진을 위해 초음파 처리를 수 시간 동안 진행했다. 합성된 흑린은 X선 회절, 전계 방출 주사 전자 현미경, 자외선-가시광선 분광법,…
Multifunctional Matrix‐Activated Electrodes Enabling Efficient Proton Transport and Durable Low‐Pt Operation for High‐Temperature Proton Exchange Membrane Fuel Cells
인산(PA) 손실, 재분배, 플러딩과 같은 문제는 고온 양성자 교환막 연료전지(HT-PEMFC)의 성능과 내구성을 심각하게 저해합니다. 기존의 양성자 전도성 첨가제나 소수성 PTFE는 부분적인 해결책에 불과하며, 높은 백금(Pt) 로딩과 제한적인 고온 작동성으로 인해 상용화에 어려움이 있었습니다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 세륨 수소 인산염(CeHP)이 통합된 다기능 매트릭스 활성 전극(MME)을 개발했습니다. 이 MME는 200°C 이상의 가혹한 고온 환경에서 인산 함유 전극 미세 환경을 안정화하고 전기화학적 경…
Continuous In-Line Synthesis and Surface Passivation of Perovskite Nanocrystals via a Hybrid Multistep Flow Reactor
페로브스카이트 나노결정(PeNCs)은 뛰어난 흡수력, 좁은 발광 대역폭, 조절 가능한 밴드갭 덕분에 차세대 디스플레이의 광활성 물질로 각광받고 있습니다. 그러나 기존의 배치식 고온 주입 합성법은 불연속적이며 대량 생산이 어렵고, 후처리 리간드 교환은 불안정한 PeNC 표면을 더욱 약화시킬 수 있는 추가 공정을 필요로 합니다. 본 연구에서는 CsPbBr3 PeNC 합성과 인라인 방향족 리간드 교환을 통합한 2단계 하이브리드 연속 흐름 반응기(h-CFR)를 개발했습니다. 스테인리스 스틸 튜빙을 통해 연속 공급이 가능한 상온 액상 Cs…
The comparison analysis of ancillary service market in new power system: policies, practices and inspirations for China
재생에너지의 전력 시스템 통합이 가속화됨에 따라, 다양한 유연 자원의 시스템 규제 참여를 효과적으로 장려하는 것이 신전력 시스템 구축의 핵심 과제로 부상했습니다. 보조 서비스 시장은 이러한 문제를 해결하는 중요한 메커니즘으로 인식됩니다. 본 논문은 중국 보조 서비스 시장의 정책 진화 경로와 현재 관행을 체계적으로 검토하고, 독일, PJM, 호주와 같은 대표적인 선진 시장과 심층적으로 비교 분석했습니다. 분석 결과, 중국 시장은 체계적이고 미래지향적인 최상위 설계를 통해 견고한 기반을 마련했음이 확인되었습니다. 그러나 제품 설계의…
Interfacial engineering enables air-stable Li 5 FeO 4 prelithiation additives for long-Life LiFePO 4 |graphite batteries
리튬인산철(LFP)-흑연(Gr) 전지는 안전성과 긴 수명으로 대규모 에너지 저장 장치에 널리 사용됩니다. 그러나 고체 전해질 계면(SEI) 형성 시 발생하는 비가역적인 리튬 소모는 초기 용량 손실을 야기하고 전지의 사이클 안정성을 저해합니다. 리튬 과잉 페라이트(Li5FeO4, LFO)는 리튬 손실을 보상하는 유망한 첨가제이지만, 낮은 대기 안정성과 습기에 대한 민감성으로 인해 실제 적용에 어려움이 있었습니다. 본 연구에서는 LFO 입자 표면에 나노 규모의 보호층을 형성하는 TiO2 계면 코팅 전략을 도입하여 LFO의 안정성을 확…
Beyond Net Metering: Design and Performance of a Hybrid Solar Strategy for Cost Efficiency and Security of Supply in Intermittent Urban Grids
분산 발전은 지속 가능한 도시 에너지의 핵심이지만, 신흥 경제국의 미비한 규제는 주거용 태양광(PV) 시스템의 잉여 전력 수출을 제한합니다. 본 연구는 수요 일치형 무수출 PV 시스템과 IoT 기반 백업 시스템을 결합한 하이브리드 전략의 성능과 기회비용을 정량화했습니다. 페루 아레키파에서 54개월간 1.36kWp 계통연계형 PV와 0.6kWh/일 백업 시스템을 평가했으며, PV 설치 전의 계량 데이터를 대조군으로 활용했습니다. 무수출 제약으로 인해 자가 소비율(SCI)은 96.3%였으나, 자가 충족률(SSI)은 37.9%에 그쳤고,…
Two-stage optimal scheduling for the microgrid considering uncertainties and user endowment effect in demand response
마이크로그리드(MG)에서 수요 반응(DR)은 전력 수급 불균형을 완화하지만, 재생에너지의 불확실성과 사용자 반응 행동의 불확실성으로 인해 실제 스케줄링 가치가 제한됩니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 다중 시나리오 위험 스케줄링과 퍼지 기회 제약 롤링 보정을 결합한 주간/일중 협력 스케줄링 프레임워크를 제안합니다. 구체적으로, DR 규제 시 사용자의 습관적인 전력 소비 변화로 인한 심리적 비용을 정량화하기 위해 보유 효과(endowment effect) 기반 메커니즘을 모델링했습니다. 또한, 시간 척도에 따라 차별화된 …
Stackelberg Game-Based Optimal Operation of a Flexible Integrated Energy System with Dual Energy Storage for Source-Load Interaction
재생에너지 변동성과 독립적인 이해관계자들의 상충하는 경제적 목표는 유연 통합 에너지 시스템(FIES) 운영에 물리적, 시장적 어려움을 동시에 야기합니다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 전기 및 열 에너지 저장장치의 시간적 유연성을 통합한 시장-물리 결합 스택켈버그 게임 기반의 협력적 운영 프레임워크를 개발했습니다. 통합 에너지 운영자(IEO)는 리더로서 내부 전기 및 열 구매/판매 가격을 결정하고, 다중 에너지 열병합 시스템(MECS) 운영자와 부하 통합자는 팔로워로서 각각 발전-저장 스케줄 및 수요 반응 결정을 독립적으…
The structure of infrastructure adoption: competition of hydrogen and electric for long-haul freight decarbonization
장거리 화물 운송의 탈탄소화를 위해서는 기존 디젤 공급망을 고려한 수소 충전소(HRS) 네트워크 구축이 필수적입니다. 기존 계획 도구들은 노드별 수요를 균일하게 가정하지만, 실제 수요는 화물 흐름과 기술 채택 역학 간의 복합적인 상호작용으로 발생합니다. 자본 제약이 있는 인프라 구축 결정에는 이러한 상호작용 이해가 중요합니다. 본 연구는 Bass 확산 모델과 강화 학습 기반 HRS 배치 순서 결정 기법을 통합한 네트워크 연계 배치 프레임워크를 적용했습니다. 미국 남동부 화물 네트워크 데이터를 활용하여 수소 비용 경로와 배치 속도를…
Anionic Bottom-Up Flux Orchestrated via Hard Carbon Surface Chemistry for Stable Sodium-Ion Batteries
나트륨 이온 배터리의 하드 카본 음극은 불안정한 고체-전해질 계면(SEI) 형성으로 인해 낮은 초기 쿨롱 효율과 열악한 사이클 안정성을 겪는다. 본 연구는 분자 수준의 표면 설계를 통해 전해액 벌크에서 하드 카본 계면으로 음이온의 상향식 플럭스를 능동적으로 조절하는 방법을 제시한다. 카본 표면에 피리딘-N과 카르보닐 그룹의 시너지 효과를 내는 쌍을 도입하여 기능적으로 차별화된 미세 환경을 조성했다. 피리딘-N은 PF6- 음이온을 선택적으로 고정하고, 카르보닐은 용매 분자를 밀어낸다. 이 이중 기능은 계면으로 음이온의 지속적인 역 …
An Edge Computing-Enabled Optimal Control Method for Low-Voltage Distribution Networks
분산형 태양광 발전 시스템의 높은 보급률은 저압 배전망에서 전압 위반, 태양광 수용 한계, 인접 배전 변압기 간 불균형 부하 등의 문제를 야기합니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 배전 변압기 클러스터(DTC)로 구성된 저압 배전망을 위한 엣지 컴퓨팅 기반 최적 제어 방법을 제안합니다. 제안하는 방법은 지능형 융합 터미널을 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로 활용하여 측정값 수집, 익일 스케줄 생성, 당일 실시간 보정, 안전성 검증 및 제어 명령 발행을 수행합니다. 익일 단계에서는 태양광 발전 예측 시나리오를 식별하고, 시나리오별 에…
High Figure of Merit Optical Fiber LMR sensor utilizing bilayer film of ZnO and LiF for ethanol detection
본 연구는 산화아연(ZnO)과 불화리튬(LiF) 이중층으로 코팅된 광섬유 구조를 활용한 에탄올 검출 센서를 이론적으로 탐구합니다. ZnO 박막의 손실 모드 공명(LMR) 특성을 기반으로 굴절률 센서를 설계했으며, ZnO 두께를 최적화하여 가시광선 및 근적외선 스펙트럼(400~1500 nm)에서 LMR을 구현했습니다. 공명 특성을 향상시키기 위해 비피복 광섬유 코어와 ZnO 코팅 사이에 LiF 유전체 층을 도입했습니다. 이는 위상 정합을 개선하고, 반치폭(FWHM)이 좁은 더 선명한 LMR 딥을 생성합니다. 순수 실리카와 4% 게르…
Enhancement of the optical and spin properties of silicon vacancies in proton-implanted 4H-SiC via femtosecond laser annealing
4H-SiC 내 실리콘 공공(VSi)은 고체 큐비트의 유망한 후보이지만, 기존 고온 어닐링 방식은 불순물 확산 및 공간 국한성 제한이라는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 양성자 주입된 4H-SiC에서 VSi 색 중심의 복원 및 특성 조절을 위한 펨토초 레이저 어닐링 기법을 제안한다. 이 방법은 마이크로미터 스케일의 열 상호작용 영역 내에서 극도로 높은 순간 피크 온도를 발생시켜, 격자 손상을 효과적으로 제거하고 과도한 결함 확산을 억제한다. 이를 통해 상온 광발광 강도가 초기 값의 1.5배로 향상되었으며, 저온 스펙트럼에서 제로 …
Precursor Design Principles for Area‐Selective Atomic Layer Deposition of Alumina: Quantifying the Role of Lewis Acidity, Steric Repulsion, and Dimerization in Surface Adsorption
원자층 증착(ALD)에서 전구체 흡착은 증착 특성을 결정하는 핵심 요소이며, 특히 비성장 표면(NGS) 흡착이 선택성 손실로 이어지는 영역 선택적 ALD(AS-ALD)에서 중요합니다. 전구체의 루이스 산도, 입체 반발, 이합체화 경향은 NGS 흡착에 큰 영향을 미치며, 이는 실험적 선택성을 좌우하는 주요 매개변수입니다. 본 연구는 확장 시스템용 에너지 분해 분석(pEDA)을 활용하여 일반적인 알루미늄 전구체들이 소분자 억제제(SMI)인 트리메톡시프로필실란(TMPS)이 있는 SiO2 NGS 표면에 흡착되는 에너지학을 정량적으로 평가했…
An online machine learning multi-resolution optimization framework for energy system design limit of performance analysis
산업 공정을 위한 신뢰할 수 있는 통합 에너지 시스템 설계는 아키텍처 수준의 규모 결정부터 고정밀 동적 운영에 이르기까지 다양한 충실도(fidelity)에 걸친 최적화 및 검증 모델을 필요로 합니다. 그러나 충실도 간 모델 불일치는 성능 손실의 원인을 모호하게 하고 아키텍처-운영 간 성능 격차를 정량화하는 것을 복잡하게 만듭니다. 본 연구는 고비용의 고정밀 모델 평가를 최소화하면서 달성 가능한 성능의 아키텍처별 상한선을 추정하는 온라인 머신러닝 가속 다중 해상도 최적화 프레임워크를 제안합니다. 1MW 산업 열 부하를 공급하는 파일…
High‐Efficiency Deep Blue Single‐Gaussian Europium(II) Emitters and Their Emitter‐Host Interactions
Eu(II) 착물은 좁고 허용된 4f–5d 발광 특성으로 인해 심청색 유기발광다이오드(OLED)의 매력적인 발광체로 주목받지만, 진공 증착 OLED 적용에는 한계가 있었습니다. 본 연구는 크라운 에테르 리간드와 카보레이트 음이온을 결합하여 유로퓸 중심의 배위 환경을 정의하고 입체 차폐를 개선하는 새로운 Eu(II) 발광체 분자 설계 개념을 제시합니다. 이 설계 기반으로, 좁은 심청색 광발광과 90%에 가까운 양자 수율, 그리고 진공 증착에 충분한 열 안정성을 갖춘 두 가지 발광체를 소개합니다. Eu(II) 발광체의 여기 상태 동역…
On the Modular Platoon-based Vehicle-to-Vehicle Electric Charging Problem
본 연구는 군집 기반 차량 간 충전(PV2VC)이라는 혁신적인 동적 충전 기술을 제안한다. 이 기술은 전력 공급 차량(ES)이 다른 전기차(ER)에 전력을 전송하면서 군집 주행을 통해 충전소 경유 및 지연을 피하는 방식이다. PV2VC 문제 해결을 위해 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 모델을 수립했으며, 전기차 경로 문제(EVRP) 및 전기차 군집 문제(EVPP)와 같은 두 가지 기본 벤치마크 시나리오를 단순화하여 함께 분석했다. 주요 목표는 ER의 총 에너지 소비량과 이동 시간을 최소화하는 것이다. 여기에는 충전소 충전 시간,…
Combining Statistical and Machine Learning Methodologies in Energy Consumption Forecasting for Electric Vehicles
지속가능발전목표(SDG) 달성을 위해 화석연료 차량에서 전기차(EV)로의 전환이 필수적입니다. 그러나 전기차의 에너지 소비량을 정확하게 예측하는 것은 운영 효율성, 경로 계획, 충전 전략에 직접적인 영향을 미치므로 광범위한 전기차 보급에 있어 중요한 과제로 남아있습니다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 XGBoost, Random Forest, 회귀 기반 기법 등 첨단 머신러닝 모델과 통계적 방법을 활용한 혁신적인 데이터 조작을 결합한 새로운 접근 방식을 제안합니다. 운전 패턴 및 환경 조건을 포함한 차량별 지표를 통합하는 특…
Hotspot to Homogeneous: Amorphous Interfacial Current Redistribution Enables Stable Solid-State Lithium-Metal Batteries
산화물 세라믹 전해질(OCE) 기반 고체 리튬 금속 전지(SSLMB)의 계면 불안정성은 화학적 비호환성 또는 기계적 결함으로 여겨져 왔으나, 원자 규모의 근본적인 메커니즘은 불분명했습니다. 본 연구는 다결정 OCE의 결정립계(GB)가 양극성 계면 핫스팟으로 작용하여 세 가지 열화 경로를 가속화함을 밝혀냈습니다. 이는 리튬 덴드라이트 핵 생성 장벽을 낮추고, 음극에서 전자 누출에 의한 환원을 가능하게 하며, 양극 상 변이에 국부적인 과전압을 생성하는 것입니다. 이러한 GB 유도 핫스팟을 비활성화하기 위해, 우리는 레이저 유도 비정질…
Planning energy adequacy for a renewable New England: Multi-decade weather, short- and long-duration storage, and grid-interactive electric vehicles
본 연구는 신재생에너지 비중이 높은 뉴잉글랜드 전력 시스템에서 계획 기간, 저장 기술 조합, 고정 용량이 자원 적정성에 미치는 영향을 평가합니다. 44년간의 시간별 풍력, 태양광, 수요 데이터를 활용하여 다양한 과거 계획 기간에 대한 최저 비용 포트폴리오를 최적화하고, 전체 다년간의 기록에 걸쳐 적정성을 시험했습니다. 계획 기간을 1년에서 44년으로 연장하면 예상 미공급 에너지(EUE)는 최대 98%, 부하 손실 시간(LOLH)은 90% 이상 감소했지만, 총 시스템 비용은 평균 5~10% 증가했습니다. 단기 에너지 저장(SDES)…
Performance enhancement of perovskite solar cells for energy storage applications: Materials and device engineering
에너지 저장 응용 분야에서 페로브스카이트 태양전지(PSC)의 활용을 위해서는 높은 안정성 확보가 필수적입니다. 그러나 이온 이동으로 인한 계면 열화와 고온다습 환경에서의 봉지재 파손은 PSC의 내구성 확보에 주요한 걸림돌로 작용합니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 재료 및 소자 공학을 통합한 전략을 개발했습니다. 연구팀은 실란 자가 조립 계면 부동태화, SnO2 버퍼층, 저온 동적 열압축 봉지, 그리고 플루오로실리콘 엣지 보호 기술을 결합하여 PSC의 안정성을 향상시켰습니다. APTES(3-Aminopropyl)trie…
Reducing Ion Transport Friction by Mitigated Diluent‐Solvent Interaction for Sodium–Sulfur Battery
나트륨-황 전지는 대규모 에너지 저장 장치로 유망하지만, 나트륨 덴드라이트 성장, 불안정한 고체-전해질 계면(SEI) 형성, 폴리설파이드 셔틀 효과로 인해 실용화에 어려움을 겪고 있습니다. 본 연구에서는 이온 전도도와 계면 안정성을 동시에 확보하기 위해 새로운 국부 고농도 전해질(LHCE-DEE/TTEE)을 개발했습니다. 기존의 높은 용매화 능력을 가진 DME 대신 중간 용매화 능력을 가진 다이에틸 에테르(DEE)를 사용하여 희석제-용매 상호작용을 완화하고 Na+ 수송을 위한 국부 동적 마찰을 줄였습니다. 또한, DEE는 이온-쌍…
Dynamic Scheduling of a Photovoltaic–Storage Office Building with Heating, Ventilation, and Air-Conditioning and Electric-Vehicle Flexibility
태양광(PV) 발전 시스템이 고도로 보급된 오피스 빌딩에서는 수요, 재생 에너지 발전량, 전기 요금, 전력망 탄소 집약도 간에 시간별 불일치가 발생할 수 있습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 PV-배터리 에너지 저장 시스템(BESS), 공조(HVAC) 부하 반응, 전기차(EV) 충전 및 V2B(Vehicle-to-Building) 운영을 통합한 재현 가능한 결정론적 시계열 혼합 정수 선형 계획 모델을 개발했습니다. 이 모델은 별도의 충전 및 방전 변수, 이진 운영 상태, BESS의 순환 50% SOC(State of …
Dynamic User Equilibrium for Electric Vehicle Departure Time and Path–Charging Choices with Wireless and Fast Charging Services
본 연구는 무선 및 고속 충전 서비스가 전기차(EV)의 출발 시간과 경로-충전 선택에 미치는 영향을 분석합니다. 특히, 목적지 도착 전까지 주행에 필요한 충전량을 확보해야 하는 상황을 가정합니다. 무선 충전 차선과 고속 충전소를 포함하는 도로 네트워크를 대상으로 다중 클래스 동적 사용자 균형(DUE) 모델을 수립했습니다. 에너지 인지 동적 네트워크 부하 모델을 통해 교통 흐름과 배터리 상태 변화를 시뮬레이션하고, 상류 무선 충전 에너지가 잔여 충전소 대기 시간으로 전환되는 과정을 분석합니다. 균형 상태는 유한 차원 변분 부등식으로…
Tunnel field-effect transistors exhibiting performance beyond the Boltzmann thermionic limit
국제 소자 및 시스템 로드맵(IRDS)은 구동 전압 및 전력 소비의 지속 가능한 축소를 가능하게 하는 차세대 논리 소자로 터널 전계 효과 트랜지스터(TFET)를 지목했습니다. 그러나 볼츠만 열전자 한계 이하의 ON 전류(I60, 즉 서브스레시홀드 스윙이 60mV/decade일 때의 전류)와 전류 스위칭 비율을 동시에 달성하는 것은 큰 과제로 남아있었습니다. 본 연구에서는 비스무트/인듐 셀레나이드(Bi/InSe) 이종접합 기반의 TFET를 개발했습니다. 이 소자는 정밀한 재료 설계, 진공 환경에서 제작된 깨끗한 계면, 그리고 서브스…
Reconfigurable fixed-frequency resonant converter with extended voltage gain for ultra-wide output range applications
본 논문은 전기차 충전 애플리케이션을 위한 초광범위 출력 전압 범위를 갖는 범용 직렬 공진 컨버터를 제안한다. 제안하는 컨버터는 변압기 2차 권선과 정류기 단이 통합된 2상 재구성 가능 2차측 구조를 기반으로 한다. 두 가지 동작 모드에서 변압기 2차측과 정류기 구조를 동시에 재구성하여 전압 이득의 큰 단계를 달성한다. 이러한 불연속적인 단계 사이의 간극을 메우기 위해 부스트 컨버터가 공진 인버터와 통합되었다. 이 통합을 통해 인버터 듀티 사이클 변화는 기존 인버터와 달리 인버터가 생성하는 구형파의 폭과 진폭 모두에 영향을 미친다.…
Modeling the potential impact of storage on the US power sector in a multisector dynamic context
경제 성장과 전력 기술 및 수요 패턴 변화에 따라 전력 부문의 규모, 중요성, 복잡성이 전 세계적으로 증가하고 있습니다. 특히 새로운 성장 산업과 가변 재생에너지 기술의 확산은 전력 수요 및 공급의 시간적 프로파일에 큰 변동성을 야기할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 모듈형의 유연한 전력 저장 기술의 등장은 전력 시스템의 구조와 운영에 지대한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 본 연구는 다중 부문 동적 모델의 한계를 보완하기 위해 GCAM-USA(Global Change Analysis Model-USA)의 전력 부문 동학에 계통 기…
Optimal Energy Use Strategy of Load Aggregators with Heterogeneous Energy Storage in a Community Integrated Energy System Based on Hybrid Game Theory: Considering Participant Contribution
에너지 저장 기술의 발전으로 이종 저장장치를 갖춘 사용자 측이 보편화됨에 따라, 지역 통합 에너지 시스템(CIES) 내 다양한 사용자 간 이종 에너지 공유를 통해 에너지 활용 효율을 높이고 비용을 절감하는 문제가 중요해졌습니다. 본 연구는 이러한 문제 해결을 위해 하이브리드 게임 이론 기반의 CIES 최적 에너지 활용 방법을 제안하고, 최적 에너지 전략을 탐색했습니다. 제안된 방법론에서는 참여자 간의 게임 특성에 맞춰 상이한 게임 모델을 적용했습니다. 또한, 합리적인 협력 이익 배분을 위해 비선형 에너지 매핑 함수 기반의 비대칭 …
Fiber Electronics: Integrating Logic, Photodetection, and Wireless Communication on a Single Optical Fiber
광섬유는 전 세계 정보 인프라의 핵심이지만, 빛을 유도하는 수동적 역할에 머물러 왔다. 신호 변조, 검출, 논리 연산은 외부 칩에 의존하여 광-전 변환 손실, 복잡한 결합, 상호 연결 전력 오버헤드 등으로 인해 근본적인 한계를 가진다. 본 연구는 능동적인 광전자 기능을 광섬유에 직접 통합하는 새로운 광섬유-전자공학 아키텍처를 제안한다. 연구팀은 D형 광섬유의 측면 연마면에 탄소 기반 논리 회로, 광검출기, 광 제어 인버터, 무선 인터페이스 모듈을 통합하여 다기능 전자-광자 시스템을 구현했다. 이 단일 플랫폼은 광섬유 내에서 논리 …
An ultralightweight anode-exhaust-driven micro-ejector enabling zero-parasitic-power cathode air supply for compact fuel cell systems
기존 소형 연료전지 시스템은 기계식 공기 펌프 사용으로 상당한 기생 전력 소모가 발생하여 효율 저하의 원인이 됩니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 양극 배기 가스를 구동 유체로 활용하는 초경량(0.2g) 마이크로 이젝터를 개발하여 전력 소모 없이 음극 공기를 공급하는 방안을 제시합니다. 스테레오리소그래피 방식으로 제작된 이 이젝터는 100 kPa 미만의 저압 조건에서 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 형상을 최적화했습니다. 이를 통해 최대 12의 동반비(ER)를 달성하며 4 이상의 높은 동반 효율을 보였습니다. 최적…
Splitting Coils in Energy Storage and Wireless Power Transfer Systems: Analysis, Comparison and Solution
전기차 및 충전 시스템 분야에서 무선 전력 전송 기술이 확산됨에 따라, 전력 전자 기술 발전과 더불어 에너지 저장 기술 및 코일 설계에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 본 연구는 전기차 충전 시스템의 자기장 분포 평탄화 또는 전력 애플리케이션의 총 자속 밀도 증가를 목표로 듀얼 인버터 시스템을 활용한 분할 코일 구조를 분석합니다. 특히, 정렬 불량 조건에서 평탄한 자속 분포는 전기차 충전 시스템의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 연구의 핵심은 이중 구동 분할 코일 개념으로, 단일층 및 이중층 코일로 분석되었습니다. …
Microstructural insights into fast ion transport in solid electrolytes via multiscale modeling
고성능 전고체 배터리 개발에 필수적인 고체 전해질의 이온 수송 특성을 개선하기 위해서는 미세구조적 요인에 대한 이해가 중요하나, 아직 불분명한 점이 많습니다. 본 연구는 다중 스케일 모델링을 활용하여 결정립계에서의 원자 단위 호핑부터 연속체 스케일의 퍼콜레이션에 이르기까지 다결정 이온 수송 과정을 분석함으로써, 실제 고체 전해질 미세구조에 대한 심층적인 통찰을 제공합니다. 아르기로다이트(Li6PS5X, X ∈ {Cl, Br, I})를 대상으로 폐루프 능동 학습을 통해 개발된 경량 머신러닝 포텐셜을 활용하여 분자 동역학과 유한 요소…
Porphyrin-based molecular wires: From polaron delocalization to phase-coherent single-molecule transport — a Woodward Career Award paper
분자 와이어는 단일 분자 전자 소자의 기본 요소이자 유기 반도체의 핵심 구성 요소입니다. 포르피린은 낮은 재배열 에너지와 풍부한 산화환원 활성으로 인해 전하 수송 장벽이 낮아 분자 와이어 구축에 탁월한 빌딩 블록으로 활용됩니다. 본 연구는 세 가지 유형의 포르피린 기반 분자 와이어, 즉 축 방향 배위 쉬시케밥 복합체, 알카인 연결 사슬, 그리고 에지 융합 나노리본에 대한 연구를 요약합니다. 단일 분자 전도도 측정, 시간 분해 마이크로파/테라헤르츠 분광법, 전자 상자성 공명(EPR) 분광법과 같은 비접촉 앙상블 측정 등 와이어 거동을…
Humidity-Enhanced Effects of Sputtered Au Nanoparticles on the Ethanol Sensing Performance of Thermally Evaporated ZnO Nanowires
1차원 금속 산화물 반도체 기반 가스 센서 개발에서 습도가 센서 성능에 미치는 부정적 영향을 완화하는 것은 중요한 과제입니다. 본 연구는 금(Au) 나노입자가 1차원 ZnO 나노구조의 에탄올 감응도에 미치는 습도 증진 효과를 탐구했습니다. 전도성 화학 센서 제작을 위해 Au 촉매 성장 동역학을 활용한 열 증발-응축법으로 ZnO 나노와이어를 성장시켰습니다. 이후 스퍼터링을 통해 Au 나노입자를 ZnO 나노구조에 2~10초간 추가 증착했습니다. 구조 분석 결과, 10~70 nm 직경의 Au 나노입자가 0.1~1 μm 길이와 10~30…
Carbazolyl-Substituted Benzoic Anhydrides as Efficient Triplet Harvesters for High-Brightness Blue Organic Light-Emitting Diodes
본 연구는 공여체-수용체-공여체(D-A-D) 구조를 갖는 카르바졸 기반 C2-대칭 무수물을 합성하는 간단하고 효율적인 전략을 제시합니다. 카르바졸 또는 3,6-다이-tert-부틸카르바졸 공여체 단위를 무수물 수용체 부분에 파라 또는 오르토 위치로 연결한 네 가지 벤조산 무수물을 설계, 합성하고 체계적으로 분석했습니다. 광물리 연구 결과, 연결 토폴로지가 광물리적 특성에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 파라-연결 유도체는 지연 형광이나 인광을 보이지 않은 반면, 오르토-치환 무수물은 작은 단일항-삼중항 에너지 간격을 가지며 …
A Schematic-Level Digital Near-Memory Computing Architecture Utilizing 1T3R Memristor Arrays and Pipelined MAC for Pattern Recognition
폰 노이만 아키텍처는 데이터 집약적인 AI 애플리케이션에서 메모리 병목 현상에 직면해 있습니다. 멤리스터 기반 CIM(Computing-in-Memory)은 데이터 이동을 줄이는 유망한 대안이지만, 기존 아날로그 CIM은 잡음, 누설 전류, 소자 편차, 그리고 고해상도 ADC의 면적 및 전력 오버헤드에 취약합니다. 본 연구는 3비트 부호화된 가중치 저장을 위한 1T3R(1-Transistor-3-Resistor) 비트 슬라이싱 방식을 활용한 회로도 수준의 디지털 근접 메모리 컴퓨팅 아키텍처를 제안합니다. 각 가중치는 2의 보수 표…
Electric vehicles and carbon emission intensity: cross-country evidence using extended STIRPAT and System GMM frameworks
본 연구는 2010년부터 2023년까지 주요 32개 전기차 도입국을 대상으로 전기차 보급이 탄소 배출량 감소에 기여하는지 분석합니다. 경제 발전, 에너지 소비, 재생에너지 비중, 도시화 등의 요인을 고려하여 전기차 확산과 탄소 배출 강도(CEI) 간의 관계를 평가하고, 전기차 재고와 판매량을 비교하여 장기적 보급이 단기적 시장 확장보다 더 큰 탈탄소 효과를 가져오는지 탐구합니다. 연구는 확장된 STIRPAT(Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence and Technol…
Techno-economic assessment of the realisable economic value and value capture gap of probabilistic PV forecasting in PV-battery microgrid dispatch
태양광(PV)-배터리 마이크로그리드에서 단기 예측은 에너지 저장 장치 운영에 필수적이지만, 단순히 통계적 정확도만으로는 그 가치를 온전히 평가하기 어렵습니다. 저장 상태, 전력망 활용, 출력 제한, 전력 부족 비용 등 다양한 요인이 결과에 영향을 미치기 때문입니다. 본 연구는 호주 앨리스 스프링스의 Desert Knowledge Precinct 마이크로그리드에서 수집된 16개월 데이터를 활용하여 확률론적 PV 예측의 실현 가능한 경제적 가치와 가치 포착 격차를 정량적으로 분석했습니다. 연구는 네 가지 경량 점 및 분위수 모델을 완…
Dynamic quality of service prediction with synergistic effect in IoV based on spatiotemporal graph convolutional simple recurrent unit network
5G 기술의 확산은 서비스 중심의 차량 인터넷(IoV) 발전을 가속화하며 미래 지능형 교통 시스템(ITS)의 다양한 요구를 충족하는 핵심 수단으로 자리 잡고 있습니다. 차량 내 장치 증가에 따라 최적의 서비스를 정확하게 선택하는 것이 ITS의 중요한 과제로 부상했습니다. 이동통신 기반 차량 통신에서 서비스 품질(QoS) 예측은 IoV 환경의 시공간적 변화에 맞춰 서비스 품질을 동적으로 조정하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 효과적인 해결책입니다. 그러나 기존 QoS 예측 방식은 이기종 장치 간의 동적 특성과 시너지 효과를 충분…
Chemical Oxidation Synergistically Regulates Surface Chemistry and Pore Structure of Cotton Stalk-Based Hard Carbon for Enhanced Sodium Storage Performance
바이오매스 기반 경질 탄소(HC)는 무질서한 구조와 풍부한 미세 기공 덕분에 나트륨 이온 배터리의 유망한 음극 후보 물질입니다. 본 연구는 1300 °C에서 탄화된 면화대 기반 경질 탄소에 세 가지 화학적 산화 전략(NaClO, H2SO4, H2O2+NaOH)을 체계적으로 적용하여 그 영향을 탐구했습니다. NaClO 처리 샘플은 0.1 C에서 330.2 mAh g−1의 높은 방전 용량, 81.7%의 높은 초기 쿨롱 효율(ICE), 그리고 2 C에서 1000 사이클 후 81.9%의 용량 유지율(226.0에서 185.1 mAh g−1…
AcceleratingSAXS Data Interpretation: A ComparativeAssessment of Backbone-Dependent Morphology in Radiation-Grafted Anion-ExchangeMembranes
음이온 교환막(AEM)은 전기화학 에너지 장치의 핵심 부품으로, 나노 규모 형태가 물 및 이온 수송과 전반적인 성능을 좌우합니다. 방사선 그라프트 AEM에 대한 관심이 증가함에 따라, 고분자 백본이 특성에 미치는 영향은 아직 충분히 탐구되지 않았습니다. 본 연구에서는 동일한 기능기를 갖는 AEM에서 에틸렌 테트라플루오로에틸렌(ETFE)과 저밀도 폴리에틸렌(LDPE) 간의 백본 화학적 차이가 미치는 영향을 조사했습니다. 소각 X선 산란(SAXS)과 비현장 특성 분석을 결합하여 벌크 특성에 대한 포괄적인 개요를 제공했습니다. LDP…
A Weakly Supervised Framework for Anomaly Detection in Hydrogen Blend Transport Networks Using High-Fidelity Simulation Data
수소 에너지 운반체 활용이 증가함에 따라 운송 인프라에 대한 고급 모니터링 솔루션이 요구됩니다. 특히 지능형 센싱 및 데이터 기반 분석은 안전과 운영 효율성 향상에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 그러나 운영 데이터 부족과 시스템의 복잡한 과도 거동으로 인해 수소 운송망의 이상 탐지는 여전히 어려운 과제입니다. 본 연구는 고충실도 시뮬레이션과 데이터 기반 분석을 활용한 수소 운송망의 약지도(weakly-supervised) 이상 탐지 프레임워크를 제안합니다. 이 방법론은 시계열 딥러닝 아키텍처와 비지도 표현 학습 모델을 결합하며,…
Autothermal Polarization of Membrane Electrode Assemblies – Effect of the Pt Content of the Catalyst and the Thickness of Fuel Cell Catalyst Layer
연료전지 스택에서 균일한 온도 분포는 시스템 설계 및 스케일업에 매우 중요하지만, 실험실 규모에서는 주로 엔드플레이트 가열 방식으로 온도를 제어합니다. 본 연구는 실제 스택 환경을 모사하기 위해 자가열 활성화 및 자가열 분극 실험을 수행하여 막전극접합체(MEA)의 열적 거동을 분석했습니다. 새로운 유럽 주행 사이클(NEDC) 프로토콜에 따라 MEA를 분극시키고, 동시에 정전류 전기화학 임피던스 분광법(GEIS)을 사용하여 R1, R2, C2 파라미터를 실시간으로 측정했습니다. 대칭적인 Pt 담지량을 가진 C-60-Pt, C-40-…
Preliminary Planning Assessment of Rooftop Photovoltaics for Supporting Electric-Vehicle Charging at Petrol Stations in Saudi Arabia
사우디아라비아의 전기차 전환은 국가 지속가능성 목표 달성을 위해 전력망 의존도를 줄이는 확장 가능한 충전 인프라를 필요로 합니다. 본 연구는 리야드와 제다의 주유소 옥상을 활용한 태양광(PV) 기반 전기차 충전 시스템의 예비 계획 평가를 수행했습니다. Google Earth Pro를 이용해 30개 주유소 옥상 면적을 측정하고, PVsyst 및 HelioScope를 활용하여 잠재적 태양광 발전량을 추정했습니다. 과거 PVsyst 결과(5.968 GWh/년)를 참조하고, 사용 가능한 옥상 면적, 일사량, 운영 유지율을 고려한 시나리오…
ELLS–NSBA three-stage framework for optimal DG/SC placement and EV integration in distribution networks
분산전원(DG), 병렬형 커패시터(SC), 전기차(EV)의 보급이 증가하면서 배전망의 운영 효율성과 구조적 복원력을 동시에 고려한 최적 배치 전략이 요구됩니다. 기존 메타휴리스틱 접근법은 모든 버스를 동일하게 취급하여 탐색 공간이 과도하게 커지고, 최적화 후 구조적 복원력을 평가하는 프레임워크가 부족했습니다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위한 3단계 계획 프레임워크를 제안합니다. 1단계에서는 손실 민감도, Fiedler 벡터 스펙트럼 중심성, 매개 중심성을 융합한 ELLS(Enhanced Laplacian Loss Sensi…
Interpretable short-term electric load forecasting based on Bayesian Optimization for AM-CNN-KAN
전력 시스템 계획의 복잡성이 증대됨에 따라, 본 연구는 딥러닝 기반의 단기 전력 부하 예측 모델을 제안한다. KAN(Kolmogorov Arnold Networks)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 결합하고 베이지안 최적화 및 멀티 헤드 어텐션 메커니즘을 적용한 하이브리드 예측 모델 AM-CNN-KAN을 개발했다. AM-CNN-KAN 모델은 기존 모델 대비 MAE, MSE, RMSE, MAPE 성능 지표를 각각 0.072%, 7.52%, 2.44%, 1.23%, 7.10% 개선했다. 또한, 이 모…
Reducing Peak Load Underprediction Through Risk-Aware Upper Quantile Forecasting: A University Laboratory Case Study
높은 전력 수요에 대한 과소 예측은 과대 예측보다 운영상 더 심각한 결과를 초래할 수 있으나, 기존 예측 모델은 평균 오차 최적화에 집중합니다. 본 연구는 대학 실험실 사례 연구를 통해 안전 지향적 차세대 관측 예측 계층으로서 다변량 분위 트랜스포머의 성능을 평가했습니다. 2024년 4월 22일부터 12월 12일까지 약 10분 간격으로 수집된 33,374개의 측정 데이터를 활용했습니다. 데이터 누수가 없는 파이프라인은 실제 관측치만을 사용하고, 시퀀스 생성 전 시계열 분할을 수행하며, 훈련 데이터에만 스케일러를 적용하고, 30분 …
The Saxl hypergraph of a permutation group
치환군 G ≤ Sym(Ω)에서, 기저(base)는 G 내에서 점별 안정자(pointwise stabiliser)가 자명한 Ω의 부분집합이며, 기저 크기 b(G)는 기저의 최소 크기입니다. b(G)=2인 경우, Burness와 Giudici는 크기 2의 기저를 엣지로 하는 G의 Saxl 그래프를 정의했습니다. 이후 Freedman은 이 개념을 b(G) ≥ 2인 모든 군으로 확장하여, b(G) 크기의 기저에 포함된 점들의 쌍을 엣지로 사용했습니다. 본 연구는 Saxl 그래프의 대안적 일반화인 Saxl 하이퍼그래프를 탐구합니다. 여기서…
Nanomaterials for drug analysis: emerging advancements and future challenges
나노물질은 독특한 장점을 바탕으로 다양한 실제 기술 분야에서 혁신을 주도하며, 특히 약물 검출 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 현재 나노물질을 활용한 샘플 전처리 및 나노센서 개발 연구가 활발히 진행되고 있으며, 새로운 물질과 응용 사례가 지속적으로 보고되고 있습니다. 본 연구는 약물 분석 분야에서 나노물질의 응용에 대한 포괄적이고 심층적인 개요를 제공합니다. 탄소나노튜브, 그래핀 유도체, 실리콘 기반 물질, 분자 각인 고분자, 금속-유기 골격체, 공유-유기 골격체, 미세 다공성 유기 네트워크, 도파민 나노입자 등 다양한 나노…
Differential Flatness-Based Control of a Proton-Exchange-Membrane-Fuel-Cell-Fed Interleaved Boost Converter for Electric Vehicle Applications
양성자 교환막 연료전지(PEMFC) 시스템은 전기차(EV) 및 DC 마이크로그리드 애플리케이션에 필요한 저전압, 고전류 DC 전력을 공급합니다. 하지만 과도한 전류 리플과 급격한 부하 변동은 연료전지 스택에 전기적·열적 스트레스를 가중시킬 수 있어, 안정적인 시스템 운영을 위해 컨버터 토폴로지와 제어 전략이 중요합니다. 본 연구는 PEMFC 기반 다상 인터리브드 부스트 컨버터를 위한 미분 평탄도 기반 비선형 제어 전략을 제안합니다. 이 제어 구조는 내부 루프 인덕터 전류 제어와 외부 루프 DC 버스 에너지 제어를 결합하여 안정적인…
Buried Interfaces as Functional Architectures in Rechargeable Batteries: A FIB-Enabled Perspective
충전식 배터리 성능 저하는 종종 매립형 계면 및 계면상에 의해 발생하지만, 그 기능은 주로 공간 평균 조성, 표면 민감 측정 또는 셀 수준 전기화학적 반응을 통해 추론됩니다. 본 관점에서는 계면을 인접한 상 간의 기하학적 경계로, 계면상을 인접한 벌크 상과 조성 또는 구조가 다른 유한 두께 영역으로 정의합니다. 본 연구는 FIB(집중 이온 빔) 방식이나 배터리 화학에만 국한하지 않고, 아키텍처 중심의 증거 기반 프레임워크를 채택하여 세 가지 유형의 매립형 계면 구조를 비교합니다. 여기에는 엔지니어링된 입자 코팅, 전기화학적으로 생…
Effect of cobalt doping on NiSe2-based sensing electrode for non-enzymatic electrochemical ascorbic acid detection
아스코르브산은 산화-환원 항상성, 면역 반응 및 대사 과정에 필수적인 항산화제이다. 기존 유리 탄소 전극(GCE)의 한계를 극복하기 위해 저비용 고정밀 전기화학 센서 개발이 중요하다. 본 연구에서는 유연 탄소 시트 위에 용매열 공정으로 성장시킨 이셀렌화 니켈(NiSe2) 기반의 비효소 아스코르브산 전기화학 센서를 최초로 보고한다. 다양한 농도의 코발트(Co)가 NiSe2에 도핑된 물질을 합성하고 전기화학적 성능을 평가했다. X선 회절, 전계 방출 주사 전자 현미경 및 X선 광전자 분광법을 이용한 구조 및 표면 분석을 통해 탄소 시트…
Knowledge Distillation Method for Compressing Large Language Model of Power Risk Identification and Improving Deployment Efficiency
전력 시스템 위험 식별에 대규모 언어 모델(LLM)이 높은 정확도를 보이지만, 방대한 파라미터 수와 높은 자원 소모로 인해 전자기 감지 시스템, 웨어러블 모니터링 단말, 소형 전력 모니터링 장치 등 자원 제약적인 엣지 장치에 실시간 배포가 어렵습니다. 분산형 감지 구조 및 엣지 기반 전자기 모니터링 장치에서 전기적 위험, 장비 이상 상태, 잠재적 전력 시스템 위험을 즉각적으로 감지하려면 컴퓨팅 오버헤드를 크게 줄여 낮은 지연 시간 처리를 달성해야 합니다. 본 논문은 계층적 지도 지식 증류(hierarchical supervised…
Constructing the Optimal Bidding Path for VPPS Participating in the Spot Market Using the DDPG Reinforcement Learning Algorithm
분산형 재생에너지원의 확산은 가상 발전소(VPP)의 지능형 입찰 전략 필요성을 증대시키고 있으며, 이를 위해 신뢰할 수 있는 통신 및 실시간 정보 교환이 필수적입니다. 본 연구는 전력 현물 시장에 참여하는 VPP를 위한 최적 입찰 경로 구성 프레임워크를 제안하며, 심층 결정론적 정책 경사(DDPG) 강화 학습 알고리즘을 기반으로 합니다. 동적 시장 상호작용을 특성화하기 위해 마르코프 결정 과정을 수립하고, Actor–Critic 아키텍처에 맞춤형 상태 공간 최적화, 제약된 행동 공간 설계, 다목적 보상 함수를 통합하여 운영 제약을…
Automatic Load Allocation in Power Dispatch Master Stations Using Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient Algorithms
재생 에너지의 불확실성과 다중 지역 전력 조정의 복잡성으로 인해 전력 관제소의 자동 부하 할당은 점점 더 어려워지고 있습니다. 본 연구는 실시간 배전 효율성과 시스템 적응성을 향상시키기 위해 다중 에이전트 심층 결정론적 정책 경사(MA-DDPG) 알고리즘 기반의 자동 부하 할당 프레임워크를 제안합니다. 각 배전 지역이 자율 에이전트로 작동하며, 통신 및 의사 결정 기능을 조율하는 분산형 다중 에이전트 아키텍처를 구축했습니다. 풍력 및 태양광 발전의 확률론적 모델과 함께 배전 비용 최소화, 재생 에너지 출력 제한 최소화, 부하 변동…
Information Flow Advertising Relevance Ranking Method Using Knowledge-Enhanced BERT
현대 무선 통신 및 데이터 기반 서비스 시스템에서 지능형 정보 전달을 위해 효율적인 의미론적 관련성 순위화는 필수적입니다. 이는 정확한 콘텐츠 매칭을 통해 통신 자원 활용도와 사용자 경험을 향상시킬 수 있기 때문입니다. 기존 BERT 모델은 의미 이해, 비즈니스 지식 통합, 실시간 추론 측면에서 한계가 있어, 본 연구는 정보 흐름 광고 관련성 순위화를 위한 지식 강화 BERT(KE-BERT) 프레임워크를 제안합니다. 제안하는 접근 방식은 엔티티 정렬을 통해 다중 소스 도메인 지식을 트랜스포머 어텐션 메커니즘에 통합하고, 적응형 게…
Design of heat treatment and magnetic field-assisted machining for microstructure and surface corrosion control in Inconel 718
자기장 보조 가공(MAM)은 난삭성 인코넬 718(IN718)의 표면 품질 향상과 미세구조 제어에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 MAM이 IN718의 부식 성능에 미치는 영향, 특히 열처리(HT) 전략과 결합될 때의 영향은 명확하게 밝혀지지 않았습니다. 본 연구에서는 레이저 분말 베드 융합(LPBF) 방식으로 제작된 IN718을 문헌에 보고된 공기(HT(Air)) 및 아르곤(HT(Ar)) 분위기에서 열처리한 후, 자기장 보조 연마(MAP) 및 버니싱(MAB)으로 후처리했습니다. HT와 MAM의 복합 효과가 미세구조 변화에 …
Two-Stage Frequency Response Strategy for DFIGs Based on Adaptive Speed–Frequency Coordinated Optimization
이 연구는 주파수 지원 중 이중 여자 유도 발전기(DFIG)의 과도한 회전자 감속과 회전자 속도 회복 중 발생하는 2차 주파수 강하(SFD) 문제를 해결하기 위한 2단계 주파수 응답 전략을 제안한다. 제안된 전략은 적응형 속도-주파수 협응 최적화를 기반으로 한다. 주파수 지원 단계에서는 초기 및 실시간 회전자 속도를 동시에 고려하여 풍력 터빈의 잔여 운동 에너지와 방출 과정을 동적으로 특성화한다. 이를 통해 고풍속 조건에서는 시스템 주파수 SFD를 개선하고 유효 지원 시간을 연장하며, 저풍속 조건에서는 지원 강도를 능동적으로 제한…
Theoretical Investigation of Early Cancer Biomarker Sensing Using a PMMA–Gold Hybrid Quasi-D-Shaped Photonic-Crystal-Fiber-Based Surface Plasmon Resonance Biosensor
본 연구는 다양한 굴절률을 가진 암세포를 조기에 감지하기 위해 준 D형 광결정 광섬유(PCF) 기반 표면 플라즈몬 공명(SPR) 바이오센서를 제안하고 유한요소법(FEM)을 활용하여 수치적으로 분석했습니다. 이 바이오센서는 플라즈몬 물질인 금(Au)과 폴리메틸 메타크릴레이트(PMMA) 고분자 코팅으로 구성됩니다. 연구팀은 플라즈몬 물질 두께와 에어 홀(air hole) 치수가 구속 손실(CL), 파장 민감도(WS), 진폭 민감도(AS) 등 주요 감지 매개변수에 미치는 영향을 체계적으로 분석했습니다. 최적값을 초과하여 플라즈몬 두께를…
The carbon and water footprints of data centers and what this could mean for artificial intelligence
인공지능(AI) 시스템의 전력 수요 추정은 가능하지만, 관련 탄소 및 물 발자국을 정량화하는 것은 여전히 어렵다. 데이터센터 운영사의 환경 보고서에서 AI와 비AI 워크로드를 구분하지 않아, AI의 환경 영향은 데이터센터의 일반적인 성능 지표를 통해 추정할 수밖에 없다. 그러나 기술 기업의 환경 정보 공개는 해당 기업의 총 데이터센터 성능조차 파악하기에 불충분한 경우가 많다. 이러한 정보 공개의 한계는 추가 지표 공개를 의무화하는 새로운 정책으로 개선될 수 있다. 데이터센터의 환경 영향이 빠르게 증가함에 따라, 기술 부문의 투명성…
Nanoscale Strain Evolution and Grain Boundary-Mediated Defect Sink Behavior in Irradiated SiC: Insights from N-PED and DFT
탄화규소(SiC)의 방사선 유도 변형을 이해하는 것은 내방사선 세라믹 소재 설계를 위해 필수적입니다. 기존 방법으로는 다결정 SiC의 나노 스케일 변형 구배를 파악하기 어려웠습니다. 본 연구에서는 헬륨 및 수소 이온 조사된 단결정 4H-SiC와 다결정 α-SiC에서 나노빔 정밀 전자 회절(N-PED)을 활용하여 고해상도 다방향 변형 매핑을 수행했습니다. N-PED 결과는 헬륨 및 수소 이온 조사된 단결정 4H-SiC의 고해상도 X선 회절(HR-XRD) 시뮬레이션과 일치하여 N-PED 방법의 신뢰성을 입증했습니다. 고온에서 헬륨 조…
Agentic Artificial Intelligence for Smart Grids: A Comprehensive Review of Autonomous, Safe, and Explainable Control Frameworks
에이전트 인공지능(AI)은 차세대 스마트 그리드를 위한 새로운 패러다임으로 부상하고 있습니다. 이는 복잡한 사이버 물리 환경에서 자율적인 의사 결정, 적응형 조정 및 탄력적인 제어를 가능하게 합니다. 기존 AI 모델이 정적인 예측기나 오프라인 최적화 도구에 머물렀던 것과 달리, 에이전트 AI 시스템은 그리드 상태를 인지하고, 목표를 추론하며, 다단계 작업을 계획하고, 운영자와 실시간으로 상호작용합니다. 본 연구는 전력 시스템을 위한 에이전트 AI의 최신 발전 동향을 포괄적으로 검토합니다. 아키텍처, 다중 에이전트 제어 전략, 강화…
High-dimensional strain unlocks fast polysulfide redox kinetics for lithium-sulfur batteries
촉매 활성 증진을 위한 변형력 공학은 전기적, 기하학적 구성을 조절하는 효과적인 접근법입니다. 그러나 황 산화환원 동역학 및 폴리황화물 흡착 구성에 대한 변형력 차원의 영향은 아직 명확히 밝혀지지 않았습니다. 본 연구에서는 이축 변형된 이황화물 촉매를 활용하여 내부 금속 원자를 활성화하고 효율적인 리튬-황 전지를 구현했습니다. 고차원 변형력은 Mo 노출을 증가시켜 폴리황화물 흡착 메커니즘을 약한 Li-S/Se 결합에서 강한 S*-Mo 결합으로 전환시킵니다. 또한, 이축 변형력은 d 및 p 밴드 중심을 상향 이동시켜 계면 전하 이동…
Challenges and applications of hosting capacity analysis in DER-rich power systems
분산형 에너지 자원(DER)의 확산은 전력 시스템의 수용 용량에 대한 논의를 촉발하고 있습니다. 본 논문은 지난 10년간의 학술 및 산업 연구를 체계적으로 검토하여, 송배전망을 아우르는 수용 용량 분석의 주요 방법론적 과제와 응용 분야를 제시합니다. 기존 연구들이 주로 배전망에 집중했던 것과 달리, 본 논문은 송전 및 배전 수준 모두에서 수용 용량 분석을 다루며, 예측, 정상 상태 및 과도 상태 제약 조건, 그리고 다양한 DER에 대한 응용 지향적 관점을 강조합니다. 주요 연구 방향은 세 가지입니다. 첫째, 수용 용량 한계에서 …
Multi-agent coordination and uncertainty adaptation in deep learning–assisted hierarchical optimization for renewable-dominated distribution networks
재생에너지의 급증은 현대 전력 시스템 운영에 다층적 불확실성을 야기하며, 기존의 결정론적 및 확률론적 최적화 방식에 한계를 드러내고 있습니다. 본 연구는 이러한 복잡성을 해결하고 불확실성 하에서 경제적 효율성과 운영 신뢰성을 동시에 향상시키기 위해 딥러닝 기반의 분포론적 강건 최적화(Deep-DRO) 프레임워크를 제안합니다. 제안된 모델은 계층적 조정 아키텍처를 통합합니다. 딥러닝 모듈은 태양 복사량, 풍력 가용성, 부하 변동 등 불확실 변수의 확률적 구조를 추론하며, DRO 계층은 적응적으로 재구성된 모호성 집합을 통해 시스템 …
