연구개발계획서 (신청용)

1. 서론: 차세대 자율 임무 시스템의 필요성

1.1 기존 군사·치안 목적 공중 추적 자산의 운용 한계

현대의 군사 작전 및 치안 유지 활동에서 공중 감시 및 추적 능력은 필수적인 요소로 자리 잡았다. 그러나 현재 운용 중인 주요 공중 자산들은 기술적, 경제적, 운용적 측면에서 명백한 한계를 드러내고 있다. 대표적인 공중 추적 자산인 헬리콥터는 높은 운용 유지비, 과도한 소음으로 인한 임무 노출, 그리고 조종사의 피로도 및 안전 문제라는 근본적인 비효율성을 내포하고 있다. 특히, 제한된 연료 탑재량과 그에 따른 잦은 재보급 필요성은 지속적인 감시 및 추적 임무 수행에 큰 제약으로 작용한다.1 긴급 상황 발생 시, 이륙 준비 및 현장 출동까지 상당한 시간이 소요되어 결정적인 초기 대응 시간을 놓치는 경우도 빈번하다.

이러한 유인 항공기의 한계를 극복할 대안으로 드론이 주목받고 있으나, 현재 치안 현장에 도입된 드론 시스템 역시 초기 단계에 머물러 있다. 대부분의 치안용 드론은 조종사가 직접 시야 내에서 수동으로 조종하는 방식에 의존하고 있으며, 짧은 비행시간, 제한된 운용 반경, 그리고 악천후 시의 비행 취약성 등 기술적 한계가 명확하다.2 이는 도심 내에서 고속으로 이동하며 예측 불가능한 경로를 보이는 차량을 추적하는 것과 같은 동적이고 복잡한 임무에는 사실상 부적합함을 의미한다.

더욱이, 제도적 장벽은 기술의 현장 적용을 가로막는 가장 큰 요인 중 하나이다. 수도권과 같은 인구 밀집 지역은 국가 중요 시설 보호 및 항공 안전을 이유로 과도하게 넓은 비행금지·제한 구역이 설정되어 있다. 이는 역설적으로 실제 치안 수요가 가장 높은 지역에서 드론의 활용 가능성을 원천적으로 차단하는 모순적인 상황을 낳고 있다.4 이러한 기술적, 제도적 한계는 ’지속적인 광역 감시’라는 공중 추적 자산의 핵심 임무 수행을 불가능하게 만들며, 새로운 패러다임의 자율 임무 시스템 개발이 시급함을 보여준다.

1.2 드론 기술 발전과 공공안전 분야 패러다임 전환

최근 인공지능(AI), 고성능 센서, 5G 통신 기술의 비약적인 발전은 드론을 단순한 원격 조종 촬영 장비에서 스스로 주변 환경을 인지하고 판단하여 임무를 수행하는 ’지능형 에이전트(Intelligent Agent)’로 진화시키고 있다.5 이러한 기술적 진보는 군사·치안 분야의 임무 수행 방식에 근본적인 패러다임 전환을 예고한다.

전 세계 드론 시장은 이러한 기술 발전에 힘입어 폭발적인 성장세를 보이고 있다. 과거 군수용 시장이 성장을 주도했다면, 이제는 공공안전(Public Safety), 물류, 인프라 관리 등 산업용 시장이 새로운 성장 동력으로 부상하고 있다. 세계 상업용 드론 시장은 연평균 30% 이상의 높은 성장률을 기록하며, 2030년에는 그 규모가 약 5,045억 달러에 이를 것으로 전망된다.7 특히 공공안전 분야는 드론 기술의 사회적 기여도가 높고 시장 잠재력이 커, 각국 정부와 기업들의 투자가 집중되고 있다.

우리 정부 역시 드론 산업의 중요성을 인식하고 ‘무인이동체 기술혁신과 성장 10개년 로드맵’ 등을 통해 드론을 국가 전략 산업으로 육성하려는 강력한 의지를 표명하고 있다.7 이는 본 연구개발 과제가 단순한 기술 개발을 넘어, 미래 성장 동력을 확보하고 국가 기술 경쟁력을 강화하려는 국가 정책 방향과 완벽하게 부합함을 의미한다. 하지만 이러한 시장의 급성장과 현장의 높은 수요에도 불구하고, 핵심 기술은 소수의 해외 기업에 종속되어 있다. 특히 소비자 및 상업용 드론 시장의 70% 이상을 중국산 제품이 차지하고 있는 현실은 국가 안보와 직결되는 군사·치안 분야에서 심각한 ’전략적 공백’을 야기할 수 있다.3 따라서 본 과제는 이러한 기술-수요 불일치를 해소하고 외산 기술 종속에서 벗어나 기술 주권을 확보하기 위한 국가적 필수 과제라 할 수 있다.

1.3 본 연구개발의 목표 및 독창성

본 연구개발 과제는 기존 공중 추적 자산의 한계를 극복하고, 미래 국방·치안 환경에 필수적인 핵심 역량을 확보하는 것을 목표로 한다.

최종 목표: 운용자가 지상관제시스템(GCS)을 통해 특정 차량을 임무 대상으로 지정하면, 드론이 자동으로 이륙하여 목표물을 탐지하고, 복잡한 도심 및 비도심 환경에서 다수의 정적·동적 장애물을 실시간으로 회피하며 1시간 이상 안정적으로 추적 비행하는 완전 자율 임무 드론 시스템을 개발한다. 또한, 추적 과정에서 획득한 고해상도 광학(EO) 및 열화상(IR) 영상 정보를 암호화된 데이터링크를 통해 실시간으로 지상관제센터에 전송하여, 지휘관의 신속하고 정확한 상황 판단을 지원한다.

본 과제는 기존 기술 대비 다음과 같은 독창성 및 차별점을 가진다.

1. 예측 기반의 강인한 추적 기술: 기존의 단순 객체 추종(Object Following) 방식을 넘어, 최신 Vision Transformer(ViT) 기술을 적용한 ‘궤적 예측(Trajectory Prediction)’ 알고리즘을 개발한다. 이를 통해 추적 대상 차량이 터널, 건물, 교량 하부 등으로 진입하여 일시적으로 시야에서 사라지는 상황(Occlusion)에서도 그 경로를 예측하고, 시야에 다시 나타났을 때 즉시 재추적하는 고도의 임무 지속성을 확보한다.10

2. 개방형 아키텍처 기반의 플랫폼 국산화: 외산, 특히 중국산 플랫폼에 대한 의존도를 탈피하고, 핵심 기술의 내재화를 위해 ’개방형 아키텍처’를 지향한다. 신뢰성이 검증된 고성능 상용 플랫폼을 기반으로 하되, 자율비행의 두뇌 역할을 하는 AI 연산 모듈과 핵심 제어 소프트웨어를 국산화하여 통합함으로써, 보안성과 확장성을 동시에 확보한다.3

3. 법규 준수 설계(Compliance by Design): 기술 개발 초기 단계부터 항공안전법, 개인정보보호법 등 국내의 복잡한 규제 환경을 시스템 설계에 적극적으로 반영한다. 이는 단순히 기술적 성능 구현에 그치지 않고, 연구 단계의 실증을 넘어 향후 실제 군·경 환경에서의 운용 가능성을 극대화하기 위한 현실적인 접근법이다.

2. 기술 및 시장 동향 분석

2.1 국내외 자율비행 드론 시장 동향 및 전망

자율비행 드론 시장은 4차 산업혁명을 대표하는 가장 역동적인 분야 중 하나로, 전례 없는 성장세를 보이고 있다. 시장조사기관 Precedence Research에 따르면, 전 세계 상업용 드론 시장 규모는 2022년 243억 9,000만 달러에서 2030년 약 5,045억 달러까지 성장할 것으로 예측되며, 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 46.04%에 달할 전망이다.8 이러한 성장은 하드웨어 기술의 발전과 더불어, AI 기술을 통한 드론의 자율성 및 지능화가 견인하고 있다. 특히, 공공안전(Public Safety) 및 군사용 드론 시장은 각각 연평균 13.0%, 11.9%의 견조한 성장률을 보이며 전체 시장의 확대를 주도하고 있다.8

국내 시장 역시 정부의 강력한 육성 정책에 힘입어 빠른 성장세를 보이고 있다. 정부는 ’무인이동체 기술혁신과 성장 10개년 로드맵’을 통해 2026년까지 국내 드론 시장 규모를 4조 1천억 원으로 신장시키고, 기술 경쟁력 세계 5위권 진입을 목표로 설정했다.7 현재 국내 시장은 군수 수요를 중심으로 형성되어 있으나, 최근 농업, 촬영, 측량 분야를 시작으로 공공 및 산업용 수요가 빠르게 증가하며 시장이 다변화되는 추세이다.7

그러나 이러한 장밋빛 전망 이면에는 특정 기업에 대한 심각한 시장 편중 현상이 존재한다. 세계 상업용 드론 시장의 약 70%를 중국의 DJI가 장악하고 있으며, 미국은 AeroVironment와 같은 전통적인 군수 기업을 기반으로 군용 드론 시장에서 강세를 보이고 있다.7 이는 ’가격 경쟁력을 앞세운 중국’과 ‘첨단 군사 기술을 보유한 미국’ 사이에서 한국이 독자적인 생존 전략을 모색해야 함을 시사한다. 범용 플랫폼 시장에서의 정면 대결보다는, 본 과제와 같이 특정 임무에 고도로 특화된 AI 솔루션과 시스템 통합 능력에서 기술적 초격차를 확보하는 것이 가장 현실적이고 효과적인 시장 진입 전략이 될 것이다.

2.2 경쟁 기술 분석: Skydio社의 자율추적 기술

현재 자율비행 드론 기술 분야에서 가장 독보적인 위치를 점하고 있는 기업은 미국의 Skydio이다. 이들의 기술은 본 과제가 지향하는 자율 추적 시스템을 구현하는 데 있어 가장 중요한 벤치마킹 대상이자, 극복해야 할 경쟁 기술이다.

• 기술 개요: Skydio 드론의 핵심 경쟁력은 기체에 장착된 다수의 어안렌즈 카메라(6~7대)를 이용한 360도 실시간 3D 환경 인식(3D Mapping)과 AI 기반의 자율 장애물 회피 기술에 있다.6 이 기술은 GPS 신호가 불안정하거나 없는 복잡한 실내 또는 숲속 환경에서도 드론이 주변 지형지물을 정확히 인지하고 충돌 없이 안정적으로 비행할 수 있게 한다.

• 핵심 역량: Skydio의 진정한 강점은 단순히 하드웨어의 우수성에 있는 것이 아니라, 다중 센서로부터 입력되는 방대한 양의 시각 데이터를 실시간으로 처리하고, 이를 바탕으로 최적의 비행 경로를 계산해내는 고도의 AI 비행 알고리즘에 있다. 사전에 지도를 생성하거나 외부의 도움 없이, 오직 기체 자체의 센서와 연산 능력만으로 주변 환경을 완벽하게 이해하고 자율적으로 임무를 수행하는 능력은 타 경쟁사들을 압도하는 수준이다.6

• 한계점 및 기회요인: 이처럼 뛰어난 기술력에도 불구하고 Skydio의 기술 역시 명확한 한계를 가진다. 짧은 배터리 수명으로 인한 제한적인 임무 시간, 강풍이나 강우와 같은 악천후 상황에서의 급격한 성능 저하, 그리고 높은 가격 정책은 대규모 보급의 걸림돌로 작용하고 있다.14 또한, Skydio의 주력 시장은 인프라 점검, 건설 현장 모니터링, 3D 스캐닝 등 산업용 애플리케이션에 집중되어 있다.14 군사 및 치안 분야에서 요구되는 특수한 기능들, 예를 들어 은밀한 기동을 위한 저소음 비행, 장시간 체공 능력, 암호화된 통신 링크, 특정 임무 장비(예: 고배율 줌 카메라, 통신 감청 장비)와의 통합 등에는 최적화되어 있지 않다.16 이는 본 과제가 ’임무 특화’라는 차별점을 통해 공략할 수 있는 명확한 틈새시장이 존재함을 의미한다.

2.3 핵심 요소기술 최신 연구 동향

본 과제의 성공적인 수행을 위해서는 차량 추적, 자율비행, 온보드 AI 처리 등 다양한 분야의 최신 기술 동향을 면밀히 분석하고 이를 시스템에 적용해야 한다.

• 차량 탐지 및 추적 알고리즘: 객체 추적 기술은 CNN(Convolutional Neural Network) 기반에서 Transformer 기반 아키텍처로 빠르게 전환되고 있다.

• Vision Transformer (ViT)의 부상: 기존의 YOLO, SSD와 같은 CNN 기반 탐지기는 이미지의 지역적 특징(local feature)을 분석하는 데 강점이 있었지만, 객체의 일부가 가려지거나 배경이 복잡한 상황에서는 성능이 저하되는 한계가 있었다. 반면, Vision Transformer(ViT)는 이미지 전체의 전역적 문맥(global context)을 종합적으로 이해하는 ’어텐션(attention) 메커니즘’을 활용하여, 이러한 어려운 상황에서도 훨씬 강인한 추적 성능을 보인다.10

• End-to-End 추적 패러다임: 과거에는 객체 탐지, 특징 추출, 데이터 연관(association) 등 여러 단계를 개별적으로 처리하고 조합하는 방식이 주를 이루었다. 하지만 TrackFormer, MOTR 등 최신 연구들은 이 모든 과정을 하나의 심층 신경망으로 통합하여 학습하고 추론하는 ‘End-to-End’ 방식을 지향한다. 이는 각 단계의 최적화 오류가 누적되는 것을 방지하고, 추적의 실시간성과 정확성을 동시에 획기적으로 향상시키는 핵심적인 접근법이다.11

• Siamese Network의 활용: 최초 프레임에서 지정된 타겟의 특징을 ’템플릿’으로 삼아, 후속 프레임에서 이와 가장 유사한 영역을 찾아내는 Siamese Network는 별도의 온라인 학습 없이 빠른 추적이 가능하여 실시간성에 강점을 가진다. 최근에는 Transformer의 강인한 특징 추출 능력과 Siamese Network의 속도를 결합하여 정확성과 실시간성을 모두 만족시키는 하이브리드 형태의 연구가 활발히 진행되고 있다.20

• 온보드 AI 처리 기술: 복잡한 Transformer 기반 AI 알고리즘을 드론 기체 내에서 실시간으로 처리하기 위해서는 저전력이면서도 높은 연산 성능을 제공하는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 기술이 필수적이다. NVIDIA의 Jetson 시리즈(Orin, Xavier 등)는 GPU 가속을 통해 수백 TOPS(Tera Operations Per Second) 수준의 연산 능력을 소형 모듈 형태로 제공하며, 이러한 임베디드 AI 애플리케이션을 위한 사실상의 산업 표준 플랫폼으로 자리매김하고 있다.24

• 플랫폼 및 GCS 기술: 연구개발 초기 단계의 안정성과 효율성을 확보하기 위해 검증된 상용 기술을 적극 활용할 필요가 있다. DJI의 Matrice 시리즈나 Autel의 EVO Enterprise 시리즈와 같은 산업용 드론 플랫폼은 긴 비행시간, 높은 페이로드 용량, 그리고 다양한 센서 장착을 위한 확장성을 제공하여, 본 과제의 테스트베드로 활용하기에 매우 적합하다.29 또한, QGroundControl과 같은 오픈소스 지상관제시스템(GCS)은 MAVLink라는 표준 통신 프로토콜을 기반으로 하여 높은 확장성을 제공하므로, 본 과제에서 개발할 임무 특화 기능(예: 원클릭 추적 지정, 실시간 경로 예측 시각화)을 통합하기 위한 베이스라인으로 활용 가치가 매우 높다.35

3. 자율 임무 드론 시스템 개발 계획

3.1 시스템 아키텍처 및 목표 성능

본 연구에서 개발할 자율 임무 드론 시스템은 ①자율 임무 드론(비행체), ②통합 임무 장비(Payload), ③통합 지상관제시스템(GCS)의 세 가지 주요 서브시스템으로 구성된다. 이들은 유기적으로 연동하여 완전 자율 차량 추적 임무를 수행한다.

• 시스템 구성 및 운용 개념(CONOPS): 운용자가 GCS의 지도 화면에서 추적할 대상 차량을 지정하면, 임무 명령이 암호화된 데이터링크를 통해 드론에 전송된다. 드론은 자동으로 이륙하여 임무 고도까지 상승한 후, 탑재된 AI 컴퓨터가 EO/IR 카메라 영상을 실시간으로 분석하여 목표 차량을 탐지하고 식별한다. 목표 식별이 완료되면, 드론은 사전에 설정된 안전거리를 유지하며 자율적으로 추적 비행을 시작한다. 비행 중에는 다중 센서 데이터를 융합하여 주변의 정적·동적 장애물을 지속적으로 감지하고 회피 기동을 수행한다. 추적 과정에서 수집된 고화질 영상과 목표물의 위치, 속도 등 주요 데이터는 실시간으로 GCS에 전송되어 운용자의 상황 인식을 지원한다.

• 목표 시스템 핵심 성능 지표 (Target System Performance, TSP): 본 연구개발의 성공 여부를 객관적으로 판단하고 개발 방향성을 명확히 하기 위해 다음과 같은 정량적 목표 성능을 설정한다. 각 목표치는 현재 상용 기술 수준과 최신 연구 동향을 분석하여, 도전적이면서도 3년의 연구 기간 내에 달성 가능한 수준으로 설정되었다.

Table 3-1: 목표 시스템 핵심 성능 지표 (TSP)

3.2 하드웨어 플랫폼 개발: 개조 및 통합

본 과제는 완전한 신규 플랫폼 개발보다는, 신뢰성이 검증된 상용 플랫폼을 기반으로 핵심 모듈을 국산화하고 통합하는 전략을 채택하여 개발 리스크를 최소화하고 연구개발 효율성을 극대화한다.

• 기체 선정 (1차년도): 연구 초기 단계의 안정성과 신뢰성 확보를 위해, DJI Matrice 350 RTK 또는 Autel EVO II Enterprise와 같은 산업용 드론을 연구 플랫폼으로 선정한다.29 이들 플랫폼은 55분 이상의 긴 비행시간, 2.7kg 이상의 높은 페이로드 용량, IP55 등급의 방수·방진 성능, 그리고 다양한 서드파티 센서 장착을 위한 확장성을 기본적으로 제공하여 본 연구의 테스트베드로 매우 적합하다.31

• 핵심 모듈 국산화 및 통합 (2-3차년도):

• 온보드 AI 컴퓨터: 개발될 고성능 Transformer 기반 추적 알고리즘을 기체 내에서 실시간으로 구동하기 위해, NVIDIA Jetson AGX Orin 모듈을 핵심 연산 장치로 탑재한다.27 이 모듈은 저전력 설계에도 불구하고 최대 275 TOPS의 AI 연산 성능을 제공하여, 클라우드 서버와의 통신 없이 드론 단독으로 복잡한 AI 추론을 수행하는 ’엣지 컴퓨팅’을 가능하게 한다. 이는 통신 두절이나 재밍과 같은 적대적 환경에서도 임무를 지속할 수 있게 하는 핵심 요소이다.24

• 센서 시스템: 주야간 전천후 임무 수행 능력을 확보하기 위해, 고해상도 광학(EO) 카메라와 장파장 적외선(LWIR) 열화상 카메라가 통합된 짐벌 시스템을 탑재한다. 또한, Skydio 수준의 정밀한 장애물 회피 및 3D 환경 인지를 위해, 전방 및 측후방에 소형 LiDAR 센서 또는 심도 카메라(Depth Camera)를 추가로 통합하는 방안을 검토한다.

• 비행 제어기(FC) 연동: 상용 드론의 비행 제어기(FC)와 Jetson AI 컴퓨터 간의 인터페이스를 구축한다. MAVLink와 같은 표준 프로토콜을 사용하여, AI 컴퓨터가 실시간으로 계산한 최적의 경로점(Waypoint)과 회피 기동 명령이 FC에 지연 없이 전달되어 기체 제어에 반영될 수 있도록 시스템을 정밀하게 통합한다.

3.3 핵심 소프트웨어 및 AI 알고리즘 개발

본 과제의 성패를 좌우하는 핵심은 하드웨어가 아닌 소프트웨어, 특히 AI 기반의 지능형 알고리즘에 있다.

• 실시간 차량 탐지 및 추적 알고리즘:

• Backbone: 최신 경량 Vision Transformer(ViT) 모델을 기반으로, UAV의 제한된 연산 자원 내에서 효율적으로 동작할 수 있도록 최적화된 SGLATrack과 같은 아키텍처를 개발의 기반으로 삼는다.10

• Detection & Association: 복잡한 도심 환경에서의 다중 차량 탐지 성능과 추적 안정성을 극대화하기 위해, Context-Guided Downsampling 모듈이 적용된 CDS-YOLOv8 알고리즘과 개선된 ByteTrack 알고리즘을 융합한다.36 또한, 차량의 급가속, 급정거, 급회전 등 비선형적인 움직임을 정확하게 예측하기 위해 기존의 Kalman Filter를 개선하여 상태 벡터와 공분산 행렬을 고도화한다.36

• Re-Identification (Re-ID): 추적 대상 차량이 터널 진입, 대형 건물 뒤 통과 등으로 인해 장시간 시야에서 사라졌다가 다시 나타나는 상황에 대비한다. 이를 위해, 차량의 색상, 형태, 로고 등 고유한 외형적 특징을 딥러닝 기술로 수치화된 벡터(Embedding Vector)로 변환하여 저장한다. 이후 새로운 차량이 나타났을 때, 저장된 벡터와의 유사도를 비교하여 동일 객체임을 식별하는 Re-ID 기술을 적용한다. 이 기술은 Siamese Network 아키텍처를 기반으로 개발하여, 적은 데이터로도 높은 식별 정확도를 확보한다.21

• 자율비행 및 장애물 회피 로직:

• Skydio의 선진적인 접근법을 벤치마킹하여 6, 기체에 장착된 다수의 비전 센서와 LiDAR 센서로부터 들어오는 데이터를 실시간으로 융합하여 주변 3차원 환경 지도(Voxel Map)를 동적으로 생성한다.

• 생성된 지도를 바탕으로, A* (A-star) 또는 RRT* (Rapidly-exploring Random Tree Star)와 같은 최적 경로 탐색 알고리즘을 사용하여 목표 차량까지의 안전하고 효율적인 경로를 실시간으로 계획한다. 특히, 다른 차량이나 보행자와 같은 동적 장애물의 미래 움직임을 예측하여 충돌을 선제적으로 회피하는 고도의 자율비행 로직을 개발한다.

3.4 통합 지상관제시스템(GCS) 개발

운용자와 자율 임무 드론을 연결하는 GCS는 임무의 효율성과 안정성을 결정하는 중요한 요소이다.

• 베이스라인: 개발 기간을 단축하고 향후 기능 확장의 유연성을 확보하기 위해, 전 세계적으로 널리 사용되는 오픈소스 GCS인 QGroundControl을 기반으로 개발을 진행한다.35

• 주요 개발 기능:

• 직관적 임무 인터페이스(GUI): 운용자가 복잡한 조작 없이 임무를 수행할 수 있도록, 지도 상에서 마우스 클릭이나 터치만으로 추적 대상을 지정하고, 비행 금지 구역을 설정하며, 비상 복귀 경로를 지정하는 등 직관적인 임무 계획 및 통제 인터페이스를 개발한다.

• 실시간 데이터 시각화: 드론으로부터 수신되는 EO/IR 실시간 영상, 기체의 상태 정보(배터리 잔량, 고도, 속도, GPS 상태), 그리고 AI가 분석한 추적 대상의 현재 위치 및 예상 이동 경로 등을 전자 지도 위에 통합하여 오버레이(Overlay) 형태로 시각화한다. 이를 통해 운용자는 복잡한 상황을 한눈에 파악하고 신속한 의사결정을 내릴 수 있다.

• 보안 통신: 군사·치안 임무의 특수성을 고려하여, 드론과 GCS 간의 제어 및 데이터 링크에 AES-256 등 군용 수준의 강력한 암호화 프로토콜을 적용한다. 이는 적의 재밍(Jamming) 및 스푸핑(Spoofing) 공격으로부터 시스템을 보호하고, 임무 데이터의 탈취를 방지하는 필수적인 보안 조치이다.39

4. 연구 실증 계획 및 법규 준수 방안

본 연구 과제는 기술 개발의 완성도뿐만 아니라, 실제 운용 환경에서의 적용 가능성을 검증하고 모든 연구 과정에서 국내 법규를 철저히 준수하는 것을 최우선 목표 중 하나로 삼는다. 이를 위해 체계적인 단계별 실증 계획과 명확한 법규 준수 방안을 수립하였다.

4.1 단계별 실증 시나리오

기술의 성숙도(TRL, Technology Readiness Level)를 점진적으로 높이고 위험을 체계적으로 관리하기 위해, 실증 계획을 총 3단계로 나누어 추진한다.

• 1단계: 시뮬레이션 및 실내 환경 테스트 (1차년도):

• 내용: 개발 초기 단계에서는 NVIDIA Isaac Sim과 같은 고충실도(High-Fidelity) 시뮬레이터를 활용하여, 개발된 AI 추적 및 자율비행 알고리즘의 로직과 성능을 수천, 수만 번의 가상 비행을 통해 검증한다.27 동시에, 실제 드론 하드웨어와 소프트웨어의 초기 통합은 실내 실험실 환경에서 진행한다. 사방과 천장이 막힌 실내 공간에서의 비행은 항공안전법상 비행 승인이 필요 없어, 외부 환경의 제약 없이 신속하고 반복적인 초기 개발 및 검증이 가능하다.40

• 2단계: 드론 전용 비행시험장 활용 성능 검증 (2차년도):

• 내용: 알고리즘의 안정성이 확보되면, 국토교통부가 지정하여 운영 중인 드론 전용 비행시험장(강원 영월, 충북 보은, 경남 고성, 경북 의성 등)을 활용하여 통제된 실외 환경에서 시스템의 핵심 성능을 본격적으로 시험한다.42 이 시험장들은 비행 통제센터, 정비고, 활주로 등 전문적인 인프라를 갖추고 있으며, 특히 비가시권(BVLOS) 비행이 공식적으로 허용되어 있어, 본 시스템의 핵심 기능인 장거리 자율 추적 및 장애물 회피 능력을 검증하기에 최적의 장소이다.45

• 3단계: 제한적 실제 환경 실증 (3차년도):

• 내용: 최종 단계에서는 관할 지방항공청으로부터 ’특별비행승인’을 정식으로 획득한 후, 사전에 관계 기관(지자체, 경찰 등)과 긴밀히 협의된 특정 구역(예: 인적이 드문 대규모 산업단지 내 도로, 특정 해안도로 등)에서 실제 차량을 대상으로 최종 통합 시스템의 임무 수행 능력을 종합적으로 실증한다. 이 단계에서는 복잡한 실제 환경에서의 돌발 변수 대응 능력과 시스템의 전반적인 안정성을 최종 검증한다.

Table 4-1: 단계별 실증 목표 및 검증 항목

4.2 항공안전법 준수 계획

본 연구의 모든 비행 활동은 항공안전법 및 관련 하위 규정을 철저히 준수하여 수행한다.

• 기체 신고: 연구에 사용될 모든 드론(최대이륙중량 2kg 초과)은 개발 착수 즉시 한국교통안전공단이 운영하는 ‘드론원스톱 민원서비스’ 시스템을 통해 정식으로 기체 신고를 완료하고, 발급받은 신고번호를 규정에 따라 기체에 명확히 표기한다.41

• 특별비행승인 획득: 3단계 실증에 필수적인 비가시권(BVLOS) 비행 및 야간 비행을 수행하기 위해, 「무인비행장치 특별비행을 위한 안전기준 및 승인절차에 관한 기준」에 명시된 절차에 따라 모든 필요 서류를 구비하여 관할 지방항공청에 제출하고 정식 승인을 획득한다.46

• 준비 서류: 법규에서 요구하는 ①드론의 종류·형식 및 제원, ②성능 및 운용한계, ③조작방법에 관한 서류, ④비행계획서, ⑤안전성인증서, ⑥조종자 능력 및 경력 증명 서류, ⑦보험가입증명서 등을 체계적으로 준비하여 제출할 계획이다.48

• 안전기준 충족 설계: 시스템 개발 단계부터 특별비행 안전기준을 충족하도록 설계한다. 야간 비행을 위해 5km 밖에서도 인식이 가능한 고휘도 충돌방지등과 기체 위치·방향 식별 조명을 장착하고, 비가시권 비행의 안전성 확보를 위해 통신 링크를 RF와 LTE 등으로 이중화하며, 비상 상황 발생 시 조종자에게 즉각 경보를 보내는 시스템을 탑재한다.49

4.3 개인정보보호법 및 군사시설보호법 준수 방안

자율비행 드론은 기술적 안전성뿐만 아니라, 사생활 침해 및 국가 안보와 관련된 법적 문제를 야기할 수 있으므로, 이에 대한 철저한 대비책을 마련한다.

• 개인정보보호법: 드론은 ’이동형 영상정보처리기기’에 해당하므로, 2023년 9월부터 시행된 개정 개인정보보호법의 관련 규정을 철저히 준수한다.51

• 촬영 고지 의무 이행: 3단계 실증 비행 시, 드론 기체에 고휘도 LED 점멸등을 부착하여 비행 및 촬영 중임을 시각적으로 알리고, 필요 시 소형 스피커를 통해 “연구개발 목적의 비행 및 영상 촬영 중입니다“와 같은 안내 방송을 송출하는 등, 주변 사람들이 촬영 사실을 명확히 인지할 수 있는 조치를 취한다.51 또한, 실증 지역 주민들에게 사전에 비행 계획을 공지하고 협조를 구한다.

• 데이터의 안전한 관리: 수집된 영상 데이터는 암호화된 저장 장치에 보관하며, 연구 목적으로만 제한적으로 접근 및 사용한다. 연구 과제가 종료된 후에는, 개인을 식별할 수 있는 정보(예: 사람의 얼굴, 차량 번호판 등)를 기술적으로 비식별화(Blurring, Masking) 처리하거나, 이것이 어려울 경우 관련 데이터를 즉시 파기하는 것을 원칙으로 한다. 이는 프라이버시 침해 가능성을 원천적으로 차단하기 위한 필수적인 조치이다.54

• 군사시설보호법:

• 비행 계획 수립 시 사전 확인: 모든 실증 비행 계획을 수립하는 단계에서, 국토교통부와 국방부가 제공하는 ‘Ready to Fly’ 스마트폰 앱 또는 ‘드론원스톱’ 민원서비스의 지도 서비스를 통해 비행금지구역(P-73, P-518 등), 관제권, 군사시설보호구역 등 비행 제한 공역을 사전에 면밀히 확인하고, 해당 공역을 완전히 회피하는 경로를 설정한다.45

• 필요시 사전 허가 획득: 연구 목적상 부득이하게 군사시설 인근 또는 관련 공역에서 비행해야 할 경우, 관련 법규 및 지침에 따라 국방부에 정식으로 비행 및 항공촬영 허가를 신청하고, 승인을 득한 후에만 비행을 수행한다.55

Table 4-2: 법규 준수 및 위험 완화 전략 (Legal Compliance and Mitigation Strategy)

5. 기대효과 및 활용 방안

5.1 기술적 기대효과

본 연구개발 과제의 성공적인 완료는 국내 드론 및 AI 기술 분야에 상당한 기술적 진보를 가져올 것으로 기대된다.

• AI 기반 자율비행 핵심 기술 자립화: 현재 Skydio 등 소수 해외 기업이 독점하고 있는 고도의 자율비행 및 AI 객체 추적 기술을 국내 기술로 내재화함으로써, 관련 분야의 해외 기술 종속을 탈피하고 기술 주권을 확보할 수 있다. 이는 국방·치안 분야뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있는 기반 기술이 될 것이다.

• 차세대 추적 알고리즘 원천 기술 확보: 본 과제에서 중점적으로 개발할 Transformer 기반의 예측적 추적 알고리즘은 세계 최고 수준의 컴퓨터 비전 및 AI 기술에 해당한다. 이 원천 기술의 확보는 관련 학계의 연구 수준을 한 단계 끌어올리고, 후속 연구를 통해 글로벌 기술 표준을 선도할 수 있는 잠재력을 제공한다.

• 국산 드론 플랫폼 생태계 기반 마련: 본 과제에서 지향하는 개방형 아키텍처 기반의 핵심 모듈(AI 컴퓨터, 통합 S/W) 개발은 국내의 역량 있는 중소 드론 제조업체들에게 새로운 기회를 제공할 것이다. 이들은 개발된 핵심 모듈을 자사의 플랫폼에 손쉽게 통합함으로써, 단기간에 고성능·고부가가치의 지능형 드론을 개발하고 시장 경쟁력을 확보할 수 있는 기술적 토대를 마련하게 된다.

5.2 사회·경제적 파급효과

본 기술은 국민의 안전과 국가 경제에 실질적으로 기여하는 광범위한 사회·경제적 파급효과를 창출할 것이다.

• 치안 및 국방 역량의 획기적 강화: 개발된 시스템은 도주 차량 추적, 대테러 작전 시 용의자 감시, 국경 및 해안선의 불법 침투 감시 등 기존의 인력과 장비로는 효과적인 대응이 어려웠던 다양한 임무에 신속하고 효율적으로 투입될 수 있다. 이는 범죄 검거율을 높이고 테러 위협을 사전에 차단하며, 국방력을 증대시켜 국민의 생명과 안전을 더욱 두텁게 보호하는 결과로 이어질 것이다.

• 사회적 비용의 혁신적 절감: 현재 공중 추적 임무에 투입되는 헬리콥터는 1시간 비행에 수백만 원에 달하는 막대한 운용 비용이 소요된다. 본 과제에서 개발하는 자율 임무 드론은 이와 비교할 수 없을 정도로 획기적으로 낮은 비용으로 유사하거나 더 우수한 임무 수행이 가능하다.1 이를 통해 절감된 막대한 예산은 다른 시급한 치안 및 국방 분야에 재투자되어 국가 자원 운용의 효율성을 극대화하는 선순환 구조를 만들 수 있다.

• 미래 신산업 및 양질의 일자리 창출: 본 과제를 통해 확보된 핵심 자율비행 및 AI 기술은 군사·치안 분야에만 머무르지 않고, 스마트시티의 교통 흐름 관리, 광활한 지역의 시설물(송전탑, 파이프라인) 자동 안전 점검, 드론을 이용한 긴급 물류 배송, 실종자 수색 및 재난 현장 상황 파악 등 다양한 민간 분야로의 확산(Spin-off) 잠재력이 매우 높다.7 이는 연평균 51.7%라는 경이로운 성장률을 보이는 ’드론 활용 서비스 시장’이라는 거대한 신산업을 선도하고, AI 개발자, 시스템 통합 전문가, 드론 운용 전문가 등 양질의 미래형 일자리를 창출하는 강력한 성장 동력이 될 것이다.7

5.3 연구 성과 활용 및 사업화 계획

본 과제는 연구로만 끝나는 것이 아니라, 명확한 활용 및 사업화 계획을 통해 연구 성과가 국가와 산업에 실질적으로 기여하도록 추진한다.

• 1단계 (과제 종료 후 1~2년): 기술 이전 및 후속 연구: 과제 종료 후, 개발된 핵심 AI 알고리즘과 시스템 통합 기술을 국내 주요 방산 기업 및 경찰청 산하 치안정책연구소 등 활용기관에 적극적으로 기술 이전하여 실용화를 추진한다. 동시에, 여러 대의 드론이 협력하여 목표물을 입체적으로 추적하는 ‘군집 비행 추적 기술’, 건물 내부 등 GPS 음영 지역에서도 임무를 수행할 수 있는 ‘SLAM 기반 실내 자율비행 기술’ 등 후속 연구를 통해 확보된 기술을 지속적으로 고도화한다.

• 2단계 (3~5년): 사업화 및 양산: 군과 경찰의 구체적인 운용 요구사항(ROC)을 반영하여, 현재의 연구개발 과제를 정식 ‘체계개발’ 사업으로 전환하고 양산 체계를 구축한다. 이와 동시에, 확보된 핵심 기술을 기반으로 민수용 파생 모델(예: 시설물 점검용, 실종자 수색용, 방송 촬영용)을 개발하여, 급성장하는 국내외 공공 조달 시장 및 상업용 드론 시장에 본격적으로 진출한다.

• 지식재산권(IP) 확보 및 관리: 과제 수행 과정에서 도출되는 모든 유무형의 연구 성과를 체계적으로 관리하고 보호한다. 핵심 AI 알고리즘, 독창적인 시스템 설계, GCS 인터페이스 등에 대해 국내외 특허 10건 이상 출원 및 등록, SCI급 국제 학술지에 논문 5편 이상 게재, 그리고 최소 2건 이상의 기술이전을 목표로 설정하여, 연구 성과가 국가의 중요 지식 자산으로 축적되도록 한다.60

6. 연구 추진체계 및 일정

6.1 연구팀 구성 및 기관별 역할 분담

본 연구개발 과제는 각 분야 최고의 전문성을 가진 기관들의 유기적인 협력 체계를 통해 시너지를 극대화하고, 성공적인 과제 수행을 담보한다.

• 주관연구기관 (A대학교 인공지능연구소 산학협력단):

• 역할: 과제 총괄 관리 및 최종 성과 책임. 핵심 AI 알고리즘(차량 탐지, 궤적 예측, 재식별) 및 자율비행/장애물 회피 로직 개발. 시스템 전체 아키텍처 설계 및 각 서브시스템 통합 총괄.

• 핵심 역량: Transformer 기반 컴퓨터 비전, 강화학습 기반 자율비행 분야 국내 최고 수준의 연구 인력 및 실적 보유.

• 공동연구기관 1 (B 드론 제조 전문기업):

• 역할: 연구용 하드웨어 플랫폼(기체)의 개조 및 제작. 온보드 시스템(AI 컴퓨터, EO/IR 짐벌, LiDAR 등)의 물리적 통합 및 안정성 시험. 비행 제어기(FC) 펌웨어 커스터마이징 및 비행 안정성 확보.

• 핵심 역량: 산업용 특수목적 드론 설계 및 제작 분야 다수 실적 보유, 국방/공공 분야 납품 경험.

• 공동연구기관 2 (C IT 솔루션 기업):

• 역할: QGroundControl 기반의 통합 지상관제시스템(GCS) 소프트웨어 개발. 직관적인 GUI 설계 및 구현. 드론-GCS 간 보안 통신 프로토콜 적용 및 데이터 암호화.

• 핵심 역량: 대규모 관제 시스템 및 GIS 기반 시각화 솔루션 개발 전문성 보유.

• 위탁연구기관 (D 법무법인 기술·규제팀):

• 역할: 연구개발 전 과정에서 발생할 수 있는 법적·제도적 이슈에 대한 전문 컨설팅 제공. 특히, 3단계 실증을 위한 특별비행승인 획득 절차 지원 및 개인정보보호법 준수 방안의 적법성 검토.

• 핵심 역량: 신기술(드론, 자율주행) 관련 규제 및 법률 자문 분야 국내 최고 전문 로펌.

• 활용기관 (경찰청 미래치안정책과 / 국방과학연구소 무인기술센터):

• 역할: 최종 사용자의 관점에서 실질적인 운용 요구사항(ROC) 제시. 개발 방향성에 대한 주기적인 자문 및 피드백 제공. 2, 3단계 실증 시나리오 공동 개발 및 최종 성능 평가 참여.

• 핵심 역량: 실제 군사·치안 임무 수행 경험 및 향후 시스템 도입 주체.

6.2 연차별 연구 내용 및 추진 일정

본 과제는 총 36개월(3년)의 연구 기간 동안 체계적인 연차별 계획에 따라 추진된다.

• 1차년도 (기반 기술 확보 및 초기 시스템 구축):

• 최신 차량 추적 및 자율비행 관련 논문/특허 분석 및 기술 벤치마킹 완료.

• Transformer 기반 추적 알고리즘의 기초 모델 개발 및 시뮬레이션 환경에서의 성능 검증.

• 연구용 상용 플랫폼(DJI Matrice 등) 선정 및 도입, 성능 분석.

• 온보드 AI 컴퓨터(NVIDIA Jetson) 및 기본 센서 시스템의 기초 통합 설계.

• NVIDIA Isaac Sim 기반의 고충실도 시뮬레이션 환경 구축 완료.

• 주요 마일스톤: 1단계 실증 (시뮬레이션 환경에서 기본 추적 알고리즘 성능 검증 완료).

• 2차년도 (시스템 고도화 및 성능 검증):

• Transformer 기반 추적 알고리즘을 UAV 환경에 맞게 경량화하고, Re-ID 기능을 통합하여 고도화 완료.

• 다중 센서 융합 기반의 자율비행 및 동적 장애물 회피 로직 개발 완료.

• 핵심 모듈이 통합된 시제 1호기 제작 및 통합 테스트 완료.

• GCS 기본 기능 개발 및 드론-GCS 연동 테스트 착수.

• 주요 마일스톤: 2단계 실증 (드론 전용 비행시험장에서 핵심 비행 성능 및 자율 추적 능력 검증 완료).

• 3차년도 (최종 시스템 통합 및 종합 실증):

• 통합 GCS 개발 완료 및 전체 시스템과의 연동 최적화.

• 시제 2호기 제작 및 종합적인 시스템 안정화 작업 수행.

• 관할 지방항공청으로부터 3단계 실증을 위한 특별비행승인 획득.

• 실제 환경에서의 종합 운용 능력 검증 및 성능 데이터 확보.

• 최종 보고서 작성, 특허/논문 등 연구 성과물 정리 및 기술 이전 준비.

• 주요 마일스톤: 3단계 실증 (제한된 실제 환경에서 최종 목표 성능 달성 및 종합 운용 능력 입증).

Table 6-1: 연구개발 추진 일정 (Gantt Chart)

7. 참고 자료

1. 헬리콥터 종류별로 어떤 단점이 있을까요? : r/Armyaviation - Reddit, https://www.reddit.com/r/Armyaviation/comments/flpj8u/what_are_the_drawbacks_of_flying_the_different/?tl=ko
2. 경찰 드론의 활용실태와 개선방안, https://riss.dongguk.edu/cmmn/fileDown.do?filename=4.+%EA%B2%BD%EC%B0%B0+%EB%93%9C%EB%A1%A0%EC%9D%98+%ED%99%9C%EC%9A%A9%EC%8B%A4%ED%83%9C%EC%99%80+%EA%B0%9C%EC%84%A0%EB%B0%A9%EC%95%88_%EC%9A%B0%EB%B4%89%ED%99%98%2C+%EB%B0%95%EA%B7%80%EC%97%B4%2C+%EC%B5%9C%EC%9D%91%EB%A0%AC.pdf&filepath=/riss/files/article/research/197452/&filerealname=A55FEC518D02460FA2BCFC8FC83112F0.pdf
3. 드론의 물리보안 활용방안과 한계에 관한 고찰, https://www.police.ac.kr/pds/1546221650014.pdf
4. 드론 갖고 다니는 中 경찰…규제 손발 묶인 국내 治安 드론 - 한국경제, https://www.hankyung.com/article/2018120754771
5. 드론 자율비행 기술 동향, https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/189/0905189001/001-011_%EA%B9%80%EC%88%98%EC%84%B1.pdf
6. Skydio: 자율 비행 기술의 미래 - Prezi, https://prezi.com/p/pwlll5pfzzb0/skydio/
7. 『4차 산업혁명 기반 드론 산업』 국내외 동향연구 보고서, https://www.gb.go.kr/Common/board_egov/download.jsp?B_STEP=70035300&B_ORDER=1
8. 드론 - 품목별ICT 시장동향, https://www.globalict.kr/upload_file/kms/202312/46257328044971008.pdf
9. 국내 드론산업의 선진화 방안, https://dronerobot.iscu.ac.kr/board/download.asp?filename=%B1%B9%B3%BB%20%B5%E5%B7%D0%BB%EA%BE%F7%C0%C7%20%BC%B1%C1%F8%C8%AD%20%B9%E6%BE%C8.pdf
10. arXiv:2503.06625v1 [cs.CV] 9 Mar 2025, https://arxiv.org/pdf/2503.06625
11. Global Tracking Transformers - Vladlen Koltun, https://vladlen.info/papers/GTR.pdf
12. 지능형 감시정찰의 선두주자, 무인 전 자동 드론시스템 - :: 한국국방기술학회 ::, https://www.kidet.or.kr/webzine/2102/03.php
13. 니케이로보틱스_2020/11_구글 출신자가 창업한 드론 벤처, Skydio NIKKEI Robotics, https://hjtic.snu.ac.kr/node/12010
14. 3D skydio 3d 스캔 – Neuvition | 솔리드 스테이트 라이더, 라이더 센서 공급업체, 라이더 기술, 라이더 센서, https://www.neuvition.com/ko/neuvition-skydio-3d-scan/
15. Skydio Enterprise 대안: 최고의 자율 드론 솔루션 - FlyPix AI, https://flypix.ai/ko/blog/skydio-enterprise-alternatives/
16. 고급 드론 솔루션을 위한 최고의 Skydio X2D 대안 - FlyPix AI, https://flypix.ai/ko/blog/skydio-x2d-alternatives/
17. Transformer-Based Visual Object Tracking with Global Feature Enhancement - MDPI, https://www.mdpi.com/2076-3417/13/23/12712
18. MOTR: End-to-End Multiple-Object Tracking with Transformer - European Computer Vision Association, https://www.ecva.net/papers/eccv_2022/papers_ECCV/papers/136870648.pdf
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30. Autel Robotics Official Store | Official Store for Autel Drones, https://shop.autelrobotics.com/
31. Matrice 350 RTK - DJI Enterprise, https://enterprise.dji.com/matrice-350-rtk
32. Shop DJI Matrice Series Drones, Parts & Accessories - DSLRPros, https://www.dslrpros.com/collections/dji-matrice-series
33. Shop Autel EVO Series Drones, Parts, & Accessories | DSLRPros, https://www.dslrpros.com/collections/evo-2
34. Platforms | Drone Nerds Enterprise, https://enterprise.dronenerds.com/commercial-drone-platforms/
35. mavlink/qgroundcontrol: Cross-platform ground control station for drones (Android, iOS, Mac OS, Linux, Windows) - GitHub, https://github.com/mavlink/qgroundcontrol
36. Multi-Object Vehicle Detection and Tracking Algorithm Based on Improved YOLOv8 and ByteTrack - MDPI, https://www.mdpi.com/2079-9292/13/15/3033
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40. [국토부] 무인비행장치(드론)관련 제도 소개드론비행규정 - 대한드론진흥협회, https://m.kodpa.or.kr/article/%EB%93%9C%EB%A1%A0%EB%B9%84%ED%96%89%EA%B7%9C%EC%A0%95/3001/824/
41. 무인비행장치(드론) 관련 제도 소개 정책Q&A 상세보기 - 국토교통부, https://www.molit.go.kr/USR/policyTarget/dtl.jsp?idx=584
42. 드론 전용 비행시험장, 30일부터 시범운영 - 매일건설신문, http://www.mcnews.co.kr/67196
43. 드론 성능 전용 비행시험장에서 확인하세요 - 평택시민신문, https://www.pttimes.com/news/articleView.html?idxno=65947
44. 경북 의성에 드론 전용비행시험장 구축…2024년 운영 - 연합뉴스, https://www.yna.co.kr/view/AKR20221127018300003
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47. 특별비행승인 개요 및 승인 절차 - 항공안전기술원, https://www.kiast.or.kr/kr/sub06_06_01_01.do
48. 드론 비행승인 < 무인비행장치(드론) - 생활법령정보, https://www.easylaw.go.kr/CSP/CnpClsMainBtr.laf?popMenu=ov&csmSeq=1814&ccfNo=3&cciNo=1&cnpClsNo=2
49. 무인비행장치 특별비행을 위한 안전기준 및 승인절차에 관한 기준 일부 개정안 행정예고 (예고기간 2020.08.17~2020.09.11) - 대한드론진흥협회, https://m.kodpa.or.kr/article/%EB%93%9C%EB%A1%A0%EB%B9%84%ED%96%89%EA%B7%9C%EC%A0%95/3001/344/
50. 공지사항 - 드론원스톱 민원서비스, https://drone.onestop.go.kr:8443/board/notice/read?id=174
51. 9/15 [개인정보 보호법] 드론 관련 개정사항, https://kodpa.or.kr/article/%ED%98%91%ED%9A%8C-%EC%95%8C%EB%A6%BC/2/2070/
52. 제도 안내 - 개인정보 포털, https://m.privacy.go.kr/front/contents/cntntsView.do?contsNo=286
53. 개인영상정보 보호법(안) - 행정안전부, https://www.mois.go.kr/cmm/fms/FileDown.do?atchFileId=FILE_00071829Z2Jybt4&fileSn=1
54. 드론 촬영 영상 등의 취급 가이드 라인, https://www.kaia.re.kr/portal/cargos/attachFileDown.do?foSeqno=3782&seqno=7355
55. 드론 항공촬영 < 무인비행장치(드론) - 생활법령정보, https://www.easylaw.go.kr/CSP/CnpClsMainBtr.laf?popMenu=ov&csmSeq=1814&ccfNo=3&cciNo=2&cnpClsNo=1&menuType=onhunqna
56. 드론비행 유의사항 안내 - 한국드론산업협회, http://www.kdrone.org/bbs/board.php?bo_table=board_not&wr_id=718
57. 군사시설보호구역내 불법항공촬영은 무법자 - 뉴스탐사, http://www.newstamsa.co.kr/563
58. 초경량비행장치(드론) 비행금지구역 주민홍보문, https://safe.paju.go.kr/component/file/ND_fileDownload.do?id=6ed63fb5-b25c-499b-9ea6-ff6266009aed
59. 항공촬영 신청 - 무인비행장치(드론) - 생활법령정보, https://easylaw.go.kr/CSP/CnpClsMain.laf?popMenu=ov&csmSeq=1814&ccfNo=3&cciNo=2&cnpClsNo=1
60. NTIS 활용가이드, https://www.syu.ac.kr/rnd/wp-content/uploads/sites/40/2020/01/2019-NTIS%ED%99%9C%EC%9A%A9%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C-1.pdf