Research Areas
설비에서 데이터를 얻고, 학습해 수명을 예측하고, 제어로 되돌립니다.
서지보호기(SPD)는 낙뢰·개폐 서지로부터 설비를 지키지만, 정작 자신의 상태를 알려주지 않습니다. 본 연구는 누설전류·온도·동작횟수 등 열화 인자를 장기간 축적하고 딥러닝으로 학습시켜, SPD의 현재 건전성 지수와 잔여수명을 정량적으로 산출합니다.
용접은 결과가 눈에 보이기까지 시간이 걸리고, 숙련도에 따라 품질 편차가 큽니다. 본 연구는 NVIDIA Jetson Orin Nano Super 엣지 보드에 비전 모델을 올려 용접이 진행되는 동안 비드 상태를 실시간으로 판정하고, 그 결과를 즉시 로봇의 경로와 용접 파라미터에 되먹임하는 시스템을 개발합니다.
사람이 끝난 뒤 검사하는 방식이 아니라, 용접하면서 바로잡는 구조로 바꾸는 것이 목표입니다.
연구실 내부망 및 승인된 기기에서 접속할 수 있습니다.
태양광·ESS·부하가 뒤섞인 환경에서 언제 저장하고 언제 쓸지를 결정하는 문제를 다룹니다. 기상·부하 데이터를 기반으로 발전량과 수요를 예측하고, 요금제와 설비 제약을 고려한 운전 스케줄을 자동으로 만들어 냅니다.
진단과 예측 결과가 실제 설비 동작으로 이어지려면 자동화 계층이 필요합니다. PLC·SCADA 기반 제어 시스템에 AI 판단을 결합하고, 디지털 트윈으로 사전에 검증하는 구조를 연구합니다.
연구실에서 개발한 AI 튜터링 시스템은 전기·자동화 교과목의 개념 질의응답, 오답 분석, 맞춤 문제 추천을 수행합니다. 학습 로그를 분석해 교육 효과를 정량적으로 측정하는 연구도 함께 진행합니다.
