초록 ▼

□ 연구개요
전기자동차를 비롯한 다양한 응용 분야에서 사용되는 전력변환 시스템의 성능과 신뢰성을 향상시키기 위한 것이며, 주로 DC-DC Buck 변환기를 대상으로 연구가 진행된다. 이를 통해 전력반도체의 동작 상태에서의 전압, 전류, 온도 등을 측정하여 데이터를 수집한다. 또한 데이터 마이닝과 증강 기법을 사용하여 측정 신호로부터 신뢰성 문제를 분류하고자 하며, 이를 위해 CNN 기반의 네트워크를 구성한다.
또한, RNN과 CNN을 혼합하여 시계열 특성을 통한 상태 파악을 수행하여 전력반도체의 유효수명을 예측하는 방법

□ 연구개요
전기자동차를 비롯한 다양한 응용 분야에서 사용되는 전력변환 시스템의 성능과 신뢰성을 향상시키기 위한 것이며, 주로 DC-DC Buck 변환기를 대상으로 연구가 진행된다. 이를 통해 전력반도체의 동작 상태에서의 전압, 전류, 온도 등을 측정하여 데이터를 수집한다. 또한 데이터 마이닝과 증강 기법을 사용하여 측정 신호로부터 신뢰성 문제를 분류하고자 하며, 이를 위해 CNN 기반의 네트워크를 구성한다.
또한, RNN과 CNN을 혼합하여 시계열 특성을 통한 상태 파악을 수행하여 전력반도체의 유효수명을 예측하는 방법을 개발한다. 최종적으로는 XAI를 활용하여 DNN을 분석하고 축소하여 전력변환기의 임베디드 시스템에 구현 가능한 형태로 최적화한다. 이를 통해 지역적 기기에서 독립적으로 예측 시스템을 구현하여 통신 문제와 클라우드 의존성을 최소화하고 안전한 전기자동차 및 효율적인 IoT 전력변환시스템을 구현할 수 있다.

□ 연구 목표대비 연구결과
설계된 DNN의 Interpretable XAI 구성 연구 : 설계된 딥러닝 모델의 해석가능한 AI 모델 구성을 위해 인공지능 네트워크 모델의 레이어를 분석하여 XAI(Explainable Artificial Intelligence) 네트워크 모델을 설계함으로써 최종 결과에 영향을 미치는 요소들과 수식들을 변경하여 기존의 연구 기술보다 우수한 성과를 도출하고, 지능형 전력 반도체에 활용할 수 있는 AI 모델에 대한 추가적인 네트워크 헤드 구성을 위한 기반을 마련했다.
XAI와 네트워크 최적화를 통한 설계 방법론 연구 : 해석 가능한 AI 모델과 엣지 디바이스에서의 모델 설계에 대한 연구를 통해 임베디드 엣지 디바이스에서 최적화할 수 있는 저비용, 소형 네트워크를 구성하는 연구를 수행하여, 불필요하게 학습되는 레이어들을 줄이고 정확도를 유지하여 적은 계산량으로도 결과를 예측하는 신뢰성 있는 엣지 인텔리전스 시스템을 구성함으로써 저전력 네트워크 설계에 대한 방법론에 대한 연구를 진행했다.
Edge Intelligence 전력시스템 구현 연구 : 엣지 인텔리전스 전력 시스템 구현을 위해 입력 데이터에 대한 최소 오류 범위 내에서 알고리즘을 업데이트시키는 연구를 통해 전송되는 데이터의 양을 크게 줄여 전력 소비를 줄이는 연구를 진행함으로써 엣지 인텔리전스 시스템을 구성하기 위한 저전력, 데이터 특화된 임베디드 시스템을 구축했다. 이러한 연구들은 전력 시스템의 효율성과 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
전기자동차 및 응용 분야에서의 성능 향상 및 신뢰성 보장: 전력변환 시스템의 성능과 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 전력반도체의 동작 상태를 실시간으로 모니터링하고 분석함으로써 전기자동차 및 다양한 응용 분야에서 안전하고 효율적인 운영을 할 수 있다.
인공지능 기술의 해석가능성과 신뢰성 향상: 설계된 DNN의 Interpretable XAI 구성 연구를 통해 해석 가능한 인공지능 모델을 구축할 수 있다. 이를 통해 모델의 예측결과를 설명하고 해석할 수 있으며, 이는 의사결정 과정을 투명하게 만들어 신뢰성을 높이고 응용분야에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
저전력 네트워크 및 엣지 인텔리전스 시스템 구축: XAI와 네트워크 최적화를 통한 설계 방법론 연구를 통해 저비용이고 소형화된 네트워크를 구축하여 전력 소비를 최소화하고 신뢰성 있는 엣지 인텔리전스 시스템을 구성할 수 있다. 이는 에너지 효율성을 향상시키고 전력 시스템의 안정성을 제고할 수 있다.
엣지 인텔리전스 시스템을 통한 실시간 데이터 분석과 응용:전력시스템 구현 연구 결과를 활용하여 실시간 데이터를 분석하고 처리하는 엣지 인텔리전스 시스템을 구축 할 수 있다. 이를 통해 전력 시스템의 효율성을 최적화하고 응용 분야에서의 실시간 의사결정에 활용할 수 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 9
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 9
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 11
• 3) 목표 달성 수준 ... 11
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 12
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 12
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 자체점검표 ... 13
• 7. 참고문헌 ... 14
• 끝페이지 ... 33