첨단수송기계설계 및 제어 연구실

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
이철희 교수 기계공학과

Mechanical Engineering

기계공학

연구실 소개

첨단수송기계설계 및 제어 연구실은 기계공학과에 속해 있으며, 스마트 제조, 수소 연료전지, 딥러닝, 자기유변탄성체 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 최근 3년간 연구실은 연료전지 방열 에너지 저감을 위한 히트펌프 시스템 적용 방열 성능 해석 및 냉각 성능 최적화, 차세대 엔진 지게차의 안전성 해석, 디지털기반 지속가능 에너지 공정혁신 등 다수의 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 자기유변고무의 자기감지 메커니즘 연구 및 고속 실장 및 접합 시스템 개발 등의 연구를 통해 다양한 산업 분야에 기여하고 있습니다. 연구실은 스마트팜 장치 개발, 태양광 추적 시스템 연구 등 딥러닝을 활용한 다양한 연구를 진행하고 있으며, 자기유변탄성체를 적용한 다양한 응용 연구를 통해 혁신적인 기술 개발에 앞장서고 있습니다.

스마트 제조

수소연료전지

수소 연료전지

딥 러닝

딥러닝

자기유변탄성체

연구 분야

자기유변고무를 이용한 지능형 마찰 상대면 연구

자기유변고무(Magneto-Rheological Elastomer, MRE)를 이용하여 지능형 마찰 상대면을 개발하고, 이를 통해 마찰 특성 및 내구성을 향상시키는 연구를 진행 중입니다. MRE의 자기감지 메커니즘을 활용하여 실시간으로 마찰력을 조절할 수 있는 시스템을 개발하며, 다양한 공학적 구조물 및 기계 시스템에 적용할 수 있도록 최적화된 설계와 제어 방안을 모색합니다.

딥러닝 기반 스마트팜 시스템 개발

딥러닝 기술을 이용한 스마트팜 시스템의 설계 및 구현을 연구합니다. 스마트팜 시스템은 실시간으로 환경 데이터를 수집하고 분석하여 작물의 성장 조건을 최적화합니다. 이를 통해 농업 생산성을 극대화하고, 에너지 사용을 최소화하는 지속 가능한 농업 모델을 제안합니다. 또한, 다양한 기후 조건에서의 실증 테스트를 통해 시스템의 효율성과 신뢰성을 검증합니다.

태양광 추적 시스템의 냉각 효율성 연구

태양광 패널에 태양광 추적 시스템을 적용하여 냉각 효율성을 향상시키는 연구를 수행합니다. 태양광 패널의 온도를 효과적으로 낮추기 위해 다양한 냉각 기법을 적용하며, 이를 통해 에너지 생산 효율을 극대화합니다. 특히, 인공지능(AI)과 천체물리학적 접근법을 결합하여 태양광 추적 시스템의 최적화를 시도합니다.