드론의 위협은 군사 분야뿐만 아니라 공항이나 원전 등 국가 중요 시설에 대하여 광범위하게 발생하고 있다. 드론은 종류나 조종 통제방식 등이 매우 다양하여 획일적으로 방어하는 방법과 시스템을 갖추기가 쉽지 않으며, 드론 기술의 발전에 따라 이를 무기로 활용한 전쟁 패러다임도 변화하고 있다. 특히 드론 기술의 발전으로 인해 정찰 및 공격 임무의 효율성과 정확성이 향상되고 있다. 그럼에도 불구하고 군사작전에 대한 정보획득에 어려움으로 인하여 드론의 군사적 운용에 관한 연구사례 확보가 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 정찰 및 공격 임무 수행 드론의 운용사례 분석을 통하여 각각의 운용양상을 도출하여 정찰과 공격 임무 수행 계획을 효과적으로 수립할 수 있는 기초 자료를 만들고자 한다.
In this paper, we proposed a hybrid type robot that simultaneously surveillance and reconnaissance on the ground and in the air. It was possible to expand the surveillance and reconnaissance range by expanding the surveillance and reconnaissance area of the ground robot and quickly moving to the hidden area through the drone. First, ground robots go to mission areas through drones and perform surveillance and reconnaissance missions for urban warfare or mountainous areas. Second, drones move ground robots quickly. It transmits surveillance and reconnaissance images of ground robots to the control system and performs reconnaissance missions at the same time. Finally, in order to secure the interoperability of these hybrid robots, basic performance and environmental performance were verified. The evaluation method was tested and verified based on the KS standards.
현재 대한민국은 인구절벽 현상에 의한 병역자원의 감소 문제에 직면해 있으며 이에 대응하기 위해 군 구조 개편 및 전력 구조 변화를 추구하고 있다. 육군은 이런 상황 변화에 대한 대응으로 미래 전장을 주도할 드론봇 전투체계의 전력화를 추진하고 있다. 미래의 전장은 지휘통제, 감시정찰, 정밀타격이 결합된 통합 전장 개념으로 전환될 것이며 이러한 변화에 따라 드론봇을 포함한 무인 전투체계가 실전 배치되어, 위험도가 높고 인간이 수행하기 어려운 전투상황에 더욱 광범위하게 적용될 것이다. 본 논문에서는 이러한 변화에 대한 대응 방안의 하나로 BDI 아키텍처 기반의 의사 결정 시스템을 가진 자율행동 소프트웨어를 개발하였다. 자율행동 소프트웨어는 다 기종에 대한 적용성 확보를 위해 프레임워크 구조를 적용하였고 대상 무인기를 대대급 감시정찰 무인기로 가정하여 PC기반 환경에서 기능을 검증하였다.
본 논문에서는 드론의 표적탐지 임무 수행 시 상대운동 정보 제공을 위하여 지정된 표적을 탐지하고 인식하는 스마트 표적탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 적절한 정확도(i.e. mAP, IoU) 및 높은 실시간성을 동시에 확보할 수 있는 알고리즘을 개발하는데 중점을 두었다. 제안된 시스템은 Google Inception V2 딥러닝 모델의 100k 학습 후 test 결과가 1.0에 가까운 정확성을 보였고 실시간성도 Nvidia GTX 2070 Max-Q를 기반으로 한 고성능 노트북 활용 시에 추론 속도가 약 60-80[Hz]를 기록하였다. 제안된 스마트 표적탐지 시스템은 드론과 같이 운용되어 컴퓨터 영상처리를 활용하여 표적을 자동으로 인식하고 표적을 따라가면서 감시정찰 임무를 성공적으로 수행하는데 도움이 될 것이다.
국제법의 한 분야로서 국제 항공법상 무인항공기의 개념은 일련의 법률 체계내에서 규정되지 않고 있다. 무인항공기의 국제법상 규율은 국제 항공법상의 항공기, 특히 민간항공기와 국가항공기 개념의 유추 적용에 의존한다. 현재까지의 군용항공기와 민간항공기의 영공진입에 대한 국가의 태도와 학설상 인정된 국제관습법의 시각에서 무인항공기의 영공진입의 경우를 살펴볼 때, 무인항공기는 군용항공기로 국가들이 인식하고 있다고 추정된다. 무인항공기의 법적지위와 구분이 국제조약상 명확하지 않으나, 군용항공기의 관련 법규범이 무인항공기에 유추 적용된다고 판단된다. 다만, 무인항공기의 역사가 아직은 짧고, 축적된 사례가 충분하지는 않다는 점에서, 새로운 내용이 제기되고 법률적인 판단이 필요할 여지는 있다고 판단된다. 무인항공기는 새로운 무기 체계로서 정책 결정자들에게 새로운 수단과 가능성을 열어주었다. 특히 국가간의 전면적인 전쟁이 아닌, 새로운 형태의 전쟁이 진행되면서, 무인항공기는 다양한 정책적 선택의 폭을 넓혀주었다. 그중의 하나는 2차대전 이후에 정치적 정당성을 얻고 있는 이른바 정밀타격("surgical measure", 이를 언론에서는 "외과수술적 조치"라고 표현하기도 함)의 하나인 표적공격(targeted killing)의 수단으로서 무인항공기의 사용이다. 또한 9/11 테러라는 중대한 사건을 맞이하여 시작된 새로운 형태의 전쟁에서 무인항공기는 표적 공격만이 아닌 하나의 전쟁 수단으로서 등장하게 되었다. 무인항공기의 무력공격은 테러에 대한 무력 대응이 정치적 정당성을 얻으면서 시행되었고, 은밀하고 작은 규모의 표적 공격만이 아니라 하나의 전쟁 수단으로서 합법성이 주장되고 있다. 그리고 그 합법성의 논거는 테러에 대한 대응이 전쟁상태에 이른다는 전쟁상태론에서 찾아진다. 달리 말하면 전쟁상태론이 암살을 표적공격으로 합법화하고, 그 표적공격이 그래서 전쟁의 한 전략이고, 그 전략을 시행하는 수단이 무인항공기이다. 무인항공기 무력공격의 적법성에 관한 논의의 그러한 정치적 배경을 고려한다면, 무인항공기 무력공격을 둘러싼 국제 관습법의 형성은 아직 기대하기 어렵다고 판단된다. 무인항공기 PMF는 국제 조약 및 관습법상 아직까지 아무런 규율이 미치지 않는 영역이다. 다만 미국의 무인항공기 PMF 사례에 나타난 바와 같이, 미국의 국내법 및 무인항공기 PMF와의 계약의 영역에서 규율이 이루어진다고 판단된다.
현재 4차 산업 혁명은 다른 혁명처럼 인류에게 커다란 변화와 새로운 삶을 가져다주고 있으며, 특히 빅데이터, 인공지능, ICT 등 다양한 기술들을 합쳐 응용할 수 있는 드론에 대한 수요와 활용도가 증가하고 있다. 최근에는 러시아-우크라이나 전쟁, 북한의 대남 정찰 등 위험한 군사 작전 및 임무를 수행하는 데 많이 사용되고 있으며 드론에 대한 수요와 활용도가 높아짐에 따라 드론의 안전성과 보안에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 드론에 관련된 무선 통신 이상 탐지, 센서 데이터 이상 탐지 등 다양한 연구가 진행되고 있지만, 무선 주파수 특성 데이터를 사용하여 위협을 실시간으로 탐지하는 연구는 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 HITL(Hardware In The Loop) 시뮬레이션 환경에서 드론이 미션을 수행하는 동안 지상 제어 시스템과 통신하면서 발생하는 무선 주파수 신호 특성 데이터를 수집하여 특성 데이터가 정상 신호 데이터인지 비정상 신호 데이터인지 판단하는 연구를 진행하였다. 또한, 드론이 미션을 수행하는 중 실시간으로 위협 신호를 탐지할 수 있는 비지도 학습 기반의 위협 탐지 시스템 및 최적의 임계값을 제안한다.
본 논문은 정찰용 하드웨어와 소프트웨어를 설계하고 제작하여 캔위성 플랫폼과 지상국에 탑재 후 기능을 검증한 내용을 다루고 있다. 주요 정찰 임무는 크게 2가지로 구성되는데, 레이더와 GPS, IMU 센서를 이용해 주변 지형을 3D로 렌더링하는 지형탐색과 광학 카메라 영상분석을 통한 실시간 주요 물체 검출이다. 그리고 캔위성 시스템의 완성도를 높이기 위해 GUI 소프트웨어를 통해 데이터 분석효율을 향상하였다. 구체적으로 지형정보와 물체 탐지정보를 실시간으로 지상국에서 확인할 수 있는 소프트웨어를 제작하였으며, 비정상패킷 예외처리와 시스템 초기화 기능을 통해 임무 실패를 방지하였다. 통신계는 LTE와 AWS 서버를 통한 통신을 메인 채널로 사용했고, 보조 채널로 지그비를 사용하였다. 완성된 캔위성을 로켓 발사 방식과 드론 탑재 방식으로 공중 낙하 실험하였다. 실험 결과, 지형탐색과 물체 검출 성능이 우수하였으며, 모든 결과를 실시간으로 처리 후 지상국 소프트웨어에 성공적으로 시현하였다.
최근 영상 인식 등의 인공지능 기술 발전에 힘입어 무인기 자율화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 전문 조종 인력 육성에 큰 비용이 들어가는 군용 무인기 분야에서 관련 연구가 늘어나고 있으며, 그중 하나가 정찰용 무인기의 자율적인 임무 수행을 위한 지능형 프레임워크 연구이다. 해당 연구에선 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크 설계의 방법론을 활용해 무인기용 지능형 프레임워크를 설계하고자 하였다. 무인기의 자율적인 임무 수행 능력을 위해선 지능형 프레임워크와 무인기 모듈의 연동이 원활하게 이루어져야 한다. 하지만 기존 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크의 모델 기반 인터페이스로는 주기성 메시지 프로토콜을 사용하는 무인기에 대한 연동 제공이 어려웠다. 먼저 주기성 메시지 프로토콜에 대한 메시지 모델의 표현력이 부족했고, 다음으로 주기성 메시지 프로토콜과 지능형 프레임워크의 비동기적 데이터 교환 방식의 상호운용성이 제공되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 주기성 서술을 위한 메시지 모델 확장 방법을 제안하여 주기성 메시지 모델에 대한 모델의 표현력을 확보하고, 확장된 모델을 이용한 주기적 및 비동기적 데이터 교환 방법을 제안하여 서로 다른 데이터 교환 방식의 상호운용성을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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