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ENERGY INFORMATICS LABORATORY
ENERGY INFORMATICS LABORATORY
에너지 시스템을 이해하고, 더 나은 운영을 설계합니다.
에너지 시스템을 이해하고, 더 나은 운영을 설계합니다.
에너지정보처리연구실은 에너지 시스템의 지능화와 최적화를 목표로, 산업 현장에서 수집되는
데이터와 물리 기반 모델을 결합한 연구를 수행합니다.
설비 진단과 이상 예측, 에너지 효율 향상 및 최적 운영을 위한 데이터·AI 기반 기술을 개발하며,
연구 성과를 실제 산업 현장에 적용 가능한 해법으로 연결하고자 합니다.
RESEARCH VISION
RESEARCH VISION
데이터와 물리를 연결하여 지속가능한 에너지 시스템을 구현합니다.
데이터와 물리를 연결하여 지속가능한 에너지 시스템을 구현합니다.
01
DATA-DRIVEN INTELLIGENCE
데이터 기반 지능화
산업 현장에서 생성되는 데이터를 분석하여 에너지 시스템과 설비의 상태를 이해하고 예측합니다.
02
PHYSICS-INFORMED MODELING
물리 기반 모델링
물리적 원리와 데이터 기반 모델을 결합하여 신뢰할 수 있고 해석 가능한 분석 방법을 개발합니다.
03
SUSTAINABLE OPTIMIZATION
지속가능한 최적화
에너지 시스템의 효율성·안정성·지속가능성을 함께 고려한 최적 운영 방안을 연구합니다.
WHAT WE DO
WHAT WE DO
산업 현장의 문제를 데이터와 모델로 이해하고, 지능적인 에너지 운영 기술로 연결합니다.
산업 현장의 문제를 데이터와 모델로 이해하고, 지능적인 에너지 운영 기술로 연결합니다.
CONDITION MONITORING & DIAGNOSTICS
지능형 상태진단
전력·산업 설비의 계측·운영 데이터를 분석하여
상태를 진단하고, 건전성 지표를 기반으로
열화와 고장을 조기에 탐지합니다.
Reflectometry · Impedance Spectroscopy ·
PHM
AI-BASED ANOMALY PREDICTION
AI 기반 이상 탐지·예측
산업 설비의 운영 데이터를 활용하여 이상 징후를
감지하고 AI 기반 시계열 모델로 미래 상태를
예측합니다.
Autoencoder/VAE · Time-series Forecasting ·
Bad-data Recovery
DATA-DRIVEN ENERGY MANAGEMENT
데이터 기반 에너지 관리
공장·산업 설비의 IoT 데이터를 분석하여 에너지
사용 효율을 높이고 FEMS 기반의 최적 운영 기술을
개발합니다.
FEMS · Load Forecasting · Energy Pattern Analysis
연구 과제 살펴보기 →
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