[기계신문] 한국전자통신연구원(ETRI)은 자율주행 로봇에 널리 활용되는 동시 자기위치추정 및 맵핑(SLAM) 기술을 드론에 적용해 숲속과 같은 복잡한 환경에서도 안정적으로 사람을 찾는 임무를 수행할 수 있는 자율비행 기술과 이동관제 시스템을 개발했다고 11일 밝혔다.
| * SLAM(Simultaneous Localization & Mapping) : 로봇이 임의의 공간을 이동하면서 주변을 탐색하고 자신의 위치를 측정하여 동시에 지도를 작성하는 기술로, 주로 카메라와 라이다 센서 등을 이용하여 주변 환경과의 거리를 측정하고 ICP (Iterative Closest Points)와 같은 알고리즘을 사용하여 자신의 위치를 추정한다. |
연구진은 지난 11월 6일 경남경찰청 드론운용팀, 경찰대학, 관련 기업인 등으로 구성된 전문가 자문위원들과 함께 실제 수색 환경을 모사한 자운대 솔밭공원에서 3대의 드론을 활용한 자율비행 실증 시험을 수행, 다수 드론 자율비행 시스템의 실종자 수색 현장 적용 가능성을 확인했다.
ETRI가 개발한 시스템은 GPS 활용이 불가한 숲속에서도 자율적으로 주변 환경을 인식하고, 경로를 계획해 자동으로 임무를 수행한다는 점에서 기존 기술과 차별화된다.
또한, 전자광학(EO)/적외선(IR) 카메라를 장착한 드론들이 지정된 수색 구역을 자율비행하며 수집한 영상을 이동관제 시스템에 전송하면 딥러닝 기술로 학습된 추론기를 활용해 실시간으로 실종자를 탐지하여 수색의 정확도를 높일 수 있다.
| * EO/IR(Electro-Optics/InfraRed) : 전자광학 센서와 적외선 센서로 구성된 전자 장치로, 목표물을 시각적으로 탐지하고 추적하는 데 사용된다. 전자광학 센서는 가시광선을 이용해 목표물을 식별하며, 적외선 센서는 열을 감지해 가시광선으로는 보이지 않는 물체까지 탐지할 수 있다. |
특히, ETRI의 시스템은 비정형의 복잡한 숲속 환경을 정밀하게 3차원 포인트 클라우드로 재구성하여 실종자가 있을 가능성이 높은 지역을 표시함으로써 수색팀이 실종자의 위치를 빠르게 파악하고 신속하게 대응할 수 있도록 지원한다.
| * 포인트 클라우드(Point Cloud, 점군·點群) : 많은 점의 집합으로 이 점들은 3차원 공간의 물체나 환경의 표면에 대한 위치 정보를 나타낸다. 3D 스캐너가 획득한 수많은 3차원 좌표의 모음으로, 물체의 형태와 구조를 정밀하게 표현할 수 있다. |
연구원이 보유하고 있는 핵심 기술은 ▲숲속 실종자 수색을 위한 SLAM 기반 자율비행 기술 ▲충격에 강건한 드론 기체 개발 ▲숲속 환경에서의 실종자 탐지용 데이터셋 구축 및 인공지능 기반 실종자 탐지 기술 ▲포인트 클라우드 기반 실시간 3D 전역 공간 재구성 및 시각화 기술 등이다.
연구진은 이번 실증을 통해 경남경찰청 드론운용팀으로부터 수집된 피드백을 시스템에 반영하여 보완할 예정이다. 또한, 오는 2027년까지 시스템 개발을 완료하고, 이후 산악지역 실종자 수색을 위한 시범 사업도 추진할 계획이다.
ETRI 차지훈 자율비행연구실장은 “다수의 자율비행 드론을 활용한 실종자 수색 기술은 실종자의 생존을 위한 골든타임 확보에 중요한 역할을 할 것이며, 국민 안전 제고에 크게 기여할 것으로 기대된다. 앞으로도 공공 안전을 위한 혁신적인 기술 개발을 이어갈 계획”이라고 말했다.
연구진은 이번 기술이 앞으로 실종자 및 조난자 수색뿐만 아니라, 복잡한 환경에서 군 정찰, 자연재해 구조 활동, 산림 보호를 위한 불법 활동 감시 등 다양한 공공 안전 및 방위 분야에 활용될 것으로 기대하고 있다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 ‘ETRI연구개발지원사업’의 일환으로 수행되었다.
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