이 연구 주제는 차량과 선박과 같은 이동체가 복잡한 환경에서 스스로 주행·운항할 수 있도록 만드는 제어 기술에 초점을 둔다. 연구실의 핵심 관심사는 동역학 기반 모델을 바탕으로 이동체의 상태를 정확히 이해하고, 외란과 불확실성이 존재하는 실제 환경에서도 안정적이고 신뢰성 있게 목표 경로를 추종하도록 만드는 것이다. 특히 자율주행과 자율운항은 단순한 위치 이동이 아니라 안전성, 응답성, 에너지 효율, 임무 수행 능력을 동시에 만족해야 하므로 정교한 제어 구조가 필요하다. 이를 위해 연구실은 모델 기반 제어, 상태 추정, 경로 계획과 추종, 외란 대응 기법을 결합하는 방향의 연구를 수행하는 것으로 해석된다. 제공된 학술발표 정보에서 확인되듯이 데이터 기반 모델예측제어를 이용한 무인 정찰 선박의 경로 추종 제어는 이 연구실의 대표적인 접근을 보여준다. 모델예측제어는 미래의 시스템 거동을 예측하여 최적의 제어 입력을 계산하는 방식으로, 동적 제약과 입력 한계를 동시에 고려할 수 있어 무인 이동체에 매우 적합하다. 또한 데이터 기반 접근은 전통적인 물리 모델이 설명하지 못하는 실제 환경의 복잡성을 보완하는 데 유리하다. 이 연구의 기대효과는 해양·지상 모빌리티의 자동화 수준을 높이고, 위험 환경에서 인간을 대신해 임무를 수행할 수 있는 지능형 플랫폼을 구현하는 데 있다. 국방 정찰, 해양 감시, 스마트 물류, 무인 운송, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 높으며, 향후에는 다중 센서 융합, 강화학습 기반 적응 제어, 협력 자율운항으로 확장될 수 있다. 결국 이 연구는 실제 산업 현장에서 작동 가능한 자율 이동체의 핵심 제어 기술을 구축하는 데 중요한 기반이 된다.

이 연구 주제는 자율 시스템의 성능을 높이기 위한 기반 기술로서 동역학 모델링과 시뮬레이션에 중점을 둔다. 이동체는 구조, 추진, 조향, 외란, 마찰, 유체력 등 다양한 물리 요소가 결합된 복합 시스템이기 때문에, 이를 정량적으로 표현하는 수학적 모델이 필수적이다. 연구실 구성원의 경력에서 조선해양 분야의 다분야 해석과 IT 융합 시뮬레이터 개발 경험이 확인되는 만큼, 실제 시스템의 거동을 예측하고 제어기 설계에 반영하는 해석 중심 연구가 중요한 축을 이루는 것으로 볼 수 있다. 동역학 모델링 연구는 단순히 운동 방정식을 세우는 수준을 넘어, 실제 플랫폼의 동작 특성을 정밀하게 반영하는 디지털 환경을 구축하는 과정과 연결된다. 이를 통해 제어기 개발 이전에 다양한 운항 조건과 시나리오를 시험할 수 있으며, 센서 오차, 환경 외란, 시스템 지연과 같은 현실 문제를 사전에 검증할 수 있다. 특히 선박, 자동차, 무인 플랫폼 등은 작동 환경이 크게 달라 모델링 난이도가 높기 때문에, 물리 기반 모델과 실측 데이터 기반 모델을 함께 활용하는 하이브리드 접근이 매우 중요하다. 이러한 연구는 실제 실험 비용과 위험을 줄이면서도 고신뢰 자율 시스템을 설계하는 데 큰 장점을 제공한다. 시뮬레이터는 알고리즘 검증, 운용 전략 수립, 사람-기계 인터페이스 평가, 디지털 트윈 기반 운영 최적화 등으로 확장될 수 있다. 향후 연구는 실시간 시뮬레이션, 가상검증, 하드웨어-인더루프 시험과 연계되어 산업계와 국방, 해양, 스마트 모빌리티 분야에서 높은 활용도를 가질 것으로 기대된다.

이 연구 주제는 전통적인 제어이론에 데이터 기반 기법을 결합하여 실제 환경 적응성을 높이는 방향의 융합 연구로 볼 수 있다. 자율 시스템은 운용 과정에서 다양한 예외 상황과 비정형 외란을 마주하게 되는데, 순수한 물리 모델만으로는 이를 모두 반영하기 어렵다. 따라서 데이터로부터 시스템 특성을 학습하고, 이를 제어기에 반영하는 방식은 자율운항과 자율주행의 실용성을 높이는 핵심 전략이 된다. 연구실은 이러한 흐름 속에서 이동체 제어의 성능과 강건성을 동시에 확보하는 연구를 수행하는 것으로 해석된다. 특히 무인 정찰 선박의 경로 추종 제어 연구는 해양 환경에서 데이터 기반 제어의 필요성을 잘 보여준다. 해양은 파랑, 조류, 바람과 같은 외란이 크고, 육상에 비해 위치·자세 제어의 불확실성이 더 크기 때문에 지능형 예측 제어가 매우 중요하다. 데이터 기반 모델예측제어는 운항 데이터를 활용해 시스템 거동을 보완적으로 학습하고, 이를 통해 보다 정교한 경로 추종과 안정화 성능을 구현할 수 있다. 이 과정에서 센서 데이터 처리, 상태 예측, 제약 조건 반영, 실시간 최적화가 함께 고려된다. 이 연구는 향후 해양 로봇, 무인 수상정, 항만 자동화, 해양 감시 시스템 등으로 확장될 가능성이 높다. 또한 지상 자율주행 플랫폼과의 기술적 공통성이 크기 때문에, 제어 아키텍처와 알고리즘을 범용 이동체 플랫폼으로 일반화하는 것도 가능하다. 궁극적으로는 물리 모델, 운항 데이터, 지능형 알고리즘을 통합하여 실제 환경에서 신뢰할 수 있는 자율 이동체를 구현하는 것이 이 연구 주제의 목표라고 할 수 있다.