현대 군대는 새로운 기회와 도전에 직면합니다. 소형 드론(sUAS). 이 소형 드론은 임무 수행 능력을 향상시키고 적에게 소유되면 심각한 위협이 됩니다. 소형 드론 군집전을 가능하게 하려면 지능형 실시간 의사 결정 및 상황 인식을 위해 센서 리소스 관리를 최적화하기 위해 자율적이고 인공 지능(AI) 기반 대책으로 전환해야 합니다. 전장 센서 리소스 관리로 시스템 간 통신과 대규모 방어 네트워크에 대한 연결성이 최적화됩니다.
오늘날 군사 작전은 많은 기술 분야의 영향을 받고 있으며, 소형 무인 항공기 시스템은 게임 체인저 도구가 되어 전술과 전략적 접근 방식을 재편하고 있습니다. 더 긴 배터리 수명과 강력한 통신 네트워크 덕분에 소형 드론은 자율 임무를 수행하여 범위, 내구성 및 민첩성을 크게 개선할 수 있습니다. 그러나 이러한 기술적 발전은 또한 적에게 소형 드론을 사용하여 정보를 수집하고, 공격을 수행하고, 심지어 화학, 생물학 또는 방사선 물질을 확산할 수 있는 향상된 기능을 제공하여 준비 상태를 심각하게 방해합니다.
소형 무인 항공기 무리는 지속적인 공격을 통해 표적을 제압하거나 약화시킵니다. 단일 또는 소규모 무인 항공기 그룹과 비교할 때 무리는 소모성, 더 강력한 회복력 및 적응성을 포함하여 상당한 이점이 있습니다. 하나 이상의 소형 무인 항공기가 격추되면 나머지 무인 항공기는 정보를 공유하고 통신 회선을 열어두고 이론적으로 즉시 임무 표적을 재할당하고 실시간으로 변화하는 전장 상황에 적응할 수 있습니다.
기존 반소형 드론 방법의 한계
역사적으로, 소형 드론 방어 시스템은 운영자에게 대량의 자세한 센서 및 무기 데이터를 제공하기 위해 수동 조작에 의존해 왔습니다. 이러한 정보 과잉은 운영자 상호 작용을 복잡하게 만들 뿐만 아니라, 특히 소형 드론 무리 위협에 직면했을 때 의사 결정을 늦춥니다.
자율 드론이 목표를 달성하기 위해 행동을 조정함에 따라 방어군은 더 많은 의사 결정 지원과 소형 드론 대응 리소스의 자동화를 활용하여 우위를 유지해야 합니다. 센서 관리가 운영 관리 목표와 긴밀하게 연결되어야 합니다. 동시에 운영 관리 지원 도구는 센서 제어와 무기 배치 간의 복잡한 관계를 고려해야 합니다.
운영상의 이점을 위한 인공 지능과 자동화 활용
센서 리소스 관리 최적화
센서 리소스 관리에는 감지, 추적 및 데이터 융합을 최적화하기 위해 센서를 할당하는 것이 포함됩니다. 기존의 소형 무인 항공기 시스템은 일반적으로 센서 작업 할당을 관리할 인력이 필요하여 공격 중에 속도가 느려지고 대응 시간이 길어집니다. 반면, 자동화된 센서 관리를 통해 소프트웨어는 특정 센서 작업을 처리할 수 있고 운영자는 고수준 안내 및 감독에 집중하여 전체 프로세스를 보다 효율적으로 만들 수 있습니다.
자동화된 센서 리소스 관리에는 여러 가지 장점이 있습니다. 첫째, 복잡한 시나리오에서 운영자가 상위 레벨의 계획과 전술에 집중할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 센서 체류 시간과 대상 재방문 간격을 지능적으로 결정하여 여러 동적 위협에 대한 신속한 대응 결정을 내릴 수 있습니다. 이 접근 방식은 무인 플랫폼에 자동화된 센서를 배치하여 병력에 대한 위험을 줄입니다. 또한 대상을 볼 수 있을 때 레이더 감지 데이터에 따라 안내되는 광학 시스템을 사용하여 자동 대상 큐 기능을 사용할 수 있으며, 이 모든 것이 인간의 개입 없이 가능합니다. 마지막으로, 자동화된 센서 리소스 관리 기능은 위협을 스캐닝하고 필요할 때만 레이더 리소스를 활성화하여 저시그니처 임무 개념을 지원하여 전투원에 대한 위협을 줄이는 동시에 효과적인 드론 대응 작전을 유지합니다.
인공 지능과 조정된 알고리즘을 통해 자동화된 센서 리소스 관리를 통해 방어 작전의 정확도와 적응성이 높아지고, 센서 자산과 정보를 최대한 활용할 수 있습니다.
무기 타겟 할당 최적화
전투 관리에서 어떤 무기를 어떤 대상에 언제 사용할 것인지에 대한 전략적 결정을 완료하는 것이 중요합니다. 무기 타겟팅 문제는 적에 대한 타격을 극대화하기 위해 다양한 무기 시스템을 대상에 할당하는 가장 좋은 방법을 찾는 것입니다. 전투 시나리오에 여러 위협이 있는 경우, 이 결정은 몇 초에서 몇 분 안에 어떻게 교전할지 빠르게 평가해야 하는 인간에게 도전이 될 수 있습니다.
전투 관리의 핵심 부분을 자동화함으로써 지휘관은 작전과 기동을 가속화하고, 어떤 표적을 공격할지, 언제 화력 지원을 제공할지 결정할 수 있습니다. 이는 정보가 점점 풍부해짐에 따라 전쟁 수행 방식을 변화시키고 있습니다.
전투 관리에 센서 통합
드론 무리는 방대한 양의 정보를 생성할 수 있어 운영자가 효과적인 결정을 내릴 시간이 부족합니다. 통합된 결과를 위해 센서 및 무기 자원 관리를 조정하는 솔루션을 구현함으로써 군대는 방대한 양의 데이터와 다양한 옵션을 실행 가능한 정보로 전환할 수 있습니다.
센서 리소스 관리가 전투 관리 목표와 일치하면 통합된 역량이 개별 역량을 능가하게 됩니다. 이 두 가지가 함께 복잡한 다중 위협 상황에서 효과적인 교전과 실시간 피해 평가를 보장합니다. 또한, 임무 요구 사항을 충족하고 대응을 사용자 지정하여 전반적인 전략적 목표를 지원하여 제한된 센서 및 무기 리소스를 최대한 활용합니다. 이러한 팀워크는 인간 제어의 유연성을 유지하면서도 더 간단한 작업을 자동으로 실행하여 빠르게 움직이는 환경에서 운영자의 부담을 줄여줍니다. 인공 지능과 최적화 기반 의사 결정 지원을 사용하면 전투 관리자가 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 실시간으로 가장 효과적인 행동 방침에 맞게 조정하고 적응할 수 있습니다.
소형 드론의 미래
소형 드론 무리의 기하급수적 증가와 다중 위협 시나리오의 복잡성 증가로 인해 소형 드론에 대한 접근 방식은 근본적으로 재평가되어야 합니다. 수동 프로세스와 사일로화된 정보 시스템에 의존하는 기존 접근 방식은 동기식 자율 드론 편대의 과제를 효과적으로 해결할 수 없습니다.
인공 지능, 자동화 및 고급 알고리즘을 사용하여 현대의 소형 드론 방지 시스템은 센서 관리와 전투 관리를 원활하게 통합하여 센서와 무기를 보다 효율적으로 분배하여 공통 목표를 달성할 수 있습니다. 이러한 통합된 접근 방식은 상황 인식과 참여 역량을 향상시킬 뿐만 아니라 운영자가 빠르게 변화하는 환경에서 신속하고 정보에 입각한 결정을 내리는 심리적 부담을 덜어줍니다.
전장이 계속 변화함에 따라 인공 지능과 알고리즘에 의해 구동되는 대소형 무인 항공기 능력은 전술적 이점을 유지하고 군대를 보호하는 데 필수적입니다. 지능형 자동화를 통해 군은 드론 무리가 초래하는 위협에 효과적으로 대처하고 전술적 우위에서 핵심적인 이점을 유지할 수 있습니다.
