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사이버-물리 융합 연구실은 최근 큰 관심을 받고 있는 4차 산업혁명의 핵심기술인 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical Systems, CPS) 연구를 주로 수행하고 있습니다. 사이버-물리 시스템이란 소프트웨어를 의미하는 사이버시스템이 통신망을 통해 물리세계의 다양한 시스템을 원하는 방식으로 제어하는 통합 시스템을 의미합니다. 사이버-물리 시스템은 새로운 시스템을 칭한다기보다는 소프트웨어, 물리시스템, 통신망 3요소를 갖추고 있는 인공시스템(Engineering System)을 바라보는 새로운 패러다임으로, 기존 임베디드 시스템의 발전된 형태라고 할 수 있습니다.

사이버-물리 시스템은 사물인터넷(Internet of Things, IoT)과 유사한 개념으로 생각할 수 있지만, 가장 큰 차이로 사물인터넷이 주로 사물의 연결성에 주목하는 반면, 사이버-물리 시스템은 물리시스템의 실시간 제어에 더 초점을 맞추고 있습니다. 사이버-물리 시스템에서는 통신망의 통신기능과 사이버 시스템의 연산기능이 주어진 데드라인 내에 이루어지는 것이 보장되어야 합니다. 즉, 시스템의 실시간성(real-time) 만족이 필수적입니다. 결국, 사이버-물리 시스템은 실시간 사물인터넷(real-time IoT)이라고도 부를 수 있습니다.

최근의 대부분 인공시스템은 소프트웨어, 물리시스템, 통신망 3요소를 갖추고 있기 때문에 많은 인공시스템이 사이버-물리 시스템의 관점에서 접근할 수 있습니다. 중요한 것은 전통적인 접근방식과 비교하여 보다 더 통합적(holistic)인 시각을 제공함으로써 기존의 성능 및 기능을 뛰어넘는 설계 및 분석기법을 개발하는 것입니다. 이와 더불어 이러한 기법들을 다양한 응용분야에 적용하여 실제성능을 검증하는 것이 중요합니다. 이와 같은 목표로 본 연구실에서는 다음과 같은 연구를 수행하고 있습니다.

Major research interests

Design of cyber-physical systems (CPS)

사이버 물리 시스템의 불확실한 상황에서 네트워크의 모델링, 분석 및 제어 연구를 진행하고 있습니다. 주로, 사이버 물리 시스템의 신뢰성과 강인성을 향상 시키는 연구를 수행하고있습니다.
- Cyber-Physical Security for Resilient CPS
사이버-물리 공격이란 단순히 사이버시스템을 공격하는 기존의 사이버 공격과 달리, 공격자가 물리시스템의 동역학 정보를 활용하여 사이버 공간을 통해 물리시스템을 공격하는 완전히 새로운 형태의 공격기법을 의미합니다.
사이버-물리 융합 보안은 사이버-물리 공격으로부터 물리시스템의 안정성을 보장하는 보안기법을 의미하며, 통신망 뿐만 아니라 제어이론 및 동역학과 같은 다양한 분야를 동시에 고려하여 설계됩니다.
본 연구실에서는 네트워크와 제어이론을 기반으로 다양한 사이버물리 공격에 대해 유연한 대처를 제공하는 사이버-물리 융합 보안 기법들에 대해 연구를 수행하고 있습니다.





- Software defined wireless networking for unmanned CPS
소프트웨어 정의 네트워크 (Software Defined Networking, SDN)는 중앙집중 지능형으로 네트워크를 제어하는 방식으로 제어부와 데이터 전송부를 분리하여 네트워크를 관리합니다.
무선 SDN은 유선에서만 사용되던 SDN을 무선으로 확장시키기 위해 제안되었고, 본 연구실에서는 무선 환경에서 신뢰성과 효율적인 무선 SDN 구현을 목표로하고 있습니다.





- Massive Real-time Industrial Internet of Things (IIoT)
Industrial IoT는 자동화 산업을 위한 M2M 및 산업 통신 기술을 의미합니다. 산업 애플리케이션의 궁극적인 목적은 스마트 팩토리와 같이 인간의 개입 없이 모든 제조 과정을 자동화 시키고 이로 인해 이윤을 극대화 시키는 것입니다. 따라서 IIoT는 저렴한 유지/보수 비용 및 높은 안정성이 보장되는 무선 네트워크/제어 기술과 수 만개의 IoT 장비를 연결할 수 있는 네트워크 확장성을 요구합니다. 이러한 요구 조건을 만족하기 위해 아래와 같은 연구를 진행합니다:
- Real-time scheduling
- Cyber-Physical co-design for wireless control systems
- Massive network protocol design





- Control-aware adaptive routing for industrial wireless sensor-actuator networks
본 연구에서는 무선 센서-액추에이터 네트워크를 사용하는 다양한 응용분야를 위한 신뢰성 있고 효율적이며 적응적 프로토콜을 설계하는 것을 목표로 합니다.

무선 센서-액추에이터 네트워크가 산업 제어 시스템에 채택됨에 따라 저 비용으로 유연한 인프라를 구축할 수 있는 반면, 산업 표준 라디오의 성능이 낮기 때문에 다소 험난한 산업 환경에서 제어 시스템의 엄격한 요구사항을 충족 시키는데 어려움이 있습니다. 따라서, 산업 무선 센서-액추에이터 네트워크의 제한된 자원 내에서 제어 시스템의 성능을 최대화하는 연구가 필요합니다. 일례로, 다수의 라우팅 경로 중에서 가장 패킷전달률이 높은 경로를 실시간으로 찾기 위해 일반적으로는 추가적인 경로탐색패킷이 필요하며, 이는 제어 성능 하락의 원인이 됩니다. 이를 해결하기 위해 네트워크 프로토콜을 강화학습과 최적화 문제 해결을 통해 설계하고 테스트베드를 구축하여 제안한 네트워크 프로토콜을 검증합니다.





- Cyber-physical security of UAVs from a networking perspective
Cyber-Physical System은 실세계와 IT가 긴밀하게 결합한 시스템입니다. 이러한 시스템의 특성상 사이버 공격에 대한 피해가 물리적인 피해로 연결되며 이러한 공격은 사이버-물리 공격이라고 불리웁니다. 우리는 이러한 사이버-물리 공격에 대처하기 위해 통신, 제어 공격에 대한 보안을 수행하는 CPS 보안 프레임워크를 연구하고 있습니다.
해당 연구를 위해, 우리는 pixhawk 보드와 ROS를 사용합니다.
->video: https://youtu.be/BA7NicJg4os





Optimization of smart factory

생산 시설은 다양한 머신과 머신 사이의 버퍼로 이루어져 있습니다. 각 머신은 일정 확률로 고장 이벤트가 발생합니다. 고장 이벤트 발생 시 문제 해결까지 생산라인의 생산량은 저하됩니다. 고장뿐만 아니라 각 머신 사이의 버퍼의 크기가 이전 머신의 생산량을 감당하지 못하거나 두 머신 사이의 생산량 차이가 클 경우에도 생산량이 저하될 수 있습니다.
우리는 이러한 생산 시스템의 데이터를 수집하고 분석하여 모델링을 한 뒤, PSE(Production Systems Engineering) 이론에 기반해 통계적인 접근 방식으로 생산량을 유추합니다. 분석 결과는 생산시스템의 최적화에 이용됩니다.





Situation-aware quality of service (QoS) guarantee for tactical networks

상황 적응형 네트워크란 자원관리를 위해 예상 밖의 링크 단절이나 적군의 사이버 공격과 같은 네트워크 문제 상항을 빠르게 예측하고 대처하는 능력을 말한다. 또한 상황에 빠르게 적응하여 메시지 중요도에 따라 QoS 요구조건을 만족시키는 동작 방식이 필요하다. 이를 위해 적시성과 효율성 증대를 위해, 임무의 긴급성이나 중요도가 동적으로 변화는 환경에서 QoS를 보장할 수 있는 알고리즘을 연구한다.
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Page last modified on July 21, 2020, at 09:58 PM EST