전체 글85 AI 기반 풍력발전단지 자율 제어 및 지능형 운영 기술의 기술적 고도화와 실증 전략 연구 AI 기반 풍력단지 자율제어의 기술적 패러다임 변화와 산업적 배경전 세계 에너지 시장은 탄소 중립 달성을 위해 화석 연료 중심의 발전 체계에서 재생에너지 중심의 분산형 전원 체계로 급격히 전환되고 있다.1 이러한 흐름 속에서 풍력 발전은 기술적 성숙도와 경제성을 바탕으로 핵심적인 에너지원으로 자리 잡았으나, 대규모 풍력단지의 확산과 함께 터빈 간의 복잡한 물리적 상호작용 및 전력 계통의 불안정성이라는 새로운 과제에 직면해 있다.3 기존의 풍력단지 운영 방식은 주로 스카다(SCADA) 시스템을 통한 개별 터빈 단위의 모니터링과 사전에 정의된 규칙 기반 제어(Rule-based Control)에 의존해 왔다.5 그러나 풍속과 풍향의 급격한 변동성, 그리고 전방 터빈에서 발생한 후류(Wake)가 후방 터빈의 .. 2026. 1. 31. 재사용 무인 우주비행체 다목적 궤적설계 및 유도항법제어(GNC) 심층 기술 분석 1. 서론: 우주 발사체 패러다임의 대전환과 기술적 요구21세기 항공우주 산업은 '뉴스페이스(New Space)'라는 거대한 흐름 속에서 근본적인 구조적 변화를 겪고 있다. 과거 국가 주도의 우주 개발이 성능과 성공률에 초점을 맞춘 '비용 불문(Cost-is-no-object)' 방식이었다면, 현재는 민간 기업이 주도하는 '비용 효율성(Cost-effectiveness)'과 '지속 가능성'이 핵심 가치로 부상했다. 이러한 패러다임 전환의 중심에는 재사용 발사체(Reusable Launch Vehicle, RLV)가 존재한다. 스페이스X(SpaceX)의 팰컨 9(Falcon 9)과 팰컨 헤비(Falcon Heavy), 그리고 최근의 스타십(Starship)이 보여준 연이은 성공은 발사체 재사용이 기술적으로.. 2026. 1. 13. 항공우주 AI 무인기(UAV) 기술 리포트: 2023-2025 파운데이션 모델, 자율 비행 및 군집 제어의 진화와 미래 1. 서론: 항공우주 AI의 'ChatGPT 모멘트'와 물리적 지능의 도래2023년부터 2025년 사이의 기간은 항공우주 공학, 특히 무인항공기(UAV) 제어 시스템 분야에서 역사적인 변곡점으로 기록될 것이다. 이 시기는 인공지능(AI)이 단순한 데이터 분석이나 패턴 인식을 넘어, 물리적 세계와 직접 상호작용하고 복잡한 의사결정을 수행하는 물리적 AI(Physical AI)의 단계로 진입한 시점이다. 지상 로봇 분야에서 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 RT-2(Robotic Transformer 2)나 OpenVLA와 같은 시각-언어-행동(Vision-Language-Action, VLA) 모델이 로봇에게 '상식'과 '추론 능력'을 부여했다면, 항공우주 분야에서는 3차원 공간의 복잡성과 실.. 2026. 1. 11. 지능형 로봇을 위한 인식, 추론, 행동의 연결: 최신 동향 및 전망 1. 서론: 로봇 공학의 대전환기1.1. 자동화에서 자율성으로의 도약지난 반세기 동안 제어·로봇·시스템공학은 정형화된 환경에서 반복적인 작업을 정밀하게 수행하는 '자동화(Automation)' 기술을 중심으로 발전해 왔다. 공장 자동화(Factory Automation) 라인의 로봇 팔이나 정해진 궤적을 따르는 무인 운반차(AGV) 등은 고전 제어 이론과 확정적 알고리즘을 바탕으로 산업 생산성을 비약적으로 향상시켰다. 그러나 이러한 시스템은 환경의 불확실성에 취약하며, 사전에 프로그래밍되지 않은 예외 상황에 대처하는 능력이 현저히 부족하다는 한계를 안고 있었다. 최근 2024년과 2025년을 기점으로 인공지능(AI), 특히 거대 언어 모델(LLM)과 시각-언어 모델(VLM)을 위시한 파운데이션 모델(Fo.. 2026. 1. 10. 실시간 로봇 제어를 위한 강화학습: 현실 세계의 적용 1. 서론: 로봇 공학의 거대 전환과 새로운 지평2024년과 2025년을 거치며 제어·로봇·시스템공학 분야는 과거 수십 년간 지속되어 온 패러다임의 근본적인 전환을 맞이하고 있다. 전통적으로 로봇 제어는 물리학에 기반한 엄밀한 모델링과 이를 바탕으로 한 모델 예측 제어(Model Predictive Control, MPC) 또는 PID 제어와 같은 고전적 기법들이 주류를 이루었다. 이러한 방식은 시스템의 동역학(Dynamics)을 정확히 기술할 수 있는 통제된 환경에서는 탁월한 성능을 발휘했으나, 비정형화된 현실 세계(Open-World)의 무수한 변수와 불확실성 앞에서는 그 한계를 여실히 드러내곤 했다. 그러나 최근 인공지능, 특히 거대 언어 모델(Large Language Models, LLM)과 생.. 2026. 1. 9. 폐루프 AI 시대로의 전환: 제어공학의 역할과 미래 1. 서론: 인공지능과 제어 이론의 필연적 융합과 패러다임 전환1.1 생성형 AI의 한계와 폐루프 AI(Closed-Loop AI)의 부상지난 10여 년간 인공지능(AI) 기술은 심층 신경망(Deep Learning)의 발전에 힘입어 인지(Perception)와 생성(Generation) 분야에서 인류의 상상을 초월하는 성과를 이룩했다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 확산 모델(Diffusion Models)로 대표되는 생성형 AI(Generative AI)는 텍스트, 코드, 이미지 생성과 같은 '오픈 루프(Open-Loop)' 태스크에서 압도적인 성능을 증명했다.1 오픈 루프 시스템은 입력에 대해 모델이 확률적인 출력을 내놓고 프로세스가 종료되는 선형적 구조를 가진다. 여기서 AI의 출력(예: 생성.. 2026. 1. 8. 비협력 우주쓰레기 포획을 위한 운용단계별 궤적최적화 및 제어 기술 연구 1. 서론 (Introduction)1.1 연구의 배경: 우주환경의 위기와 케슬러 신드롬의 현실화21세기 인류의 우주 활동은 위성 발사 빈도의 폭발적인 증가와 메가 콘스텔레이션(Mega-constellation) 구축 경쟁으로 인해 중대한 전환점을 맞이하고 있다. 지구 저궤도(LEO)는 통신, 관측, 안보를 위한 핵심적인 공간 자산이 밀집된 영역이나, 동시에 수명을 다한 위성, 로켓 상단부, 파편 등 우주쓰레기(Space Debris)의 급증으로 인해 지속 가능성을 심각하게 위협받고 있다.1 유럽우주청(ESA)의 2025년 우주 환경 보고서에 따르면, 우주 파편의 개체 수는 완화 조치(Mitigation) 노력에도 불구하고 순증가 추세를 보이고 있으며, 이는 이미 궤도상에 존재하는 대형 물체들이 상호 충.. 2026. 1. 5. 위성영상 파운데이션 모델 학습을 위한 데이터셋 생성ㆍ관리 기법 연구 1. 서론1.1 연구 배경: 뉴 스페이스(New Space) 시대와 데이터 패러다임의 전환현대 우주 산업은 국가 주도의 '올드 스페이스(Old Space)'에서 민간이 주도하는 '뉴 스페이스(New Space)'로 급격히 전환되고 있다. 소형 위성 군집 운용, 재사용 발사체 기술의 발전, 그리고 센서 기술의 혁신은 매일 수 테라바이트(TB)에 달하는 지구 관측(Earth Observation, EO) 데이터를 쏟아내고 있다. 이러한 데이터의 폭증은 지구 환경 모니터링, 재난 재해 대응, 정밀 농업, 국방 안보 등 다양한 분야에서 전례 없는 기회를 제공하지만, 동시에 전통적인 데이터 분석 방법론의 한계를 드러내고 있다. 과거 위성영상 분석은 소수의 전문가가 육안으로 판독하거나, 특정 지역 및 특정 객체(예.. 2026. 1. 2. SAR 영상 기반 희소 객체 탐지를 위한 데이터셋 구축 방안 연구 1. 서론 (Introduction)1.1 연구 배경: 국방 우주 자산의 패러다임 전환과 데이터 기근현대 전장은 '국방혁신 4.0'으로 대변되는 초연결, 초지능화 기반의 과학기술 강군 육성을 목표로 급격한 패러다임의 변화를 겪고 있다. 특히 대한민국 정부는 2023년 12월 확정된 제4차 우주개발진흥 기본계획을 통해 독자적인 우주 감시 정찰 능력 확보를 국가 안보의 핵심 과제로 설정하였다.1 이는 북한의 핵·미사일 위협 및 주변국의 군사적 움직임을 조기에 탐지하고 식별하기 위한 필수적인 조치로, 정부는 2030년까지 다수의 초소형 군집 위성 시스템을 구축하여 한반도 및 주변 해역의 재방문 주기를 획기적으로 단축시키는 것을 목표로 하고 있다.2 이러한 위성 체계의 핵심 센서로 주목받는 것이 바로 합성개구레.. 2026. 1. 2. 우주탐사를 위한 온보드 딥러닝 모델 경량화 기술 개발 1. 서론: 우주 엣지 컴퓨팅의 부상과 패러다임 전환우주 탐사의 패러다임은 근본적인 전환기를 맞이하고 있다. 과거의 우주 임무가 탐사선이 수집한 데이터를 지상국으로 전송한 후, 지상의 거대 컴퓨팅 자원을 활용해 처리하고 분석하는 '다운로드 후 처리(Download-and-Process)' 방식에 의존했다면, 현재와 미래의 임무는 궤도 상에서 또는 행성 표면에서 데이터를 즉시 분석하고 의사결정을 내리는 '온보드 처리 후 실행(Process-and-Act)' 방식으로 급격히 이동하고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI), 특히 딥러닝(Deep Learning) 기술이 자리 잡고 있다. 그러나 지상에서의 AI 혁명이 방대한 전력과 컴퓨팅 자원을 바탕으로 이루어진 것과 달리, 우주 환경은 극한의 제약.. 2025. 12. 26. 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음
