한국항공대학교 AI자율주행시스템공학과

건설 자동화 및 자율주행 기술 연구 인터뷰

건설 자동화 및 자율주행 기술 연구
1. 건설환경을 위한 이동로봇의 탐색과 건설현장의 3D 시각화를 위해 UAV와 UGV의 협업을 비롯한 다양한 프레임워크를 연구하신걸로 알고 있습니다. 자세한 설명을 부탁드립니다.

- 안녕하세요. 저는 한국항공대학교 AI자율주행시스템공학과에서 조교수로 재직 중인 김필은입니다. 제 연구의 기본적인 방향은 이동로봇을 건설 환경과 같이 험난한 환경에 적용시켜보고자 하는 노력입니다. 최근 모바일 로봇 분야의 기술 개발은 환경 내에서 센서 정보 및 지도 정보를 이용하여 로봇의 실내 및 실외 환경에서 정확한 위치와 자세를 파악할 수 있게 하고 있으나 실내에서는 GPS 데이터를 수신할 수 없으며 건설 현장은 복잡하고 그 특성상 시시각각으로 변하는 주변 환경의 물체들로 인해 경로 계획과 임무 계획, 위치추정의 정확성에 방해를 받고 있기 때문입니다.

- 기존에 건설 현장에서 사용되던 정적 레이저 스캐닝 방법은 시간이 많이 들고 노동 집약적이었지만 SLAM 기술을 이용하여 지속적으로 업데이트되는 포인트 클라우드를 기반으로 탐색하는 자율 이동 로봇을 개발하였습니다. (Fig. 1) 스캔한 데이터를 정합할 때 공통 대상이나 특징점을 사용하지 않아도 되고 대규모 사이트를 재구성하는데 필요한 스캔 횟수가 줄어들어 데이터 수집에 소요되는 시간과 비용을 절감하는 3차원 지도 생성의 자동화 프로세스를 구축했다는 점에 의의가 있다고 하겠습니다.

- 건설이나 재난현장과 같은 환경은 현장에 대한 형상 정보를 미리 알기 어렵고 알아도 부정확한 정보이므로 이러한 환경을 위한 모바일 로봇 경로 및 임무 계획은 쉽지 않습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무인항공기 (UAV)의 도움으로 레이저 스캐닝 시스템이 장착된 지상 차량 (UGV)이 협업을 통해 현장 데이터를 획득하는 프레임워크에 대해 연구하였습니다. (Fig. 2) UAV와 UGV는 서로 다른 센서 및 위치에서 생성된 3D 포인트 클라우드를 자동으로 정합하는 것은 서로 다른 폐색과 스케일이 발생하기 때문에 어려움이 있는데 각각 vehicle에서 획득한 이미지의 2D 로컬 특징점을 사용하여 각 포인트 클라우드의 자동 정합 프레임워크를 제안하였으며 UGV에서 촬영한 영상과 매칭되는 충분한 포인트를 감지할 수 있는 UAV 카메라의 최적 각도를 파악하여 3D 공간 데이터 정합을 자동화하였습니다. (Fig. 3) 그 결과 UGV는 UAV의 협업을 통해 정적 스캔 위치를 찾고 탐색 경로를 계획함으로써 고품질 현장 데이터를 효율적으로 수집할 수 있었습니다.

2. 주로 건설현장에서의 로봇기술을 적용하시는 연구를 많이 진행 중 이신거 같은데, 연구를 통해 이루고 싶은 최종 목적이 궁금합니다.

- 건설현장은 흔히 첨단기술이 가장 늦게 적용되는 분야라고 일컬어져 왔습니다. 그러나 건설산업은 현재 4차 산업혁명 기술과 로봇의 접목을 통해 다각도에서 패러다임의 전환이 시도되고 있습니다. 국내에도 많은 건설관련 회사에서 건설현장에 로봇 기술을 적용하려는 움직임이 많아지고 있습니다. 예를 들어, 사고 위험이 높은 천장 드릴 타공작업을 대신 해주는 앙카링 로봇과 같은 무인시공로봇이나 건설환경 주변을 자율주행하면서 각종 정보를 수집하는 무인정찰로봇 등이 건설현장에서의 실제 활용성 검증이 완료되었습니다. 이러한 건설 업계의 노력의 가장 주된 배경은 건설 현장의 안전을 증대시키고 생산성과 효율성을 향상시키는데 있다고 생각합니다. 저도 이러한 연구를 통해 이루고 싶은 목적은 동일한 것 같습니다. 건설장비에 각종 센서를 부착하여 주행의 안정성을 높이고 센서로부터 수집한 데이터를 활용하여 공정관리 뿐 아니라 위험요소를 사전에 파악할 수 있도록 함으로써 로봇과 인공지능 기술을 사용한 자동화를 기반으로 건설현장의 안전을 도모하고 생산성을 높이는 데에 기여하고 싶습니다.

3. 위의 내용 외에 더 소개해 주실 연구가 있으시면 알려주세요.

- 더 소개할 연구라기 보다는 앞으로의 계획에 대해서 말씀드릴까 합니다. 이전에 소개 드린 저의 연구는 건설 환경을 위한 이동로봇에 관련되어 있었지만 작년부터 한국항공대학교 AI자율주행시스템공학과에서 근무하게 된 계기로 앞으로는 자율주행 기술에 관련된 연구도 진행해볼 계획입니다. 먼저 최근에 자율주행 관련 대회들이 많이 생겨나고 있는데 학생들과 다양한 자율주행 대회에 참가하여 좋은 추억을 만드는 것이 연구 이외에 또 하나의 계획입니다. 현재 이러한 대회 준비를 지도하고 있으며 (Fig. 4) 제가 가진 경험과 노하우를 학생들과 나누며 성장해가는 것을 보며 보람도 느낄 수 있으리라 기대하고 있습니다. 이를 기반으로 자율주행용 Hardware-In-The-Loop (HILS) 시스템을 구축하여 자율주행 제어 시스템의 성능향상을 위한 연구도 계획하고 있습니다.

4. 현재 운영중이신 한국항공대학교 “KAU-IRAM Lab.”의 비젼과 목표, 그리고 어떤 학생들을 들어오면 좋을런지 소개와 홍보를 부탁드립니다.

- 제가 운영 중인 연구실에서는 무인 이동체 시스템을 위해 이동로봇공학, 경로계획, SLAM, 센서융합, 포인트클라우드 프로세싱, 인공지능 및 딥러닝 분야의 다양한 방법들을 기반으로 보다 진보된 지능 로봇과 자율형 모빌리티를 위한 알고리즘을 연구하는 일에 중점을 두려 하고 있습니다. 또한, 서두에 말씀드린 건설 현장을 위한 지도 구축과 BIM 업데이트, 건설 장비 자율주행 등의 연구도 이어 나갈 계획입니다. 아직은 연구실을 구축하는 초기 단계라 구체적인 비전이나 목표 같은 것은 세워놓고 있지는 않습니다. 그리고 기본적으로 로봇이나 자율주행에 흥미가 있는 학생이 들어오는 것이 좋겠다고 생각하며 무언가를 만들기를 좋아하고 스스로 설정한 어떤 목표에 끈기를 가지고 임할 수 있는 학생이 저희 연구실에 왔으면 하는 바램 입니다. 탄탄한 이론적 기본과 학습 능력도 물론 연구에 있어서 매우 중요하지만 저는 그보다도 작은 아이디어라도 구체화시키고 문제를 정립해서 정답이 나올지 아닐지 모르지만 끈기를 가지고 끝까지 파고들 열정이 있는 학생이 가능성도 더 높고 그런 학생과 함께 라면 더 재미있고 보람되게 연구를 할 수 있을 것 같기 때문입니다.

5. 로봇을 연구하게 된 계기가 있나요? 그동안 영향을 받은 연구자가 많으실거 같습니다. 어떤 연구자 분들의 어떤 영향을 받으셨는지 궁금합니다.

- 제가 가장 처음 로봇에 대해 관심을 가지게 된 계기는 AUTOTECH라는 학부 로봇 동아리 활동을 하면서부터 입니다. 태권 브이 로봇을 실제로 만들겠다는 농담 반 진담 반의 열정을 보이는 선배들을 보면서 저도 나름의 꿈을 키워 나갔던 것이 기억이 납니다. 그리고 대부분의 연구자들이 그렇듯이 저도 박사학위과정 때의 지도 교수님이신 Dr. Y. K. Cho 교수님에게 가장 큰 영향을 받았습니다. 그의 지도를 통해 연구 방법과 논리 전개부터 연구의 결과를 정리하는 방법, 과제나 업무를 대하는 자세, 학생들과 어떻게 소통하고 어떻게 협업할 수 있는지를 배웠고 이를 저의 학생들에게 적용하며 지도하려고 노력하고 있습니다.

6. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

- 험난한 건설 또는 재난 환경에서 테스트하기 위해 매번 시험 장소를 섭외하는 일부터 실제 테스트에 임할 때까지 많은 시행착오와 로봇의 오작동 등의 실패와 시련을 겪으면서 필드에서의 실험은 굉장히 변수가 많고 쉽지 않다는 사실을 항상 느꼈었습니다. 그래도 고생한 결과 로봇이 잘 운용되고 하는 것을 보면 성취감을 느낍니다. 그리고 그 결과가 논문이라는 형태로 나와서 주변에서 인정도 해주어 학회에서 최우수 논문 상을 수상하고 (Fig. 5) 좋은 저널에 연구 결과가 실릴 때 보람을 느끼는 것 같습니다.

7. 이 분야로 진학(사업)하려는 후배들에게 조언해 주신다면?

- 로봇이나 자율주행 분야는 많이들 아시겠지만 융합적인 성격이 강합니다. 자신의 분야가 아니라고 생각되더라도 공부를 게을리하지 않았으면 합니다. 이런 융합적인 학문은 다양한 지식과 시각이 필요하기 때문에 나중에 어떻게 도움이 될지 모릅니다. 그런데 또 다르게 생각하면 내가 로봇의 모든 것을 다 알고 다 잘할 수는 없습니다. 그러므로 근래의 연구 흐름을 파악하는 통찰력 또한 매우 중요하다고 생각합니다. 그러한 통찰력과 나만의 전문성에 대한 밸런스를 잘 유지하며 공부했으면 합니다. 마지막으로 동료들과 협업에 신경을 많이 썼으면 합니다. 모든 연구 분야가 마찬가지이겠지만 특히 융합적인 성격이 강한 로봇 및 자율주행 분야에서는 협업과 네트워킹의 중요성은 더욱 강조해도 모자람이 없는 것 같습니다.

8. 다른 하시고 싶은 이야기들.

- 인터뷰 기회를 주셔서 그리고 제 글을 읽어 주셔서 감사합니다.

출처 https://www.materic.or.kr / 김필은(Pileun Kim )(한국 항공대학교 AI자율주행시스템공학과 조교수) / pkim at kau.ac.kr 2022-07-11

2022-07-25

회차	일자	내용
1	08.17(수)	자율주행 차량 원리 및 하드웨어 구성 교육
2	08.18(목)	nVidia Jeston Nano 세팅과 통신 프로토콜 교육
3	08.19(금)	OpenCV 영상처리 기초 교육
4	08.22(월)	OpenCV 영상처리 기반 차선 인식 알고리즘 교육
5	08.23(화)	CNN 기반 딥러닝 모델 교육
6	08.24.(수)	자율주행 액츄에이어와 센서 인터페이스 교육
7	08.25(목)	YOLO 기반 자율 주행 알고리즘 교육
8	08.26(금)	임무 수행을 위한 자율주행 시스템 최종 시험

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