제어 / 로보틱스 전공자 분들의 고견을 여쭙습니다.

안녕하세요. 저는 기계공학과 4학년에 재학 중인 학생입니다.

학부에서 다양한 제어 관련 수업을 수강하면서 제어공학에 흥미를 갖게 되었습니다. 주파수 도메인 제어뿐 아니라 상태공간 제어, 타과 수업인 디지털 제어도 재미있게 배웠고, 로봇공학 수업 과제로 직접 칼만 필터나 SMC 제어기를 설계해보는 경험이 특히 흥미로웠습니다.

제어가 매력적이라고 느낀 이유 중 하나는, 물리적 지식(kniematics 등)을 활용해 시스템을 수학적으로 모델링하고 제어기를 설계하는 과정이 문제를 풀어가는 것 같았기 때문입니다. 게다가 기계·전기·화공 등 물리적으로 다른 시스템이라도, 공통된 제어 이론과 기법으로 접근할 수 있다는 점 역시 큰 매력으로 다가왔습니다.

현재는 로봇 인지 연구실에서 학부 연구생으로 참여해 카메라와 라이다를 활용한 상태추정 연구를 진행하고 있습니다. 이 분야 역시 흥미롭고, 이제 참여한 논문도 나왔지만 코드 구현이나 CS 지식이 부족해 제 경쟁력이 떨어진다고 느끼고 있습니다. 무엇보다 제어 관련 연구 경험이 거의 없다는 점이, 앞으로 로봇 제어 분야 연구실에 지원할 때 불리하게 작용하지 않을까 걱정이 됩니다.

로보틱스 분야 전반을 살펴보니, 역시 CV 같은 인지 파트 중심 연구가 가장 활발하고, 제어 역시 Model-based 제어보다는 Learning-based 제어 쪽이 크게 주목받고 있는 것 같습니다. 그래도 전통적인 모델 기반 제어가 무의미해진다고 생각하지는 않지만, 교수님들이 학습 기반 제어에 집중하시다 보니, 학부 때 흥미를 느꼈던 모델 기반의 접근을 대학원에서도 제대로 배우지 못할까 하는 고민이 듭니다. 학습 기반 제어의 확실한 이점은 알지만, 제가 과연 흥미를 붙일 수 있을지도 불확실하고 약간의 거부감도 드는 상황입니다.

현재 학교에는 로봇 제어를 전문적으로 연구하시는 교수님이 안 계셔서, 로봇 제어 관련 경험을 체계적으로 쌓기 어려운 상황입니다. 제어공학만을 다루시는 교수님은 계시지만 특정 도메인 적용보다는 제어 이론 자체에 집중하시는 편이고, 로봇을 다루시는 교수님들은 주로 ai, 인지 분야를 연구하시다 보니 제어 쪽 경험을 얻기가 쉽지 않습니다.

앞으로 석사 과정을 통해 연구가 적성에 맞으면 박사까지 이어갈 수도 있지만, 아직 확신이 서지 않아서 석사 후 바로 취업하는 방안도 염두에 두고 있습니다. 만약 취업을 선택한다면 로봇 분야뿐 아니라 자동차, 방산 등 유사 산업 분야에도 지원해볼 텐데, 산업 현장에서는 안전성과 신뢰성이 중요하다 보니 학습 기반 제어보다는 전통적인 모델 기반 제어를 더 선호하는 경우가 많을지 궁금합니다. 그래서 MPC 같은 모델 기반 최적 제어도 꼭 배우고 싶고, 동시에 요즘 흐름인 학습 기반 제어도 놓칠 수 없으니 어떻게 준비를 해야 할지 막막하네요. 혹시 이와 관련해 조언이 있으시다면 듣고 싶습니다.

저와 비슷한 고민을 겪으셨거나, 혹은 현재 로봇 제어 분야에서 학업·연구·산업 현장을 경험하고 계신 분들이 계시다면 조언 부탁드립니다.