과학 저널인 ‘사이언스 오브 토탈 엔바이런먼트'에 논문 발표
美 미네소타대 트윈시티 캠퍼스 연구팀이 산불 연기 기둥을 감지하고 추적·분석할 수 있는 인공지능(AI) 탑재 비행 로봇을 개발했다고 2일(현지 시각) 밝혔다. 이 로봇 기술은 다양한 오염 물질에 대한 대기질 예측 정확도를 높이는 컴퓨터 모델 개발에 활용될 수 있다.
이번 연구 결과는 최근 과학 저널인 ‘사이언스 오브 토탈 엔바이런트(Science of the Total Environment)’에 게재됐다. (논문 제목:3D characterization of smoke plume dispersion using multi-view drone swarm).
AP 통신 보도에 따르면, 2012년부터 2021년까지 실시된 5만 건의 '계획적 소각(산림 관리 전문가들이 특정 목표를 달성하기 위해 의도적으로 방화하고 통제하는 행위)' 가운데 43건에서 산불이 발생해 더 나은 연기 관리 도구의 필요성이 대두되고 있다.
기존 시뮬레이션 도구들은 화재와 연기 입자 행동을 모델링하는 데 어느 정도 효과적이었지만, 연기 기둥 관찰을 위한 정확한 데이터 수집과 모델링에는 한계가 있었다. 연구팀은 산불 및 계획적 소각 시 연기 입자가 어떻게 행동하고 확산되는지를 정확하게 모델링하는 기술을 연구했다.
논문 주저자인 자롱 홍(Jiarong Hong) 교수는 “연기 입자의 구성과 확산 방식을 이해하는 것이 핵심 단계”라며 “작은 입자일수록 더 멀리 이동하고 오래 부유하여 원래 화재 지점에서 멀리 떨어진 지역에까지 영향을 미칠 수 있다”고 설명했다.
연구팀은 AI 유도 비행 섀도 어 슬롯 강화 군집 기술을 활용해 연기 기둥을 다각도로 촬영하고, 이를 바탕으로 3차원 재구성과 흐름 패턴 분석에 성공했다. 기존 드론과 달리 이 비행 섀도 어 슬롯 강화은 연기를 식별하고 직접 그 안으로 진입해 데이터를 수집할 수 있다.
논문 제1저자이자 미네소타대 ‘미네소타 로봇 연구소’ 니킬 니쉬나쿠마르(Nikil Nrishnakumar) 연구원은 “이 접근법은 위성 기반 도구보다 저렴한 비용으로 넓은 지역에서 고해상도 데이터 수집을 가능하게 해준다”며 “시뮬레이션 개선과 위험 대응에 필요한 핵심 데이터를 제공한다”고 말했다.
이 기술은 산불, 모래폭풍, 화산 폭발, 기타 공중 위험 요소에 적용 가능한 잠재력을 가지고 있다. 연구팀은 향후 이번 연구 성과를 바탕으로, 조기 화재 감지 및 완화를 위한 실용적 도구를 개발한다는 계획이다. 홍 교수는 “조기 식별이 핵심”이라며 “화재를 빨리 발견할 수록 더 신속한 대응이 가능하다”고 강조했다.
연구팀은 이전에 온보드 컴퓨터 비전과 센서를 장착해 산불 연기 기둥을 실시간으로 감지하고 추적하는 자율 드론 시스템을 개발했다. 이를 기반으로 현재는 디지털 인라인 홀로그래피(Digital Inline Holography)와 다중 드론 시스템 조정을 활용한 효율적인 연기 기둥 추적 및 입자 특성 분석에 집중하고 있다. 또한 활주로 없이 이륙 가능하고 1시간 이상 비행해 장거리 감시 임무를 수행할 수 있는 고정익 수직이착륙(VTOL) 드론 통합 작업도 진행 중이다.
이번 연구는 미국 국립과학재단 주요 연구 장비 프로그램의 지원을 받아 이뤄졌다.
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