신규사업 소개

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군집 임무계획 알고리즘 개발

 

 

 “군집 임무계획 알고리즘 개발” 연구는 ADD 국방첨단기술연구원(K-DARPA)에서 시행하는 미래도전기술사업 중 “군집 무인수상정 운용기술 개발” PM기획 프로그램의 세부과제이다. 이 과제의 주관연구기관으로 KAIST 항공우주공학과 최한림 교수 연구팀이 선정되어 수행 중에 있으며 공동연구기관으로는 서울대학교, 레드원 테크놀리지, 한국기술교육대학교가 참여한다. 과제 기간은 2019년 12월부터 2024년도 11월까지 5년간 진행되며, 사업비는 약 40억원에 해당한다.

 

 최근 해양 임무의 복잡성과 높은 위험도로 인해 사람의 개입을 최소한으로 하고 자율적인 임무 수행이 가능한 무인수상정에 대한 수요가 증가하여 미국 (5G international), 스페인(UTEK), 이스라엘(RAFAEL)등 각국에서 무인수상정 개발이 이루어지고 있고 국내에서도 복합임무 무인수상정 M-서처, 무인수상정 해검의 연구 개발과 시범 운용이 진행중이다.

 

<그림 1> 해검 시연장면과 M-서처 모형

 

 

 

 본 연구의 최종 목표는 군집 무인수상정 임무를 지원하는 군집 임무계획 알고리즘 개발에 있으며 이를 위해 통합적 임무 계획을 위한 임무 분석 및 정식화 기술 확보를 시작으로, 불확실하고 동적인 상황에 대응할 수 있는 동적 임무계획 알고리즘과 인간 운용자와의 효과적인 임무 레벨 상호작용 기술을 확보하여 임무레벨 시뮬레이션 및 플랫폼 연동을 통한 알고리즘 성능을 검증할 계획이다.

 

 군집 임무 운용 문제는 목적 함수를 정량화 하기 어렵고, 해양 환경은 높은 불확실성을 가지며 통신 환경 등 물리적인 제약 조건이 존재하기 때문에 다중 시공간 스케일에서의 의사 결정을 유기적으로 연동한 임무 계획이 필요하다. 또한 무인수상정을 운용하고 활용하기 위해 운용자와 상호작용 모델을 명확하게 제시해야 하며 인공지능의 의사 결정과 인간 판단의 상충을 해소하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 불확실하고 동적인 환경에 대응할 수 있는 군집 무인수상정의 의사결정 기술 개발과 다종의 임무계획 기법을 병렬 개발하여 군집 무인수상정의 기술 개발 성공가능성을 확보하는 것을 목표로 한다.

 

 

 

<그림 2> 다양한 군집 USV 작전/임무와 본 과제 핵심 개발 내용

 

 

 

 최한림 교수 연구팀은 이전에 수행한 과제 중 본 과제와 연관된 과제들을 토대로 하여 효율적으로 연구를 진행할 계획이다. 본 과제와의 연관성을 지닌 과제는 “이종 자율 무인기 협업 체계 선행연구 (2012-2014)”, “통합 화력운용을 위한 분산 자원 할당 기술 연구 (2017-2019)”, “다중드론 최적 할당, 계획 및 통합운동제어 연구 (2017-2019)”, “저고도 다수 로켓표적 대응 유도탄간 간섭배제 기법 연구(2018-2020)” 등이 있으며 특히 다중 드론을 이용한 침입 드론 제압 알고리즘을 연구한 다중드론 최적 할당, 계획 및 통합운동제어 연구 과제는 경로 예측을 통한 최적 경로 생성, 최적 할당 알고리즘에 대해 연구하여 본 과제에 효율적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

 

<그림 3> 부분 궤적 최적화 알고리즘을 통한 다중 드론 최적할당 결과 예시

 

 

 자율 임무계획 알고리즘은 군집 무인수상정 시스템 개발 성패를 좌우하는 핵심 기술로 이를 통해 다양한 미래 군집 무인 무기체계에 확장, 적용 가능한 기법 개발로 미래전의 개념 변화를 선도할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 경쟁적 강화학습, 분산 강화학습 등 선도적인 기법을 선도적으로 적용하고 개발 접근법의 다양화와 임무 특성에 대한 기법 적응을 통해 기대 효과와 개발 성공 가능성을 극대화하여 연구를 진행할 계획이다. 최적 제어 및 할당 통합 알고리즘 개발 관련 연구 실적 및 전문성과 인공지능의 선도적인 기술 관련 연구 실적 및 전문성을 보유하고 있는 최한림 교수 연구팀은 혁신적 기술의 선도적 적용과 기법의 다양화를 통해 본 사업에 기여하고자 한다.

 

 

원문                 고효상 [kohs1314@kaist.ac.kr]

편집                 김경환      [fddcd@kaist.ac.kr]