우리 대학 전자공학부 4학년 최강현 학생이 SCI 학술지 ‘IEEE Access’ 최신호에 연구 논문을 게재하는 성과를 거뒀다. 논문 제목은 ‘Improvement of Drone Gimbal System Performance Using a Parallel Structure of Explicit Model Predictive Control and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System’이다. ‘IEEE Access’는 전기전자공학 및 관련 분야의 논문을 게재하는 국제학술지이다.

이번 연구에서 최강현 학생은 드론 짐벌 시스템의 성능과 안정성을 동시에 향상시키기 위해 Explicit Model Predictive Control(EMPC)과 Adaptive Neuro–Fuzzy Inference System(ANFIS)을 병렬로 결합한 새로운 제어 구조를 제안했다. 먼저 상태변수와 제약조건을 기반으로 사전 계산된 제어 법칙을 적용하는 EMPC를 설계하여 관성으로 인한 overshoot를 감소시켰다. 또한 외란의 영향을 최소화하기 위해 ANFIS를 설계하여 외란과 출력 간의 관계를 학습하고 보상 입력을 생성하도록 하였다. 해당 논문은 EMPC와 ANFIS의 병렬 구조를 통해 미래 상태 예측과 외란 보상을 동시에 수행하는 짐벌 제어 방법론을 제시했다는 점에서 학술적 의미를 지닌다.

연구를 지도한 전자공학부 장혁준 교수는 “이번 연구는 예측 기반 제어와 지능형 학습 제어의 장점을 효과적으로 통합한 사례”라며 “앞으로도 실제 시스템에 적용 가능한 지능형 제어 연구가 더욱 확장되기를 기대한다”고 덧붙였다.

최강현 학생은 “EMPC와 ANFIS를 활용하는 과정에서 최적화 이론과 뉴럴 네트워크에 대한 이해를 높일 수 있었고, 이론적 내용을 실제 시스템 모델에 적용한 경험이 매우 뜻깊었다”고 밝혔다. 또한 앞으로 “다양한 학습 알고리즘을 활용한 지능 제어 분야를 더욱 깊이 연구해보고 싶다”고 전했다.

한편 이번 연구는 방위사업청 재원의 국방기술연구소 지원과 교육부 및 한국연구재단 재원의 첨단분야 혁신융합대학사업 지원을 받아 진행됐다.