[논문]무인항공기 기술진화 탐색 및 유망기술 발굴 연구

주성현

doi:10.20910/jase.2019.13.6.80

무인항공기 기술진화 탐색 및 유망기술 발굴 연구
Research Technology Evolution of UAV(Unmanned Aerial Vehicle) and to Prospect Promising Technology 원문보기

항공우주시스템공학회지 = Journal of aerospace system engineering, v.13 no.6, 2019년, pp.80 - 89

주성현 (한국생산기술연구원 AI시스템응용기술그룹 항공시스템기술센터)

초록
AI-Helper

효과적인 유망기술 발굴을 위해 미래 사회 변화를 전망하고, 미래기술 도출 방법론 및 프로세스 개선 연구가 필요하며, 연구소·기업에서 기술기획에 활용할 기초자료의 필요성이 꾸준히 대두되고 있다. 따라서 본 연구는 국내 무인항공기산업과 같은 신성장동력산업의 국제적 기술 경쟁력 확보와 시장성 확보 및 산업성장이 가능한 미래유망 기술을 도출하는 방법론을 제시하는 것이다. 이에 본 연구는 KrKwic, Excel, NetMiner등의 분석툴을 활용하여 무인항공기산업 분야의 특허데이터를 대상으로 동시출현 단어를 활용한 소셜네트워크분석과 하위그룹분석, 인지지도분석 방법을 제시하였다. 이를 통해, 무인항공기산업 분야의 기술진화를 탐색하고 유망기술을 예측하는 방법을 제시하였다. 그 결과, '체계연동/통합 기술', '시험평가/감항인증 기술', '항공전자 기술', '비행제어 기술', '피아식별 기술', '비행통제 시스템 기술', '지원장비 기술' 등은 향후 유망한 기술로 선정하여 집중 투자할 필요성이 큰 기술이라 볼 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Prospecting future social environmental changes and improvement research on future technologies is required for prospecting promising technology, as it would be useful for institution·company to set up technical planning. This study aims at providing a methodology for retaining international technology competitiveness, marketable industry, and sustainable promising technology in a field of new growth engine industry such as national unmanned aerial vehicle industry. We draw a result by analysing with tools such as KrKwic, Excel, NetMiner, presenting methods of a Social Network Analysis, sub-group analysis, and cognitive map analysis based on patent data in a field of unmanned aerial vehicle industry. Therefore, this study explored the technology evolution of UAV and to prospect promising technology. As a result, some future promising technologies are prospected as what worths concentrated investment, such as 'system integration tech', 'assessment/airworthiness certification tech', 'avionics', 'pilot control tech', 'identification of friend or foe', 'flight control tech', 'supportive equipment'.

주제어

표/그림 (10)

표 Table 1 Unmanned Aerial Vehicle Technology Classification Table
그림 Fig. 1 Cognitive Map Form
그림 Fig. 2 Research Model
그림 Fig. 3 Network of subject gap of Unmaned Aerial Vehicle patent(2013~2015)
그림 Fig. 4 Network of subject gap of Unmaned Aerial Vehicle Google Press Article
표 Table 2 Data Collection Result
그림 Fig. 5 Modularity Network
표 Table 3 Result of Centrality Analysis
그림 Fig. 6 2004~2015 UAV Sub Category Technical Cognitive Map Analysis
표 Table 4 UAV Sub Category Technical Cognitive Time Series Map Analysis

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

또한, 무인기 시장·서비스 창출을 위해 수요부처가 참여하는 다부처 협력을 통한 국방·재난·치안 등 공공분야 문제해결형 무인기 기술개발도 지원한다. 따라서 본 연구에서는 언론, 특허 데이터를 활용하여 19대 신성장동력 주력산업인 무인항공기 분야의 미래유망기술 발굴방법을 연구하고자 한다.
따라서 과학기술분야의 미래예측 시 전문가의 객관적인 의견과 평가가 이루어지도록 좀 더 구체적이고 객관적인 데이터와 자료를 제공하는 방법이 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 특히 기존의 논문, 특허 등 다양한 데이터를 어떻게 객관화할 것인지에 대한 방법과 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 유망기술 발굴 시 전문가들의 정성적인 의견과 평가에 도움이 될 수 있는 정량적이고 객관적인 자료를 도출하기 위하여 언론, 특허 데이터를 대상으로 소셜 네트워크분석을 활용한 방법을 제시하고자 한다[11].
본 연구에서는 무인항공기 기술과 관련된 특허의 정보를 수집하여 기술의 구조를 먼저 파악하고 이를 기반으로 하여 향후 유망하게 출현될 수 있는 세부기술을 도출해 보는 연구를 수행하고자 하였다. 한편 무인항공기 기술에 대한 사회경제적 환경의 영향도 파악하고자 언론 등에 등장한 무인항공기 기술의 맥락을 이해하고 자 하였으며, 텍스트마이닝을 통해 추출된 키워드 벡터들은 특허가 어떤 기술요소들로 구성 되어있는지 명시해 주기 때문에 기술 분야에서 활용되는 기술을 효과적으로 파악 할 수 있었다[9].
최근 혁신 패러다임은 사회 속의 과학에서 사회를 위한 과학, 사회와 함께 하는 과학으로 목표와 대상이 변화하면서 ‘사회·기술기획’이 강조되고 있다[6]. 이에 따라 본 연구에서는 무인항공기산업의 기술궤도의 새로운 패러다임을 살펴보기 위해 사회적 환경 요인인 언론데이터를 사용하여 키워드간의 네트워크를 분석하였다.
이를 위해 미래 수종 산업과 미래 산업의 핵심 유망 기술을 예측을 하는 것은 그 무엇보다도 중요한 일이다. 이에 본 연구에서는 무인항공기산업 분야 특허들에서 추출한 키워드를 대상으로 소셜네트워크 분석을 수행하여, 무인항공기산업 연구의 지식 구조분석 및 유망기술을 좀 더 체계적으로 파악하고자 하였다.

제안 방법

Baek & Park[5]은 빅데이터 기술과 그린IT 영역을 융합하는 것을 핵심으로 하여 그린IT를 빅데이터 기술에 기반한 새로운 관점으로 분류하고 과제를 도출할 뿐만 아니라 우선순위를 도출하고자 하였다. 그 결과 빅데이터 기술에 기반한 그린 IT를 환경기반 빅데이터를 활용한 그린IT, 생명기반 빅데이터를 활용한 그린IT, 사물기반 빅데이터를 활용한 그린IT, 인간기반 빅데이터를 활용한 그린IT 등의 4가지로 구분하였으며 선행되어야 할 상위 우선순위 과제와 국가적으로 추진해야 할 정책 및 수행과제를 분류하여 제시하였다.
본 연구에서는 무인항공기산업의 2004년부터 2015 년까지 12년간 데이터를 3개년 단위로 하위집단(모듈성) 분석을 한 결과를 토대로 무인항공기 기술분류표의 대분류에 해당하는 ‘체계통합’, ‘비행체’, ‘지상장비’, ‘데이터링크’, ‘탑재장비’에 대해 흐름을 분석하였다. 그리고 하위집단의 네트워크분석 결과를 바탕으로 소분류별로 기술키워드를 군집화하였다. 또한, 인지지도 분석을 통해 중심성과 밀도의 평균값을 기준으로 기술 그룹의 위치에 따라 4가지 유형으로 분석하였다.
본 연구에서는 무인항공기 특허의 서지정보에 대한 기술 무인항공기 기술 통계(descriptive statistics) 분석과 네트워크 분석 방법을 사용한다. 기술통계분석에서는 기간별 특허 수와 추이, 기간 핵심어수와 추이, 핵심어 간의 관계 등을 조사한다.
본 연구의 목적을 수행하기 위해 먼저 유망기술 발굴 방법 조사 및 분석방법인 IT분야에 활용되는 소셜네트워크분석(중심성, 하위그룹), 인지지도분석, 기술키워드 시계열분석, 그리고 인터넷 및 대용량 데이터 처리를 위한 분석방법 및 적용될 무인항공기산업 분야의 이슈를 검토한다. 다음으로 무인항공기산업 분야 특허데이터의 청구항을 대상으로 소셜네트워크분석 방법을 활용해 주요 키워드를 도출하고 분석한다. 수집된 자료의 분석은 KrKwic, Excel, NetMiner를 사용하였으며, 소셜네트워크분석 기법을 이용한 중심성분석, 하위그룹분석, 인지지도분석을 통해 본 연구의 모형을 검증하여 연구의 의의와 시사점을 도출하고자 한다.
본 연구에서는 무인항공기 기술에 대한 유망성을 분석하기 위해 기술관점으로 특허 데이터 시계열분석을 통해 상승하는 기술과 상승 가능한 기술로 정의한바 있다. 따라서 상승하는 기술로는 다른 사분면에서 1사 분면(융합-결속 연구분야)으로 꾸준히 상승하는 기술을 유망기술로 파악하였으며, 밀도와 중심성의 중앙값에 가깝게 위치하는 기술을 향후 상승 가능한 기술로 파악하였다[12]. 그 결과 Table 4에서 무인항공기 유망기술은 ‘부체계 연동/통합 기술’, ‘감항인증 기술’, ‘소형/경량화 전기장치 개발 기술’, ‘항법장치 개발 기술’, ‘제어/비행조종 S/W 개발 기술’, ‘자동이착륙 통제 알고리즘 및 S/W 기술’, ‘비행조종컴퓨터 H/W 기술’, ‘동기 개발 기술’, ‘피아식별기 통합 기술’, ‘복수 무인 항공기 통제 알고리즘 및 S/W 기술’ 등 10개의 기술을 발굴하였다.
그리고 하위집단의 네트워크분석 결과를 바탕으로 소분류별로 기술키워드를 군집화하였다. 또한, 인지지도 분석을 통해 중심성과 밀도의 평균값을 기준으로 기술 그룹의 위치에 따라 4가지 유형으로 분석하였다.
박진서 등[4]은 항공분야 빅데이터의 범위, 구분, 특성 및 가치 등을 정의하고 항공 및 비항공 정보의 연계성을 분석하고 항공분야와 타 분야의 빅데이터 활용 사례를 조사하여 빅데이터 활용의 제약 요건과 그 가능성을 검토하였다. 또한, 항공분야에서 기 존재하고 향후 생성 가능한 빅데이터의 현황을 조사하여 분석 방법론과 시각화 방안을 제시하여 항공분야 빅데이터의 잠재적 활용가능성을 타진하고 정책적 활용방안을 제안하였다.
본 연구에서는 무인항공기산업의 2004년부터 2015 년까지 12년간 데이터를 3개년 단위로 하위집단(모듈성) 분석을 한 결과를 토대로 무인항공기 기술분류표의 대분류에 해당하는 ‘체계통합’, ‘비행체’, ‘지상장비’, ‘데이터링크’, ‘탑재장비’에 대해 흐름을 분석하였다.
본 연구의 목적을 수행하기 위해 먼저 유망기술 발굴 방법 조사 및 분석방법인 IT분야에 활용되는 소셜네트워크분석(중심성, 하위그룹), 인지지도분석, 기술키워드 시계열분석, 그리고 인터넷 및 대용량 데이터 처리를 위한 분석방법 및 적용될 무인항공기산업 분야의 이슈를 검토한다. 다음으로 무인항공기산업 분야 특허데이터의 청구항을 대상으로 소셜네트워크분석 방법을 활용해 주요 키워드를 도출하고 분석한다.
다음으로 무인항공기산업 분야 특허데이터의 청구항을 대상으로 소셜네트워크분석 방법을 활용해 주요 키워드를 도출하고 분석한다. 수집된 자료의 분석은 KrKwic, Excel, NetMiner를 사용하였으며, 소셜네트워크분석 기법을 이용한 중심성분석, 하위그룹분석, 인지지도분석을 통해 본 연구의 모형을 검증하여 연구의 의의와 시사점을 도출하고자 한다.
시기별 인지지도 분석 에서는 ‘부체계 연동/통합 기술’, ‘감항인증 기술’, ‘ 소형/경량화 전기장치 개발 기술’, ‘항법장치 개발 기술’, ‘제어/비행조종 S/W 개발 기술’, ‘자동이착륙 통제 알고리즘 및 S/W 기술’, ‘비행조종컴퓨터 H/W 기술’, ‘동기 개발 기술’, ‘피아식별기 통합 기술’, ‘복수 무인 항공기 통제 알고리즘 및 S/W 기술’ 등 10개의 기술을 유망기술로 발굴하였다.
이러한 수집된 데이터는 네덜란드 암스트르담 대학의 Loet Leydesdorff 교수가 개발한 Full Text 소프트웨어를 한국어 분석을 위한 웹 프로그램으로 구현하여 제작한 KrKwic(Korean Keywords in Context)을 활용하여 핵심 키워드로 1차 데이터를 얻어 네트워크를 형성하고, 다시 주요 단어를 추출해 2차 데이터를 얻는 방식을 사용하였다. 또한, 네트워크 데이터의 숨은 가치를 발굴하기 위하여 네트워크 분석 및 시각화 전문 소프트웨어인 넷마이너(NetMiner)를 사용하였다.
그러나 IT 등 타 산업분야의 기술이 접목되면서 태양열, 연료전지를 동력원으로 하는 장기 체공형 무인기가 등장하고 임무 탑재장비가 다양화 되는 등 무인항공기의 임무 및 사용 영역이 확대되고 있다. 이에 따라 향후 무인항공기에 적용될 기술들 중 IT산업과 연관성이 높은 기술들을 중심으로 비행체, 통제장비, 임무장비, 데이터링크로 구분하였다.
특허 키워드 분석을 실시하였으며 12년간의 키워드를 3개년씩으로 나누어 분석하였다.
하위그룹 분석을 통해 도출된 세부기술영역의 유망성을 파악하고자 인지지도(cognitive map) 분석을 실시하였다. 인지지도 분석은 하위그룹 간의 연결성에 대한 중심성과 하위그룹 내의 키워드 밀도(density)를 4분면에 나타내어 세부기술영역의 구조를 파악하기 위한 것이다[7, 8].

대상 데이터

검색키워드는 무인항공기 산업을 대표하는 ‘UAV’, ‘unmanned aerial vehicle’, ‘drone’를 사용하였다.
본 연구에서 사용되는 언론데이터는 2014년과 2015 년의 2년간 데이터, 특허데이터는 2004년 1월부터 2015년 12월까지 12년간 누적된 모든 데이터를 실험 대상 데이터로 선정하였다. 검색키워드는 무인항공기 산업을 대표하는 ‘UAV’, ‘unmanned aerial vehicle’, ‘drone’를 사용하였다.
검색키워드는 무인항공기 산업을 대표하는 ‘UAV’, ‘unmanned aerial vehicle’, ‘drone’를 사용하였다. 수집결과, 청구항에서 검색된 1,764개의 특허 데이터가 수집되었다. 언론데이터는 구글의 기사 검색을 통해 159건의 뉴스를 수집하였다.
수집결과, 청구항에서 검색된 1,764개의 특허 데이터가 수집되었다. 언론데이터는 구글의 기사 검색을 통해 159건의 뉴스를 수집하였다. 이러한 데이터 수집 결과를 표로 정리하면 아래 Table 2와 같다.

이론/모형

이러한 수집된 데이터는 네덜란드 암스트르담 대학의 Loet Leydesdorff 교수가 개발한 Full Text 소프트웨어를 한국어 분석을 위한 웹 프로그램으로 구현하여 제작한 KrKwic(Korean Keywords in Context)을 활용하여 핵심 키워드로 1차 데이터를 얻어 네트워크를 형성하고, 다시 주요 단어를 추출해 2차 데이터를 얻는 방식을 사용하였다. 또한, 네트워크 데이터의 숨은 가치를 발굴하기 위하여 네트워크 분석 및 시각화 전문 소프트웨어인 넷마이너(NetMiner)를 사용하였다.
또는 수학의 그래프 이론을 바탕으로 행위자를 포함한 모든 개체간의 관계를 분석하는 정량적인 분석 방법론으로 그 관계를 시각적으로 표현하고 그 구조를 한 눈에 파악하기 위한 분석 방법으로 설명된다[13]. 본 연구에서는 무인항공기 특허의 서지정보에 대한 기술 무인항공기 기술 통계(descriptive statistics) 분석과 네트워크 분석 방법을 사용한다. 기술통계분석에서는 기간별 특허 수와 추이, 기간 핵심어수와 추이, 핵심어 간의 관계 등을 조사한다.

성능/효과

그 결과 Table 4에서 무인항공기 유망기술은 ‘부체계 연동/통합 기술’, ‘감항인증 기술’, ‘소형/경량화 전기장치 개발 기술’, ‘항법장치 개발 기술’, ‘제어/비행조종 S/W 개발 기술’, ‘자동이착륙 통제 알고리즘 및 S/W 기술’, ‘비행조종컴퓨터 H/W 기술’, ‘동기 개발 기술’, ‘피아식별기 통합 기술’, ‘복수 무인 항공기 통제 알고리즘 및 S/W 기술’ 등 10개의 기술을 발굴하였다.
5(모듈성)을 살펴보면, 그룹A는 데이터링크기술과 무인비행체기술과 관련된 키워드들로 구성되어 있으며, 탑재통신장비와 항공전 자기술의 연구영역이 두드러지는 것이 특징이다. 그룹 B는 체계통합기술이 무인항공기체 설계, 복합재 설계 등과 관련된 연구영역을 형성하는 것으로 보이며, 그룹C는 지상장비기술 중에 비행제어에 관련된 연구영역임을 확인할 수 있었다. 나머지, 그룹D와 그룹E는 각각 탑재장비기술과 관련된 연구영역임을 알 수 있었다.
또한, 무인항공기 소분류 기술별 유망기술 발굴을 위해 인지지도 분석의 결과를 보면, 모듈성 결과의 인지지도 분석은 ‘비행체 기술’이 점차적으로 융합-결속 연구 분야에 포함되고 있으므로, 가장 유망한 대분류 기술로 분석되었으며, ‘체계종합 기술’은 중앙값 주위를 머무는 형상을 띄고 있어서, 향후 유망한 대분류 기술 분야가 될 가능성 높아 보였다.
무인항공기산업의 세부기술영역을 파악하기 위해 154,670개의 특허키워드를 중심으로 하위그룹 분석을 실시한 결과, 2004년~2006년에는 연구영역이 첨단산업 초기 진입형태와 매우 흡사한 것으로 파악되었으며, 기초기술과 형상물 제작과 관련된 기술에 대한 연구영역이 활발하게 진행되었음을 알 수 있었다. 2007년~2009 년에는 무인항공기 전통적인 기술과 무인체계 기술을 가능한 빨리 갖추기 위한 노력이 가장 활발한 시기의 기술발전 양상을 보여주고 있으며[15], 전반적인 무인 체계의 매커니즘을 용이하게 하는 공통 하드웨어와 소프트웨어를 생산하기 위한 연구영역임을 알 수 있었다.

후속연구

또한, 무인 항공기산업 기술의 표준특허 확보를 위하여 R&D 로드맵 수립 시, 독자적인 핵심기술을 위주로 개발하고 이를 국제표준화하고자 하는 시도를 적극적이고 전략 적으로 추진해야 할 필요성도 제시할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 무인항공기산업의 유망기술을 발굴하여 선도 기술격인 체계통합기술, 비행체 개발 기술, 지상 장비 개발 기술, 탑재장비 개발 기술 등의 무인항공기 산업 기술 육성을 위한 정책기반 조성을 요구할 수 있을 것이며, 무인항공기산업의 연구개발 추진 시, 기술 예측 중심의 특허기술성, 시장성, 파급성, 등 정밀한 분석을 통해 핵심기술 발굴 전략이 수립되어야 함을 정책적 제언으로 제시할 수 있을 것이다. 또한, 무인 항공기산업 기술의 표준특허 확보를 위하여 R&D 로드맵 수립 시, 독자적인 핵심기술을 위주로 개발하고 이를 국제표준화하고자 하는 시도를 적극적이고 전략 적으로 추진해야 할 필요성도 제시할 수 있을 것이다.
본 연구의 한계점으로는 무인항공기산업 분야의 유망기술 발굴을 위한 학습 데이터의 대상이 너무 제한적이었다고 볼 수 있다. 무인항공기산업의 기술적 연구가 2000년대 중반부터 활발해짐에 따라 분석 데이터의 양적 한계가 있었다.
통제장비에서는 하나의 지상통제장비로 복수의 다기종 무인기를 운용할 수 있도록, 무인기간 상호운용성을 증대시키기 위해 STANG-4586과 같은 표준이 꾸준히 갱신되고 있다. 향후 지상통제체계에는 이러한 표준을 적용하는 사례가 늘어날 것이며, 지상운용요원의 실수를 줄이기 위해 지상통제장비 인터페이스 설계에 인간공학 디자인을 도입하고, 영상분석 장비의 실시간성 및 정확도를 향상시키기 위한 IT 기술 개발이 필요하다.
무인항공기산업의 기술적 연구가 2000년대 중반부터 활발해짐에 따라 분석 데이터의 양적 한계가 있었다. 향후, 2016년도 이후의 데이터를 확보하여 추가 연구를 수행할 예정이며, 시계열 분석을 통한 기술진화의 형태도 분석할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	무인항공기산업 분야의 기술진화를 탐색 및 예측한 결과 선정된 유망기술은?	이를 통해, 무인항공기산업 분야의 기술진화를 탐색하고 유망기술을 예측하는 방법을 제시하였다. 그 결과, '체계연동/통합 기술', '시험평가/감항인증 기술', '항공전자 기술', '비행제어 기술', '피아식별 기술', '비행통제 시스템 기술', '지원장비 기술' 등은 향후 유망한 기술로 선정하여 집중 투자할 필요성이 큰 기술이라 볼 수 있었다.
	중심성은 무엇입니까?	중심분석에서 중심성(centrality)은 “한 행위자가 전체 네트워크에서 중심에 위치하는 정도를 표현하는 지표”로 간단히 정의할 수 있는데, 중심성 분석을 통해 한 네트워크에서 중요한 역할을 하거나 주목받는 행위 자가 누구인지, 또 각 행위자들은 그 ‘중심’에 어느 정도 접근하고 있는지를 알 수 있다. 소셜네트워크분 석의 많은 지표들 중 하나인 중심성(중앙성이라고도 함) 분석은 소셜 네트워크에서 개인이 가지는 권력과 영향력이라는 개념과 연결되어 가장 많이 쓰이는 지표 이다.
	차세대 무인이동체의 종류는 무엇입니까?	현재 무인항공기산업은 기술 경쟁력 확보 및 산업 육성 등을 목표로 분야별 중장기 계획이 수립되어 추진되고 있으며 ｢무인이동체 기술개발 및 산업성장 전략｣에 따라 무인기 산업 시장경쟁력 강화, 미래선도 기술력 확보 및 제도·인프라 구축 사업이 추진되고 있다. 이에 정부는 무인기 시장을 선도하기 위한 원천·선도 기술개발 지원을 강화하고, 국방·해외 등 수요와 연계하여 항공기 기술개발을 지원하며, 미래시장 창출이 기대되는 차세대 무인이동체(자율협력형, 극한형, 융복합형, 개인형 무인이동체 등), 선도 기술개발과 무인기 운영의 기반이 되는 인증체계, 안전운항 기술 개발 지원을 추진하고 있다. 또한, 무인기 시장·서비스 창출을 위해 수요부처가 참여하는 다부처 협력을 통한 국방·재난·치안 등 공공분야 문제해결형 무인기 기술개발도 지원한다.

참고문헌 (15)

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상세보기
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K. H. Kim, "Social Network Analysis approach to Social Analytics," Cyram.Inc, 2012.
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상세보기
B. J. Kim, Y. C. Bae, "Analysis of Technical Competition of Technology of Unmaned Aerial Vehicle based on Patent Analysis," The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 7, Issue 2, pp. 21-27, 2013.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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