"자율주행? 자율비행 먼저 온다"…드론 사고 확 줄인 그의 말

AI 자율주행 드론 기술 '뉴럴 플라이'를 개발해 주목받는 정순조 캘리포니아공과대학 교수. 사진 정순조 교수

러시아-우크라이나 전쟁, 하마스 전쟁에서 빠짐없이 존재감을 과시한 무기가 있다. 인공지능(AI) 드론이다. 도로 위 완전 자율주행은 각종 사고 등으로 아직 일상에 들어오지 못하고 있지만, 자율비행 드론은 세계 국방계의 ‘일상’이 됐다. 그러나 드론 기술의 최대 난제는 여전히, 종잡을 수 없는 바람이다.

난기류를 알아서 헤쳐나가는 자율비행 기술 ‘뉴럴 플라이’가 주목받는 이유다. 미국 캘리포니아 공과대학(칼텍) 연구팀은 프로펠러 고장 시에도 항공체 추락 위험을 48% 낮춘 ‘내결함성 뉴럴 플라이’ 기술을 IEEE(국제전기전자공학회) 저널 6월호에 발표했다. 지난 2022년 발표한 ‘뉴럴 플라이’ 알고리즘을 고도화해 적용했다.

연구를 이끈 정순조 칼텍 교수를 지난달 화상으로 만나 인터뷰했다. 정 교수는 KAIST 항공우주공학과를 수석 졸업하고 미국 메사추세츠 공과대학(MIT) 석·박사 학위를 취득한 후 NASA 과학자 등을 거쳐 2018년부터 칼텍 교수로 재직하고 있다. 그는 “자율주행보다 자율비행이 더 빨리 실현될 수도 있다”라고 말했다.

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난기류 만나도 위험 48% 낮춘 뉴럴 플라이

자율비행체는 돌풍과 프로펠러 고장, 예상치 않게 날아드는 물체 등 비행 중의 모든 상황에 대응해야 한다. 그러려면 바람과 날씨 등 데이터를 실시간 훈련해야 하는데, 드론이나 소형 비행기가 실을 수 있는 컴퓨터·배터리의 무게는 극히 제한적이다.

데이터의 가중치도 문제다. 만약 태평양에서 처음 보는 난기류를 만났다면 그 상황에 맞춰 다시 훈련해야 하는데, 인간은 일생 한두 번 만나는 난기류 상황과 1년 중 360일 일어나는 상황에 사이에서 자연스럽게 가중치를 두고 받아들이지만 기계는 그렇지 않아서다.

칼텍 연구팀은 이 두 가지 문제를 풀어냈다. 정 교수는 “뉴럴 플라이의 혁신은 신경망에 몇 가지 매개 변수만 실시간 업데이트하는 분리 전략을 쓴 것”이라며 “사전 지도학습에 없었던 강풍을 만나거나 센서 중 하나가 고장나도 효과적으로 대응해 안전하게 날 수 있다”라고 설명했다.

이 연구는 자율주행과 로보틱스 전문가인 정 교수가 주도하고 머신러닝 전문가인 아니마 아난드쿠마르 칼텍 교수(엔비디아 AI 시니어 디렉터) 등 AI 전문가들이 함께했다. 연구팀은 알고리즘 개발뿐 아니라, 3미터(m)짜리 날개가 달린 비행기를 직접 만들어 실험했다. 그 결과 연구팀은 네트워크 연결 없이, 초저전력의 가벼운 시스템을 탑재하고도 뉴럴 플라이 기술로 비행 안전도를 높인다는 것을 입증했다. 정 교수는 “로보틱스 연구자와 AI 연구자가 지속적으로 함께 연구해 성과를 내니 학계가 더 주목한다”라고 말했다.

슈퍼널이 지난 1월 미국 라스베이거스에서 열린 CES2024에서 공개한 차세대 수직이착륙 기체 ‘S-A2’의 실물 모형. 사진 현대차그룹

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현대차 슈퍼널에도 뉴럴 플라이 적용

정 교수의 연구는 현대자동차의 미국 자회사인 슈퍼널과 미 국방고등연구계획국(DARPA)이 후원한다. 슈퍼널이 지난 1월 정보기술(IT) 전시회 CES 2024에서 선보인 수직이착륙기(eVTOL)에도 뉴럴 플라이 기술이 적용된다. 정 교수는 “요즘 자율주행과 로보틱스 연구의 가장 뜨거운 주제는 안전성”이라며 “뉴럴 플라이는 플라잉 카나 에어 택시의 안전성을 대폭 높일 수 있다”라고 말했다. 그러면서 “지상은 인간 운전자와 자율주행차가 함께 달리고 보행자도 있어 변수가 많지만, 하늘에 자율비행만 있다면 그쪽이 훨씬 더 예측 가능하고 안전하다”라고 말했다.

정 교수는 “자율 주행 기술 경쟁이 극심해져, 웨이모(구글의 자율주행 자회사)나 크루즈(GM의 자회사) 등 기업들은 박사과정 졸업생을 바로 채용하고, 안에서 무슨 일을 하는지 전혀 알 수 없게 한다”라고 말했다. 그러나 일본의 토요타가 미국 대학들과 많은 공동 연구를 하는 등 국적을 뛰어넘은 산학 협력은 오히려 더 활발하다. 그는 최근 화두인 휴머노이드(인간 형태) 로봇에 대해서는 “사람처럼 걷거나 뛰려면 하드웨어가 많이 발전해야 한다”라며 “앞으로는 전력과 배터리 등 하드웨어가 알고리즘보다 더 중요해질 것”이라고 봤다.

심서현 기자 shshim@joongang.co.kr