이동 로봇의 주행 또는 자신의 위치를 알기 위해서 이 동 로봇의 지도 작성은 필수적인 부분이 되었다. 예를 들 어 실내에서 주행하는 로봇의 경우 건물의 도면을 로봇이 알고 있더라도 실제 로봇이 접하는 환경은 다를 수 있다. 건물 내부를 구성하는 요소인 가구, 책상, 의자 등 로봇의 이동 및 작업에 필요한 세세한 정보는 설계도만으로는 알 수 없으며 수시로 위치가 바뀔 수 있다. 또한 상황에 따라 서는 미리 정확한 지도를 제공할 수 없는 경우도 있다. 때 문에 로봇이 주위환경에 대해 스스로 인식하고 지도를 생 성 할 수 있어야 한다.

이동 로봇의 지도들은 일반적으로 격자지도(grid map)^[1] 와 위상지도(topological map)^[2]등의 종류가 있다. 다양한 이 동 로봇들이 각자의 지도를 생성하고 주행을 한다. 하지만 현재 로봇 지도에 대한 표준이 없으므로 다른 이동 로봇 간에 생성한 지도의 정보교환이 어려울 수 있다. 그리고 다른 형식의 격자지도와 위상지도를 가지고 로봇간에 주 행을 하려면 데이터 형식이 다르므로 사용하는 로봇의 데 이터 형식에 맞게 해주어야 하는 단점이 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해서 통일된 데이터 형식을 가질 수 있도록 표준화 작업이 필요하다. 다양한 분야에서 표준화 작업이 활발하게 진행 중인데, 그 중 하나로 OGC 를 예로 들 수 있다. OGC(Open Geospatial Consortium)는 비 영리 국제기구로써 공간정보 기술표준을 연구 및 제정을 목적으로 만들어졌으며 글로벌 IT기업과 각국 정부기관 및 시민단체가 회원으로 참여하고 있다. OGC는 여러 분야 에서 표준을 진행 중인데 대표적인 예로 CityGML^[14,15], IndoorGML^[16,17] 등 있다. IndoorGML 이란 실내공간정보에 대한 표현방법에 대한 표준으로, 2014년도 상반기에 표준 초안이 완성될 예정이다. CityGML란 도시 및 지형에 관한 모델을 위한 표준화 작업이다. 하지만 위와 같이 표준화 작업이 활발히 이뤄지고 있음에도 불구하고 로봇지도에 필요한 표준은 없다. 현재 빠르고 다양하게 로봇들이 발전 되고 있는데 다양한 로봇들 간에 정보교환 및 효율적 활 용을 위해서는 로봇 정보에 대한 표준화가 필수적이다. 이 러한 필요성에 의해 로봇주행용 지도에 대한 IEEE 표준안 을 작성하고 있다. 표준의 목적은 격자지도 및 위상지도 등 다양한 로봇지도 데이터에 대한 구체적인 형식을 정의 해주며, 이러한 형식을 준수 함으로써 다양한 로봇들 간의 데이터 교환이 쉽게 이루어 질 수 있도록 한다.

본 논문에서는 표준화된 지도 데이터 방법의 상호 호환 성을 보이기 위해 표준 데이터 기반으로 위상지도와 격자 지도를 생성하였고, 위상지도끼리의 병합, 그리고 위상지 도와 격자지도 간의 병합으로 데이터가 서로 공유가 가능 한지 보였다. 로봇 시뮬레이터 중 하나인 RoboticsLab®를 사용하여 실험을 진행 하였으며, GVG(Generalized Voronoi Graph)^[3]를 이용한 위상지도와 격자지도를 생성하였다.

2장에서는 UML과 표준화된 지도 데이터 표현방법에 대 해 소개하며, 3장에서는 위상지도와 격자지도의 작성을 보 여준다. 4장에서는 위상지도간의 병합 그리고 위상지도와 격자지도 간의 병합 방법 및 결과물을 제시한다.

먼저, UML이란 무엇이며 UML을 사용해야 하는 이유에 대해서 설명하고, 표준화된 지도 데이터 표현 방법과 이로 인해 얻을 수 있는 이익에 대해 설명한다.

본 논문에서는 표준화 된 지도 데이터를 기반으로 지도 를 작성하였다. 지도 작성은 시뮬레이터인 RoboticsLab® 을 이용하였고 주행 환경은 40m×40m의 크기를 가지는 가상의 실내환경을 생성하여 실험을 진행하였다. 3개의 다 른 모바일 로봇이 다른 영역을 주행하여 각각 의 지도를 생성하였다.

표준화된 지도 데이터의 목적은 로봇간의 상호 교환성 이 되도록 하는 것에 있다. 이는 다른 지도들의 병합을 통 해서 지도 정보 교환이 가능함을 보일 수 있다. 현재까지 의 지도 병합에 관한 연구들은 격자지도간의 병합^[5], 위상 지도간의 병합^[6] 이 있었다. 또한, 격자지도 정보를 기반으 로 격자의 프론티러를 이용하여 노드를 지정하고 노드간 연결 상태를 이용하여 위상지도를 작성하는 방법^[19], 가정 집의 실내 공간을 분할하는 문지방의 위치를 이용하여 시 맨틱 지도와 격자지도를 계층화 하는 방법^[20]이 제안되었 다. 하지만 이들 방법은 정확한 표준에 기반한 방법이 아 니기 때문에 각 지도가 가지고 있는 정보 및 구조가 달라 제 3자가 지도 병합을 구현하거나 사용하기엔 어려움이 있을 수 있다. 본 논문에서는 표준화된 지도 데이터에 기 반하여 지도 병합 결과를 보였다. Fig. 6.

지도 병합 방법은 각각의 지도들이 최상위 계층인 Local Map을 상속받으면서 다른 LocalMapID와 LocalMapType을 가지면서 생성이 되고, 상속을 받았기 때문에 각각의 다른 지도들은 공동의 부모인 Local Map class를 가지게 된다. 각 각의 지도들은 LocalMap에서 coordinateInfo 중 하나인 GPS 좌표를 이용하도록 하였다.

각각의 지도는 GPS 정보를 이용하여 같은 영역의 노드 및 셀을 검은 색 선으로 연결하여 다른 여러 가지 지도를 병합하였다. 즉, 최상위 계층의 GPS 좌표를 사용함으로써 다른 종류의 지도들의 데이터 교환이 효율적으로 되며, 공 통적인 데이터를 검색함으로써 하나의 지도로 병합을 할 수 있었다. Fig. 7은 위상지도 간의 병합 결과를 보여주며 Fig. 8 위상지도와 격자지도 간의 병합 결과를 보여준다. 제안된 MDR은 같은 종류의 지도정보를 로봇간 공유할 수 있을 뿐만 아니라 다른 종류의 지도 정보도 상호 교환 가 능한 형태임을 알 수 있다.

본 논문에서는 표준화된 지도 데이터에 대해 소개하고 이 데이터에 기반한 위상지도와 격자지도를 보였으며 각 각의 지도를 병합함으로써 이 표준화된 지도 데이터가 다 른 정보를 가지고 있는 지도간의 정보교환의 적합함을 보 였다. 추후 연구로 실제 로봇을 이용한 지도 작성 및 병합 된 지도를 이용한 경로생성 등의 연구가 필요하다.