1. 본인의 연구에 대해서 대략적인 소개를 부탁드립니다.

저는 최신제어 및 인공지능 이론 등을 활용하여 전동화 자율주행 차량의 에너지 효율, 안정성 및 동적 성능 향상을 위한 연구개발에 집중하고 있습니다. 주요 연구분야로는, 1) 게임이론 기반 자율주행차의 판단/제어 전략개발, 2) 모델예측제어기법을 활용한 차량 동적성능 향상, 3) 차량연결성을 활용한 전동화 차량의 에너지 효율 향상, 4) 최적제어 이론 및 인공지능 기술의 융합, 5) 자율주행 긴급상황 대응을위한 통합안전 제어 등에 대한 연구를 수행 중입니다. 해당 연구분야를 간략히 소개하면 아래와 같습니다.

1)게임이론 기반 인간-자율차 간의 상호작용 모델링

전략 게임에서 플레이어의 이성적 의사결정에 기반하여 상호작용을 표현하는 게임이론기반 모델링기법 및 제어방법을 개발하는 것을 목표로 합니다. 게임이론은 최악의 상황을 가정한 기존 알고리즘과 달리, 플레이어들 간의 상호작용을 실시간 업데이트하여 상호작용 인식 기반의 (Interaction-aware) 제어 알고리즘 설계가 가능하다는 장점이 있고, 자율차 간의 협업제어 또한 고려하여 사회적 목적을 극대화하는 것이 본 연구의 최적 목표입니다.
2) 전동화 차량의 에너지효율 향상 제어기술 개발

차량 통신기술로부터 수신한 실시간 교통정보를 반영하여 차량 에너지 소모를 최소화 하게끔 전동화 자율차량의 경로를 계획, 이를 추종하는 제어 기술을 개발합니다. 자율차는 주변 교통정보 뿐만 아니라 원거리 교통 정보 (도로형상, 신호등, 교통량 등)를 활용하여 경로계획 알고리즘 기반의 최적 경로를 설정 할 수 있으며, 이는 차량 타입에 따라 최대 20-30%가량의 에너지 소모를 줄일 것으로 기대하고 있습니다.



3) 자율주행 긴급상황 대응을 위한 통합안전제어

SAE 레벨 3이상의 자율주행차의 긴급상황에 대해서 최소위험 상태로 자동 전환할 수 있는 비상 조치 시스템의 개발을 목표로 합니다. 긴급상황 발생 시 판단과 비상조치 결정 및 안전제어 (긴급 주/정차)를 통해 충돌 위험이 없는 비상조치 기술은 차량 통신기술, 고장진단 기술 및 제어알고리즘을 함께 고려하여 통합안전제어 시스템을 개발하는 것이 최종 목표입니다.




2. 게임 이론을 활용한 자율주행차의 판단/제어전략을 연구하고 계신걸로 알고 있습니다. 자세한 설명을 부탁드립니다.

완전 자율주행의 시대로의 전환에 있어서 많은 난관들이 있지만, 저희 연구실은 그 중에서 인간(사람이 운전하는 차량)과 로봇(자율주행차)의 상호작용을 모델링하여, 모델링된 상호작용을 바탕으로 자율주행차의 적절한 판단/제어 알고리즘을 설계하는 연구를 진행 중입니다. 복잡한 도심로에서 사람들은 과거에 경험하지 못한 상황에 부딪혀도 유사한 경험, 메타인지 등에 기반하여 적절한 판단을 내릴 수 있지만, 자율주행차는 주변 객체들의 미래행동 등에 대한 정보가 주어지지 않은 불확실성이 큰 상황에서는, 적절한 판단/제어를 하기가 힘듭니다. 이에 대응하기 위해서 최악의 상황을 가정한 보수적 판단/제어를 하는 경우가 많은데 이는 전체 시스템 효율에 있어서 좋은 결정이 아닙니다.

저희 연구실에서는 인간-로봇 상호작용을 모델링할 때 각각의 의사결정은 자신의 이익을 (reward) 극대화하는 방향으로 선택하고, 수행임무가 협업, 경쟁인지에 따라 제로섬게임, 논-제로섬게임으로 나누어 상호작용을 수학적으로 모델링하는 게임이론 기반 판단알고리즘에 대한 연구를 진행 중입니다. 예를 들면 게임이론 중 인지계층이론을 (Cognitive hierarchy theory)를 활용한다면 플레이어들의 사고의 깊이를 K, K-1, …, 1단계로 계층적으로 뷴류하고, K단계의 사고를 하는 플레이어는 다른 플레이어들의 사고의 깊이를 자신의 K단계보다 1단계 낮은 깊이로 가정하여 의사결정을 내릴 수가 있습니다.



주로 경제학 등에서 많이 사용되던 게임이론을 자율주행 판단/제어 알고리즘에 접목시키는 것이 진행 중인 연구의 핵심이라고 할 수 있습니다.

(a) 전방 차량들의 의도 정보가 없을 때 추월실패




(b) 전방 차량들의 의도 정보가 있을 때 추월시도 취소



(c) 전방 차량들의 의도 정보가 있을 때 추월성공



(a) 옆 차선 차량과의 상호작용 모델링을 고려하지 않았을 때 차선변경 실패



(b) 3번 차량과의 상호작용을 통한 차선변경



(c) 4번 차량과의 상호작용을 통한 차선변경






[게임이론 관련 메릭 웨비나 영상]




3. 완전 자율주행을 위해서는 극복해야 할 여러가지 기술적인 난제나 외부요인들의 있을 거 같습니다. 어떤 것들이 있고 어떻게 운영 중인 연구실에서 어떻게 연구가 되고 있는지 궁금합니다.

SAE에서 정의하는 레벨5의 완전 자율주행기술이 실현되기위해서는 기술적, 제도적 난관들이 많이 존재합니다. 기술적으로는 완벽하다고 할지라도 나라마다 다른 교통법규, 제도 등이 문제가 될 수 있고, 사람마다 다른 운전성향을 자율주행차가 모두 반영하여 운행되기는 힘든 게 사실 입니다. 현재도 정형도로에서 주행 시 자율주행은 기술 성숙도가 매우 높다고 판단되나, 복잡한 도심로, 즉 주변의 교통참가자들의 행동에 불확실성이 클 때, 또는 자율주행 알고리즘 훈련 과정에서 겪지 못한 상황에서는 적절한 판단을 하는데 한계가 있습니다. 이를 위해 많은 완성차 업계에서는 다양한 상황에서의 주행데이터를 모으기 위해 노력을 기울이고 있습니다.



또한 트롤리 딜레마와 같이 윤리적인 문제에 직면했을 때 자율주행차가 어떤 선택을 내리는게 옳은가에 대한 사회적 합의도 이루어 져야 합니다. 대학교 단위의 연구에서 연구토픽을 선정할 때 인적, 물적 자원이 풍부한 완성차 업체들과 동일한 경쟁을 해서는 안된다고 생각하고, 전체 자율주행 시스템에 있어서 작은 부분일지라도 완성차 업체에서의 접근법과 다른 독창적 방법을 제시 한다든지, 학문적 접근방법을 제시하는 등의 연구토픽을 선정하여 진행하려고 노력 중에 있습니다. 그 예로 자율주행차 제어기 자체를 설계하기 보다는 보조모듈을 설계하여 자율주행 판단/제어에 도움을 주는 연구를 진행 중에 있습니다.




4. 완전 자율주행을 실현하기 위해서는 V2X 통신(지능형 교통시스템)를 이용한 기술의 도입이 있다면 보다 쉽게 자율주행환경이 조성될 것으로 생각됩니다. 어떻게 생각하시는지?

완전 자율주행 기술 실현에 있어서는 몇가지 단계를 거쳐야 한다고 생각합니다. 질문해주신대로 첫 단계로는 특정 도로 및 환경에서의 자율주행기술의 실현인데, 단일 자율주행차 단독으로 기술실현이 힘들고 주변 차량, 인프라 간의 정보교환을 통하여 가능합니다. 자율주행차에 부착되는 센서들은 (카메라, 라이다, 레이더 등) 근시안적인 정보만 획득할 수 있는 반면에, 인프라와의 정보교환을 할 경우 원거리 정보, 즉 짧게는 수초, 길게는 몇 분 후의 교통 정보 (교통량, 도로정보, 신호등 정보 등)를 취득할 수 있습니다. 이러한 근거리, 원거리 정보를 통합 활용은 필수라고 생각하며, 정보제공이 가능한 인프라가 조성된 환경에서의 자율주행 기술의 성공이 완전자율주행시대로의 첫 걸음이라고 생각합니다.


5. 현재 운영 중이신 차량 제어연구실 (VOICE Lab.)에 대한 소개를 부탁드립니다. (연구내용, 구성원, 비전, 지원하는 학생에게 하고싶은 말 등)

경북대학교 차량제어연구실은 (VOICE Lab.) 영문 머리글자에서 유추할 수 있듯 차량 제어 (Vehicle Control) 전반에 대해 다루며, 최적화 (Optimization) 및 지능제어 (Intelligent) 등을 활용하여 차량의 안전성 및 에너지 (Energy) 효율 증가를 목표로 연구를 수행 중 입니다. 연구실은 현재 (2021년 10월) 석사과정 5명, 학부연구원 5명으로 구성되어 있으며, 자율주행차량 제어 및 전동화차량의 에너지효율 개선 제어 등에 관한 중?장기프로젝트가 진행 중에 있습니다. 연구 순서는 주로 최적제어 및 인공지능 기반 제어 알고리즘을 개발 한 후, 개발알고리즘의 유효성을 시뮬레이션을 통해 검증한 후, 연구실 단위에서 검증할 수 있는 테스트벤치를 통해 실제 적용가능성에 대해 검증합니다. 최근에는 실내에서 차량 하드웨어 일부가 포함된 시뮬레이션 검증법인 Hardware-in-the-loop simulation (HILs) 장치를 실험실내에 구축 중이며, 실제 운전자의 입력을 (조향, 가/감속 페달 입력) 실제 하드웨어로 구축하고 나머지 주행환경은 상용소프트웨어와의 인터페이스 연동을 통하여 대학 연구실 단위에서 구축가능한 최상의 자율주행연구환경 조성에 힘쓰고 있습니다. 저희 연구실에 진학을 희망하고자 하는 학생에게는 항상 수학, 물리 및 컴퓨터언어 능력 등에 대해 강조하고 있습니다. 제어 및 인공지능 이론들을 Toolbox에서 제공하는대로 사용하는게 아니라 알고리즘 자체에 대한 이해를 바탕으로 직면한 문제에 대해 적절한 알고리즘 선택/가공을 위해서는 수학, 물리적 백그라운드가 있어야 하고, 컴퓨터언어를 활용하여 문제를 모델링 및 적절한 해를 구하는데 거부감이 없는 학생이 저희 연구실에서 좋은 성과를 거둘 가능성이 높습니다.





[연구실소개 유튜브 영상]




6. 영향을 받은 연구자가 많으실거 같습니다. 어떤 연구자 분들의 어떤 영향을 받으셨는지 궁금합니다.

첫째로 지도 교수님이신 KAIST 최세범 교수님으로부터 영향을 받았습니다. 산업체 경력이 풍부하셔서 차량제어 관련 연구를 할 때 실용성을 강조하셨고 유행, 각광받는 기술에 대해서도 공학자로서 실현가능성을 엄밀히 따져서 실현가능성 및 연구가치를 평가해야한다고 말씀해주셨습니다. 이러한 교수님의 연구철학은 지금도 연구관련 중요 결정을 내릴 때 항상 다시 떠올려보며, 좋은 결정을 할 수 있었습니다. 둘째로는 박사후연구원 과정의 P.I.이신 미시간 대학의 Ilya Kolmanovsky 교수님 및 Anouck Girard 교수님 두 분 이십니다. 항상 연구 열정이 넘치고, 사소한 것이라도 지나치지 않고 무결점 연구를 위해서 노력하시는 모습을 떠올리며, 지금도 연구논문을 작성할 때 독자의 입장에서 한번 더 생각하고 신중하게 연구논문을 작성하게 하는 원동력이 되고 있습니다. 특히, Kolmanovsky 교수님께서는 제어공학자들의 수학적 백그라운드의 탄탄함에 대해 강조해주셨고, 지금도 제가 부족한 부분을 채우기 위해 끊임 없이 노력하는 원동력이 되고 있습니다. 위의 교수님들 외에도 포스닥시절의 동료들 Nan Li, Tam Nguyen 등 또한 공동연구를 수행하면서 연구열정을 느끼게 해준 동료들이었고 지금은 상당수가 세계 각지에서 교수, 엔지니어 등이 되어 아직까지 일부 연구 협업을 진행 중 입니다.





7. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

공학 연구자로서 가장 큰 보람을 느낄 때는 제가 개발한 기술이 실제 제품화에 기여를 했을 때라고 생각합니다. 아직까지 제가 개발한 기술이 기업 제품화에 직접적으로 이어진 적은 없지만, 항상 실제 실현가능성을 염두해두고 연구하여 조만간에는 보람을 느낄 수 있도록 지금도 노력 중에 있습니다. 또한 작게 나마 기업에 계신분들을 대상으로 제가 가진 지식을 전달하여 조금이나마 도움이 되었다는 평을 들었을 때 큰 보람을 느꼈습니다. 그리고, 학교에 있으면서 교육자로서 저희 그룹의 연구가 분야 전문가들에게 인정을 받아 유명저널지에 게재되거나, 앞으로 연구실 제자들이 입학할 때의 목표를 이루어서 졸업을 한다면 매우 기쁠 것 같습니다.



8. 이 분야로 진학하려는 후배들에게 조언해 주신다면?

대학원 진학, 특히 박사과정 진학을 결심할 때 가장 중요한 요소는 해당분야에 대한 흥미정도와 연구하고자 하는 내용의 사회에서의 필요정도라고 생각합니다. 학위과정을 하면서 미래에 대한 불안감은 누구나 가지고 있지만, 본인이 재미있고 충분한 사전조사를 (현업자 면담, 교수면담 등) 통해서 확신이 있다면 4-5년 열정을 가지고 투자할 가치가 충분하다고 생각하고, 이와 같이 확신을 가지고 연구를 수행한 주변 선/후배님들은 모두 성공적으로 학위를 마치고 현재도 좋은 활약을 펼치고 있습니다. 특히, 제어분야는 기계공학, 전자공학 및 컴퓨터공학 등 다양한 분야 간의 교집합을 가지고 있기 때문에 본인만의 핵심기술을 잘 가꾸어 나간다면 어떤 분야에서든 좋은 활약을 펼칠 수 있는 확장 가능성이 높은 학문 중 하나 입니다. 본인이 역학, 수학 및 코딩 등에 흥미가 있고, 대부분 학교의 기계공학, 전자공학과에서 개설되는 학부과정 자동제어수업을 수강해본 다음 결정을 하시면 좋겠습니다.


* 한경석 교수의 최근(대표)논문

[1]Nan Li, Kyoungseok Han*, Ilya Kolmanovsky, and Anouck Girard, "Coordinated Receding-Horizon Control of Battery Electric Vehicle Speed and Gearshift Using Relaxed Mixed Integer Nonlinear Programming", IEEE Transactions on Control Systems Technology, Aug. 2021 (Accepted)

[2]Kyoungseok Han, Giseo Park, Gokul S. Sankar, Kanghyun Nam, and Seibum B. Choi*, "Model Predictive Control Framework for Improving Vehicle Cornering Performance Using Handling Characteristics", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 22, No. 5, pp. 3014-3024, May 2021

[3]Gokul S. Sankar, and Kyoungseok Han*. "Adaptive Robust Game-Theoretic Decision Making Strategy for Autonomous Vehicles in Highway ." IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol 69, No12, pp 14484-14493, December 2020.

[4]Kyoungseok Han, Byunghwan Lee, and Seibum B. Choi*, "Development of Antilock Brake System for Electric Vehicles without Wheel Slip and Road Friction Information", IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 68, No. 6, pp. 5506-5517, June 2019.

[5]Kyoungseok Han, Mooryong Choi, and Seibum B. Choi*, "Estimation of Tire Cornering Stiffness as a Road Surface Classification Indicator Using Understeering Characteristics", IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 67, No. 8, pp. 6851-6860, August 2018.