[이뉴스투데이 백연식 기자] 광주과학기술원(GIST)은 기계로봇공학과 김표진 교수 연구팀이 미국 항공우주국(NASA)과의 공동연구를 통해 국제우주정거장(ISS, International Space Station)과 같은 복잡한 환경에서도 로봇이 방향을 잃지 않고 안정적으로 움직일 수 있도록 돕는 ‘디지털 트윈 기반 시각 나침반 기술’을 개발했다고 21일 밝혔다.
이번 연구는 김표진 교수 연구팀이 NASA 연구팀과 함께 올해 3월 세계 최초로 구축·공개한 ISS 실내 자율 항법용 데이터세트 ‘애스트로비(Astrobeet)’를 활용한 후속 성과다. 연구팀은 해당 데이터세트를 기반으로 실제 우주 환경과 유사한 조건에서 실험을 진행해 기술의 정확성과 실효성을 입증했다.
디지털 트윈(Digital Twin)은 현실 세계의 물리적 시스템이나 공간(예: 우주정거장, 도시, 공장 등)을 가상 공간에 실시간 데이터 기반으로 정밀하게 복제·모사한 디지털 모델이다. 이를 통해 실제 시스템의 상태를 원격에서 모니터링하고 가상의 환경에서 다양한 시뮬레이션이나 예측을 수행할 수 있어 유지보수, 운영 최적화, 위험 분석 등에 활용된다.
우주 분야에서는 우주정거장 내부 환경, 로봇의 움직임, 장비 상태 등을 디지털 트윈으로 구현해 임무의 안전성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 애스트로비(Astrobee)는 미국 NASA가 개발한 국제우주정거장(ISS) 내부 전용 자율 비행 로봇으로 무중력 공간을 자유롭게 이동하며 실험 보조, 장비 모니터링, 물품 운반 등의 임무를 수행한다.
ISS는 미세중력 환경으로 위아래 구분이 없어 로봇이 방향을 인식하고 길을 찾기 어렵다. 특히 무중력 상태에서 운용되는 애스트로비 로봇은 제자리에서 전후좌우로 자유롭게 회전하는 움직임이 빈번해 기존의 시각 기반 항법 기술로는 방향 인식에 실패하는 경우가 많았다.
이러한 문제를 보완하기 위해 최근에는 건물 구조가 수평·수직으로 정렬돼 있다는 가정에 기반한 ‘맨해튼 월드(Manhattan World)’ 모델처럼 공간의 구조적 규칙성을 활용하는 방식이 사용되고 있다.
그러나 ISS 내부는 설비와 부유 물체가 복잡하게 얽혀 있어 선이나 벽과 같은 구조적 특징이 가려지거나 흐려지는 경우가 많아 정확한 인식이 어렵다. 맨해튼 월드(Manhattan World) 모델은 건물이나 실내 구조물이 대부분 수평·수직 방향으로 정렬돼 있다는 가정에 기반한 공간 구조 모델로 로봇의 위치 인식이나 컴퓨터 비전 분야에서 널리 활용된다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘디지털 트윈’ 기술로 실내 3차원 공간의 방향 지도를 구축하고 이를 활용해 우주 로봇이 누적 오차 없이 절대적인 자세(Drift-Free & Absolute Orientation)를 정확히 측위할 수 있는 새로운 기법을 개발했다.
핵심 원리는 실제 촬영 영상에서 감지된 구조적 선을 디지털 트윈 모델과 비교·검증해 혼동되거나 불필요한 선을 제거하고 신뢰할 수 있는 구조만을 선별하는 것이다.
우주 로봇은 이렇게 지능적으로 선별된, 신뢰할 수 있는 선과 평면만을 활용해 3차원 공간에서 안정적으로 방향을 정확히 추적할 수 있다. 이를 통해 향후 우주 로봇은 물론, 복잡한 실내 환경에서도 정확하고 경량화된 자율 비행이 가능한 핵심 기술을 확보하게 됐다.
연구팀은 GIST–NASA 공동연구로 세계 최초 구축·공개한 ISS 자율비행 로봇용 데이터세트를 활용한 실험을 통해 이 기술의 우수성을 입증했다. 이 실험에서 로봇의 회전 정확도를 평가하는 대표적 지표인 ‘절대 회전 오차(Absolute Rotation Error, ARE)’는 평균 1.43°에 불과한 것으로 나타나 이 기술이 정밀한 자세 제어나 탐사·작업에 적합하다는 것을 보여줬다. 또한 프레임당 약 20밀리초(0.02초)의 연산 속도로 실시간 적용 가능성도 확인했다.
김 교수는 “이번 연구는 우주정거장과 같은 극한 환경에서도 로봇이 방향을 잃지 않고 스스로 움직일 수 있도록 만든 기술”이라며 “앞으로 이러한 디지털 트윈 기반 기술이 공항, 병원, 창고 등 복잡한 실내 공간에서도 자율 로봇의 정확한 길찾기를 가능하게 할 것으로 기대된다”고 말했다.
