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Aerospace Systems and Control Lab.

한국과학기술원 항공우주공학과

방효충 교수

Guidance and Control Systems

Drone Technology

Terrain-Referenced Navigation

Aerospace Systems and Control Lab.

항공우주공학과 방효충

Aerospace Systems and Control Lab(ASCL)은 항공우주공학 분야에서 세계적 수준의 연구 역량을 보유한 연구실로, 인공위성, 우주선, 무인항공기(UAV) 등 다양한 항공우주 시스템의 유도, 항법, 제어(GNC) 기술을 선도적으로 개발하고 있습니다. 본 연구실은 궤도 설계 및 최적화, 위성 편대비행, 행성간 임무 설계, 고정밀 항법 및 자세 결정, 그리고 고신뢰성 제어기 설계 등 우주비행체의 전주기적 임무 수행을 위한 핵심 기술을 폭넓게 연구합니다. 특히, 다양한 센서(별추적기, 자이로, 자력계, GPS, 레이더, 카메라 등)와 첨단 필터링 및 데이터 융합 기법을 활용하여, GNSS 신호가 제한되거나 외란이 심한 환경에서도 안정적이고 정밀한 위치 및 자세 추정이 가능하도록 혁신적인 항법 알고리즘을 개발하고 있습니다. 최근에는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 등 데이터 기반의 첨단 기법을 항법 및 제어 시스템에 접목하여, 고장 진단, 복원력 향상, 자율비행, 임무 최적화 등 미래 항공우주 시스템의 지능화에 앞장서고 있습니다. 무인항공기(UAV) 분야에서는 고정익, 회전익, 틸트로터 등 다양한 플랫폼을 대상으로 실내외 복합 환경에서의 3차원 경로계획, 장애물 회피, 다중 UAV 협동 임무, 군집 비행, 표적 추적 및 자동 착륙 등 실시간 자율비행 기술을 연구합니다. 또한, 실제 비행시험 및 HILS 환경을 구축하여 이론적 연구 결과를 실무에 적용하고, 국방, 산업, 우주탐사 등 다양한 분야와의 협력 연구를 통해 기술의 실용화와 산업 발전에 기여하고 있습니다. ASCL은 국내외 유수의 연구기관, 산업체, 국방 분야와의 산학연 협력을 통해 첨단 항공우주 시스템의 실용화 및 상용화를 선도하고 있습니다. 다양한 국가연구과제, 방위사업, 우주탐사 프로젝트, 초소형 위성 개발, 자동비행 시스템, 영상기반 항법, 고신뢰성 제어기, 인공지능 기반 임무 최적화 등 다수의 연구성과를 보유하고 있으며, 관련 특허와 논문, 기술이전, 국제학술대회 발표 등 활발한 연구 활동을 이어가고 있습니다. 본 연구실은 미래 항공우주 산업을 이끌어갈 창의적이고 도전적인 인재를 양성하고, 첨단 항공우주 시스템의 혁신을 선도하는 연구 중심의 글로벌 리더로 자리매김하고 있습니다. 우주와 하늘을 무대로 한 새로운 도전과 혁신을 꿈꾸는 연구자, 학생, 산업체와의 활발한 교류와 협력을 통해, 대한민국 항공우주공학의 미래를 함께 만들어가고 있습니다.

Guidance and Control Systems
Drone Technology
Terrain-Referenced Navigation
우주비행체 궤도 유도, 항법 및 제어(GNC) 기술
우주비행체의 궤도 유도, 항법 및 제어(GNC) 기술은 인공위성, 우주선, 행성탐사선 등 다양한 우주 시스템의 임무 성공을 좌우하는 핵심 분야입니다. 본 연구실에서는 궤도 설계, 궤도 결정, 궤도 유지 및 궤도 기동에 이르는 전 과정을 아우르는 이론 및 실무적 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 저궤도(Low Earth Orbit) 및 정지궤도(Geostationary Orbit) 위성의 궤도 유지, 위성군(위성 편대) 운용, 그리고 행성간 임무를 위한 최적 궤적 설계 등 다양한 응용 분야에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 항법 분야에서는 다양한 센서(별추적기, 자이로, 자력계, GPS 등)와 첨단 필터링 기법(확장 칼만 필터, 입자 필터, 정보 필터 등)을 융합하여 우주비행체의 위치 및 자세를 고정밀로 추정하는 기술을 개발합니다. 최근에는 머신러닝 및 인공지능을 활용한 데이터 기반 항법, 비선형 시스템의 고장 진단 및 복원력 향상, GNSS 신호가 제한된 환경에서의 대체 항법(지형참조항법, 영상기반 항법 등) 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 제어 분야에서는 궤도 및 자세 제어를 위한 다양한 구동기(반작용휠, 제어모멘트자이로, 추력기 등)와 제어 알고리즘(적응제어, 슬라이딩 모드 제어, 최적제어, 강화학습 기반 제어 등)을 개발하여, 우주비행체의 고기동, 고정밀 임무 수행을 지원합니다. 특히, 내부 페이로드 운동, 외란, 구조적 유연성 등 실제 우주 환경에서 발생하는 다양한 불확실성과 외란에 강인한 제어기 설계에 중점을 두고 있습니다.
무인항공기(UAV) 및 항공우주 시스템의 지능형 유도·항법·제어
무인항공기(UAV) 및 항공우주 시스템의 지능형 유도, 항법, 제어 기술은 미래 항공우주 산업의 핵심 경쟁력입니다. 본 연구실에서는 고정익, 회전익, 틸트로터 등 다양한 UAV 플랫폼을 대상으로 비행역학 모델링, 경로계획, 장애물 회피, 임무 최적화 등 실시간 임무 수행을 위한 핵심 기술을 연구합니다. 특히, 실내외 복합 환경에서의 3차원 경로생성, 다중 UAV 협동 임무, 군집 비행, 장애물 회피 및 충돌 방지 등 실제 적용 가능한 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 항법 및 센서 융합 분야에서는 GPS/INS 통합항법, 비전 기반 항법, 지형참조항법, 레이더 및 라이다 기반 항법 등 다양한 센서 융합 기법을 통해 GPS 거부 환경에서도 안정적인 위치 및 자세 추정이 가능하도록 연구합니다. 최근에는 딥러닝, 강화학습 등 인공지능 기법을 활용하여 UAV의 자율비행, 표적 추적, 영상 기반 착륙, 다중 표적 탐지 및 추적, 장애물 인식 및 회피 등 고차원 임무 수행 능력을 향상시키고 있습니다. 제어 분야에서는 모델 기반 제어, 적응제어, 강화학습 기반 제어, 데이터 기반 고장 진단 및 복원력 제어 등 다양한 첨단 제어기법을 개발하여 UAV의 비행 안정성, 신뢰성, 내고장성(Fault Tolerance)을 극대화합니다. 또한, 실제 비행시험 및 HILS(Hardware-in-the-Loop Simulation) 환경을 구축하여 이론적 연구 결과를 실무에 적용하고, 산업체 및 국방 분야와의 협력 연구도 활발히 진행하고 있습니다.
1
A Study on Synergic Implementation of AI in Nano-satellite Constellations for Autonomy
Mohammed Irfan Rashed, Hyochoong Bang
Advances in Space Research, 1970
2
Super-Twisting Sliding Mode Controller and Harmonic Disturbance Observer-based Longitudinal Autopilot for Convertible Quadrotor UAV during Transition Phase
J. Liao, H. Bang
Sensors, 2022
3
Sparse Instantiation of Bias Nodes for Factor Graph-based Terrain-referenced Navigation
J. Park, H. Bang
International Journal of Control, Automation, and Systems, 1970
1
유도포탄 비행제어 시스템 개발(2017)
OOO
2017년 12월 ~ 2018년 11월
2
상용기반 보조센서에 의한 복합항법 시스템 개발(2017)
OOO
2017년 12월 ~ 2018년 11월
3
소형위성을 이용한 한-아프리카(AU) 우주기술 협력 사업(2017)
한국연구재단 (NRF)
2017년 12월 ~ 2018년 11월