스위스 로잔연방공과대학(EPFL)에 따르면 군집 드론의 원활한 비행을 위해 기체 간 비행경로를 예측하는 인공지능(AI) 시스템을 개발하고 있다.대중에 공개된 군집 드론의 비행 모습은 대부분 야외 행사에서 볼 수 있다. 정해진 지점으로 이동해 각자의 위치에서 비행하는 호버링에 집중하는 방식이다.그러나 군집 드론이 실내에서 비행한다면 얘기는 달라진다. 실내의 수많은 장애물부터 그 장애요소를 피해가는 각 기체의 움직임을 모두 통제할 수 있어야 하기 때문이다.로잔연방공과대 인공지능연구소(LIS)는 비행경로를 스스로 탐색하는 AI 시스템, 타 기체의 움직임까지 예상 경로에 적용하는 딥러닝 시스템을 각각 개발 중이다.만약 한개의 기체가 장애물을 피하기 위해 경로를 변경하면 주변 기체가 이 데이터를 반영해 자동으로 경로를 동기화한다. 주변 및 후방에 위치한 기체의 속도가 일시적으로 줄어들거나 충돌할 위험이 발생한다.결국 기체 간 충돌을 방지하고 원활하게 장애물을 피하기 위해 미래 움직임까지 예측하는 딥러닝 방식을 연구하게 된 것이다. 현재는 초소형 드론으로 연구를 진행 중이다.인공지능연구소는 “새떼가 이동할 때 다른 개체의 움직임까지 예측하면서 무리 이동을 하는지는 파악할 수 없다”면서 “기계라면 별도 학습이 필요하다고 생각한다"라고 말했다. ▲인공지능 군집 드론 비행 테스트 장면(출처 : 로잔연방공과대 홈페이지)

체코 체코공과대학(CTU) 멀티로봇시스템 연구진에 따르면 최근 몇 주간 아랍에미리트 사막에서 군집 드론의 완전자율비행 연구를 진행 중인 것으로 나타났다.현재 연구팀은 새나 물고기의 무리 이동 방식을 착안해 완전자율비행 알고리즘을 구성하고 있다. 군집 드론은 다수의 드론이 서로 충돌하지 않고 하나의 유기체로 운행돼야 하기 때문이다.무리 이동이 가능한 동물들의 특성상 인접한 동료 개체를 감지하는 감각기관이 상당히 발달해 있다. 개체 간 거리를 유지하면서 적절하게 분산하고 이동할 수 있는 이유이다.군집 드론을 테스트할 때에 물고기나 새의 감각기관과 유사한 방식으로 주변 드론을 인식할 수 있는 온보드 카메라를 장착했다. 동물의 한계성을 극복하기 위해 GPS 통신망도 연결해 실험을 진행 중이다.연구진이 군집 드론을 연구하는 목적은 인명 구조 및 수색용 드론 시스템을 구축하기 위함이다. 하나는 사막에 투입할 초소형 군집 드론을, 다른 하나는 복층 건물을 수색하는 군집 드론이다.사막과 같은 광활한 지역은 수색 임무가 중요하기 때문에 기존 10kg 중량의 드론은 지양하자는 입장이다. 마치 새처럼, 센서 장비의 경량화로 중량을 200g까지 낮추는 것이 목표다. 복층 건물의 경우 사고 현장을 염두에 두고 사람 및 설비를 수색하는 데 사용된다. 지금처럼 드론 1기가 아닌 다수의 드론을 여러 현장에 동시 다발적으로 투입시키기 위한 목적이다.연구진은 "동물들이 자연스럽게 떼로 이동하듯이 군집 드론도 사람의 통제 없이 스스로 움직일 날이 올 것이다"라며 연구성과에 대한 자신감을 내비쳤다.▲아랍에미리크 사막에서 테스트 비행 중인 군집 드론(출처 : 체코공과대 홈페이지)

일본 복합전자기업 소니(SONY)에 따르면 특정 지역의 소음을 제거하는 데 군집 드론이 투입되는 방식이 특허로 출원됐다. 출원처는 미국특허청(USPTO)이다.특허의 핵심 내용은 소음이 많은 특정 지역에 다수의 드론을 배치시켜 특수 오디오 장비로 주변 소음을 제거하는 것이다.소음이 발생하는 지역에 방음벽을 설치하는 것은 환경적, 비용적 측면에서 상당히 제한적이다. 이때 드론을 활용한다면 더 쉽게 소음을 해결할 수 있다고 본 것이다.하지만 특허를 출원했어도 이 방식이 상용화되려면 더 많은 조건을 충족해야 한다. 먼저 군집 드론을 운용할 수 있는 통합 컨트롤 시스템이 구축돼야 한다.각 기체별로 본다면 조직화된 자율비행을 위한 알로리즘 프로그램과 실시간 데이터를 수집할 수 있는 카메라와 측정 장비 등이 필요하다.무엇보다 변칙적인 환경 조건에 대응할 수 있는 군집 드론의 원활한 운용을 위해 막대한 양의 데이터가 사전에 확보돼야 한다.이처럼 지금은 발명 초기 단계에 놓인 방식에 불과하다. 해당 기술이 좀 더 안정화된다면 광산이나 공장 등 산업 현장에서 수요가 발생할 것으로 전망된다.▲소니에서 개발한 Airpeak 드론 홍보 영상 중(출처 : 홈페이지)

미국 해군(US Navy)이 2021년 4월 26일 공개한 훈련 보고서에 따르면 군집 드론(Drone Swarm)이 공격 목표물인 수상함을 파괴하는 데 성공한 것으로 드러났다.본 훈련의 공식 명칭은 ‘무인 시스템 통합 대응(Unmanned Systems Integrated Battle Problem 21)’으로 캘리포니아 인근 해역에서 수행됐다.군집 드론의 공격 훈련은 계획된 여러 작전 중 하나였다. 훈련 상황은 유도미사일 구축함 USS John Finn과 교전 중인 수상함을 타격하는 것으로 구성됐다.훈련 시 USS 함대와 군집 드론이 네트워크로 연결돼 연합작전을 펼쳤고 수상함을 파괴하는데 성공했다. 피격된 수상함은 단순 목표물이 아닌 대드론 방공 데이터를 수집하기 위한 타겟이었다.다만 이번 무인시스템 훈련에 대한 미해군의 설명이 반쪽짜리에 그쳤다는 평가가 많았다. 군집 드론의 크기나 유형, 규모가 공개되지 않았기 때문이다.군사 전문가들은 미국이 남중국해 분쟁 대상국인 중국에 대응하기 위한 방편으로 군집드론 훈련을 수행했고, 이를 비공개에 부쳤을 가능성에 무게를 두고 있다.현재 중국은 남중국해를 거점으로 미국 함대 및 항공기에 대응할 미사일 방어체계를 개발하고 있다. 미국은 그 대응책으로 군집 드론을 내세웠을 것이란 분석이 제기된다.참고로 2020년 8월경 남중국해에서 훈련 중인 중국군 작전 지역에 미군 고고도 정찰기 U-2가 출현했다. 당시 중국군은 탄도미사일 2발을 발사하며 응수한 바 있다.▲록히드사에서 설계한 고고도 정찰기 U-2(출처 : wikipedia)

이탈리아 제노바대(University of Genoa) 연구팀에 따르면 미래의 소방업무는 군집 드론(drone swarms)이 담당하게 될 것으로 전망된다.최근 몇 년간 기후변화와 무분별한 환경파괴로 인해 야생지나 황무지의 대형 화재사고가 지속적으로 증가하고 있다.산간 지역이나 외딴 곳에 화재가 발생할 경우 소방 인력과 설비가 현장까지 이동해 진압 작전을 수행하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다.산불이 발생하면 몇주에서 몇개월까지 화재가 유지되면서 진압에 어려움을 겪는 것은 그만큼 환경적, 물리적 요소가 열악하다는 방증이다.▲산불화재 발생 시 군집 드론의 운영 시뮬레이션(출처 : DroneMasters 홈페이지)연구팀은 이러한 화재 현장에 군집 드론을 활용할 경우 기존 진압 방식보다 더욱 빠른 현장 투입과 감시, 소화액 분사가 가능하다고 주장한다. 군집 드론의 특징은 기체별로 각기 다른 임무를 수행하면서도 그리드 네트워크에 연결돼 통합시스템으로 유연하게 제어할 수 있다는 점이다.또한 기체당 5~50kg 상당의 페이로드를 운반할 수 있어 군집이 커질수록 많은 양의 소화액을 운반하고 분사할 수 있다. 화재 진압이 수월해지는 이유다.특히 연구팀은 기존 소방 인력과 설비가 화재 현장에 극히 제한적으로 배치되는 데 반해 드론은 상당히 자유롭게 기동한다고 강조했다.다만 군집 드론을 운용하는 데 몇가지 기술적 과제는 남아 있다. 장시간 작전 수행을 위한 배터리 자동 충전 및 교체, 소화액 급유 인프라 등이 그것이다.국내 드론학을 집대성해 '드론학개론'을 집필한 민진규 국가정보전략연구소장은 “소방용 군집 드론의 출현은 당연한 미래의 일”이고 주장하며 “기술적 미비점을 보완하기 위해 다방면 전문가와 협업이 필요할 것”이라고 밝혔다.참고로 제노바대 연구팀은 2018년부터 수학, 건축학, 계측학, 드론 제작, 자동화 기술 등 다양한 분야의 학자가 모여 군집 드론을 연구하고 있다.▲통합 통신시스템으로 연결된 드론의 가상 이미지(출처 : 스위스로잔연방공과대학 홈페이지)