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미래 모빌리티 연구자로의 '진지한 첫걸음'을 내딛다
임용섭 교수(대구경북과학기술원 로봇 및 기계전자공학과)
2017년부터 부산광역시영재교육진흥원이 운영하는 과학영재 창의연구(R&E) 평가위원 및 자문교수로 꾸준히 활동해 오고 있다. 특히, 올해 2024년에는 지정 주제형 R&E라는 새롭게 진행되는 연구를 진행하였다. 지정 주제형 R&E의 진행과정을 간략히 소개하면 아래와 같다. (1) 먼저, 전국의 대학교 교수님들이 연구 제안서를 제출하면, (2) 그 이후에 학생들이 선택하여 연구계획서를 자체적으로 작성하여 각 교수님들께 제출하면, (3) 학생들의 제안서를 각 연구 주제를 제출한 교수님들이 심사를 통하여, (4) 최종 연구 주제로 선정되어, (5) 선정된 이후에는 3차에 걸친 회의와 자문이 이루어지는 매우 체계적이고 합리적인 절차를 통해서 진행된다. 이런 과정을 거쳐서 우리 고등학생들은 미래의 예비 연구자로서의 크고 작은 경험을 할 수 있도록 설계된 프로그램이다. 좀 더 자세히 소개하면, 제출한 제안서는 미래 모빌리티 연구하는 예비 연구자들에게 자율주행과 자율비행에 대한 연구 주제를 제안하였다. 그 제목과 내용은 아래와 같다.
주제1 RC-Car 기반의AI 기술 활용한 자율주행 인지 및 제어 알고리즘 개발
내용 및 목표 : RC-car 기반의 자율주행 차량을 직접 제작해 보고, 자율주행 인지 및 제어 알고리즘 이해하고 이를 적용하여 실제 주행하는 과정에서 다양한 변인 실험을 진행한다. 본 연구를 수행하기 위해서 4단계로 진행하고자 한다. 우선, (1) RC-car 기반의 소형 자율주행 자동차를 직접 제작한다. (2) 자율주행의 주변 인지를 위해 OpenCV 및 딥러닝 기반 이미지 처리 기법을 이해하고 이를 적용하여 차선 및 객체 인지 알고리즘을 개발하고 실습한다. (3) 자율주행 제어 알고리즘을 이해하고, 이를 기반으로 차량의 속도 및 조향 제어 알고리즘을 설계하고 이를 차량에 적용하여 실습한다. (4) 소형 자율주행 track에서 차선과 객체를 인지하면서 실제 주행 실습을 진행하고 여러 가지 변인 인자에 대한 자율주행 결과를 분석해 본다.
주제2 소형Drone 기반의Al 기술 활용한 자율비행 인지 및 제어 알고리즘 개발
소형Drone(드론) 기반의 자율비행 로봇을 직접 제작해 보고, 자율비행에 필요한 인지 및 제어 알고리즘 이해하고 이를 적용하여 실제 비행하는 과정에서 다양한 변인 실험을 진행한다. 본 연구를 수행하기 위해서4단계로 진행하고자 한다. 우선, (1) 소형Drone을 각 부품을 구입해서 직접 제작한다. (2) 자율비행을 위해 주변 인지를 위해OpenCV 및 딥러닝 기반 이미지 처리 기법을 이해하고 이를 적용하여 객체 인지 알고리즘을 개발하고 실습한다. (3) 자율비행 제어 알고리즘을 이해하고, 이를 기반으로 드론의 속도 및 이동 방향 제어 알고리즘을 설계하고 이를 드론에 적용하여 실습한다. (4) 특정 비행 공간을 대여하여 객체를 인지하면서 실제 자율비행 실습을 진행하고 여러 가지 변인인자에 대한 자율비행을 위한 인지 및 비행제어 인자 및 변수의 결과를 분석해 본다.
상기와 같은 미래 모빌리티의 2가지 핵심적인 축인 자율주행과 자율비행에 대한 연구 주제의 관심도가 예상외로 매우 높았다. 전국의 우수한 과학고 및 영재고등학교에서 약 15개 팀이 상기 연구 주제로 연구를 희망하여 각 학교별 그리고 팀별 연구 제안서를 제출하였다. 연구계획서를 제출한 모든 학생들을 지도하고 싶었지만, 아쉽게도 지도 가능한 범위내에서 대전동신과학고2팀과 충북과학고등학교1팀을 총 3팀만 선발하여 1년동안 긴밀하고 세심하게 연구에 대한 자문 및 컨설팅을 진행하였다.
먼저, 동신과학고등학교의 자율주행 및 자율비행 각각1팀의 연구자들과 1차 미팅은 제가 몸담고 있는 대구경북과학기술원 로봇 및 기계공학과에 있는 기초학부생 공학실험실에 진행하였다. 이 과정에서 과학고 학생들의 연구에 대한 놀라운 열정과 큰 관심에 저는 무척이나 인상적이었다. 좀 더 상세히 말하자면, 자율주행 연구팀의 발표 내용과 수준은 DGIST 학부생들과 견주어도 손색이 없을 정도로 매우 훌륭하였다 (그림1 & 그림2). 특히, 발표는 준비하는 과정에서 학생들은 아주 심도 있고 진지한 질문을 던지고 이에 대해서 나도 매우 성심을 다해서 자문을 하였다. 이에 대한 질문과 자문에 대해서 간략히 정리하면 아래와 같다.
(1) 먼저는 OpenCV 및 딥러닝에 활용은 어떻게 할 수 있는지 매우 궁금해 하였다. 이에 대해서는 다음과 같이 자문하였다. 즉, 차선 및 객체 인식을 위해 OpenCV를 활용하는 것과 더불어 YOLO3-7을 이용해서 상대적으로 가벼운 모델을 사용하여 차선을 인식하는 것을 우선 실행 볼 것을 제안하였으며, 또한 차선 인식을 성공한 경우에는 객체를 인식하는 것을 YOLO를 이용하여 학습하고 실험해 보는 것을 제안하였다. (2) 속도 및 조향제어 알고리즘 개발에 대한 방법론을 상세하게 물어보았다. 이에 대해서도 다음과 같이 자문하였다. 즉, 학생들이 생각하는 차선 추종 알고리즘은 Pure Pursuit을 사용하고자 함에 따라, 인지된 두 개의 차선의 중앙성을 연산하고, 이를 추종하는 조향각을 연산하여 이를 실행하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 Stanley method 또한 수행하여 이를 비교하는 실험을 제안하였다. 특히, 학생들이 자동차 서스펜션에 대한 복잡한 차량 설계를 고려하고 있었으나, 이 또한 과제의 범위를 넘어가는 것이므로 평지에서의 차량 속도 및 조향 제어만 집중할 것으로 제안하였다. (3) 마지막으로, 차선 인지 실험에 대해서는 다음과 자문하였다. 즉, 학생들이 직선에 대한 차선 인식만 고려하고 있으나, 곡선의 난이도가 너무 높으므로 곡선 차선에 대한 인식 알고리즘에 도전해 보기를 제안하였다. 또한, 도로의 경사 혹은 요철 등을 고려하고자 하는 난이도를 추가하고자 계획하였으나, 이는 본 과제의 범위가 넘어가게 되므로 직선과 곡선 차선의 인식에만 집중하는 것이 좋겠다고 제안하였다.
이렇게 철저하고 세밀한 계획을 세우고 진행한 연구 결과는 매우 성공적인 마무리로 이어졌던 것 같다. 최종 발표를 듣는 동안에 우리 학생들의 수고와 노력이 그대로 느껴졌다. 그리고, 학생들의 최종 발표에서는 많은 지식과 경험으로 인해 제법 자신감도 들어가 있는 것을 느끼게 되어 더욱 보람이 있었다. 또한 발표 자료를 만들어 정리하는 것도 제법 노련한 연구자로 성장할 수 있겠다고 자신있게 말할 수 있게 되었던 것도 본 R&E 연구를 지도하면서 가졌던 좋은 기억이 생각난다(그림4).
또 다른 연구 주제인 대전동신과학고의 자율비행 드론 연구팀의 연구 계획과 내용 또한 매우 훌륭했다. 바쁜 학업 일정에도 불구하고 너무나 상세하고 자세하게 연구 내용을 준비하는 과정을 지켜보고 한사람의 같은 연구자로서 너무 고마움을 느끼면서 매우 흐뭇한 미소를 지었던 기억이 새록새록 난다.
그리고, 연구 목표와 내용 및 계획을 발표한 이후에 학생들이 준비해 온 질문에 대해서 답변을 하는 과정도 매우 감사한 시간이었다. 즉, 재단 드론을 이용해서 생존자를 인식하는 기술 개발에 대해서 좀 포괄적인 질문을 하였기에, 본인은 좀 더 구체적으로 아래와 같이 자문하였다. 즉, 재난 상황에 대한 너무 다양하고 넓은 상황을 가정하기 보다는 좀 더 구체적인 화재 상황을 가정한 시나리오를 구성하기를 조언하였다. 예를 들어, 화재 현장에 쓰러져 있는 사람을 인식하기 위해 불 혹은 연기가 가득한 상황에서 사람을 인식할 수 있는 비전 기반의 딥러닝 모델을 개발해 보고, 이를 실제 상황에서 검증해 보는 연구 활동으로 연구의 범위를 좁히고, 구체적인 결과물을 도출해 보기를 제안하였다. 특히, YOLO라고 하는 매우 가벼운 딥러닝 네트워크 모델을 활용하여 드론에 탑재가 가능한 엣지 컴퓨터(예를 들어, 라즈베리파이, NVIDIA 나노 혹은 TX2 등)를 활용하여 객체 인지 알고리즘 개발해 보기를 조언하기도 하였다. 다음으로, 좀 더 구체적인 질문으로 이어졌다. 예를 들어, 생존자에게 탈출 경로를 제안하는 기술 개발은 어떤 방향으로 하면 좋을 지에 대한 진지한 질문이었다. 이에 대해서 다음과 같이 자문해 주었다. 즉, 화재 현장에서 연기가 자욱한 상황에서 생존자에게 빔을 이용하여 탈출 경로를 안내하는 것과 혹은 스피커를 이용하여 상황 안내하고 대피 경로를 안내하는 것은, 본 연구 과제의 범위가 너무 넓고 난이도 또한 고등학생이 성취하기에는 너무 높은 관계로 좀 더 세부적이고 구체적이면서 가장 중요한 주제로 한정하여 연구 진행할 것으로 조언하였다. 예를 들어, 연기 뒤에 있는 사람 혹은 객체를 인지할 수 있는 모델을 개발하고 학습해 보면서 인지 성능을 확인해 보는 연구의 범위와 난이도를 고려해 보라고 자문하였다.
또한, 충북과학고 학생들의 연구 주제인 '소형 Drone 기반의 Al 기술 활용한 자율비행 인지 및 제어 알고리즘 개발: 재난 대응 드론'에 대해서 진지한 연구 자세와 노력에 대해서도 진지하게 자문하는 과정에서도 본인이 가진 일천한 경험을 바탕으로 미래 모빌리티 예비 연구자를 양성에 보탬이 되었으면 하는 간절히 기도하는 심정으로 본 R&E를 진행하였다(그림5). 다만, 충북과학고 학생들은 대구까지 직접 찾아올 수 있는 일정이 되지 않아서 줌을 통하여 화상으로 미팅을 진행하였다.
이 과정에서도 우리 미래 모빌리티 예비 연구자들의 열정적인 질문에 성실히 답변해 주었다. 먼저, 드론 제작하고 수평 및 고도 유지 기술에 대해서 매우 궁금해 하였다. 이 질문에 대해서는 저는 다음과 같이 자문하였다. 즉, 드론을 직접 제작하고 수평으로 고도를 유지하기 위한 것은 본 과제의 기간과 난이도를 고려하면 매우 성취가 어려울 것으로 판단되어, 과제비 내에서 시중에 나와 있는 드론을 구입하고 이를 활용해 보는 것을 제안하였다. 다만, 카메라와 카메라 연산을 위한 소형 컴퓨터가 장착된 사양으로 2개 정도 구입해서 진행하기를 조언해 주었다. 그리고 둘째로, 영상 이미지 분석을 통한 장애물 인식에 대한 기술에 대한 질문은 아래와 같이 자문해 주었다. 즉, 우선 YOLO와 같은 가벼운 딥러닝 네크워크 모델 등을 활용하여 카메라가 고정된 상황에서 먼저 객체를 인지할 수 있도록 학습하고 테스트하는 단계를 먼저 수행하고, 추후에 드론에 장착된 소형 컴퓨터(라즈베리파이, NVIDIA 나노 혹은 TX2)에 올려서 객체 인지에 대한 성능을 검증하는 연구 단계를 조언해 주었다. 마지막으로, 최적의 길을 찾는 알고리즘 구현에 대한 방법 또한 다음과 같이 조언해 주었다. 카메라 영상 이미지 기반의 객체를 인식하고 이를 기반으로 경로를 선정하는 알고리즘 적용하는 것을 조언하였다. 예를 들어, A*, Dijkstra 등과 같은 최단 거리 설정 알고리즘을 적용해 보기를 조언해 주었다. 특히, 이를 구현하기 위해서는 실외에 GPS가 잘 동작하는 외부에서 안전하게 실험할 것을 조언하였다. 또한, 실험을 할 경우에 안전을 위해서 고글을 꼭 착용하고 실험을 진행하기를 자문해 주었다.
마지막으로 학생들이 열심히 진행한 결과를 발표한 이후에 최종 코멘트와 피드백을 제공함으로써 본인의 연구 성과물을 최종 연구 보고서로 잘 완성될 수 있도록 자문한 것도 기억이 남는다. 즉, RC카 키트를 이용하여 주행을 간단히 진행하기 위해 Donkey car 프레임워크를 사용하여 진행한 것으로 칭찬하였다. 다만, 이 과정에서 S/W의 활용에 대한 구체적인 내용을 대한 질문을 보내주었고, 좀 더 세밀한 기술적인 내용에 대해서는 내가 운영하는 연구실의 대학원생을 통해 상세히 추가 자문을 진행함으로써 학생들이 최대한 결과를 얻고, 최종 보고서로 완성할 수 있도록 최대한 학생들에게 마무리에 대한 중요성을 강조하였다. 뿐만아니라, 최종적으로 본 연구를 진행하는 과정에서 실패에 대한 것을 잘 정리해서 보고서를 쓰는 것도 본 과제의 중요한 목적임을 강조하고, 본인들이 진행한 연구 보고서를 기반으로 시도한 내용에 대해서 상세히 기술하고 이를 기록하는 것이 중요하다고 강조하였다. 또한 이런 실패의 경험을 긍정적이고 발전적인 생각으로 가지고 자기소개서에도 잘 반영하여 본인의 진로에 대해서도 보다 진지한 사유할 수 있도록 격려하고 조언하였다.
끝으로 본 연구 과제를 함께 진행한 사랑하는 우리 대전동신과학고 및 충북과고 학생들이 원하는 대학에 모두 잘 진학하여, 미래 모빌리티 기술을 연구하고 개발하는 뛰어난 공학자로 성장하기를 진심으로 축원한다는 말을 전하고 싶다.