연속시간 다중매개변수 최적제어: 포인티악 맥스웰 원리 기반 명시적 해와 이산시간 대비 효율성

**1. 서론 및 연구 배경** 모델 예측 제어(MPC)는 제약이 있는 복잡 시스템을 실시간으로 최적화하는 강력한 방법론이다. 그러나 매 제어 단계마다 전역 최적화를 수행해야 하는 점은 계산량이 크게 늘어나며, 특히 고속·고정밀 제어에서는 실시간 구현이 어려워진다. 이를 해결하기 위해 다중매개변수 프로그래밍(MPP) 기반의 명시적 MPC가 제안되었으며, 초기 상태(또는 측정값)를 파라미터로 두고 오프라인에서 전체 파라미터 공간에 대한 최적 해를 미리 구해 두는 방식이다. 기존 연구는 대부분 이산시간 시스템에 초점을 맞추었고, 샘플링 간격을 작게 할수록 최적화 차원과 제약 수가 급증해 파라미터 공간을 나누는 임계 영역의 개수가 기하급수적으로 늘어나는 문제가 있었다. **2. 연속시간 최적제어 문제 정의** 논문은 선형‑시간불변(LTI) 시스템 \