무인 항공 시스템(UAS)의 급속한 확산은 현대의 보안 및 방어 전략을 재편하고 있습니다. 드론이 더욱 정교해지면서 비국가 행위자, 범죄 조직 및 기타 적대 세력이 감시, 밀수, 공격 및 교란을 위해 드론을 점점 더 많이 악용하고 있습니다. 경제성과 수정의 용이성 덕분에 악의적인 단체는 이를 공격 자산으로 전환하여 중요 인프라, 공공 안전 및 국가 안보에 대한 위협을 가중시키고 있습니다.
이와 동시에 드론 제조업체는 자율성, 탐색 및 의사 결정 기능을 향상하기 위해 AI 통합을 빠르게 발전시키고 있습니다. 예를 들어 DJI는 Microsoft와 협력하여 실시간 데이터 분석을 위해 Azure IoT Edge 및 AI 기술을 사용하여 AI 기반 솔루션을 개발했습니다. Shield AI는 드론이 GPS나 통신 없이도 작동하여 경쟁이 치열한 환경을 독립적으로 탐색할 수 있도록 하는 AI 기반 자율 시스템인 Hivemind를 도입했습니다. 마찬가지로 Skydio는 고급 컴퓨터 비전과 자율성을 개발하여 드론의 내비게이션과 상황 인식을 향상시켰습니다.
일부 시스템은 이미 인상적인 AI 기반 기능을 입증했지만, 보안 위협에 대한 실제 영향은 아직 제한적입니다. 자율 드론에 대한 논의가 증가하고 있지만, 현재 드론 위협의 대부분은 여전히 상업용 드론과 사람이 조종하는 송신용 드론에서 발생하고 있으며 가까운 장래에도 이러한 현실은 변하지 않을 것으로 예상됩니다.
As UAS의 AI 기능 에 대응하기 위해 고안된 AI 기반 기술도 계속 진화하면서 드론과 드론 대응 시스템 사이에 지속적인 혁신의 사이클이 만들어지고 있습니다. 이러한 기술 경쟁의 격화는 항공 보안의 미래를 형성하고 있으며, 공격 및 방어 기술 모두 전례 없는 속도로 발전하고 있습니다.
카운터-UAS 도전의 복잡한 현실
드론 기술의 급속한 발전은 드론 대응 시스템과 사용자에게 몇 가지 주요 과제를 제시합니다. 드론은 점점 더 작고, 빨라지고, 적응력이 향상되고 있으며, 탐지 및 대응이 점점 더 어려워지는 기능을 탑재하고 있습니다. 널리 이용 가능한 부품으로 조립하는 DIY 드론은 특정 임무에 맞게 쉽게 수정할 수 있어 적대적인 행위자가 전술을 빠르게 발전시킬 수 있습니다. 주파수 호핑과 같은 기술은 탐지를 복잡하게 만들어 기존의 드론 대응 방법의 효과를 떨어뜨립니다.
또 다른 주요 과제는 자동화와 대응 속도입니다. 효과적인 드론 방어에는 즉각적인 탐지와 대응이 필요한데, 이는 사람이 운영하는 시스템만으로는 달성하기 어렵습니다. DIY 드론과 비표준 통신 프로토콜의 사용이 증가함에 따라 기존 C-UAS 시스템의 위협 분류 및 추적 기능은 더욱 복잡해졌습니다.
또한 경제적 격차도 큰 장애물입니다. 상업용 및 DIY 드론은 저렴한 비용으로 배포할 수 있지만, 고성능 C-UAS 솔루션은 상당한 투자가 필요합니다.
드론 위협이 점점 더 복잡해짐에 따라 신속하고 정확한 대응을 보장하기 위해서는 AI 기반 자동화가 필수적입니다. AI를 통해 시스템은 드론의 존재를 감지하고, 행동을 분석하고, 위협 수준을 평가하여 인간 운영자의 업무량을 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
투자에서 영향력까지: 성장하는 AI 기반 Counter-UAS 시장
영공 보안, 드론 침입, 진화하는 공중 위협에 대한 우려가 높아지면서 대응 무인 항공기(C-UAS) 시장이 빠르게 확대되고 있습니다. 보안군과 민간 조직이 보다 효과적인 대응책을 모색하는 가운데, 업계 전문가들은 드론 방어의 미래를 형성하는 핵심 트렌드로 AI와 머신러닝(ML)을 꼽고 있습니다. 애널리스트들의 보고서에 따르면, 전 세계 안티드론 시장은 2025년부터 2029년까지 122억 3천만 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 약 42.81%에 달할 것으로 전망됩니다. 이러한 성장세는 안티드론 환경을 재정의하고 있는 AI 애플리케이션을 비롯한 기술 발전에 힘입어 더욱 가속화되고 있습니다.
출처: 테크나비오는 최신 시장 조사 보고서 '글로벌 안티드론 시장 2025-2029'를 발표했습니다.
국방의 다음 도약: 대응 무인 항공 시스템에서의 AI 및 ML
C-UAS 솔루션에 AI와 ML을 도입함으로써 드론 위협을 탐지하고 분류하는 방식이 혁신적으로 변화하고 있으며, 곧 드론 위협을 물리칠 수 있게 될 것입니다. 일부 AI 기반 솔루션은 이미 운영상의 성공을 입증했지만, 이러한 기술을 더욱 개선하기 위한 연구 및 개발 노력이 계속되고 있습니다. 주요 업계 플레이어들은 협업과 혁신을 통해 AI 기반 C-UAS 기능을 적극적으로 발전시키고 있습니다.
예를 들어
- DroneShield - AI 기반 멀티모달 센서를 활용하여 드론 식별 및 분류를 강화합니다.
- 안두릴 - 보안 운영을 위한 실시간 상황 인식 및 자율적 의사 결정을 개선하기 위해 OpenAI와 파트너십을 맺었습니다.
- 노스롭 그루먼 - 전방 지역 방공(FAAD) 시스템에 AI를 통합하여 단일 인터페이스로 드론 방어 의사결정을 간소화했습니다.
- BlueHalo - 향상된 C-UAS 위협 탐지, 추적 및 대응을 위해 AI/ML 기반 기술인 METIS를 개발했습니다.
AI 기반 드론 대응 시스템이 발전함에 따라 일부 기업은 기존 방식을 뛰어넘는 새로운 방식을 도입하고 있습니다. 예를 들어 Sentrycs는 최근 완전 자율 드론 대응 시스템을 향한 중요한 진전을 보여주는 획기적인 AI 기반 탐지 솔루션인 Sentrycs Horizon을 출시했습니다.
시그니처 그 이상: 센트릭스 호라이즌을 통한 AI 기반 카운터 드론 방어
기존의 C-UAS 솔루션과 달리 Sentrycs Horizon은 사전 정의된 드론 시그니처 라이브러리에 의존하지 않습니다. 대신 RF 환경을 실시간으로 분석하여 새로운 데이터링크 프로토콜을 식별하고 중요한 데이터를 추출 및 분석하며 통신 패턴을 통합하여 탐지 정확도를 높입니다. 이 미래 지향적인 비라이브러리 기반 솔루션은 널리 사용되는 구성 요소를 사용하는 DIY 모델을 포함하여 이전에는 감지할 수 없었던 드론을 감지하여 조기 경보 기능을 지원합니다.
센트릭스 호라이즌은 AI 기반 탐지 기능을 기반으로 완전한 자가 학습 DTIM(탐지, 추적, 식별 및 완화) 엔진으로 발전하고 있습니다. 이 차세대 솔루션은 유형이나 전송 기술에 관계없이 모든 드론을 처리하여 포괄적인 보호 및 운영 효율성을 보장합니다.
탐지부터 조치까지: Counter-UAS에서 AI의 본질적 가치
AI 기반 카운터드론 시스템이 발전함에 따라 드론 방어에 몇 가지 주요 이점을 제공합니다:
- 향상된 탐지 및 식별 기능 - AI 기반 알고리즘은 센서 데이터를 분석하여 오경보를 최소화하면서 드론의 시그니처를 높은 정확도로 식별합니다.
- 자율적 의사 결정 - AI는 자동화된 위협 평가 및 대응 실행을 지원하여 운영자에 대한 의존도를 낮추고 완화 노력을 가속화합니다.
- 진화하는 위협에 대한 적응력 - 머신 러닝을 통해 C-UAS 시스템은 새로운 드론 패턴을 지속적으로 학습하여 새로운 위협을 탐지하고 무력화할 수 있는 능력을 개선할 수 있습니다.
- 비용 효과와 효율성 - AI 기반 자동화는 리소스 할당을 최적화하여 드론 위협을 효과적으로 완화하기 위한 대응책을 전략적으로 배포할 수 있도록 지원합니다.
결론
AI와 머신러닝이 드론 대응 솔루션에 통합되면서 드론 방어 전략이 재정의되고 있습니다. AI 기반 C-UAS 기술은 속도, 정밀도, 적응성을 향상시켜 보안군이 새로운 위협에 한발 앞서 대응할 수 있도록 지원합니다.
센트리크 호라이즌의 출시는 드론 방어 분야에서 중요한 이정표가 될 것이며, 기존 방식을 뛰어넘는 AI 기반 탐지 시스템의 잠재력을 열어줄 것입니다. 이 기술은 완전한 자가 학습 DTIM 시스템으로 발전하면서 탁월한 정확성과 효율성으로 새로운 드론 위협에 대응하는 새로운 표준을 제시합니다.