AI 자율 임무 드론 현황과 전망 (2025-09-23)

1. 지능형 자율 임무 드론의 부상과 패러다임 전환

1.1 패러다임의 전환: ’비행체’에서 ’지능형 에이전트’로

드론 산업은 인공지능(AI) 기술과의 융합을 통해 근본적인 패러다임 전환을 맞이하고 있다. 과거의 드론이 인간 조종사의 원격 제어나 사전에 설정된 경로(Waypoint)를 비행하는 수동적 ’비행체’에 머물렀다면, 현대의 AI 기반 자율 임무 드론은 스스로 주변 환경을 인식하고, 상황을 판단하며, 주어진 임무를 완수하기 위한 최적의 행동을 스스로 결정하는 ’지능형 에이전트(Intelligent Agent)’로 진화하고 있다.1

이러한 전환의 핵심에는 ‘자율지능’ 기술이 자리한다. 자율지능이란 드론이 탑재된 다양한 센서로부터 수집된 정보를 실시간으로 분석하여 현재 상황을 명확히 이해하고, 이를 바탕으로 시스템 스스로 임무에 대한 의사결정을 내리는 능력을 의미한다.1 나아가 자체 시스템 상태를 진단하여 고장을 예측하거나 스스로 복구하고, 다수의 드론이 유기적으로 협력하여 단일 개체로는 불가능한 복합 임무를 효율적으로 수행하는 기술까지 포괄한다.1 이는 기존 드론이 인간의 시각을 공중으로 확장하는 ’도구’의 역할에 그쳤던 것과 달리, AI 드론은 특정 임무 영역에서 인간의 인지, 판단, 수행 능력을 직접적으로 대체하거나 보강하는 주체로 격상되었음을 시사한다.4

이러한 패러다임의 변화는 드론의 활용 가능성을 비약적으로 확장시킨다. 기존에 드론이 주로 활용되던 3D(Dull, Dirty, Dangerous) 임무의 대체를 넘어, 인간의 접근이 물리적으로 불가능하거나 극도로 위험한 재난 지역 및 산업 시설 내부에서의 정밀 데이터 수집 2, 인간의 시각적 능력을 뛰어넘는 정밀도를 요구하는 인프라 검사, 그리고 다수 드론의 군집 운용을 통한 광범위한 지역의 동시 감시 및 군사 작전 수행 등 과거에는 상상하기 어려웠던 새로운 가치 창출의 문을 열고 있다.1 시장의 가치사슬 역시 단순 기체 제조 및 판매에서 AI 비행제어 소프트웨어, 수집된 빅데이터 분석 플랫폼, 그리고 특정 임무에 특화된 엔드-투-엔드(End-to-End) 서비스 제공으로 빠르게 이동하고 있다. 미래 시장의 주도권은 가장 뛰어난 비행체를 만드는 기업이 아니라, 가장 지능적인 ’두뇌’를 제공하고 수집된 데이터를 가장 가치 있는 정보로 변환하는 기업이 차지하게 될 것이다.

1.2 보고서의 분석 프레임워크 및 목적

본 보고서는 AI 자율 임무 드론 시장의 복합적인 동학을 체계적으로 이해하기 위해 다음과 같은 5가지 핵심 차원에서 입체적 분석을 수행한다.

핵심 기술: 완전 자율 임무를 구현하는 기술적 토대를 심층 분석한다. GPS 음영 지역을 극복하는 자율 항법 기술부터 AI 기반 상황인지 및 의사결정, 군집 지능, 그리고 이를 뒷받침하는 통신 인프라까지 다룬다.
시장 전망: 국내외 시장의 현재 규모를 진단하고, 다양한 시장 조사 기관의 데이터를 종합하여 미래 성장률을 예측한다. 시장 성장을 견인하는 핵심 동인과 잠재적 저해 요인을 분석한다.
주요 활용 분야: 국방·안보, 물류·배송, 산업 인프라 점검 등 AI 드론 기술이 가장 활발하게 적용되고 있는 핵심 산업 분야별 시장 동향과 구체적인 적용 사례를 분석한다.
경쟁 구도: 글로벌 시장을 지배하는 주요 기업과 혁신적인 기술로 부상하는 스타트업들의 경쟁 전략을 비교 분석하고, 특히 국내 유망 기업들의 차별화된 생존 및 성장 전략을 조명한다.
정책 및 규제: 드론 산업의 성장에 결정적인 영향을 미치는 국내외 정부의 규제 완화 및 육성 정책 동향을 살펴보고, 이것이 시장에 미치는 영향을 평가한다.

본 보고서는 이러한 다각적 분석을 통해 기술 발전이 시장의 성장을 어떻게 견인하고, 산업별 애플리케이션을 구체화하며, 기업들의 경쟁 전략과 정부 정책에 어떤 영향을 미치는지 그 인과관계를 명확히 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 관련 기업의 신사업 기획자, 기술 투자 분석가, 정부 정책 입안자 등 시장 참여자들이 직면한 기회와 위협 요인을 명확히 제시하고, 미래를 대비하기 위한 전략적 통찰을 제공하고자 한다.

2. 핵심 기술 심층 분석: 완전 자율 임무 구현의 동력

AI 자율 임무 드론의 핵심 경쟁력은 단순히 하늘을 나는 능력이 아니라, 복잡하고 예측 불가능한 환경 속에서 부여된 임무를 완수하는 ’지능’에 있다. 이 지능은 단일 기술이 아닌, 항법, 인지, 의사결정, 협력, 통신 등 여러 기술 스택(Stack)의 유기적인 결합을 통해 구현된다. 특정 기술 하나만으로는 완전한 자율 임무 수행이 불가능하며, 이들을 하나의 안정적인 플랫폼으로 통합하는 시스템 엔지니어링 역량이 시장의 기술 리더십을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있다.

2.1 ’눈’과 ’뇌’의 결합: GPS를 넘어서는 자율 항법 기술

기존 드론의 비행은 위성항법시스템(GPS)에 절대적으로 의존했다. 그러나 GPS 신호가 수신되지 않는 실내, 고층 빌딩이 밀집한 도심 협곡, 울창한 산림이나 교량 하부 등 GPS 음영 지역은 드론 운용의 근본적인 한계로 작용했다.6 AI 드론은 이러한 한계를 극복하기 위해 자체 센서만으로 주변 환경을 인식하고 자신의 위치를 추정하는 첨단 자율 항법 기술을 탑재하며, 이는 드론의 활용 범위를 폭발적으로 확장시키는 전제 조건이 된다.8

Visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): SLAM은 ‘동시적 위치 추정 및 지도 작성’ 기술로, AI 드론이 미지의 환경을 탐색하며 실시간으로 주변 지도를 생성함과 동시에 지도상에서 자신의 위치를 추정하는 기술이다.9 특히 Visual SLAM은 별도의 고가 센서 없이 카메라 영상만을 이용해 이를 구현한다. 미국의 Skydio 사는 기체에 장착된 다수의 비전 카메라로부터 얻은 영상 정보를 기반으로 정교한 Visual SLAM 알고리즘을 구현하여, 복잡한 장애물 환경에서도 탁월한 자율비행 및 회피 능력을 보여주는 대표적인 사례다.10
VIO (Visual-Inertial Odometry): VIO는 카메라의 시각 정보(Visual)와 관성측정장치(IMU)의 관성 정보(Inertial)를 융합하여 이동 거리를 추정(Odometry)하는 기술이다.7 카메라는 조명이 어둡거나 특징점이 없는 벽면 앞에서 취약하고, IMU는 시간이 지남에 따라 오차가 누적되는 단점이 있다. VIO는 이 두 센서의 데이터를 상호 보완적으로 결합하여 빠르고 급격한 움직임이나 조도 변화가 심한 환경에서도 안정적으로 드론의 위치와 자세를 추정할 수 있게 한다.11
센서 퓨전 (Sensor Fusion): 최근 고성능 AI 드론들은 VIO를 넘어 LiDAR(Light Detection and Ranging), 적외선 센서, 기압계 등 가용한 모든 센서의 데이터를 통합하여 항법 성능을 극대화하는 센서 퓨전 기술을 적극적으로 채택하고 있다.12 예를 들어, 한국전자통신연구원(ETRI)은 다채널 LiDAR와 IMU 데이터를 EKF(확장 칼만 필터) 기법으로 융합하여 장애물이 많은 환경에서의 측위 안정성을 높이는 연구를 수행했다.7 글로벌 시장의 선두주자인 DJI 역시 최신 소형 드론에 LiDAR 센서를 비전 센서와 함께 탑재하여, 어두운 야간이나 저조도 환경에서도 장애물 감지 신뢰도를 획기적으로 향상시켰다.13 이처럼 첨단 AI 알고리즘의 안정적인 구동은 이를 뒷받침할 고성능 온보드 컴퓨팅 파워를 요구하며, 이는 Skydio가 NVIDIA의 Jetson AI 칩을 채택하여 자율비행 성능을 비약적으로 향상시킨 사례에서 명확히 드러난다.10 이는 AI 소프트웨어 기업과 반도체 제조사 간의 전략적 협력이 시장 경쟁의 중요한 변수가 될 것임을 시사한다.

2.2 상황인지 및 의사결정: AI 기반 임무 수행 능력

성공적인 자율 항법이 드론의 ’움직임’을 책임진다면, AI 기반 상황인지 및 의사결정 기술은 ’무엇을 위해, 어떻게 움직일 것인가’를 결정하는 드론의 ’지능’에 해당한다.

컴퓨터 비전 기반 객체 탐지 및 추적: AI 드론은 인간의 시각 능력을 모방한 컴퓨터 비전 기술을 통해 임무 수행에 필요한 핵심 정보를 영상 데이터로부터 추출한다. 특히 Ultralytics사의 YOLO(You Only Look Once)와 같은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델은 드론에 탑재되어 실시간으로 특정 객체(사람, 차량, 건물 균열, 불법 드론 등)를 높은 정확도로 식별하고 추적하는 역할을 수행한다.5 이 기술은 아마존 배송 드론이 비행 경로상의 나무나 전선 같은 장애물을 인지하고 회피하는 것부터, 군용 드론이 적의 이동식 발사 차량을 식별하고 지속적으로 추적하는 임무, 그리고 시설 점검 드론이 교량의 볼트 풀림이나 콘크리트 균열과 같은 미세한 결함을 자동으로 찾아내는 작업에 이르기까지 모든 자율 임무의 근간을 이룬다.5
동적 경로 계획 및 장애물 회피 알고리즘: 주변 환경과 목표에 대한 인지가 완료되면, 드론은 목표 지점까지 안전하고 효율적으로 도달하기 위한 최적의 비행 경로를 스스로 생성해야 한다.14 이를 위해 다양한 경로 계획 알고리즘이 활용된다.
그래프 기반 탐색 알고리즘 (A, Dijkstra):* 지도 정보가 격자(Grid) 형태로 주어진 정적인 환경에서 출발지부터 목적지까지의 최단 경로를 찾는 데 효과적이다.15
샘플링 기반 알고리즘 (RRT, RRT):* 미지의 복잡한 환경이나 장애물의 위치가 계속 변하는 동적인 환경에서 무작위 샘플링을 통해 신속하게 실행 가능한 경로를 찾아내는 데 강점이 있다.14 RRT*(RRT Star)는 RRT를 개선하여 경로의 최적성을 보장하도록 설계된 알고리즘이다.
최적화 기반 알고리즘 (CHOMP): 초기에 생성된 경로를 장애물과의 충돌 가능성, 비행의 부드러움 등을 고려한 비용 함수를 통해 점진적으로 최적화하는 방식으로, 드론의 동역학적 특성을 고려한 안정적이고 매끄러운 비행 궤적을 생성하는 데 유리하다.7

이러한 알고리즘들의 정교한 조합을 통해 AI 드론은 단순히 장애물을 피하는 것을 넘어, 임무의 우선순위, 비행 시간, 에너지 효율 등을 종합적으로 고려하여 가장 합리적인 행동 방침을 스스로 결정하게 된다.

2.3 협력과 군집: 개별 단위를 넘어서는 스웜 인텔리전스(Swarm Intelligence)

스웜 인텔리전스는 AI 드론 기술의 다음 단계를 예고하는 핵심 분야다. 이는 중앙의 직접적인 통제 없이, 마치 개미나 벌떼처럼 다수의 드론이 상호 간의 통신과 단순한 규칙을 통해 유기적으로 협력하며 공동의 목표를 달성하는 기술을 의미한다.1 단일 드론이 하나의 ’점’이라면, 군집 드론은 ’면’을 형성하여 작전을 수행함으로써, 단일 드론으로는 달성 불가능한 수준의 효율성과 확장성, 그리고 강인함(Robustness)을 확보할 수 있다.

광범위한 지역을 동시에 정찰하거나 수색하는 임무, 다각도에서 동시 다발적인 공격을 감행하여 적의 방어 시스템을 무력화하는 군사 작전, 대규모 물류 허브에서 수백 개의 소포를 동시에 분류하고 운송하는 작업 등이 군집 지능 기술을 통해 가능해진다.6 이러한 잠재력에 힘입어 글로벌 스웜 인텔리전스 시장은 2024년 6,230만 달러 규모에서 연평균 39.4%의 폭발적인 성장률을 기록하며 2030년에는 4억 5,770만 달러에 이를 것으로 전망되며, 이 중에서도 드론 분야가 가장 핵심적인 성장을 견인할 것으로 예측된다.17

물론 군집 지능의 완전한 구현을 위해서는 분산된 환경에서 각 드론이 독립적으로 의사결정을 내리면서도 전체 군집의 목표에 기여하도록 하는 AI 알고리즘, 수백 대의 드론이 충돌 없이 정밀한 대형을 유지하며 비행하는 협력 비행 및 충돌 회피 기술, 그리고 적의 전파 방해에도 끊기지 않는 안정적인 드론 간 통신 네트워크(Ad-hoc network) 확보 등 해결해야 할 기술적 과제들이 남아있다.19

2.4 연결성의 확장: 5G MEC와 엣지 AI의 역할

AI 드론이 처리해야 할 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고, 임무 수행의 실시간성이 중요해짐에 따라 통신 및 데이터 처리 방식의 혁신이 요구되고 있다. 엣지 AI와 5G MEC는 이러한 요구에 부응하는 핵심 인프라 기술이다.

엣지 AI (Edge AI): 드론이 수집한 방대한 센서 데이터를 원격 클라우드 서버로 전송하여 처리하는 대신, 드론 기체에 내장된 고성능 AI 칩(NVIDIA Jetson 시리즈 등)을 사용해 데이터가 발생한 현장에서 즉시 처리하고 분석하는 기술이다.10 이는 클라우드 통신에 따른 지연 시간(Latency)을 최소화하여 실시간 반응이 필수적인 자율비행 및 장애물 회피 성능을 극대화한다. 또한, 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않아도 되므로 보안성이 향상되며, 통신이 불안정한 지역에서도 임무를 독립적으로 수행할 수 있게 한다.22 농작물 상태를 실시간으로 분석하여 정밀 방제를 수행하거나, 산업 시설의 이상 징후를 즉각 감지하는 등의 임무에 효과적으로 적용된다.23
5G MEC (Mobile Edge Computing): 5G 이동통신의 초고속, 초저지연, 초연결 특성을 활용하여, 드론과 통신 기지국 주변에 위치한 소규모 데이터센터(MEC 서버)를 직접 연결하는 기술이다.24 이는 드론 자체의 연산 능력(엣지 AI)만으로는 처리하기 어려운 복잡하고 방대한 AI 분석을 MEC 서버가 대신 수행하도록 함으로써, 드론의 소형화·경량화를 유지하면서도 고도의 지능을 구현할 수 있게 한다. 예를 들어, 실종자 수색 임무에서 드론이 촬영한 고화질 4K 영상을 5G를 통해 실시간으로 MEC 서버로 전송하면, 서버의 강력한 AI가 수백 시간 분량의 영상 데이터를 순식간에 분석하여 실종자로 추정되는 객체를 찾아내고 그 위치를 구조대에 즉시 알리는 방식이다.25

이처럼 엣지 AI와 5G MEC는 상호 보완적으로 작동하며, AI 드론이 더 빠르고, 더 똑똑하며, 더 안전하게 임무를 수행할 수 있도록 하는 신경망 역할을 담당한다.

기술 구분	핵심 원리	주요 장점	기술적 과제	주요 적용 분야
자율 항법	카메라, IMU, LiDAR 등 자체 센서로 위치 추정 및 지도 생성 (VIO, SLAM) 7	GPS 불필요, 실내/복잡한 환경에서 운용 가능, 높은 정밀도	높은 연산량, 조도/환경 변화에 민감, 오차 누적 가능성	실내 매핑 및 점검, 교량 하부 등 GPS 음영지역 임무, 자율 탐사
상황 인지	딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델(YOLO 등)로 영상 내 특정 객체 실시간 탐지 및 추적 5	높은 정확도, 다중 객체 동시 인식, 특정 임무에 맞게 학습 가능	방대한 학습 데이터 필요, 악천후 시 성능 저하, 소형 객체 탐지 어려움	정밀 농업(병충해 감지), 인프라 점검(결함 탐지), 감시 및 정찰(표적 식별)
경로 계획	A, RRT 등 알고리즘을 통해 장애물을 회피하며 목표까지 최적 경로 생성 14	실시간 동적 환경 대응, 에너지 효율 등 다양한 최적화 목표 설정 가능	환경이 복잡할수록 계산 시간 증가, 알고리즘의 최적성-신속성 간 상충 관계	자율 배송, 미지 환경 탐사, 충돌 회피 기동
군집 지능	중앙 통제 없이 다수 드론이 상호 통신하며 분산형 의사결정으로 협력 임무 수행 17	임무 효율성 극대화, 넓은 범위 동시 커버, 단일 개체 고장에 대한 강인함	드론 간 안정적 통신, 복잡한 군집 제어 알고리즘, 시스템 통합의 어려움	군집 정찰 및 공격, 대규모 드론 라이트 쇼, 협력적 물품 수송
엣지 AI	드론 기체 내 고성능 AI 칩이 데이터를 현장에서 즉시 처리 및 분석 18	초저지연 실시간 반응, 통신 부하 감소, 데이터 보안 강화	온보드 하드웨어의 성능/전력/무게 제약, 모델 경량화 및 최적화 필요	실시간 장애물 회피, 즉각적인 이상 징후 감지, 자율 이착륙

3. 시장 전망 및 성장 동력 분석

AI 자율 임무 드론 시장은 기술의 성숙과 산업 수요의 증대가 맞물리며 전례 없는 성장 국면에 진입하고 있다. 다양한 시장 조사 기관들은 공통적으로 향후 5~10년간 연평균 20%를 상회하는 폭발적인 성장을 예측하고 있으며, 이는 국방, 물류, 농업, 인프라 관리 등 핵심 산업 분야의 패러다임을 바꿀 잠재력을 내포한다. 그러나 이러한 장밋빛 전망 이면에는 시장의 성장을 가로막는 기술적, 제도적, 경제적 장벽 또한 상존한다.

3.1 글로벌 시장 동향 및 예측 (2025-2032)

글로벌 AI 드론 및 관련 서비스 시장은 조사 기관별로 시장의 정의와 범위에 따라 수치의 차이는 있으나, 공통적으로 매우 높은 성장률을 보일 것으로 전망된다.

종합 시장 규모:
Stratview Research는 AI 기술이 탑재된 드론 시장이 2025년 159억 달러에서 시작하여 2032년에는 550억 달러 규모에 이를 것이며, 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 19.4%를 기록할 것으로 예측했다.26
MarketsandMarkets는 시장 범위를 더 좁게 정의하여, 2025년 8억 2,130만 달러에서 2030년 27억 5,190만 달러로 연평균 27.4%의 가파른 성장을 전망했다.27
드론을 활용한 서비스 시장까지 포함하면 규모는 더욱 커진다. Fortune Business Insights는 드론 서비스 시장이 2025년 320억 달러에서 2032년 2,138억 7천만 달러로 연평균 31.1%라는 경이적인 성장률을 보일 것으로 내다봤다.29
특히 상업용 드론 시장의 잠재력은 매우 크게 평가된다. Precedence Research는 글로벌 상업용 드론 시장이 2030년까지 약 5,045억 달러 규모로 성장할 것이며, 2022년부터 2030년까지의 연평균 성장률이 46.04%에 달할 것이라고 분석했다.30
세부 시장별 전망:
상업용 드론: Fortune Business Insights에 따르면, 상업용 드론 시장은 2025년 173억 4천만 달러에서 2032년 655억 2천만 달러로 연평균 20.8%의 꾸준한 성장이 예상된다.31 이는 농업 분야의 정밀 방제 및 작황 모니터링, 건설 및 에너지 분야의 인프라 점검, 그리고 물류 산업의 라스트마일 배송 수요가 시장을 강력하게 견인하기 때문이다.32
군용 드론: 군용 드론 시장은 2024년 167억 달러에서 2032년 471억 6천만 달러로 연평균 13.15%의 안정적인 성장세를 보일 전망이다.34 전 세계적인 국방 예산 증액 추세와 우크라이나 전쟁 등에서 입증된 드론의 전략적 가치, 그리고 AI 기반 자율 공격 및 군집 운용 능력에 대한 각국 군의 수요 증가가 주요 성장 동력이다.30
지역별 시장 동향:
현재 시장 규모 측면에서는 북미가 세계 최대 시장을 형성하고 있다. 이는 막대한 국방 R&D 투자, 주요 방산 및 기술 기업들의 존재, 그리고 연방항공청(FAA)을 중심으로 한 선도적인 규제 개선 노력에 힘입은 결과다.27
가장 빠른 성장세가 예상되는 지역은 아시아 태평양이다. 세계 최대 드론 제조사인 DJI를 필두로 한 중국의 강력한 제조 기반과 거대한 내수 시장, 그리고 인도 등 신흥국들의 국방 및 산업 분야에서의 빠른 드론 도입이 이 지역의 성장을 주도할 것으로 분석된다.37

조사 기관	대상 시장	예측 기간	2025년 시장 규모 (USD)	예측 기간 최종 연도 시장 규모 (USD)	연평균 성장률 (CAGR)
Stratview Research 26	AI in Drones	2025–2032	159억	550억 (2032년)	19.4%
MarketsandMarkets 27	AI in Drones	2025–2030	8억 2,130만	27억 5,190만 (2030년)	27.4%
Fortune Business Insights 29	Drone Services	2025–2032	320억	2,138억 7,000만 (2032년)	31.1%
Fortune Business Insights 31	Commercial Drone	2025–2032	173억 4,000만	655억 2,000만 (2032년)	20.8%
Precedence Research 30	Commercial Drone	2022–2030	-	5,045억 (2030년)	46.04%

3.2 국내 시장 현황 및 잠재력 평가

국내 드론 시장 역시 정부의 강력한 육성 정책과 민간 부문의 기술 개발 노력에 힘입어 빠르게 성장하고 있다.

시장 규모 및 정부 목표: 국내 드론 산업 시장 규모는 2016년 704억 원에 불과했으나, 2020년에는 4,945억 원으로 4년 만에 약 7배 성장하는 기염을 토했다.39 이에 정부는 ‘제2차 드론산업발전 기본계획’ 등을 통해 2025년까지 국내 시장 규모를 1조 원으로 확대하고 세계 7대 드론 강국으로 도약한다는 목표를 설정했다.39 더 나아가 2026년에는 시장 규모를 4조 4천억 원까지 성장시키겠다는 장기적인 비전을 제시하며 산업 육성에 대한 강한 의지를 보이고 있다.41
활용 분야별 현황: 2021년 기준 국내 드론 활용 시장(총 4,886억 5,800만 원)의 구성을 살펴보면, 농업/방제 분야가 1,954억 원으로 전체의 40%를 차지하며 가장 큰 비중을 보였다. 그 뒤를 이어 촬영/레저(28%), 측량/탐사(17%), 교육(12%) 순으로 나타났다.43 이는 아직까지 국내 시장이 AI 기반의 고부가가치 자율 임무보다는 농업 방제나 단순 항공 촬영 등 전통적인 활용 분야를 중심으로 형성되어 있음을 보여준다. 역으로 이는 향후 AI 기술이 접목된 인프라 점검, 물류 배송, 공공 안전 등 새로운 시장이 성장할 잠재력이 매우 크다는 것을 의미한다.
성장 잠재력: 정부가 주도하는 ‘드론실증도시 구축사업’ 44, ‘드론 특별자유화구역’ 지정 39 등은 기업들이 규제 제약 없이 신기술을 테스트하고 사업 모델을 검증할 수 있는 중요한 기반을 제공한다. 또한, AI 비행제어, 고효율 배터리 등 핵심 기술 R&D에 대한 정부의 지원 41은 국내 기업들의 기술 경쟁력 강화를 촉진하여, 향후 고부가가치 시장으로의 전환을 가속화할 것으로 기대된다.

구분	총계 (억 원)	농업/방제	촬영/레저	측량/탐사	교육	기타
시장 규모 (2021년 실적) 43	4,887	1,954 (40.0%)	1,361 (27.8%)	832 (17.0%)	571 (11.7%)	169 (3.5%)
정부 목표 39	10,000 (2025년) 44,000 (2026년)	-	-	-	-	-

3.3 시장 성장의 핵심 동인(Drivers)과 저해 요인(Restraints)

AI 자율 임무 드론 시장의 성장은 복합적인 요인들의 상호작용에 의해 결정된다.

성장 동인 (Drivers):
기술 발전 및 비용 하락: AI 반도체, 고성능 센서, 배터리 기술의 급속한 발전은 드론의 지능과 성능을 비약적으로 향상시키는 동시에, 대량 생산을 통해 핵심 부품의 가격을 낮추어 시장의 진입 장벽을 완화하고 있다.30
산업 자동화 수요 증대: 전 세계적으로 심화되는 인력 부족, 산업 현장의 안전 규제 강화, 그리고 비용 절감에 대한 압박은 건설, 에너지, 물류 등 다양한 산업 분야에서 인간을 대체할 수 있는 자동화 솔루션으로서 AI 드론의 수요를 폭발적으로 증가시키고 있다.5
국방 현대화 및 지정학적 갈등: 각국 정부는 미래 전장의 우위를 점하기 위해 국방 예산을 증액하고 있으며, 특히 정보·감시·정찰(ISR) 능력과 자율 공격 능력을 강화하기 위한 AI 드론 도입을 최우선 과제로 삼고 있다.35
규제 환경 개선: 과거 드론 산업의 가장 큰 족쇄였던 규제가 점차 합리적으로 개선되고 있다. 미국 FAA의 비가시권 비행(BVLOS) 규제 완화 46, 유럽 EASA의 드론 교통관리체계인 U-space 프레임워크 구축 47 등은 상업적 드론 운용을 위한 제도적 기반을 마련하며 시장 성장의 촉매제 역할을 하고 있다.
저해 요인 (Restraints):
높은 초기 도입 비용: 고해상도 열화상 카메라, LiDAR, 고성능 AI 프로세서 등을 탑재한 전문가용 산업 드론은 여전히 수천만 원을 호가하여, 자금력이 부족한 중소기업에게는 상당한 도입 부담으로 작용한다.36
사이버 보안 및 프라이버시 문제: AI 드론은 네트워크에 연결되어 비행하므로 해킹, 재밍(전파 방해), 데이터 탈취 등 사이버 공격에 취약할 수 있다.49 또한, 고성능 카메라를 탑재한 드론이 도심 상공을 비행하는 것에 대한 사생활 침해 우려는 사회적 수용성을 낮추는 요인이 된다.36
규제의 복잡성 및 파편화: 기술 발전 속도를 따라가지 못하는 경직된 규제와 국가별, 지역별로 상이한 규제 기준은 글로벌 기업의 사업 확장을 어렵게 하고 기술 표준화를 저해하는 요인으로 작용한다.36
국내 산업의 구조적 한계: 국내 드론 산업은 배터리, 비행제어컴퓨터(FC) 등 핵심 부품의 해외 의존도가 높고 44, 다수의 영세 기업들이 제한된 내수 시장에서 과도하게 경쟁하는 파편화된 구조를 가지고 있어 글로벌 경쟁력을 갖춘 선도 기업의 등장이 더딘 상황이다.42

이러한 동인과 저해 요인을 종합적으로 분석하면, 시장의 성장이 모든 분야에서 균일하게 나타나기보다는 특정 분야를 중심으로 양극화될 가능성을 엿볼 수 있다. 국방이나 대규모 인프라 관리와 같이 명확한 투자수익률(ROI)이나 국가 안보라는 절박한 목표가 있어 높은 비용과 리스크를 감수할 수 있는 B2G(기업-정부) 및 대기업 중심의 하이엔드(High-end) 시장은 예측대로 빠르게 성장할 것이다. 반면, 일반 상업용 B2B 시장, 특히 중소기업을 대상으로 하는 시장은 비용, 규제, 사회적 수용성 문제로 인해 상대적으로 더딘 확산 속도를 보일 수 있다. 이는 시장 진입 전략 수립 시, 목표 시장의 특성과 지불 능력을 정밀하게 분석하는 것이 성공의 핵심임을 시사한다.

4. 주요 활용 분야별 시장 동향 및 심층 분석

AI 자율 임무 드론 기술은 특정 산업 분야의 운영 방식을 근본적으로 혁신하며 새로운 시장을 창출하고 있다. 특히 국방, 물류, 인프라 점검 분야는 기술의 파급 효과가 가장 크고 시장 성장이 가시화되고 있는 핵심 영역이다. 이들 분야에서 성공하기 위해서는 단순히 범용 AI 드론을 공급하는 것을 넘어, 각 산업의 고유한 요구사항(Domain-specific knowledge)에 최적화된 하드웨어, 임무장비, AI 분석 소프트웨어, 데이터 관리 플랫폼, 그리고 규제 대응까지 아우르는 ’엔드-투-엔드(End-to-End) 솔루션’을 제공하는 수직적 통합 역량이 필수적이다.

4.1 국방·안보: 현대전의 게임 체인저

AI 드론은 현대 전장의 패러다임을 바꾸는 가장 강력한 ’게임 체인저’로 부상했다. 과거 정보·감시·정찰(ISR) 자산으로 활용되던 것을 넘어, 이제는 AI 기반의 자율적인 판단을 통해 직접 타격 임무까지 수행하는 핵심 공격 자산으로 진화하고 있다.18

자율 공격 및 군집 운용: 최신 군용 드론은 비전 AI 기반의 실시간 표적 탐지 및 정밀 타격 기능을 갖추고, GPS 신호가 교란되는 상황에서도 사전에 학습된 데이터를 기반으로 목표물을 찾아 공격할 수 있다.51 더 나아가, 수십, 수백 대의 드론이 하나의 유기체처럼 움직이는 ’군집 드론(Swarm Drones)’은 기존의 방공망을 무력화시킬 수 있는 비대칭 전력으로 주목받고 있다. 여러 대의 드론이 각기 다른 방향에서 동시 다발적으로 공격을 감행함으로써 적의 방어 자원을 분산시키고 대응 능력을 마비시킨다.18
대(對)드론 시스템 (Anti-Drone / C-UAS): 아군에게 AI 드론이 강력한 무기인 것처럼, 적의 AI 드론은 심각한 위협이다. 이에 따라 적대적 드론을 탐지, 식별, 추적하고 무력화하는 대드론 시스템 시장 역시 동반 성장하고 있다. AI 기반 대드론 시스템은 레이더, RF 스캐너, 음향 센서 등 다양한 센서 데이터를 융합하여 침입 드론을 식별하고, 생성적 적대 신경망(GAN)과 같은 기술을 통해 새로운 유형의 드론에도 효과적으로 대응한다.52 무력화 방식은 전파를 교란하여 통제 불능 상태로 만드는 소프트킬(Soft-kill) 방식과, ’하드킬 드론’을 출격시켜 직접 충돌하여 격추하는 하드킬(Hard-kill) 방식으로 나뉜다.18
시장 동향: MarketsandMarkets는 각국의 국방 예산 증액과 지정학적 긴장 고조로 인해 국방 분야가 AI 드론 시장의 성장을 주도할 것이라고 분석했다.35 록히드 마틴, 노스롭 그루먼, BAE 시스템즈와 같은 전통적인 글로벌 방산 기업들은 AI 드론 기술 개발에 막대한 자금을 투자하고 있으며, AI 기술 스타트업과의 파트너십을 통해 최신 기술을 빠르게 흡수하고 있다.35

4.2 물류·배송: 라스트마일 혁명과 BVLOS 상용화

도심의 교통 체증과 배송 인력 부족 문제는 물류 산업의 고질적인 과제다. AI 드론은 이러한 ‘라스트마일(Last-mile)’ 배송의 비효율을 해결할 혁신적인 대안으로 떠오르고 있다.

라스트마일 혁신: AI 드론은 교통 상황이나 지리적 장벽에 구애받지 않고 최단 경로로 비행하여 의약품, 식료품, 소형 소포 등을 신속하게 배송할 수 있다.2 아마존의 ‘프라임 에어’ 서비스는 AI 기반의 정교한 감지 및 회피(Sense and Avoid) 시스템을 통해 비행 경로상의 나무, 건물, 전선, 심지어 다른 비행체와 같은 장애물을 실시간으로 인지하고 회피하며, 반경 16km 이내의 고객에게 30분 내 배송을 목표로 하고 있다.2
BVLOS(Beyond Visual Line of Sight)의 중요성: 드론 배송이 상업적으로 성공하기 위해서는 조종사의 눈으로 드론을 직접 볼 수 있는 가시권(VLOS)을 넘어, 수십 km에 달하는 장거리를 자율적으로 비행하는 비가시권(BVLOS) 운용이 필수적이다. 이는 드론 한 대당 배송 가능 범위를 획기적으로 넓혀 운영 효율성과 경제성을 확보하는 핵심 요건이다.5 최근 미국 연방항공청(FAA)이 BVLOS 비행에 대한 규제를 대폭 완화하고 표준화된 운용 절차를 마련하기 시작한 것은 드론 배송 상용화의 가장 결정적인 촉매제가 될 전망이다.46
시장 동향: 배달 드론 시장은 2028년까지 연평균 40%에 달하는 매우 높은 성장률을 기록할 것으로 예상된다.30 아마존, 구글(윙), UPS 등 글로벌 IT 및 물류 기업들이 시장 선점을 위해 치열하게 경쟁하고 있으며, 자동 이착륙 및 배터리 교체가 가능한 드론 스테이션(드론 공항) 인프라 구축도 함께 진행되고 있다.18

4.3 산업 인프라 점검: 안전과 효율의 극대화

풍력발전기, 송전탑, 교량, 댐, 석유화학 플랜트 등 거대 산업 인프라는 국가 경제의 핵심 동력이지만, 유지보수를 위한 점검 작업은 막대한 비용과 위험을 수반한다. AI 드론은 이러한 인프라 점검 방식의 패러다임을 안전과 효율 중심으로 전환시키고 있다.

고위험 작업 대체: 수십 미터 높이의 풍력발전기 블레이드나 고압 전류가 흐르는 송전탑에 사람이 직접 접근하여 점검하는 것은 매우 위험하고 시간이 많이 소요되는 작업이다. AI 드론은 이러한 고위험 작업을 완벽하게 대체한다. 예를 들어, 국내 기업 니어스랩이 개발한 자율비행 드론 ’니어스윈드 프로’는 단 15분 만에 풍력발전기 1기의 블레이드 전체를 고해상도로 촬영하여, 기존에 작업자 2~3명이 하루 종일 걸려 수행하던 작업을 대체한다.18
데이터 기반 예방 정비: AI 드론은 단순히 현장을 촬영하는 것을 넘어, 데이터를 기반으로 한 예방 정비를 가능하게 한다. 드론이 촬영한 수천 장의 고해상도 이미지와 열화상 데이터를 AI 분석 소프트웨어가 자동으로 분석하여, 사람의 눈으로는 식별하기 어려운 미세 균열, 부식, 볼트 풀림, 과열 부위 등을 ㎜ 단위로 정확하게 찾아낸다.5 이러한 결함 데이터는 시설물의 디지털 트윈(Digital Twin) 모델에 자동으로 기록 및 누적 관리되며, 이를 통해 시설물의 노후화 상태를 정량적으로 추적하고 고장 발생 이전에 선제적인 유지보수 계획을 수립할 수 있다.
시장 동향: 인프라 점검 및 모니터링 분야는 AI 기반 산업용 드론 시장에서 가장 큰 비중(2024년 기준 약 30%)을 차지하는 핵심 시장이다.32 에너지 및 유틸리티 산업이 가장 큰 수요처이며, 건설, 교통 분야로의 확산도 빠르게 이루어지고 있다.28

5. 경쟁 구도 및 핵심 플레이어 전략 분석

AI 자율 임무 드론 시장은 압도적인 시장 지배력을 가진 플랫폼 사업자와 특정 기술 분야에서 초격차를 추구하는 혁신가, 그리고 각자의 틈새시장을 공략하는 다수의 전문 기업들로 구성된 복합적인 경쟁 구도를 보이고 있다. 특히 글로벌 시장은 미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화되면서 자국 기업을 보호하고 경쟁국 기업을 견제하려는 움직임이 뚜렷해지고 있다. 이러한 구도 속에서 국내 유망 기업들은 자신들만의 명확한 기술적, 사업적 차별점을 무기로 생존과 성장을 모색하고 있다.

5.1 글로벌 시장 지배자와 혁신가

DJI (중국):
시장 지위 및 핵심 역량: DJI는 글로벌 상업용 드론 시장의 약 70%를 점유하고 있는 독보적인 1위 사업자다.30 DJI의 핵심 경쟁력은 고성능 하드웨어(기체, 카메라, 짐벌) 제조 기술과 사용자 친화적인 비행 제어 및 영상 편집 소프트웨어를 결합하여 강력한 수직적 통합 생태계를 구축한 데 있다. 최근 출시한 ’Mini 5 Pro’와 같은 소비자용 드론에도 LiDAR 센서와 전방위(Omnidirectional) 장애물 회피 시스템을 탑재하는 등, AI 기반 자율비행 기술을 빠르게 고도화하며 기술 리더십을 유지하고 있다.13
전략: 소비자용 드론 시장에서 확보한 압도적인 브랜드 인지도와 규모의 경제를 바탕으로, 농업용(AGRAS 시리즈), 측량 및 산업용(Matrice 시리즈) 등 고부가가치 전문 분야로 제품 포트폴리오를 성공적으로 확장하며 시장 지배력을 전방위적으로 공고히 하고 있다.58
Skydio (미국):
시장 지위 및 핵심 역량: Skydio는 AI 기반 자율비행 기술 분야에서 세계 최고 수준의 기술력을 인정받는 혁신 기업이다. ’미국의 DJI’로 불리며, 특히 국방 및 공공 부문에서 빠르게 성장하고 있다.59 Skydio의 독보적인 경쟁력은 기체에 장착된 6개의 4K 내비게이션 카메라와 강력한 온보드 AI 프로세서(NVIDIA Jetson)를 활용한 Visual SLAM 기반의 360도 실시간 장애물 회피 기술이다. 이를 통해 GPS 신호가 없는 복잡하고 어두운 실내 환경에서도 조종사의 개입 없이 완벽에 가까운 자율비행을 구현한다.10
전략: 미-중 기술 갈등으로 인해 미국 정부 및 공공기관에서 중국산 드론 사용을 제한하는 정책을 기회로 삼아, 국방, 공공 안전(경찰, 소방), 인프라 점검 등 보안이 중요한 B2G 및 B2B 시장을 집중적으로 공략하고 있다.61
주요 방산 기업 (Lockheed Martin, Northrop Grumman 등):
시장 지위 및 핵심 역량: 군용 드론 시장의 전통적인 강자들로, 스텔스, 장기체공, 고성능 감시정찰 장비 등 첨단 군사 기술에 대한 깊은 이해와 노하우를 보유하고 있다. 이들은 기존의 군사 기술과 최신 AI 기술을 결합하여 고도의 ISR 및 자율 공격 임무를 수행하는 차세대 군용 드론 개발을 주도하고 있다.35
전략: 자체 R&D와 더불어, AI 기술을 보유한 스타트업과의 적극적인 파트너십 체결 또는 M&A를 통해 외부의 혁신 기술을 빠르게 흡수하고, 이를 자사의 기존 무기체계(전투기, 함정 등)와 통합하여 시너지를 창출하는 ‘개방형 혁신(Open Innovation)’ 전략을 구사하고 있다.35

5.2 국내 시장의 라이징 스타

글로벌 거인들이 격돌하는 시장 환경 속에서, 국내 유망 기업들은 자신들만의 명확한 기술적, 사업적 틈새시장을 공략하며 독자적인 경쟁력을 구축하고 있다.

니어스랩 (Nearthlab):
핵심 기술 및 사업 모델: 니어스랩은 AI 기반 자율비행 기술을 활용한 산업 시설 안전 점검 솔루션으로 시작한 기업이다. 주력 제품으로는 공공안전 맞춤형 자율비행 드론 ‘에이든(AiDEN)’, 적 드론을 요격하는 직충돌형 고속드론 ‘카이든(KAiDEN)’, 그리고 자동 이착륙 및 충전이 가능한 ‘드론 스테이션’ 등이 있다.18
전략: 초기에 기술적 난이도가 높은 풍력발전기 블레이드 점검 시장에서 자율비행 기술의 안정성과 데이터 분석 능력의 우수성을 입증하며 강력한 기술적 해자(Moat)를 구축했다. 이 과정에서 확보한 기술력과 신뢰성을 바탕으로, 최근에는 시장 규모가 훨씬 큰 방산 및 공공 안전 분야로 사업 영역을 성공적으로 확장하고 있다.62 최근 미국 방산 전문 매체 ’디펜스포스트’가 선정한 ’2025년 세계 100대 드론 방산기업’에 록히드 마틴 등과 함께 이름을 올리며 글로벌 시장에서도 기술력을 인정받고 있으며, 현재 IPO를 준비 중이다.64
파블로항공 (Pablo Air):
핵심 기술 및 사업 모델: 파블로항공의 핵심 경쟁력은 수백, 수천 대의 드론을 동시에 제어하여 정밀한 비행을 구현하는 ‘군집 비행(Swarm Flight)’ 기술이다.66 이를 기반으로 불꽃과 조명을 결합한 ’드론 아트쇼’라는 새로운 엔터테인먼트 시장을 개척했으며, 군사용 군집드론 전투체계, 드론 배송 관제 플랫폼 등 다양한 사업을 전개하고 있다.58
전략: 대중의 이목을 집중시키는 드론 아트쇼를 통해 독보적인 군집 기술력을 과시하고 브랜드 인지도를 확보한 후, 이 핵심 기술을 국방(군집 자폭 드론), 물류(다수 배송 드론 통합 관제), UAM(도심 항공 교통 관제) 등 고부가가치 B2B/B2G 시장으로 확장하는 차별화된 전략을 구사하고 있다.69
숨비 (Soomvi):
핵심 기술 및 사업 모델: 숨비는 드론의 두뇌에 해당하는 비행제어컴퓨터(FC)와 지상관제시스템(GCS) 소프트웨어를 자체 개발하는 등 핵심 기술 내재화에 강점을 가진 기업이다.58 이를 바탕으로 재난 대응, 해양 인명 구조 등 공공 안전 분야에 특화된 드론 솔루션과 이동형 통합 관제 시스템 차량(DMS)을 개발하여 군과 공공기관에 납품하고 있다.72
전략: 공공 부문의 특수한 요구사항에 맞춘 커스터마이징 솔루션 제공에 집중하며 안정적인 사업 기반을 다지고 있다. 또한, 드론 핵심 부품의 국산화 역량을 바탕으로 장기적으로는 유인드론(PAV), 즉 에어택시와 같은 차세대 항공 모빌리티 시장으로의 진출을 목표로 하고 있다.73

기업명	국가	핵심 기술 / 경쟁 우위	주력 시장 / 분야	주요 제품 / 솔루션 라인업
DJI 56	중국	HW/SW 수직 통합 생태계, 규모의 경제	소비자, 상업용(농업, 측량), 산업	Mavic, Mini, Air 시리즈 (소비자용), Matrice, Agras 시리즈 (산업/농업용)
Skydio 59	미국	Visual SLAM 기반 초고도 자율비행 및 장애물 회피 기술	국방, 공공 안전, 인프라 점검	Skydio X10, Skydio Dock (산업/공공용), Skydio Autonomy (소프트웨어)
니어스랩 62	한국	산업 특화 자율비행 솔루션, AI 기반 데이터 분석	안전 점검(풍력, 교량), 방산, 공공 안전	AiDEN, KAiDEN (드론), NearthWIND, Zoomable (소프트웨어), Station (도크)
파블로항공 67	한국	대규모 군집 비행 제어 기술(Swarm Coordination)	드론 아트쇼, 국방, 물류, UAM 관제	불꽃드론, 군집 공격 드론, PAMNet (통합 관제 플랫폼)
숨비 71	한국	핵심 부품(FC, GCS) 국산화, 공공안전 특화 시스템	재난 대응, 해양 구조, 국방, 공공	V-80M (산업/군용 드론), DMS (이동형 관제 시스템), PAV/CAV (개발 중)

6. 미래 전망 및 전략적 제언

AI 자율 임무 드론 시장은 기술의 발전, 시장의 요구, 그리고 제도의 변화가 서로를 촉진하는 선순환 구조 속에서 장기적인 성장을 지속할 것으로 전망된다. 기술의 진보는 새로운 시장을 창출하고, 시장의 성숙은 합리적인 규제 개선을 이끌어내며, 개선된 규제는 다시 기술의 적용 범위를 넓히는 동력이 될 것이다. 이러한 거시적 흐름 속에서 시장 참여자들이 성공적으로 기회를 포착하고 지속 가능한 성장을 이루기 위해서는 명확한 전략적 방향 설정이 요구된다.

6.1 종합 전망: 기술, 시장, 규제의 상호작용

기술 전망: 단기적으로는 현재의 자율비행 기술(Level 3~4)이 더욱 안정화되고 다양한 산업 현장에 보급될 것이다. 장기적으로는 인간의 개입이 전혀 필요 없는 완전 자율비행(Level 5) 기술이 성숙하고, AI 기반의 이종(異種) 로봇(공중 드론과 지상 로봇) 간 협력, 그리고 더욱 정교해진 군집 지능 기술이 실현될 것으로 예상된다. 또한, 온보드 AI 프로세서의 성능이 비약적으로 발전하여 드론 기체 단독으로 수행할 수 있는 임무의 복잡성이 크게 증가할 것이다.
시장 전망: 현재 시장 성장을 주도하고 있는 국방, 물류, 인프라 점검 분야는 향후 수년간 시장의 핵심 축으로 기능할 것이다. 이후에는 도심 항공 모빌리티(UAM)와 연계된 도심 내 화물 및 승객 운송, 스마트시티의 교통 흐름 및 환경 데이터를 수집·분석하는 통합 관제 시스템, 그리고 개인화된 서비스(개인 경호, 맞춤형 레저 촬영 등)와 같은 새로운 시장이 본격적으로 열릴 것으로 전망된다.
규제 전망: 각국 정부는 드론의 안전성과 신뢰성이 기술적으로 입증됨에 따라, BVLOS 비행, 야간 비행, 도심 인구 밀집 지역 상공 비행에 대한 규제를 점진적으로 완화할 것이다. 또한, 다수의 드론이 안전하게 공역을 공유하며 비행할 수 있도록 하는 드론 교통관리체계(UTM, U-space)의 구축이 본격화되면서, 드론 운용의 효율성과 안전성이 크게 향상될 것이다.47

6.2 (기업 대상) 전략적 제언

틈새시장 공략 및 솔루션 심화: DJI와 같은 글로벌 대기업과의 범용 플랫폼 경쟁은 막대한 자본과 생산 능력을 요구하므로, 국내 기업들은 특정 산업(Vertical)의 특수한 문제를 깊이 파고드는 전문 솔루션을 개발하여 기술적 해자를 구축하는 전략이 유효하다. 예를 들어, ‘AI 기반 교량 용접부 균열 정밀 분석 솔루션’, ’반도체 공장 클린룸 내부 정밀 점검용 초소형 드론’과 같이 대체 불가능한 전문성을 확보하는 것이 중요하다.
글로벌 공급망 재편 대응 및 핵심 부품 국산화: 미-중 기술 패권 경쟁 심화로 인해 중국산 드론 및 핵심 부품에 대한 규제가 강화되는 추세는 국내 기업에게 위기이자 기회다. 중국산 부품에 대한 의존도를 낮추고, 비행제어컴퓨터(FC), 통신 모듈, AI 칩, 고효율 배터리 등 핵심 부품의 국산화를 위한 R&D 투자 및 전략적 파트너십을 강화해야 한다.41 이는 공급망 안정성을 확보하는 동시에, 국방·공공 시장 진출에 필수적인 보안 신뢰도를 높이는 길이 될 것이다.
DaaS(Drone as a Service) 모델 적극 도입: 고가의 AI 드론을 직접 구매하고 운영하는 데 부담을 느끼는 잠재 고객들을 위해, 구독 기반의 서비스 모델을 제공하는 전략이 필요하다. DaaS 모델은 고객의 초기 투자 비용 부담을 낮춰 시장 진입 장벽을 완화하고, 기업 입장에서는 하드웨어 판매에 그치지 않고 데이터 분석, 유지보수 등 지속적인 서비스 수익을 창출할 수 있는 안정적인 비즈니스 모델이다.33

6.3 (정책 입안자 대상) 전략적 제언

유연하고 선제적인 규제 환경 조성: 기술 발전 속도를 따라가지 못하는 경직된 규제는 산업 성장의 가장 큰 걸림돌이다. ’드론 특별자유화구역’과 같은 규제 샌드박스를 전국적으로 확대하고, 네거티브 규제(법률이나 정책에서 금지한 행위가 아니면 모두 허용하는 방식)를 도입하여 기업들이 신기술과 비즈니스 모델을 시장에서 자유롭게 실증하고 데이터를 축적할 수 있는 환경을 제공해야 한다.39
실증 사업 확대 및 공공 구매 연계 강화: 정부가 주도하는 다양한 실증 사업 44을 통해 국내 기업들이 기술의 신뢰성(Track Record)을 확보할 수 있도록 지원하고, 이 실증 결과를 바탕으로 국방, 사회기반시설(SOC) 관리, 재난 대응 등 공공 부문에서 성능이 입증된 국산 AI 드론 솔루션의 의무 구매 비율을 높여 초기 시장 창출을 적극적으로 지원해야 한다. 이는 국내 기업이 내수 시장을 발판 삼아 글로벌 시장으로 진출할 수 있는 중요한 교두보가 될 것이다.
국가 차원의 데이터 인프라 구축 지원: AI 모델의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 의해 결정된다. 그러나 개별 기업이 다양한 환경과 시나리오에 대한 방대한 비행 및 임무 데이터를 수집하는 데는 한계가 있다. 정부가 주도하여 공공 인프라 점검, 재난 상황 등 다양한 분야의 표준화된 데이터를 수집하고, 이를 국내 기업 및 연구 기관이 안전하게 활용할 수 있는 ’드론 데이터 댐’을 구축하여 국내 AI 기술 생태계 전체의 경쟁력을 강화해야 한다.51

AI 자율 임무 드론: 기술 혁신이 주도하는 시장 지형 변화와 미래 전망

1. 서론: 지능형 자율 임무 드론의 부상과 패러다임 전환