AI/IoT 기반 자율형 무인이동체 운용 기술 사례 조사

AI 및 IoT 기술을 결합한 자율형 드론(UAV) 운용 기술을 분야별로 정리하면 다음 세 가지로 나눌 수 있습니다. 각 분야에서 국내외 주요 기업들의 대표 제품/플랫폼, 핵심 기술 특징과 응용 분야를 소개합니다. (필요에 따라 표 형태로 구분하였습니다.)

1. AI/IoT 기반 자율비행 드론 및 로보틱스 기술

이 분야는 드론 자체의 자율비행 기능에 초점을 둡니다. 컴퓨터 비전, AI 자율제어, IoT 연결(예: 4G/5G 통신)을 통해 조종자 개입 없이 주변을 인식하고 경로를 결정하며 임무를 수행하는 드론과 UAV 로봇 기술들입니다. 주요 사례:

Skydio (미국) – 완전 자율비행 드론 솔루션으로 유명한 기업입니다. Skydio의 드론 (예: Skydio 2, Skydio X2)은 AI 컴퓨터비전과 딥러닝을 활용해 실시간으로 주변 환경 데이터를 처리함으로써 정밀하고 신뢰성 높은 자율비행을 구현합니다[1]. 복잡한 동적 환경에서도 장애물을 회피하며 최소한의 인간 개입으로 비행할 수 있어, 촬영, 시설 점검, 보안 감시 등에 활용되고 있습니다.
DJI (중국) – 세계 드론 시장의 선도 기업으로, 소비자용부터 산업용까지 다양한 자율비행 기능을 선보이고 있습니다. 예를 들어 DJI의 Matrice 300 RTK 같은 산업용 드론은 다중 방향 센서와 고성능 자율비행 제어(APAS 등)를 통해 장애물 자동 회피와 경로 계획을 수행합니다. 또한 ActiveTrack과 같은 객체 인식 추적, 자동 복귀(RTH) 기능 등을 AI 기반으로 제공하며, OcuSync 또는 별도 4G/LTE 모듈로 원격지 IoT 연결도 지원해 물류 배송, 농업, 수색구조 등 다양한 분야에 활용됩니다[2][3] (※ DJI Mavic 3 시리즈 기준).
Parrot (프랑스) – ANAFI Ai 드론을 통해 4G LTE 통신과 온보드 AI 프로세서를 도입한 선구적인 사례입니다. ANAFI Ai는 세계 최초로 상용 4G 통신 모듈을 탑재하여 네트워크가 닿는 곳이면 BVLOS(시야밖 원격지)까지 제어가 가능하고 전송 거리 제한을 사실상 해소했습니다[4]. 또한 기체 내에 강력한 AI 컴퓨팅 장치를 두어 비행 중 실시간 데이터 분석과 물체 인식을 수행할 수 있습니다. 이러한 AI 기능은 전력선, 교량, 풍력발전기 등의 산업시설 점검에서 이상을 자동 식별하는 데 활용되고 있으며, 열화상 카메라와 결합해 재난 대응에서도 유용하게 쓰입니다[5].
Amazon Prime Air (미국) – 전자상거래 기업 아마존의 자율 드론 배송 시스템입니다. Prime Air 드론은 사전에 프로그램된 경로를 완전 자율비행하며 조이스틱 조종이나 조종사 없이 임무를 수행합니다[6]. Detect-and-Avoid 알고리즘을 통해 비행 중 장애물을 회피하고, 사람은 원격에서 모니터링하며 필요 시 귀환 또는 비상착륙 명령만 내릴 수 있습니다[6]. 약 5파운드(2.3kg) 이하 소형 물품을 30~60분 내에 배송하며, 미국 일부 지역에서 실증 운영 중입니다 (FAA 승인 확보). 이러한 완전 자율배송 드론은 향후 도심 물류 배송 혁신을 목표로 하고 있습니다.
Shift Dynamics / TIE (대한민국) – 국내 스타트업 디스이즈엔지니어링(TIE)과 그 자회사 시프트다이나믹스가 군수용 자율드론 분야에 주목받고 있습니다. TIE가 개발한 드론 자율비행 제어시스템 기술을 기반으로, Shift Dynamics는 무인기 자율비행, 제어 및 AI 솔루션을 국방 분야에 적용하고 있습니다[7]. TIE는 자율배송 드론 등의 민간 제품을 개발한 바 있고, 해당 기술력을 바탕으로 무인 정찰기(UAS)와 드론 방어(C-UAS) 등으로 사업을 확장 중입니다[7]. (예: TIE의 배송드론 기술 사진 참조). 이러한 국내 기술은 방위산업 드론뿐 아니라 향후 민간 물류드론에도 활용될 것으로 기대됩니다.
니어스랩 (Nearthlab, 대한민국) – 산업 시설점검용 드론 자율비행 기술을 보유한 스타트업입니다. 니어스랩은 GPS 없이도 드론이 구조물을 자율주행하며 근접 촬영할 수 있는 비전 기반 자율비행 기술을 개발하여, 풍력 발전기 블레이드 점검 등 위험한 고곳 작업을 자동화했습니다. 2023년 소형 자율비행 드론 기술을 공개하며 완전 자율비행 가능한 주권드론(Sovereign Drone) 솔루션을 선보였고[8], 방위사업청 시연회 등에서도 관심을 받았습니다. AI기반 비전 인식과 경로생성 알고리즘을 통해 풍력발전, 플랜트 설비 검사 등에 활용되고 있으며, 추후 군집비행 기술(위플로 플랫폼)로 확장 연구 중입니다.

(주요 기업 요약: Skydio (미) – AI 자율촬영 드론, DJI (중) – 다분야 센서+AI 최대 드론 제조사, Parrot (프) – 4G 연결+온보드 AI, Amazon (미) – 자율배송 드론, Shift/TIE (한) – 자율비행 기술의 군용 적용, 니어스랩 (한) – 인프라 점검 자율드론)

2. 다수 자율협업 무인이동체 운용 및 관제 기술

이 분야는 여러 대의 드론이나 무인이동체를 동시에 운용하는 군집비행(swarm), 함께 협업하는 자율로봇들, 그리고 이를 관리·관제하는 플랫폼에 관한 기술입니다. 드론 군집지능, 멀티-UAV 관제시스템, UTM 등이 해당되며, 주요 사례:

Shield AI (미국) – 군집 자율비행 기술에서 두각을 나타내는 기업으로, Hivemind AI라는 자율조종 AI 파일럿 소프트웨어를 개발했습니다. Shield AI는 미군 무인기에 Hivemind를 적용하여 다수 기체의 협동 비행을 실현하고 있는데, 2023년에는 수직이착륙 드론 V-BAT 3대를 Hivemind로 동시에 조종해 군집 정찰을 하는 시연을 성공했습니다[9]. 2023년 10월에는 V-BAT에 드론 군집 비행 기능이 탑재되어, Hivemind AI를 통해 다수 기체의 분산 자율 작전(multi-vehicle coordination)이 가능해졌다고 발표되었습니다[10]. 이러한 기술은 군사 정찰·공격 드론의 편대비행, 나아가 자율 전투기 팀밍까지 응용이 예상됩니다.
Anduril Industries (미국) – 다중 무인체 협업 방위 플랫폼을 구축한 기업입니다. Anduril의 Lattice라는 AI 기반 통합 네트워크는 센서 타워, 자율지상차량, 드론 등을 연계하여 위협 감지/대응 영역을 구성합니다[11]. 대표 제품인 Ghost 4 드론은 Lattice의 지능형 지휘 아래 자동정찰/감시 임무를 수행하고, Anvil 드론은 위협 드론을 요격하는 역할을 합니다[11]. Lattice OS를 통해 여러 무인 자산이 실시간 데이터 공유와 협동을 하며, 방어나 감시 임무에서 소규모 인력으로 대규모 무인시스템 운용을 가능케 합니다. 이처럼 센서-드론 복합 운용 기술은 국경 감시, 기지 방어 등 국방 영역에서 활용 중입니다.
파블로항공 (대한민국) – 드론 군집제어 및 관제 분야 국내 선도 스타트업입니다. 파블로항공은 드론 아트쇼(군집 비행 공연)와 드론 배송 실증으로 쌓은 자율군집비행 및 통합관제 역량을 바탕으로, 최근 군집드론 플랫폼을 방산 분야에 선보였습니다[12]. 2025년 서울 ADEX에서 AI 및 군집지능이 적용된 군집드론 체계를 공개하며, 5대의 자폭드론(S10s)이 전용 지상관제시스템(GCS) 지휘 아래 편대 자폭공격을 수행하는 시연을 구성했습니다[13]. 또한 SK텔레콤과 영상 AI 유도 기술, 쿠오핀과 초저지연 통신모듈을 공동 개발하는 등 군집드론 기술협력을 진행 중입니다[14]. 한편 대한항공과는 다수 드론을 활용한 항공기 외관 자율점검 플랫폼(InspectX)을 개발하여 정비 분야에 적용할 계획도 발표했습니다[15]. 이처럼 파블로항공은 군집제어 소프트웨어(PAMNet 등)를 통해 물류 배송 드론운용, 군집 드론쇼, 군사용 드론 군집전술까지 다양한 다중드론 운용 기술을 보유하고 있습니다.
고성엔지니어링 & DDE (대한민국) – 자율 군집 AI를 활용한 이종 로봇 협업 사례입니다. 고성엔지니어링은 AI기업 데이터디자인엔지니어링(DDE)과 함께 드론 + 지상이동로봇 + 스마트휠체어가 상호작용하는 온-디바이스 군집 AI 시스템을 선보였습니다[16]. 2025 한국전자전(KES)에서 시연된 이 시스템은, 사용자가 음성명령을 내리면 실내 드론이 자율비행으로 화재를 탐지하고, 그 정보를 공유받은 이동로봇(MOMA)이 소화기를 가져와 진화한 뒤 휠체어 사용자가 안전하게 진입하도록 하는 협업 시나리오입니다[16][17]. 기술적으로 Vision-Language-Action 모델을 구현하여, 드론은 GPS 없이 비전 카메라만으로 물체 인식 및 자체 좌표생성을 통해 완전 자율비행을 수행했습니다[17]. 이 사례는 실내 자율드론과 지능형 로봇의 협업으로 재난 대응이나 물류이송 등에서 다중 무인체가 협력하는 미래를 보여주었습니다.
K-드론 시스템 (대한민국) – 국토교통부 산하 교통기관(KAIA/항공안전기술원 등)이 개발한 국가 드론교통관리(UTM) 플랫폼입니다. K-드론시스템은 한 지역에서 다수 드론의 안전 운항을 지원하는 관제 시스템으로, 드론 배송이나 드론택시(UAM)를 위한 핵심 인프라로 꼽힙니다[18]. 이 시스템은 드론 식별, 비행경로 관리, 충돌 방지 정보 등을 통합 관리하여 여러 드론이 동시에 비가시권(BVLOS) 비행을 할 수 있도록 합니다. 2023년 제주도 등에서 실증되었고, 2025년 UAM 상용화를 대비해 확장 개발 중입니다. (운영 주체는 한국공항공사/항공안전기술원 등, 기업 제품은 아니지만 국내 다중드론 관제 기술의 대표 사례로 언급).
FlytBase (미국/인도) – 다수 드론 원격운용 플랫폼을 제공하는 기업으로, FlytNow라는 클라우드 소프트웨어를 통해 여러 드론을 동시에 원격 제어 및 모니터링할 수 있습니다. 드론 도킹스테이션, 충전패드와 통합하여 완전 무인 자동 출격-복귀를 지원하고 4G/5G 네트워크로 제어하는 등, 보안감시나 창고 재고관리 같은 분야에서 드론 함대(fleet) 운용을 가능케 합니다[19][20]. (예: 미국 Titan Protection사가 FlytBase 도입으로 드론경비 인력을 크게 절감한 사례 등). 이러한 기업용 드론 관제 플랫폼은 자율드론의 상용 서비스를 스케일 업하는 기반이 되고 있습니다.

(주요 기술 동향 요약: Shield AI – 다수 군용 드론 자율팀밍, Anduril – Lattice로 센서+드론 통합운용, 파블로항공 – 드론 군집제어 (드론배송부터 군집자폭드론까지), 고성엔지니어링&DDE – 이기종 로봇군집 협업, K-드론시스템 – 국내 다중드론 교통관리, FlytBase – 클라우드 기반 드론함대 원격제어 플랫폼)

3. AI 기반 가상-실환경 연동 시뮬레이션 및 디지털 트윈 기술

세 번째 분야는 가상 환경에서 드론 및 무인이동체의 동작을 시뮬레이션하고, 이를 현실과 연동함으로써 개발·훈련·관제를 지원하는 디지털 트윈 기술입니다. 물리환경의 디지털 복제를 통해 AI를 훈련하거나, 실시간 시뮬레이션으로 무인시스템을 테스트하는 사례들입니다:

Microsoft Project AirSim (미국) – 마이크로소프트가 2022년 공개한 드론 자율비행 시뮬레이션 플랫폼입니다. 클라우드 기반의 고정밀 가상환경에서 개발자들이 자율 항공기(드론)의 모델을 학습·테스트할 수 있게 합니다[21]. 고해상도 3D 시뮬레이션을 통해 현실의 기상, 지형, 장애물 조건을 모사하여, 실제 배치 전에 충분한 비행테스트를 수행하도록 돕습니다. 2023년에는 Azure 클라우드와 연계한 AirSim 2.0이 발표되어 대규모 시나리오 시뮬레이션이 가능해졌습니다. 이를 활용해 드론 배송 경로 검증, 자율비행 AI 알고리즘 훈련 등이 이뤄지고 있습니다[21].
Duality AI – Falcon 플랫폼 (미국) – Duality AI사가 개발한 디지털 트윈 시뮬레이션 플랫폼 “Falcon”은 로보틱스와 AI 개발팀이 널리 활용하는 도구입니다[22]. Falcon은 정확한 모듈식 물리 시뮬레이터와 고충실도 시각화를 제공하여, 가상의 환경/센서/로봇 모델을 만들어 대량의 합성데이터를 생성하고 AI의 예측 동작을 모델링할 수 있습니다[22]. NASA-JPL, DARPA 등도 이 플랫폼을 활용하며 그 성능을 인정받아 2024년 최우수 AI & Data 제품 상을 수상했습니다[22][23]. 2025년 미국 육군은 Falcon을 도입하여 가상 센서로 생성한 합성훈련데이터로 드론 표적 탐지 AI를 개발하고 있습니다. 시뮬레이터와 연동된 AI모델을 훈련·검증하고, 이후 모델을 개선하면서 시뮬레이션도 정교화해가는 디지털 트윈 개발 프로세스를 적용한 사례입니다[24][25]. 이러한 기법으로 드론 탐지/회피, 군집비행 AI 등을 실제 투입 전에 충분히 테스트할 수 있습니다.
Unisphere – NOVA/Serengeti 프로젝트 (독일) – Unisphere는 상업 드론 운영 소프트웨어 스타트업으로, 디지털 트윈 기반의 비행 자동화 기술을 개발 중입니다. 2024년 추진 중인 Project SERENGETI에서는 드론 비행의 버추얼 트윈을 구축하여 각 비행의 환경과 조건을 똑같이 가상 복제함으로써, 자율운항 효율을 높이고 위험을 줄이는 것을 목표로 합니다[26]. 이 시뮬레이션-현실 연동 자동화를 통해 농업, 수색구조, 치안, 물류 등에서 드론을 더욱 안전하고 효율적으로 활용하려는 것입니다[26]. 해당 프로젝트는 4D 비행경로 계산, 기상·장애물 데이터 통합 등 기술을 포함하며, Unisphere의 NOVA 플랫폼에 통합되어 실제 드론 운영 시 안전성 검증에 쓰일 예정입니다. 이는 도심 항공교통(UAM)이나 드론 물류 시대를 대비한 디지털트윈 활용 사례로 주목됩니다.
vHive (이스라엘) – 산업자산 디지털 트윈에 초점을 맞춘 사례입니다. vHive는 자율 드론 “하이브(hive)” 소프트웨어를 통해 기업이 여러 드론을 자율비행 배치하여 자산의 디지털 트윈을 생성하도록 합니다[27]. 예를 들어 통신탑, 발전설비 등을 드론들이 자동 촬영하면, vHive 플랫폼이 그 데이터를 분석해 정밀 3D 모델(디지털 트윈)을 구축합니다. 완전 자율 데이터 수집과 AI 기반 분석으로 현장 작업을 최소화하고, 얻은 디지털 트윈을 통해 시설 관리, 안전 점검, 인수 심사 등에 활용하도록 합니다[27]. vHive는 완전 자율비행, 멀티드론 동시 운용, 고확장성 데이터 처리가 특징이며, 이러한 드론 기반 자산 디지털화 솔루션으로 통신, 건설, 에너지 산업에서 비용 절감과 안전성 향상 효과를 거두고 있습니다.
ETRI “DNA+Drone” 연구 (대한민국) – 국내에서는 한국전자통신연구원(ETRI)이 5G 통신, AI, 데이터 기술을 드론에 접목하는 DNA+드론 기술개발 프로젝트(2020~24)를 수행하여 주목받았습니다[28]. 이 연구를 통해 세계 최초 드론 센서데이터 표준화 기술이 국제표준 채택되었고, 이음5G 기반 드론 전용 통신망, 4K 영상 실시간 스트리밍 및 AI 분석 기술 등이 개발되어 2024년 국가 R&D 100대 우수성과로 선정되었습니다[28]. 이러한 기반 기술은 드론 운용의 실시간 디지털트윈을 가능케 하는 핵심 요소로서, 추후 드론 관제 플랫폼에서 현실-가상 연동 및 AI 시뮬레이션에 활용될 것으로 기대됩니다. (예를 들어 실시간 영상 데이터를 디지털트윈 환경에 투영하여 즉각적인 상황 대응 AI를 학습시키는 등). 정부 주도의 이러한 연구 성과는 향후 국내 드론산업의 글로벌 기술격차 축소와 경쟁력 강화에 기여할 것으로 평가됩니다[29][30].

(주요 사례 요약: MS AirSim – 클라우드 고정밀 드론 시뮬레이션으로 AI훈련, Duality Falcon – 합성데이터 생성 디지털트윈 플랫폼 (NASA/육군 활용), Unisphere – 드론 비행 디지털트윈으로 자율운항 검증, vHive – 자율드론으로 산업시설 디지털트윈 생성, ETRI DNA+드론 – 5G·AI 기반 실시간 데이터 연계로 디지털트윈 인프라 구축)