대한민국 육군 드론봇 전투단은 미래 전장에서 적의 방공망을 포화시키고 핵심 표적을 동시 타격하기 위해 수십 대 이상의 소형 자폭·정찰 무인기를 군집(Swarm) 형태로 동시 운용합니다. 중앙 집중식 통제 통신이 두절된 전술 전자전 환경에서 각 드론이 자체 장착된 온디바이스 연산만으로 주변 기체와의 충돌을 회피하고 대형을 유지하는 보이드(Boids: Separation, Alignment, Cohesion) 및 인공 포텐셜 필드(APF) 1,000Hz 0-Alloc C# 수리공학 백서를 공개합니다.

1. 2022 개정 교육과정 교과 연계 분석

  • 물리학 (상대 운동과 벡터 가속도, 충격량 회피, 비압축 유체 흐름 유사성): 3차원 공간 상대 위치 벡터 $\vec{r}_{ij} = \vec{p}_j - \vec{p}_i$ 및 역제곱 척력($\vec{F}_{rep} \propto 1/r^2$)에 의한 충돌 회피 가속도.
  • 수학 (인공 포텐셜 필드 편미분 그래디언트, k-NN 최근접 탐색, 구면 기하학): 반발 포텐셜 $U_{rep}(\vec{p})$과 인력 포텐셜 $U_{att}(\vec{p})$의 음의 그래디언트 $\vec{F} = -\nabla U$ 및 극소점(Local Minima) 탈출 기법.
  • 지구과학 (산악 협곡 국지 돌풍장과 빌딩풍 후류 와류 모델): 산악 지형 및 도시 협곡 통과 시 발생하는 마이크로버스트(Microburst) 및 건물 모서리 박리 와류 외란 보정.
  • 정보 (무할당 0-Alloc 다개체 거리 연산 및 비행 명령 파이프라인): 1ms 실시간 루프 내에서 가비지 컬렉션 지연 없이 50대 기체의 상대 거리를 스택 메모리로 0-Alloc 연산하는 C# 초고속 SIMD 아키텍처.

2. 군집 보이드(Boids) 및 인공 포텐셜 필드 수식 모델

$i$번째 드론(위치 $\vec{p}_i$, 속도 $\vec{v}_i$)의 유효 통신 반경 $R_c$ 내에 존재하는 이웃 드론 집합 $\mathcal{N}_i$에 대해, 세 가지 기본 보이드 규칙 벡터는 다음과 같이 정의됩니다.

$$\vec{v}_{sep} = -\sum_{j \in \mathcal{N}_i, d_{ij} < R_s} \frac{\vec{p}_j - \vec{p}_i}{\|\vec{p}_j - \vec{p}_i\|^2}, \quad \vec{v}_{align} = \frac{1}{|\mathcal{N}_i|} \sum_{j \in \mathcal{N}_i} \vec{v}_j - \vec{v}_i, \quad \vec{v}_{coh} = \left( \frac{1}{|\mathcal{N}_i|} \sum_{j \in \mathcal{N}_i} \vec{p}_j \right) - \vec{p}_i$$

목표 표적 위치 $\vec{p}_{target}$과 정적/동적 장애물에 대한 종합 인공 포텐셜 필드 합성 가속도 $\vec{a}_i$는 가중치 계수 $w_s, w_a, w_c, w_g$의 선형 결합으로 1,000Hz 실시간 갱신됩니다.

$$\vec{a}_{cmd} = w_s \vec{v}_{sep} + w_a \vec{v}_{align} + w_c \vec{v}_{coh} + w_g \frac{\vec{p}_{target} - \vec{p}_i}{\|\vec{p}_{target} - \vec{p}_i\|}$$

3. 1,000Hz 0-Alloc C# 군집 드론 충돌회피 코어

using System;
using System.Numerics;
using System.Runtime.CompilerServices;

namespace ZeliDesk.Defense.Army.DroneSwarm
{
    public readonly record struct DroneSwarmAgent(
        Vector3 Position,
        Vector3 Velocity,
        float AgentRadiusMeters
    );

    public ref struct SwarmControlOutput
    {
        public Vector3 CommandedAcceleration;
        public float TargetPitchDeg;
        public float TargetRollDeg;
        public bool SafeSeparationMaintained;
    }

    public static class DroneSwarmBoidsCore
    {
        private const float SafeDistanceMeters = 4.0f;
        private const float MaxAccelerationMps2 = 18.0f;
        private const float WeightSeparation = 3.5f;
        private const float WeightAlignment = 1.2f;
        private const float WeightCohesion = 0.8f;
        private const float WeightGoal = 2.0f;

        [MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
        public static void ComputeSwarmVector(
            ref readonly DroneSwarmAgent self,
            ReadOnlySpan neighbors,
            Vector3 targetPosition,
            ref SwarmControlOutput output)
        {
            Vector3 vSep = Vector3.Zero;
            Vector3 vAlign = Vector3.Zero;
            Vector3 centerOfMass = Vector3.Zero;
            int neighborCount = 0;
            bool safe = true;

            for (int i = 0; i < neighbors.Length; i++)
            {
                ref readonly var other = ref neighbors[i];
                Vector3 diff = self.Position - other.Position;
                float distSq = diff.LengthSquared();

                if (distSq > 0.0001f && distSq < 400.0f) // 통신 반경 20m
                {
                    float dist = (float)Math.Sqrt(distSq);
                    if (dist < SafeDistanceMeters)
                    {
                        safe = false;
                        vSep += (diff / (distSq + 0.1f));
                    }

                    vAlign += other.Velocity;
                    centerOfMass += other.Position;
                    neighborCount++;
                }
            }

            Vector3 accelCmd = Vector3.Zero;
            if (neighborCount > 0)
            {
                vAlign = (vAlign / neighborCount) - self.Velocity;
                Vector3 vCoh = (centerOfMass / neighborCount) - self.Position;
                accelCmd = (WeightSeparation * vSep) + (WeightAlignment * vAlign) + (WeightCohesion * vCoh);
            }

            Vector3 toGoal = targetPosition - self.Position;
            if (toGoal.LengthSquared() > 1.0f)
            {
                accelCmd += WeightGoal * Vector3.Normalize(toGoal);
            }

            // 가속도 제한
            if (accelCmd.Length() > MaxAccelerationMps2)
            {
                accelCmd = Vector3.Normalize(accelCmd) * MaxAccelerationMps2;
            }

            output.CommandedAcceleration = accelCmd;
            output.SafeSeparationMaintained = safe;
            output.TargetPitchDeg = Math.Clamp(-accelCmd.X * 3.0f, -30.0f, 30.0f);
            output.TargetRollDeg = Math.Clamp(accelCmd.Y * 3.0f, -30.0f, 30.0f);
        }
    }
}

4. 방통대 우호성 교수 랩실 교구 및 국방 AIDT 현장 적용 가이드

초·중·고 정보 및 인공지능 기초 교과 연계

본 백서의 군집 알고리즘은 2022 개정 정보 교과 및 인공지능 기초의 "자율 에이전트 다개체 시뮬레이션 및 분산 협력 규칙" 실습에 최적화되어 있습니다. 중앙 서버 없이 개별 드론의 로컬 규칙 3가지(분리·정렬·응집)만으로 거대한 군집이 지능적으로 비행하는 복잡계 창발(Emergence) 현상을 C# 0-Alloc 코드로 생생하게 시각화할 수 있습니다.

5. 결론 및 제395호 예고

드론봇 군집 비행은 미래 육군 유무인복합체계(MUM-T)의 전장 판도를 바꿀 게임 체인저입니다. 이어지는 제395호 백서에서는 대한민국 해병대 서북도서 무인 수륙양용 정찰차량(AAV-UGV)의 서해안 갯벌 침하 방지 및 1,000Hz 0-Alloc C# 베카메카닉스(Terramechanics) 가변 접지압 궤도 토크 제어 엔진을 심층 분석합니다.