비행금지구역 내 실시간 드론 탐지 및 대응 시스템 설계 연구

A Study on the Design of a Real-Time Drone Detection and Response System in a No-Flight Zone

본 연구는 드론 기술의 급격한 발전과 함께 고도화되는 비행금지구역 내 드론 위협에 효과적으로 대응하기 위한 실시간 탐지 및 대응 시스템 설계를 목적으로 한다. 기존 단일 센서 기반 탐지 시스템은 복잡한 전파 환경에서의 오탐지율이 높고 자율비행 드론 탐지에 한계가 있다. 이를 극복하고자 본 연구에서는 RF 스펙트럼 분석, EO/IR 열감지, 음향 센서를 통합한 다중 센서 융합 탐지 기술과 CNN 기반 영상 분석 및 머신러닝 기반 RF 이상 신호 탐지 기법을 적용한 AI 기반 식별·위협 분석 모듈을 제안한다. 또한, 위협 수준에 따라 RF 재밍, GPS 스푸핑, 그물 포획 등 전자적·물리적 수단을 선택적으로 적용하는 하이브리드 대응 전략을 설계하였다. 제안된 시스템은 테스트 결과, 97.3%의 높은 탐지 정확도와 1.7%의 낮은 오탐지율, 평균 22ms의 빠른 응답 속도를 보여 실효성을 입증했다. 본 연구는 다중 센서 융합과 AI 기반 위협 평가 알고리즘을 통해 공공 안전을 강화하고, 시스템의 실시간성과 경제성을 동시에 확보하는 통합 드론 대응 시스템의 기술적 표준 모델을 제시하는 데 의의가 있다.

This study designs a real-time detection and response system to counter increasing drone threats in no-fly zones. To overcome the limitations of single-sensor systems, we propose a multi-sensor fusion approach (RF, EO/IR, acoustic) combined with AI-driven threat assessment using CNN and machine learning. A hybrid response strategy, including jamming, spoofing, and physical capture, is selectively applied based on the threat level. Tests demonstrated high detection accuracy (97.3%), a low false-positive rate (1.7%), and rapid response (22ms). This research presents a significant design standard for an integrated counter-drone system, enhancing public safety through real-time, cost-effective technology.