현대자동차 지능 제어 공동연구실 (HICL) 워크샵이 11월 18일 서울대학교 관정도서관 양두석 홀에서 진행되었습니다. 공동연구실이 시작된 2022년 4월부터 현재까지의 진행상황을 각 연구실에서 발표해주셨습니다.
우리 연구실에서는 ‘모델 에러에 대한 강건성 향상을 위한 데이터 기반 제어기 학습 방법론 연구’와 ‘대규모 V2G 운영을 위한 분산 최적화 기반 기술 연구’를 진행중입니다.
첫째 과제의 성과로 김현태, 장하민 연구원이 ‘Model Reference Gaussian Process Regression: Data-Driven Output Feedback Controller’를, DGIST (Daegu Gyeongbuk Institute of Science & Technology)의 은용순 교수가 ‘Data-driven Inverse of Linear Systems and Application to Disturbance Observers’를 American Control Conference (ACC)에 투고하였습니다. 첫 번째 논문은 플랜트의 정보가 주어져있지 않을 때 Gaussian process regression을 이용해 데이터 기반 제어기를 설계하는 방법을 제시합니다. 두 번째 논문은 수집한 데이터를 이용해 플랜트의 inverse 시스템을 설계하여 플랜트의 입력을 추정하는 방법을 제시합니다. 두 결과 모두 외란 관측기에 적용할 수 있었습니다.
두 번째 과제의 성과로 이승범, 남지연, 현수정, 이주원, 허진욱 연구원이 blended dynamics를 이용해 V2G (vehicle-to-grid) 문제를 분산적으로 푸는 방법을 제시하였습니다. V2G란 전기차 (vechicle)가 전력망 (grid)으로부터 충전할 뿐 아니라 잉여 전력을 전력망에 방전하여 수익을 얻을 수 있는 모델입니다. V2G의 분산형 모델은 전력망의 수요에 따른 전기차의 충방전을 중앙집중적으로 제어하지 않고 다수의 분산된 집계자(aggregator)들이 독립적으로 연산하는 형태를 말합니다. 이는 비용 측면에서 효율적이고 V2G 사업의 전국적인 확대를 가능하게 할 것으로 기대됩니다. 나아가 V2G 시뮬레이터를 만들어 다양한 목적에 맞게 V2G 문제를 풀고 이를 종합적으로 시각화하는 것이 추후 연구의 목표입니다.
다른 연구실들의 연구 주제는 아래 워크샵 스케줄에 소개되어 있습니다. 현대자동차와 여러 연구실과의 연구 교류를 통해 다음 워크샵에서도 새로운 연구 결과들이 나오길 기대합니다.
