무인 탐사로버는 지구가 아닌 타 행성체에서 인간을 대신해 광물자원의 조사와 채굴 또는 여러 가지 과학 미션을 진행하는 도구로써 사용되고 있다. 최근에는 미국이 아닌 일본, 인도, 중국 등 여러 국가에서 우주개발을 위한 무인 행성 탐사로버의 개발을 시도하거나 실제 타 행성체에서 주행에 성공하는 사례가 생기며 우주로 향한 개발열풍이 가속화되고 있다. 하지만 여전히 행성을 탐사하기 위한 무인 로버의 개발과 운용은 천문학적인 비용이 수반되는 위험도가 높은 계획이며, 국가나 정부차원의 주도가 아닌 대학 또는 기업에서 독자적으로 개발을 시도하기에는 현실적인 제약이 크게 따른다. 본 논문에서는 기존의 큐브위성의 개념과 정의를 계승한 큐브로버와 (초)소형 로버의 최근 개발동향을 소개하고 큐브로버 개발의 필요성과 함께 현재 진행되고 있는 행성탐사 사례를 들어 큐브로버의 가능성과 기대사항을 소개하고자 한다.
달에 얼음 형태의 물과 희귀 자원의 대량 존재하는 것이 밝혀지면서, 달의 경제적, 산업적 가치는 증대되고 있다. 이에 우리나라를 포함한 전 세계 주요 우주국들은 달 자원 확보와 유인 기지 건설을 위한 현지 자원 활용 기술을 개발하고 있다. 향후 달 현지 건설을 준비하기 위해서는 로버에서 취득한 지형 및 건설 영상을 가공하여, 건설 전 주기의 의사결정 지원정보를 제공하는 무인 건설공간정보화 기술을 개발해야한다. 본 연구에서는 달 로버 카메라 시스템을 기반으로 한 건설공간정보화 기술의 개발 방안을 소개하였다. 세부적으로 로버의 주행 영상, 지형 및 건설 영상 취득을 위한 로버 기반 카메라 시스템의 개념 설계와 달 건설공간정보 구축을 위한 분산 환경 기반의 개념적 아키텍쳐인 달 로버 운영 시스템을 제안하였다. 또한 달 표면에 특화된 로버의 위치 결정 및 3차원 지형복원 기법 개발 방안을 제시하였다. 본 연구에 도출한 달 무인 건설공간정보화 기술은 개념적 설계로 실험을 통한 검증이 필요하다. 따라서 개발된 로버와 로버운영 시스템은 향후, 달 모의 지형에 적용하여 개선할 예정이다.
극한환경 지역에서 무인 로버는 다수의 센서와 장비를 탑재하고 인간을 대신해 장기간 탐사 임무를 수행하기 위해 개발된다. 하지만 혹독한 기상과 거친 지형조건을 가진 극한환경 지역에서 로버 카메라 영상은 제한된 가시거리와 시야각을 가지므로, 카메라들은 안전한 원격 주행과 효율적 지형정보 구축을 위해 배치되어야 한다. 이에 본 연구에서는 로버 설계 도면을 기반으로 한 카메라 배치 시뮬레이션을 수행함으로써, 향후 로버 카메라 시스템 제작을 위한 시간과 비용을 최소화 하고자 하였다. 제안한 로버의 카메라 시스템은 총 8대의 카메라가 탑재되며, 기능적 요건에 따라 탐사 및 주행 카메라로 분류 된다. 카메라 배치 시뮬레이션에서는 카메라들의 위치와 경사 각도를 변경하여 가상의 지형을 촬영한다. 로버 카메라의 최적 배치는 가상 지형영상의 가시거리 및 중첩도, 지형 데이터의 정확도 등을 비교 및 분석하여 결정하였다. 카메라 배치 시뮬레이션 결과는 실제 로버 제작에 반영될 예정으로, 향후 극한환경지역을 모사한 모의지형을 구축하고 로버 성능을 종합적으로 평가하여 로버 카메라 시스템의 성능을 개선할 예정이다.
최근 미국, 유럽, 일본 등 우주선진국을 중심으로 달, 화성 등 행성 탐사를 위한 로버(Rover) 시스템에 대해 많은 연구 개발이 진행되고 있다. 행성탐사용 로버 시스템 기술 중 특히 주행장치, 자율 주행 알고리즘, 탑재체 등을 중심으로 많은 연구가 수행되고 있다. 이 논문에서는 실제 행성탐사에 앞서 지상에서 로버 주행장치의 주행성 및 안정성을 평가하기 위해 지상시험모델용 로버의 주행장치에 대한 개념 설계 내용을 소개하였다. 또한, 로버 주행장치의 기술적인 관점에서 해외 연구개발 사례를 분석, 기술하였다. 이를 통해 로버 주행장치 개발을 위한 요구사항들을 주행성과 안정성 관점을 고려하여 도출하였다. 설계된 로버 주행장치는 높은 주행성과 안정성을 만족하기 위해 6족을 가지고 있으며, 각 다리의 관절을 제어하는 능동 서스펜션(Active Suspension)을 적용하였다. 이러한 종류의 주행장치 개념은 근미래 (Constellation 프로그램)에 수행될 유인달 탐사에서 이동 및 거주 장치로써 NASA의 ATHELE을 통해 처음 적용하여 개발하고 있다. 이 연구에서 제안된 장치 개념은 이와 달리 우리나라에서 앞으로 수행할 무인소형 달탐사에 적용하고자 설계되었다. 이 논문에서 소개된 내용은 향후 국내에서 행성탐사용 로버시스템을 본격적으로 개발하고자 할 때 유용한 참고자료 및 경험을 제공할 것 이다.
최근 무인 항공기 발전으로 영상 촬영 및 도로 정보 획득과 같은 다양한 분야에서 이를 활용하고 있다. 특히 무인 항공기가 점점 소형화되어가고 있고, 안전하게 이동하고, 한 지점에 머무를 수 있는 기능이 개발되어 최근 ArDrone과 같은 쿼드로터가 각광을 받고 있다. 이와 같은 기술을 위치를 파악할 수 없는 외계 공간에서 활용을 한다면 인간이 지나갈 수 없는 협소한 공간 혹은 위험한 장소를 대신하여 탐색할 수 있어 위험에 처한 인명을 구하는데 큰 도움을 줄 수 있다. 하지만 외계 공간에서는 GPS와 같은 위치를 인식할 수 없어 정해진 임무를 수행하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 최근 각광받고 있는 SLAM 기술을 사용하여 3차원 지도를 생성하고, 이를 기반으로 실시간으로 영상을 인식하여 위치를 파악한 후 외계공간에서 로버를 사용하여 자율 주행이 가능한 시스템에 대한 개념 설계 내용을 설명한다.
실시간 정밀 위치결정을 위해서 N-RTK (Network Real-Time Kinematic) 기술이 많이 사용되고 있다. 하지만 기존의 N-RTK 시스템은 사용자 수 제한으로 인해 지속해서 늘어나는 무인 이동체의 위치결정을 하는 데 한계가 있다. 따라서 사용자 수 제한 없이 보정 신호를 생성하는 시스템이 있다면 어느 정도의 간격으로 있어야 전국어디에서든 위치결정을 할 수 있을지에 대한 연구가 필요할 것으로 판단하여 기선 거리에 따른 N-RTK 시스템의 정확도를 분석하였다. 다양한 장비를 사용하는 사용자들이 있을 것으로 예상하여 서로 다른 성능의 수신기로 로버 위치를 추정하였으며, 자료처리는 오픈소스 소프트웨어인 RTKLIB을 활용하였다. 실험 결과, 로버와 가장 가까운 기준국에서는 수신기의 종류와 관계없이 높은 비율로 고정해가 산출되었으며, 추정 좌표의 정확도 역시 비슷한 수준으로 결정되었다. 로버에서 약 40km 떨어져 있는 기준국 보정 신호를 활용하는 경우, 고정해 산출 비율은 평균 약 50% 정도 감소하였으나 수직 RMSE (Root Mean Squared Error)는 약 2.5-4.7cm로 단기선 결과(1.0-1.5cm)와 크게 다르지 않았다. 고가형 수신기는 장기선에서도 이상값(outlier) 크게 나타나지 않았으며, 향후 과학기술용 정밀 자료 처리 소프트웨어를 활용한 고정해 산출과 좌표 추정 정확도에 대한 분석을 수행할 예정이다.
최근 세계우주국에서는 달에 얼음이 매장되어 있음을 발견하고 경쟁적으로 달 얼음 탐사 미션을 추진 중에 있다. 달에서 얼음을 탐사하고 지하 샘플을 채취하여 지층의 구성을 측정하기 위한 연구는 필수적이다. 착륙선 및 탐사로버는 달의 극지방에 위치한 얼음과 자원을 분석하기 위하여 시추 장비가 필요하다. 이러한 장치는 달 환경의 극한 조건에서 작동할 수 있는 신뢰성을 가져야 하며 소형, 경량, 저전력, 고효율의 장치여야 한다. 국내에서도 달 지하 1m 까지 매장되어 있는 얼음 샘플채취 및 지층구조 분석이 가능한 무인 시추장비 개발을 진행하고 있다. 본 논문은 지금까지 개발된 시추장비와 시추정보를 이용한 지반강도를 평가하는 기법에 대해 소개하고자 한다.
우주 행성 지반 탐사 미션은 1970년대에 활발하게 이루어졌으나 1990~2000년대에는 예산 문제로 쇠퇴기를 맞았다. 그러나 미래에 지구 자원 고갈에 대비하고 헬륨-3 및 희토류와 같이 우주에는 풍부하지만 지구에는 부족한 자원을 탐사하기 위해서는 우주 자원 탐사는 필수적이다. 또한, 우주 기술 발전은 미래 산업 발전의 원동력이 된다. 따라서 우주 자원 탐사 및 활용을 위해 최근 10년 동안 우주 행성 탐사를 위한 선진국 간의 기술 경쟁이 다시 가속화되고 있다. 이 우주 행성 자원 탐사/채굴 및 기지 건설 미션을 위해서는 지반 탐사가 필요하며 현재까지 달에 대한 탐사 미션으로는 Apollo 미션과 LUNA 미션, Chang'E 미션 등이 있고 해당 미션에서 유인 및 로버를 활용한 무인 시추 미션을 수행하였다. 화성 미션으로는 Viking, Spirit/Opportunity, Phoenix, Perseverance 미션, 소행성 탐사 미션은 하야 부사(Hyabusa) 미션이 있었다. 본 논문에서는 현재까지 수행된 우주 행성 광물 자원 탐사 기술에 대해 서술하고 향후 우리나라의 기술과제에 대하여 서술하였다.
미국과 구소련을 중심으로 진행되었던 달 탐사는 1970년대에 중단되었다. 하지만 1990년대 달에 얼음 형태의 물과 희귀자원이 대량 발견되면서 유럽연합, 중국, 일본, 인도 등으로 대표되는 우주신흥강국 들도 달 자원 확보와 기지 건설을 목적으로 달 탐사 경쟁에 합류하고 있다. 향후 달 탐사 사업은 국제 협력을 기반으로 전 세계 주요 우주국과 우주 민간 기업이 함께 참여할 것으로 전망된다. 또한 달 궤도선 중심의 탐사에서 벗어나 달 착륙선 및 로버 중심의 무인 탐사가 전개되어 자원 탐사, 토양 표본 채취 및 귀환 등의 임무를 수행할 것으로 예상된다. 달 탐사를 통해 발견된 자원은 향후 유인 달 기지 건설과 밀접한 연관성이 있다. 달 표면에서의 건설을 위해서는 막대한 양의 자원을 지구로부터 수송해야하므로, 달 현지 자원을 이용하여 물, 산소를 생산하고 현지 지형을 이용하여 기지를 건설하는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 현재 진행 중인 전 세계 달 탐사 동향 및 전망과 함께, 달 표면에서의 유인 달 기지 건설 방안과 국가별 달 건설 기술 개발 현황에 대해 조사 및 비교 분석하였다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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