무인 항공기의 충돌 예측·예방 소프트웨어 개발

무인 항공기의 충돌 예측·예방 소프트웨어 개발

미국 스탠포드 대(Stanford University)의 공학자들이 혼잡한 도시 상공에서 택배 배달용 무인 항공기(drone)를 포함하여 무인 항공기의 충돌을 예측하고 예방하는 소프트웨어를 개발하고 있다.

아마존닷컴(Amazon.com)의 창업자이자 최고경영자(CEO)인 제프 베조스(Jeff Bezos)가 2013년 말에 미국 콜롬비아 방송(CBS) 텔레비전 계열의 심층 시사 보도 프로그램인 ‘식스티 미니츠(60 Minutes)’에 출현하여 아마존 고객들에게 무인 항공기(drone)로 상품을 전달하는 자신의 비전을 공개하였을 때, 많은 사람들은 이를 공상 과학 소설 속의 이야기라고 생각하였다. 

2년이 지나기도 전에 무인 항공기는 단지 택배 배달뿐만 아니라 농업을 감시하고, 도시 환경에서 새소식을 수집하고, 심지어 탐색 및 구조의 임무를 수행하기 위한 기술이 될 만반의 태세를 갖추고 있다. 

그러나 무인 항공기의 비행이 만연하게 되기 전에 저고도 비행 지역에 대한 정의, 혼잡한 지역에서의 교통량 제어, 충돌 방지 등과 같이 새로운 기반시설이 개발되어야 한다. 

Stanford engineers are developing software to predict and prevent collisions of unmanned aircraft, including delivery drones, in congested urban airspace. Credit: Chesky / Shutterstock

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이러한 개발의 최전선에서 스탠포드 지능형 시스템 연구소(SISL: Stanford Intelligent Systems Laboratory)는 미국 항공 우주국(NASA)의 에임스 연구센터(Ames Research Center)가 이끄는 협력체의 일원으로 참가하고 있다. 에임스 연구센터는 예측되는 무인 항공기의 급격한 증가를 관리하기 위하여 무인 항공기 시스템 교통 관제 시스템(UTM: unmanned aerial system traffic management system)을 만드는 목표를 가지고 있다. 

"무인 항공기 시스템 교통 관제 시스템(UTM)은 항공 교통 관제의 많은 기능을 수행하기 위한 것이지만, 클라우드 시스템으로 구현되고 대부분 자동화될 것”이라고 스탠포드 지능형 시스템 연구소(SISL)의 책임자이자 항공우주공학과 조교수인 마이켈 코션데르퍼(Mykel Kochenderfer)가 말했다.

미국 항공 우주국(NASA)은 무인 항공기 시스템 교통 관제 시스템(UTM)이 공중에 있는 모든 무인 항공기를 감시하기 위하여 인간 관제사의 개입 없이 엄청난 수의 무인 항공기 운행을 조화시키는 것을 계획하고 있다. 이 시스템이 가지는 중요한 특성에는 충돌 가능성이 있을 때 여러 무인 항공기에게 경고하고, 충돌을 회피하기 위하여 필요한 동작을 계산하는 소프트웨어인 자동 충돌 회피가 포함될 것이다. 

마이켈 코션데르퍼 교수는 기계공학과 대학원생인 하오 이 옹(Hao Yi Ong)과 함께 무인 항공기 시스템 교통 관제 시스템(UTM) 내에 구현되었을 때 저고도에서 무인 항공기의 충돌 위협을 최소화하는 충돌 회피 알고리즘에 대한 새로운 논문을 최근에 발표하였다. 

급격한 무인 항공기의 증가를 고려할 때 무인 항공기 비행을 통제하기 위하여 인간 관제사에 의하여 운영되는 항공 교통 관제 시스템을 정확히 모사하는 것은 비현실적인 것이라고 하오 이 옹이 전했다.

오늘날 미국 연방 항공국(Federal Aviation Administration)은 하루에 대략 87,000편의 항공기를 통제하기 위하여 15,000명의 인간 관제사를 보유하고 있다. 

아마존의 프라임(Prime) 회원은 대략 4천만 명으로 통상적인 물건 구매 날에 130,000편의 무인 항공기 배달을 만들어 낼 수 있다고 하오 이 옹이 보수적으로 예측하였다. 이러한 수치는 상업적인 무인 항공기의 운행을 개발하고 있는 구글(Google)과 매터넷(Matternet)을 포함하여 수십 개의 다른 기업들을 제외한 것이다. 

“단지 무인 항공기의 교통량을 통제하기 위하여 또 다른 30,000명의 관제사를 고용하지는 않을 것이다. 이것은 실현 가능하지 않다”고 하오 이 옹이 말했다.

스탠포드 대 연구팀은 자동 충돌 회피가 혼잡한 지역에서 더 많은 비행 밀도를 가능케 하는 최선의 방법이라고 믿고 있다. 그러나 무인 항공기의 엄청난 교통량을 다루기 위하여 충돌 회피를 자동화하려면 잠재적인 충돌을 예측하고 회피하는 새로운 알고리즘을 필요로 할 것이다. “전통적인 비행기 운항에서 2대보다 더 많은 항공기가 충돌하는 것은 매우 드물다”고 하오 이 옹이 말했다.

그러나 제한된 도시의 영공에서 충돌은 쉽게 3대 혹은 그 이상의 무인 항공기가 관여될 수 있다. 예를 들어 동일한 주소로 배달되는 여러 개의 포장 상자를 들 수 있다. 또한, 대형 화재 현장은 소방서, 경찰, 지역 언론 등으로부터 파견되는 여러 대의 무인 항공기들이 관여될 수 있다. 

“무인 항공기의 수가 증가함에 따라 충돌 문제는 기하급수적으로 복잡하게 된다. 이는 수학자들이 차원의 저주(curse of dimensionality)라고 부르는 난관이다. 그래서 우리는 단지 주먹구구 방식으로 탐색하고 모든 가능한 해법을 반복하는 것 이상의 더 나은 방법을 생각해내야 한다”고 하오 이 옹이 말했다.

이러한 저주를 해결하기 위하여, 하오 이 옹의 클라우드 연산 구조는 다중 항공기 충돌을 두 부분이 짝을 이루는 문제로 분리하였다. 각각의 무인 항공기들이 가지는 비행경로를 예측하는 표로부터 각각의 무인 항공기 쌍에 대하여 최선의 행동을 신속하게 선택한다. 다음으로 서버는 짝을 이루는 각각의 해법을 조화시켜서 영향을 받는 모든 항공기에게 연합적인 충돌 회피 명령을 발행한다.

수 밀리 초 내에 포장 상자를 배달하는 각각의 무인 항공기는 혼잡한 골목에서 안전한 비행경로를 보장하기 위하여 취해야 할 동작을 정확히 알게 될 것이다.

이러한 접근법을 시험하기 위하여 연구자들은 2대에서 10대의 무인 항공기 사이에서 1백만 번 이상의 충돌 시뮬레이션을 수행하였다. 이들은 자신이 개발한 쌍에 기반을 둔 해법을 각각의 무인 항공기가 단지 가장 가까운 위협에만 반응하는 전략(less-coordinated strategy)과 같은 다른 해법과 비교하였다. 그 결과 연구자들이 개발한 쌍에 기반을 둔 전략이 안전성을 크게 향상시키고, 더 빠른 결정 시간을 나타내고, 경고 비율(alert rate)을 줄인다는 것을 보였다. 

그러나 연구자들은 예를 들어 통신 단절, 갑작스러운 기상 이변, 고의로 지장을 주는 무인 항공기 등과 같이 아직도 해결해야 할 더 많은 일이 남아 있다.

원문출처 : http://phys.org/news/2015-12-team-software-drone-collisions.html

KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』http://mirian.kisti.re.kr/futuremonitor/view.jsp?record_no=260051&cont_cd=GT