Shield AI V-BAT AI 파일럿

1. 서론: 차세대 전술 UAS의 패러다임 전환

현대 전장은 무인 항공 시스템(Unmanned Aerial System, UAS)의 역할이 극적으로 재정의되는 변곡점을 맞이하고 있다. 우크라이나와 가자 지구 등 최근의 분쟁들은 UAS가 단순한 감시 정찰 자산을 넘어 전장의 승패를 좌우하는 핵심적인 타격 및 기만 자산으로 진화했음을 명백히 보여주었다.1 그러나 이러한 UAS의 중요성 증대는 동시에 새로운 도전을 야기했다. 적대 세력은 GPS 신호 교란과 통신 재밍(Jamming)을 포함하는 정교한 전자전(Electronic Warfare, EW) 능력을 급속도로 발전시키며, 기존의 원격 조종 방식에 의존하는 UAS의 운용을 심각하게 제약하고 있다.4 통신 두절은 곧 임무 실패와 자산 손실로 이어지는 취약점이 되었다.

이러한 전장 환경의 변화는 UAS 기술 발전의 방향을 ’자율성(Autonomy)’으로 이끌고 있다. 인간의 지속적인 개입 없이, 예측 불가능하고 적대적인 환경 속에서 독립적으로 상황을 판단하고 임무를 완수할 수 있는 지능형 에이전트(Intelligent Agent)의 필요성이 대두된 것이다. 바로 이 지점에서 Shield AI의 V-BAT는 차세대 전술 UAS의 패러다임 전환을 상징하는 대표적인 솔루션으로 등장한다. V-BAT는 단순히 수직이착륙(Vertical Take-Off and Landing, VTOL)이 가능한 편리한 플랫폼을 넘어, 강력한 인공지능(AI) 파일럿인 ’하이브마인드(Hivemind)’와 유기적으로 결합된 하나의 통합 시스템이다.6 이 시스템의 진정한 가치는 GPS 신호나 외부 통신이 완전히 두절된 극한의 전자전 환경 속에서도 부여된 임무를 완수할 수 있는 강인한 회복탄력성(Resilience)에 있다. 이는 미 국방부가 미래 전력 건설의 핵심 개념으로 제시한 ‘저비용 고효율 자산의 대량 운용(Affordable Mass)’ 및 ‘리플리케이터(Replicator)’ 구상과 정확히 일치하는 비전이며, V-BAT가 단순한 드론을 넘어 미래 전장의 게임 체인저로 평가받는 이유다.8

2. 개발사 Shield AI - AI 파일럿을 향한 비전

2.1 설립 철학과 기술적 지향점

Shield AI의 탄생은 전장의 참혹한 현실에 대한 깊은 고찰에서 시작되었다. 공동 창립자인 브랜든 쳉(Brandon Tseng)은 미 해군 특수전 장교(Navy SEAL)로 아프가니스탄에 파병되었을 당시, 적대적인 건물에 대한 정찰 정보 부족으로 인해 부대원이 희생되는 비극을 직접 목격했다.10 이 경험은 ’지능형 시스템으로 군인과 민간인을 보호한다’는 Shield AI의 확고한 사명으로 구체화되었다.10 이는 단순히 기술적 우위를 추구하는 것을 넘어, 인명 손실을 최소화하고 전투 효율을 극대화하려는 실존적 목표를 내포한다.

이러한 설립 철학은 회사의 기술적 지향점을 명확히 정의했다. Shield AI의 궁극적인 목표는 V-BAT와 같은 특정 하드웨어 플랫폼을 개발하고 판매하는 데 그치지 않는다. 그들의 비전은 훨씬 더 원대하여, 전투기, 드론, 함선, 잠수함 등 모든 종류의 군사 자산에 이식되어 자율적으로 임무를 수행할 수 있는 범용 ’AI 파일럿’을 창조하는 것이다.11 이는 하드웨어 중심의 전통적인 방위산업체와 근본적으로 다른, 소프트웨어와 AI를 핵심 역량으로 삼는 21세기형 국방 기술 기업으로서의 정체성을 명확히 보여준다.

2.2 Martin UAV 및 Heron Systems 인수를 통한 핵심 역량 확보

2021년에 단행된 Martin UAV와 Heron Systems의 인수는 Shield AI의 기술 로드맵을 완성하는 결정적인 전략적 행보였다.10 이 두 건의 인수는 단순히 기업의 규모를 확장하는 것을 넘어, AI 파일럿이라는 비전을 현실화하기 위한 핵심 기술 요소를 전략적으로 확보하는 과정이었다. Martin UAV 인수를 통해 Shield AI는 이미 미군에서 그 성능과 신뢰성을 검증받은 Group 3 VTOL 플랫폼인 V-BAT 기체를 확보했다. 이는 AI 파일럿이 탑재될 최적의 ’몸체(Hardware)’를 얻은 것과 같다.

동시에 Heron Systems 인수는 AI 파일럿의 ’두뇌(Software)’에 해당하는 핵심 알고리즘을 제공했다. Heron Systems는 미 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 공중전 진화(Air Combat Evolution, ACE) 프로그램에서 인간 F-16 조종사와의 모의 공중전에서 승리한 혁신적인 AI 공중전 알고리즘을 개발한 주역이었다.5 이 인수를 통해 Shield AI는 세계 최고 수준의 자율 공중 기동 및 전술 판단 능력을 확보하게 되었다.

이러한 전략적 M&A는 Shield AI의 독보적인 접근 방식을 보여준다. 처음부터 모든 것을 개발하는 대신, 이미 검증된 최고의 하드웨어 플랫폼과 최첨단 AI 알고리즘을 각각 확보한 후, 이를 자사의 핵심 AI 아키텍처인 ‘Hivemind’ 아래 완벽하게 융합시키는 전략을 택한 것이다. 이는 이질적인 두 기술을 결합하여 ’1+1’을 넘어선 시너지 효과를 창출하는 고도의 시스템 통합 역량을 입증한 사례다. V-BAT는 이 전략적 통합의 첫 번째 성공적인 결과물이며, 하드웨어와 소프트웨어가 분리된 것이 아니라 하나의 유기적인 지능형 시스템으로 탄생했음을 의미한다.

2.3 Hivemind: 모든 군사 자산을 위한 AI 두뇌

Hivemind는 V-BAT만을 위한 전용 소프트웨어가 아니다. 이는 F-16 전투기, MQ-20 Avenger 스텔스 무인기, MQM-178 Firejet 표적기 등 전혀 다른 특성을 가진 다양한 항공기에 성공적으로 이식되어 그 성능을 입증한 플랫폼-불가지론적(Platform-Agnostic) AI 백본(Backbone)이다.17 Hivemind의 본질은 특정 기체에 종속되지 않고 어떠한 플랫폼에도 적용 가능한 범용 ’두뇌’를 제공하는 데 있다.

이러한 기술적 특성은 Shield AI의 비즈니스 모델에도 혁신을 가져왔다. 회사는 V-BAT 완제품 판매에 만족하지 않고, ’Hivemind Enterprise’라는 이름의 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 다른 방위산업체에 라이선싱하는 사업 모델을 적극적으로 추진하고 있다.20 이는 타사가 개발한 항공기에 Shield AI의 AI 파일럿을 탑재하여 자율성을 부여하는 방식으로, 방산 분야에서 전례를 찾기 힘든 개방형 생태계 구축 전략이다. 마치 PC 시장의 ’Intel Inside’나 모바일 운영체제의 ’Android’와 같이, Hivemind를 자율 군사 시스템의 표준 아키텍처로 만들려는 야심 찬 비전이 담겨 있다.

3. V-BAT 플랫폼 설계 및 공기역학적 특성

3.1 ‘테일시터(Tailsitter)’ VTOL 설계의 구조적 분석

V-BAT는 이륙 시 꼬리 부분으로 지면에 서서 수직으로 상승한 후, 공중에서 기체를 90도 기울여 수평 비행으로 전환하는 독특한 ‘테일시터(Tailsitter)’ 방식을 채택했다.7 이 설계는 여러 개의 수직 이륙용 리프트 팬과 별도의 수평 비행용 추진 엔진을 함께 장착하는 복잡한 ‘리프트-크루즈(Lift-Cruise)’ 방식이나, 로터를 기울여 추력 방향을 바꾸는 ‘틸트로터(Tilt-rotor)’ 방식에 비해 기계적 구조가 매우 단순하다는 근본적인 장점을 가진다.22

구조가 단순하다는 것은 곧 높은 신뢰성과 용이한 유지보수로 이어진다. 고장 날 수 있는 기계적 부품의 수가 적고, 복잡한 전환 메커니즘이 불필요하기 때문이다. 또한, V-BAT는 단 하나의 엔진으로 수직 이륙, 정지 비행(호버링), 수평 순항 비행 등 모든 비행 모드를 수행한다.6 이는 불필요한 무게를 줄이고 기체 내부 공간 활용도를 높여, 동일한 중량의 다른 VTOL 방식에 비해 더 많은 연료나 임무 장비를 탑재할 수 있게 한다. 이러한 중량 대비 효율성의 극대화는 V-BAT가 동급 기체 중 최고의 체공 시간과 탑재 능력을 자랑하는 핵심적인 이유 중 하나다.

3.2 덕티드 팬(Ducted Fan)의 공기역학적 이점

V-BAT의 외형에서 가장 눈에 띄는 특징이자 핵심 설계 요소는 기체 후미의 덕티드 팬(Ducted Fan)이다. 이 설계는 다각적인 공기역학적, 운용적 이점을 제공한다.

• 안전성 (Safety): 고속으로 회전하는 프로펠러 블레이드가 원통형의 덕트(Duct) 내부에 완전히 감싸여 있다. 이는 지상에서 기체를 준비하고 운용하는 인력의 안전을 획기적으로 향상시킨다.23 특히 공간이 협소하고 장애물이 많은 함상 갑판이나, 초목이 우거진 야전 환경에서 노출된 프로펠러로 인한 사고 위험을 원천적으로 차단한다.28

• 효율성 (Efficiency): 덕트는 프로펠러 블레이드 끝단에서 발생하는 와류(Tip Vortices)를 효과적으로 억제한다. 와류는 추력 손실의 주요 원인인데, 이를 막고 공기 흐름을 후방으로 집중시켜 동일한 엔진 출력으로도 개방형 프로펠러 대비 80% 이상 향상된 추력을 생성할 수 있다.23 이 높은 추력 효율은 V-BAT가 더 무거운 임무 장비를 탑재하고도 장시간 비행할 수 있는 원동력이 된다.

• 안정성 및 제어성 (Stability & Control): 덕티드 팬 시스템은 추력 벡터링(Thrust Vectoring)을 통해 저속 호버링 상태에서도 정밀한 기체 제어와 뛰어난 기동성을 제공한다. 특히 측풍이나 돌풍 상황에서 기체의 자세를 안정적으로 유지하는 데 탁월한 성능을 보인다.22 수평 비행 모드에서는 이 덕트 구조 자체가 수직 꼬리날개와 유사한 역할을 수행하여 비행 안정성을 높이는 부가적인 효과도 있다.23

• 소음 감소 (Acoustic Signature Reduction): 덕트 구조는 프로펠러에서 발생하는 소음이 외부로 전파되는 것을 일부 차폐하는 효과가 있다. 이로 인해 V-BAT는 동급의 다른 UAS에 비해 음향 탐지 가능성(Acoustic Signature)이 낮아, 은밀한 감시 정찰 임무에 더 유리하다.23

3.3 비행 동역학 모델링: 전환 비행 구간의 제어 방정식

V-BAT와 같은 테일시터 VTOL 항공기의 운용에서 가장 핵심적이고 어려운 기술적 과제는 수직 호버링 모드와 수평 비행 모드 사이를 오가는 ‘전환 비행(Transition Flight)’ 구간을 안정적으로 제어하는 것이다.29 이 구간에서는 기체의 받음각(Angle of Attack)과 속도가 급격하게 변하면서 공기역학적 힘의 특성이 비선형적으로 변화한다. 실속(Stall)의 위험이 상존하며, 제어 시스템의 작은 오차도 기체의 불안정성으로 이어질 수 있다. 따라서 이 구간을 정밀하게 모델링하고 제어하는 것이 V-BAT 비행 제어 시스템의 핵심이다.

기체의 운동을 수학적으로 기술하기 위해, 지구에 고정된 관성 좌표계(I)와 기체의 무게 중심에 고정된 기체 고정 좌표계(B)를 정의한다. 기체의 6자유도(6-Degree-of-Freedom, 6DOF) 운동 방정식은 위치 벡터 p와 자세를 나타내는 회전 행렬 R에 대해 다음과 같은 뉴턴-오일러 방정식으로 표현될 수 있다.30

병진 운동 방정식:

m \ddot{p} = mg\mathbf{e}_3 - R \mathbf{T} + \mathbf{F}_{aero}
회전 운동 방정식:

J \dot{\omega} = \tau_{prop} + \tau_{aero} - \omega \times (J \omega)
여기서 m은 기체의 총 질량, J는 관성 모멘트 텐서, g는 중력 가속도, e_3는 수직 방향 단위 벡터, R은 기체 좌표계에서 관성 좌표계로의 회전 행렬이다. \mathbf{T}는 덕티드 팬이 생성하는 총 추력 벡터, \mathbf{F}_{aero}와 \tau_{aero}는 각각 공기역학적 힘과 모멘트를 나타낸다. \omega는 기체의 각속도 벡터, \tau_{prop}는 프로펠러의 차등 추력으로 발생하는 제어 모멘트다.

전환 비행 구간의 제어 문제는 이 복잡한 비선형 동역학 시스템을 안정화시키는 것이다. 호버링 상태에서는 추력 벡터링과 프로펠러의 차등 추력(\tau_{prop}​)이 주된 제어 입력으로 사용되지만, 속도가 증가하며 수평 비행에 가까워질수록 날개의 에일러론과 같은 공력 조종면의 효과(F_{aero}, \tau_{aero})가 지배적으로 변한다. 이 두 제어 시스템의 영향력이 교차하는 ’혼합 구간(Mushy Zone)’을 얼마나 정밀하고 부드럽게 통과하느냐가 관건이다. Shield AI의 개발 노력이 호버링 시간을 최소화하고 전환 비행을 가속화하는 데 집중되고 있다는 점은 29, 이 구간이 비행 엔벨로프에서 가장 위험하고 제어하기 어려운 부분임을 시사한다. Hivemind의 비행 제어 알고리즘은 이러한 물리 기반 모델을 바탕으로, 강화학습과 같은 기법을 통해 수많은 시뮬레이션을 거쳐 이 까다로운 기동을 마스터하는 최적의 제어 정책을 학습한다. 이는 기체가 자신의 후류(Wake)에 빠져 발생하는 스핀 현상과 같은 잠재적 위험을 스스로 감지하고 회피하는 능력을 포함한다.29

4. Hivemind AI 파일럿 아키텍처 심층 분석

4.1 자율 비행 스택의 구성 요소

Hivemind는 특정 하드웨어나 임무에 종속되지 않는 유연하고 확장 가능한 구조를 지향하며, 이는 모듈형 개방형 시스템 아키텍처(Modular Open Systems Approach, MOSA) 원칙에 기반하여 설계되었다.32 이 아키텍처는 크게 네 가지 핵심 구성요소로 이루어져 있으며, 각 요소는 자율 비행 임무 개발과 실행의 전 과정을 지원하도록 유기적으로 연동된다.18

• EdgeOS: V-BAT와 같은 엣지 디바이스에 직접 탑재되는 실시간 운영체제(Real-Time Operating System, RTOS)다. 저지연성(Low-latency)과 높은 처리 속도를 보장하여, 급변하는 전장 상황 속에서 실시간으로 데이터를 처리하고 즉각적인 결정을 내리는 자율 시스템의 기반을 제공한다.

• Pilot: 자율 비행을 위한 핵심 기능들의 집합체로, 일종의 ‘자율성 라이브러리 카탈로그’ 역할을 한다. 여기에는 상태 추정(State Estimation), 다중 에이전트 협력(Multi-agent Teaming), 지도 작성(Mapping), 센서 처리(Sensing), 경로 계획(Path Planning) 등 사전 구축된 고도의 자율 비행 행동 모듈들이 포함되어 있다. 개발자들은 이 라이브러리를 활용하여 새로운 항공기 플랫폼에 자율 비행 능력을 신속하게 이식하거나 기존 기능을 수정하여 새로운 임무에 맞게 최적화할 수 있다.

• Forge: 자율 임무를 설계, 시뮬레이션, 테스트 및 분석하기 위한 통합 개발 환경(Integrated Development Environment, IDE)이다. Forge는 대규모 병렬 시뮬레이션 기능을 제공하여, 실제 비행 테스트 없이도 수천, 수만 가지의 가상 시나리오 속에서 AI 파일럿의 알고리즘을 검증하고 성능을 개선할 수 있게 한다.34 이는 개발 비용과 시간을 획기적으로 단축시키고, AI 모델의 신뢰성을 극대화하는 핵심 도구다.

• Commander: Hivemind 기반의 자율 기체를 기존의 지휘통제(Command and Control, C2) 시스템이나 임무 계획 워크플로우에 원활하게 통합하기 위한 인터페이스 및 툴킷이다. Commander를 통해 운용자는 익숙한 C2 환경에서 V-BAT 편대에 임무를 할당하고, 실시간으로 상황 정보를 공유받으며, 자율 시스템의 작전을 감독할 수 있다.

이러한 모듈식 아키텍처는 코드의 재사용성을 극대화하고 35, 개발 기간을 수년에서 수주, 수개월에서 수일 단위로 단축시키는 효과를 가져온다.18

4.2 GPS/통신 두절 환경에서의 항법: 칼만 필터 기반 상태 추정 이론

Hivemind AI 파일럿의 가장 핵심적인 역량은 GPS 신호나 외부 통신 링크와 같은 외부 정보 없이도 자신의 위치, 속도, 자세 등 현재 상태를 정확히 파악하고 임무를 지속하는 능력이다.4 이러한 강인함은 마법이 아닌 정교한 수학적 모델링, 즉 ‘상태 추정(State Estimation)’ 기술에 기반한다. V-BAT는 관성측정장치(IMU), 카메라, 기압계 등 기체에 내장된 다양한 온보드 센서로부터 들어오는 불완전하고 노이즈가 섞인 데이터들을 실시간으로 융합하여, 외부 도움 없이 자신의 상태를 추정한다.1

이 과정의 중심에는 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)나 무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)와 같은 비선형 필터링 알고리즘이 있다. 칼만 필터는 본질적으로 기체 내부의 ’가상 GPS’와 같다. 이 알고리즘은 ’예측(Prediction)’과 ’업데이트(Update)’라는 두 단계를 끊임없이 반복하며, 불확실성을 최소화하는 최적의 상태 추정치를 계산한다.39

• 예측 단계 (Prediction Step): 이 단계에서 필터는 직전 시간의 상태 추정치와 기체의 동역학 모델(2.3절의 운동 방정식)을 사용하여, 현재 시간에 기체가 어디에 있을 것인지를 예측한다. 이는 일종의 ’추측 항법(Dead Reckoning)’과 유사하다.

상태 예측:

\hat{x}_{k|k-1} = f(\hat{x}_{k-1|k-1}, u_k)
오차 공분산 예측:

P_{k|k-1} = F_k P_{k-1|k-1} F_k^T + Q_k
여기서 \hat{x}는 상태 벡터(위치, 속도, 자세 등)의 추정치, P는 오차의 공분산 행렬(추정치의 불확실성), f는 비선형 상태 전이 함수, F_k​는 f를 선형화한 자코비안 행렬, Q_k는 동역학 모델 자체의 불확실성을 나타내는 프로세스 노이즈 공분산이다.

• 업데이트 단계 (Update Step): 이 단계에서는 실제 온보드 센서(카메라, IMU 등)로부터 들어온 측정값을 사용하여 예측 단계에서 계산된 ’추측’을 보정한다.

칼만 이득 계산:

K_k = P_{k|k-1} H_k^T (H_k P_{k|k-1} H_k^T + R_k)^{-1}
상태 업데이트:

\hat{x}_{k|k} = \hat{x}_{k|k-1} + K_k (z_k - h(\hat{x}_{k|k-1}))
오차 공분산 업데이트:

P_{k|k} = (I - K_k H_k) P_{k|k-1}
여기서 z_k​는 실제 센서 측정값, h는 현재 상태에서 예상되는 측정값을 계산하는 측정 모델, H_k​는 h의 자코비안 행렬, R_k​는 센서 측정값의 노이즈 공분산이다. 핵심적인 역할을 하는 ‘칼만 이득(Kalman Gain)’ K_k​는 예측된 상태와 실제 측정값 사이의 불일치를 얼마나 신뢰하고 반영할지를 결정하는 가중치다. 센서 노이즈가 크면 칼만 이득이 작아져 예측 모델을 더 신뢰하게 되고, 모델의 불확실성이 크면 칼만 이득이 커져 센서 측정값을 더 많이 반영하게 된다. 이 정교한 수학적 프레임워크가 V-BAT를 단순한 원격 조종기에서 진정한 자율 에이전트로 변모시키는 기술적 기반이다.

4.3 V-BAT Teams: 분산형 군집 제어 이론과 협력적 자율성

’V-BAT Teams’는 Shield AI가 선보인 군집 비행(Swarming) 기술로, 단 한 명의 조종사가 최소 4대의 V-BAT으로 구성된 편대를 동시에 지휘하고 통제할 수 있게 한다.8 이는 단순히 여러 대의 드론을 동시에 조종하는 수준을 넘어선다. 각 V-BAT 기체는 개별적인 Hivemind AI 파일럿을 탑재하고 있어, 편대 내 다른 기체들과 지속적으로 정보를 교환하며 서로의 상태를 인지하고, 중앙 통제 없이도 협력적으로 분산된 자율 임무를 수행한다.6

이러한 군집 기술의 등장은 단순한 기술적 발전을 넘어 군사 교리의 근본적인 변화를 예고한다. 전통적인 군사력 운용이 소수의 고가치 정밀 자산(예: 전투기, 이지스함)에 의존했다면, 군집 기술은 다수의 저비용 소모성 자산(Attritable Asset)을 통해 적의 방어 체계를 압도하고 무력화시키는 새로운 패러다임을 제시한다.43 군집 내에서 개별 V-BAT 한두 대가 격추되더라도 전체 임무 수행에는 큰 영향을 미치지 않는 높은 수준의 임무 지속성 및 내결함성(Fault Tolerance)을 갖게 된다.43 단 한 명의 운용자가 V-BAT 편대를 통해 최대 30,000 제곱마일(약 77,000km2)에 달하는 광대한 지역을 감시하고 통제할 수 있다는 사실은 8, 과거 수 개의 유인 항공기 편대가 수행해야 했던 임무를 대체할 수 있음을 의미한다. 이는 미 국방부가 추구하는 ‘저비용 고효율 자산(Affordable Mass)’ 개념을 현실화하는 가장 구체적인 사례이며 9, 비대칭적 우위를 확보하기 위한 전술적 운용 방식의 근본적인 전환을 의미한다.

V-BAT Teams의 군집 제어 알고리즘은 1980년대 AI 전문가 크레이그 레이놀즈(Craig Reynolds)가 제안한 세 가지 기본 규칙에 기반하여 분산형으로 작동한다.45

• 분리 (Separation): 편대 내 다른 기체와 충돌을 피하기 위해 최소한의 안전거리를 유지한다.

• 정렬 (Alignment): 주변 기체들의 평균적인 비행 방향과 속도에 자신을 맞춘다.

• 응집 (Cohesion): 편대의 중심점을 향해 이동하려는 경향을 통해 집단의 형태를 유지한다.

Hivemind는 이러한 기본적인 군집 행동 규칙 위에 강화학습(Reinforcement Learning) 기법을 적용한다.1 수많은 시뮬레이션을 통해 AI 파일럿은 주어진 임무 목표(예: 광역 수색, 특정 표적 추적)를 가장 효율적으로 달성하기 위한 복잡한 협력 전술을 스스로 학습한다. 예를 들어, 한 기체는 광역 감시를 수행하며 표적을 탐지하고, 다른 기체는 해당 표적에 레이저를 조사하여 정밀 유도 무기를 위한 표적 지시를 수행하며, 세 번째 기체는 직접 타격 임무를 수행하는 등 역할 분담을 통한 정교한 협력 작전이 가능해진다.48

5. 제원, 성능 및 최신 개량 사항

5.1 상세 제원 및 비행 성능

V-BAT는 지속적인 개발과 실전 운용 피드백을 통해 성능이 꾸준히 개량되어 왔다. 아래 표는 최신 ‘블록 업그레이드(Block Upgrade)’ 버전을 기준으로 V-BAT의 핵심 제원과 비행 성능을 종합한 것이다.

표 1: V-BAT 상세 제원 (Block Upgrade 기준)

5.2 블록 업그레이드(Block Upgrade): 핵심 개선 사항 분석

2025년 4월에 발표된 V-BAT 블록 업그레이드는 플랫폼의 운용 능력을 한 단계 높은 수준으로 끌어올린 중요한 이정표다. 이 업그레이드를 통해 V-BAT는 물리적인 크기는 Group 3에 속하지만, 그 능력은 상위 등급인 Group 4 및 Group 5 UAS에 필적하게 되었다.49

• 중유 엔진(Heavy Fuel Engine) 적용: 가장 핵심적인 개선 사항 중 하나는 엔진을 해상 작전 환경에 최적화한 것이다. 기존의 가솔린 혼합유 또는 일반 중유가 아닌, 해군 항공대에서 가장 보편적으로 사용되는 JP-5 제트 연료에 최적화된 엔진을 탑재했다.49 이는 V-BAT가 해군 함정의 기존 연료 보급 체계에 완벽하게 통합될 수 있음을 의미하며, 별도의 유종을 보급해야 하는 군수 지원의 복잡성을 제거하여 해상 작전의 지속성을 획기적으로 향상시킨다.

• 완전 자동 이착륙(Fully Unassisted Launch and Land): 2024년 4월 미 해군 운용 중 발생한 안전사고는 중요한 개선의 계기가 되었다.6 이 사고 이후 Shield AI는 이착륙 과정에서 운용 인력의 물리적인 지원이나 개입이 전혀 필요 없는 완전 자동화 시스템을 구현했다. 이제 V-BAT는 고도의 자율 제어 알고리즘을 통해 최대 25노트의 바람과 10노트로 항해하는 함상에서도 정밀하고 안전하게 스스로 이착륙할 수 있다.27 이는 운용 안전성을 극대화하고 인력 부담을 최소화하는 중요한 진전이다.

• 위성통신(SATCOM) 통합: 블록 업그레이드를 통해 위성통신(SATCOM) 기능이 기본 사양으로 통합되었다.49 이는 V-BAT가 지상 통제소의 직접적인 가시선(Line-of-Sight, LOS) 통신 범위를 벗어나는 가시선 초월(Beyond-Line-of-Sight, BLOS) 작전이 가능해졌음을 의미한다. 이제 운용자는 위성 네트워크를 통해 지구 반대편에 있는 V-BAT를 통제하고 실시간으로 데이터를 수신할 수 있게 되어, 작전 반경이 이론적으로 전 지구적으로 확대되었다.

6. 임무 탑재체(Payload) 및 운용 유연성

6.1 개방형 아키텍처와 모듈형 탑재체 표준

V-BAT의 가장 큰 강점 중 하나는 특정 임무나 장비에 얽매이지 않는 높은 수준의 유연성이다. 이는 미 특수작전사령부(USSOCOM)가 주도하는 모듈형 탑재체 표준(Modular Payload Standard)을 준수하는 개방형 아키텍처를 채택했기 때문에 가능하다.8 이 표준화된 인터페이스 덕분에 미 국방부는 물론, 제3의 방산업체나 동맹국이 개발한 다양한 센서와 장비들을 별도의 대규모 개조 없이 신속하게 V-BAT에 통합할 수 있다.

V-BAT 기체는 최대 600W의 넉넉한 전력을 탑재체에 공급할 수 있으며, 기수(Nose)와 동체 하부(Belly)에 여러 개의 모듈식 탑재 공간을 제공한다.27 이를 통해 운용자는 수행할 임무의 성격에 맞춰 마치 레고 블록을 조립하듯 최적의 장비 조합을 구성할 수 있다. 예를 들어, 광역 해상 감시 임무에는 ViDAR와 AIS 수신기를, 지상 정밀 타격 지원 임무에는 고성능 EO/IR 짐벌과 레이저 표적 지시기를 장착하는 식의 유연한 운용이 가능하다.

6.2 주요 탑재체 분석: ISR, 표적화, 전자전, 타격

V-BAT는 모듈식 설계를 바탕으로 광범위한 임무 스펙트럼을 소화할 수 있는 다양한 탑재체를 통합할 수 있다.

표 2: V-BAT 주요 탑재체 옵션

6.2.1 ViDAR: 패시브 광역 감시 시스템 심층 분석

V-BAT에 통합 가능한 탑재체 중 가장 혁신적인 기술 중 하나는 ViDAR(Visual Detection and Ranging) 시스템이다.32 ViDAR는 전통적인 레이더와 달리 전파를 방사하지 않는 완전한 ‘패시브(Passive)’ 센서다. 이는 적의 전자전 지원책(ESM) 장비에 탐지될 위험 없이 은밀하게 광역 감시 임무를 수행할 수 있음을 의미한다.61

ViDAR의 핵심은 다중 스펙트럼 카메라 어레이와 고성능 AI 분석 알고리즘의 결합에 있다. 시스템은 항공기 전방의 넓은 영역을 지속적으로 스캔하며, AI가 실시간으로 영상 데이터를 분석하여 관심 표적을 자동으로 탐지하고 분류한다. 이 방식은 기존의 고배율 EO/IR 센서가 좁은 시야각으로 특정 지점을 집중 감시하는 ‘소다 빨대(Soda Straw)’ 방식의 한계를 극복한다. ViDAR는 기존 EO/IR 시스템 대비 200배에서 300배 더 넓은 영역을 동시에 감시할 수 있으며 32, 파도가 심한 해상에서도 흰 파도와 작은 표적(예: 잠수함 잠망경, 구명보트에 탄 사람)을 정확히 구분해내는 능력을 갖추고 있다. ViDAR가 표적을 탐지하면, 그 좌표를 주 EO/IR 센서로 자동으로 전송하여(Cross-cue) 운용자가 즉시 해당 표적을 식별하고 추적할 수 있도록 지원한다. 이는 운용자의 인지 부하를 획기적으로 줄이고, 탐지 확률을 극대화하는 차세대 감시 기술이다.

7. 실전 운용 사례 및 교훈

7.1 미군 및 동맹국 운용 현황

V-BAT는 개발 단계를 넘어 다수의 국가에서 실질적인 운용 단계에 진입하며 그 성능과 신뢰성을 입증하고 있다.

• 미 해군/해병대: V-BAT의 핵심 운용 주체로, 2021년 프로토타입 개발 계약을 체결한 이래 거의 모든 등급의 미 해군 함정과 7개 해병 원정 부대(Marine Expeditionary Unit, MEU)에 V-BAT를 배치했다.8 이는 함상 기반의 지속적인 정보, 감시, 정찰(Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance, ISR) 임무를 위한 핵심 자산으로 V-BAT가 완전히 자리 잡았음을 보여준다.

• 미 해안경비대: 2024년 7월, Shield AI와 1억 9,800만 달러 규모의 대규모 ISR 서비스 계약을 체결했다.6 이 계약은 장비를 판매하는 것이 아니라, Shield AI가 V-BAT 자산을 직접 소유하고 운용하며 해안경비대에 ISR 서비스를 제공하는 COCO(Contractor-Owned, Contractor-Operated) 방식이다. 이는 미 정부가 V-BAT 시스템의 신뢰성과 운용 효율성을 매우 높게 평가하고 있음을 방증하는 중요한 사례다.

• 주요 동맹국: V-BAT의 우수한 성능은 동맹국들의 관심으로 이어져, 일본 해상자위대(JMSDF)가 함재 ISR 플랫폼으로 최초 선정했으며 65, 네덜란드 해군 및 해병대 또한 해상 ISR 능력 강화를 위해 도입을 결정했다.62 이 외에도 브라질, 인도 등 다수의 국가가 V-BAT를 도입했거나 도입을 위한 협력을 진행 중이다.6 이는 V-BAT가 서방 동맹국들의 표준 전술 VTOL UAS로 부상할 가능성을 보여준다.

7.2 우크라이나 전장에서 검증된 전자전 대응 능력

우크라이나 전쟁은 현대 UAS의 생존성을 시험하는 가장 혹독한 실전 무대다. 수많은 종류의 서방제 드론이 러시아군의 강력하고 밀도 높은 전자전 공격에 무력화되는 상황 속에서, V-BAT는 오히려 그 진가를 발휘했다.5 V-BAT는 우크라이나 전선에 투입되어, GPS 신호와 통신이 완전히 두절된 환경에서도 임무를 성공적으로 완수하며 Hivemind AI 파일럿의 뛰어난 자율 항법 능력을 실전에서 증명했다.2

특히 주목할 만한 전과는 적진 깊숙이 침투하여 러시아군의 지대공 미사일(SAM) 포대의 정확한 위치를 식별하고, 이 표적 정보를 아군 M142 하이마스(HIMARS) 포병 부대에 실시간으로 전달하여 정밀 타격을 유도한 사례다.27 이는 V-BAT가 단순한 감시 자산을 넘어, 적의 핵심 방공 자산을 무력화하는 ‘센서-투-슈터(Sensor-to-Shooter)’ 체계의 결정적인 연결고리 역할을 수행할 수 있음을 보여준다.

이러한 우크라이나에서의 성공은 V-BAT의 기술적 우수성을 입증하는 가장 강력한 증거가 되었다. 실험실이나 훈련장에서의 성능 시연이 아닌, 세계에서 가장 치열한 전자전 환경에서의 전투 생존성 입증은 다른 어떤 데이터보다 높은 신뢰도를 가진다. 브랜든 쳉의 전장 경험에서 비롯된 ’전자전 환경에서의 생존’이라는 개발 철학이 10 3장에서 설명한 정교한 상태 추정 알고리즘을 통해 완벽하게 구현되었음을 보여주는 사례다. 이 실전 기록은 V-BAT가 유망한 기술에서 전투로 검증된(Combat-proven) 시스템으로 격상되었음을 의미하며, 유사한 위협에 직면한 다른 국가들의 도입 결정에 결정적인 영향을 미치고 있다.8

7.3 해상 및 국경 감시 임무에서의 활용

V-BAT의 활용 범위는 군사 작전에만 국한되지 않는다. 유럽 국경·해안경비청(Frontex)은 V-BAT를 동유럽의 육상 및 해상 국경 감시 임무에 투입하여 실질적인 성과를 거두었다.67 Frontex의 보고에 따르면, V-BAT가 감시 작전을 시작한 후 해당 지역의 불법 국경 월경 시도와 관련 범죄 활동이 현저하게 감소했다. 이는 V-BAT가 제공하는 지속적이고 광범위한 감시 능력이 잠재적 위법 행위에 대한 강력한 억제 효과를 발휘함을 보여준다.

또한, V-BAT는 재난 대응 임무에서도 그 유용성을 입증했다. 불가리아에서 대형 산불이 발생했을 때, V-BAT는 화재 현장에서 30km 떨어진 곳에서 이륙하여 신속하게 현장에 도착했다.67 이후 실시간으로 화재의 확산 경로와 주요 발화점을 추적하고, 소방 헬기가 정확한 지점에 물을 투하할 수 있도록 정밀한 좌표 데이터를 제공했다. 유인 항공기와 무인 항공기가 동일 공역에서 안전하게 임무를 수행한 이 사례는 V-BAT의 높은 시스템 신뢰성과 관제 시스템과의 통합 능력을 보여준다.

8. 전략적 위상 및 비교 분석

8.1 기존 자산 대체: RQ-7 Shadow 및 RQ-21 Blackjack과의 비교

V-BAT의 등장은 미군의 기존 전술 UAS 운용 개념에 근본적인 변화를 가져오고 있다.

• RQ-7B Shadow 대체: 미 육군은 수십 년간 운용해 온 RQ-7B Shadow를 대체하기 위한 차기 전술 무인기 사업(Future Tactical Unmanned Aircraft System, FTUAS)의 유력 후보 중 하나로 V-BAT를 선정했다.6 Shadow의 가장 큰 약점은 운용을 위해 넓은 활주로와 대형 공압식 발사대, 회수용 어레스팅 와이어 등 방대한 지상 지원 시설이 필요하다는 점이다.71 이는 신속한 전개와 이동이 필수적인 현대 다영역 작전 환경에서 심각한 제약으로 작용한다. 반면, V-BAT는 별도의 지원 장비 없이 2명의 운용 인원이 트럭이나 헬리콥터로 이동하여 어떤 협소한 공간에서도 즉시 임무를 시작할 수 있어, 비교할 수 없는 수준의 전술적 유연성과 원정 능력을 제공한다.

• RQ-21 Blackjack 대체: 미 해병대는 기존에 운용하던 RQ-21 Blackjack을 퇴역시키고 그 임무를 V-BAT와 같은 차세대 기종으로 전환하고 있다.73 Blackjack 역시 발사대와 ’스카이훅(Skyhook)’이라는 독특한 공중 회수 장비가 필요하여, 운용 가능한 함정이 제한적이었다. V-BAT는 이러한 제약 없이 비행 갑판이 없는 소형 경비함이나 무인 함정에서도 운용이 가능하므로, 병력을 넓은 해역에 분산시켜 작전하는 미 해병대의 분산 해상 작전(Distributed Maritime Operations, DMO) 개념을 구현하는 데 최적화된 플랫폼이다.

표 3: V-BAT와 주요 경쟁 기종 비교

8.2 Group 3 VTOL UAS 시장에서의 경쟁력

Group 3 등급의 VTOL UAS 시장에는 AeroVironment의 JUMP 20 76, Airbus의 Aliaca VTOL 77 등 다수의 경쟁 제품이 존재한다. 이들 역시 활주로 없이 운용 가능하다는 장점을 공유한다. 그러나 V-BAT를 경쟁 기종들과 차별화하는 결정적인 요소는 단순히 VTOL이라는 하드웨어적 기능이 아니다.

V-BAT의 진정한 경쟁 우위는 그 안에 탑재된 Hivemind AI 파일럿의 성숙도와 실전 검증 기록에 있다. 다른 경쟁 플랫폼들이 VTOL 기능을 시연하거나 제한적인 환경에서 운용되는 동안, V-BAT는 세계에서 가장 가혹한 전자전 환경인 우크라이나 상공에서 그 생존성과 임무 완수 능력을 입증했다.59 이는 V-BAT가 단순한 ’수직이착륙 드론’이 아니라, ’전자전 환경에서 임무 수행이 가능한 자율 시스템’임을 증명한 것이다. 시장과 군이 V-BAT를 선택하는 이유는 단지 함상에서 이륙할 수 있기 때문만이 아니라, 적의 강력한 전자 공격 속에서도 임무를 완수하고 돌아올 수 있다는 신뢰 때문이다. V-BAT Teams를 통한 확장 가능한 군집 운용 능력 역시 경쟁자들이 쉽게 모방할 수 없는 독보적인 강점이다.

8.3 미 국방부의 ‘리플리케이터’ 구상과 V-BAT의 역할

미 국방부가 추진하는 ‘리플리케이터(Replicator)’ 구상은 향후 18~24개월 내에 수천 개의 저비용 자율 시스템을 대규모로 신속하게 배치하여, 중국의 양적 군사력 우위에 대응하려는 야심 찬 계획이다.9 이 구상의 성공은 세 가지 핵심 요건을 충족하는 플랫폼의 확보에 달려있다: 소모가 가능한 수준의 ‘저비용(Attritable)’, 인간의 개입을 최소화하는 ‘자율성(Autonomous)’, 그리고 압도적인 효과를 발휘할 수 있는 ‘대량 운용(Mass)’.

V-BAT는 이 세 가지 요건을 모두 만족시키는, 현재 시장에서 즉시 조달 가능한 거의 유일한 기성품(Off-the-shelf) 플랫폼이다. 대당 가격은 수십만 달러 수준으로 고가의 유인기에 비해 월등히 저렴하며 9, Hivemind를 통해 검증된 자율성을 갖추고 있고, V-BAT Teams를 통해 대규모 군집 운용이 가능하다.8 이러한 특성으로 인해 V-BAT는 리플리케이터 구상을 현실화하는 데 있어 핵심적인 역할을 수행할 가장 유력한 후보로 평가받고 있다.

9. 결론: AI 기반 자율 시스템의 미래와 V-BAT의 역할

Shield AI의 V-BAT와 Hivemind의 성공적인 결합은 미래 전장의 패러다임이 근본적으로 변화하고 있음을 명확하게 보여준다. 미래 전쟁은 소수의 고가 유인 플랫폼이 전장을 지배하던 시대에서, 다수의 저비용 지능형 무인 플랫폼들이 유기적으로 협력하여 임무를 수행하는 시대로 전환될 것이다. 이 새로운 패러다임의 중심에는 인간 지휘관이 개별 기체를 마이크로매니징하는 대신, 자율 시스템으로 구성된 편대 전체에 전략적 목표와 임무를 부여하고 더 큰 그림의 전술적 결심에 집중하는 ‘인간-기계 팀(Human-Machine Teaming)’ 개념이 자리 잡고 있다.9 V-BAT는 이 개념을 가장 성공적으로 구현한 첫 번째 사례다.

V-BAT의 기술적, 전략적 발전은 앞으로도 계속될 것이다. 기술적으로는 Northrop Grumman의 Hatchet과 같은 정밀 유도 탄약의 통합이 완료되면, V-BAT는 기존의 ISR-T(정보-감시-정찰-표적화) 자산에서 나아가 표적 획득부터 타격까지 단일 플랫폼에서 완수하는 ‘ISR-K(정보-감시-정찰-타격)’ 자산으로 진화할 것이다.27 또한, Hivemind의 강화학습 알고리즘은 전 세계에서 운용되는 V-BAT 편대로부터 수집되는 방대한 실전 데이터를 통해 지속적으로 학습하고 진화하며, 인간이 예측하기 어려운 창의적인 전술을 스스로 개발해 나갈 것이다.46

전략적으로 V-BAT Teams의 군집 규모는 매년 두 배씩 기하급수적으로 증가할 계획이며 9, 이는 가까운 미래에 수십, 수백 대의 V-BAT가 하나의 팀으로 움직이며 광역 지역 거부(Area Denial)나 적 방공망 제압(Suppression of Enemy Air Defenses, SEAD)과 같은 복합적이고 전략적인 임무를 자율적으로 수행하는 시나리오를 현실화할 것이다. V-BAT의 성공은 Shield AI가 추구하는 궁극적인 비전, 즉 모든 군사 자산에 AI 파일럿을 탑재하여 국방력 전체를 지능화하는 목표를 향한 중요한 발판이 될 것이다.11 결론적으로, V-BAT는 단순히 뛰어난 성능의 무인기를 넘어, AI가 주도하는 국방 패러다임 전환의 최전선에서 그 가능성을 증명하고 미래를 선도하는 핵심적인 자산으로 그 역할을 계속 확장해 나갈 것이다.

10. 참고 자료

1. Shield AI Business Breakdown & Founding Story - Contrary Research, https://research.contrary.com/company/shield-ai
2. How Shield AI’s V BAT is Redefining Modern Warfare - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=1s5P7geJN8Q
3. ARTIFICIAL INTELLIGENCE’S GROWING ROLE IN MODERN WARFARE - War Room, https://warroom.armywarcollege.edu/articles/ais-growing-role/
4. Trends: Taking the Burden Off the Operator - Inside Unmanned Systems, https://insideunmannedsystems.com/trends-taking-the-burden-off-the-operator/
5. Advancing Autonomous Defense Systems: Shield AI’s Hivemind Integration and Geopolitical Implications of GPS-Denied Navigation in Modern Warfare - https://debuglies.com, https://debuglies.com/2025/06/19/advancing-autonomous-defense-systems-shield-ais-hivemind-integration-and-geopolitical-implications-of-gps-denied-navigation-in-modern-warfare/
6. Shield AI MQ-35 V-BAT - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Shield_AI_MQ-35_V-BAT
7. Shield AI MQ-35 V-BAT - Designation-Systems.Net, http://www.designation-systems.net/dusrm/app2/q-35.html
8. BRIEFER: Shield AI V-BAT - Defense Security Monitor - Forecast International, https://dsm.forecastinternational.com/2025/02/10/briefer-shield-ai-v-bat/
9. Shield AI unveils V-Bat Teams drone swarm tech, with eye to Replicator - Defense News, https://www.defensenews.com/unmanned/2023/10/10/shield-ai-unveils-v-bat-teams-drone-swarm-tech-with-eye-to-replicator/
10. Shield AI - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Shield_AI
11. About Us - Shield AI, https://shield.ai/about/
12. Leadership - Shield AI, https://shield.ai/company-executives/
13. Shield AI Company Culture, https://shield.ai/wp-content/uploads/2024/09/Shield-AI-Company-Culture.pdf
14. Shield AI 2025 Company Profile: Valuation, Funding & Investors | PitchBook, https://pitchbook.com/profiles/company/126184-96
15. ACE Program’s AI Agents Transition from Simulation to Live Flight - DARPA, https://www.darpa.mil/news/2023/ace-program-transition
16. CHIPS Articles: ACE Program’s AI Agents Transition from Simulation to Live Flight, https://www.doncio.navy.mil/Chips/ArticleDetails.aspx?ID=16104
17. Shield AI, https://shield.ai/
18. Hivemind Enterprise - Shield AI, https://shield.ai/enterprise/
19. Shield AI’s Hivemind Flies MQ-20 Avenger Autonomously at Orange Flag, https://shield.ai/shield-ais-hivemind-flies-mq-20-avenger-autonomously-at-orange-flag/
20. Shield AI revenue, valuation & growth rate | Sacra, https://sacra.com/c/shield-ai/
21. Shield AI - AWS, https://sacra-pdfs.s3.us-east-2.amazonaws.com/shield-ai.pdf
22. Shield AI V-BAT : A Gold Standard for Architectural Excellence - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=7CdsREmRjK4
23. Martin UAV - Femto Engineering, https://www.femto.eu/wp-content/uploads/2020/04/Siemens-SW-Martin-UAV-Case-Study.pdf
24. Modeling, Planning, and Control for Hybrid UAV Transition Maneuvers - arXiv, https://arxiv.org/html/2412.06197v1
25. V-Bat VTOL Unmanned Aerial Vehicle, US - Air Force Technology, https://www.airforce-technology.com/projects/mlb-v-bat-vtol-unmanned-aerial-vehicle-uav/
26. V-BAT Drone Equipment | Toll Uncrewed Systems, https://tolluncrewedsystems.com/v-bat-drone/
27. V-Bat - Shield AI, https://shield.ai/v-bat/
28. The Case For Ducted Fan VTOL - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=IvAToG7GZPU
29. Autonomy for the World: V-BAT - Shield AI, https://shield.ai/autonomy-for-the-world-v-bat/
30. Smooth Reference Command Generation and Control for Transition Flight of VTOL Aircraft Using Time-Varying Optimization - arXiv, https://arxiv.org/html/2501.00739v1
31. [2207.03524] Aerobatic Trajectory Generation for a VTOL Fixed-Wing Aircraft Using Differential Flatness - arXiv, https://arxiv.org/abs/2207.03524
32. ViDAR - Shield AI, https://shield.ai/vidar/
33. Hivemind Solutions - Shield AI, https://shield.ai/hivemind-solutions/
34. From Concept to Combat: How Hivemind SDK Powers Next-Gen Autonomy - Shield AI, https://shield.ai/from-concept-to-combat-how-hivemind-sdk-powers-next-gen-autonomy/
35. Faster and Cheaper: Building Scalable Autonomy for Complex Missions - Shield AI, https://shield.ai/faster-and-cheaper-building-scalable-autonomy-for-complex-missions/
36. Hivemind to be leveraged for autonomous maritime operations under Shield AI and HII partnership - Military Embedded Systems, https://militaryembedded.com/unmanned/sensors/hivemind-to-be-leveraged-for-autonomous-maritime-operations-under-shield-ai-and-hii-partnership
37. Shield AI and HII Partner to Accelerate Modular Cross-Domain Mission Autonomy Solutions, https://shield.ai/shield-ai-and-hii-partner-to-accelerate-modular-cross-domain-mission-autonomy-solutions/
38. The Hivemind Working Toward Resilient Intelligent Teams - Inside Unmanned Systems, https://insideunmannedsystems.com/the-hivemind-working-toward-resilient-intelligent-teams/
39. yudhisteer/UAV-Drone-Object-Tracking-using-Kalman-Filter - GitHub, https://github.com/yudhisteer/UAV-Drone-Object-Tracking-using-Kalman-Filter
40. I Wrote an Extended Kalman Filter for UAV Attitude Estimation — From Scratch in Rust, https://medium.com/@opinoquintana/i-wrote-an-extended-kalman-filter-for-uav-attitude-estimation-from-scratch-in-rust-b8748ff33b12
41. Shield AI Launches V-BAT Teams for ‘Intelligent, Swarming’ Drone Capabilities - Dallas Innovates, https://dallasinnovates.com/shield-ai-unveils-v-bat-teams-for-intelligent-swarming-drone-capabilities/
42. Shield AI Unveils V-BAT Teams: A New Type of Conventional Deterrence, https://shield.ai/shield-ai-unveils-v-bat-teams-a-new-type-of-conventional-deterrence/
43. Killer Drones and Autonomous UAV Swarms : A New Era of Military Warfare, https://idstch.com/geopolitics/killer-drones-and-autonomous-uav-swarms-a-new-era-of-military-warfare/
44. Artificial Intelligence in Modern Warfare: Strategic Innovation and Emerging Risks, https://www.armyupress.army.mil/Journals/Military-Review/English-Edition-Archives/SO-24/SO-24-Artificial-Intelligence-Strategic-Innovation-and-Emerging-Risks/
45. Drone (UAV) Swarm Technology: Transforming Military Potential - Maris Tech, https://www.maris-tech.com/blog/drone-swarm-its-impact-at-the-military-scene-maris-tech/
46. Shield AI’s HIVEMIND AI for Fixed Wing Demo - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=JBJCrtaNgIc
47. [2501.08655] Application of Deep Reinforcement Learning to UAV Swarming for Ground Surveillance - arXiv, https://arxiv.org/abs/2501.08655
48. Hivemind Powered V-BAT Drone Receives Major Upgrades - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=NM5M7DM1oAs
49. Shield AI unveils upgraded V-BAT drone - Defensehere, https://defensehere.com/en/shield-ai-unveils-upgraded-v-bat-drone/
50. Shield AI unveils V-BAT block upgrade powered by Hivemind: advanced autonomy, SATCOM, and heavy-fuel engine among new features - PR Newswire, https://www.prnewswire.com/news-releases/shield-ai-unveils-v-bat-block-upgrade-powered-by-hivemind-advanced-autonomy-satcom-and-heavy-fuel-engine-among-new-features-302421755.html
51. V-BAT UAV Upgraded With Heavy Fuel Engine & Advanced Autonomy | UST, https://www.unmannedsystemstechnology.com/2025/04/v-bat-uav-upgraded-with-heavy-fuel-engine-advanced-autonomy/
52. “Alien-Style War Drones Unleashed”: US V-BATs Gain Unprecedented Autonomy and Power in Jaw-Dropping Military Overhaul - Sustainability Times, https://www.sustainability-times.com/reports/alien-style-war-drones-unleashed-us-v-bats-gain-unprecedented-autonomy-and-power-in-jaw-dropping-military-overhaul/
53. Australian Company Paying to Bring U.S. Drone Down Under - National Defense Magazine, https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2023/11/7/australian-company-paying-to-bring-us-drone-down-under
54. UAV Gimbals | Drone Camera Gimbals | EO/IR Gimbal Payloads - Unmanned Systems Technology, https://www.unmannedsystemstechnology.com/company/trillium-engineering/
55. V-Bat Unmanned Aerial System for US Coast Guard - AUSA Industry Guide, https://industry.ausa.org/article/164017/vbat-unmanned-aerial-system-for-us-coast-guard
56. V-Bat - Vancro, Inc., https://mikef1234.github.io/v-bat.html
57. VStar Systems and Martin UAV Successfully Test Signal Intelligence Sensor | UST, https://www.unmannedsystemstechnology.com/2017/03/vstar-systems-martin-uav-successfully-test-signal-intelligence-sensor/
58. Shield AI Launches Upgraded V-BAT Drone for US, Allied Users - The Defense Post, https://thedefensepost.com/2025/04/08/shield-upgraded-vbat-drone/
59. V-BAT Drone Has Proven Its Ability To Operate In Heavily-Contested Skies - The War Zone, https://www.twz.com/sponsored-content/v-bat-drone-has-proven-its-ability-to-operate-in-heavily-contested-skies
60. ViDAR (Visual Detection and Ranging) -World’s first Optical Radar - Innovation Essence, https://innovationessence.com/vidar-visual-detection-and-ranging-worlds-first-optical-radar/
61. Shield AI Unveils ViDAR Pod: A Passive, Multi-Domain Wide-Area Surveillance System, https://www.asdnews.com/news/defense/2025/04/03/shield-ai-unveils-vidar-pod-passive-multidomain-widearea-surveillance-system
62. Netherlands MoD Chooses Shield AI V-BAT for Naval ISR Missions - UASweekly.com, https://uasweekly.com/2025/07/14/netherlands-mod-chooses-shield-ai-v-bat-for-naval-isr-missions/
63. Shield AI’s new V-BAT passes operational evaluation with the U.S. Coast Guard - SatNews, https://news.satnews.com/2025/08/04/shield-ais-new-v-bat-passes-operational-evaluation-with-the-u-s-coast-guard/
64. Shield AI’s New V-BAT Passes Operational Evaluation with USCG - ASDNews, https://www.asdnews.com/news/defense/2025/07/31/shield-ais-new-vbat-passes-operational-evaluation-with-uscg
65. Japan Maritime Self-Defense Force selects V-BAT UAS for ISR missions - Naval News, https://www.navalnews.com/naval-news/2025/01/japan-maritime-self-defense-force-selects-v-bat-uas-for-isr-missions/
66. Netherlands Selects V-BAT Unmanned Aircraft System for Naval ISR Missions, https://defensetalks.com/netherlands-selects-v-bat-unmanned-aircraft-system-for-navy-and-marine-corps-isr-missions/
67. Shield AI’s V-BAT supports border security and emergency missions in Eastern Europe with Frontex, https://defence-industry.eu/shield-ais-v-bat-supports-border-security-and-emergency-missions-in-eastern-europe-with-frontex/
68. Shield AI Marks Conclusion of V-BAT Missions in Europe Supporting Border and Emergency Operations - PR Newswire, https://www.prnewswire.com/news-releases/shield-ai-marks-conclusion-of-v-bat-missions-in-europe-supporting-border-and-emergency-operations-302522896.html
69. Shield AI’s V BAT Drone Enhances European Border Security and Emergency Response, https://www.youtube.com/watch?v=d0EmRb0_yhk
70. US Army chooses V-BAT VTOL drone as potential RQ-7B Shadow replacement - New Atlas, https://newatlas.com/military/v-bat-vertical-launch-drone-chosen-replacement-drone-candidate/
71. JMC gathers Soldier feedback on possible replacements for Shadow UAS | Article - Army.mil, https://www.army.mil/article/238425/jmc_gathers_soldier_feedback_on_possible_replacements_for_shadow_uas
72. JMC gathers Soldier feedback on possible replacements for Shadow UAS - DVIDS, https://www.dvidshub.net/news/376527/jmc-gathers-soldier-feedback-possible-replacements-shadow-uas
73. Augment the Fleet with Marine Corps UASs | Proceedings - U.S. Naval Institute, https://www.usni.org/magazines/proceedings/2024/march/augment-fleet-marine-corps-uass
74. The Marines Are Already Ditching Their Young RQ-21 Blackjack Drones - The War Zone, https://www.twz.com/40352/the-marines-are-ditching-their-relatively-young-rq-21-blackjack-drones
75. What To Know Of The US Military’s 5 Drone Categories - Simple Flying, https://simpleflying.com/what-to-know-of-the-us-militarys-5-drone-categories/
76. JUMP 20 Group 3 VTOL Medium UAS | Defense VTOL Drone | AV, - AeroVironment, Inc., https://www.avinc.com/uas/jump-20
77. Small Tactical UAS | Unmanned Aerial Systems - Airbus, https://www.airbus.com/en/products-services/defence/uas/small-tactical-uas
78. Revolutionizing Defense: Shield AI’s V-BAT Teams Enable Autonomous Surveillance in Hostile Environments - Dronelife, https://dronelife.com/2023/11/27/revolutionizing-defense-shield-ais-v-bat-teams-enable-autonomous-surveillance-in-hostile-environments/
79. MQ-35 V-BAT’s Capabilities Grow, Micro Guided Munitions Coming Next Year, https://www.twz.com/news-features/mq-35-v-bats-capabilities-grow-micro-guided-weapons-coming-next-year