성균관대 학부생, 드론 AI 식별 '저전력 반도체' 기술 개발

불법 드론 AI 감시 전력 88.7% 낮춰

이동형 감시 장비 배터리 한계 극복 전망

[서울=뉴시스] 성균관대 연구팀이 개발한 드론 식별 인공지능 시스템 'UAV-NAS'의 흐름도. (사진=성균관대 제공) 2026.07.28. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 성균관대학교는 전자전기공학부 김도연 학생이 드론의 인공지능(AI) 식별 과정을 저전력 반도체로 구현하는 기술을 개발했다고 28일 밝혔다.

이번 연구를 통해 개발된 기술은 군사 및 산업 환경에서 불법 드론을 실시간으로 감시하는 시스템의 배터리 효율을 획기적으로 높일 수 있어 주목받고 있다.

기존에는 허가 받지 않은 불법 드론을 찾아내는 데 AI 기술이 활용됐지만, 컴퓨터 계산량이 많고 전기를 대량으로 소모한다는 단점이 있었다. 이에 배터리를 장착한 작은 감시 장치나 이동형 장비 안에는 AI를 탑재하기 어려웠다.

김도연 학생은 이러한 문제를 해결하기 위해 'UAV-NAS'라는 이름의 새로운 인공지능 시스템을 개발했다. 이 시스템은 인공지능의 내부 구조를 사람이 일일이 설계하는 방식 대신, 컴퓨터가 스스로 드론 신호를 가장 잘 분석할 수 있는 '가장 경량화되고 효율적인 인공지능 구조'를 찾아내도록 만든 기술이다.

연구팀은 이렇게 찾아낸 인공지능을 전력 소모가 매우 적은 맞춤형 반도체 칩(FPGA)에 탑재되도록 최적화해 실험을 진행했다. 그 결과, 일반 컴퓨터 부품(CPU)으로 AI를 작동시킬 때보다 전력 에너지를 88.7%나 절감하면서도, 비행 중인 드론의 종류와 현재 상태를 정확히 맞추는 데 성공했다.

해당 연구는 국제 학술지 'IEEE 산업정보학 저널(IEEE Transactions on Industrial Informatics)'에 게재됐다.

지도교수인 임완수 성균관대 교수는 "학부생 시절부터 스스로 세계적인 수준의 연구를 주도하고 실무 역량까지 증명해 낸 김도연 학생의 성취는 우리 대학의 큰 자랑"이라고 밝혔다.

한편 연구를 이끈 김도연 학생은 학부 졸업 이후 오는 9월부터 전액 장학금으로 미국 퍼듀대학교(Purdue University) 박사과정으로 진학해 반도체 및 인공지능 연구를 이어갈 예정이다.


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