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작고 왜소한 다윗이 덩치 큰 골리앗을 쓰러뜨렸다는 유명한 일화가 있습니다. 비결은 지혜로움과 민첩함이었죠. 기존의 비행기가 골리앗이라면, 드론은 다윗이라고 할 수 있습니다. 몸집은 손바닥 위에 올릴 수 있을 정도로 작지만, 지능이 뛰어난 드론은 웬만한 비행기로는 할 수 없는 다양한 임무를 수행할 수 있죠.





추석 같은 명절엔 꽉 막힌 도로만큼 답답한 것도 없습니다. 휴게소에 가고 싶지만 도로를 꽉 메운 차들 때문에 제자리에서 꼼짝도 못하는 상황을 생각해 보세요. 이럴 때 드론이 멀리서 시원~한 아이스크림을 들고 와 준다면 어떨까요? 물론 아이스크림이 녹기 전에 말이죠. 실제로 미국의 인터넷 쇼핑몰 아마존은 드론을 이용한 배달 서비스 ‘아마존 프라임에어’를 개발해 발표하기도 했습니다.

조합 이론으로 찾는 최적의 이동경로

컴퓨터의 계산 속도가 빨라지면서 최근에는 수학의 최적화 기법을 이용해 더 똑똑하게 이동하는 드론이 나오고 있습니다. 이동시간과 이동거리가 최소가 되는 최적의 이동경로를 찾는 거죠. 가능한 모든 경우의 수를 비교해 가장 효율적인 것을 선택합니다. 여기에는 드론의 최대속도, 장애물의 위치 등이 변수로 작용하죠. 실제로는 모든 경우의 수를 구하진 않고, 그 중 몇 가지를 서로 비교합니다.

최적화 기법은 ‘조합 이론’을 이용합니다. 조합 이론은 어떤 조건을 만족하는 배열이나 조합을 연구하는 수학 분야입니다. 최적의 경로를 찾는 것도 일종의 배열입니다. 어느 지점을 거쳐서 갈지, 어디를 먼저 거치는 게 빠른지 결정하는 문제이기 때문이죠. 드론에만 적용되는 것은 아닙니다. 자동차의 내비게이션도 같은 원리입니다. 다만 드론은 3차원으로 움직이기 때문에 계산이 좀 더 복잡할 뿐이죠.

그렇다면 어떻게 드론이 움직이면서 최적의 이동경로를 찾는 걸까요? 드론이 사용하는 가장 쉬운 최적화기법도 역시 오차를 줄이는 방법입니다. 순간순간 계산한 최적의 경로와 실제 드론이 움직이는 경로에는 차이가 있을 수 있습니다. 이 오차를 계속 줄여나가는 방식으로 최적화하는 것이죠. 여기에는 ‘최소제곱법’이 쓰입니다. 최소제곱법은 오차값을 제곱해 더한 값이 최소가 되도록 하는 수학적 기법입니다. 예를 들어 0이 기준일 때 오차가 -a와 +b로 발생했다면, (-a)²+b²값이 최소가 되도록 하는 겁니다.
 
날다가 달리고, 달리다가 날고

크고 작은 빌딩과 전봇대, 현수막 등이 시야를 가릴 때는 오히려 하늘을 나는 것보다 땅 위를 달려서 이동하는 게 나을 수도 있습니다. 또 어떤 지역은 규제나 날씨 때문에 비행 자체가 불가능할 수도 있겠죠. 그렇다고 드론이 가진 장점을 포기할 순 없습니다. 그 반대도 마찬가지입니다. 그럼 둘을 결합하면 어떨까요?

심현철 KAIST 항공우주공학과 교수팀은 바퀴로 달릴 수도 있고, 프로펠러로 날 수도 있는 ‘하이브리드 무인기(UHV)’를 개발했습니다. 이 드론은 달릴 때는 평범한 미니자동차 같아 보였습니다. 그런데 달리다 멈춰 서서 웅웅거리며 프로펠러를 돌리더니, 그대로 수직으로 이륙해 기자의 코앞까지 날아왔죠. 흠칫 놀라자, 연구원은 다시 드론을 착륙시켰습니다. 이렇게 하이브리드 무인기는 날다가 달리고, 다시 달리다가 나는 게 자유롭습니다.

아직까지는 사람이 드론을 조종하는 단계입니다. 심 교수팀의 목표는 목적지를 설정하면 드론이 스스로 실시간으로 이동경로를 계획해 움직이도록 만드는 것이죠. 드론이 장애물이나 날씨 등을 고려해 어디서 날고 어디서 달릴지를 스스로 결정할 수 있다면 바람이 불고 장애물이 많아도 아이스크림이 녹기 전에 최적의 경로를 따라 배달을 완료할 수 있을 겁니다.