Convergence Security Journal (융합보안논문지)

Korea convergence Security Association (한국융합보안학회)
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Advancements in Drone Detection Radar for Cyber Electronic Warfare

사이버전자전에서의 드론 탐지 레이다 운용 발전 방안 연구

  • 김준섭 (육군사관학교/전자공학과) ;
  • 조성환 (육군사관학교/전자공학과) ;
  • 박복기 (육군사관학교/전자공학과) ;
  • 박상준 (국방과학연구소/군전력연구센터) ;
  • 이원우 (육군사관학교/전자공학과)
  • Received : 2023.08.03
  • Accepted : 2023.08.14
  • Published : 2023.09.30
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Abstract

The progress in science and technology has widened the scope of the battlefield, leading to the emergence of cyber electronic warfare that exploits electromagnetic waves and networks. Drones have become more important due to advancements in battery technology and navigation systems. Nevertheless, tackling drone threats comes with its own set of difficulties. Radar plays a vital role in detecting drones, offering long-range capabilities and independence from weather conditions. However, the battlefield presents unique challenges like dealing with high levels of signal noise and ensuring the safety of the detection assets. This paper proposes various approaches to improve the operation of drone detection radar in cyber electronic warfare, with a focus on enhancing signal processing techniques, utilizing low probability of interception (LPI) radar, and implementing optimized deployment strategies.

과학 기술의 발전으로 전장의 영역이 확대되고 있고 전자파와 네트워크를 통한 사이버전자전 개념이 제시되었다. 사이버전자전 영역에서 활용되는 다양한 무기체계들 중 드론은 배터리, 항법장치 등의 발전을 통해 활용도가 증대되고 있다. 한편, 드론 위협에 대응하기 위해 다양한 드론 탐지 기술들이 활용되고 있으며, 그 중 레이다는 장거리 탐지가 가능하고 기상의 영향을 받지 않아 핵심적인 기능을 수행한다. 그러나 전장 환경에서는 높은 신호 잡음이 발생하여 탐지 정확도가 감소하며, 탐지 자산의 안전성과 효율성이 보장되어야 하는 특수한 상황이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사이버전자전의 작전 환경을 고려하여 잡음 제거를 위한 신호처리, 저피탐 레이다의 활용, 레이다 운용 개수 최적화 방법 등 드론 탐지 레이다의 운용 발전 방안을 제시한다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 육군사관학교 화랑대연구소의 2023년도 연구활동비 지원을 받아 연구되었음. (연구번호 : 2023B1028)

References

  1. 김학기, "우크라이나 전쟁과 드론, 한국 산업에 대한 시사점," 월간 KIET 산업경제, 제293권, pp. 61-76, 2023.
  2. 정삼철, 류남훈, 백태헌, "드론산업 발전 동향과 활용 사례," 연구보고서, pp. 1-111, 2015.
  3. 심준형, 황의천, 손창근, 류연승, "드론 사고 사례와 기술 동향에 따른 안티드론 대응 방안," 한국산학기술학회 논문지,제24권, 제2호, pp. 651-659, 2023. https://doi.org/10.5762/KAIS.2023.24.2.651
  4. 서상, 김도훈, 한상우, "사이버-전자 위협에 대한 드론 전투피해효과 모의 분석," 한국정보기술학회논문지, 제20권, 제11호, pp. 163-185, 2022. https://doi.org/10.14801/jkiit.2022.20.11.163
  5. 김지원, 박상준, 이광호, 정찬기, "화생방 정찰드론의 군집비행 시 사이버전자전 취약점 및 대응방안 분석," 융합보안논문지, 제18권, 제2호, pp. 133-139, 2018.
  6. 최성재, 노정민, 김상하, "드론 사이버위협에 따른 효과적 대응방안에 관한 연구," 한국군사학논집, 제78권, 제3호, pp. 301-328, 2022. https://doi.org/10.31066/KJMAS.2022.78.3.011
  7. 허엽, 김동진, 이일로, 김대원, 정윤식, "드론의 군사적 활성화를 위한 관련기술 개발동향 및 발전방안," 한국산학기술학회 논문지, 제22권, 제12호, pp. 324-331, 2021. https://doi.org/10.5762/KAIS.2021.22.12.324
  8. 이기웅, 송경민, 송정환, 정철호, 이우경, 이명진, 송용규, "ISAR 영상 기반 소형 드론 탐지 구현," 한국전자파학회논문지, 제28권, 제2호, pp. 159-162, 2017 https://doi.org/10.5515/KJKIEES.2017.28.2.159
  9. 최홍락, 정원호, 김경석, "RF를 이용한 효과적인 드론 탐지 기법," 한국위성정보통신학회논문지, 제12권, 제4호, pp. 26-33, 2017.
  10. 이주현, 임여진, 최현지, 정영호, "이미지 센서와 FMCW 레이다의 센서 융합을 통한 딥러닝 기반 드론 탐지기법," 대한전자공학회 학술대회, pp. 690-691, 2020.
  11. 신준표, 김유민, 최규민, 성승민, 이병권, "YOLO를 이용한 드론탐지 시스템," 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집, 제29권, 제1호, pp. 233-236, 2021.
  12. 문민정, 이우경, "드론 탐지 및 분류를 위한 레이다 영상 기계학습 활용," 한국정보통신학회논문지, 제25권, 제5호, pp. 619-627, 2021. https://doi.org/10.6109/JKIICE.2021.25.5.619
  13. 김승운, 장호석, "라이다를 활용한 드론 탐지체계 제안," Journal of the KNST, 제5권, 제1호, pp. 33-37, 2022. https://doi.org/10.31818/JKNST.2022.03.5.1.33
  14. Ann Janeth Garcia, Ali Aouto, 이재민, 김동성, "CNN-32DC: An improved radar-based drone recognition system based on Convolutional Neural Network," ICT Express, 제8권, 제4호, pp. 606-610, 2022. https://doi.org/10.1016/j.icte.2022.04.012
  15. 문민정, 송경민, 유수진, 심현석, 이우경, "레이다 기반의 드론 탐지 기법 연구," 한국위성정보통신학회논문지, 제12권, 제2호, pp. 99-103, 2017.
  16. Gong J, Yan J, Li D, Kong D, "Detection of Micro-Doppler Signals of Drones Using Radar Systems with Different Radar Dwell Times," Drones, Vol. 6, No. 9, pp. 262, 2022.
  17. 김소연, 김성표, 박범준, 정운섭, 추헌우, 윤정, 김진용, "사이버전자전 기술 및 발전방향," 한국전자파학회논문지, 제32권, 제2호, pp. 119-126, 2021. https://doi.org/10.5515/KJKIEES.2021.32.2.119
  18. ARMY, U. S. FM 3-38: Cyber Electromagnetic Activities. 2014.
  19. 김재우, 심상렬, "미국의 군사용 무인항공기 진화적 개발 사례 분석: 전술/전략급 고정익 무인항공기 중심으로," 선진국방연구, 제3권, 제2호, pp. 17-46, 2020.
  20. 이규환, "국내외 드론 탐지 기술 동향," 주간기술동향, pp19-21, 2016.
  21. 이인재, 최상혁, 주인원, 전진우, 차지훈, 안재영, "불법 드론 대응을 위한 저고도 드론 탐지 기술동향, " Electronics and Telecommunications Trends, 제37권, 제1호, pp. 10-20, 2022.
  22. Burrus, C. Sidney. "Wavelets and wavelet transforms," 2015.
  23. "Ericsson Microwave Systems Improved HARD-3D radar system," Jane's Land-Based Air Defence-Anti-Aircraft Control Systems, 2002.
  24. Kong, S. H., Kim, M., Hoang, L. M, Kim, E., "Automatic LPI radar waveform recognition using CNN," IEEE Access, Vol. 6, pp. 4207-4219, 2018. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2788942
  25. 권현, 윤준혁, 김준섭, 박상준, 김용철, "딥뉴럴 네트워크에서의 적대적 샘플에 관한 앙상블 방어 연구," 융합보안논문지, 제21권, 제2호, pp. 57-66, 2021. https://doi.org/10.33778/kcsa.2021.21.2.057
  26. Moon. C. H., Ahn. J. M., "Markov Decision Process-based Potential Field Technique for UAV Planning," Journal of the Korea Society for Industrial and Applied Mathematics, Vol. 25, No. 4, 2021.