러시아가 우크라이나를 침공한지도 4년 4개월이 흘렀지만 끝날 조짐이 보이지 않는다. 양측은 군대나 민간을 포함해 막대한 손실을 입었지만 어느쪽도 완벽한 승리를 얻지 못했다.

막강한 군사력을 갖춘 러시아가 일방적으로 승리할 것이라는 전망이 우세했지만 드론(Drone)을 앞장세운 우크라이나의 반격이 만만치 않았다. 특히 우크라이나 드론은 단순 정찰용을 넘어 자폭용, 저격용, 유도용 등으로 확장됐다.

야간 투시경을 장착한 우크라이나 군인은 적외선 카메라가 부착된 드론으로 야간에도 러시아군을 공격했다. 참호와 숲속에 은신한 러시아군을 찾아낸 것도 드론일 정도로 전쟁에서 활약이 넘쳐났다.

우크라이나 전쟁에서 뛰어난 성과를 내고 있는 드론에 필요한 표적정보 확인 및 추적 관련 기술을 소개하고자 한다. 이동하는 표적까지 추적하는 기능까지 개발되어 있다.

◇ 한국과학기술연구원(KIST)의 안보⸱재난안전기술단의 임무 소개

한국과학기술연구원(KIST)의 안보⸱재난안전기술단은 2010년 설립됐다. 국방 연구개발 제도개선, 국방 연구개발 과제화/연구지원, 군에 과학기술 지원 등의 임무를 수행하고 있다.

더불어 안보⸱재난안전기술단 소속 미래국방국가기술전략센터는 2022년 만들어졌다. '국방과학기술 혁신을 위한 국가 연구개발 투자전략 싱크탱크'로 비전을 설정했다.

주요 임무는 △과학기술정보통신부의 국방 연구개발(R&D) 투자정책 수립 지원 △국방적용 가능 민간 R&D 역량 발굴-과제 기획 △국방 R&D 민관군 협력 기반 마련 등이다.

이번에 소개할 기술은 AI·로봇연구소 인공지능연구단 최희승 책임연구원(hschoi@kist.re.kr)이 수행한 '이동적인 표적 감시장비 간 연동 및 지속적인 동선·속성 식별 기술'이다.

◇ 실제 환경에서 이동하는 표적의 동선을 지속적으로 추적하기 위한 객체 재식별 기술 개발

최희승 책임연구원은 실제 환경에서 이동하는 표적(사람)의 동선을 지속적으로 추적하기 위한 객체 재식별 기술을 개발했다.

공간 및 시점의 동적 변화가 존재하는 비제약 실환경에서 취득된 영상에 강인한 인공지능(AI) 기반 다중 표적 (보행자) 검출, 추적, 재식별, 속성 추출 원천 기술을 개발했다.

▲ 35. 미래전쟁 - 동선 추적을 위한 KIST 재식별 기술 결과 예시 [출처=한국과학기술원]

◇ 장애 요인에 강인한 인공지능 기반 객체 식별하는 원천 기술 개발... 재식별 기술의 성능 고도화 달성

표적의 동선 추적을 위한 필수 기술인 재식별 기술은 '다수의 영상 입력으로부터 특정 표적과 최대한 유사한 표적을 찾는 기술'로 정의할 수 있다.

그러나 실환경 비제약 환경에서 촬영되는 영상은 표적을 식별하기 위한 다양한 장애 요인이 포함된 영상이 대부분이다. 대표적인 장애 요인은 표적의 포즈 변화, 조명 변화, 가림, 복잡한 배경, 일정하지 않은 카메라 시점 등이다.

이러한 문제를 해결하기 위해 상기 장애 요인에 강인한 인공지능 기반 객체 (보행자) 검출, 추적, 재식별 및 객체의 속성을  추출하는 핵심 원천 기술을 개발할 필요가 있다. 객체의 속성은 옷차림, 악세사리 착용 여부 등을 말한다.

인공지능 기술을 활용해 표적의 포즈 변화 및 조도·날씨 변화에 강인한 재식별 기술을 개발했다. 표적의 속성 정보를 활용한 재식별 기술의 성능 고도화를 달성했다.

이를 통한 표적의 동선 추적 시스템을 구축했다. 사람 뿐 아니라 차량에도 적용이 가능하며 다양한 환경에서 개발된 기술을 적용해 효과를 검증했다.

▲ 35. 미래전쟁 - 재식별 결과를 활용한 KIST 동선 추적 시스템 [출처=한국과학기술원]


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