드론(Drone)의 제작기술이 발전하고 대중화되면서 주로 산업, 농업, 군사 등에 치우쳐 있던 드론 시장은 개인·상업 시장에서도 큰 성장세를 보인다. 그중에서 DJI는 개인·상업용 드론 시장에 높은 점유율을 보이고, 이에 따라 DJI 드론의 포렌식 분석이 주목받고 있다. 특히, 범죄행위에 사용된 드론을 탈취·획득하여 분석할 때, 드론의 비행경로 및 하드웨어 정보를 기록한 비행 로그를 해석하는 기술이 필요하고, 이는 DJI의 드론 모델마다 복호화 방식의 차이로 인해 드론 모델별로 다르게 적용할 수밖에 없다. 따라서, 디지털 포렌식 조사관의 관점에서 불상의 드론을 획득하였을 때, 분석할 수 있는 드론 모델에 대한 명확한 분류가 필요하다. 본 논문에서는 포렌식을 통해 DJI 드론의 아티팩트를 추출하여 분석하는 방법을 제안하고, DJI의 출시 연월이 다른 세 가지 드론 모델에 대해서 미디어 데이터의 분석 및 비행 로그 분석 결과와 복호화 방식에 대해서 분석한다. 마지막으로, 상용화된 DJI 드론 비행 로그의 복호화 여부에 따라 DJI 제품군의 드론을 분류한다.
여기저기서 드론이 뜨고 있다. 아마존이 날아오른 드론으로 고객의 문 앞까지 배달하는 모습은 일대 장관이었다. 이제 웬만한 방송에서 하늘 높이 오른 드론으로 내려다본 모습을 전송하는 것은 그저 일상일 뿐이다. 뿐만 아니라, 사람이 직접 닿을 수 없는 곳에서 드론으로 사람을 찾는다거나, 드론을 통해 고층건물의 안전도를 검사한다거나, 정찰을 하는 등 다양한 활용도가 돋보인다. 라스베가스의 세계가전전시회(CES)에서 바르셀로나의 모바일월드콩그레스(MWC)에서 그리고 뉴욕의 장난감전시회 에서도 드론은 스타로 부상했다. 이제 드론은 대중화와 상업적 성공의 기로에 서 있다. 이를 위해서는 기계적 성능이상으로 중요한 것이 드론과 사용자간의 상호작용을 통해 이루어내는 사용자 경험이다. 즉 드론을 얼마나 쉽고 편하고 정확하고 안전하게 조종할 수 있도록 만드는가가 차별화와 경쟁력의 시작이다. 만약 드론이 지금처럼 조종하기 어렵고 심지어 인명과 재산을 위협한다고 인식되면 산업적 잠재성은 그저 한여름 밤의 꿈으로 사그러들 수밖에 없다. 몇 가지 사례를 보자. 지난 2월 미국 Fox TV 생방송에서 Popular Science 잡지 편집장 Dave Mosher는 드론의 안전성에 관해서 말하고 있었다. 그 때 데모를 위해 날던 드론이 갑자기 균형을 잃으면서 추락하였다. 이 사고로 인해 드론이 안전하지 않을 수 있다는 인식이 퍼지게 되었다. 경미한 사고지만 심각한 위협감을 일으키기도 한다. 레이더에 탐지되지 않던 드론이 미국 백악관 앞마당에 추락한 것이 그런 예이다. 어떤 사용자는 재미삼아 드론을 구름 위까지 날려 보냈다. 그러더니 드론이 제어력을 상실하였고, 결국 추락하고 말았다. 다행히도 누군가의 머리 위로 떨어지지는 않았다.
연구목적: 본 연구는 드론의 테러위협으로부터 민간 다중이용시설이 안전하고 유익하게 사용될 수 있도록, 민간시설의 드론테러 방어를 위한 법제도의 개선방안을 제시하고자 한다. 연구방법:연구를 위해 국가가 민간시설에 대해 시행하고 있는 대테러활동 운영실태를 조사 분석하였으며, 국외의 모범사례를 기술하고 비교하여 국내에 필요한 드론테러에 대한 국가 대테러정책의 방향을 제시하고 있다. 연구 결과: 국내 드론테러에 대한 법제도 한계점에 대하여 연구한 결과, 국내 적용 가능한 안티드론 기술을 구축 활용하기 어려워짐에 따라 드론테러에 대한 위협 뿐만 아니라, 사생활 침해, 스토킹 등의 범죄에도 취약점이 드러났다. "전파법과" 정보보호관련 법률 등 국민의 안전에 관한 법률은 안티드론기술의 도입을 방해하는 장애요인이 되고 있으므로 본 논문에서 제시하고 있는 법제도의 개선이 요구된다. 결론: 본 연구를 통해 민간시설 드론테러 취약요인과 피해경감대책의 법제도적 한계점과 개선방안을 하였다. 따라서 본 연구의 개선방안을 검토하여 드론테러의 대책방안이 마련되어야 한다.
2016년 CES(Consumer Electronic Show)의 가장 큰 이슈는 드론과 VR이었다. 드론을 사용한 다양한 산업 기술의 발전과 VR을 사용한 새로운 시각효과는 사람들에게 많은 관심을 불러일으켰다. 드론과 VR의 영상기술의 발전과 발맞추어 액션 카메라와 360도 카메라의 기술도 발달하고 있다. 본 논문에서는 Drone과 360도 카메라, VR을 사용한 드론뷰 콘텐츠를 설계한다. 드론뷰 콘텐츠란 드론을 사용하여 로드뷰를 촬영하는 것을 의미한다. 드론뷰 콘텐츠를 활용한 시스템은 사용자가 지도상에서 찾고자 하는 지점의 좌표나 주소를 입력하면 모바일과 VR을 통해 해당 위치의 영상정보를 보여줄 수 있다. 또한 본 논문에서는 naver, daum, google에서 제공하는 기존의 국내 로드뷰 서비스와는 차별화된 해당 콘텐츠의 특징에 대해 기술하였다. 마지막으로 해당 시스템의 구현방법에 대해 설명하며, 시스템의 차후 확장성에 대해 연구하였다.
군사 목적으로 사용되던 드론이 일반 사용자를 위한 범용 드론으로 활용 분야가 확장됨에 따라, 국방 및 운송, 물류, 농업과 같은 다양한 분야에서 활용되는 실정이며, 이와 관련된 산업의 발전에 기여하고 있다. 그러나 급격한 발전으로 인하여, 드론의 안전성은 고려하지 못한 한계점이 존재하였고, 이는 드론에서의 다양한 보안위협으로 나타났다. 본 논문에서는 4차 산업 혁명 시대의 핵심 기술인 드론의 안전성을 향상시키기 위한 목적으로, 드론의 신규 취약점을 발굴하고 실증하였다. 실험을 위하여, 최근 출시된 G 제품을 대상으로, 드론에서 발생 가능한 다양한 취약점 중 하나인 GPS 스푸핑 공격을 시도하였으며, 실험 결과, GPS 좌표를 변조함으로써, 비행이 가능한 구역에서 비행 금지 구역으로 인식하도록 좌표를 조작하였으며, 비행 금지 구역으로 인식한 드론은 준비된 동작에 따라, 강제로 착륙시키거나 다른 장소로 이동시키는 것이 가능하다. 본 논문의 결과는 드론의 안전성을 향상시키기 위한 참고 자료로 활용될 것으로 사료된다.
군사적 용도로 처음 개발된 드론(drone)은 현재 드론 관련 기술의 발전으로 인해 다양한 용도로 군사적 용도 외 민간 분야에서도 개발되어 사용할 수 있게 되었다. 이러한 분야 중 영상 촬영을 목적으로 개발된 촬영용 드론은 드론에 카메라를 장착하여 현재 영화나 방송분야를 넘어 다양한 영상콘텐츠 제작 분야에서 활발히 사용되고 있다. 촬영용 드론은 기존의 촬영 기술로는 촬영하기 어려웠던 현장성과 역동성 있는 영상 촬영을 가능하게 해 준다. 본 논문은 드론을 이용하여 촬영을 할 때 드론 조종자가 드론을 조정하면서 드론 카메라가 촬영하는 피사체를 직접 보면서 드론을 조종할 수 있는 뷰파인더를 제작하였다. 제작한 드론용 뷰파인더는 안경 형식으로 3D MAX로 모델링한 데이터를 3D 프린터로 출력하여 초소형 LCD 모니터를 장착하는 과정으로 제작하였다. 이렇게 제작된 드론 촬영용 뷰파인더는 드론의 안전한 비행과 함께 촬영하고자 하는 피사체의 정확한 프레이밍 촬영을 가능하게 해 준다.
안티 드론은 불법적인 드론의 침입 및 활동을 감지하고 차단하는 장치를 의미하며, 불법 드론을 추락시키거나 공중에서 파괴시키는 기술을 포함하는 것으로서, 본 논문은 안티 드론 기술로 원격 드론 탐지에 따른 재밍의 영향성 분석한 것이다. 드론의 거리에 따라 재밍 신호의 영향이 달라질 수 있다. 삼각파의 발생으로 근거리에 있는 드론과 원거리에 있는 드론을 동시에 재밍을 할 수 있는 장점이 있으며, 최대 전력으로 송신하지 않음으로 배터리를 효율적으로 운용할 수 있는 효과가 있다. 또한, 원거리에서 재밍에 대한 영향을 받지 않더라도 근거리에서는 더욱 재밍 영향이 크므로 재밍에 대한 영향을 달리 받을 수 있는 장점이 있다.
최근 드론은 가격 하락, 소형화와 함께 높은 기술 발전에 힘입어 드론 보급이 민군에 걸쳐 증가하면서 보안안전사고, 치안·안보 위협 등의 문제를 유발할 가능성도 커지고 있다. 드론으로 인해 발생하는 사건 및 사고를 예방하기 위해서는 드론의 출현에 대응할 수 있는 탐지 기술이 우선적으로 선행되어야 한다. 드론은 크기가 작고 전파 반사도가 낮은 재질로 구성되어 있어 음향, 적외선, 레이다의 운용만으로는 탐지가 어렵다. 최근 영상 식별 성능을 강화하기 위해 레이다 신호에 인공지능을 접목한 연구사례가 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 레이다 영상을 이용한 드론 탐지 기술을 소개하며, 드론의 모의실험 데이터와 실제 실험 데이터를 기반으로 인공지능 기술에 적용하여 드론의 분류 정확도를 효과적으로 입증하였다.
드론 기술의 발달과 대중화로 인하여 드론을 범죄나 테러 등에 악용하는 소위 '비열한 드론 (dirty drone)'이 사회문제화가 되고 있으며, '드론의 역습'을 심각하게 고려할 시점이 되었다. 실제로 드론으로 인한 위협 사례는 지상 시설물에 대한 위협은 물론, 항공 안전 위협, 최근에는 대규모 행사나 집회 및 특정 인사를 겨냥한 범죄, 테러에 이르기까지 그 악용 범위가 넓어지고 있다. 본 연구는 드론이 범죄, 테러 등에 악용되면서 새로운 형태의 사회 안전 위협요인으로 등장한 반면, 이에 대한 대응은 아직 충분하지 못하고 있는 상황에서 안티드론의 개념을 명확하게 규정하고자 하였다. 이를 통하여 효과적인 안티드론 시스템 구축방안을 제시하고자 하였다. 안티드론의 주요 쟁점 요소들에 대하여 분석을 하였으며, 안티드론은 "드론으로 인해 야기되는 범죄나 테러 등 공공의 안녕과 질서를 침해하는 행위를 예방, 탐지, 차단하기 위해 법집행기관, 관련 기술 및 산업 주체 등이 상호 유기적으로 결합하여 수행하는 법적, 제도적, 기술적 차원의 종합적 대응 활동"으로 정의하였다. 비열한 드론에 대한 효과적인 대응을 위하여 법집행 기관의 권한 부여와 관련 법률의 제정 등을 제시하였다. 앞으로 직접적인 데이터 (primary data)를 활용하여 안티드론에 대한 종합적이고 체계적인 후속 연구가 이어져야 할 것이다.
드론 산업의 급속한 성장과 함께, 드론 펌웨어에 대한 보안이 중요한 이슈로 대두되고 있다. 본 연구는 드론 펌웨어를 보호하기 위한 효과적인 방법 중 하나로 소프트웨어 난독화 기술을 제안한다. 난독화 기법은 소스 코드나 바이너리를 의도적으로 복잡하게 변형시켜, 외부의 불법적인 분석 및 변조를 어렵게 만드는 방법이다. 이 연구는 드론 펌웨어에 대해 난독화 기법을 적용하고, 그 효과를 평가함으로써 드론 시스템의 보안 강화에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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