achievement

 [International Journal]

1. Shin, S., Choi, Y. Y., Sohn, Y. J., Kim, M., Lim, I. S., & Oh, H. (2024). Machine learning-based fault diagnosis for various steady conditions of proton exchange membrane fuel cell systems. International Journal of Hydrogen Energy, 89, 507-517. 

2. Park, J., Shin, S., Oh, S., Lee, S., Shin, W., & Min, K. (2023). Knock Onset Determination with 1D CNN Using Random Search Hyperparameter Optimization and Data Augmentation in SI Engine. International Journal of Automotive Technology, 24(5), 1395-1410. 

3. Hwang, G., Shin, S., Lee, S., & Kim, M. (2023). Optimal Energy Distribution of Multi-Energy Sources in Fuel-Cell Electric Bus Using Long Short-Term Memory. International Journal of Automotive Technology, 24(5), 1359-1367. 

4. Shin, S., Kim, M., Park, J., Lee, S., & Min, K. (2023). Task transfer learning for prediction of transient nitrogen oxides, soot, and total hydrocarbon emissions of a diesel engine. IEEE Access, 11, 72462-72476.

5. Shin, S., Won, J. U., & Kim, M. (2023). Comparative research on DNN and LSTM algorithms for soot emission prediction under transient conditions in a diesel engine. Journal of Mechanical Science and Technology, 37(6), 3141-3150.

6. Park, J. J., Lee, S., Shin, S., Kim, M., & Park, J. (2023). Development of a Light and Accurate Nox Prediction Model for Diesel Engines Using Machine Learning and Xai Methods. International Journal of Automotive Technology, 24(2), 559-571.

7. Hwang, G., Hwang, Y., Shin, S., Park, J., Lee, S., & Kim, M. (2022). Comparative study on the prediction of city bus speed between LSTM and GRU. nternational Journal of Automotive Technology, 23(4), 983-992.

8. Shin, S., Lee, Y., Lee, Y., Park, J., Kim, M., Lee, S., & Min, K. (2022). Designing a steady-state experimental dataset for predicting transient NOx emissions of diesel engines via deep learning. Expert Systems with Applications, 198, 116919. 

9. Kim, J., Park, J., Shin, S., Lee, Y., Min, K., Lee, S., & Kim, M. (2021). Prediction of engine NOx for virtual sensor using deep neural network and genetic algorithm. Oil & Gas Science and Technology–Revue d’IFP Energies nouvelles, 76, 72.

10. Shin, S., Lee, Y., Park, J., Kim, M., Lee, S., & Min, K. (2021). Predicting transient diesel engine NOx emissions using time-series data preprocessing with deep-learning models. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 235(12), 3170-3184.

11. Lee, S., Lee, Y., Lee, Y., Shin, S., Kim, M., Park, J., & Min, K. (2021). Proposal of a methodology for designing engine operating variables using predicted NOx emissions based on deep neural networks. Journal of Mechanical Science and Technology, 35, 1747-1756.

12. Shin, S., Lee, S., Kim, M., Park, J., & Min, K. (2020). Deep learning procedure for knock, performance and emission prediction at steady-state condition of a gasoline engine. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 234(14), 3347-3361.

13. Shin, S., Lee, Y., Kim, M., Park, J., Lee, S., & Min, K. (2020). Deep neural network model with Bayesian hyperparameter optimization for prediction of NOx at transient conditions in a diesel engine. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 94, 103761.

14. Lee, S., Lee, Y., Lee, Y., Kim, M., Shin, S., Park, J., & Min, K. (2020). EGR prediction of diesel engines in steady-state conditions using deep learning method. International Journal of Automotive Technology, 21, 571-578.

15. Choi, S., Shin, S. H., Lee, J., Min, K., & Choi, H. (2015). The effects of the combustion chamber geometry and a double-row nozzle on the diesel engine emissions. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 229(5), 590-598.

16. Lee, J., Choi, S., Shin, S., Choi, H., & Min, K. (2012). Experimental analysis of emission reduction by the split injection strategy using close post injection with a double-row nozzle in heavy EGR conditions. Journal of mechanical science and technology, 26, 1265-1274.

[International Conference]

1. Park, J., Shin, S., Lee, S., Kim, M., Choi, S., & Min, K. Mass Burned Prediction with 1-dimensional Convolutional Neural Networks for Predicting Knock Probability. SAE Energy & Propulsion Conference & Exhibition, 2023. 

2. Park, J., Lee, S., Cho, S., Shin, S., Kim, M., Song, C., & Min, K. Improvement of knock onset determination based on supervised deep learning using data filtering (No. 2021-01-0383). SAE International, 2021.

3. Hwang, G., Lee, S., Min, K., Park, J., Shin, S., Kim, J., ... & Kim, M. Prediction of hybrid electric bus speed using deep learning method (No. 2020-01-1187). SAE International, 2020.

4. Shin, S., Won, D., Kim, N., Kim, C., Ko, I., Min, K., ... & Choi, H. A Quasi-Dimensional Model for Prediction of In-Cylinder Turbulence and Tumble Flow in a Spark-Ignited Engine (No. 2018-01-0852). SAE International, 2018.

5. Lee, J., Choi, S., Lee, J., Shin, S., Lee, S., Song, H. H., ... & Choi, H. Emission reduction using a close post injection strategy with a modified Nozzle and piston bowl geometry for a heavy EGR rate (No. 2012-01-0681). SAE International, 2012.

[Domestic Journal]

1. 강병희, 신승협. 인공지능 기계학습을 이용한 선거 뉴스 프레임 분류: 사회과 선거 교육 방안 제안. 시민교육연구 제56권 3호 (2024년 9월) pp. 209-238. 

2. 한영덕, 심의준, 신승협, 김득상. 대형디젤엔진의 저온연소 시스템 최적화에 관한 연구. 한국자동차공학회 논문집 제23권 2호 (2015년 3월) pp. 178-184.

3. 심의준, 한영덕, 신승협, 김득상, 권상일. 저온연소엔진 실용화를 위한 연소전략에 대한 연구. 한국자동차공학회 논문집 제22권 6호 (2014년 9월) pp. 120-127.

4. 신승협, 한영덕, 심의준, 김득상. 연료소비율 개선을 위한 고압/저압 배기 재순환 시스템 구축 및 저온연소 엔진의 운전전략 수립. 한국자동차공학회 논문집 제22권 3호 (2014년 4월) pp. 81-89.

[Domestic Conference]

1. 임지유, 오환영, 신승협. XAI 기법을 활용한 PEMFC 고장진단 딥러닝 모델 분석. 한국수소및신에너지학회 추계학술대회. 2024.12.

2. 이도연, 오환영, 신승협. 수소연료전지 잔여 수명 예측을 위한 트랜스포머 및 전이학습을 적용한 전압 예측 모델 개발. 한국수소및신에너지학회 추계학술대회. 2024.12.

3. 김준석, 김기연, 이정우, 김승재, 민경덕, 신승협. 인공지능을 이용한 수소 엔진 노킹 판별 모델 연구. 한국수소및신에너지학회 추계학술대회. 2024.12.

4. 신승협, 민경덕. 도메인 전이학습과 작업 전이학습을 이용한 딥러닝 디젤엔진 과도상태 배기배출물 예측 모델의 활용성 확대에 관한 연구. 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회. 2023.11. 

5. 박지환, 신승협, 이상열, 김민재, 최승목, 임혁, 민경덕. 연소압 센서 및 딥러닝 점화 지연 예측 모델 기반 노킹 발생 확률 예측. 한국자동차공학회 춘계학술대회. 2022.06.

6. 오세철, 오준호, 장형준, 이정우, 신승협, 이상열, 이석환, 이선엽, 김창기. 천연가스-디젤 반응성 제어 압축착화(RCCI) 비도로용 엔진의 최고부하 탐색 및 딥러닝 기법을 이용한 연소 예측. 한국가스학회 가을 학술대회. 2021.11.

7. 박지환, 신승협, 이상열, 김민재, 이승현, 정인수, 민경덕. 딥러닝을 이용한 노킹 센서 기반 노킹 강도 예측 모델 개발. 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회. 2021.11.

8. 황영하, 황기연, 응오 테 남, 도 쫑 뚜, 박지환, 신승협, 민경덕, 이상열, 김민재. 시계열 딥러닝을 적용한 직렬형 하이브리드 자동차의 에너지 관리 전략에 관한 연구. 한국자동차공학회 춘계학술대회. 2021.06.

9. 황기연, 황영하, 신승협, 박지환, 민경덕, 이상열, 김종명, 김민재. 하이브리드 버스 에너지 관리 전략을 위한 속도 예측. 한국자동차공학회 춘계학술대회. 2020.07.

10. 박지환, 이상열, 조석원, 신승협, 김민재, 민경덕. 가솔린 엔진에서 딥러닝을 이용한 스마트 낙 온셋 모델 개발. 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회. 2019.11.

11. 신승협, 이영복, 박지환, 이상열, 김민재, 민경덕. 하이퍼파라미터 최적화 방법론을 도입한 딥러닝 NOx 예측 모델에 관한 연구. 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회. 2019.11.

12. 김종명, 신승협, 박지환, 이상열, 조석원, 민경덕, 김민재. 딥러닝을 사용한 엔진의 질소 산화물 예측 속도 개선. 한국자동차공학회 춘계학술대회. 2019.05.

13. 장서윤, 이상열, 신승협, 김민재, 이용주, 이영복, 박지환, 민경덕. Steady 조건에서 디젤 엔진의 NOx 예측 모델 개발. 한국자동차공학회 춘계학술대회. 2019.05.

14. 김종명, 신승협, 박지환, 이상열, 최회명, 민경덕, 김민재. 딥러닝을 통한 엔진의 질소 산화물 예측 방법 연구. 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회. 2018.11.

15. 이상열, 이용주, 이영복, 김민재, 신승협, 박지환, 민경덕. 디젤 엔진의 EGR 예측에서 딥러닝 방법 적용. 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회. 2018.11.

16. 신승협, 이상열, 김민재, 박지환, 민경덕. 딥러닝을 이용한 가솔린 엔진의 성능, 배기 예측. 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회. 2018.11.

17. 신승협, 문선영, 주상현, 강재구, 민경덕, 이준용, 이경민, 유준. 1D 시뮬레이션과 실험계획법을 이용한 디젤 엔진의 스트로크-보어비에 따른 성능 예측. 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회. 2017.11.

18. 한영덕, 심의준, 신승협, 김득상. 대형디젤엔진에서의 공기 조절 시스템을 이용한 연비개선에 관한 연구. 한국자동차공학회 춘계학술대회. 2014.05.

19. 이효원, 최승목, 이정우, 신승협, 이승현, 민경덕. 동일 저부하에서 흡기압에 따른 프로판-디젤 혼소연소 특성에 관한 연구. 한국자동차공학회 춘계학술대회. 2011.05.

20. 이정우, 최승목, 신승협, 이효원, 이승현, 최회명, 민경덕. 높은 배기재순환 율 조건에서 하드웨어 조합에 따른 디젤 연소 및 배기 특성 비교. 한국자동차공학회 춘계학술대회. 2011.05.

21. 이정우, 최승목, 신승협, 민경덕. 흡기압력과 산소농도에 따른 디젤연소의 천이에 관한 연구. 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회. 2010.11.

22. 이정우, 신승협, 최승목, 민경덕. 고 EGR 영역의 디젤연소에서 다단분사가 배기물질에 미치는 영향. 대한기계학회 춘추학술대회. 2010.11.

23. 용진우, 최승목, 신승협, 민경덕. AMESim® 엔진모델을 이용한 현상학적 Single Zone 디젤 연소모델과 Multi Zone 디젤 연소모델의 비교. 한국자동차공학회 춘계학술대회. 2010.05.

24. 신승협, 노현우, 최승목, 이정우, 민경덕. 연소실 형상과 다중분사각 노즐이 디젤 연소 및 배기 특성에 미치는 영향에 관한 연구. 한국자동차공학회 춘계학술대회. 2010.05.

[International Patent]

1. METHOD AND APPARATUS FOR CONTROLLING EGR, US (2017) and EU (2020)

[Domestic Patent]

<등록>

1. 저온연소를 위한 엔진 시스템 (2020).

2. 바이오디젤 함유량에 따른 디젤 엔진 제어 장치 및 방법 (2019).

<출원>

1. 인공지능 기반 자율 궤도 운행 이송로봇 (2023).

2. 정전기 집진과 플라즈마 연소 전환형 미세먼지 제거 시스템 및 방법 (2022).

3. 협응 이송체를 이용한 무인 물류 시스템 및 이를 이용한 무인 물류 이송 방법 (2022).

4. 레일용 구동모듈 및 이를 이용한 자율주행 로봇 (2022).

[Project]

1. 기계공학 시스템의 스테디-트랜지언트 데이터 도메인 전환을 위한 AI-물리 융합 프레임워크 개발 (과학기술정보통신부, 2025-2028)

2. 전력부하 변동 대응 가능한 고응답성 고분자 전해질막 연료전지(PEMFC) 기술 개발 (과학기술정보통신부, 2025-2029)

3. 2025년 고성능컴퓨팅 지원사업(GPU) (정보통신산업진흥원, 2025)

4. PT/PE 시스템의 자동 캘리브레이션 구현을 위한 AI 강화학습 방법론 연구 및 구현 (현대자동차, 2025-2026)

5. 고분자전해질 연료전지 시스템(PEMFC)의 고장진단을 위한 인공지능 모델 연구 및 교육과정 개발 (세종대학교, 2024)

6. 데이터 기반 연료전지 스택 수명 예측 모델 최적화 (한국에너지기술연구원, 2024)

7. 수소연료전지 고장진단을 위한 인공지능 기술 연구 (세종대학교, 2023)

8. 인공지능을 이용한 PHM 고장진단/예지 기술의 철도 시스템 적용 타당성 기초 연구 (한국철도기술연구원, 2022)

9. AI/진동 기반 가솔린 이상연소 진단 기술 연구 (현대자동차, 2020-2021)