<사진. KISTI 미리안 사진자료
출처. KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』>

지능형 3차원 카메라를 갖춘 자율 수중 로봇

일본의 오카야마 대(Okayama University) 연구진은 바다에서 오랫동안 자율적으로 탐색 및 추적 작업을 수행하기 위하여 산업체와 공동으로 지능적인 3차원 물체 인식 CCD(charge-coupled device: 전하 결합 소자) 기술을 결합한 혁신적인 수중 로봇을 개발하였다.

"우리의 자율 수중 차량(AUV: Autonomous Underwater Vehicle)은 통상적인 수중 음파 탐지기의 신호와 결합되는, 실시간 입체 영상을 가지는 새로운 3차원 시각 서보 CCD 기술을 이용하여 동작한다"고 오카야마 대의 자연 과학 및 기술 대학원 교수인 마모루 미나미(Mamoru Minami)가 설명하였다.

"이처럼 음파와 3차원 시각 서보 피드백을 결합하여 수중 항행을 수행하면, 자율 수중 차량(AUV)은 5밀리미터의 정밀도로 목표물을 탐색하고, 추적하며, 그 위치를 정확하게 찾아낼 수 있다. 우리는 이 정밀도 수치를 0.5밀리미터까지 개선할 수 있기를 기대한다. 0.5밀리미터의 정밀도는 우리가 지상 로봇을 이용하여 이미 달성한 것"이라고 마모루 미나미 교수가 덧붙였다.

오카야마 대의 자율 수중 차량(AUV)은 방사능으로 오염된 바다, 해양, 호수 등의 바닥에서 오염 물질의 제거, 해저 이동전화 케이블의 정비, 해양 생물체에 대한 환경 감시 및 조사, 수중 지뢰 탐지, 우주 잔해의 회수, 인명 구조 등을 포함하는 분야에서 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

더불어 이 자율 수중 차량(AUV)은 메탄 수화물(methane hydrate) 및 희토류 금속(rare earth metal) 등과 같은 재료를 찾기 위하여 대양저(ocean floor: 대륙사면에 연속된 넓은 해저지형으로 해양저 면적의 약 80퍼센트를 차지한다. 깊이는 4,000~6,000미터로 해령, 해저산맥, 해팽, 해대, 해산 등으로 기복이 있으며, 플랑크톤 유체와 겔 상태의 물질 등 심해 퇴적물로 되어 있다.)를 탐험하는 데에도 이용될 수 있다.

여기서 메탄 수화물은 대륙 사면에 대규모로 매장되어 있으며, 상온에서 메탄가스로 전환되므로 앞으로 대체 에너지 자원으로 주목받고 있다. 또한, 희토류 금속은 란탄 계열 15개 원소(원자번호 57~71번)와 스칸듐, 이트륨을 합친 17개 원소를 일컫는 말로, 백금과 텅스텐처럼 희귀금속의 한 종류이며, 화학적으로 안정되면서도 열을 잘 전달하는 성질이 있어 첨단디스플레이, 반도체, 컴퓨터, 풍력발전기용 모터, 하이브리드 자동차용 2차전지 등을 위한 소재로 쓰인다.

연구진이 개발한 자율 수중 차량(AUV) 시작품은 가로 2미터, 세로 3미터, 깊이 0.75미터의 실험용 수조에서 시험되었다. 이 자율 수중 차량(AUV) 시작품은 로봇을 위한 충전 장치를 모사하도록 설계된 지름 7센티미터의 구멍을 가지는 목표물과 성공적으로 도킹하였다. 이러한 작업은 자율 수중 차량(AUV)의 배터리를 충전하는 작업을 모사한다.

“시각 서보 시스템이 가지는 2개의 CCD 카메라는 목표물 상의 광원에서 방출하는 ‘광학 유도 표지(optical induction marker)’를 추적하기 위하여 자율 수중 차량(AUV)의 전면에 위치한다”고 마모루 미나미 교수가 말했다. “우리는 목표물과 도킹하기 위하여 CCD 이미지를 목표물의 3차원 모델과 정합(match)시키는 데에 유전자 알고리즘(GA: genetic algorithm)을 이용한다. 궁극적으로 우리는 충전을 위하여 도킹할 필요가 없다. 우리는 장기간에 걸쳐 훨씬 더 쉽게 동작할 수 있는 유도(induction) 기반의 충전을 이용할 수 있을 것”이라고 마모루 미나미 교수가 부언하였다.

여기서 유전자 알고리즘(GA)은 생물의 진화 과정을 기반으로 한 최적화 탐색 방법으로, 복잡한 문제에 대해서도 이론적으로는 최적 또는 최적에 가까운 해를 얻을 수 있다. 구체적으로 ㉠개체라 부르는 집단을 생성하고, ㉡각각의 개체에 대하여 적응도를 평가해서 ㉢평가치가 높은 개체를 선택하고, ㉣각각에 대해서 교차, 돌연변이 등의 조작을 가해 다음 세대의 개체 집단을 생성한다. ㉡∼㉣을 반복해서 세대를 중첩하여 적응도가 높은 개체가 증가하면 좀 더 최적의 해에 가까운 개체가 나타날 확률도 높게 된다.

특히 자율 수중 차량(AUV) 시작품은 목표물의 위치가 변경되는 것을 자동으로 고려하면서 이동하며, 최대 초당 10밀리미터의 속도로 움직이는 목표물을 추적할 수 있는 능력을 갖췄다.

“우리는 수중 활동과 연관되지 않은 응용분야를 상상할 수 있다. 예를 들어 이 기술을 우주선을 도킹하는 것과 달에서 기지를 만들기 위하여 자율 로봇을 이용하는 것과 같은 분야에 적용할 수 있다. 진실로 이 기술은 많은 응용분야를 가지는 흥미진진한 발명”이라고 마모루 미나미 교수가 평가하였다.

■ KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』 http://mirian.kisti.re.kr