연구실 탐방 (Information and Control System Lab. , 지도교수: 최한림)

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보 및 제어 시스템 연구실 (Laboratory for information and Control Systems 이하 LiCS)은 정보처리 및 의사결정과 관련된 시스템을 연구하는 연구실입니다.

추정, 제어, 로보틱스, 최적화 이론 등 중요한 기술적 요소를 토대로, 팀으로 활동하는 무인 지상로봇이나 무인기 등의 네트워킹 시스템, 복잡한 환경에서의 정보 수집 과정 등을 이해하려고 합니다.

현재 우리 연구실은 무인기, 자율 주행 로봇, 무선 센서 네트워크, 다기능 레이더, 항공교통 관리 시스템, 환경 감지 시스템 등 여러 시스템에 저희의 연구물과 지식을 적용하고 있습니다.

 

 

연구영역 1 : 다중 에이전트 시스템에 대한 견실 의사 결정

[Consensus-Based Bundle Algorithm (CBBA)]

 

현대 사회의 네트워크 중심 운영에서는, 서로 다른 기능을 갖춘 여러 에이전트 그룹들이 상호작용하며 정찰, 감시, 목표 분류 및 구조 작업과 같은 임무를 수행합니다. 이 커다란 규모의 에이전트 그룹들은 서로 다른 특성을 가지고 있기 때문에, 가장 적합한 에이전트 그룹이 특정 업무를 수행하도록 해야 하며, 그 과정에서 다른 에이전트들과의 알맞은 협업과 조정이 필요합니다. 따라서 효율적인 임무 수행을 위해, 업무 할당, 협업, 조정을 책임지는 자율적인 업무 할당 알고리즘이 필요합니다.

CBBA는 다중 에이전트, 다중 업무 할당 문제에 좋은 근사해를 제시하는 비중심화 시장베이스의 프로토콜입니다.

CBBA는 두 과정을 반복하도록 구성되어 있는데, 첫 번째 단계는 각 에이전트가 업무 번들을 생산하는 단계인 번들구축 단계이며, 두 번째는 근접한 에이전트 사이의 국소 네트워크를 통해 충돌했던 과제들을 해결하고 할당하는 합의 단계입니다.

CBBA는 비중심화 된 결정 구조이기 때문에 큰 에이전트 그룹을 다루기 쉽고, 시간이 다항 함수적 관계를 가지고 있어 효율적이며, 비선형적인 모델 등 다양한 모델과 상황에 적용시킬 수 있는 장점이 있습니다.

 

 

그림1. 네트워크를 이용한 자율 에이전트들의 복잡한 업무수행도

 

연구영역 2 : 대규모 시스템에서의 정보수집

 

국가 인프라가 복잡해지면서, 예상치 못한 환경적 사건에 의한 광범위한 시스템의 실패가 더 잦아지고 있습니다. 기후, 환경 역학 등의 자연 물리현상의 정확한 예측이 가능한 모델을 개발하기 위해서는 현재 상태에 대해 광범위하고 정확한 측정이 필요합니다. 충분한 빈도를 가지며 집약된 관측이 없다면 측정값과 실제값의 차이가 커다란 오류를 낳기 때문입니다.

센서 네트워크는 현재 상태에 대한 자동 정보수집 과정을 위해 많은 영역에서 사용되어 왔습니다. 하지만 자연 시스템은 너무나도 광대하기 때문에 집약된 센서 네트워크를 구성하기 위해 많은 시간과 비용이 필요합니다. 게다가 센서 정보의 양, 측정값의 신뢰도가 시스템마다 전부 다르기 때문에 데이터 집약이 어렵습니다.

이 문제를 해결하기 위해 가장 많이 사용하는 접근법은 재설치 가능한 (혹은 이동 가능한) 선별적인 관측을 하는 고정된 네트워크를 보조로 부여하는 것입니다. 이 선별적 센서 네트워크의 핵심은 센서가 최대의 정보를 효율적으로 얻을 수 있는 장소/시간을 결정하는 것입니다. 센서와 계산 자원은 제한되어 있기 때문에, 이 결정은 복잡한 하나의 최적화 문제가 되며, 해답을 얻기 위한 방법이 필요합니다.

동적 데이터 기반 응용 시스템 (DDDAS) 프레임 워크에서는 이러한 복잡한 최적화 문제를 해결하는 새로운 알고리즘을 개발하기 위한 이상적인 기회를 제공합니다. 본 연구실은 현재까지 무인 항공기 (UAV) 시스템의 내구성과 자율성을 향상시키는 모바일 센서 네트워크를 설계하기 위한 이론과 알고리즘을 조사해 왔습니다. 현재 진행 중인 연구주제로는, 대규모 시스템의 불확실성 정량화, 동적으로 구속된 센서 플랫폼을 통한 능동 감지 및 센서 네트워크를 통한 의사 결정의 분배 등이 있습니다.

 

그림 2. 예기치 않은 자연현상 : 태풍, 화산폭발, 기름유출, 천둥번개

 

그림 3. 정보 예측을 위한 동적 데이터 기반 폐 루프 구조도.

 

연구영역 3 : 저전력을 고려한 자원 관리 [Resource management for power-aware systems]

 

-다기능 레이더 시스템 스케줄링

최근의 복잡한 레이더 시스템 발전의 중심에는 위상 배열 안테나 기술이 있습니다. 또한, Adaptive beam pointing 기술이 다중 임무 처리 능력을 향상시켜, 이전에는 개별적인 레이더 시스템을 통하여 따로 수행되었던 추적(tracking), 정찰(surveillance), 유도(weapons guidance)와 같은 임무를 복합적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 이러한 이유로, 위상 배열 시스템의 성능을 끌어올려 레이더에 주어진 시간, 에너지, 처리능력 등의 한정된 자원을 효율적으로 관리, 운용하는 레이더 자원관리 및 할당 기술이 중요해졌습니다.

따라서 다기능 레이더의 성능에 시스템에 대한 지식(knowledge)과 지능(intelligence)이 중요한 역할을 하게 되었고, 시스템의 임무 수행 환경에 따른 임무의 최적화를 위해 레이더 매개 변수의 결정이 이루어지고 있습니다. 이와 관련하여 저희 LiCS 연구실은 국방 과학 연구소의 후원을 받아 다중 모드 멀티 빔 레이더 시스템을 위한 효율적인 작업 스케줄링 알고리즘을 설계하는 프로젝트를 진행하였습니다.

 

                       

                                                       그림 4. F22의 능동 전자주사식 위상배열 레이더 시스템                        그림 5. 다중 임무 레이더

 

 

그림 6. 다중 임무 레이더의 자원 관리와 시뮬레이션 모델

 

연구영역 4. 예측, 제어 및 최적화 이론

 

- Mixed-Integer Convex 프로그램을 이용한 센서 네트워크 최적화

시스템의 상태를 측정하는 센서 위치의 결정에 대한 문제를 해결하면, 시스템 상태의 추정에서 발생하는 가장 큰 불확실성을 줄일 수 있습니다. 이 분야에 대한 근래의 연구에서는 문제 해결을 위한 새로운 도구로 Mixed-integer semidefinite program(MISDP)이 제안되었습니다. 이는 목적 함수의 convexity 및 제약 함수의 선형성을 보장해 주는 프로그램으로, 해당 측정 위치가 선택되었는지 여부를 나타내기 위하여 이진 변수를 사용합니다. 이에 대하여 CPLEX와 같은 신뢰도가 검증된 해석 도구와 연관된 mixed-integer 선형 프로그램 (MILP)을 사용하여 시스템의 최적 해를 얻는 알고리즘이 개발되고 있습니다. 아래의 예시에서, 움직이는 표적을 추적하기 위한 센서 선택의 문제는 위의 제안 된 방법이 적용 가능함을 보여주며 또한 시스템의 이차 구속 조건을 처리할 정도로 좋은 결과를 보입니다.

 

그림 7. 배치된 센서 네트워크 속 이동 표적 추정 문제의 trade off 문제 예시

 

편집         이재호[barbossa0412@kaist.ac.kr]