• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권4호
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• pp.133-143
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• 2023

ICT의 발전으로 드론(이하, 무인기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와 동일)이 대중화됨에 따라, 농업, 건축업 등 다양한 분야에서 드론이 유용하게 사용되고 있다. 그러나, 악의적인 공격자는 고도화된 드론을 통해 국가주요기반시설에 위협을 가할 수 있다. 이에, 불법드론의 위협에 대응하기 위해 안티드론 시스템이 개발되어왔다. 특히, 드론이 브로드캐스트하는 원격 식별 데이터(Remote-ID, R-ID) 데이터를 기반으로 불법드론을 탐지·식별하는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템이 개발되어 세계적으로 많이 사용되고 있다. 하지만, 이러한 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템은 무선 브로드캐스트 특성으로 인해 보안에 매우 취약하다. 본 논문에서는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템의 대표적인 예인 DJI 사(社) Aeroscope를 대상으로 보안 취약성을 분석하여, 재전송 공격(Replay Attack) 기반 무력화 방식을 제안하였다. 제안된 무력화 방식은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 실제 테스트 환경에서 4가지 유형의 공격에 대해 검증되었다. 우리는 검증 결과를 통해 제안한 무력화 방식이 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템에 실효적인 무력화 방식임을 입증하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.26-33
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• 2017

드론은 원격 조종 또는 자동 조종을 통해 임무를 수행하는데 이때 무선통신 기술이 사용된다. 최근 무선통신 기술을 사용하여 드론을 악용하는 사례가 증가함에 따라 드론 RF 신호 탐지의 중요성이 증대되고 있다. 본 논문은 ISM(Industry Science Medical) 대역에서 Wi-Fi, Bluetooth 및 전용 드론 통신 방법을 고려한 시뮬레이션을 통해 효율적인 드론 RF 탐지 방식을 제안하였다. 일반 단말기와 드론 신호가 혼재한 환경을 구성한 뒤 드론 움직임에 따른 RF 특성을 이용하여 일반 단말기와 드론 신호를 구별하였다. 제안한 드론 RF 탐지 기법은 WRMD(Windowed RSSI Moving Detection) 연산과 Doppler Frequency 식별 방법이다. 시뮬레이션 환경은 2가지 신호와 4가지 신호가 혼재하는 환경으로 구성하였고 제안한 드론 RF 탐지 기법을 적용하여 드론 탐지율을 통해 성능을 분석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1217-1228
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• 2023

본 논문에서는 드론의 공격을 무력화시키는 기술인 안티드론에 대한 기술 및 특허 분석을 실시하였다. 안티드론의 기술 정의, 안티드론 시스템의 기술 요소 등 안티드론의 기술에 대한 조사를 진행하였다. 또한 2011년부터 10년간 국내외에서 출원된 드론 및 안티드론의 출원 특허에 대해 조사하였다. 최근 10년간 국내 특허 출원 건수 및 안티드론에 관한 국내 특허 출원 건수를 조사하였고, 국외 출원의 경우, 미국, 유럽, 일본, 중국, PCT에 최근 10년간 출원된 안티드론에 관한 출원실적을 조사하였다. 국내 안티드론에 관한 특허 내용에 대해 "안티드론"으로 검색된 무력화 기술 특허, 드론의 탐지 및 식별 기술에 관한 특허, 드론의 무력화 기술에 관한 특허 등을 조사하였다. 본 연구를 통해 드론 탐지 기술로 출원된 총 91건의 특허 중 공공기관의 출원은 5건으로 5.5%를 차지하였고, 드론 식별 기술로 출원된 총 174건의 특허 중 공공기관의 출원은 4건으로 2.3%를 차지하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권10호
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• pp.59-68
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• 2024

본 연구에서는 드론 및 관련 장치들로부터 생성되는 무선주파수 신호를 기반으로 드론을 탐지하고 기종을 식별하는 모델을 제안하였다. 전장 환경에서의 활용 가능성을 높이기 위해 모델은 경량화와 신속한 탐지를 최우선으로 고려하되 높은 탐지 정확도도 보장할 수 있도록 설계하였고, 데이터 전처리는 Hilbert-Huang 변환보다 처리 속도가 더 빠른 이산 푸리에 변환으로 수행하였다. 학습 모델은 비전문가도 쉽게 사용할 수 있고 분류 속도 및 정확도 측면에서도 탁월한 성능을 발휘하는 LightGBM 모델을 채택하였다. 제안하는 모델의 성능 검증은 공개 드론 무선주파수 데이터세트인 CardRF dataset을 활용하여 수행하였다. 실험결과 드론, WiFi 및 Bluetooth 장치 3종을 탐지 및 식별하는 3 클래스 다중분류의 정확도는 이산 푸리에 변환으로 전처리를 수행하는 과정에서 샘플 포인트 수를 100k로 설정한 경우 99.63%, 500k로 설정한 경우 99.40%로 나타났다. 드론 6종, Bluetooth 장치 2종 및 WiFi 장치 2종에 대한 10 클래스 다중분류 실험에서는 샘플 포인트 수가 100k인 경우 95.65%, 500k인 경우 96.83%를 달성하여 이전 연구 대비 상당히 향상된 탐지성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.619-627
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• 2021

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.233-236
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• 2021

본 논문에서는 국내 드론 사용량이 증가하고 있으나 드론을 제재하기 위한 수단과 AI를 활용한 드론 콘텐츠가 부족하다. 상기 문제점을 해결하기 위해 Darknet 과 YOLO_mark를 사용하여 디바이스를 학습시켜 손쉽게 드론 인식 및 구별을 할 수 있게 구현하였다. 이를 통해 기존 드론 제재 수단의 한계를 극복하고 손쉽게 이용할 수 있다. 나아가 본 논문을 이용하여 군◦경에서 드론 식별 등으로 활용할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.604-611
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• 2016

UAV (unmanned aerial vehicles)을 지칭하는 드론 관련 산업은 기존의 원격조종 무선모형 항공기 수준에서 벗어나 급속도로 발전하고 있으며, 현재는 자동화와 클라우드 네트워크 기술을 접목시키면서 새로운 산업으로 성장해가는 상황이다. 최근 무인 항공기의 능력은 폭발물 및 기타 위험 물질 운반 등 공공 안전에 대한 심각한 위협을 가져올 수 있으며, 불법 드론에 의한 이러한 위험을 감소시키기 위해, 음향 특징 추출 및 분류 기술에 의하여 이들 불법 드론을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 고조파 특징 추출 방법(HLA)에 의한 음향 특징벡터 추출 방법을 소개한다. HLA에 기초한 특징 벡터 추출 방법은 음향 데이터의 보다 특징적인 특성을 추출하여 무인 항공기 음향을 식별할 수 있게 한다. 실외 환경에 존재하는 음향의 식별성능을 평가하기 위해 여러 사물 및 실제 드론의 음향을 비교 분석 하였으며, 각 음원에 대한 시뮬레이션으로 드론 및 기타의 음향을 분류하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.397-403
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• 2024

최근 북한의 드론 개발 및 운용 능력이 급속히 향상되면서 한국의 안보에 심각한 위협이 되고 있다. 2014년, 2017년, 2022년에 발생한 북한 무인기 침투 사건들은 북한 드론의 기술 고도화와 도발 가능성을 실질적으로 보여주고 있다. 본 연구는 북한 드론의 군사적 위협 실태를 면밀히 분석하고 효과적인 대응 방안을 모색하는 것을 목적으로한다. 본 연구는 북한 드론 기술의 발전 수준과 군사적 활용 가능성, 최근 북한 드론 침투 사례의 특징과 양상, 한국의 현 대응 체계의 적절성 및 한계점, 향후 대응 방안 등을 분석하였다. 이를 위해 국내외 연구 문헌과 언론 보도 자료를 검토하고, 북한 드론 침투 사례를 구체적으로 분석하였다. 연구 결과, 북한의 소형 드론은 소형 경량화, 저고도·저속 비행, 장시간 비행, 정찰 장비 탑재 등의 기술적 특성을 갖추고 있으며, 정찰, 감시, 기습 공격, 테러 등에 활용될 수 있는 위협 요소를 지니고 있음을 확인하였다. 또한, 한국의 현 대응 체계는 탐지·식별 능력 미흡, 요격 성공률저조, 통합 대응 체계 미비, 전문 인력·장비 부족 등의 한계를 드러내고 있다. 따라서 본 연구는 드론 탐지·식별 기술개발, 다양한 드론 무력화 기술 활용, 법적·제도적 기반 정비, 유관 기관 간 협력 체계 구축, 국제 공조 강화 등의 기술적, 정책적, 국제 협력적 대응 방안을 제시하였다. 특히, 한국 사회 전반의 북한 드론 위협에 대한 인식을 제고하고범국가적 대응 의지를 결집하는 것이 중요하다고 강조하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.257-262
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• 2023

최근 드론을 공격적 목적으로 활용하는 사례가 증가하면서 소형드론의 위협으로부터 효과적으로 국가중요시설을 방호할 수 있는 대책이 필요하다는 주장이 등장하고 있다. 2022년 2월 발발한 우크라이나와 러시아 간 전쟁에서는 상대국의 주요시설에 대한 공격을 위해 소형드론을 적극적으로 활용하고 있으며, 우리나라의 경우에도 2022년 12월 북한에서 침입한 5대의 소형드론이 서울 및 경기도 지역을 7시간가량 활동하였으나 이를 효과적으로 식별하고 대응하지 못하였다. 대드론체계(Counter-drone System)는 저고도로 비행하여 위협을 가할 수 있는 소형드론을 탐지 및 식별하고 이를 무력화하는 시스템으로 소형드론 위협을 효과적으로 대응하려면 필수적으로 요구된다. 본 고는 소형드론의 활용성과 위협이 증가하는 가운데 앞으로 국가중요시설을 방호하기 위한 대드론체계를 구축할 때 무엇을 고려해야 하는 지를 살펴보았다. 이를 위해 관련분야 전문가들에 대한 표적집단면접(Focus Group Interview)을 실시하였고, 그 분석결과를 국가중요시설 방호력 강화를 위한 발전방향으로 제시하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.147-157
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• 2018

There are increasing demands to provide early warning against intruding drones and cope with potential threats. Commercial anti-drone systems are mostly based on simple target detection by radar reflections. In real scenario, however, it becomes essential to obtain drone radar signatures so that hostile targets are recognized in advance. We present experimental test results that micro-Doppler radar signature delivers partial information on multi-rotor platforms and exhibits limited performance in drone recognition and classification. Afterward, we attempt to generate high resolution profile of flying drone targets. To this purpose, wide bands radar signals are employed to carry out inverse synthetic aperture radar(ISAR) imaging against moving drones. Following theoretical analysis, experimental field tests are carried out to acquire real target signals. Our preliminary tests demonstrate that high resolution ISAR imaging provides effective measures to detect and classify multiple drone targets in air.