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국방로봇학회, 제2회 학술대회 성료

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출처 http://국방로봇학회 보도자료


□ 미래전의 게임체인저(Game-changer)인 유·무인 복합전투체계의 발전방향을 논의하는 학술대회가 국방로봇학회(학회장 김인호, KAIST초빙교수·前(전)ADD소장) 주최로 성황리에 마무리됐다.


□ 국방로봇학회는 “제2회 국방로봇학술대회를 지난 5일부터 7일까지 대전컨벤션센터에서 개최했다”며 “민·관·군·산·학·연과 함께 유·무인 복합전투체계에 필요한 국방로봇의 발전을 위한 집단지성을 모으는 뜻 깊은 자리가 됐다”고 밝혔다.


□ 지난해에 이어 두 번째로 열리는 학술대회에서는 이정민 국제전략문제연구소(IISS) 국제자문위원장이 ‘별들의 전쟁(Star Wars) 서막과 한국군의 미래 : 무엇이 문제이고 무엇이 문제인가?’를, 박상준 서울SF아카이브 대표가 ‘전쟁 AI와 로봇공학의 3원칙’을 주제로 기조강연을 했다. 또, 민·관·군·산·학·연을 대표하는 로봇 전문가들의 특별강연도 이어졌다. 이중 육군대학 전략학 교관인 조상근 박사는 “미래전쟁 양상과 유·무인 복합전투체계”를 발표하면서 21세기 주요 전쟁에서 나타난 유·무인 복합전투를 소개하면서 사람이 중심이 되는 미래전의 모습을 가시화했다.


□ 학술대회 2일차에는 국방과학연구소(ADD), 선박해양플랜트연구소(KRISO), LIG넥스원, KAIST 등의 전문가들이 미래 해상작전에 필요한 유·무인 복합전투체계 발전방향을 논의했다. 특히, LIG넥스원 연구소장은 해상 유·무인 복합전투체계의 핵심기술인 실시간 수중정보 획득 방안을, 한화시스템의 최병웅 박사는 해양 무인체계의 군집 운용기술을 소개하여 이목을 집중시켰다.


□ 2일차에는 “Mad Military Robot Scientist Challenge”라는 새로운 형태의 경연대회가 열렸다. 민·관·군·산·학·연으로부터 총 6개 팀이 참가하여 불꽃 튀는 발표와 시연이 이루어졌다. 특히, 배재대학교 드론학과에서 위탁교육 중인  이상우 상사(특전사 3여단)는 “단풍나무 씨앗을 모방한 공중 투발 지상 목표 추적 비행체”를 발표하여 우수상을 수상하였다.


□ 학술대회 마지막 날에는 국방로봇학회와 육군미래혁신연구센터, 해군미래혁신센터, 항공사령부, 육군대학 공동 주관으로 “차세대 유·무인 복합전투체계” 워크숍이 진행됐다. 이 자리에서는 “유·무인 복합 전투체계 발전방향: 전술제대 부대편성을 중심으로(육군미래혁신연구센터 ArmyTIGER실)”를 필두로 육·해군의 유인 기동플랫폼과 무인체계의 융복합 방안이 공유됐다. 무엇보다도, 인구절벽 시대에 대비한 DMZ 유·무인 복합방안(육군대학)이 소개되어 눈길을 끌었다.

 

□ 이와 함께, 민·관·군·산·학·연의 젊은 연구자들이 한자리에 모여 다영역(Multi-Domain) 드론 및 로봇에 대한 그동안의 연구성과를 공유하는 포스터 세션도 열렸다. 여기서 발굴된 와해적이고 톡톡 튀는 아이디어는 국방로봇학회 차원에서 군사과학기술로 발전시킬 예정이다.  

 

□ 이 밖에도 지상로봇, 항공·우주로봇, 로봇운용·정책, 착용로봇 등 분야별 발표가 이어졌다. 특히, 미래 국방로봇을 운용할 지휘관(자), 육군대학 학생장교(300여 명), 과학기술병 등이 주제 발표자와 지정 토론자로 참여해 의미를 더했다. 또한, 학술대회 기간 LIG넥스원, 한화시스템, 현대로템, 한화디펜스 등 여러 방산기업이 전시 부스를 운용해 유·무인 복합전투체계 관련 핵심 군사과학기술을 선보였다.


□ 국방로봇학회는 내년에도 민·관·군·산·학·연과 함께 또 다른 미래 국방의 게임체인저를 탐색할 예정이다. 이를 통해, 대전지역의 국방로봇 R&D를 촉진하고, 소요군과의 전략적 제휴를 강화하여 미래전쟁에 대비해 나갈 것이다. 
 

 

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지나가는행인 2022.09.09. 12:29

이번주에 학회가 열렸었나 봅니다1).

올 해가 두 번째 랍니다.

홈피가니 논문집이 두 권2) 있네요......

______LIDAR를 이용한 주행논문도 있네요. 클라우드 포인트들을 어떻게 결합(?)하는지에 대한 논문도 있군요. 보통 일선에서는 1개의 LIDAR로 부터 계속 옮겨다니면서 정적인 상황을 결합하여 3D를 만드는데, 이동물체에서 쏘는 경우는 다수의 LIDAR가 동시에 다른방향을 지향하고 이를 결합하는게 중요할거고 게다가 실시간 결합을 시켜야 상황인식이 될거니까, 다수의 LDAR데이터 끼리의 접합(결합)이 중요한 문제가 되겠죠.

______최근까지도 테슬라에서 LIDAR가 아닌 영상으로만 (인간은 하고 있는) 주행인식을 시키는 노력을 하고 있는데, 이게 의외로 어렵다고 합니다. 말 그대로 의외의 상황인식이 어렵다는 거죠. 레벨5까지 가기에는 아직도 많은 산이 남아 있고, LIDAR 등 많은 센서집합을 이용하는 융합체계가 당분간은 대세이지 싶습니다. 

 

------

1) https://kmrs.co.kr/conference/conference01_1.asp?AC=0

2) https://kmrs.co.kr/journal/journal03.asp

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