인공지능(AI)을 활용해 모든 드론 식별가능

문광주 기자 / 기사승인 : 2020-03-22 15:08:58
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다양한 드론들이 레이더에 어떤 신호를 남길지 체계적으로 조사
26-40 밀리 헤르츠(mH)까지 다양한 주파수에서 드론의 레이더 단면을 측정
AI 시스템을 사용해 드론 레이더 신호를 자동으로 감지 할 수 있을 것이다.

레이더 시야에 들어오는 모든 드론을 식별.
일반적인 레이더 신호로 드론 추적


이 드론은 현재 레이더로 한 특수 챔버에서 측정되고 있다.
이런 방법으로 연구원들은 다양한 드론 모델의 특징적인 레이더 신호를 캡처해 앞으로 보다 쉽게 ​​감지할 수 있도록 한다.

▲ 레이더 측정실에 있는 드론. © Vasilii Semkin


드론은 여가생활 취미 조종사에게 인기가 있을 뿐만 아니라 일상에서 유용한 도우미이기도 하다. 이 소형 비행체들은 파이프라인, 보호지역을 모니터링, 구조작업, 패키지 배달 및 거친 지형의 탐사를 돕고 머지않아 화성과 토성의 위성 타이탄을 돌아다닐 수 있는 날아다니는 눈 역할을 한다.
하지만 강한 규제에도 불구하고 무인 항공기 조종사들은 종종 드론을 이착륙하는 항공기에 가깝게 조종한다. 테러리스트들에게는 쿼드로콥터 등이 끔찍하게 오용될 수도 있다.

▲ 날아다니는 눈(eye); 카메라가 장착된 콰드로콥터(Quadrocopter) © Pixabay/gemeinfrei


시험중인 레이더 단면

일반적인 레이더 기술을 사용하면 소형 항공기를 거의 찾을 수 없다.
재료와 구성 요소의 크기가 작고 구조가 다르기 때문에 감지하기가 어렵다.
이것이 바로 알토 대학교 (University of Aalto)의 바실리 셈킨(Vasilii Semkin)이 이끄는 연구팀이 다양한 드론들이 레이더에 어떤 신호를 남길지 체계적으로 조사하기 시작한 이유다.

셈킨(Semkin)은 “항공기의 더 나은 탐지 방법을 찾기 위해 26-40 밀리 헤르츠(mH)까지 다양한 주파수에서 드론의 레이더 단면을 측정했다. 다양한 드론 모델과 재료로 인해 발생하는 신호 차이를 조사하고 싶었다. 모델의 레이더 신호 알려지면 나중에 더 쉽게 식별 할 수 있다.”고 설명한다.

드론 서명 데이터베이스

이 이미지는 특별히 개발된 측정 챔버에서 검사한 드론 중 하나를 보여준다.
챔버 벽의 뾰족한 구조는 측정 레이더 빔의 방해 반사를 최소화 하기 위한 것이다.
이러한 측정 결과는 향후 중앙 드론 데이터베이스에 개별적으로 정리될 것이다.

이거은 학습 가능한 인공 지능 알고리즘을 훈련 할 수 있도록, 레이더 시스템이 드론 탐지를 최적화하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어 공항에서 이러한 AI 시스템을 사용해 드론 레이더 신호를 자동으로 감지 할 수 있을 것이다.

출처 : Aalto University

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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