“드론 잡는 AI 전장 현실로”…펀진, 적 원점 탐지부터 타격 추천까지 구현

Source: VentureSquare

• 방사청 대드론 체계 기술시연 참가… AI 기반 전자기스펙트럼 분석 기술 선보여

• 적 드론 운용자 위치 추적 후 최적 대응 자산 추천, 전파 탐지·AI 무기추천 결합한 차세대 대드론 체계 공개

현대전에서 드론은 더 이상 보조 전력이 아니다. 정찰과 감시를 넘어 공격 임무까지 수행하며 전장의 판도를 바꾸고 있다. 반대로 드론을 탐지하고 무력화하는 대드론(Counter-Drone) 기술 역시 새로운 국방 경쟁력으로 부상하고 있다.

국방 버티컬 AI 전문기업 펀진은 지난 4일 방위사업청이 주관한 ‘기동장비 및 보병용 대드론 체계 기술시연’에 참가해 AI 기반 전자기스펙트럼 분석 시스템 ‘KWM-Ocelot’과 무인체계 통합 임무통제 솔루션 ‘KWM-stA’를 활용한 적 원점 탐지 및 타격 추천 기술을 선보였다고 밝혔다.

이번 행사는 방위사업청과 합동참모본부, 각 군 관계자들이 참석한 가운데 국내 기업들의 대드론 기술을 검증하고 향후 전투실험과 사업화 가능성을 확인하기 위해 마련됐다.

펀진은 기동장비 및 보병용 대드론 체계 기술시연 행사서 KWM-Ocelot과 KWM-stA 기술을 소개했다. (사진 제공: 펀진)

보이지 않는 적을 찾아내는 AI

펀진은 적 정찰드론과 자폭드론이 아군 지휘소를 공격하는 상황을 가정해 대응 체계를 시연했다. 핵심은 단순히 드론을 탐지하는 것이 아니라 드론을 조종하는 적 운용자의 위치를 찾아내고 최적의 대응 수단까지 제안하는 것이다.

KWM-Ocelot은 전파탐지 드론을 활용해 광대역 신호를 수집하고 AI가 이를 분석해 적 위치를 추론한다. 수풀이나 건물 뒤에 숨어 있는 적은 광학카메라나 레이더로 탐지하기 어렵지만, 전자기 신호는 숨길 수 없다는 점에 착안한 기술이다.

시연에서는 전파탐지 드론이 자율비행으로 이상 신호를 탐지하고 분석해 적 운용자의 위치를 도출했다. 이후 KWM-stA가 표적과의 거리, 이동 시간, 유효 사거리, 현재 임무 상태 등을 종합 분석해 최적의 대응 자산을 추천했다.

AI는 무인 지상차량(UGV)을 가장 효과적인 대응 수단으로 판단했고, UGV는 사격 위치까지 이동한 뒤 표적 방향으로 포탑을 지향하며 교전 준비를 마쳤다. 최종 발포는 지휘관이 승인하는 ‘휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)’ 방식으로 진행됐다.

펀진은 이번 시연을 통해 전자기스펙트럼 기반 탐지 기술과 AI 임무추천 기술이 하나의 체계 안에서 통합 운용될 수 있음을 입증했다고 설명했다.

최근 전쟁 양상은 드론 대량 운용과 전자전 중심으로 변화하고 있다. 특히 우크라이나 전쟁 이후 적 드론의 위치뿐 아니라 드론 운용자의 원점을 신속히 찾아내 무력화하는 능력이 중요해지고 있다. 펀진은 자사의 전파 분석 기술이 민간 이동통신 품질 측정 기술에서 출발해 군용 전자기스펙트럼 탐지 및 표적 식별 기술로 발전했다고 설명했다.

김득화 펀진 대표는 “현대 전장의 대부분 장비는 다양한 전자파를 방출하고 있다”며 “AI가 전자기스펙트럼을 이해하고 분석해 보이지 않는 위협을 탐지하는 기술을 지속적으로 발전시키고 있다”고 말했다. 이어 “원점 탐지와 위협 분석, 대응 자산 추천, 타격 연계까지 하나의 체계 안에서 수행할 수 있는 AI 기반 전장 대응 체계를 고도화해 군의 대드론 대응 능력 향상에 기여하겠다”고 밝혔다.

“Drone-catching AI battlefield becomes a reality”… Funzin implements everything from enemy origin detection to strike recommendations

In modern warfare, drones are no longer merely auxiliary forces. They are changing the landscape of the battlefield by performing offensive missions beyond reconnaissance and surveillance. Conversely, counter-drone technology capable of detecting and neutralizing drones is also emerging as a new competitive edge in national defense.

Funzine, a defense vertical AI specialist, announced that it participated in the ‘Technology Demonstration of Mobile Equipment and Infantry Anti-Drone Systems’ hosted by the Defense Acquisition Program Administration on the 4th and showcased enemy origin detection and strike recommendation technology utilizing the AI-based electromagnetic spectrum analysis system ‘KWM-Ocelot’ and the unmanned system integrated mission control solution ‘KWM-stA’.

This event was organized to verify the anti-drone technologies of domestic companies and to assess the potential for future combat testing and commercialization, with the attendance of officials from the Defense Acquisition Program Administration, the Joint Chiefs of Staff, and each military branch.

Funzine introduced the KWM-Ocelot and KWM-stA technologies at a technology demonstration event for mobile equipment and infantry anti-drone systems. (Photo courtesy of Funzine)

AI that detects invisible enemies

Funzin demonstrated a response system based on a scenario in which enemy reconnaissance drones and suicide drones attack friendly command posts. The key is not simply detecting the drones, but locating the position of the enemy operator controlling them and even suggesting the optimal response measures.

KWM-Ocelot utilizes radio detection drones to collect broadband signals, which are then analyzed by AI to infer enemy locations. This technology is based on the observation that while enemies hiding behind bushes or buildings are difficult to detect with optical cameras or radar, electromagnetic signals cannot be concealed.

In the demonstration, a radar drone detected and analyzed anomaly signals via autonomous flight to determine the location of an enemy operator. Subsequently, the KWM-stA comprehensively analyzed factors such as distance to the target, travel time, effective range, and current mission status to recommend the optimal response assets.

The AI determined that the unmanned ground vehicle (UGV) was the most effective countermeasure, and the UGV moved to the firing position, aimed its turret toward the target, and completed preparations for engagement. The final firing was carried out in a ‘Human-in-the-loop’ manner, approved by the commander.

Funzin explained that through this demonstration, it proved that electromagnetic spectrum-based detection technology and AI mission recommendation technology can be integrated and operated within a single system.

The nature of recent warfare is shifting towards the mass deployment of drones and electronic warfare. Particularly since the war in Ukraine, the ability to quickly locate and neutralize not only the position of enemy drones but also the origin of their operators has become crucial. Funzin explained that its radio wave analysis technology evolved from civilian mobile communication quality measurement technology into military electromagnetic spectrum detection and target identification technology.

Kim Deuk-hwa, CEO of Funzin, stated, “Most equipment in modern battlefields emits various electromagnetic waves,” adding, “AI is continuously developing technology to understand and analyze electromagnetic spectra to detect invisible threats.” He further stated, “We will contribute to enhancing the military’s anti-drone response capabilities by advancing an AI-based battlefield response system capable of performing everything from origin detection and threat analysis to recommending response assets and coordinating strikes within a single framework.”

「ドローンつかむAI戦場の現実に」…パンジン、敵原点検出から打撃推薦まで実施

現代戦では、ドローンはもはや補助電力ではありません。偵察と監視を超えて攻撃任務まで遂行し、戦場の判図を変えている。逆にドローンを検出して無力化するダドロン（Counter-Drone）技術も新たな国防競争力で浮上している。

国防バーティカルAI専門企業パンジンは去る4日防衛事業庁が主管した「機動装備および歩兵用大ドロン体系技術実演」に参加し、AIベースの電磁スペクトル分析システム「KWM-Ocelot」と無人体系統合任務統制ソリューション「KWM-stA」を活用した言った。

今回の行事は防衛事業庁と合同参謀本部、各軍関係者が参加した中、国内企業の大ドロン技術を検証し、今後の戦闘実験と事業化の可能性を確認するために設けられた。

パンジンは、機動装備および歩兵用大ドロンシステム技術デモイベントでKWM-OcelotとKWM-stA技術を紹介した。 （写真提供：パンジン）

見えない敵を見つけるAI

パンジンは敵偵察ドローンと自爆ドローンが味方指揮所を攻撃する状況を仮定して対応体系を実演した。核心は単にドローンを検出するのではなく、ドローンを操縦する敵運用者の位置を見つけ、最適な対応手段まで提案することである。

KWM-Ocelotは電波検出ドローンを活用して広帯域信号を収集し、AIがこれを分析して敵の位置を推論する。茂みや建物の後ろに隠れている少ない光学カメラやレーダーで検出するのは難しいが、電磁信号は隠せないという点に着目した技術だ。

デモでは、電波検出ドローンが自律飛行で異常信号を検出して分析し、敵運用者の位置を導出した。以後、KWM-stAが標的との距離、移動時間、有効射程距離、現在のミッション状態などを総合分析し、最適な対応資産を推薦した。

AIは無人地上車両(UGV)を最も効果的な対応手段と判断し、UGVは射撃位置まで移動した後、標的方向に砲塔を指向して交戦準備を終えた。最終発砲は指揮官が承認する「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）」方式で行われた。

パンジンは今回のデモンストレーションを通じて、電磁スペクトルベースの検出技術とAIミッション推奨技術が一つの体系内で統合運用できることを立証したと説明した。

最近、戦争面はドローン大量運用と電子戦中心に変化している。特にウクライナ戦争以降、敵ドローンの位置だけでなく、ドローン運用者の原点を迅速に見つけて無力化する能力が重要になっている。パンジンは同社の電波分析技術が民間移動通信品質測定技術から出発し、軍用電磁スペクトル検出および標的識別技術に発展したと説明した。

金得華ファンジン代表は「現代戦場のほとんどの機器は多様な電磁波を放出している」とし「AIが電磁スペクトルを理解して分析して見えない脅威を検出する技術を継続的に発展させている」と話した。続いて「原点検出と脅威分析、対応資産推薦、打撃連携まで一つの体系の中で遂行できるAIベースの戦場対応体系を高度化し、軍の大ドローン対応能力向上に寄与する」と明らかにした。

“无人机拦截AI战场已成为现实”……Funzin实现了从敌方来源检测到打击建议的方方面面

在现代战争中，无人机不再仅仅是辅助力量。它们正在改变战场格局，执行侦察和监视之外的进攻性任务。反之，能够探测和摧毁无人机的反无人机技术也正在成为国防领域新的竞争优势。

国防垂直人工智能专家 Funzine 宣布，该公司参加了由国防采办计划管理局于 4 日主办的“移动设备和步兵反无人机系统技术演示”，并展示了利用基于人工智能的电磁频谱分析系统“KWM-Ocelot”和无人系统集成任务控制解决方案“KWM-stA”的敌方来源检测和打击建议技术。

本次活动旨在检验国内企业的反无人机技术，并评估未来进行实战测试和商业化的潜力，国防采办计划管理局、参谋长联席会议和各军种的官员均出席了活动。

Funzine公司在一次面向移动设备和步兵反无人机系统的技术演示活动中，推出了KWM-Ocelot和KWM-stA两项技术。（图片由Funzine公司提供）

能够探测隐形敌人的人工智能

Funzin演示了一种基于敌方侦察无人机和自杀式无人机攻击我方指挥所场景的响应系统。关键不仅在于探测到无人机，还在于定位敌方操控者的位置，甚至提出最佳应对措施。

KWM-Ocelot公司利用无线电探测无人机收集宽带信号，然后通过人工智能分析这些信号来推断敌方位置。这项技术基于这样的观察：虽然躲在灌木丛或建筑物后的敌人很难被光学摄像头或雷达探测到，但电磁信号却无法被隐藏。

在演示中，一架雷达无人机通过自主飞行探测并分析异常信号，从而确定敌方操作人员的位置。随后，KWM-stA系统综合分析了目标距离、飞行时间、有效射程和当前任务状态等因素，以推荐最佳响应资源。

人工智能判定无人地面车辆（UGV）是最有效的对抗措施，UGV随即驶入射击位置，将炮塔对准目标，完成交战准备。最终的射击是在“人机协同”模式下进行的，并经指挥官批准。

Funzin解释说，通过这次演示，证明了基于电磁频谱的检测技术和人工智能任务推荐技术可以集成到一个系统中并运行。

近期战争的性质正朝着大规模部署无人机和电子战的方向转变。尤其是在乌克兰战争之后，快速定位并摧毁敌方无人机及其操控者的能力变得至关重要。Funzin解释说，其无线电波分析技术是从民用移动通信质量测量技术发展而来，并最终应用于军用电磁频谱探测和目标识别技术。

Funzin公司首席执行官金德华表示：“现代战场上的大多数装备都会发射各种电磁波。”他补充道：“人工智能正在不断发展相关技术，以理解和分析电磁频谱，从而探测到隐形威胁。”他还表示：“我们将通过推进基于人工智能的战场响应系统，为提升军队的反无人机响应能力做出贡献。该系统能够在一个统一的框架内完成从源头探测、威胁分析到推荐响应资源和协调打击行动等所有工作。”

« Un champ de bataille IA capable de capturer des drones devient une réalité »… Funzin intègre tout, de la détection de l’origine ennemie aux recommandations de frappe.

Dans la guerre moderne, les drones ne sont plus de simples forces auxiliaires. Ils transforment le champ de bataille en menant des missions offensives qui vont bien au-delà de la reconnaissance et de la surveillance. Parallèlement, les technologies anti-drones capables de détecter et de neutraliser les drones constituent un nouvel atout majeur pour la défense nationale.

Funzine, spécialiste de l’IA dans le secteur de la défense, a annoncé sa participation à la « Démonstration technologique d’équipements mobiles et de systèmes anti-drones d’infanterie » organisée par la Defense Acquisition Program Administration le 4 et a présenté une technologie de détection de l’origine ennemie et de recommandation de frappe utilisant le système d’analyse du spectre électromagnétique basé sur l’IA « KWM-Ocelot » et la solution de contrôle de mission intégrée pour systèmes sans pilote « KWM-stA ».

Cet événement a été organisé afin de vérifier les technologies anti-drones des entreprises nationales et d’évaluer le potentiel de futurs essais au combat et de commercialisation, en présence de représentants de l’Administration des programmes d’acquisition de la défense, de l’état-major interarmées et de chaque branche militaire.

Funzine a présenté les technologies KWM-Ocelot et KWM-stA lors d’une démonstration technologique consacrée aux équipements mobiles et aux systèmes anti-drones d’infanterie. (Photo : Funzine)

Une IA qui détecte les ennemis invisibles

Funzin a présenté un système de réponse basé sur un scénario où des drones de reconnaissance et des drones kamikazes ennemis attaquent des postes de commandement alliés. L’enjeu n’est pas seulement la détection des drones, mais aussi la localisation de l’opérateur ennemi qui les contrôle et même la proposition des mesures de riposte optimales.

KWM-Ocelot utilise des drones de détection radio pour capter des signaux à large bande, lesquels sont ensuite analysés par une IA afin de déduire la position des ennemis. Cette technologie repose sur le constat que, si les ennemis dissimulés derrière des buissons ou des bâtiments sont difficiles à détecter avec des caméras optiques ou un radar, les signaux électromagnétiques, eux, ne peuvent être dissimulés.

Lors de cette démonstration, un drone radar a détecté et analysé des signaux anormaux en vol autonome afin de localiser un opérateur ennemi. Le système KWM-stA a ensuite analysé en détail des facteurs tels que la distance à la cible, le temps de trajet, la portée efficace et l’état actuel de la mission pour recommander les moyens de riposte optimaux.

L’IA a déterminé que le véhicule terrestre sans pilote (UGV) constituait la contre-mesure la plus efficace. L’UGV s’est donc déplacé vers sa position de tir, a pointé sa tourelle vers la cible et a finalisé ses préparatifs d’engagement. Le tir final a été exécuté sous contrôle humain, avec l’approbation du commandant.

Funzin a expliqué que cette démonstration prouvait que la technologie de détection basée sur le spectre électromagnétique et la technologie de recommandation de mission par IA pouvaient être intégrées et exploitées au sein d’un seul système.

La nature des conflits récents évolue vers le déploiement massif de drones et la guerre électronique. Depuis le conflit en Ukraine, la capacité à localiser et neutraliser rapidement non seulement la position des drones ennemis, mais aussi l’origine de leurs opérateurs, est devenue cruciale. Funzin a expliqué que sa technologie d’analyse des ondes radio, initialement conçue pour mesurer la qualité des communications mobiles civiles, a évolué vers une technologie militaire de détection du spectre électromagnétique et d’identification des cibles.

Kim Deuk-hwa, PDG de Funzin, a déclaré : « La plupart des équipements sur les champs de bataille modernes émettent diverses ondes électromagnétiques. » Il a ajouté : « L’IA développe en permanence des technologies permettant de comprendre et d’analyser les spectres électromagnétiques afin de détecter les menaces invisibles. » Il a également affirmé : « Nous contribuerons à renforcer les capacités de riposte anti-drones des forces armées en développant un système de réponse sur le champ de bataille basé sur l’IA, capable de gérer l’ensemble des opérations, de la détection de l’origine et l’analyse des menaces à la recommandation des moyens de riposte et à la coordination des frappes, le tout au sein d’un cadre unique. »