About Smart Power Conversion Laboratory (SPeC Lab)
한양대학교 ERICA 지능형 전력변환 연구실(SPeC Lab)은 고효율·고전력밀도 전력변환 시스템의 설계 및 제어, 차세대 전력변환 토폴로지 개발, 인공지능 기반 최적화 기술을 연구하고 있습니다. AI 데이터센터, 전기자동차, 신재생에너지, DC 그리드 및 차세대 전력 인프라 등 다양한 산업 분야에 적용 가능한 핵심 전력전자 기술을 개발하고 있으며, 이론적 해석과 시뮬레이션뿐만 아니라 실제 대용량 전력변환 시스템의 설계·제작·제어 및 실증을 통해 산업 현장에 적용 가능한 실용적 연구를 지향합니다.
Research Keywords: Power Electronics · High-Power-Density Power Converters · Intelligent Control & AI-Based Optimization · Wireless Power Transfer (WPT) · Grid-Forming (GFM) Inverters · Grid-Connected Inverters · Solid-State Transformers (SST) · DAB/TAB/QAB Converters · High-Frequency Magnetics · SiC/GaN Power Electronics
Application Keywords: AI Data Center Power Systems (PSU/UPS) · EV On-Board Chargers (OBC) · DC Grids & Energy Storage Systems (ESS) · Renewable Energy Integration · Solid-State Transformer Applications · Wireless Charging Systems · High-Power Converter Stations
SPeC Lab은 차세대 전력전자 기술을 선도할 전문 연구개발 인재 양성을 목표로 합니다. 대학원 과정에서 습득한 전력변환 시스템 설계, 제어 알고리즘 개발, 시뮬레이션 및 실제 하드웨어 구현 경험을 바탕으로 국내외 대기업, 정부출연연구기관, 전력전자 전문기업 및 연구기관 등 다양한 분야로 진출할 수 있습니다.
① 국내외 대기업 및 글로벌 기업
전기·전자 및 반도체: 삼성전자, LG전자, LG에너지솔루션, 삼성전기, 삼성SDI, SK하이닉스 등
전력·에너지 및 산업자동화: LS ELECTRIC, HD현대일렉트릭, 효성중공업 등
자동차 및 미래 모빌리티: 현대자동차, 기아, 현대모비스, 현대트랜시스 등
글로벌 전력반도체 및 전력전자 기업: Infineon Technologies, Texas Instruments, onsemi, STMicroelectronics 등
② 정부출연연구기관 및 공공 연구기관
한국전기연구원(KERI), 한국전자기술연구원(KETI), 한국에너지기술연구원(KIER), 한국철도기술연구원(KRRI), 한국전자통신연구원(ETRI) 등
전력변환, 신재생에너지, 전기철도, 전력망 및 차세대 에너지 시스템 관련 연구개발
③ 전력전자 전문기업 및 기술혁신 기업
전기자동차 충전기, ESS, PCS, 산업용 인버터 및 DC/DC 컨버터 전문기업
AI 데이터센터 전력공급장치(PSU/UPS), 무선전력전송 및 전력반도체 응용 전문기업
고효율·고전력밀도 전력변환 시스템 및 차세대 에너지 솔루션 개발기업
o 일시: 26년 3월 19일(목)
o 장소: 한양대학교 에리카캠퍼스 3공학관 315호
o 일시: 26년 4월 9일(목)
o 장소: 한양대학교 에리카캠퍼스 3공학관 315호
o 학회명: ICPE 2027 - ECCE Asia 12th International Conference on Power Electronics
o 학회장소 / 일정: 서울 마곡 / May 23 (Sun) - 26 (Wed), 2027
o 직책: EPLS Chair (신진연구자 행사 담당)
기술내용: 그리드포밍 인버터의 계통연계 운전 중 사고 발생시, 과전류 차단 및 재투입을 위한 그리드포밍 <-> 그리드팔로잉간 무순단 모드 전환에 관한 제어 시퀀스
주제: 노년층 디지털 헬스케어용 국부 신경자극을 위한 삽입형 무선센서의 전력전송 효율 개선연구
일시: 25년 11월 12일(수)
장소/인원: 한양대학교 에리카 1학술관 / 약 100명
채널명: Hanyang SPEC Lab
주제: 전력전자에 관한 학문적인 이야기
주소: https://www.youtube.com/@HY_SPEC
채널명: 공연대
주제: 공부와 연구, 대학에 관한 전반적인 이야기
주소: https://www.youtube.com/@StReUniv
주제: 무선전력전송과 전력전자 머신러닝 응용
일시: 25년 8월 22일(금)
장소/인원: LG전자 평택 연구소 / 16명
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
주최: DC그리드 혁신연구센터 + IDEC 센터
일시: 25년 7월 21일(월) ~ 22일(화)
장소/인원: 한양대학교 에리카 4공 516호 / 30~40명
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.