‘제40회 제어·로봇·시스템학회 학술대회’ 둘째날인 26일 연구 실적이 뛰어난 연구자를 발굴하는 ‘우수신진연구자세션2’가 열렸다. 전북대학교 공과대학 기계시스템공학부 한승용 조교수, 서울대학교 공과대학 전기·정보공학부 이진규 조교수, KAIST 전기및전자공학부 한수진 조교수가 연구 결과를 발표했다.

▲전북대학교 한승용 조교수는 ‘안전한 사이버 물리 시스템을 위한 제어기 설계 기술’에 대해 발표하고 있다. 

첫 번째 발표자로 전북대학교 한승용 조교수는 ‘안전한 사이버 물리 시스템을 위한 제어기 설계 기술’ 주제를 다뤘다. 그는 “사이버 물리 시스템은 물리적 세계에 존재하는 제어 대상이 네트워크 통신을 통해 사이버 세계와 정보를 주고받으며 작동하는 제어시스템이다”며, “네트워크 통신의 특성상 제어 입력을 업데이트하는 샘플링 시간이 변동될 수 있다”고 밝혔다. 

이어 “이는 시스템의 안정성과 제어 성능을 크게 저하시킬 수 있다”며 이러한 문제를 고려하여 안전한 사이버 물리 제어 시스템을 설계하기 위한 제어 방법들을 소개했다. 

그는 “연구 결과들은 네트워크 채널을 통해서 제어되는 시스템을 안전하게 제어하는 방법들이며, 사이버물리 시스템의 응용 분야인 커넥티드 카(connected car) 시스템에서 여러 차량들이 네트워크 채널을 통해서 데이터를 서로 교환하는 경우에도 안전하게 제어할 수 있는 방법으로 확장할 수 있다”고 강조했다. 

▲서울대학교 이진규 조교수는 ‘신경형 제어 시스템 이론’을 발표했다.

두 번째 발표자로 나선 서울대학교 이진규 조교수는 ‘신경형 제어 시스템 이론’을 다뤘다. 그는 “무어의 법칙은 더 이상 성립하지 않으며 디지털 기술의 발전은 더 이상 지속 가능하지 않다”며 “뉴로모픽 컴퓨팅(nuromorphic engineering)의 현 발전은 이러한 문제에 대한 적절한 대응이다. 그러나 이러한 event 기반 기술의 발전에도 불구하고 이를 위한 견실한 설계 이론은 아직 개발되지 않았다”고 말했다. 

이어 “특히, 저전압 대에서 트랜지스터(transistor)를 사용하기 위하여 개별 소자의 큰 변동성에도 불구하고 안정적으로 아날로그 컴퓨팅(analog computing)이 수행할 수 있게 해야 한다. 이러한 문제는 초창기부터 제어이론 분야에서 활발하게 다뤄왔다”며 “서로 다른 뉴런(neuron)들이 약한 결합 하에서도 빠르고 강인하게 동기화하는 현상에 대한 제어 이론적 분석으로부터 동기 부여받아 디지털 컴퓨터의 클럭(clock)과 비트(bit)가 아날로그 회로의 스파이크(spike)와 리듬(rhythm)으로 대체 가능해지기 위한 근간이 되는 제어이론을 개발하고자 한다”고 설명했다.

▲KAIST 한수진 조교수는 ‘Learning Patterns for Autonomous Control: Towards Data-Efficient AI and Adaptive Decisions’ 주제에 대해 설명하고 있다.

세 번째 발표자인 KAIST 한수진 조교수는 ‘Learning Patterns for Autonomous Control: Towards Data-Efficient AI and Adaptive Decisions’ 주제에 대해 발표했다. 한 조교수는 “이론과 응용을 결합하여 자율 제어 및 상태 추정 방법을 개발하고 있다. 특히 확률적 시스템에 초점을 맞췄다. 불확실성 하의 자율적 의사결정, 대규모 환경을 위한 상황 인식이 있다”며 “많은 확률적 시스템에서 불확실성은 알레아토릭 불확실성과 에피스테믹 불확실성으로 나뉜다. 예측 및 예측의 불확실성 정량화는 이러한 문제에서 중요한 역할을 한다”고 강조했다. 

이어 “환경 장애물이나 시스템 동역학에 대한 예측을 포함하여 온라인 계획을 수행하는 것은 추적 성능 향상에 도움이 될 수 있다. 하지만 예측하려는 값과 관련된 불확실성이 존재하기 때문에, 이러한 예측의 정확성에 대한 신뢰도를 평가하는 것이 필요하다”며 “예측 정확도와 불확실성 정량화의 필요성 사이에는 타협이 존재한다. 환경에 장애물이 많으면 계산 부담이 있다”고 주장했다. 

또한 “도전과제로 네트워크의 대규모로 인해 중앙집중식(centralized) 상태 추정이나 제어가 어려워진다. 특히 토폴로지는 시간이 지남에 따라 고장으로 변경될 수 있다”며 “이러한 문제는 제어의 이중(dual) 문제인 상태 추정과도 관련이 있다”며 “분산 데이터 수집 및 상태 추정을 통한 환경상황을 인식하고 기존의 센서 네트워크는 모든 데이터를 센서에서 중앙프로세서로 업링크하는 기존 접근 방식은 대기시간이 길어지고 구식 데이터를 다루며 데이터가 중복되는 문제가 있다”고 지적했다. 

이어 “피드백 통신이 있는 센서 네트워크 아키텍처는 피드백이 없는 경우보다 효율성과 정확성의 더 최적화된 균형을 이룬다고 가설을 세우고 목표는 WVSN(wireless video sensor network)을 이용하여 실시간 분산 상황 인식 시스템 프로토타입을 개발하는 것으로 한다”며 “핵심 아이디어는 각 센서가 무엇을 언제 전송할지에 대한 정보에 기반한 결정을 내리기 위해, 각 센서는 중앙 프로세서의 각 목표 위치 추정값에 대한 자체 추정을 유지한다”고 덧붙였다. 

출처 : 로봇신문(https://www.irobotnews.com)

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