학부 기간 동안 관심분야인 차량 제어로직 설계 및 검증에서 역량을 키우기 위해 차량용 소프트웨어 엔지니어링을 수강하고 ADAS 설계 프로젝트에 참여한 경험이 있습니다. 차량용 소프트웨어 엔지니어링 과목에선 차량 ECU 기능 안전 검증에 필요한 ISO26262 지식을 쌓아, 차량 개발 프로세스인 V-Cycle에 대한 이해를 높였습니다. 또한, AUTOSAR & MISRA C 등 국제 표준 플랫폼을 이용한 제어기 개발 역량을 강화했습니다.
그리고 ADAS 설계 프로젝트에선 ACC&AEB 시스템 제어로직을 설계하고, 이를 차량동역학 해석 Tool인 Prescan 기반의 MILS 환경에서 제어 기능을 검증하는 역량을 쌓았습니다. 마지막으로, OOOO OOOOO 인턴으로 근무하면서 제어기를 검증하기 위해 HILS를 직접 다뤄보고 AI 기반 검증 프로그램인 UQ를 다뤄본 경험이 있습니다.
이를 토대로 OOO 교수님의 OOOO연구실에 지원하여 ‘AI 기반 주행 성능 향상을 위한 환경차 제어로직 설계 및 검증’에 대해 연구할 것입니다. 따라서 위의 목표를 이루기 위해 2가지 학업계획을 구상할 것입니다.
1. 차량 동역학 기반 설계 역량 & 최적 제어기 설계 역량 습득
친환경차의 제어를 위해선 EV/HEV의 특성 및 거동에 대한 역학적인 면을 고려하여 설계해야합니다. 따라서 차량동역학 및 제어 과목을 수강하여 차량 종방향, 횡방향 모델링에 필요한 역량을 습득하겠습니다.
이후, 정교한 제어를 위해 ‘제어및시스템이론’, ‘차량용 임베디드시스템 설계’, ‘고급제어’를 수강하여 제어기 설계 역량을 쌓겠습니다. 특히, 전동화 차량 모델을 기반으로 하는 최적 제어 중 하나인 LQR 제어 이론에 대해 학습하겠습니다. 또한 모델의 불확실성과 외란의 영향을 감소시키는 DOB 제어 이론을 습득해, 제어 성능 향상과 제어기 설계 강건성을 높이는 방법을 익히겠습니다.
위와 같은 역량을 습득 후, 현대자동차의 HDA2와 협조제어를 통해 전동화 차량의 정확한 속도 제어 및 회생 제동 제어를 통한 고속도로 주행 성능 향상에 관한 연구를 진행하고 싶습니다.
2. Machine Learning을 통한 검증
더욱 정교한 제어로직 설계를 위해선 빅데이터를 바탕으로한 검증을 진행할 것입니다. 이를 위해, ‘기계학습및데이터마이닝’을 수강하여 데이터 처리 역량을 쌓겠습니다. 해당 역량을 바탕으로, Matlab/Simulink를 활용하여 주행 성능 향상에 필요한 데이터를 얻은 후, Machine Learing 기법 중 하나인 강화학습을 통해 제어기 성능 향상 연구를 진행하겠습니다.
위의 2가지 학습계획을 통해 최적의 AI 기반 전동화 제어로직 설계 및 검증에 대한 논문을 작성할 것입니다. 또한 석사과정을 이수한 후, 현대자동차에 입사하여 환경차 제어 로직 및 검증 역량을 100% 발휘해 현대자동차가 친환경차 시장을 선도하는데 기여할 것입니다.
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