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)

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)