이춘권 연구실은 제어계측공학 분야에서 전력케이블 및 제어계측 케이블의 진단, 결함 탐지, 상태 평가를 위한 첨단 계측 및 신호처리 기술을 연구하는 선도적 연구실입니다. 연구실은 반사파 계측법을 기반으로 한 다양한 진단 기법을 개발하여, 전력설비의 안전성과 신뢰성 향상에 기여하고 있습니다. 특히, 시간-주파수 영역 반사파 계측법, 계단 주파수 반사파 계측법 등 다양한 신호처리 방법을 적용하여, 케이블의 결함 위치, 열화 상태, 절연 성능 저하 등을 정밀하게 진단할 수 있는 기술을 확보하고 있습니다. 연구실은 실험실 연구뿐만 아니라 현장 실증 및 산업체와의 협력을 통해, 실제 전력설비에 적용 가능한 진단 시스템을 개발하고 있습니다. 고전압 송전 케이블, 원자력 발전소의 제어계측 케이블, 해저 케이블 등 다양한 환경에서의 결함 진단 및 상태 평가를 위한 맞춤형 솔루션을 제공하며, 실시간 모니터링 및 예방적 유지보수 체계 구축에도 앞장서고 있습니다. 또한, 신호의 잡음 영향 분석, 신호 왜곡 및 감쇄 보상, 최적 입력 신호 설계 등 진단 정확도와 신뢰도를 높이기 위한 연구도 활발히 진행 중입니다. 최근에는 딥러닝과 인공지능 기술을 접목하여, 전력설비의 상태 예측 및 고장 진단 분야에서도 혁신적인 성과를 내고 있습니다. LSTM, CNN-LSTM, R-CNN, Autoencoder 등 다양한 신경망 모델을 활용하여, 케이블의 잔여수명 예측, 다중 결함 탐지, 열화 진단 등 고도화된 진단 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이러한 AI 기반 진단 기술은 복잡한 환경에서도 높은 정확도와 신뢰도를 제공하며, 전력산업의 디지털 전환과 스마트 그리드 구현에 필수적인 역할을 하고 있습니다. 이춘권 연구실은 국내외 연구기관, 전력연구원, 산업체 등과의 공동연구 및 기술이전을 통해, 연구성과의 현장 적용과 상용화에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 다양한 특허와 논문, 연구과제 수행을 통해, 전력설비 진단 및 예지보전 분야의 기술 발전을 선도하고 있으며, 미래 전력산업의 안전하고 효율적인 운영을 위한 핵심 연구역량을 지속적으로 강화하고 있습니다. 앞으로도 이춘권 연구실은 첨단 계측공학 및 인공지능 기술을 융합하여, 전력설비의 신뢰성 향상과 산업 현장의 실질적 문제 해결에 기여하는 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다.