김창현 연구실
강남대학교 IoT전자공학과
김창현 교수
자기부상시스템
전기자기 서스펜션
멀티센서 융합제어
김창현 교수 연구실
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김창현 연구실
강남대학교 IoT전자공학과 김창현 교수
김창현 연구실은 IoT 환경에서 전기제어계측과 전력변환장치제어를 기반으로 자기부상 및 전기자기 서스펜션 제어기기 기술을 연구합니다. 멀티레이트 다중센서 융합을 통한 상태추정과 멀티센서 보상 제어를 수행하고, 에어갭 비선형 제어를 위해 백스테핑 기반 제어 설계와 안정성 검증을 적용합니다. 또한 시간지연·잡음 조건에서 강화학습 기반 지능제어를 전개하며, 저비용 HILS 기반 시험 구성을 통해 제어기 실행과 통신 조건에 따른 성능을 검증합니다. 이를 바탕으로 스마트팩토리 자율이송과 청정 공정용 물류이송 제어로의 적용을 목표로 합니다.
자기부상시스템전기자기 서스펜션멀티센서 융합제어비선형 제어백스테핑 제어
대표 연구 분야
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스마트팩토리 자기부상 물류이송을 위한 멀티센서 통합 제어
Multisensor Integrated Control for Maglev Logistics Transport in Smart Factories
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스마트팩토리 자기부상 물류이송을 위한 멀티센서 통합 제어
Multisensor Integrated Control for Maglev Logistics Transport in Smart Factories
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자기부상·전기자기 서스펜션의 구조-제어 동시 최적화 기반 제어기기 설계
Structure-and-Control Co-Optimization for Maglev and Electromagnetic Suspension
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머신러닝 기반 지능제어와 저비용 HILS를 통한 자기부상·서스펜션 검증
ML-Based Intelligent Control and Low-Cost HILS Validation for Maglev and Suspension
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
5총합
5개년 연도별 피인용 수
1총합
주요 논문
5
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1
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2025Development and Verification of an Educational Low-Cost HILS Platform for Controller Design of Electromagnetic Suspension Systems
Soo-Young Noh, Yohan Kim, Chang-Hyun Kim
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
이 논문은 저비용 Hardware-in-the-Loop Simulation(HILS) 시험대를 사용하여 전자기 부상(EMS) 시스템을 위한 견고한 제어 설계를 제시한다. 본 연구는 최적화된 DPID 제어 전략을 구현함으로써 시간 지연, 잡음 및 교란과 같은 문제에 대응한다. HILS 구성에서 제어기는 저비용 마이크로프로세서에서 실행되며, 제어 대상은 PC 기반 시뮬레이션(사례 1) 또는 추가 마이크로프로세서(사례 2)를 통해 구현된다. 장치 간 데이터 전송에는 사례 1에서는 직렬 통신, 사례 2에서는 Inter-Integrated Circuit(I²C) 프로토콜을 사용하여 지연 조건이 달라질 때의 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과, 두 구성 모두 지정된 시간 지연 한계 내에서 안정적인 제어를 달성하였으며, 직렬 통신 구성은 더 넓은 작동 범위를 보였다. 제안된 저비용 HILS 시스템은 산업적 응용과 학술 연구 모두에 대해 상당한 잠재력을 지닌다. 향후 연구는 무선 조건에서 제어 시스템을 평가하고 데이터 통신 효율을 향상시키는 데에 초점을 둘 것이다.
https://doi.org/10.5370/kiee.2025.74.6.1153
Suspension (topology)
Controller (irrigation)
Electromagnetic suspension
Engineering
Computer science
Control engineering
Systems engineering
Electrical engineering
Mathematics
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2025Control System Design for Maglev Conveyor Systems with Time-Delay Via Reinforcement Learning
Soo-Young Noh, Chang-Hyun Kim
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
자기부상 컨베이어 시스템은 마찰이 없고 오염이 없는 운송을 가능하게 하여 반도체 클린룸과 같은 민감한 환경에 적합하다. 그러나 내재된 비선형성은 물론 소음, 교란, 시간 지연과 같은 불확실성이 함께 존재함에 따라 전통적인 제어기에 큰 도전 과제를 제기한다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 딥 결정론적 정책 그래디언트(deep deterministic policy gradient) 알고리즘을 활용한 강화학습 기반 제어 전략을 제안한다. 이 알고리즘은 연속적인 상태-행동 공간을 처리하는 데 효과적이며, 복잡한 비선형 환경에서 안정적인 제어 정책을 학습할 수 있다는 점에서 선택되었다. 개발된 강화학습 기반 제어기는 기존 PID 제어기보다 시스템의 비선형 동역학과 다양한 불확실성을 보다 효과적으로 처리하도록 설계되었다. 시뮬레이션 결과, 제안된 제어기는 더 매끄러운 천이 응답과 강건한 정상상태 성능을 제공할 뿐만 아니라 시간 지연 하에서도 안정적인 운전 상태를 유지함을 보여주었다. 제안된 제어기는 다양한 불확실성을 갖는 자기부상 시스템에 적용 가능하다.
https://doi.org/10.5370/kiee.2025.74.2.353
Maglev
Reinforcement learning
Conveyor system
Control engineering
Reinforcement
Engineering
Control (management)
Computer science
Control theory (sociology)
Mechanical engineering
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2024Optimal Control for a Superconducting Hybrid MagLev Transport System with Multirate Multisensors in a Smart Factory
Chang-Hyun Kim
IF 3.5 (2024)
Sensors
최근 자기부상 시스템은 다양한 산업 분야에서 적용되고 연구되어 왔다. 특히, 궤도 내(in-track) 타입의 자기부상 컨베이어 시스템은 고도로 청정한 환경이 요구되는 공정에서 전자기적 영향을 효과적으로 최소화할 수 있으므로 활발히 연구되고 있다. 이러한 시스템에서는 통합 시스템의 제어 성능이 주로 가장 느리게 측정하는 센서에 의해 좌우되기 때문에, 구조적으로 다양한 다수의 센서가 요구된다. 본 논문에서는 여러 센서로부터 얻은 출력들을 하나의 출력으로 통합하되, 단일 최대 시간(가장 빠른 시간) 속도로 동기화하기 위한 다중 센서 융합 보상기를 제안한다. 시스템의 상태는 빠른 시간 속도로 추정되므로, 최적 제어기는 또한 빠른 성능과 안정성을 보장한다. 고려된 초전도 하이브리드 시스템의 전자기장 및 제어 성능에 대한 계산은 유한요소법에 기반한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분석되었다.
https://doi.org/10.3390/s24020671
Maglev
Levitation
Magnetic levitation
Controller (irrigation)
Control theory (sociology)
Control system
Control engineering
Computation
Computer science
Engineering
최신 정부 과제
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주관|
2023년 3월-2024년 3월
|553,000,000원E-모빌리티 수송효율 향상을 위한 글로벌 인력양성
본 과제는 EV, 전기추진선박, UAM 등 E-Mobility 수송효율 향상을 위해 글로벌 인력양성과 협력 네트워크를 구축하는 연구임.
연구목표는 국제 협력 기반으로 E-Mobility 전동기의 Multi-Physics 최적 설계와 최적 제어기 국제 공동 연구개발을 수행하는 데 있음. 핵심 연구내용은 FEA 특성 및 Perason 상관계수 기반 전동기 최적 설계, 자성 소재 코어 손실 공동 분석과 Neural Network·히스테리시스 이론 손실 최소화, 모델기반예측제어기 Multi-Objective 최적설계 및 HILS 성능 검증, MW급 PMSM 효율 향상과 IPMSM 형상·PM 배치 Multi-Physics 최적 설계, UAM용 RFPM·AFPM 설계 및 자성체 손실 저감 공동 연구임. 기대효과는 고효율 전동기·제어기법의 국제 공동 개발과 기술 인력 지속 양성으로 고부가 성능 확보 및 선진 기술 국산화·국가 기술 경쟁력 향상에 있음.
E-모빌리티
수송 효율
다물리계 해석
전동기 설계
글로벌인력양성
2
주관|
2022년 12월-2023년 12월
|20,000,000원초연결형 Horizontal 통합 스마트팩토리 내 자율이송시스템의 적용 기술교류 및 협력
□ 최종목표 : Horizontal 결합형 스마트 공장의 초연결 환경 구축 및 자율주행 물류이송시스템의 지연제어기술 개발과 국제 협력 기반 구축
- CPS(Cyber Physical System)기반의 반도체 공정용 자율이송시스템의 시간 지연 모델 개발 및 시간지연시스템의 성능 분선 기술 공유
- 지능형 공장의 Horizontal 결합형 초연결성 통신 환경 및 ICT 기반 네트워크 환경 모사 기술 습득
초연결형 스마트 공장 환경 내 자율주행 물류이송시스템의 저지연 이송 제어 기술 통합
한‧독 기술 동향 분석 공유 및 연구 네트워크 구축(저지연 In-door 이송시스템, B5G, 6G 네트워크 환경, 최신 전력변환시스템 응용 분야 중심)
□ 연구 개발 내용은 크게 ① 스마트공장 내 물류이송체 제어 기술 ② 초연결형 스마트공장 네트워크 기술 ③ Horizontal 통합 환경 내 저지연 제어기술 구축으로 구분하여 기술 공유 예정
1) 스마트공장 물류이송체 기술 공유 : HILS 기반 자율형 물류이송체 모사를 통한 CPS(HILS)기술 연계
① 초전도체 응용Hybrid Type 자기부상 물류이송 시스템 제어 기술
② 이송체 간 영상 ‧ 신호 처리 기술 분석
③ 센서 네트워크 기술 통합 및 지능제어
2) 초연결형 스마트공장 네트워크 기술 공유 : B5G, 6G 기반의 V2X 네트워크 통신 기술 및 통신 지연
① 이송체 간 V2X 통신의 CPS 모델 구축
② 초연결형 네트워크 통신 기술의 연구 성과 공유 및 스마트공장 적용 성능 분석
③ 모델 기반 네트워크 통합 성능 분석
3) Horizontal 통합 환경 내 저지연 제어기술 : 환경 구축 및 자율 물류이송체 간의 지연 제어기술 개발
① 시간지연 기반의 다중 이송체 모델의 HILS Testbed 구축
② 스마트 공장 내 Horizontal 통신 및 자율이송체 환경 통합
③ 초연결형 환경 구축 및 지연제어 검증
스마트팩토리
자율주행이송체
B5G
6G 통신 네트워크
자기부상 물류이송시스템
초연결형 공장 네트워크
3
주관|
2021년 5월-2024년 8월
|47,280,000원반도체, 디스플레이 증착공정용 고청정 자기부상 물류이송시스템의 머신러닝 기반 지능제어 기술 개발 및 HILS 기반 성능 테스트베드 구축
1. 반도체, 디스플레이 증착공정용 자기부상이송시스템 핵심 기술 개발
¬ 기존 자기부상시스템의 성능향상을 위해 아래와 같은 핵심 기술에서 주관기관과 외부연구원의 공동 연구 진행
- Hybrid-EMS 설계기술은 자기등가회로기반 유한요소해석에 의해 특성을 분석하고 향상설계 수행을 의미.
- 머신러닝 기반의 상태 추정으로 전력공급용 컨버터와 자기부상시스템의 HILS 테스트 및 기초, 상세 설계.
- 부상력 제어기는 속응성, 강인-성능을 보장하는 머신러닝 기반 최적제어기 HILS용 DSP보드 개발을 포함.
2. 머신러닝 기반의 자기부상시스템 성능 최적화 제어 및 HILS 기반 제어시스템 테스트베드 구축
국내외 HILS 개발 장비를 이용해 실시간 응답 특성을 구현하고 하드웨어 구성 및 제어기 IO 인터페이스 구축 등 주요 기술 방식 이해 및 소프트웨어 프로그램의 사용법을 세미나를 통해 공동 연구 수행.
- Hybrid-EMS, 전력변환장치, 제어시스템을 수학적 모델, 머신러닝 기반 상태 추정과 유한요소해석법 등을 통해 최적 설계하고, 새롭게 제안된 시스템의 기초설계, 성능 분석, 개선의 HILS 기반 통합 설계 절차 확립.
자기부상물류이송시스템
청정 고정밀 자기부상시스템
반도체
디스플레이 증착공정
머신러닝기반 지능제어시스템
최신 특허
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영구자석 동기 전동기의 인덕턴스 추정기 및 영구자석 동기 전동기의 인덕턴스 추정방법, 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체
상태
소멸출원연도
2014출원번호
1020140138371