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충돌하면서 자율 비행 학습하는 인공지능(AI) 드론CMU 로봇 과학자들 공동 개발
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승인 2017.05.17  16:38:07
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드론은 다른 물체와 충돌하지 않고 비행을 해야한다. 드론 개발자들은 다른 물체와 충돌하지 않고 자율 비행할 수 있는 다양한 기술을 모색하고 있다. 온갖 기술을 동원해 드론이 충돌하지 않게 하려고 안간힘을 쏟는다. 충돌하면 드론이 망가지고 사람이 다칠 수도 있기 때문이다.

하지만 카네기멜론대 로봇 과학자들은 드론을 다른 물체와 의도적으로 충돌하게 만들었다. 일종의 역발상이다. 연구자들은 성공은 바로 '충돌의 지속적인 실패'라고 봤다. 충돌에 관한 방대한 양의 데이터를 수집한 후 인공지능 기술인 DCNN(Deep Convolutional Neural Network)을 활용해 드론을 학습시켰다.

   
▲ 사진은 CMU
공동 연구자 중 한 사람인 ‘지라지 간디(Dhiraj Gandhi)’는 ‘충돌로부터 비행 학습하기’라는 논문을 통해 “시뮬레이션과 실제 환경은 인식의 측면에서 큰 차이가 있다. 대부분 연구자들이 대규모의 실제 환경 데이터를 회피하는 이유는 바로 충돌에 관한 두려움 때문이다”라고 지적했다. CMU 연구자들은 비행의 실패 사례인 충돌에 관한 방대한 데이터세트를 만들었다. ‘AR 드론 2.0‘ 제품을 상이한 환경의 20곳에 풀어놓은 후 40시간 동안 다른 물체와 충돌하도록 했다. 충돌해서 드론이 망가지더라도 부품을 대체하는데 큰 비용도 들어가지 않았다.

이렇게 해서 획득한 1만1500개의 충돌 데이터를 DCNN 기술을 통해 학습시켰다. 연구팀은 학습을 시키기 전에 드론 전면 카메라를 이용해 비행 궤도에 관한 수많은 이미지를 촬영했다. 촬영 이미지는 성공적으로 비행한 이미지와 충돌 직전의 이미지로 분류했다. 비로서 두 종류의 데이터 세트를 DCNN에 투입한 것이다. 1만1500개에 달하는 충돌 관련 데이터에 관한 학습을 마친 드론은 자율적으로 비행할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 비행 중에 흰색의 벽이나 유리 문을 만나도 쉽게 인지해 회피할 수 있는 알고리즘을 갖게 된 것이다. 유리문의 심도를 인식하는게 쉽지 않았으나 기술적인 난제를 극복했다. AR 드론은 비행 중에 충돌 이미지와 상응하는 물체를 만나면 방향을 전환하고 성공 이미지와 상응하는 물체를 만나면 직진한다.  

장길수  ksjang@irobotnews.com
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