드론의 위협은 군사 분야뿐만 아니라 공항이나 원전 등 국가 중요 시설에 대하여 광범위하게 발생하고 있다. 드론은 종류나 조종 통제방식 등이 매우 다양하여 획일적으로 방어하는 방법과 시스템을 갖추기가 쉽지 않으며, 드론 기술의 발전에 따라 이를 무기로 활용한 전쟁 패러다임도 변화하고 있다. 특히 드론 기술의 발전으로 인해 정찰 및 공격 임무의 효율성과 정확성이 향상되고 있다. 그럼에도 불구하고 군사작전에 대한 정보획득에 어려움으로 인하여 드론의 군사적 운용에 관한 연구사례 확보가 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 정찰 및 공격 임무 수행 드론의 운용사례 분석을 통하여 각각의 운용양상을 도출하여 정찰과 공격 임무 수행 계획을 효과적으로 수립할 수 있는 기초 자료를 만들고자 한다.
21세기의 주요 전쟁에서 드론은 감시정찰을 넘어 정밀타격 또는 자폭공격, 인지전 등의 목적으로 지상 및 공중은 물론 해상 및 수중으로 그 영역이 확장되고 있다. 이러한 드론은 다영역작전을 수행할 것이며 이를 위해 자율화 수준을 향상하고 High-Low Mix 개념에 기반한 확장성을 강화하는 등의 발전을 이어 나갈 것이다. 최근 드론은 세계의 주요 전쟁에서 주요한 수단으로 활용되고 있으며 향후 게임체인저(Game-Changer)로 진화할 개연성이 충분해 보인다. 북한 또한 오래전부터 정찰 및 공격드론을 운용하기 위해 상당한 노력을 기울여 왔다. 북한은 근래에 들어 드론을 활용한 도발을 지속하고 있고, 그 능력도 점차 고도화되고 있다. 또한, 최근 새로운 전략 드론의 등장으로 이를 활용한 북한의 대남 감시정찰 및 조기경보 능력 확보와 새로운 유형의 도발 등 전·평시 위협이 강화될 것으로 보인다. 이에 이번 연구에서는 북한 전략 드론의 능력을 분석하고 운용 양상을 예측하여 시사점을 제공하고, 이후 우리 군의 드론 전력화 및 대드론체계 솔루션 등 종합적인 전략 수립에 대한 활발한 후속 연구가 이루어지길 바란다.
최근 드론은 세계의 주요 전쟁에서 주요한 수단 즉 공격드론으로 활용되고 있으며 향후 게임 체인저로 진화할 개연성이 충분해 보인다. 한편 북한이 근래에 들어 무인기를 활용한 도발이 점증하고 있는 현상을 연관 지어 볼 때 한반도에서 공격드론의 등장도 머지 않은 것으로 보인다. 21세기의 주요 전쟁에서 공격드론은 정밀화력유도 또는 자폭공격, 인지전 등의 목적으로 지상 및 공중은 물론 해상 및 수중으로 그 영역이 확장되고 있다. 이러한 공격드론은 다영역작전을 수행할 것이며 이를 위해 자율화 수준을 향상하고 High-Low Mix 개념에 기반한 확장성을 강화하는 등의 발전을 이어나갈 것이다. 북한 또한 오래전부터 공격드론을 운용하기 위해 상당한 노력을 기울여 왔는데 제3국 급조 자폭드론, 인공지능 기반 군집형 자폭드론, 자폭형 스텔스 무인 반잠수정 등의 활동이 예상된다. 이러한 북한의 도발 및 공격 양상과 더불어 우리 군의 대응방안과 활용방안에 대한 활발한 후속연구가 이루어지길 바란다.
클러스터된 이기종 무선 센서 네트워크는 서로 다른 목적을 가지는 노드들이 계층적 구조를 이루어 링크를 구성하는 네트워크를 의미한다. 무선 센서 네트워크에서는 한정적인 메모리나 배터리 용량 내에서 운용되는 경우가 많기 때문에 이러한 자원을 효율적으로 관리해야만 네트워크의 수명, 커버리지, 연결성 등의 성능을 길게 유지할 수 있다. 예를 들어 특정 센서들의 부근에서 관심을 가지는 이벤트가 빈번하게 발생하여 계측되는 데이터가 증가하게 되면, 특정 클러스터 그룹의 클러스터 헤드로 전송되는 데이터의 양도 동시에 기하급수적으로 증가하게 된다. 특히 해당 클러스터 헤드에서 전송하는 데이터양보다 센서들로부터 수신하는 데이터양이 많을 경우나 링크가 끊어져 데이터 전송이 불가능한 경우 메모리 총 용량을 초과하는 데이터 혼잡 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 혼잡 문제를 해결하기 위해 모바일 싱크로서 드론을 이용한다. 네트워크, 센서 노드, 클러스터 헤드에 대한 모델링 후 데이터 혼잡도를 계산하기 위한 비용 함수와 혼잡 인디케이터를 정의한다. 이를 바탕으로 데이터 혼잡 지도 인덱스를 계산하여 데이터 혼잡 지도를 작성 후 지도를 기반으로 드론을 최적의 위치에 배치한다. 시뮬레이션을 통하여 드론의 배치에 따른 네트워크의 혼잡도가 감소하는 양상을 다양한 접근을 통해 보여준다. 제어 변수 α를 이용하여 배치되는 드론 수에 따른 데이터 혼잡도의 변화, 요구하는 데이터 혼잡도를 만족시키기 위한 통신 범위와 드론 수와의 관계를 알아본다. 또한 기존 연구와의 오버플로우 관점에서 비교를 통해 제안하는 알고리즘이 최소 20 %의 향상이 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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