전장 AI 혁명은 아직 오지 않았다: 러시아와 우크라이나의 현재 AI 드론 노력 현황
2025년 6월 2일 - ISW Press
카테리나 스테파넨코 지음
2025년 6월 2일
러시아와 우크라이나는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기능을 갖춘 드론 개발 및 배치를 위한 활발한 기술 경쟁에 참여하고 있습니다. 러시아와 우크라이나는 이러한 AI/ML 기반 드론을 발전시켜 드론 상호운용성, 표적 지정 및 전장 분석을 자동화하기 위해 경쟁하고 있습니다. AI/ML 드론의 성공적인 통합은 러시아와 우크라이나 군이 드론 조종사 및 방어 요원에 대한 의존도를 줄이고, 재밍을 포함한 전자전(EW)을 우회하며, 표적 식별에 있어 인간의 한계를 줄이고, 드론전과 관련된 의사 결정 과정을 가속화할 수 있도록 지원할 것입니다.[1] 러시아와 우크라이나 군은 무인 항공 시스템(UAV), 무인 수상 차량(USF), 무인 지상 시스템(UGV) 등 다양한 분야에서 무인 시스템을 운용할 계획입니다.[2] 러시아와 우크라이나 모두 2025년 6월 초까지 전장에서 AI/ML 드론을 대규모로 활용하지 않았습니다.[3] 그러나 러시아와 우크라이나는 완전한 AI/ML 기반 드론을 개발하는 과정에서 일부 제한적인 AI 적용과 함께 ML 기능을 새로운 드론 변형에 점점 더 통합하고 있습니다.
본 논문에서는 AI와 ML을 사용하여 다양한 구현 방식과 개발 복잡성의 차이를 설명하지만, 정의와 논의에서 상당한 중복이 있을 수 있으며, ML 기능을 일반적인 AI 범주에 묶는 경우가 많습니다. ML 기능은 드론 모델이 상당한 처리 능력, 메모리 또는 데이터 클라우드를 필요로 하지 않는 예측 가능하고 구체적인 작업을 수행하도록 훈련될 때 확장성이 향상되고 구현이 더 쉬워질 수 있습니다.[4] 특정 작업의 예로는 GPS가 없는 환경에서의 항법 및 단말 유도, 이미지 및 패턴 인식, 호밍, 목표물 추적 등이 있지만, 이러한 작업 중 일부에는 AI 및 기타 고급 도구가 필요할 수 있습니다.[5] ML 기반 기능을 갖춘 드론은 여전히 드론 운영자의 일반적인 지침 및 분석(예: 목표물 식별, 새롭거나 복잡한 환경에서 작동하도록 모델 수정 및 훈련)이 필요하며, 일반적으로 운영자와의 소통이 필요합니다.[6] 즉, ML 기능은 드론이 일부 사전 프로그래밍되고 사전 훈련된 작업을 수행할 수 있도록 하지만 인간의 지능과 미세 조정 없이는 전장 상황에 적응하는 데 필요한 자율성과 추론 기술이 부족합니다.[7]
AI 모델은 데이터 분석, 목표물의 자율 식별 및 선택, 실시간 상황에 따른 드론 비행 경로 제어 및 조정 등 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있습니다.[8] AI 모델은 목표물에 대한 드론 군집을 관리하고 고급 드론 간 상호 운용성을 구현할 수 있습니다.[9] 또한 AI는 클라우드에 임무 데이터를 저장하고 분석하여 드론 운영을 독립적으로 개선하며, AI 기반 드론은 드론 운영자와의 통신 필요성을 없앨 수 있는 적응형 의사 결정 기능을 제공합니다.[10] 드론에 AI 기능을 통합하는 것은 비용과 시간이 많이 소요되는 과정입니다. AI 드론 기능을 구현하려면 새롭고 복잡한 알고리즘 개발, 높은 컴퓨팅 성능, 대규모 데이터 클라우드, 그리고 다양한 전장 환경에서 작동하고 학습하도록 AI 시스템을 훈련하기 위한 장기적인 테스트가 필요합니다.[11]
드론 전쟁의 기술적 혁신은 AI와 ML 기능의 개발 및 통합을 요구합니다. AI는 고차원적인 자율 의사결정을 지원하는 반면, ML 기능은 특정 작업을 수행하고 AI가 전장 환경에서 학습하도록 지원합니다.[12] 군집 드론은 AI/ML 기반 드론의 한 예입니다. 군집 드론은 드론 간 상호 운용성, 표적 지정, 작업 분배 및 관리를 위해 AI에 크게 의존합니다.[13] 군집 드론은 이미지 식별, 다른 드론과의 충돌 회피, 표적 추적과 같은 특수 작업을 수행하기 위해 ML 기능도 필요합니다.
러시아와 우크라이나는 적어도 2023년 중반부터 머신 비전 기능을 갖춘 드론 개발에 점차 집중해 왔습니다. 머신 비전은 드론이 표적 이미지를 기억하고 표적이 움직이더라도 표적을 추적할 수 있도록 하는 자동 이미지 인식 알고리즘을 말합니다.[14] 우크라이나는 전장에서 러시아의 전자전 및 전자 정찰 활용에 발맞춰 머신 비전 드론 개발을 추진하고, 드론 조종자와의 통신이 끊겨 드론이 표적에 도달하지 못하는 문제를 해결하고자 했습니다.[15] 머신 러닝 기능을 갖춘 드론은 전자전 간섭 등 드론 조종자와의 통신이 끊길 경우 표적 추적 기능을 갖추고 있습니다.[16] 비전 기능을 갖춘 드론은 현재 완전히 AI를 지원하지 않는데, 이는 이러한 드론이 표적을 독립적으로 식별할 수 없고 여전히 인간의 지능에 의존하기 때문입니다.[17] 러시아군은 2023년 중반에서 후반에 랜싯-3 무인 항공기(UAV)와 지연 무기(loitering armament)를 도입하면서 머신 비전 기능을 갖춘 드론을 처음 사용하기 시작했습니다.[18] 우크라이나의 디지털 변혁 장관인 Mykhailo Fedorov는 2024년 2월 우크라이나가 AI 기반 드론을 개발하기 위해 노력하고 있다고 발표했으며 우크라이나가 곧 머신 비전 기능을 갖춘 Lancet-3 드론과 유사한 드론을 개발할 것이라고 밝혔습니다.[19] 우크라이나군은 2024년 3월 머신 비전 기능을 갖춘 드론을 시연했습니다.[20]
러시아는 머신 비전 기능을 갖춘 드론 개발 규모 확대를 위한 노력을 계속하고 있습니다. 러시아 개발사들은 2025년 5월 중순, 표적 추적 시스템을 탑재하고 전자전 간섭에 강한 튜빅(Tyuvik) 경공격 드론의 양산 시작을 발표했습니다.[21] 러시아 개발사들은 2024년 6월에 이 드론을 처음 공개하고 시험했습니다.[22] 러시아 개발사들은 튜빅 드론이 드론 공격 계획의 최종 단계에서 러시아 드론 운영자가 표적을 결정한 후 자율적으로 표적을 타격할 수 있다고 설명합니다.[23] 튜빅 드론은 전자전 간섭이 있는 환경에서 위성 항법이나 조종사와의 통신이 필요 없는 자동 조종 기능을 갖추고 있습니다. 러시아 드론 전문가들은 튜빅의 자동 조종 기능이 사전 로드된 지도 데이터와 이미지 인식 기능에 의존한다고 주장했습니다. 우크라이나 군 관계자들은 또한 러시아가 2025년 5월 AI 기능을 갖춘 특정되지 않은 드론 사용을 늘렸다는 점을 지적했는데, 이는 머신 비전과 일부 AI 기능을 갖춘 러시아 드론의 수가 증가하고 있음을 시사하는 것일 수 있습니다.[24]
러시아와 우크라이나는 2024년과 2025년 초 우크라이나 최전선에 머신러닝 기능을 갖춘 드론을 개발하고 적용하는 과정에서 어려움을 겪었고, 대신 광섬유 드론 활용을 확대하는 방향으로 전환했습니다. 러시아의 랜싯-3 드론은 2023년 말과 2024년 초에 자율 표적 추적 모드에서 결함이 발생한 것으로 알려졌습니다.[25] 2024년 1월 말에 공개된 전투 영상에는 랜싯-3가 장갑차를 추적했지만, 마지막 순간에 방향을 바꿔 잔해 더미를 공격하는 모습이 담겼습니다.[26] 전투 영상은 랜싯-3 드론이 일부 포병 체계와 로켓 발사기를 공격할 수 있었음을 시사하지만, 위장된 표적을 공격하는 모습은 보여주지 않았습니다. 특히 2024년 2월 서방 전문가들은 랜싯-3의 실제 자동화 수준과 물체 인식 능력에 의문을 제기했습니다.[27] 러시아 개발자들은 동시에 광섬유 드론의 병렬 개발 및 생산을 시작했는데, 이는 머신 비전 기술이 성숙해질 때까지 기다릴 필요 없이 전장에서 기술적 우위를 확보하려는 희망에서였을 가능성이 높습니다.[28] 광섬유 드론은 특별히 정교한 기술적 적응이 아닙니다(유선 유도 무기는 수십 년 된 현상입니다). 그러나 러시아군은 이러한 드론이 전자전 간섭에 강하고 장갑 장비에 대한 정밀 타격을 가능하게 하며 단순성으로 인해 확장 가능했기 때문에 2024년 중반부터 우크라이나군에 새로운 전장 딜레마를 부과할 수 있었습니다.[29]
우크라이나 드론 제조업체의 한 CEO는 2024년 여름, 우크라이나 개발자들이 약한 유도 알고리즘으로 인해 머신 비전을 충분히 빠르게 개발할 수 없다고 밝혔습니다.[30] 또한 이 CEO는 러시아 전자전이 목표 근처가 아닌 최전선에 배치되어 발사 시 드론과의 연결성을 유지하는 데 어려움을 겪고 있다고 지적했습니다. 거의 2년 동안 머신 비전 드론을 테스트해 온 한 우크라이나 드론 제조업체는 2025년 5월, 이러한 드론 기술은 아직 "미숙"하며 최전선에서 사용되는 전술 드론에서는 "보통" 수준으로 작동한다고 밝혔습니다.[31] 이 개발자는 일반적으로 장거리 비행이 가능한 고정익 드론에서는 종말 유도 기능이 작동하지만, 우크라이나군은 전장에서 머신 비전 기능을 갖춘 쿼드콥터를 러시아 목표물 사거리 내로 진입시키는 데 어려움을 겪고 있다고 지적했습니다. 또한 이러한 드론은 이동 표적을 추적할 때 유도 문제가 있으며, 1인칭 시점(FPV) 드론 카메라는 500m 거리의 표적을 인식하지 못한다고 덧붙였습니다. 우크라이나 중대 사령관은 우크라이나군이 현재 전장에 광섬유 드론을 통합하는 데 주력하고 있다고 밝혔습니다.[32]
러시아와 우크라이나는 2025년 5월 현재 드론에 제한적인 AI 기능을 일부 통합하는 것을 시연했지만, 대부분 실전 배치 단계에 있으며 전장에서 대규모로 배치하지는 않았습니다. 우크라이나의 한 전자전 및 무선전 전문가는 5월 18일 러시아군이 드론 간 식별을 위해 서로 다른 색깔의 날개를 가진 6대의 드론으로 구성된 군집 비행을 현장에 투입하는 모습을 목격했습니다.[33] 러시아 군집 비행체는 3kg의 탄두를 탑재하고 최대 80km의 사거리를 자랑하며, 관성 및 위성 항법 시스템을 갖추고 있고, 외국산 부품에 크게 의존하는 것으로 알려졌습니다.[34] 군집 비행체는 고해상도 카메라, 영상 인식 및 처리를 위한 JETSON 모듈, 레이저 거리 측정기, 그리고 100GB가 넘는 고속 하드 드라이브를 탑재한 것으로 알려졌습니다.[35] 러시아 군집 비행체 중 한 모델은 가스 엔진을 탑재하여 드론의 작전 반경을 100km 이상으로 늘렸습니다.[36] 러시아군은 하루에 30~50대의 드론을 여러 작전 방향에 걸쳐 2~6대의 드론으로 구성된 시험 운용 형태로 발사해 온 것으로 알려졌습니다. 이 드론은 시각 지형 항법 기술을 이용하여 목표물을 향해 비행하며, 자율적으로 목표물을 탐지, 분류, 선정하고, 최종 공격 결정에 대한 운영자의 승인이 필요하지 않은 것으로 알려졌습니다.[37]
우크라이나군이 5월 말 전선에서 처음으로 AI 기반 "모체 드론"을 운용한 것으로 알려졌습니다. 우크라이나의 한 스타트업은 5월 26일, 자사의 AI 기반 모선 드론인 GOGOL-M이 러시아 목표물에 대한 시험 운용에서 첫 자율 임무를 수행했다고 처음 보도했습니다.[38] 이 스타트업은 GOGOL-M 모선이 FPV 공격 드론 2대를 운용하여 300km 사거리에서 정밀 타격을 가할 수 있다고 밝혔습니다. 페도로프는 5월 29일, 우크라이나의 방위 플랫폼인 Brave1이 최대 300km 거리에서 러시아 항공기, 방공 시스템, 중요 인프라를 포함한 목표물을 자율적으로 식별, 탐색, 타격할 수 있는 새로운 모선 드론을 개발하여 전장에서 시험 운용했다고 발표했습니다.[39] 페도로프는 모선이 최대 100km 거리에서 운용될 경우 추가 운용이 가능하며, "SmartPilot" 시스템과 카메라를 사용하여 시각 관성 항법을 한다고 밝혔습니다. 러시아와 우크라이나의 AI 기반 모선 드론의 완전한 효과와 자율성은 두 시스템 모두 현재 전장에서 시험 중이기 때문에 현재로서는 불확실합니다.
러시아의 AI/ML 드론 개발은 부분적으로 러시아의 공동 상황 인식 및 전장 관리 시스템 구축 능력에 달려 있습니다. 러시아는 AI 기반 드론이 표적을 자율적으로 구별하고, 아군 드론을 회피하며, 러시아군이 최전선 전역에서 러시아 드론 작전을 추적할 수 있도록 체계적으로 훈련하기 위해 수집된 최전선 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 정교한 클라우드 기반 시스템을 개발해야 합니다. 우크라이나 개발자와 군은 델타(Delta)와 크로피바(Kropyva)와 같은 다양한 상황 인식 시스템을 수년간 개발해 왔으며, 이는 미국 국방부(DoD)의 연합 합동 전영역 지휘통제(CJADC2) 비전과 유사합니다.[40] 우크라이나의 델타 시스템은 데이터 수집, 분석, 종합적인 상황 인식 제공, 의사 결정 지원을 위해 설계된 광범위한 클라우드 기반 소프트웨어입니다. 델타는 우크라이나 군의 모든 부대 및 지휘부급이 드론, 위성, 고정 카메라, 센서 및 최전선 정찰 부대의 정보를 조율할 수 있도록 지원합니다.[41] 델타 팀은 우크라이나 드론 조종사들이 아군 사격을 피하고 드론 임무를 계획하는 데 사용하는 임무 제어 애플리케이션(동기화 매트릭스)과 같은 추가 기능을 통합했습니다.[42] 델타는 또한 Vezha 외부 애플리케이션도 통합했습니다.[43] Vezha는 비디오 스트리밍 및 집단 비디오 활용 기능을 갖춘 전장 비디오 분석 시스템으로, AI 기반 표적 획득 및 Monitor 상황 인식 모듈을 통한 타격 부대에 대한 표적 파견을 지원합니다. Vezha는 표적 획득을 위해 Avengers AI 시스템을 사용합니다. 이러한 데이터 분석 기능과 클라우드 기반 데이터 관리는 우크라이나군이 AI/ML 드론 훈련에 있어 우위를 점할 수 있도록 지원합니다.
러시아는 우크라이나의 공동 상황 인식 및 전장 관리 시스템 구축 혁신을 따라잡기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 러시아 국영 언론 RBC 는 5월 22일 러시아의 GLONASS 위성 항법 시스템과 러시아 국가기술이니셔티브(NTI)가 "러시아의 디지털 스카이(Digital Sky of Russia)"라는 시스템 구축을 위한 초안을 개발했다고 보도했습니다. 이 시스템은 러시아의 항공, 우주 및 관련 사이버 공간 시스템을 위한 단일 네트워크 및 정보 기술 시스템을 구축할 것입니다.[44] RBC 는 "러시아의 디지털 스카이"가 현재 상호 운용 가능한 항공, 우주 및 드론 시스템과 단절된 규제 프레임워크를 인공 지능(AI)과 인간이 운영하는 단일 시스템으로 구축하여 위성 및 드론 데이터의 전송 및 처리를 목표로 한다고 보도했습니다. GLONASS 관계자는 RBC 에 새로운 "러시아의 디지털 스카이" 시스템이 러시아 저궤도 위성군, 하이브리드 통신 네트워크, 신뢰할 수 있는 정보 교환 환경을 구축하고, 인공지능을 활용하여 무인 항공기와의 안전한 통신을 개발할 것이라고 밝혔습니다. RBC는 러시아 개발업체들이 2025년 7월 16일까지 러시아 교통부, 로스코스모스(러시아 우주 공사), 경제개발부 및 기타 기관에 프로젝트 제안서를 작성하여 제출할 계획이라고 보도했습니다.
드론 혁신 및 생산에 대한 러시아의 중앙집중적 접근 방식은 AI/ML 드론 개발을 선도하려는 러시아의 노력을 저해할 수 있습니다. 크렘린궁은 러시아 드론 및 AI 혁신의 상당 부분을 선도해 온 자원봉사자 주도 기업 및 단체에 대한 통제권을 중앙 집중화하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.[45] 크렘린궁은 드론 개발 기업 및 스타트업에 대한 투자를 확대하고 있으며, 2023년부터 2024년까지 항공기 생산 전문 기업 407개에 2,430억 루블(30억 달러)을 투자할 계획이라고 합니다. (이와 대조적으로 크렘린궁은 원자력 에너지 개발에 6년간 2,770억 루블(31억 달러)을 배정할 계획입니다.)[46] 러시아 국방부(MoD)는 앞서 2023년 말 점령지인 도네츠크주 "수도플라토프" 자원봉사대대 기지에 무인 시스템 훈련 및 생산 센터를 설립했는데, 이 센터는 우크라이나 전자전 시스템에 취약한 저렴하고 비효율적인 드론을 생산한 것으로 알려졌습니다.[47] 크렘린의 현재 중앙집중화 노력은 러시아 관료주의가 부과한 제한으로 인해 기술적 혁신을 추구하는 러시아 드론 개발자의 독립성을 일부 침식할 수도 있습니다.
크렘린궁은 또한 정부 기관, 지역 및 기업 간의 엔드 투 엔드 운영 협력을 구축하고 정부의 최우선 AI 목표 달성을 위한 분석 지원을 제공할 국가 통제 AI 개발 센터를 설립하고 있습니다.[48] 러시아의 기술 활용 방식은 연방 및 지역 차원에서 매우 다양하기 때문에 이 센터는 정부 시스템의 디지털화 및 현대화를 담당할 것입니다. 드미트리 체르니셴코 부총리는 5월 15일 러시아가 글로벌 AI 개발 경쟁의 선두에 서야 할 필요성을 강조하고 이를 위한 연구 프로그램에 자금을 지원할 계획이라고 발표했습니다. 크렘린궁은 이 센터를 군사적 목적 및 AI/ML 드론 개발을 위한 AI 활용 증진에 활용할 가능성이 높지만, 크렘린궁이 러시아 내 자원봉사 AI 개발자 커뮤니티를 어떻게 통합할지는 불확실합니다. 크렘린궁은 자원봉사 단체의 우크라이나 최전선 방문을 금지하거나 크라우드펀딩 활동에 심각한 제한을 가하는 등 활동을 제한해 왔으며, 이는 러시아의 드론 및 AI 개발에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.[49]
반면, 투자 부족과 즉각적인 전투 필요성은 우크라이나의 AI/ML 드론 개발에 영향을 미치고 있습니다. 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령은 2025년 1월, 우크라이나의 드론 생산량을 늘리고 개선하기 위해 파트너 국가들의 추가 투자가 필요하다고 밝혔습니다.[50] 와드와니 AI 센터의 한 전문가는 2025년 5월, 우크라이나의 AI 역량이 상업 부문, 오픈 소스, 그리고 활용 가능한 기술에 기반하고 있기 때문에 AI/ML 드론 혁신을 지속하기 위해서는 추가 자원이 필요하다고 설명했습니다.[51] 이 전문가는 이러한 AI 역량이 "유리 천장"에 도달하고 있으며, 우크라이나의 AI 개발은 투자 규모와 우크라이나 정부의 의지에 달려 있다고 지적했습니다. 또한 우크라이나는 개발 및 생산 역량 부족, AI 역량 개발 노력의 분산, 정부 내 자원 경쟁, 정부 간 및 군 간 협력 부족 등의 문제에 직면해 있는 것으로 알려졌습니다.[52] 또한 우크라이나는 컴퓨팅 파워와 AI 경험 전문가가 부족한 것으로 알려졌습니다.[53] 우크라이나 정부는 투자 부족 상황에서 AI/ML 드론 개발을 지속하는 동시에, 전장의 긴급한 필요를 충족하기 위한 다른 혁신 기술도 개발해야 하는 어려운 과제에 직면해 있습니다. 예를 들어, 우크라이나 정부는 현재 러시아의 광섬유 드론 생산을 따라잡기 위해 경쟁하고 있습니다.[54]
2025년 6월 현재, 즉각적인 AI/ML 드론 혁명에 대한 약속은 시기상조입니다. 러시아와 우크라이나 군 모두 이러한 드론을 최전선에 대량 배치하기 위해 더 많은 시간, 시험, 그리고 투자를 해야 하기 때문입니다. 러시아와 우크라이나는 AI 역량을 훈련하고 시험하는 동시에 ML 및 머신 비전 역량을 지속적으로 향상시킬 것입니다. 이후 러시아와 우크라이나는 새로운 AI/ML 드론 생산 규모 확대 문제를 해결해야 하며, 이를 위해서는 추가적인 시간과 자원이 필요합니다. 러시아와 우크라이나는 전장에서 완전히 운용하는 방법을 배우기 전에 장갑차나 항공기와 같은 특정 유형의 표적을 타격하는 것과 같은 특정 임무를 수행하기 위해 일부 AI/ML 드론을 활용할 수도 있습니다. 또한 AI/ML 드론이 향후 몇 달 동안 전술 FPV 드론의 대량 수요를 완전히 대체하기는 어려울 것으로 예상됩니다. 전술 FPV 드론은 생산 비용이 저렴하고 현재 기술 수준에서는 전장 상황에 적응하기 어렵기 때문입니다.
[1] https://mwi.westpoint.edu/battlefield-drones-and-the-accelerating-autonomous-arms-race-in-ukraine/#:~:text=Both%20Ukraine%20and%20Russia%20are,reducing%20risks%20to%20human%20lives; https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2025/5/28/as-russia-ukraine-war-continues-so-does-drone-innovation;https://www.csis.org/analysis/ukraines-future-vision-and-current-capabilities-waging-ai-enabled-autonomous-warfare ; https://www.nytimes.com/2024/07/02/technology/ukraine-war-ai-weapons.html
[3] https://www.csis.org/analytic/ukraines-future-vision-and-current-capability-waging-ai-enabled-autonomous-warfare#:~:text=FPV%20drones%20supported%20the%20eration%20from%20the%20air%2C%20creating%20a%20coordinated%20multidomain%20assault.; https://www.csis.org/analytic/understanding-military-ai-ecosystem-ukraine; https://mezha 도트 미디어/oboronka/fpv-droni-z-mashinnim-zorom-301682/; https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2025/5/28/as-russia-ukraine-war-continues-so-does-drone-innovation
[4] https://breakingdefense.com/2024/03/인공지능과 머신러닝의 차이/; https://www.csis.org/analysis/russia-ukraine-drone-war-innovation-frontlines-and-beyond; https://www.flyeye dot io/drone-acronym-ml/#:~:text=Relevance%20to%20the%20Industry.%20ML%20dramatically%20improves,speed%20up%20decision%2Dmaking%2C%20and%20minimize%20human%20error.
[5] https://www.flyeye.io/drone-acronym-ml/#:~:text=Relevance%20to%20the%20Industry.%20ML%20dramatically%20improves,speed%20up%20decision%2Dmaking%2C%20and%20minimize%20human%20error.; https://www.unian dot ua/weapons/drakon-palyanicya-i-kerovana-aviabomba-top-10-golovnih-novinok-ukrajinskogo-vpk-12762267.html; https://mezha 도트 미디어/oboronka/fpv-droni-z-mashinnim-zorom-301682/; https://swiftengineering.com/머신러닝기술은 향상된 UAV 항법 및 비행 안전을 위한 지능형 자동 조종을 가능하게 하는 데 도움이 될 수 있습니다/#:~:text=Machine%20learning%20(ML)%20algorithms%20enable,data%20processing%20and%20decision%2Dmaking; https://www.intechopen.com/journals/1/articles/557; https://www.unmannedsystemstechnology.com/expo/machine-learning/#:~:text=Unmanned%20Applications,turbines%2C%20power%20lines%20and%20infrastructure.; https://seclgroup.com/adding-ai-and-ml-to-military-drones-for-target-recognition/;
[6] https://www.forbes.com/sites/davidhambling/2024/02/14/러시아의 자동화된 킬러 드론이 계획대로 작동하지 않은 것처럼 보입니다/
[7] https://professionalprograms.mit.edu/blog/technology/machine-learning-vs-artificial-intelligence/; https://www.flyeye dot io/ai-algorithms-for-drones/; https://www.flyeye dot io/drone-acronym-ml/#:~:text=Relevance%20to%20the%20Industry.%20ML%20dramatically%20improves,speed%20up%20decision%2Dmaking%2C%20and%20minimize%20human%20error.
[8] https://professionalprograms.mit.edu/blog/technology/machine-learning-vs-artificial-intelligence/; https://www.flyeye.io/ai-algorithms-for-drones/
[9] https://www.flyeye dot io/ai-algorithms-for-drones/
[10] https://www.flyeye dot io/ai-algorithms-for-drones/
[11] https://www.flyeye dot io/ai-algorithms-for-drones/
[12] https://www.researchgate.net/publication/391544112_컴퓨터 비전_CV_및_머신_러닝_ML이_장착된_드론은_많은_산업_혁신의_최전선에_설_것입니다
[13] https://www.flyeye dot io/ai-algorithms-for-drones/; https://www.csis.org/analysis/ukraines-future-vision-and-current-capabilities-waging-ai-enabled-autonomous-warfare; https://www.unmannedsystemstechnology dot com/expo/artificial-intelligence-components/; https://www.flyeye dot io/drone-technology-autonomy-ai/#:~:text=Drones%20equipped%20with%20AI%20can,anomalies%2C%20or%20areas%20of%20concern.
[14] https://www.unian dot ua/weapons/drakon-palyanicya-i-kerovana-aviabomba-top-10-golovnih-novinok-ukrajinskogo-vpk-12762267.html; https://www.pravda dot com.ua/eng/articles/2025/01/13/7493257/
[15] https://mezha dot media/oboronka/fpv-droni-z-mashinnim-zorom-301682/
[16] https://www.unian dot ua/weapons/drakon-palyanicya-i-kerovana-aviabomba-top-10-golovnih-novinok-ukrajinskogo-vpk-12762267.html; https://www.pravda dot com.ua/eng/articles/2025/01/13/7493257/; https://mezha 도트 미디어/oboronka/fpv-droni-z-mashinnim-zorom-301682/
[17] https://www.unian dot ua/weapons/drakon-palyanicya-i-kerovana-aviabomba-top-10-golovnih-novinok-ukrajinskogo-vpk-12762267.html
[18] https://defence-blog.com/ukraine-raises-concerns-over-ai-powered-lancet-drone/; https://defence-ua dot com/weapon_and_tech/scho_tse_za_rosijski_lantseti_zi_shtuchnim_intelektom_scho_vidomo_pro_izdelie_53-13314.html?fbclid=IwAR1ZHrUnQp3E3dejQ38cBXYOoQky19UlLP4LeyBE-2y1WzGKSwvxjyVGa2M; https://isis-online.org/isis-reports/detail/russian-lancet-3-kamikaze-drone-filled-with-foreign-parts#:~:text=The%20Lancet%2D3%20has%20AI%20analytical%20and%20image,Produced%20by%20the%20American%20company%20NVIDIA%20and; https://glavcom dot ua/techno/devices/ukrajina-rozrobljaje-droni-zi-shtuchnim-intelektom-985037.html
[19] https://glavcom dot ua/techno/devices/ukrajina-rozrobljaje-droni-zi-shtuchnim-intelektom-985037.html
[20] https://newsletter dot counteroffensive.pro/p/how-ukraine-integrates-machine-vision-in-battlefield-drone; https://www.unian dot ua/weapons/drakon-palyanicya-i-kerovana-aviabomba-top-10-golovnih-novinok-ukrajinskogo-vpk-12762267.html; https://mezha 도트 미디어/oboronka/fpv-droni-z-mashinnim-zorom-301682/
[21] https://iz dot ru/1885565/bogdan-stepovoi/vam-buket-zapuseno-proizvodstvo-mini-versii-legendarnyh-geranei
[22] https://www.understandingwar.org/backgrounder/러시아-공격-캠페인-평가-6월-3-2024; https://www.understandingwar.org/backgrounder/러시아-공격-캠페인-평가-6월-6-2024
[23] https://www.understandingwar.org/Backgrounder/russian-offensive-campaign-assessment-june-6-2024; https://www.understandingwar.org/Backgrounder/russian-force- Generation-and-technological-adaptations-update-may-21-2025; https://iz dot ru/1885565/bogdan-stepovoi/vam-buket-zapuseno-proizvodstvo-mini-versii-legendarnyh-geranei
[25] https://www.forbes.com/sites/davidhambling/2024/02/14/러시아의 자동화된 킬러 드론이 계획대로 작동하지 않은 것처럼 보입니다/
[26] https://youtu.be/nohbKunfS3Y; https://vk.com/challenge.html?hash429=slT4r_Tq_5yNT4BwvhBcgcNC8ZzAmyBnT_L9yQ3suABhjzymTHkT11c8TWI5z4dXzpchK60nukjagd_qsmf85wyRx1awM51QAo0_lKuTxuA-Q0JXEWp_34DOXz6LjBnQ3ob1kjOh2DsqRzOv&sign=HzbrbQ6nWIH0IAV6sVN8wA&back=https%3A%2F%2Fvk.com%2Fmilinfolive%3Fw%3Dwall-123538639_4015603&origin=; https://www.forbes.com/sites/davidhambling/2024/02/14/러시아의 자동화된 살상 드론이 계획대로 작동하지 않은 것 같다/
[27] https://www.forbes.com/sites/davidhambling/2024/02/14/러시아의 자동화된 킬러 드론이 계획대로 작동하지 않은 것처럼 보입니다/
[28] https://www.pravda dot com.ua/eng/articles/2025/01/13/7493257/
[29] https://www.pravda dot com.ua/eng/articles/2025/01/13/7493257/; https://www.understandingwar.org/sites/default/files/Six%20Month%20Kursk%20Retrospective%20PDF.pdf
[30] https://www.pravda dot com.ua/eng/articles/2025/01/13/7493257/
[31] https://mezha dot media/oboronka/fpv-droni-z-mashinnim-zorom-301682/
[32] https://mezha dot media/oboronka/fpv-droni-z-mashinnim-zorom-301682/
[33] https://t.me/serhii_flash/5600; https://en.defence-u dot.com/weapon_and_tech/swarm_tactic_test_drive_or_why_russians_mark_their_attack_drones_wings_with_paint-14654.html; https://t.me/milinfolive/148667
[34] https://en.defence-ua dot com/weapon_and_tech/swarm_tactic_test_drive_or_why_russians_mark_their_attack_drones_wings_with_paint-14654.html
[35] https://en.defence-ua dot com/analysis/russias_fully_autonomous_kamikaze_drone_now_has_100_km_range_a_bigger_threat_than_just_another_uav-14626.html
[36] https://en.defence-ua dot com/weapon_and_tech/swarm_tactic_test_drive_or_why_russians_mark_their_attack_drones_wings_with_paint-14654.html; https://en.defence-ua dot com/analysis/russias_fully_autonomous_kamikaze_drone_now_has_100_km_range_a_bigger_threat_than_just_another_uav-14626.html; https://t.me/serhii_flash/5617
[37] https://en.defence-ua dot com/analysis/russias_fully_autonomous_kamikaze_drone_now_has_100_km_range_a_bigger_threat_than_just_another_uav-14626.html
[39] https://t.me/zedigital/5825
[40] https://www.csis.org/analysis/does-ukraine-already-have-functional-cjadc2-technology
[41] https://www.csis.org/analysis/does-ukraine-already-have-functional-cjadc2-technology
[42] https://mil.in dot ua/en/news/ukrainian-uav-units-are-actively-mastering-the-mission-control-module/; https://www.csis.org/analysis/does-ukraine-already-have-functional-cjadc2-technology
[43] https://www.csis.org/analysis/does-ukraine-already-have-functional-cjadc2-technology
[44] https://www.understandingwar.org/backgrounder/russian-force-generation-and-technological-adaptations-update-may-30-2025; https://www dot rbc dot ru/technology_and_media/22/05/2025/682d7c9e9a7947bc47395812 ; https://t.me/sotaproject/98157
[45] https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2025/5/28/as-russia-ukraine-war-continues-so-does-drone-innovation#:~:text=As%20for%20Ukraine%2C%20Kateryna%20Bondar,need%20more%20resources%2C%20she%20explained.; https://www.understandingwar.org/backgrounder/russian-efforts-centralize-drone-units-may-degrade-russian-drone-operations; https://jamestown.org/program/russia-capitalizes-on-development-of-artificial-intelligence-in-its-military-strategy/
[48] https://understandingwar.org/backgrounder/russian-force-generation-and-technological-adaptations-update-may-21-2025; https://www dot kommersant.ru/doc/7712489
[49] https://understandingwar.org/backgrounder/russian-force-generation-and-technological-adaptations-update-may-30-2025; https://www.understandingwar.org/backgrounder/russian-efforts-centralize-drone-units-may-degrade-russian-drone-operations
[50] https://www.facebook.com/watch/?v=486900110726226
[52] https://www.csis.org/analysis/understanding-military-ai-ecosystem-ukraine
[53] https://www.csis.org/analysis/understanding-military-ai-ecosystem-ukraine
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