[헬로티]

멀티콥터형의 소형 무인항공기(이하 ‘드론’이라고 한다)의 기원은 항공공학이 아니라, 전자공학, 로보틱스, 컴퓨터사이언스 등의 이종 분야에서 탄생했다. 그리고 이미 약 20년 이상이 경과해 기술도 점차 성장기에서 성숙기로 들어서려 하고 있다. 그러한 의미에서 드론의 설계 이론도 확립될 시기가 됐다.

드론은 기존 항공기보다 훨씬 가볍고 더구나 배터리 구동이며, 부품 수는 약 2천개로 노트북 수준으로, 구성하는 주요 부품은 노트북 PC와 거의 공통되어 있다. 그렇기 때문에 하드웨어의 범용화가 촉진되는 것이다. 이 글에서는 드론의 기술 동향에 대해 최신의 화제와 미래 전망을 중심으로 소개한다.

그림 1. 슈라우드가 설치된 드론

드론의 하드웨어 기술 동향

1. 모터·프로펠러·슈라우드 기술

모터와 프로펠러에 관해서는 앞으로 제3자 상공 비행 등 도시 지역의 물류 드론이나 승객용 드론을 염두에 둔다면, 그림 1에 나타낸 프로펠러 가드를 발전시킨 슈라우드 또는 덕트팬이라고 불리는 안전 설계와 소음 저감 설계가 시급하다. 이 경우 고추력·저소음의 최적화 설계에 의한 모터, 프로펠러, 슈라우드의 일체 설계가 요구된다.

이와 같은 수직 이착륙을 갖춘 덕트팬형 드론은 동등한 고정날개 및 개방날개 드론에 비해 많은 장점이 있다. 그들은 큰 안전성 향상, 대폭의 퍼포먼스 향상, 그리고 프로펠러 소음 억제 효과 등이 기대된다.

슈라우드는 둥그스름한 ‘전연’과 매끄러운 ‘후연’을 갖고 있으며, 난류를 층류로 바꾸는 기능이 있기 때문에 도시 지역 상공 등에서 소음 저감화에 효과를 발휘한다. 또한, 슈라우드 설계에 따라 다르지만 파워와 직경을 동일 조건으로 가정하면, 개방날개 드론의 페이로드를 94% 증가시킬 수 있는 효과가 있다고 보고되어 있다.

2. 배터리 기술

배터리는 현재 리튬이온 전지가 사용되고 있다. 이 전지는 정식으로는 리튬이온 이차전지(lithium-ion rechargeable battery)라고 부르며, 양극과 음극 사이를 리튬이온이 이동하면서 충전과 방전을 하는 이차전지이다. 양극, 음극, 전해질 각각의 재료는 용도나 메이커에 따라 다양하지만, 대표적인 구성은 양극에 리튬 전이 금속 복합 산화물, 음극에 탄소 재료, 전해질에 유기 용매 등의 비수전해질을 이용한다. 리튬 폴리머 전지는 리튬이온 전지의 일종으로, 전해질로 겔 상태의 폴리머(고분자)를 이용하고 있다.

한편, 리튬이온 전지를 넘는 차세대 전지로 기대되고 있는 것이 ‘리튬 유황 전지’로, 내구성 향상과 대형화로 이어지는 성과가 나와 있다. 이 전지는 양극에 유황, 음극에 리튬 금속 화합물을 사용하고, 단위 중량당 용량인 에너지 밀도는 리튬이온 전지의 4배 이상이 된다. 1～2년 사이에 실용화될 가능성이 있다. 그리고 미래에는 고체의 전해질을 사용하는 전고체 전지, 나트륨이온 전지, 공기 중의 산소를 끌어들여 화학 반응을 하는 공기 전지 등이 기대되고 있다.

3. 전자 스피드 컨트롤러

전자 속도 제어기(Electronic Speed Controller, ESC)는 속도 기준 신호(스로틀 레버, 조이스틱)에 따라, 전계 효과 트랜지스터(FET)의 스위칭 레이트를 변화시킨다. 듀티 사이클 또는 스위칭 주파수를 조정해 모터의 속도를 바꾼다. 브러시리스 DC 모터는 기존의 브러시드 DC 모터에 비해 고효율, 전력 절감, 장수명, 경량이기 때문에 무선 조정 비행기나 드론에 많이 이용된다.

ESC는 현재의 용량에 관해 3가지의 카테고리가 있다. ①저레이트(최대 25A) : 거의 모든 민생용 드론은 이 타입을 사용하고 있다, ②중레이트(최대 60A) : 대형의 민생용 드론, ③고레이트(60A 이상, 최대 150A) : 이들은 주로 승객 드론(비행 자동차)에 사용된다.

ESC의 새로운 동향으로는 드론의 대형화에 따른 ESC의 개조로, 저사이즈 및 저전류 드론의 MOSFET 스위치에서 중형 드론용 중～고전류 ESC의 IGBT로 변경되고 있다. 또한, 초고전류 애플리케이션에서는 ESC에 실리콘 카바이드 등의 와이드 밴드갭 파워 스위치 기술이 사용된다. 게다가 최근에는 PWM의 대형파 구동에서 정현파 구동으로 변경이 이루어져, 이것에 의해 효율이 향상되고 손실이 감소되고 있다. 이것은 고출력 애플리케이션에서는 필수적이다.

4. 드론의 일반적인 충돌 방지 기술

드론의 일반적인 충돌 방지 기술에 대해서는 (1) 카메라에 의한 비전 베이스, (2) 초음파 센서, (3) 적외선, (4) 레이저 라이더, (5) 소형 레이더 등에 의한 방법이 일반적이다.

(1) 비전 베이스 (Vision based)

근접한 물체의 정확한 식별법으로서 이미지 처리(비전 베이스)법이 일반적이다. 예를 들면, Mavic Pro는 양호한 조명 조건에서 15m 떨어진 장애물을 인식할 수 있다. 비전 베이스에서는 한층 더 긴 거리, 예를 들면 100m 앞의 장애물에도 유효하다. 단, 그것은 고분해능 카메라가 필요하기 때문에 보다 고가가 되는 것을 의미한다. 이미지 처리에는 색이 들어 있으며, 오브젝트 형상을 프레임만으로 캡처할 수 있다. 그렇기 때문에 카메라를 사용한 오브젝트의 인식은 다른 센서를 사용한 경우보다 훨씬 간단하다. 단, 이미지 처리 성능은 날씨나 빛의 조건에 좌우된다. DJI Phantom 4 등은 비전 베이스의 충돌 방지 기능이 실장되어 있다.

(2) 초음파 (Ultrasound)

초음파에 의한 충돌 방지법은 경제적이지만, 한정된 검출 범위(20cm에서 5m)라는 단점이 있다. 단, 조명 조건이나 대상물의 투명도에 의존하지 않는다. 그러나 대상물에 의존하고, 초음파가 유리나 물에 닿으면 잘 기능하지 않게 된다. 또한, 거의 모든 DJI 제품은 물체의 충돌 방지에 초음파를 사용하고 있다.

(3) 적외선 (Infrared, IR)

최단 검지 범위로 가격이 저렴하지만, 안개나 비 등의 기상 조건 및 직접 고휘도광의 영향을 받기 쉬운 단점이 있다. 샤프 GP2Y0A02YK0F는 적외선 반사 빔을 사용해 6～60인치(20～150cm) 범위의 거리를 측정할 수 있다. 무게가 불과 130g인 Vu8 Lidar 센서는 최대 700피트(215m)의 범위에서 장애물을 검출할 수 있다. IR은 LIDAR의 소스이다.

(4) 라이더 (Lidar)

Lidar는 Light Detection and Ranging 또는 Laser Imaging Detection and Ranging의 약어이다. ‘광검출과 거리 측정’ 내지 Lidar는 빛을 이용한 리모트 센싱 기술의 하나로, 펄스 모양으로 발광하는 레이저 조사에 대한 산란광을 측정, 원거리에 있는 대상까지의 거리와 그 대상의 성질을 분석하는 것이다. 이 기법은 레이더와 유사하며, 레이더의 전파를 빛으로 대체한 것이다. 대상까지의 거리는 발광 후 반사광을 수광할 때까지의 시간 차이로 구할 수 있다. 그렇기 때문에 레이저 레이더(Laser radar)라는 말이 이용되기도 하지만, 전파를 이용하는 레이더와 혼동되기 쉬우므로 피해야 한다. 라이더는 레이더보다 훨씬 짧은 전자파의 파장을 이용하고 있다.

표 1. 여러 가지 충돌 방지 센서의 특성

(5) Radar (레이더)

Radar는 Radio Detecting and Ranging(전파 탐지 거리 측정)의 약어이다. 속도위반 자동단속장치(통칭 : 오비스(ORBIS))로도 친숙한, 순식간에 속도를 측정할 수 있는 레이더 탐지기는 유명하다. 전파를 발사해 원거리에 있는 물체를 탐지, 거기까지의 거리와 방위를 측정하는 장치이다. 인간의 눈이 보고 있는 가시광선보다 훨씬 파장이 긴 전파를 사용하기 때문에 구름이나 안개를 통해 훨씬 먼 목표를 탐지할 수 있다. 가장 기본적인 레이더는 펄스 레이더이다. 원리적으로는 송·수신의 각 안테나와 송신기·수신기 및 지시기로 구성된다. 이것은 일반적으로 대형이고 전력 소비가 크며, 그리고 가격이 고가(몇 백만 엔)이다. 또한, 밀리파 Radar도 있다. 이상을 정리하면 표 1이 된다.

그림 2. 드론의 거리 센서 기술의 시장 점유율

드론에서 활용되고 있는 거리 측정 센서, 충돌 방지 센서의 점유율을 나타낸 것이 그림 2이다. 비전 베이스가 25%, 초음파 센서가 35%, 적외선이 25%, 라이더가 10%, 레이더가 5%로 되어 있다. 초음파 센서와 적외선 센서가 가장 잘 이용되고 있는데, 이것은 취미용으로 널리 이용되고 있기 때문으로, 저렴하다는 것이 큰 이유이다.

한편, AI에 의한 이미지 해석 등을 고려하면 앞으로는 비전 베이스가 널리 보급될 가능성이 있다. 거리 측정과 장애물의 패턴 인식에 의한 항법 이용과 빅데이터 해석의 데이터 수집으로, 일석이조이다.

5. 드론 탑재 센서와 자율 비행의 고도화

드론은 본질적으로 비행하고 있는 센서라고 할 수 있다. 가장 일반적인 센서는 항공 사진을 찍는 RGB 카메라이다. 이 RGB 카메라는 적외선 카메라와 멀티 스펙트럼 카메라 또는 하이퍼 스펙트럼 카메라, 더 나아가서는 Lidar로 대체할 수 있다. 이것에 의해 드론은 다양한 장소에서 다양한 정보를 얻을 수 있다. 또한, 자율 비행 드론에는 보다 전문적인 센서를 탑재할 수 있다. 이들 센서는 경량이고, 저전력이어야 한다. 이하에 내비게이션 및 애플리케이션 고유의 센서에 대해 설명한다.

그림 3. 내비게이션 및 애플리케이션 고유의 센서

드론의 자기 위치를 아는 구조는 GPS 위성 등 GNSS(Global Navigation Satellite System)의 위치 정보가 기본이지만, GNSS만으로는 오차가 있고 고층 건축물이나 산그늘에서는 상공의 전파를 제대로 수신할 수 없거나 혹은 실내나 동굴, 다리 밑이나 터널 내 등 비GPS 환경 하에서 자기 위치를 알기 위해서는 다른 항법 센서가 필요하다. 그것은 비주얼 SLAM에 의한 내비게이션이다. 그림 3은 RGB 카메라를 제외한 내비게이션과 애플리케이션에 이용되는 센서를 나타내고 있다. 라이더 센서는 항법과 3차원 측량 등의 양쪽에 이용할 수 있고, 멀티 스펙트럼 센서는 생육 조사, 대기 오염 조사, 해양 오염 조사 등에 이용된다. 내비게이션의 자율성을 위해 몇 가지 센서를 조합해 활용하는 센서 퓨전이 중요해지고 있다.

그림 4. 센서 퓨전과 자율성의 진화 

그림 4는 자율성이 고도화되어 가는 과정을 부감하고 있다. 여러 가지 센서를 중복해 활용하면서, 더구나 AI의 적용에 의해 드론의 비행이 완전한 육안 외의 BVLOS(Beyond Visual Line of Sight) 자율 비행으로 진화할 수 있음을 보여주고 있다. 예를 들면 BVLOS에 대해서는, 센서에 관해 통신 링크＋자이로와 가속도·방위계＋GNSS＋적외선, 초음파, 카메라＋AI와 심층학습 기술을 다용한 로버스트한 제어계를 구축하고, 또한 내공성을 향상시켜 자율성을 높인다고 하는 식이다. 더구나 스테이터스에서는 무인기의 자기 위치를 GNSS에 의해 특정해 리모트 ID에 의해 운항 관리 센터에 알리고, 운항 관리 센터는 BVLOS 비행 하의 안전한 관제를 실현한다. 현재 세계 최첨단 수준은 AI나 심층학습을 구사해 장애물을 순식간에 인식·회피하고 원래의 경로로 되돌아가는 수준이다.

드론의 자세 추정은 3축 자이로, 3축 가속도, 3축 방향의 각 센서 (IMU), (AHRS, Attitude Heading Reference System)를 이용해 확장 칼만 필터에 의해 실시하고 있다. 고도의 추정에 기압계, 2차원적 자기 위치 추정에 GPS 수신기, 앞에서 언급한 장애물의 접근 검지 센서, 장애물과의 충돌 방지 등에는 전방, 후방, 하방에 카메라를 설치하고 있다. 한편, 미래형 드론은 기존형에 추가해 충돌 방지에 라이더, RTK형 GPS, 5G 네트워크, 대상물 인식용 AI에 의한 딥러닝, 드론용 리모트 ID 등이 이용될 것이다.

그림 5. DJI의 플라이트 컨트롤러 N3과 내부 회로

관성 측정 유닛(IMU)은 X, Y 및 Z축의 3개의 가속도, X, Y 및 Z축의 3개의 레이트 자이로(각속도)를 취득하는 유닛이다. 이들 데이터는 드론의 플라이트 컨트롤러(FC)에 모인다. 또한, X, Y 및 Z축의 자기 방위 신호를 FC를 모아, 드론의 자세 추정 연산을 할 수 있다. 그림 5에 DJI의 플라이트 컨트롤러 N3의 사진을 나타냈다. 그림의 아래 왼쪽이 플라이트 컨트롤러 N3이고, 위의 그림은 여러 가지 모듈이 플라이트 컨트롤러 N3에 접속되어 있는 모습을 나타내고 있다. 이 경우는 배터리, ESC, GCS 지상국, 통신 모뎀의 Lightbridge, 수평유지장치, SDK의 6모듈이 연결되어 있다. IMU를 2개 이용해 중복성을 도모해, 비행 시스템 전체의 신뢰성을 높이고 있다. 구체적으로는 고장난 IMU 유닛이 이상 신호를 출력한 경우는 또 다른 하나의 IMU에 의해 안전한 비행을 계속한다. 그림 5 오른쪽 아래의 이미지는 플라이트 컨트롤러의 내부 회로로 IMU를 둘러싸고 있다. 이 N3는 많은 DJI 제품에서 사용되고 있는 범용 FC이다. 

드론 자율 비행과 데이터 해석을 위한 소프트웨어

드론의 자율 비행용 온보드 소프트웨어는 드론 자체의 자세 제어와 비행 제어를 담당하는 소프트웨어이다. 이 소프트웨어에 의해 무인기는 자율적인 안정 비행과 장애물 회피 비행을 실현할 수 있다. 이러한 소프트웨어는 독자의 코드 또는 오픈소스 소프트웨어(Drone Code)를 사용해 드론 메이커에 의해 개발되고 있다.

드론의 자세 추정과 자세 안정화 제어 및 목표 궤도 추종 비행 제어는 현재 거의 확립되어 있다고 할 수 있다. 현재의 소프트웨어 연구 개발 동향은 자율 항법의 고도 제어를 실현하는 것이다. 예를 들면 장애물 회피 비행을 자율적으로 하고, 그것을 저속 비행에서부터 고속 비행에서도 실행할 수 있으며, 실내 및 실외 모두에서 실행할 수 있는 것이다. 더 나아가서는 예를 들면, 전선과 같이 장애물이 가는 것, 작은 것이라도 검지해 피할 수 있다는 것이다. 또한, 여러 기체의 자율 제어, 무리 제어를 현재 세계의 유력한 드론 메이커는 적극적으로 대응하고 있다.

한편, 드론 쇼와 같은 리더기와의 상대 위치를 유지하는 3D 그래픽스의 개념을 이용한 몇 백 대, 몇 천 대의 기체를 1대의 PC와 1명의 오퍼레이터로 비행시키는 엔터테인먼트도 있는데, 이 기술도 조만간 재해 대응 등으로 활용할 수 있을 것이다.

최종적으로는 완전한 자율성을 가진 드론을 목표로 하고 있다. 즉, 완전 자율형 드론은 미션만 주어진다. 나머지는 모두 드론 자신의 자율성으로 미션 플래닝과 미션 관리를 실행한다. 예를 들면 소방 미션에 대해 생각하면, 자율형 드론은 대략적인 목적지만 주어진다. 그 이외는 어떤 정보도 주어지지 않는다. 우선 비행경로를 자율적으로 계획해 자율 비행을 실행한다. 도중에 장애물 등을 피하는 것은 당연하다. 화재 현장으로 급행한 후 화재의 검출, 주변 상황 파악, 위험 평가와 관리, 액체의 분무에 의한 소화 활동, 배터리 잔량을 체크하고 자동 착륙, 배터리 충전 또는 자동 교환으로 다시 이륙해 소화 활동 등을 하는 식이다.

다음은 미션 계획과 미션 관리에 관한 소프트웨어에 대해서이다. 이 소프트웨어에 의해 비행 전체 행정의 미션 계획과 모든 사태를 가정한 미션 관리를 한다. 이 소프트웨어는 특정 미션에 고유한 특정의 비행경로를 생성하고, 필요에 따라 데이터를 수집해 관리한다. 특히 안전성과 규제의 관점에서 비행경로가 제한 구역을 위반하지 않는 경로인지와 특정 지역의 비행에 대해 비행 허가 증명서/승인이 이루어져 있는지를 확인한다. 혹은 최신의 공역 분리 맵을 이용하는 등의 고려를 한다. 또한, 미션 데이터 관리의 관점에서 드론은 방대한 양의 데이터를 생성하는데, 미션 관리 소프트웨어는 이들 데이터를 안전하게 관리한다. 특히 이 소프트웨어는 서비스 제공자가 태스크를 자동화하는 데 도움이 되는 주변의 애플리케이션 소프트웨어 개발 키트의 제공에 대해서도 관리한다.

데이터 해석의 소프트웨어는 드론에 의해 수집된 데이터의 가치를 높이기 위한 매우 중요한 해석 소프트웨어가 된다. 드론 비즈니스의 진수가 되는 의미에서 중요하다. 이 소프트웨어는 수집된 데이터를 분석하고 가공 융합해, 정말로 부가가치가 높은 보고서를 작성한다. 드론 비즈니스가 목표로 하는 데이터 구동형 사회의 극치이다.

데이터 해석 소프트웨어는 주로 AI 알고리즘에 기초하고 있다. 그렇기 때문에 AI 알고리즘은 가급적 실시간으로 대량의 데이터를 해석할 수 있을 필요가 있다. 따라서 항상 보다 효율적인 알고리즘으로 해야 하며, 높은 계산 능력이 요구된다. 필요에 따라 에지 컴퓨팅, 필요에 따라 클라우드 컴퓨팅의 구분이 필요하며, 이들의 고속 대용량 통신은 5G가 바람직하다. 부가가치의 판정이나 보고서를 활용하는 것은 각 분야별 고유의 엔드유저이며, 엔드유저는 뛰어난 지식과 경험칙을 가지고 있다. 이들의 지견을 훨씬 뛰어넘는 부가가치를 이 소프트웨어가 맡게 되어 책임이 막중하다.

그림 6. 드론 이활용의 분야별 기술 성숙도 수준

드론 이활용의 분야별 기술 성숙도 수준

여러 가지 활용 분야의 기체, 센서 및 소프트웨어 기술 성숙도 수준에 대해 그림 6에 나타냈다. 농업은 기체에 관해 거의 확립된 분야로, 농업용으로 커스터마이즈된 드론도 많이 존재하고 있다. 그러나 정밀 농업·스마트 농업 등의 분야에서는 정보 수집을 위해 보다 전문적인 센서가 필요하다. 이것은 새로운 센서에 의한 새로운 해석 소프트웨어의 요구를 의미하고 있다.

측량·점검 건설 분야에서는 기존의 기체에 대해 거의 조건을 만족시키고 있지만, Lidar나 밀리파 레이더 등의 새로운 센서는 중량, 용적, 가격 등에 대해 개선할 필요가 있다. 빅데이터의 후처리 소프트웨어도 요구가 높고, 새로운 소프트웨어 알고리즘이 요구된다.

재해 대응의 수색과 구조 분야는 보다 특수한 기체가 필요하다. 예를 들면 추운 날씨나 더운 날씨에서 보다 튼튼하고, 보다 안정된 배터리, 보다 높은 환경적응성 등이다. 무인기를 안전하고 내구성 있는 기체로 개선할 필요가 있다. 예를 들면, 보다 장거리 비행, 보다 많은 적재량, 화물의 탑재와 릴리스의 구조 등에서 검토가 필요하다. 또한 완전 자율 항법에 대해서도 원거리 이미지 전송 통신 등의 과제가 있다. 여러 기체·다수 기체의 비행을 위한 안전 운항 관리 시스템 등의 사회 기반이 요구된다.

물류 드론에 관해서는 기체의 신뢰성·내구성·안전성에 관해 내공 증명이 가능한 수준으로 품질 보증이 요구되기 때문에 하드웨어의 개선에서부터 장애물 회피를 하는 완전 자율 비행이 가능한 센싱, 그리고 비행 중에 AI 등을 내장한 고장 해석이나 위험 해석이 가능한 대뇌형 드론의 등장이 기다려진다. 더구나 승객용 드론(파일럿이 탑승하지 않고 사람을 반송하는 패신저 드론)의 경우는 아직 연구 개발 도중으로, 기체의 안전성과 신뢰성에 관련된 R&D가 더욱 더 요구된다. 아직 미성숙 분야이다.

고속 대용량 5G와 휴대전화 상공 이용 관련의 통신 기술 동향

제5세대 이동 통신 시스템(5G)은 4G를 잇는 무선 통신 시스템이다. 5G의 인터페이스는 6GHz 이하의 주파수대를 사용해 LTE/LTE-Advanced와 호환성을 유지하면서 6GHz를 넘는 센티파(마이크로파)에 보다 가까운 28GHz 대역도 사용한, 새로운 무선 통신 방식이다.

5G 통신의 장점은 사람들의 생활에 극적인 변화가 기대된다. 방대한 데이터에 기초해 드론의 보급 가속화, 완전 자동 운전의 실현, IoT에 의한 스마트 시티 등이 기대된다. 또한, 5G의 보급에 따라 VR, AI, 동시 다수 기체 드론의 자율 비행 등 관련 기술의 개발이 추진되어, 이들의 이노베이션에 의해 경제 성장과 산업의 신진 대사가 촉진되고 또한 2025년에는 5G의 접속 수가 12억에 달할 것으로 예측되고 있다.

5G는 고속·대용량·저지연·다접속의 특징이 있다. 4G의 통신 속도는 이론적으로는 매초 100메가비트(Mbit/s)이지만 5G는 매초 10기가비트(Gbit/s)가 되며, 5G는 이론상의 최고 속도로 현재 4G보다 100배 고속화된다. 또한, 5G는 지연을 크게 줄일 수 있기 때문에 응답성이 향상된다. 4G에서 20밀리초 정도의 지연은 5G에서는 4밀리초(ms)의 지연으로 약 1/5 정도가 된다. 또한, 기지국 1대에서 동시에 접속할 수 있는 단말을 4G에 비해 비약적으로 늘릴 수 있다. 예를 들면 지금까지는 집에서 PC나 스마트폰 등 몇 대 정도의 접속이었지만, 5G에 의해 100대 정도의 기기와 센서를 동시에 인터넷에 접속할 수 있게 된다. 커버하는 영역으로 비교하면 1km2당 4G는 4천대의 동시 접속인 것에 대해, 5G는 100만대 동시 접속이 가능해진다.

무인항공기는 항공법에 의하면 지표에서 고도가 150m 이하이고, 또한 인구 집중 지역이나 공항 등 주변 이외의 공역이면 특별한 신청 등을 하지 않아도 비행하는 것이 가능하게 되어 있으며, 농업 분야와 물류 분야로 대표되는 여러 가지 분야에서 이용이 확대될 것으로 기대된다. 그러한 가운데 커버 영역이 넓고, 고속·대용량의 데이터 전송이 가능한 휴대전화 시스템을 드론 등에 탑재해 이미지·데이터 전송 등에 활용하려는 요구가 높아지고 있다.

한편, 휴대전화 시스템은 지상에서 이용하는 것을 전제로 구축되어 있기 때문에 휴대전화를 드론 등에 탑재해 상공에서 이용하면, 지상의 휴대전화에 대해 혼신을 줄 우려가 있다. 일본에서는 총무성에 의한 검토 결과와 휴대사업자의 희망을 근거로 해 800MHz대, 900MHz대, 1.7GHz대, 2GHz대(모든 FDD 밴드)에 대해, 상공 이용의 기술적 조건을 규정하기로 했다. 드론 등에 탑재하는 휴대전화는 지상에 이용하는 휴대전화와 동등한 규격이기 때문에 기존의 FDD-LTE의 기술적 조건에 상공 이용에 필요한 사항을 추가해 기술적 조건을 규정하게 됐다.

또한, 상공 이용 시에 적용되는 기술적 조건으로는 (1) 상공에서 이용 가능한 주파수는 800MHz대, 900MHz대, 1.7GHz대, 2GHz대로 제한, (2) 상공에서 이용하는 경우에는 지표에서 고도 150m 이하로 제한, (3) 상공에서 이용되는 이동국은 상공 이용에 최적인 송신 전력 제어 기능이 있을 것 등을 새롭게 추가했다.

맺음말

세계의 드론 시장은 취미용에서 산업용 드론으로 중심이 옮겨가고 있다. 그림 7은 세계의 드론 이활용 시장의 누적 예측을 나타내고 있다. 현재 주요 시장은 취미용 드론이지만, 이것은 2020년 현재 거의 피크에 달하고 있어 앞으로의 드론 시장의 대부분은 산업 응용이 점유하게 될 것이다. 그리고 대부분의 산업 응용 드론은 10년 이내에 거의 안정된 수요가 될 것이며, 물류 드론과 승객용 드론은 다른 이활용이 일정한 시장 점유율인 것에 대해 대규모의 새로운 시장을 형성하기 시작할 것으로 생각된다.

그림 7. 세계의 드론 이활용 분야별 시장 예측

취미용과 물류․승객용 드론 이외에는 하드웨어(H/W)와 소프트웨어(S/W)로 나누어 나타내고 있다. 농업용, 설비·점검용, 건축·건설용 드론은 하드웨어와 소프트웨어 시장이 팽팽한 상황이 되는 것을 알 수 있다.

기술 동향은 이러한 시장 요구와 시장 동향에 크게 영향을 받고 있다. 앞으로는 도시 지역·제3자 상공 비행의 물류나 승객용 드론의 요구가 높아지기 때문에 기체의 대형화, 이것에 관련된 내공 증명이나 형식 증명을 취득할 수 있는 기체, 탑재 센서, 소프트웨어의 기술 개발이 강력하게 추진될 것으로 예상된다.

노나미 켄조, 일반재단법인 첨단로보틱스재단