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자율운항 수상로봇(선박) 개발 및 의사 결정 기술
정민기(Mingi Jeong)(Ph.D Student at Dartmouth) / Mingi.Jeong.GR at dartmouth.edu

1. 본인의 연구 계기 및 연구 주제에 대해서 대략적인 소개를 부탁드립니다.

학부 졸업 후 초대형 LNG선, 컨테이너선에서 근무를 하던 일등 항해사 시절, 칠흑같이 어두운 북태평양 한가운데서 하와이에서 샌프란시스코를 향하던 조난 요트를 직접 수색, 미국인 3명을 구조한 적이 있습니다. 200 해상 마일 내에 우리 선박뿐이었고, 당시 첨단 전파 항해기기, 통신기술 등을 장착한 조난선 및 구조선임에도 불구하고 겨울 북태평양 앞에서는 큰 힘을 발휘하지 못하고 전 승무원들이 수 시간 걸려 찾을 수 있었습니다. 해상에서 이러한 직접 구조, 여러 사고/준사고 사례를 겪으면서, 안전한 해양 환경을 위해 보다 자동화된 시스템이 어떻게 기여할 수 있을지 고민하였습니다.

그러한 고민이 저를 연구자의 길로 자연스럽게 인도하였고, 저의 연구 테마인 ‘자율운항 수상 로봇(선박) 개발 및 의사결정 기술 연구’에 뛰어들게 되었습니다. 이러한 의사결정 기술을 위해 현재 소프트웨어 측면으로 첫째, Autonomous Surface Vehicle (ASV)의 상황 인식을 위한 LiDAR, Camera 등의 센서 기반으로 Perception 연구를 하고 있습니다. 둘째, 탐지된 장애물에 대해서 heading, velocity 등 motion attribute를 track하는 모듈을 연구합니다. 셋째, perception 및 tracking을 통해 수상 로봇이 안전하게 항해할 수 있는 충돌회피 알고리즘 및 동작 연구를 하고 있습니다. 또한, 이러한 알고리즘이 작동하고, 실 적용할 수 있는 ASV 하드웨어 플랫폼을 개발하고 있습니다.



2. 세부 주제로 선박의 장애물 감지, 환경 모니터링, 수상 로봇의 자율주행 경로 계획 등 주로 수상 로봇 연구를 진행 중이신 걸로 알고 있는데 어떤 연구들인지 소개를 부탁드립니다.

1) 효율적인 수상 장애물 탐지 및 세그먼테이션

자율주행 자동차에 흔히 적용되는 LiDAR 센서를 자율주행 수상 로봇에 적용하여 Perception framework를 수립하는 연구입니다. 육상에서 자동차가 감지하는 평면의 도로, 장애물들에 비해 수상에서는 탐지하는 로봇 및 피 탐지 물체가 동시에 수면에서 움직이므로 보다 많은 잡음의 영향을 받는 문제가 있습니다. 또한, 수상 운동체의 관성 및 교통 특성으로 인해 물체를 더 멀리서 신속하게 탐지, 동작해야 하므로 LiDAR 데이터의 밀도와 안정성이 육상에서 보다 어려운 문제가 있습니다. 이러한 점들을 착안하여, LiDAR 3D Point cloud를 2D range image로 변환하여 빠른 알고리즘 처리, 기하학적 특성을 고려한 이중 layer 클러스터링 방식을 제안하였습니다. 실제 필드 여러 수역에서 실험을 통해 수집한 데이터와 실시간 on-line streaming data로 제안된 알고리즘을 검증하였습니다.

해당 연구 비디오 (IROS 2021): https://www.youtube.com/watch?v=V9w549rVkdI



2) 수상 로봇의 Risk vector 기반 near miss 충돌 회피

해상에서 적용되는 국제충돌 예방규칙 Convention on the International Regulations for Preventing Collisions at Sea, 1972 (COLREGs)은 인간이 조선하는 선박에 현재 적용되고 있습니다. 육상과는 달리 도로가 없고, 교통상황이 복잡하며, 다양한 변수가 존재하는 해상 교통 환경에서 실제로 이러한 규칙을 100% 지킬 수 없으며, 상황에 따라 유연하게 항해하고 있습니다. 예를 들어, COLREG 규칙에서는 마주치는 상태에서 좌현 대 좌현의 항법을 규정하지만, 어떤 조우 상태에서 우현 대 우현의 피항 방식이 효율적이고 안전한 자세일 경우도 있습니다. 마찬가지로 규칙에서는 피항선이 피항 동작을 취해야 하나 실제 이러한 동작에 임하지 않고 유지선이 방어 운항으로 안전한 동작을 취하는 경우가 많습니다. 이러한 점에 착안하여, 상대선의 ship domain 영역에서 정의된 risk vector와 relative motion vector를 통해 자율운항 선박의 유동적인 충돌 회피 알고리즘을 연구하였습니다. 또한, 해상에서 장애물의 예측하지 못한 돌발 접근, 동작 변화가 많기 때문에 이를 극복하기 위한 안전장치로 contingency 및 fall back algorithm을 같이 적용하였습니다.

해당 연구 비디오 (IROS 2020): https://www.youtube.com/watch?v=lIEZ975GsdY



3) 수중/수상 환경 모니터링을 위한 이종 로봇 시스템

Algae bloom과 같은 유해요소들이 호수, 바다와 같은 수역에서 발생 시 생물학적, 경제적, 사회적 피해가 엄청납니다. 생물학자들은 buoy 혹은 매뉴얼 샘플링을 통해 많은 연구를 수행하고 있지만, 시간/공간적 제약으로 광대한 수역에서 시스템적 연구가 부재합니다. 이를 위해 저와 동료가 주축으로 타 기관의 생물학자들과 공동으로 수상, 수중의 수질 환경 모니터링을 위한 하이브리드 로봇 시스템을 실험, 연구하였습니다.

해당 연구 비디오 (ISER 2021): https://www.youtube.com/watch?v=roFfrKvQ4nw



4) 환경 모니터링을 위한 수상 로봇 디자인 개발 연구

선박, 수상 운동체의 디자인에 관한 규정, 연구들은 UN 산하 국제 해사 기구 (IMO: International Maritime Organization)의 SOLAS 협약 (International Convention for the Safety of Life at Sea (SOLAS), 1974)이나 선급 등 조선공학적 측면에서 수행되고 있습니다. 현재 많은 수상 로봇들이 산호초 조사, 수질 환경 모니터링 등 연구 목적인 점에 착안하여, 모니터링 안전성 등 이를 정량 비교 분석하는 프레임워크로 본 연구를 수행하였습니다. 모듈화된 디자인으로서 쉽게 운용할 수 있고, 센서 위치, 모터 등으로 영향을 받는 sensing data quality에 초점을 맞추어 실험하였습니다. 1세대 로봇을 개발 후, 현재 2세대 로봇 개발하여 생물학자들에게도 제공하여 여러 기관에서 로봇을 접목하여 다분야 연구를 수행하도록 기여하고 있습니다.




3. 2019년 발표한 “Multi-criteria route planning with risk contour map for smart navigation”으로 특허 및 수상하셨는데 어떤 연구인지 소개를 부탁드립니다.

석사 과정에서 수행하였던 안전항해를 위한 선박 항로 계획 연구입니다. 선박해양플랜트 연구소와 같이 수행하였던 HNS (Hazardous and Noxious Substance) 위험, 유해물질 예방, 대응 기술의 일환으로서 대부분의 HNS 운송이 해상에서 이루어지기 때문에 근본적인 사고 예방을 위해 해상에서 안전 항로 설정이 중요합니다. 위험도라는 추상적 개념을 risk contour로 시각화 정량화 하였고, safety, efficiency, convenience, ability라는 다 기준으로 운항자의 의도에 따라 유동적인 항해 설정이 되도록 하였습니다. 실제 승선하였던 135,000 ㎥ 화물탱크를 가진 290 미터 LNG 선박을 모델로 우리나라 서해 해역 기반 수치 실험, 실제 선박 항적 기록을 비교, 분석 하였습니다. 이 연구를 기반으로 자율운항선박 항로 설정에 기초 연구로 접목하고자 했고, 미래해양과학기술인상 (해양수산부장관상) 및 박사과정에서 자율주행 로봇을 연구할 수 있게 된 계기가 되었습니다.



4. 궁극적으로 자율운항 선박의 연구가 최종 목표로 알고 있습니다. 현재 자율운항선박의 연구가 어떻게 진행되고 있으며 어떤 수준인지 궁금합니다.(관련분야 연구동향)

자율주행 자동차와 같이 인공지능 기술 발달과 더불어 굉장히 핫 한 분야입니다. 해상에서는 육상에서 정해져 있는 도로 위를 주행하는 자동차와 달리 무한대로 설정할 수 있는 항로, 불규칙적인 해양 기상, 다양한 교통상황, 불확실성으로 인해 육상 영역보다 보수적이었습니다. 우선 유럽에서 대형 선박 위주로 (MASS: Maritime Autonomous Surface Ship) 연구를 진행하는데 노르웨이의 Yara Birkland 선박이 올해 최초로 상용적으로 무인 화물 운송을 시작하려 합니다. 영국의 유명한 May Flower이름을 따서 새로운 무인 May Flower 호가 IBM 사와 협력하여 진행 중입니다. 미국에서는 군용이나 레저보트, ASV가 굉장히 활발히 연구되고 있습니다. 우리나라에서는 빅 3 조선소 (현대, 삼성, 대우) 각각 연구가 활발히 진행 중이며, 특히 현대 아비커스에서 최초로 미국 CES 2022에서 자율운항 선박을 선보인 바가 있습니다. 회사, 국가 별로 적용하는 기술, 기준은 조금씩 다르지만 자율주행 자동차처럼 고도의 무인화 단계인 4, 5 단계를 목표로 많은 분들이 연구 중입니다.

가장 많이 연구되는 기술 분야로는 센서 퓨전 (레이다, 라이다, 카메라 등)을 활용한 장애물 인식 기술, 충돌 예방규칙 등을 고려한 자율주행 기술, 항로 설정 기술 등이 있습니다. 여러 기관들은 2025 ~ 2030년 정도에 완전 자율주행에 달성할 수 있으리라 예측하고 있습니다. 선박의 원양 장거리 항해 중 유지 보수, 수리, 연안 항해 중 도선사 승선 등 발전 요소가 굉장히 많지만 그것이 완전 무인화에 걸림돌이 아니라 블루오션으로서 많은 사람들이 활발히 연구하는 것이 더 매력적인 것 같습니다.


5. 항해사 경력 기반 및 자율운항 선박(로봇) 관련으로 미국 다트머스 대학 박사과정을 진행 중 인 것으로 알고 있습니다. 이곳의 연구활동에 대해서 소개를 부탁드립니다.

이곳 다트머스 대학의 Department of Computer Science에 속해 있는 Reality and Robotics lab은 굉장히 다양한 백그라운드를 가진 학생들과 뛰어난 교수님들이 다양한 로봇 및 활용 분야에서 연구 중입니다. 본 연구실에서 수행하는 주요 연구로는 수중 건설 로봇 개발, 수중 로봇의 이미지 인식, sonar 및 camera 활용한 slam 기술, tensegrity robot, humanoid robot, 공기와 수중의 레이저 기반 통신 기술, ground robot, aerial drone, marine surface vehicle 등 말 그대로 SEAL (Sea, Air, and Land) team 입니다. 특히, 실제 로봇 작동, 실험을 기반으로 필드 로보틱스를 중시합니다. 이곳에서 제가 수상 로봇 관련 연구를 메인으로 리드할 수 있음에 기쁘고, 책임감을 갖고 연구 수행 중입니다.



6. 영향을 받은 연구자가 많으실 거 같습니다. 어떤연구자 분들의 어떤 영향을 받으셨는지 궁금합니다.

좋은 영향을 주신 연구자분들이 매우 많습니다. 우선, 모교인 한국해양대학교 해사대학에서 이은방 지도 교수님과 박영수 교수님입니다. 이은방 지도 교수님은 학부에서부터 미국 교환학생 지원, 항해사 근무 후 석사 과정 중 미국 박사과정 유학을 적극 권장, 지도해 주시며 독립적인 연구자로 성장하기를 늘 강조하셨습니다. 박영수 교수님께서는 지도교수님처럼 꼼꼼한 지도와 지금도 연구 트렌드 등 조언을 주십니다. 둘째로, 선박해양플랜트 연구소에서 이문진, 정정열 박사님입니다. 공동 연구를 수행하는 연구자로서 논문, 연구 실력뿐만 아니라 늘 올바른 인성을 강조하셔서 가슴 깊이 새기고 있습니다.

마지막으로, Maritime Robotics에서 근무 중이신 Stephanie Kemna 박사님과 현재 박사과정 Alberto Quattrini Li 지도교수님 입니다. Stephanie 박사님은 국제 학회 중 만난 인연이지만 제 연구를 보시고 지도 교수님과 연결해 주시고 현재 멘토로서 조언을 주십니다. 컴퓨터 과학이라는 낯선 전공과 외국인 유학생임에도 따뜻하게 연구적으로, 인간적으로 존경하는 Alberto 교수님 덕에 미국에서 좋은 연구를 할 수 있음에 늘 감사하고 있습니다.


7. 연구 활동하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

현장에서 제가 개발한 수상 로봇 및 알고리즘이 작동하는 것을 직접 보는 때가 가장 자부심과 벅참을 느끼는 순간입니다. 때로는 전선도 태워먹고, 오작동으로 파손되어 새로 만드는 시행착오도 있지만 그것이 필드 로보틱스의 가장 큰 매력이라고 생각합니다. 그렇게 만들어진 로봇이 저 뿐만 아니라 팀의 다른 사용자가 사용하며 연구 진행하는 것을 보면서 보람과 책임감을 느낍니다. 또한, 저희 Marine robot 기반 연구기관들이 매년 겨울 캐리비안 해의 Barbados라는 섬 국가에서 모여서 공동 실험, 연구, 스쿠버 다이빙을 합니다. 부족한 제가 Marine robot을 선도하는 그룹에서 같이 실험하며 배우는 그 자체가 정말 소중한 경험입니다.




8. 이 분야로 진학(사업)하려는 후배들에게 조언해 주신다면?

식상한 말일 수 있지만, 남이 보기에 좋아 보이는 것보다 본인이 좋아하고 즐길 수 있어야 한다고 생각합니다. 어린 시절 미니카와 레고를 좋아했고, 선박에서 항해사 근무 중 Deck, 전자항해 장비 유지, 보수 등의 직접 현장에서 선후배 해기사님들과 뜯고, 고치고 하던 것이 현재 로봇 연구에 상당히 도움 되는 것 같습니다. 당시에는 몰랐지만 최말단 실습생 신분으로 행하던 잡무들이 수상 로봇 연구자로 연구 중 퍼즐 조각처럼 하나의 중요한 스킬로도 적용되는 것을 보고 가끔 놀랍니다. 제 사견으로는 오히려 학부에서 컴퓨터과학이나 로보틱스 전공이 아니라도, 본인의 강한 전공 지식 기반으로 융합학문인 로보틱스에서 활용하며, 융합적 인재로 성장하는 것도 하나의 큰 무기일 것 같습니다.

로보틱스 분야 자체가 그렇지만 특히 Marine robotics 분야는 Collaboration이 굉장히 중요한 것 같습니다. 예를 들어, 환경 모니터링 로봇을 위해서는 컴퓨터과학 적인 알고리즘 포커스만을 갖고는 안되고 궁극적으로 이를 이용하기 위한 생물학자, 기상, 해양학자들의 협력도 필요합니다. 심지어 수상 로봇에서 perception이라는 주제에서도 어떤 동료는 이미지 기반 탐지, 다른 동료는 머신러닝 기술, 저는 라이다 기반 탐지 개발을 맡듯이 혼자서 절대 이룰 수 없는 것 같습니다. 여러 모듈화된 알고리즘, 기술의 통합이 필요하므로 오픈 마인드, 적극적인 자세로, 다른 사람과 협업할 수 있는 연구자가 원하는 인재상이라 생각합니다. 이 인터뷰를 하며 다시 한번 돌아보게 됩니다.


9. 다른 하시고 싶은 이야기들.

Marine field robotics 연구 중인 박사과정의 초보 연구자이지만 이렇게 메릭 신진 연구자에 인터뷰 할 수 있는 좋은 기회를 주시고 읽어 주셔서 매우 감사드립니다. 팬데믹으로 필드 실험이 박사과정 초기보다는 제약되었지만, 개인적으로 마음을 다시 한 번 다잡고 다짐하는 좋은 계기가 되었습니다. 모든 연구자분들께 건승을 기원합니다.


* 정민기 박사의 최근(대표)논문들

- M. Jeong and A. Q. Li, "Efficient LiDAR-based In-water Obstacle Detection and Segmentation by Autonomous Surface Vehicles in Aquatic Environments," 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2021, pp. 5387-5394

- M. Jeong and A. Q. Li, "Risk Vector-based Near miss Obstacle Avoidance for Autonomous Surface Vehicles," 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2020, pp. 1805-1812

- Roznere, M., Jeong (Co-first author), M., Maechling, L., Ward, N.K., Brentrup, J.A., Steele, B.G., Bruesewitz, D.A., Ewing, H.A., Weathers, K.C., Cottingham, K.L., & Quattrini Li, A. (2020). Towards a Reliable Heterogeneous Robotic Water Quality Monitoring System: An Experimental Analysis. ISER

- M. Jeong, M. Roznere, S. Lensgraf, A. Sniffen, D. Balkcom and A. Q. Li, "Catabot: Autonomous Surface Vehicle with an Optimized Design for Environmental Monitoring," Global Oceans 2020: Singapore ? U.S. Gulf Coast, 2020, pp. 1-9

- M. Jeong, E. Lee, M. Lee, J. Jung, Multi-criteria route planning with risk contour map for smart navigation, Ocean Engineering, Volume 172, 2019, Pages 72-85

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