Embedded Control Lab

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
이영삼 교수 전기공학과

Industrial Engineering

산업공학

연구실 소개

Embedded Control Lab는 전기공학과에 속한 연구실로, 모델 예측 제어(Model Predictive Control)와 실시간 최적화(Real-time Optimization)에 중점을 두고 있습니다. 최근 3년간 모델 예측 제어를 활용한 실시간 최적화 QP Solver 알고리즘 개발, PC 기반 실시간 제어기 설계환경 개발, 센서리스 BLDC 구동 소프트웨어 개발 등 다양한 프로젝트를 수행하였습니다. 특히, 강화 학습(Reinforcement Learning)을 이용한 실물 시스템에 대한 제어기 개발 환경 구축과 같은 연구를 통해 혁신적인 성과를 이루어냈습니다. 또한, 빠른 제어 프로토타이핑(Rapid Control Prototyping) 시스템 개발을 통해 공학 설계 교육의 내실화를 도모하고 있습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로 다양한 기업들과의 협업을 통해 R&D 프로젝트를 성공적으로 수행하고 있습니다.

모델 예측 제어

실시간 최적화

빠른 제어 프로토타이핑

센서리스 BLDC 구동

강화 학습

연구 분야

강화학습 기반 실시간 제어 시스템

강화학습을 이용한 실시간 제어 시스템은 다양한 물리적 시스템의 복잡한 동작을 효과적으로 제어하는 프레임워크를 제공합니다. 이를 통해, 예를 들어 삼중 도립 진자와 같은 고도의 비선형 시스템을 실시간으로 제어할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 강화학습 알고리즘을 통해 시스템은 주변 환경으로부터 학습하여 최적의 제어 전략을 도출하고, 이를 실시간으로 적용함으로써 높은 성능의 제어를 구현할 수 있습니다. 이 연구는 특히 로봇 공학, 자동화 시스템, 그리고 자율 주행 차량 등의 분야에서 중요한 발전을 이룰 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

저비용 센서 및 예측 유지보수 시스템

저비용의 센서 기술과 예측 유지보수 시스템은 다양한 산업 현장에서 사용되는 장비의 안전성과 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 번개 전류 측정이나 서지 보호 장치의 유지보수와 같은 분야에서 고성능의 저비용 센서를 개발하고, 이를 통해 실시간으로 데이터를 수집하여 장비의 상태를 지속적으로 모니터링하고 예측할 수 있습니다. 이러한 시스템은 장비의 문제를 미리 감지하고 대응함으로써 장비의 수명을 연장하고, 유지보수 비용을 절감하는 데 큰 기여를 할 수 있습니다.