[IT 동아] [스타트업人] 군집드론 위한 AI 자율비행 기술 개발, 모빌리티랩 개발자 이야기

[IT동아 한만혁 기자] ‘스타트업人’은 빠르게 발전하고 성장하는 스타트업 속에서 일하는 사람의 이야기를 담고자 합니다. 정확히는 ‘그들은 무슨 일을 할까?’라는 궁금함을 풀고자 합니다. 많은 IT 기업이 ‘인재’를 채용하기 위해 치열하게 경쟁하는데, 정작 해당 인재는 그 기업에서 무슨 일을 하는지 궁금하잖아요. 예를 들어, 같은 부서, 같은 직함을 가진 구글의 인재와 페이스북의 인재는 똑같은 일을 할까요?

이번에 소개할 스타트업人은 이주형 모빌리티랩 AI자율비행개발팀장입니다. 모빌리티랩은 인공지능(AI) 자율비행 기술 기반 군집드론 솔루션을 개발하는 딥테크 기업입니다. AI 자율비행은 다수의 드론이 중앙 통제 없이 서로의 위치와 임무를 인지하고 현장의 장애물을 인지 및 회피하면서 동시에 비행하는 기술입니다.

모빌리티랩은 AI 자율비행 군집드론을 이용한 농업 방제용 솔루션을 선보였으며, 농업기술원과 함께 진행한 기술검증(PoC)을 통해 기존 단일 드론 대비 60% 이상의 방제 비용 절감, 동일 시간에 8배 이상 넓은 면적 방제 등의 효과를 검증했습니다.

모빌리티랩에서 AI 자율비행 기술 개발을 총괄하는 이주형 팀장을 만나 군집드론 AI 자율비행 기술에 대한 이야기를 나눴습니다. 이주형 팀장은 국방과학연구소(ADD)에서 수중 고속 이동체 추적 관련 연구를 진행했고 이후 자율 이동체와 인지 및 항법 시스템 분야로 연구 영역을 넓혔습니다. 2024년 12월 모빌리티랩에 합류한 이후 AI 자율비행 개발팀을 맡고 있으며, 실제 환경에서 동작하는 자율 항법 시스템의 설계, 구현, 현장 검증을 총괄하고 있습니다.

모빌리티랩 창업 초기인 2024년 12월에 합류했다. 당시 그동안 연구하던 기술을 국방 외에 다양한 산업에 적용하며 경험을 확장하고 싶다는 생각이 강했다. 또한 연구부터 개발, 현장 적용까지 다양한 과정을 직접 경험하면서 시야를 넓히고 싶었다. 처음에는 직접 스타트업을 창업할 생각이었다. 하지만 준비 과정에서 막히는 부분이 적지 않았다. 그래서 초기 스타트업에 합류해 성장 과정을 경험한 후 다시 창업에 도전하기로 결정했다. 그러면서 모빌리티랩을 발견하고 지원하게 됐다.

모빌리티랩은 당시 농업 방제용 군집드론을 개발하고 있었는데, 자율 이동체, 인지 및 항법 시스템 등 연구 경험이 농업 현장의 기술적 과제를 해결하는 데 기여할 수 있을 것으로 생각했다. 기술 개발부터 실사용 환경 적용까지 제품 개발의 전 과정을 경험할 수 있고, 창업 초기 단계에 합류해 더 많은 도전을 할 수 있다는 점에서 모빌리티랩 합류를 결정했다.

입사 전 연구하던 분야는 수중 고속 이동체 추적, 수중 초장거리 통신 등 수중 통신 기술이다. 이는 군집드론에 적용되는 통신 기술과 유사한 면이 있다. 비행 중 드론이 서로의 위치와 움직임을 파악하는 데에도 유사한 통신 기술이 사용되기 때문이다. 분야는 다르지만, 직접적인 연관이 있는 셈이다.

군집드론을 위한 AI 자율비행 기술 개발을 총괄하고 있다. 드론이 스스로 환경을 인지하고 자기 위치를 추정하며 경로를 계획해 안전하게 비행하도록 만드는 업무다. 세부적으로는 레이다(Radar)나 라이다(LiDAR) 같은 센서 없이 카메라 두 대의 시각 차이를 이용해 거리와 깊이를 추정하는 스테레오 비전, 카메라와 관성측정장치(IMU) 센서 정보를 결합해 위치를 추정하는 센서 퓨전 기반 위치 추정, 경로 계획 및 제어, 군집 협조 제어 등의 기술을 개발한다. 개별 알고리즘 개발은 물론 전체 시스템 아키텍처 설계, 각 모듈 간 통합, 시뮬레이션과 실제 현장 사이의 차이를 좁히는 검증 과정까지 총괄한다. 이를 통해 드론이 카메라만으로 장애물을 인식하고 회피하도록 만들고 있다.

자율비행 기술에 AI도 접목하고 있다. AI는 다양한 영역에 활용한다. 객체 및 주변 상황 인식을 통해 장애물을 판별하고 회피하는 작업을 AI가 수행한다. 방제량 조절도 AI의 역할이다. 사람이 직접 조작할 때는 적정량을 일일이 조절하기가 쉽지 않지만, AI를 활용하면 주변 환경에 맞춰 적절한 양으로 자동 조절할 수 있다.

한 사람이 두 대 이상의 드론을 동시에 운용하면서 농지의 복잡한 환경에서 장애물과 충돌하지 않고 안전하게 방제 작업을 수행하려면 AI 자율비행 기술이 필수적이다. 특히 군집드론의 AI 자율비행은 비용 효율, 경제성과 직접적인 관련이 있다는 점에서 중요한 기술이다.

알고리즘이나 기술적인 측면은 비교적 수월했다. 다만 드론이라는 하드웨어에 대한 이해도가 부족했다. 이전에는 드론을 직접 다뤄본 경험이 없었기 때문이다. 이를 해결하기 위해 드론 운용 경험이 많은 사람을 채용하고 기술적 경험에 대한 간극을 줄였다. 알고리즘이나 기술 개발 방향은 제시하되 드론에 직접 적용하고 운용하는 부분은 팀원들과 협업했다. 덕분에 개발 기간을 단축할 수 있었다.

농업 방제가 가능한 수준의 개발은 완료했다. 지난해 농업기술원과 PoC를 진행하며 기술력과 잠재력, 사업성을 검증했다. 기존 단일 드론 대비 60% 이상의 방제 비용 절감, 동일 시간에 8배 이상 넓은 면적 방제 등의 효과도 확인했다. 이는 제한된 환경에서 정해진 경로로 비행한 것이 아니라 실제 농지에서 자율비행하면서 얻은 결과다. 지금까지는 농업 분야에 초점을 맞춰 기술을 실증했는데, 현재 재난, 방산 등 다양한 영역으로 확장하기 위해 연구 중이다.

모빌리티랩은 알고리즘 설계부터 현장 테스트까지 모든 과정에 직접 참여할 수 있는 환경을 제공한다. 드론 자율비행 기술은 책상에서 연구하고 시뮬레이션한 알고리즘이 실제 현장에서는 다른 결과를 내는 경우가 많다. 폐쇄적이고 제한된 환경에서 정해진 경로로만 비행하는 경우도 마찬가지다. 그래서 실제 현장에서 빠르게 테스트할 수 있는 환경이 중요하다. 모빌리티랩은 기술 개발이나 문제 개선 시 곧바로 현장에서 확인할 수 있는 실무 중심의 개발이 가능한 환경이다.

체계적인 업무 프로세스도 장점이다. 모빌리티랩은 국방 분야에서 주로 사용하는 ‘시스템 엔지니어링’ 방법론을 채택하고 있다. 최종 목표를 먼저 설정한 후 이를 달성하는 데 필요한 기술과 시스템을 정리하고 개발을 시작하는 방식이다. 큰 그림을 먼저 완성한 후 세부 업무를 진행하기 때문에 업무 효율을 높이고 체계적인 업무 진행이 가능하다. 모빌리티랩의 경우 카메라 기반 자율비행이라는 최종 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위해 스테레오 비전, 위치 추정, 드론 제어, 통신 등 다양한 기술을 체계적으로 정리 및 개발하고 있다.

또한 자율비행 개발 과정을 하나의 흐름으로 바라볼 수 있다. 하나의 파트만 맡아 개발하는 대기업이나 연구소와 달리, 시스템 전체 흐름을 직접 보면서 개발에 참여할 수 있어 시야를 넓힐 수 있다. 인지, 제어, 하드웨어를 담당하는 동료들과 가까이에서 협업하기 때문에 문제가 발생했을 때 빠르게 피드백을 받을 수 있다는 점도 AI 자율비행 기술 개발에 많은 도움이 된다. 연구 자율성도 높은 편이다. 천일준 모빌리티랩 대표가 기술 투자에 적극적이어서 연구나 개발하던 중 새로운 아이디어가 떠오르면 부담 없이 시도해 볼 수 있다.

편하게 업무에 집중할 수 있는 분위기다. 구성원 간의 친밀도도 높은 편이다. 분야가 달라도 하나의 목표를 향해 함께 가고 있기 때문에 서로 존중하면서 편하게 의견을 나누고 토론한다. 나이와 연차가 비슷한 구성원이 많아 수평적인 분위기가 형성돼 있다.

선형대수, 확률, 제어 등 수학적 토대와 로보틱스 기본기가 단단해야 한다. 도구로는 C++, 파이선, 로봇운영체제(ROS) 2 같은 개발 환경, 비전 및 슬램(SLAM) 등 인지·센서 퓨전에 대한 이해가 필요하다. 그에 못지않게 중요한 것이 실제 하드웨어에서 발생하는 문제를 끝까지 디버깅하는 끈기, 시뮬레이션과 현장의 차이를 받아들이고 검증하고자 하는 태도다. 특히 연구실과 현장의 관점 차이를 이해해야 한다. 연구실에서는 성능 개발 및 개선에 초점이 맞춰지지만, 현장에서는 실제 성능이 얼마나 나오는지가 더 중요하다. 이런 차이를 이해하고 넓게 보면서 접근하는 자세가 필요하다. 마지막으로 다른 영역 담당자와의 소통 능력도 갖춰야 한다.

논문이나 강의로 개념을 익히는 데에서 멈추지 말고, 작더라도 센서부터 제어까지 직접 연결해 끝까지 동작하는 프로젝트를 진행해 보길 권한다. 이를 통해 시뮬레이션과 현장의 차이를 직접 경험해 보면 향후 실무를 진행할 때 많은 도움이 될 것이다. 또한 하나의 알고리즘에 매몰되기보다 전체 시스템을 보는 관점을 기르는 것도 중요하다.

최근 로봇이 물리적 환경에서 직접 인지하고 행동하는 피지컬 AI가 주목받고 있다. 자율비행은 드론이 직접 보고 판단해 스스로 움직이게 하는 기술이라는 점에서, 피지컬 AI 시대에 모든 산업 영역으로 확장할 수 있는 활용도가 높은 기술이라고 생각한다. 이에 AI 자율비행 기술을 고도화함으로써 다양한 영역에 적용할 수 있도록 기술 수준을 더욱 끌어올리고자 한다. 지금까지는 농업 방제에 초점을 맞췄지만, 앞으로는 산불 진화 현장이나 방위 산업 등 다양한 영역으로 적용 범위를 확장할 것이다. 모빌리티랩의 AI 자율비행 기술이 좀 더 빠르게 보급되고 다양한 분야로 퍼져 나가도록 노력하겠다.

IT동아 한만혁 기자 (mh@itdonga.com)