Top Remarkable Project in 2025
o 프로젝트 주제: 머신러닝 기반 CLLC 공진형 컨버터 최적 설계값 및 예상성능 도출
o 프로젝트 기간 / 펀딩 주체 : 2025년 7월 ~ 26년 6월 / 현대케피코
o 프로젝트 내용: Multi-object & Multi-stage 강화학습 기반 머신러닝 + 이론 + 시뮬레이션 통합 플랫폼을 통해 입력조건에 부합하는 possible combination data를 미리 학습. 이를 통해, 공진형 컨버터가 달성해야 할 조건(입출력 전압, 전력, 동작주파수 범위) 입력시, 컨버터에 적용되는 여러 최적 파라미터 (누설 인덕턴스, 공진 커패시턴스, 자화 인덕턴스, 부하 커패시턴스 등) 뿐만 아니라, 예상되는 최적 출력결과물의 성능 (효율, 파트별 손실, 전체 사이즈, 변압기 형상) 을 제공하는 통합 솔루션 플랫폼 구축
기술내용: 컨버터에 적용되는 Planar PCB Coil 기반 고주파 변압기의 저손실 & 고전력밀도화를 위해, 머신러닝(Deep Neural Network 기반 강화학습)을 활용한 다변수의 최적해를 단시간내에 도출하여 고주파 변압기를 최적 설계할 수 있는 기술
씨엘피솔루션: 허용정렬편차 개선을 위한 EV 코일 구조 (2.5천만원)
인터모빌리티: DC그리드 컨버터용 변압기 최적설계 및 제어 (5.0천만원)
제타일렉: 계통연계인버터의 단독운전 검출 방법 (3.0천만원)
(논문제목: 머신러닝을 이용한 Planar PCB 코일 최적 설계 연구)
(논문제목: 머신러닝을 활용한 2D 루프 코일 기반 자기장 집속(MFC) 연구 )
(주제: 전력변환시스템 및 고주파 변압기 설계)
(발표주제: Electromagnetism and Electronics)
The primary goals of this lab are to develop high-power-density and high-efficiency power conversion systems. The lab focuses on:
1) Grid-Connected Inverters: Grid-Following inverters and Grid-Forming inverters.
2) HVDC & MVDC Power Conversion Systems: Solid-State Transformers (SST) and Modular Multilevel Converters (MMC).
3) Electrical Charging Infrastructure: EV charging stations and EV On-Board Chargers (OBC).
4) Power Circuit Design: Power converter topology and controller designs for high efficiency and high power density.
5) Magnetic Component Design: Optimal design of inductors & transformers applied in converters & inverters.
This lab focuses on advanced Wireless Power Transfer (WPT) systems for a variety of applications, including:
1) IoT and Sensors: Supporting simultaneous charging services for multiple devices.
2) Mobile Devices: Developing high efficiency coil design and magnetic in-band communications
3) Home Appliances: Enabling long-distance, high-efficiency operation.
4) Electric Vehicles (EVs): Ensuring large misalignment tolerance, FOD(MOD/LOD), and low EMF/EMI emissions with high efficient operation.
In particular, this lab explores not only Inductive Power Transfer (IPT) but also RF-based WPT for long-distance applications.
Machine learning is now widely applied across various fields, and this lab is focused on integrating machine learning algorithms with power electronics to achieve innovative solutions in:
1) Optimal Design of Magnetic Components: Designing for high efficiency and high power density, and Developing planar PCB-based transformers and inductors.
2) Parameter Optimization: Enhancing efficiency in power converters, Predicting reliability and enabling health monitoring for power electronic systems.
3) Magnetic Field Focusing (MFC): Applications in Wireless Power Transfer (WPT) and cancer treatment, ensuring human safety.