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“드론이 일상 속에 들어올 날이 머지 않았습니다. 드론을 좋은 용도로만 쓴다면 문제가 없겠지만, 사생활 침해부터 테러까지 나쁜 용도로 사용할 가능성도 배제할 수 없지요. 이를 막기 위한 기술을 쌓아 방어체계를 완성하는 것이 목표입니다.”

문전일 DGIST 협동로봇융합연구센터장이 말했다. 문 센터장은 오대건 선임연구원 등 40여 명의 정보통신 전문가들과 함께 저고도 드론을 감지하고 제어하는 시스템을 마련하기 위한 융합연구를 하고 있다. 문센터장은 “우리 상공으로 들어오는 비행기가 허가된 것인지 또 약속된 시간에 이·착륙을 하는지 등을 제어하는 관제탑처럼, 드론의 움직임을 총체적으로 관리하는 핵심 모듈과 알고리즘을 만드는 것”이라고 설명했다.

이를 위해서는 여러 기술이 필요하다. 멀리 떠 있는 작은 비행체의 위치를 파악하는 레이더 기술, 새인지 드론인지 판별하도록 스스로 학습하는 딥러닝형 인공지능기술, 광학기반 영상처리기술, 로봇기술 등이다.


레이더 기술로 비행물체를 찾아라
현재는 오대건 선임연구원이 중심이 돼 저고도 드론을 감지하는 레이더 기술 확보에 힘을 모으고 있다.

오 선임연구원은 “구름만 떠 있는 하늘 위의 미사일보다 여러 전파가 섞인 도시에서 작은 드론을 찾는것이 훨씬 어렵다”고 말했다. 레이더 기술은 전파를 쏜 다음 해당 물체에서 반사되는 전파만을 탐지하는 것인데, 방해물이 많은 도심에서는 드론으로부터 반사된 신호를 감지하는 것이 어렵기 때문이다.

오 선임연구원팀은 듀얼 채널 초고해상도 레이더 기술로 1km 이내의 물체를 판별하는 소형 레이더 장비를 만드는 데 성공해 지난 2016년 5월 학술지 ‘미국전기전자학회 항공우주전자시스템’에 발표했다(doi:10.1109/TAES.2016.140282). 오 선임연구원은 “기존보다 세 배 이상 분해능이 좋아진 것”이라며 “앞으로 3년 안에 세계 최고 수준을 따라잡고, 넘어서겠다”고 말했다.


새인지 드론인지 밝혀 줄 인공지능이 관건
멀리서 날고 있는 새를 비행체로 착각하면 어떻게 될까. 문 센터장은 “기계와 새의 비행은 분명 차이가 있는데 현재로서는 이를 구분하는 게 가장 어렵다”며 “딥러닝 인공지능 기술이 해결책이 될 것”이라고 말했다. 수많은 종류의 새가 나는 패턴을 모두 입력하기는 어렵다. 그래서 스스로 학습할 수 있는 딥러닝 기술을 이용해 정확한 판단을 할 수 있도록 확률을 높여갈 계획이다. 오 선임연구원도 “실제 생물체로 실험을 해야 하는데 경험이 부족하다”며 “인공지능 기반의 레이더 기술을 연구해 온 미국과 협력하고, 자체적으로 새 조련사를 접촉해서 공동연구를 시도할 생각”이라고 설명했다.