오대건 DGIST 교수팀, 김영욱 美 캘리포니아 주립대 교수팀과 공동 연구
'생성적 적대 신경망' 기술 적용으로 식별율 향상 기대

3㎞ 이상 떨어진 초소형 드론도 식별할 수 있는 레이더 탐지기술을 국산화하는데 성공했다. 

DGIST(총장 국양)는 오대건 협동로봇융합연구센터 선임연구원 연구팀이 김영욱 캘리포니아 주립대 교수 연구팀과 함께 '드론 탐지 레이더 시스템'을 개발했다고 16일 밝혔다.

지난 2014년 파주에서 북한군의 드론이 발견되면서, 국방부는 해외 기술을 바탕으로 드론 탐지 레이더를 도입했다. 지난해부터는 '드론 부대'를 창설해 관련 인력을 양성하는 등 드론을 활용한 전투체계를 구축하고 있다. 

아직까지 국내 레이더 탐지 관련 기술력이 미흡해 레이더 시스템은 대부분 해외에서 도입하고 있다.

이스라엘 라다(RADA)와 영국 브라이터(Blighter)의 드론 탐지 레이더가 대표적이다. 특히 라다의 레이더의 성능은 전 세계에서 독보적으로 최대 3㎞ 이상 떨어진 드론을 탐지 가능하다.

DGIST 연구팀은 2016년 국내 최초로 200m 이상 탐지 가능한 레이더 시스템을 자체 개발한 데 이어 순수 국내 기술로 3km 이상 떨어져 비행하는 초소형 팬텀 드론(55cmx55cmx40cm)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 3km 이상 떨어진 드론을 탐지했다. 

연구팀은 차세대 딥러닝 AI 알고리즘으로 주목받는 '생성적 적대 신경망(GANs: Generative Adversarial Networks)' 기반 레이더 인지 기술을 개발해 식별률 향상을 기대 중이다. 인공지능은 학습 데이터가 많을수록 인식률이 높아지는데, 이 알고리즘으로는 적은 양의 데이터만 갖고 이동하는 표적을 쉽게 식별할 수 있다.

개발 과정에서 레이더 시스템 내부의 송신부, 수신부, 안테나, 신호처리플랫폼 등 하드웨어 부품들을 100% 국내 중소기업들과 공동 개발했다. 

오대건 선임연구원은 "이번 성과는 국내업체들과의 협력과 독자적 레이더 신호처리 알고리즘 개발에 집중한 결과"라며 "시장의 판도를 바꿔 세계시장에서 국내 레이더 기술의 위상을 높이도록 노력하겠다"고 말했다. 

이번 연구는 2017년부터 DGIST 연구운영비 지원으로 김영욱 미 캘리포니아 주립대 교수 연구팀과의 공동 연구로 진행됐다.

연구성과는 레이더분야 국제 학술지 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters'에 지난 달 18일 온라인판에 게재됐다. 

DGIST 드론 탐지레이더 개발 과정 요약도.<자료=DGIST 제공>
DGIST 드론 탐지레이더 개발 과정 요약도.<자료=DGIST 제공>
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