연구실 탐방 (비행역학 및 제어 연구실, FDCL)

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  비행역학 및 제어 연구실(Flight Dynamics and Control Laboratory)은 다양한 항공우주시스템의 비행역학을 분석하고 시스템에 가장 적합한 유도제어 기술을 연구하고 있습니다.

 

 

 

  구체적으로 FDCL은 정밀유도제어(Precision Guidance and Control), 전산유도제어(Computational Guidance and Control) 및 학습 기반의 지능유도제어(Intelligent Guidance and Control) 기술을 연구하고 있습니다. 유도제어분야는 선진국으로부터 기술도입 및 협력이 불가능해 자체 기술 개발이 필요하며, 국방 분야를 중심으로 지속적으로 학술적/기술적 혁신이 요구되는 분야입니다. FDCL은 정밀요격분야의 핵심원천기술을 보유하고 있으며, 현재 유도제어 분야의 기초적인 이론 연구부터 실제 체계에 직접 적용할 수 있는 실용적인 기술을 지속적으로 개발하여 항공우주 산업체 및 관련 연구기관의 기술 개발을 지원하고 있습니다. FDCL은 다양한 항공우주시스템(대탄도탄 요격미사일, 장사정포 요격미사일, 함정방어시스템, 공대공 유도탄, 무인이동체, 재사용 발사체, 재진입 비행체, 소형위성 발사체, 로켓수송 시스템 등)의 고등 유도제어 알고리즘을 개발하고 있고, 세계적으로 최적유도법칙(Optimal Guidance Law) 학문분야를 선도하고 있습니다.

 

 

그림 1. FDCL의 연구 분야 (images from goolge)

 

 

정밀유도제어 기술 연구

  정밀 유도제어는 미사일/장사정포/함정방어 시스템의 핵심 기술입니다. 고속으로 비행하는 물체를 레이더를 통해 정밀 탐지/추적하는 표적 추적 기법, 획득된 표적의 정보로부터 표적의 예상 비행 궤적을 예측하여 신속하게 예상요격점(Predicted Intercept Point)을 산출하는 기법, 예상요격점으로 요격탄을 유도하는 정밀유도기법, 외란이 존재하는 상황에서 빠른 응답 특성을 확보하도록 하는 제어 기법 등을 연구하고 있습니다. 특히, 정밀유도기법과 관련하여 다수의 국제학술지 논문을 발표하여 세계적으로 학문분야를 선도하고 있습니다. FDCL에서 수행한 이 분야의 최근 연구 결과로는 한국형 근접방어 시스템의 교전 통제 알고리즘 개발, 표적 식별/추적 극대화를 위한 조기 경보 레이더 배치 최적화 알고리즘 개발, 복수의 장사정포 표적에 대한 정밀추적 및 식별 알고리즘 개발, 활공형 유도포탄의 유도조종 알고리즘 개발, 지능형 유도포탄의 유도조종 알고리즘 개발 등이 있습니다.

그림 2. 정밀유도제어 기술 연구

 

 

전산유도제어 기술 연구

  최근 재사용 발사체 및 재진입 비행체와 같은 새로운 유형의 비행 시스템의 출현으로 현실세계의 유도제어 문제가 매우 복잡해 졌습니다. 비행체의 운동 모델의 비선형성이 심화될 뿐만 아니라 비행체를 안정적으로 운용하기 위해 비행 중 다양한 비행 구속 조건을 만족시켜야 합니다. 지금까지의 유도제어 설계 개념들로 재사용 발사체 및 재진입 비행체의 유도제어 문제를 해결할 수 없으며 최근 컴퓨터의 계산 능력과 실시간 최적화 기법을 활용한 전산유도제어 접근방법이 주목을 받고 있습니다. 그러나 현재까지 개발 된 전산유도제어 방법들은 실제 시스템에 적용하기에는 한계가 있어서 알고리즘의 고도화가 필요한 실정입니다. 이를 위해 FDCL에서는 컨벡스 최적화(Convex Optimization)를 활용한 유도제어문제 정식화, 실시간 최적화 솔버 및 검증 방법론 등을 연구하고 있습니다. FDCL에서 수행한 이 분야의 최근 연구 결과로는 실시간 최적화 기반 한국형 우주비행기의 재진입 유도기법과 공력/측추력 혼용제어를 기반으로 한 한국형 재사용 발사체의 실시간 착륙 유도기법을 개발하였습니다. 또한, 재사용발사체 기술시연체를 활용한 실시간 착륙유도 실증 연구를 진행하고 있으며, 재사용 로켓 수송 시스템을 위한 착륙 유도 알고리즘을 개발하고 있습니다. FDCL에서 수행한 재사용 발사체의 실시간 착륙 유도기법과 관련한 연구영상은 아래 YouTube 링크에서 확인할 수 있습니다.

 

https://www.youtube.com/watch?v=AzZtUBheUQc

(한국형 재사용 발사체 6자유도 시뮬레이션 영상)

https://www.youtube.com/watch?v=XhYTus_omLM

(연착륙 유도제어 기술 시연체의 6자유도 시뮬레이션 영상)

https://www.youtube.com/watch?v=ZAsF1d6aNW4

(재사용 로켓 수송 시스템의 착륙 유도 알고리즘 시뮬레이션 영상)

 

  또한, 소형위성발사체의 유도제어 알고리즘 개발 연구도 활발하게 수행하고 있으며, FDCL은 2023년 3월 20일에 발사 성공한 한빛-TLV 유도제어 알고리즘 개발에 참여하였습니다.

그림 3. 전산유도제어 기술 연구

 

 

지능유도제어 기술 연구

  일반적으로 항공우주시스템의 유도제어 알고리즘 설계의 성능 검증은 비행 중 발생할 수 있는 다양한 오차 요소를 반영한 6자유도 비행체 모델의 광범위한 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 수행 됩니다. 이때, 방대한 시뮬레이션 결과에 대한 비행체의 모든 성능지수를 확인하는 것은 설계자의 많은 시간과 노력을 요구하여 현실적이지 못한 방법으로 인식되고 있습니다. 따라서 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통한 성능 검증은 최종 시간에서 주요 성능지수의 통계적인 수치로 평가하는 것이 제한된 시간과 자원 내에서 수행할 수 있는 현실적인 방법론입니다. 하지만, 이 방법의 경우 비행 중 성능 지수들에서 발생한 미묘한 이상 현상을 전부 감지할 수 없어, 유도제어설계의 강건성을 완벽히 검증해 주지 못한다는 문제점이 있습니다. 또한, 획득된 데이터로부터 비행체의 비행성능을 분석하는 작업은 대상 시스템의 운용 개념에 깊이 있는 이해와 비행역학에 대한 전문지식을 요구합니다. 따라서, 해당 분야에 전문지식이 없는 인적 자원이 해당 업무를 이해하고 숙련되기까지 많은 시간과 노력이 필요한 실정입니다.

 

  Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 생성되는 비행 데이터들에는 이상 현상에 관한 정보뿐만 아니라 비행체의 다양한 파라미터들과 주요 비행성능 간의 상관관계와 같은 중요한 정보를 담고 있는 일종의 지식서비스(Knowledge Base)라 볼 수 있습니다. 하지만, 현재는 방대하게 축척 된 데이터베이스들을 적극적으로 활용하고 있지 못한 실정입니다. 축척 된 데이터베이스로부터 유용한 정보들을 추출할 수 있다면 이 정보들은 비행체 비행 안정성 향상 및 유도제어 성능 개선에 추후 활용될 수 있으며, 해당 업무에서 인적자원 활용성을 높일 수 있습니다. FDCL은 이를 위해 최근 개발되고 있는 다양한 딥러닝 이론 및 데이터 분석 기법을 활용하여 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 축척 된 비행 데이터의 이상 현상(유도제어루프의 발산 현상 등)을 자동으로 검출 할 수 있는 방법과 비행체의 주요 비행 성능을 추론/판단할 수 있는 선행 기술을 개발하고 있습니다.

 

  또한, 무인 이동체가 효율적인 임무 완수를 위해 계측 된 데이터를 기반으로 경로를 스스로 계획/추종하고 주변 환경에 능동적으로 대처하도록 하기 위해 인공지능/딥러닝 기술이 활용되고 있습니다. 해당 기술은 해외 각국이 기술확보에 총력을 기울이는 상황임에 따라 해외로부터 기술도입 및 협력이 불가능해 자체 개발이 필요한 실정입니다. 이 주제와 관련하여 강화학습이나 가우시안 프로세스 등을 활용하여 무인이동체의 학습기반 경로추종 유도기법 및 학습기반 외란에 강건한 비행제어 기술을 연구하고 있습니다.

그림 4. 비행데이터 이상성 검출 연

 

 

  이 내용 외에도 FDCL은 다양한 항공우주시스템의 유도제어 알고리즘 연구를 진행하고 있습니다. 자세한 내용은 아래 홈페이지를 방문하면 확인하술 수 있습니다.

 

http://fdcl.kaist.ac.kr/

(비행역학 및 제어 연구실 홈페이지)

 

 

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원문         이창훈 교수[lckdgns@kaist.ac.kr]

편집            이상길[sanggil.lee@kaist.ac.kr]