Optimal and Predictive Control for Dynamic Performance Optimization
연구 내용
제어 목표를 성능 지표로 정량화하고 최적화 또는 예측 기반 제어 정책을 구성하여 동적 응답을 개선하는 연구
동적 시스템에서 목표 추종, 에너지 사용, 진동 억제 등 복수의 성능 항을 동시에 만족시키기 위해 최적 제어 또는 예측 제어 관점을 적용합니다. 제어 입력에 대한 제약과 상태의 제약을 명시적으로 반영하여, 계획 기반 제어가 과도응답과 안정성을 동시에 고려하도록 설계합니다. 또한 예측 오차와 모델 불확실성을 고려한 운용 절차를 정리하여, 반복적으로 제어 정책을 업데이트하는 방식으로 실제 응답의 일관성을 확보하는 데 주안점을 둡니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기에는 동적 성능 지표를 정의하고 이를 만족하는 제어 설계 문제를 수리적으로 정식화했습니다. 이후 최적화 또는 예측 기반 제어 구조를 도입하여 제약 조건을 포함한 제어 정책을 구성하는 방향으로 연구를 진행했습니다. 최근에는 모델 불확실성과 예측 오차가 실제 운용에서 미치는 영향을 점검하고, 업데이트 기반 운용 절차를 통해 응답 품질을 유지하는 연구를 수행합니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.