연구실 탐방 (Flight Dynamics and Control Lab., 지도교수 : 탁민제)

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그림 1. 지도교수 탁민제 교수님 (1989년 부임)

 

   비행제어 연구는 항공기, 유도무기 및 기타 대기권을 비행하는 비행체와, 인공위성, 우주발사체, 우주 탐사선, 우주망원경과 같은 우주 비행체등을 유도하고 제어하여 원하는 임무를 수행하도록 하는 기반 기술로 이루어져 있습니다. 비행제어는 센서 및 액츄에이터, 탑재용 컴퓨터, S/W, 통신 및 제어 알고리즘 등이 결합된 복합적인 기술입니다.

본 연구실의 주요 연구 분야는 다음과 같습니다.

 

• - 유도무기(미사일) 유도조종
• - 무인기 유도조종 및 충돌회피
• - 우주발사체 유도 및 자세제어
• - 비행궤적 최적화
• - 진화연산 및 하이브리드 알고리즘

 

   본 연구실에서는 단순한 이론 연구에 그치지 않고 실제 실험을 통하여 개발된 알고리줌을 시험하기 위한 다양한 연구를 병행하여 수행하고 있습니다. 본 연구실은 무인기, 유도무기 및 우주발사체 유도조종 분야 뿐만 아니라 국내외에서 많은 관심을 받고 있는 무인전투기, 심우주 탐사선 및 우주 로봇 분야 등 다양한 방향으로 연구영역을 넓혀 나갈 예정이며, 국가 차원의 대형 개발사업을 성공적으로 수행할 수 있는 전문 인력을 꾸준히 배출할 계획입니다. 

 

 

미사일의 자동 항법, 미사일 방어 시스템 관련 유도 법칙 (Guidance Laws Related to Missile’s autopilot Design and missile defense system)

   본 연구실에서는 충돌각 및 충돌 시간 제어 유도 법칙과 유도탄 생존성 향상을 위한 유도 법칙 등 다양한 고등 유도 항법 관련 연구를 수행하고 있습니다. 미사일 충돌각 제어 유도 법칙 (Impact Angle Control Guidance Laws; IACG)은 탱크 혹은 장갑차 같은 두꺼운 장갑을 가진 적에게 최대한의 피해를 입히기 위해 직선이 아닌 일정한 각도로 충돌하게 하는 유도 법칙입니다. 이에 미사일이 일정한 각도로 충돌하면 장갑을 뚫고 침투하여 화력을 최대화 할 수 있게 됩니다. 또한 적 함대의 미사일 방어체계를 뚫고 요격하려면 여러 방향에서 여러 개의 미사일이 같은 시간에 요격을 해야하는데 이를 만족하기 위해선 미사일의 충돌 시간을 제어할 수 있어야 합니다 (Impact Time Control Guidance Law; ITCG). 따라서 충돌 시간을 제어하여 더욱 효과적으로 적 함대를 요격할 수 있습니다. 유도탄 생존성 향상을 위한 유도 법칙 (Survivability enhanced guidance Law) 연구에서는 적 함대의 미사일 방어체계에서 발사하는 방어 범주 밖에서 함대를 요격하는 경로를 찾아 미사일이 추종하게 합니다.

 

그림 2. 미사일 충돌각 제어 유도 법칙

 

 

그림 3. 미사일 충돌 시간 제어 유도 법칙

 

그림 4. 미사일 생존성 향상 유도 법칙

 

   또한 방어체계가 점점 발전함에 따라 미사일의 고기동성이 점차 강조되고 크로스 커플링이 안정성의 특성에 미치는 영향을 연구하기 위해 본 연구실에서는 롤-피치-요가 통합된 컨트롤러, 진화 최적화 방법 (Evolutionary Optimization approach; CEALM), LMI에 기반한 다목적 컨트롤인 혼합된 H₂/H-infinity 컨트롤 방법을 이용하고 있습니다. 추가로 고기동 회전을 하는 미사일의 자동 항법을 폴 위치를 이용한 받음각 컨트롤러를 통해 개발하고 있습니다.

   마지막으로 미사일 방어 시스템 연구에서는 적 미사일의 발사부터 요격 까지를 세 단계로 나누어 중간 단계에서 위성 및 지상 레이더로 적 미사일의 위치를 파악 및 경로를 예측하고, 적 미사일이 세번째 단계일 때 방어 미사일을 여러 대 발사하여 공중에서 요격하고 방어하는 기술입니다. 본 연구실에서는 이러한 방어 시스템을 시뮬레이션을 통해 검증하였습니다.

 

그림 5. 미사일 방어 시스템의 개략도

 

 

헬기를 이용한 현수 화물 운송 시스템 (Slung-Load Transport System)

   최근 드론을 이용한 화물 수송 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 특히 FDCL에서는 현수 화물 수송, 즉 줄로 드론과 화물을 묶어 운송하는 경우에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 현수 화물 운송은 다양한 분야에 응용될 수 있습니다. 일단 건설 분야에서는 구조물 설치, 자재 운반등에 널리 사용될 수 있습니다. 또한 군수 지원 분야에서도 다양한 군수품을 긴급 지원하는데 사용될 수 있습니다. 그 외에도 재난 방재 분야에서 인명 구조나 화재 진압에도 응용될 수 있습니다.

   무인 현수 화물 수송의 특장점은 다음과 같습니다. 일단 화물을 끈으로 묶어 들기 때문에 크고 무겁고 모양이 일정치 않은 화물을 운송하는데 활용할 수 있습니다. 또한 시스템의 자유도를 확보하면서 착지하지 않고도 화물을 운송할 수 있습니다. 또한 가장 큰 특장점으로는, 여러대의 기체가 모여 한 기체로는 운송할 수 없는 화물을 협력하여 운송할 수 있다는 것입니다.

   하지만 끈으로 화물이 묶여있는 경우 여러가지 문제가 발생합니다. 일단 화물이 고정되어있지 않기 때문에 드론과 화물이 같이 흔들리게 됩니다. 그렇기 때문에 매달린 화물에 대한 고려를 하지 않으면 드론이 바로 추락할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구실에서는 현수 화물 운송 시스템의 제어 시스템을 연구하고 있습니다. 현수 화물 운송 시스템의 끈 길이나 물체 무게를 모르더라도, 처음 몇 초간 물체가 흔들리는 양상을 보고 드론이 자동으로 흔들림을 제어할 수 있도록 하는 것이 이 연구의 목표입니다.

 

그림 6. 현수 화물 운송 시스템의 모식도

 

그림 7. 현수 화물 운송 시스템의 모델

 

 

무인 항공기의 의사결정 알고리즘 (Intelligent Decision Making Algorithms for Unmanned Aerial Vehicles)

   현재까지는 무인 항공기로 미션을 수행하는 경우, 미리 항공기의 궤적과 미션 수행 일정을 정하고 그 궤적을 따라가는 방식으로 미션을 수행해 왔습니다. 또한 미션 수행시 문제가 생기면 사용자가 직접 개입하여 무인기에 명령을 하달하는 방식으로 미션이 진행되었습니다. 그런데 실제 상황에서는 적기라던가 생각지 못한 위험 요소들이 시시각각 등장할 수 있습니다. 또한 운용되는 무인기의 갯수 자체가 매우 많이 늘어나면서 사람이 모든 요소를 제어하기 어려운 상황이 되었습니다. 그러므로 무인기가 주어진 임무를 수행하면서 불확실하고 동적인 운용 환경, 위험 요소 및 기체 상태 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 자율적 지능형 의사 결정 알고리즘이 필요합니다.

   본 연구실에서는 다음과 같은 기능을 수행하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 먼저, 작전 계획을 자동으로 수행하고, 문제 발생 시 능동적으로 작전을 새로이 계획하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 또한 UAV가 자동으로 위험을 인지하고 평가하며, 이에 대처하도록 하고 있습니다. 또한 AV가 자신의 주변 상황을 직접 학습할 수 있고, 이를 작전 변경에 반영하도록 연구하고 있습니다.

 

그림 8. UAV 의사 결정 알고리즘의 개념도

 

 

슬로싱을 고려한 자세제어 (Attitude Control Considering Sloshing Disturbance)

   본 연구에서는 슬로싱(Sloshing)을 고려한 액체 추진제 발사체 상단의 정밀 자세 제어 기법을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 슬로싱 모델링 기법 연구, CFD 슬로싱 모델링, 장동 운동 억제 제어 기법 연구들을 진행하고 있습니다.

   슬로싱이란 연료 탱크 내에서 연료가 발사체의 움직임에 따라 출렁이는 현상을 말합니다. 따라서 액체 연료를 사용하는 발사체의 경우 추진제 슬로싱(Sloshing)이 되고는 합니다. 슬로싱이 있는 경우 발사체의 무게중심이나 회전 관성이 시간에 따라 계속 변하게 되므로 자세 제어가 매우 어려워지게 됩니다.

   이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 다양한 세부 연구를 진행 중입니다. 일단 가속구간 및 무추력 구간 (미소 중력 환경)에서 추진제 슬로싱을 어떻게 모델링 할 수 있을지를 연구합니다. 또한 CFD 소프트웨어를 이용하여 슬로싱의 등가 운동 모델을 구할 수 있는 기법을 연구합니다. 최종적으로 슬로싱 운동 모델을 고려한 발사체의 6자유도 운동방정식을 유도하고, 이를 제어할 수 있는 정밀 자세 제어 시스템을 설계하고 있습니다.

 

그림 9. 슬로싱의 CFD 시뮬레이션

 

그림 10. 다중 진자를 이용한 슬로싱 모델링

 

 

달 궤도선 영상의 초정밀 수치 표고 모델 추출 기법 및 단계별 영상 생성을 위한 시뮬레이터 개발(Constructing Virtual Moon-Environment and DEM Creation Algorithm)

   본 연구는 기존의 달 영상을 이용한 고정밀도 수치 표고 추출 기법을 개발해 정밀한 달 지형도를 만들고, 이를 바탕으로 단계별로 달 영상 생성용 시뮬레이터를 개발, 데이터베이스를 구축하는 것을 목표로 진행되고 있습니다. 이를 위해서는 다양한 기법을 새로 개발해야 하는데, 달의 사진, SAR 이미지, 고도 정보를 융합해 수치 표고 모델을 구축하는 기법, 달 표면 이미지의 해상도를 개선하는 영상 처리 기법, 생성된 달 지형도로부터 위험 요소를 자동으로 분석하는 기법들이 해당됩니다.

   현재는 달 표면의 사진을 이용해 달 표면의 지형도를 만들어내는 기법을 주로 연구하고 있습니다. 일단 달 표면의 사진들을 하나로 합치는 기법이 필요한데, 이를 위해 특징점을 이용한 파노라마 합성 방법이나, 크레이터를 인식해 동일 지점을 인식하는 기법들이 연구되고 있습니다. 또한 달 표면의 고도를 알아내기 위해서 크레이터에 의한 그림자를 보고, 그림자로부터 크레이터의 깊이를 역추적하는 기법을 연구중입니다.  

 

그림 11. 크레이터를 이용해 합성한 달 표면 사진

 

그림 12. 임의의 달 표면을 생성 및 이미지화 한 후, 크레이터 깊이 추정 알고리즘으로 표고를 역추적한 결과

 

 

 

 

편집         손대성[son5963@kaist.ac.kr]