김홍석

서강대학교 전자공학전공 김홍석 교수는 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 기반으로 복잡한 에너지 시스템과 전력망의 효율성 및 안정성 문제를 해결하는 연구를 수행하고 있습니다. 전력망 최적화, 배터리 성능 진단 및 수명 예측, 에너지 저장장치(ESS) 충방전 제어, 재생에너지 발전량 예측 등 다양한 분야에서 혁신적인 알고리즘과 모델을 개발하여 에너지 효율 증진과 안정적인 전력 공급에 기여하고 있습니다. 특히, AI 기반의 전력망 최적 조류 계산, 전기화학-머신러닝 하이브리드 배터리 모델, 마이크로그리드 전력 분배 기술 등 다수의 연구 과제와 특허를 통해 실질적인 성과를 창출하고 있으며, 미래 에너지 기술 발전에 중요한 역할을 하고 있습니다. 그의 연구는 지속 가능한 에너지 시스템 구축과 스마트 그리드 구현을 목표로 합니다.

[기술 강연] - LG화학, 중앙대학교, 숭실대학교, 한국항공대학교, 효성 CTO 연구개발센터, 산업교육연구소 등에서 강연을 진행했습니다. [학회/위원회 활동] - IEEE Globecom (2014, 2013, 2016), IEEE INFOCOM Workshop (2014), APCC (2013), IEEE ICC (2013 SAC), IEEE Globecom (2013 WC)의 TPC(기술 프로그램 위원회)로 활동했습니다. - 2014년 1월부터 IEIE Journal of Telecommunications 편집위원으로 활동했습니다. [수상 내역] - 2016년 12월 해동과학문화재단 해동젊은교수상을 수상했습니다.

[연구 분야] AI 기반 에너지 시스템 최적화 배터리 진단 및 관리 기술 재생에너지 예측 및 스마트 그리드 운영 에너지 경제성 및 최적화 무선 통신 및 사물 인터넷(IoT) [대표 연구 내용] 전력망 운영의 비효율성, 고전압 배터리의 불안정성 및 수명 예측의 어려움, 재생에너지의 불확실성 등 에너지 시스템이 직면한 핵심 문제들을 해결하고 있습니다. 이를 위해 인공지능(AI) 기반 전력망 최적 조류계산(AC OPF), 인공신경망 기반 기동정지계획 수립, 전력망 GridFM 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 물리학적 모델과 딥러닝 모델을 결합한 배터리 위험 모듈 탐지 및 이상 모듈 식별 기술은 배터리 안정성 확보에 기여합니다. 또한, 강화학습 기반 재생에너지 예측 오차 보정, ESS 최적 충방전 알고리즘, 마이크로그리드 전력 분배 시스템, V2G 플랫폼 운영 기술을 개발하여 재생에너지 시스템의 안정적인 연계를 도모합니다. 이러한 연구를 통해 에너지 생산, 분배, 소비 전반의 효율성을 극대화하고, 배터리 사용의 안정성 및 효율성을 증대시키며, 신재생에너지 시스템의 안정적인 운영과 분산 에너지 자원의 통합 관리를 통한 에너지 시장 혁신에 기여하고 있습니다.

University of Texas at Austin 전기컴퓨터공학 Ph.D. (2009)