널리 알려진 바와 같이 드론산업은 4차 산업혁명을 견인하는 13대 혁신성장 동력 산업 중 하나이다. 드론은 조종사가 탑승하지 않는 무인/원격조종 비행장치로 영상촬영, 감시, 조사, 물품배송 등의 서비스에 활용되고 있다. 드론을 이용한 서비스가 안전하게 상용화되기 위해서는 필수적으로 드론 자체 및 드론 기반 서비스를 보호하는 드론 보안기술이 적용되어야 한다. 드론은 피해자임과 동시에 가해자가 될 수 있는 양면성을 지니고 있기 때문에 이러한 특성을 고려한 보안기술이 필요하다. 최근 드론 보안의 양면성을 고려한 핵심요소로 드론식별모듈(DIM)이 개발되고 있다. 본 논문에서는 드론식별모듈 개념을 정의하고, 주요 기능 소개 및 국제표준화 추진 현황을 설명한다.
최근 성장하고 있는 드론 산업에 맞추어 전세계적으로 드론 운용을 위한 식별 및 인증 규정을 마련하고 있는 추세이다. 대표적으로, 미국 FAA 에서 채택한 Remote ID 기반의 식별방식이 있다. 그러나, ID 기반의 인증 방식은 해당 ID 가 탈취 혹은 위조될 경우 다른 드론으로 위장하여 여러 심각한 사회 문제를 일으킬 위험성이 있다. 따라서 드론에 탑재된 여러 센서나 모터와 같은 하드웨어의 고유한 특성을 이용하여 Remote ID 를 대체하거나 이중 인증에 이용하려는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 드론에 탑재된 하드웨어의 고유특성을 이용한 다양한 식별 및 인증시스템에 대한 연구에 대하여 살펴본다.
본 논문에서는 드론 수요와 함께 증가하는 드론의 역기능을 해결하기 위한 저고도 소형드론 관리 기술의 기초자료를 제공하고자 한다. 이를 위해 여러 나라에서의 저고도 소형드론 식별기술을 조사 및 분석하였다. 소형드론의 위치, 속도 등 비행정보 이외에도 비행 계획, 조종자의 신원 등 다양한 정보를 얻어내기 위해 진행되어온 연구 사례들을 중심으로 조사하였고, 각각의 사례들의 특징을 분석하여 나열하였다. 더 나아가 기존의 드론 식별기술들의 문제점을 보완하는 시스템 구성안을 제안하였으며, 비행시험 환경을 구성하여 제시한 시스템을 비행시험을 통해 검증하였다.
최근 드론 산업의 성장으로 드론 등록이 증가함에 따라 드론을 효율적으로 관리하기 위해 Remote ID를 도입하였다. 그러나 현재의 방법은 드론의 개인 정보 보호를 고려하지 않고 있어 드론의 개인 정보 노출과 보안 문제를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 하드웨어의 고유 특성을 PUF 를 활용하여 드론의 익명성을 보호하고, 신뢰할 수 있는 대상이 드론을 안전하게 식별할 수 있도록 하는 새로운 프로토콜을 제안한다.
ICT의 발전으로 드론(이하, 무인기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와 동일)이 대중화됨에 따라, 농업, 건축업 등 다양한 분야에서 드론이 유용하게 사용되고 있다. 그러나, 악의적인 공격자는 고도화된 드론을 통해 국가주요기반시설에 위협을 가할 수 있다. 이에, 불법드론의 위협에 대응하기 위해 안티드론 시스템이 개발되어왔다. 특히, 드론이 브로드캐스트하는 원격 식별 데이터(Remote-ID, R-ID) 데이터를 기반으로 불법드론을 탐지·식별하는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템이 개발되어 세계적으로 많이 사용되고 있다. 하지만, 이러한 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템은 무선 브로드캐스트 특성으로 인해 보안에 매우 취약하다. 본 논문에서는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템의 대표적인 예인 DJI 사(社) Aeroscope를 대상으로 보안 취약성을 분석하여, 재전송 공격(Replay Attack) 기반 무력화 방식을 제안하였다. 제안된 무력화 방식은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 실제 테스트 환경에서 4가지 유형의 공격에 대해 검증되었다. 우리는 검증 결과를 통해 제안한 무력화 방식이 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템에 실효적인 무력화 방식임을 입증하였다.
최근 전장에서의 드론 활용이 정찰뿐만 아니라 화력 지원까지 확장됨에 따라, 드론을 조기에 자동으로 식별하는 기술의 중요성이 더욱 증가하고 있다. 본 연구에서는 드론과 크기 및 외형이 유사한 다른 공중 표적들인 새와 풍선을 구분할 수 있는 효과적인 이미지 분류 모델을 확인하기 위해, 인터넷에서 수집한 3,600장의 이미지 데이터셋을 사용하고, 세 가지 사전 학습된 합성곱 신경망 모델(VGG16, ResNet50, InceptionV3)의 특징 추출기능과 추가 분류기를 결합한 전이 학습 접근 방식을 채택하였다. 즉, 가장 우수한 모델을 확인하기 위해 세 가지 사전 학습된 모델(VGG16, ResNet50, InceptionV3)의 성능을 비교 분석하였으며, 실험 결과 InceptionV3 모델이 99.66%의 최고 정확도를 나타냄을 확인하였다. 본 연구는 기존의 합성곱 신경망 모델과 전이 학습을 활용하여 드론을 식별하는 새로운 시도로써, 드론 식별 기술의 발전에 크게 기여 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 드론의 공격을 무력화시키는 기술인 안티드론에 대한 기술 및 특허 분석을 실시하였다. 안티드론의 기술 정의, 안티드론 시스템의 기술 요소 등 안티드론의 기술에 대한 조사를 진행하였다. 또한 2011년부터 10년간 국내외에서 출원된 드론 및 안티드론의 출원 특허에 대해 조사하였다. 최근 10년간 국내 특허 출원 건수 및 안티드론에 관한 국내 특허 출원 건수를 조사하였고, 국외 출원의 경우, 미국, 유럽, 일본, 중국, PCT에 최근 10년간 출원된 안티드론에 관한 출원실적을 조사하였다. 국내 안티드론에 관한 특허 내용에 대해 "안티드론"으로 검색된 무력화 기술 특허, 드론의 탐지 및 식별 기술에 관한 특허, 드론의 무력화 기술에 관한 특허 등을 조사하였다. 본 연구를 통해 드론 탐지 기술로 출원된 총 91건의 특허 중 공공기관의 출원은 5건으로 5.5%를 차지하였고, 드론 식별 기술로 출원된 총 174건의 특허 중 공공기관의 출원은 4건으로 2.3%를 차지하였다.
본 논문에서는 평소 사람이 접근하기 어려워 점검이 힘들었던 대형구조물에 대하여 드론을 활용한 안전점검의 활용 가능성을 기획하였으며, 지상에서 식별하기 힘들거나 육안만으로 찾기 힘든 구조물을 근접 촬영하고 열화상 카메라를 이용해 구조물의 상태를 정밀 점검하고자 한다. 국내 최초로 드론을 활용하여 정밀 안전진단에 활용 가능한지에 대한 검토와 일반 안전진단과의 차별성 및 비교를 통해 향후 드론에 미치는 영향을 검토하고자 한다.
UAV (unmanned aerial vehicles)을 지칭하는 드론 관련 산업은 기존의 원격조종 무선모형 항공기 수준에서 벗어나 급속도로 발전하고 있으며, 현재는 자동화와 클라우드 네트워크 기술을 접목시키면서 새로운 산업으로 성장해가는 상황이다. 최근 무인 항공기의 능력은 폭발물 및 기타 위험 물질 운반 등 공공 안전에 대한 심각한 위협을 가져올 수 있으며, 불법 드론에 의한 이러한 위험을 감소시키기 위해, 음향 특징 추출 및 분류 기술에 의하여 이들 불법 드론을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 고조파 특징 추출 방법(HLA)에 의한 음향 특징벡터 추출 방법을 소개한다. HLA에 기초한 특징 벡터 추출 방법은 음향 데이터의 보다 특징적인 특성을 추출하여 무인 항공기 음향을 식별할 수 있게 한다. 실외 환경에 존재하는 음향의 식별성능을 평가하기 위해 여러 사물 및 실제 드론의 음향을 비교 분석 하였으며, 각 음원에 대한 시뮬레이션으로 드론 및 기타의 음향을 분류하였다.
세계적 관심과 함께 드론은 물품 수송, 산림 보호, 안전 관리 등 활용 분야의 저변을 확대해 나가고 있으며 드론은 활용 분야 확대 및 규모 확장에 따라 군사 작전, 환경 감시 등 다양한 분야에서 군집 비행이 응용되고 있다. 현재 국내에서는 특정 산업 분야의 서비스를 위한 이음 5G와 같은 특화망을 구축해 나가고 있다. 이와 관련하여 드론 시스템 또한 AI와 자율비행 등과 융합된 서비스를 제공하기 위해 특화망을 구축하려는 움직임이 보이고 있다. 드론이 여러 서비스와 융합됨에 따라 다양한 환경에서의 다양한 보안 위협 또한 종속되고 있으며, 이에 대응하여 국내에서는 드론 보안에 대한 요구사항과 가이드라인을 마련하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 드론 시스템 중 드론의 군집 비행 시스템과 이를 위한 이음 5G와 같은 이동통신 특화망에서 무선랜과 양자 엔트로피 기반 난수 발생기를 탑재한 암호모듈을 활용하여 군집 비행 드론 간 피아식별 및 안전한 정보 제공 기술 방법을 제안하고, 구현에 참고할 수 있는 테스트 벡터를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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