-건국대 박수한 교수팀, 전기차 기술 고도화 기여 연구성과 내놔

[사진설명1] 건국대 박수한 교수 연구팀, 왼쪽부터 이광렬 박사과정생, 박수한 교수

건국대학교 공과대학 기계로봇자동차공학부 박수한 교수 연구팀이 전기자동차(EV)의 주행 사이클 개발 및 성능 평가에 관한 연구를 수행해 국제 저명 학술지 eTransportation (IF=15.1) 2025년 5월호에 논문을 게재했다. 해당 학술지는 교통공학 및 기술 분야에서 JCR 상위 0.7 %에 해당하는 저명한 국제학술지다.

이번 연구에서는 전기차가 실제 도로에서 주행하는 환경을 보다 정확히 반영할 수 있는 시험 모드를 개발하고, 그 유효성을 검증하는 방법론을 제시했다.

연구팀은 먼저 실제 도로 주행 데이터를 수집해 대표적인 주행 패턴을 도출한 후, 이를 기반으로 새로운 전기차 시험 모드를 생성했다. 이를 위해 △마이크로트립 분석(Micro-trip analysis) △K-means 군집화(K-means clustering) △마르코프 체인(Markov Chain) △전이 확률 행렬(Transition Probability Matrix, TPM) 기법을 결합해 다양한 주행 환경 특성을 반영했다. 이후, SAFD(Speed Acceleration Frequency Distribution) 분석과 MATLAB Simulink 기반 차량 모델링 시뮬레이션을 활용해 새로 개발된 시험 모드의 유효성을 검증했다.

[사진설명2] 연구 진행 과정 | 연구팀은 시험 모드에 반영하고자 하는 차량과 지역에서 속도 데이터를 직접 취득하고(Data acquisition & Original data), 수집한 속도 데이터를 기반으로 주행 특성을 반영할 수 있는 방법론을 개발하였다(Method for generating driving cycles). 이를 MATLAB Simulink를 활용해 유효성을 검증(Simulation)함으로써, 전기차 주행 성능 평가 및 주행거리 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는 새로운 시험 모드 개발 및 검증 기법을 제안하였다.

[사진설명3] 사진설명2와 동일 | Graphical Abstract v2

연구 결과, 연구팀이 개발한 주행 사이클은 MCT, WLTP 등 기존 표준 주행 사이클보다 실제 주행 데이터와 더욱 유사한 속도 및 가속도 분포를 보였으며, 에너지 소비 특성을 보다 정밀하게 반영하는 것으로 나타났다. 특히 ‘MATLAB Simulink’ 기반 시뮬레이션을 통해 개발된 주행 사이클이 실제 주행 데이터와 높은 일치도를 보이며, 전기차의 주행 성능 평가 및 에너지 소비 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인했다.

이번 연구는 전기차 주행 성능 평가 및 주행거리 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는 새로운 시험 모드를 개발하고 검증 기법을 제안했다는 점에서 중요한 의미가 있으며, 전기차의 에너지소비효율 최적화, 배터리 성능 평가, 미래 친환경차 설계 등에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 연구팀은 이번 연구결과가 자동차 전과정평가(LCA) 수행 시 다양한 지역 및 운전 환경을 반영한 온실가스 평가 연구에도 활용될 수 있을 것으로 전망했다.

이번 연구는 한국연구재단 중견연구후속사업의 지원을 받아 진행됐으며, 건국대학교 박수한 교수, 이광렬 박사과정생과 함께 한양대학교 김남욱 교수, 연제휘 연구원이 공동으로 참여했다.󰃁

*논문명 : A comprehensive methodology for developing and evaluating driving cycles for electric vehicles using real-world data

*관련링크 : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590116825000165?dgcid=coauthor#undfig1