연구실

데이터 기반의 제어 및 최적화 이론과 알고리즘 연구를 통해 실질적인 공학적 또는 사회적 문제 해결을 목표로 한다. 특히 sensing, communication, computing 기술의 발전으로 물리적 세계와 디지털 세계를 통합하는 플레폼인 cyber-physical systems 관련 문제들의 스케일이 매우 커져 정확한 수학적 모델을 구하기 어려워지는 추세이다. 특히 데이터가 제어 및 최적화 방법론의 패러다임을 model-based에서 data-driven으로 바꾸고 있다. 즉, 시스템의 수학적 모델의 불완전성을 데이터로 극복하는 연구들이 주목을 받고 있다. 본 연구실에서는 데이터를 이용해서 제어와 최적화 문제들을 의미있는 방향으로 해결하는 연구를 진행하고 있다. 근본적인 이론과 알고리즘의 개발과 혁신을 추구하며, 전력시스템과 같은 cyber-physical system의 성능 및 신뢰성 향상 그리고 드론 같은 autonomous system의 안전성 보장을 위한 응용연구도 진행한다.

이론, 알고리즘
1. Safe reinforcement learning (안전성을 보장하는 강화학습)
2. Data-driven safety verification and risk management (데이터 기반의 안전 검증 및 위험관리 툴)
3. Distributionally robust stochastic control and optimization (확률 정보 오류에 robust한 제어 및 최적화)
4. Suboptimal control of large-scale systems
5. Nonconvex optimization via polynomial optimization

응용
1. Cyber-physical systems: 전력시스템, 도시문제
2. Autonomous systems: 드론, 로봇