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동향

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전자통신동향분석 Vol.35 No.4 (81) 드론 시뮬레이션 기술

2020-08-10 org.kosen.entty.User@56ecfdb4 이은진(kosen10)

분야

전기/전자,정보/통신

발행기관

한국전자통신연구원

발행일

2020.08.01

URL

https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/184/0905184008/

첨부파일

Ⅰ. 서론
지난 몇 년간 드론 산업계는 급격히 성장 중이며 다양한 분야로부터 큰 관심을 받고 있다. 수많은 서비스 시나리오, 애플리케이션, 운영 개념 등이 활발히 논의되고 구현되고 있으며, 또한 그 다양성과 다이내믹함으로 인해 한 해 수백 개의 회사들이 시장으로 진입하기도 또는 사라지기도 한다. 다만 최근 드론 산업계로부터 몇 가지 중요한 경향이 관찰된다.
 
첫째, 드론 하드웨어보다 드론 소프트웨어에 대한 투자가 강화되고 있다[1]. 이는 서비스와 데이터가 보다 중요해짐을 의미한다. 일례로, 드론 하드웨어 벤더의 경우 사용자에게 독자적인 토털 솔루션을 제공하지 못하므로, 서로 다른 기술을 가진 회사 간 전략적 파트너십이 활발히 이루어지고 있다.
 
둘째, 머신러닝 기술 발전에 따라 사용자들은 기존 레거시 시스템이 전혀 제공하지 못하는 수준의 똑똑한 서비스를 원하게 되었다. 드론의 응용 분야가 매우 다양해짐에 따라 수동 제어를 통한 임무 수행이 비효율적이거나 뚜렷한 한계를 보일 수 있기 때문이다. 예를 들어, 광활한 면적의 대단위 태양광 발전소에서 불량 패널을 찾아내는 임무는 A.I.에 의존하는 것이 훨씬 효율적일 수 있다.
 
셋째, 대규모 다중 드론을 활용한 서비스들이 등장하게 되었다. NASA의 경우 소형 UAS(Unmanned Aircraft System) 교통관리시스템인 UTM(UAS Traffic Management) 운영 컨셉을 정의하고 개발 중이다[2]. UTM의 주 목표는 150미터 이하의 저고도 공역에서 대규모 소형 UAS의 안전한 운영을 보장하는 시스템을 개발하는 것이다. 산업계에서도 Amazon, Boeing, GE, Google 등이 대규모 드론 운영을 위한 프라이빗 UTM을 개발 중이다[3,4].
 
상기와 같은 사용자 요구를 해결하기 위하여 광범위하고 다양한 연구가 필요하나, 실제 드론을 활용한 기술 개발에는 명확한 한계가 있다. 첫째, 드론은 위험하다. 따라서 불완전한 시험용 비행 A.I.를 탑재한 드론을 비행시키는 것은 안전사고 유발 등 위험요소가 매우 크다. 둘째, 비용 부담이 높다. 예를 들어, 대규모 고성능 드론의 군집 비행 기술 개발을 위해서는 막대한 금액의 드론 구매가 선행되어야 하며, 드론 파손 시의 금전적 손실 또한 무시할만한 수준이 아니다. 셋째, 개발 속도가 느리다. 특히, 기계학습의 기반이 되는 빅데이터를 수집하는 데 매우 긴 시간이 소요된다.
 
위와 같은 한계를 극복하기 위하여 드론 시뮬레이터를 활용한 연구 개발이 대안으로 고려되고 있다. 본 고에서는 국내외 드론 시뮬레이터 기술 동향을 살펴보고, 그들의 특징 및 장단점을 비교한다. 또한 ETRI에서 개발 중인 드론 시뮬레이터 Octopus를 소개함으로써 향후 드론 관련 연구개발을 가속화할 수 있는 플랫폼으로서의 Octopus 역할을 제안한다.

Ⅱ. 드론 시뮬레이션 기술 동향
   1. 이용 분야별 기술 동향
   2. 오픈소스 드론 시뮬레이터
Ⅲ. Octopus
   1. 물리 엔진
   2. 분산 다중 드론 아키텍처
Ⅳ. 결론
용어해설
약어 정리


* 자세한 내용은 바로가기(URL)와 첨부파일을 통해 확인하시기 바랍니다.
 

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