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    • 김현진 교수
      인공지능(AI) 드론의 연구
      김현진 교수(서울대 기계항공학부)
      이메일:hjinkim at snu.ac.kr
      장소:서면 인터뷰
      1497 0 1

    드론 전성시대라고 불릴 만큼 많은 드론이 활용되고 있습니다. 한국에서도 드론이나 소형 무인 비행체와 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있는데요…. 오늘 소개해 드릴 분은 드론과 로봇기술을 결합한 인공지능 드론개발을 진행하고 계신 분으로 서울대학교 기계항공공학부 김현진 교수님이십니다.


    1. 현재하고 계시는 연구에 대한 간단한 소개 부탁드립니다.

    서울대학교 지능제어시스템연구실(http://icsl.snu.ac.kr)에서는 사람이 직접 하기에는 위험하거나 단순 반복적, 또는 비효율적이거나 작업 환경이 열악한 임무들을, 로봇이나 드론이 자율적으로 수행할 수 있도록 하는 데에 목표를 두고 있습니다. 특히 다양한 무인 시스템을 좀 더 지능적인 알고리즘으로 제어하여, 플랫폼 자체가 가지고 있는 능력을 다양한 환경에서 최대한 발휘하게 하여 그 활용 가치를 높이는 연구를 중점적으로 진행하고 있습니다.

     

    2. 드론에 로봇기술의 적용 외에 최근에는 Learning Based Control이라는 인공지능의 개념까지 도입하신 거 같습니다만. 드론이 인공지능을 만나면 어떤 일을 할 수 있을까요. 현재 관련해서 진행 중인 연구를 말씀해 주세요.

    최근까지 드론의 자율 운용을 위한 접근 방법은, 드론의 운동방정식, 즉 어떤 입력 때문에 어떤 식으로 드론이 움직이는지를 뉴턴의 힘의 법칙이나 모터의 특성 식과 같은 몇 가지 물리적인 법칙들에 기초하여 수학적인 식으로 유도하고, 이러한 수학적인 모델을 잘 해석하여, 출력이 원하는 대로 나타나려면 어떠한 입력을 주어야 할지에 대해서 정해진 형태의 제어 법칙을 설계하는 방식이었습니다. 이러한 방식은 드론의 동적 특성이 항상 같고, 수행해야 하는 임무가 단순한 이상적인 상황이라면 그 성능에 대해 완벽하게 보장할 수 있지만, 임무를 수행하는 환경이 바뀐다든지 드론의 추진력이 시간이나 비행조건에 따라 달라진다든지 하는 실제 상황에서는 그렇지 못합니다. 또한, 실제로는 조종사들은 비행시간이 늘어갈수록 점점 숙련되고 어려운 상황에서도 잘 대처하게 되는데, 기존 방식의 제어기는 비행 경험이 쌓인다고 성능이 좋아지는 것도 아니죠. 최근 인공지능의 가장 핵심적인 기계학습 기법들은, 이처럼 누적된 데이터로부터 제어기의 성능을 점점 더 좋게 만드는 것을 가능케 합니다. 하지만 최근 세상을 떠들썩하게 했던 알파고나, 사진 속 물체를 분류하는 능력이 사람보다 좋아졌다고 하는 등 폭발적으로 관심을 받는 딥러닝 알고리즘을 드론과 같은 시스템에 바로 적용하기는 쉽지 않습니다.

    기계적인 시스템의 안전이나 추락, 충돌과 같은 실제적인 위험에 대해 학습이 충분히 이루어지기 전에는, 무조건적인 학습에 의존하는 경우 모델기반기법과는 달리 안정성 증명이 불가능하니까요. 기존의 모델 기반 접근 방법과 인공지능 기반의 접근 방법이 잘 결합하면, 드론의 안정성이나 최대 구동 능력 등 절대로 넘어가면 안 되는 구속조건들의 범위 내에서만 학습을 수행하여 비행이 계속될수록 성능이 향상되고, 비행 환경이 조금 바뀌더라도 기존의 학습 알고리즘은 확장하여 어느 정도 성능을 유지하는 자율 운용이 가능하게 됩니다. 본 연구실에서는 이렇게 양쪽 분야의 장단점을 이해하고 접목하는 시도를 하고 있습니다.


    3. Multi Robot에 관한 연구도 근래 아주 흥미롭게 연구되는 분야인 것으로 알고 있습니다. 특히 Multi-UAV는 해외에서도 많이 연구되는 모습을 봤습니다만. 이 실험실에서도 이런 연구를 진행하고 있어서 매우 흥미로운데요. 이에 대한 소개를 부탁드립니다.

    제가 서울대에 부임하던 2004년, 여러 대의 로봇이나 드론을 동시에 운영하는 기술에 대해 발표하면, 한 대도 제대로 못 하는데 벌써 그런 주제에 대해 연구하는 것은 시기상조라는 반응이 많았습니다. 저 또한 현실적으로 실험실을 유지하다 보니 그러한 장벽을 뛰어넘지 못하고, 세계적으로 주도할 기회를 놓친 것이 아쉬움이 없지 않습니다. 다만, 아직 드론 여러 대를 운용하는 기술에서는, 편대로 비행한다든지, 넓은 지역을 나누어 임무를 수행한다든지 하는 수준은 많이 연구되었지만, 드론 여러 대가 긴밀하게 한 가지 작업을 수행하는 수준은 아직 극히 초기입니다. 예를 들면, 드론 한 대가 운반할 수 없는 크고 무거운 물체를 두 세대가 함께 운반한다거나, 드론 여러 대가 함께 드론 한 대로 낼 수 없는 큰 힘을 발생시켜 어려운 보수 공사 등을 수행하는 것입니다. 이러한 협업 임무들은, 드론 한 대의 움직임이 다른 드론에 바로 영향을 미치기 때문에 아직 해결되어야 하는 문제가 많이 남아 있습니다.


    4. 여러 연구 중 Aerial Manipulation은 한국에서는 유일하게 하시는 분을 알고 있습니다. 어떤 분이 ‘하늘을 나는 로봇 손’이라고 그러시던데, 이 연구의 목적과 활용방법이 참 많을 거 같습니다. 현재의 어떤 단계까지 연구가 진행되었는지 궁금합니다.

    드론에 로봇 팔을 달고 작업을 하려면 우선 드론의 제어 오차가 cm 이하로 정확하게 유지되어야 합니다. 또한, 로봇팔의 움직임이 공중에 떠 있는 드론에 큰 영향을 미치기 때문에 그에 대해 잘 이해하고 전체 시스템의 안정성을 해치지 않는 범위에서 작업이 설계되어야 합니다. 제한된 구동 능력과 비행시간으로 인한 작업 효율 문제 또한 중요하지요. 이러한 문제들이 지상 로봇에 로봇팔을 달고 작업하는 경우에 비해 훨씬 어렵기 때문에, 아직 세계적으로도 의미 있는 성과를 내는 연구실이 많지 않습니다. 우리 연구실에서는 영상카메라로 작업 대상을 인지하고 이미 존재하는 구조물과 충돌하지 않으면서 작업 반경의 제약과 드론의 한계 등을 고려하여 효율적으로 aerial manipulation을 수행하는 연구를 진행하고 있습니다.


    5. 드론이나 로봇은 다양한 연구 분야가 제대로 융합을 되어야 하는 대표적인 융합학문인 거 같습니다. 교수님 연구에서 어떤 분야의 연구자와 협력이 되고 있으신지 또는 어떤 분야와의 협력이 필요한지 궁금합니다.

    드론이나 로봇이 자율적으로 임무를 수행하려면, 제어기 설계 외에도 구체적인 이동 경로나 자세를 설계해 주는 decision making, 다양한 센서 정보를 활용하여 현재 위치나 속도, 자세 각 등을 알아내는 navigation과의 통합이 절대적으로 필요합니다. 지금까지 연구실과 협력을 수행하고 박사후연구원으로 진출한 분야는 주로 전기/전자, 전산 쪽입니다.




    6. 교수님 연구에 있어서 어떤 시행착오가 있었는지. 또한 이를 어떻게 극복하셨는지 궁금합니다.

    연구에 있어서라기보다는 세상을 읽는 능력이 부족 한데서 나온 시행착오일 것 같습니다. DJI가 개인용 드론을 출시하기 전 2010년 Parrot이라는 회사가 개인용 드론 시장을 열었다고 볼 수 있습니다. 300달러 정도로, 스마트폰으로 조종할 수 있는 플랫폼이었는데, 저는 그때 가격 경쟁력을 따라잡을 수 없다고 생각하고 창업에 대한 관심을 두지 않았습니다. 논문 등 정량적인 연구 실적에 대한 압박도 있었고요. 그런데 3년 후, DJI는 그보다 높은 가격이지만 조종성이 훨씬 뛰어난 플랫폼으로 시장을 장악했고, 엄청난 속도로 시장 규모를 키웠습니다.

    연구실을 이끄는 리더로서 돌아보자면, 초기에는 연구비나 연구환경의 제약 내에서 연구원들의 관심과 자질 등을 고려하여 팀을 꾸려나가는 문제가 어려웠고, 지금은 로봇공학이라는 분야가 워낙 빨리 변화하고 있어서 그에 대처하는 것이 어렵습니다. 세계적인 큰 흐름을 파악하고 국부적인 상황에 흔들려서 그 흐름을 놓치는 일이 없도록 노력하고 있습니다.


    7. 앞으로의 연구의 방향을 간단하게 소개해 주신다면?

    로봇이나 드론이 다양한 역할을 할 수 있으려면, 하드웨어적인 개선과 시스템을 운영하는 소프트웨어의 지능화가 함께 진행되어야 한다는 철학을 유지하려고 합니다. 기본적으로는 소프트웨어 알고리즘에 중점을 두지만, 실제 구현을 통해 적용 가능한 이론적인 성과를 만들어 내는 데에 앞장서고 싶습니다.

    지능제어시스템연구실의 Aerial manipulation이나 multi-UAV collaboration은 이러한 관점에서 새로운 문제를 정립하고 필요한 기술을 구현해보려는 노력의 일환입니다. 특히 구글 등 정보통신기업들이 로봇 분야에 관심을 보이고 드론 분야도 DJI 같은 회사에서 하드웨어뿐 아니라 지능화 기술에도 많이 투자하고 있어서, 장기적으로는 새로운 주제를 지속해서 찾아내지 않으면 대학 연구실의 역할이 점점 축소될 것 같습니다.


    8. 지능제어시스템 연구실(Intelligent Control Systems Lab.)을 소개해 주신다면?

    짧게 말씀드리면, 로봇을 만드는 데 중점을 두는 하드웨어 기술과 소프트웨어 알고리즘 사이, 실제적인 구현과 이론적인 증명에 중점을 두던 기존 자동제어 사이에 존재하는 상당히 넓은 Grey zone에서 활약하는 연구실입니다. 위에서 연구 방향과 융합연구의 필요성에서도 말씀드렸듯이, 다양한 무인 시스템에 대한 창의적인 주제를 발굴하고 하드웨어와 소프트웨어를 통합하여 연구를 수행하기 위해서는 연구원의 다양성이 중요하다고 생각합니다. 우리 연구실 구성원들도 학사과정 전공 분야가 기계/항공, 전기/전자, 물리, 바이오시스템 등 다양합니다.


    9. 중국의 DJI에 올해에도 새로운 드론들을 선보이며 상업적으로도 성공을 거두고 있는데요. 최근에는 이전 드론과 달리 비교적 저가의 셀피 드론을 선보이며 드론 대중화에 많은 비중을 두고 있는 거 같습니다. 이에 반해 한국의 드론 연구는 아직 산업 드론과 기술개발에 중심을 두고 있는 거 같습니다. 한국의 드론 연구에 대해서 어떻게 생각을 하시는지, 그리고 앞으로 어떤 방향으로 나아가야 할지 궁금합니다.

    아주 중요한 점을 짚어주셨습니다. 저가의 개인용 드론 시장은 DJI가 독점해 버린 상태이고, 중국이라는 배후를 둔 DJI의 가격경쟁력뿐 아니라 모든 요소기술을 자체 보유한 기술경쟁력 또한 한국이 도전하기 쉽지 않은 것이 현실입니다. 그러다 보니 한국은 산업 드론에 중점을 두고 있는데, 이들은 고가의 장비나 센서들을 사용하기 때문에, 요소기술을 새로 개발하여 위험을 무릅쓰기보다는 저가의 드론 개발보다 안전성이 확보된 기술들을 차용하여 통합하는 것에 중점을 두게 됩니다. 물론 누군가는 꼭 해야 할 일이지만, 막대한 연구개발비가 기존 기술의 재구성에 집중적으로 투입되는 것은 중복성이나 추후 상용화에서의 특허권 문제 등을 고려할 때 투자대비효용 면에서도 바람직하지 않다고 생각합니다. 아직 시장은 생기지 않았고 큰 드론에 적용하기에는 덜 성숙했지만, 드론 선도 업체들이 보유하지 않은 기술을 긴 호흡으로 발굴하고 키워나갔으면 하는 바람입니다.


    10. 최근 기사에 “국가 차원에서 보유하고 있는 연구 역량을 산업 발전으로 연결하기 위해서는 대학·연구소에서 내놓은 우수한 결과물을 바로 상용화할 수 있도록 산학 협력을 구축할 필요가 있다.” 다 말씀하신 거 같습니다. 교수님께서 생각하시는 산학협력의 모델이 있으신지요?

    산학협력의 모델이라기보다는 아쉬움에 의한 푸념 같은 것이 될 것 같습니다. 국내 대학이나 연구소를 보면, 연구과제 보고, 회의, 연구비 관리, 각종 문서 작성 등 행정 업무에 너무 많은 시간과 노력을 들이게 되는 것 같습니다. 연구개발이라는 본연의 업무에 집중하기 어려우니, 창업이나 기술이전을 통한 상용화에 관심을 주기도 어렵습니다. 국가연구과제 계획서나 보고서에서 기술이전을 평가하기는 하지만, 2년짜리 과제에서 개발된 기술을 바로 이전하여 이윤을 내라는, 현실과 맞지 않고 피평가자를 힘들게 하는 항목일 뿐입니다. 반면 대기업에서는 인수하고 싶어도 적절한 회사가 없다는 말을 하는 것을 들었습니다.

    이런 면에서, 최근 연구재단에서 제안서 양식을 간소화하는 점 등은 정말 환영하고 싶습니다. 대학원생들, 교수들, 연구원들을 좀 더 신뢰해서 (물론 위법행위 시 처벌은 확실히 하고) 잡다한 일에 쓰는 시간을 줄일 수 있게 해주고, 연구과제나 학위과정 졸업요건 등에서의 정량적인 목표를 자율적으로 설정할 수 있도록 하여, 미국처럼, 많은 학생의 꿈이 안정적인 직장이 아니라, 창업으로 기술을 개발하고 다른 기업에 성공적으로 인수시키는 것으로 바뀌어 나가면 좋겠습니다.


    11. 학생들이나 앞으로 이 분야를 연구할 학생들에게 조언해준다면?

    요즘 딥러닝이 ‘뜬다’고 하여 연구실에 지원하는 거의 모든 학생이 그쪽을 하겠다고 합니다. 그러나 시류에 휩쓸려서 내린 결정은, 본인과의 적합성이나 그 분야에 대한 애착이 부족하여 어려움이 생길 때마다 포기하고 싶은 충동을 부를 수 있습니다. 특히 수학적/물리적인 이해, 프로그래밍/시뮬레이션, 하드웨어 구현 등 여러 단계를 거쳐야 하는 본 분야는 더욱 그렇습니다. 왜 이 분야를 하고 싶은지가 확실하면, 중간중간 힘든 일이 생길 때 헤쳐나갈 끈기를 줍니다. 철학자 니체가 한 말로 대신하고 싶습니다. He who has a why to live can bear almost any how.

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    전체댓글 1

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    |2017.08.30
    드론기술은 앞으로 미래지향적 산업으로 발전하리라 예상되며 수송기술과 사진촬영기술, 위험한 상황 대쳐기술등 다양한 분야에서 좋은 성과가 기대됩니다. 그러나 드론의 기술을 최적화하기위해 실제상황과 비교 접근의 노력이 필요하며 통신과 기계분야의 접목이 더욱더 필요한 시점이라 생각됩니다.. 향후 드론은 교통수단의 하나로서 항공분야에도 커다란 기여가 예상되고 안전성과 에너지절감 및 효율측면과 비교하여 기존 수송체제를 뛰어넘는 기술개발을 통해 미래 경쟁력을 확보할 수 있을 것이라 예상합니다. 특히 신제생에너지나 태양열 에너지등 복합에너지를 효율적으로 이용하는 방법에 전념한다면 항공의 새로운 장을 열수 있을 것이라 기대합니다.
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