제어로봇시스템학교

공지: COVID-19로 인하여 2020 제어로봇시스템학교는 온라인으로 진행됩니다.

공지: Tut-CL3, Tut-CL4 시작 시간이 변경되었습니다.

장소는 Virtual Conference Center 내 Event Hall 1 입니다. 시작시간 10분 전부터 입장 가능합니다.

2020년 10월 13일-16일에 열리는 제어로봇시스템학교에서는 제어로봇시스템 분야의 기초 지식을 학습할 수 있습니다. 전통적인 제어이론 관련 강좌 다수와 함께 최근 각광받고 있는 연구 분야의 핵심 기초 지식을 모았습니다. 특히 이 강좌들은 같은 기간 열리는 ICCAS 2020의 Focused Track과도 밀접한 관련이 있습니다.

• Tut-PR: 강화학습 기초 및 실습 / 한수희 교수 (포항공과대학교)
  최근 강화학습을 제어 및 로봇 시스템에 응용하려는 시도를 많이 하고 있다. 주어진 수학적 모델과 가정을 통해 엄밀하게 구해지는 고전적인 최적제어 알고리즘과 달리 강화학습은 모델(환경)과 제어기(정책)를 강한 가정 없이 실제 실험 데이터 기반으로 얻을 수 있기 때문에 현실적으로 매우 어려운 제어 및 로봇 관련 문제를 해결할 수 기회를 제공하고 있다. 본 강의의 목적은 가장 최신의 강화학습 알고리즘 Soft Actor Critic(SAC)를 이해하는 것으로, 필요한 여러 가지 기초 지식과 활용 방안을 제공한다. 더불어 하드웨어에서 구현하기 위해 필요한 네트웍 압축 기술에 대해서도 언급하고 직접 실습을 통해 수행해본다. 강의에 사용하는 소프트웨어로는 TensorFlow 1.14와 MuJoCo를 활용한다.

• Tut-CL1: 리아프노프 안정도 해석 / 박경훈 박사 (한국과학기술연구원)
  본 강의에서는 비선형 시스템의 안정도 해석 및 제어기 설계의 핵심이 되는 리아프노프 안정도 해석의 기초를 다룬다. 자연스러운 이해를 위해 우선 선형 시스템의 안정도가 리아프노프 접근법을 통해 해석될 수 있음을 보이고, 이러한 개념이 비선형 autonomous system으로 어떻게 확장될 수 있는지를 비선형 시스템의 안정도 정의와 함께 소개한다. 또한 기본 이론에 대한 이해를 바탕으로 LaSalle’s invariance theorem 등 리아프노프 해석법의 확장된 결과들을 논의한다. 마지막으로 본 강의의 내용이 다양한 비선형 제어 시스템의 거동을 해석하는 데 어떻게 활용될 수 있는지 살펴본다.

• Tut-CL2: 볼록 최적화: 이론 및 알고리즘 / 문준 교수 (서울시립대학교)
  본 강의에서는 convex optimization에 대한 내용을 다룬다. 주요 내용은 아래와 같다
  1. Necessary condition for optimality (비선형 계획법)
  2. Convex sets and functions
  3. Duality and KKT conditions
  4. Algorithms: Gradient descent, Newton’s method, etc

• Tut-CL3: 칼만 필터 / 박찬국 교수 (서울대학교)
  미국 ASME에 발표된지 60년이 지난 칼만필터는 로봇, 자동차, 항공우주를 비롯한 공학의 전 분야에, 심지어 경영/경제학까지도 이용분야가 매우 넓어 누구나 한번 쯤은 사용하고 들어봤을 것이다. 구조가 매우 단순하여 사용이 쉽다는 것이 장점이지만, 그 의미를 제대로 이해하고 쓰는 사람은 많지 않은 것 같다. 본 강의에서는 칼만필터의 개념으로부터 그 수학적 배경이 되는 이론을 쉽게 소개하며, 최근에 사용되는 칼만필터의 다양한 변화과정을 소개함으로써 각자의 분야에서 적절하게 사용할 수 있는 방법을 습득할 수 있도록 도와준다.

• Tut-CL4: 모델 예측 제어 / 김정수 교수 (서울과학기술대학교)
  이 강의에서는 모델 예측 제어의 기본 개념, 안정도 이론, 응용 사례를 소개한다. 이를 위해 다음과 같은 내용들을 설명한다.
  – 선형 2차 최적 제어 (Linear Quadratic Regulator, LQR)
  – 유한 구간 예측 제어 (Finite Horizon MPC)
  – 2차 최적화 문제 (Quadratic programming, QP)
  – 모델과 예측 (Model and prediction)
  – 제약 조건 (Constraints)
  – 예측 제어 시스템의 안정도 (Stability of MPC)
  – 응용 사례 (Application)
  – 예측 제어 분야의 최근 연구 결과들

• Tut-CL5: 3차원 컴퓨터비전 / 최성록 박사 (한국전자통신연구원)
  카메라는 우리 주변에서 가장 쉽게 접할 수 있는 센서로 로봇과 자동화를 비롯해 다양한 곳에 응용되고 있다. 본 강의에서 카메라를 이용해 3차원 정보를 획득하는 3D vision의 핵심 이론과 다양한 응용들을 소개한다. 카메라의 투영 모델과 카메라의 자세를 추정하고 영상에 투영된 물체의 3차원 형상을 복원하는 원리를 살펴보고, 이를 왜곡보정, 증강현실(AR), 흔들림 제거, 영상접합(image stitcing), 영상기반 오도메트리(odometry)와 SLAM에 응용하는 예제들을 다룬다. 본 강연의 예제 코드는 컴퓨터비전에 널리 사용되는 OpenCV를 기반으로 하고 있고, 에제 코드를 통해 OpenCV의 사용 팁을 간접적으로 습득할 수 있다.
  참고) 본 강연에서 다루는 슬라이드와 예제 코드는 다음 링크를 통해 미리 살펴볼 수 있다. https://github.com/sunglok/3dv_tutorial

• Tut-FT1: 이족 보행 제어 알고리즘의 기초/ 김정엽 교수 (서울과학기술대학교)
  본 강의에서는 휴머노이드 로봇 연구를 처음 시작하는 분들에 위해 이족 보행 알고리즘의 전반적인 기초 지식을 휴머노이드 로봇 휴보를 포함한 여러 연구 사례를 통해 학습한다. 우선, 이족 보행의 기본 개요에 대해서 알아봄으로써, 이족 보행의 원리와 특징, 사람의 보행 전략과 ZMP 개념 그리고 이족 보행 알고리즘의 기본 구조에 대해서 공부한다. 둘째로, 이족 보행 알고리즘의 기본 구조를 구성하는 첫 번째 요소인 보행 패턴 생성에 대해서 학습하며, 실험적 방법, 이론적 방법, 제어적 방법 및 모션 캡처 방법에 대해서 사례 별로 알아본다. 마지막으로, 이족 보행 알고리즘의 기본 구조를 구성하는 두 번째 요소인 자세 안정화 제어에 대해서 학습하며, ZMP 제어, CP 제어를 포함한 다양한 서브 제어기들에 대해서 알아본다.

• Tut-FT2: 다개체 시스템 이론 기초 / 김홍근 교수 (한국기술교육대학교), 임영훈 교수 (경남과학기술대학교)
  다개체 시스템 이론의 근본적인 문제는 개체(에이전트)간의 상호작용을 통하여 전체 시스템의 목표를 달성하는 것이다. 이러한 문제는 공학 시스템, 사회과학 및 자연계 해석에 이르기까지 다양한 분야에서 많은 연구가 되고 있다. 본 강의에서는 다개체 시스템의 적용 분야 중 개체간의 정보교환을 통하여 상태변수나 출력변수를 동일한 값으로 수렴하도록 하는 일치(consensus)와 동기화(synchronization)에 대한 기초 이론 및 응용문제들을 알아본다. 구체적으로 일치/동기화 문제를 다루기 위한 기본적인 수학적 지식, 그래프 이론 및 안정성 해석에 대한 기본적인 이론을 설명한다. 또한 일치/동기화를 기반으로 편대제어(formation control), 분산 관측기(distributed observer), 분산 중앙값 계산(distributed median computing) 등 다양한 응용 문제들을 소개한다.

• Tut-FT3: 차량 동역학 및 제어 / 안창선 교수 (부산대학교)
  자율주행 자동차 기술은 인식, 판단, 제어, 인간-기계 인터페이스 등의 세부 기능이 구현되어야 완벽하게 작동한다. 이 중 제어는 목표로 하는 차량 거동이 안전하고 확실하게 이루어지도록 구동, 제동, 현가, 조향 시스템이 잘 작동하도록 조절하는 기능이다. 차량 거동 제어기를 설계하기 위해서는 타이어 역학과 차량 동역학의 이해와 능숙한 제어기 설계 능력을 갖추어야 한다. 본 강의에서는 타이어 기초, 타이어 모델, 차량 동역학 등을 소개하고, 대표적인 차량 동역학 제어 시스템들(ABS, ESC, Steering Control, Integrated Chassis Control)의 예제를 다룬다. Matlab/Simulink기반의 기초적인 소스 코드를 제공하고 예제 제어시스템을 설계해보는 연습의 기회를 제공하겠다.

	10월 13일 (화)	10월 14일 (수)	10월 15일 (목)	10월 16일 (금)
8:50 ~ 10:20		Tut-FT1 (8:50~10:20)	초청 강연 PL2 (9:10~10:10)	초청 강연 PL3 (9:10~10:10)
10:10 ~ 10:30	휴식	휴식	휴식	휴식
10:30 ~ 12:00	Tut-CL1
12:00 ~ 13:20	휴식
13:20 ~ 14:50	Tut-CL2
14:50 ~ 15:10	휴식	휴식	Tut-CL3 (14:55~16:25) (시작 시간 변경)	Tut-CL4 (14:55~16:25) (시작 시간 변경)
15:10 ~ 16:10	Tut-PR (15:10 ~ 16:30) (16:40 ~ 18:00)	초청 강연 PL1
16:10 ~ 16:30		휴식
16:30 ~ 18:00		Tut-FT2	Tut-FT3	Tut-CL5

주의: Tut-CL3, Tut-CL4 시작 시간이 변경되었습니다. (변경 전 15:10 -> 변경 후 14:55)

학교 일정 및 내용은 현장 및 기타 사정으로 인해 일부 변동될 수 있습니다.

개설된 강좌에 대한 수료증을 수여합니다.
제어로봇시스템학교 참가확인증이 필요하신 분은 학회 사무국으로 요청하시기 바랍니다. (담당: 이지연 대리 conference@icros.org)

등록비는 여기를 참조하세요. 본 학교 수강생은 동시에 열리는 ICCAS 2020의 모든 세션에 무료로 참가할 수 있습니다.

제어로봇시스템학교
교장 조혜경 교수 (한성대학교) hkcho@hansung.ac.kr
교감 백주훈 교수 (광운대학교) backhoon@kw.ac.kr