안경관 교수

기존 유압 시스템의 높은 출력 밀도와 전기 시스템의 정밀 제어성을 결합하여 중장비의 에너지 효율을 극대화하는 연구를 수행하고 있습니다. 전기-유압 액추에이터(EHA) 설계와 비선형 적응 제어 기법인 adaptive backstepping control을 핵심 방법론으로 삼아, 유압 시스템의 비선형성과 외란에 강건한 정밀 제어 알고리즘을 구축했습니다. 굴삭기 하이브리드 유압제어시스템(특허 KR101155785B1)을 개발하여 에너지 회수 기술을 적용했으며, 이를 통해 굴삭기 등 건설기계의 에너지 회생시스템과 동력분배시스템, 차량 안티롤바 시스템으로 연구 성과를 확장했습니다. 전자제어 가변오일펌프 장치, 건설중장비용 전자제어 유압 연속 가변 파워트레인, 전자 비례 감압 밸브 등 관련 기술을 울산대학교를 통해 산업체에 이전했습니다. 볼보건설기계코리아(Volvo CE Korea)와 하이브리드 굴삭기 에너지 회생 시스템 공동연구를 수행하며 산학협력 기반을 마련했습니다. 대표논문 'Adaptive backstepping control of an electrohydraulic actuator'(IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2013)는 406회 인용되며 전기-유압 제어 분야의 핵심 연구로 자리매김했습니다.

파력, 풍력 및 유체 흐름과 같은 주변 기계 에너지를 전기 에너지로 변환하는 자가 전원 시스템을 연구하고 있습니다. 나노 구조 공학 기반의 고성능 마찰전기 나노발전기(TENG)를 핵심 기술로 삼아 해양 에너지 변환기 모델링을 수행하고, 가변 관성과 무단변속기(CVT)를 이용한 고효율 파력발전기를 설계했습니다. 슬라이딩 방식의 파력 발전기, 가변 강성을 가진 파력발전기, 복수의 스프링을 이용한 가변 강성 파력 변환기, 유체를 이용한 마찰전기 기반의 발전소자 등의 기술을 울산대학교를 통해 이전했습니다. 연구 성과는 파력발전기, 수력-자기 마찰전기 나노발전기, 애완동물 LED 목걸이용 유체마찰발전 등에 적용되었으며, 전력밀도 1.547 W/m²를 달성했습니다. 해양에너지 관련 기관과의 공동연구 가능성을 바탕으로 연구 영역을 확장하고 있습니다. 대표논문 'Harvesting liquid stream energy from unsteady peristaltic flow'(Nano Energy, 2019)는 81회 인용되었고, 'Unsteady streaming flow based TENG'(Nano Energy, 2020)는 67회 인용되며 유체마찰전기 발전 분야의 대표 성과로 평가받고 있습니다.

수소연료전지 시스템 최적화와 IoT 데이터를 활용한 산업 시스템의 실시간 상태 모니터링 및 예측 유지보수를 연구하고 있습니다. XGBoost 등 AI/ML 기반 고장 진단 알고리즘과 디지털 트윈 모델링을 핵심 방법론으로 활용하여 배터리 상태 진단시스템과 듀얼 수소 트램 시스템 관리 기술을 개발했습니다. PEMFC의 BOP 관리 장치 및 방법, 디지털 트윈을 이용한 연료전지 시스템의 에너지 관리시스템 및 방법, 디지털 트윈을 이용한 연료전지 에너지 관리시스템의 이상진단 시스템 및 방법, 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법을 수행하는 디지털 트윈 장치 등의 기술을 울산대학교를 통해 이전했습니다. 수소연료전지 하이브리드 시스템 테스트베드를 구축하고 관련 알고리즘을 개발했으며, 에너지 회생기능을 가지는 PEM 연료전지 지게차 기술도 확보했습니다. 이러한 연구 성과는 하이브리드 전기 트램 에너지 관리시스템, 배터리 상태 진단시스템, 산업 IoT 예측 유지보수 분야에 적용되고 있습니다. HD현대 그룹 및 UNIST와 조선·해양 산업 AI 기술 개발 MOU에 참여하여 산학협력을 확대했으며, 산업 IoT 환경에서 약 95%의 진단 정확도를 시연했습니다.