과학기술전문사관 2021 밀리테크 챌린지 후기

필자는 과학기술전문사관 7기 후보생에 선발되었으며, 후보생 연구 역량 강화 프로그램의 일종으로 밀리테크 챌린지에 참여하였다. 주제 선정부터 연구 과정, 발표까지 전 과정에 대한 회고를 작성하고자 한다.

 

시작에 앞서

밀리테크 챌린지란 과학기술전문사관 후보생 기간 중 1회 이상 필수로 참여해야하는 연구 프로그램을 말한다. 2020년부터 시작했으며 2021년에는 육군사관학교 생도와 함께 연구팀을 꾸려 수행했다. 연구멘토로 카이스트 교수님 및 대학원생분들과 함께 연구를 수행하였다.

 

프로젝트 선정

밀리테크 챌린지 참여 공지를 받았고 프로젝트 목록을 받았는데, 6팀 중 4팀이 기계학습 관련 주제였다. 당시 컴퓨터공학을 공부하는 학생으로서 기계학습 관련 프로젝트에 참여할까 생각도 했었지만, 내가 쉽게 접하기 어려운 항공우주 관련 프로젝트에 참여하기로 결정했다. 자폭형 무인기라는 주제 자체에 끌리기도 했으며, 시뮬레이션 쪽에 관심이 있었기도 했고 computer science와 engineering의 결합에 관심이 있기도 했기 때문이다. 따라서 처음 도전하는 분야인, 항공우주 프로젝트에 참여하기로 결정했다.

 

연구

연구팀 구성은 다음과 같았다. 항공우주, 전기전자, 컴퓨터(본인) 전공자 각 1명과 육군사관학교 생도 2명으로 5인의 팀이 꾸려졌다. 항공우주 전공자는 무인기 기체 형상 설계 및 계수 추출을, 전기전자 전공자는 PID 컨트롤러 및 다이나믹스 설계를, 컴퓨터 전공자인 본인은 PN 가이던스 설계를 담당하는 것으로 분업하였다. 육사생도 2명은 무기체계의 구체화 및 체계의 운용 효과 분석을 담당했다. (무기체계란 하나의 전투력을 발휘하는 장비, 소프트웨어, 운용 인원 등을 통칭하여 하나의 시스템으로 보는 개념이다.) 생각보다 겹치는 부분 없이 깔끔하게 작업이 나눠졌고, 각자 연구를 진행했다.

연구 초반에는 PN 가이던스의 개념을 익히는데 집중하고자 했다. 이 과정에서 유튜브의 영어로 된 강의들의 도움을 많이 받았다. 가이던스라는 이론 자체가 물리적 배경이나 수학적 지식이 크게 요하지 않았기 때문에 다행이었다. 그리고 어떤 인도인 유튜브 강의에서 2차원 PN 가이던스를 matlab으로 미리 구현해놓은 파일이 있어 큰 도움이 되었다. 이 틀을 기반으로 여러 기능들을 수정하고 추가하였다.

하지만 그 시스템은 2차원이기도 했고, 미사일을 상정한 유도 시스템이었기에 많은 수정이 필요했다. 특히 수정하기 위해서는 그 내용을 잘 알아야했기에, 가이던스 시스템을 완벽히 이해하는데 노력을 기했다. 특히 pure PN과 true PN의 차이점을 구분하는데 애를 먹었다.

각자 개발한 sub-block을 연결하려할 때 문제가 발생했다. 각자의 input-output을 엄밀하게 정의하지 않았기 때문이었다. 항공우주 분야에서는 좌표축을 어디 기준으로 할지가 중요한데, 본인의 PN 가이던스 블록은 관성 기준 좌표계인 반면, 컨트롤러와 다이나믹스의 좌표축은 동체 좌표계 기준이었다. 따라서 축 변환을 위해 수식을 계산했는데, 이 수식이 연구 과정 내내 나를 괴롭혔다.. 이때의 수식 계산이 유일한 손계산이었는데, 이때의 계산이 체감상 10번 정도 틀려 연구 마지막까지 수식을 고치고 수정했다. 자꾸 값들이 진동했는데 수식을 옳게 고치자마자 기가 막히게 안정된 상태를 보여주는 모습을 보고 나 때문에 연구가 지연된 거 같아 미안하기도 하면서, 큰 문제를 잡아 안도하기도 했다. 배경지식에 대한 공부가 부족했고 계산할 때 깊은 고민 없이 계산한 것이 화근이었던 것 같다.

연구가 어느정도 진전이 되었을 때, 육사생도 중 한 명이 지형추종(Terrain Following)을 적용하자는 아이디어를 주었고, 이를 적용하는데도 시간이 많이 걸렸다. 최대한 일정 내에 개발할 수 있도록 간소화하여 적용했다. 어느 정도 컴퓨터공학적인(?) 느낌을 주기 위해 지형 데이터를 convolution 하여 upsampling 한다는 내용도 추가했다.

 

발표

사실 발표준비를 많이 못한 거 같다. 내가 발표 준비를 많이 안 하는 편이긴 한데, 이 대회의 중요도를 고려하면 조금 더 준비를 했어야 했다. 아무래도 학교 기말고사가 끝나다 보니 놀기 바빠서 좀 소홀해진 것이 현실이다. 그래도 본인이 맡은 발표량이 많지 않아 발표 준비를 그럭저럭 마쳤다. 여담으로 PPT 제작은 전기전자 전공한 친구가 제작해줬는데, 퀄리티가 평소 내 스타일과 달라서 신기했고, 은근 마음에 들었다. 깔끔한 스타일이 인상적이어서 나도 스타일을 좀 차용하고 싶은 마음이었다.

사실 발표에서 중요한 것이 내가 그 내용을 잘 이해하고 있냐는건데 이건 뭐.. 내가 5개월간 직접 구르면서 익힌 내용이기에 진정성에 대한 부분은 자신 있었다. 다만 3차원 PN 가이던스를 구현하는 데 있어서 수학적인 배경에 따라 연구한 것이 아니라 그냥 했는데 잘 되더라~ 정도의 수준이라 그런 부분에 대한 자신은 없었는데 다행히 아주 크리티컬한 질문이 있지는 않아 안도했었다.

최종 발표일에는 다른 팀들의 발표도 보게 되었는데 생각보다 발표를 잘하는 팀들이 있어서 놀랐다. 솔직한 마음으로는 나도 발표에 있어서는 부족하지는 않다고 생각했는데 나와는 다른 스타일로 발표를 인상적으로 잘 하는 모습에 놀랐다. 발표는 본인만의 색깔이 있다고 생각하기에 그 친구의 스타일을 따라하기는 힘들지만, 나에게 새로운 인상을 심어줘서 개인적으로 좋았다.

 

마치며

밀리테크 챌린지. 나에게 있어 잊을 수 없는 경험을 선사했다. 솔직히 2학기 시작하고는 밀리테크 때문에 바쁜 날도 많았고, 거의 매일같이 매트랩으로 시뮬레이션 돌리며 시간을 많이 보냈다. 야매 수준이지만 논문도 여럿 읽었으며, 멘토님들께도 도움을 너무 많이 받았다. 많은 사람들과 협업하며 연구하는 진귀한 경험을 얻었으며, 학회에 논문을 투고하고 포스터 발표도 할 수 있었다. 이러한 경험이 토대가 되어 국방과학연구소장상이라는 결실을 맺을 수 있었다고 생각한다.

한편 이번 연구를 통해 앞으로 나아갈 방향에 대해 고민하기도 했다. 사실 이 글을 쓰고있는 현재에도 미래에 나아갈 분야에 대해 확정하지 못한 상황이다. 정보보안, 기계학습, 네트워크, 공학 등 어디로 가는 게 맞을지 아직도 고민된다. 아마 가장 범용성이 높은 기계학습을 우선 공부할 것 같다.

2022년에도 밀리테크에 참여할 지도 미지수이다. 솔직히 시간적 여유만 되면 참여하고 싶은데, 시간이 되면 참여하지 못할게 한두 개인가. 시간은 한정되어있고, 나는 1년 후 학교를 떠나야 한다. 1년 동안 후회하지 않을, 가장 값진 경험을 최대한 많이 하는 것이 목표다. 어떤 경험이 더욱 값지고 후회하지 않을 수 있을지는 끊임없이 계속 고민해 봐야겠지.