최근 네이버랩스에서 ALIKE 솔루션을 사우디아라비아에 수주하는 일이 일어났다. ALIKE 솔루션은 대규모의 공간을 3차원 데이터로 전환하여 mapping하는 기술인데, 이때 항공에서 취득한 이미지와 도로에서 취득한 포인트클라우드 데이터를 정합하는 방법을 사용한다고 한다.
넓은 공간, 특히 그 안에 있는 건물의 외형을 mapping 하는 작업은 로봇이 사람을 대신했을 때 무척이나 큰 장점을 가진다. 물리적으로 높은 고도에서 건물을 관측할 수 없으며, 넓은 공간을 모두 탐색하기에는 시간적 한계가 있고, 필요한 양의 정보를 충분하게 그러나 효율적으로 수집하기 위한 도구로서 드론이 매우 유용하다고 생각한다.
게다가 Coivd-19 이후 가상환경에 대한 사람들의 거부감이 줄어들고, 메타버스 개념의 가상 공간에 아바타로 접속을 하는 등 가상환경의 구축은 그 필요성이 점점 대두되고 있다.
가상환경의 구축은 사람 뿐만 아니라 로봇에게도 매우 유용하다. 실제 환경에서 로봇을 구동하려면, 사전에 로봇에 탑재된 알고리듬의 안정성을 확보하기 위해 가상 실험을 무수히 많이 반복해야 한다. 하지만 실제 환경과 유사한 가상환경을 제작하는 것은 품이 많이 들며, 특히 대규모 도시의 경우 사람이 가상환경을 제작하는 것은 거의 불가능한 작업에 가깝다.
이러한 맥락에서, 드론을 이용하여 취득한 이미지로 도시규모의 공간을 3차원 복원하는 연구는 참 매력적이다. 하지만 워낙 자잘한 기술들이 모여 거대한 프레임워크를 이뤄내야 하는 큰 규모의 연구이기에, 연구 초심자로서 이 주제에서 무언가 하나를 연구한다는 것이 다소 부담이 되기도 하는 면이 있었다.
하지만 이 주제의 연구들이 가지는 공통적인 프레임워크를 그림으로 도식화 하고, 이를 이루는 소단위의 문제들과 방법론을 정리하는 것 또한 필요한 작업이라는 생각이다. 가장 최근에 나온 Review 논문 중 "A Review on Viewpoints and Path Planning for UAV-based 3-D Reconstruction" 은 이 프레임워크의 구조를 잘 세분화 해 두었으며, prioir knowledge의 유무, explore 방법, exploitation 방법, online planning의 여부, 3d model의 종류 등 다양한 각도에서 그 방법론들을 분류해 두었다.
생각
막연하게 이 분야의 리뷰 논문을 작성하고 싶다는 생각이 있었는데, 워낙 기존의 리뷰 논문이 완벽해보여서 무엇을 더 할 수 있을지가 고민이다. 나 또한 기존의 리뷰 논문과 비슷한 논문들을 읽게 될텐데, 비슷한 논문들을 읽고도 새로운 관점을 제시해 볼 수 있을까? 혹은 범위를 조금 좁혀서 초점을 달리 해 보아야 할까? 열심히 해보자!
참고자료
- M. Maboudi, M. Homaei, S. Song, S. Malihi, M. Saadatseresht and M. Gerke, "A Review on Viewpoints and Path Planning for UAV-Based 3-D Reconstruction," in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 16, pp. 5026-5048, 2023, doi: 10.1109/JSTARS.2023.3276427.
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