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[에어버스 A-Cubed의 아르네 스토셰크 박사와 함께하는 도심 항공 모빌리티(UAM)의 미래]-[Ep. 23: How Airbus A³ Plans to Bring Autonomous Air Taxis to Urban Skies]

NVIDIA AI Podcast · B2 · 2017-05-22

Technology
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📋 Summary

도심 항공 모빌리티: 하늘을 활용한 교통 체증 해결책

현대 도시의 급격한 도시화로 인해 전 세계 31개 메가시티에서는 심각한 교통 혼잡과 출퇴근 스트레스가 발생하고 있습니다. 에어버스(Airbus)의 자회사인 A-Cubed의 자율주행 시스템 책임자 아르네 스토셰크(Dr. Arne Stoschek) 박사는 이러한 문제를 해결하기 위해 '에어 택시(Air taxi)'를 제안합니다. 지상 교통 인프라가 이미 포화 상태에 도달한 상황에서, 인류는 더 이상 제3의 공간인 '공중'을 활용하지 않고는 견딜 수 없는 시점에 이르렀습니다.

VTOL 기술과 전기 추진 시스템

스토셰크 박사가 개발 중인 항공기는 기존 항공기의 효율성과 드론의 수직 이착륙 기능을 결합한 'VTOL(Vertical Take-Off and Landing)' 기체입니다. 이 기체는 틸팅(tilting) 메커니즘을 사용하여 날개를 기울여 수직으로 이착륙하고, 비행 중에는 고정익기처럼 효율적인 순항 비행이 가능합니다.

특히 이 프로젝트의 핵심은 '전기화(electrification)'입니다. 전기 추진 시스템을 도입함으로써 기존 헬리콥터 대비 유지보수 및 에너지 비용을 약 70% 절감할 수 있으며, 8개의 모터를 사용하는 다중 모터 구조를 통해 기계적 복잡성을 줄이고 안전성을 위한 '내재적 중복성(inherent redundancy)'을 확보했습니다. 기체는 약 2개의 주차 공간을 차지하는 크기로, 도심 빌딩 옥상이나 지정된 '버티포트(vertiport)'에서 승객을 태우고 내릴 수 있도록 설계되었습니다.

자율 비행의 도전 과제: 지상과 공중의 차이

스토셰크 박사는 지상 자율주행차와 공중 자율비행체 개발의 차이점을 명확히 지적합니다. 지상 근처에서는 보행자, 자전거, 차량 등 장애물이 많아 자율주행차와 유사한 감지 기술이 필요하지만, 공중으로 올라가면 상황은 완전히 달라집니다. 특히 시속 240km 이상의 속도로 이동할 때는 '제동(braking)'이 거의 불가능하며, 장애물 발견 시 즉각적인 회피 기동이 필수적입니다. 초당 100미터의 접근 속도에서 500미터 앞의 장애물을 감지해야 하는 극도로 정밀한 감지 및 의사결정 알고리즘이 요구됩니다.

데이터 학습과 시뮬레이션의 중요성

지상 자율주행과 달리, 에어 택시는 인간 운전자의 데이터를 학습할 기회가 부족합니다. 따라서 스토셰크 박사는 '물리적 검증'과 '가상 검증'의 균형을 강조합니다. 예를 들어, 캐나다 거위(Canadian goose)나 드론과 같은 다양한 장애물을 식별하기 위해 10만 장 이상의 훈련 이미지를 생성하는 모델링 작업이 필수적입니다. 또한, 여러 장애물이 동시에 나타날 경우 각각의 운동학적 특성과 위험도를 계산하여 최적의 회피 경로를 선택하는 복잡한 의사결정 문제가 해결되어야 합니다.

결론: 백지상태에서의 새로운 출발

스토셰크 박사는 에어 택시가 기존 지상 교통의 '레거시 문제(legacy problem)'로부터 자유롭다는 점을 강조합니다. 2억 6천만 대의 기존 차량과 상호작용해야 하는 자율주행차와 달리, 에어 택시는 규제 프레임워크와 비행 규칙을 '백지상태(white sheet of paper)'에서 새롭게 설계할 수 있는 거대한 기회입니다. 에어버스는 2020년까지 제품화가 가능한 시연기를 선보일 계획이며, 약 10년 내에 도심 항공 모빌리티가 시장에서 실질적인 영향력을 발휘할 것으로 전망하고 있습니다.

🎯Key Sentences

1
I like to think of it as air taxi.
저는 이걸 에어 택시라고 생각하고 싶네요.
2
It's also very painful.
정말 고통스럽기도 하네요.
3
Believe me, I commute across the Bay Bridge almost every day and it's painful.
정말 믿어주세요. 저는 거의 매일 베이 브릿지를 건너서 출퇴근하는데, 정말 고역입니다.
4
We believe it's now time to take it up there.
이제는 한 단계 더 도약할 때라고 생각합니다.
5
What are the problems, and you know, they have their own problems
도대체 무슨 문제들이 있는 건가요? 뭐, 그들도 그들 나름의 사정이 있겠지만요.
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📝Key Phrases

1
a fair bit
꽤 많이
2
get from A to B
A에서 B로 이동하다
3
at capacity
수용 인원 초과
4
break down
분석하다
5
value proposition
가치 제안
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📖 Transcript

Thank you. Welcome to NVIDIA's AI podcast, and we're recording from the floor of the 2017 GPU Technology Conference A gathering of the AI faithful here in Silicon Valley.
We have talked on this podcast a fair bit about self-driving cars.
I am very excited to talk about self-flying vehicles.
To do that with us, we have Dr. Arne Stoschek, who is head of autonomous systems at A-Cubed Airbus.
You know of Airbus as that little company that makes those massive planes.
Arnie, welcome. Pleasure to be here. Thank you.

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