지능제어 시스템 연구실은 전자전기공학 분야를 기반으로, 인공지능, 딥러닝, 신호처리, 최적 제어 등 첨단 기술을 융합하여 산업 현장의 다양한 문제를 해결하는 데 주력하고 있습니다. 본 연구실은 모터와 배터리의 고장 진단, 상태 예측, 잔여 수명 추정 등 신뢰성 높은 진단 및 예측 시스템 개발에 앞장서고 있습니다. 특히, 전기자동차, 에너지 저장 시스템, 스마트 팩토리 등 미래 산업의 핵심 분야에서 요구되는 고도화된 진단 및 제어 기술을 연구하고 있습니다. 연구실은 딥러닝 기반의 영상처리 기술을 활용하여, 철강 및 제조 산업에서 발생하는 제품 결함 검출, 제품 정보 인식, 공정 자동화 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 최신 딥러닝 모델과 멀티모달 데이터 융합 기술을 통해, 제한된 데이터 환경에서도 높은 정확도와 신뢰성을 보장하는 영상 분석 및 자동화 시스템을 개발하고 있습니다. 또한, 최적 제어 및 신호처리 알고리즘 개발을 통해, 복잡한 산업 시스템의 안정성과 효율성을 극대화하고 있습니다. 데이터 기반의 최적화, 예측 제어, 적응형 필터링 등 다양한 첨단 제어 이론을 실제 산업 현장에 적용하여, 시스템의 성능을 극대화하고, 유지보수 비용을 절감하는 데 기여하고 있습니다. 지능제어 시스템 연구실은 포스코, 한국전력공사, 삼성중공업 등 국내외 주요 산업체와의 산학협력을 통해, 연구성과를 실제 산업 현장에 적용하고 있습니다. 이를 통해 제조 공정의 효율성 향상, 불량률 감소, 작업자 안전 확보 등 산업 경쟁력 강화에 크게 기여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 인공지능, 딥러닝, 제어 및 신호처리 분야의 최신 기술을 바탕으로, 산업 현장의 다양한 요구에 부응하는 혁신적인 솔루션을 지속적으로 개발해 나갈 것입니다.