[해외 DS] 구조대의 든든한 파트너, AI 드론
구조대, 드론을 이용한 효율적인 구조 작업 수행
공중 광학 분할 기술로 드론이 가진 한계 보완해
신경망 모델로 객체 인식 작업 성능 높여
[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 글로벌AI협회(GIAI)에서 번역본에 대해 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.
몇 년 전 스코틀랜드의 한 산악인이 히말라야 산맥을 하산하던 중 얼음 절벽에서 추락하는 사고를 당했다. 동료들은 그가 돌아오지 않아 사고를 당했다고 추측하고 절망에 빠져있었다. 그러나 같이 캠프에 있던 산악인들은 ‘드론’을 이용해 조난 당한 사람을 구할 수 있을 거라며 안심시켰다. 과연 드론을 이용하여 조난자를 구해낼 수 있을까?
생명의 은인이 된 드론
산악인들은 조난 당했을 것으로 추정되는 위치에 쿼드콥터를 날렸다. 36시간 동안 보급품 없이 홀로 있었음에도 불구하고 다행히 그는 아이젠으로 얼음 절벽에 매달린 채 살아 있었다. GPS 좌표를 확인한 구조대가 몇 시간 만에 도착하여 끔찍한 시련을 끝낼 수 있었다. 산악구조대는 드론을 사용하지 않았다면 조난자의 위치를 파악하기 어려웠을 뿐더러 효율적인 구조가 불가능했을 것이라고 말했다.
매년 야생에서 길을 잃거나 사망하는 수많은 사람들이 있다. 버섯 채집가는 길을 잃고, 등산객은 발목을 접질르고, 등산객은 더 이상 올라갈 수도 내려갈 수도 없는 지점에서 갇히기도 한다. 조난 당한 사람을 구하기 위해 구조대가 투입되지만, 한 시가 급한 상황임에도 불구하고 구조대는 조난 위치를 추측하여 정찰하고 도보로 넓은 지역을 꼼꼼하게 살필 수 밖에 없었다. 그러나 이제는 드론을 이용하여 구조대의 안전을 지키면서 실종자를 더 빨리 찾을 수 있게 된 것이다.
AI 드론, 3D 작업 대신해드립니다
게다가 드론은 산에서 조난 당한 사람뿐만 아니라 강에서 조난 당한 사람을 구하는 데도 도움을 주고 있다. 현재 드론 조종사들은 아칸소 강에 빠진 사람을 찾기 위해 드론을 사용하여 수중 구조를 보조하는 훈련을 하고 있다. 기존에는 뗏목을 타고 강을 따라 내려가면서 시속 8마일에 바위나 기타 위험에 노출된 채 수색을 진행했다. 그러나 드론을 이용하면 훨씬 적은 위험으로 시속 25~30마일로 하류를 내려갈 수 있다.
샤피 카운티 구조대는 임무의 약 20%에 드론을 사용하고 있으며 수색대원들이 3D 작업(더럽고, 위험하고, 힘든 일)이라고 부르는 임무에 드론을 적극 사용하고 있다. 구조대가 실종자를 찾기 위해 늪지대를 헤매는 것과 같이 지저분한 일을 드론이 대신하는 것이다. 또한 드론에게 지루할 정도로 넓은 지역을 수색하는 힘든 일도 맡긴다. 드론은 가시성이 좋은 날에는 시간당 1평방 마일을 커버할 정도로 엄청난 성능을 가지고 있다.
공중 광학 분할 기술로 드론 카메라 단점 극복
요하네스 케플러 대학교의 컴퓨터 과학자인 올리버 빔버는 공중 광학 분할(Airborne optical sectioning)이라는 기술을 개발해 드론이 가진 단점을 극복했다. 드론은 카메라 렌즈가 작아 이미지를 식별하는 데 어려움을 겪었다. 그러나 이 기술을 이용하면 카메라에서 아무리 멀리 떨어져 있어도 모든 촬영물에 초점을 맞출 수 있다.
렌즈가 커서 얻는 이점은 특정 부분만 확대하고 나머지 이미지는 흐릿하게 만들 수 있다는 점이다. 예를 들어 숲이 우거진 지역에서 의도적으로 나무 꼭대기는 흐리게 처리하고 그 아래 땅에 초점을 맞춘다. 렌즈가 충분히 크면 나무 꼭대기는 사라지고 그 아래에는 길을 잃거나 다친 사람처럼 보이는 선명한 특징만 남게 된다.
빔버의 접근 방식은 더 큰 렌즈로 카메라를 시뮬레이션하여 초점 효과를 얻는 것이다. 개별 드론을 통해 순차적으로 이미지를 얻거나 군집 드론으로 동시에 촬영한 이미지를 얻는다. 이렇게 얻은 이미지를 일관된 사진으로 합성하면 선명한 사진을 얻을 수 있다. 지금까지 발표된 테스트는 단일 드론과 시뮬레이션 된 군집 드론을 대상으로 했으나, 곧 사이언스에 발표될 논문에서는 실제 군집 드론을 사용한 연구를 선보일 예정이다.
이상 감지로 구조 작업 시간 단축
빔버는 수집한 데이터로 신경망 모델을 이용해 사람 모양의 물체를 찾아내 추적한다고 밝혔다. 또한 최근에는 ‘이상 감지’에 힘을 쏟고 있다고 덧붙였다. 예를 들어 나무 아래에서 색상, 온도, 움직임과 관련하여 비정상적인 행동을 하는 물체를 발견하고 추적하는 작업을 수행한다. 그런 다음 구조대는 이상이 감지된 물체가 사람인지 아닌지 조사하여 수색 시간을 월등히 줄일 수 있다.
또한 드론이 숲속에 숨어 있는 사람들을 찾아내는 실험을 진행한 바 있다. 연구진은 드론 한 대를 사용하여 90% 이상 조난자를 발견했으며 길을 잃은 사람이 이동 중일 때 드론을 여러 대 띄워도 비슷한 결과를 얻었다.
수색구조의 중심은 여전히 사람이지만, 드론은 든든한 파트너 역할을 한다. 은퇴한 엔지니어인 빌 샘플은 드론이 어떤 역할을 하는지 알아내는 것에 보람을 느끼고 있다고 했다. 드론을 계속 공중에 띄우고 드론으로 사람을 찾는 것이 엔지니어가 할 수 있는 문제 해결 방법이라며 뿌듯함을 표했다. 드론이든 사람이든 조난 당한 사람을 먼저 발견하면, 그 사람은 똑같이 고마워할 것이다.
*편집진: 영어 원문의 출처는 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)으로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.
