“비선형 다개체 시스템의 분산 제어를 위한 인공신경망 기반 양자화 적응 제어 기술 연구”

- 전자전기공학부 유성진 교수 연구팀, 'IEEE Transactions on Cybernetics' 게재

사진 설명. 최윤호 박사(제 1저자)와 유성진 교수

전자전기공학부 유성진 교수와 최윤호 박사(제 1저자) 연구팀이 비선형 다개체 시스템의 분산 제어를 위한 인공신경망 기반 양자화 적응 제어 기술을 개발했다.

 다개체 시스템(multi-agent systems)의 분산 제어 시스템은 여러 개체가 특정 목적을 이루기 위해 통신 제약된 상황에서 서로 협력하는 시스템으로 군사, 농업, 서비스를 포함한 다양한 분야에서 많은 관심을 받고 있다. 네트워크 기반 비선형 다개체 시스템의 분산 제어 분야에서 양자화된 상태 피드백 제어 설계는 불연속적인 양자화 신호로 인해 안정도 해석이 어려웠다. 

 연구팀은 양자화된 상태 변수를 활용한 분산 제어기 설계에서 양자화 신호의 불연속성을 극복하기 위해 2차 커맨드 필터(command filter)를 활용하였고 시스템 모델의 불확실성을 보상하기 위한 인공신경망의 적응 학습 법칙을 위해 양자화 신호를 이용하여 설계하였다. 또한 폐루프 신호에 대한 양자화 오차의 유계성을 해석하여 전체 하이브리드 폐루프 시스템의 안정도를 분석하였다. 본 연구는 비선형 다개체 시스템에 대한 인공신경망 적응 제어 분야에서 최초로 상태 변수 양자화 현상을 다루었다는데 의의가 있다.

사진 설명. 양자화 상태 피드백을 이용한 분산 적응 제어 시스템의 블록도

 유성진 교수는 “이번 연구는 비선형 다개체 시스템의 양자화된 상태 피드백에 기반한 분산 제어 기술을 제시하는 계기가 될 것”이라며, “양자화 신호를 활용하는 네트워크 기반 제어 시스템인 스마트 IoT 기기, V2X 기반 자율 주행 차량, 다수 로봇 활용 어플리케이션 등 다방면에서 폭넓게 활용될 것으로 기대한다”고 말했다. 

 우리 대학 연구팀이 발표한 이번 논문 ‘비선형 다개체 시스템의 분산 제어를 위한 인공신경망 기반 양자화 적응 제어 기술(Distributed Quantized Feedback Design Strategy for Adaptive Consensus Tracking of Uncertain Strict-Feedback Nonlinear Multiagent Systems With State Quantizers)’은 지능 제어 분야 저명 학술지 'IEEE Transactions on Cybernetics'(2020 인용지수 11.079)에게재될 예정(Early access)이다.