[적용사례] 작은 드론을 어떻게 찾아낼까? FLIR 드론 탐지 기술(C-UAS)

하늘에 떠 있는 작은 드론 한 대.

가까이에서는 쉽게 보이지만 수백 미터 이상 떨어지고 배경이 복잡해진다면 이야기가 달라집니다.

특히 야간이나 안개, 낮은 조도 환경에서는 작은 드론을 빠르게 발견하고 지속적으로 추적하는 것이 더욱 어려워지는데요.

최근 드론이 산업 현장과 공공안전, 국방 분야까지 빠르게 확대되면서 드론을 활용하는 기술만큼

‘드론을 탐지하는 기술’, 즉 Counter-UAS(C-UAS) 역시 중요해지고 있습니다.

8월, UWC × CIMEX 2026 전시회에서도 MDS테크는 DJI 산업용 드론과 FLIR 열화상 솔루션을 선보이며

다양한 무인 시스템의 활용 가능성을 소개했는데요. 그렇다면 반대로

“날아오는 드론을 멀리서 찾아야 한다면 열화상 기술은 어떻게 활용될까요?”

오늘은 Teledyne FLIR OEM의 Counter-UAS 기술 자료와 최근 발표된 미 육군 DUTCH 프로젝트 소식을 함께 살펴보겠습니다.

Counter-UAS 시스템의 첫 단계는 드론을 탐지하고, 추적하고, 식별하는 것입니다.

문제는 거리가 멀어질수록 드론이 카메라 화면에서 불과 몇 개의 픽셀로 표현될 수 있다는 것입니다.

장거리 환경에서 소형 드론이 몇 픽셀 또는 그 이하 수준으로 보일 수 있으며

이때 탐지 성능을 좌우하는 중요한 요소 중 하나는 SNR(Signal-to-Noise Ratio, 신호대잡음비)입니다.

쉽게 말하면

"화면에 무언가 보이는 것과

그것이 실제 드론이라고 판단하는 것은 다른 문제입니다."

멀리 떨어진 작은 드론은 나뭇잎의 움직임, 구름, 건물, 새, 열 아지랑이 등 복잡한 배경과 구분해야 하기 때문입니다.

반면 열화상 카메라는 가시광선이 아닌 대상에서 방출되는 적외선 에너지의 차이를 감지합니다.

따라서 주간뿐 아니라 야간에도 활용할 수 있고 차가운 하늘을 배경으로 비행하는 드론의 열적 특징을 포착하는 데 유리할 수 있습니다.

조건에 따라 IR 카메라는 움직이는 드론이 약 2×2 픽셀 정도의 작은 영역으로 표현되는 상황에서도 탐지 후보를 만들어낼 수 있습니다.

또한 움직임과 열적 특징 등을 활용해 새나 항공기, 주변 배경과 구분하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

카메라의 해상도가 높다고 해서 무조건 먼 거리의 드론을 정확하게 찾을 수 있는 것은 아닙니다.

장거리에서는 대기가 만들어내는 산란, 안개, 난류 등의 영향으로 영상의 대비가 낮아질 수 있고

드론 자체가 몇 픽셀밖에 차지하지 않을 수도 있습니다.

특히 AI 기반 객체 탐지 역시 대상이 충분히 크게 보여야 유리합니다.

일반적인 객체 탐지 알고리즘의 경우 대상이 약 10×10 픽셀 이하로 작아지면 성능이 크게 떨어질 수 있으며

3×3~5×5 픽셀 수준에서는 형태와 세부 특징 자체가 거의 사라집니다.

즉 Counter-UAS에서는 단순한 카메라 스펙뿐 아니라 센서 + 광학계 + 이미지 처리 + AI

전체가 함께 작동해야 합니다.

그래서 중요한 것이 ISP(Image Signal Processing)입니다.

센서에서 받아들인 원시 데이터를 그대로 사용하는 것이 아니라 노이즈를 줄이고

낮은 대비를 개선하고, 작은 표적을 보다 안정적으로 표현하도록 영상을 처리하는 기술입니다.

FLIR OEM은 자체 IR 이미지 처리 기술을 통해 탐지 한계에 가까운 약 2×1.5 픽셀 수준의 작은 표적에서도 SNR을 개선하고

드론 추적을 시작할 수 있는 거리를 최대 20%까지 확장할 수 있습니다. 해당 수치는 FLIR 자체 기술 자료 기준입니다.

Prism C-UAS는 열화상 이미지 처리 기술과 AI 기반 인식을 결합해 작고 빠르게 움직이는 드론을 탐지·추적하는 소프트웨어로

FLIR는 표적에 4픽셀 미만이 표현되는 조건에서도 소형 드론 탐지를 지원한다고 밝히고 있습니다.

이러한 기술 흐름 속에서 지난 2026년 8월 25일, 또 하나 주목할 만한 발표가 있었습니다.

Teledyne FLIR OEM이 미 육군의 차세대 비냉각식 열화상 기술 개발 프로젝트인

DUTCH(Delivering Unmatched Thermal Capability Hastened) 이니셔티브 지원 업체로 선정된 것입니다.

이번 프로젝트의 핵심은 단순히 더 선명한 열화상을 만드는 것에 그치지 않습니다.

핵심은 ‘SWaP-C’

Size — 더 작게

Weight — 더 가볍게

Power — 더 적은 전력으로

Cost — 더 효율적인 비용으로

비냉각식 열화상 센서의 성능을 높이는 동시에 크기·무게·전력·비용을 줄이고

향후 다양한 국방 시스템에 적용할 수 있도록 대량 생산 가능한 기술 기반을 마련하는 것이 주요 목표입니다.

무인 시스템에서는 카메라 성능만큼 ‘얼마나 부담 없이 플랫폼에 탑재할 수 있는가’가 중요합니다.

센서가 무거워지면 드론의 비행시간과 페이로드 구성에 영향을 주고

소비전력이 높아지면 제한된 배터리로 수행할 수 있는 임무 시간이 줄어듭니다.

그래서 차세대 UAS·로봇·무인 시스템에서는

고해상도 → 경량화 → 저전력 → AI 분석

까지 함께 고려하는 방향으로 기술이 발전하고 있습니다.

FLIR OEM 역시 현재 방위·무인 시스템 분야에서 UAS, ISR, Counter-UAS 등을 주요 적용 영역으로 제시하고 있으며

센서 설계부터 렌즈, 시스템 엔지니어링, AI 분석 및 Prism 소프트웨어까지 통합된 기술 구조를 강조하고 있습니다.

한쪽에서는 열화상 카메라를 탑재한 드론이 하늘을 날며 전력설비를 점검하고 화재를 감지하고 사람을 수색합니다.

그리고 다른 한쪽에서는 열화상 기술이 하늘을 바라보며 작은 드론을 탐지하고 추적하고 상황을  판단하는 센서가 되고 있습니다.

같은 열화상 기술이지만 드론의 ‘눈’이 되기도 하고 드론을 바라보는 ‘눈’이 되기도 하는 셈입니다.

최근 드론 트렌드에서 확인할 수 있었던 것처럼 무인 시스템의 활용 영역은 빠르게 확대되고 있습니다.

그리고 그 중심에서 중요한 것은 단순히 더 높은 해상도의 카메라 한 대가 아니라

센서 + 광학 + 이미지 처리 + AI + 플랫폼 통합

전체를 어떻게 설계하느냐입니다.

Teledyne FLIR OEM은 Boson®, Boson+®, Hadron™, Neutrino® 등 다양한 열화상 카메라 모듈과

Prism AI 소프트웨어 생태계를 통해 드론, 로봇, UAS 및 다양한 OEM 시스템 개발을 지원하고 있습니다.

MDS테크는 Teledyne FLIR의 프리미엄엄 파트너로서 적용 환경과 개발 목적에 따라

필요한 열화상 센서와 OEM 솔루션을 제안하고 있습니다.

드론·로봇·무인 시스템에 열화상 기술을 적용하고 계신가요?

해상도뿐 아니라 탐지 거리, 렌즈, 크기·무게·소비전력, AI 연동까지 프로젝트에 필요한 조건을 함께 확인해보세요.

자료 출처

Teledyne FLIR OEM, Thermal Infrared Sensor Design Considerations for Counter-UAS Defense, 2026.01.22

Teledyne FLIR OEM, Teledyne FLIR OEM Selected for U.S. Army DUTCH Award to Advance Next-Generation Uncooled Thermal Imaging, 2026.08.25

Teledyne FLIR OEM, Prism Counter-UAS Software for Drone Detection