오현동 기계공학과 교수(왼쪽 끝)와 연구팀

<전장상황에서의 자율비행 기술 경진>

국내 최고 수준의 자율비행 기술 경진대회 <전장상황에서의 자율비행 기술 경진>에서 UNIST 두 개의 팀이2위와 3위를 차지했다. 올해 두 번째로 개최된 이 대회는 신개념 무기체계 창출을 위해 추진하고 있는 ‘미래도전국방기술’ 연구개발사업의 일환으로 전장에서 활용 가능한 드론의 자율비행 기술역량 확보를 목표로 한다.

“한 연구자 또는 연구팀의 연구는
전체 시스템 측면에서 보면
아주 세분화된 한 부분에 대한
경우가 많아, 독자적인 기술이
있더라도 그것만으로 문제 전체를
해결할 수 있는 게 아닙니다.
그래서 공학자의 관점에서는
어떤 기술들을 어떻게 융합해서
최적의 솔루션을 찾을 것인가
하는 것이 노하우이자 또 하나의
기술인 것이죠.”

이번 대회는 특히 GPS가 없는 제한된 환경 속에서 주어진 조건에 맞춰 장애물을 통과하고, 표적을 인식하는 등의 문제를 해결하는 기술력을 보여줘야 했다. 높은 수준의 자율비행 기술 역량을 보여주기 위해서는 다양한 기술이 융합되어야 하는데 대회 준비 기간은 짧았다. 오현동 교수팀은 짧은 시간에 자체적으로 모든 기술을 개발하기보다는 지금까지 개발되어 공개된 기술을 어떻게 활용할 것인가에 포커스를 맞췄다.
“이 대회에서 제시한 과제를 해결하는데 가장 적합한 기술이 무엇인지 탐색해 제한된 무게, 공간, 컴퓨팅 자원 내에서 신뢰성 있게 작동하도록 수정 및 융합하는데 많은 노력을 기울였습니다. 어떤 문제든 다양한 기술의 조합으로 해결하는 것이거든요. 한 연구자 또는 연구팀의 연구는 자율 무인이동체 시스템 측면에서 보면 아주 세분화된 한 부분에 대한 경우가 많아, 독자적인 기술이 있더라도 그것만으로 문제 전체를 해결할 수 있는 게 아닙니다. 그래서 공학자의 관점에서는 어떤 기술들을 어떻게 융합해서 최적의 솔루션을 찾을 것인가 하는 것이 노하우이자 또 하나의 기술인 것이죠.”
대회는 예선을 통해 알고리즘의 성능을 테스트하고 개발된 기술들을 비행·시뮬레이션 영상 등을 통해 발표하는 식으로 진행된 뒤, 본선에서 실제 드론 비행이 이뤄졌다.
오현동 교수팀은 사용한 기술은 크게 3가지였다. 먼저 ‘동시적 위치추정 및 지도작성(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)’ 기술은 도심이나 실내와 같이 GPS 정보를 활용할 수 없는 상황에서 주변 환경의 지형·지물을 활용하여 주변 지도를 작성하는 동시에 드론의 현재 위치를 알아내는 기술이다. 관건은 드론에 탑재된 컴퓨터의 성능을 고려한 적합한 SLAM 알고리즘 및 카메라 모델 선정과 그에 맞는 관련 파라미터 튜닝이었다.
두 번째는 탐험(Exploration) 기술이다. 드론의 자율적인 임무수행을 위해서는 미지의 환경에서의 지도 정보가 필요하다. 드론 스스로 알려지지 않은 실내공간을 빠짐없이 파악하여 정확한 실내 지도를 작성하는 기술을 탐험이라고 한다. 마지막은 객체 탐지 및 좌표 추정 기술이다. 미지의 환경에서 다양한 물체(군인, 민간인, 동물 등)를 인식하기 위해서 카메라를 활용한 딥러닝 기반 알고리즘인 ‘YOLOv3-tiny’를 사용했다. YOLO의 결과와 드론 좌표계에서 추정한 객체의 위치를 SLAM의 결과와 융합해서 물체의 3차원 좌표값을 얻을 수 있었다.
“비나 눈과 같이 기상 상황이 악화되거나 재난 지역과 같은 다양하고 복잡한 환경에서 임무를 수행하기 위해서는 상황에 매우 유동적인 시스템과 다양한 센서를 복합적으로 활용하는 센서 융합 기술이 필수적입니다. 이러한 문제는 어느 시점에서 어떤 센서 정보의 정보를 최적으로 융합할 것인지에 대한 문제로 다시 정의할 수 있고 아직 연구해야 할 부분이 많습니다. 또 드론 특성상 무게가 많이 나가는 센서들은 탑재하기 어려워 카메라와 같이 무게가 가벼운 센서와 성능이 제한된 온보드 컴퓨팅 보드만 드론에 탑재가 가능한 부분도 한계로 남아있고요. 이런 약점들을 보완하고 제한된 상황에서 다수의 드론을 활용하여 보다 더 효율적으로 임무를 수행하는 연구를 진행하고 있습니다.”
오현동 교수팀은 자율비행 연구 외에도 국방과학연구소, 항공우주연구원, 연구재단 등의 지원을 받아 향후 국방 분야에 활용 가능한 다양한 기술을 연구하고 있다. 다수의 드론을 이용한 지면 폭발물 탐지를 위한 경로계획 연구, 이동 중인 함정 및 지상이동체로의 드론 자동 착륙, 지능형 비행제어를 위한 탑재용 인공신경망 경량화 및 가속화 연구, 생화학·방사능과 같은 유해물질의 지도 작성 및 방출 근원지 추정 연구 등이다.