드론 군단

‘드론 군집’이란 공통의 목표를 달성하기 위해 조율된 방식이나 반자율적인 방식으로 운용되는 다수의 무인 항공 시스템(UAS)을 의미하며, 대개 정보를 공유하고 환경적 또는 작전상의 상황에 집단적으로 대응합니다.
대드론 방어(C-UAS)의 맥락에서, 이 용어는 수십 대에서 수백 대에 이르는 드론이 동시에 작전을 펼치며, 개별 표적을 추적하고 무력화하도록 설계된 기존 방어 체계를 압도하는 상황을 포괄합니다.

미국 국토안보부(DHS)와 나토 과학기술기구(STO)에 따르면, 군집의 주요 특징으로는 자기 조직화, 협력적 행동, 분산된 의사결정, 그리고 집단 내에서 일부 손실이 발생하더라도 계속 활동할 수 있는 능력 등이 있다.

그것이 중요한 이유

드론 군집은 영공 방어에 있어 가장 복잡한 과제 중 하나입니다.
단일 드론의 침입과 달리, 드론 군집은 분산 감시, 포화 공격, 또는 레이더 및 광학 추적 시스템을 마비시키는 다중 벡터 침입을 수행할 수 있다.

국방 기관, 공항 및 중요 인프라 운영 기관은 다수의 드론을 실시간으로 탐지, 분류 및 대응할 수 있는 다중 센서 기반, 자동화되고 AI가 지원되는 대군집 대응 전략을 수립해야 한다.

드론 군집 탐지

탐지 과정에서는 여러 센서에서 수집된 데이터를 통합하여 무리의 독특한 특징과 형태를 식별해야 합니다.

1. 레이더 감지
   • 군집은 레이더 반사 단면적(RCS)이 낮은 다수의 반사 신호를 발생시키며, 이는 클러터로 나타날 수 있다.
   • 적응형 알고리즘을 탑재한 고해상도 3D 및 위상 배열 레이더는 밀집된 드론 반사파를 배경 잡음과 구별할 수 있다.
   • 다중 빔 레이더나 MIMO(다중 입력 다중 출력) 구성과 같은 시스템은 군집 추적 정확도를 높여줍니다.
     
     

2. RF 주파수 대역 모니터링
   • 프로토콜 분석 및 RF 감지 기능을 통해 동일한 제어 네트워크 내에서 작동하는 여러 개의 동시 통신 또는 원격 측정 링크를 식별할 수 있습니다.
   • 이 시스템은 패킷 타이밍, 주파수 호핑 및 전송 밀도를 분석하여 군집의 협력 관계를 추론합니다.
     
     
3. EO/IR 및 음향 센서
   • 시각 및 열화상 카메라는 물체의 식별 및 분류를 담당하는 반면, 음향 센서는 독특한 멀티로터 비행 패턴이나 집단적인 소리 특징을 감지합니다.
     
     
4. AI 기반 센서 융합
   • 인공지능은 레이더, RF 및 광학 데이터를 결합하여 군집 행동 패턴을 인식하고 오탐을 제거합니다.
     
     

식별 및 추적

무리가 탐지되면, 식별 및 추적 과정을 통해 해당 무리가 상용 드론, 개조된 시스템, 아니면 적대적 플랫폼으로 구성되어 있는지 판단합니다.

• 행동 분석: 알고리즘은 군집 운동의 기하학적 구조(예: 격자형, 방사형, 나선형 편대 등)를 연구합니다.
• 신호 출처: 프로토콜 분석은 통신 신호를 특정 드론 유형이나 제어 노드와 연결합니다.
• 분산 추적: 다중 센서 네트워크는 지휘통제 시스템을 통해 위치 데이터를 교환함으로써, 고밀도 환경에서도 표적 추적의 연속성을 유지합니다.
• 운영자 위치 파악: RF 방향 탐지는 제어 소스나 군집 조정 노드의 위치를 삼각 측량으로 파악합니다.

드론 떼의 위협 완화

무리를 무력화하려면 동시에 발생하는 여러 위협에 대응할 수 있는, 조율되고 확장 가능하며 자동화된 대응책이 필요합니다.

1. 전자전 대응 조치 (소프트 킬)

• RF 전파 방해: 광대역 또는 적응형 전파 방해 장치는 여러 주파수 대역에 걸친 통신 또는 항법 신호를 동시에 방해할 수 있다.
• 스푸핑 및 계정 탈취: ‘사이버-오버-RF(Cyber-Over-RF)’ 및 프로토콜 수준 조작을 통해 군집 내 개별 드론을 선택적으로 무력화할 수 있다.
• 전자기 펄스(EMP) 및 고출력 마이크로파(HPM): 에너지 무기는 광범위한 지역의 전자 기기를 작동 불능 상태로 만듭니다.

2. 동적 대응 조치 (하드 킬)

• 집속 에너지 무기(DEW): 레이저 또는 HPM 시스템은 부수적 피해를 최소화하면서 정밀하고 반복 가능한 타격을 가할 수 있습니다.
• 발사체 및 요격 드론: 자율 요격기나 그물 기반 시스템은 드론을 물리적으로 무력화합니다.

3. AI 기반 의사결정 지원

• 지능형 명령 소프트웨어는 표적의 우선순위를 정하고, 자원을 배분하며, 시스템 지연 시간을 관리하여 실시간 대응을 유지합니다.
• 통합 위협 우선순위 지정 알고리즘은 각 드론을 방해, 스푸핑 또는 물리적으로 요격할지 여부를 결정하는 데 도움을 줍니다.
  
  

운영상의 과제

• 센서 포화: 기존의 레이더 및 RF 센서는 신호가 밀집된 환경에서 과부하 상태에 빠질 수 있습니다.
• 지연 및 데이터 과부하: 여러 센서와 대응 조치를 실시간으로 조정하려면 초저지연 처리가 필요합니다.
• 부작용: 전자전 조치는 민간 통신이나 항공 시스템에 영향을 미칠 위험이 있습니다.
• 법적 근거: 대부분의 관할 구역에서는 승인된 기관만이 능동적 완화 조치를 시행할 수 있습니다.
• 적대적 적응: 무리는 탐지를 피하기 위해 암호화된 통신, 동적인 편대 변화, 또는 미끼 드론을 활용할 수 있다.

새로운 동향

• AI 기반 군집 대응 전술: 기계 학습을 활용하여 군집 행동을 예측하고 대응책을 사전에 마련한다.
• 협업형 C-UAS 네트워크: 레이더, RF 및 광통신 네트워크를 연계하여 통합 군집 추적이 가능한 다기관 시스템.
• 집속 에너지 기술의 발전: 출력이 향상되고 크기가 축소된 현장 배치형 HPM 및 레이저 시스템.
• 시뮬레이션 및 디지털 트윈: 탐지 및 대응 알고리즘을 테스트하기 위한 가상 군집 모델.
• 표준화 노력: 미국 국토안보부(DHS), 유럽항공안전청(EASA), 그리고 나토(NATO)는 C-UAS 군집 방어 효과성에 대한 평가 기준을 마련하고 있다.

다층적 반(反)군집 접근법의 장점