[논문]무인지상차량의 전역경로계획을 위한 지형정보 분석 시스템

박원익; 이호주; 김도종

doi:10.9766/kimst.2013.16.5.583

무인지상차량의 전역경로계획을 위한 지형정보 분석 시스템
A Terrain Analysis System for Global Path Planning of Unmanned Ground Vehicle 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.16 no.5, 2013년, pp.583 - 589

박원익 (국방과학연구소) , 이호주 (국방과학연구소) , 김도종 (국방과학연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we proposed a system that efficiently provides support maps which includes the grid based terrain analysis information. To do this, we use the FDB which is defined as a GIS database that contains features with attributes attached to the features. The FDB is composed of a number of features and feature classes. In order to create support maps, it is necessary to classify feature classes that are associated with each support map and to search them in a grid map. The proposed system use a ontology model to classify semantically feature classes and the quad-tree data structure to find them in a grid map quickly. Therefore, our system is expected to be utilized for global path planning of UGV. In this paper, we show the possibility through an experimental implementation.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 디지털 지형정보인 FDB를 온톨로지 기반의 지형정보 모델로 확장하여 지원맵 정확도를 높이는 방법^[5]과 쿼드트리를 활용하여 지원맵 생성 시 응답시간을 최소화 하는 방법^[6]을 이용한 지원맵 생성 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 위와 같은 지형정보의 특성을 분석한 지도를 ‘지원맵’이라 정의하고 효과적인 격자기반 지원맵 생성 시스템을 제안한다. 지원맵 생성을 위한 원천 지형정보 데이터는 FDB(Feature DataBase)를 이용한다.

이론/모형

JESS는 본래 CLIPS 전문가 시스템 저작 도구에서 유래되었고, Ontology와 Rule을 기반으로 추론한다. 본 논문에서는 JESS를 사용하여 정의한 Ontology와 Rule들을 입력으로하여 서비스에 따른 추론 결과를 제공한다. JESS는 Java 기반으로 구현되어 있으므로 응용에 독립적으로 동작한다는 특성을 갖는다.

성능/효과

본 논문에서는 FDB 기반 온톨로지 지형정보 모델을 활용하여 전역경로 생성 시 활용되는 지형분석 정보를 효과적으로 생성하는 방법과 쿼드트리 자료구를 활용하여 지형분석하는 방법을 실제 시스템에 적용하여 그 결과를 보임으로써 그 효용성을 검증하였으며 이를 통해 무인지상차량이 자율주행을 수행함에 있어 보다 정확한 전역경로계획 제공이 가능함을 보 였다.

후속연구

향후에는 전역경로계획을 수행함에 있어서 또 다른 중요 결정요소 중 하나인 무인로봇의 다양한 임무를 반영한 전역경로계획이 가능하도록 제안 시스템을 확장할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	무인전투체계 효과적 운용을 위해서 필요한 것은 무엇인가?	이러한 무인전투체계의 효과적인 운용을 위해서는 무엇보다 지휘통제의 주체가 되는 지휘통제차량에서 군사적 운용개념이 적용된 로봇통제 방법이 중요하다. 특히 무인지상차량의 자율주행 운용을 위해서는 넓은 작전지역을 대상으로 하는 전역경로계획(GPP : Global Path Planning)과 비교적 좁은 작전지역을 대상으로 센서 및 항법장치를 이용하여 실시간 경로 최적화를 수행하는 지역경로계획(LPP : Local Path Planning)으로 구분되는 경로계획기술이 필요하다[1].
	FACC 코드체계는 어디에 기술되어있는가?	FDB는 도형 및 속성정보 기반의 디지털화된 지형정보로서 지형지물 코드, 속성코드, 속성값으로 구성되는 FACC(Feature and Attribute Coding Catalogue) 코드체계를 따른다[2]. FACC 코드체계는 NATO와 미국방성이 제안한 데이터 교환 표준인 DIGEST(Digital Geographic Exchange Standard)의 park 4의 부록 A (Feature codes)와 B(Attribute and Value codes)에 기술 되어 있다. 이러한 FDB를 활용하여 지형분석 정보를 제공하는 기존 연구로는 디지털지형정보 기반의 실시간 자율격자지도 생성에 대한 연구[3] 및 FDB 기반의 경로계획용 속도맵 생성[4] 연구 등이 있다.
	인간을 대신하여 전투를 수행하는 무인전투체계가 가진 장점은 무엇인가?	과학기술의 급속한 발전으로 인간을 대신하여 전투를 수행하는 무인전투체계의 출현이 조만간 현실화 될 가능성이 높다. 이러한 무인 전투체계는 인명손실을 최소화 하면서 작전목적을 달성케 하여 그 활용도가 크다. 더구나 무인전투체계는 유인체계 대비 경제적이고 작전의 지속성을 보장 할 수 있다는 장점을 지녔으며, 각종 첨단기술이 망라된 복합시스템으로 부가가치가 매우 큰 것으로서 타 분야의 기술을 선도하고 기존의 로봇산업을 견인할 수 있을 것으로 기대되는 무기체계이다. 실제 아프칸전과 이라크전 시 무인공격기와 무인정찰기를 이용한 성공적인 작전수행으로 그 가능성이 입증됨에 따라 지상과 해상 무인전투체계를 포함한 무인전투체계에 대한 군사 선진국들의 치열한 개발 경쟁이 진행 중에 있다.

참고문헌 (8)

Kramer, T. A., Laird, R. T., Dinh, M., Barngrover, C. M., Cruickshanks, J. R. and Gilbreath, G. A., SPIE Unmanned Systems Technology VIII 2006.
Nantional Imagery and Mapping Agency Profile of the Dgital Geographic Information Exchange Standard (DIGEST), Geospatial Intelligence Capstone Document, NIMA USA, 2003.
이호주, 이영일, 박용운, "디지털지형정보 기반의 실시간 자율주행 격자지도 생성 연구", 한국군사과학기술학회지 제14권 제4호, pp. 539-547, 2011년 8월.

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이호주, 이영일, 지태영, 이명천, 박용운, 이현민, 오창묵, "FDB 기반의 경로계획용 속도맵 생성", 한국군사과학기술학술대회, pp. 1972-1975, 2009.
박원익, 김도종, 황광택, 장혜민, 이호주, "Quad-tree를 활용한 FDB 기반 속도비용 추출 기법", 정보 및 제어 학술대회, pp. 439-441, 2012.
박원익, 김도종, 황광택, 장혜민, 이호주, "온톨로지를 활용한 FDB 기반 지형정보 모델 구축", 정보및 제어 학술대회, pp. 510-511, 2012.
JESS, http://herzberg.ca.sandia.gov/jess
Won-Ik Park, Do-Jong Kim, and Ho-Joo Lee, "Terrain Trafficability Analysis for Autonomous Navigation : A GIS-based Approach", International Journal of Control, Automation, and Systems 11(2), pp. 354-361, 2013.

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