최적 제어 기반 폐쇄‑루프 모델 판별 프레임워크

초록

본 논문은 입력을 직접 조절할 수 있는 시스템에서 후보 모델들을 차례로 파라미터 추정·최적 제어·실험 반복 과정을 통해 가장 정확한 모델을 자동으로 선택하는 폐쇄‑루프 알고리즘을 제안한다. 최적 제어는 두 모델의 출력 차이를 최대화하도록 설계되며, 이를 실제 시스템에 적용해 얻은 데이터를 기반으로 파라미터를 재추정한다. 수치 시뮬레이션과 광유전학 실험(opsin photocurrent)에서 알고리즘의 유효성을 입증한다.

상세 분석

이 연구는 “모델 선택”이라는 전통적인 통계‑기반 접근법을 넘어, 시스템에 직접적인 입력을 가할 수 있다는 물리적 전제 하에 최적 제어 이론을 활용한다는 점에서 혁신적이다. 먼저 후보 모델 k (k=1,2) 를 일반적인 비선형 동역학 (\dot X = F_k(X,u;\Theta_k)), 출력 (Y_k=H_k(X;\Theta_k)) 형태로 정의한다. 초기 입력 (u(t)) 를 임의로 선택해 기준 시스템(실험 대상)으로부터 측정 데이터 (Z(t;u)) 를 수집하고, 각 모델에 대해 손실함수
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