우수신진연구자 세션

2010.02 서울대학교 기계항공공학부 학사
2013.08 퍼듀대학교 우주항공공학 석사
2017.05 퍼듀대학교 우주항공공학 박사
2017.06~2018.05 퍼듀대학교 방문조교수
2018.06~2019.06 현대자동차
2019.07~현재 울산과학기술원

사이버 물리 시스템 (Cyber Physical System, 이하 CPS) 사이버 요소인 컴퓨터 프로그램 및 S/W 알고리즘과 물리적 거동을 관장하는 센서 및 엑츄에이터가 네트워크 환경을 통해 상호작용하는 통합시스템을 일컫는다. CPS는 기존의 임베디드 시스템이 고도화되어 작은 스케일의 자동화 시스템부터 대규모 스케일의 사회 기반 시설까지 다양한 분야에 적용되고 있으며, 내부 요소들 간의 복잡한 상호작용은 여러 가지 기술적 난제들을 동반하고 있다. 특히, 센서와 엑츄에이터의 고장 외에도 S/W에서 발생할 수 있는 프로그램 적인 오류가 물리적 거동과 연루된 오작동을 초래하기 때문에 기존의 사이버 시스템과 비교하여 치명적인 사고로 이어질 수 있다. 본 발표에서는CPS의 사이버 취약성 및 물리적 오작동을 현대 제어이론에 기반하여 분석하고 대응하는 방법에 대해 소개한다.

2013.08 서울대학교 화학생물공학 학사
2019.08 서울대학교 화학생물공학 박사
2020.08 Carnegie Mellon University, Postdoctoral Researcher
2020.09~현재 광운대학교 화학공학과

시스템 최적 운전에 있어, 비선형 최적화 문제를 실시간으로 풀어 입력을 결정하는 모델예측제어 기법과 강화학습을 통하여 최적 제어 정책을 학습하는 기법 등을 활용할 수 있다. 본 발표에서는 비선형 민감도 개념을 활용하여 이전 스텝에서 계산한 최적해를 최대한 사용하는 advanced-multi-step 모델예측제어를 소개하고자 한다. 또한, 제한 조건을 고려하여 학습할 수 있는 강화학습 알고리즘을 소개한다.

2007.02 서울대학교 기계항공공학 학사
2009.09 MIT 항공우주공학 석사
2015.09 MIT 항공우주공학 박사
2015.09~2019.08 nuTonomy (Aptiv 인수 후 Motional로 이어짐)
2019.08~현재 울산과학기술원 조교수

규칙 기반의 로봇 알고리즘으로 2000년대 중후반의 DARPA Grand Challenge와 Urban Challenge에서의 차량 자율주행이 가능했고, 2010년대에는 학습 기반의 알고리즘으로 타 분야들 성공사례에서처럼 자율주행 기술의 완성도가 높아지고 있다. 본 발표에서는 제어, 움직임 계획, 의사결정, 교통흐름 등의 자율주행 기술 구성요소 측면에서 규칙 기반 및 학습 기반의 로봇 알고리즘과 향후의 연구방향에 대해 소개한다.

2008.02 KAIST 항공우주공학 학사
2010.02 KAIST 항공우주공학 석사
2014.08 KAIST 항공우주공학 박사
2014.07~현재 항공우주연구원

자율 비행 기술은 공중무인이동체의 핵심 기술 분야로 무인항공기에서 도심항공모빌리티 분야까지 점차적으로 자율 비행 기술의 적용 분야가 도심생활권까지 확장되고 있으며, 필연적으로 돌발적인 비정상상황(고장, 연료 부족 등)에서의 대처 능력이 강조되고 있다. 본 발표에서는 비정상상황에서 적응 제어, 조종력 재할당, 경로 생성과 같은 비행제어기술 기반 대처 방법에 대해서 소개한다.

2011.06 University of Toronto 학사
2013.04 ETH Zurich 석사
2019.02 ETH Zurich 박사
2019.03~현재 한국과학기술원

보행 로봇은 복잡한 지형에서 지형과의 접촉을 자유 자재로 조절하여 이동할 수 있다는 장점이 있다. 미래에는 바퀴형 이동 로봇들이 활동할 수 없는 험난한 지형에서 보행 로봇이 여러 임무를 수행할 것이라 기대된다. 하지만 이러한 지형에서 보행 로봇을 제어하는 방법은 아직 많이 연구되지 않았다. 기존의 모델 기반 제어 방법들은 아주 느린 속도를 가정하여 (i.e., static/quasi-static assumption) 제어하며 이는 로봇의 성능을 급격히 저하시킨다. 이러한 Classical한 방법의 대안으로 데이터 기반의 강화학습이 있다. 강화학습은 로봇의 복잡한 동역학을 훨씬 쉽게 이용할 수 있으며 더 역동적인 모션도 만들 수 있다. 본 강연에서는 강화학습을 이용하여 보행 로봇을 제어하는 방법을 소개한다.

2013.02 동국대학교 정보통신공학과 학사
2015.02 한국과학기술원 전산학 석사
2020.02 한국과학기술원 전산학 박사
2020.03 ~ 2021.02 한국과학기술원 박사후연수연구원
2021.03 ~ 현재 한국전자통신연구원

기존 3차원 스캐닝 기술은 대부분 전문 작업자가 직접 드론을 조작하거나 단순한 커버리지 (Coverage) 경로로 영상을 획득하고, 3차원 모델을 복원한다. 하지만 본 발표에서는 드론의 자율주행 기술을 활용한 새로운 스캐닝 기술을 소개한다. 소개하는 기술은 온라인 다중 시점 스테레오 (Online Multi-View Stereo) 방법으로 실시간 3차원 복원을 수행하고, 동시에 드론의 탐사 (Exploration) 알고리즘으로 최적의 경로를 결정하여 스캐닝한다. 그러므로 전문 작업자의 조작 없이 정밀한 3차원 모델을 복원할 수 있다.

2007.08 한국과학기술원 항공우주공학 학사
2013.08 Georgia Institute of Technology 항공우주공학 석사
2016.12 Georgia Institute of Technology 수학 석사
2018.12 Georgia Institute of Technology 항공우주공학 박사
’18.05-’20.08 미국 실리콘밸리 스타트업 CTO
2020.09~현재 경북대학교 조교수

항공 로봇(드론)이 자율 비행을 통해 성공적인 미션을 수행을 하기 위해서는 보다 정확한 항법 시스템이 필요하며 GPS 가 동작하지 않는 도전적인 환경에서는 카메라 비전 기술과 다른 센서들을 융합하여 항법 시스템을 구축할 수 있다. 본 발표에서는 비전 기반 항법 시스템의 원리와 다양한 최신 알고리즘 및 현재 열린 문제들을 소개한다.

2007.03~2013.02 한남대학교 전자공학 학사
2013.03~2020.08 대구경북과학기술원 박사
2020.08~2020.10 고신뢰CPS연구센터 박사후연수연구원
2020.11~현재 한국철도기술연구원

2023년 부산 오륙도에 상용화 예정인 무가선 저상트램은 도로의 중앙 차선을 할당 받아 운행된다는 점에서, 자동차, 오토바이, 화물차와 같은 교통수단과 횡단보도를 건너는 보행자의 안전과 밀접하게 연계되어 있다. 때문에, 트램은 운행환경의 지속적인 모니터링, 근접하는 객체 인식, 자율적인 상황 판단 및 대응 등으로 기존의 열차시스템과는 차별화된 안전 운행 기술이 요구된다. 본 발표에서는 실증노선에서 무가선 저상트램의 고안전성을 확보하기 위한 자율주행 기술개발의 방향 및 내용과, 시험선 및 실증노선을 활용한 검증 계획에 대해 소개한다

2013.02 한양대학교 기계공학 학사
2018.02 한양대학교 융합기계공학 박사
2019.11 광주과학기술원 인공지능연구실 박사후연구원
2019.12~현재 한국원자력연구원

비파괴평가 기술은 구조물 및 시스템의 건전성 및 결함을 진단(Diagnosis)하는 것을 넘어 사고 발생 징후를 사전에 파악하는 능동진단(Prognosis)을 통한 조기 대응을 위한 기술로 나아가고 있다. 자율주행차, 모바일로봇, 머니퓰레이터 원격제어 등의 수요가 증대됨에 따라, 그러한 센싱 기술은 구조물 및 시스템의 안전과 최적화에 필수적일 뿐 아니라 주변환경(사람 및 사물)과의 상호작용을 원활하게 함에 있어서도 중요하다. 본 발표에서는 초음파, 전자기파, 포인트 클라우드, 인공지능을 활용한 차세대 비파괴평가 및 사물 분류 기술을 소개한다.

2008.02 한국과학기술원 항공우주공학과 학사
2010.02 한국과학기술원 항공우주공학과 석사
2008.12~2014.08 ㈜쎄트렉아이 AOCS Engineer
2017.06 Massachusetts Institute of Technology 항공우주공학과 박사
2017.08~2019.08 Planet Labs Inc. GNC Engineer
2019.08~현재 한국과학기술원 항공우주공학과 조교수

NewSpace는 기존의 우주개발의 주체가 정부에서 민간 사기업으로 바뀜에 따라 나타나는 새로운 개념의 우주개발 페러다임을 일컫는다. 본 발표에서는 NewSpace 시대에 나타나는 우주개발 방식 변화에 대해 소개하고 이에 따른 인공위성 자세제어 시스템 개발 및 제작방식의 변화에 대해 소개한다.

2011.08 인하대학교 전자전기공학 학사
2013.08 광주과학기술원 기전공학 석사
2017.08 광주과학기술원 기전공학 박사
2017.11~현재 한국철도기술연구원

네트워크화된 다개체 시스템의 동기화 문제는 다중 개체들 사이의 상호작용을 기반으로 상대적인 정보만을 활용한 분산적인 제어방식을 활용한다. 비선형 공간에서 다중 개체들의 동기화는 편대제어에서 방위각을 정렬하거나, 분산전원이 연결된 전력망의 동기화 문제로 모델링 된다. 선형공간에서의 동기화문제와 달리 비선형 공간이 가지는 공간적 특징 때문에 기존의 제어방법으로는 전역(global) 영역에서 제어의 수렴성을 보이기는 어렵다. 본 발표에서는 전역 영역에서 동기화가 가능한 분산제어 알고리즘과 다중개체의 편대제어에 응용된 방법을 소개한다.

2008.02 KAIST 항공우주공학 학사
2010.02 KAIST 항공우주공학 석사
2013.02 KAIST 항공우주공학 박사
2013.02~2016.05 국방과학연구소 선임연구원
2016.05~2019.01 Cranfield University Research Fellow
2019.01~현재 KAIST 항공우주공학과 조교수

항공우주시스템의 유도 문제는 최적 제어 이론에 기반한 최적화 문제로 정식화 될 수 있다. 특히 유도탄의 유도 문제는 선형화 된 유도 기하를 바탕으로 선형 2차 최적 제어 문제로 정식화 될 수 있으며, 특정 구속 조건을 고려하는 방식으로 다양한 유도탄의 유도 기법 개발에 활용될 수 있다. 최근 새로운 형태의 항공우주시스템의 출현과 함께 점차 복잡해지는 유도 문제를 해결하고자 실시간 궤적최적화를 기반으로 한 방법들이 고려되고 있다. 본 발표에서는 전통적인 최적 제어 이론에 기반한 유도탄의 유도 알고리즘 설계 방법론부터 최신 전산 유도 철학을 바탕으로 한 컨벡스 최적화 기반 재진입 비행체 및 재사용 발사체의 유도 알고리즘에 대해 소개한다.

2004.03~2008.02 KAIST 항공우주공학과 학사
2008.03~2015.08 KAIST 항공우주공학과 박사
2015.09~2017.03 KAIST 항공우주공학과 박사후연구원
2016.04~2018.02 NASA Ames Research Center 박사후연구원
2018.03~현재 한국항공대학교 항공우주및기계공학부 조교수

다수의 분산 자율 시스템으로 구성된 네트워크에서는 통신과 계산 자원의 한계로 인해 중앙집중식 처리와 통제가 용이하지 않다. 따라서 각각의 자율 시스템들은 한정된 자원으로 지역적인 상황인식과 공유를 통해 네트워크의 전역 협력을 이끌어내는 의사결정을 해야 할 필요가 있다. 일반적인 최적화 기법은 중앙집중식 계산과 상태변수의 완전한 합의를 가정하기 때문에 분산 네트워크에 적용하기에는 적절하지 않다. 본 발표에서는 기계학습 분야에서 사용되는 그래프 모형을 이용하여 분산 자율 시스템의 임무 계획 문제를 통계적 추론 문제로 변환한 뒤 신뢰 전파법으로 해결하는 방법을 소개한다.