3km 밖 초소형 드론도 추적 가능
3km 밖 초소형 드론도 추적 가능
  • 강지희
  • 승인 2019.07.19 13:25
  • 조회수 1667
  • 댓글 1
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저기 저 드론 잡아라아앗! 출처: pixabay
드론 잡아라! 출처: pixabay

지난 2014년 파주에서 북한군의 드론이 발견되자 국방부는 해외 기술을 바탕으로 드론 탐지 레이더를 도입했습니다. 지난해부터는 '드론 부대'를 창설해 관련 인력을 양성하는 등 드론을 활용한 전투체계 구축에 박차를 가하고 있는데요. 다만 아직까지 국내에서는 레이더 탐지 관련 기술이 미흡합니다. 레이더 시스템은 대부분 해외에서 도입하고 있습니다. 이스라엘 라다(RADA)사와 영국 브라이터(Blighter)사의 드론 탐지 레이더가 대표적이죠. 특히 라다의 레이더의 성능은 전 세계에서 독보적으로 최대 3㎞ 이상 떨어진 드론을 탐지할 수 있다고 합니다.

 

대구경북과학기술원 협동로봇융합연구센터 오대건 선임연구원 연구팀이 캘리포니아 주립대 김영욱 교수 연구팀과 함께 3㎞ 이상 떨어진 초소형 드론도 식별할 수 있는 '드론 탐지 레이더 시스템'을 개발했다고 합니다. <IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters>에 게재된 논문에 따르면 순수 국내 기술로 3km 이상 떨어져 비행하는 초소형 팬텀 드론(55cmx55cmx40cm)을 알아차릴 수 있는 '드론 탐지 레이더 시스템'을 개발했다고 합니다.

 

어떻게 개발했는가

DGIST 드론 탐지레이더 개발 과정 요약도. 출처: DGIST
DGIST 드론 탐지레이더 개발 과정 요약도. 출처: DGIST

연구팀은 최대 탐지 거리 향상을 위한 능동위상배열(AESA) 레이더 기술과 드론의 정확한 위치추정을 위한 초고해상도 레이더 신호 처리 기술을 접목했습니다. 능동위상배열은 레이더 안테나에 배열된 레이더 모듈들이 개별적인 반도체 증폭 및 위상 변위기를 갖추고 있어 전파의 송수신을 방향을 통제할 수 있습니다. 초고해상도 레이더 신호 처리 기술은 위치추정의 정확도를 높이기 위한 기술이죠. 이 두 기술을 접목한 결과 연구팀은 3km 이상 떨어진 드론을 탐지하는데 성공했다고 합니다. 

 

지금까지는 학습에 활용할 대규모 데이터를 확보하기 어려웠기 때문에 레이더 인지 기술을 높이기 위한 효율적인 학습이 쉽지 않았습니다. 이에 연구팀은 차세대 딥러닝 AI 알고리즘으로 주목받는 '생성적 적대 신경망(GANs: Generative Adversarial Networks)' 기반 레이더 인지 기술을 개발해 식별율을 향상시킬 가능성을 높였다고 합니다.

GANs 인공지능 기술을 활용한 드론 식별 개념도. 출처: DGIST
GANs 인공지능 기술을 활용한 드론 식별 개념도. 출처: DGIST

GANs는 데이터 양이 적더라도 스스로 학습해 유사 데이터를 창출해낼 수 있는 차세대 딥러닝 인공지능 알고리즘입니다. 인공지능은 학습 데이터가 많을수록 인식률이 높아지는데요. GANs의 알고리즘을 활용하면 적은 양의 데이터만 가져도 이동하는 표적을 쉽게 식별할 수 있다고 합니다. 연구진은 이 기술을 레이더의 마이크로 도플러(Micro Doppler) 추출 기술에 접목해 적은 양의 데이터로도 표적을 식별할 수 있는 기술을 개발했다고 합니다. 

 

연구팀은 개발 과정에서 레이더 시스템 내부의 송신부, 수신부, 안테나, 신호처리플랫폼 등 하드웨어 부품들을 100% 국내 중소기업들과 공동 개발해 기술 자립의 가능성을 한층 앞당겼다고 합니다.

 

앞으로의 전망

DGSIT 협동로봇융합연구센터 오대건 연구원팀이 레이더 시연 후 기념촬영을 하고 있다. 출처: DGIST
DGSIT 협동로봇융합연구센터 오대건 연구원팀이 레이더 시연 후 기념촬영을 하고 있다. 출처: DGIST

오대건 선임연구원은 "이번 연구 성과는 국내 업체들과의 긴밀한 협력과 독자적인 레이더 신호처리 알고리즘 개발에 집중한 결과"라며 "시장의 판도를 바꿔 세계시장에서 국내 레이더 기술의 위상을 높일 수 있도록 더욱 노력하겠다"고 언급했습니다.

 

##참고자료##

 


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박한결 2019-07-21 15:24:40
굿

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