북한 드론 위협에 '감시 눈' 어떻게?...드론탐지 AI 달고 10km 도전

by강민구 기자
2023.01.25 18:13:47

소형드론 새로운 위협..레이더·광학시스템 등 활용
레이더 한계 극복 위해 인공지능 기술도 접목해 연구
이스라엘 최대 10km 탐지..센서 등 종합 기술 필요

[이데일리 김일환 기자]
[이데일리 강민구 기자] 최근 북한 무인항공기(드론)가 하늘을 휘젓고 다녀 국민을 불안하게 했다. 2014년부터 북한 드론이 파주시와 백령도에 추락한 상태로 발견된 이래, 어느덧 10여 년 가까이 지났다. 정부에서 드론부대를 만들고, 레이저포까지 총동원해 대응한다는데 가장 기본적인 드론 탐지는 어떻게 할까.

25일 업계에 따르면 이스라엘, 미국 등 방산 강국들이 최대 10km까지 ‘감시 눈’을 넓히는데 도전중이다. 탐지기술에 인공지능 기술을 더해 주변 지형들과 자동으로 구분하는 방향으로 발전하는 추세다. 우리나라에서도 소형 드론을 정밀하게 탐지하기 위한 기술들을 개발해 실전에 투입할 준비를 해나가고 있다.

드론 추정 물체 레이더로 확인해 거리, 크기 등 추정

최근 소형 드론 수요가 늘면서 가볍고, 저렴하면서 비교적 성능이 좋은 광학센서, 항법장치, 비행제어 프로그램들을 오픈소스(공개 소프트웨어) 형태로 구하기 쉬워졌다. 이러한 드론은 무기로도 활용할 수 있기 때문에 새로운 위협이 됐다. 최근 러시아·우크라이나 전쟁에서 쓰인 드론이 대표적인 사례다.

소형 드론은 날개길이가 2~3m에 불과해 레이더에 의한 탐지를 어렵게 한다. 탐지를 하더라도 타격 자체가 힘들고, 타격할 수 있어도 인구 밀집 지역에는 추가 피해를 줄 수 있기 때문에 여러 대의 드론이 나타나면 안보에 위협이 될 수밖에 없다.

이러한 드론을 탐지할 때 주로 레이더를 이용하고, 무선주파수(RF)스캐너나 광학시스템(카메라)을 보조 수단으로 이용한다. 레이더 탐지 기술은 드론(목표물)에 반사된 신호로 목표물의 방향과 신호를 확인할 수 있다. 유럽, 한국 등은 일반적으로 3km까지 탐지할 수 있지만, 이스라엘과 같은 방산 강국은 최대 10km까지 거리도 탐지할 수 있는 레이더를 확보한 것으로 전해진다.

하지만 레이더는 드론을 조류로 잘 못 탐지할 수 있다. 새 인지 드론인지 정도만 구분해 드론일 가능성을 제시하는 정도로 역할이 제한적이다. RF 스캐너는 드론 신호를 확인해 뱡향을 추정하고, 광학시스템은 직접 영상을 찍어 드론인지 여부를 확인하도록 돕는다.

업계 전문가는 “안테나로 쏘고 이를 받아 아날로그 신호를 디지털로 바꾸고, 신호에서 나오는 에너지가 특정 기준치 이상을 넘어가면 탐지가 됐다고 본다”면서 “추정된 물체의 거리, 고각(올려다보는 각도), 방위각(북쪽에서 동쪽방향으로 측정한 각도) 정보를 뽑아내고, 크기도 대략 추정할 수 있다”고 설명했다.

마이크로 도플러 신호 분석해 새와 구분하기도



전문가에 따르면 앞으로 드론을 더 정밀하게 탐지하려면 다양한 플랫폼 특성과 저고도 비행특성 등을 고려해 탐지 센서를 적용해야 한다.

전자광학 센서(시각, 적외선, 음향, 전파탐지, 레이더 등)를 활용한 탐지 정보를 합치고, 인공지능 기술을 접목해 조류와 드론 구별, 탐지 확률을 높이는 자동표적 인식 기술도 개발해야 한다.

실제 드론의 크기는 조류 정도이기 때문에 레이더로 탐지하거나 식별하기는 쉽지 않다. 특히 드론은 산이나 건물 사이를 날아오기 때문에 이를 탐지하기가 어려워 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이때 클러터(Clutter·레이더 신호 중 표적신호를 제외하고 표적 지를 방해하는 모든 반사 신호)가 생길 수 있다.

최근에는 표적의 운동역학적 차이를 이용해 새와 구분하는 기술도 도입되고 있다. 특히 미세 도플러(Micro-Doppler)같은 움직이는 물체로부터 보이는 미세한 신호를 분석하는 기술도 개발 중이다. 이는 드론 프로펠러에서 나오는 레이더 신호의 반사 특성이 새와 같은 생물체와는 달라 그 특성을 구분하는 원리다.

김영욱 서강대 전자공학과 교수는 “사람의 몸에서 반사되어 생성되는 미세 도플러 신호와 같이, 드론 혹은 조류에서 나오는 미세 도플러 신호를 인공지능으로 분석하는 시도가 이뤄지고 있다”면서 “학습을 위해 많은 양의 데이터가 필요한데 드론과 달리 불규칙하게 움직이는 새의 움직임을 다양한 각도에서 학습시키기는 어려워 적은 양의 데이터로 효과적으로 인공지능을 학습시키기 위한 연구도 이뤄지고 있다”고 말했다.

다만, 드론의 미세 도플러는 수 백 미터 수준으로 가까이 와야 탐지가 가능하다. 따라서 현재로서는 레이더로 원거리에서 탐지하고, 드론이 근처에 오면 광학카메라나 적외선 센서를 융합해 분류하는 접근 방식을 이용한다.

이러한 드론은 어떻게 격추할 수 있을까. 전문가에 따르면 위성항법장치를 교란해 위치 인식 기능상실을 유도하는 소프트킬(soft kill)과 타격 격추 포획 등과 같은 하드킬(Hard Kill) 방식으로 나뉜다.

소프트킬의 일종인 교란(재밍)방식은 가까운 거리에선 효율적이지만 먼 거리에서 고출력으로 방해 전파를 쏜다면 항공기, 선박 등의 항법장치에도 부정적인 영향을 줄 수 있어 드론에 임무 수행이 늦어지는 정도의 영향을 줄 수 있다. 다만, 최근에는 작은 크기의 안티 교란 장치도 발달해 이 장치를 장착한 드론이라면 교란 방식이 먹히지 않을 수 있다.

안동만 한서대 석좌교수(전 국방과학연구소장)는 “타격, 격추와 같은 하드킬(Hard Kill) 방식은 고출력 레이저를 활용해 드론 기능을 상실하게 하는 연구를 하고 있다”며 “유도탄으로 소형드론을 요격하는 방법은 가성비(가격대비성능)가 떨어진다”고 설명했다.

안 교수는 “북한은 화생방능력을 보유해 소형 드론으로도 충분히 위협적인 전력이 될 수 있다”며 “최근 발생한 북한 소형드론 위협을 계기로 종합적인 탐지 인식 표적 대응 시스템을 만들어야 한다”라고 조언했다.