[현대자동차] HEV, EREV 시스템의 최적 연비 검토를 위한 시뮬레이션 기술 개발, Development of a Simulation Tool for Evaluating Potential Performances of HEVs and EREVs, 2025.05.19~2026.05.18

다양한 구조의 HEV/EREV 파워트레인의 성능을 초기 설계 단계에서 평가하기 위한 프로세스 구축의 복잡성 존재로 인해 모델 해석 기반의 성능 평가 프로세스의 일관된 유지 관리가 어려움. DP기반 후방향 시스템 최대 연비 성능 도출이 가능하지만, 효과적으로 전방향 모델에 적용하는 범용 프로세스 개발의 어려움 존재하고 이로 인해 상세 해석 모델 기반으로 구현되는 최대 성능의 오차가 발생함. 본 연구에서는HEV/EREV 상세 성능 평가 모델 적용이 가능한 최대 성능 해석 프로세스 개발을 목표로 하며, DP(Dynamic Programming) 기반 최적 결과를 활용하는 전뱡항 모델(상세 해석 가능) 기반의 최대 성능 해석 기법 개발 및 최대 성능 해석 및 실차 적용 성능 검증을 위한 ECMS(Equivalent Consumption Minimization Strategy) / MPC(Model Predictive Control) 개념 적용 최대 연비 해석 프로세스 개발을 진행할 예정임.

[테너지] HEV/PHEV 연비 및 성능 해석 시뮬레이션 모델 개발 및 하이브리드 구조 성능 비교 평가 연구 Development of a simulation model for the analysis of HEV/PHEV performance and a comparative study of hybrid system performance, 2025.02.01~2025.08.31

본 연구에서는 역학적 지식을 기반으로 각 차량의 주요 컴포넌트를 구성하고, 직렬형, 병렬형, 동력분기형, 멀티모드의 4가지 시스템 형태를 모델링함. 각 시스템은 실제 차량의 구조 특성을 반영하여 구성하며, 다양한 주행 조건과 주행 사이클에 대응 가능한 시뮬레이션 환경을 구축함. 모델링 된 차량 시스템에 대해 시뮬레이션을 실행하고, 확보된 테스트 데이터를 기반으로 모델을 검증함. 데이터 베이스화 된 성능 지표 및 제어 전략을 기반으로 각 차량 시스템의 주행 효율성과 제어 전략을 평가하고, 해당 시스템에 적용된 파라미터의 영향성을 분석함. 이를 통해 모델 구성에 사용된 제어 파라미터의 최적화 가능성 및 제어 전략의 적합성 확보를 하여 상황별로 어떠한 구조에서 효율이 가장 좋은지를 찾는것이 주요 목표임.

[현대자동차] 코스팅 주행 예측 제어 개발 업무 로드 단축을 위한 Base Calibration 자동화 모델 개발, Development of an Automated Base Calibration Model for Reducing Workload in Coasting Drive Prediction Control Development, 2024.06.15~2025.05.31

하이브리드 전기자동차에는 차량의 주행 성능 고도화를 위해 운전자에게 코스팅 주행 적정 진입 시점 정보를 제공하는 기능이 탑재되어 있음. 이는 네비게이션 정보 기반의 관성 주행 진입 시점 제공 및 코스팅 주행 토크 제어 적용을 통한 효율 향상을 유도하는 기능임. 본 연구를 통해 목표 차속을 고려하여 코스팅 진입 시점 및 제어 맵 개발을 위한 실도로 주행 기반의 맵 Calibration을 수행할 수 있는 프로세스를 구축할 예정임. 특히, 인공지능 및 강화학습 기반의 제어 파라미터 Calibration 기술을 도입할 예정이며, 차량 제원 및 제원 맵 적용에 따른 차량 속도 프로파일 예측이 가능한 모델 기반 해석 환경 구축이 가능할 것으로 기대됨. 또한, 실차 적용 및 실도로 주행 성능 평가를 통한 제어 맵 유효성 평가를 통하여 목표 차속 추종성과 코스팅 시작/종료 시점 가감속도 적정성 개선 및 프로세스 활용 편의성 개선을 진행함.

[산업통상자원부] 다중전압 전력 아키텍처 시스템 기술개발, Development of Multi-Voltage Power Architecture System Technology, 2024. 04. 01 - 2028. 12. 31

(총괄과제명: 신전원체계(48V) 전환 대응을 위한 전력부품 및 시스템 제어 기술개발) 본 과제는 차량 내 전기에너지 이용 효율 극대화를 위해 다중전압을 적용한 신전원체계 전력 아키텍처 시스템 및 제어 기술 개발을 목표로 하고 있음. 여기서 한양대학교는 다중전압 전력 아키텍처 차량 모델 개발 및 성능 평가를 위한 SILs 플랫폼을 개발하고자 함. 이후, 실차 시험 데이터를 활용하여 다중전압 전력 아키텍처 차량 모델의 성능을 고도화하고, 디지털 트윈 모델의 정합성을 개선. 또한, 실제 주행 환경을 반영한 성능 파라미터를 통해 다중전압 시스템의 제어 로직을 최적화하고, 차량의 에너지 관리와 SOC를 효율적으로 제어할 수 있는 기술 개발을 목표로 함. 이는 미국을 시작으로 향후 친환경차의 전력 시스템은 48V를 기반으로 한 다중전압 시스템의 적용이 지속적으로 확대될 전망이며, 고부하 전장 부품 및 전력 시스템 제어 기술 확보를 통해 이러한 글로벌 친환경차 시장에서 선도적 역할을 수행하여 해외 시장을 통한 경제적 파급효과가 기대됨.

[국립환경과학원] 인공지능 모델 기반 전기차 1회충전 주행거리 인증 및 검증 프로세스 개발, Development of an Estimation Process for the Driving Ranges of BEVs based on Machine Learning Technologies, 2024.04~2026.12

전기자동차는 외부로부터 충전을 통해 얻어진 배터리의 전기 에너지를 활용하여 모터의 기계적인 동력을 생산하고 이를 활용하여 추진력을 얻게 됨. 또한 모터의 특성으로 인해 제동 중에 발생하는 에너지를 배터리에 저장하는 것도 가능함. 이러한 특성을 분석하여 도출한 물리적인 모델을 활용하여 주행거리 성능을 예측하는 것도 가능하지만, 광범위한 모델과 데이터를 다루기 위해서는 인공지능(머신러닝) 기반의 주행거리 성능 예측 및 분석에 기반한 해석 프로세스를 활용할 필요가 있음. 한양대학교는 환경부 국립환경과학원 교통환경연구소, 그리고 단국대학교와 협력하여 인공지능(머신러닝) 기반의 전기자동차 주행거리 성능 예측 프로세스를 개발 중임. 

[한화에어로스페이스] 전동화 시스템 모델 개발 및 제어, Electrified Vehicle Model and Control - 2023.07~2026.06

한화에어로스페이스와 한양대학교의 공동 연구를 통해 3차년도에 걸쳐 시스템 해석 및 전동화 시스템 성능 해석 기술 개발을 진행함. 장갑차 구동 시스템 모델 개발을 위한 전동화 파워트레인 요소 정의 및 수학적/물리적 개념 기반의 성능 해석 모델 라이브러리 구축을 통해 차세대 장갑차 적용을 위한 전동화 파워트레인 구성 요소 모델 개발함. 장갑차 주행 성능 및 효율 향상을 위한 시스템 제어 기법 개발과 다양한 주행 목적의 특성을 고려한 기동 성능 추종 제어 방안 연구를 통한 전동화 시스템 운용 전략 및 제어 기법 개발함. 이후, 파라미터 탐색 기법 기반의 시스템 설계 최적화 프로세스 구축 및 차세대 직렬형 하이브리드 추진 시스템의 최적 용량 도출과 모델 기반 성능 해석 및 평가 환경 고도화 진행함.

[산업통상자원부] 중대형 4륜 구동 SUV의 주행 효율 및 동력성능 개선을 위한 e-AWD 후륜구동용 핵심 전기구동모듈 기술 개발, Development of an e-AWD Rear-wheel Mounted Electric Drive System for Improving Energy Efficiency and Driving Performance of a Medium & Heavy-duty Sport Utility Vehicle, 2022. 05~2025. 12

(총괄과제명: 온실가스 감축을 위한SUV용 하이브리드시스템 고도화 기술 개발) 하이브리드 자동차 시스템 제어 전략 개발을 목표로 최근 점진적으로 증가하고 있는 대형 SUV 차종에 대한 에너지 효율의 증가 방안을 제시 하며 기존 세단 하이브리드 시스템 제어와의 비교 분석을 통해 대형 하이브리드 차량의 최적 제어 조건을 만족하는 자동차 용량 매칭 결과 도출 및 최적화 기반 제어 개념 개발.  ECMS 기반으로 하이브리드 시스템의 전략을 최적화하는 기능을 제공하는 OC_SIM (본 연구실 개발)을 이용하여 제어 맵을 도출하고 대형 SUV 차량의 주행 특성을 향상시키기 위한 종방향 슬립 특성 분석과  디스커넥터 체결에 따른 후륜용 e-AWD 구동 방식 제어 전략을 도출