사실 드론은 위험한 장치이다. 해킹에서부터 하늘에서 떨어지는 것에 이르기까지 많은 디지털 손상이나 물리적 피해를 초래할 수 있다. 이 작은 비행 기계가 공공 장소에서 일상적으로 사용됨에 따라 일부 과학자들은 마네킹과 돼지고기를 의도적으로 충돌시켜 얼마나 위험한지를 실험하기도 했다. 그 결과는 전혀 아름답지 않기 때문에 현명한 보행자라면 도시의 거리에서 그들에게 달려오는 드론을 싫어하는 것이 당연하다.

‘디지털트렌즈’에 따르면 이같은 문제를 해결하기 위해 스위스 취리히대학(Zurich University)과 스위스 로봇연구역량센터(National Centre of Competence in Research Robotics)의 연구팀은 드론의 비행에 일관성과 명확성을 부여하는 연구를 진행 중이다. 연구자들은 드론이 자동차 및 자전거처럼 더 많은 행동을 하도록 교육함으로써 드론이 주변 장애물과 구조화되지 않은 거리를 자율적으로 탐색할 수 있는 시스템을 개발했다.

취리히대학의 로봇인지그룹 책임자인 데이비드 스카라무짜(Davide Scaramuzza)는 "도시의 거리를 통해 드론을 안전하게 몰고 다른 차량 및 보행자와 같은 예기치 못한 장애물에 즉시 대응할 수 있는 알고리즘을 개발했다"고 설명한다.

스카라무짜와 그의 팀은 이같은 훈련 알고리즘을 드론 네트워크 혹은 줄여서 드로넷‘(DroNet)’이라고 부른다. 드로넷 알고리즘은 자동차와 자전거가 도시 거리의 역동적인 환경에 어떻게 반응하는지를 관찰하고 학습함으로써 드론이 정적인 장애물과 움직이는 장애물을 인식하게 해준다. 이를 통해 장애를 늦추고 회피하도록 유도하는 원리다.

스카라무짜는 "이 알고리즘을 통해 자율적인 드론을 우리 '일상 생활'에 통합하는 단계로 나아갔다"며 "정교한 센서에 의존하는 대신 드로넷은 스마트폰과 유사하게 오직 카메라 하나만 필요하다"고 말한다.

오늘날 드론의 대부분은 GPS를 사용해 이동한다. 이는 건물 위를 여행하는 경우 훌륭하지만 인구가 밀집한 거리의 낮은 고도에서 비행하는 경우에는 효력을 발휘하기 어렵다. 따라서 드론이 도시 거리를 안전하게 탐색할 수 있도록 하기 위해 연구팀은 도시 환경에서 자동차와 자전거의 데이터를 수집하고 해당 데이터를 드로넷 알고리즘에 입력했다. 그리고 차선을 지킨다든지, 장애물에 접근할 때는 감속하는 등의 거리 에티켓을 학습하는 방법을 취했다. 이러한 상식 시스템은 드론이 배송, 수색 및 구조와 같은 작업을 수행할 때 더욱 큰 가치를 발휘한다.