전동화 장치의 보급 확대에 따라 전기 파워트레인의 냉각 장치에서 열 관리 연구는 매우 중요해지고 있다. 전기지게차에서 배터리로 인하여 발생하는 열을 효율적으로 냉각 시키기 위한 냉각 시스템의 개발은 중요하기 때문에 CFD(전산유체해석)을 이용한 냉각 시스템 개발 연구를 수행하고 있다. 앞으로 전기 파워트레인의 효율 향상을 위한 연구를 지속적으로 수행할 예정이다.

심층신경망 알고리즘인 딥러닝을 사용하여 팔레트의 중심을 인식하는 장치 개발을 수행. 스마트파워트레인 연구실은 파워트레인과 건설기계 분야에서 인공지능의 적용을 계속 연구중

경유자동차의 배출 가스 측정 방법을 보완하기 위하여 실도로 배출가스 시험(Real Driving Emssions)을 적용하고 있다. 실제 도로 주행 조건 하에서는 운전자의 차량 제어 특성 및 교통 상황에 따라 차량의 연료 소비 및 배출에 많은 변화가 발생할 수 있지만 차대동력계에서는 제어 된 실험 환경에서 시험을 할 수 있어 시험 시간을 단축할 수 있다. 차대동력계를 사용하여 RDE 시험을 실내에서 구현할 수있는 시험 사이클을 개발하는 것이 이 연구의 목표이다.

폐기물 매립지에서 발생하는 LFG(Landfill gas) 연료를 사용하는 500kW 급 발전기용 내연기관의 흡기관에 물을 분사하여 NOx 배출량 저감 특성을 조사하는 것이 본 연구의 목적이다. 12기통 500kW 발전기용 엔진의 각 흡기관에 물을 분사할 수 있도록 인젝터를 기통별로 장착을 하여 제어를 하였고, 흡기 밸브가 열리는 기간에만 분사를 할 수 있도록 엔진의 캠 위치 신호를 이용하여 분사의 시작과 종료를 제어하는 임베디드 제어기를 이용한 장치를 구성하였다. 실린더내로 공급된 물의 양에 따라 NOx 저감량을 계산하기 위한 해석 모델 연구도 수행하고 있다. 스마트파워트레인 연구실에서는 단기통 엔진을 제작하여 연구를 수행하고 있다.