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인하대학교 기계공학과 이대엽 교수는 복잡한 기계 시스템 및 자동화 기술 분야에서 독보적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 LPG 엔진과 디젤 변속기의 효율적인 연결장치 개발을 통해 환경 개선과 비용 절감에 기여하고 있습니다. 또한, 성층 혼합기 형성이 가능한 기체연료 내연기관의 흡기 다기관 기술로 엔진 성능을 혁신하였으며, 실시간 위상 제어 리사주 운동을 적용한 라이다 기술로 사물 인식의 정확도를 극대화하였습니다. 이대엽 교수의 혁신적인 특허 기술들은 미래 모빌리티 및 산업 자동화 발전에 핵심적인 역할을 합니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 이대엽 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | dylee@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 기계공학과 |
| 사무실 번호 | 0328607309 |
| 연구실 | 스마트파워트레인 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | https://splab.inha.ac.kr/ |
| 홈페이지 | https://mech.inha.ac.kr/mech/1818/subview.do?enc=Zm5jdDF8QEB8JTJGZGVwYXJ0bWVudEludHJvJTJGbWVjaCUyRjQ3MCUyRjQ4NyUyRmNvbGxlZ2VQcm9mVmlldy5kbyUzRnNpdGVJZCUzRG1lY2glMjZpbmhhaWQlM0Q2RDY4N0NBMzM4OEZFMjI3NDE |
| 소속 | 인하대학교 |
| 회사명 | 인하대학교 |
| 재직기간 | 2006.03.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 교수 |
| 회사명 | 인하대학교 |
| 재직기간 | 2002.03.01 ~ 2006.02.28 |
| 담당업무 | 조교수 |
| 회사명 | 한국기계연구원 |
| 재직기간 | 2000.12.01 ~ 2002.02.28 |
| 담당업무 | 선임연구원 |
| 회사명 | 일본 기계기술연구소 |
| 재직기간 | 1997.11.01 ~ 2000.11.30 |
| 담당업무 | 객원연구원 |
| 회사명 | MIT |
| 재직기간 | 1997.02.01 ~ 1997.08.31 |
| 담당업무 | Postdoctoral fellow |
| 회사명 | 한국과학기술연구원 |
| 재직기간 | 1988.03.01 ~ 1991.05.31 |
| 담당업무 | 연구원 |
| 연구 1 | 파워트레인 효율화 및 친환경 엔진 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 복잡한 파워트레인 시스템의 효율을 극대화하고 환경 영향을 최소화하는 친환경 엔진 기술 연구에 집중하고 있습니다. 특히, LPG 엔진과 디젤 변속기의 최적 연결 장치 개발을 통해 에너지 효율을 높이고 운영 비용을 절감하는 혁신적인 솔루션을 제시하고 있습니다. 이는 특허 '엔진과 변속기의 연결장치'에서 볼 수 있듯이, 노후 차량의 친환경 전환 및 성능 향상에 크게 기여합니다. 또한, 기체 연료 내연기관의 성능을 획기적으로 개선하기 위한 성층 혼합기 형성 흡기 다기관 기술을 개발하여 엔진의 연소 효율을 높이고 배출가스를 저감하는 연구를 수행합니다. 특허 '성층 혼합기 형성이 가능한 기체연료 내연기관의 흡기 다기관'은 이러한 기술적 진보를 명확히 보여줍니다. 다양한 혼소 엔진(경유-LPG 혼소) 개발, 매립지 가스를 활용한 CO2 포집 및 발전 효율 향상 연구, 그리고 미세먼지 저감 기술 등은 본 연구실이 지향하는 친환경 모빌리티 및 에너지 솔루션의 핵심입니다. 이러한 연구는 미래 모빌리티 시장의 지속 가능한 발전에 필수적인 기술을 제공하며, 에너지 효율 증대와 환경 보호라는 두 가지 목표를 동시에 달성하는 데 기여하고 있습니다. |
| 연구 2 | 라이다 기반 사물 인식 및 자율주행 센싱 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 미래 모빌리티와 산업 자동화의 핵심 기술인 라이다(LiDAR) 기반 사물 인식 및 자율주행 센싱 기술 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히, '실시간 위상 제어 리사주 운동을 적용한 라이다의 운동에 의한 사물 인식 방법 및 장치' 특허에서 입증된 바와 같이, 라이다 센서의 위상 변화를 실시간으로 제어하여 대상 물체의 형태와 위치를 정밀하게 분석하는 독보적인 기술을 개발했습니다. 이 기술은 기존 라이다 시스템의 한계를 극복하고 사물 인식의 정확도와 신뢰성을 극대화하여 자율주행 시스템의 안전성과 성능 향상에 기여합니다. 연구실은 또한 자동차 시험 자동화를 위한 페달 로봇 제어, 라이다를 이용한 페달 위치 인식 연구 등을 통해 실제 산업 현장에서의 자율주행 및 자동화 기술 적용 가능성을 탐색하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 팩토리, 무인 운반 로봇, 자율주행 차량 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행하며, 복잡한 환경에서도 안정적으로 작동하는 지능형 센싱 솔루션 제공을 목표로 합니다. 본 연구는 차세대 모빌리티의 핵심 기반 기술을 제공하며, 이를 통해 안전하고 효율적인 자율주행 환경 구축에 기여하고 있습니다. |
| 연구 3 | 스마트 자동화 시스템 및 효율 예측 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 복잡한 기계 시스템의 스마트 자동화 및 효율 예측 기술 개발에 주력하며, 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 접목하여 산업 현장의 생산성과 안전성을 혁신하고 있습니다. '인공지능과 IoT를 이용한 무인 적재하역 전동 포크리프트 트럭 개발' 과제에서 보듯이, 무인 적재하역 시스템과 같은 지능형 자동화 솔루션 개발을 통해 물류 및 산업 자동화 분야에 실제적인 가치를 창출하고 있습니다. 또한, 자동차 시험 자동화를 위한 페달 로봇 개발 및 제어, 실도로 시험 대체 실내 모드 성능 고도화 연구 등은 차량 성능 평가 및 배출가스 검사의 정확성과 효율성을 높이는 데 기여합니다. 이러한 연구는 AI 기반 비전 기술을 활용한 팔레트 홀 위치 검출, 자동차 성능 및 효율 예측 시스템 개발로 확장되어, 데이터 기반의 정밀한 제어 및 예측을 가능하게 합니다. 본 연구실은 기계 시스템과 IT 기술의 융합을 통해 자율적인 의사결정 및 최적화가 가능한 스마트 시스템을 구축하며, 이는 제조, 물류, 모빌리티 등 다양한 산업 분야에서 생산성 향상과 운영 비용 절감에 직접적으로 기여할 수 있습니다. 궁극적으로, 스마트 자동화 기술을 통해 미래 산업의 경쟁력을 강화하고 새로운 가치를 창출하는 것을 목표로 합니다. |
| 학력 사항 | Massachusetts Institute of Technology 기계공학과 박사 (1997) Massachusetts Institute of Technology 기계공학과 석사 (1993) 한국과학기술원 생산공학과 석사 (1988) 서울대학교 기계설계학과 학사 (1986) |
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