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제 61호(2-6월) | AI 공격용 드론 개발을 위한 국내의 기술수준 분석

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Written by 유재명 작성일23-08-02 13:36 조회251회 댓글0건

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AI 공격용 드론 개발을 위한 국내의 기술수준 분석

유 재 명
Ⅰ. 서 론
  러시아와 우크라이나 전쟁에서 드론은 전쟁의 패러다임을 바꾸는 강력한 공격수단이자 게임 체인저(Game Changer)로 인식되는 획기적인 전환을 이끌고 있다. 특히 우크라이나는 자폭용 드론으로 러시아 전차를 무력화시켜 전세를 역전시키는 등 전장에서 드론이 강력한 무기체계로서 활용되고 있는 점을 여실히 보여 주고 있다. 
 이와같이 자폭형 드론이 공격용으로서 정밀타격 성능을 발휘하기 위해서는 인공지능(이하 AI 라 한다) 기술을 적용하여 드론이 스스로 표적을 탐지 및 추적하고 비행체의 위치와 비행속도를 제어할 수 있는 첨단기술 확보가 무엇보다 중요하다.
  이러한 드론에 AI를 적용하여 AI 공격용 드론을 개발하면 더욱 강력한 무기체계의 적용이 가능하고 향후 부족한 병력자원을 대체할 수 있을 것이다. 다시 말하면 드론에 임무장비를 장착하기 위한 체계기술과 드론이 표적을 탐지 및 인식할 수 있는 AI 기술이 확보되어야 AI 공격용 드론이 적진의 상공에 은밀히 침투하여 드론 스스로 표적을 타격할 수 있을 것이다.
 따라서 본 연구는 미국 국방성에서 개발 중인 드론 관련 보고서, 국방기술진흥연구소가 2022년 발간한『미래국방 2030 기술전략, 드론』과『미래국방 2030 기술전략, AI』등을 참고하여 현재 국내의 AI 공격용 드론 개발 기술수준을 고찰해 보고자 한다.

II. 국내의 AI 공격용 드론 개발 기술수준 
  국방안보환경 변화에 대비하여 유·무인복합체계를 구축하는데 있어서 가장 핵심적인 전력이 드론이고 미래전장 환경의 드론은 드론봇의 핵심 무기체계로 발전할 것으로 예상된다. 드론은 임무장비에 따라 용도가 변경되는 다목적으로 운용이 가능한 체계로 공중, 수상, 수중, 육상 등 거의 모든 분야에서 활용할 것으로 판단되며 미래 전장환경에 적합하고 효율적인 선진국 수준의 기술력을 갖추는 것이 관건이다. 
  국내의 드론 기술수준은〈표 1〉에서 보는 바와 같이 세계 최고 수준에 비해 회전익 드론은 67.2%이며 기술격차는 3.4년, 고정익 드론은 71.7%이며 기술격차는 3.1년, 생체모방 드론은 71.3%이며 기술격차는 2.7년으로 분석되고 있다.1) 즉, 우리나라의 드론 핵심기술 수준은 선진국 대비 70%이고 기술격차는 평균 3년 정도 뒤처져 있는 것으로 평가되고 있다.

 AI 기반 공격용 드론체계는 비행체, 지상통제장치(GCS), 데이터링크, 임무장비 등으로 구성되고 선견(先見), 선결(先決), 선타(先打)의 능력을 갖춘 체계종합 비행체로서의 역할을 수행해야 한다.2) 특히 공격용 드론의 비행체는 작전반경, 운용고도, 체공시간, 탄두중량 등 성능이 타격 목표와 거리에 따라 정해지고 저온, 고온, 우천 시 그리고 전자기 환경 등에서도 구동이 가능하게 설계되어야 한다. 공격용 드론은 지정된 표적의 위치에 정확히 도착하여 작전을 수행해야 하기 때문에 소형·경량의 조종컴퓨터, 항법센서, 비행제어법칙 등으로 구성된 항전 및 항법장치가 필요하며 적지에서 작전을 수행해야 하므로 GPS 항재밍 기능도 갖추어야 한다.

 

<표 1> 한국의 드론 기술수준

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​출처: 국방기술진흥연구소, 『미래국방 2030 기술전략, 드론』, 서울: 국기연, 2022.

 

 또한 국내의 AI 기술 수준은 〈표 2〉에서 나타난 바와 같이 머신러닝의 경우 최고 선진국에 비해 69%이고 기술격차는 2.6년으로 나타났으며 특히 AI 공격용 드론에서 필수적인 Big Data 기반의 딥러닝 기술은 선진국 대비 77%이고 기술격차는 2년으로 나타났다​.3) 

 

〈표 2〉머신러닝/딥러닝의 최고 선진국 대비 국내 기술수준

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출처: 국방기술진흥연구소,『미래국방 2030 기술전략, AI』, 서울: 국기연, 2022.


​전장인식을 위한 AI 기술은 감시, 정찰 등을 통해 전장환경에 대한 정보를 획득하여 지휘관에게 판단을 위한 영상, 음성, 신호, 언어, 감정 등의 정보를 제공하는 기술분야로 영상인식, 음성인식, 언어인식, 감정인식으로 구분된다.4)  특히 공격용 드론에 필요한 영상인식 분야는 영상에서 사물의 위치나 내용을 이해하고 움직이는 행동을 이해하는 기술로 영상 학습데이터 및 전처리, 영상학습, 영상추론, 이종센서 융합 등 4개의 세부 기술로 구분된다.5)

  AI 공격용 드론에서 가장 필요한 기술은 실시간 목표물 추적 서비스로 드론 상에서 수행하는 작업으로 크게 이미지 처리 모듈, 드론 추적 알고리즘 모듈, 드론 조종 모듈, 네트워킹 모듈로 나눠지는데 각 모듈의 역할은 다음과 같다.

  첫째, 이미지 처리 모듈은 드론에 장착된 EO/IR 카메라로부터 영상정보를 주기적으로 제공받아서 영상에서 목표물을 인식하고 목표물의 위치 및 크기 정보를 메시지로 추적 알고리즘 모듈에 전달하는 역할을 수행한다.

  둘째, 드론 추적 알고리즘 모듈은 드론이 어떻게 움직여야 하는지 결정하는 역할을 수행하며 메시지로 전달받은 물체의 위치 및 크기 정보를 활용하여 목표물을 추적하기 위한 드론의 움직임을 결정하고 결정한 움직임을 드론 조종 모듈로 전송한다.

  셋째, 드론 조종 모듈은 목표물 추적 알고리즘 모듈로 부터 얻은 드론의 움직임을 실제로 수행하는 역할을 담당하고 드론에게 명령을 전달하여 움직이고 또한 드론으로부터 정보를 받아와 GCS (Ground Control System) 및 드론 추적 알고리즘으로 전달하는 작업을 수행한다.

  넷째, 네트워킹 모듈은 드론과 GCS 간에 통신을 담당하며 메시지를 주고 받으면서 드론의 주기적인 상태를 보고하고 실시간으로 영상을 스트리밍하며 GCS로부터 명령을 전송하는 모듈이다

  위의 절차 중에서 인공지능 작업을 필요로 하는 요소는 물체 인식 및 추적과 드론 제어 두 요소로 먼저 물체 인식 및 추적은 드론의 카메라 센서로부터 받은 영상에서 목표물을 찾아내고 화면상에서의 물체 이동을 지속적으로 추적하는 깊은 신경망(Deep Neural Network)구조 기반의 인공지능 알고리즘을 이용한다. 한번 인식된 목표물을 지속적으로 카메라 화면 내에 위치시키면서 적절한 거리를 유지하도록 드론의 움직임을 제어하는 드론 제어작업이다. 정밀도 높은 자율 제어를 위해서는 깊은 강화학습(Deep Reinforcement Learning)에 기반을 둔 드론 제어 알고리즘을 사용해야 한다.

 따라서 AI 공격용 드론을 개발하기 위해서는 드론체계의 성능은 물론 임무장비인 정찰장비(EO/IR)의 객체 추적 기술, 객체식별 기술 및 형상인식 기술 등을 위한 AI기반의 첨단기술을 비롯하여 드론에 공격용 탄약이나 발사체를 탑재하기 위한 소형 고성능 탄두 설계기술, 초소형 신관 설계기술, 충격흡수 및 발사제어장치 기술 등의 개발이 되어야 한다. 또한, 임무장비를 통해 획득한 영상정보의 데이터량이 많아짐에 따라 실시간으로 비행체와 지상통제장비 간의 전송률을 향상시키기 위한 초고속 데이터 전송 기술개발이 동시에 이루어져야 한다.

 

IV. 결론 및 향후 과제

 AI 공격용 드론 개발을 위한 현재 한국의 드론 기술 수준은 선진국 대비 70%, 기술격차는 평균 3년 정도이고 특히 Big Data 기반의 AI 딥러닝 기술은 선진국 대비 77%, 기술격차는 2년으로 선진국에 비해 매우 열악한 것으로 나타났다.

 AI 공격용 드론은 지정된 표적의 위치에 정확히 도착하여 작전을 수행해야 하기 때문에 드론의 자율비행과 정밀타격을 위해서는 뛰어난 지능을 갖춘 AI 기술개발이 무엇보다 중요하다. 드론 제어 알고리즘의 인공지능 기술을 통해 드론이 스스로 목표물을 찾아내고 인식된 목표물을 카메라 화면 내에 위치시키면서 계속해서 추적할 수 있도록 자율 제어가 되어야 한다. 아울러 드론 기술과 AI 기술이 동시에 개발되어야 성능이 우수한 AI 공격용 드론을 개발할 수 있는 여건이 조성될 것이다

 따라서 현재 선진국에 비해 매우 열악한 드론 및 AI 기술을 조속히 극복하고 한국의 우수한 ICT 기술을 바탕으로 자율성이 우수한 지능형 AI 공격용 드론 개발에서는 앞장서 나아가야 한다. 

 그럼으로써 AI 공격용 드론이 향후 한국군의 핵심 무기체계로써 전투력 증대는 물론 병력감축에 대비하여 매우 효과적으로 사용될 것으로 기대한다.

 

<참고문헌>

국방기술진흥연구소,『미래국방 2030 기술전략, 드론』, 서울: 국기연, 2022.

국방기술진흥연구소,『미래국방 2030 기술전략, AI』, 서울: 국기연, 2022.

국방기술품질원, “소형 공격용 드론 개발 동향,”『국방과학기술정보』, 제77호, 2019.1

손경환 외, “드론 활용 목표물 추적 응용에서의 인공지능 작업 실행 효율 비교 분석: 클라우드 기반 대 드론 기반,”『The Journal of Korean Institute of Communications and  Information  Sciences』, Vol. 43, No. 1, 2018, p.144.

이경탁, “군사용 소형 드론 2021년 부터 전력화…LIG넥스원, 직충돌형 드론 개발,” 『디지털타임스,2018년 10월 31일. 

이시은·송영찬, “AI 군대 뜬다,.. 軍, 미래戰 컨트롤 타워 구축.”『한국경제』, 2021년 6월 21일.

Dave Sloggett, Drone Warfare: The Development of Unmanned Aerial Conflict, New York: Skyhouse, 2015.

Frantzman, Seth J., Drone Wars: Pioneers, Killing Machines, Artificial Intelligence, and the Battle for the Future, New York: Bombardier Books, 2021.

Olivier Terzo and Jan Martinovič, HPC, Big Data, and AI Convergence Towards Exascale: Challenge and Vision, New York: CRC Press, 2022.

Sloggett, Dave, Drone Warfare: The Development of Unmanned Aerial Conflict, New York: Skyhouse, 2015.

Terwilliger, Brent, Small Unmanned Aircraft Systems Guide: Exploring Designs, Operations, Regulations, and Economics, New York: Aviation Supplies & Academics, 2017.

US Department of Defense, Department Guidance on Procurement and Operation of DoD Unmanned Aircraft Systems, Washington, DC: Government Printing Office, 2021.

US Department of Defense, Unmanned Aircraft Systems(UAS) DoD Purpose and Operational Use(https://dod.defense.gov/UAS/).

US Department of Defense, U.S. Department of Defense Responsible Artificial Intelligence Strategy and Implementation Pathway, Washington, DC: Government Printing Office, 2022.

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