지능 제어는 다양한 의미로 쓰이는 단어입니다. 꽤 오래 전에는 신경망이나 퍼지 기술로 구현된 제어기를 의미했고, 최근에는 심층 강화학습 기술을 적용한 제어기법을 지칭하는 용도로도 많이 사용합니다.

저희가 생각하는 지능 제어는 “모델링 오차에 능동적으로 대처하는 제어기법”입니다. 모델링 오차는 거의 모든 제어기 설계 과정에서 등장하는 근본적인 문제입니다.

실제 시스템에 제어기를 쉽게 시험해볼 수 있는 상황이 아니라면, 제어기 설계를 위해서는 수식 형태로 된 시스템 모델이 있어야 합니다. 제어기는 이 모델에 대해 설계/평가를 거쳐 확정됩니다. 이렇게 설계한 제어기는 다시 실제 시스템에 적용해 성능을 평가합니다. 많은 경우에 실제 시스템에서 제어기 성능은 설계 성능보다 크게 떨어집니다. 실제 시스템과 모델이 다르기 때문입니다. 즉 우리가 설계한 제어기는 모델에 최적화 되어 있어, 실제 시스템에서는 원래 성능을 내지 못합니다.

이러한 모델링 오차로 인한 성능 저하 문제를 해결하기 위해서는 반복 시험을 통해 제어기를 튜닝하거나, 시험 데이터를 많이 모아 모델을 더 정밀하게 만드는 과정을 반복해야 합니다. 여기에는 많은 시간과 돈이 들어갑니다.

그 동안 제어 기법으로 모델링 오차를 극복하려는 시도는 많이 있었습니다. 하지만 여전히 시험을 통한 튜닝과 모델링에 많은 비용과 시간을 쓰는 걸 보면, 아쉽게도 이러한 시도는 그다지 성공적이지 않은 것 같습니다.

저희는 이 문제에 도전 중입니다. 사람은 모델링 오차와 예외적인 상황에 전문 지식과 경험을 모두 동원해 효과적으로 대처합니다. 저희는 사람의 이러한 능력에 착안해 전통적인 제어 기법과 지능 기술을 접목해 기존 제어기법의 한계를 극복해보려 합니다.

현재 일부 기술을 확보해 드론의 바람 제어에서 가능성을 확인했고, 추가로 지능 기술을 개발 중입니다. 혹시 기존 PID 제어로 해결이 안되는 문제가 있으시면 언제든지 연락주시기 바랍니다. 흥미로운 문제이면 비용과 상관없이 도전해 보겠습니다 🙂