Chapter 2-2
이동가이드 AI
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이재영 | 한국전자통신연구원 책임연구원
I. 결과물 개요
| 개발목표시기 | 2022. 12. |
기술성숙도 (TRL) |
개발 전 | 개발 후 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 결과물 형태 | 소프트웨어 모듈 | 검증방법 | SW 자산뱅크 | ||
| Keywords | 이동가이드, 이동지능, 내비게이션지도, Navigation Guidance, Navigation AI, Navigation Map | ||||
| 외부기술요소 | 100% 개발기술(일부 오픈소스 활용) | 권리성 | 특허, SW-IP | ||
* 본 내용은 이재영 책임연구원(☎ 042-860-1793, jylee@etri.re.kr)에게 문의하시기 바랍니다.
** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.
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정보통신기획평가원은 현재 개발 진행 및 완료 예정인 ICT R&D 성과 결과물을 과제 종료 이전에 공개하는 “ICT R&D 사업화를 위한 기술예고”를 2014년부터 실시하고 있는 바, 본 칼럼에서는 이를 통해 공개한 결과물의 기술이전, 사업화 등 기술 활용도 제고를 위해 매주 1~2건의 관련 기술을 소개함
II. 기술의 개념 및 내용
1. 기술의 개념
로봇용 정밀지도 없이 기 구축된 공공 내비게이션 지도 정보 등을 바탕으로 낯선 도시환경에서 최종 목적지까지 사람 또는 로봇의 이동을 가이드할 수 있는 인공지능 서비스 기술
[그림 1] 기술개념도
- 기 구축된 공공 지도정보(구글지도, 네이버지도 등), Street View 등의 정보를 활용하여 현재의 주변 환경정보로부터 지도 상에서의 사용자의 위치를 파악, 목적지까지의 길 안내
- 쇼핑몰, 백화점 등에서의 고객 길 안내, 시각 장애인의 보행 보조, 고수준의 차량 내비게이션 및 로봇 자율주행 분야에 활용 가능
- 도심 내에서의 로봇 자율 배송, 물품 수거 등 물류 작업에 적용 가능
- 쇼핑몰, 백화점 등에서의 고객 길 안내, 시각 장애인의 보행 보조, 고수준의 차량 내비게이션 및 로봇 자율주행 분야에 활용 가능
- 도심 내에서의 로봇 자율 배송, 물품 수거 등 물류 작업에 적용 가능
Ⅲ. 국내외 기술 동향 및 경쟁력
1. 기술의 특성 및 성능
이동로 상의 간판, 상호명 등의 POI 정보, 직진로, 교차로 등의 길구조 정보, Street View 등의 길거리 영상정보를 인지하여 사용자의 위치 파악[그림 1] 기술개념도
환경 변화나 길 잃음, 목적지 미발견 상황에서 우회경로를 생성하고 최종 목적지 발견을 위해 능동적으로 주변을 탐사하는 능동탐사 기능 포함
기존의 공공 내비게이션과 연계하여 길안내를 위한 Topology 지도정보, 경로탐색, Street View 데이터를 자동으로 생성하고 관리, 제공하는 지도서비스 구축기술 포함
2. 경쟁기술/대체기술 동향 및 현황
Google DeepMind는 2018년 심층강화학습을 이용하여 Google Street View 영상만 이용한 길 찾기 학습 기술을 선보였는데, 이는 로봇이 실시간으로 취득하는 센싱 데이터에 기반을 둔 길 찾기가 아닌, 고정된 Street View 공간 내에서의 학습 및 테스트가 이루어진 것임
2018년 Google은 스마트폰의 카메라와 Google Map 및 Street View 정보를 사용하여 목적지까지 찾아갈 수 있는 이동 정보를 안내하는 VPS(Vision Positioning System) 기술을 소개하였으나, 이는 컨셉 수준의 발표로서 실제 서비스 구현이 된 것은 아님
Starship Technologies 등은 최근 실외 보행로를 따라서 목적지까지 음식, 물품을 전달하는 로봇 배송 서비스를 진행 중
3. 우수성 및 차별성
| 경쟁기술 | 본 기술의 우수성/차별성 |
|---|---|
| 구글 VPS | - 기 구축된 공공내비게이션 지도를 활용한다는 점에서 동일 - 간판, 상호명, 길 구조 정보 등 계절, 날씨 등의 환경변화에 강인한 시맨틱 정보를 이용하여 위치파악(구글 VPS는 StreetView 영상매칭에 의존) |
| Starship Technologies | - Starship Tech.: 서비스 지역에 대한 사전 매핑이 필요하며 GPS에 의존(우리나라와 같은 복잡한 빌딩 환경에는 적용이 어려움) - 본 기술: 기 구축 지도를 활용하여 사전 매핑 불필요. GPS를 대체할 수 있는 시맨틱 정보를 활용(간판, 상호명, 길 구조 정보 등) |
4. 표준화 및 특허
표준화 동향- IEEE RAS: RAS MDR WG에서 로봇 작업에 필요한 표준 공간 데이터 모델과 2차원 실내외 공간지도 표준을 제정하였으며, RAS ORA WG에서는 로봇 및 자동화 Domain에 사용되는 지식체계의 표현, 추론, 교환을 위한 Ontology 규격을 2015년에 제정 - ISO TC 204 내의 WG3 ITS Database Technology 워킹 그룹을 중심으로 지능형 교통 분야에서의 고정밀 지도 명세에 관한 표준을 개발 중에 있음
관련 보유특허| No. | 국가 | 출원ㆍ등록번호(출원·등록일) | 상태 | 명칭 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 대한민국 | 10-2019-0099932(2019.08.14.) | 출원 | 로봇 주행을 위한 분기점 판별 방법 및 그 장치 |
Ⅳ. 국내외 시장 동향 및 전망
1. 국내외 시장 동향 및 전망
본 기술과 연관성이 큰 물류 로봇은 전문 서비스 로봇 중에서 가장 성장성이 높은 분야이며, 활성화될 경우 24시간 365일 무인 배송이 가능하게 될 것으로 전망
2016~2019년 예상 판매대수 기준으로 물류 로봇은 전문 서비스 로봇의 53%를 차지할 것으로 전망(출처: IFR 2016)
시장조사 전문기관인 Mordor Intelligence는 자율이동 배송로봇 시장이 2019~2024년 동안 매년 49.5%의 고속 성장을 지속할 것으로 예상
현재 배송로봇 시장은 영국의 Starship Technologies가 가장 주목을 받고 있으며, 미국, 유럽 업체들이 2017년부터 시장에 진입하기 위해 노력 중이며, 국내에서는 유진 로봇이 실내 음료 배달 로봇 ‘GoCart’를 개발
본 기술과 연관된 인공지능 시장은 앞으로 연평균 50% 이상 높은 성장을 보일 전망이며, 특히 2018~2020년에 빠른 속도로 성장할 것으로 기대
2 제품화 및 활용 분야
| 활용 분야(제품/서비스) | 제품 및 활용 분야 세부내용 |
|---|---|
| 물류 기업 | 실내·외 연계 24시간 365일 로봇 배송 시스템 |
| 쇼핑몰, 백화점 등 | 방문 고객 길 안내 및 광고 서비스 |
| 로봇 기업 | 안내로봇, 순찰로봇, 시각장애인 보조 로봇/장치 |
Ⅴ. 기대효과
1. 기술도입으로 인한 경제적 효과
전국 단위의 길안내 위치 서비스 및 자율이동 서비스 제공을 위한 핵심기술 확보로 관련 서비스 산업 활성화의 기반 제공
2. 기술사업화로 인한 파급효과
로봇 자율 배송 서비스 시장 및 위치기반 서비스 산업 활성화가 기대
로봇 자율 배송 서비스 시장 및 위치기반 서비스 산업 활성화가 기대
* 본 자료는 공공누리 제2유형 이용조건에 따라 정보통신기획평가원의 자료를 활용하여 제작되었습니다.
