EMODAL 연구실은 전기 기계, 에너지 변환 운동 장치, 강인한 최적화 알고리즘, 그리고 머신러닝을 중심으로 첨단 융합 연구를 수행하는 연구실입니다. 본 연구실은 전기 기계의 해석, 설계, 모델링 및 최적화에 대한 심도 있는 연구를 통해, 고효율·고성능 전기 기계 개발에 앞장서고 있습니다. 특히, 영구자석형 기계, 선형 모터, 플럭스 스위칭 모터 등 다양한 전기 기계의 구조적 특성과 동작 원리를 분석하고, 실제 산업 현장에 적용 가능한 설계 및 최적화 솔루션을 제시합니다.
머신러닝과 진화 알고리즘을 활용한 데이터 기반 예측 분석 및 최적화 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 최신 딥러닝 기법과 물리 기반 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 접목하여, 전기 기계의 설계 변수와 성능 간의 복잡한 관계를 정밀하게 분석하고, 다목적 및 다분야 설계 최적화 문제를 효과적으로 해결하고 있습니다. 이러한 연구는 전기차, 드론, 자동화 시스템 등 다양한 첨단 산업 분야에서 요구되는 고성능 전기 기계의 개발에 크게 기여하고 있습니다.
선형 운동 장치에 대한 통합 전기-기계 솔루션 개발도 중요한 연구 분야입니다. 시스템 사양을 반영한 통합 설계, 권선 배치 최적화, 벡터 제어 기반의 와인딩 레이아웃 등 혁신적인 기술을 적용하여, 선형 모터 및 관련 장치의 효율성과 신뢰성을 극대화하고 있습니다. 또한, 전자기적 해석과 열적 해석을 결합한 다물리적 시뮬레이션을 통해 실제 운용 환경에서의 내구성과 성능을 확보하고 있습니다.
EMODAL 연구실은 혁신적인 자체 교육 시스템을 통해 학생들이 이론적 지식과 실무적 역량을 단기간에 습득할 수 있도록 지원합니다. 모든 학생이 1년 이내에 박사급 이상의 연구를 수행할 수 있도록 독자적인 프로젝트를 진행하며, 1:1 미팅을 통해 맞춤형 연구 지도를 제공합니다. 이러한 교육 시스템은 학생들의 연구 역량 강화와 더불어, 산업 현장에 즉시 적용 가능한 실질적 기술 혁신을 이끌고 있습니다.
EMODAL 연구실은 이론적 연구와 실험적 검증, 그리고 산업체와의 협력을 통해 학문적 성과와 실용적 기술 개발을 동시에 추구하고 있습니다. 앞으로도 전기 기계 및 에너지 변환 분야에서 세계적인 연구 성과를 창출하며, 미래 산업 발전에 기여하는 연구실로 성장해 나갈 것입니다.
EMODAL 연구실은 전기 기계의 해석, 설계, 모델링 및 최적화 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 전기 기계는 현대 산업 및 모빌리티 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 효율적이고 신뢰성 높은 전기 기계의 개발은 에너지 절감과 성능 향상에 직접적으로 기여합니다. 본 연구실은 다양한 전기 기계의 동작 원리와 구조적 특성을 심도 있게 분석하고, 이를 기반으로 한 정밀한 모델링 기법을 개발하여 실제 산업 현장에 적용 가능한 솔루션을 제시하고 있습니다.
특히, 영구자석형 기계(Permanent Magnet Machines), 선형 모터, 플럭스 스위칭 모터 등 다양한 전기 기계의 설계 최적화에 중점을 두고 있습니다. 최신 논문에서는 딥러닝 및 데이터 기반 분석을 활용하여 기계의 형상비, 토크 밀도, 열-전자기 결합 특성 등 다양한 설계 변수의 최적값을 도출하고 있습니다. 또한, 다목적 및 다분야 설계 최적화 기법을 적용하여 실제 운용 환경에서의 성능과 내구성을 동시에 고려한 설계 방법론을 제시합니다.
이러한 연구는 전기차, 드론, 산업용 자동화, 항공우주 등 다양한 응용 분야에서 요구되는 고성능, 고효율, 고신뢰성 전기 기계의 개발에 크게 기여하고 있습니다. EMODAL 연구실은 이론적 연구와 실험적 검증을 병행함으로써, 학문적 성과뿐만 아니라 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 실질적 기술 혁신을 이끌고 있습니다.
머신러닝 및 진화 알고리즘 기반의 예측 분석과 최적화
EMODAL 연구실은 머신러닝과 진화 알고리즘을 활용한 예측 분석 및 최적화 연구에 집중하고 있습니다. 전기 기계 및 에너지 변환 장치의 복잡한 동작 특성을 정량적으로 분석하고, 데이터 기반의 예측 모델을 구축하여 설계 및 운용의 효율성을 극대화하는 것이 주요 목표입니다. 이를 위해 딥러닝, 선형 회귀, SHAP 분석 등 다양한 최신 머신러닝 기법을 적용하여, 설계 변수와 성능 지표 간의 관계를 정밀하게 파악하고 있습니다.
또한, 물리 기반 메타휴리스틱 최적화, 진화 알고리즘, 인공 사냥 최적화(Artificial Hunting Optimization) 등 혁신적인 최적화 기법을 개발하여, 다목적 설계 문제와 비선형 제약 조건을 효과적으로 해결하고 있습니다. 이러한 알고리즘은 전기 기계의 구조적 설계, 권선 배치, 토크 특성 개선, 고장 허용 운전 등 다양한 분야에 적용되어, 기존 방법론 대비 우수한 성능을 입증하고 있습니다.
머신러닝과 진화 알고리즘의 융합은 전기 기계 분야뿐만 아니라 스포츠 선수의 퍼포먼스 측정, 예지 보전, 에너지 관리 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다. EMODAL 연구실은 데이터 기반의 혁신적 접근법을 통해, 미래 지향적이고 실용적인 연구 성과를 지속적으로 창출하고 있습니다.
선형 운동 장치를 위한 통합 전기-기계 솔루션
EMODAL 연구실은 선형 운동 장치(linear motion devices)를 위한 통합 전기-기계 솔루션 개발에 주력하고 있습니다. 선형 모터 및 관련 장치는 자동화, 반도체, 로봇, 운송 등 다양한 산업 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 고정밀·고효율·고신뢰성의 요구가 점점 높아지고 있습니다. 본 연구실은 전기적 특성과 기계적 구조를 통합적으로 고려한 설계 및 최적화 방법론을 개발하여, 시스템 전체의 성능을 극대화하는 데 중점을 두고 있습니다.
특히, 시스템 사양을 반영한 통합 설계, 권선 배치 최적화, 벡터 제어 기반의 와인딩 레이아웃 등 다양한 혁신적 기술을 적용하고 있습니다. 또한, 전자기적 해석과 열적 해석을 결합한 다물리적 시뮬레이션을 통해 실제 운용 환경에서의 신뢰성과 내구성을 확보하고 있습니다. 이러한 연구는 선형 모터의 효율 향상, 소음 및 진동 저감, 고장 허용 운전 등 실질적인 산업적 요구에 부합하는 솔루션을 제공합니다.
EMODAL 연구실의 통합 전기-기계 솔루션은 차세대 자동화 시스템, 스마트 제조, 정밀 이송 장치 등 다양한 첨단 산업 분야에서 활용되고 있으며, 국내외 유수의 학술지 및 산업체와의 협력을 통해 그 우수성이 입증되고 있습니다.
