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3km밖 초소형 드론도 추적하는 'AI 레이더' 국산화…"국방·산업계 기대"

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DGIST·캘리포니아 주립대, '드론 탐지 레이더 시스템' 개발

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DGIST 협동로봇융합연구센터 오대건 연구원팀이 레이더 시연을 마친 후 기념촬영을 하고 있다.(오대건 선임연구원(우), 김문현 연구원(가운데), 최병길 연구원(좌))© 뉴스1

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(서울=뉴스1) 최소망 기자 = 국내 연구진이 3km 이상 거리가 떨어진 곳에서도 초소형 드론을 탐지할 수 있는 레이더 기술을 개발했다. 드론 탐지 세계 시장을 독점하고 있는 이스라엘 기업 '라다(RADA)'와 비슷한 수준의 기술을 국산화한 것으로 국방이나 산업계에 활용될 전망이다.

오대건 대구경북과학기술원(DGIST) 협동로봇융합연구센터 선임연구원은 16일 정부과천청사 과학기술정보통신부 기자 브리핑실에서 "지난 2017년부터 김영욱 미국 캘리포니아 주립대 교수 연구팀과 공동연구를 통해 3km 이상 떨어진 초소형 드론도 식별할 수 있는 '드론 탐지 레이더 시스템'을 개발했다"고 밝혔다.

지난 2014년 파주에서 북한 드론이 발견됐다. 국방부는 해외 기술을 바탕으로 한 드론 탐지 레이더를 도입했고 지난해부터는 '드론 부대'를 창설해 드론을 활용한 전투체계 구축에 박차를 가하고 있다. 그러나 아직 국내 레이더 탐지 관련 기술력이 미흡해 레이더 시스템은 대부분 해외에서 도입하고 있다. 드론 탐지 세계 시장을 독점하고 있는 이스라엘 라다(RADA)와 영국 브라이터(Blighter)는 대표적으로 각각 3km와 2.4km 이상 드론 탐지가 가능하다.

DGIST 연구팀은 지난 2016년 국내 최초로 200m 이상 탐지 가능한 레이더 시스템을 자체 개발했다. 이어 이번에는 순수 국내 기술로 3km 이상 떨어져 비행하는 '초소형 팬텀 드론'을 알아차리는 드론 탐지 레이더 시스템을 개발했다. 초소형 팬텀 드론 규모는 가로·세로·높이 각각 55cm·55cm·40cm다.

연구팀은 최대 탐지 거리 향상을 위한 능동위상배열(AESA) 레이더 기술과 드론의 정확한 위치추정을 위한 초고해상도 레이더 신호처리 기술을 접목했다. 능동위상배열 레이더는 레이더 안테나에 배열된 레이더 모듈들이 개별적인 반도체 증폭·위상 변위기를 갖춰 전파 송수신의 방향을 통제할 수 있다.

또 연구팀은 차세대 딥러닝 인공지능(AI) 알고리즘으로 주목받는 '생성적 적대 신경망'(GANs) 기반 레이더 인지 기술을 개발해 식별률 향상을 기대하고 있다. GANs는 데이터양이 적더라도 스스로 학습해 유사 데이터를 창출해낼 수 있는 차세대 딥러닝 인공지능 알고리즘이다. 인공지능은 학습 데이터가 많을수록 인식률이 높아지는데 이 알고리즘으로는 적은 양의 데이터만 가지고 이동하는 표적을 쉽게 식별할 수 있다.

이렇게 개발된 기술을 드론을 활용한 전투체계를 구축 중인 군, 공항 활주로나 인근에 불법적인 드론 모니터링, 원자력발전소·수소탱크 등 고위험군의 물질을 관리소, 국경 인근 드론 활용 마약 단속용 등으로 활용될 수 있을 전망이다. 또 개발 과정에서 레이더 시스템 내부의 송신부·수신부·안테나·신호처리플랫폼 등 하드웨어 부품들을 100% 국내 중소기업들과 공동 개발해 국내 기술 자립 가능성을 높인데도 의미가 크다.

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"고 말했다.

이번 연구 성과는 지난달 22일 레이더분야 세계적 학술지 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters'에 실렸다.
somangchoi@news1.kr

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