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드론은 바람의 영향을 많이 받고 충격에 약합니다. 그래서 드론 조종사들은 곡예 비행을 연습하다 드론을 망가뜨리기 일쑤인데요, 최근 스위스 취리히대학교 연구팀이 인공신경망을 이용한 자율주행 드론용 곡예 비행 알고리듬을 발표했습니다.

자율주행 드론은 내부에 장착된 카메라를 이용해 스스로 주변 장애물을 인식하고 피합니다. 그런데 카메라에 담긴 영상을 분석하는 것만으로도 배터리 소모가 심해 방향을 급격하게 바꾸거나 속도를 높여야 하는 곡예 비행은 꿈도 꿀 수 없었죠.

연구팀은 시뮬레이션을 통해 드론과 장애물의 위치 같은 변수를 고려해 앞 돌기와 뒤 돌기 그리고 연속 돌기까지 총 3가지 곡예의 최적 이동 경로를 만든 뒤 인공신경망을 이용해 다양한 변수를 입력했을 때 경로를 찾는 최적의 방법을 스스로 학습하도록 했습니다. 인공신경망이란 생물의 신경 구조를 흉내내 만든 학습 알고리듬으로, 데이터의 패턴을 쉽게 찾아낼 수있습니다. 그 결과 비슷한 배터리 효율을 보이면서도 곡예 비행을 거뜬히 할 수 있었죠.

연구를 이끈 다비데 스카라무차 취리히대학교 정보과학과 교수는 “데이터를 효율적으로 처리하도록 만들면 드론의 성능을 개선하지 않아도 드론이 어려운 동작을 할 수 있다”고 말했습니다. 

이 연구는 7월 12일부터 16일까지 열린 ‘2020 로보틱스: 과학과 시스템’에서 발표됐습니다.