네트워크 기반 제어 시스템(Networked Control Systems, NCS)은 센서, 액추에이터, 제어기 등이 네트워크를 통해 연결된 분산형 제어 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 스마트 팩토리, 스마트 그리드, 자율주행 차량 등 다양한 산업 현장에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 네트워크를 통한 정보 교환은 시스템의 유연성과 확장성을 높이지만, 동시에 통신 지연, 패킷 손실, 네트워크 장애 등 다양한 문제에 노출될 수 있습니다. 이에 따라 네트워크 기반 제어 시스템의 안정성과 신뢰성을 확보하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 최근에는 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical Systems, CPS)으로의 확장이 이루어지면서, 물리적 시스템과 IT 인프라가 긴밀하게 통합되고 있습니다. 이러한 통합은 시스템의 효율성을 극대화할 수 있지만, 동시에 보안 취약점이 증가하는 문제를 야기합니다. 실제로 스마트 그리드, 헬스케어 시스템, 자율주행 차량 등 다양한 분야에서 사이버 공격에 의한 피해 사례가 보고되고 있습니다. 예를 들어, 이란의 나탄즈 우라늄 농축 시설이나 우크라이나 전력망에 대한 사이버 공격은 국가 기반 시설에 심각한 영향을 미쳤습니다. 본 연구실에서는 네트워크 기반 제어 시스템 및 사이버-물리 시스템의 보안 강화를 위한 공격 회복형 제어 구조, 스텔스 공격 탐지, 시스템 무결성 보장 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 비선형 인코딩 신호, 혼돈 발진기 기반의 안전한 통신, 입력-상태 안정성 프레임워크를 활용한 복원력 있는 제어기 설계 등 최신 이론과 실제 응용을 결합하여, 미래 지능형 인프라의 안전성과 신뢰성을 확보하는 데 기여하고 있습니다.

다중 에이전트 시스템(Multi-agent Systems)은 여러 대의 로봇, 드론, 차량 등이 상호 협력하여 공동의 목표를 달성하는 분산형 시스템입니다. 최근에는 자율주행 차량의 플래투닝(platooning) 기술이 각광받고 있으며, 이는 여러 대의 차량이 일정한 간격을 유지하며 집단으로 주행함으로써 운전자 편의성과 에너지 효율성을 높이고, 교통사고 위험을 줄이는 데 기여합니다. 플래투닝에서는 차량 간의 정보 교환과 도시 인프라와의 연동(V2X, Vehicle-to-Everything)이 필수적이며, 이를 통해 실시간으로 주행 정보를 공유하고, 최적의 주행 경로와 속도를 결정할 수 있습니다. 하지만 차량 간 거리를 줄이면 줄일수록 선두 차량의 속도 변화가 후속 차량에 증폭되어 전달되는 스트링 안정성(String Stability) 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 차량 간 통신 네트워크의 구조적 특성과 제어 알고리즘의 설계가 매우 중요합니다. 본 연구실에서는 플래투닝 시스템의 안정성 분석, 통신 네트워크 설계, 정보 교환 프로토콜 개발 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 무인 항공기, 센서 네트워크, 스마트 그리드 등 다양한 응용 분야에서 다중 에이전트 시스템의 협동 제어 문제를 다루고 있습니다. 이러한 연구는 실제 도시 환경에서의 자율주행 차량 집단 주행, 스마트 시티 인프라와의 연동, 분산 에너지 자원의 최적 운용 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 미래 교통 시스템의 효율성과 안전성을 높이기 위한 핵심 기술로서, 이론적 연구와 실용적 응용을 동시에 추구하고 있습니다.

실제 제어 시스템에서는 모델링 오차, 외란, 측정 노이즈 등 다양한 불확실성이 존재합니다. 이러한 불확실성에도 불구하고 시스템의 성능과 안정성을 보장하기 위해 강인 제어(Robust Control) 기법이 필수적으로 요구됩니다. 본 연구실에서는 외란 관측기(Disturbance Observer, DOB) 기반의 강인 제어 시스템 설계에 중점을 두고 있습니다. 외란 관측기는 시스템에 작용하는 외란을 실시간으로 추정하고, 이를 보상함으로써 외란에 강인한 제어 성능을 실현할 수 있습니다. 특히, 외란 관측기 구조 내에 내부 모델을 삽입하거나, Q-필터 설계 기법을 활용하여 다양한 시스템에 적용 가능한 범용적인 제어기를 개발하고 있습니다. 또한, 시스템의 상대 차수가 불확실한 경우에도 안정성을 보장할 수 있는 설계 가이드라인을 제시하고, 실제 모터 제어, 풍력 발전 시스템, 로봇 매니퓰레이터 등 다양한 응용 분야에 적용하고 있습니다. 이러한 연구는 제어 시스템의 명목 성능 회복, 외란 및 모델 불확실성에 대한 강인성 향상, 실시간 제어 성능 개선 등 다양한 효과를 가져옵니다. 더불어, 비선형 시스템 해석, 패시비티 기반 제어, 슬라이딩 모드 제어 등 다양한 이론적 접근을 통해 복잡한 동적 시스템의 안정성 및 성능을 체계적으로 분석하고 있습니다. 본 연구실의 강인 제어 연구는 이론적 깊이와 실용적 응용을 모두 갖추고 있으며, 미래 지능형 제어 시스템의 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.

스마트 팩토리, 가정용 로봇, 모바일 로봇 등 다양한 분야에서 로봇의 자율성과 협동성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 로봇 시스템의 핵심 기술 중 하나가 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)입니다. SLAM은 로봇이 미지의 환경에서 자신의 위치를 추정하고, 동시에 환경 지도를 생성하는 기술로, 안내, 감시, 운송, 청소 등 다양한 작업에 필수적입니다. 본 연구실에서는 그래프 기반 SLAM, 포즈-그래프 최적화, 노드 및 엣지 희소화 알고리즘 등 첨단 SLAM 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 산업 현장이나 일상 환경에서 인간과 로봇이 안전하게 협력할 수 있도록 하는 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, HRI) 연구도 활발히 진행 중입니다. 협동 로봇(Collaborative Robots)은 기존의 산업용 로봇과 달리, 비정형 환경에서 인간과 함께 작업하며, 안전하고 유연한 동작이 요구됩니다. 이를 위해 힘 제어 알고리즘, 센서리스(force sensorless) 제어, 외부 힘 추정 및 보상 등 다양한 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 로봇의 자율성과 협동성을 극대화하여, 스마트 팩토리의 생산성 향상, 가정용 로봇의 안전성 및 편의성 증대, 다양한 산업 현장에서의 인간-로봇 협업 환경 구축 등에 기여하고 있습니다. 미래 로봇 기술의 발전과 실용화를 선도하는 연구를 지속적으로 수행하고 있습니다.