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 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

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.

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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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