컨텐츠 바로가기

11.16 (토)

3km 떨어진 초소형 드론도 추적…드론 탐지 기술 국산화 성공

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다
디지털데일리

[디지털데일리 채수웅기자] 수킬로키터 떨어진 초소형 드론도 추적하는 인공지능(AI) 레이더 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

대구경북과학기술원(총장 국양, DGIST) 협동로봇융합연구센터 오대건 선임연구원 연구팀은 캘리포니아 주립대 김영욱 교수 연구팀과 함께 3㎞ 이상 떨어진 초소형 드론도 식별할 수 있는 '드론 탐지 레이더 시스템'을 개발했다고 밝혔다.

지난 2014년 파주에서 북한군의 드론이 발견되면서, 국방부는 해외 기술을 바탕으로 한 드론 탐지 레이더를 도입한 바 있다. 지난해부터는 '드론 부대'를 창설해 관련 인력을 양성하는 등 드론을 활용한 전투체계 구축에 박차를 가하고 있다.

다만, 아직까지 국내 레이더 탐지 관련 기술력은 미흡한 상황이다. 레이더 시스템은 대부분 해외에서 도입하고 있다. 이스라엘 라다(RADA)와 영국 브라이터(Blighter)의 드론 탐지 레이더가 대표적이다. 특히 라다의 레이더의 성능은 전 세계에서 독보적으로 최대 3㎞ 이상 떨어진 드론을 탐지할 수 있다.

DGIST 연구팀은 2016년 200m 이상 탐지 가능한 레이더 시스템을 자체 개발한 데 이어, 이번에는 순수 국내 기술로 3km 이상 떨어져 비행하는 초소형 팬텀 드론(55cmx55cmx40cm)을 알아차리는 '드론 탐지 레이더 시스템'을 개발했다.

연구팀은 최대 탐지 거리 향상을 위한 능동위상배열(AESA) 레이더 기술과 드론의 정확한 위치추정을 위한 초고해상도 레이더 신호처리 기술을 접목해 3km 이상 떨어진 드론을 탐지하는 데 성공했다.

또한, 연구팀은 차세대 딥러닝 AI 알고리즘으로 주목받는 '생성적 적대 신경망(GANs: Generative Adversarial Networks)' 기반 레이더 인지 기술을 개발해 식별률 향상을 기대하고 있다. 인공지능은 학습 데이터가 많을수록 인식률이 높아지는데 이 알고리즘으로는 적은 양의 데이터만 가지고 이동하는 표적을 쉽게 식별할 수 있다.

오대건 선임연구원은 '이번 연구성과는 국내업체들과의 긴밀한 협력과 독자적인 레이더 신호처리 알고리즘 개발에 집중한 결과'라며 '시장의 판도를 바꿔 세계시장에서 국내 레이더 기술의 위상을 높일 수 있도록 더욱 노력하겠다'라고 밝혔다.

<채수웅 기자>woong@ddaily.co.kr

- Copyright ⓒ 디지털데일리. 무단전재 및 재배포 금지 -
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.