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김형진 학생은 최근 해양 신재생에너지 분야에서 주목받고 있는 진동 수주형 파력 발전기의 발전 효율을 높이기 위해 챔버 내부 수위 변화를 예측하는 모델을 개발한 성과를 인정받았다.

그는 멀리 떨어진 부유식 파고계로부터 얻은 데이터에 딥러닝 모델을 적용해 진동 수주형 파력발전기(OWC-WEC) 챔버 내부의 수위 변화를 예측하는 알고리즘을 개발했다.

김형진 학생은 해양 신재생에너지 분야에서 이 같은 연구 내용이 담긴 ‘심층 학습을 기반으로 한 고정식 진동 수주형 발전기 내 수주 높이와 입사파의 스펙트럼 간의 관계 분석·예측 모델’을 주제로 발표를 진행해 수상했다.

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