%EA%B9%80%EB%B3%B4%EC%84%B1
-
심현철 교수팀, 2020 인공지능 그랜드 챌린지 우승
우리 대학 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀이 25일 열린 2020 인공지능 그랜드 챌린지 3차 대회 제어지능 트랙에서 우승을 차지했다.
지난해 열린 대회에서도 우승을 차지한 심 교수팀은 대회 2연패라는 쾌거를 달성해 1차 대회를 통해 지원받은 11억 원을 포함해 총 24억 원가량의 연구비를 받게 된다.
이한섭(항공우주공학과), 김보성(전기및전자공학과) 박사과정 학생이 참여한 이번 대회는 복잡한 실내 환경에서 드론이 안전하게 비행해 조난자에게 물품을 전달하는 시나리오를 전제로 진행됐다.
벽, 창문, 그물 3개, 숲, 터널, 움직이는 블라인드가 있는 창문, 강풍 구간에서 정해진 위치에 물건 전달하기, 자동으로 정확한 착륙 지점에 하강하기 등 총 7개로 구성된 복잡한 장애물 환경을 극복할 수 있는 드론을 개발해 임무를 수행하는 방식이다.
주어진 코스의 규격이 사전에 공개되지 않기 때문에 출전팀은 장애물을 실측할 수 없는 상태로 대회를 준비해 임무를 완료해야 한다. 출전팀마다 총 3회의 기회가 부여되며 전체 임무를 순서대로 진행하는 과정에서 얼마나 많은 임무를 수행했는지에 따라 우승자가 가려진다. 만약, 성공한 임무의 숫자가 같을 경우 단시간에 임무를 종료한 팀이 우위에 오르게 된다.
심 교수 연구팀은 자체 개발한 실시간 정밀 측위시스템과 고속 비행제어 시스템, 복잡한 임무수행이 가능한 비행제어 시스템을 활용해 100% 자체 개발한 기술로 모든 임무를 완벽하게 수행했다.
총 5개의 출전팀 중 4개 팀이 다섯 번 째 임무 구간인 터널 입구에 도착하지 못한 채 대회를 종료했다. 심 교수 연구팀만이 유일하게 모든 임무를 완료했으며, 주어진 3차 시기를 진행하는 동안 계속해서 기록을 단축하는 압도적인 기량을 선보였다.
2020 인공지능 그랜드 챌린지는 심 교수팀이 출전한 제어 지능 트랙을 포함해 총 8개 종목으로 구성되어 있다. 우승팀은 앞으로 치뤄질 대회를 통해 모든 종목의 경기가 종료된 후 열리는 시상식에서 과학기술정보통신부 장관상을 받을 예정이다. 과기정통부가 주최하고 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 이번 대회의 우승팀은 향후 인공지능 그랜드 챌린지의 다른 종목 우승팀들과 협업해 복잡한 환경에서 구조 임무를 수행하는 드론을 제작∙제공해 통합적인 임무 수행에 참여하게 된다.
우승을 이끈 심현철 교수는 “인공지능 관련 기술 개발의 중요성이 강조되고 있는 만큼 세계적으로 경쟁력 있는 기술을 개발하기 위해 매진할 계획”이라고 전했다. 이어, 심 교수는 “연구실에서 실내 비행 드론 외에도 민간 무인항공기, 자율주행차량, 배달 로봇, 캠퍼스 주행 트램 등을 개발하고 있으며 이들 자율이동체들에 요구되는 인공지능 기술을 개발 적용해서 관련 분야의 기술력 축적에 기여하고 싶다”고 강조했다.
2020.11.27 조회수 34559 -
공승현 교수, 30미터 정확도의 스마트폰 위치측정 기술 개발
〈 공승현 교수 연구팀 〉
우리 대학 조천식녹색교통대학원 공승현 교수 연구팀이 LTE 신호만을 이용해 실제 환경에서 평균 30미터 이내의 정확도를 갖는 스마트폰 위치 측정 기술을 개발했다.
김태선 연구원 및 조상재, 김보성, 정승환 석사과정이 참여한 이번 연구를 통해 연구팀은 KT와 협력해 기술 상용화를 추진하고 있다.
최근 전 세계적으로 도심 내에서의 신뢰도 높은 위치 기반 서비스를 제공하기 위한 다양한 기술 개발이 이뤄지고 있다. 그러나 우리나라처럼 기지국과 중계기가 혼재하는 이동통신 환경에서 새로운 장치를 추가하지 않고 이동통신 신호만을 이용하는 제한적인 기술로 넓은 도시 지역에서 높은 정확도와 완성도를 갖는 기술은 아직 보고되지 않고 있다.
일반적으로 GPS 등의 위성항법 시스템은 도심이나 아파트 단지 등 고층 건물이 밀집한 곳에서 극심한 신호의 난반사로 인해 위치 측정 오차가 발생하고 이로 인해 수백 미터 이상의 큰 오차가 발생하기도 한다.
이러한 문제로 최근에는 도심이나 실내에서 와이파이 신호의 RF 핑거프린트를 이용해 스마트폰의 위치를 파악하는 기술이 많이 사용된다. 그러나 이 기술은 여러 대의 와이파이 공유기 신호가 수신되는 특정 공간에서만 높은 신뢰도를 가지고, 공유기가 구축되지 않은 곳에서는 측정할 수 없거나 정확도가 현저하게 떨어진다는 한계가 있다.
연구팀은 스마트폰에서 얻을 수 있는 LTE 기지국 신호에 대한 다양한 측정치를 일정 위치마다 수집해 이를 LTE 핑거프린트(Fingerprint) 데이터베이스로 저장했다. 이후 임의의 사용자 스마트폰에서 측정한 LTE 신호 측정치를 서버로 전달하면 그 측정치를 LTE 핑거프린트 데이터베이스와 비교해 스마트폰의 위치를 파악하는 방식으로, 이는 RF 핑거프린트를 고도화한 기술이다.
연구팀이 개발한 기술의 특징은 LTE 신호를 측정해 얻은 다양한 데이터로부터 각 데이터의 특성에 따라 효과적으로 데이터베이스를 구성하고, 변화가 많은 이동통신 신호 환경에 강인한 최적의 패턴 매칭 기법을 활용하고 있다는 점이다.
연구팀은 개발한 LTE 핑거프린트 기술을 KAIST 교내, 주변 아파트 및 상업 단지를 포함 대전지역과 광화문 일대부터 인사동에 이르는 서울 도심에서 시연해 평균 30미터의 오차를 갖는 성능을 확인했다.
공승현 교수는 “현재 개발된 기술보다 더 높은 정확도를 갖는 LTE 핑거프린트 기술을 개발하는 것도 가능하며 5G에서는 LTE보다 2배 높은 평균 15미터 내외의 측위 정확도를 얻을 수 있다”라며 “머신러닝 기술을 이용해 기지국이나 중계기의 이설과 추가 등으로 LTE 신호 환경이 바뀌었을 때 이를 자동 탐지하고 LTE 핑거프린트 데이터베이스를 신속히 갱신하는 기술을 추가 연구할 계획이다”라고 밝혔다.
현재는 개발된 기술을 이동통신 시스템에 적용하기 위한 단계별 방안을 계획하면서 상용화를 추진 중이다.
□ 그림 설명
그림1. 기지국 LTE 핑거프린트의 실례
2019.04.16 조회수 10099