UAM 기체의 다중센서 융합 기술과 비행 안전성 제고

 

1. 다중센서 융합 기술의 필요성과 원리

도심항공교통(UAM: Urban Air Mobility)의 핵심 과제 중 하나는 비행 안전성 확보다. UAM 기체는 좁고 복잡한 도심 상공에서 수많은 장애물을 피하며 비행해야 하며, 이는 기존 항공기보다 훨씬 높은 수준의 환경 인지 능력을 요구한다. 이러한 조건에서는 단일 센서로 수집한 정보만으로는 정확한 판단을 하기 어렵기 때문에, 다중센서 융합(Multi-sensor Fusion) 기술이 필수적으로 적용된다. 

다중센서 융합이란 서로 다른 센서들이 제공하는 데이터를 통합·해석하여 보다 정밀하고 신뢰도 높은 정보를 생성하는 기술을 말한다. 예를 들어, GPS는 위치를, IMU는 자세 변화와 속도를, LiDAR는 거리와 장애물 인식, Radar는 속도와 방향, 비전센서는 시각 정보를, 각각 제공한다. 이 데이터를 실시간으로 결합하면, 단일 센서가 놓치는 정보까지 보완할 수 있다. 

UAM 기체는 일반 차량이나 드론보다 훨씬 빠르게 움직이고, 3차원 공간을 복잡하게 주행하므로 센서 간 오차를 최소화하는 고속 데이터 통합 알고리즘이 필요하다. 대표적인 방법으로는 Kalman Filter, Extended Kalman Filter(EKF), Bayesian Network 기반 융합, 그리고 최근에는 딥러닝 기반 센서 신뢰도 평가 모델이 사용되고 있다. 이러한 기술은 단순히 데이터를 모으는 것이 아니라, 각 센서의 오류나 지연을 동적으로 보정하여 항법, 제어, 충돌 회피, 착륙 정확도 향상에 기여한다.

 

2. 주요 융합 센서 구성과 적용 사례

현대적인 UAM 기체는 일반적으로 최소 5종 이상의 센서를 조합하여 사용한다. 기본적으로는 GPS/GLONASS, IMU(관성측정장치), LiDAR, 초음파 센서, 광학 카메라, 레이더가 핵심이며, 특수 목적 기체에는 적외선 센서, 온도/습도 센서, 자기장 센서, CO₂ 센서까지 포함되기도 한다. 예를 들어, 독일의 Volocopter는 GPS 신호가 약한 고층 건물 사이에서 안정적으로 항법을 유지하기 위해
LiDAR + 비전 센서 + IMU 조합을 사용해 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 실현했다.

이는 기체가 고정된 구조물이나 이동체와의 상대 위치를 실시간으로 계산하며 비행 안정성과 회피 능력을 높이는 데 성공한 대표적 사례다. 미국의 Joby Aviation은 비상 시 센서 오류에 대비해 이중화된 센서 구조(Redundant Sensor Architecture)를 적용했다. 예를 들어, 하나의 IMU가 고장 나더라도 예비 센서가 즉시 데이터를 이어받아 비행이 중단되지 않도록 설계돼 있으며, 실제로 FAA 인증 실증 중 일부 센서의 오류 발생 시에도 기체가 자율적으로 대체 데이터를 활용해 착륙에 성공한 사례가 있다. 

한국의 K-UAM 컨소시엄도 전자파 간섭(EMI)이 발생할 수 있는 도심 환경을 고려해 센서 융합 시 전자기 보호 설계를 병행하고 있으며, 특히 버티포트 근접 착륙 시 초정밀 GPS, 초음파 거리 센서, 레이저 고도계를 융합해 10cm 이내의 착륙 정밀도를 확보하는 기술 개발을 진행 중이다.

 

3. 향후 기술 발전 방향과 융합 AI의 역할

향후 다중센서 융합 기술은 더욱 정교해질 것이며, AI 기반 센서 신뢰도 판단, 상황별 센서 가중치 자동 조정, 실시간 데이터 맵핑 자동화로 발전할 것이다. 이는 단순한 ‘센서 간 평균값 계산’이 아니라, 센서마다 신뢰도 점수를 동적으로 부여하고, 환경 변화에 따라 어떤 센서를 우선 적용할지를 판단하는 지능형 융합 알고리즘을 의미한다. 

예를 들어, 비가 오는 날에는 카메라 센서의 신뢰도가 낮아지고, 레이더나 LiDAR의 가중치를 높이는 방식이다. 이러한 시스템은 이미 자율주행차 산업에서는 상용화되었으며, UAM에 적용할 경우 비상 상황, 야간 운항, 비정형 항로 상황 등 다양한 복합 조건에서도 높은 안정성을 유지할 수 있게 된다. 

또한 UAM 기체의 디지털 트윈 기술과의 결합을 통해, 센서 데이터를 시뮬레이션 환경에서 실시간으로 분석하고, 비행 전부터 센서 상태를 점검하며 예방 정비(PHM: Prognostics and Health Management) 기능까지 가능해진다. 향후에는 센서 융합 기술 + AI + 디지털 트윈이 결합된 ‘자율안전관리형 UAM 시스템’이 구축될 것으로 전망되며, 이는 전 세계적으로 UAM 기체의 비행 인증, 상용화 승인, 보험 리스크 평가 등 모든 단계에서 핵심 기술 요소로 작용할 것이다.

 

<본문 요약>

• UAM은 복잡한 도심 환경에서 고정밀 비행을 위해 다중센서 융합이 필수다.
• GPS, LiDAR, 카메라, IMU 등 다양한 센서를 조합하고, AI 기반 알고리즘으로 오차를 보정한다.