AI와 머신러닝을 활용한 제어

AI 기반의 최적화 제어

수소 연료 전지 시스템에서 제어 문제는 매우 복잡한 비선형 시스템의 제어를 요구한다. 기존의 고전적 제어 기법들은 이러한 시스템을 적절하게 다룰 수 있는 한계가 있으며, 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기법이 도입되고 있다. 특히 강화학습(Reinforcement Learning, RL)을 활용한 제어 기법은 제어 변수들의 최적화 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다.

강화학습에서 에이전트(agent)는 시스템의 상태 $\mathbf{x}$ 를 인식하고, 이를 바탕으로 액션 $\mathbf{u}$ 를 선택하며, 시스템의 출력 또는 보상 $\mathbf{r}$ 을 통해 학습한다. 이 과정에서 보상 함수는 다음과 같이 정의될 수 있다.

$r(t) = f(\mathbf{x}(t), \mathbf{u}(t))$

여기서 $\mathbf{x}(t)$ 는 시스템의 상태 벡터, $\mathbf{u}(t)$ 는 제어 입력 벡터를 나타내며, 이 보상을 최대화하는 정책(policy)을 학습하는 것이 강화학습의 목표이다.

머신러닝 기반의 상태 예측

또한, 머신러닝을 활용한 상태 예측 기법은 수소 연료 전지의 상태를 실시간으로 추정하고, 그 결과를 바탕으로 제어 성능을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)을 통해 연료 전지의 상태를 학습하고, 이를 기반으로 향후 상태 변화를 예측할 수 있다. 상태 벡터 $\mathbf{x}$ 와 출력 벡터 $\mathbf{y}$ 사이의 관계는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

$\mathbf{y}(t) = h(\mathbf{x}(t), \mathbf{u}(t))$

여기서 $h$ 는 시스템의 동적 모델을 나타내며, 머신러닝 알고리즘은 이 모델을 데이터 기반으로 학습한다.

AI 기반의 고장 진단 및 예측 유지보수

머신러닝을 통한 예측 유지보수(Predictive Maintenance)는 수소 연료 전지 시스템의 고장 진단 및 유지보수를 위한 중요한 도구로 활용된다. 고장 데이터와 정상 동작 데이터를 학습한 후, 실시간 데이터를 바탕으로 고장 발생 가능성을 예측할 수 있다. 이를 위해 사용되는 대표적인 기법은 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 랜덤 포레스트(Random Forest)이다.

머신러닝 모델은 다음과 같은 분류 문제로 정의될 수 있다.

$f(\mathbf{x}(t)) = \begin{cases} 1, & \text{정상 동작} \\ 0, & \text{고장 발생} \end{cases}$

이러한 모델을 통해 고장 가능성을 조기에 파악하고, 적절한 유지보수 조치를 취할 수 있다.

강화학습을 통한 실시간 최적 제어

AI와 머신러닝 기법 중 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 실시간으로 동작하는 수소 연료 전지 제어 시스템에 효과적으로 적용될 수 있다. 특히, 모델 프리 방식(model-free) 강화학습은 시스템의 정확한 수학적 모델이 없어도 경험을 통해 최적의 제어 전략을 학습할 수 있다는 장점이 있다. 수소 연료 전지 시스템에서 에이전트는 시스템의 상태를 관찰한 후, 보상을 최대화하는 행동을 선택하는 정책을 학습하게 된다.

상태 $\mathbf{x}$ 와 행동 $\mathbf{u}$ 의 관계는 강화학습에서 다음과 같은 상태-가치 함수(state-value function)로 표현할 수 있다.

$V^{\pi}(\mathbf{x}) = \mathbb{E} \left[ \sum_{t=0}^{\infty} \gamma^t r(\mathbf{x}(t), \mathbf{u}(t)) \right]$

여기서 $\gamma$ 는 할인 인자(discount factor), $r(\mathbf{x}(t), \mathbf{u}(t))$ 는 시간 $t$ 에서의 보상, $\pi$ 는 정책(policy)을 나타낸다. 에이전트는 이 함수 $V^{\pi}$ 를 최대화하는 최적의 정책 $\pi^*$ 를 찾는 것이 목표이다. 이때 사용하는 대표적인 알고리즘은 Q-learning과 Proximal Policy Optimization(PPO) 등이다.

딥러닝을 결합한 강화학습

수소 연료 전지 제어 시스템은 높은 차원의 상태 공간을 가지고 있기 때문에 전통적인 강화학습만으로는 제어 문제를 해결하기 어려울 수 있다. 이를 보완하기 위해 딥러닝(deep learning)을 결합한 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)이 도입되었다. 딥 강화학습은 인공신경망(ANN)을 활용하여 복잡한 상태 공간을 효과적으로 표현하고, 강화학습의 학습 효율성을 극대화한다.

예를 들어, 상태 $\mathbf{x}$ 와 제어 입력 $\mathbf{u}$ 사이의 관계를 인공신경망 $Q$ 로 학습할 수 있으며, 이는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

$Q(\mathbf{x}, \mathbf{u}) = \mathbb{E} \left[ r + \gamma \max_{u'} Q(\mathbf{x}', \mathbf{u}') \right]$

여기서 $Q(\mathbf{x}, \mathbf{u})$ 는 현재 상태와 행동에 대한 가치 함수이며, 이를 통해 최적의 행동 $\mathbf{u}$ 를 선택할 수 있다. 이 방식은 수소 연료 전지의 비선형성과 복잡한 동적 특성에 대한 실시간 제어 문제를 해결하는 데 유용하다.

강화학습과 전통적 제어 기법의 결합

또한, AI 기반 제어는 전통적인 제어 기법과 결합하여 하이브리드 제어 방식을 구현할 수 있다. 예를 들어, PID 제어와 강화학습을 결합하면, 강화학습을 통해 PID 파라미터를 실시간으로 튜닝할 수 있다. 이로써 시스템의 동작 상태에 맞게 제어 성능을 최적화할 수 있다. 이러한 하이브리드 제어 방식은 수소 연료 전지 시스템의 비선형적 특성에 대응하는 데 효과적이다.

다음은 PID 제어에서의 강화학습을 활용한 파라미터 최적화의 개념적 표현이다.

$\mathbf{u}(t) = K_p e(t) + K_i \int_0^t e(\tau) d\tau + K_d \frac{d}{dt} e(t)$

여기서 $K_p$ , $K_i$ , $K_d$ 는 각각 비례, 적분, 미분 게인으로, 강화학습을 통해 실시간으로 최적화될 수 있다.