불법 드론 대응을 위한 통합적 유도 법칙 연구 = Research on Comprehensive Guidance Law for Countering Illegal Drones

국문 초록 (Abstract)

최근 상업용 소형 드론의 보급이 확대되면서 이를 악용한 새로운 안보 위협이 대두되고 있다. 특히 드론이 테러나 주요 시설 공격 등 적대적 목적으로 사용될 경우 막대한 사회적, 물리적 피해를 초래할 수 있다. 기존의 레이더 센서 기반 방공망은 전투기 등 대형 고속 기체에 초점을 맞추고 있어, 레이더 반사 면적(radar cross section, RCS)이 작고 저고도로 비행하는 소형 드론에는 효과적으로 대응하기 어렵다. 또한 넷건(net- gun)이나 재머(jammer)와 같은 기존 소형 드론 대응 방식은 대부분 단발성이어서, 첫 시도가 실패하면 후속 임무가 불가능하여 지속적인 위협을 막기 어렵다는 한계가 있다.
이러한 방어 공백을 극복하기 위해, 본 논문은 전자 광학(electro optical) 센서 기반의 영상 정보를 활용하여 대응 계획 기반(contingency plan-based) 운용개념(ConOps)을 제안한다. 제안하는 운용개념의 핵심은, 넷건과 같은 임무 장비를 활용한 1차 임무가 실패했을 경우, 이 상황을 자율적으로 인지하여 직접 충돌하여 제압하는 대응 계획인 2차 임무로 즉시 전환하는 것이다. 이를 위하여 임무 단계별로 최적화된 유도 법칙을 결합하여 구현하였다.
1차 임무 단계에서는 모델 예측 제어(model predictive control, MPC)를 사용하되, 임무 수행을 위한 신속한 접근과 임무 수행 위치 추종의 안정성을 모두 달성하기 위해 동적 비용 함수를 적용하였다. 1차 임무가 실패하면, 대응 계획인 2차 임무로 즉시 전환하여 예측 기반 비례 속도 유도 법칙(lead-point based proportional velocity guidance, L-PVG)을 통해 표적을 신속하고 정확하게 요격한다.
제안된 유도 법칙의 성능 검증을 위해 ROS2/SITL 기반의 고충실도 시뮬레이션을 수행한 결과, 다양한 시나리오에서 높은 임무 성공률을 확인하였다. 본 연구는 MPC와 L-PVG를 임무 단계와 실제 조건에 따라 유기적으로 결합한 자율 대응 전략을 제시했다는 것에 의의가 있으며, 향후 저비용 고효율의 불법 드론 자율 방어 시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The recent proliferation of commercial small drones has given rise to new security threats, particularly through their malicious use. The use of drones for hostile purposes, such as terrorism or attacks on critical infrastructure, can result in significant social and physical damage. Traditional radar-based air defense systems are optimized for large, high-speed aircraft and struggle to effectively counter small drones, which are characterized by a low radar cross section (RCS) and low-altitude flight. Furthermore, conventional countermeasures such as net-guns or jammers are often single-shot solutions. If the initial attempt fails, a follow-up engagement is not possible, limiting their ability to neutralize persistent threats.  
To address this defense gap, this paper proposes a contingency plan-based concept of operations (ConOps) that utilizes information from electro-optical (EO) sensors. The core of the proposed ConOps involves autonomously recognizing the failure of a primary mission (e.g., deploying a net-gun) and immediately transitioning to a secondary contingency mission: neutralizing the target via direct impact. This is achieved by integrating guidance laws optimized for each distinct mission phase.  
I n the primary mission phase, model predictive control (MPC) is employed with a dynamic cost function. This approach ensures both a rapid approach for mission execution and stable tracking of the engagement position. Upon the failure of the primary mission, the system transitions to the secondary contingency plan, engaging a lead-point based proportional velocity guidance (L-PVG) law to ensure rapid and precise interception of the target.  
The performance of the proposed guidance laws was validated through high-fidelity ROS2/SITL (Software-in-the-Loop) simulations, which demonstrated a high mission success rate across various scenarios. This research provides a significant contribution by presenting an autonomous response strategy that organically integrates MPC and L-PVG based on mission phase and dynamic conditions. It is expected to contribute to the future development of low-cost, high-efficiency autonomous defense systems.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제1절 연구 배경 및 관련 연구 1
• 1. 연구 배경 1
• 2. 관련 연구 3
• 가. 대응 드론 운용개념 3
• (1) 단일 임무 운용개념 4
• (2) 통합적 방어 체계 운용개념 5
• (3) 군집 드론 대응 운용개념 6
• 나. 대응 드론 유도 법칙 연구 7
• (1) 정밀 추종 유도 연구 7
• (2) 직충돌 유도 연구 8
• 제2절 연구 방법 9
• 제 2 장 본론 11
• 제1절 유도 시스템 모델링 11
• 1. 대응 드론 좌표계 정의 11
• 가. 관성 좌표계 11
• 나. 동체 좌표계 13
• 다. 카메라 좌표계 14
• 2. 영상 탐색기 모델링 14
• 가. 2차원 영상 내 표적 탐지를 통한 3차원 위치 추정 15
• 나. 좌표계 변환 16
• 3. 표적 상태 추정 모델 19
• 가. 시스템 모델 21
• (1) 상태 벡터 정의 21
• (2) 시스템 모델 정의 21
• (3) 측정 모델 정의 23
• 다. 상호작용 다중 모델 필터 25
• (1) 혼합 26
• (2) 필터링 29
• (3) 모델 확률 갱신 30
• (4) 결합 30
• 라. 무향 칼만 필터 31
• (1) 시그마 포인트 생성 및 가중치 계산 32
• (2) 예측 33
• (3) 갱신 34
• 제2절 대응 계획 기반 운용개념 37
• 1. 유도 단계 설계 37
• 가. 동역학 모델 및 제어 계층 정의 37
• 나. 표적 추정 안정화 단계 38
• 다. 중기 유도 단계 및 임무 유도 단계 39
• (1) 상태 방정식 정의 39
• (2) 참조 궤적 설계 41
• (3) 비용 함수 설계 43
• (4) 영상 정보 기반 Yaw 보정 44
• 라. 종말 유도 단계 45
• (1) 상대 상태 및 접근 속도 계산 45
• (2) 예측 요격 시간 추정 46
• (3) 예측 요격 지점 계산 46
• (4) 비례 속도 명령 생성 47
• 2. 유도 법칙 안정성 분석 48
• 가. 1차 임무의 안정성 논리 48
• 나. 종말 유도 단계의 안정성 증명 49
• 제3절 시뮬레이션 환경 구축 및 검증 51
• 1. 시뮬레이션 환경 구축 51
• 가. 제약 조건 51
• 2. 시뮬레이션 시나리오 및 성능 지표 53
• 3. 시뮬레이션 결과 및 분석 62
• 가. 임무 단계별 거동 분석 62
• 나. 전술적 기동 분석 69
• 다. 1차 임무 성능 분석 69
• 라. 2차 임무 성능 분석 70
• 마. 기존 유도 기법과의 비교 74
• 바. 대응 계획 기반 운용개념 전체 유효성 검증 75
• 4. 통합 시뮬레이션 수행 75
• 제 3 장 결론 82
• 참고문헌 84
• ABSTRACT 89