카톡 페이스북 트위터 밴드 홈으로

DGIST, 3㎞ 밖 초소형 드론도 탐지하는 레이더 시스템 개발

카카오톡 페이스북 트위터 밴드
폰트사이즈다운 폰트사이즈업
DGSIT 협동로봇융합연구센터 오대건 연구원팀이 레이더를 시연하고 있다. 왼쪽부터 최병길·김문현 연구원, 오대건 선임연구원. DGSIT 제공 DGSIT 협동로봇융합연구센터 오대건 연구원팀이 레이더를 시연하고 있다. 왼쪽부터 최병길·김문현 연구원, 오대건 선임연구원. DGSIT 제공

대구경북과학기술원(DGIST·총장 국양) 협동로봇융합연구센터 오대건 선임연구원 연구팀이 캘리포니아 주립대 김영욱 교수 연구팀과 함께 3㎞ 이상 떨어진 초소형 드론도 식별할 수 있는 '드론 탐지 레이더 시스템'을 개발했다.

이번 연구로 세계 최고 수준의 레이더 탐지기술을 확보, 관련 산업 발전과 국방력 강화에 크게 기여할 것으로 기대된다.

국방부는 2014년 파주에서 북한군의 드론이 발견되면서 해외 기술을 바탕으로 한 드론 탐지 레이더를 도입한데 이어 지난해부터는 '드론 부대'를 창설해 인력 양성 등 드론을 활용한 전투체계 구축에 나서고 있다.

하지만 아직까지 국내 레이더 탐지 관련 기술력이 미흡하여 레이더 시스템은 대부분 해외에서 도입하고 있다. 이스라엘 라다(RADA)사와 영국 브라이터(Blighter)사의 드론 탐지 레이더가 대표적이다. 특히 라다사의 레이더의 성능은 전 세계에서 독보적으로 최대 3㎞ 이상 떨어진 드론 탐지도 가능하다.

DGIST 연구팀은 2016년 국내 최초로 200m 이상 탐지 가능한 레이더 시스템을 자체 개발한 데 이어 이번에는 순수 국내 기술로 3㎞ 이상 떨어져 비행하는 초소형 팬텀 드론(55㎝x55㎝x40㎝)을 알아차리는 '드론 탐지 레이더 시스템'을 개발했다.

연구팀은 최대 탐지 거리 향상을 위한 능동위상배열(AESA) 레이더 기술과 드론의 정확한 위치추정을 위한 초고해상도 레이더 신호처리 기술을 접목해 3㎞ 이상 떨어진 드론을 탐지하는데 성공했다.

또 차세대 딥러닝 AI 알고리즘으로 주목받는 '생성적 적대 신경망'(GANs: Generative Adversarial Networks) 기반 레이더 인지 기술을 개발해 식별률을 높이고 있다. 인공지능은 학습 데이터가 많을수록 인식률이 높아지는데 이 알고리즘으로는 적은 양의 데이터만 가지고 이동하는 표적을 쉽게 식별할 수 있다.

오대건 선임연구원은 "이번 연구 성과는 국내업체들과의 긴밀한 협력과 독자적인 레이더 신호처리 알고리즘 개발에 집중한 결과"라며 "시장의 판도를 바꿔 세계시장에서 국내 레이더 기술의 위상을 높일 수 있도록 더욱 노력하겠다"고 했다.

네이버에서 매일신문 구독하기

매일신문 '네이버TV' 바로가기

매일신문 'Youtube' 바로가기

관련 기사
  • 관련기사가 없습니다
사회일반 기사