1. 본인의 연구에 대해서 대략적인 소개를 부탁 드립니다.

- 자율화 수준과 성능 향상을 뒷받침할 수 있는 새로운 제어/추정 알고리듬을 만드는 것과 그러한 발전된 기법을 특히 무인 항공우주 시스템에 응용하는 것에서 발생하는 문제들에 관심을 갖고 있습니다. 연관된 특성 시간의 길이가 긴 것부터 짧은 것 순으로 표현하면 효율적인 궤적 계획 기법 (trajectory planning), 일반화된 유도 기법 (guidance), 그리고 모델 학습을 포함한 적응제어 기법 (adaptive control) 등이 대표적인 관심사에 해당합니다. 향후 연구의 장기적인 방향성과 비전을 뚜렷하게 위해 계속해서 생각을 다듬고 있는 중인데요, 현재까지 고민한 바를 토대로 하면 그림 1과 같이 관심 영역을 나타낼 수 있습니다. 즉, 제어/추정 기법에 대한 이론을 발전시켜 최적화/기계학습 분야의 도구를 함께 활용하여 항공우주 시스템 응용에 필요한 문제를 해결하는 것입니다.

전반적으로 제어 및 추정 기법 설계를 위한 통합적인 체계의 구축을 지향합니다. 모든 면에 있어 만능인 하나의 기법 같은 것은 없겠지만, 여러 형태의 기법을 포괄하면서 넓은 범위의 목적을 고려할 수 있을만큼 일반성을 갖도록 제어 시스템의 구조를 구축한다면 그 내부의 구성 요소는 대상체나 임무의 특성에 알맞게 필요한대로 설계하여 사용할 수 있을 것입니다. 예를 들어, 만약 어떤 제어 알고리듬의 구조 자체가 강건한 안정성을 보장한다면, 주어진 틀 안에서 내부 요소의 세부 설정을 최적화하여 불안정 현상을 야기할 위험을 줄인 상태에서 대상 시스템에 적합한 최선의 성능을 도출하리라 예상할 수 있습니다. 이와 같이 좋은 내재적 특성을 지니는 설계 프레임워크를 만든다면 제어시스템 설계와 해석을 자동화할 수 있고, 더 나아가 임무 수행 중 나타나는 변화에 적절히 적응할 수 있도록 제어 알고리듬을 그 때 그 때 업데이트할 수 있지 않을까 생각합니다. 그래서 항공우주 시스템에 대한 응용에만 집중하기보다는 표현 범위가 넓어 다양한 동적 시스템을 고려할 수 있는 일반적인 기법의 연구에 매력을 느끼고 있습니다.


2. 연구이력중 서울대학교 기계항공공학부에서 “시험용 달 궤도선의 유도항법제어 알고리즘 개발 및 소스코드 개발”이 특이한데 어떤 연구인지 간단하게 설명을 부탁드리며, 어떤 성과가 있었는지도 궁금합니다.

- 대규모 고위험 프로젝트인 우주 탐사선에 필요한 비행 소프트웨어 전부 또는 일부의 개발에 있어 소스코드 자동 생성과 코드 신뢰성 시험을 포함한 모델기반설계 방법론을 적용하는 것이 현대적인 추세라고 합니다. 이는 신뢰도 높은 소프트웨어를 개발하기 위한 체계적인 방법론으로 수동 프로그래밍에만 의존할 때 발생할 수 있는 인적 오류의 방지와 코드 재사용성 향상 등 여러 효과를 기대할 수 있다고 알려져 있습니다. 이러한 배경에서 언급하신 연구과제에서는 탐사선의 유도항법제어 기능에 해당하는 코드의 개발을 위한 모델기반설계 방법론의 적용에 대한 연구를 수행하였습니다.

한국연구재단의 우주핵심기술개발사업의 우주핵심분야에 속하는 대과제 중 하나의 세부과제로 수행한 것으로, 이 과제를 통해 실제로 시험용 달 궤도선(KPLO)에 탑재되는 비행 소프트웨어를 만든 것은 아니지만 우주선 유도항법제어의 구현에 대한 실제적 성격의 연구과제였다고 생각됩니다. 과제 특성 상 달 탐사 임무를 고려하여 궤적 산출, 여러 운용 모드 간의 전환로직, 탑재체 관리, 궤도/자세 결정, 점화 명령 산출, 자세 안정화 제어기 등을 포함한 시뮬레이터를 구축할 수 있었고, 특히 기초적인 수준에서 제어 알고리듬 블록으로부터 자동 생성된 코드를 우주 임무용 보드에 탑재하여 PILS(Processor-In-the-Loop Simulation)를 수행하기도 하였습니다. 소프트웨어 엔지니어링이나 우주 탐사선 개발 실무에 대한 전문적 이해가 없어서 과제 수행 중 여러 어려움을 만나기도 했지만, 우주 탐사선에 필요한 유도항법제어 알고리듬을 접하는 기회가 되었습니다.

3. 학위과정 중 유도제어기법 연구를 수행하고 또 국방과학연구소(ADD)에서 2년간 유도 미사일 유도조종 설계 관련 연구를 수행하신 것으로 알고 있습니다. 어떤 연구들인지 소개를 부탁드립니다.

- 학위 과정을 포함한 저의 학술적 배경은 항공우주공학의 세부 분야인 유도항법제어(Guidance, Navigation, and Control; GNC)에 있습니다. 재미있는 다른 문제들이 많은데 현재까지는 상대적으로 ‘유도’에 관한 세부 문제들을 다양하게 다뤄보았다고 생각됩니다. 유도란 개략적으로 표현하면 공간 상의 이동에 대한 제어라고 할 수 있습니다. 여기에는 현재의 상태와 미래의 운동에 대한 예측을 토대로 어떤 목표점을 향해 움직이면서 동시에 다른 조건들을 함께 달성하거나 주어진 목표 경로를 정밀하게 추종하기 위해 필요한 명령을 설계하고 해석하는 문제들이 포함됩니다. 비교적 전통적인 공학 문제이지만 비행체의 발달에 따라 대두되는 새로운 응용 문제들을 해결하기 위해 발전된 이론과 계산 기법을 적용하여 꾸준히 개선할 필요가 있다고 보고 연구를 지속하고 있습니다.

박사학위논문으로는 3차원 공간 상의 일반적인 부드러운 곡선으로 주어진 경로를 추종하기 위한 새로운 유도기법을 제안하였습니다. 목표물을 추적하는 유도 미사일에 주로 적용되는 것과 비슷한 물리적 원리는 취하되, 곡선을 정확하게 따라가며 비행하는 데에 필요한 기하학적 조건을 만족시키게끔 추적 방향을 직접 설계하는 새로운 방식을 제시하였습니다. 이러한 새로운 방식은 르야프노프 안정성 이론에 입각한 비선형 제어기 설계 기법과는 다른 접근 방법으로, 유도 명령의 형태를 먼저 잡은 후 해석을 통해 안정성과 성능을 뒷받침하였습니다. 결과적으로 제어이론 기반 방식에 비해 직관적이면서도 다양한 종류의 3차원 곡선을 정확히 추종할 수 있음을 보였습니다.


영상 1. 3차원 경로추종 유도기법 시뮬레이션






영상 2. 복수 무인 항공기의 분산형 편대 제어 실험







국방과학연구소에서는 유도조종기법팀의 일원으로 근무하며 유도 미사일의 유도조종 설계에 관한 연구개발 업무를 수행하였습니다. 미사일이 발사되고 목표물을 향해 빠른 속력으로 안정적으로 날아가서 최종적으로 정밀타격 임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 임무의 각 단계마다 선회 명령을 생성하는 유도 기법과 생성된 유도 명령을 추종하기 위한 조종 기법(오토파일럿)이 필요합니다. 이러한 유도조종 기법을 탄체의 동역학과 임무 특성을 고려하여 개발하는 일, 다양한 조건에 대한 시뮬레이션을 수행하여 성능을 검증하는 일, 그리고 비행시험을 지원하는 일을 하였습니다. 국가에 필요한 유도무기 체계를 개발하고 시험하는 것인만큼, 이론적으로 새로운 제어/추정 기법을 도입하는 것보다는 조금은 보수적으로 접근하더라도 넓은 비행영역의 설계점에 걸쳐 충분한 안정성과 성능을 보이고 목표물을 성공적으로 타격할 수 있는 신뢰도 높은 유도조종 시스템을 개발하는 것이 중요하게 여겨졌습니다. 그래서 개인적으로는 현대적인 최적화 기법을 활용하여 유도조종 시스템의 설계를 위한 도구를 개발하는 데에 관심을 기울일 수 있었습니다.

현실의 제어 공학과 대규모 체계 개발사업에 부딪히면서 학술 연구와는 다른 제어 시스템 개발 현장에 요구되는 역량을 갖추는 것이 필요했습니다. 그 과정에서 제 실력의 부족함을 직면하고 이론과 현실의 간극을 온몸으로 느끼며 정말 현장에 필요한 지식은 무엇일지 고민하기도 했습니다. 길지 않은 근무기간이었지만 동료들의 축적된 경험과 전문성을 접하며 성장하는 시간이었다고 생각됩니다.

제어 엔지니어링 현장에서의 실력을 알려주신 부장님과 팀장님 그리고 팀 선배님들께 존경과 감사의 마음을 표합니다.


4. 크랜필드 75th Anniversary research fellowship에 선정되셔서 2021년 1월부터 3년동안 자체적으로 독립적인 연구수행을 할 수 있다고 들었습니다. 여러 나라 지원자 중 3명만 선정된 영광스러운 자리이며, 연구자는 누구나 바라는 좋은 기회로 알고 있습니다. 또한 최근에 무인항공시스템과 AI쪽으로 연구를 확장하고 있다고 들었습니다. 3년동안 어떤 연구를 하실 계획이신지 궁금합니다.

- 기존에 제가 경험하고 접해본 바가 주로 전통적인 유도항법제어 응용에 치중되어간다고 여겨지면서 조금 더 근본적인 독창성이 있는 새로운 제어/추정 기법의 학술 연구에 대한 갈증이 끊임없이 있었습니다. 특히 최근의 뚜렷한 흐름인 기계학습 분야의 지식에 대한 아쉬움이 있었습니다. 그래서 간략한 제안서를 작성하고 서류와 인터뷰 심사를 거쳐 Cranfield 75th anniversary research fellowship에 선정되었는데요, 이는 크랜필드 대학의 설립 75주년을 기념하여 수립된 대학 내부의 연구자 지원사업이라고 할 수 있겠습니다. (참고: 영국의 국립 또는 사립 연구재단에서 선정하는 public fellowship과는 다릅니다.) 독립성을 갖고 연구를 수행할 수 있는 기회가 감사히 주어져서 2021년 1월부터 현재 크랜필드 대학에 소속되어 기존에 잘 공부해보지 못 했던 지식을 새롭게 탐색하며 연구를 수행하고 있습니다.

목표하기로는 기계학습 분야에서 발전되어 온 지식을 동적 시스템의 제어/추정 문제 특성에 알맞게 도입한 새로운 적응제어 기법을 제시하고 싶습니다. 이를 위해 최근에는 베이지안 추론을 기초로 하는 가우시안 프로세스 학습 기법의 세부 갈래들을 주요하게 살펴보고 있습니다. 얼마 되지 않아 아직 이해가 깊지 않지만, 동적 시스템의 불확실성에 대응하는 강건한 적응제어에 필요한 온라인 모델 학습은 지도학습의 대표적 과업인 회귀(regression)와 문제 특성이 서로 다르다는 점에 주목하고 있습니다. 실시간으로 주어지는 입출력 데이터를 바탕으로 제한된 계산 자원을 활용하여 학습을 수행하는 온라인 가우시안 프로세스 회귀 기법은 전반적인 예측 정확도에 집중하여 발전되어 왔다고 생각됩니다. 그러나 이러한 온라인 학습 기법이 피드백 제어 시스템의 루프를 구성하는 하나의 요소로 포함될 때에는 불확실한 함수의 예측 정확도만 고려할 경우 오히려 전체 시스템이 불안정성에 빠지게 될 위험이 있다고 생각합니다. 또한 입출력 데이터에 포함된 진동 성분이 풍부할수록 정보가 많아 온라인 학습에 유리하지만 시스템의 안정화와는 그 경향이 반대이므로, 모델 학습을 위해 충분한 가진(excitation)을 요구하는 것이 비현실적일 수 있습니다. 특히 항공우주 시스템은 안전이 매우 중요한 동적 시스템이므로, 이와 같은 사항들을 고려하여 가용한 정보를 최대한 활용하고 루프 전체의 안정성을 해치지 않는 온라인 모델 학습 기반 적응제어 기법을 발전시켜보고자 합니다.

5. 항공우주와 관련된 매우 다양한 종류의 연구를 하고 계신걸로 알고 있습니다. 최종적으로 생각하시는 목표의 방향이나 성과는 어떤것인지요?

- 세상에 재미있어 보이는 모르는 것들이 많아서 다양한 분야를 들여다보다보니 응용 수학 비슷한 성질을 갖는 것에 대한 전반적인 흥미를 갖게 된 듯 합니다. 최종적으로는 제어/추정 기법에 대한 하나의 학문 영역을 새롭게 개척할 수 있다면 좋겠습니다. 장기적인 관점에서 불확실한 성분의 추정과 안정화라는 제어 입력의 이중 역할을 고려한 기법에 대한 문제들은 새로운 주변 기술이나 도구의 도래와 별개로 상존할 것이라 생각합니다. 이러한 문제가 학습 기반의 적응제어, 강화학습, 정보량 최대화 궤적 설계 등에 걸쳐 공통적으로 나타나는 것으로 보면, 높은 수준의 자율화를 이룩하는 진정한 지능적 제어 시스템이라면 이렇게 서로 대립하는 목표 사이에서 형성되는 어떤 균형점을 찾고 조정할 수 있어야 한다고 봅니다.

궁극적으로 현실 공학에 도움이 되기 위해서는 도구상자를 제공할 수 있다면 좋겠다고 생각합니다. 앞서 1번 항목에서 언급한 바와 같은 통합적 프레임워크를 설계 자동화 도구로 발전시키거나, 연구 내용을 토대로 자체적인 알고리듬 스택을 구축하여 공유하는 식으로 기여할 수 있기를 소망합니다. 응용 대상에 크게 제한을 두지 않고자 하지만 항공우주 시스템의 유도항법제어에 응용할 만한 신뢰할 수 있는 기법을 만들 수 있기를 바랍니다.


6. 현재 연구하시는 곳의 크랜필드의 research fellowship의 지원이나 연구 분위기는 어떤가요? (다른 두 분은 어떤 연구를 하고 계신지도 궁금하네요.)

- 크랜필드 대학은 학부 과정 없이 대학원만 있는 학교로 자체적인 공항이나 다른 실험 시설들을 보유하여 항공우주공학에 특화된 연구환경을 갖추고 있습니다. 특히 BAE Systems, Airbus, Rolls Royce 등 여러 기업들과 가까이 협력하며 전반적으로 꽤 실용적인 학풍을 갖고 있다고 생각됩니다.

제가 소속된 Centre for Autonomous and Cyber-Physical Systems에서는 서로 협업하는 다수의 무인 항공기와 같은 자율 시스템에 필요한 의사결정, 임무계획, 유도항법제어 기법을 폭 넓게 다룹니다. 저는 학위과정 중 BK21 사업단의 장기해외연수 지원을 통해 반년간 방문 연구생으로 연구를 수행하며 처음 크랜필드 대학의 환경을 간접적으로 경험할 수 있었는데요, 이 때 여러 연구과제가 활발히 수행되는 모습을 보고 받았던 좋은 인상을 바탕으로 research fellowship에 도전하게 되었습니다. 2020년 제1회가 진행된 75th anniversary research fellowship에는 크랜필드 대학을 구성하는 School of Aerospace, Transport and Manufacturing과 School of Water, Energy and Environment 그리고 School of Management 이렇게 각 단과대학에서 한 명씩 선정되었는데요, 저와 함께 선정된 다른 두 분은 각각 토양학과 글로벌 금융 산업에 대한 연구를 수행한다고 합니다.

아직까지는 팬데믹의 영향으로 거리두기와 재택 근무가 지속되고 있지만, 향후 완전하게 정상화가 이루어지면 크랜필드 대학 특유의 연구환경을 바탕으로 주변의 연구자나 기업과 능동적으로 교류해보고자 합니다.


7. 영향을 받은 연구자가 있다면? 또한 어떤 영향을 받으셨는지 궁금합니다.

- 연구자로 성장하며 학술 연구에 대한 애정을 갖게 된 데에는 선생님들의 영향이 컸습니다. 누구보다도 박사과정 지도교수님이셨던 서울대학교의 김유단 교수님께 많은 영향을 받았습니다. 학문적으로는 유도제어 기법에 대한 해석적인 접근의 중요성을 강조하셨는데요, 하나의 응용 분야로부터 제어를 전공하게 된 저에게는 제어이론에 대한 아주 수학적인 수준까지는 아니더라도 새로운 내용을 전개할 때 엄밀성을 추구하는 태도를 갖게 된 배경이 되었습니다. 자유롭게 연구할 수 있는 환경을 주셨는데 어떤 내용을 가지고 가서 말씀드리더라도 꼼꼼하게 재미있게 살펴봐주셨던 것을 통해 비행제어에 대하여 깊이 있게 배울 수 있었습니다. 지적 열정, 시간 관리, 그리고 따뜻함 등 여러 모습을 본받고 싶습니다.

크랜필드 대학에 연구학생으로 방문했던 때부터 현재의 research fellowship까지 도움을 주시는 신효상 교수님께도 큰 영향을 받았습니다. 연구에 대한 여러 생각을 공유하면서 제어 및 추정에 관한 다양한 주제들에서 공통적으로 나타나는 흐름들을 관찰할 수 있었습니다. 특히 방문연구생이었을 때 창의적 비판적 사고능력(creative critical thinking capability)에 기초한 정연한 논리 흐름에 대해 강조하셨던 것이 박사과정 중반에 큰 영향으로 작용했는데요, 논리 구조의 짜임새와 근본적인 독창성이 있는 기법의 연구를 중요시하는 태도를 갖게 된 배경이 되었습니다.

박사학위논문 주제의 전신이 된 유도기법을 창안하셨던 한국항공대학교의 박상혁 교수님께도 큰 영향을 받았습니다. 기존 유도기법의 특성과 한계에 대한 정확한 이해를 바탕으로 일반적인 모양의 3차원 곡선으로 주어지는 경로를 추종할 수 있는 확장된 유도기법에 대한 연구를 수행하는데에 도움을 주셨습니다. 또 고정익 항공기의 유도항법제어에 대한 여러가지 실질적 조언을 얻으며 배울 수 있었습니다. 특히 직접 비행실험을 활발하게 수행하시면서 성능을 입증하시는 것이 구현 실력을 더 키워야 하는 저에게 늘 도전이 됩니다.

언제나 공학 연구자로서의 모범을 보여주시는 선생님들께 존경과 감사의 마음을 표합니다.



한편 아직까지 대면하여 만나 뵙지는 못했지만, University of Washington에 계신 Behçet Açikmeşe 교수님, University of Illinois at Urbana-Champaign에 계신 Naira Hovakimyan 교수님, Massachusetts Institute of Technology에 계신 Anuradha Annaswamy 교수님과 Jonathan How 교수님 등 제어 이론과 최적화/기계학습 기법 연구를 통해 실제 항공우주 시스템의 제어에 직접적으로 기여하시는 연구자들을 멀리 계신 role model로 삼고 있습니다.


8. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

- 연구활동 중 평소에 가장 자주 느끼는 것은 제가 제대로 아는 것이 극히 제한적이라는 점입니다. 새롭게 익혀야 할 내용은 많은데 비해 저의 진도가 느릴 때에는 벅차게 다가오기도 답답하기도 합니다. 그렇지만 조금씩 제어와 추정에 대한 이해를 더해갈 때마다 재미있습니다. 오랫동안 재미있게 즐기기 위해서는 그만큼 더 실력을 쌓기 위해 노력해야 할 것 같습니다.

보람을 가져보았던 순간으로는 제가 연구하고 세상에 내보냈던 연구 내용을 토대로 다른 연구자가 응용하고 발전시킨 모습을 보았을 때가 떠오릅니다. 단지 어떤 논문의 서론에서 기존 연구 중 하나로 제가 익혔던 바가 소개만 되어도 감사한데, 스위스 ETHZ의 Luca Furieri, Thomas Stastny, Lorenzo Marconi, Roland Siegwart, Igor Gilitschenski가 2017년 American Control Conference에서 발표한 논문에서 제 연구를 바탕으로 아주 강한 바람이 부는 상황에서의 경로추종 유도를 다루고 무인 항공기 실험까지 수행한 것을 알게 된 적이 있습니다. 그 때 신나서 메일도 보내고 화상회의로 이것저것 물어보며 큰 보람을 느꼈던 기억이 납니다. 그 다음 해에 같은 학술대회에서 O. Hugo Schuck Best Paper Award - Application Award를 수상한 것을 보고 조용히 환호를 보내며 저까지 덩달아 기쁨을 누렸습니다.

9. 이 분야로 진학(사업) 하려는 후배들에게 조언을 해 주신다면?

- 먼저 이 매력적인 분야에서 함께 하시려는 후배 연구자들께 응원을 보냅니다. 저는 그저 이제 막 시작해서 나아가려는 길에서 하루하루 스스로의 부족함을 마주하는 한 명의 연구자인 듯 합니다. 전공 지식과 연구는 재미있는데 막상 저는 어떤 수준에 못 미치는 것 같아 매일 같이 답답해하고 있어요. 그래서 조심스러우나 아래에는 제 자신이 스스로에게 아쉬움을 느끼는 것을 바탕으로 두 가지 조언을 적습니다.

(연구 수행의 실질적 측면) 제어나 추정 이론이 응용 수학의 한 분야로 발전되어 온 만큼 함수해석학과 같은 수학적 기초에 대한 지식이 이해가 탄탄할수록 기법 연구를 더욱 깊이 있게 할 수 있을 것 같습니다. 그래서 조금 다른 분야로 시야를 넓힐 때마다 여러 곳에서 공통적으로 드러나는 핵심적인 본질 몇 가지를 꿰뚫는 통찰을 쌓을 수 있다면, 겉보기에 서로 다른 것들 사이에서 중심을 잘 잡을 수 있을 것 같습니다.

(연구자로서의 마음가짐 측면) 마음에 품는 시야의 범위를 크게 가지시고 세계의 다른 연구자들과 함께 state-of-the-art를 발전시키겠다는 패기를 가지시길 바랍니다. 인터넷을 통해 얻을 수 있는 정보가 풍부해진만큼 적극적으로 파고들면 파악할 수 있는 것이 많은 세상에 살고 있다고 생각합니다. 그런데 어느 수준에 이르면 직접 여러 연구자와 교류하며 생각을 공유해야 지식의 최전선에서 좋은 문제들을 풀며 같이 기여할 수 있지 않을까 합니다. 능동적으로 부딪히면 좋을 것 같습니다.


10. 앞으로 진행할 연구 방향이나 목표가 있으시다면?

- 앞서 4번과 5번 항목에서 말씀 드린 바와 동일선상에서 앞으로 목표가 있다면 제어/추정 기법 연구 분야의 새로운 영역을 개척하고 뚜렷한 방향성을 잡는 것입니다. 그래서 보다 근본적인 기여를 할 수 있기를 소망합니다. 또한 이를 위해 깊이 있는 실력을 갖추길 소망합니다.


11. 다른 하시고 싶은 이야기들.

- 앞으로도 좋은 연구를 꾸준히 하기 위해 노력해서 살아있는 연구자이고 싶습니다. 서면 인터뷰에 임하며 독립 연구자로 성장하는 길목에서 지난 날을 돌아보기도, 앞날을 내다보기도 할 수 있었습니다. 감사합니다.


* 조남훈 박사의 최근 대표 논문

- Namhoon Cho, Youdan Kim, and Chang-Hun Lee, “Schwarz Inequality Method for Weighted Minimum Effort Terminal Control of Multi-Dimensional Systems,” Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 43, No. 10, pp. 1893-1903, 2020. DOI:10.2514/1.G005104

- Namhoon Cho, Youdan Kim, and Hyo-Sang Shin, “Generalised Formulation of Linear Non-quadratic Weighted Optimal Error Shaping Guidance Laws,” Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 43, No. 6, pp. 1143-1153, 2020. DOI:10.2514/1.G004813

- Namhoon Cho, Hyo-Sang Shin, Youdan Kim, and Antonios Tsourdos, “Composite Model Reference Adaptive Control with Parameter Convergence under Finite Excitation,” IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 63, No. 3, pp. 811-818, 2018. DOI:10.1109/TAC.2017.2737324

- Namhoon Cho, and Youdan Kim, “Modified Pure Proportional Navigation Guidance Law for Impact Time Control,” Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 39, No. 4, pp. 852-872, 2016. DOI:10.2514/1.G001618

- Namhoon Cho, Youdan Kim, and Sanghyuk Park, “Three-Dimensional Nonlinear Differential Geometric Path-Following Guidance Law,” Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 38, No. 12, pp. 2366-2385, 2015. DOI:10.2514/1.G001060